亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        灰色關(guān)聯(lián)分析在中國農(nóng)村家庭碳排放影響因素分析中的應(yīng)用

        2013-07-13 07:45:18劉莉娜曲建升曾靜靜李燕邱巨龍王莉
        生態(tài)環(huán)境學(xué)報 2013年3期
        關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)農(nóng)村分析

        劉莉娜,曲建升, ,曾靜靜,李燕,邱巨龍,王莉

        1. 蘭州大學(xué)西部環(huán)境教育部重點實驗室,西部環(huán)境與氣候變化研究院,甘肅 蘭州 730000;

        2. 中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)信息中心,國家科學(xué)圖書館蘭州分館,甘肅 蘭州 730000

        近百年來的全球氣候變暖現(xiàn)象,被認為是以二氧化碳為主的溫室氣體在大氣中的濃度大幅度上升引起的。主要來自美國橡樹嶺國家實驗室(ORNL/Oak Ridge National Laboratory)CO2信息分析中心(CDIAC/ Carbon Dioxide Information Analysis Center)的數(shù)據(jù)顯示,1751—2010年全球累計CO2排放量高達13365.85 億t[1]。正確評估和分析人類活動對全球氣候變化的影響,最基本的任務(wù)是計算人類活動向大氣排放的溫室氣體排放量,最重要的任務(wù)是對碳排放的影響因素進行分析。至今,對溫室氣體的研究往往重視工業(yè)領(lǐng)域的碳排放而忽略家庭的碳排放,因此對于家庭生活方式及個人消費行為產(chǎn)生的碳排放進行評估尤為重要。

        近年來,國內(nèi)外許多學(xué)者針對影響二氧化碳排放的因素進行研究。主要包括因素分解法、指數(shù)分解法、投入產(chǎn)出法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等。其中,因素分解法主要起源于國外學(xué)者Ehrlich[2]于1971年提出的IPAT模型。隨著IPAT模型廣泛的應(yīng)用,一些學(xué)者對IPAT模型提出了質(zhì)疑,認為該模型適用范圍較窄,不少學(xué)者提出了一些改進的方法,最具代表性的是國外學(xué)者Thomas等[3]提出的STIRPAT模型,該模型比IPAT模型適用范圍更廣,近年來被國內(nèi)外許多學(xué)者采用。指數(shù)分解法最先是由日本學(xué)者Kaya[4]提出來的,其核心思想是建立經(jīng)濟、人口、政策等因素與二氧化碳排放之間的關(guān)系。投入產(chǎn)出法是一種定量研究的方法,利用投入產(chǎn)出表來分析碳排放的影響因素。Rhee[5]使用投入產(chǎn)出法對韓國二氧化碳的影響因素進行了實證研究?;疑P(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的一種分析方法,彌補了采用其他數(shù)理統(tǒng)計方法作系統(tǒng)分析所導(dǎo)致的一些缺憾,比如統(tǒng)計數(shù)據(jù)有限、現(xiàn)有數(shù)據(jù)灰度較大、人為因素較大等。我國許多學(xué)者利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對我國二氧化碳影響因素進行分析。如譚丹等[6]對我國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放進行關(guān)聯(lián)分析及比較;王卉彤等[7]對中國30省區(qū)碳排放影響因素進行灰色關(guān)聯(lián)分析,認為在造成碳排放量急速增長、碳排放類型發(fā)生顯著變化的三因素(人均消費、人口總數(shù)、碳排放強度)中,人均消費與碳排放量的關(guān)聯(lián)度最大,對碳排放量的解釋作用最大,人口總數(shù)、碳排放強度次之;李健等[8]運用灰色關(guān)聯(lián)分析方法,研究了我國碳排放強度與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性,得出第二產(chǎn)業(yè)是影響地區(qū)碳排放強度的主要因素的結(jié)論;李炎麗等[9]、陳建宏等[10]、李想等[11]分別運用灰色關(guān)聯(lián)分析方法對河南、湖南、江蘇的碳排放因子進行研究。

