海岛城市碳排放测度及其影响因素分析——以浙江省舟山市为例

海岛城市具有独特的社会经济发展轨迹以及碳排放特征。定量剖析海岛城市碳排放的演变趋势及其关键驱动因子,对于指导"低碳海岛城市"和"生态海岛城市"建设意义重大。以中国典型海岛城市舟山市为案例区,采用IPCC参考方法,测算2001-2015年间舟山市各部门的碳排放量,并运用STIRPAT扩展模型,定量分析能源强度、人均GDP以及城市化率等关键驱动因子对海岛城市碳排放的影响;在此基础上,结合情景分析技术对舟山市未来的碳排放量进行情景预测。结果表明:(1)2001-2015年间,舟山市碳排放量增加迅速,年均增长率达到32%,碳排放强度遵从先降后增的"U型"变化规律,年均值略高于厦门市。(2)岭回归分析表明城市化率对碳排放量的增加影响最大,其次为能源强度,人均GDP对碳排放的影响最弱。(3)舟山市经济增长与碳排放之间存在Kuznets曲线假说,且理论拐点将出现在人均GDP为10.46万元附近(2000年可比价)。(4)舟山市在2020年和2030年的碳排放总量将分别达到2142万t和4333万t。总体而言,产业结构低碳化和能源效率提升是缓解舟山市未来碳减排压力的有力抓手。     

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。     

最优增长路径下的中国碳排放估计

从能源消费、水泥生产和森林碳汇3 个方面对中国未来的碳排放进行了较为全面的估计。其中,能源消费碳排放是在能源-经济框架下利用经济动力学模型对最优经济增长路径下的能源需求进行预测得到的,同时考虑了能源结构的演化及不同能源品种在碳排放系数上存在的差异;水泥生产碳排放则是在对水泥产量预测的基础上进行的,认为水泥产量与城市化进程存在一定的联系,而城市化进程遵循“S曲线”发展规律;森林碳汇是通过引入CO2FIX模型,分别对原有森林与新增可造林的固碳能力进行估算,最终合成了中国未来的净碳排放曲线。结果发现,能源消费碳排放在2031 年达到高峰,为2637 MtC,对应的人均GDP低于OECD国家的实证经验;人均排放高峰出现在2030 年,为1.73 tC/人,远低于美国欧盟和日本2006 年水平;水泥生产碳排放增长放缓,2050 年控制在254 MtC左右,占工业总排放的12%;森林碳汇至2050 年可累计吸收6806.2 MtC,年吸收量逐渐下降;净排放也于2033 年达到峰值,为2748 MtC。     

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。     

环境规制、FDI与能源消费碳排放峰值预测——以西北五省为例

基于STIRPAT模型,运用情景分析法对西北地区2017—2030年能源消费碳排放进行预测,在高、中、低三种环境规制强度下设定出9种发展模式,以分析环境规制与FDI对能源碳排放峰值的影响。研究表明：（1） 在初始发展情境下,西北地区2030年碳排放总量为70 273.07×10⁴ t,无法实现碳排放达峰目标。（2） 低环境规制背景下,高、高中、高低三种发展模式2030年能源消费碳排放额为73 550.53×10⁴ t、64 881.98×10⁴ t、56 296.96×10⁴ t。（3） 中、高环境规制下,中低、低两种发展模式分别于2025年、2020年达到碳排放峰值,峰值额度为53 447.15×10⁴ t、51 022.68×10⁴ t。能源碳排放强度为0.86 t·（10⁴元）^-1、0.68 t·（10⁴元）^-1,相比较2005年碳排放强度下降48.38%、60.14%。9种发展模式中,仅中低、低两种发展模式能够如期实现碳排放峰值任务,表明严格的环境规制政策能够有效减缓西北地区能源消费碳排放,为促进西北地区碳排放峰值目标如期实现,针对西北地区碳减排工作提出了相应对策建议。     

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。     

基于土地利用的哈尔滨市2004～2012年碳排放强度变化分析

采用2004~2012年哈尔滨市土地利用和能源消耗数据,分析了2004~2012年哈尔滨市主要土地利用方式的碳排放。结果显示:1哈尔滨市2004年碳排放量为361.451万t,2012年碳排放量增长至1 875.658万t。2建设用地为主要碳源区,其碳排放占每年碳排放总量的96.98%;林地是主要碳汇区,约占碳汇量的99.90%,其总吸收量约为每年1 523.02万t碳;3哈尔滨市碳排放强度由2004年的0.681 t/hm2上升至2012年的3.534 t/hm2,平均每年增长22.854%;4建设用地碳排放强度2008年以前呈快速增长,2008年以后为缓慢的波动增长;5预测2020年建设用地的碳排放量为3 558.264万t;碳排放总量为2 055.839万t,比2012年上涨180.181万t,年平均增长率为1.15%,增长速度较慢。     

