河南省能源消费碳排放的历史特征及趋势预测

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南计算了河南省1995—2006年的能源消费碳排放量。预测了2007—2050年河南省平稳经济增长路径下的最优经济增长率和2007—2050年的河南省能源消费结构和产业结构。进一步,计算了河南省2007—2050年在经济平稳增长路径下的能源消费与碳排放总量以及人均量。结果表明:1995年以来,河南省的碳排放量逐年增加,碳排放强度先是逐年下降,到2003年发生转折,出现上升的趋势;同时,预测的2007—2050年的能源结构显示,河南省煤炭资源在能源消费总量中所占的比重有较大幅度的下降,石油与其他清洁能源的比重不断上升;另外,河南省分别在2036年和2034年达到能源消费和碳排放总量高峰;人均能源消费量和碳排放量的高峰则出现在2033年和2032年。另外,尝试预测了河南省森林碳汇潜力,发现2006—2050年累计森林碳汇量持续上升,到2050年,累计碳汇量达131.14M tc。     

京、津、冀地区的碳排放趋势估计

通过多种方法相结合,估计了京、津、冀地区2009-2050年的能源碳排放量、水泥工艺碳排放量和森林碳汇量,计算了区域总的碳排放量和净碳排放量。结果表明:1)京、津、冀地区碳排放量都呈现先升后降的Kuznets趋势,森林年碳汇量对碳排放降低影响不明显;2)在自由排放条件下,北京、天津均在2030年前达到碳排放高峰期,河北省及整个京津冀地区的碳排放高峰将延迟到2039年;3)在2050年前,北京、天津年碳汇量将有所降低,河北年碳汇量则上升。     

福建省的碳排放趋势与对策

采用朱永彬、王铮最优增长率模型,研究了经济平稳增长条件下,福建省未来的能源碳排放趋势,并采用CO2FIX模型计算福建省森林碳汇量,为福建省制定碳排放战略提供参考.结果显示,在当前技术进步速率下,在经济平稳增长的条件下,碳排放强度不断下降,下降速率为0.044.福建省人均碳排放呈倒U曲线增长,高峰出现在2047年.福建省能源消费量和碳排放总量也呈倒U曲线增长,能源消费高峰和碳排放高峰出现在2048年,达到高峰时间比同等条件下的全国高峰略晚,反映出福建省技术进步缓慢,能源结构不够清洁.情景模拟显示通过调整能源结构、加快技术进步速率、调整产业结构,福建省的能源消费量和能源碳排放量都将有较大幅度的下降,综合使用3种方法时减排效果最优.     

福建省的碳排放趋势与对策

采用朱永彬、王铮最优增长率模型,研究了经济平稳增长条件下,福建省未来的能源碳排放趋势,并采用CO2FIX模型计算福建省森林碳汇量,为福建省制定碳排放战略提供参考.结果显示,在当前技术进步速率下,在经济平稳增长的条件下,碳排放强度不断下降,下降速率为0.044.福建省人均碳排放呈倒"U"曲线增长,高峰出现在2047年.福建省能源消费量和碳排放总量也呈倒"U"曲线增长,能源消费高峰和碳排放高峰出现在2048年,达到高峰时间比同等条件下的全国高峰略晚,反映出福建省技术进步缓慢,能源结构不够清洁.情景模拟显示通过调整能源结构、加快技术进步速率、调整产业结构,福建省的能源消费量和能源碳排放量都将有较大幅度的下降,综合使用3种方法时减排效果最优.     

基于经济模拟的中国能源消费与碳排放高峰预测

能源消费所产生的碳排放是经济发展过程中不可避免的副产品,而且碳排放在大气中的积累会使全球气候不断变暖,因此经济增长与碳排放之间的关系一直是学术界关注的焦点。传统的基于EKC曲线的经济计量学方法一般是对经济与排放历史数据的相关关系研究,不能很好地反映二者之间的动力学机制。为此本文在内生经济增长模型Moon-Sonn基础上进行改进,首先从理论上得到了最优经济增长率与能源强度之间存在倒U曲线关系的必要条件,即能源的产出弹性小于0.5;接着将投入产出分析得到的反映技术进步下的能源强度代入模型,对中国未来经济增长路径进行了预测,同时得到了最优增长路径下的能源消费走势,进而通过对能源消费结构和不同能源品种的碳排放系数的预测和估计,以及对分品种能源碳排放的汇总计算得到了中国未来能源消费所产生的总的碳排放走势。结果显示,在当前技术进步速率下,我国分别在2043年和2040年达到能源消费高峰和碳排放高峰。此外,本文对能源强度不同下降速率对能源消费高峰的影响进行模拟发现,当降速为4.5%~5%时,能源高峰将出现在2040年前,此时的人均GDP为10万元左右,与OECD国家的高峰时收入一致;而且分3种情景模拟了可再生能源替代政策对...     

