Page 64 - 《环境工程技术学报》2023年第1期
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图 5 化石能源消费总量回归系数
Fig.5 Regression coefficient of total fossil energy consumption
图 6 城市公共汽电车辆回归系数
Fig.6 Regression coefficient of urban buses and trolley buses
碳排放量的影响并不显著，呈不稳定的正负相关关系。 的影响并不显著。201 年的回归系数为负值，对碳
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2.3.5 主要建材消耗总量 排放有抑制作用，黑龙江、吉林和辽宁对碳排放的抑
如 图 7 所示，200 年主要建材消耗总量对碳排 制作用较强。总的来看，1 年间的回归系数并不稳
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放量的影响程度从西南到东北递增，201 年的影响 定，对省域碳排放量的影响也有所差别。究其原因，
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程度从东北到西南递增，201 年的影响程度则又转 2007—201 年，国家城镇化发展迅速，以平均每年
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变为从西南到东北递增。200 年的主要建材消耗总 1.3 个百分点的速度发展，导致建筑业碳排放量增
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量回归系数为负值，对碳排放有较小的抑制作用，其 加，对碳排放量的影响从负相关转变为正相关，而在
中影响程度较强的省份是黑龙江和吉林。201 年的 201 年以后城镇化发展达到转折点，同时国家大力
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回归系数为正值，对碳排放有正向促进作用，其中影 推行建筑业碳减排政策，对建筑业碳排放量有所抑
响作用较强的是新疆、青海和云南，但是对碳排放量 制，因此 在 201 年又转变为负相关性。
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