甘肃农业碳排放脱钩分析及趋势预测

重点研究甘肃农业碳排放时序结构特征及未来碳排放趋势,以期为甘肃农业实现碳达峰碳中和提供参考。采用排放因子法对甘肃2005—2021年的农业碳排放量进行测算,采用Tapio脱钩模型研究甘肃农业碳排放与农业经济增长的脱钩关系,基于扩展STIRPAT模型结合岭回归分析方法预测甘肃2022—2030年农业碳排放量。结果表明,甘肃农业碳排放总量呈上升趋势,但增速下降,农业碳排放强度先增加后降低;畜牧业对农业碳排放的贡献最大,其次是翻耕、化肥、农膜;甘肃农业碳排放脱钩弹性类型主要为弱脱钩、弱负脱钩、强脱钩3种状态,其中弱脱钩为主要类型;2022—2030年甘肃农业碳排放将持续降低,未来应继续巩固种植业固碳减排、畜牧业减排降碳、提升各农业主体的低碳意识等措施。     

江苏省碳排放影响因素及脱钩弹性研究——基于LMDI和Tapio脱钩模型视角

文章核算了江苏省2000—2019年的碳排放量,并基于LMDI分解方法定量分析了能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济活动效应及人口规模效应对碳排放增量的影响,同时结合Tapio脱钩模型进一步分析了江苏省碳排放总体脱钩弹性和分解因素脱钩弹性。结果表明：(1)经济活动效应和能源强度效应分别是促进和抑制碳排放增长的主要因素;(2)能源结构效应主要表现为负向的抑制作用;(3)产业结构效应对碳排放的作用在发生转变;(4)人口规模效应贡献很小。江苏省总体由弱脱钩向强脱钩状态发展,经济活动是影响碳排放脱钩主要驱动力,能源强度对促进碳排放脱钩作用明显。因此,可以从鼓励发展新能源和推动产业升级等方面着手江苏省碳减排。     

经济增长与碳排放的脱钩效应及驱动因素研究——以首批低碳试点城市为例

为找寻城市经济增长与碳排放脱钩的阻碍因素,以期为城市节能减排、平衡发展提供科学理论与指导,将Tapio脱钩模型和对数平均迪氏指数分解法(logarithmic mean Divisia index, LMDI)相结合,分析了8个不同城市2008—2019年碳排放的脱钩情况及其影响因素。结果表明：1)不同地区的脱钩类型随时间动态变化;2)在影响碳排放的5个因素中,经济水平和人口规模促进碳排放增长,能源强度抑制碳排放增长;能源结构和产业结构对碳排放的效应因地区而异。因此,为促进城市低碳集约发展,实现经济增长与碳排放的绝对脱钩,应考虑在城市自身发展基础上,制定合理的人口、产业和节能减排等措施。     

农业碳排放的时空演变、影响因素及脱钩效应研究——基于31省2000—2019年面板数据

"30·60"碳达峰、碳中和目标背景下探讨碳排放问题具有重要的理论和现实意义.利用碳排放系数法和STIRPAT模型、Tapio脱钩模型,基于2000—2019年面板数据测算了我国31个省(市、区)农业碳排放量,旨在摸清我国省域农业碳排放的时空变化规律,探究农业碳排放的驱动因素,找到农业减排路径.结果表明:(1)我国农业...     

中国能源消费与经济发展脱钩的驱动因素研究

基于Tapio脱钩模型对我国2008—2018年能源消费与经济发展之间的脱钩状态进行了研究,将脱钩的驱动因素划分为能源结构、经济规模、能源强度、人口规模与城镇化5个方面的驱动因素,采用改进的LMDI分解模型对脱钩指数进行了因素分解研究.研究表明:我国能源消费越来越清洁化,能源消费脱钩弹性指数呈现出逐渐下降的趋势,脱钩状态进一步优化;经济增长因素与城镇化综合因素是最大的脱钩抑制因素,能源强度因素是最大的脱钩促进因素.     

长江经济带碳排放脱钩状态及其驱动因素研究

CO_2排放量与经济发展之间的动态关系是低碳经济建设中的重要指标.长江经济带是我国"三大支撑带"之一,对长江经济带CO_2排放与经济发展之间的动态关系进行研究非常必要.基于Tapio脱钩模型和改进的加权因素分解模型,对长江经济带1995~2013年经济发展与能源消费起源CO_2排放之间的脱钩关系及其驱动因素进行了研究,得到以下结论:长江经济带三次产业能源消费起源CO_2排放量约占全国排放总量的三分之一,1995~2012年间CO_2排放总量逐年增加,2013年稍有下降,第二产业是CO_2主要排放源,占三次产业CO_2排放总量的80%左右;1996~2013年,长江经济带CO_2排放与经济发展之间动态关系在大多数年份处于弱脱钩状态,少数年份出现了强脱钩和扩张性负脱钩状态;经济因素是阻碍CO_2排放脱钩的最主要因素,能源强度因素是促进CO_2脱钩的最主要因素,结构因素对CO_2脱钩也起阻碍作用,碳排放系数因素影响不稳定.     

