全产业链视角下建筑碳排放路径模拟:基于RICE-LEAP模型

从社会经济活动的角度出发,创新性地构建包含中国终端部门的新型综合评估模型—RICE-LEAP模型,并通过情景设置动态模拟2020~2050年建筑全产业链碳排放的发展路径及其结构性特征.结果表明:①与参考情景相比,考察期内1.5℃情景下中国碳排放总量的额外累计减排量将达到129.74Gt CO₂,而建筑全产业链碳排放的额外累计减排量为57.53Gt CO₂,占比44.28%.②建筑业是典型的“表观低碳、隐含高碳”的行业.建筑业直接碳排放占建筑物化碳排放的比例较小,仅占9.46%~11.75%.③3个动态情景下,建筑物化碳排放的下降速率均快于建筑运行碳排放.这是由于建筑物化碳排放主要依赖工业等终端部门的脱碳进程,在实现碳达峰过程中具有先发优势.④现阶段,建筑全产业链能耗仍以煤炭消费为主,但煤炭的消费占比在3个动态情景中均呈现出不同程度的下降,而电力的消费占比则呈现出明显的上升趋势.     

基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测

为助力交通运输业实现碳达峰、碳中和目标,本研究基于拓展的STIRPAT模型选取人口、机动车保有量和能源强度等8个变量作为中国交通运输业碳排放量影响因素,并根据1990-2019年指标数据建立LSTM碳排放模型,在低碳、基准及高碳3种情景下对交通运输业碳排放进行预测.结果表明:1990-2019年间中国交通运输业碳排放量总体呈现上升趋势.低碳、基准及高碳情景下,碳排放达峰时间分别为2033年、2035年及2038年,峰值量分别为1145.64,1218.68,1308.40百万t.中国应积极采取节能降碳措施,优化交通运输业结构,推进清洁能源应用,促进中国交通碳排放向低碳情景发展,助力达峰目标早日实现.     

中国能源消费碳排放变化的驱动因素研究

将DEA中基于能源投入的Shephard距离函数引入到LMDI分解模型中,建立了1995~2010年中国6大产业能源消费碳排放7因素分解模型.研究结果显示, 产业结构效应、经济产出效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放的增加具有一定的拉动作用,其中经济产出效应的累积贡献率最大为135%,产业结构效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放累积贡献率分别为10.74%、9.39%、0.65%;潜在能源强度效应对碳排放下降的累积贡献率最大为54.6%,说明产业能源强度的调整空间较大,且抑制效应逐年增强;能源结构效应、能源技术进步效应对我国碳减排的累积贡献率分别为0.2%和1.04%,贡献微弱,亟待提高;从产业层面研究发现,农林牧渔业、建筑业、批发零售和住宿餐饮业和其他行业的低碳发展较好,工业、交通运输仓储和邮政业低碳发展不佳,工业始终是我国碳排放的主要来源.     

2050年中国能源消费结构的系统动力学模拟——基于重点行业的转型情景

面向2050年世界能源发展形势与中国发展实际,推进能源转型与保障油气供给是关乎国家发展和能源安全的重大前瞻性问题。考虑能源转型这一关键前提,基于重点行业部门的政策情景模拟了中国能源消费的总量与结构变化情况,并分析了中国油气消费需求及其对外依存情况。结果显示：（1）若实行积极的部门能源转型政策,中国的一次能源消费总量将在较大幅度上低于参照情景,并有望在2040年达到峰值,其峰值在5755~7000 mtce之间。具体来看,煤炭消费可在2030年前达峰,石油消费在两种转型情景下均将在2040年达到峰值,而天然气仅在加速转型情景下可于2035年实现消费达峰。（2）从推进能源结构转型角度看,在转型情景下中国2050年煤炭消费量占能源消费总量的比例为21%,在加速转型情景下到2050年煤炭占能源消费总量的比例将不足10%;无论是在转型情景下还是加速转型情景下,到2050年油气消费占中国能源消费总量的30%;若推行更加积极的转型政策,在加速转型情景下中国到 2050年非化石能源消费占比将超越化石能源。（3）高需求低产出将导致中国油气对外依存度在中长期内处于较高水平,因而,在2050年前保障国家能源安全仍不可忽视油气供给稳定性。研究可为中国能源安全战略与能源政策制定提供科学依据。     

