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基于社交媒体文本挖掘的居民低碳出行意向分析出行意向分析: 城市交通运输是碳减排的重要领域，其中城市居民出行碳排放占比达到了20%，低碳出行对缓解全球气候变化具有重要意义。了解居民对低碳出行的意向有助于推广该行为，社交媒体平台提供了大量有价值的信息，文章基于新浪微博中的低碳出行博文数据，采用 BERT-BiLSTM 模型、LDA 主题模型的文本挖掘方法分析居民对低碳出行的行为意向和关注主题。结果表明：居民对低碳出行整体上持积极意向；地铁和公交最受欢迎；低碳出行意向是不同因素综合作用的结果；明星效应对低碳出行意向影响显著。研究结论将有助于低碳出行政策的完善。[详细]

市低碳技术建设水平诊断研究 ——基于网络爬虫数据的分析: 发展低碳技术是推进创新型国家建设、达成碳中和目标的重要途径。文章基于管理过程视角和Python 爬虫技术，对我国36个主要城市的低碳技术建设水平进行诊断，并提出相应发展对策。研究结果表明：北京、杭州、深圳、济南和广州等城市的低碳技术建设水平较高；我国城市低碳技术建设水平表现最好的城市集中于东部和中部地区；另外，研究发现我国城市低碳技术建设水平存在环节与区域发展不协调等情况。研究旨在为指引我国城市深入认识自身在发展中的优势与短板、合理制定城市高质量发展政策提供参考。[详细]

交通运输业碳排放预测与达峰路径研究 ——以安徽省为例: 为加快交通运输领域实现碳达峰目标，文章选取安徽省为研究对象，利用“自上而下”法测算2010—2021年安徽省交通运输碳排放量；基于扩展的STIRPAT模型并运用情景分析法设置9类不同情景对2022—2035年碳排放量及达峰情况进行预测并提出了减排建议。结果表明：（1）安徽省碳排放量总体呈波动上升的趋势；（2）人口、人均GDP、城镇化率、交通运输结构、能源强度和能源结构对碳排放均有促进作用；（3）适当约束人口规模、保持经济平稳发展、加强能源结构与交通运输结构调整和降低能源强度是最可能符合现阶段的碳达峰路径。[详细]

浙江省县域尺度碳收支时空演变格局分析: 气候变化在全球范围内引起了相当大的关注，促使中国在2020年出台“双碳”战略目标。探究碳收支时空演变格局，促进低碳发展势在必行。文章以浙江省县域尺度为研究对象，利用高空间分辨率碳排放数据和土地利用数据研究2000年至2020年碳排放和碳汇的时空变化趋势，并利用双变量聚类模型对各县域建设用地比例与净碳排放量进行时空耦合分析，为城镇的减排增汇绩效评价提供参考。结果表明，全省二氧化碳排放总量从2000 年的3490.96万t增长至2020年的13838.43万t，增长了约2.96倍。从空间分布上看，二氧化碳排放呈现东北高、西南低且沿海高、内陆低的格局。碳汇总量在2000年至2020 年间共下降了4.93%，年均下降速率为0.25%左右，其中碳汇高值区域主要集中在西北部和西南部的浙西丘陵地带，碳汇低值区域主要集中在东部的沿海地区。浙江省各区县土地利用效率与净碳排放的时空关联结果揭示，总体上，建设用地比例与净碳排放呈正相关。随着时间的推移，高开发强度—高排放类型的区县逐年增多，主要集中在杭州、宁波等地。高开发强度—低排放类型的区县在2000年至2010年间逐年增加，提示在土地开发中需重视碳减排。文章的研究为浙江省积极探索低碳高效发展模式提供了有价值的启示。[详细]

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