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Quantitative analysis of the impact factors of conventional energy carbon emissions in Kazakhstan based on LMDI decomposition and STIRPAT model 认领 引用 被引量：14
1
作者 李佳秀 陈亚宁 +1 位作者 李稚 刘志辉 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2018年第7期1001-1019,共19页
Quantitative analysis of the impact factors in energy-related CO2 emissions serves as an important guide for reducing carbon emissions and building an environmentally-friendly society. This paper aims to use LMDI meth... Quantitative analysis of the impact factors in energy-related CO2 emissions serves as an important guide for reducing carbon emissions and building an environmentally-friendly society. This paper aims to use LMDI method and a modified STIRPAT model to research the conventional energy-related CO_2 emissions in Kazakhstan after the collapse of the Soviet Union. The results show that the trajectory of CO2 emissions displayed U-shaped curve from 1992 to 2013. Based on the extended Kaya identity and additive LMDI method, we decomposed total CO2 emissions into four influencing factors. Of those, the economic active effect is the most influential factor driving CO2 emissions, which produced 110.86 Mt CO2 emissions, with a contribution rate of 43.92%. The second driving factor is the population effect, which led to 11.87 Mt CO2 emissions with a contribution rate of 4.7%. On the contrary, the energy intensity effect is the most inhibiting factor, which caused –110.90 Mt CO2 emissions with a contribution rate of –43.94%, followed by the energy carbon structure effect resulting in –18.76 Mt CO2 emissions with a contribution rate of –7.43%. In order to provide an in-depth examination of the change response between energy-related CO2 emissions and each impact factor, we construct a modified STIRPAT model based on ridge regression estimation. The results indicate that for every 1% increase in population size, economic activity, energy intensity and energy carbon structure, there is a subsequent increase in CO_2 emissions of 3.13%, 0.41%, 0.30% and 0.63%, respectively. 展开更多
关键词 quantitative analysis energy-related C02 emissions STIRPAT model Kazakhstan
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The driving force of water resource stress change based on the STIRPAT model:take Zhangye City as a case study 认领 引用 被引量：2
2
作者 Xia Tang XinYuan Wang Lei Feng 《Research in Cold and Arid Regions》 CSCD 2021年第4期337-348,共12页
