基于回歸分析和碳排放影響機理分析的城市化環境影響研究

關鍵詞：碳排放；環境；回歸分析；城市化

前言

隨著全球城市化進程的加速，城市化對環境的影響日益顯著。城市化進程中的工業化和能源消耗是導致碳排放增加的主要原因之一。隨著城市規模的擴大，工業生產和能源需求也相應增加，從而增加了碳排放量。城市化對碳排放的影響機理復雜多樣，還涉及多個方面。因此，深入研究城市化對碳排放的影響機理，對于制定有效的減排政策和措施具有重要意義。研究的技術難點在于數據收集和處理、模型建立、回歸分析的準確性、政策引導分析。城市化環境影響的分析需要大量的數據收集，包括城市化水平、能源消耗、碳排放量等，數據的收集和處理是研究的基礎，但也可能面臨數據不全或不準確的問題。建立準確的數學模型來描述城市化與碳排放之間的關系是一個挑戰，需要考慮多種因素和變量，確保模型的科學性和可靠性。研究創新在于方法論、碳排放計算方法、環境影響評估模型。研究提出了一種結合回歸分析和碳排放影響機理分析的城市化環境影響研究方法，嘗試通過機理分析深入理解城市化過程中碳排放變化的內在機制。研究采用了排放因子法進行碳排放量計算，可以相對準確地獲得城市或地區的碳排放數據，為環保政策的制定提供科學依據。以期為環境保護提供一定的技術參考。

1基于回歸分析和碳排放影響機理分析的城市化環境影響研究方法

1.1城市化對碳排放的影響機理分析

碳排放會對自然環境造成諸多影響，其中全球變暖是碳排放對環境影響最直接的結果。碳排放也會導致空氣質量惡化、產生煙霧和空氣污染，同時二氧化碳濃度的增加也會對植物生長造成影響，進而影響動物的遷徙模式。城市化對碳排放的影響主要從幾個方面體現，見圖1。

由圖1可見，城市化對碳排放的影響可以從土地利用變化、能源消耗、人類活動模式變化、生態系統服務變化、城市熱島效應和溫室氣體排放所體現。在城市化過程中，大量的自然土地被用于建設住宅、商業和工業設施，導致土地利用類型發生變化。土地利用變化還會影響地表反照率。這種差異會導致城市地區的氣溫升高，進一步影響城市的氣候和碳排放。城市地區的能源消耗主要包括交通、建筑和工業等方面。這些能源消耗主要依賴于化石燃料，燃燒過程中會產生大量的二氧化碳排放。城市化過程中，自然生態系統被人工生態系統替代，生態系統服務功能發生變化。城市綠地和植被可以吸收和儲存碳，有助于減緩碳排放。然而，城市化導致綠地減少，植被覆蓋率下降，從而降低了城市的碳匯能力。城市化還會影響水資源、空氣凈化等生態系統服務，間接影響碳排放。

1.2結合碳排放計算和回歸分析的城市化環境影響研究

對城市化環境影響進行研究時，僅對大體的影響機理進行分析是不足的，需要通過實際的數據進行定量分析才能使研究結果具有說服力。碳排放計算能夠對城市化環境影響的趨勢和潛力進行定量描述。為了降低數據收集繁瑣程度和計算難度，研究選擇排放因子法進行碳排放量計算。碳排放總量計算如式（1）所示：

式（2）中，C代表燃料的含碳量比例；F代表燃料固碳量比例；0代表燃料消耗過程轉化為二氧化碳的比例。研究以《中國能源統計年鑒》和《城市溫室氣體核算工具2.0》作為資料對城市使用主要能源和對應碳排放因子進行了計算和規定，見圖2。

由圖2可見，城市使用主要能源類型可以分為原油及其加工產物、原煤及其加工產物、天然氣及其加工產物和其他類型能源。在諸多能源類型中，大多數能源的碳排放因子都在2.50到4.50之間。天然氣的碳排放因子因其本身特性而相較其他能源高出許多。進行城市化環境影響的實證研究時，使用可拓展的、隨機性的環境影響評估模型從多角度對不同影響因素對環境的影響情況進行評價，環境壓力計算如式（3）所示：

