天津市居民生活消费CO2排放估算分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)碳排放计算指南(2006年版)中的计算公式和CO2排放系数缺省值,以居住综合消费碳排放、叠加交通消费碳排放计算模型为基础,应用碳排放系数法估算了2006~2008年天津市居民人均生活消费CO2排放量及其在总的能源消耗CO2排放量中所占比例.结果表明,2006~2008年天津市居民生活消费CO2排放量呈逐年上升趋势,2008年的排放量比2006年增加了13.7%.居民生活消费CO2排放在总的能源消耗CO2排放中所占比例整体呈上升趋势,并从产业结构和能源消费结构两个角度分析了导致这一现象的原因.     

中国城乡居民生活消费碳排放变化的比较研究

基于碳排放系数法估算了1997~2015年中国城镇、农村和整体（包含城镇和农村）居民生活消费引起的直接碳排放量,进一步采用Dagum基尼系数和Kernel密度函数估计方法对中国城镇和农村居民生活消费碳排放的地区差距及分布动态进行实证研究.同时,采用乘积式对数平均迪式指数模型（M-LMDI）分析了直接能源消费强度、居民人均消费水平和单位能源碳排放强度3大因素对居民消费碳排放变化的影响,并重点考察了各省份相关变量对生活消费碳排放影响的城乡差异.结果表明：（1）中国城镇和农村居民人均生活消费碳排放量在研究期内呈现逐年递增的趋势,在空间上均存在显著非均衡特征.（2）中国居民人均生活消费碳排放的地区总差异呈现波动下降的趋势,从1997年的0.379下降到2015年的0.244.1997~1999年城镇和农村居民生活消费碳排放的组间差距是城乡差距的主要来源,其贡献率超过50%.2000年后组内差距成为城乡差距的主要来源,其贡献率均大于40%并超过了组间差距.（3）城镇和农村居民人均生活消费碳排放均在增加,地区差异均在扩大.（4）对全国居民生活消费碳排放变动贡献最大的省区是内蒙古,累计贡献值达0.1005.贡献最小的省区是云南,累计贡献值为0.0125.（5）农村的能源消费强度和人均消费水平的贡献程度在研究期内均大于城镇,单位能源碳排放强度在两个地区的贡献水平表现出了波动性.     

基于Urban-RAM模型的上海居民生活碳排放研究

随着全球对碳排放相关研究的不断深入,居民生活引起的能源消耗和碳排放问题引起了研究人员越来越多的关注,但目前鲜有对上海市居民生活整体碳排放的系统研究.本文以2010年为基准年,引入美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的Urban-RAM模型,对上海市居民生活碳排放情况进行定量分析,旨在初步掌握上海市居民生活碳排放的总体规模和结构特征,为上海市低碳城市建设和相关决策提供科学依据.研究结果表明,上海市2010年居民生活碳排放总量(CO2e)为4985.7万t,主要以间接排放为主,间接碳排放和直接碳排放分别占居民生活碳排放总量的64.1%和35.9%;上海市居民生活碳排放在各个消费领域的分布不均,直接碳排放主要来自公共和居住建筑领域,该领域的直接碳排量为1065.0万t,占全市居民生活直接碳排放总量的59.5%;间接碳排放主要来自家庭消费领域,该领域的间接碳排量为1625.2万t,占全市居民生活间接碳排放总量的50.9%,其中以食品消费和衣装消费的贡献最大,分别占家庭消费领域碳排放总量的53.5%和29.5%;综合来看,公共和居住建筑领域的整体碳排量最大,为2231.6万t,占全市居民生活碳排放总量的44.8%.     

上海市居民生活用能消费碳排放测算与分析研究

根据上海市居民生活能源消费相关的能源消费数据,采用统计分析方法,从最终需求角度评估了2001年-2010年居民生活能源消费及其碳排放。研究发现2001年-2010年上海市居民生活用能碳排放量从173．47万t增长到391．87万t,居民生活用能碳排放量呈较快上升趋势,但总体处于较低水平。居民生活用能消费结构从以原煤和电力为主转变为以油品电力消费为主,原煤天然气综合利用的消费模式。未来一段时期内上海市需要合理拓展居民生活用能排放空间。     

