粤港澳大湾区建筑运营期CO2排放高分辨率空间分异特征与驱动机制解析

本研究创新性地构建了粤港澳大湾区1km×1km高精度建筑运营碳排放(BOCE)网格清单，融合多尺度地理加权回归(MGWR)和地理探测器模型，揭示广州、深圳核心区高排放集群占全市总量64%的空间异质性特征，发现第三产业GDP(GDP3)影响系数从2015年0.857降至2020年0.213，而人口(POP)驱动效应呈"西强东弱"格局且持续东移，为城市群建筑碳减排精准治理提供科学依据。

　　

Highlight

本研究首次绘制粤港澳大湾区1km×1km高分辨率建筑运营碳排放(BOCE)网格地图，结合地理探测器和多尺度地理加权回归(MGWR)模型，系统解析驱动因子的空间分异规律。

高精度BOCE网格地图

图3展示2015-2020年大湾区建筑运营CO₂排放空间分布，其中公共建筑(BOCE_PUB)排放从69.62百万吨增至89.89百万吨，居民建筑(BOCE_RES)排放增长更为显著。空间自相关分析显示广州天河区、深圳南山区等城市核心区形成显著高-高聚集区，这些热区仅占土地面积12%却贡献了64%的市域排放量。

驱动因子时空演变

地理探测器识别出关键驱动因子影响力排序：GDP3 > 人口密度(POP) > 植被指数(NDVI) > 人均可支配收入(IN)。值得注意的是，GDP3的回归系数从2015年0.857骤降至2020年0.213，反映第三产业能效提升效果显著；而POP系数从0.547增至0.751，其影响范围呈现明显的"西强东弱"空间格局，且高影响区在五年间向珠江口东岸迁移了约38km。

模型验证

通过与全球大气研究排放数据库(EDGAR)的0.1°×0.1°数据进行网格化比对，本研究的BOCE估算结果显示出高度一致性(R²=0.82)，特别是在超高层建筑密集区域，融合建筑轮廓数据的方法使误差控制在±8.7%以内。

Conclusion

MGWR模型揭示NDVI对碳排放的抑制作用在生态保护区最为显著(系数-0.43)，而IN的促进效应在广佛交界处达到峰值。这种精细尺度的驱动机制解析，为制定差异化低碳政策提供了靶向依据——建议深圳前海等金融区重点优化GDP3的能源效率，而珠海横琴等新区应加强人口集聚区的清洁能源替代。