基于IPAT模型的安徽省不同情景碳排放趋势测度分析

基于1995-2010年能源消费数据,利用IPAT模型,分规划情景、惯性情景、低碳情景对安徽省未来碳排放量及碳排放强度进行测度,结果表明:2015年,安徽省在规划情景、惯性情景、低碳情景下的碳排放量分别为16 680.96万t、14 790.52万t、11 235.49万t,均呈增长态势,碳排放强度分别为0.6952t/万元、0.6661t/万元、0.6533t/万元,呈下降趋势,规划与惯性情景模式下的碳排放量和碳排放强度均高于低碳情景模式。3种情景碳排放曲线表明,不会出现库兹涅茨曲线(EKC)拐点。科技创新、机制创新是实现碳减排的重要途径,"十二五"期间,安徽省通过提高能源效率、优化能源结构、创新机制等举措,碳排放仍有较大削减空间。     

河南省能源消费碳排放动态变化及空间分异

在分析河南省1978—2015年能源消费碳排放总量和结构变化的基础上,利用Im PACT等式对河南省碳排放驱动因素进行了研究和对未来碳排放量进行了情景预测,并运用空间自相关分析法探讨了空间分异特征。结果表明:(1)1978—2015年,河南省碳排放量总体上呈现增加的趋势,年均增长5.11%,由煤炭和石油消费导致的碳排放比重一直稳定在95%以上。(2)弹性分析表明人均真实GDP增加1%将导致人均能源消费量增加0.48%,利用强度下降0.52%,而环境影响增加0.53%。(3)保持经济增长的同时,与2011—2015年相比,1978—2015年效率年均增长率提高5.25倍,是河南省实现循环经济建设的一种可行方案。(4)河南省2015年碳排放全局Moran’s I值为0.047,呈微弱空间正相关,各地市碳排放具有明显的二元结构特征,空间集聚特征不明显。     

江苏省碳排放清单测算及减排潜力分析

基于省域层面,构建了碳排放清单的核算框架和计算方法.以江苏省为例,对2000-2010年的碳排放清单进行了全面测算,并对江苏省碳减排潜力进行了情景分析.江苏省碳排放总量从2000年的8 005.29万t上升到2010年的20 888.88万t,涨幅为160％,其中工业能源消费碳排放占86％;江苏省单位GDP碳排放强度呈波动下降趋势,从2000年的0.94t/万元下降到2010年的0.71t/万元,降幅达24％;人均碳排放则呈逐年增长态势,从1.09t/a增长到2.69t/a;在低碳情景下,江苏省2015年和2020年碳减排量分别为4 930.75万t和16 101.13万t,碳减排比例分别达15％和29％;在江苏省“十二五”低碳经济规划中,应重点加强工业能源与交通能源消耗、垃圾焚烧与填埋等部门的碳减排力度,切实降低区域碳排放强度,为低碳经济发展提供技术支撑和示范效应.     

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。     

环京津区域城市碳排放效应及时空格局分析

利用2000-2013年的土地利用、能源消费量数据及相关统计数据,采用碳排放系数法,对环京津区域5个城市的碳排放效应及时空格局进行了测算和分析。结果表明:1)2000-2013年,环京津区域城市净碳排放总量呈逐年递增趋势,从2000年的4 264.21万t增加到2013年的20 389.78万t,年均增加约1 240.43万t,其中建设用地碳排放起主导作用。2)环京津区域5个城市净碳排放总量和单位GDP碳排放量间差异性均较大,其中净碳排放总量唐山市最高,其次为石家庄、张家口、保定和廊坊。以2011年为例,唐山市净碳排放总量高于其他4个城市总量之和;单位GDP碳排放量唐山和张家口最高,且两市较为接近,其次为石家庄、保定和廊坊。3)近14年环京津区域单位GDP碳排放量总体上呈下降趋势,但2000-2005年表现为随人均GDP增加而上升的趋势,并于2005年达到近14年的峰值1.8t/万元;由于森林覆盖率较高,张家口市表现出较强的碳汇功能,然而其人均GDP相对较低,单位GDP碳排放量却一直处于较高水平。在相关研究结果的基础上,提出了区域碳减排相应措施和对策。     

