7月5日-7月30号，统数与数学学院无穷大队针对广东省旅游碳排放问题的时空特征进行社会调查。
01
选题背景和理由以及定题的方向
2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标,使我国成为首个提出碳中和的发展中排放大国,体现了我们国家在应对气候变化方面的责任与担当。
7月5号，无穷大队开展会议，为响应国家及广东省有关碳排放的要求，确定了针对广东省旅游碳排放问题的社会调研。将旅游业分为旅游交通、旅游住宿、旅游活动3部分，在时间和空间两个方面研究广东省旅游业碳排放的特征，从而可对广东省旅游业碳减排工作提出适当的建议。
图1 第一次会议选题背景和理由以及定题的方向
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数据处理和研究方法的确定
7月10日，无穷大队开展会议。根据前期对选题与研究思路的确定与资料收集分工，由每一位成员先根据自己搜集、整理的资料进行解说，讨论解决在调查资料过程中出现的问题。最后确立采用自下而上研究法从旅游交通、旅游住宿、旅游活动3部分进行碳排放量的统计测度。
由于一切的分析都是基于我们所收集的数据展开，故于7月10日-7月16日，我们3人各自负责一部分，通过文献资料查阅法借鉴各部分的碳排放量计算方式，在国家统计局、广东省统计年鉴等等一系列平台收集相关数据，并处理得到相关的统计量数据。
7月17日，无穷大队开展会议，将所处理得到的数据进行汇总，并确定研究方法。对于时间特征主要以数据本身的增长情况进行横向对比，而对于空间特征进行探索采用的是空间自相关性，按照地理区域，可把广东省分为如下四个区域：珠三角、粤东、粤西和粤北，再去分析广东省的全域空间自相关性和局域空间自相关性。
图2 数据处理与研究方法确定会议（附会议记录）
03
研究过程
7月20日至7月23日，无穷大队召开会议讨论模型选取应用的相关问题。分别通过对旅游交通、旅游住宿、旅游活动三方面的数据进行分析处理，计算出其均值与占比。类比不同方式的碳排量，并且最终选定运用全局空间自相关，即在整体维度上检验空间现象是否有聚集效应，最常用的统计量是全局莫兰指数Ⅰ。再通过选取局部空间自相关，可以确切指出聚集区的空间位置。通过使用软件ArcGis对聚合性进行拟合，将最终图像可视化。可以指出，部分发达地区呈现高-高聚集性姿态，部分地区呈现低-低聚集性。不难看出，其结果与事实大致相符，也与目前社会情况相符，即数据呈现的方向正确，选取的模型也拟合良好，可以反映出常态。但还有很多细节可以进行更加深入的探讨，特别是部分条件比如部分地区出现低-高聚合性的原因等。
图3 资料分析与讨论&完成定稿
04
总结
通过本次社会调研可知，从时间方面看，广东省旅游业的碳排放量呈逐年上涨趋势，游览交通工具、旅行活动与旅行食宿所构成的碳排出量差异最明显。旅游交通碳排放量在我国旅游碳排放量总额中居于主要地位。但受疫情原因影响,2020年碳排放大幅下跌。从空间方面看，广东省不同市别的旅游业碳排放水平的空间差异显著。位于珠三角地区的广州市、深圳市、东莞市与佛山市表现出高-高(H-H)的正自相关关系集群,即旅游高碳排放地区也会被其他高碳排放的地区所包围。
为此我们提出以下建议：政府应引导广大游客树立低碳消费观念，大力发展低碳节能型旅游设施；旅游交通要改进交通工具，提倡低碳交通；旅游企业应该积极倡导绿色、高效的旅游住宿和旅游餐饮等。
文稿 | 无穷大队
排版 | 董兆祥
初审 | 王宗赫
复审 | 聂华丽
终审 | 林守忠
