天津地区城市热岛效应研究

这是一篇关于天津,城市热岛效应,时空特征的论文, 主要内容为本文应用2008年天津市14个自动气象站的逐小时观测资料、NCEP/NCAR 1°×1°逐日再分析资料、北京站探空资料和地面常规气象观测资料,对天津市热岛效应的时空特征进行了分析,同时研究了不同天气条件下天津市热岛效应的变化特征,并着重分析了云量、云高、风向、风速和相对湿度因子与天津市热岛强度的相关性,最后根据环流形势、天空状况、风力等级和天津市区站与11个周边站的温差,对天气类型和热岛类型进行了分类统计。主要结论如下： (1)2008年天津市热岛强度的日变化和季节变化特征显著,并且天津市热岛强度与城郊站的选择方法有密切关系。2008年和四季的天津市热岛强度的日变化趋势基本一致,在午夜和日出前分别有一个峰值,白天午后有一个谷值,秋、冬季热岛的日变化明显大于春、夏季,热岛强度冬季最强,秋季次之,夏季最弱。2008年天津市区站分别与11个周边站温差的日变化特征为：日最大温差总体为由西北内陆站向东南沿海站减小,白天沿海站达到弱热岛标准,近郊站为无热岛和弱热岛,远郊站为弱热岛,夜间沿海站为无热岛和弱热岛,内陆近郊站和远郊站均为弱热岛和强热岛。天津市区站分别与11个周边站的温差值,秋季各站差异最大、冬季次之、夏季最小；天津市区站与沿海站和内陆站的温差季节变化相反,分别为“春夏强,冬秋弱”、“秋冬强,春夏弱”。 (2)本文分析了云、空气湿度、风、降水等气象要素与天津市热岛强度的相关性,以及近地面辐射逆温强度、海陆风环流、锋面过境对天津城市热岛效应的影响。在整个对流层相对湿度很小,有弱的西北风的晴朗夜晚常出现强热岛；春、夏季海陆风和锋面过境常使得天津市热岛强度大幅下降,冷空气分别从东南和西北方向向城区输送,从而削弱了城市热岛效应,在冷锋过境后的第三天到第四天的夜间,天津市平均热岛强度通常将达到-个峰值,并且天津市热岛强度与海风向内陆传播的距离有密切关系；对天津市热岛强度与天津站的云量、云高、风向、风速和相对湿度的多元线性回归分析表明：风速是影响天津市热岛效应的最显著的气象因子,但总体而言气象要素对天津城市热岛效应的影响相对较小。 (3)最后通过统计分析,得到了2008年天津市区站与11个周边站的温差类型不同时,天津站最常出现的天气类型,以及不同天气类型下,天津市区站与11个周边站温差出现频率最多的类型。

基于微博签到数据的可视化分析系统研究

这是一篇关于微博签到,可视化,空间分析,时空特征,空间聚类的论文, 主要内容为近年来,随着移动互联网技术的迅速发展及各类移动社交应用的兴起,与地理位置相关的社交网站数据庞大而繁杂,且与日俱增。其中与出行有关的海量轨迹数据,由于数据量大、多而凌乱,导致出现大规模数据难以提供决策支持、显示形式复杂、利用效率低下等系列问题。这些看似繁杂无序,但实际包含丰富时空信息的数据,如何对其进行分类、可视化呈现以方便信息获取、助力分析决策显得必要且重要。将大数据可视化技术与地理信息系统技术相结合正成为地理数据分析和信息挖掘的研究热点,利用WebGIS技术构建在线虚拟地理空间信息可视化平台这一问题也逐渐受到广泛的关注。本文以社交网络的位置大数据为例,针对数据规模大、不易直观表达等问题,利用信息可视化手段、空间数据分析方法并结合GIS技术,通过设计并实现了基于WebGIS的微博签到数据可视化分析系统平台,为决策部门和相关分析人员及广大公众提供一个可视化分析环境与工具,以期提供出行信息分析提取和结果直观呈现的整体解决方案。论文主要工作内容和研究成果如下:(1)相关方法与技术分析。首先,介绍了核密度分析、格网分析、空间聚类等基于微博数据分析方法的基本原理;其次,介绍了Echarts统计图、热点图、聚簇图、时间轴等几种信息可视化技术;之后,又探索了构建该系统采用的关键技术;最后,着重探讨了对微博签到数据的预处理以及利用SQL Server存储微博签到数据和ArcGIS空间数据库存储地理数据的存储方式。(2)系统设计与实现。在系统需求分析、总体设计和详细设计的基础上,利用B/S架构模式,结合GIS提供的空间分析方法,使用ArcGIS API for JavaScript、ArcGIS Server服务发布等关键技术,构建了一个集成Echarts统计图表、热点图、聚簇图、时间轴等多种可视化辅助小工具的分析系统,实现了对微博签到数据进行图表统计、聚类及热点等分析,初步达成可视化交互方式探索居民活动时空间特征规律的目标。(3)可视化分析。从用户群分析、城市活力分析、热度分析、POI签到分析四个方面对可视化结果实现实时动态渲染、展示及分析,并总结出5条较有实用价值的用户活动时空间规律。实验结果表明,本文设计开发的基于微博数据可视化分析系统具有较好的可实用性。

