陕西省能源消费碳排放分析及预测

陕西省是西部大开发战略实施的重点省份,近年来国民经济呈现快速增长势头,"十一五"以及"十二五"节能减排任务艰巨.本文采用IPCC2006提出的能源碳排放计算方法,根据近年来陕西省能源消耗、GDP增长以及产业变化的相关数据,分析陕西省碳排放的现状,探讨了能源结构和产业结构变动对碳排放量的影响,通过卡亚公式对2009～2020年能源碳排放量趋势进行了预测.研究表明,陕西省GDP的快速增长导致能源碳排放总量的上升,以煤类能源为主导的能源结构是碳排放强度较高的主要因素,预测显示碳排放总量将在人均GDP达到3.5万元附近出现拐点.针对陕西省能源碳排放的趋势,提出了持续优化能源结构,降低煤类能源比重,促进产业结构升级,加快第三产业发展,发展新能源等多种应对策略.     

能源消费结构变化及其环境效益实证研究

以南京市规模以上工业企业主要能源消费情况和污染物排放情况为研究对象,通过运用灰色GM(1.1)模型和马尔可夫模型对能源消费总量和结构进行预测,并通过分析能源消费结构变化量与污染物排放变化量间的关系,研究能源消费结构变化产生的环境效益,为合理制定能源消费政策提供一定的依据.预测结果显示能源消费总量缓慢增长,各能源间存在一定程度的转换,能源消费结构出现小幅波动,环境效益主要表现为原煤、原油比重的降低,天然气、其它经加工的二次能源和电力比重的上升对污染物二氧化硫、烟尘、粉尘和废气排放量的减少起到积极作用.     

福建省能源消费的二氧化碳排放与结构分析

基于能源消费统计数据,利用《IPCC 2006国家温室气体清单指南》推荐的基准方法,对1997—2007年福建省能源消费结构、能源消费的二氧化碳(CO2)排放量、产业的CO2排放分布、CO2排放强度进行计算并分析.结果表明:1997—2007年福建省能源消费总量和CO2排放量均呈显著上升趋势;在各产业部门中,以工业为主的第二产业是能源消费和CO2排放的主体,在CO2排放总量中所占的比重近年来有加大的趋势,第一、第三产业和生活消费CO2排放所占比重都有所减小;1997—2007年福建省CO2排放强度和人均CO2排放量都有增长的趋势.     

基于因素分解的碳排放分析及情景预测——以东营市为例

笔者采用因素分解法对东营市的一次能源碳排放进行分析,并利用IPAT方程对东营市未来中长期的经济发展与碳排放进行了情景预测．研究表明：2005—2009年东营市一次能源消费的碳排放总量逐年增长,年均增长率为7．5％;人均碳排放量随着人口的增长呈增长趋势,年均增长速率为6．6％;碳排放强度呈下降趋势,年均下降速率为7．2％;能源结构不断优化,碳能源强度逐年下降,年均下降率为0．5％;第二产业能源消费所占比重最高,是影响碳排放的主要产业部门;低碳情景是东营市实现可持发展的最佳方案且该情景的实现在一定程度上是以减缓经济增长桌宴现节能减排目标的     

内蒙古能源消费碳足迹研究

为了衡量人类能源活动对大气环境的影响,用IPCC法,结合碳足迹的相关概念,分别估算了2001—2010年内蒙古能源消费的CO2排放量、总碳足迹、制造业能源碳足迹、碳足迹的产值、碳足迹强度和生态压力,并以此为基础,应用STIRPAT模型对能源消费的碳足迹与经济增长的关系进行了研究.结果表明,2001—2010年,内蒙古能源消费的CO2排放量逐年增加,煤炭是主要排放源;能源消费的碳足迹增长迅速,制造业能源消费的碳足迹在总碳足迹中占很大比例,且一直呈上升趋势;能源消费的碳足迹产值有所增加,生态压力增大;在碳足迹的STIRPAT模型拟合结果中没有出现环境库兹涅茨曲线.     

我国能源技术效率的实证分析

利用随机前沿模型对我国2002~2010年的省际能源技术效率进行了估计,并对其影响因素进行了实证分析。研究结果表明:2002~2010年我国省际能源技术效率总体是呈下降趋势的,能源利用低效率问题仍然比较突出;中东西部差异明显,东部大于中部,中部大于西部,且中西部与东部的差距还在进一步拉大,但西部与中部的差距正在逐步缩小;就业人口受教育程度、三资企业产值占比和国有企业产值占比对能源技术效率有显著的正影响,而工业产值占GDP比重和财政支出占GDP比重对能源技术效率有显著的负影响。     

上海能源系统MARKAL模型与情景分析

采用国际上通用的能源系统MARKAL模型,根据上海经济和社会发展的趋势,以及能源需求的增长,以中长期发展为研究目标,建立上海能源系统模型.模型设计了1个基准模型,它包含了一次能源供应,现有能源技术和未来先进的能源技术,以及终端能源需求预测;根据不同SO2排放策略作为约束条件设计了2个情景模型;通过模型的计算,实现基准模型和情景模型的对比与分析.该模型将为上海未来能源策略和政策研究提供通用的系统计算模型和研究方法,并为研究上海未来经济发展模式、低排放能源技术发展策略和能源政策研究奠定了基础.     