多情景下湖北省交通运输碳排放峰值预测研究

为加快湖北省交通运输业实现碳达峰,利用湖北省2005—2019年人口规模、城镇化率、交通运输强度、能源强度等数据,构建扩展STIRPAT模型,并结合设置的基准、污染减排、节能降碳、绿色低碳4类情景(18种情景方案),对湖北省2020—2035年交通运输碳排放峰值进行预测.结果表明：(1)2005—2019年湖北省交通运输碳排放量总体呈现出波动上升的趋势;(2)在其它影响因素不变的情况下,技术性减排对交通运输碳排放的抑制作用大于结构性减排,且随着时间推移,其作用效果越明显;(3)绿色低碳情景下,保持人口和城镇化率中增长、经济水平高增长的情景方案最可能符合湖北省交通运输碳排放达峰路径,研究预测其碳排放于2030年达到峰值6330.2万t.最后,结合研究结论提出了具体可行的政策性建议.     

云南省碳排放历史变化特征及影响因素分析

基于1980—2011年云南省经济发展和能源消费数据,计算了云南省碳排放量和碳排放强度,并分析了历史变化特征。采用LMDI法定量分析了能源结构、能源效率和经济发展因素对云南省人均碳排放的影响效应。结果表明,1980—2011年,云南省一次能源消费产生的碳排放总量呈指数型递增。碳排放量中平均有88.55%来自煤炭的消费,9.53%来自石油的消费,1.92%来自天然气的消费。32年来云南省人均碳排放增长的主要原因是经济发展的拉动作用,经济发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长;抑制因素主要是能源效率的提高;能源结构的调整对人均碳排放的抑制效应不显著。     

农村居民生活碳达峰路径及对策

全国碳达峰目标已经明确,农村居民生活能源消费是碳排放增长的重要来源,亟待得到有效控制.为研究农村居民生活碳达峰路径,基于农村居民生活能源消费现状分析,采用碳排放系数法对2000—2018年农村居民生活的碳排放进行核算,基于情景分析法,从能源消费结构调整的角度,设定不同情景分析农村居民生活的碳达峰时间及峰值.结果表明:①2000—2018年,农村居民生活碳排放量、人均碳排放量均呈快速上升趋势,其中农村居民生活碳排放量占国家碳排放总量的3.0%~4.0%.②在2030年国家碳排放强度下降65%的目标下,农村居民生活同步碳达峰目标约为3.64×108 t;农村居民煤炭消费的碳排放已在2017年达峰,总量达峰则依托于能源结构调整情景实现目标.③基准情景下,2030年前无法实现碳达峰;政策情景下,将在2027—2028年达到峰值,峰值约为3.66×108 t;优化情景下,将在2024年达到峰值,峰值约为3.44×108 t.④基于能源结构调整的碳达峰路径主要表现为煤炭消费占比降至18.0%左右,天然气、电力、其他能源消费占比分别提至1.5%、35.0%、30.0%左右.研究显示,促进碳达峰的措施可重点从完善顶层设计、制定农村能源发展战略规划、推动分布式能源系统建设、加强节能减排技术保障、创新资金支持、普及绿色低碳生活方式等几个方面加强实施,从而推动农村的能源变革与节能减排.      

基于行业关联研究的广东省能源消费分析

基于改进的假设抽取模型,构建能源在行业间关联模型,分析供给侧、需求侧角度行业部门之间隐含在经济活动中能源转移效应.根据广东省的能源需求特征分析,非能源工业部门能源直接消费量最多,其中2012年消费量占总经济部门总消费量的57.2%,是社会经济生产过程是能源资源供给中的关键部门.而对行业间能源关联研究表明,能源部门、交通运输仓储及邮政业是净输出部门,而建筑业、其他服务业是能源净输入部门.农业部门、批发零售住宿餐饮供给侧与需求侧能源消费量大致持平,且在能源转移过程中与其他行业关联较小.从年际间动态变化分析,广东省能源部门供应于自身行业内部隐含能源转移增多,从2002年的8.55%升至2012年的24.67%,说明用于能源部门加工利用的能源更多,也从侧面印证了广东省能源利用更加有效与清洁.     

