为推动京津冀地区交通运输业的绿色转型,助力国家“双碳”目标的实现,以京津冀地区交通运输业为研究对象,使用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)考察2010—2019年京津冀地区交通运输业碳排放量的影响因素,并使...为推动京津冀地区交通运输业的绿色转型,助力国家“双碳”目标的实现,以京津冀地区交通运输业为研究对象,使用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)考察2010—2019年京津冀地区交通运输业碳排放量的影响因素,并使用蒙特卡洛模拟对2020—2030年京津冀地区交通运输业碳排放量情况进行预测,进而探讨有效的减排路径.结果表明:(1)京津冀地区交通运输业碳排放量的影响因素可分解为能源结构、能源强度、运输强度、人均GDP和人口规模.(2)人均GDP对京津冀地区交通运输业碳排放量起主要促进作用,相对其他影响因素,人口规模对碳排放量贡献较小;同一时间段内,各影响因素对不同省(市)交通运输业的作用方向不同;对于同一省(市)交通运输业,不同时间段内同一影响因素的影响方向也有所不同.(3)相对于基准情境,京津冀地区交通运输业在2020—2030年的政策情景下,碳排放量年平均增长率大幅下降,但碳排放量仍在继续增长.综合情景下,2020—2024年京津冀地区交通运输业碳排放量大概率以0.0%~0.5%的年均增长率增长,2025—2030年,年均增长率则大概率为-3%~-2%,即碳排放量不再增加,实现碳达峰的目标.展开更多
为了研究1990—2020年太行山地区土地覆盖的时空变化情况,以武汉大学发布的CLCD 30 m土地覆盖数据为数据源,结合道路、自然、地形、人口、经济和土壤6类驱动因素数据,采用斑块生成土地利用模拟(patchgenerating land use simulation,PL...为了研究1990—2020年太行山地区土地覆盖的时空变化情况,以武汉大学发布的CLCD 30 m土地覆盖数据为数据源,结合道路、自然、地形、人口、经济和土壤6类驱动因素数据,采用斑块生成土地利用模拟(patchgenerating land use simulation,PLUS)模型研究太行山地区的土地覆盖变化及其驱动因素对这一变化的贡献,并在此基础上模拟太行山地区2035年的土地覆盖模式.结果表明:(1)1990—2020年,太行山地区农田、灌木、草地和荒地的面积均出现不同程度下降,森林、水体和不透水面积呈上升趋势.(2)2020—2035年,仅水体转变为下降趋势,其他各土地覆盖类型变化趋势保持不变.(3)道路、自然、地形和土壤因素整体上对土地覆盖类型的变化具有较强影响,人口因素和经济因素的影响较弱.展开更多
文摘为推动京津冀地区交通运输业的绿色转型,助力国家“双碳”目标的实现,以京津冀地区交通运输业为研究对象,使用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)考察2010—2019年京津冀地区交通运输业碳排放量的影响因素,并使用蒙特卡洛模拟对2020—2030年京津冀地区交通运输业碳排放量情况进行预测,进而探讨有效的减排路径.结果表明:(1)京津冀地区交通运输业碳排放量的影响因素可分解为能源结构、能源强度、运输强度、人均GDP和人口规模.(2)人均GDP对京津冀地区交通运输业碳排放量起主要促进作用,相对其他影响因素,人口规模对碳排放量贡献较小;同一时间段内,各影响因素对不同省(市)交通运输业的作用方向不同;对于同一省(市)交通运输业,不同时间段内同一影响因素的影响方向也有所不同.(3)相对于基准情境,京津冀地区交通运输业在2020—2030年的政策情景下,碳排放量年平均增长率大幅下降,但碳排放量仍在继续增长.综合情景下,2020—2024年京津冀地区交通运输业碳排放量大概率以0.0%~0.5%的年均增长率增长,2025—2030年,年均增长率则大概率为-3%~-2%,即碳排放量不再增加,实现碳达峰的目标.
文摘为了研究1990—2020年太行山地区土地覆盖的时空变化情况,以武汉大学发布的CLCD 30 m土地覆盖数据为数据源,结合道路、自然、地形、人口、经济和土壤6类驱动因素数据,采用斑块生成土地利用模拟(patchgenerating land use simulation,PLUS)模型研究太行山地区的土地覆盖变化及其驱动因素对这一变化的贡献,并在此基础上模拟太行山地区2035年的土地覆盖模式.结果表明:(1)1990—2020年,太行山地区农田、灌木、草地和荒地的面积均出现不同程度下降,森林、水体和不透水面积呈上升趋势.(2)2020—2035年,仅水体转变为下降趋势,其他各土地覆盖类型变化趋势保持不变.(3)道路、自然、地形和土壤因素整体上对土地覆盖类型的变化具有较强影响,人口因素和经济因素的影响较弱.
文摘氮磷输入对咸盐湖泊中陆源有机质降解的影响目前仍不清晰。文章采用微宇宙培养和地质微生物学分析方法,探究无机氮和/或磷输入对不同盐度湖泊(即柴窝堡湖:2.15 g/L,巴里坤湖:74.56 g/L,幻彩湖:103.41 g/L)沉积物中陆源有机质(羊茅草)矿化的影响。结果表明,添加草源有机质实验组的CO_(2)产生速率(1.01~127.52μg C g^(-1)d^(-1))显著(P<0.05)高于不添加任何有机质和氮磷的对照组(0.58~5.05μg C g^(-1)d^(-1))。添加10倍氮和/或磷实验组的CO_(2)产生速率显著低于添加1倍氮和/或磷的实验组。实验样品中CO_(2)产生速率与Bacteroidia、Desulfobulbia及Desulfobacteria的相对丰度呈显著正相关,而与Alphaproteobacteria相对丰度及盐度呈显著负相关。综上,该研究结果为评估陆源有机质和氮磷输入增加对咸盐湖泊碳循环的影响提供了数据基础和理论支撑。