        與發(fā)達國家相比,我國的工業(yè)化和城市化水平相對較低,經(jīng)濟發(fā)展也相對落后,在此背景下,如何實現(xiàn)碳減排就顯得更加緊迫而重要。研究我國碳排放與哪些因素有關(guān),尤其是研究農(nóng)村家庭碳排放的驅(qū)動因素,對于更好地理解碳排放問題,更有效地解決農(nóng)村碳排放問題提供了參考。因此,對我國農(nóng)村家庭碳排放現(xiàn)狀進行研究分析,評價影響農(nóng)村家庭碳排放各因素的關(guān)聯(lián)性,在當前階段具有重大的理論意義和現(xiàn)實意義,對于農(nóng)村家庭消費現(xiàn)狀的改善、農(nóng)村發(fā)展戰(zhàn)略的制定、以及農(nóng)村居民生活質(zhì)量的提高提供基礎(chǔ)。

        本文根據(jù)生活碳排放研究方法,計算了1995—2010年中國大陸31省區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放量。首先,對農(nóng)村人均家庭碳排放量的影響因素進行因子分析,剔除不顯著相關(guān)因素;其次,利用灰色關(guān)聯(lián)分析得出不同驅(qū)動因子對碳排放的關(guān)聯(lián)度,以確切分析各因素對農(nóng)村人均家庭碳排放量的關(guān)聯(lián)程度;最后,對影響農(nóng)村家庭碳排放的主要因素進行分析,提出符合我國國情的政策建議。

        1 中國31省區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放現(xiàn)狀

        1.1 計算方法與數(shù)據(jù)來源

        家庭碳排放主要包括家庭取暖、照明、烹飪以及私人交通等能源消費過程中產(chǎn)生的直接碳排放以及家庭中衣食住行所需的電力、食品、衣著、醫(yī)療衛(wèi)生、教育、交通、通信和文化娛樂等消費活動所產(chǎn)生的間接碳排放[12]。本文研究的農(nóng)村人均家庭碳排放主要指中國農(nóng)村居民在家庭生活消費過程中所產(chǎn)生的間接人均碳排放量。

        農(nóng)村人均家庭碳排放量主要根據(jù)IPCC參考方法,生活碳排放研究方法和投入產(chǎn)出基本分析方法[13-15]進行計算,首先根據(jù)投入產(chǎn)出基本方法獲得家庭消費各項內(nèi)容在生產(chǎn)過程中對其他部門的能源消耗量以及該部門總的能源消耗量及其碳排放系數(shù),然后根據(jù)農(nóng)村居民的家庭間接碳排放內(nèi)容的消費支出量計算得到各省區(qū)農(nóng)村人均家庭間接碳排放量,如式:

        其中:CEi為居民家庭間接碳排放量,單位為t C;CIi為居民家庭各項內(nèi)容的年消費支出量,單位為千元;CCi為各項內(nèi)容的CO2排放系數(shù),單位為kg?元-1(以C計)。

        農(nóng)村人均家庭碳排放計算數(shù)據(jù)主要包括1995—2010年農(nóng)村家庭平均每天生活消費支出、地區(qū)總?cè)丝?、農(nóng)村人口比例、居民消費價格指數(shù)。除農(nóng)村人口比例來自《中國人口統(tǒng)計年鑒1996—2010》[16](2007年《中國人口統(tǒng)計年鑒》改名為《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》)外,其他各類數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒1996—2011》[17],其中,2010年農(nóng)村人口比例數(shù)據(jù)是通過各省1995—2009年農(nóng)村人口比例線性趨勢預(yù)測計算而得。農(nóng)村人均家庭碳排放相關(guān)影響因素數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒1996—2011》[17]。本文在計算農(nóng)村各項居民家庭碳排放時,為了使數(shù)據(jù)具有可比性,將1995—2010年的現(xiàn)價家庭生活消費換算為1995年的不變價,由此計算出可比碳排放強度。

