高分辨率时空动态模拟与沿海城市碳排放驱动因素分析：以宁波市为例

《Sustainable Cities and Society》：High-resolution spatiotemporal dynamic simulation and driving force analysis of carbon emissions in coastal cities: The case of Ningbo City

沿海港口城市碳排放时空特征及驱动机制研究——以宁波为例，采用多源地理空间数据融合的顶向下核算方法，结合蒙特卡洛模拟不确定性评估，揭示2013-2022年工业、居住、物流及商业四大部门碳排放的演变规律与空间分布特征，运用LMDI分解模型量化经济规模、能源强度、排放因子等驱动因素的贡献度，发现工业排放主导且港口腹地扩张显著，经济驱动与能源效率存在非线性关系。

　　

崔广新|程旭生|孙彦伟|高超|段正|阮天

中国宁波大学地理与遥感学院，宁波315211

摘要

由于工业密度高、交通频繁以及人类活动多样，沿海港口城市成为中国碳排放（CEs）研究的关键区域。以宁波市为例，本研究采用自上而下的核算方法，整合了多种地理空间数据，揭示了2013年至2022年间来自工业、住宅、物流和商业四个领域的碳排放的时空分布特征。进一步运用蒙特卡洛模拟方法评估了不确定性。通过 logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) 分解模型分析了驱动因素。研究结果表明，宁波市的总碳排放量持续增加，空间格局从早期的单核聚集发展为沿海多中心分布。工业部门是主要排放源，排放集中在港口和沿海工业区；住宅和商业部门的排放呈现多点分布且增长缓慢；而物流部门的排放相对稳定，主要集中在城区。经济发展是碳排放增长的核心驱动力，能源强度和碳排放因素则具有抑制作用。本研究为沿海城市的高分辨率碳排放监测和低碳政策制定提供了理论基础和实践支持。

引言

气候变化是一个重大的环境问题，其根本原因是碳排放（CEs）（Lamb等人，2021年）。2022年，中国的总碳排放量超过了106.1亿吨（国际能源署，2022年），使其成为全球最大的二氧化碳排放国。为应对气候变化，中国于2020年提出了“双碳”目标。这一雄心勃勃的目标要求在整个国家能源系统和城市功能区实现全面转型和脱碳。

城市是碳排放的主要来源，占全球碳排放量的大部分（Luqman等人，2023年）。在各类城市中，沿海港口城市成为重要的但研究不足的排放热点，其排放源涉及工业、物流、商业和居民活动等多个领域（Mueller等人，2023年；Verschuur等人，2022年）。多个部门的时空重叠和相互作用导致了高度异质的排放模式，这些模式难以通过传统方法进行研究和分析。

宁波市作为中国重要的沿海港口城市，拥有全球最繁忙的宁波-舟山港。凭借先进的制造业、石化产业和全球贸易物流，该市形成了繁荣的工业基础和密集的港口活动，2024年的GDP超过1.81万亿元。它是中国主要港口城市的典型代表。频繁的港口活动和多样的商业活动共同构成了沿海港口城市的典型排放结构（Zhang等人，2024年）。宁波市的2035年长期目标是将单位GDP的碳排放量减少12.52%，并建立关键行业的控制系统。然而，现有的排放核算系统主要依赖于总体行政数据，缺乏详细的部门间排放分析，需要网格级别的清单来支持宁波“双碳”战略的动态调整。此外，国家碳交易系统和能源/碳强度的双控制机制在企业及项目层面得到了越来越多的验证（生态环境部，2024年）。网格级别的清单为城市内数千个异质设施的初始配额分配提供了透明且可验证的基础，有助于精准定位高排放集群，开展改造和碳捕获试点。因此，尽管二氧化碳的气候影响具有全球性，但在中国的治理过程中不可避免地带有空间维度。

本研究以宁波市为研究对象，旨在详细绘制城市碳排放图谱并分析其驱动机制。主要贡献体现在三个方面：首先，建立了2013年至2022年间宁波市工业、住宅、物流和商业四个领域的碳排放清单，为部门层面的排放核算提供了数据基础；其次，实现了30米高分辨率的时空分布图谱，有助于精确识别排放热点；最后，利用LMDI模型量化了五个驱动因素对每个部门的累积影响，为沿海港口城市的针对性减排和差异化政策提供了科学依据。

参考文献

文献综述

• （1）碳排放核算方法

准确科学地核算一个城市的总碳排放量是分析其时空变化的基础（Moran等人，2021年）。目前广泛采用三种核算方法：自下而上、自上而下和混合方法（Shan等人，2018年；Wang & Zhu，2024年；Zhao等人，2024年）。自下而上的方法依赖于大量的微观活动数据和基础设施统计数据，具有较高的空间精度。然而，这种方法面临显著

研究区域

宁波市位于中国浙江省东海岸（图1）。总面积约为9816平方公里，2024年常住人口约为977万，GDP达到1.8万亿元，是中国重要的港口城市和经济中心。宁波市的产业结构以第二产业为主，尤其是制造业和港口物流业。宁波市的货物吞吐量超过

碳排放的时空特征

2013年至2022年间，宁波市的总碳排放量呈现明显的工业驱动增长趋势，从1142万吨增加到1796万吨，增长了56%以上。工业部门是主要排放源，占总碳排放量的近90%。其排放量增长了近60%，从2013年的1054万吨增加到2022年的1679万吨，尤其是2021年和2022年增长迅速。住宅部门的排放量

时空模式的演变机制

研究期间，宁波市的总碳排放量呈上升趋势，2020年后增长速度加快。这种阶段性增长反映了城市系统对外部冲击和运营不确定性的适应机制，这些因素包括疫情、产业复苏和政策影响（Lin等人，2024年）。这也与碳达峰倡议的政策实施期（国务院，2021年）以及相关政策的集中实施密切相关

结论

本研究调查了2013年至2022年间宁波市多部门碳排放的时空分布情况。通过LMDI分解方法，我们从五个维度分析了工业、住宅、物流和商业部门的碳排放驱动机制，包括碳排放因素、部门结构、能源强度、经济发展和人口规模。主要研究结果如下：

（1）总碳排放量持续增长，空间分布

作者贡献声明

崔广新：撰写——初稿撰写、可视化处理、数据验证、方法论设计。程旭生：可视化处理、数据验证、概念构思。孙彦伟：撰写——审稿与编辑、监督工作。高超：撰写——审稿与编辑、监督工作、资金筹措。段正：撰写——审稿与编辑、监督工作。阮天：撰写——审稿与编辑、监督工作。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

我们衷心感谢刘媛教授在本文语言校对和润色方面提供的宝贵帮助。本研究得到了浙江省自然科学基金联合资助（项目编号：LZJMZ24D050001）的支持。