基于碳酸盐分析的水泥碳排放因子测算

为了优化水泥碳排放因子的测算方法,论文基于生料碳酸盐法以及工艺/燃料排放(新型干法窑)、无机碳/有机碳排放(立窑)的碳排放分类对熟料和水泥碳排放因子进行了分析和测算。结果表明:基于抽样调查样品的测试数据,新型干法窑的工艺碳排放因子约为520.00 kg CO_2/tcl,燃料碳排放因子约为288.06 kg CO_2/tcl,熟料碳排放因子约为808.06 kg CO_2/tcl,立窑的无机碳排放因子约为504.18 kg CO_2/tcl,有机碳排放因子约为343.67 kg CO_2/tcl,熟料碳排放因子约为847.85 kg CO_2/tcl;由于新型干法窑和余热发电等技术的普及以及熟料水泥比降低等因素,中国水泥碳排放因子有逐年降低的趋势,从2001年到2012年,水泥碳排放因子从767.13 kg CO_2/tce降到550.80 kg CO_2/tce;水泥碳排放构成中的工艺排放、燃料排放和电力消耗间接排放约各占58.57%、29.79%和11.64%。     

基于国内水泥生产现状的碳排放因子测算

水泥生产过程中碳排放因子的测算是计算水泥碳排放量的基础,为了准确测算我国水泥行业熟料煅烧阶段碳酸盐矿物分解释放CO2的碳排放因子,就需要对水泥生产线上相关样品做成分测定和综合分析.通过对国内近百条代表性较强的水泥生产线上的生料、熟料、水泥、石灰石、燃煤等样品进行钙、镁、烧失量、碳酸盐等化学成分的定量分析,并考虑新型干法窑和立窑两种生产工艺类型的差别,分析测算了基于国内水泥生产的工艺碳排放因子.结果表明:生料碳酸盐法测算碳排放因子的结果较熟料法的结果低约10kgCO2/tcl;不同窑型的碳排放因子存在明显差异,新型干法窑的碳排放因子多集中在500~520kgCO2/tcl,立窑碳排放因子多集中在480~500kgCO2/tcl;多数熟料含有少量碳酸盐.生料碳酸盐法不涉及燃煤灰分的化学成分,可以规避燃煤灰分成分的影响,测算碳排放因子采用生料碳酸盐法较准确,并且应基于不同窑型,同时考虑碳酸盐分解率问题.     

基于STIRPAT模型的中国旅游业碳排放影响因素分析

采用"自下而上"的CO_2排放计算方法,对1995—2014年中国各区域旅游业CO_2排放量进行测算,从动态视角分析各区域旅游业CO_2排放总量及旅游接待人次、人均旅游收入、旅游业CO_2排放强度和旅游交通CO_2排放占比等影响因素的变化趋势特征,并基于STIRPAT模型对旅游业CO_2排放的主要影响因素进行定量分析.结果显示:各区域旅游业CO_2排放总量均呈逐年上升的趋势,且不同区域各影响因素的作用存在显著差异;其中,人均旅游收入对中国旅游业碳减排压力的弹性变化区间最小,仅从0.156变化到0.287,旅游交通CO_2排放占比的弹性变化区间最大,其CO_2排放占比每提高1%,东部地区旅游业CO_2排放总量将提高0.239%,而中部地区仅提高0.013%;旅游业CO_2排放强度是抑制碳排放的关键因素;研究期内,分析结果不支持倒"U"型环境Kuznets曲线的观点.最后,根据上述结论提出差异化的区域碳减排调控对策.     

中国水泥生产与碳排放现状分析

水泥生产过程要排放大量CO2,作为水泥生产大国,中国的水泥碳排放备受世界关注。自2003年新型干法窑在中国水泥企业普及以来,中国水泥产业结构变化巨大,然而国外学者并没有对当前中国的生产现状了解全面,导致在计算中国水泥碳排放量时与实际排放量不符甚至相差较大。该文对中国的水泥生产现状、CO2排放现状、CO2减排现状和CO2减排潜力等方面做了总结和详细分析。分析表明,由于不了解中国水泥生产的主流工艺类型,碳排放因子,替代原燃料使用情况和熟料水泥比等实际情况,国外学者过高估算了中国水泥碳排放量。另外,还指出中国水泥CO2减排措施的采取应符合中国当前的经济和科技发展水平,立即淘汰全部立窑或者采用碳捕捉与封存技术并不适合当前的中国;中国水泥行业CO2减排的主要措施应是原燃料替代,其次是技术改进。     