2基于回歸分析和碳排放影響機理分析的城市化環境影響研究方法有效性分析

使用研究方法進行城市化環境影響實證分析時，選取中國多座不同發展程度的城市作為分析對象。對城市的二氧化碳和甲烷摩爾分數數據進行收集，其中兩座城市數據見圖3。

由圖3可見，兩座城市的二氧化碳和甲烷摩爾分數數據在整體走勢上都呈現出一種周期性的規律。由圖3（a）可見，城市A多年間的二氧化碳摩爾分數呈年初年尾高、年中低的姿態。在2014年至2020年區間內，二氧化碳摩爾分數在2015年初達到最高值，約483x10-1；在2016年中達到最低值，約417×10-6。城市年均二氧化碳摩爾分數呈緩慢上升趨勢。城市B多年間的二氧化碳摩爾分數呈年初年尾低、年中高的姿態。在2014年至2020年區間內，二氧化碳摩爾分數在2019年中達到最高值，約436×10-6。城市年均二氧化碳摩爾分數呈緩慢上升趨勢。由圖3（b）可見，城市A多年間的甲烷摩爾分數呈年初年尾高、年中低的姿態。在2014年至2020年區間內，二氧化碳摩爾分數在2015年初達到最高值，約2676×10-9;在2016年中達到最低值，約2161×10-9。城市B多年間的二氧化碳摩爾分數呈年初年尾高、年中低的姿態，但整體較為平均，基本在2033x10-9附近波動。結合城市A處于北方地區，城市B處于南方地區的實際情況，說明集中供暖等冬季建筑保暖措施會明顯提升溫室氣體產生，夏季空調大面積使用也會導致溫室氣體排放增多。收集與城市化相關的數據，使用式（1）進行碳排放總量計算，通過式（3）計算環境壓力，使用式（4）計算建筑碳排放。對不同城市化地區的環境影響效應回歸估計彈性系數進行分析，見表1。

由表1可見，所有變量的彈性系數得到了生成，且保證了數據具有5%的顯著水平。其中高度城市化地區的模型系數計算結果為負值，為-3.606。高度城市化地區第三產業增加值的彈性系數計算結果也為負值，為-0.115。中度城市化地區和高度城市化地區的人口比重彈性系數計算結果為負值，分別為-0.057和-0.184。中高度城市化地區第三產業比重彈性系數計算結果為負值。中度城市化地區和中高度城市化地區的建筑容積率彈性系數計算結果為負值。將所有地區合為一類后，得到的建筑容積率彈性系數和制冷日數彈性系數計算結果為負值，分別為-0.204和-0.053。不同城市化地區的特點都反映在了各項變量的彈性系數中，說明研究方法能夠有效生成指向正確的彈性系數值。研究對20座不同發展程度和體量的城市化環境影響回歸檢驗結果進行了生成。在20座城市中，有4座城市的城市化環境影響回歸檢驗樣本值在11以上；有11座城市的城市化環境影響回歸檢驗樣本值在9到11區間內；有5座城市的城市化環境影響回歸檢驗樣本值在9以下。20座城市的城市化環境影響回歸檢驗擬合值曲線與樣本值曲線走向一致，且較為貼合。雖然城市化環境影響回歸檢驗擬合值與樣本值存在一定偏差，但所有偏差絕對值保持在5%以內。說明使用研究方法進行城市化環境影響研究得到的結果是有效的，能夠對不同程度城市化的環境影響效應進行分析。

3結論

研究設計了一種對碳排放進行分析的城市化環境影響研究方法。過程中從土地利用變化、能源消耗、人類活動模式變化、生態系統服務變化、城市熱島效應和溫室氣體排放對城市化對碳排放的影響機理進行了分析，之后使用排放因子法進行城市碳排放計算，使用可拓展的隨機性的環境影響評估模型對環境的影響情況進行評價。實驗結果中，獲取到所選取南方和北方地區城市的不同二氧化碳和甲烷摩爾分數數據表現；進行環境影響效應回歸彈性系數生成時保證了數據具有5%的顯著水平，得到高度城市化地區在4項彈性系數上的值為負值；在20座城市中的回歸分析誤差分析偏差絕對值小于5%。說明研究方法能夠對不同程度城市化的環境影響效應進行有效的分析。