中国碳达峰路径的Meta回归分析

尽早实现碳达峰、碳中和是中国推动经济社会全面绿色低碳转型的内在需求,开展碳达峰路径研究对中国合理制定2030年碳达峰目标和措施具有重大现实意义.该文筛选发表于2015—2020年间的18篇文献,采用Meta回归分析方法研究中国碳达峰路径及主要影响因素.结果表明:①多数文献预测中国将于2030年或2030年前实现碳达峰,平均预测峰值水平约10.9 Gt CO₂;碳达峰时煤炭占比平均值为51.9%,非化石能源占比平均值为22.4%,经济年增长率平均值为5.4%,碳排放强度下降率平均值为54.0%.②该文筛选的样本对碳达峰路径预测结果与中国2030年前碳达峰目标一致,文献发表时间越晚预测的达峰时间越早且峰值越高.③除碳达峰时碳排放强度下降率（peakCEI）外,其余变量均对碳达峰峰值具有显著性;除文献类型（PTY）、影响因子（IF）、碳达峰时煤炭占比分类（yblcoal）、碳达峰时非化石能源占比（pnf）外,其余变量均对碳达峰时间具有显著性.未来中国应从基于成本效益的最优达峰路径、完善温室气体清单核算方法、大力推动清洁能源技术进步、提高经济发展质量等方面开展深入研究.      

多情景视角下京津冀碳排放达峰预测与减排潜力

京津冀地区是中国核心经济区的重要组成部分,也是碳排放重点区域,其碳排放早日达峰对实现国家达峰目标尤为关键。通过分析碳排放及影响因素的关系,构建碳排放系统动力学模型,并设置六种情景方案,模拟预测其对北京、天津和河北碳达峰时间、峰值及减排潜力的影响。结果显示：（1）基准情景下,北京已经实现碳达峰,天津预计2023年碳达峰,而河北则难在2035年前达峰。（2）协调发展情景即综合调控政策,较单一措施情景,各地区碳减排效果最优;其中,北京2020—2030年碳排放较基准情景下降13.52%,天津碳达峰可提前至2021年,河北则可在2030年达到峰值。（3）单一措施情景下,环保情景对北京碳减排作用最显著,而节能减排情景则是实现天津与河北碳达峰的最佳发展模式。     

中国省域碳达峰路径与政策

从省域层面推动发达地区率先碳达峰是中国实现2030年前碳达峰目标的有效途径.以江苏省为例,构建了省级LEAP-Jiangsu模型,结合改进的多层对数平均迪氏分解(M-LMDI)模型、 Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型探索碳排放的关键影响因素及碳达峰路径.采用改进的多层M-LMDI模型分析了江苏省历史时期和未来预测情况下碳排放的主要影响因素;基于历史碳排放分解结果和规划目标,构建了多种发展情景的LEAP-Jiangsu模型,预测江苏省碳排放达峰时间及达峰水平;运用Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型,研究碳排放与经济发展的关系和碳排放与大气污染物排放的协同效应.结果表明,2035年江苏省一次能源需求总量以标煤计约为401.2～474.6 Mt,终端能源需求量约为319.2～382.3 Mt;江苏省最可能在2025～2030年实现碳达峰目标,碳排放峰值约为815.3～845.7 Mt;能源强度降低、产业结构优化、提高终端电气化水平和能源结构调整等节能减排措施的减排贡献率分别为33.1%、 26.8%、 21%和15.2%.     

中国超大城市碳排放达峰的影响因素及组合情景预测——基于门限-STIRPAT模型的研究

城市是中国碳排放的重要来源,而超大城市的碳达峰研究对国内其他城市和全国能否实现碳达峰目标具有重要的现实意义.以北京、上海、广州、深圳、天津和重庆等6个超大城市为研究对象,能源强度为门限变量,建立门限-STIRPAT模型,首先确定6个超大城市碳排放的驱动因素,然后对27种情景下的各城市碳排放达峰进行预测.研究结果表明:①人口、人均GDP和能源强度对各城市碳排放起到正向促进效应,人口的影响效应最大,其次是能源强度,人均GDP对碳排放的影响最小.②能源强度对二氧化碳排放的影响呈阶段性变化特征.③北京、上海和重庆在高能源强度下降率的情景下,已经达峰;天津、除最宽松的高-高-高情景外的广州和深圳会在2030年前实现达峰.如果能源强度以中速率下降,6个城市碳排放不能保证一定能在2030年前达峰.如果能源强度以低速率下降,6个城市均不能在2030年前达峰.本研究有利于明确超大城市碳排放的影响因素,对其他城市尽快实现碳排放达峰具有借鉴意义,为全国实现碳达峰目标提供可行的研究思路.     

