甘肃省直接生活能源消费碳排放分析及预测

利用排放系数和对数平均D氏指数(LMDI)分解法对甘肃省直接生活能源消费碳排放量和影响因素进行了计算和分析,并结合多种方法建立了预测模型.研究结果显示:(1)2000—2010年,碳排放量呈现整体增加的趋势,增幅为55.14%,在各种能源中煤的碳排放居于首位.就城乡结构而言,城镇的人均碳排放量高于农村,但由于农村人口基数大,其碳排放总量却高于城镇;(2)人均消费水平和能源消费强度分别对人均碳排放起到正向促进和负向抑制作用,城镇居民消费水平的提高和城镇人口比例的逐年上升以及城镇能源消费强度的下降和城镇消费在总消费比例的增加是根本原因;(3)以GM(1,1)预测模型和三次多项式模型为基础的组合预测模型,具有精度高、偏差小、预测结果较合理等优点,具有一定应用潜力.     

能源消费碳排放零残差因素分解模型研究

LMDI模型、Shapley值模型和MRCI模型均是能源消费碳排放的零残差因素分解模型,对三种模型的基本形式进行拓展,提出基于多层次多因素分解的通用表述形式,给出各分解模型中因素的累积效应、逐年效应和效应贡献度的测算方法,并对三种模型特点进行对比.运用Kendall协调系数法对三种模型结果进行相容性检验,输出相容模型集;基于各相容单一分解模型,构建能源消费碳排放的最优加权组合分解模型.应用上述模型对青岛市能源消费碳排放进行分解实证,结果表明,人均GDP和人口是青岛市碳排放增加的驱动因素,能源消费强度下降和能源消费结构优化则对碳排放增长具有抑制作用.     

能源消费碳排放零残差因素分解模型研究

LMDI模型、Shapley值模型和MRCI模型均是能源消费碳排放的零残差因素分解模型,对三种模型的基本形式进行拓展,提出基于多层次多因素分解的通用表述形式,给出各分解模型中因素的累积效应、逐年效应和效应贡献度的测算方法,并对三种模型特点进行对比。运用Kendall协调系数法对三种模型结果进行相容性检验,输出相容模型集;基于各相容单一分解模型,构建能源消费碳排放的最优加权组合分解模型。应用上述模型对青岛市能源消费碳排放进行分解实证,结果表明,人均GDP和人口是青岛市碳排放增加的驱动因素,能源消费强度下降和能源消费结构优化则对碳排放增长具有抑制作用。     

中国省域能源消费碳排放及其 驱动因素分解分析

在利用IPCC提供的参考方法对中国大陆30个省区(不包括西藏)1997~2012年能源消费碳排放量估算、分析的基础上,采用LMDI分解模型将碳排放的影响因子分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应、能源结构效应以及城乡人口结构效应和人均能源消费效应,并对江苏、河南、内蒙古和重庆4省区的碳排放驱动因素进行了实证分解.结果表明:中国各省域碳排放量和人均碳排放量均呈上升趋势,但增加幅度各省区明显不同;CO2排放强度存在明显的省区差异,表现为东部省份中部省份西部省份,除青海、宁夏和海南3省碳排放强度仍在增加外,其他各省区均呈下降趋势;经济发展、人口规模、城市化水平对碳排放表现为正向效应,能源强度、能源结构则表现为负向效应,其中经济发展对4省区能源消费碳排放正向效应最大,而能源强度对4省区碳排放负向效应最大;乡村人口比例、城乡人均能源消费量对4省区碳排放量的影响有限且存在较弱的正负波动.     

中国住宅建筑使用阶段碳排放的因素分解实证

根据住宅建筑碳排放的特点,通过完善和扩展Kaya公式,引入对数平均分解指数法,提出住宅建筑使用阶段碳排放因素分解的实证模型.根据1995—2008年中国建筑能源消耗的统计数据,分析居民消费水平、能源结构、能源消费强度、户均建筑面积、人口密度等因素对住宅建筑使用阶段碳排放变化的影响,提出住宅建筑使用阶段碳排放的正向驱动和负向驱动因素及其规律,为控制建筑节能提供建议.     

