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STIRPAT模型的碳排放驱动因子研究——来自蚌埠市的例证

基于蚌埠市2006—2014年的时间序列数据,利用STIRPAT模型对蚌埠市碳排放的驱动因子进行实证分析.研究结果表明,城镇建成区面积、城市人口数量、人均GDP和重工业比重是影响蚌埠市碳排放量增加的驱动因子,其中城镇建成区面积是首要诱因;能源强度和能源结构是制约碳排放量增加的因子,其中能源强度的制约作用远远大于能源结构.     

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.     

基于STIRPAT模型的长株潭城市群交通碳排放的影响因素及其区域差异

为探究旅游发展和城市化进程中长株潭城市群交通碳排放的影响因素,采用"自下而上"的方法测算2005—2016年长株潭城市群交通碳排放量,利用STIRPAT模型及岭回归方法对长株潭城市群接待旅游人数、人均旅游收入、城镇化水平、单位GDP能耗及城镇化水平与其他因素的交互项与交通碳排放间的关系进行估计。结果显示:(1)长株潭地区的交通碳排放保持较高速持续增长,节能减排压力大;(2)人均旅游收入和接待旅游人数是促进长株潭城市群交通碳排放的主要影响因素,其次是城镇化水平,单位GDP能耗对交通碳排放有较明显的抑制作用;(3)城镇化水平与单位GDP能耗的交互项对长株潭城市群交通碳排放有抑制作用,而城镇化水平与接待旅游人数及人均旅游收入的交互项对长株潭城市群交通碳排放的促进作用较强。     

基于STIRPAT模型的区域城市化碳排放影响因素差异分析

研究7种不同城市化因素对二氧化碳排放的影响,包括人口\,经济\,能源强度\,能源结构\,能源清洁度,服务水平和研发强度,采用基于FE-DK回归模型的STIRPAT模型来评估不同元素对中国三大区域(高度城市化\,发展中城市化和城市化相对落后区域)的碳排放影响。结果表明,服务业水平在高度城市化地区的产业发展中发挥着越来越重要的作用。此外,发展中的城市化地区人口因素的影响高于其他2个地区。同时,在城市化相对落后地区,提高化石燃料的使用效率比其他地区更为重要。总体而言,经济城市化是影响3个地区碳排放的最重要影响因素。具体的解决方案取决于不同区域的具体情况。     

基于向量自回归模型的碳排放强度影响因素的实证研究

碳排放对全球气候变化有重要影响,探究碳排放强度与产业结构升级、能源强度、能源加工转换效率及经济增长的关联性有利于制定碳减排政策,发展低碳经济.通过采用向量自回归模型,运用Johansen协整检验、Granger因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解实证研究了我国碳排放强度与产业结构升级、能源强度、能源加工转换效率及经济增...     

山西城乡居民直接碳排放影响因素的对比研究

为有效控制城乡居民直接碳排放的持续增长,基于LMDI模型,探究了1995—2012年家庭人均收入、家庭规模和家庭户数三个家庭相关因素以及能源强度、能源结构和碳排放系数对山西省城乡居民直接碳排放的影响,并比较分析城镇和农村直接碳排放影响因素存在差异的原因。研究发现:1城镇和农村居民直接碳排放均增长显著,但城镇部分增长速度更快;2家庭人均收入效应为城镇和农村居民直接碳排放增长的主要促进因素;家庭户数效应显著增加了城镇居民直接碳排放,但对农村居民直接碳排放的促进作用微小;能源强度效应和家庭规模效应对城乡居民直接碳排放的抑制分列第一、二位;能源结构效应对农村居民直接碳排放的促进作用更大;碳排放系数效应对城乡居民直接碳排放的抑制作用均比较微弱。最后针对以上结论,提出了相关政策建议。     

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.     

家用轿车碳排放配额分配模型研究

家用轿车碳排放控制的前提条件是确定一个消费者定额,在定额管理的基础上建立碳排放交易机制,以通过经济手段控制家用轿车碳排放的过快增长。本文借鉴企业间碳排放交易机制,提出了确定家用轿车碳排放定额的分配方案,即将配额在车辆与驾驶员之间进行分配,在此基础上,根据反科斯定理,使碳排放边际收益等于边际成本,建立了碳排放配额在车辆和驾驶员之间进行分配的模型,并进行了实例分析。     

基于流分析的交通事故对通行能力的模型研究

针对目前交通事故对道路通行影响较大的情况,假设在3车道通行道路上,在因交通事故发生而占据了不同的2条车道的情况下,基于交通流数学模型针对道路通行能力影响进行定量分析。引入交通流模型,结合事故合理假设,分析事故横断面实际通行能力,借助交通事故影响下的车流波模型,最终建立起车辆排队长度与车辆密度、车辆通行能力和速度三个因素的关系模型,通过分析相应数据,对所建模型的正确性进行验证,为开发城市紧急救援系统提供了理论依据。     

基于交通波理论的交通流模型

针对城市道路中非港湾式停靠站,公交车辆的停靠、超车对路段相邻车道机动车辆的交通流产生一定影响,结合交通波理论,建立了公交占用社会车道的交通流模型。该模型利用每小时社会车辆排队总数和拥堵总延误等指标来描述公交车对其他车辆交通流的影响。通过实例对模型进行验证,结果表明交通波理论对描述路段公交借用邻道机动车道行为有较强实用性。     

基于模糊粗糙神经网络的交通流研究

交通流预测是实现道路交通科学管理的重要内容,文章概述了模糊粗糙神经网络的基本原理,通过模糊粗糙隶属函数建立了基于模糊粗糙神经网络的交通流控制模型,设计了两级协调模糊控制器,结合模糊控制理论和神经网络各自的优点,构造了模糊粗糙神经网络.通过实践结果证明,该算法精度高,学习速度快,适应能力强,对实时交通流预测有一定的指导意义.     

基于AHP北京会奖旅游影响因素的综合评价

近年来,国家和地方陆续出台政策支持旅游业的发展,其中会奖旅游属于典型的高端旅游市场,被看作行业含金量最高的部分,受到北京市政府的高度重视。为此,通过相关文献的梳理和总结,对北京会奖旅游的发展现状及其影响因素进行详细研究,将相关的影响因素进行分类,并请专家对其打分,运用层次分析法计算出各因素的权重,最后通过深入分析,提出优化北京会奖旅游的建议。这不仅能为北京会奖业的相关部门或组织提供决策依据,且能使北京会奖旅游更好更快的发展。     

基于LMDI的北上津区域能源消费碳排放影响因素分析及脱钩效应研究

基于2005—2018年能源消费与经济增长的数据,利用对数平均迪氏指数(LMDI)分解分析模型探究北上津能源消费碳排放的影响因素,并利用Tapio脱钩模型研究北上津经济发展与碳排放的脱钩关系。结果显示：经济发展水平和人口规模拉动能源消费碳排放,能源强度和能源结构抑制能源消费碳排放;北上津的经济发展与碳排放大部分年份呈现弱脱钩,少数年份呈现强脱钩,但经济发展与能源消费碳排放之间的脱钩关系愈发明显。研究结果提示,未来北上津应该转变经济增长方式、加强能源技术创新、优化能源结构。     

我国网络购物发展影响因素的灰色关联分析

以灰色系统理论为基础,结合近几年我国网络购物发展的相关数据,对网络购物这一新兴商务活动进行灰色关联分析寻找影响网络购物发展的主要因素,并从定量角度给出网络购物影响因子的关联排序,以期对我国网络购物的发展提供有意义的参考．