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.     

基于LEAP模型的工业园区碳达峰路径：以南京某国家级开发区为例

工业园区是能源消费和碳排放的密集区域,推动工业园区碳达峰对国家早日实现碳达峰目标具有重要意义.以南京某国家级开发区为例,基于LEAP模型,设置基准情景（BAU）、非工业减排（S1）、全行业一般减排（S2）、全行业强化减排（S3）和深度减排（S4）共5类情景,分析各情景下的能源消费需求和CO2排放变化情况,评估各项措施的碳减排贡献,提出园区实现碳达峰目标的政策建议.结果表明,S2、S3和S4情景下能源消费需求和CO2排放量将分别于2035、2030和2028年达到峰值,能源消费需求峰值（以标煤计）分别为26.28、21.66和19.10万t,CO2排放峰值分别为75.35、59.34和53.24万t.工业是研究区域能源消费和碳排放的主要贡献行业,S2、S3和S4情景下工业能源消费和碳排放占比分别于2035年、2030年和2028年达到峰值57.1%、56.0%、53.6%和64.2%、66.2%和62.9%.工业能效提升的碳减排贡献最大,其次为经济增速放缓,交通新能源汽车推广和公共建筑节能的碳减排贡献不显著.综合考虑碳达峰时间和园区碳排放强度考核目标,建议将S3情景作为该园区碳达峰的实施...     

基于LEAP模型的长三角某市碳达峰情景

基于LEAP模型,构建了适用于X市的LEAP-X分部门测算模型,设置了基准情景、低碳情景、强化低碳情景和2023年达峰情景等4种碳排放达峰情景.测算分析结果表明,仅在强化低碳情景与2023年达峰情景下可以实现2030年前碳达峰目标,强化低碳情景达峰时间约在2025年但实际可能推迟,峰值约为1.7亿t.工业是碳排放量最大部门,石化行业是工业中占比最大行业,不同情景下其占比始终保持在30%左右,发电与钢铁行业占比逐年降低,净调入电力逐渐增加.产业结构优化、能源结构调整是X市碳达峰主要驱动因素.强化低碳情景下单位GDP碳排放量在2030年将较2020年下降41%左右.     

中国电力行业二氧化碳排放达峰路径研究

电力行业是我国最大的碳排放部门,碳排放量占全国碳排放总量的40%以上;同时,电力将是未来10年能源增长的主体,而这些新增用电与国计民生直接相关,属于刚性需求,是支撑我国经济转型升级和未来居民生活水平提高的重要保障. 电力行业未来新增需求压力巨大,其碳排放峰值及达峰速度将直接决定2030年前全国碳排放达峰目标能否实现. 统筹考虑社会经济发展、各部门用电需求、电源结构调整、发电标准煤耗变化等因素,采用基于情景分析的方法,开展电力行业碳排放趋势预测,识别碳减排的主要驱动因素,提出推动碳排放达峰的关键举措,为制定碳达峰目标背景下的电力行业碳排放控制路径提供参考. 结果表明:①通过积极措施,电力行业碳排放能够在2030年左右达峰,在不考虑热电联产供热碳排放时,于2028—2031年达峰,峰值为43.2×108~44.9×108 t,较2020年增加3.2×108~4.9×108 t;考虑热电联产供热碳排放,则达峰时间为2031—2033年,峰值为50.7×108~53.0×108 t,较2020年增加4.9×108~7.2×108 t. ②在电源结构不变的情况下,如到2030年降低2%左右的电力需求,达峰时间将提前4年左右. ③提速风光新能源发展是实现2030年前碳达峰的必然选择,到2030年,提高风光发电、核电、水电、生物质、气电发电装机容量及发电量、节能降耗措施等各项措施的减排贡献率分别为55.3%、10.6%、9.2%、7.6%、5.7%、11.5%. 研究显示,未来我国电力行业碳减排工作重点要聚焦于优化电源结构、推动形成绿色生产生活方式、提升用电效率、降低煤电机组能耗水平等方面.      