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。     

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。     

山岳型酒店能源强度与碳排放特征研究——以黄山西海饭店为例

以黄山西海饭店为山岳型景区案例酒店,采用能源消费账户法与碳足迹法对样本数据进行深入分析,系统地研究了案例酒店近5 a来的能耗与碳排放情况。结果表明,水电是案例酒店的主要能耗,其中,用电能耗在酒店总能耗中占比最高,平均为98%左右;用水占比最小,只有总能耗的1%左右。案例酒店能源消耗总量每年约500 t标准煤,年均碳排放量约为3 695.5 tCO₂,呈现逐年增加趋势。2014-2018年,水电能源消耗最大的部门不是客房部和餐饮部等酒店主营部门,而是园林绿化、公用等酒店辅助部门,用水量达到用水总量的39%～58%,用电量达到用电总量的59.41%～66.68%。酒店年平均能源强度约为0.06 t标准煤/万元,每晚游客人均能耗约0.001 t标准煤。案例酒店碳排放量为217.17～257.84 kgCO₂/m²,年均碳排放量为236.79 kgCO₂/m²。案例酒店年碳排放量与能耗强度呈正相关,且随着酒店能耗强度的上升,碳排放总量也随之增加。     

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。     

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。     

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。     

1997-2007年中国分省化石能源碳排放强度变化趋势分析

测算了1997-2007年中国30个省份分省化石能源的碳排放量、单位国内生产总值碳排放强度、人均碳排放强度和单位建设用地碳排放强度,得出如下结论:1)2007年的碳排放比1997年几乎增长一倍,带来了显著的环境效应.2)1997年以来,有25个省份单位国内生产总值碳排放强度总体呈下降趋势,但是大多数省份在2002年后,单位国内生产总值的碳排放开始小幅反弹.3)1997-2007年,除北京外,其余29个省份的人均碳排放强度呈现递增趋势,单位建设用地碳排放强度总体呈上升趋势.以上趋势与中国经济发展的"重型化"相对应,表明化石能源的消耗对环境的影响强度越来越大.     

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.     

湖南省旅游业碳排放的初步估算及脱钩效应分析

旅游业碳排放已经成为当前影响环境的重要因素之一。以中部典型省份湖南省为例,采用"自下而上"法、文献研究以及相关统计分析方法,从旅游交通、住宿和旅游活动三个重点领域初步估算了湖南省旅游业碳排放量,并运用脱钩模型对湖南省旅游业碳排放与旅游经济增长间的脱钩关系进行了分析。研究表明:2000-2009年,湖南省旅游业碳排放占湖南省碳排放的比重为1.11%,虽略大于全国旅游业碳排放占全国碳排放0.86%的比重,但远低于全球旅游业碳排放占全球碳排放量5.30%的比例;湖南省旅游业碳排放量中,旅游交通碳排放占73.34%;旅游住宿碳排放占24.19%;旅游活动碳排放占2.45%;湖南省旅游业碳排放与旅游经济增长间的脱钩关系均以弱脱钩为主,但旅游经济增长速度要明显快于旅游业碳排放增长速度,其脱钩弹性系数在处于0.196-0.777之间。旅游业既是湖南省低排放产业,也是湖南省应对气候变化的优势产业,应进一步提高低碳旅游对湖南省低碳经济发展的推动作用。     

镇江“三山”风景区旅游碳排放测度研究

旅游景区碳排放测度对实现景区的低碳化发展有着重要的理论意义和现实指导意义。基于旅游业构成和生命周期评价2个维度,构建了旅游景区碳排放测度分析框架和估算方法。以镇江"三山"风景区为例,分别对景区内交通、住宿、餐饮、购物、娱乐、管理和废弃物处理7个方面的碳排放进行测度,分析了碳排放构成的成因。结果表明:2014年"三山"风景区的碳排放总量为4 530.33 t。其中,景区交通碳排放量为2 186.74 t,占景区总碳排放的48.27%,是景区旅游碳排放最多的部门;景区住宿业碳排放量为1 171.93 t,餐饮碳排放量为838.14 t,分别占景区碳排放总量的25.87%和18.50%,这3个部门的碳排放占景区碳排放总量的92.64%。由此可见,旅游交通、住宿和餐饮碳排放是"三山"风景区的主要旅游碳源。在"三山"风景区实现低碳化发展中应从建立城市低碳交通体系、饭店和餐馆的绿色化、加强景区碳汇保护和智慧景区建设等多方面入手。     

山岳型酒店能源强度与碳排放特征研究

以黄山西海饭店为山岳型景区案例酒店,采用能源消费账户法与碳足迹法对样本数据进行深入分析,系统地研究了案例酒店近5 a来的能耗与碳排放情况。结果表明,水电是案例酒店的主要能耗,其中,用电能耗在酒店总能耗中占比最高,平均为98%左右;用水占比最小,只有总能耗的1%左右。案例酒店能源消耗总量每年约500 t标准煤,年均碳排放量约为3 695.5 tCO₂,呈现逐年增加趋势。2014?2018年,水电能源消耗最大的部门不是客房部和餐饮部等酒店主营部门,而是园林绿化、公用等酒店辅助部门,用水量达到用水总量的39%~58%,用电量达到用电总量的59.41%~66.68%。酒店年平均能源强度约为0.06 t标准煤/万元,每晚游客人均能耗约0.001 t标准煤。案例酒店碳排放量为217.17~257.84 kgCO₂/m²,年均碳排放量为236.79 kgCO₂/m²。案例酒店年碳排放量与能耗强度呈正相关,且随着酒店能耗强度的上升,碳排放总量也随之增加。     

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.