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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

广东省工业经济能源消费碳排放的LMDI分析

我国工业经济能源消费是碳排放的主要来源．以广东省为例,从碳排放总量和碳排放强度等指标分析了1990—2011年广东省工业经济能源消费碳排放的现状与特征;用LMDI分解技术,将广东省工业经济能源消费碳排放因素分解为能源结构效应、能源强度效应、经济增长效应和人口规模效应4种因素;定量分析表明：经济增长效应是广东省工业经济能源消费碳排放增长的主导促进因素,人口规模效应为次主导促进因素;能源强度效应是广东省工业经济能源消费碳排放增长的主导抑制因素,能源结构效应是次主导抑制因素．     

基于空间聚类分析的中国省域能源消费碳排放分布特征研究

根据2007年的中国能源统计年鉴的数据,采用灰色关联度模型综合考虑影响碳排放的各种因素,选取了GDP、城市化率、第二产业比例、能源利用效率和碳排放强度5个影响碳排放的指标,利用基于空间邻接关系的空间聚类方法分析了中国31个省市、自治区的碳排放情况,运用主成分分析方法确定了聚类后的每个区域的碳排放指标的权重.研究结果表明:1)能源消费碳排放指标值相似的省份,其空间分布具有相邻的特点;2)中国能源消费碳排放总体上呈现出北部地区高于东部沿海地区,中西部地区最低的空间分布格局;3)聚类后的每个区域影响碳排放的主要驱动因素有所不同.上述分析为有效分区管理和合理制定节能减排政策提供了科学依据.     

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.     

遵义市规模以上工业能源消费碳排放测度及影响因素

节能减排是实现可持续发展的重要途经,也是资源环境友好城市建设的需要。基于2001—2016年遵义市规模以上工业能源消费统计数据,依据IPCC《温室气体清单指南》对温室气体碳排放进行计算,运用STIRPAT模型对其影响因素测度。结果表明:①2001—2016年遵义市规模以上工业能源消费量中以原煤、焦炭为主,其次是天然气,最后是汽油、煤油、柴油、燃料油;期间能源碳排放总量由480.65万t增加到3404.38万t,年均增幅13.01%,能源碳排放以煤炭类碳排放量为主。②2001—2016年遵义市工业能源碳排放强度由2.20t/万元降至1.42t/万元,年均降幅2.3%;能源结构以煤炭类碳排放为主,其年均占比为98.87%,石油和天然气为辅。③遵义市工业能源碳排放影响因子中,常住人口、人均GDP、城市化率、第二产业占比、单位GDP碳排放量的弹性系数分别为-0.0779、0.0871、0.0866、0.0802、-0.0802,表明人口与能源效率为抑制因素,经济、产业结构和城市化率则为促进因素。研究结果可为遵义市工业节能减排政策制定、低碳城市建设及可持续发展提供科学依据。     

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.     

基于改进遗传BP算法的产业产值中单位GDP碳排放量的预测研究

针对产业产值中单位GDP碳排放量的预测问题,系统分析了产业产值与能源消耗碳排放量的关系,在传统遗传算法的基础上,根据动态神经网络模型优化算法过程,克服了传统遗传算法的无动态性,提出了改进遗传BP算法.根据2005—2014年北京等10个省市第三产业的单位GDP碳排放量相关数据资料,利用改进遗传BP算法预测各省市在2015年的单位GDP碳排放量,其预测值与真实值的平均误差值为-0.03,其平均相对误差仅为1.06%,说明该算法在数值预测方面的有效性.     

基于人均用电量的江苏区域差异研究

以人均用电量为测度指标,运用基尼系数、泰尔指数测度方法对江苏省1993～2010年区域差异进行测度分析,研究表明：1993～2010年间,江苏区域总体差异在波动中上升.从江苏省三大区域层面来看,区域间差异呈现不断扩大趋势,并逐步成为总体差异的主要组成部分,区域内部总体差异不断缩小.从三大区域内部差异来看,表现各不相同,其中,苏南地区内部差异较小,但呈缓慢扩大后平缓下降的趋势;苏中地区内部差异也较小,并呈缓慢缩小趋势;而苏北地区内部差异较大,但呈快速缩小趋势.     