A prominent contradiction between supply and demand of water resources has restricted local development in social and economic aspects of Zhangye City,located in a typical arid region of China.Our study quantified the... A prominent contradiction between supply and demand of water resources has restricted local development in social and economic aspects of Zhangye City,located in a typical arid region of China.Our study quantified the Water Resource Stress Index(WRSI)from 2003 to 2017 and examined the factors of population,urbanization level,GDP per capita,Engel coefficient,and water consumption per unit of GDP by using the extended stochastic impact by regression on population,affluence and technology(STIRPAT)model to find the key factors that impact WRSI of Zhangye City to relieve the pressure on water resources.The ridge regression method is applied to improve this model to eliminate multicollinearity problems.The WRSI system was developed from the following three aspects:water resources utilization(WR),regional economic development water use(WU),and water environment stress(WE).Results show that the WRSI index has fallen from 0.81(2003)to 0.17(2017),with an average annual decreased rate of 9.8%.Moreover,the absolute values of normalized coefficients demonstrate that the Engel coefficient has the largest positive contribution to increase WRSI with an elastic coefficient of 0.2709,followed by water consumption per unit of GDP and population with elastic coefficients of 0.0971 and 0.0387,respectively.In contrast,the urbanization level and GDP per capita can decrease WRSI by−0.2449 and−0.089,respectively.The decline of WRSI was attributed to water-saving society construction which included the improvement of water saving technology and the adjustment of agricultural planting structures.Furthermore,this study demonstrated the feasibility of evaluating the driving forces affecting WRSI by using the STIRPAT model and ridge regression analysis. 展开更多
关键词 water resource stress index STIRPAT model driving force analysis water scarcity
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Scenario analysis of the Indonesia carbon tax impact on carbon emissions using system dynamics modeling and STIRPAT model 认领 引用 被引量：5
3
作者 Andewi Rokhmawati Vita Sarasi Lailan Tawila Berampu 《Geography and Sustainability》 CSCD 2024年第4期577-587,共11页
This study aims to develop a system dynamic(SD)forecasting model based on the STIRPAT model to forecast the effect of an IDR 30 per kg CO2e carbon tax on carbon emissions,estimate future carbon emissions under ten ... This study aims to develop a system dynamic(SD)forecasting model based on the STIRPAT model to forecast the effect of an IDR 30 per kg CO2e carbon tax on carbon emissions,estimate future carbon emissions under ten scenarios,without and with the carbon tax,and estimate the environmental Kuznets curve(EKC)to predict Indonesia’s carbon emission peak.Carbon emission drivers in this study are decomposed into several factors,namely energy structure,energy intensity,industrial structure,GDP per capita,population,and fixed-asset investment.This study included nuclear power utilization starting in 2038.The research gaps addressed by this study compared to previous research are(1)use of the ex-ante approach,(2)inclusion of nuclear power plants,(3)testing the