西安高新区多情景碳达峰预测及减排路径分析

第十三届全国人民代表大会第五次会议提出要致力于推进碳达峰碳中和工作,促进经济社会向全面绿色低碳转型,实现高质量发展.西安高新区作为陕西省重要的科技创新和产业聚集区,经济发展在很大程度上依赖于能源消耗,碳减排的任务就显得尤为艰巨.以西安高新区为研究对象,首先通过系统核算园区内碳排放,对不同能源种类和不同行业企业碳排放现状进行分析;然后利用Kaya模型设定多种独立的碳达峰情景,预测不同情景下的碳排放总量值及碳达峰时间;最后结合西安高新区发展特点科学甄选相应的碳减排路径,给出合理的减排建议.结果表明,目前电力消耗碳排放占比最多且份额呈逐年上升趋势,工业碳排量始终占主导地位且第三产业发展日益蓬勃;碳排放因子情景、能源强度情景和经济水平情景这3种情景下可于2030年达到碳达峰,其中经济发展水平对西安高新区未来碳达峰的峰值和时间影响最大,产业结构情景、能源结构情景和人口规模情景在2030年前没有出现峰值;未来减排路径主要从电力部门脱碳、经济稳健高质量发展、能源及产业结构绿色升级和构建绿色交通体系入手,可为实现碳中和预留更多的准备时间,也为我国工业园区低碳发展提供决策参考.     

吉林省能源消费碳排放变化趋势预测与影响因素分析

探讨区域能源消费碳排放的长期变化趋势对碳减排政策的制定和减排目标的实现有重要意义。该文以吉林省为例,研究基于STIRPAT模型能源消费碳排放的影响因素,分析其历史变化特征,分别设定节能情景和节能-低碳情景预测吉林省未来的碳排放走势。研究结果表明,经济增长是影响碳排放的主要因素,碳排放强度的下降是抑制碳排放的主要因素;随着时间的推移,碳排放先后经历碳排放增长期、高峰期和回落期,整体呈倒"U"型趋势;相较节能情景,节能-低碳情景碳排放增长趋势放缓且各年份碳排放水平更低。     

多尺度视角下重要生态功能区碳源/汇时空演变特征——以黄河流域为例

研究使用土地利用、夜间灯光和能源统计数据,采用能源碳排放模拟法计算碳排放量和碳吸收系数法计算碳吸收量,构建了黄河流域多尺度、长时间序列碳源/汇估算模型.利用构建的估算模型和探索性空间数据分析法从省、市、县以及栅格尺度对黄河流域碳源/汇以及碳平衡进行时空演变特征分析.结果表明:(1)分组模拟能源消费与夜间灯光数据,发现长时间序列碳排放估算模型拟合相关性均达到0.9以上,模型估算精度良好.(2)从空间分布看,东部地区碳排放呈逐年增加趋势,而碳吸收量较多则主要分布在东北和西南部.从省份看,碳排放量最高省为山东;碳吸收量最高省为内蒙古.从市级看,高碳排放城市呈现总体向东部、北部移动趋势,高碳吸收逐渐向西南地区扩张.从县级看,高碳排放与吸收县域向东北地区扩张.(3)黄河流域20年来碳排放与碳吸收累积变化总体均呈上升趋势,但吸收量增加幅度大于碳排放量,说明黄河流域减排增汇工作取得了积极进展,绿色发展工作持续推进.研究结果可为黄河流域减排增汇,实现绿色发展提供科学参考.     