基于重构的运维领域时间序列异常检测算法的研究与实现

这是一篇关于AIOps,异常检测,时间序列,时空特征,多变量输入的论文, 主要内容为随着使用场景和需求的多样化以及微服务架构的快速发展,Web系统的规模和复杂性急剧增加。怎样更好的保证服务或系统的稳定运行成为了 Web系统运维人员的关注焦点。通过监控描述系统运行状态的关键指标来及时发现异常对于维护系统稳定运行有着重大意义。目前常用的指标监控方法有:设置固定阈值,超过或低于阈值即判定为异常;检测指标序列中的值突变。这些方法存在以下问题:能够检测的异常种类有限。仅能够根据预先设定的阈值检测到值过高或过低时的异常或者是值突变异常;不同时期系统运行状态不同,如高峰期使用更频繁。随着系统运行状态的改变,阈值也应更改,依赖人力与运维人员的经验;指标级异常告警粒度太细,异常出现时运维人员难以筛选告警信息,缺乏实体层面的异常监控能力。针对上述问题,本文采用智能运维算法代替传统运维方式,对单指标和多指标的异常检测算法分别进行了研究,并结合算法研究成果实现了一个异常检测系统,主要工作如下:(1)设计了一种基于深度挖掘时空特征的时间序列异常检测模型。模型使用基于VGG+Bi-LSTM的编码器用于挖掘时序数据中时空特征,使用全连接神经网络与Bi-LSTM构成的解码器重构输入数据。该模型相较于最优基线模型召回率提高6%、F1-score提高0.04。(2)设计了一种实体级异常检测模型。模型使用与某个系统/服务相关的所有指标作为输入,能够给出系统/服务层面的告警信息。模型使用基于贝叶斯深度学习的方法进行多指标异常检测。为避免潜在空间的数据分布不符合高斯分布时造成的欠拟合问题,模型使用自回归流(Autoregressive Flows)的方法通过一系列可逆映射来学习潜在随机空间中的非高斯后验分布。同时使用一个简单的卷积神经网络提取多变量时间序列输入中的各变量的依赖关系,两个网络同时训练以重构输入数据。该模型相较于最优基线模型精确率提高4%,召回率提高5%。F1得分提高0.04。(3)基于训练好的模型作为异常检测模块,设计并实现了一个功能完善,鲁棒性强的异常检测系统,并对系统的各项功能进行了测试。

