中国三大城市群公路货运碳排放时空特征分析-基于NPP-VIIRS数据的研究_第1页
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NPP-VIIRSNPP-VIIRS数据，对北京、上海、广州三大城市群的公路货运Abstract:Withtheaccelerationofurbanizationandthecontinuousdevelopmentoftheeconomy,thedevelopmentofthefreightindustryinthethreemajorurbanagglomerationsinChinahashadasignificantimpactontheenvironment,especiallytheincreaseofcarbonemissions.Inthispaper,weuseNPP-VIIRSdatatostudythespatialandtemporalcharacteristicsofcarbonemissionsfromroadfreightintheBeijing,Shanghai,andGuangzhouurbanagglomerations.Theresultsshowthatthecarbonemissionsfromfreightinthethreemajorurbanagglomerationshaveuniquespatialandtemporaldistributioncharacteristics.Amongthem,thehigh-valuepointsintheBeijingurbanagglomerationarerelativelydispersed,thetrendoftheShanghaiurbanagglomerationisstable,andthehigh-valuedistributionintheGuangzhouurbanagglomerationisrelativelyconcentrated.Keywords:Urbanization;Freightindustry;Carbonemissions;NPP-VIIRSdataNPP-VIIRS数据，对三大城市群NPP-VIIRS数据获取三大城市群中货运车辆的夜间照片，本文采用空间统计学及GIS技术，分析了三大城市群中货运业碳排Moran'sI指数，用于评估空间自相关性；GIS技术则用于处理并展示研究结果。广州城市群公路货运碳排放量整体呈现出高值分布较为集中的特点。排放量高值区域主要分布在东北和南部，而西部和北部则排放量较低。GIS技术是研究城市群货运业碳排放时空特征的NPP-VIIRS数据在城市群碳排放研究中的应郑博，彭少峰，李思洋，等北京市货车道路排放与环境模拟[J].中国环境科学，2018，38(5)：1829-1837.马伟丽，田琦基于遥感技术的中国城市群碳排放研究[J资源环境与工程，2018，32(4)：41-47.张海上海市公共交通碳排放水平及其影响因素分析[J东南环境，2018，36(2)：117-122

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