地理研究
GEOGRAPHICAL RESEARCH
第32卷第7期2013年7月
V ol.32,No.7July,2013
收稿日期：2012-07-02；修订日期：2013-05-10基金项目：国家科技支撑计划（2012BAK13B06）。作者简介：薛磊（1986-），男，硕士研究生，研究方向为理论与计量地理。E-mail:xuelei86@126
1188-1198页
薛磊1，李琦2，刘帅2
（1.北京大学城市与环境学院，北京100871；2.北京大学地球与空间科学学院，北京100871）
摘要：基于城市乡镇街道空间单元及能源消费碳排放的定量方法基础上，计算了北京市2004和2008年第二、三产业的二氧化碳排放量及其空间分布。结果表明：北京市第二产业的碳排放总量变化不大，空间 上呈现东南高、西北低的格局；第三产业的碳排放总量则有明显的增长，空间上呈现内城区碳排放值较高、且向外围圈层扩散的趋势；第三产业中分配性服务业和生产性服务业的碳排放量较高，2008年分配性服务业碳排放的高值区主要分布于南部的城市近郊区，生产性服务业碳排放的高值区分布于高端服务业较为集聚的区域。关键词：产业碳排放；小尺度；空间分布；能源消费；北京市
1引言
气候变化越来越成为世界各国关注的焦点。由于中国是全球人口最多和最大的制造业国家，经济发展对能源消耗的依赖不断增强，碳排放减排问题引起了中国政府的高度关注。中国在“十二五”规划纲要中明确提出了“绿发展、建立两型社会”的要求。对于国家制定碳排放减排政策，各省、市、区的碳排放量减排是政策的落实区域；对于地理学领域，在不同时空间尺度上的碳排放时间变化与空间变化趋势是研究的焦点。
国外关于能源碳排放的研究大多以联合国政府间气候变化委员会（IPCC ）编写的国家温室气体清单指南[1]为依据，其中最具有代表性的是美国普渡大学的火神（Vulcan ）计划[2,3]。它以2002年美国所有经济部门涉及的48种类型燃料为温室气体排放清单，采用模型法对能源消耗产生的碳排放划分为点源、非点源和移动源三种类型，以10km×10km 网格为空间分辨率、每小时为时间分辨率，核算出了全美国二氧化碳排放量的时空分布图[4]。不同于IPCC 的碳排放计算方法，地方政府环境行动理事
会（ICLEI ）也设计了一套城市温室气体清单[5]，并被西方国家的许多城市应用于城市的碳排放计算及碳管理领域。值得关注的是，如何界定城市系统的碳排放边界是一个比较难的问题[6]。由于中国与西方国家在城市范围和能源工艺上标准不同，对于城市碳排放的研究就不能完全套用西方的城市碳排放的计算方法。
国内关于能源碳排放的相关研究主要是在碳排放的核算方法（包括对未来碳排放趋势的预测）与碳排放的空间分布（包括时空分布与产业空间分布），研究区域多是全国或省级尺度，关注的多是碳排放的总量[7,8]、数值模拟与趋势预测[9-11]、结构分析[12-14]以及空间变化格局[15-18]。关于碳排放的空间分布研究领域，大多是从省级或区域的尺度，研究的空间视角较为宏观一些。此外在居民出行的碳排放方面也有比较多的研究，关注较多的是微观视角及交通碳源的计量方法[19,20]，与碳排放空间分布关联较少。
7期薛磊等：北京城市产业碳排放的小尺度空间分布
1189总体来说，国内外关于“能源消费碳排放”的计算方法大多采用IPCC温室气体清单法。而在碳排放空间分布的研究上，国内虽然有很多是以城市为研究对象，但却很少有关于城市碳排放空间分布的分析，更很少有对城市碳排放在空间分布微观层面的研究。
城市的碳排放主要来源于人类的生产生活。由于居民生活产生的碳排放其影响因素较为微观和复杂，
因此本文主要的研究对象是城市的产业活动所产生的能源消费碳排放。乡镇街道行政区是中国统计数据中可以获取的最小空间单元，从这一空间尺度分析可以更为清晰地观察城市碳排放的空间结构。因此，本文以北京市为研究区域，通过计算第二、三产业碳排放并将其空间分配到小尺度单元，探索一种新的城市产业碳排放的空间分布计算方法。
2数据来源与研究方法
2.1研究区概况与数据来源
缓释片
本文的研究区域为北京市域范围，市域行政区包含18个区县（2010年行政区调后变为16个区县）。北京市2004年市域行政区共有311个建制乡、建制镇、街道办事处，2008年共有317个建制乡、建制镇、街道办事处。
能源数据来源于2004年和2008年北京市分行业能源消费总量①。根据2000年北京市第五次全国人口普查数据乘以2001-2003年3个年份的常住人口自然增长率，得到2004年乡镇街道单元的人口数据；根据2010年北京市第六次全国人口普查数据②经过除以2008、2009年2年的常住人口自然增长率，得到2008年乡镇街道单元的人口数据。
各乡镇街道的分行业的企业单位数与从业人员数来源于2004年和2008年两次北京市经济普查数据。地