湖南省能源消费碳足迹的动态演化与空间差异分析

 能源消费是诱发全球气候变化的主要因素之一,对能源消费引致的碳足迹及生态压力进行研究具有重要意义。应用能源消费碳足迹相关研究模型,计算得出2005-2010年湖南省能源消费的碳足迹、碳生态承载力和碳生态压力指数,在此基础上进行了湖南省能源消费碳足迹的动态演化与空间差异分析。研究结果表明：1）2005-2010年,湖南省能源消费碳足迹总体呈上升趋势,由2005年的2242.57 hm²上升至2010年的2835.23 hm²;2）2005-2010年,湖南省碳生态承载力变化较小,其生态承载力基本在1880 hm²左右;3）湖南省能源消费碳足迹生态环境压力的空间差异较大,其中高度生态承载区包括邵阳、永州、怀化、张家界与湘西5市州,中度生态环境压力区包括岳阳和衡阳2城市,轻度生态环境压力区包括长沙和益阳2城市,一般过渡区包括常德、郴州和株洲3城市,重度生态环境压力区包括娄底和湘潭2城市。     

CO2排放与经济增长、能源消耗的灰色关联分析

以重庆市为例,利用灰色关联分析方法,分别从静态、动态和整体的视角研究重庆市经济增长、能源消费结构与碳排放之间的关系;研究结果表明,煤炭消耗是导致重庆市二氧化碳排放增加的主要诱因,其次是第三产业的快速增长,因此要减缓重庆市二氧化碳排放的速度必须首先从改善能源消费结构开始。     

江苏省城市用水预测研究

运用联合国法和消费水平法分别预测出江苏省不同水平年城镇化水平,分析确定了江苏省不同水平年设区城市人口的数量;分别用分项预测法和城市人均综合用水定额法预测不同水平年城市用水量,两者结果非常接近,可采用人均综合用水量预测结果作为不同水平年的城市用水量,用分项预测成果分析各类用水的比重;针对城市用水预测结果,提出了保障江苏省设区城市用水的开源节流建议.     

胎-路滚动阻力对道路碳排放与能源消耗的影响综述

减少胎-路滚动阻力是降低道路碳排放与能源消耗的可靠策略,然而滚动阻力对碳排放的影响较为复杂,尚未形成清晰的机理。为了明晰胎-路滚动阻力对道路碳排放的影响,首先概述了胎-路滚动阻力形成机理及其主要影响因素,包括轮胎、路面和环境因素,然后重点总结了基于滚动阻力的碳排放测算方法,比较了不同方法的适用范围,进一步归纳了降低滚动阻力的措施。最后,基于上述工作总结了基于滚动阻力的减碳策略研究现状与发展方向,以期为交通运输业的减碳研究提供一定的借鉴和参考。     

中国能源消费碳足迹的动态变化研究

为了研究温室气体排放过量造成的污染问题,国内外学者开始使用碳足迹作为低碳研究的重要工具,尝试从新角度来量化能源消费碳排放的影响。研究能源消费碳足迹在环境保护和治理方面蕴含的潜力不容忽视。研究能源消费的碳足迹,有利于控制温室气体的排放,降低温室效应带来的环境问题。利用IPCC公布的《国家温室气体排放清单指南》中碳排放的计算方法,定量研究2000—2011年中国能源消费的碳足迹数值,并针对近年碳足迹呈现的变化趋势,详细分析能源消费的碳足迹构成、人均碳足迹、碳足迹强度以及碳足迹生态压力等4个方面动态变化。研究表明:目前干部考评机制有待完善、能源消费结构不甚合理、能源观念相对落后、产业结构不合理和生态环境恶化等是中国碳足迹升高的主要原因,并在此基础上提出,需要从完善生态效益指标角度的干部考核评价体系;改善能源结构、减少高污染和高排放的能源消费量;改变生产和生活中的传统习惯和观念;调整产业结构,大力发展节能产业;增加绿地面积,优化生态环境等方面入手,降低中国能源消费碳足迹。     

中国钢铁工业流程结构、能耗和排放长期情景预测

为了准确预报我国钢铁工业未来生产结构、能耗和排放情况,构建了钢铁生产、加工、消费、折旧的全生命周期模型和基于人均钢铁存储量的产量预测模型,结合工序能耗和排放特征,针对基准、折旧寿命延长、废钢回收率提升、能源效率提高及综合等五种情景进行了情景预测.中国钢铁产量、能耗和排放会历经一个峰值后下降,电炉短流程会逐渐替代高炉长流程成为主流.流程结构转变是未来中国钢铁行业节能减排的关键"红利",而节能技术的作用在后期越发凸显.中国钢铁行业要达到2050年减排一半的目标,需结合综合情景实施生产结构调整、废钢回收、节能减排技术推广等相应措施.     

甘肃省能源消费结构与空气质量变化的相关性分析

针对甘肃省能源消费结构与环境空气质量现状,分析了甘肃省各类能源、空气质量、工业产值、废气排放等之间的关系.研究表明:甘肃省能源消费结构依然以煤为主导,伴随着良好经济效益的同时,生产过程中产生的有害气体是空气污染物的主要来源.提出了优化甘肃省能源消费结构,加大天然气在能源消费中的比例和能源结构多元化等改善环境空气质量的措施,为甘肃省能源科学开发利用提供了依据.