        1.2 計算結(jié)果

        1.2.1 農(nóng)村家庭碳排放現(xiàn)狀

        圖1所示,從時間看,1995—2010年,城市、農(nóng)村人均家庭碳排放均呈上升趨勢;從空間看,農(nóng)村對家庭碳排放的貢獻相對較小,城市是家庭碳排放的主要貢獻者[18]。1995年,城市人均家庭碳排放為C 0.402 t?人-1,而農(nóng)村人均家庭碳排放為C 0.170 t?人-1,占城市人均家庭碳排放的42.15%。1996年,城市人均家庭碳排放為C 0.417 t?人-1,而農(nóng)村人均家庭碳排放為C 0.186 t?人-1,1995—2010年間,占城市人均家庭碳排放的比例最大,為44.72%。2004年,城市人均家庭碳排放為C 0.899 t?人-1,而農(nóng)村人均家庭碳排放為C 0.275 t?人-1,占城市人均家庭碳排放的比例在1995—2010年間最小,僅為30.61%。2005—2010年間,農(nóng)村人均家庭碳排放占城市人均家庭碳排放的比例趨于穩(wěn)定趨勢,所占比例范圍均在34.8%左右。2010年,城市人均家庭碳排放為C 1.436 t?人-1,而農(nóng)村人均家庭碳排放為C 0.504 t?人-1,占城市人均家庭碳排放的35.07%,與1995年相比,城市人均家庭碳排放同比增長256.83%,農(nóng)村人均家庭碳排放同比增長196.90%。

        1.2.2 農(nóng)村家庭碳排放區(qū)域特征

        圖2所示,從時間看,中國東部、中部、西部、東北(按照《中國統(tǒng)計年鑒》進行劃分)地區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放均呈上升趨勢,1995—2004年間上升趨勢平緩,2005—2010年間上升趨勢明顯;從空間看,中國東部地區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放明顯高于東北、中部和西部地區(qū)的農(nóng)村人均家庭碳排放。1995年中國東部、中部、西部、東北地區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放分別為C 0.243、0.139、0.121、0.183 t?人-1;2004年中國東部、中部、西部、東北地區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放分別為C 0.409、0.227、0.197、0.235 t?人-1,與1995年相比,同比增長分別為68.62%、63.49%、63.33%、28.66%;2010年中國東部、中部、西部、東北地區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放分別為C 0.733、0.417、0.360、0.486 t?人-1,與1995年相比,同比增長分別為202.12%、200.77%、197.89%、165.32%,與2004年相比,同比增長分別為79.17%、83.97%、82.38%、106.22%。

        圖1 1995—2010年城市、農(nóng)村人均家庭碳排放比較 Fig.1 Comparison on the per capita household carbon emissions between urban and rural from 1995 to 2010

        圖2 1995—2010中國東部、中部、西部、東北地區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放比較 Fig.2 Comparison on the rural per capita household carbon emissions among East、Middle、West and Northeast part from 1995 to 2010

        1.2.3 農(nóng)村家庭碳排放地區(qū)差異

        以歷年平均人均家庭碳排放為指標,分別選取4個區(qū)域最高人均家庭碳排放的省/市(上海、湖南、內(nèi)蒙古、遼寧4省/市平均人均家庭碳排放分別為C 0.801、0.280、0.267、0.287 t?人-1)作比較(圖3),上海、湖南、內(nèi)蒙古、遼寧農(nóng)村人均家庭碳排放均呈上升趨勢。1995年上海、湖南、內(nèi)蒙古、遼寧農(nóng)村家庭碳排放分別為C 0.454、0.169、0.145、0.178 t?人-1,2003年上海、湖南、內(nèi)蒙古、遼寧農(nóng)村家庭碳排放分別為C 0.745、0.252、0.222、0.232 t?人-1。與1995年相比,2003年各省農(nóng)村家庭碳排放量上升幅度分別為64.10%、48.83%、52.69%、30.45%,上升趨勢平緩。2010年上海、湖南、內(nèi)蒙古、遼寧農(nóng)村家庭碳排放分別為C 1.351、0.426、0.498、0.502 t?人-1,與2003年相比,2010年各省農(nóng)村家庭碳排放量上升幅度分別為81.35%、69.22%、124.44%、116.49%,上升趨勢增強。從地區(qū)差異看,均值位于東部的上海農(nóng)村人均家庭碳排放量最大,而且遠遠高于分別位于中部、東北、西北地區(qū)的湖南、遼寧、內(nèi)蒙各省農(nóng)村人均家庭碳排放量。

