东北三省的碳排放分析及预测——基于STIRPAT模型

通过对东北三省1999~2014年的碳排放进行测算分析,利用STIRPAT模型,运用最小二乘法和主成分分析方法,探究东北三省的碳排放影响因素;并设置基准和低碳情景预测2020年、2030年东北三省的碳排放量.结果表明:(1)人口总量、城镇化率、人均地区生产总值、二产增值比对东北三省的碳排放起正向推动作用,其中人口总量对碳排放量的促进作用最大,而能源强度对碳排放起抑制作用;(2)经过情景预测分析:2020年基准情景下,黑龙江省、吉林省和辽宁省的碳排放强度分别为0.41、0.54、0.48;2030年在基准情景下黑龙江省、吉林省和辽宁省三省的碳排放强度分别为0.31、0.62、0.41.     

黑龙江省碳排放变化特征及人均收入对其影响分析

运用碳排放估算模型,测算了黑龙江省2000~2014年能源消费的碳排放量.基于碳排放估算方法与STIRPAT模型,实证研究了各驱动因子对碳排放总量的影响及其驱动程度.结果表明,能源结构、城市化率、经济发展水平、人口总量、人均收入、产业结构对碳排放量有正向驱动作用,能源结构对碳排放对碳排放的促进作用最强,因此调整优化产业结构,开发新能源,促进科技创新是实现黑龙江省发展低碳经济的必经之路.     

城市化发展对吉林省碳排放的影响分析

碳排放的增加促进温室效应,影响了生态发展和人类的正常生活,因此减少碳排放越来越受到国际重视,而对于我国建设低碳城市是现阶段城市建设的主要目标.基于吉林省1998—2012年碳排放时间序列数据,利用STIRPAT模型,通过主成分分析法分析人口总量,城市化率,能源强度,人均可支配收入,工业增产值对碳排放的影响.结果表明,人口总数对碳排放的促进作用最强,其次是城镇可支配收入,能源强度是唯一对碳排放起抑制作用的影响因素,但是相对于人口的促进作用仍然很弱,所以总体碳排放仍然呈不断增加的趋势.进一步分析得出城市化率与碳排放之间在现阶段还未出现环境库兹尼茨曲线关系,说明了碳排放量仍然还会持续增加.     

基于碳收支核算清单的黑龙江省碳足迹及碳排放压力分析

以黑龙江省为例,构建了碳排放清单的研究框架和核算方法,对区域碳排放进行了较为全面的核算,并进一步对碳排放强度、人均碳排放量及生态足迹进行了分析.结果表明:(1)黑龙江省整体碳排放量从2000年的5 061.04万t上升到2012年的9 363.93万t,涨幅为185%,达到最高值,并最终在2014年下降为8 602.15万t,最终涨幅170%;其中,2014年能源消费碳排放占总碳排放量的84.72%.(2)生态系统的碳汇能力呈现不断上升的趋势,其中以森林碳汇为主,其碳汇年均占总碳汇量63.55%,2000年达到最高值71.62%.(3)从碳排放量与经济发展的脱钩状态来看,2001年和2003年的脱钩指数大于1,其他年份均小于1,总体上呈现下降的趋势,脱钩程度越来越明显,说明黑龙江省的地区的经济增长不再完全依赖能源消耗的增长,单位碳排放支撑的经济产出率在不断提升.总体来看,黑龙江省净碳排放能力呈上升的趋势,未来的碳排放压力较小,具有广阔的碳排放空间.     

黑龙江省碳排放量影响因素研究

黑龙江省作为我国的农业、工业以及林业大省,在多个产业发展方面以及城镇化建设的进程上都取得了很大的成果.但在经济效益提升,人们生活质量提高的状况下,碳排放过量也逐渐显露出来.以2014—2018年黑龙江省相关数据为研究对象,通过扩充的STIRPAT模型分析碳排放量的影响因素.     

基于STIRPAT模型的河南省建筑碳排放影响因素分析

利用能源消耗量和能源碳排放系数计算运行阶段建筑碳排放量,构建环境影响评估模型STIRPAT对建筑碳排放影响因素进行分析,并对河南省2010—2019年建筑碳排放影响因素进行实证研究。研究结果表明,研究期间河南省建筑碳排放增长了1.06倍;常住人口数量是建筑碳排放最大的影响因素;单位建筑面积碳排放量、城镇化率、人均GDP和第三产业增加值四个因素与常住人口相对比,对建筑碳排放影响较小,但由于各因素均有不同程度的增长,综合导致碳排放量的增加。在区域低碳减排的目标下,保持经济正常增长的前提下,可以从降低人们能源消耗和技术的维度探索低碳减排的措施。     