城镇化进程中河北省居民生活消费碳排放特征及其影响因素

以河北省为研究区域，基于2010-2020年统计数据，使用碳排放系数法、消费者生活方式法分别计算了居民生活消费的直接碳排放量、间接碳排放量，并运用LMDI分解模型分析其影响因素.结果表明：2010-2020年河北省居民生活消费碳排放量持续升高，年均增长15.30%,间接碳排放量占比由54.15%增加到64.07%;直接碳排放量中煤炭占比下降了16.45%,电力占比最大且稳定在40%左右；间接碳排放量中占比最大且比重上升的类别为居住和交通通信；人均居民生活消费碳排放量分别与人均GDP、城镇化率呈显著正相关，无明显倒U型库兹涅茨曲线关系；能源消费强度是抑制居民生活直接碳排放量增长的主要因素，居民消费水平是拉动直接碳排放量增长的决定性因素，家庭消费强度是抑制间接碳排放量增长的关键因素，家庭消费结构、居民消费水平是拉动间接碳排放量增长的决定性因素.     

基于STIRPAT及解耦模型的河北省碳排放影响因素分析

运用解耦模型分析了2007年—2014年河北省的解耦状态:从增长性耦合到弱解耦,在波动中实现了强解耦.运用STIRPAT模型分析河北省碳排放影响因素,利用灰色模型GM(1,1)预测河北省2015年—2022年碳排放量,结果显示:产业结构对河北省碳排放影响最大;煤炭消费量、人均GDP、城镇人口占比、人口数对河北省碳排放量有促进作用,能源价格和研究与发展经费支出对河北省碳排放量的影响系数较小;能源结构、能源强度对河北省碳排放量有一定的抑制作用.GM(1,1)模型预测结果显示:应当重视河北省碳排放量的发展趋势,正视低碳发展的压力,通过调整各影响因素实现河北省低碳经济.     

基于扩展的STIRPAT模型的河南省发展低碳经济的影响因素分析

研究低碳经济的主要影响因素,对河南省转变经济发展方式、建设中原经济区具有重要的现实意义.基于扩展的STIRPAT模型,利用河南省1978—2010年统计数据,对河南省低碳经济的主要影响因素及其贡献率进行了实证研究.结果表明:对碳排放总量有显著正向影响的主要因素有人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、国际贸易分工;对人均碳排放量有显著正向影响的因素有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工.产业结构对碳排放总量的影响不显著,但对人均碳排放有显著的正向影响.河南省碳排放的最大正向影响因素及贡献率最大的均为经济增长,而能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放具有一定的抑制作用.     

重庆城市居住建筑能耗预测模型

为了研究重庆市居民住宅建筑能耗的影响因素,通过问卷调查匹配居民实际能源消耗,借助SPSS软件,运用相关分析和多元回归分析对影响居民建筑能耗各因素与能耗的关系进行实证研究,得出常住人口、人均建筑面积、制冷空调和电脑台数总和和夏季空调降温方式4个因素与建筑能耗有显著相关性,据此建立居住建筑能耗预测的多元线性回归模型,并运用历年实际能耗消费数据对模型拟合效果进行检验,研究结果表明:模型拟合预测年能耗与实际统计年能耗符合度达95%左右,说明能耗影响模型的预测结果具有较高的预测精度和较好的拟合效果;居住建筑能耗预测模型可为国家区域能源规划、相关能源政策的制定提供有力的数据支持。     

重庆制造业能源消费碳排放因素实证研究

分析了重庆市1999—2012年制造业碳排放量的变化,比较了制造业各行业的碳排放量;并基于LMDI方法建立了重庆市制造业以及29个细分行业能源消费碳排放因素分解模型。研究发现:1999—2012年,重庆制造业的碳排放总量不断增长,在29个分行业中,化学原料及制品制造业、非金属矿物制造业等六大行业的碳排放量占制造业总排放量的四分之三以上;在影响因素中,产业规模的扩大是促进制造业碳排放增长的最主要因素,尤其对非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业等六大行业来说,产业规模促进碳排放的作用较明显;非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业等五大行业的能源强度对降低碳排放量效果显著;而行业结构以及能源结构对碳排放量的影响效果不是很明显。     