珠江—西江经济带土地利用碳排放时空特征及影响因素研究

这是一篇关于土地利用变化,碳排放,时空特征,影响因素,珠江-西江经济带的论文, 主要内容为全球气候变暖已经成为了21世纪最大的自然环境问题,人类将不得不面临气候变暖引发的一系列极端天气的挑战。土地利用变化会对碳循环过程产生一定程度的影响作用,同时也对碳源、碳汇产生影响作用,因此土地利用变化是使碳排放发生改变的主要原因。珠江-西江经济带是中国西南地区与华南地区之间的重要桥梁,也是珠江三角洲地区实现转型升级的重要战略支点。因此,本文以珠江-西江经济带作为为研究区域,在对珠江-西江经济带区域范围内11个城市2000-2020年土地利用变化进行分析的基础上,结合使用直接因子法和间接因子法,测算土地利用变化产生的碳源、碳汇情况及其时空变化特征。然后基于Kaya恒等式原理,运用LMDI分解模型,研究分析对土地利用碳排放产生影响的相关因素,以及影响作用效果。最后运用IPAT模型,对未来不同情境条件下的土地利用碳排放情况,来进行情景模拟,根据区域碳减排目标并结合模拟结果,提出针对实现珠江-西江经济带区域未来碳减排目标的发展建议。研究得出以下结轮:(1)珠江-西江经济带区域内耕地、林地、草地主要分布于研究区西部(广西部分),西部(广西部分)的建设用地范围分布比较分散,东部(广东部分)的建设用地分布比较集中。2000-2020年研究区内耕地、林地、草地、水域和未利用地的土地利用动态度为负值,面积数量变化呈减少趋势,建设用地的土地利用动态度为正值,面积数量变化呈增长趋势。2000-2020年珠江-西江经济带土地利用结构中用地类型面积占比从大到小依次为林地、耕地、草地、建设用地、水域、未利用地。(2)2000-2020年珠江-西江经济带区域内最大的碳源用地类型是建设用地,碳排放量持续增多,最大的碳汇用地类型是林地,占总碳汇量的90%以上,草地、水域和未利用地的碳吸收量均远低于林地,未利用地的碳汇作用最小。2000-2020年研究区整体的土地利用碳排放增长趋势类型是缓慢增长型和中速增长型,土地利用碳排放增长趋势比较缓慢。在净碳排放量方面,截至2020年珠江-西江经济带区域内属于重度排放区的城市为广州市,属于高度排放区的城市为佛山市,属于中度排放区的城市为南宁市,属于轻度排放区的城市为柳州市,属于微度排放区的城市为百色市、崇左市、来宾市、贵港市、梧州市、肇庆市、云浮市。珠江-西江经济带2000-2020年土地利用碳排放的空间相关性逐渐减弱,空间的集聚状态越来越低,到2020年研究区局部空间自相关性减弱至研究期内的最低。(3)2000-2020年间珠江-西江经济带净碳排放量增加了7164.68万吨,经济水平是促进作用最大的影响因素,累计贡献值为9504.57万吨,贡献率647.50%,土地利用碳排放强度是促进碳排放的主要因素,贡献值仅次于经济水平因素,土地利用效率因素和人口规模因素对净碳排放的影响也为促进作用,只有土地利用结构这一因素对净碳排放的影响为抑制作用,累计贡献值-12155.09万吨,贡献率9.17%。2000-2020年研究区内土地利用碳排放影响因素的绝对贡献值从大到小依次是土地利用结构、经济水平、土地利用碳排放、土地利用效率、人口规模,各项影响因素对碳排放的绝对贡献率从大到小依次为经济水平、土地利用碳排放强度、土地利用效率、人口规模、土地利用结构。(4)珠江-西江经济带区域2025年的减排目标中经济碳排放强度是减排难度最大的指标,在高度实行节能减排措施的积极情境下能实现全部减排目标。2030年的情境模拟中,珠江-西江经济带区域只有人均碳排放强度没有实现碳减排目标,人均碳排放强度在高度推行绿色经济发展模式下仍未达到减排目标值。降低土地碳排放强度、提高土地利用效率、优化土地利用结构、调整经济发展速度、控制人口规模以及提升人口素质等五个方面应是珠江-西江经济带区域未来开展碳减排工作的工作重点。

西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究

这是一篇关于大气污染,时空特征,神经网络,PM10浓度预报的论文, 主要内容为本文利用1998—2004年西安市区SO2、NO2、PM10浓度资料,分析了空气污染物的时空分布特征;利用同期的地面气象要素和天气图等资料重点分析了逆温、沙尘天气以及降水等对空气污染的影响,探讨了污染物浓度变化的成因,在此基础上利用逐步回归统计方法和基于主成分的人工神经网络方法建立了不同季节PM10的浓度预报模型,并对这两种预报模型进行了比较研究。结果表明: (1)西安市区污染物浓度的总趋势是逐年递减;可吸入颗粒物PM10是首要污染物。冬、春季空气污染比夏、秋季严重,采暖期比非采暖期的污染严重。小寨商业区的SO2和NO2度较高,纺织城工业区的PM10浓度最高。 (2)风速大小和逆温强度与空气污染浓度的大小密切相关。当西安处于冷高压前部或强高压控制时空气质量较好;受变性高压或均压场等不利于污染物扩散的地面形势控制时,空气污染较重。 (3)受春季沙尘天气影响,PM101小时平均浓度可增加0.585 mg·m-3,月平均浓度可提高12.1%。微量的降雨(雪)会使空气污染加重,1mm以上的降雪和5mm以上降雨对气溶胶粒子有显著的清除作用。冬季1mm的降雪对SO2、NO2和PM10的清除能力分别是夏季降雨清除能力的4倍、3倍和3.78倍。 (4)春季PM10重度污染主要由外来源引起,PM10浓度日变化特征是急升急降,重度污染日前后气象要素变化剧烈。冬季PM10重度污染是在不利污染扩散的天气形势下,本地污染物经过逐渐积累后达到重度污染,PM10浓度变化缓慢,气象要素变化也比较平稳。 (5)运用线性逐步回归预报方程和基于主成分的人工神经网络模型两种方法对PM10浓度进行预报,结果表明后者在历史样本的拟合精度上和独立样本的检验结果上都明显优于前者。因此主成分神经网络预报模型通过浓缩信息,降维去噪可达到提高污染预报准确率的效果。