理底图为北京市乡镇街道行政区划为单元的矢量图。通过对这两个年份间行政区划调整情况的核对，最终确定为301个乡镇街道，其中面积最大的单元为383.5 km2，面积最小的为0.9km2，平均面积为54.6km2。
2.2研究方法
2.2.1碳排放计算方法城市区域能源消费的碳排放，首先需要确定碳排放的计算方法，有学者对这方面进行了深入的研究，主要是关注于IPCC清单法和ICLEI清单法这两类算法对我国城市在能源消费碳排放计算上的适用性、以及具体可供参考的计算方法[21,22]。由于不同的碳排放核算方法在对能源碳排放计算的角度上存在差异，加之我国目前的能源统计数据存在不同类型，因此关于选取能源统计数据表的类型上也相应存在差异，需要详细加以说明。本研究选取的能源统计数据为2004年和2008年北京市分行业主要能源品种消费量。数据中注明了“各行业能源总消费量为各行业终端消费量与各行业分摊的损失量和加工转换损失量之和”，表明能源消费量不仅包括从能源使用角度的终端消费量，也包含从能源的投入和加工转换的中间量。据此构建北京市的产业碳排放计算公式：
CO2=4412×∑i(EC i×NCV i×OCF i)（1）式中：CO2代表某一行业的能源消费产生的二氧化碳排放量；EC i代表第i种能源的消费量；NCV i为第i种能源的净发热值；CEF i代表第i种能源的碳排放因子；OCF代表第i种能源的氧化碳因子；常数系数为CO2所含碳量的转化系数，碳排放量乘以CO2所含碳量的转
①由于《北京统计年鉴》2005中该项数据缺失，因此2004年北京市分行业能源消费量用2005年数据代替。
②根据北京市各区县统计局网站公布的第五次和第六次人口普查数据，汇总整理而成。
32卷
地理研究
化系数即可得到二氧化碳排放量，两者的数值可以相互转换。
由于中国的能源计量标准与国际上存在差异，中国的燃料和能源技术水平也低于发达工业化国家水平，因此在研究城市温室气体排放时还不能直接借鉴IPCC标准的相应数据。本文中关于能源净发热量、碳排放因子和氧化碳因子这三项数据，综合参考和借鉴了《中国能源统计年鉴》[23]关于各种能源折标准煤参考系数，以及对中国城市温室气体清单[24]的研究。
另外，热力与电力这两项本身是由一次能源生产量在加工投入转换环节产生的能源消费量，不过在选取的能源消费量表中，明确注明了“各行业能源总消费量为各行业终端消费量与各行业分摊的损失量和加工转换损失量之和”，因此作为二次能源的热力、电力的消费量也应被计入到各行业的能源消费产生的二氧化碳排放量中。热力假设由原煤的燃烧消耗产生，按照原煤的排放系数计算；电力的排放因子
参考中国发改委应对气候变化司公布的中国区域电网基准线排放因子[25]。
经过计算，各项能源的净发热值、碳排放因子和氧化碳因子的具体数值如表1，再根据公式（1）以及表1中的各项系数，可以计算得到北京市2004年和2008年18个门类行业的二氧化碳排放量如表2。
2.2.2碳排放小尺度空间研究方法
2.2.2.1碳排放驱动因子及权重系数为将碳排放总量空间化，需要选取空间化参数将碳排放量空间分配到乡镇街道行政区的空间单元。对于影响碳排放量的驱动因子的研究，主要是基于IPAT模型、STIRPAT模型、岭回归分析、结构分解分析以及因素分解法等计量表1主要能源的净发热值、碳排放因子、碳氧化因子及热力、电力的碳排放系数值
Tab.1The main energy source's Net Calorific Value,Carbon Emission Factors,Oxidation Carbon Factor and the
Carbon Emissions Coefficients of Heat and Electricity
净发热值（TJ/kt）碳排放因子（t/TJ）氧化碳因子（100%）
煤炭
20.934
26.8
0.915
焦炭
28.47
29.41
0.928
汽油
43.124
18.9
0.98
煤油
44.1
19.6
0.986
柴油
42.705
20.17
0.982
燃料油
41.868
21.09
0.985
液化石油气防灾技术高等专科学校
47.472
17.2
0.985
天然气
38.9
15.32
0.99我的校长生涯
热力
---
0.0175
---
电力
---
10.069
---
注：TJ=1012J，kt=106kg，天然气的能源净发热值单位为TJ/106m3；热力与电力为二次能源消费，只包含碳排放系数（碳排放因子）一项数据，热力的碳排放系数单位为万t/万百万千焦，电力的碳排放系数单位为万t/亿千瓦时。
表22004年和2008年北京市各行业的二氧化碳排放量（单位：万t）
Tab.2Carbon dioxide emissions by industry sectors in Beijing in2004and2008（Unit:104t）
