

世界地理研究 ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (11): 140-153.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2025.11.20240053
• 城市与产业 • 上一篇
收稿日期:2024-01-28
修回日期:2024-04-12
出版日期:2025-11-15
发布日期:2025-11-29
通讯作者:
张瑞琳
作者简介:黄丽(1969—),女,副教授,博士,研究方向为城市经济与区域创新、城市政策和管理等,E-mail:huangli126126@qq.com。
基金资助:
Li HUANG1,2(
), Ruilin ZHANG1(
)
Received:2024-01-28
Revised:2024-04-12
Online:2025-11-15
Published:2025-11-29
Contact:
Ruilin ZHANG
摘要:
碳排放的空间转移问题对我国碳排放总量、碳排放空间格局和区域协调发展具有不可忽视的影响。在此背景下,科学核算各省域的碳排放水平,厘清省际的碳转移关系,对于推动省际碳减排合作来说具有重要意义。本研究利用MRIO模型测算了中国30个省域生产侧、消费侧的隐含碳排放规模和省际贸易隐含碳转移规模,并运用SNA分析方法构建了中国省际碳转移的有向加权网络,从关系视角出发对中国省际碳转移网络的结构特征进行了分析。研究发现:①碳转移现象普遍存在于中国各省级行政区域之间,其中,北京、上海、广东、浙江、江苏、安徽、河南、河北、辽宁、山西、内蒙古、新疆、重庆和陕西14个省域的碳转移量较大。②中国省际贸易隐含碳转移关系呈现出复杂的网络形态,网络中的30个省域可划分为以“河北-内蒙古-北京”“江苏-浙江-河南”和“广东”为核心的三大社团,处于同一社团内的省域间的碳流动关系更为紧密。研究结果为中国当前自上而下聚焦于规模控制的碳减排政策体系的优化方向提供了参考,碳减排政策的制定在“规模”约束的基础上应充分考虑省际碳转移的空间关联“关系”,建立区域协同减排机制,通过“规模-关系”的双重控制进一步提升中国的碳减排效率。
黄丽, 张瑞琳. 中国省际隐含碳转移的空间关联研究[J]. 世界地理研究, 2025, 34(11): 140-153.
Li HUANG, Ruilin ZHANG. Research on the embodied carbon transfer network of China's inter-provincial trade: Based on directed weighted network[J]. World Regional Studies, 2025, 34(11): 140-153.
图1 2012年和2017年中国30个省域生产侧、消费侧隐含碳排放规模及结构
Fig.1 Embodied carbon emissions on both production and consumption sides in 30 provinces of China, 2012 and 2017
图2 2017年中国30个省域生产侧、消费侧隐含碳排放量和省际转移量比较分析
Fig.2 Comparison of embodied carbon emissions and interprovincial transfers on both production and consumption sides in 30 provinces of China, 2017
| 分类标准 | 省际碳转移量≥30省均值 | 省际碳转移量<30省均值 |
|---|---|---|
| 碳排放量≥均值 | 类型Ⅰ:高排放,高转移 | 类型Ⅳ:高排放,低转移 |
| 碳排放量<均值 | 类型Ⅱ:低排放,高转移 | 类型Ⅲ:低排放,低转移 |
表1 中国30个省域碳排放特征类型归纳
Tab.1 Characteristics classification of embodied carbon emissions and interprovincial transfer in China’s 30 provinces
| 分类标准 | 省际碳转移量≥30省均值 | 省际碳转移量<30省均值 |
|---|---|---|
| 碳排放量≥均值 | 类型Ⅰ:高排放,高转移 | 类型Ⅳ:高排放,低转移 |
| 碳排放量<均值 | 类型Ⅱ:低排放,高转移 | 类型Ⅲ:低排放,低转移 |
| 类型 | 特征 | 特征侧 | 省份 | 政策要点 |
|---|---|---|---|---|
| Ⅰ | 高排放,高转移 | 仅消费侧 | 北京、上海 | 省内减排 |
| 消费侧和生产侧 | 广东、浙江、江苏、安徽、河南、河北、辽宁 | 省际协同 | ||
| 仅生产侧 | 山西、内蒙古、新疆 | |||
| Ⅱ | 低排放,高转移 | 仅消费侧 | 重庆 | 省际协同 |
| 消费侧和生产侧 | 陕西 | |||
| Ⅳ | 高排放,低转移 | 消费侧和生产侧 | 山东、湖北 | 省内减排 |
表2 碳减排重点省域归纳
Tab.2 Key provinces for carbon reduction in China
| 类型 | 特征 | 特征侧 | 省份 | 政策要点 |
|---|---|---|---|---|
| Ⅰ | 高排放,高转移 | 仅消费侧 | 北京、上海 | 省内减排 |
| 消费侧和生产侧 | 广东、浙江、江苏、安徽、河南、河北、辽宁 | 省际协同 | ||
| 仅生产侧 | 山西、内蒙古、新疆 | |||
| Ⅱ | 低排放,高转移 | 仅消费侧 | 重庆 | 省际协同 |
| 消费侧和生产侧 | 陕西 | |||
| Ⅳ | 高排放,低转移 | 消费侧和生产侧 | 山东、湖北 | 省内减排 |
图3 2012年和2017年中国省际贸易隐含碳转移网络注:本图基于国家基础地理信息中心网站标准地图服务系统下载的审图号为GS(2024)0650号的标准地图制作,底图无修改。
