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王康

作品数:12 被引量:73H指数:4
供职机构:哈尔滨师范大学地理科学学院更多>>
发文基金:黑龙江省哲学社会科学研究规划黑龙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:环境科学与工程经济管理历史地理农业科学更多>>

文献类型

  • 11篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 8篇环境科学与工...
  • 2篇经济管理
  • 1篇天文地球
  • 1篇农业科学
  • 1篇历史地理

主题

  • 5篇碳排放
  • 3篇生态
  • 3篇环境规制
  • 2篇东北三省
  • 2篇中介
  • 2篇中介效应
  • 2篇省域
  • 2篇土壤
  • 1篇低碳
  • 1篇低碳城市
  • 1篇地级
  • 1篇地级市
  • 1篇地下水
  • 1篇地下水污染
  • 1篇冻融期
  • 1篇治理方法
  • 1篇中国省域
  • 1篇三江平原
  • 1篇生产率
  • 1篇生态建设

机构

  • 12篇哈尔滨师范大...
  • 2篇哈尔滨学院
  • 1篇北京师范大学
  • 1篇东北师范大学
  • 1篇宁波大学
  • 1篇黑龙江省科学...
  • 1篇齐齐哈尔大学
  • 1篇中国科学院城...

作者

  • 12篇王康
  • 8篇周嘉
  • 4篇李志学
  • 3篇赵婧宇
  • 3篇刘学荣
  • 1篇张荣涛
  • 1篇刘赢男
  • 1篇陈婷
  • 1篇付晓玲
  • 1篇倪红伟
  • 1篇孙丽
  • 1篇付晓宇
  • 1篇张野
  • 1篇王静静

传媒

  • 3篇哈尔滨师范大...
  • 3篇黑龙江科学
  • 1篇环境科学与技...
  • 1篇湖南师范大学...
  • 1篇地理科学
  • 1篇应用生态学报
  • 1篇自然资源学报