中国能源消费碳排放的时空差异及驱动因素研究

随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO₂减排的区域差异化政策提供参考依据。     

安顺市畜禽养殖碳排放时空差异研究

畜禽养殖是农业碳源之一。根据安顺市畜禽数量,估算2001—2015年安顺市畜禽碳排放量。从畜禽碳排放结构、碳排放变异系数、碳排放密度、碳排放经济强度4个方面对其进行分析。研究结果显示:(1)安顺市2001—2006年的畜禽碳排放量连续增长,由86.91万t增长到113.06万t,2007年下降到84.31万t;2007—2010年缓慢增长;2011—2013年相对平稳;2014—2015年又增长。(2)畜禽碳排放主要来自牛和猪,牛年均碳排放量为70.70万t。(3)安顺市2003—2007年各区县畜禽碳排放绝对差异呈现扩大趋势,2008—2014年差异性呈现减小趋势。(4)西秀区的畜禽碳排放密度最高,平坝县最低;镇宁县的畜禽碳排放经济强度最高;紫云县次之;关岭县最低。安顺市政府部门应该研制并推广畜禽养殖温室气体减排技术,降低畜禽养殖碳排放量。     

1990―2010年广东省能源消费的碳排放驱动因素分析

能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算出广东省1990―2010年的碳排放量,并对广东省近20年来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index),对碳排放量进行因素分解,分析能源结构、能源效率和经济发展对碳排放的影响及作用程度。结果表明:1)1990―2010年,广东省能源消费的CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放量、三次产业碳排放强度均呈下降趋势,原煤的消费是碳排放的主要来源,第二产业的CO2排放量比重最大,但呈缓慢下降趋势;2)经济发展效应对广东省能源消费碳排放的贡献率最大,其次是能源强度效应、人口规模效应,能源结构效应的贡献率最小;经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度影响碳排放量的增速,能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。     

甘肃省碳排放变化及影响因素分析

采用甘肃省人口、经济发展、能源消费等数据,通过相关方法对1997-2008年的碳排放总量、碳排放强度及其三大产业的碳排放进行了估算,并利用岭回归函数对STIRPAT扩展模型拟合,进一步分析影响甘肃省碳排放的因素。结果表明： （1）从1997-2008年甘肃省能源消费的碳排放量和人均碳排放量均呈逐年增长的趋势。碳排放量由1997年的1 767.14×104 t增加到2008年 4 341.64×104 t。人均碳排放量由1997年的0.7 t /人增长到2008年的1.65 t /人,且以煤炭消费的碳排放为主,占各能源碳排放的比例达到70%以上。（2）碳排放强度从1997-2001年呈波动变化,2001年以后则呈逐年下降趋势,总体上从1997年的2.214 t/104元下降到2008年的1.364 t / 104元。（3）三大产业的碳排放呈逐年上升趋势,且以第二产业的贡献为主。（4）人口增长、经济发展对碳排放影响较大,而生活水平的提高更加剧了碳排放的增长。     

天津市构建低碳城市的策略研究——基于碳排放的情景分析

低碳城市是在改造和适应全球气候的基础上提出的未来城市发展模板。城市的碳排放值是衡量低碳城市的主要指标。从社会经济、能源和环境3个角度分析了天津市现状,并在此基础上进行情景分析,估算不同情景下天津市2010—2050年的碳排放量。主要结论有:(1)天津市近10年能源消费量和碳排放量均呈现出持续上涨的趋势;(2)从产业结构来看,第二产业所产生的碳排放是天津市碳排放的主体,而一次能源中,煤炭所形成的碳排放占据了首位;(3)天津市在节能情景下即可完成我国2020年的减排承诺,在低碳情景下,天津市可以承担更多的减排责任;(4)按低碳模式发展,天津市将在2020—2035年间达到碳排放的高峰。基于这些结论,提出天津市构建低碳城市的策略,这些策略也同样适用于处于城市化后期的其他中国城市。     

省级层面碳排放估算及减排路径方法研究——以宁夏为例北大核心CSCD

从省级层面研究碳排放年际变化进而探讨减排路径对制定碳减排措施和实现“双碳”目标具有重要意义。以西北典型干旱省份宁夏为例,综合对数平均迪氏指数分解、相关分析、脱钩分析等方法分析碳排放的多年变化趋势、影响因素及减排路径。结果表明:(1)宁夏年碳排放量、人均碳排放量及单位面积碳排放量均逐年增加,而碳排放强度呈现出先升后降又回升的波动趋势。(2)经济和产业结构是年碳排放量增加的主要影响因素,能源结构和能源强度对碳排放增长具有一定的抑制作用。(3)十大高排放行业主要利用热值低且碳排放高的原煤等能源,导致宁夏碳排放和GDP仍未脱钩,但脱钩的行业数量在增加。本研究采用年碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量及单位面积碳排放量等多个指标全面服务于碳达峰、产业结构优化、碳公平等目的,依据主要影响因素、细分行业分类及能流分析,从产业结构优化和能源结构调整等角度提供有效的碳减排路径。研究结果将为“双碳”目标下省级层面绿色发展规划措施的制定提供科学支持。     