江苏省交通运输业碳排放预测及减排情景分析研究

根据江苏省2005年-2012年交通运输业的碳排放量和碳排放强度,利用GM(1,1)模型预测了2013年-2025年的碳排放,并结合江苏省省情设定了两种碳减排情景.研究表明:2005年-2012年江苏省交通运输业碳排放量一直呈增长趋势;2006 年-2009年碳排放强度一直上升,而2009年-2012年则呈下降趋势.GM(1,1)模型预测结果显示2013年-2025年江苏省交通碳排放量和碳排放强度一直处于上升的状态.而情景分析得出基准情景和低碳情景下的2015年和2025年交通运输业碳排放量都将会大幅减少.     

碳中和背景下中国交通部门低碳发展转型路径

基于LEAP构建中国交通部门碳减排模型(CERM-CT),包含4类228种减排技术和措施,设计基准、碳减排和深度碳减排3组情景,分析了交通部门背后的驱动因子和服务需求,并对技术措施进行了成本有效性分析,提出了中国交通部门低碳发展转型路径.结果表明,降低车辆能耗和发展新能源汽车较为成本有效,运输结构调整碳减排潜力大.碳减排情景下,交通部门长期碳排放2050年下降至4.4亿t,相比基准情景减排69.7%,较基准年碳排放减少3.3亿t,有望在2060～2070年间实现碳中和.深度碳减排情景下,交通部门2050年碳排放下降至1.9亿t,相比基准情景和碳减排情景分别减排86.9%和56.9%,较基准年和碳减排情景分别减少碳排放5.8亿t和2.5亿t,有望在2060年前实现碳中和.不断提高燃油经济性、大力推广新能源汽车、控制机动车保有量和调整交通运输结构是交通部门实现低碳发展转型的必要减排手段,分别能带来25.0%、16.7%、8.3%和50.0%的减排量.深度碳减排情景下2021～2030年和2031～2050年的低碳交通新增固定投资分别为4.2万亿和6.3万亿,平均每年0.4万亿,主要用于新建...     

中国交通运输碳排放时空演变及差异分析

核算了2003—2012年间中国30个省域的交通运输碳排放量和碳排放强度,分析了交通运输碳排放时空演变规律,分别计算了中国东、中、西部的交通运输碳排放量和碳排放强度的标准差和变异系数以定量分析其差异.结果表明:2003—2012年10年间,中国30个省域交通运输碳排放量呈逐年增长趋势,并整体呈现"西低东高"的特征,其中,湖北、广东和山东三省的总量居前3位,而内蒙古、吉林和重庆这3个省份(直辖市)的增速最快;交通运输碳排放强度整体上全国呈增长趋势,呈现出"西高东低"的非均衡变化特征;交通运输碳排放强度绝对差异增速趋缓,自2008年后三大区域的标准差和变异系数都呈现明显趋同效应.     

基于改进IPAT模型的中国未来碳排放预测

在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国1987—2010年的历年碳排放量和人均碳排放量进行了分区域研究与计算.经数据分析,发现以2002年为界线,前后两个时期中国碳排放变化缺乏内在的连贯性,2002年以前的碳排放曲线无法表征未来年份碳排放趋势.在此发现的基础上,以2002—2010年碳排放数据为基础,引入表征科技进步的变量,对IPAT模型进行改进,进而对2010—2050年中国碳排放进行了预测和分析.结果表明:中国排放峰值发生在2030年,全国碳排放总量将达到3684.1636Gg,人均碳排放为2.6476t;在2030年之前中国碳排放量将以平均每年2.89%的速度持续增加.2030—2050年碳排放量将以每年2.09%的速度减少,至2050年,全国碳排放量为2366.4522Gg,人均碳排放为1.8521t.本研究为中国未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持.     