基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测

定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度（以人均GDP表示）、技术进步（以能源强度表示）和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 lnA)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。     

欧盟碳减排目标的经济可能性评估

经济发展与能源消耗有着密切的关系,文章通过选取1994年至2009年欧盟27国的人口、经济和能源数据,利用碳排放动力学模型对欧盟关于2050年前削减温室气体排放80-95%的承诺进行预测,并对欧盟目标下的减排情景进行了分析。结果表明：（1）以当前的技术进步速率下,沿最优平稳经济增长路线,到2050年欧盟的碳排放量将为775.608MtC,达不到预定的减排要求;（2）在最优经济增长速度得出总能源消费量的基础上,采用调整能源结构与碳捕捉技术,预期可以达到设定减排80%的任务。其每一期的煤炭占比、石油占比、天然气占比应分别有4%、2.26%、1.23%转移至非碳能源占比,非碳能源的上升速率应达到2.21%/年;（3）若以历史的能源结构转移趋势预测未来的能源结构占比,即使考虑能源利用效率和碳捕捉技术的预期目标,欧盟仍然达不到在2050年的减排目标;（4）考虑欧盟提出的四种减排路径上下限组合,可预计出到2050年欧盟的减排范围在80.51%-87.16%;（5）若欧盟重振工业（特别是制造业）,即使考虑欧盟制定的减排路径,仍存在着达不到减排预期的可能。     

河南省碳源碳汇的时空变化研究

碳源、碳汇是影响低碳发展的重要因素,由其形成的碳盈亏是区域低碳经济发展战略及政策制定的重要依据。本文基于能源消耗数据、主要工业产品产量,参考IPCC的碳排放标准,结合其他相关研究,计算了河南省能源消耗及水泥、钢铁、合成氨生产过程中产生的碳排放;在对研究区遥感影像处理的基础上,通过归一化植被指数(NDVI),将河南省的碳汇分为耕地、林地和草地,根据各种植被的碳排放和碳吸收系数,计算了河南省的碳汇及其变化,并对碳盈亏及其空间变化进行分析。结果表明：①研究期内,河南省碳排放及人均碳排放呈上升趋势,碳排放总量及人均碳排放年均分别增长11.22%和10.72%,而且空间差异明显,豫西、豫北、豫中地区人均碳排放相对较高,而豫南、豫东南地区则相对较低。②能源消耗是河南省的主要碳源,其碳排放量呈逐年增加趋势,但所占比重在不断下降;水泥、钢铁是除能源消耗外的另一种主要的排放源,其碳排放量及所占比重则呈逐年上升趋势。③河南省碳汇主要以林地和耕地为主,草地所占比重很小;全省碳汇呈减少趋势,2005-2013年期间减少了7.40%(47.05万t),年均减少5.88万t。④河南省总体上呈现碳亏状态,研究期内碳亏呈增长趋势,且碳亏的地区数量也在增加,总的来看,豫南、豫东南、豫西地区处于碳盈或弱碳亏状态,豫中及豫北地区处于较严重的碳亏状态。⑤河南省应通过改善能源结构、调整产业结构、优化用地布局等措施,减少碳源,增加碳汇,通过区域碳补偿或生态补偿等手段鼓励碳盈地区减源增汇,为低碳发展创造良好的外部环境。     