EKC hypothesis,and(4)contribution to government policy.The simulation results show that under the carbon tax,carbon emissions can be reduced by improving renewable energy structures,adjusting industrial structures to green businesses,and emphasizing fixed asset investment more environmentally friendly.Moreover,the result approved the EKC hypothesis.It shows an inverse U-shaped curve between GDP per capita and CO2emissions in Indonesia.Indonesia’s fastest carbon emission peak is under scenario seven and is expected in 2040.Although an IDR 30 per kg CO2e carbon tax and nuclear power will take decades to reduce carbon emissions,the carbon tax can still be a reference and has advantages to implement.This result can be a good beginning step for Indonesia,which has yet to gain experience with a carbon tax that can be implemented immediately and is helpful to decision-makers in putting into practice sensible measures to attain Indonesia’s carbon emission peaking.This research provides actionable insights internationally on carbon tax policies,nuclear energy adoption,EKC dynamics,global policy implications,and fostering international cooperation for carbon emission reductions. 展开更多
关键词 Carbon emissions Carbon tax System dynamics Environmental Kuznets curve STIRPAT model
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Analysis of Regional Differences of Energy Footprint in China Based on STIRPAT Model 认领 引用
4
作者 LI Qi HAN Ya-fen CHEN Jian-yong 《Asian Agricultural Research》 2010年第5期58-60,共3页
On the basis of the previous researches and the ecological footprint theory,we use the cross-sectional data of Chinese energy consumption in 2007 to calculate the regional differences of energy consumption footprint o... On the basis of the previous researches and the ecological footprint theory,we use the cross-sectional data of Chinese energy consumption in 2007 to calculate the regional differences of energy consumption footprint of 30 provinces in China;by using the method of EEF calculation method,we calculate the regional distribution of EFI and analyze its law;through the construction of STIRPAT model,we reveal the relationship between EEF and factors of population and economy.The results show that provinces with higher EEF mainly concentrate in the Middle Eastern China,which have a developed industry,such as Shandong,Hebei,Liaoning Province and so on.However,provinces with lower EEF mainly concentrate in the Western China,which have a relatively poor economy,such as Ningxia,Qinghai Province and so on.These results are in accordance with the area distribution of China's economic development level.The EFI decreases gradually from west to east.As the level of regional economy is improved,the EFI has the downward trend.The quantity of population shows notable impact on EFI.The per capita GDP does not show the nagative relationship with EFI,which can not prove the existence of Environmental Kuznets Curve. 展开更多
