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1.62亿t.产业终端能耗强度、能源消费结构、产业结构以及电力生产结构是影响重庆市碳达峰目标的关键因素.控制工业能耗和调整产业结构的碳减排效果相对其他措施更为显著,且均具有减污降碳协同效应,应作为重庆市碳减排路径的优先选择.     

中国减污降碳协同效应的时空特征及其影响机制分析

我国环境污染防治面临减污降碳协同推进的新挑战,为实现减污降碳协同增效的总目标,深入打好大气污染防治攻坚战,研究减污降碳协同效应的时空特征及其影响机制,对因地制宜制定经济社会发展全面绿色转型的政策具有重要现实意义. 本文以2011—2019年我国30个省(自治区、直辖市)为研究对象,分析大气污染物和碳排放的时空特征(不包括港澳台及西藏自治区的数据,下同);同时,运用耦合协调模型计算碳减排与大气污染物控制系统的耦合协调度,进一步分析减污降碳协同效应在全国、八大经济区和各省份的时空特征;并利用时空地理加权回归模型(GTWR),揭示了减污降碳协同效应影响因素的空间演化规律和作用机制. 结果表明:①2011—2019年我国碳排放量缓慢增长,污染物排放当量自2014年开始明显下降;大气污染物和碳排放主要集中在东北、北部沿海和黄河中游经济区. ②2011—2019年我国减污降碳的协同效应整体上明显提高,不同经济区和省份的减污降碳协同效应存在明显的时空差异. ③能源消费总量、能源消费强度和能源消费结构是减污降碳协同效应的主要影响因素,能源消费总量、能源消费结构、能源消费强度、产业结构和进出口贸易总额等因素对减污降碳协同效应的影响存在显著的空间异质性. 鉴于此,本文从制定差异化的减污降碳协同策略、推动能源结构优化转型、加强地区和部门间的协同治理等方面提出了减污降碳协同增效的对策建议.      

减污降碳协同视角下沿海制造业发达地区产业结构调整路径研究

碳达峰碳中和是我国的重大战略决策,对推进产业转型升级和绿色发展具有重要意义. 实现经济增长与资源能源消耗、污染物和碳排放的总量与强度双控制,是推进“双碳”目标的重要支撑. 我国沿海地区制造业发达,污染物和碳排放量较大,寻找减污降碳协同增效路径对区域绿色转型具有重大现实意义. 本文以浙江省宁波市为对象,对全部经济门类的产业结构开展实证研究,运用多准则决策模型和情景分析法,以能源、水资源、4种主要污染物(化学需氧量、氨氮、二氧化硫、氮氧化物)和二氧化碳为约束条件建立了产业结构优化调整模型,将各产业增加值占比的变化程度作为决策变量,筛选出产业结构调整平稳、减排幅度大的调整方案. 制造业作为宁波市经济发展的主体,贡献了较高比例的污碳排放和能源资源消耗. 4.5%、5.5%、6.5%三种年均经济增速情景下宁波市通过产业结构调整实现减污降碳协同增效的潜力分析显示,2020—2030年预期可实现累计97%的经济增长,且能满足区域资源环境的约束限制. 面向2030年提出宁波市产业结构优化调整路径,建议严格控制高排放制造业的准入门槛,提升第一产业和采矿业的资源能源利用效率,推进电力、热力的生产与供应业等存量行业的减污降碳,鼓励发展高附加值的第三产业和循环经济产业.      

长三角减污降碳政策的协同效应和作用机制研究

在“双碳”目标和长三角地区一体化高质量发展的要求下,如何发挥环境政策的协同效应,协同推进减污、降碳和经济高质量发展,对于促进经济社会发展全面绿色转型具有重要意义.以2006-2020年长三角地区41个地级市为研究对象,以大气污染物(包括SO₂、NO_x、PM和VOCs)排放当量、CO₂排放量和经济高质量发展水平为被解释变量,以减污降碳政策力度为核心解释变量,通过固定效应和中介效应模型检验减污降碳政策对大气污染、碳排放和经济高质量发展的协同效应和作用机制.结果表明：(1)减污降碳政策具有三重协同效应,政策力度每提升1%,平均意义上可降低0.470%的大气污染物排放当量,降低0.292%的CO₂排放量,提升0.040%的经济高质量发展水平.(2)减污降碳政策的协同效应具有地区异质性,在核心城市组能够实现减污、降碳和经济高质量发展的三重协同效应,而在中心城市组仅具有污染减排效应,在外围城市组没有产生显著效应.(3)减污降碳政策主要通过减少能源消费、促进绿色技术创新实现减污、降碳和经济高质量发展.研究显示,应...     