河北省碳源碳汇测算及碳减排压力分析

低碳经济发展模式得到世界各国的重视,全球经济发展面临巨大的节能减排压力,碳排放已成为国内外学者的研究热点之一。在经济新常态下如何保证在经济稳健快速发展的基础上降低碳排放量,是河北省当前亟待解决的重要课题。该文基于IPCC温室气体清单的测算方法,首先,建立河北省碳源碳汇的科学核算体系,从碳源、碳汇、净碳源三方面测算了2000-2013年河北省的碳排放量,研究其历时性变化特征;其次,运用GM(1,1)灰色预测模型对河北省2014-2030年的碳排放强度进行预测;最后,分析了不同碳减排目标情景下其碳减排潜力与压力,提出碳减排管理措施,为该地区制定碳减排计划,发展低碳经济提供决策支持。研究表明:1)河北省碳源总量从2000年的32 959.21万t逐年增加到2013年的151 765.12万t,增加了360.46%,年均增长率为12.46%,能源消费是最主要碳源,工业过程碳排放增幅最大。2)同期,人均碳源、碳汇和单位面积碳源、碳汇也逐年增加,净碳源持续增加,但碳排放强度降低。3)2014-2030年,河北省碳减排压力系数均大于1,其中2016-2020年是关键的碳减排期,碳减排任务艰巨。     

中国经济“新三步走”战略下人均碳排放预测（英文）

在中国经济发展"新三步走"战略背景下,本文采用逆向追踪法,以石油、煤炭、天然气三种主要一次能源消耗为研究对象,消除在能源转化过程中因地区科技水平不同造成的影响,通过改进IPAT模型,对2050年前中国人均碳排放在三种经济发展情境假设下进行分析预测。结果表明:中国人均碳排放峰值随经济发展情境不同将分别在2020和2030年出现,人均碳排放量将达到2.0127-2.6791 t;峰值出现前人均碳排放量将以每年2.25%-3.40%的速度增长,之后会以每年1.33%-1.78%的速度降低。至2050年,人均碳排放量将减少为1.3147-1.8817 t。本研究为中国未来碳排放政策的制定以及国际碳排放权限的划定提供了方法与数据支持。     

西部特大城市低碳发展的现状问题及目标策略研究——以西安市为例

作为应对全球气候变化的关键平台,城市尺度的低碳建设研究具有重要意义。本文以西部特大城市-西安市为例,分别从碳排放量变化趋势、未来发展目标、关键部门能耗系统分析其低碳发展现状,指出存在问题及可能的节能减排潜力,认为西安市高碳发展模式明显,面临资源禀赋差异、能源消费结构的锁定效应、能源利用效率低、城市空间结构不合理、高能耗建筑多、碳汇能力弱等问题。基于此,制定工业节能技术改造、城市空间合理布局、推广绿色建筑、社会治理创新和政策保障等对策措施。     

中国县域碳排放的时空演变及影响因素

县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。     

京津冀地区工业CO2排放测度及其影响因素研究

为探讨京津冀地区工业CO₂排放测度及其影响因素，基于2005—2016年数据对北京、天津、河北和京津冀地区工业能耗CO₂排放的时间变化趋势进行了对比分析，运用地理探测器技术分析能源结构、能耗强度、固定资产投资、轻重工业比值和规模以上工业平均用工人数对京津冀地区工业能耗CO₂排放量的影响作用大小。结果表明：①研究期内京津冀工业碳排放强度均为递减趋势。其中，河北最大，天津次之，北京最小；人均碳排放北京呈递减之势，天津和河北在波动中上升。②京津冀工业煤炭类CO₂排放占总排放量的主导地位是由河北省以煤炭为主的能源结构决定的。③能源结构对京津冀、天津和河北的CO₂排放影响最大，其次是轻重工业比值；北京市规模以上工业从业人数对CO₂排放的影响最大，其次是固定资产投资。     

城市CO2排放结构与低碳水平测度——以京津沪渝为例

在科学设计城市CO₂排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995~2008年京津沪渝4市CO₂排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络模型预测,可以发现:4城市CO₂排放量逐年递增,但存在较大差异;城市CO₂排放量和发展态势取决于4城市CO₂排放结构及变化;低碳水平测度结果表明4城市的经济增长仍然依赖于碳基能源消耗,但产业结构的优化升级对提高低碳水平的作用是显著的;基于BP神经网络法的短期预测比传统预测法更为合理和精确。     