城镇化、居民生活能源消费与生活碳排放之间关系的实证研究

利用中国1995年－2012年居民生活能源消费数据,通过协整检验、格兰杰因果关系检验等方法对城镇化、居民生活能源消费与碳排放之间关系进行了实证研究,结果发现：城镇化、居民生活能源消费与碳排放存在长期均衡关系;城镇化程度的提高会降低CO2排放;生活能源消费的增加是CO2排放提高的重要原因。居民生活能源消费与CO2排放之间存在着双向格兰杰因果关系。提出稳步推进新型城镇化进程、合理进行生活能源消费、调控城乡居民生活能源消费等建议。     

贵州省直接生活能源碳排放及影响因素分析

依据贵州省2000-2014年居民直接生活能源消费数据,运用碳排放系数测算贵州省居民直接生活用能碳排放量,并进行统计分析。继而采用LMDI分解法定量分析能源消费结构、能源消费强度、居民消费水平、人口规模4个因素对贵州省居民直接生活用能碳排放增量的影响,并对比分析城镇和农村影响因素的差异。结果表明:居民消费水平是拉动贵州居民生活用能碳排放增长的决定性因素;生活能源强度是抑制碳排放增长的主要因素,能源消费结构和人口规模的变动也对碳排放增长具有负向影响,但作用强度相对较小。从城乡来看,居民消费水平效应显著增加了城镇居民直接碳排放,能源消费强度效应对农村居民直接碳排放抑制作用最明显。     

基于居民合理生活消费的人均碳排放计算

分析了我国居民消费直接与间接碳排放的变化及现状,并通过居民消费的微观角度,分析计算基于居民合理生活消费人均碳排放.试图通过居民消费的角度建立人均碳排放的核算方法,给出建议数据.根据国内当前主要消费环节的碳排放水平,对比国际先进水平和国内碳减排升级潜力,计算了满足居民正常小康生活水平条件下的人均碳排放,年人均排放约2203kg~2333kg碳.居民基本生活的碳排放主要集中在供暖制冷、住宅使用、污染治理和基础建设分摊等方面,而衣物与食品消耗、生活物质材料等方面的碳排放量所占比重相对较低.     

人口迁移视角下城镇化对典型领域碳排放驱动效应研究——以辽宁省为例

城镇化的快速发展为我国带来了日新月异的变化,但城镇化进程中伴随着能源消费快速增长,使我国面临能源供应、节能减排等方面更加严峻的挑战.现有研究主要是从宏观角度研究城镇化对能源消费及碳排放的影响,较少探究人口从农村向城镇迁移过程中对典型领域产生的驱动效应.基于此,本研究以辽宁省为例,应用弹性系数模型,选取居民消费、住宅建筑、道路交通3个典型领域探讨城镇化对碳排放的驱动效应,并提出针对性的碳减排政策.结果表明,2006—2015年,城镇化对居民生活直接消费碳排放的驱动效应最为显著,弹性系数为9.91;对居民生活间接消费碳排放和道路交通领域的驱动效应次之,弹性系数分别为6.94和5.38;对住宅建筑等驱动效应最弱,弹性系数为2.71.研究表明,城乡生活方式差异导致居民直接生活消费碳排放显著增加,相较而言,城乡产品市场差异较小;辽宁省现阶段城镇住宅建筑存量与城镇新增人口的需求基本匹配,但人口城镇化带来的城市边界外扩、人口密度提高,导致道路交通碳排放增长.     

中国能源消费和碳排放特征研究

基于中国能源消费数据,采用IPCC报告中碳排放估算方法,对我国1978～2010年的能源消费和碳排放特征进行研究。结果显示:中国能源消费和碳排放总量增幅较大,2010年中国能源消费量和二氧化碳排放量分别达到32.5亿t和76.13亿t,但是能源强度和碳强度总体上呈下降趋势;不论是总量上还是强度上,能源消费和碳排放的地区差异均较大。     

数字经济对我国居民消费碳排放影响

基于2000～2020年我国30省区的面板数据,综合测算了不同层次需求下各省区居民消费碳排放量和数字经济发展指数,运用空间计量模型开展回归分析和空间效应分解,并对数字经济与总体消费碳排放进行门槛效应分析,考察数字经济对居民消费碳排放的影响.研究发现:(1)我国居民消费碳排放整体上升,呈现出东高西低并且向中东部集中的趋势.(2)直接消费碳排放是我国居民消费碳排放的主力,但随着社会发展,其在总体消费碳排放中的占比呈下降趋势,间接消费碳排放比重增加.(3)数字经济的发展能够显著增加本省及邻近地区居民间接消费碳排放以及其中本省的生存型间接消费碳排放;然而,进一步研究发现数字经济与总体消费碳排放之间具有“倒U”型关系,数字经济在达到较高的发展水平后能够促进居民消费碳减排.综上,建议进一步推动数字经济发展,加强对绿色生产生活的引导,从而助力实现“双碳”目标.     