中国水泥行业二氧化碳排放达峰路径研究

水泥行业是主要的CO₂排放行业,2020年我国水泥行业CO₂排放占全国排放总量的12%,占全国工业过程排放的60%以上. 为开展水泥行业碳达峰路径研究,提出了基于社会、经济等影响因素的多因素拟合分析模型以及基于主要下游产业的需求预测方法,对2021—2035年我国水泥熟料及水泥产量进行预测;并通过对水泥行业碳排放特征的分析,考虑主要控制措施的可行性,构建我国水泥行业CO₂排放情景,对2021—2035年水泥行业CO₂排放趋势进行测算,在此基础上分析水泥行业碳达峰路径及相关政策建议. 结果表明:①中国水泥熟料消费量在“十四五”期间仍有一定上升空间,随着经济社会的绿色转型,水泥市场需求在“十五五”时期下降. ②在此基础上,通过全面加强产能控制、加大落后产能淘汰力度、推广高效节能技术、积极推进原燃料替代,可推动水泥行业碳排放于“十四五”中期达峰,峰值为13.8×108～14.2×108 t,经过2～3年的峰值平台期后呈持续下降趋势,2030年水泥行业碳排放量将较2020年下降15%~18%. ③2030年,水泥熟料及水泥产量的下降将带动水泥行业碳排放量较2020年减少1.4×108 t. 在各项技术措施中,节能改造是CO₂减排潜力最大的措施,2030年能效提升可带动水泥行业CO₂排放量较2020年减少0.38×108 t;其次是利用固体废物替代燃煤,可带动行业CO₂排放量较2020年减少0.17×108 t. 研究显示,推动我国水泥行业碳达峰及碳减排,需在加强产量控制避免水泥过度消费的基础上,聚焦节能改造和原燃料替代措施.      

河流CO2与CH4排放研究进展

河流作为连接海-陆两大碳库的主要通道,其水-气界面二氧化碳(CO_2)与甲烷(CH_4)排放构成全球碳循环的重要环节,对全球气候变暖的贡献不容小觑.明确河流水体CO_2与CH_4产排过程、时空特征以及控制因素是认识河流生态学功能以及其对变化环境响应的重要内容.基于当前河流CO_2与CH_4排放研究进展,构建河流碳排放动力学概念框架(内源代谢、陆源输入),并从全球尺度、区域尺度、流域尺度综述了河流碳排放时空变异性特征以及存在的研究不足.在理解碳排放动力学概念框架和时空变异特征的基础上,构建了河流CO_2与CH_4动力学控制因子分层框架(内部因子:有机质、温度、营养盐;外部因子:水文、地貌、人类活动),深入探讨了河流碳排放的关键影响因素.最后,根据当前研究中存在的不足,提出河流碳排放应将纳入区域陆地碳平衡过程,今后研究重点应包括流域尺度上河流CO_2与CH_4内源产生与陆源输入相对贡献的量化研究、不同界面CO_2与CH_4产生与排放过程研究、高时空分辨率的监测数据的补充以及变化环境与人类活动干扰下河流碳排放的响应过程等,为理解河流生态学过程及生态系统功能提供基础,同时为我国进一步深入开展相关研究提供借鉴.     

中国省域物流作业的碳排放量测评及区域差异化分析

给出了省域物流作业CO_2排放量测量模型,测算了不同能源的CO_2排放因子及排放系数。以物流作业直接能耗法核算我国各省域2003—2012年10年间的物流作业CO_2排放指标,包括各省域的CO_2排放量和单位货物周转CO_2排放量,通过数据分析发现,我国物流作业的CO_2排放量呈增长趋势,但是单位货物周转碳排放量在波动变化的过程中,呈现整体下降趋势。利用泰尔指数测算区域间和区域内的差异大小发现,我国东、中、西部地区之间的单位货物碳排放存在显著的差异性,差异性主要来自于区间内的差异,说明各省之间物流作业的碳排放量差异较大。     