Fig.3 Embodied carbon transfer network of China’s interprovincial trade, 2012 and 2017
| 序号 | 等级 | 边权 | 2012年 | 2017年 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 边数 | 边数占比 | 边权占比 | 边数 | 边数占比 | 边权占比 | ||||
| 合计 | 870 | 100.00% | 100.00% | 870 | 100.00% | 100.00% | |||
| 1 | 低值区 | 0.00~3.85 | 524 | 60.23% | 17.74% | 493 | 56.67% | 13.35% | |
| 2 | 次低值区 | 3.86~10.20 | 230 | 26.44% | 28.85% | 218 | 25.06% | 23.43% | |
| 3 | 中值区 | 10.21~21.38 | 80 | 9.19% | 23.99% | 100 | 11.49% | 24.73% | |
| 4 | 次高值区 | 21.39~46.30 | 26 | 2.99% | 15.47% | 45 | 5.17% | 23.45% | |
| 5 | 高值区 | 46.31~134.86 | 10 | 1.15% | 13.95% | 14 | 1.61% | 15.04% | |
表3 中国省际贸易隐含碳转移网络边权的等级划分
Tab.3 Classification and distribution of the edge weights in the embodied carbon transfer network of China’s interprovincial trade
| 序号 | 等级 | 边权 | 2012年 | 2017年 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 边数 | 边数占比 | 边权占比 | 边数 | 边数占比 | 边权占比 | ||||
| 合计 | 870 | 100.00% | 100.00% | 870 | 100.00% | 100.00% | |||
| 1 | 低值区 | 0.00~3.85 | 524 | 60.23% | 17.74% | 493 | 56.67% | 13.35% | |
| 2 | 次低值区 | 3.86~10.20 | 230 | 26.44% | 28.85% | 218 | 25.06% | 23.43% | |
| 3 | 中值区 | 10.21~21.38 | 80 | 9.19% | 23.99% | 100 | 11.49% | 24.73% | |
| 4 | 次高值区 | 21.39~46.30 | 26 | 2.99% | 15.47% | 45 | 5.17% | 23.45% | |
| 5 | 高值区 | 46.31~134.86 | 10 | 1.15% | 13.95% | 14 | 1.61% | 15.04% | |
图4 2012年和2017年中国省际贸易隐含碳转移前10%网络社团划分结果注:图中各节点大小与其加权度成正比,节点间连线的粗细与该连接的权重成正比。
Fig.4 Community detection results of top 10% embodied carbon transfer network in China’s interprovincial trade, 2012 and 2017
| 序号 | 等级 | 社团1:北部社团 | 社团2:东部社团 | 社团3:南部社团 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 核心节点 | 河北、内蒙古、北京 | 江苏、浙江、河南 | 广东 |
| 2 | 重要节点 | 陕西、山西、辽宁、吉林 | 安徽、上海、新疆 | 广西、重庆 |
| 3 | 次要节点 | 黑龙江、天津、宁夏 | 山东 | 江西、福建、贵州 |
| 4 | 边缘节点 | 甘肃、湖北 | 湖南、云南、四川、海南、青海 |
表4 中国省际贸易隐含碳转移网络三大社团成员组成
Tab.4 Members of three major communities in the embodied carbon transfer network of China's interprovincial trade
| 序号 | 等级 | 社团1:北部社团 | 社团2:东部社团 | 社团3:南部社团 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 核心节点 | 河北、内蒙古、北京 | 江苏、浙江、河南 | 广东 |
| 2 | 重要节点 | 陕西、山西、辽宁、吉林 | 安徽、上海、新疆 | 广西、重庆 |
| 3 | 次要节点 | 黑龙江、天津、宁夏 | 山东 | 江西、福建、贵州 |
| 4 | 边缘节点 | 甘肃、湖北 | 湖南、云南、四川、海南、青海 |
| 序号 | 2012年 | 2017年 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 省份 | 加权出度 | 加权入度 | 加权度 | 比重 | 省份 | 加权出度 | 加权入度 | 加权度 | 比重 | ||
| 1 | 北京 | 71.48 | 601.36 | 672.83 | 0.07 | 北京 | 57.87 | 509.65 | 567.52 | 0.05 | |
| 2 | 河北 | 483.37 | 209.20 | 692.57 | 0.07 | 河北 | 422.99 | 299.68 | 722.67 | 0.06 | |
| 3 | 内蒙古 | 509.43 | 147.85 | 657.29 | 0.07 | 内蒙古 | 507.07 | 118.09 | 625.16 | 0.06 | |
| 4 | 江苏 | 292.18 | 436.12 | 728.29 | 0.07 | 江苏 | 380.89 | 359.40 | 740.29 | 0.06 | |