成都市居民生活方式碳排放的不确定性分析

通过拟合调研获取的成都市居民生活方式细节的统计分布,采用蒙特卡洛模拟对居民生活方式的碳排放进行不确定性分析。结果显示:不同居民的生活方式存在着很大的差异。随着调查样本数量的增加,生活方式的分布情况呈现明显的统计规律。居民生活方式碳排放存在着很大的不确定性。大多数居民生活方式的碳排放在全民排放的均值以下。但少部分的居民却贡献了大部分的碳排放。因此,提倡基于生活方式的节能减排,更重要的是关注少数高排放生活方式群体。这也是制定低碳经济相关政策时需要考虑的一个重要因素。     

基于投入产出模型的居民消费品载能碳排放测算与分析

论文建立测算与分析居民消费品载能碳排放的投入产出模型,基于可比价投入产出序列表对中国居民消费品载能碳排放进行实证分析。研究表明,1992-2005年,我国居民消费品载能碳排放从33 876×10⁴ t C增长至67 940×10⁴ t C,增幅达1.0倍;其人均值从289.1 kg C增长至519.6 kg C,增幅为79.7%。居民消费碳排放的增幅远小于消费价值量增幅;居民消费碳排放占我国能源消费排放总量的比重波动下降。在排放结构方面,农业、 食品类消费品的排放比重大幅下降,居住、 交通、 信息等服务性消费的排放大幅上升。居民消费品载能碳排放的城乡差距不断扩大,人均排放的城乡比从2.4增至4.0;在排放结构的变动上则表现出一定的趋同特征。我国居民人均消费排放水平远低于欧美发达国家的同期水平,1990年代的人均排放水平仅为美国的1/14,在欧洲国家的1/5至1/2之间。研究认为,通过优化消费结构带动产业结构调整以及促进排放强度降低,未来我国有可能在持续提高居民消费水平的同时,有效减缓消费排放。     

中国省域隐含碳排放及其驱动机理时空演变分析

隐含碳排放研究是探索绿色低碳生活方式与推进生态文明建设的重要基础之一。论文基于投入产出分析法与城镇居民消费数据核算2002—2012年中国大陆30个省（除港澳台、西藏外）的城镇居民隐含碳排放,在分析城镇居民隐含碳排放时空演变特征的基础上,运用LMDI-Ⅰ加法数量分解模型分析城镇居民消费隐含碳排放的驱动机制及空间分异特征。研究结果表明：除吉林省外,其余各省的隐含碳排放呈增加趋势;消费水平提高是隐含碳排放量增加的主要因素,其高值主要聚集在北部沿海地区;人口规模对隐含碳排放变化具有双向效应,其强正向作用区与人口分界线所划分的东半壁逐渐趋于一致;导致多数省份隐含碳排放量下降的决定因素是隐含碳排放强度效应,空间差异不大;居民生活方式的变化对隐含碳排放变动的贡献不大,但其空间演变特征较为复杂。总之,各省隐含碳排放特征及其驱动机制存在差异,未来减排侧重点应有所不同。     

碳排放现状及驱动因素分解实证分析研究——以东莞市为例

根据IPCC碳排放计算指南核算东莞市2005年-2011年期间能源消费的碳排放量,并进行现状分析和采用对数平均权重分解法（LMDI）因素分解分析.研究结果表明：碳排放总量以5.8％速度增长,而碳排放强度以5.8％速度递减;煤是碳排放主源,但所占比重逐年下降;工业碳排放量比重最大,但是增速减慢;交通业、服务业和居民生活碳排放量及所占比重逐年增加;经济规模的扩大是拉动东莞市人均碳排放的决定因素,累计效应远高于能源效率和能源结构对碳减排影响.     

中国农业农村碳排放结构与碳达峰分析

分别计算了种植业、畜牧业以及农村居民生活的碳排放量及碳排放强度,并对其差异性和收敛性进行分析.结果表明:我国种植业和畜牧业均在2015年实现较为稳定的达峰,峰值分别为68821.02万t、39909.4万t二氧化碳,而农业农村整体的碳排放量在2017年实现了碳达峰,达峰排放总量为150039万t二氧化碳;在排放结构方面,种植业碳排放量所占的比例较大,基本维持着约50%的比重,而居民生活碳排放的占比急速上升,在2019年占比在30%左右,农村居民生活碳排放主要来源于居民生活能源消费;就农业农村碳排放强度整体而言,泰尔指数变动表明差异总体增加,σ收敛和β收敛表明碳排放强度向总体平均水平收敛.农业承担粮食安全的重任,在碳达峰之后,在完成碳中和目标的同时,还应保证粮食产量.未来应在提高耕地质量、推广高产低碳品种、提高农业生产要素的利用率以及提高技术水平几方面作出努力,以提升农业技术效率,实现持续碳减排.     