关键词 EEF Regional differences Environmental impact STIRPAT model China
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Socioeconomic Development Effects on Soil Toxic Elements in Beijing-Tianjin-Hebei:Using Enhanced STIRPAT Model 认领 引用
5
作者 Siyu Wang Yizhong Huan +5 位作者 Shun Li Zhonglin Xu Riqi Zhang Yang Zhao Qijia Lou Guangjin Zhou 《Ecosystem Health and Sustainability》 SCIE CSCD 2025年第4期3-17,共15页
Soil pollution by potentially toxic elements(PTEs)is a persistent environmental challenge aggravated by urbanization processes.This study investigated the 21-year(2000 to 2021)spatiotemporal evolution of 7 key PTEs(Pb... Soil pollution by potentially toxic elements(PTEs)is a persistent environmental challenge aggravated by urbanization processes.This study investigated the 21-year(2000 to 2021)spatiotemporal evolution of 7 key PTEs(Pb,Cr,Cd,Cu,Zn,Ni,and As)in the Beijing-Tianjin-Hebei region and explored the driving socioeconomic factors using an enhanced STIRPAT(stochastic impacts by regression on population,affluence,and technology)model considering population,economy,technology,urbanization,and transportation.Results showed a continuous accumulation of PTEs with significant increases in Cu,Zn,Ni,and As concentrations(P<0.001). 展开更多
关键词 spatiotemporal evolution soil pollution soil pollution potentially toxic elements ptes enhanced StirPAT model enhanced stirpat stochastic potentially toxic elements Beijing Tianjin Hebei region socioeconomic development
基于LMDI法和STIRPAT模型的贵州省道路交通业碳排放分析及预测 认领 引用 被引量：2
6
作者 方宏萍 陈小草 +3 位作者 刘俊 宋彩霞 王洪飞 韦小焕 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期853-860,共8页
贵州省道路交通业作为贵州省经济发展的重要支撑行业,其是否能完成碳达峰碳中和目标关乎贵州省经济的未来发展趋势。采用行驶里程法对2013-2023年贵州省道路交通业碳排放量进行估算,基于LMDI模型对碳排放量的影响因素进行分解,并构建STI... 贵州省道路交通业作为贵州省经济发展的重要支撑行业,其是否能完成碳达峰碳中和目标关乎贵州省经济的未来发展趋势。采用行驶里程法对2013-2023年贵州省道路交通业碳排放量进行估算,基于LMDI模型对碳排放量的影响因素进行分解,并构建STIRPAT模型对2025-2050年的碳排放量进行预测。结果表明:①2013-2023年贵州省道路交通业碳排放量总体呈上升趋势。在不同车辆类型的碳排放情况中,微小型客车碳排放量最高,而大型客车的碳排放量占比最小。②根据LMDI模型影响因素分析,人口规模变动效应对碳排放量的累积贡献率为53%,其对贵州省道路交通业碳排放有强烈的促进作用,而经济发展规模对道路交通业碳排放促进作用的影响力度较弱。③采用STIRPAT模型进行碳排放量预测,根据政府对低碳政策执行和管理力度的不同设定低、中、高发展模式,对人口、GDP和能源消费的增长速率进行预测。在3种模式中,低发展模式下的碳排放量预测值最高。3种模式的预测量均能在2030-2035年实现碳达峰,在2047-2050年实现碳中和,与我国碳达峰碳中和目标基本吻合。研究显示,人口规模变动效应是贵州省道路交通业碳排放的主要驱动因素,未来贵州省道路交通业的碳排放量整体呈先升后降的趋势。 展开更多
关键词 贵州省道路交通业 行驶里程法 LMDI模型 STIRPAT模型 碳排放量预测
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基于STIRPAT模型的山地城市碳达峰预测与实证:以重庆市数据为例 认领 引用 被引量：1
7
作者 梁力军 马梦泽 冯江林 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期2112-2120,共9页
针对山地城市碳达峰路径中区域结构性变量刻画不足、情景设计缺乏政策适配性和西部案例代表性薄弱等问题,以重庆市为典型案例,基于STIRPAT模型引入产业结构、能源强度与能源结构等区域关键变量,结合中国碳核算数据库(CEADs),采用岭回归... 针对山地城市碳达峰路径中区域结构性变量刻画不足、情景设计缺乏政策适配性和西部案例代表性薄弱等问题,以重庆市为典型案例,基于STIRPAT模型引入产业结构、能源强度与能源结构等区域关键变量,结合中国碳核算数据库(CEADs),采用岭回归方法优化参数估计,并构建7种多情景组合预测2023~2050年碳排放演变.结果表明:①人口规模、产业结构和能源结构是重庆市碳排放的核心驱动因素,其中人口规模的边际效应最为显著;②基准情景下碳排放量持续上升,达峰时间为2037年(以CO2计,峰值达208.009×106 t);在“低速增长+高效降碳”情景中,通过协同推进能源强度加速下降与产业结构深度调整,碳排放量最早可于2035年达峰,峰值降至202.040×106 t,较基准情景降低约2.9%.③“低速增长+智能化驱动+高效降碳”路径是实现重庆市及相似区域碳达峰的最优策略. 展开更多