基于STIRPAT模型天津减污降碳协同效应多维度分析

基于STIRPAT模型,从排放总量、减排量和协同效应系数这3个维度定量分析了天津市减污降碳协同效应.结果表明,天津市大气污染物和温室气体的主要排放源均为工业源,大气污染物和温室气体的Pearson相关系数为0.984;人口总数、城镇化率、地区生产总值、能源强度和二氧化碳排放强度是影响天津市减污降碳协同效应的重要因素;天津市2011年和2012年大气污染物和温室气体协同增排,协同效应系数分别为0.18和0.17;2013~2014年和2018~2023年大气污染物减排且温室气体增排,协同效应系数均小于0,减污降碳不具有协同效应;2015~2017年和2024~2060年大气污染物和温室气体同时减排,协同效应系数范围为2.74~8.76.天津市具备在2024年进入减污降碳协同增效阶段的条件,天津市推动减污降碳协同增效最关键的是严格控制温室气体排放总量,持续推动能源强度和二氧化碳排放强度的下降,合理控制人口总数、城镇化率和地区生产总值.     

湖南省工业领域碳减排与空气质量改善协同

气候变暖和空气污染是我国当前面临的主要环境问题.综合使用中国碳核算数据库、能源经济模型和空气质量模型,研究我国湖南省工业领域潜在碳达峰路径及其空气质量协同改善增益.基于中国碳核算数据库和相关工业/能源统计年鉴分析指出,湖南省2019年CO₂排放总量为310.6 Mt,其中工业领域排放占比超70%,主要来自于电力、蒸汽、热力的生产和供应业,非金属矿物制品业及黑色金属的冶炼和压延业等行业.综合考虑未来各工业行业经济增长速率、能源技术进步程度和能源结构优化调整等因素,使用LEAP能源经济模型设置并分析了3种潜在的工业碳达峰情景,包括趋势照常情景（2030年达峰）、中度减排情景（2028年达峰）和强化减排情景（2025年达峰）.进一步结合人为源大气污染物排放清单和区域空气质量模型WRF-Chem,以排放行业-部门的同源对应关系为桥梁,模拟分析不同碳达峰路径下空气质量改善响应.结果指出,在3种碳达峰情景中,主要大气污染物浓度均有所降低,长株潭地区尤为显著;强化减排情景力度最大,中度减排情景次之,趋势照常情景相对最弱.制造业减污降碳的协同效果最佳,在不同情景实现碳达峰时,可分别减少ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）年均值0.6~1.8 μg·m^-3和1.8~8.9 μg·m^-3.研究可为国家和区域的减污降碳协同实践提供参考和决策依据.     

天津市减污降碳协同效应评估与预测

为评估和预测天津市减污降碳协同效应,采用减排量弹性系数法评估减污降碳协同效应,基于STIRPAT模型预测天津市“十四五”期间的减污降碳协同效应,并分情景预测天津市2026~2060年的减污降碳协同效应.结果表明：大气污染当量和温室气体的主要排放源均为工业源;2015~2017年天津市减污降碳协同效应系数范围为0.11~0.26,2013~2014年和2018~2020年天津市的减污降碳协同效应系数均小于0;天津市“十四五”期间减污降碳协同效应系数为0.06;各种情景下,2026~2060年天津市减污降碳协同效应系数均大于0.天津市2011~2020年减污降碳协同效应波动变化,“十四五”时期或可进入减污降碳协同增效阶段.天津市要在2026~2060年实现较高水平的减污降碳协同增效,就需要合理控制城镇化率、人口总数和地区生产总值,增加第三产业比重和高技术比重,持续降低能源强度.     

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.     

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...     