基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理

本研究基于DMSP/OLS夜间灯光影像实现了1992-2010年以市级为基础单元的我国碳排放估算,弥补了统计数据不全、统计口径不一的缺点。从全国、4个经济区和6大城市群3个层面的碳排放分析结果显示,我国CO2排放总量持续增长,各地区、省市增速各不相同,空间聚集程度越来越明显,基本形成了"东部沿海城市高高集聚,西部欠发达城市低低集聚"的格局。人均碳排放强度基本呈现为"东部>东北部>西部>中部",单位GDP碳排放强度则呈现为"东北部和西部较高"、"东部和中部较低"。GDP增长是决定CO2排放总量增长的主导因素,而能源结构、能源利用效率、产业结构是影响碳排放强度的主要原因。对于西部和东北部等以能源和重工业为主导产业的城市,其减排策略应着重能源结构优化和能源利用效率的提高。对于东部和中部等以技术、劳动密集型和轻工业为主导产业的城市,其减排策略应侧重于产业结构调整和转型升级。     

新疆能源消费碳排放的多变量驱动因素分析——基于扩展的STIRPAT模型

区域层面能源消费碳排放的驱动因素研究,是有效实现碳减排的重要研究议题。以经典的IPAT模型为基础,采用扩展的STIRPAT环境压力评价模型,对1952-2014 年新疆能源消费碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个驱动因素在改革开放之前（1952-1977 年）、改革开放之后（1978-2000 年）和西部大开发时期（2001-2014 年）三个不同发展阶段对于区域碳排放的作用机理与影响机制,主要研究结论如下：各个影响因素对新疆碳排放增长的作用机理与影响机制在三个发展阶段各不相同。改革开放之前（1952-1977 年）,碳排放强度和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,能源消费结构是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。改革开放之后（1978-2000 年）,经济增长和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。西部大开发时期（2001-2014 年）,固定资产投资和经济增长是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。     

西北地区家庭生活碳排放特征及其影响因素研究

利用陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆等5个省区21个市县的调研数据,分析了西北地区家庭生活碳排放现状、城乡差异、碳排放强度等,并基于STIRPAT扩展模型对西北地区家庭生活碳排放的影响因素进行分析发现:西北各省区家庭人均生活碳排放存在较大差异,家庭人均生活碳排放量由低到高依次为甘肃1.72 t CO2、陕西1.77 t CO2、宁夏1.95 t CO2、新疆2.09 t CO2、青海2.47 t CO2,城市和农村家庭人均生活碳排放均存在明显差异,城市家庭人均生活碳排放比农村的低;家庭人均生活碳排放在平均水平之下的占多数;调研区内的家庭生活碳排放强度存在较大差异;家庭生活碳排放强度、家庭人均收入和家庭总人口与家庭生活碳排放呈显著性正相关,年龄结构与家庭生活碳排放也呈正相关但并不显著,家庭生活碳排放强度、家庭人均收入、家庭总人口、年龄结构对家庭生活碳排放的影响依次减小。     

青海高原西宁城镇社区家庭能耗直接碳排放研究

选取青海高原城市西宁为研究对象,开展家庭能源消费问卷入户调查,建立高原城市家庭能源消费数据库(N=500),采用探索性空间数据分析方法,总结分析家庭能耗碳排放的空间特征与驱动因素,得出以下结论：(1)西宁市家庭人均能源消费量与人均能耗碳排放平均值分别为10.57 kgce/d和6.11 kg/d,取暖、厨房设备及热水器设备是家庭能耗及碳排放的主要来源;(2)西宁市人均家庭能源消费碳排放总体呈现出高值区(HH)、低值区(LL)相对集聚,而局部地区也存在高低值区(HL)和低高值区(LH)集聚现象,其空间规律呈现明显的异质性;(3)家庭收入、地理环境以及建筑特征等因素是人均家庭能源消费碳排放空间异质性形成的主要因素。     

青海高原西宁城镇社区家庭能耗直接碳排放研究

选取青海高原城市西宁为研究对象,开展家庭能源消费问卷入户调查,建立高原城市家庭能源消费数据库(N=500),采用探索性空间数据分析方法,总结分析家庭能耗碳排放的空间特征与驱动因素,得出以下结论：(1)西宁市家庭人均能源消费量与人均能耗碳排放平均值分别为10.57 kgce/d和6.11 kg/d,取暖、厨房设备及热水器设备是家庭能耗及碳排放的主要来源;(2)西宁市人均家庭能源消费碳排放总体呈现出高值区(HH)、低值区(LL)相对集聚,而局部地区也存在高低值区(HL)和低高值区(LH)集聚现象,其空间规律呈现明显的异质性;(3)家庭收入、地理环境以及建筑特征等因素是人均家庭能源消费碳排放空间异质性形成的主要因素。     