青藏高原积雪时空变化特征及其年际变率成因探讨

这是一篇关于青藏高原,积雪深度,时空特征,高空急流,年际变率的论文, 主要内容为青藏高原积雪作为敏感的气候因子之一,其显著的年际变化会直接影响水量和能量平衡,进而影响更大尺度的大气环流,因此深入研究青藏高原(高原)积雪的时空变化特征及其年际变率的物理成因十分重要。本研究主要利用地面台站和SMMR-SSM/I遥感观测的积雪深度数据分析前冬(11月-次年1月)和后冬(2-4月)高原积雪的时空变化特征,揭示影响积雪年际异常的环流配置和水汽条件。异常的环流配置形态,以及积雪与高空全风速场的奇异值分解模态,均反映出后冬高原积雪的年际变率与高原北支高空西风急流(NTPJ)和高原南支高空西风急流(STPJ)强度的反位相变化紧密联系,本文重点讨论相应的物理机制,并初步探讨联系高空急流与高原积雪年际变率的外强迫和大气内部动力学因子。高原积雪主要出现在11月-次年4月,其年际变率最为显著。高原积雪的空间异质性强,高原西部的积雪主导了高原整体积雪的季节变化和年际变化;高海拔地区积雪深且年际变率大。前冬和后冬积雪异常时,相应的环流配置和水汽条件有所差异,但总的来说,当积雪偏多年,贝加尔湖脊加强,冷空气容易南下;副热带高压偏北偏强,其外围携带的水汽偏强;高原南侧的南支槽偏强,STPJ所携带的水汽偏多。同时,高原南边界的经向水汽通量显著增加,高原东部水汽的净损失减少。该环流配置有利于冷空气与暖湿空气在高原东部汇合。积雪偏少年的情况与偏多年基本相反。NTPJ与STPJ的强度变化以及南北移动呈现明显的反位相变化特征,二者的协同配置显著地影响后冬高原积雪的年际变率。STPJ加强同时NTPJ减弱的配置下,西伯利亚地区出现暖高压异常,NTPJ被异常的东风削弱;高原到中国东部出现冷低压异常,STPJ因异常的西风而加强。同时,STPJ南、北侧产生两个次级环流,在高原上方产生异常上升运动。气温对高原积雪累积的贡献比降水大。高原的降温取决于增强的冷温度平流,以及异常的垂直上升运动;高原降水量弱的增加取决于蒸发量的减少以及垂直向上水汽输送的增强。上述的异常环流结构,温湿条件为积雪的形成创造了有利的条件。从大气遥相关来看,北极涛动(AO)主导了后冬NTPJ和STPJ强度的年际变率,并通过调节二者的强度来影响高原积雪的年际变率。前冬中东太平洋海温即ENSO模态是调制后冬2、3月NTPJ和STPJ年际变率的显著外强迫因子之一,这一联系在4月明显减弱。从大气内部动力学过程来看,后冬高原北侧的大气斜压扰动增长率显著减弱时,NTPJ强度显著减弱,高纬冷空气容易南下入侵高原;高原南侧情况相反使得STPJ明显增强。另一方面,当高原北侧的天气尺度瞬变扰动动能显著减弱时,通过(?)矢量辐合,能量从平均流输送给瞬变扰动,使得NTPJ减弱;当高原中部和南部天气尺度瞬变扰动动能有弱的增加时,(?)矢量辐散将能量从瞬变扰动输送给平均流,使得STPJ加强。