城市能源碳排放估算方法探究

作为目前世界上最大的碳排放国家,中国在2015年巴黎气候变化大会上做出承诺,到2030年碳排放量要达到峰值并且单位GDP排放要在2005年水平上下降60%～65%.但现阶段中国碳排放数据主要集中在省级和国家层面,城市作为碳减排措施实施的主要区域,由于基础数据缺乏,长久以来没有完整的碳排放清单.为解决这一问题,本文构建了一套城市级CO_2排放估算方法.该方法从各省能源平衡表(EBT)出发,采取从省级到市级的比例分配方法,选取最为贴近城市碳排放的指标数据,对42个地级市2012年的能源消费型碳排放情况进行估算,并与中国高分辨率碳排放数据(CHRED)进行对比,发现差异均在10%以内,验证了该方法的准确性.同时揭示了此类自上而下的估算方法所带来的区域性差异,并且进一步分析了采用不同来源的化石燃料的排放因子所可能导致的不确定性,建议之后的研究在进行中国城市碳排放核算时采取最恰当的本地化化石燃料排放因子.本文为获得在时间尺度和空间尺度上均连续的中国城市碳排放数据提供了参考方法和合理思路,也能为在城市层面制定科学的碳减排措施提供可靠的数据支撑.     

中国碳排放被高估14%

<正>《自然》2015年8月20日2010-2012年间全球化石燃料和水泥生产导致的碳排放增长约3/4都来自中国。但是对于中国碳排放的估算始终被认为有较大的不确定性。2008年中国总的化石燃料碳排放,不同研究结果间竟有3亿吨的差别。该差异主要来源于能源消耗量和排放因子的估算方法不一,排放因子的差异是因为中国不同燃料的排放因子极少来自实际测量。研究使用更为合理的能源消耗量     

闽三角地区碳排放时空差异及影响因素研究

以闽三角地区为研究对象,以2005~2017年为研究期,构建城市尺度的碳排放清单,应用对数平均迪氏指数分解方法从时间维度的纵向比较和典型年份城市横向比较两个维度开展了驱动因素的分解分析及评价,探讨了闽三角碳排放变化影响因素的时空差异.结果显示：研究期内闽三角CO₂排放增长较快,从2005年的74.08Mt增加到2017年169.48Mt,增幅为128.75%.其中,泉州贡献最大,占比为67.93%.碳排放变化趋势分析来看,产业结构和经济增长为导致闽三角地区碳排放量增长的主要因素,累计贡献度分别为30.38%和12.21%,能源结构为抑制碳排放的重要影响因素,累计贡献度为-45.76%.时空差异上看,能源结构效应在研究期内均表现为抑制效应,最大贡献率为52.95%;而产业结构效应均表现为促进效应,最大贡献率为33.85%.在研究期内,漳州市碳减排力度最大,最大净减排148.27Mt.而泉州市经济增长和产业结构效应贡献率较大,未来仍具有较大的减排空间.厦门市经济增长和产业结构效应贡献率均低于参考值,且在研究期内变动幅度较小,碳减排压力较低.研究结果深化了闽三角地区碳排放的时空格局及影响因素的科学认识,为闽三角地区及相似城市群的减排治理提供了有益借鉴.     

中国水泥工业CO2排放现状及减排对策

水泥工业是中国制造业中温室气体CO2的主要排放源,因此,根据水泥生产的基本原理和工艺特点,建立了CO2排放的数学模型并确定排放强度,计算了2001—2010年中国水泥工业CO2的排放量,分析了影响CO2排放量的主要因素及其发展趋势,并提出水泥工业CO2减排对策.结果表明,中国水泥工业CO2排放总量逐年增长,与水泥产量和单位产品原料、燃料消耗定额呈线性关系;在CO2排放总量中,原料煅烧和燃料燃烧阶段的排放量分别占49%和51%;"十一五"期间单位水泥产品CO2排放强度由0.69t.t-1下降到0.65t.t-1.万元GDPCO2排放量呈下降趋势,2008年达到最低值为0.3054t,平均每年万元GDPCO2排放量下降10.69%,说明水泥工业10年间实施节能降耗、资源循环利用、提高经济效益等措施对于减少CO2排放具有明显效果.     

中国水泥工业CO2产生机理及减排途径研究

根据水泥生产的基本原理和工艺特点,推导出煤燃烧和石灰质原料煅烧时CO2排放因子分别为2.38 t·t-1和0.527 t·t-1;采用水泥工业CO2排放数学模型计算2001-2008年中国水泥工业CO2排放量,并分析了不同的生产技术水平和产品品种结构对CO2,排放量的影响.结果表明:中国水泥工业CO2排放量与单位产品的...     