基于LMDI模型的黑龙江省碳排放影响因素研究

首先根据黑龙江省不同年份分行业不同能源的消费特征,同时考虑到数据的可获取性,以IPCC(2006)为标准,结合中国国家标准的相关规定,构建出黑龙江省碳排放量的测度方法,并用该方法进一步估算出黑龙江省2007～2016年十年的碳排放量时间序列数据.然后需要对各年数据进行动态演变分析,根据指数分解法的优点,利用对数平均迪氏分解法(LMDI)构建指标分解模型.并依据总体碳排放量分阶段定量分析黑龙江省2007～2016年碳排放变化的影响因素.根据分析,表明黑龙江省在经济发展过程中比较重视经济结构方面的优化,经济转型有了一定成果,但是在工业能源利用方面并没用明显改善,工业中的"高耗能,高碳排放"工业部门比重有所增加;能源消费结构中仍以传统一次能源为主,清洁能源比重较低;能源利用效率不高,新技术、新科技在能源利用方面没有发挥应用的作用.     

山东省碳排放强度预测研究

节能减排是当前中国可持续发展的重要内容之一,研究山东省碳排放强度波动状况,有利于针对性地降低山东省的碳排放强度.采用情景分析法,预测了不同情景下2015年山东省的GDP和一次能源消费总量,并构建基于转移矩阵的马尔可夫模型对山东省2015年能源消费结构进行预测,在此基础上研究6种不同情景下山东省碳排放强度的状况.研究结果表明：优化能源结构和强化政府能源监管是降低山东省碳排放强度的有效措施.     

“三条主线”构建国家能源新体系

<正>当前,全球对温室气体排放引起的气候变化问题已经形成共识,并达成了二氧化碳减排的约束性政府间协议。我国政府承诺,到2020年非化石能源消费比重达到15%,2030年前后碳排放达到峰值,2050年非化石能源消费比重达到50%。然而,中国科学院专家研究分析认为,2050年目标难     

黑龙江省农田生态系统碳源/汇变化特征及影响因素分析

采用2004~2013年黑龙江省主要农作物产量、播种面积及农业投入等相关数据,对黑龙江省农田生态系统主要碳源汇进行了估算,分析了碳源汇的变化特征及其影响因素.结果表明:2004~2013年黑龙江农田生态系统碳吸收总量呈上升趋势,粮食作物碳吸收量比例明显大于经济作物和果蔬作物;碳排放总量呈平稳上升趋势,化肥施用是主要排放源.碳源汇相关性分析表明,碳吸收与水稻、小麦和玉米等粮食作物产量有显著正相关,与葵花籽、麻类和瓜果类作物产量显著负相关;碳排放与化肥施用、农用能源消耗、喷滴灌灌溉面积和渠道防渗灌溉面积有显著正相关,与低压管灌灌溉面积有显著负相关性.     

低碳约束下青岛市就业结构评价与优化研究

在国家提出发展低碳经济的背景下,为了分析低碳约束下青岛市就业结构优化水平,选取青岛市9个行业2004-2015年的数据,通过面板数据模型研究不同行业碳排放强度和就业结构之间的关系。结果表明,青岛市同行业自身的碳排放强度存在差异,与就业人口的关系也存在较大差异。最后根据评价结果,提出调整能源结构、寻找绿色经济增长点以及促进绿色就业从而实现低碳约束下就业结构优化的建议。     

低碳经济下东部地区石油消费影响因素研究——基于面板数据模型的定量分析

基于石油消费影响因素定性分析,将碳排放量和城市人口密度作为低碳环境和城市化水平对石油消费的影响因素,构建了低碳经济背景下石油消费与影响因素之间的地区面板数据模型。定量分析了人均GDP、产业结构、城市人口密度、能源利用效率、碳排放量对石油消费的影响效应。由分析结果得出,无论是从长期均衡效应还是短期波动效应来说,产业结构、城市人口密度、碳排放量对石油消费起正相关作用,而人均GDP、能源效率对石油消费起负相关作用。其中,人均GDP、城市人口密度、碳排放量的短期效应大,而产业结构、能源效率的长期效应大。针对上述结果,提出了东部地区短期内应加强第三产业发展、实施石油储备、碳减排等措施,而长期应制定完善产业结构和提高能源效率的宏观政策。     