        圖3 1995—2010上海、湖南、內(nèi)蒙古、遼寧4省農(nóng)村人均家庭碳排放比較 Fig.3 Comparison on the rural per capita household carbon emissions among Shanghai, Hunan, Inner Mongolia and Liaoning Province from 1995 to 2010

        2 農(nóng)村家庭碳排放影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析

        2.1 農(nóng)村家庭碳排放影響因素的因子分析

        基于統(tǒng)計數(shù)據(jù),計算1995—2010年中國農(nóng)村家庭碳排放量,各影響因素指標和各年數(shù)據(jù)分別見圖4、表1。以農(nóng)村家庭碳排放量為因變量(Y),以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13為自變量,利用SPSS 17.0軟件進行因子分析,最終提取1個綜合因子,結(jié)果顯示,主成分的特征值為11.195,主成分累積方差貢獻率為86.114%。農(nóng)村家庭碳排放影響因素的因子成分矩陣見表2。

        由表2可知,主成分低載荷的分別為農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值指數(shù)(X11)、居民消費水平指數(shù)(X12)、年底總?cè)丝冢╔3)、人均生產(chǎn)總值(X6),主要反映了這4個因素對農(nóng)村人均家庭碳排放的影響呈不顯著相關(guān)。其他因素的相關(guān)性均大于0.95,成了農(nóng)村人均家庭碳排放的主要影響因素。

        2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析的基本原理

        灰色關(guān)聯(lián)分析是用灰關(guān)聯(lián)順序來描繪因素間相關(guān)程度的方法,強調(diào)了因素間相關(guān)程度的順序,屬于灰色系統(tǒng)理論提出的一種系統(tǒng)分析方法[19]。二氧化碳排放量主要受自然、社會、經(jīng)濟、技術(shù)等多方面的影響,是一個隨機變化的灰色量,非常適合灰色關(guān)聯(lián)分析?;诖耍瑢r(nóng)村人均家庭碳排放的主要影響因素進行灰色關(guān)聯(lián)分析。

        圖4 農(nóng)村人均家庭碳排放相關(guān)驅(qū)動因素指標 Fig.4 Indicators for the related driving factors of the rural per capita household carbon emissions

        2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析數(shù)學(xué)模型

        2.3.1 初始化操作(確定參考序列和比較序列)

        把農(nóng)村的人均家庭碳排放量(單位:t?人-1·a-1)作為參考序列,用X0(k)表示,以家庭人均純收入X1(k)/元、家庭平均每天消費支出X2(k)/元、農(nóng)村人口比例X4(k)/%、地區(qū)平均生產(chǎn)總值X5(k)/元、農(nóng)村固定資產(chǎn)X7(k)/元、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值X8(k)/億元、生活消費結(jié)構(gòu)多元化指數(shù)X9(k)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化指數(shù)X10(k)、碳排放強度X13(k)/[t?萬元-1(以CO2計)]作為比較序列,用Xi(k)表示。

        表1 1995—2010年農(nóng)村人均家庭碳排放原始數(shù)據(jù) Table 1 Source data of the rural per capita carbon emissions from 1995—2010

        表2 農(nóng)村人均家庭碳排放影響因素成分矩陣 Table 2 The feature matrix of the rural per capita carbon emissions influence factors

