| 
					
						|  |  
    					|  |  
    					| 基于效率视角的浙江省2030年碳排放配额分析 |  
						|  |  
					| 1. 宁波大学地理与空间信息技术系/陆海国土空间利用与治理研究中心, 宁波 315211 2. 宁波市高等学校协同创新中心“宁波陆海国土空间利用与治理协同创新中心”, 宁波 315211 3. 浙江省新型重点专业智库宁波大学东海研究院, 宁波 315211 |  
						|  |  
    					|  |  
						|  |  
						|  |  
					
						| 
								
									| 
											
                        					 
												
													
													    |  |  
														| 文章导读 |  
														|  |  
													    | 摘要  测算浙江省1995—2015年的碳排放总量, 构建STIRPAT模型, 通过岭回归分析各影响因素对碳排放总量的影响, 结合情景分析法对浙江省2030年的碳排放总量进行预测, 最后以情景预测值为总量限定在效率视角下进行碳配额并分析各市剩余碳排放空间。结果表明: (1)人口总量、人口城市化率、人均GDP和煤类能源占比对碳排放总量起促进作用, 人口总量、人口城市化率、人均GDP和煤类能源占比每增加1%, 浙江省的碳排放总量会分别增加3.578%、0.588%、0.295%和1.310%; (2)保持经济和城市化高速发展的同时, 大力实施产业结构调整和节能减排的情景3最符合现实发展要求, 情景3下, 浙江省碳排放总量在2030年将达到47902.57万吨; (3)ZSG-DEA模型的碳配额结果显示, 2030年宁波市碳配额最多, 其次为杭州市, 丽水市碳配额最少。从绝对剩余碳排放空间看, 宁波市剩余碳排放空间最大, 其次为杭州市, 舟山市剩余碳排放空间最小。从相对剩余碳排放空间看, 丽水市相对剩余碳排放空间最大, 其次为绍兴市, 舟山市需在2015年碳排放总量的基础上减排9.47%。   |  |  
															| 关键词 :
																																																																 , 
																																																																	碳配额, 
																																																																	STIRPAT, 
																																																																	情景预测, 
																																																																	ZSG-DEA模型, 
																																																																	剩余碳排放空间 |  
															| Abstract: |  
															| Key words:
																																																	  |  
															|  |  
															|  |  
															| 基金资助: |  
													
														
															| 
																																																																																																										
																					| [1] | 高兰, 梁田, 韩芳, 李传荣, 申卫星, 张兴强, 吕卫东.  泰山世界遗产地刺槐林地学信息图谱分析[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 38-. |  
																					| [2] | 李富利, 彭晓昶, 王崇云, 彭明春, 谢映旭, 左艳洁.  基于无人机的昆明海口林场宽地坝林区植物群落建群种格局研究[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 57-. |  
																					| [3] | 王艳阳, 常顺利, 王诗慧, 古丽哈娜提·波拉提别克, 张毓涛.  菌根真菌对酸铝胁迫的响应[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 31-. |  
																					| [4] | 秦思思, 颜玉娟, 欧阳晟.  基于MAXENT模型和Arc GIS预测蜡梅适生域在中国的潜在分布[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 49-. |  
																					| [5] | 欧惠, 戴文远, 黄万里, 黄康, 徐乙文.  基于“三生空间”的福建省城市综合承载力研究[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 71-. |  
																					| [6] | 边慧芹, 王雪梅 .  基于NDVI的塔里木盆地北缘绿洲-荒漠过渡带时空演变分析[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 80-. |  
																					| [7] | 王东升, 王小磊, 雷泽勇.  基于遥感生态指数的阜新市生态质量评估[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 88-. |  
																					| [8] | 杨玉峰, 梁浩亮, 黄舜琴, 刘锦荣, 林彩容, 冯建祥.  广东惠州3类海洋经济物种体内重金属含量分析和健康风险评估[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 95-. |  
																					| [9] | 罗佳, 田育新, 王育坚, 周小玲, 牛艳东, 刘红军, 丁小慧.  模拟大气硫酸铵污染对香樟幼苗生长及光合特性的影响[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 44-. |  
																					| [10] | 李庚飞, 兰素恋, 刘媛.  陕西典型麦田区土壤全氮的空间异质性及其影响因素[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 64-. |  
																					| [11] | 刘雨先, 王守梅, 龚熊波, 李博, 杨波.  基于3DLP指数的景观格局演变及预测分析[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 122-. |  
																					| [12] | 傅小娇, 何世兴, 郑超, 余琳, 李汉邯, 杨占彪, 徐小逊, 程章.  三种常见品牌护肤品暴露对鲮肝脏SOD和GST活性、GSH含量的影响[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 132-. |  
																					| [13] | 谭淑娟, 李婷, 余素睿, 蔡水花, 叶万辉, 沈浩.  光照强度对8种红树植物幼苗生长和生物量分配的影响[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 139-. |  
																					| [14] | 王立志, 董彬, 宋红丽, 李宝, 安娟. 衰亡期黑藻与生长期菹草交替生长对水体磷迁移的影响[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 160-. |  
																					| [15] | 党小虎, 陶瑞, 夏紫顿, 魏学肖, 杨勤科.  陕北小流域退耕农户剖面特征的土地利用决策响应[J]. 生态科学, 2020, 39(3): 104-. |  |  
											 
											 |  |  |