کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
8096141 1522067 2018 27 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Self-driving tourism induced carbon emission flows and its determinants in well-developed regions: A case study of Jiangsu Province, China
ترجمه فارسی عنوان
گردشگری خودگردانی ناشی از جریان انتشار کربن و عوامل تعیین کننده آن در مناطق توسعه یافته: مطالعه موردی استان جیانگ سو، چین
کلمات کلیدی
انتشار کربن، گردشگری خودگردانی، الگوی فضایی، عوامل تعیین کننده، رگرسیون وزنی جغرافیایی، استان جیانگسو،
ترجمه چکیده
انتشار کربن از صنعت گردشگری یک اندازه مهم از تاثیر گردشگری بر محیط زیست است. مطالعات قبلی عمدتا بر برآورد استاتیک انتشار کربن از حمل و نقل گردشگری تمرکز دارد. برآورد موثر و تجزیه و تحلیل انتشار کربن ناشی از گردشگری خودگردان و عوامل تعیین کننده آن، به طور فزاینده ای اهمیت یافته است. با استفاده از داده های جریان ترافیک بزرگراه در سطح تلفات دروازه در سراسر استان جیانگ سو در چین (2014)، این مقاله جریان گازهای خروجی کربن از گردشگری خودگردانی بین مناطق را محاسبه کرده است، الگوهای فضایی جریان، خروج و جریانهای خالص آن را تحلیل کرده است. و تعیین کننده های این جریان ها در سطح جهانی و محلی با استفاده از روش رگرسیون وزن جغرافیایی مدل سازی شده است. توزیع فضایی این جریان ها غلظت زیاد در جنوب را نشان می دهد که به تدریج به شمال می رسد. دو مدل رگرسیون وزن جغرافیایی نشان می دهد که تعیین کننده های هر دو جریان (تولید ناخالص داخلی سرانه و نقطه نقطه ای منظره) و خروجی (سرانه و جمعیت کلی ساکنان دائمی) نشان دهنده عدم استقرار فضایی در استان جیانگسو است. دیدگاه جریان و روش های رگرسیون وزن جغرافیایی که در این مقاله مورد استفاده قرار گرفته اند، در درک نظری و تحلیل روش شناختی تجارت انتشار کربن موثر بوده اند. به این نتیجه رسیده است که تنوع فضایی این عوامل، شواهد مهمی را برای تجارت انتشار کربن در سطح شهرستان فراهم کرده است. این نشان می دهد که دولت های محلی باید تغییرات تولید ناخالص داخلی سرانه، نمره نقاط جذاب و جمعیت کل ساکنان دائمی را در فرآیند ارزیابی تجارت کربن بین جوامع، انجام دهند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی انرژی انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
Carbon emissions from the tourism industry are an important measure of the impact tourism has on the environment. Previous studies are predominantly focused on the static estimation of carbon emission from tourism transport. The effective estimation and analysis of carbon emission flows from self-driving tourism, and it's related determinants, has become increasingly important. Using expressway traffic flow data at the level of toll-gate across Jiangsu Province in China (2014), this paper has estimated the carbon emission flows from self-driving tourism between counties, analyzed the spatial patterns of its inflow, outflow and net flows, and modelled the determinants of these flows globally and locally using the geographically weighted regression method. The spatial distribution of these flows show high concentration in the South, gradually decreasing to the North. The two geographically weighted regression models demonstrate that the determinants of both inflows (the per capita gross domestic product. and the scenic spot's score) and outflows (the per capita and total population of permanent residents) indicate spatial non-stationarity across Jiangsu province. The flow perspective and geographically weighted regression methods used in this paper have been proven to be effective in theoretical understanding and methodogical analysis of carbon emission trading. It is concluded that the spatial variation of these determinants has provided important evidence for carbon emission trading at county level. This suggests that local governments should take the variations of per capita gross domestic product, score of attractive spots and total population of permanent residents into the process of estimating carbon emission trading between counties.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Cleaner Production - Volume 186, 10 June 2018, Pages 191-202
نویسندگان
, , , ,