        式(2)為參考序列;式(3)為比較序列;i為比較序列個數(shù),i=1,2,...,m;k為觀測值數(shù),k=1,2,...,n。

        2.3.2 序列的初值像(指標值規(guī)范化處理)

        由于系統(tǒng)中各因素的物理意義不同,導(dǎo)致數(shù)據(jù)的量綱也不一定相同,必須對它們進行指標值規(guī)范化處理,加強各因素間的接近性,增強可比性[10]。指標值規(guī)范化處理的方法通常用的是初值化與均值化方法。本文采用初值化法,即用每列數(shù)據(jù)除以第一個數(shù)據(jù),得到一組定基發(fā)展速度序列。指標值規(guī)范化處理后對應(yīng)新的參考序列為X0'(k),比較序列為Xi'(k)(i=1,2,...,m;k=1,2,...,n)。1995—2010年中國農(nóng)村家庭碳排放與各因素指標規(guī)范化處理后的數(shù)據(jù)如表3所示。

        2.3.3 序列的始點零化像(求各比較序列與參考序列的絕對差)

        由計算式

        得出各比較序列與參考序列的絕對差。計算結(jié)果如表4所示。

        2.3.4 計算|s0'|,|si'|,|si'-s0'|

        表3 1995—2010年中國農(nóng)村家庭碳排放與各因素指標規(guī)范化處理數(shù)據(jù) Table 3 The data of the rural per capita household carbon emissions and different factors for standardization of data processing from 1995 to 2010

        表4 各比較序列與參考序列的絕對差 Table 4 The absolute difference between the compare sequence and reference sequence

        2.3.5 求相關(guān)度

        根據(jù)公式:

        有oir為X0與Xi的灰色相對關(guān)聯(lián)度。經(jīng)計算,農(nóng)村家庭碳排放與各影響因子的關(guān)聯(lián)度如表5。

        r01、r02、r04、r05、r07、r08、r09、r10、r13分別為1995—2010年參考序列農(nóng)村人均家庭碳排放與比較序列家庭人均純收入、家庭平均每天生活消費支出、農(nóng)村人口比例、地區(qū)平均生產(chǎn)總值、農(nóng)村固定資產(chǎn)、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、生活消費結(jié)構(gòu)多元化指數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化指數(shù)、碳排放強度的關(guān)聯(lián)度。

        根據(jù)關(guān)聯(lián)度大小,如表5所示,經(jīng)濟水平指標中的農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值與農(nóng)村人均家庭碳排放的關(guān)聯(lián)度最大,為0.9824,對其農(nóng)村家庭碳排放的影響最大;生活水平指標中的家庭平均每天生活消費支出與農(nóng)村人均家庭碳排放的關(guān)聯(lián)度為0.9465,對其農(nóng)村家庭碳排放的影響次之;接下來為結(jié)構(gòu)規(guī)劃指標中的碳排放強度,與農(nóng)村人均家庭碳排放的關(guān)聯(lián)度為0.8649;人口指標中的農(nóng)村人口比例與農(nóng)村人均家庭碳排放的關(guān)聯(lián)度最小,為0.5703,對其農(nóng)村家庭碳排放的影響最小。

        3 結(jié)論與建議

        3.1 主要結(jié)論

        (1)1995—2010年,城市、農(nóng)村人均家庭碳排放均呈上升趨勢;中國東部、中部、西部、東北地區(qū)及代表省份農(nóng)村人均家庭碳排放均也上升趨勢。

        (2)中國東部地區(qū)農(nóng)村人均家庭碳排放明顯高于東北、中部和西部地區(qū)的農(nóng)村人均家庭碳排放。

        (3)城市家庭碳排放要高于農(nóng)村家庭碳排放;位于東部地區(qū)的上海市農(nóng)村人均家庭碳排放量要遠遠高于分別位于中部、東北、西北地區(qū)的湖南、遼寧、內(nèi)蒙古各省農(nóng)村人均家庭碳排放量。

        表5 1995—2010年農(nóng)村家庭碳排放與各影響因子的關(guān)聯(lián)度 Table 5 The relational degree between the rural per capita household carbon emissions and each factor