行业
农、林、牧、渔业
采矿业
制造业
电力、燃气及水的生产和供应业建筑业
交通运输、仓储和邮政业
信息传输、计算机服务和软件业批发与零售业
会计研究
住宿和餐饮业
公共管理和社会组织2004年
148.18
44.60
2793.81
1451.40
181.15
430.90
122.67
332.16
352.39
130.05
2008年
173.92
54.15
2684.57
1640.50
209.93
934.26
236.02
380.79
365.41
170.47
行业
金融业
房地产业
租赁和商务服务业
科学研究、技术服务与地质勘查业
水利、环境和公共设施管理业
居民服务和其他服务业
教育
卫生、社会保障和社会福利业
文化、体育与娱乐业
2004年
55.44
484.40引江济淮工程
204.10
142.10
36.62
87.83
204.24
75.97
79.86
2008年
82.43
581.47
289.42
192.77
81.09
47.73
252.45
98.70
102.27
1190
7期薛磊等：北京城市产业碳排放的小尺度空间分布
1191方法，通过实证研究或情境分析来验证哪几个因素对于碳排放有较为显著的影响，并且在国家、省级及城市等不同研究区域均有相关研究【26-29】，但是有不同的结论——人口规模、富裕度、技术水平、城市化水平、居民消费水平等碳排放驱动因子在不同的研究中具有不同的影响效应，在技术水平等某几个驱动因子的指标选取上也不尽相同。总体来说，碳排放驱动因子主要集中在人口数量、地区生产总值、人均GDP、单位GDP碳排放量、城市化率等指标中。
相对于人口数量这一指标，人口密度更能体现某一个空间单元内的人均消费能力，因此本文以人口密度代表驱动因子中的人口数量；选取行业的企业单位数和从业人员数替代地区生产总值GDP这一指标，
代表驱动因子中的富裕度。上述三个参数在各乡镇街道的相对比重（比例）作为碳排放的空间权重系数，参数的选取及权重系数值则根据以下三点来判断。
（1）三个参数两两之间的相关性。首先采用皮尔逊相关系数计算三参数两两之间的相关性，若某行业的两个参数间的相关性强，则用其中一个参数即可代替。关于对相关性强弱判断的标准，主要依据数据的主观性做初步判断：相关系数R在0.8以上定义为相关性强，R>0.45定义为具有一定的相关性，R<0.45定义为不具有相关性。如若某行业的三个参数两两间均没有相关性，或均有一定的相关性，再结合行业性质判断。
（2）行业性质。根据国民经济行业分类标准，对各个行业划分为一产、二产和三产。由于数据来源中，未包含“农林牧渔业”的三项参数指标，因此本文只继续计算二、三产业的碳排放。从能源消费角度分析，第二产业的能源消费为生产性投入，选取代表生产方向的权重系数即可；第三产业中有直接或间接服务于生产性服务业的行业，也有属于非生产性的服务业。根据人口密度与第三产业发展水平相互影响的假设[30]，影响第三产业能源消费量的因素中既包含代表生产性指标的两项参数，也包含代表非生产性的人口密度这一参数。
（3）综合判断。综合上述的两种标准，碳排放空间权重系数选取的依据如下：对于第二产业，假设认为能源消费仅与生产相关，用代表生产方向的企业单位数和从业人员数作为空间权重因子；对于第
三产业，假设能源消费不仅与其产品或服务的消费去向有关，也与生产投入过程有关。按照这一原则，可以通过行业的投入产出分析表，用“中间需求率”和“非居民消费比率”这两个指标划分为生产性和非生产性。当“中间需求率”这一指标无法反映行业性质属于生产性还是非生产性时，再借助“非居民消费比率”这个指标来判断能源消费在生产与本地居民消费之间的权重分别占多少[31,32]，从而进一步确定行业的能源消费碳排放量的系数权重。
对于同样代表生产方向的企业单位数和从业人员数两项参数，通过对数据本身的分析和计算，从业人员数的敏感度相对更高。因此，若2个参数间具有一定的相关性（R> 0.45）则选择从业人员数作为其空间权重系数，若两个参数不具有相关性则其空间权重平均分配。
通过上述分析得到的计算结果表明，2004和2008年2个年份的3个参数间相关性具有相对一致性。因此本文在这两个年份的碳排放空间化参数上选取同一套标准，最后综合上述分析，选取的各行业的空间权重系数及权重因子数值如表4。
2.2.2.2按行业的碳排放计算依据对碳排放驱动因子的分析，在确定三个空间权重系数的权重后计算各乡镇街道单元的18个行业碳排放量。每个乡镇街道单元分行业的碳排放
32卷
地理研究量等于该单元某行业的碳排放总量乘以选取的权重系数，当选取一个参数时公式为总量乘以该参数的比重，当选取两个参数时公式为总量乘以两个参数的比重的平均数。数学表达公式为：
D ij =(A ij B j ×u 1+