能源消费背景下河南省碳排放测算及碳达峰预测

区域碳减排对中国实现“双碳”目标起着重要作用，预测区域能源消费碳达峰时间及峰值大小对实现“双碳”目标具有重要意义.以河南省为例，运用IPCC法测算2000-2019年河南省能源消费碳排放量，基于STIRPAT扩展模型及岭回归法分析能源消费碳排放影响因素，并预测不同情景下2020-2040年全省达峰值及达峰时间.结果表明：(1)2000-2019年河南省能源消费CO₂排放量及人均CO₂排放量均呈倒“U”型趋势，碳排放强度呈现持续下降趋势.(2)正向影响因素对能源消费碳排放量作用程度大小依次为产业结构(1.900%)、城市化率(0.602%)、人均GDP(0.231%)和能源强度(0.079%),负向影响因子的作用程度大小依次为人口规模(-2.659%)和能源结构(-0.888%).(3)碳达峰值范围均在1.73～1.86亿t之间，达峰时间均出现在2029年.在节能情景下达峰值最低，约为1.73亿t;在无序情景下达峰值最高，约为1.86亿t.综合6种情景发现，人均GDP、城市化率和能源结构呈中低速增长，且人口规模、能源强度和产业结构呈中高速发展，...     

西北地区碳排放的驱动因素与脱钩效应研究

西北地区经济快速增长的需求与“双碳”目标的矛盾是亟待解决的重要难题.本文选取西北地区2011-2019年的数据，采用碳排放系数法核算能源消费碳排放，并运用对数平均迪氏指数（LMDI）方法，研究了能源结构、能源强度、经济产出和人口规模对碳排放水平的影响；构建Tapio脱钩模型，对碳排放与经济发展的脱钩指数进行测度，并分析了碳排放与经济发展的脱钩关系.研究表明：1）陕西省是西北地区碳排放量最大的省份，其次是新疆、甘肃、宁夏和青海. 2）经济产出和人口规模会促进碳排放，与经济产出相比，人口规模对碳排放的影响较小；能源强度会促进碳减排；能源结构对碳排放的作用存在两面性. 3）碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放与经济发展的脱钩关系均有向强脱钩转变的趋势；陕西、甘肃、新疆和青海的碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放与经济发展实现了强脱钩.这些结果丰富了碳排放驱动因素与脱钩效应的相关研究，为西北地区协调区域经济发展和削减碳排放提供了针对性的政策建议.     

邢台市能源消费碳排放足迹的动态变化及对策

采用碳足迹模型, 分析2003-2013年邢台市能源消费碳排放足迹和碳排放足迹生态压力的动态变化。结果表明: 近10年来邢台市能源消费量逐年增多, 在总能源消费中, 化石能源消费所占比例在50%上下, 在化石能源消费中, 仍以煤炭消费为主, 这是受长期以煤炭为主要能源供应政策影响的必然结果; 人均总碳排放足迹与煤炭人均碳足迹呈波动增加的趋势, 石油人均碳足迹虽然有波动, 但总体变化不大, 天然气人均碳足迹呈现波动和快速上升两个阶段; 碳排放足迹生态压力总体为增加态势且其值大于1, 说明在能源利用过程中产生的CO2 远超出林地所吸纳的量。对邢台市未来的能源利用及产业结构提出相应的可行性对策, 以期为优化能源利用结构和构建低碳经济发展模式, 实现可持续发展提供科学的决策依据。     

宁夏能源消费的碳足迹研究

为研究宁夏能源消费的碳排放与宁夏生态承载力是否平衡,通过生态足迹法计算2013—2017年宁夏能源消费碳足迹.结果表明,宁夏能源消费碳足迹中,天然气的消费碳足迹最多,其次为煤炭消费,但从整体上看总量逐年有所降低,表明近年来宁夏对于碳排放的控制是有效的.与2013—2017年宁夏人均林地面积相比较,宁夏现阶段能源消费的碳足迹远远大于人均林地面积,且宁夏人均林地面积分布不均.宁夏需加快产业结构升级,优化产业布局,从而减少能源消费的碳排放量.     

基于生产函数理论的重庆市碳排放预测

为确定经济社会的发展和化石能源的开发利用对碳排放增加的影响,对长江经济带典型工业城市——重庆的碳排放进行预测.基于内生增长理论,采用数据调研、情景分析等方法分析对重庆市地区生产总值、人口、能源结构等多项碳排放驱动因素指标进行了分析预测.基于生产函数理论,构建了重庆市地区碳排放模型,对2014—2035年的重庆市地区碳排放总量进行了估测.结果表明:预计到2035年,重庆市GDP将达到49403万元,其中第二、三产业增加值之和占比为97.72％;人口将达到3428万人,其中城镇人口占比达91.17％;而化石能源消费占比将下降至84.53％,能耗强度将下降至0.44万t标煤· 万元-1.当各项驱动因素的增长均符合内生增长趋势时,重庆市碳排放量将在2025年前后达到1.757亿t的峰值.     