| 5 | 浙江 | 161.20 | 262.90 | 424.10 | 0.04 | 浙江 | 240.82 | 397.97 | 638.79 | 0.05 | |
| 6 | 河南 | 310.56 | 271.45 | 582.00 | 0.06 | 河南 | 334.05 | 342.46 | 676.51 | 0.06 | |
| 7 | 广东 | 100.30 | 316.77 | 417.07 | 0.04 | 广东 | 297.21 | 514.88 | 812.09 | 0.07 | |
| 合计 | 1 928.51 | 2 245.65 | 4 174.16 | 0.43 | 合计 | 2 240.90 | 2 542.13 | 4 783.03 | 0.42 | ||
表5 2012年和2017年中国省际贸易隐含碳转移网络核心节点加权度
Tab.5 Weight intensity of core nodes in embodied carbon transfer network of China’s interprovincial trade, 2012 and 2017
| 序号 | 2012年 | 2017年 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 省份 | 加权出度 | 加权入度 | 加权度 | 比重 | 省份 | 加权出度 | 加权入度 | 加权度 | 比重 | ||
| 1 | 北京 | 71.48 | 601.36 | 672.83 | 0.07 | 北京 | 57.87 | 509.65 | 567.52 | 0.05 | |
| 2 | 河北 | 483.37 | 209.20 | 692.57 | 0.07 | 河北 | 422.99 | 299.68 | 722.67 | 0.06 | |
| 3 | 内蒙古 | 509.43 | 147.85 | 657.29 | 0.07 | 内蒙古 | 507.07 | 118.09 | 625.16 | 0.06 | |
| 4 | 江苏 | 292.18 | 436.12 | 728.29 | 0.07 | 江苏 | 380.89 | 359.40 | 740.29 | 0.06 | |
| 5 | 浙江 | 161.20 | 262.90 | 424.10 | 0.04 | 浙江 | 240.82 | 397.97 | 638.79 | 0.05 | |
| 6 | 河南 | 310.56 | 271.45 | 582.00 | 0.06 | 河南 | 334.05 | 342.46 | 676.51 | 0.06 | |
| 7 | 广东 | 100.30 | 316.77 | 417.07 | 0.04 | 广东 | 297.21 | 514.88 | 812.09 | 0.07 | |
| 合计 | 1 928.51 | 2 245.65 | 4 174.16 | 0.43 | 合计 | 2 240.90 | 2 542.13 | 4 783.03 | 0.42 | ||
| [1] | ZHOU D, ZHOU X, XU Q, et al. Regional embodied carbon emissions and their transfer characteristics in China. Structural Change and Economic Dynamics, 2018, 46: 180-193. |
| [2] | 张玺, 郭细根, 李光勤. 中国省域国内与全球价值链的时空演变及耦合协调关系. 世界地理研究, 2023, 32(7): 1-12. |
| ZHANG X, GUO X, LI G. Spatio-temporal evolution and coupling coordination relationship of China's provincial domestic and global value chains. World Regional Studies, 2023, 32(7): 1-12. | |
| [3] | ZHONG Z, JIANG L, ZHOU P. Transnational transfer of carbon emissions embodied in trade: Characteristics and determinants from a spatial perspective. Energy, 2018, 147: 858-875. |
| [4] | WANG Z, LI Y, CAI H, et al. Regional difference and drivers in China's carbon emissions embodied in internal trade. Energy Economics, 2019, 83: 217-228. |
| [5] | WEI W, HAO S, YAO M, et al. Unbalanced economic benefits and the electricity-related carbon emissions embodied in China's interprovincial trade. Journal of Environmental Management, 2020, 263: 110390. |
| [6] | PETERS G P, HERTWICH E G. CO2 embodied in international trade with implications for global climate policy. Environmental Science & Technology, 2008, 42(5): 1401-1407. |
| [7] | ARCE G, LOPEZ L A, GUAN D. Carbon emissions embodied in international trade: The post-China era. Applied Energy, 2016, 184: 1063-1072. |
