碳约束下的京津冀2035年能源消费路径分析

化石能源消费产生二氧化碳,二氧化碳排放量增加导致气候变化,因此,京津冀地区能源消费将会受到二氧化碳（CO2）排放量（碳排放）的制约。首先,利用经典的时间序列模型预测了驱动因素,如国内生产总值（GDP） 、人口、城市化率、产业结构和能耗强度等。然后将驱动因素预测值作为自变量,能源消费作为因变量,采用神经网络方法计算出北京、天津和河北的能源消费量。并利用排放系数法计算实际碳排放量作为约束量,根据内增原理对煤炭、石油、天然气和其它能源消费量进行优化,优化结果作为京津冀在应对气候变化的能源消费可行路径。研究表明：经济和社会是驱动能源消费量增长的主要驱动因素,碳约束下的能源消费路径核心在于控制煤炭和石油消费,天然气和电力供应是能源结构调整的关键。     

基于生产函数理论的重庆市碳排放预测

为确定经济社会的发展和化石能源的开发利用对碳排放增加的影响,对长江经济带典型工业城市——重庆的碳排放进行预测.基于内生增长理论,采用数据调研、情景分析等方法分析对重庆市地区生产总值、人口、能源结构等多项碳排放驱动因素指标进行了分析预测.基于生产函数理论,构建了重庆市地区碳排放模型,对2014—2035年的重庆市地区碳排...     

基于生产函数理论的碳排放量模型及应用

为了准确预测经济社会发展及能源消费的二氧化碳排放量(简称碳排放量),提出了基于生产函数理论的碳排放量模型.首先,以生产函数为理论基础,结合碳排放量与经济社会发展及能源消费相关的事实,构建了碳排放通用模型;利用经典的碳排放模型,验证了通用模型模型的合理性.其次,根据我国可能出现的发展情况,以人口、GDP、城市化率、能源强度、能源结构和产业结构等作为驱动因素,推导出适合我国的碳排放系列模型.最后,将国家统计局历史数据和外推法驱动因素数据带入碳排放预测模型中,实现对我国碳排放量预测.结果表明:新碳排放量模型更加符合实际情况;人口、GDP和城市化率是碳排放的主导驱动因素;用新模型预测得出我国碳排放在2027年左右达到峰值,经济社会发展将在2030年前实现脱碳.