【摘 要】
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拓展并运用自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOFM)模型,从消费角度研究了中国城镇居民嵌入式碳足迹(Embedded Carbon Footprints,ECF)的空间分异特征,并分析了EC
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拓展并运用自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOFM)模型,从消费角度研究了中国城镇居民嵌入式碳足迹(Embedded Carbon Footprints,ECF)的空间分异特征,并分析了ECF的影响因素。研究发现,中国城镇居民ECF空间分异明显,呈显著的经济、地理集聚特征;人均可支配收入是ECF最主要的影响因素,城市发展模式、气候、文化等也是重要的影响因素。最后,基于研究结论给出了启示性建议。
This paper explores and uses the Self-Organizing Feature Map (SOFM) model to study the spatial heterogeneity of China’s urban residents’ Embedded Carbon Footprints (ECF) from the perspective of consumption, and analyzes the influencing factors of ECF . The study found that the spatial differentiation of ECFs among urban residents in China was significant, with significant economic and geographical clustering characteristics. Per capita disposable income was the most important factor in ECF. Urban development patterns, climate and culture were also important influencing factors. Finally, based on the conclusion of the study, some enlightenment suggestions are given.
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