基于LMDI模型和Q型聚类的中国城镇生活碳排放因素分解分析

为研究城镇居民生活碳排放特征及影响因素,基于LMDI模型从全国和省级层面研究了我国30个省、自治区、直辖市（不含港澳台及西藏自治区）2006-2015年的城镇生活碳排放,将城镇生活碳排放分解为生活能源消费结构效应、生活能源强度效应、消费倾向效应、人均可支配收入效应和城镇人口规模效应,分析各效应逐年和累积效应贡献度以及区域差异,并基于LMDI模型的计算结果对我国30个省、自治区、直辖市进行Q型聚类分析.结果表明:①从全国层面看,人均可支配收入、城镇人口规模是刺激因素,其中,人均可支配收入的影响效应最为显著,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度抑制了生活碳排放的增长.②从省级层面看,人均可支配收入、城镇人口规模的累积效应均为正,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度对各省、自治区、直辖市生活碳排放的影响效应有正有负,显示出显著差异.因此,政府应引导城镇人口合理增长,并积极制定相应政策优化居民生活能源消费结构.在制定碳减排战略时,要将省级生活碳排放的表面特征与其潜在驱动力相结合,根据不同区域有针对性地实施碳减排政策,同时应及时作出调整,以应对不同的发展阶段.      

北京市能源消费碳足迹影响因素分析

为了量化人口、城市化和技术等因素对城市碳排放的影响,以北京市为研究对象,引入修正的碳足迹方法计算1990~2011年城市能源消费碳足迹,采用STIRPAT模型和偏小二乘模型对城市能源消费碳足迹的影响因素进行评估.结果显示,城市化、人均收入、人口是碳排放最主要的正向驱动因素,而能源消费强度、产业结构和研发投入比重等因素导致碳排放降低.北京市二氧化碳排放不存在环境库兹涅茨曲线,城市碳排放总量虽然整体状况还在增加,但增长速度在逐步放缓,经济发展与环境保护尚未实现协同.根据模拟结果,降低碳排放和建设低碳城市的建议是发展集中型和紧凑型的城镇功能组团,控制人口过快增长,合理引导居民绿色消费,依靠科技创新和技术进步.     

基于三维结构分析的碳排放总量控制研究——以浙江省为例

控制碳排放总量是能源环境治理的重要手段,是高质量发展的应有之义,更是我国完成2030年前碳达峰、争取2060年前实现碳中和的必然要求,但目前国家和地方并未明确实行碳排放总量控制。本研究以浙江为例,从能源生产侧、能源消费侧、区域三个维度,分析识别出浙江省碳排放总量控制的重点和难点:能源生产侧减排的重点在于提高非化石电力占比,难点在于推进存量火电机组的碳减排;能源消费侧减排的重点在于控制新上重大产业项目排放,难点在于控制第三产业和居民生活领域碳排放;区域减排的重点在于优化产业布局和用能结构,难点在于对地区碳排放总量缺乏有效约束。并提出电力结构低碳化、重点行业控碳、试点城市率先达峰和政策协同四方面突破点,争取到"十四五"末浙江省碳排放总量得到有效控制,为全国碳排放达峰做出浙江贡献。     

广东省能源消费碳排放分析及碳排放强度影响因素研究

根据省级能源统计和温室气体核算规则,计算分析了2005~2012年广东省能源消费碳排放和碳排放强度变化,并应用对数平均迪氏指数法对计算期的碳排放强度变化进行因素分解,定量分析了各产业(部门)能耗强度、产业结构、能源消费结构和能源碳排放系数对广东省碳排放强度变动的影响.结果表明:2005~2012年,广东省能源消费CO2排放年均增长6.28%,单位GDP碳排放累计下降27%,各产业(部门)能耗强度下降是推动碳排放强度下降的主要原因;净外购电力的碳排放系数下降及用作原材料石油消费比重上升也有利于单位GDP碳排放下降;产业结构和能源消费结构总体上朝着不利于碳排放强度下降的趋势发展;生活能源消费年均增速低于GDP年均增速,有利于地区碳排放强度下降.     

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.