        (4)利用灰色關(guān)聯(lián)分析,對農(nóng)村人均家庭碳排放的顯著相關(guān)因素進行分析表明:經(jīng)濟水平指標中的農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對農(nóng)村人均家庭碳排放的影響最大,生活水平指標中的家庭平均每天生活消費支出對農(nóng)村人均家庭碳排放的影響次之,人口指標中的農(nóng)村人口比例對農(nóng)村人均家庭碳排放的影響最小。

        3.2 對策建議

        (1)生活方式低碳化。建設(shè)兩型社會是構(gòu)建和諧社會的重要內(nèi)容,是貫徹落實科學(xué)發(fā)展觀的內(nèi)在要求。這就需要社會共同參與,政府部門應(yīng)該倡導(dǎo)這種適應(yīng)人口、自然與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的消費模式,將低碳文化引入生活,逐步實現(xiàn)生活方式低碳化。

        (2)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)合理化。合理發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟,促進經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展,提高農(nóng)村居民的生活水平,充分考慮經(jīng)濟發(fā)展和人均收入水平,兼顧區(qū)域和省級碳排放的特征,引導(dǎo)農(nóng)戶合理利用各類能源,制定合理有效的減排目標和計劃[21-23],大力發(fā)展綠色經(jīng)濟、循環(huán)經(jīng)濟和低碳經(jīng)濟,走高效率、低能耗之路。

        (3)消費結(jié)構(gòu)最優(yōu)化?!笆濉逼陂g,提高居民消費能力、擴大內(nèi)需是我國調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的首要任務(wù),居民消費對碳排放的影響力必然將進一步增大,這就要求我們樹立低碳消費理念,抑制消費主體的高消費方式,實現(xiàn)消費結(jié)構(gòu)最優(yōu)化。

        [1] BODEN T A, MARLAND G, ANDRES R J. Global, regional and national fossil-fuel CO2emissions[R]. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, US Department of Energy, Oak Ridge, Tenn., USA. 2011.

        [2] EHRLICH P R, HOLDREN J P. Impact of population growth[J]. Science, 1971(171): 1212-1217.

        [3] Thomas Dietz, Eugene A Rosa. Effects of population and affluence on CO2 emissions[J]. Ecology, 1997(94): 175-179.

        [4] Kaya Yoichi. Impact of Carbon Dioxide Emission on GNP Growth: Interpretation of Proposed Scenarios [R]. Presentation to the Energy and Industry Subgroup, Response Strategies Working Group, IPCC, Paris, 1989.

        [5] Rhee hae-chun, Chung Hyun-sik. Change in CO2emissions and its transmission between Korea and Japan using international input-output analysis[J]. Ecological Economics, 2006, 58: 788-800.

        [6] 譚丹, 黃賢金. 我國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的關(guān)聯(lián)分析及比較[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2008, 18(3): 54-57.

        [7] 王卉彤, 王妙平. 中國30省區(qū)碳排放時空格局及其影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2011, 21(7): 140-145.

        [8] 李健, 周慧. 中國碳排放強度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2012, 22(1): 7-14.

        [9] 李炎麗, 梁浩, 梁保松. 河南省碳排放因素分解及關(guān)聯(lián)分析[J]. 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2011, 45(5): 605-610.

        [10] 陳建宏, 王文哲, 熊漢富. 湖南省CO2排放因素的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 地域研究與開發(fā), 2010, 29(4): 131-134.

        [11] 李想, 王仲智. 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的江蘇省碳排放驅(qū)動研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2010( 20): 149-153.

        [12] 王琴, 曲建升, 曾靜靜. 生存碳排放評估方法與指標體系研究[J].開發(fā)研究, 2010(146): 17-21.

        [13] 徐建華. 現(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)學(xué)方法[M]. 北京: 高等教育出版社, 2002: 179-182.