“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。     

陕西省车辆碳排放测度及经济脱钩特征分析

利用2000—2012年的经济发展数据,结合"自下而上"分部门的计算方法,计算各类车辆碳排放值,运用脱钩理论对陕西省经济增长和车辆碳排放量之间进行定量分析,明确各年份的脱钩特征.结果表明:2000—2012年陕西省车辆碳排放中,载客汽车的贡献值最大,车辆碳排放与经济增长呈现扩张性负脱钩与弱脱钩交替特征.得出应从科技投入、提高汽车使用效率等方面来开展公路交通减排工作的结论.     

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.     

吉林省碳排放影响因素分析及与经济增长的脱钩研究

定量研究省域层面各因素对碳排放的影响程度,以及分析经济增长与碳排放的关系,是完成"十二五"和2020年碳强度下降指标的关键所在.以吉林省为例,运用STIRPAT随机模型,采用有偏估计岭回归方法对人口、经济、技术等因素对碳排放的影响程度进行了模拟,并检验了碳排放与经济增长是否存在环境库兹涅茨曲线关系;同时,引入脱钩指数法对碳排放与经济增长之间的脱钩关系进行了分析.结果表明:经济增长对碳排放的相对影响程度较大,是碳排放的主要影响因素;经STIRPAT模型检验,经济增长和碳排放之间未出现环境库兹涅茨曲线关系;经济增长与碳排放之间处于相对脱钩状态,这也从另外一方面验证了目前两者之间不存在环境库兹涅茨曲线的假说.     

2001～2010年中国能源碳排放与城市扩张脱钩分析

城市扩张与工业化、经济发展和能源消费关联紧密,据此构建能源碳排放与城市扩张脱钩分析模型.在此基础上,运用能源消费及城市土地统计数据,分2001~2010年、2001~2006年("十一五")、2006~2010年("十二五")3个时段,在全国、东中西部、省域3个层面开展中国能源碳排放与城市扩张脱钩关系的比较分析.结果表明,2001~2010年,中国能源碳排放快速增长且增速超过城市土地扩张速度,能源碳排放减排压力较大.能源消费的减排技术、能源消费结构和能源利用效率还亟需提升."十一五"至"十二五"期间,中国能源碳排放减排压力有所减缓,同时东中西、省域之间差异显著.     

基于脱钩理论的安徽省工业碳排放与经济增长研究

依据1999~2012年安徽省工业经济与能源消耗的相关数据,利用脱钩理论测算了安徽省工业碳排放与经济增长的脱钩指数,并借助LMDI分解模型对安徽省工业碳排放变化指数进行了分解,结果显示:1999~2012年安徽省工业碳排放与能耗持续增长,且碳排放增加速度明显高于能耗增长速度;1999~2012年安徽省工业碳排放脱钩经历了弱脱钩→扩张复钩(增长连结)→弱脱钩的变化,且能源效率因子对脱钩起促进作用,能源结构因子对脱钩起抑制作用;在碳排放强度变化指数的分解中,能源强度变化是抑制碳排放增加的关键因素,能源结构与工业结构变化对减排效应不明显。该研究旨在为安徽省进一步发展低碳经济、实现工业转型提供理论依据。     

贵州省碳排放驱动效应研究及其与经济增长的脱钩关系——基于LMDI分解理论

为了促进贵州低碳经济的进一步发展,以贵州省2002—2013年能源消费结构为基础数据,通过自上而下、LMDI分解法,对贵州省碳排放进行定量测算。在此基础上,利用Tapio脱钩模型,分析碳排放与经济增长的关系。结果显示:贵州省碳排放总体呈持续增长,其中经济因素和人口规模对贵州省碳排放起促进作用,且经济是导致碳排放增加的主要原因;能源结构和能源强度对碳排放起抑制作用,能源强度的降低是促进碳排放减少的主要途径;贵州省碳排放与经济之间主要以扩张负脱钩和弱脱钩状态为主。     

山西省城镇化与生态环境压力的脱钩关系研究

基于2006年～2017年山西省11个地级市的数据,构建城镇化与生态环境压力评价指标体系,借助Tapio脱钩模型分析两者的时空演变特征及脱钩关系,并对未来几年的脱钩关系进行预测．结果表明:(1)山西省的城镇化指数整体发展较为稳定,生态环境压力指数呈现波动上升的态势;城镇化指数空间格局为晋中地区>晋北地区>晋南地区,生态环境指数呈现出晋南地区>晋北地区>晋中地区的趋势;(2)山西省城市发展,由以脱钩状态为主转变为脱钩与负脱钩数量相当的状态,城镇化发展对生态环境造成的压力不仅不断加大,而且处于动态变化和不可持续的状态;(3)未来几年山西省逐渐发展为以负脱钩状态为主的模式,两极化发展较为严重,城镇化发展对生态环境所带来的压力日益增长．     