| [8] | ZHAO Y, WANG S, ZHAN Z, et al. Driving factors of carbon emissions embodied in China-US trade: A structural decomposition analysis. Journal of Cleaner Production, 2016, 131: 678-689. |
| [9] | ANDERSSON F N G. International trade and carbon emissions: The role of Chinese institutional and policy reforms. Journal of Environmental Management, 2018, 205: 29-39. |
| [10] | 李晖, 刘卫东, 唐志鹏. 全球贸易隐含碳净转移的空间关联网络特征. 资源科学, 2021, 43(4): 682-692. |
| LI H, LIU W, TANG Z. Spatial correlation network of net carbon transfer in global trade. Resources Science, 2021, 43(4): 682-692. | |
| [11] | DRUCKMAN A, JACKSON T. The carbon footprint of UK households 1990-2004: A socio-economically disaggregated, quasi-multi-regional input-output model. Ecological Economics, 2009, 68(7): 2066-2077. |
| [12] | GUO J, ZHANG Z, MENG L. China's provincial CO2 emissions embodied in international and interprovincial trade. Energy Policy, 2012, 42: 486-497. |
| [13] | 姚亮, 刘晶如. 中国八大区域间碳排放转移研究. 中国人口·资源与环境, 2010, 20(12): 16-19. |
| YAO L, LIU J. Transfer of carbon emissions between China's eight major regions. China Population, Resources and Environment, 2010, 20(12): 16-19. | |
| [14] | SU B, ANG B W. Input-output analysis of CO2 emissions embodied in trade: The effects of spatial aggregation. Ecological Economics, 2010, 70(1): 10-18. |
| [15] | 刘红光, 范晓梅. 中国区域间隐含碳排放转移. 生态学报, 2014, 34(11): 3016-3024. |
| LIU H, FAN X. CO2 emissions transfer embodied in inter-regional trade in China. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(11): 3016-3024. | |
| [16] | 石敏俊, 王妍, 张卓颖, 等. 中国各省区碳足迹与碳排放空间转移. 地理学报, 2012, 67(10): 1327-1338. |
| SHI M, WANG Y, ZHANG Z, et al. Regional carbon footprint and interregional transfer of carbon emissions in China. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(10): 1327-1338. | |
| [17] | 陈晖, 温婧, 庞军, 等. 基于31省MRIO模型的中国省际碳转移及碳公平研究. 中国环境科学, 2020, 40(12): 5540-5550. |
| CHEN H, WEN J, PANG J, et al. Research on the carbon transfer and carbon equity at provincial level of China based on MRIO model of 31 provinces. China Environmental Science, 2020, 40(12): 5540-5550. | |
| [18] | CLARKE-SATHER A, QU J, WANG Q, et al. Carbon inequality at the sub-national scale: A case study of provincial-level inequality in CO2 emissions in China 1997-2007. Energy Policy, 2011, 39(9): 5420-5428. |
| [19] | 李富佳. 区际贸易隐含碳排放转移研究进展与展望. 地理科学进展, 2018, 37(10): 1303-1313. |
| LI F. Progress and prospects of research on transfer of carbon emissions embodied in inter-regional trade. Progress in Geography, 2018, 37(10): 1303-1313. | |