关键词 碳排放达峰 STIRPAT模型 山地城市 多情景分析 减排路径
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基于STIRPAT-LEAP模型的陕西省增汇减排发展路径及驱动因素 认领 引用 被引量：3
8
作者 李艳颖 蒋语聪 +2 位作者 李文 王顺平 张思雨 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期793-806,共14页
中国作为全球碳排放大国,其省市区域贡献了全国90%以上的碳排放量.如何准确预测不同省市区域的碳排放量并制定减排政策,是实现国家“双碳”目标以及经济高质量协同发展的基础.以位于中国西北地区的陕西省为例,利用2000~2021年相关截面数... 中国作为全球碳排放大国,其省市区域贡献了全国90%以上的碳排放量.如何准确预测不同省市区域的碳排放量并制定减排政策,是实现国家“双碳”目标以及经济高质量协同发展的基础.以位于中国西北地区的陕西省为例,利用2000~2021年相关截面数据,建立自上而下与自下而上集成的RR-STIRPAT-LEAP模型,并通过优化子模型权重提升预测准确性.在此基础上,预测2022~2060年陕西省碳排放量,结合碳汇吸收量模型设计5种联合情景仿真模拟陕西省“双碳”路径,并使用ReliefF算法分析碳减排重要潜力驱动因素.结果发现,RR-STIRPAT-LEAP-Shaanxi模型预测精度显著优于单一模型,优化后的模型误差为0.24%.预测陕西省2030年达峰,排放量(以CO2计)为41909万t.在联合情景macro-control-EMT-F下陕西省在2060前实现碳中和,排放量为-2569万t,表明生态碳汇在实现碳中和过程中发挥重要作用.对比不同联合情景下的碳排放变化情况发现,能源结构升级和能效提升是陕西省低碳转型的关键驱动力,且实施宏观经济和部门能耗综合调控的策略可以减少更多的碳排放量.ReliefF中表明陕西省碳减排侧重产业部门排序依次为:工业>发电部门>农业>居民部门>运输仓储邮政业>建筑业>其他服务业.其中,农业不仅是重要的碳排放源,也是重要的碳汇,其减排潜力不可忽视.在综合分析短期和中长期碳排放路径以及碳减排驱动因素后,通过给出陕西省增汇减排协同发展路径图,可为政府决策者和相关企业制定低碳高质量经济发展规划提供科学依据. 展开更多
关键词 碳达峰 碳中和 RR-STIRPAT-LEAP-Shaanxi模型 联合情景设置 ReliefF分析
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基于STIRPAT模型的交通碳达峰预测 认领 引用
9
作者 陈静媛 张啸天 +3 位作者 唐文群 张云彬 甘志强 李丹 《长春师范大学学报》 2026年第2期66-76,共11页
探索城市交通领域的碳减排路径对缓解气候变暖问题与推动城市可持续发展具有重要意义。以安徽省合肥市为研究对象,首先采用“自上而下”法测算2009—2023年合肥市交通碳排放量并分析其时空变化特征,然后运用STIRPAT模型探究其影响因素,... 探索城市交通领域的碳减排路径对缓解气候变暖问题与推动城市可持续发展具有重要意义。以安徽省合肥市为研究对象,首先采用“自上而下”法测算2009—2023年合肥市交通碳排放量并分析其时空变化特征,然后运用STIRPAT模型探究其影响因素,最后利用情景分析法预测碳达峰路径。结果表明,研究期内合肥市交通碳排放从338.64万吨增长至780.16万吨,年均增速逐步放缓,且交通运输业能源强度高于全市整体水平;人均GDP、公路货运量和人口规模是碳排放增长的主要因素,其中人均GDP贡献率达43.26%;通过情景分析得出,综合减排为最优路径,可使交通碳排放于2033年达峰,峰值约为777.15万吨,之后稳步下降。 展开更多
关键词 交通碳排放 STIRPAT模型 情景分析 碳达峰 影响因素
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基于STIRPAT模型公共建筑碳减排影响因素研究 认领 引用
10
作者 安玉华 张炳玉 《建材技术与应用》 2026年第4期148-152,共5页
为实现“双碳”目标,推动建筑领域节能减排,以河北省公共建筑为研究对象,基于排放因子法核算其2006—2022年运行阶段的碳排放量,运用STIRPAT模型与灰色关联分析法对公共建筑碳排放影响因素进行研究。结果显示:人口数量、能源结构、能源... 为实现“双碳”目标,推动建筑领域节能减排,以河北省公共建筑为研究对象,基于排放因子法核算其2006—2022年运行阶段的碳排放量,运用STIRPAT模型与灰色关联分析法对公共建筑碳排放影响因素进行研究。结果显示:人口数量、能源结构、能源利用效率、居民消费水平、城镇化率及GDP对公共建筑碳排放影响显著;人口数量每增长1%,碳排放增长3.372%;能源结构每优化1%(清洁能源占比提升),碳排放减少0.505%;能源利用效率、居民消费水平、城镇化率及GDP每增长1%,碳排放分别增长0.295%、0.243%、0.237%和0.176%。除能源结构外,其余因素均正向促进碳排放,且人口数量影响最大。 展开更多
关键词 公共建筑 运行碳排放 STIRPAT模型 灰色关联分析 影响因素
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基于STIRPAT的云南碳排放预测及多情景优化 认领 引用 被引量：2
11
作者 杜镜刚 王金丽 朱勋程 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期2100-2111,共12页
云南省作为中国清洁能源占比最高的省份之一,其碳排放驱动机制与减排路径呈现显著区域特征.为探索该省“双碳”目标的实现路径,研究构建基于扩展STIRPAT模型的碳排放预测体系,综合人口、经济、能源、产业和技术等多维因素,通过6种发展... 云南省作为中国清洁能源占比最高的省份之一,其碳排放驱动机制与减排路径呈现显著区域特征.为探索该省“双碳”目标的实现路径,研究构建基于扩展STIRPAT模型的碳排放预测体系,综合人口、经济、能源、产业和技术等多维因素,通过6种发展情景模拟2023~2035年碳排放演变路径.结果表明:①驱动因素中,第二产业产值占比对碳排放的促进作用最为显著(弹性系数为0.348),煤炭消费占比与富裕度次之;一次电占比提升则呈现显著抑制作用(弹性系数为-0.297).②情景模拟显示绿色发展情景通过能源结构清洁化与产业低碳化转型,可使2035年碳排放量较基准年下降20.1%;低增长-节约型情景通过强化技术赋能与产业结构转型加速,使碳排放量进一步降至3336.91万t,降幅达31.5%.③云南省实现碳达峰需以能源结构清洁化、产业低碳化为核心路径.建议依托水电、风电等清洁能源优势,推动高耗能产业转型升级,并通过提升数字孪生技术的应用和生态碳汇能力,构建“双碳”目标下的可持续发展模式. 展开更多