深圳市主要道路交通碳排放特征与低碳交通发展情景研究

应用国际机动车排放模型(IVE)和实地观测数据, 计算深圳市3种类型机动车的碳排放因子和主要道路的碳排放强度, 得到深圳市主要道路交通碳排放的时空特征, 并应用情景分析法, 定量化地比对各种低碳交通发展模式。结果表明: 1) 深圳市交通碳排放空间分布极不均衡, 市中心区主要干道的碳排放强度显著高于中心区外围路段, 连接城市组团干道的碳排放强度显著高于组团内道路; 2) 深圳市交通碳排放日变化趋势主要有4种类型(单峰型、双峰型、波动型和均衡型), 工作日早晚高峰碳排放量最高; 3) 对比高、中、低3种程度低碳交通模式, 发现中度严格的减碳模式符合深圳社会经济和交通发展的要求。     

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。     

中部六省终端能源消费碳排放影响因素及其与经济增长脱钩关系研究

基于终端能源消费视角,在全面测算2005—2020年中部六省生产和生活部门碳排放的基础上,运用LMDI方法将两部门碳排放因素分解为经济增长、产业结构、能源强度、能源结构、碳排放系数和人口规模、能源结构、人均能耗强度、碳排放系数,再通过Tapio脱钩模型分析中部六省能源消费碳排放与经济增长的脱钩关系。结果表明：(1)生产部门中经济增长是碳排放增长的主要推动力,能源强度是工业和第三产业碳排放主要抑制因素,产业结构和能源强度对第一产业碳排放起主要抑制作用。生活部门中人均能耗和能源结构对碳排放起主要的推动作用,碳排放系数对生产和生活两部门碳排放都产生了一定的抑制效果;(2)研究期间六省脱钩状态总体上得到了优化,当前除山西省外,其余各省已实现弱脱钩,河南、湖北、湖南三省更是达到了强脱钩阶段。     

农业碳排放的时空演变、影响因素及脱钩效应研究 ———基于 ３１ 省 ２０００—２０１９ 年面板数据

“３０ ６０”碳达峰、碳中和目标背景下探讨碳排放问题具有重要的理论和现实意义 利用碳排放系数法和 ＳＴＩＲＰＡＴ 模 型、Ｔａｐｉｏ 脱钩模型 基于 ２０００—２０１９ 年面板数据测算了我国 ３１ 个省(市、区)农业碳排放量 旨在摸清我国省域农业碳排放的 时空变化规律 探究农业碳排放的驱动因素 找到农业减排路径 结果表明:(１)我国农业碳排放量从 ２０００ 年的 ２７ ７９５.１８ 万 ｔ 增长到 ２０１９ 年的 ２８ ３９６.１６ 万 ｔ 增长 ２.１６％ (２)得益于农业生产能力以及资源利用率的提高 农业碳排放强度下降大 从 ２０００ 年到 ２０１９ 年 下降了 ７９.４７％ (３)第一产业从业人数、城镇化率、农业技术水平以及农业人均 ＧＤＰ 对农业碳排放量有显 著影响 (４)２００１—２０１９ 年 我国农业碳排放总量与农业经济增长之间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主 并从弱脱钩逐渐向 强脱钩转变     

大连市交通碳排放及预警模型的研究

对大连市交通碳排放运用偏最小二乘法(PLS)建模进行定量分析,分别对交通碳排放总量的相关影响因素及影响大连市年度空气质量优良天数的影响因素进行建模并确定贡献度,两次所建模型的相对误差均值分别为1. 64%与0. 39%;根据所建模型对交通碳排放安全警情演变趋势进行了建模预测,2017年大连市优良天气的预测值与实际值相对误差为0. 467%。结合大连市空气质量对交通碳排放安全警情进行了交通碳排放预警等级标准及预警模式设计,为降低交通碳排放,实现大连市绿色可持续发展的战略要求提供科学依据。     

陕西省碳排放与经济发展关联性研究

研究陕西省碳排放量的测算,预测未来碳排放态势及对区域经济发展的影响。基于清单法和非线性最小二乘法,运用碳排放余额法和超对数模型模拟预测研究。测算了1991—2013年陕西省的碳排放余额,预测陕西省2020年的单位GDP碳排放余额为0.313 9,比2005年水平减少18%,且碳排放随着人均GDP增高逐步增大,但增幅以平均1.6%水平递减,因而,陕西省碳减排压力较大。针对陕西省碳排放情况,提出继续走区域低碳经济发展道路,提倡清洁能源研发和应用;提倡生态、循环、集约型的农业生产模式;提升区域居民的低碳环保意识;增加生态补偿力度等有效减排措施。