黄河流域能源消费碳排放时空格局演变及影响因素——基于DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光数据

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科学估算并动态监测长时间序列区域能源消费碳排放发展态势,是制定、实施及评估地区碳减排策略的科学依据和基础保障。基于构建的长时间序列可相互比较的DMSP/OLS与NPP/VIIRS两种夜间灯光数据集,本文模拟了2000—2018年黄河流域能源消费碳排放的时空变化特征,并从流域地理分异的角度对其影响因素进行解析。结果表明:(1) 2000—2018年黄河流域能源消费碳排放呈现总量不断上升但增长速率下降的态势,整体表现出收敛趋势,但还未达到碳峰值;流域内部碳排放总量呈中游>下游>上游的地理分异特征。(2)
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癌症已成为危害全球居民健康的重大民生问题,选取合适的空间插值方法分析小区域癌症数据的空间特征可对区域性癌症防控工作的有效开展提供依据。本研究以湖南省苏仙区2012和2016年以村为单位的肺癌死亡率数据为研究对象,以平均误差和均方根误差为评价指标,对反距离加权(IDW)、普通克里金(OK)、趋势面分析(TSA)、多元线性回归(MLR)与协同克里金(CK)五种典型空间插值方法进行精度效果对比及参数优选