广东省CO2排放变化的社会经济影响因素

作为我国经济最为发达的省份之一,广东省社会经济可持续发展面临CO₂排放量增长的挑战.从多角度分析广东省CO₂排放变化的社会经济影响因素,有助于其实现低碳发展.基于投入产出模型,从生产、需求和供应角度分析1987—2015年广东省CO₂排放量的变化;此外,采用结构分解分析方法,从需求和供应角度量化广东省各种社会经济因素对CO₂排放变化的相对贡献.结果表明:①与生产端相比,需求侧和供给侧的研究有助于识别不同的关键行业,如建筑业（需求侧）、金融和保险业（供给侧）.②降低碳排放强度是减少广东省CO₂排放的主要因素,而人均最终需求水平和人均初始投入增加是推动广东省CO₂排放增加的主要因素.③生产结构、最终需求结构和初始投入结构变化导致CO₂排放量略有增加,表明广东省具有较大的通过调整结构性因素减排CO₂的潜力.综上,建议除了生产端CO₂减排措施外,广东省还应采取需求侧和供给侧相关措施,如优化消费行为、产品分配行为和初始投入结构等.      

中国水泥行业通过CCUS技术的减排潜力评估

中国水泥行业面临巨大的碳达峰与碳中和压力.CO₂捕集利用与封存（CCUS）技术是能够实现化石资源低碳利用的碳减排技术.在中国水泥企业数据基础上,采用全流程CCUS系统模型（ITEAM-CCUS）评估CCUS的碳减排潜力对水泥企业碳中和非常重要.模型从源汇匹配距离、捕集率、CCUS技术和技术水平这4个方面设置了10种情景,完成了水泥行业的企业筛选、场地筛选、CCUS技术经济评估和源汇匹配,初步回答了水泥企业结合CCUS的封存场地、减排规模、成本范围和优先项目分布等关键问题.在250 km匹配距离、85%净捕集率、CO₂-EWR技术和当前技术水平情景,44%的水泥企业可以利用CO₂强化地下水开采（CO₂-EWR）技术开展碳减排,累计年碳减排量为6.25亿t,平准化成本为290~1838元·t^-1;具有全流程CO₂-EWR早期示范优势的地区为新疆、内蒙古、宁夏、河南和河北等.水泥企业开展全流程CCUS项目技术可行,可以实现大规模CO₂减排,低成本项目具有早期示范机会.研究结果可为水泥行业低碳发展和CCUS商业化部署提供定量参考.     

基于1 km网格的天津市二氧化碳排放研究

中国城市建制及地理边界特征使得国际城市CO2排放的关键问题在中国难以深入研究.例如,城市排放占比,城市与周边区域排放差异等.本文基于天津市CO2排放的1 km网格,分析天津市CO2排放的空间特征,探讨天津市不同城市范围的CO2排放水平,并与纽约市进行对比分析.结果显示,2007年天津市市域内CO2排放总量为12599万吨,人均排放11.30 t.天津市市域CO2排放的空间格局是从中心6个城区向外单位网格排放量逐渐降低.CO2排放在空间上具有显著的正空间自相关性,中心6个城区、滨海新区及郊区县中心镇的CO2排放对其周边区域CO2排放影响显著,天津市狭义城市人均CO2排放量为4.71 t,低于纽约市的6.33t;狭义城市范围1排放占总排放的比例为69.26％,略高于纽约市的59.70％.以狭义城市为城市范围时,天津城市及周边区域人均CO2排放的空间特征与发达国家城市的排放特征研究结论一致,都是从城区—郊区—周边区域,人均排放水平逐渐升高;在此范围下,天津城市CO2排放仅占全市域的14.00％.     

京津冀区域生产和消费CO2排放的时空特点分析

区分消费和生产二氧化碳排放是对开放的经济区域进行排放责任划分的基础,日渐受到政策制定者的关注.利用经济投入产出-生命周期分析模型,对京津冀区域1997年、2002年和2007年的消费和生产二氧化碳排放时空特征及二氧化碳排放平衡进行分析.结果表明,京津冀区域消费和生产二氧化碳排放呈约4%的年均增长;贸易隐含二氧化碳排放比例为30%~83%,并以国内贸易隐含二氧化碳排放为主;河北的消费和生产二氧化碳排放占区域主导,增速和二氧化碳排放强度高于北京和天津;京津冀区域为二氧化碳排放净流入区域,存在部分排放责任转移;京津为二氧化碳排放净转入地区,冀为二氧化碳排放净转出地区;京津冀三地二氧化碳排放关键部门分布集中且相似度较高,可以考虑区域联合控制.其中,电力、蒸汽、热水生产和供应业和金属冶炼及压延加工业对二氧化碳排放的依赖性最大,承担较大的其他部门的二氧化碳排放责任.投入产出分析解析了地区生产和消费二氧化碳排放情况,有利于区域减排的精细化管理和制定相应对策,并促进区域减排合作.     