E ij
Fj ×u 2)×C j （2）
式中：D ij 代表i 街道j 行业的
碳排放量；C j 为j 行业的碳排放量；A ij 为i 街道j 行业的参数1（人口密度、单位数和从业人员其中之一）；B j 为参数1在该行业的总和；E ij 为i 街道j 行业的参数2；F j 为参数2在该行业的总和；u 1和u 2分别为参数1和参数2的空间权重系数。
最后，对于在统计数据整理过程中存在地理底图与统计数据单元不一致情况，采取单元合并调整的方法，对经过合并后单元的两个参数权重做了重新的调整，计算出准确数值。
3空间分布结果分析
3.1统计数据分析
根据公式（3）对两个年份的301个乡镇街道单元计算碳排放，统计结果如表5所示。从表5可以看出，第二产业碳排放两个年份相差不大，2008年略有上升；而第三产业碳排放则是2008年相比于2004年有了明显的上升，其总量和平均值均增长了约37%，年均增长约9.25%，可见北京市第三产业碳排放量的增长速度比较明显。3.2空间分布分析
3.2.1产业分析将表5所示计算结果以空间分布图展示。为对照与比较，以2004年各乡镇街道的碳排放值为基准值，北京市2004年和2008年第二、三产业碳排放的小尺度空间分布如图1和图2。在第二产业的碳排放空间分布上，首先是2个年份均在空间整体上呈现东南部较高、西北部较低的空间格局，其次是从年份比较上2008年位于东南部的碳排放高值区有较为明显的扩散趋势。从碳排放空间分布圈层上来看，两个年份的分布基本相同，高值区大多位于四环线外到近郊区的范围，相比之下内城区的碳排放量则较低。在第三产业方面，虽然根据表5的计算结果表明2008年相比于2004年的碳排放量有明显的增长，但两个年份的碳排放空间分布较为相似，均是呈现偏西部的中心城区碳排放量较高的空间格局，并且从空间分布整体上来看呈现相对明显的由内向外圈层式递减的空间格局。
表4各行业的碳排放权重系数
Tab.4The parameters of the weight coefficients of each industry sector
行业
采矿业
电力、燃气及水的生产供应业房地产
公共管理和社会组织建筑业
交通运输、仓储和邮政业教育业金融业
居民服务和其他服务业
科学研究、技术服务和地质勘探业批发和零售业
水利、环境和公共设施管理业卫生、社会保障和社会福利业文化、体育和娱乐业
信息传输、计算机服务和软件业制造业住宿和餐饮业租赁和商贸服务业
人口密度
000.595000.1400.4440.2190.52000.1760.0340.2960.2750.12400.3210.046
单位数0.50.5000.50.430000000.4830.352000.500.477
从业人员0.50.50.4051.00.50.4300.5560.7810.4801.00.8240.4830.3520.7250.8760.50.6790.477
1192
7期薛磊等：北京城市产业碳排放的小尺度空间分布从两个年份的比较上分析，相对于2004年的碳排放基准值，2008年北京市第三产业碳排
放空间分布从整体上明显向外围圈层的区域扩散。
表52004与2008年北京市乡镇街道尺度第二、三产业二氧化碳排放量（单位：万t ）
Tab.5Carbon dioxide emissions based on townships or streets in Beijing between 2004and 2008（Unit:104t ）
2004年总量最大值平均值标准差中位数
第二产业3929.32175.4613.3517.078.67
第三产业2470.3463.538.6111.413.59
2008年总量最大值平均值标准差中位数
电视卡播放软件
第二产业4017.62184.9713.5118.448.18
第三产业3403.21148.1611.8016.29 5.71
图12004年（a ）与2008年（b ）北京市第二产业二氧化碳排放量空间分布
Fig.1Spatial distribution of carbon dioxide emissions of the secondary industry in Beijing between 2004(a)and 2008(b)
图22004年（a ）与2008年（b ）北京市第三产业二氧化碳排放量空间分布
Fig.2Spatial distribution of carbon dioxide emissions of the tertiary industry in Beijing between 2004(a)and 2008(b)
a b
a
b
1193
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议