珠江—西江经济带土地利用碳排放时空特征及影响因素研究

这是一篇关于土地利用变化,碳排放,时空特征,影响因素,珠江-西江经济带的论文, 主要内容为全球气候变暖已经成为了21世纪最大的自然环境问题,人类将不得不面临气候变暖引发的一系列极端天气的挑战。土地利用变化会对碳循环过程产生一定程度的影响作用,同时也对碳源、碳汇产生影响作用,因此土地利用变化是使碳排放发生改变的主要原因。珠江-西江经济带是中国西南地区与华南地区之间的重要桥梁,也是珠江三角洲地区实现转型升级的重要战略支点。因此,本文以珠江-西江经济带作为为研究区域,在对珠江-西江经济带区域范围内11个城市2000-2020年土地利用变化进行分析的基础上,结合使用直接因子法和间接因子法,测算土地利用变化产生的碳源、碳汇情况及其时空变化特征。然后基于Kaya恒等式原理,运用LMDI分解模型,研究分析对土地利用碳排放产生影响的相关因素,以及影响作用效果。最后运用IPAT模型,对未来不同情境条件下的土地利用碳排放情况,来进行情景模拟,根据区域碳减排目标并结合模拟结果,提出针对实现珠江-西江经济带区域未来碳减排目标的发展建议。研究得出以下结轮:(1)珠江-西江经济带区域内耕地、林地、草地主要分布于研究区西部(广西部分),西部(广西部分)的建设用地范围分布比较分散,东部(广东部分)的建设用地分布比较集中。2000-2020年研究区内耕地、林地、草地、水域和未利用地的土地利用动态度为负值,面积数量变化呈减少趋势,建设用地的土地利用动态度为正值,面积数量变化呈增长趋势。2000-2020年珠江-西江经济带土地利用结构中用地类型面积占比从大到小依次为林地、耕地、草地、建设用地、水域、未利用地。(2)2000-2020年珠江-西江经济带区域内最大的碳源用地类型是建设用地,碳排放量持续增多,最大的碳汇用地类型是林地,占总碳汇量的90%以上,草地、水域和未利用地的碳吸收量均远低于林地,未利用地的碳汇作用最小。2000-2020年研究区整体的土地利用碳排放增长趋势类型是缓慢增长型和中速增长型,土地利用碳排放增长趋势比较缓慢。在净碳排放量方面,截至2020年珠江-西江经济带区域内属于重度排放区的城市为广州市,属于高度排放区的城市为佛山市,属于中度排放区的城市为南宁市,属于轻度排放区的城市为柳州市,属于微度排放区的城市为百色市、崇左市、来宾市、贵港市、梧州市、肇庆市、云浮市。珠江-西江经济带2000-2020年土地利用碳排放的空间相关性逐渐减弱,空间的集聚状态越来越低,到2020年研究区局部空间自相关性减弱至研究期内的最低。(3)2000-2020年间珠江-西江经济带净碳排放量增加了7164.68万吨,经济水平是促进作用最大的影响因素,累计贡献值为9504.57万吨,贡献率647.50%,土地利用碳排放强度是促进碳排放的主要因素,贡献值仅次于经济水平因素,土地利用效率因素和人口规模因素对净碳排放的影响也为促进作用,只有土地利用结构这一因素对净碳排放的影响为抑制作用,累计贡献值-12155.09万吨,贡献率9.17%。2000-2020年研究区内土地利用碳排放影响因素的绝对贡献值从大到小依次是土地利用结构、经济水平、土地利用碳排放、土地利用效率、人口规模,各项影响因素对碳排放的绝对贡献率从大到小依次为经济水平、土地利用碳排放强度、土地利用效率、人口规模、土地利用结构。(4)珠江-西江经济带区域2025年的减排目标中经济碳排放强度是减排难度最大的指标,在高度实行节能减排措施的积极情境下能实现全部减排目标。2030年的情境模拟中,珠江-西江经济带区域只有人均碳排放强度没有实现碳减排目标,人均碳排放强度在高度推行绿色经济发展模式下仍未达到减排目标值。降低土地碳排放强度、提高土地利用效率、优化土地利用结构、调整经济发展速度、控制人口规模以及提升人口素质等五个方面应是珠江-西江经济带区域未来开展碳减排工作的工作重点。