中国石化化工行业二氧化碳排放达峰路径研究

石化化工行业是高耗能高排放行业之一,约占工业部门碳排放比例的10%,研究石化化工行业碳排放达峰路径不仅能推动工业部门尽早实现达峰,同时也为石化化工行业加快绿色低碳转型指明方向. 基于中国统计年鉴、行业协会、企业碳核查等多来源数据,在分析历史排放趋势的基础上,识别能源集中度高的重点行业和产品,采用情景分析法针对石油和天然气开采业、石油煤炭及其他燃料加工业、化学原料及化学制品制造业三大子行业中的炼油、乙烯、丙烯、对二甲苯和合成氨等重点产品,预测其基准情景和控排情景下的重点产品产量和碳排放强度,以及石化化工行业2021—2035年二氧化碳排放趋势. 石化化工行业在基准情景下排放量无法实现2030年前达峰,控排情景下将于2030年达峰,峰值为17.3×108 t. 通过能源结构调整、节能和低碳技术改造、低碳循环及高效利用等途径可以实现行业减排,与BAU(仅考虑石化产品产量变化,不考虑产品结构、单位产品能耗变化)情景相比,减排贡献最大的路径是化石能源利用清洁化改造,2030年相对BAU减排1.19×108 t,贡献率约44%;其次是加大节能和低碳技术改造力度和资源循环及高效利用,减排量分别为0.8×108和0.6×108 t,减排贡献率分别达到29%和22%.      

收益视角下我国产业环境压力与经济效益分析

在实现经济效益的同时，兼顾可持续发展已成为推进产业新常态发展的必然选择.本文首先采用多区域投入产出的戈什模型，从行业层面核算了我国各产业2009年的收益侧完全碳排放系数和感应力系数，然后根据2个系数的大小将34个产业部门划分为4大类.实证结果表明：第Ⅰ类行业对经济的推动能力较好，同时对环境产生的负面影响较大.第Ⅱ类行业需要促进行业内整合，提高行业的能源利用率.第Ⅲ类行业属于福利性产业，应当予以保护和支持.Ⅳ类行业具有较高的感应力系数和较低的完全收益侧碳排放系数，兼具行业友好和经济效益，满足当前供给侧结构性改革的内在要求，需要鼓励和发展.     

中国煤化工行业二氧化碳排放达峰路径研究

煤化工行业是我国煤炭消费和CO₂排放的主要贡献者之一,在2030年前实现碳达峰目标要求下,煤化工行业高碳排放的发展模式将不可持续且面临巨大挑战,开展煤化工行业CO₂排放达峰路径研究、实现高碳能源的绿色低碳化利用成为亟待解决的问题. 基于煤化工各子行业发展现状分析,综合考虑经济社会发展、节能低碳技术应用、原料和燃料结构调整等因素,采用下游部门需求法和项目法分别预测传统煤化工与现代煤化工各子行业未来发展规模,采用碳排放系数法预测不同情景下2021—2035年行业碳排放量变化趋势,判断行业实现碳达峰的关键措施、达峰时间和峰值. 结果表明:①2019年我国煤化工行业碳排放量为5.4×108 t,占全国碳排放总量的4.8%. 其中,传统煤化工碳排放量为3.6×108 t,现代煤化工碳排放量为1.8×108 t. ②基准情景下,煤化工行业无法在2030年前实现碳达峰;强化控制情景下,通过采取一系列控碳措施,可推动煤化工行业在2025年左右提前达到碳排放峰值. ③控制现代煤化工规模、优化行业用能结构、优化甲醇原料结构等措施是煤化工行业碳减排的三项主要措施,到2030年可分别减少碳排放0.50×108、0.16×108和0.08×108 t. 研究显示,促进煤化工行业碳达峰应尽快实施控制现代煤化工发展规模、从源头减少传统煤化工产品需求、优化甲醇行业原料结构、优化煤化工用能结构、提高行业能效水平和促进产品固碳化等政策措施.      

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.      

经济新常态下中国中长期能源展望

本文利用自底向上的能源需求预测模型体系,对新常态下的中国中长期能源需求总量及结构开展情景分析。结果显示:"十三五"及2021~2030年期间,我国经济增速总体呈"倾角向下"的L型特征;能源需求增速逐步放缓,预计2020年和2030年需求总量分别为48.5~49.6亿、54.3~58.2亿吨标煤;能源消费结构持续优化,第三产业和居民部门成为拉动能源增长的主要动力;在转型情景下,通过消费侧推进节能优先战略,供给侧大力发展非化石能源,能够顺利实现"十三五"及中长期非化石能源发展目标和碳强度下降目标。