中国能源消费碳排放动态变化及EKC实证检验分析

基于IPCC方法,核算并分析中国省域能源消费碳排放的时空动态变化,采用EKC模型检验各省能源消费碳排放与经济增长之间的关系,并对曲线进行分析。结果表明:1995—2016年中国能源消费人均碳排放量由3.15 t·人~(-1)增至9.21 t·人~(-1),增长近3倍。人均碳排放和人均GDP存在明显地域分布和空间分类差异,北方表现为高—高、高—低型,呈显著正向增长,南方表现为低—高、低—低型,碳排放呈负增长。经济增长是碳排放增加的主要原因,能源强度和能源消费结构对碳排放增加起正向效应。中国碳排放与经济增长的EKC曲线呈倒U型并处于倒U型曲线上升阶段后期,自西北向东南EKC曲线呈倒U型曲线上升阶段—上升阶段后期—下降阶段。中国低碳减排任务应协调区域差异,制定符合实际的减排措施,实现经济绿色发展。     

影响黑龙江省粮食产量因素的研究

利用黑龙江省1986~2015年数据构建粮食产量模型,选出8个影响因素,如果直接用普通最小二乘法可能会忽略变量之间的共线性,所以采用主成分分析的方法消除变量间的多重共线性,最大程度上保留下了每个变量,定量的分析影响黑龙江省粮食产量的主要因素和次要因素.最后主成分分析与分位数回归中的中位数回归相结合建立模型,结果表明主要因素有农业科技进步水平和农用化肥的使用情况.     

小汽车尾号限行下的碳排放测算分析

为了定量分析尾号限行对城市交通碳排放的影响,建立了小汽车尾号限行下的碳排放测算模型.首先分析了尾号限行对小汽车出行量的影响,在假设限号前后小汽车出行量随时间变化基本一致的前提下,利用历年统计的小汽车日出行量随时间变化的函数关系得到限号后的一天内不同时间的小汽车出行量.根据UE准则得到路网中每条路段的分配小汽车流量,再根据格林希尔治模型得到每条路段车流速度,利用TRANSYT 7-F模型推算出每条路段在高峰时段内及全天的碳排放量,从而得到整个城市路网的全天碳排放量模型.最后通过简单的实例对该方法进行分析,表明该方法具有一定的合理性和准确性.     

黑龙江省技能溢价的影响因素

在对2002—2020年黑龙江省的技能溢价进行测算的基础上，从教育水平、环境规制、人力资源水平3个维度对黑龙江省技能溢价的影响因素进行研究．结果表明，教育水平、环境规制对技能溢价的影响是正向的，教育财政投入、技能劳动者的相对供给对技能溢价的影响是负向的．因此，政府应加大教育投入，提高环境保护水平和高技能劳动者数量，从而提高技能溢价所激发的效应，更好地为社会经济发展服务．     

黑龙江省资源型城市高质量发展的影响因素与调控对策

随着中国经济步入到新的阶段,黑龙江省资源型城市的经济发展现状与新的发展阶段表现出极度的不适应.以黑龙江省资源型城市为主要研究对象,选取2015年黑龙江省各资源型城市经济、社会和环境发展相关数据,运用地理探测器统计学方法,选取城市产业发展水平、资源环境等12个指标,探究黑龙江省资源型城市高质量发展的影响,并探测了其核心影...     

长沙市农地利用净碳排放变化趋势及驱动因素分析

在估算长沙市2007—2016年各类农地利用净碳排放量的基础上,综合运用EKC经典函数模型、Kaya恒等式与LMDI方法,检验农地利用净碳排放与农业产值之间的耦合关系,识别农地利用净碳排放的主要驱动因素.结果表明:(1)农地利用净碳排放量先增后降总体略有下降,耕地利用净碳排放量与农地利用净碳排放量呈现相同变化趋势,净碳...     

城市大气污染对大气透明度和太阳直接辐射影响的初步分析

本文利用位于黑龙江省、纬度相近、规模不同的三个城市:哈尔滨、佳木斯、黑河,最近五年(1977—1981年)定时观测辐射资料。将日光情况为⊙~2的太阳辐射强度统一订正到大气质量m=2,并计算了相应的大气透明系数P_2。通过一定的对比分析,指出了这三个不同城市的大气污染对大气透明度及太阳直接辐射影响的差异,并着重分析和估计了大工业城市哈尔滨大气污染对辐射特征的影响。     

山东省交通运输业低碳化发展评价与优化研究

交通运输业作为国民经济基础性行业,已成为碳排放增长最快的部门之一,发展低碳交通运输体系对节能减排具有重要意义。运用排放系数法测算了2000—2016年山东省交通运输业的碳排放量,并建立了因素分解模型,探讨影响碳排放的因素的作用机理和排放特征。研究表明:(1)人口、城镇化率、交通能源消费结构对碳排放增长有一定的正效应;(2)第三产业产值在整个产值中的比重对碳排放的影响不稳定;(3)能源强度和经济产出是主导的正向因子;交通运输业产值在第三产业产值的比重对碳排放有负向抑制作用。最后基于以上研究结果提出改善能源结构、提高能源效率和建设现代低碳交通运输体系的政策建议。