京津冀服务业能源消费碳排放影响因素分析

利用统计数据首先分析了1995—2013年京津冀地区能源消费结构并核算京津冀地区服务业碳排放量,其次通过灰色关联分析方法分析了京津冀地区服务业能源消费碳排放影响因素.研究发现,京津冀服务业能源消费以石油为主;能源结构多元化系数和产业规模是北京市服务业能源消费碳排放最主要影响因素,人口效应和能源强度是天津市服务业能源消费碳排放最主要影响因素,能源结构多元化系数、人口效应、产业规模、能源强度和河北省服务业碳排放呈中度关联关系.提出京津冀地区服务业能源消费有待向碳排放量低的天然气等能源转变,北京市和河北省服务业能源利用效率有待提高的建议.     

“双碳”目标;Tapio 脱钩指数;LMDI 模型;碳排放预测

针对“双碳”目标下各省市面临的减碳压力,利用 Tapio 脱钩指数分析法、LMDI 模型,结合重庆市经济发展数据和碳排放数据,分析碳排放的影响因素并预测其达峰情况。 研究结果表明:总体来看,重庆市近 15 年来碳排放量有所升高,但年度碳排放量仅占全国同期的 1% ~ 2%;从煤、油、气、电四大能源行业的碳排放量占比结构看,煤电的碳排放占比明显下降,油、气的碳排放占比显著上升;重庆市经济增长与二氧化碳脱钩情况较好,一直处于扩张相对脱钩状态;重庆市碳排放量主要受城市化、人口增长、经济增长三大因素的影响;根据预测结果,基准情景下,重庆市碳排放将在 2034 年达到峰值,峰值在 2. 06 亿t 左右,达峰情景模式下,预计将在 2029 年达峰,碳排放峰值约为 1. 85 亿t,比传统模式下少 0. 21 亿t。 最后,为重庆市绿色发展提出了优化产业结构、构建清洁低碳、高效多元的能源体系、加速绿色工业、绿色交通、技术创新等对策建议,对各地制定实现“双碳”目标的具体措施具有一定借鉴意义和参考价值。     

施工阶段住宅工程机电耗能的碳排放计算

住宅建筑在施工阶段因使用机电设备耗用大量的能源,会产生大量碳排放,阻碍了建筑行业的低碳化发展.住宅建筑施工阶段的碳排放量化是寻求建筑低碳发展路径的基础,通过确定电力和化石能源的碳排放因子,推导碳排放总量的计算方法,汇总施工阶段机电设备的使用数据.以实例演算获得不同机电设备的碳排放量,分析并提出了该阶段的碳减排措施.经验算,该计算方法同样适用于其他的建筑类别,具有较好的适用性.     

基于生产函数理论的碳排放量模型及应用

为了准确预测经济社会发展及能源消费的二氧化碳排放量(简称碳排放量),提出了基于生产函数理论的碳排放量模型.首先,以生产函数为理论基础,结合碳排放量与经济社会发展及能源消费相关的事实,构建了碳排放通用模型;利用经典的碳排放模型,验证了通用模型模型的合理性.其次,根据我国可能出现的发展情况,以人口、GDP、城市化率、能源强度、能源结构和产业结构等作为驱动因素,推导出适合我国的碳排放系列模型.最后,将国家统计局历史数据和外推法驱动因素数据带入碳排放预测模型中,实现对我国碳排放量预测.结果表明:新碳排放量模型更加符合实际情况;人口、GDP和城市化率是碳排放的主导驱动因素;用新模型预测得出我国碳排放在2027年左右达到峰值,经济社会发展将在2030年前实现脱碳.     

贵州省能源消费碳排放影响因素分析

贵州省正处于城市化、工业化的攻坚阶段,如何在经济可持续发展的同时实现节能减排的目标,是贵州省现阶段面临的首要问题。选取2001-2014年各类能源消费总量,通过折标煤系数换算方法计算2001-2014年贵州省能源消费碳排放量;结合贵州省能源消费情况和社会经济发展状况对贵州省能源消费过程进行剖析;建立LMDI模型从碳排放强度效应、能源强度效应、产出规模效应、能源结构效应四个方面来定量分析影响贵州省能源消费碳排放的影响因素,结果显示:1)能源结构和产出规模是影响贵州省碳排放的两大驱动因素。2)能源结构抑制贵州省碳排放的增加,具有正向影响。3)产出经济规模促进贵州省碳排放增加,具有负向影响。