山西省CO2排放影响因素研究及情景分析

山西作为我国的能源大省,其碳排放强度更是持续位于全国最高水平,分析山西省CO₂排放影响因素,探究其发展模式,对于山西省的低碳发展意义重大.基于STIRPAT模型,将山西省能源CO₂排放的影响因素确定为人口、城镇化率、人均GDP、第二产业占GDP比重、能源强度.在岭回归拟合分析的基础上,利用灰色GM（1,1）模型对山西省CO₂排放驱动因素值进行预测,以提高能源CO₂排放预测的准确性,并结合情景分析方法,为山西省的CO₂减排设计了10种不同的发展情景.结果表明:①人口对山西省CO₂排放影响最大,其次是城镇化率和第二产业占GDP比重.②在当前经济发展阶段,能源强度和人均GDP等因素对山西省的CO₂排放影响不大,但能源强度对CO₂排放的抑制作用不可忽略.③山西省CO₂减排最佳的情景方案为适当控制人口数量和城镇化进程、加快产业结构的转型和技术的革新、降低第二产业占GDP比重和能源强度,并且大力推广新能源和清洁可再生能源的开发使用以优化能源消费结构.在该情景下,山西省2020年的CO₂排放量可以控制在5.16×108 t.      

北方典型设施菜地土壤CO2排放特征

为研究我国北方典型设施菜地的土壤CO₂排放特征及其影响因素,通过原位监测手段,研究山东省寿光市农田转变为不同种植年限（6、12 a）设施菜地及设施菜地荒废12 a后土壤CO₂排放规律及影响因素.结果表明:①种植6 a设施菜地较农田具有较高的土壤CO₂排放量,可能是由于设施菜地种植过程中大量施加有机肥造成的,并且设施菜地土壤温度及含水率较高,增加了土壤蔗糖酶活性,加剧土壤CO₂排放.②当种植年限超过10 a,设施菜地施肥量减少,降低了土壤微生物可利用底物的供应.因此,种植12 a设施菜地土壤CO₂排放量降至农田水平.③种植6 a设施菜地土壤的w（DOC）（DOC表示水溶性有机碳）比农田较高.④土壤CO₂排放年内分配不均匀,表现为农田及荒废设施菜地土壤CO₂排放主要集中在5—8月,其排放量占全年的75.09%、87.02%,峰值出现在7月.种植6 a设施菜地土壤CO₂排放主要集中在5—8月和11月—翌年2月,两阶段排放量分别占全年的48.48%、42.34%,峰值分别出现在7月、12月.研究显示,农田转变为设施菜地短期（种植6 a）内可显著促进土壤CO₂排放及DOC的输出,但随着种植年限延长至12 a,土壤CO₂排放降至农田水平.      

新安江水库二氧化碳排放的时空变化特征

新安江水库是我国华东地区最大的水库,面积580 km2,平均深度30 m,水库水体处于中贫营养状态.为了研究新安江水库中CO_2排放的时空变化特征,2014年12月至2015年12月采用静态浮箱法收集水库表面以分子扩散方式排放的CO_2,使用气相色谱仪分析CO_2浓度.结果表明,新安江水库CO_2排放通量从上游入库河流[(120.39±135.41)mg·(m~2·h)~(-1)]至库区主体[(36.65~61.94)mg·(m~2·h)~(-1)]呈下降趋势,而大坝下游河流中CO_2排放通量[(1 535.00±1 447.46)mg·(m~2·h)~(-1)]显著增加,约分别是上游入库河流和库区主体的13倍和25~42倍.但随着与大坝距离增加,大坝下游河流中CO_2排放通量显著下降,如7 km处的CO_2排放通量仅为出库水体处的20%.在库区主体中,CO_2排放通量具有明显的季节变化:CO_2排放通量在秋、冬季时为正值,最大值出现在冬季(12月或1月),说明此时库区表层水体是CO_2排放源;而CO_2排放通量在春、夏季为负值,最小值出现在春季(3、4或5月),说明此时库区表层水体是CO_2吸收汇,这可能与春、夏季时水体中藻类繁殖有关.所以,在调查水库表面CO_2排放时,应对水库的上游入库河流、库区主体和坝下河流进行全面长期的观测,才能避免低估水库中CO_2排放总量.