1. 本选题研究的目的及意义
随着全球经济的快速发展和城市化进程的不断推进，城市已经成为人类活动的主要中心和能源消耗的主要场所。
然而，城市化进程也带来了日益严峻的环境问题，其中尤为突出的是碳排放问题。
城市作为碳排放的主要来源，其碳排放量不断增加，已经成为推动全球气候变化的重要因素。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着城市碳排放问题日益引起关注，国内外学者利用多种方法对城市碳排放开展了大量研究，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在城市碳排放领域的研究起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以“基于dmsp/ols夜间灯光数据的城市碳排放研究”为题，主要围绕以下几个方面展开：
1.数据获取与预处理:获取研究区域的dmsp/ols夜间灯光数据、社会经济统计数据、土地利用数据等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、空间投影等。
2.城市碳排放估算:基于dmsp/ols夜间灯光数据，结合其他辅助数据，构建城市碳排放估算模型，对研究区域的城市碳排放进行空间化表达，并分析其时空演变特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例研究相结合的研究方法。
首先，将收集研究区域的dmsp/ols夜间灯光数据、社会经济统计数据、土地利用数据等多源数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、空间投影等，以确保数据的准确性和可比性。
其次，将基于dmsp/ols夜间灯光数据，结合其他辅助数据，选择合适的模型，例如线性回归模型、非线性回归模型、机器学习模型等，构建城市碳排放估算模型，对研究区域的城市碳排放进行空间化表达。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据源方面:本研究将dmsp/ols夜间灯光数据作为城市碳排放估算的数据源，相较于传统的统计数据，夜间灯光数据能够更加直观地反映城市化水平和人类活动强度，具有更高的空间分辨率和时间连续性，能够弥补传统统计数据在空间分辨率和时间连续性上的不足。
2.研究方法方面:本研究将结合多种研究方法，例如空间分析、统计分析、地理加权回归模型等，对城市碳排放进行comprehensive和in-depth的研究。
3.研究内容方面:本研究将不仅关注城市碳排放的时空格局演变，还将深入探究其驱动因素，并分析不同因素对城市碳排放的影响程度和空间异质性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 吴传钧, 刘纪远, 庄大方, 等. 中国西部资源环境与可持续发展[m]. 北京: 科学出版社, 2018.
2. 顾朝林, 王仰麟, 徐丽华. 基于dmsp/ols数据的中国大陆城市化过程研究[j]. 地理学报, 2003, 58(4): 533-543.
3. 刘纪远, 匡文慧, 张增祥, 等. 20世纪90年代中国土地利用变化时空特征及其驱动力分析[j]. 地理学报, 2002, 57(6): 631-639.