年份

  • 1篇2023
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 1篇2018
  • 6篇2017
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
环境规制对黑龙江省工业碳排放的传导机制及情景预测研究被引量:1
2017年
利用2005~2015年黑龙江省工业碳排放量数据,通过中介效应考察环境规制对黑龙江省工业碳排放的影响及传导机制,并在此基础上,对黑龙江省工业碳排放分目标情景和低碳情景两个方案进行情景预测分析.结果表明:环境规制对黑龙江省工业碳排放不仅存在直接抑制作用,而且会通过产业结构、能源结构、外商直接投资和技术进步间接影响工业碳排放.2015~2050年,黑龙江省工业碳排放量目标情景下呈现先上升后下降的趋势,到2020年前后达到高峰,低碳情景下表现为明显下降趋势,并且到2050年目标情景与低碳情景下工业碳排放量基本持平.据此为黑龙江省实施节能减排工作,实现老工业基地的全面振兴提出政策建议.
王康刘学荣赵靖宇周嘉李志学
关键词:环境规制碳排放中介效应情景预测
环境规制对碳排放时空格局演变的作用路径研究——基于东北三省地级市实证分析被引量:41
2020年
基于2005-2016年东北三省36个地级市面板数据,定性分析环境规制与碳排放的时空格局演变特征,并利用中介效应分析法定量研究环境规制对碳排放的影响及作用路径。结果表明:(1)从各城市对比来看,环境规制强度呈现出明显的市域差异,碳排放量呈先增加后减小态势。(2)从空间格局来看,环境规制强度呈现由北向南逐渐增强的态势,区域间差异逐渐增大。环境规制的高水平类型分布集中,城市数量最多;低水平类型均位于黑龙江省北部,城市数量最少。碳排放量的高水平类型集中分布在辽东半岛以及大庆市和吉林市等石油型、冶金型城市,低水平类型城市数量呈波动增加,主要分布在东北北部,且向南逐渐扩散。(3)东北三省严格的环境规制不仅直接抑制碳排放,也可以通过优化产业结构和精简粗放投资间接抑制碳排放,地方政府竞争则会减弱环境规制对碳排放的抑制效应。
王康李志学周嘉
关键词:环境规制碳排放中介效应东北三省
中国省域农田生态系统碳排放时空差异及公平性研究被引量:7
2019年
近些年全球变暖的情况愈演愈烈气候变化成为了全世界普遍关注的问题,本研究利用2003—2016年我国31个省(市、区)农田生态系统碳排放量、碳吸收量数据,分析了碳排放总量、省域碳排放强度、人均、地均碳排放量的时空变化,从生态承载力系数、经济贡献系数两个方面,分析了各省域间农田生态系统碳排放的公平性。研究结果表明:①2003—2016年我国农田生态系统碳排放并没有得到很好的控制,碳排放量大的地区已经由中南、西南、华北地区逐步蔓延到了西北、东北地区。②从碳排放强度角度分析,我国农田生态系统GDP增加速度大于碳排放量的增加速度,说明我国经济的快速增长并未引起农田生态系统CO2的大量排放;从人均碳排放量来看,由2003年的1.63 t/人增加到2016年的2.21 t/人,其中增长较快的地区主要集中在东北地区和西北地区;增长量最大的新疆,增长了99.34 kg/人,上海市出现了减少现象,人均碳排放减少了11.17 kg/人;从地均碳排放来看,由2003年的1.95 kg/m2增加到2016年的2.43 kg/m2,呈现下降趋势的只有北京、上海两市,研究区内其他29个省(市、区)的农田生态统地均碳排放均呈上升趋势,其中增长量最大的广东省,增加了45.55 g/m2;③我国西南和东北地区生态承载系数相对其它地区较高,研究区的经济贡献系数在0.230~16.752之间,基于2016年生态承载系数和经济贡献系数之间存在差异,将我国31个省(市、区)可以分为3种类型:北京等4市5省1区属于"高—低"型地区;吉林等4省1区属于"低—高"型地区;河北等13个省3区属于"低—低"型地区。
刘欣铭孙丽王康刘启龙周嘉
关键词:农田生态系统碳排放碳吸收
水旱轮作农田土壤动物多样性研究现状及发展趋势
2023年
为了摸清水旱轮作农田土壤动物多样性及相关研究,该文通过筛选国内外水旱轮作农田土壤动物相关文献,总结目前水旱轮作农田土壤动物多样性研究现状。水旱轮作农田作为中国农田的重要组成部分,得到了众多关注与研究。而土壤动物作为土壤环境变化的指示生物,在维持土壤生物多样性和监测土壤环境等方面的作用不可忽视,该文分析水旱轮作农田土壤动物多样性影响因子、土壤动物生态功能和土壤健康的关系,以期为水旱轮作农田土壤动物研究提供一定的理论基础。
陈婷高梅香王康王康
关键词:生物多样性土壤动物
黑龙江省限制开发区域林业生态建设补偿机制探析
2017年
黑龙江省的开发区林业生态建设补偿机制采取的是从补偿标准、资金来源、主体功能战略的适应能力三个方面、四个角度进行情况分析研究。针对开发区林业生态系统建设的限制特点,进一步明确林业产业的发展重点,对林业补偿标准进行动态分类调整,不断完善黑龙江省限制开发区域林业生态建设补偿机制。
赵婧宇蔡春苗刘欣铭王康时小翠周嘉
关键词:林业生态建设
基于Copula函数的暴雨要素三维联合分布——以宽甸县为例被引量:12
2017年
以辽宁省宽甸县为例,利用1955~2012年逐日降水数据,提取年暴雨日数(D50)、年暴雨量(P50)、年均暴雨强度(I)和暴雨比(R)共4个暴雨要素,运用K-S法确定各单要素最优概率分布函数;针对暴雨要素多面性,通过引入Copula函数,构建三维联合分布并进行AIC和RMSE优度检验,确定适合暴雨要素的最优Copula函数,分析多要素联合后暴雨的概率和重现期特征。研究表明:1单变量拟合仅反映暴雨单个要素本身的信息,无法涉及要素间的联系;三维Copula联合可从3方面呈现暴雨要素间的内在信息,更贴近实际;暴雨本身的多要素性,为Copula函数在暴雨分析上提供了广阔前景;2年暴雨日数、年暴雨量和年均暴雨强度的联合适合反映宽甸县暴雨重现期;宽甸县暴雨联合重现期短,多为0~2 a,同现重现期较长,集中于200 a左右;2种重现期变化趋势一致,存在同步效应,反映了暴雨要素的不可分割性。
张野王康刘欣铭张苏辰周嘉王菜林
关键词:COPULA函数重现期
黑龙江省农业水资源生态补偿机制研究被引量:2
2017年
本研究主要针对黑龙江省农业水资源补偿机制进行深入分析,探讨黑龙江省农业水资源利用现状、存在的问题以及原因,并根据存在的问题提出解决策略。
周嘉刘欣铭王康时小翠王钰瑄蔡春苗
关键词:农业水资源生态
不同类型环境规制对碳生产率影响的空间异质性分析
改革开放四十周年来,中国经济实力不断提高,但片面追求经济增长,使环境、资源问题严重恶化。党十八大以来提出一系列关于生态文明的新理念新战略,对经济发展与环境保护的认识不断加深。研究不同类型环境规制对中国省域碳生产率的影响差...
王康
关键词:生态文明建设空间异质性环境规制
基于DPSIR模型的哈尔滨市低碳城市发展评价初步研究被引量:2
2017年
采用22个指标,基于DPSIR模型在5个方面(Driving forces(驱动力)、Pressure(压力)、State(状态)、Impact(影响)和Responses(响应))构建了一组低碳城市评价体系,运用主成分分析法来确定各指标层权重,应用线性加权法计算了2007年到2014年哈尔滨市的低碳城市经济可持续发展水平,并根据相关研究文献划分了低碳经济可持续发展评价标准,获得了哈尔滨市的低碳发展等级,在6个方面(产业结构、能源利用、技术水平、碳汇、公众和政府政策)提出哈尔滨市构建低碳经济可持续发展城市的合理化建议.研究发现,哈尔滨市低碳城市建设水平不断提升,低碳竞争力也在不断的增强,但哈尔滨市仍处于中高碳经济发展水平,据低碳经济发展城市任重道远,还要继续保持森林覆盖率的优势,扩大绿地面积,增加碳汇储存能力,优化产业结构,提高资源利用率,进一步提高哈尔滨市低碳经济发展水平.
王静静王康赵婧宇刘学荣周嘉李志学
关键词:DPSIR模型主成分分析
东北三省的碳排放分析及预测——基于STIRPAT模型被引量:1
2017年
通过对东北三省1999~2014年的碳排放进行测算分析,利用STIRPAT模型,运用最小二乘法和主成分分析方法,探究东北三省的碳排放影响因素;并设置基准和低碳情景预测2020年、2030年东北三省的碳排放量.结果表明:(1)人口总量、城镇化率、人均地区生产总值、二产增值比对东北三省的碳排放起正向推动作用,其中人口总量对碳排放量的促进作用最大,而能源强度对碳排放起抑制作用;(2)经过情景预测分析:2020年基准情景下,黑龙江省、吉林省和辽宁省的碳排放强度分别为0.41、0.54、0.48;2030年在基准情景下黑龙江省、吉林省和辽宁省三省的碳排放强度分别为0.31、0.62、0.41.
王文文韩语李志学刘学荣王康刘欣铭赵婧宇周嘉
关键词:碳排放STIRPAT模型
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