基于面板数据模型的东北地区城市空间形态演变与城市碳排放关系实证研究

The area of Northeast China is on the crucial process of New-type Urbanization. Two serious problems which are the enlargement of city space and the increasing need of fossil energy occur during this stage. For one hand, rapid speed of urbanization leads to the sprawl of urban space; for another hand, the fossil energy need of the city residents climbs higher and higher. In order to solve the problem, studying the relationship between urban morphology changes and carbon emissions has been an imminent task..The main content of the research is to analyze relationship between the city morphology changes and carbon emissions of main cities in Northeast China based on the methods of GIS and Panel Data Models. We adopt 34 cities in this area as the research objects with the period of recent 20 years. First, we describe the city morphology changes through Urban Expansion, Urban Continuity and Urban Shape Complexity on the basis of TM and ETM data acquiring from satellite. Then we calculate city net carbon emissions of studying cities. Second, we establish the Panel Data Models between city morphology changes and carbon emissions，discuss the carbon emissions differences of each city by separate periods, summarize the relationship between city morphology changes and carbon emissions. Finally, we will continue to explore the results and try to put forwords the strategies of optimizing the urban space in the Northeast China. The research will provide theory and practice reference to the goals of establishing low carbon cities and New-type Urbanization.

东北地区正面临着新型城镇化和高能耗发展的双重压力。一方面，快速的发展进程导致了城市空间迅速扩张；另一方面，城镇居民对化石能源的需求不断攀升，城市碳排放量居高不下。为了解决这一矛盾，科学研究城市空间形态演变与城市碳排放之间内在关联，显得尤为重要。.课题的主要研究内容是基于面板数据模型和GIS空间技术，以5年作为一个时间跨度，对东北地区34个主要城市近20年空间形态演变和碳排放关系进行实证分析。首先，以TM、ETM数据为基础，从扩张程度、连续程度、复杂程度全面描述空间形态演变过程，并计算碳排放量；然后，通过建立面板数据模型，总结在单个或者多个空间要素作用下，同一城市在不同时间以及不同城市在同一时间跨度的碳排放差异情况，全面分析空间形态演变与碳排放内在关联；最后，探索东北地区在低碳视角下的城市空间形态优化策略，为东北地区建立“低碳城市”和实现“新型城镇化”发展目标提供理论和实践的参考。

东北地区正面临着新型城镇化和高能耗发展的双重压力。一方面，快速的城镇化进程导致城市空间迅速扩张；另一方面，由于寒冷地区特殊的地理环境，冬季对建筑采暖的需要消耗大量能源，导致城镇居民对化石能源的需求不断攀升，城市碳排放量位居全国前列。本次课题以东北地区34个主要城市为研究对象，以GIS空间技术、面板数据模型以及人工智能算法等量化的手段为研究方法，系统性的研究了城市空间形态与城市碳排放的关联。.课题研究的主要内容包括：城市空间形态方面，通过Landsat卫星获取基本数据，并利用ARCGIS10以及ENVI/IDL5等软件进行图像以及数据的处理，通过人工智能深度学习算法精确获取城市边界，并计算城市的扩张程度、城市的连续程度以及城市的复杂程度等指标；城市碳排放方面，通过统计年鉴精确获取各个年度所消耗的各种能源总量，对研究城市生的活碳排放进行了最后计算，并建立STIRPAT模型，对于东北地区的主要城市的碳排放进行了系统分析，将碳排放作为控制变量，将影响城市碳排放的几个重要因子（人口、GDP以及CEI等变量）进行了分析，得到了控制变量和控制因子的主要数据关联。城市空间形态与城市碳排放方面，通过SPSS20软件建立回归模型，验证城市空间形态与城市碳排放之间的关联性。此外，课题以上述研究数据为基础，提出针对东北地区的低碳城市发展策略。.研究结果表明：研究城市的碳排放基本经历了快速发展期、指数期、平稳期几个阶段，目前绝大多数的城市碳排放已经趋平，个别城市已经出现负增长，但这种趋势仍有待观察；绝大多数研究城市城市空间形态的紧凑度、连续度、复杂度等指标，均与城市碳排放呈高度正相关；使用生物质建筑材料是降低城市碳排放最有效的途径之一，在不改变建筑结构形式、使用功能的前提下，生物质材料能够在建筑全生命周期节省能耗10%-15%左右，减少碳排放11%-15%左右。课题的主要研究成果可以应用于城市设计、城市规划、建筑设计的等领域，为低碳城市的建立提供数据基础和实践基础。