关键词 STIRPAT模型 碳排放 岭回归 情景分析 云南省
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基于STIRPAT模型的四川省碳排放峰值预测及情景分析 认领 引用 被引量：4
12
作者 庞敏 丁一 唐维国 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期10-15,共6页
基于四川省2005—2021年时间序列数据,构建STIRPAT扩展模型预测不同情景下四川省的碳排放峰值及碳达峰时间,采用岭回归方法综合分析人口、人均国内生产总值(GDP)、能源强度等7个指标对碳排放的影响。研究结果表明:2005—2021年四川省碳... 基于四川省2005—2021年时间序列数据,构建STIRPAT扩展模型预测不同情景下四川省的碳排放峰值及碳达峰时间,采用岭回归方法综合分析人口、人均国内生产总值(GDP)、能源强度等7个指标对碳排放的影响。研究结果表明:2005—2021年四川省碳排放量从20464.38万t增长至36903.16万t,年均增长率为3.75%;能源强度从1.16 t/万元(以标准煤计)下降至0.42 t/万元,年均降幅为6.15%;第二产业占比、城镇化水平、人均GDP对碳排放量有显著正向影响,3个指标每增加1.000%,碳排放量分别增加1.122%、0.489%、0.150%;对不同情景下四川省碳排放峰值进行预测,各情景均可在2030年前实现碳达峰,预计达峰时碳排放量为42203.96万t至46103.00万t。经过综合比选,基准情景和绿色低碳情景可作为四川省未来实现碳达峰的优选方案。 展开更多
关键词 四川省 STIRPAT模型 碳达峰 岭回归 情景分析法
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基于阈值-STIRPAT模型的资源型城市人口与碳排放研究 认领 引用
13
作者 王舒 王潜心 +1 位作者 曹芳洁 李旭 《河北省科学院学报》 CAS 2026年第1期25-32,共8页
揭示城市人口规模对碳排放的影响规律,是构建低碳城市的重要依据。由于不同类型城市人口规模与碳排放间关系差异较大,本研究以中国117个不同类型资源型城市为研究对象,利用2006—2022年人口、土地利用、二氧化碳排放等数据,采用地理加... 揭示城市人口规模对碳排放的影响规律,是构建低碳城市的重要依据。由于不同类型城市人口规模与碳排放间关系差异较大,本研究以中国117个不同类型资源型城市为研究对象,利用2006—2022年人口、土地利用、二氧化碳排放等数据,采用地理加权回归和阈值-STIRPAT模型,对上述城市人口规模与碳排放的时变规律及主导驱动因素进行了对比分析。结果表明:成长型和再生型城市人口规模与碳排放呈次线性关系,成熟型为线性,衰退型为超线性。不同类型资源型城市人口规模与碳排放间的阈值存在明显差异,再生型阈值最大、成熟型次之、成长型最小、衰退型不显著。此外,人均GDP、产业结构、单位GDP能耗对不同类型资源型城市碳排放的影响机理也存在显著差异。因此对每类资源型城市的低碳发展策略提出了针对性的政策建议与具体措施。 展开更多
关键词 资源型城市 碳排放 城市人口规模 地理加权回归 阈值-STIRPAT模型
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中国农村食物消费水足迹预测模拟研究——基于拓展的STIRPAT与GA-LSTM模型 认领 引用
14
作者 李梓瑜 马诗涵 陈其勇 《资源与产业》 2026年第1期80-91,共12页
乡村振兴战略纵深推进的过程中水资源短缺风险日益加剧,厘清中国农村居民食物消费水足迹的时序演变特征及驱动效应对于开展针对性节水措施具有重要意义。论文构建扩展的STIRPAT模型、岭回归模型、GA-LSTM模型与情景分析法,对中国农村食... 乡村振兴战略纵深推进的过程中水资源短缺风险日益加剧,厘清中国农村居民食物消费水足迹的时序演变特征及驱动效应对于开展针对性节水措施具有重要意义。论文构建扩展的STIRPAT模型、岭回归模型、GA-LSTM模型与情景分析法,对中国农村食物消费水足迹的演变趋势与影响因素进行系统分析与多情景预测。研究结果表明:1)2008—2022年,中国农村粮食消费总量整体呈下降趋势,但多类食品的人均消费量持续上升,反映出饮食结构日益多元化;2)驱动效应方面,农村人口规模与人均水足迹呈负相关关系,而城镇化水平、人均可支配收入等因素则对水足迹具有显著的正向影响,尤其是人均食物消费量的推动作用最为显著;3)情景预测结果显示,在基准情景下人均食物消费水足迹将快速增长,预计到2035年达到750 m3/人;而在控制情景下增长趋势趋缓,预计在2035年前后达到峰值。基于以上研究结论提出以下建议:1)引导农村居民优化饮食结构,降低人均食物消费水足迹;2)通过“光盘行动”宣传教育,减少食物浪费;3)加大农村节水技术的研发,提高水资源利用率。 展开更多
关键词 乡村振兴 水足迹 STIRPAT GA-LSTM 情景预测
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基于拓展STIRPAT模型的重庆市旅游业碳排放影响因素与峰值预测研究 认领 引用
15
作者 陶春艳 时朋飞 《商业观察》 2026年第13期99-103,共5页
重庆市是我国重要战略城市,针对其旅游业开展“碳达峰”相关研究,具有显著的理论价值与现实指导意义。文章以重庆市作为研究区域,通过“自下而上”法对重庆市2006—2021年旅游业碳排放量进行测算,进而构建拓展STIRPAT模型来预测不同情... 重庆市是我国重要战略城市,针对其旅游业开展“碳达峰”相关研究,具有显著的理论价值与现实指导意义。文章以重庆市作为研究区域,通过“自下而上”法对重庆市2006—2021年旅游业碳排放量进行测算,进而构建拓展STIRPAT模型来预测不同情景下重庆市旅游业“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明:2006—2021年重庆市旅游业碳排放呈先上升、后下降、再上升的态势;除人均旅游收入外,其余因素对重庆市旅游业碳排放均有一定影响,且影响程度各有不同;除快速发展情景外,其他4种情景下重庆市旅游业碳排放均经历了先上升后下降的演化过程,但各情景在“碳达峰”峰值上存在一定差异。其中,绿色发展情景是重庆市旅游业“碳达峰”的最佳情景模式,峰值为498.34×10~4 t,达峰时间为2035年。 展开更多
