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.     

土地利用变化下的阿克苏河灌区碳收支核算与情景模拟

区域碳收支是当前气候变化背景下的研究热点之一.以阿克苏河灌区为研究区域,采用排放因子法定量测算土地利用变化的碳排放,分析其变化的影响因素,借助Markov模型预测未来15年的碳排放变化态势.研究结果表明:1) 2006—2015年,阿克苏河灌区碳排放总量增加了0. 549×10~7t,其中园地和建设用地面积的增加是引起碳排放总量增加的主要原因; 2)多因素回归分析显示,单位GDP能耗、人口密度、人均GDP和建设用地面积是引起2006—2015年建设用地对阿克苏河灌区碳排放量变化的主要内在驱动力; 3)经马尔科夫预测,2015—2030年阿克苏河灌区碳排放量将增加0. 403×10~7t,增加趋势有所放缓,生态治理工程的效果逐渐显现.研究结果对阿克苏河灌区合理利用水资源、调整产业结构、实施生态治理等具有重要的参考意义.     

碳排放指标分解方法实证研究

研究碳排放指标分解指标的基本准则,对碳强度下降途径法、基准值调整法和趋势预测法进行了对比分析,在掌握各区县能源、经济等领域基本数据基础上,为保证北京市碳排放目标实现,研究建立基于能源、经济等指标下降的碳排放指标分解方法学.根据各区县历史指标数据及与预估数据测算出未来一段时期内各区县结构节能、技术节能和能源替代导致的碳强度年下降率,结合各区县经济社会能源发展预测、所属功能区定位等加以校验,最终形成区域碳排放指标分解初步方法.     

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.     

基于碳排放视角的郑州市低碳城市建设对策研究

在经济保持持续增长和资源环境约束趋紧的严峻形势下,低碳城市建设已成为郑州市实现可持续发展的必然选择。立足郑州市社会经济发展现状,基于城市碳排放测算框架,采用科学的计算标准,系统测算了郑州市2006—2015年的碳排放情况,分析碳排放总量、人均碳排放、碳排放强度变化情况,最后通过分析郑州低碳城市建设中存在的优势与限制因素,提出郑州低碳城市建设的具体建议。     

土地利用变化碳排放效应研究 — —以重庆市为例(三峡地区资源环境生态研究)

土地利用方式是影响碳排放的主要原因,低碳排放已成为土地利用调控的新课题。为了分析不同土地利用方式的碳排放效应,本文以重庆市为例,分析直辖以来重庆市主要土地利用方式的碳排放,并对重庆市的碳排放进行预测。结果表明,1997-2008年,由于土地利用的变化,重庆市碳排放从1 158.29万t增加到2 892.75万t,其中建设用地和耕地是主要碳源,建设用地年碳排放达1 214.92～2 987.29万t,排放强度为2.49～5.04 kg/(m2a),耕地年碳排放从126.3万t降为111.13万t;林地为主要的碳汇,由于林地面积持续扩大,林地的年碳吸收量由182.43万t增加到205.17万t。对重庆市2020年土地利用规划下的碳排放预测结果显示,2020年重庆市单位GDP碳排放比2005年减少43.99%,但碳排放总量显著增加,为10 381.19万t,因此面临的减碳任务非常严峻。     

基于Theil指数的工业碳排放省域差异性分析 ——以低碳试点五省为例

选取17种能源系数法测算低碳试点五省工业碳排放量,并分析比较了1995-2014年试点五省工业部门的碳排放量、能源结构和碳排放强度。结果表明,试点五省工业碳排放量两极分化较大,广东和辽宁的工业碳排放量要远高于云南和陕西;试点五省工业碳排放强度总体均呈下降趋势,并逐渐减缓,广东和云南分别为碳强度最高和最低省份。运用Theil指数研究试点五省工业碳排放强度差异性,将试点五省分为沿海区域和内陆区域,发现试点五省工业碳排放强度的差异总体呈下降趋势,区域内差异是造成总体差异的主要原因,沿海地区内部差异较大。广东的低碳发展情况在试点五省中处于领先地位,其发展模式具有较好的参考价值。根据研究分析结果,提出节能减排的主要着力点,确保试点五省的低碳发展有效顺利地进行下去,并为全国其他省份做好节能减排路径的带头作用。     

陕西省交通能源碳排放测算及影响因素分析

目的基于2000-2013年陕西省交通能源消费数据,探讨影响陕西省交通能源消费碳排放变化的因素及其贡献率,为实现低碳交通提供理论参考。方法测算分析交通碳排放量,运用LMDI分解方法构建交通能源碳排放因素分解模型,对陕西省交通碳排放影响因素进行定量分析。结果 (1)交通能源碳排放总量总体上呈逐年上升趋势,随着碳排放强度明显下降,在2013年实现负增长;(2)2000-2013年间除第三产业增加值的累积效应为正值外,能源结构、能源强度、交通运输业经济份额的累积效应均为负值;(3)从逐年效应来看,第三产业增加值对交通碳排放增加有最大的拉动作用,能源强度效应则有较强的抑制作用。结论可以通过保持交通运输业合理的经济份额,提高能源利用率,加快能源结构调整来减少交通碳排放。     

安徽省碳排放脱钩效应、环境库兹涅茨曲线分析

通过自上而下的计算方法,测算了安徽省1995—2015年能源消费碳排放量,采用Tapio模型对安徽碳排放与经济发展的脱钩关系进行分析,并对环境库兹涅茨曲线进行探讨。研究表明:安徽碳排放、人均排放与经济发展整体上以弱脱钩为主,碳排放强度与经济发展以强脱钩为主;碳排放量与GDP、人均碳排放与人均GDP之间均存在倒"U"型的环境库兹涅茨曲线。     

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，...