Page 62 - 《环境工程技术学报》2023年第1期

· 58 · 环境工程技术学报 第 13 卷

图 2 碳排放量局部空间自相关结果
Fig.2 Local spatial autocorrelation results of carbon emission

响程度均是从西南到东北递增， 而 201 年的影响程
表 1 GW 模型的估计结果 2
R
7
7
Table 1 Estimation results of GWR Model 度则从南到北递增。200 年 和 201 年的影响程度
2
指标 2007年 2012年 2017年 高值区均为黑龙江、吉林和辽宁， 而 201 年的影响
程度高值区除东北三省以外，还包括内蒙古。总的
R 2 0.99 0.98 0.98
1
调整R 2 0.98 0.98 0.97 来看，1 年间电力消费总量回归系数均较大，对碳排
残差平方和 1.09 3.51 4.17 放量的影响很显著，尤其是东北三省长年处于高值
带宽 431.09 431.09 57.41 区，这主要与当地大量的煤炭、石油等高碳排放能源
AICc 557.39 592.47 598.59 用于火力发电有关。
2.3.3 化石能源消费总量
向促进作用逐年增大。1 年间的空间差异变化较 如 图 5 所示，200 年、201 年 和 201 年，3 个
1
2
0
7
7
大，200 年 和 201 年电力消费总量对碳排放量的影 省（区、市）的化石能源消费总量回归系数 为 2.198～
7
7