基于EKC框架的旅游发展对区域碳排放的影响分析——基于1995-2015年中国省际面板数据

基于扩展的环境库兹涅茨曲线（EKC）,利用1995-2015年中国省际面板数据探讨旅游发展对区域碳排放的影响,同时分析了经济增长、贸易开放程度、失业率、受教育程度和城市化水平等因素对碳排放的影响作用。研究表明：① 传统经济增长与碳排放之间的倒“U”型EKC假说成立,受教育程度（-0.061）、失业率（-0.062）和贸易开放程度（-0.170）的提升有利于降低人均CO₂排放量,其中,贸易开放程度的减排作用最为明显;城市化水平（2.113）的提高会增加人均CO₂排放量。② 旅游发展对区域碳排放的影响显著,具体表现为：旅游接待人次与人均CO₂排放量拟合曲线呈正“U”型,而人均旅游消费与人均CO₂排放量则呈现典型的倒“U”型曲线良性发展状态。③ 旅游专业化水平的提高会使得EKC向下方移动,经济发展的环境压力得到减轻,且高旅游专业化区域旅游接待人次与人均CO₂排放量之间关系的转折点相对较高,而其人均旅游消费与人均CO₂排放量之间关系的转折点则相对较低。     

基于土地利用变化的中国省域碳排放时空差异及碳补偿研究

选择中国30个省级行政区为研究单元,基于土地利用和能源消耗等数据,采用碳排放系数法,对2003~2016年中国土地利用碳源/汇进行计算,探究中国省域土地利用碳排放和碳吸收时空演变,并以碳盈亏时空分析为基础,通过生态补偿系数和经济贡献系数分析碳排放的差异性,以净碳排放量作为基准值进行碳补偿价值的研究。结果表明:① 研究期间碳排放总量和净碳排放量除在2015年出现小幅度下降现象,其余年度均呈现不断增加趋势;碳吸收总量呈现稳中有升的趋势。②土地利用碳吸收的主要载体是耕地和林地,碳汇资源空间差异明显,基本呈现西高东低的分布特征,多数省份在研究期内基本保持一致的碳吸收类型。③ 碳排放总量分布空间差异显著,且主要来自建设用地。④ 依据净碳排放量的区域差异,将其划分为高碳排放区、一般碳排放区、低碳排放区、碳汇区4种类型。⑤ 由于各省域碳补偿标准和净碳排放量的差异导致碳补偿价值区域差异明显。     

基于LUCC1999-2014年新疆碳氧平衡估算

近年来新疆经济发展迅速,区域生态系统碳氧循环负荷加大,粗放的经济发展形势下生态系统碳氧平衡状态发生变化,生态环境质量出现下滑。本文利用土地变更数据和统计年鉴数据,结合相关研究的成熟模型,对新疆1999-2014年碳氧平衡状态进行估算与分析。结果表明：（1）土地变更中耕地、林地与牧草地面积变动对整体土地格局具有更强影响力,除牧草地外,各土地类型面积逐年稳定增加,其中园地与交通用地变化幅度较大。（2）新疆地区截止2014年末净CO₂排放量占总固定量的36.04%。（3）截止2014年末净O₂消耗量占总释放量的32.06%,自2003年以来氧消耗量已大于释放量,碳循环自1999年以来一直处于不平衡状态。（4）生态补偿机制表现出积极作用,CO₂固定量增长4.56%,O₂释放量增长13.81%。目前,新疆碳氧循环系统已处不平衡状态,虽然目前产生的负面影响仍很微弱,但长期以往势必对该区生态系统稳定造成不良影响,值得对其展开长期的连续观测。     

生活方式对开封城市家庭采暖碳排放的影响

随着城市化进程的加快和家庭采暖用能消费量的不断提高, 家庭采暖用能碳排放对环境造成的胁迫效应日益凸显。尽管家庭采暖碳排放问题引起众多学者的关注, 但深入探讨微观家庭采暖用能碳排放机理研究仍然缺乏。根据生活方式对家庭采暖碳排放影响的理论分析, 构建城市家庭采暖碳排放影响因素研究模型, 以暖温带典型城市——开封市为例, 基于792 户家庭样本的调查数据, 探究生活方式与家庭人均采暖CO₂排放之间的关系。借助数据统计和多元回归分析发现:① 家庭采暖生活方式各因子与人均采暖CO₂排放量之间的关系密切, 随着各因子的变化, 家庭人均采暖CO₂排放量呈现出规律性变化;② 生活方式各因子均为影响家庭人均采暖CO₂排放的显著因子, 其中, 住房面积、采暖形式、采暖期长度、人口规模等因素对家庭人均采暖CO₂排放的影响程度较大。建议采用低碳采暖形式, 以降低家庭采暖碳排放量。