关键词 旅游业碳排放 碳达峰 影响因素 拓展STIRPAT模型 峰值预测
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Research on influencing factors of urban building carbon emissions based on STIRPAT model——taking Suzhou as an example 认领 引用 被引量：3
16
作者 Linjie Hao Ning Huang +3 位作者 Qing Tong Yuefeng Guo Jing Qian Wenying Chen 《Low-carbon Materials and Green Construction》 2023年第1期65-73,共9页
The research on the influencing factors of carbon emissions from urban buildings is of great significance for the reduction of carbon in the urban building sector and even the realization of the city’s the carbon pea... The research on the influencing factors of carbon emissions from urban buildings is of great significance for the reduction of carbon in the urban building sector and even the realization of the city’s the carbon peak and neutrality goals.In this paper,combined with the ridge regression method,the STIRPAT model is used to establish a new model for influencing factors of building carbon emissions in Suzhou,and the factors such as urbanization rate,the number of permanent residents,per capita construction and tertiary industry added value,and per capita disposable income are analyzed.The analysis results show that the urbanization rate is the primary driving factor for building carbon emissions in Suzhou,followed by the number of permanent residents,then the added value of the per capita construction industry and tertiary industry,and finally the per capita disposable income.The conclusions of this paper indicate that industrialization and urbanization have strongly promoted the growth of building carbon emissions in Suzhou.In the future,with the continuous development of industrialization and urbanization and the increase of population,Suzhou City can rationally plan urban development boundaries to promote green and low-carbon transformation and development in the field of urban and rural construction,improve residents’low-carbon awareness,and advocate green and low-carbon behavior of residents to reduce building carbon emissions. 展开更多
关键词 Urban buildings Carbon emissions Influencing factors STIRPAT model
基于STIRPAT模型的广西碳达峰路径 认领 引用 被引量：25
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作者 黄威翔 高川作 +3 位作者 吴波 陈坦 杨婷 张冰 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第2期682-695,共14页
为保障西部地区在发展的同时实现碳达峰的目标,以广西为例,收集2000~2021年广西人口、经济、社会、能源和城市发展等方面的统计数据,根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的方法核算2000~2021年的碳排放量,采用岭回归识别影响... 为保障西部地区在发展的同时实现碳达峰的目标,以广西为例,收集2000~2021年广西人口、经济、社会、能源和城市发展等方面的统计数据,根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的方法核算2000~2021年的碳排放量,采用岭回归识别影响碳排放的关键因素,构建STIRPAT碳排放预测模型,预测3种典型发展路径情景下广西2022~2040年碳排放量.结果表明,2000~2021年广西的CO2排放总量呈现整体上升趋势,从2000年的95.49 Mt增长到2021年的390.15 Mt,年均增长率为6.93%.能源结构、产业结构、城镇化率是影响广西碳排放的三大显著影响因素.高碳发展路径下,到2040年广西碳排放量达623.32 Mt,中碳发展路径下在2040年达591.20 Mt,而低碳发展路径下在2035年达到峰值531.99 Mt.3种典型发展路径情景下,广西实现碳达峰需要面对不同的减排压力,只有低碳发展路径可能在2040年前实现碳达峰,如果想实现2030年碳达峰,则需进一步加强绿色低碳高质量发展. 展开更多