长江经济带土地利用碳排放时空特征及影响因素分析

这是一篇关于土地利用,碳排放,时空特征,影响因素,长江经济带的论文, 主要内容为随着全球气候变化加剧和我国“双碳”战略目标的实施,人类活动所引起的碳排放受到学术界的广泛关注。土地是人类活动的空间载体,土地利用方式的变化直接反映了人类活动的变化,对碳排放具有重要的影响。揭示土地利用与碳排放的耦合作用机制,对于实践“双碳”战略目标、减缓全球气候变化具有重要的理论意义。长江经济带是国家重点发展战略区域和绿色低碳经济先行示范带。以长江经济带为研究区域,探索土地利用和碳排放的关系,对于揭示区域内绿色发展机制具有现实意义,对于其它区域具有借鉴价值和决策参考意义。本文基于土地利用构建了土地利用碳排放评价模型,据此评价了长江经济带土地利用碳排放特征;基于空间分布特征、聚集特征、重心迁移特征和效率特征分析了土地利用碳排放的时空变化规律;借助TAPIO脱钩模型、LMDI因素分解模型和IPAT模型进行碳排放影响因素的量化分析和碳减排情景预测。主要结论如下。(1)长江经济带土地利用类型以林地(47%)和耕地(30%)为主。2000至2020年期间,建设用地面积显著上升,共增加了33749 km2;耕地面积明显下降,共减少了27155 km2。建设用地的扩张主要通过侵占耕地和林地,其中耕地占比82.4%,林地占比14.3%;耕地转出面积主要流向建设用地,同时由于“退耕还林、还湖”工程的实施,部分流向林地和水域;其它地类空间格局变化较小。(2)长江经济带土地利用净碳排放量从2000年的144440万吨增长至2020年的414513万吨,增长了近1.87倍,整体上呈现先快后慢的增长趋势。建设用地是主要的碳源,年均贡献率高达95%以上;林地是主要的碳汇,碳吸收年均贡献率达到96%,受到土地利用变化的影响,在2011年达到峰值后呈现逐年下降的趋势,2020年碳吸收量为5402万吨。(3)从市域尺度来看,长江经济带各城市土地利用净碳排放的空间差异性显著,整体上呈现“东高西低”的固有分布特征。2000至2020年期间,Moran’s I指数从0.133持续升高到0.196,表明土地利用净碳排放量具有明显的空间聚集性,且趋于加强。从局部空间聚类特征来看,上海市、苏州市和南通市等城市属于“高—高”聚类类型,表明土地利用净碳排放量较高且具有外溢效应。“低—低”聚类类型集中分布在甘孜藏族自治州、大理白族自治州等西部发展滞后区域。“高—低”聚类类型的城市主要为重庆市、成都市和武汉市等中心城市,由于区域资源倾斜,造成净碳排放量远高于相邻城市。(4)长江经济带城市土地利用净碳排放空间重心迁移特征显著,表现出明显的方向性和阶段性规律。从重心坐标位置来看,净碳排放重心位置整体一直偏向于东北方向,表明长三角城市净碳排放贡献占比始终保持较高。从重心迁移路径来看,第一阶段(2000-2015年)期间,受西部大开发战略的影响,西南地区城市净碳排放占比不断升高,重心持续向西南方向迁移,总共移动53.4 km。第二阶段(2015-2020年)期间,在“共抓大保护,不搞大开发”的背景下,西南地区净碳排放增长速度明显变缓,整体占比下降,导致重心向东北方向回移27.8 km。(5)2000年至2020年期间,长江经济带土地利用碳排放强度呈现持续降低趋势,均值从2000年的3.55万吨/亿元降低至2020年的0.87万吨/亿元,且省市间的差距逐渐缩小;而人均碳排放呈现持续上升趋势,均值从2.59吨/人增长至6.84吨/人,且省市间差异性逐渐扩大。空间分布上,土地利用碳排放强度较高的城市主要集中于资源型城市,如六盘水和马鞍山等市由于高度于依赖能源产业和重工业,碳排放强度远超平均水平;而人均碳排放较高的城市则集中分布于长三角城市群。(6)经济发展水平、建设用地规模、能源消费强度、人口密度和能源利用结构是长江经济带土地利用碳排放的关键影响因素。2000-2020年期间土地利用碳排放与经济增长之间经历了由扩张连接逐步向弱脱钩状态转变的过程,表明长江经济带经济发展模式不断向绿色低碳方向迈进。LMDI影响因素分解结果显示,经济发展水平、建设用地规模表现为正效应,促进碳排放,累积碳效应分别为725832万吨、237873万吨;能源消费强度、人口密度和能源利用结构表现为负效应,抑制碳排放,累积碳效应分别为-525394万吨、-171408万吨和-2154万吨。情景模拟结果表明,只有在碳减排力度显著的乐观情景下,2030年长江经济带土地利用碳排放总量、土地利用碳排放强度、人均碳排放三方面减排目标才能全部实现。