中国省域差异化碳达峰评价方法与应用

推动有条件的地区率先行动是“全国一盘棋”实现双碳目标的必然选项.考虑到中国各省的差异性,研究基于碳排放空间分配测算各省达峰压力,进而从达峰压力、减排现状、经济发展、政策支持和资源禀赋这5个维度构建省域碳达峰能力评价体系,采用熵值法确定指标权重,对中国除香港、澳门、台湾和西藏以外的30个省级行政区进行碳达峰能力综合评价,基于评价结果将各省划分为5个梯队.结果表明：①海南和北京等18地的碳排放空间呈现盈余,河北和山东等8地碳排放空间呈现赤字,另有浙江、安徽、河南和湖北这4地分配所得的碳排放空间与各自实际排放量相当;②发达地区碳达峰能力普遍高于欠发达地区,其中北京和上海等地碳达峰能力尤为突出,江西和贵州等地碳达峰能力提升空间较大.最后,针对不同达峰梯队的省份,因地制宜地提出差异化达峰目标和行动建议.     

面向碳达峰目标的重庆市碳减排路径

以重庆市为案例构建本地化LEAP模型,借助LMDI分解、Tapio脱钩弹性系数、单一措施减排效果比较以及减污降碳交叉弹性,探寻重庆市碳达峰目标下的关键影响因素及其碳减排路径特征.结果表明:重庆市在当前碳减排措施力度下难以实现2030年前碳达峰目标,若强化碳减排措施,重庆市可于2025年前实现碳达峰目标,峰值约为1.62...     

基于能源碳排放预测的中国东部地区达峰策略制定

中国东部的11个省市是中国经济最发达的地区,其碳排放量约占全国碳排放量的1/2.随着气候变化的加剧和国际社会的关注,中国政府制定了区域差异化的达峰目标,因此,预测该地区碳排放对于评估中国能否实现达峰目标具有重要意义.本文基于中国东部11省市1997-2017年的面板数据,采用STIRPAT模型来预测不同情景下的碳排放趋势,并据此分析东部地区整体碳排放达峰的可能性.结果发现,有7个省市碳排放可能在2030年之前达峰,其中,北京、上海将最早出现碳排放峰值,达峰时间可能为2022年;然而,另外4个省市碳排放较难在2030年之前达峰.从东部地区整体来看,该地区碳排放达峰时间在2028-2033年,峰值为5018.03×10⁶~5497.20×10⁶ t.因此,东部地区整体碳排放可以在2030年左右达峰,为较好地实现中国整体碳排放达峰目标奠定了基础;此外,考虑到东部各省市的碳排放达峰情况存在差异,应根据各省市的实际情况制定差异化的达峰目标.     

效率视角下中国2030年二氧化碳排放峰值目标的省区分解——基于零和收益DEA模型的研究

实现2030年二氧化碳排放达到峰值不仅是中国在全球气候谈判中做出的国际承诺,也是中国实现经济结构转型的必然选择,而对二氧化碳排放峰值进行合理的区域分解是中国实现二氧化碳排放达峰的必要前提.本文首先对中国2030年二氧化碳排放峰值进行初始的省区分解,利用DEA-BCC模型对初始省区分解方案进行效率评估,在此基础上利用零和收益DEA模型得到全部省区达到有效的中国二氧化碳排放峰值省区分解方案.本文研究表明：1大部分省区初始分解方案的效率值较低,只有2个省区的效率值达到DEA有效,且二氧化碳排放配额比重较大省区的分配效率值较小;2经过零和收益DEA模型的优化,省区分解方案的整体效率最终提升至有效边界,二氧化碳排放配额由效率较低的欠发达地区向效率较高的较发达地区转移,较发达和不发达的两类地区均分配到了较少的二氧化碳排放配额,最终二氧化碳排放权占比较多的地区主要为二氧化碳排放严重但减排潜力较大的省区.文章最后根据本文研究结论提出了具体的碳排放省区分解政策建议.     

