辽宁省碳排放预测及最优情境选择

基于经济发展增速和节能减排约束,结合碳排放影响因素的LMDI分解模型,将经济社会发展变量和节能减排变量的相互不同模式组合为六种情境,运用扩展的SPIRPAT模型对各情境下的辽宁省2016—2040年的碳排放进行预测分析,得出“中增长强减排”情境是辽宁未来发展的最佳选择.在最优情境下,2020年辽宁较2015年的能源消费增量远低于3550万吨标准煤的约束标准;非化石能源比重在2020年完成省规划目标,在2030年完成国家规划目标;碳排放量降幅在2023年达到峰值,2020年和2030年较2005年的碳排放强度降幅超额完成国家规划目标.若能有效转变经济发展方式、调整产业结构尤其是降低工业比重、提升能源利用效率,加大清洁能源的开发利用,辽宁完全可以不以牺牲经济发展为代价而达到节能减排的目的.     

钢铁企业炼铁系统碳素流分析及CO2减排措施

针对某钢铁企业炼铁系统,建立了炼铁系统碳素流模型;基于碳平衡原理,用实际生产数据计算出碳排放量,分析碳排放的影响因素并分析了碳排放与投入系统能源之间的关系.结果表明:炼铁系统碳排放模型计算的碳排放量更加符合我国实际;能源消耗量与碳排放量之间存在协同作用,能源消耗引起的碳排放占系统CO2排放的95%,且每种能源的碳排放潜力不同,煤、焦炭等能源的排放潜力较大.指出降低炼铁系统CO2排放关键在于改变能源结构、采用清洁能源和开发节能减排新技术.     

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.     

北京市碳排放强度预测研究——基于离散二阶差分方法分析

碳排放强度的降低是当前我国低碳行业研究的重点.在系统总结国内外碳排放研究现状的基础上,分析碳排放的影响因素,随后详细论述本文所运用的碳排放预测方法——离散二阶差分方程预测模型(DDEPM).随后应用DDEPM方法,针对1990—2013年北京碳排放强度的相关数据进行预测分析,并且利用两种模式对北京2020年碳排放强度进行对比预测分析,通过所得数据,为北京市节能减排提供数据支持与参考.     

上海市碳排放影响因素的灰色关联分析与预测

为给上海市降低碳排放量提供有益参考,同时给中国城市低碳发展作示范,通过灰色关联分析法研究了上海市2000—2011年碳排放量与经济增长水平、人口规模、产业结构、能源结构、能源强度的关联度,并详细分析了各影响因素对上海市碳排放量的影响.同时运用基于正弦函数变换的GM(1,1)模型对上海市碳排放量进行了预测,预测结果表明了上海市加大节能减排力度的紧迫性.最后,针对研究结果,结合上海市实际情况,给出了降低上海市碳排放量的具体对策和路径.     

三阶段DEA的区域建筑业碳排放效率评价

为剔除环境因素和随机误差对区域建筑业碳排放效率评价结果的影响,采用三阶段数据包络法(DEA)对区域建筑业碳排放效率进行评价.以非期望产出的建筑业碳排放替代建筑业能源消耗作为投入指标,并将能源结构系数作为环境变量,建立基于三阶段DEA的区域建筑业碳排放效率评价模型.以2003-2012年区域建筑业碳排放进行实证分析,研究结果表明:规模效率偏低是区域建筑业碳排放综合效率不高的主要原因;经济发达程度与建筑业碳排放技术效率相关性不大,但经济欠发达地区建筑业碳排放的规模效率普遍较低;建筑业碳排放冗余最为显著,累计冗余率达到0.38.     

山东省建筑业碳排放影响因素及峰值预测

为丰富山东省建筑业碳排放领域的研究,利用碳排放系数法建立了时间序列下山东省建筑业碳排放计算模型,分析了2004—2019年山东省建筑业碳排放情况。基于STIRPAT模型识别建筑业碳排放影响因素,利用最小二乘法和岭回归对影响因素进行定性分析,再将影响因素引入情景分析。通过控制影响因素变化速率,设置多种情景,预测山东省建筑业碳达峰出现时间与达峰量值。结果表明,结构因素对山东省建筑业碳排放的影响最大,其次是人口规模。情景预测结果显示,控制人口涨幅、加速优化能源结构和产业结构、降低对煤炭的依赖程度和降低碳排放强度是2030年达到碳排放峰值年的关键控制指标。     

天津市工业能源消费导致的CO_2排量的分析与预测

为了研究天津市工业能耗碳排放量的现状,为今后的节能减排工作提出建设性意见,运用因素分解法分析了天津市2005年—2012年工业能源消费导致的CO_2排放量情况,并对未来几年天津市工业能耗导致的CO_2排放量进行预测,据此提出一些节能减排的措施和建议.结果表明:经济规模因素对天津市工业能源消费导致的CO_2排放增长起主要作用,能源强度因素对天津市工业CO_2排放量的增长减缓起到主要作用.根据2003—2012年的数据,运用STIRPAT模型、Logistic模型和GM模型得到的天津市能源消费导致的CO_2排放量预测达到较高精度,平均误差分别为1.78%、2.41%和1.54%.     

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.     

碳达峰碳中和目标背景下建筑业高质量发展的路径

全球温室效应造成的环境负面影响已愈发严重．“3060目标”碳达峰碳中和是我国应对全球气候变暖的重要战略目标．建筑业能耗高、碳排放量大,是节能减排的重点控制部门．本研究对建筑业能耗和碳排放量的统计数据进行分析,发现建筑材料生产运输和运营阶段的能耗和碳排放约占建筑全生命周期的98%,是控制建筑碳排放量的关键阶段．基于全寿命...