CO2排放约束下的广东省电力发展研究

为应对气候变化,我国承诺到2020年将单位GDP的CO2排放比2005年降低40 %～45%,广东省也有必要采取相应的减排措施.为此构建了广东省电力系统的能源技术模型以分析广东省电力的CO2排放和减排对策.应用模型分析了在三种减排约束下广东省至2020年电力的发展情景,以及相应的能源消费和CO2排放趋势.分析结果显示广东省电力部门至2020年合理的CO2减排目标可在将单位供电的CO2排放比2005年降低25%左右,主要减排措施包括:继续发展核电,核电装机的比例由2007年的5.8%提高到20%左右;关停200 MW以下小火电约8 000 MW;大力发展风电,风电装机比例由2007年的0.4%提高到10%以上;此外,还需适当发展天然气发电.     

湖南省农村主要空气污染物时空分布特征

为了了解湖南省农村主要空气污染物的时空分布特征,通过搜集与排放源相关的能源消费结构数据,运用清单核算法对14个市州农村地区主要空气污染物SO_2、NO_x、烟尘排放量和排放强度进行分析,得出其时空分布特征及主要成因。结果表明:主要空气污染物排放量存在较大差异,但年际变化均呈下降趋势;其排放强度的空间分布同样存在较大差异。随着清洁能源的推广,湖南省农村地区空气质量得到明显改善,但以煤为主的能源结构尚未发生根本性改变。     

作为温室气体排放衡量指标的碳排放强度分析

针对美国政府提出的以温室气体排放强度下降率作为其减排目标的建议,分析了影响碳排放强度下降率的因素.利用历史统计数据,定量研究了碳排放强度下降率与国内生产总值(GDP)的增长率、碳排放增长对GDP的弹性、能源消费强度以及能源消费的碳强度等相关关系.对处于不同经济发展阶段国家的碳排放强度以及碳排放强度下降率进行了规律性分析,从而得出结论:以碳排放强度作为各国减缓气候变化贡献的衡量指标,对于发展中国家而言,可以承认和反映其对减缓气候变化的贡献;对发达国家来说,则不能只谈这一单一指标,而必须将碳排放强度的下降率大于GDP增长率作为重要基准.     

碳约束下的京津冀2035年能源消费路径分析

化石能源消费产生二氧化碳,二氧化碳排放量增加导致气候变化,因此,京津冀地区能源消费将会受到二氧化碳（CO2）排放量（碳排放）的制约。首先,利用经典的时间序列模型预测了驱动因素,如国内生产总值（GDP） 、人口、城市化率、产业结构和能耗强度等。然后将驱动因素预测值作为自变量,能源消费作为因变量,采用神经网络方法计算出北京、天津和河北的能源消费量。并利用排放系数法计算实际碳排放量作为约束量,根据内增原理对煤炭、石油、天然气和其它能源消费量进行优化,优化结果作为京津冀在应对气候变化的能源消费可行路径。研究表明：经济和社会是驱动能源消费量增长的主要驱动因素,碳约束下的能源消费路径核心在于控制煤炭和石油消费,天然气和电力供应是能源结构调整的关键。     

内蒙古能源消费、环境污染与经济增长的关系研究——基于3E模型

选取内蒙古自治区1995年至2010年的GDP数据、污染物排放量以及能源消费总量作为研究样本,通过建立3E模型、运用向量自回归模型（VAR）、进行单位根检验、协整检验、脉冲分析和方法分解研究经济增长、环境污染和能源消费的关系。结果表明,三者存在协整关系,且经济增长是影响我区能源消费、环境污染重要原因,工业废气排放量对经济增长存在着反作用力,能源消费的增加将促进经济的增长。除此之外,经济增长指标对解释环境污染和能源消费指标排放的预测方差分解的贡献度较高,但环境污染指标和能源消费对经济增长指标的预测方差的解释贡献度较小。     

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.     

