亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Spatial distributed characteristics of carbon dioxide emissions based on fossil energy consumption and their driving factors at provincial scale in China

城市化 集聚经济 环境科学 能源消耗 中国 温室气体 化石燃料 空间分析 空间分布 驱动因素 人口 空间变异性 环境工程 自然地理学 地理 废物管理 生态学 工程类 经济 经济增长 生物 考古 人口学 社会学 电气工程 统计 遥感 数学
作者
Xiaoying Liang,Min Fan,Xiaofang Huang,Can Cai,Lele Zhou,Yuanzhe Wang
出处
期刊:Energy [Elsevier]
卷期号:309: 133062-133062
标识
DOI:10.1016/j.energy.2024.133062
摘要

The spatial distribution characteristics of carbon dioxide (CO2) emissions of coal, crude oil and natural gas in China during 2019 were revealed through Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) method. Then spatial differences of the impacts of socio-economic factors on CO2 emissions were discussed by using geographical weighted regression (GWR) model. Furthermore, the relationship between urbanization and CO2 emissions was explored by combing the center of gravity model with coupling coordination development degree model. The findings demonstrate that the high spatial agglomeration effect and risk areas of coal-based CO2 emissions are concentrated in the northern region (the maximum emissions up to 1005.09 Mt), and the same type of natural gas-based CO2 emissions are distributed in the central region, while the low spatial agglomeration effect and risk areas of crude oil-based CO2 emissions are mainly in the western region. Under the positive impact from energy intensity (average influence coefficient is 1.59), CO2 emissions show a good coupling trend with economic urbanization, but present a spatial differentiation of unbalanced western and coordinated eastern regions with population urbanization. This study enriches the content of energy-based carbon emissions from geographic and management disciplines, also gives scientific foundation for differential formulation of carbon emission reduction policies.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
gaijiaofanv发布了新的文献求助10
1秒前
青柳雅春发布了新的文献求助10
2秒前
GU完成签到,获得积分10
4秒前
kk_1315完成签到,获得积分0
6秒前
8秒前
食指发布了新的文献求助10
8秒前
蘑蘑菇菇完成签到,获得积分10
9秒前
Jack完成签到 ,获得积分10
11秒前
13秒前
CCC发布了新的文献求助10
14秒前
吴彦祖完成签到,获得积分10
17秒前
洞两发布了新的文献求助10
17秒前
dream完成签到 ,获得积分10
18秒前
Grendyu发布了新的文献求助30
18秒前
29秒前
叫我小橙完成签到,获得积分10
31秒前
星辰大海应助Atopos采纳,获得10
37秒前
无情的踏歌应助清脆靳采纳,获得50
38秒前
ivy发布了新的文献求助10
43秒前
李桂芳完成签到,获得积分10
49秒前
食指完成签到,获得积分10
50秒前
mmyhn发布了新的文献求助10
53秒前
乐观完成签到 ,获得积分10
55秒前
Grendyu完成签到,获得积分10
57秒前
果小镁发布了新的文献求助10
59秒前
粽子完成签到,获得积分10
59秒前
隐形不凡完成签到,获得积分10
1分钟前
情怀应助清脆靳采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
丘比特应助lisyan采纳,获得10
1分钟前
jim完成签到 ,获得积分10
1分钟前
九日橙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lcj1014发布了新的文献求助10
1分钟前
心肝宝贝甜蜜饯完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
维奈克拉应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
维奈克拉应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1621
Lloyd's Register of Shipping's Approach to the Control of Incidents of Brittle Fracture in Ship Structures 800
Biology of the Reptilia. Volume 21. Morphology I. The Skull and Appendicular Locomotor Apparatus of Lepidosauria 620
A Guide to Genetic Counseling, 3rd Edition 500
Laryngeal Mask Anesthesia: Principles and Practice. 2nd ed 500
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5561183
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4646364
关于积分的说明 14678412
捐赠科研通 4587646
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2517193
邀请新用户注册赠送积分活动 1490462
关于科研通互助平台的介绍 1461344