        [14] 魏一鳴, 劉蘭翠, 范英, 等. 中國能源報告(2008): 碳排放研究[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2008.

        [15] 劉啟運, 陳璋, 蘇汝稢. 投入產(chǎn)出分析[M]. 北京: 中國人民大學(xué)出版社, 2006: 5.

        [16] 中國社會科學(xué)院《中國人口年鑒》編輯部. 1995—2009中國人口統(tǒng)計年鑒[M]. 北京: 中國社會科學(xué)出版社, 1996—2010.

        [17] 中華人民共和國統(tǒng)計局. 1995—2010年中國統(tǒng)計年鑒[M]. 北京: 中國統(tǒng)計出版社, 1996—2011.

        [18] 劉莉娜, 曲建升, 邱巨龍, 等. 1995—2010年居民家庭生活消費碳排放軌跡[J]. 開發(fā)研究, 2012(4) : 117-121.

        [19] 劉思峰, 郭天榜, 黨耀國等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 1999: 33-5.

        [20] 國家統(tǒng)計局. 2007年中國投入產(chǎn)出表[M]. 北京: 中國統(tǒng)計出版社, 2008.

        [21] 國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計司. 中國能源統(tǒng)計年鑒2008[M]. 北京: 中國統(tǒng)計出版社, 2009.

        [22] 王琴, 曲建升. 1999—2009年我國不同收入水平下的碳排放差異分析[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報, 2012, 21(4): 635-640.

        [23] 曾靜靜, 張志強, 曲建升, 李燕, 劉莉娜, 董麗蘋. 家庭碳排放計算方法分析評價[J]. 地理科學(xué)進展, 2012, 31(10):1341-1352.

        猜你喜歡
        關(guān)聯(lián)農(nóng)村分析
        農(nóng)村積分制治理何以成功
        “煤超瘋”不消停 今冬農(nóng)村取暖怎么辦
        “苦”的關(guān)聯(lián)
        當代陜西(2021年17期)2021-11-06 03:21:36
        隱蔽失效適航要求符合性驗證分析
        電力系統(tǒng)不平衡分析
        電子制作(2018年18期)2018-11-14 01:48:24
        奇趣搭配
        智趣
        讀者(2017年5期)2017-02-15 18:04:18
        電力系統(tǒng)及其自動化發(fā)展趨勢分析
        在農(nóng)村采訪中的那些事
        中國記者(2014年2期)2014-03-01 01:38:08
        贊農(nóng)村“五老”
        中國火炬(2011年5期)2011-07-25 10:27:55
        欧美日韩中文国产一区发布| 国产人妻久久精品二区三区老狼| 美腿丝袜在线一区二区| 人人妻人人狠人人爽天天综合网| 国精产品一区二区三区| 狠狠色欧美亚洲综合色黑a| 国产中文字幕一区二区视频| аⅴ天堂中文在线网| 久久久精品人妻一区二区三区蜜桃| 成黄色片视频日本秘书丝袜| av手机天堂在线观看| 亚洲国产中文字幕视频| 毛片内射久久久一区| 婷婷亚洲国产成人精品性色| 精品久久一区二区av| 香蕉视频在线观看亚洲| 性生交大全免费看| 69av在线视频| 国产我不卡在线观看免费| 精品精品国产高清a毛片| 老熟妻内射精品一区| 国产久视频| 亚洲国产av综合一区| 熟女人妇 成熟妇女系列视频| 精品久久久久久久无码| 日本一区二区三区在线| 精品亚洲第一区二区三区| 极品av麻豆国产在线观看| 中文字幕无码人妻丝袜| 丝袜人妻中文字幕首页| 少妇被又大又粗又爽毛片| 老少交欧美另类| 国产日韩一区二区精品| 色熟妇人妻久久中文字幕 | 精品免费久久久久久久| 久久永久免费视频| 亚洲天堂av免费在线| 亚洲乱码国产乱码精华| 中文无码制服丝袜人妻av| 久久综合一本中文字幕| av在线播放男人天堂|