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.     

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.     

广州市产业结构及其能源消费与碳排放的动态特征

根据广州市统计年鉴中的能源消费数据,分析了改革开放以来广州市产业结构的变化特征,以及2000~2010年间3次产业及其主要工业行业的能源消费结构,再对碳排放量与强度进行了估算与对比分析.结果表明,2010年广州市已经迈入过渡后工业化阶段;第二产业的能源消费量和强度、碳排放量和强度都高于其它2个产业,尤其是轻工业行业的造纸及纸制品业,重工业的电力、热力生产和供应业等;第三产业和第一产业的碳排放强度也有待改善.因此提出了广州市应迫切对第二产业的内部行业进行全面深入的革新和优化,特别是轻重工业中能耗强度和碳排放强度较大的行业,同时应加快第三产业和第一产业的结构优化和技术升级,并提出促进广州向低碳城市发展的建议.     

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．     

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,...     

福州市工业能源消费及碳排放研究

通过计算福州市主要工业行业能源消费量及相应的碳排放量,总结了福州市工业能源消费的趋势和特点.结果表明,2010年福州市工业能源消费仍以原煤为主,占总能耗的63％;然而与2007年相比,煤炭使用比例已有所下降,电力使用比例上升.近年来,福州市工业能源利用效率有所提高,工业能源消费碳排放强度总体呈下降趋势;福州市能耗较高、碳排放量较大的主要行业有电力、热力的生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品业、纺织业.另外,医药制造业虽然能耗较高,但其能源消费结构比较合理,碳排放量较低;塑料制品业能源消费结构不够合理,需进行优化调整.     

辽宁省能源消费与二氧化碳排放特征研究

能源消费量和二氧化碳排放量是衡量地区经济发展的重要指标.该文通过数据调研及碳排放估算,对辽宁省2005～2010年能源消费及其产生的二氧化碳排特征和变化趋势进行了研究.结果显示,2005年以来辽宁省能源消费总量呈上升趋势,煤炭和石油消费量在总消费量中的比例超过95％,是辽宁省的主导能源.2005-2010年,辽宁省二氧化碳排放量逐年增加,碳排放强度逐年降低.辽宁省第二产业能源消费和二氧化碳排放量占主导地位,二氧化碳排放量从高到底依次为第二产业,第三产业,第一产业.     

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.     

基于能源消费的重庆市土地利用碳排放效应分析

基于能源消费视角,通过构建土地利用碳排放核算模型,从土地利用碳排放核算、碳足迹和碳排放强度3个方面,对重庆市1997-2010年的土地利用碳排放效应进行时空变化分析.结果表明:(1)重庆市土地利用碳排放总量呈增加趋势,由1997年的3 796.12×104t增加到2010年的9 435.21×104t;独立工矿用地的地均碳排放强度最大;单位GDP碳排放强度呈现下降趋势,节能减排实施效果明显;碳足迹呈增加趋势,生产性土地面积不足以补偿土地碳足迹;(2)土地利用碳排放和碳足迹的多少顺序在空间上呈现出:"一圈","渝东北","渝东南"的空间分布状态.     

能源消费碳排放的影响因素及空间相关性分析

选取2007—2016年能源消费省级面板数据,借助ArcGIS平台对我国能源消费碳排放的时空分布进行分析,并基于OLS回归分析,应用地理加权回归模型(GWR)对碳排放影响因素的空间相关性进行研究。结果显示:能源消费碳排放具有阶段性特征,2007—2010年我国能源消费碳排放强度波动性明显,但增长幅度较小,2011—2016年碳排放波动性减小,但增长幅度增大;碳排放空间分布异质性逐渐降低,高排放水平区域由2007年的1个增长到2016年的6个,并且区域间差距在不断缩小;城市化率、产业结构对碳排放具有抑制作用,对外开放程度、交通强度、科技发展水平对碳排放具有促进作用。     

中国能源消费、碳排放与经济增长关系的实证研究

利用中国1960～2008年的样本数据,运用Toda-Yamamoto检验程序对中国能源消费、碳排放与经济增长三者之间的因果关系进行了计量研究.研究结果表明,经济增长与能源消费都是CO2排放的单向Granger原因,即经济增长与能源消费的增加会导致CO2排放的增加,反之则不成立.能源消费与经济增长之间存在双向的Granger因果关系.研究表明中国的能源消费和相应的CO2排放在今后几十年乃至更长时期内还将持续增长,因此中国应该制定并实施相关政策来降低CO2排放.     