可行性项目分析报告：环保型节煤除硫降尘乳液

一、项目概况项目名称:环保型节煤除硫降尘乳液项目性质:发明专利,高新技术二、项目市场分析随着我国经济的高速发展,世界能源持续危机,我国煤炭消费不断增长,燃煤排放的二氧化硫也不断增加,连续多年我国用煤超过20000万吨,导致我国大气酸雨和二氧化硫污染日趋严重。酸雨影响的面积已占国土面积的30%,华中地区酸性降水频率超过90%。二氧化硫对我国国民经济造成的直接经济损失已占GDP的2%—3%,对我国国民经济健康发展产生了很大的影响。     

能源消费总量控制对广东省经济社会发展影响分析

正0引言自国家"十二五"规划提出要合理控制能源消费总量之后,我国相继在节能减排方案、温控方案、能源发展战略计划中明确了控制能源消费总量的措施任务和考核要求,包括推行区域差别化控制政策,严控煤炭消费,鼓励天然气、电力和可再生能源消费等。国家"十三五"节能减排方案对广东省下达了能源消费新增量为3650万吨标准煤(对应年均增长2.3%)、单位GDP能耗下降17%的指标要求。但是2016年、2017年广东省能源消费总量年均增长已经超过3.5%。     

重庆市经济发展与碳足迹的相关分析

采用物料衡算法计算了1980—2009年重庆市的碳足迹,并从经济增长、产业结构演进、能源结构演进3个方面对经济发展与碳足迹之间的关系展开研究,研究发现:①1980-2009年重庆市碳足迹总体呈持续上升态势,且与经济增长呈高度相关性,二者呈倒N型曲线关系;GDP与碳足迹消长异步,总体呈"弱脱钩"态势;②1997—2009年,第二产业的碳足迹所占比重波动上升,第一产业的则波动下降,第三产业的碳足迹所占比重逐年上升并于2004年超过第一产业;③1997—2009年,煤炭消费产生的碳足迹占主导地位,石油消费产生的碳足迹于2004年超过天然气;④经济增长、产业结构演进、能源结构演进与碳足迹的关联度大小顺序依次为经济增长、产业结构演进、能源结构演进.认为重庆市要控制碳足迹总量,较快地实现经济增长与碳足迹之间的"强脱钩",必须调整、优化产业结构,并加大科技投入,转变经济增长方式.     

基于能源消费的江苏省碳排放特征及规律分析

基于江苏省能源消费的统计数据,利用碳排放方法分析了2002—2010年不同能源消费类型和不同产业部门的碳排放特征．结果表明：碳排放量是随着能源消费量的增加而增加的,碳排放强度由于GDP的快速增加,呈现了快速下降的趋势．在碳排放总量中,第二产业的能源消费是主要的碳排放来源,年均增长率为14．9％,其中,工业占主导地位,年均碳排放量为51．84Mt;生活消费和第三产业碳排放次之,年均增长率分别是2．23％和3．4％．而在第二产业中,原煤是工业碳排放的主要来源,年均碳排放量为31．15Mt．江苏省能源消费碳排放总量增长速率小于GDP的增长速率,导致各年碳排放强度以年均5．2％的幅度下降,进一步表明在经济快速发展的同时,还未实现CO2绝对减排．     

天津市碳排放强度与碳排放影响因素分解分析

通过对1996~2012年天津市经济增长、能源消费进行分析,发现减少天津市CO2排放对其低碳城市建设有着重要的意义.通过计算天津市CO2排放量,运用LMDI法分解影响CO2排放的因素,探索了天津市二氧化碳减排政策.结果表明,天津市能源消费量保持上升形势,且终端消费能源结构以煤炭为主.能源消耗量的增多必然会导致天津市CO2排放的迅速增多,其中,第二产业对能源消耗产生的CO2中贡献最大,决定了全市CO2排放增长的形势.人均GDP和能源强度效应的累积贡献量相对较大,而能源消费结构以及产业结构累计贡献量相对较小,且拉动和减缓作用交替出现.优化天津市能源结构和产业结构是发展低碳经济的根本路径.     

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，...     

黑龙江省一次能源消费总量和消费结构预测研究

以黑龙江省一次能源为研究对象,选取其1995~2014年一次能源消费的历史数据,构建了改进的BP神经网络模型来预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费总量;重构马尔科夫模型,预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费结构。结果表明：构建的模型模拟预测结果误差小,预测准确度良好。2015~2020年黑龙江省一次能源消费总量基本稳定在9200万吨标准煤;能源消费结构中煤炭、石油和天然气的份额均有所降低,清洁能源占比呈增长趋势;到2020年,一次能源消费结构中煤炭占比仍高达65.39%,清洁能源占比仍处于弱势。建议：降低一次能源的消费总量,尤其是煤炭和石油在一次能源消费中的占比;合理调整一次能源的消费结构,降低煤炭在能源消费结构中的占比;政府出台相关政策,引导消费理念,优先使用清洁能源。