| [20] | 杨桂元, 吴齐, 涂洋. 中国省际碳排放的空间关联及其影响因素研究——基于社会网络分析方法. 商业经济与管理, 2016, 294(4): 56-68. |
| YANG G, WU Q, TU Y. Research of China's regional carbon emission spatial correlation and its determinants: based on the method of social network analysis. Journal of Business Economics, 2016, 294(4): 56-68. | |
| [21] | 张德钢, 陆远权. 中国碳排放的空间关联及其解释——基于社会网络分析法. 软科学, 2017, 31(4): 15-18. |
| ZHANG D, LU Y. Study on the spatial correlation and explanation of carbon emission in China. Soft Science, 2017, 31(4): 15-18. | |
| [22] | DOMENECH T, DAVIES M. The social aspects of industrial symbiosis: The application of social network analysis to industrial symbiosis networks. Progress in Industrial Ecology, 2009, 6(1): 68-99. |
| [23] | 闫敏, 孙慧. 经济内循环视角下中国省域间隐含碳转移网络结构特征研究. 生态经济, 2022, 38(2): 13-21. |
| YAN M, SUN H. Research on the network structural characteristics of China's provincial implicit carbon transfer from the perspective of economic internal circulation. Ecological Economy, 2022, 38(2): 13-21. | |
| [24] | 张琦峰, 方恺, 徐明, 等. 基于投入产出分析的碳足迹研究进展. 自然资源学报, 2018, 33(4): 696-708. |
| ZHANG Q, FANG K, XU M, et al. Review of carbon footprint research based on input-output analysis. Journal of Natural Resources, 2018, 33(4): 696-708. | |
| [25] | 刘军. 社会网络模型研究论析. 社会学研究, 2004(1): 1-12. |
| LIU J. Research and analysis of social network models. Sociological Studies, 2004(1): 1-12. | |
| [26] | LV K, FENG X, KELLY S, et al. A study on embodied carbon transfer at the provincial level of China from a social network perspective. Journal of Cleaner Production, 2019, 225: 1089-1104. |
| [27] | LI Y, CHEN B, CHEN G. Carbon network embodied in international trade: Global structural evolution and its policy implications. Energy Policy, 2020, 139: 111316. |
| [28] | SHAN Y, HUANG Q, GUAN D, et al. China CO2 emission accounts 2016-2017. Scientific Data, 2020, 7(1): 1-9. |
| [29] | 李善同, 何建武, 祝坤福, 等. 中国多区域投入产出模型:1987-2017年. 北京: 经济科学出版社, 2023. |
| LI S, HE J, ZHU K . et al. Multi Regional Input-output Model in China: 1987-2017. Beijing: Economic science Press, 2023. | |
| [30] | 黎峰. 增加值视角下的中国国家价值链分工——基于改进的区域投入产出模型. 中国工业经济, 2016(3): 52-67. |
| LI F. Division of China's national value chain on the perspective of value-added——Based on the modified regional input-output model. China Industrial Economics, 2016(3): 52-67. | |
| [31] | 王育宝, 何宇鹏. 中国省域净碳转移测算研究. 管理学刊, 2020, 33(2): 1-10. |
| WANG Y, HE Y. Research on the calculation of provincial net carbon transfer in China. Journal of Management, 2020, 33(2): 1-10. | |
| [32] | NEWMAN M E J. Modularity and community structure in networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2006, 103(23): 8577-8582. |