关键词 碳达峰 碳排放 广西 STIRPAT模型 岭回归
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中国能源消费碳排放达峰情景预测:基于STIRPAT扩展模型 认领 引用 被引量：21
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作者 单葆国 姚力 +1 位作者 张成龙 谭显东 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第7期4052-4064,共13页
科学识别影响碳排放增长的主要因素,准确预测中国碳排放峰值及碳达峰时间,对中国如期实现“双碳”目标具有重要意义.以1980~2022年中国经济社会发展和能源消费数据为基础,应用可拓展的随机性的环境影响评估模型(STIRPAT)和岭回归分析方... 科学识别影响碳排放增长的主要因素,准确预测中国碳排放峰值及碳达峰时间,对中国如期实现“双碳”目标具有重要意义.以1980~2022年中国经济社会发展和能源消费数据为基础,应用可拓展的随机性的环境影响评估模型(STIRPAT)和岭回归分析方法,识别了影响中国能源消费CO2排放的7个主要因素,构建了基于STIRPAT模型的中国能源消费碳排放多元回归模型,并应用模型对2023~2035年中国能源消费碳排放进行了分情景预测.结果表明:①人口、城镇化率、二产比例、人均GDP和电气化率等5个因素是拉动能源消费碳排放增长的主要因素,化石能源比例和能源强度等2个因素是抑制能源消费碳排放增长的主要因素;②在不同的经济发展阶段,各个影响因素对碳排放的贡献发生了明显的变化,其中能源强度、二产比例和化石能源比例等3个因素的正负效应发生了转折性变化,反映出不同发展阶段能源消费碳排放的阶段性特征;③基准情景下,中国能源消费碳排放在2030年达峰,峰值为120.4亿t;低碳情景下,碳达峰时间提前2 a,峰值为116.6亿t,比基准情景下降3.16%;高碳情景下,碳达峰时间滞后2 a,峰值为127.5亿t,比基准情景上升5.90%.为确保中国在2030年之前实现碳达峰目标,从加快能源结构调整、提升电气化水平、优化产业结构和提高能源利用效率等方面提出了相关建议. 展开更多
关键词 能源消费 碳排放 影响因素 STIRPAT模型 岭回归 碳达峰预测
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基于STIRPAT模型的海岸带生态韧性影响因素研究——以深圳市为例 认领 引用 被引量：14
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作者 祁小丽 栾博 +2 位作者 周文君 罗珈柠 俞露 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第1期416-429,共14页
本研究以深圳市为案例,建立海岸带生态韧性评估框架,开展了海岸带生态韧性分区评价,运用了STIRPAT模型对影响海岸带生态韧性的社会经济因素进行量化分析并识别关键影响因素及影响程度,提出了海岸带保护修复建议.结果表明,2021年深圳市... 本研究以深圳市为案例,建立海岸带生态韧性评估框架,开展了海岸带生态韧性分区评价,运用了STIRPAT模型对影响海岸带生态韧性的社会经济因素进行量化分析并识别关键影响因素及影响程度,提出了海岸带保护修复建议.结果表明,2021年深圳市海岸带生态韧性综合评价得分在8.97~92.12之间,具有明显的东西部空间分异特征,东部海岸带生态韧性较高而西部较低,海岸带生态韧性水平与本底地理特征、城市开发程度具有密切关联.区域富裕度是影响深圳市海岸带生态韧性的主要负面因素,填海面积、环境污染、人口密度等因素对海岸带生态韧性也具有负面的影响;万元GDP水耗的降低对海岸带生态韧性有正向影响,表明技术创新和高质量经济发展会促进海岸带生态韧性提升.本研究成果可为高密度城市海岸带生态韧性研究提供新方法,为海岸带管理提供科学依据. 展开更多
关键词 海岸带生态韧性 空间分异 STIRPAT模型 影响因素 深圳
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基于STIRPAT模型的长三角区域四省市碳排放预测 认领 引用 被引量：17
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作者 杨霖 王敏 +1 位作者 李丽平 杨儒浦 《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第1期81-89,共9页
基于STIRPAT模型,通过岭回归方法分别定量分析长三角区域四省市(安徽、江苏、上海和浙江)的人口规模、人均GDP、城市化率、能源消耗强度、能源结构、第二产业增加值占比与碳排放量的关系,设置3种情景预测模式,预测长三角区域四省市的碳... 基于STIRPAT模型,通过岭回归方法分别定量分析长三角区域四省市(安徽、江苏、上海和浙江)的人口规模、人均GDP、城市化率、能源消耗强度、能源结构、第二产业增加值占比与碳排放量的关系,设置3种情景预测模式,预测长三角区域四省市的碳排放量发展趋势。结果表明:安徽省碳排放量影响最显著的变量是能源强度,能源强度每增加1%,碳排放量将下降0.524%,其余三省市碳排放量影响最显著的自变量均为人均GDP,人均GDP每增加1%,江苏、上海和浙江三省碳排放量分别增加1.734%、1.434%和1.355%。长三角区域在基准情景、低碳情景和强化低碳情景下分别于2035年、2030年和2025年达到碳排放峰值。人口增长速度、经济发展水平和能源强度是影响未来长三角四省市碳排放量增长的主要因素。建议长三角区域四省市制定分阶段、分地区差异化的碳达峰目标,对于煤炭依赖程度较高的安徽省,要努力构建多元化的低碳能源体系,利用长三角东部地区丰富的自然资源承接劳动密集型产业;上海、江苏、浙江三省市在加大科技创新助力产业转型升级的同时,也要合理控制人口数量,增强公民环保意识。 展开更多
关键词 碳排放 STIRPAT模型 岭回归 发展情景 长三角区域
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