郑汴都市区一次能源消费的碳排放变化及机理

城市发展面临着向低碳生态转型的挑战,探析城市一次能源消费的碳排放变化及机理是郑汴都市区低碳生态化研究的基点。采用LMDI分析法对2000~2009年间郑汴都市区化石能源碳排放变化、2004~2007年间一次能源碳排放与主要农作物碳吸收变化机理进行研究,构建低碳发展判别函数进一步辨析郑汴都市区产业低碳发展的类型与方向。结果发现：郑汴都市区的碳排放量逐年增加,但两市的增长速度与方式有所不同;碳排放量是在经济发展水平与人口规模、能源强度与能源结构、种植结构、播种面积及产出强度等7个因子相互作用下变化的,经济发展水平的提高是促进碳排放增加的显著因素,能源强度、播种面积和产出强度的增加是抑制碳排放的显著因素;郑汴都市区的产业错位发展有利于消减碳排放总量,但多种产业的产能和结构亟待提高与调整。郑汴城市复合生态系统之间的低碳耦合发展路径、各子系统之间的相互作用机理是应继续深入的方向。     

基于改进EIO-LCA模型的城市旅游业碳排放核算研究——以开封市为例

旅游业作为国民经济的重要行业,在节能减排的大背景下,其碳排放的问题得到学术界越来越多的关注,但相关研究方法仍不成熟。本文以开封市为例,基于改进的EIO-LCA模型构建了旅游业碳排放矩阵,分析了城市旅游业及相关部门的碳排放状况。结果显示:城市旅游业直接碳排放占碳排放总量比例较小,其碳排放强度低于GDP碳排放强度,不同城市旅游者类型的人均碳排放量差异较大;旅游业各部门的碳排放量及直接碳排放比存在较大的差异,各部门对国民经济其他行业的碳排放影响不同。旅游业虽不是"无烟产业",但可称为"低碳产业",发展旅游业对城市的节能减排有积极的作用。     

我国城市居民直接能耗的碳排放类型及影响因素

针对我国287个地级以上城市,在测算了近9年居民直接能耗导致的CO₂排放量的基础上,进行聚类、对比,并分析城市居民直接能耗的碳排放影响因素,得到以下结论:全国分为6类城市居民直接能耗碳排放类型;高碳排放型城市的地均碳排放强度、人均工资碳排放强度及居民直接能耗CO₂排放总量等方面均比低碳排放型城市高,人均地方生产总值碳排放强度低于低碳排放型城市,并多为经济发达城市和资源丰富城市,其碳排放构成上分别以电、交通能耗碳排放和气碳排放为主导,高碳排放型城市居民直接能耗CO₂排放量占全国地级以上城市的86.20%。我国大部分地级城市居民直接能耗的碳排放属于相对低碳排放型,其人均CO₂排放量低于全国平均水平。城市所在地的降温度日数(CDD)、采暖期、采暖强度、人均能源供给量、居民的人均工资、城市人均地方生产总值是影响城市居民直接能耗CO₂排放量的主要因素。     

广东省能源消费碳排放影响机理分析——基于IO-SDA模型

通过构建“能源-经济-碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的结构分解模型,对广东省2002-2010年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示:1)广东省能源消费碳排放从2002年的5 820.55万t增长到2010年的12 097.91万t。2)碳排放影响因素的直接效应分析,经济规模和人口增长是广东省碳排放增长的主要驱动因素,同时生产结构在当前仍然是碳排放增长的正向驱动因素,但是生产结构对于广东省碳排放增长的贡献率逐步降低。碳排放强度是遏制广东省碳排放增长的最主要贡献因子,最终需求结构对于广东省碳排放总量变化由正效应转变为负效应,逐渐成为遏制碳排放增长的主要贡献因子。3)碳排放影响因素的间接效应分析,国际出口、进口贸易和省域间调进、调出贸易对于广东省能源消费碳排放的变化影响显著。同时,固定资本形成和城镇居民消费对于广东省碳排放的增长有较强影响。4)不同最终需求对产业部门碳排放增长的分析表明,出口贸易引起的碳排放增长主要集中在电子与机械类行业和纺织服装业;省域间调出引起的碳排放增长主要集中在典型的能源密集型行业;固定资本形成引起的碳排放增长主要集中在建筑业;城镇居民消费引起的碳排放增长主要集中在交通运输业。