5G对中国碳排放峰值的影响研究

基于目前5G技术的发展情况,利用holt指数平滑法和动态分析法预测了未来20年5G基站产生的直接碳排放量.根据预测模型,5G基站建设会在2038年左右达到饱和状态,数量约为1434万个.考虑到5G技术的发展推动其他产业发展可能导致的碳排放量变化,利用投入产出法和灰度时间预测法等方法评估了5G技术引起的各行业间接碳排放量.结果显示,5G基站处于低负载（30%负载）情况下,能在2038年碳排放达峰时年产生142.61Mt的直接碳排放;而如果满负荷运行,则能在2038年碳排放达峰时产生196.26Mt的直接碳排放,基于中国两种不同碳排放达峰情景,综合分析了5G技术导致的直接和间接碳排放对中国碳排放达峰时间和碳排放峰值的影响,最后对预测结果进行了稳健性检验.研究发现,实际GDP情况情景下5G技术对于社会各行业的碳排放影响在2030年达到峰值,约为255.96Mt.并且,2030年前5G技术发展对社会总体碳排放增量以间接碳排放为主,2030年后对社会碳排放增量以直接碳排放为主;综合考虑下5G技术的发展会导致中国碳排放达峰时间推后至少2年,相应的碳排放峰值至少提高了383.96Mt.若中国政府要削减5G导致的额外碳排放,完成二氧化碳总量控制,需要降低基站能耗水平,控制基站数量,避免重复建设导致5G基站低负荷运行.     

2020和2030年碳强度目标约束下中国碳排放权的省区分解

建立了碳排放权省区分配模型,在中国2020年和2030年碳强度目标约束下,分阶段进行碳排放权的省区分配.结果表明：2016~2020年,中国各地区碳排放权分配相差悬殊.碳排放权配额最多的5个省份分别是经济发展水平和历史碳排放量均处于全国前列的广东、江苏、内蒙古、山东和山西地区,配额最少的5个省份依次是安徽、吉林、甘肃、宁夏和贵州.同时,各地区面临不同的减排压力.山西、山东、辽宁和陕西在2016年初始节点的碳空间严重不足,需要承担较大的减排压力.而广东、江苏和上海等地减排压力相对乐观.2021~2030年,各省份的碳排放权分配与第1阶段分配结果大体一致,所有省份在2030年碳排放空间均有盈余.但是部分地区（如新疆、陕西、吉林、青海、甘肃、宁夏和贵州等）截至2030年碳排放剩余空间相对有限,按期完成减排目标仍然存在较大压力.考虑到各省区面临不同的减排任务和压力,制定差异化的减排政策并在政策上给予适当的扶持是保证中国减排目标顺利达成的关键.     

基于系统动力学的中国碳减排路径模拟

通过分析二氧化碳排放影响因素之间作用关系与碳减排的主要路径,构建二氧化碳排放系统动力学模型。在此基础上,通过调控供给侧经济增长速度、能源结构和产业结构要素,预测四种不同情景方案对二氧化碳排放的影响,以进一步探讨二氧化碳排放主要部门减排贡献。结果表明：四种方案的二氧化碳净排放量增长趋势逐年变缓,在二氧化碳净排放量达到峰值后,调整经济增速、改善能源结构和优化产业结构继续为碳减排发挥积极作用,相比于经济增速和产业结构调整,能源结构改善的减排贡献度更高。在综合调控经济增速、能源结构和产业结构的方案下,中国二氧化碳净排放量2024年将达到高峰值104.45亿t,2058年实现碳中和,这与现实情况更加吻合。未来若能抓住经济、能源、产业低碳转型的良好机遇,并进一步加强各部门的减排努力,中国二氧化碳净排放量有望2025年前达峰,2060年前实现碳中和。     

基于函数极值条件下的中国碳达峰碳中和情景分析

基于函数极值条件提出了碳达峰出现时间和需要满足的理论条件,并对主要发达国家作了验证,同时对中国现状做了分析,最后采用了基准和强化两种情景分析了中国实现2030年碳达峰后进入2060年碳中和时期的二氧化碳排放量。研究结果显示：（1）根据IPAT恒等式将碳排放函数分解成人口、人均GDP和碳强度三个因素时,碳峰值出现时间为三个因素年增长率之和由正转负的正数值年度,发达国家的历史数据证实了这一条件。（2）中国三个因素年增长率之和自2003年起已经开始降低,最近几年一直在0.01~0.02徘徊,表明总体上朝着有利于碳达峰的方向发展,同时按照三个因素的预期发展目标计算得出中国2030年碳排放峰值的上限为112.2亿t,若2021—2035年保持相同的人均GDP年均复合增长率,碳强度年均复合增长率的绝对值需要比人均GDP年均复合增长率高0.14个百分点。（3）在能源消费总量逐渐回落的前提条件下,2060年基准情景下非化石能源占比约为65%,产生的二氧化碳量约为31.4亿t,强化情景下非化石能源占比约为70%,二氧化碳排放约为26.6亿t,而碳汇和CCUS等固碳技术还存在不确定性,碳中和任务依然艰巨。实现碳达峰碳中和最终需要控制能源消费,践行低碳消费行为。