发展低碳经济需跨越能源消费或碳排放的三大高峰

基于环境库兹涅茨曲线(EKC)分析,提出了下述观点:发展低碳经济是协调经济发展与保障能源安全、应对气候变化的基本途径,其基本目标是在促进经济发展的同时,减少碳排放量或者实现经济发展与碳排放的分离。但是,发展低碳经济并不是一个轻而易举的过程,从长期来看,一般需要依次跨越三大高峰,即能源消费强度或碳排放强度的倒U型曲线高峰、人均能源消费或者碳排放的倒U型曲线高峰以及能源消费总量或者碳排放总量的倒U型曲线高峰。第一个高峰相对容易跨越,而第二、三个高峰则比较困难。这同时也意味着应对气候变化不能完全脱离发展阶段,发达国家和发展中国家的温室气体减排目标和重点应有所不同。发达国家应以人均碳排放和碳排放总量减排为重点,而发展中国家则应以降低碳排放强度为目标导向。中国目前虽然已跨越能源消费或碳排放强度高峰,但尚未实现稳定下降。因此,从近中期来看,应该把提高能效和降低碳排放强度作为发展低碳经济、应对气候变化的核心,进一步加大科技创新和政策制度创新力度。     

基于终端能源消费的中国工业部门碳排放初始配额分配研究

碳排放权初始配额分配是碳排放权交易市场有效开展的前提。工业部门是能源管理和碳排放总量控制的重点领域,且不同行业的发展水平、碳排放强度、减排潜力等方面都各不相同。行业配额分配作为一种有效的分配机制对碳市场建设具有重要的现实意义。研究基于公平与效率原则建立了历史累计碳排放、工业产值、碳强度、技术投入、出口程度等5个指标,并运用灰色关联-极大熵模型对中国2030年的工业部门碳排放进行了配额分配研究。     

基于神经网络组合模型的能源消费量预测研究

为了提高预测的精度,将神经网络组合预测模型应用于能源消费总量预测中,通过建立RBF、ELM、BP神经网络预测模型,用熵值法确定组合预测模型的加权系数,建立神经网络组合预测模型.利用安徽省统计年鉴获得的1991～2007年安徽省能源消费总量进行检验仿真,结果表明组合预测模型的误差较小,精度较高,预测结果更接近于实际情况.     

上海市应对气候变化的碳减排研究

分析上海市能源消费特征,估算上海市碳排放量、碳汇量及净碳源量.采用情景分析和数学模拟等技术手段,设计了12个情景方案分析上海市远期碳排放趋势.研究结果显示,上海市能源消费以工业消耗为主,2005年上海能源活动引起的碳排放量达到5 805 万t碳当量.与此同时,上海市万元GDP净碳源量持续下降,2005年降至每万元0.58 t碳当量,表明上海市在碳减排方面的举措颇有成效.情景分析结果表明,2020年上海市碳减排量有望达到11 104 万t碳当量.     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。     

直流电力拖动系统中能量损耗的研究

在分析了极小值原理和直流电力拖动系统的基础上,建立了与能量损耗有关的数学模型,利用极小值原理解出了电枢电流为控制量的最优解,并对最小能量损耗控制的可行性进行了分析。     

我国的能源消费和二氧化碳排出

为了寻求CO2排出削减和途径，作为探讨其排出机制的第一步，本文分部门地推算了我国从1980年到1996年的各种能源消费所引起的CO2排出量，结果表明，我国CO2排出的总量一直呈增加趋势。在分部门的CO2排出量中产业部门为最多，但增长率则是以能源转换部门为最快，在各类能源的CO2排出量中，煤炭起因的排出占绝大部分。