| [33] | 李晓佳, 张鹏, 狄增如, 等. 复杂网络中的社团结构. 复杂系统与复杂性科学, 2008, 5(3): 19-42. |
| LI X, ZHANG P, DI Z, et al. Community structure in complex network. Complex System and Complex Science, 2008, 5(3): 19-42. | |
| [34] | 王文治, 胡雍, 张晓宇. 中国省域碳排放责任分配方法比较与碳补偿设计. 资源科学, 2023, 45(10): 1913-1930. |
| WANG W, HU Y, ZHANG X. Comparison of carbon emission responsibility allocation methods and carbon compensation design among provinces in China. Resources Science, 2023, 45(10): 1913-1930. | |
| [35] | 王育宝, 何宇鹏. 增加值视角下中国省域净碳转移权责分配. 中国人口·资源与环境, 2021, 31(1): 15-25. |
| WANG Y, HE Y. Responsibility allocation of China's provincial net carbon transfer from the perspective of value-added. China Population, Resources and Environment, 2021, 31(1): 15-25. | |
| [36] | 安琪儿, 安海忠, 王朗. 中国产业间隐含能源流动网络分析. 系统工程学报, 2014, 29(6): 754-762. |
| AN Q, AN H, WANG L. Analysis of the embodied energy flow network between Chinese industries. Journal of Systems Engineering, 2014, 29(6): 754-762. | |
| [37] | 李辉, 陈福才, 张建朋, 等.复杂网络中的社团发现算法综述. 计算机应用研究, 2021, 38(6): 1611-1618. |
| LI H, CHEN F, ZHANG J, et al. Survey of community detection algorithms in complex network. Application Research of Computers, 2021, 38(6): 1611-1618. |
| [1] | 王苑, 刘举胜, 邱志萍, 李新. “一带一路”背景下中国与白俄罗斯贸易效率及潜力研究[J]. 世界地理研究, 2025, 34(7): 29-42. |
| [2] | 李子成, 王珏, 王稳妮. 中国省际农村劳动力流动空间格局的演化特征及驱动因素[J]. 世界地理研究, 2025, 34(6): 120-134. |
| [3] | 陈立, 于伟, 张学波, 宋金平, 贾立志. 黄河流域城镇化高质量发展的水资源约束效应及其空间关联网络[J]. 世界地理研究, 2025, 34(6): 181-194. |
| [4] | 赵林, 汲中俊, 吴殿廷, 高晓彤. 黄河流域城市创新网络结构的演变特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2025, 34(5): 137-150. |
| [5] | 崔岩, 富晨. 东亚区域价值链网络的演进特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2025, 34(5): 65-79. |
| [6] | 李梓菁, 徐逸伦. 中国游戏产业集群网络与空间分布的关联性分析[J]. 世界地理研究, 2025, 34(1): 124-137. |
| [7] | 邬雪, 杨勇, 施泰宇. 新冠疫情对旅游市场空间格局的影响[J]. 世界地理研究, 2025, 34(1): 181-192. |
| [8] | 姚宇阳, 巴士奇, 李淦, 陈瑛. 加勒比国家与大国的贸易联系及影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2025, 34(1): 56-69. |
| [9] | 阚瑶川, 徐磊, 郭宇, 杨静园, 孟凡迪, 张长春. 土地利用多功能远程耦合特征及空间聚类分析[J]. 世界地理研究, 2024, 33(9): 133-146. |
| [10] | 赵亚博, 黄柳倩, 胡蝶, 陈瑞炀, 谢涤湘, 范建红. “流空间”视角下珠三角城市群综合客运网络特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2024, 33(9): 163-175. |
| [11] | 程成, 胡亚琪, 王云龙. 中国-东盟贸易流网络生长特征与国别角色识别[J]. 世界地理研究, 2024, 33(5): 1-17. |
| [12] | 陈传龙, 邱联鸿. 中国区域间农业隐含水污染转移及责任分担[J]. 世界地理研究, 2024, 33(4): 73-87. |
| [13] | 张梅, 孙烨懿, 梁双陆. 全球生物医药产品贸易网络结构特征与中国地位演变[J]. 世界地理研究, 2024, 33(11): 1-15. |
| [14] | 刘贺, 李雪铭, 宫一路. 长江中游城市群城市网络演化及影响因素[J]. 世界地理研究, 2024, 33(10): 100-115. |
| [15] | 齐芯莉, 李振福, 张琦琦, 李佳奇. 基于GDELT数据库的全球涉北极事件国家间地缘关系研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(10): 43-57. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||