我国能源电力行业减污降碳协同增效的思路探析

高质量发展和碳达峰、碳中和目标的提出对我国能源电力行业发展提出了新的更高要求。本文从我国能源电力行业发展现状出发,深入分析了能源电力行业在减污降碳中的重要地位与作用,进而从提升能效水平、发展清洁能源、推进终端电氢替代、提高煤电发展质量、构建新型电力系统、加快能源电力科技创新和深化能源电力体制改革七方面阐述了我国能源电力行业减污降碳协同增效的思路。     

浙江省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素研究

运用IPCC参考方法、Tapio脱钩模型、协整分析和Granger因果检验,研究了浙江碳排放特征及其驱动因素.结果表明:碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,多数年份碳排放与经济增长之间呈"弱脱钩"状态;经济增长、外贸和人口增长对碳排放正向驱动,能源效率和城市化对碳排放负向驱动;经济增长、外贸、城市化和人口增长是引起碳排放增长的单向Granger原因,能源效率与碳排放互为Granger原因.     

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。     

台风持续影响下中山市大气O3污染过程分析

应用三维空气质量模型（Model-3/CMAQ）和积分过程速率（IPR）分析工具对2017年7月22~31日夏季4次台风持续影响下中山市7月首次出现的持续6d的O₃污染事件进行了详细分析,识别了O₃ 8h浓度最大值时段主导的大气物理过程和大气化学过程,并计算了不同源、汇过程对本地O₃浓度的贡献.研究结果表明,污染时段化学过程对O₃的源贡献高于非污染时段,化学过程贡献增加,说明光化学反应过程更加活跃;台风带来的外来气团经过上风向高污染物排放区域时,化学过程贡献显著上升,与非经过高污染物排放区域相比,污染时段的化学过程对中山市O₃源过程的浓度贡献高2.4%~6.5%;污染时段,水平输送对中山市大气O₃源过程的浓度贡献在56.6%~92.6%之间.因此,污染期间强化本地排放源的管控,减少O₃生成贡献的同时,结合区域气团路径分析,精准识别污染协同管控区域,上风向污染物高排放区域实施协同减排措施,实现区域联防联控.     

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明：旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.     

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.     

基于不同电力需求的中国减污降碳协同增效路径

当前我国同时面临改善生态环境质量和实现碳达峰碳中和两大战略任务,协同推进减污降碳已成为我国经济社会发展全面绿色转型的必然选择,电力部门在转型过程中将发挥重要作用.面向不同的电力需求情景,构建低成本实现碳达峰、碳中和的多目标模型,求解得出减污降碳协同增效最优路径方案.结果表明,在如期实现碳达峰、碳中和目标的前提下,减污和降碳协同性较好,两者协同控制可高效助力低碳转型的实现;优化电力部门发电结构是实现减污降碳协同增效的关键措施,研究期火电占比不断下降,清洁电力占比超过92.5%;不同电力需求下二氧化碳和主要大气污染物排放量有明显差异,其中二氧化碳排放量受电力需求影响最大,低电力需求、中等电力需求和高电力需求情景下峰值二氧化碳排放量分别为94.16亿、 104.09亿和107.46亿t,主要污染物二氧化硫、氮氧化物和颗粒物的排放同样表现出在低电力需求、中等电力需求和高电力需求情景下依次递增的趋势.电力需求的提高仅增加了电力部门内部发电结构调整的压力,未影响到其他部门的产量和活动水平,即电力需求导致的电力部门减排压力未表现出部门间传递的趋势.     

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.     

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.      

区域贸易隐含碳排放和SO_2排放的投入产出分析——以江苏为例

区域碳排放责任划分和污染治理必须考虑空间转移问题,才能制定公平可行的减排和治理方案。中国区域产业结构和消费模式不同,区域间贸易往来密切,需要对贸易品中隐含的碳排放和污染排放进行估算。论文采用多区域投入产出模型,计算了江苏基于生产者角度和消费者角度的碳排放和SO_2排放,对各部门贸易中隐含的碳排放和SO_2排放进行了估算,并对隐含碳排放和SO_2排放流入最高的4个部门和最终需求中碳排放和SO_2排放的流入来源进行了分析,结果发现江苏属于碳排放和SO_2排放净流入区域,净流入碳排放17.87 Mt C,净流入SO_2排放9.05×104t。金属冶炼及压延加工业、化学工业、电力和热力的生产和供应业以及建筑业输入贸易中隐含的碳排放和SO_2排放都较大,未来江苏产业结构调整面临较大压力。