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.      

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。     

城镇化对中国区域能源消费及居民生活能源消费的影响

通过引入城镇化和居民消费变量,拓展了能源消费分解的对数平均迪氏指数分解方法(LMDI),并将区域能源消费和居民生活能源消费分解为能源结构、能源强度、人口规模、城镇化、居民消费和消费抑制6大效应,分析其对区域整体能源消费和居民能源消费的影响.结果表明:2003~2012年,城镇化对3大区域的能源消费和居民生活能源消费的贡献明显高于人口规模;人口的东部聚集现象使得东部地区人口规模效应最大;居民消费对区域能源消费和居民生活能源消费的驱动力远高于其它5大效应;源于居民消费相对于政府消费、资产投资和净出口等经济成分在节能方面的比较优势,居民消费率降低反而推动了区域能源消费的增长;能源利用技术进步放缓了区域能源消费的增长.     

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.     

中国居民直接生活能源消费碳强度影响因素分析

基于2004—2016年全国30个省、市、自治区的统计数据,运用Kernel密度估计法和LMDI因素分解法对我国直接生活能源消费碳强度的动态演进特征及主要影响因素进行研究分析。结果表明:城乡居民直接生活能源消费碳强度地区差异呈下降趋势,这很大程度上得益于农村碳减排措施的实施;另外,碳消费密度和城镇化水平分别是近年来影响城乡居民生活消费碳强度变动的最主要的抑制和推动因素。     

基于LMDI模型的黄河流域碳排放时空差异及影响因素研究

全面核算能源消费产生的碳排放量并明确其时空演变的影响因素是制定、实施及评估黄河流域碳减排策略的依据和保障。选取黄河流域9省（区）作为研究区,采用LMDI模型,计算了2003—2019年黄河流域能源消费产生的碳排放量,并对其时空差异及其影响因素进行了分析。结果表明：（1）从时间序列演化特征来看,在2003—2019年,黄河流域的碳排放量整体呈增长趋势,但增长幅度逐年收缩;（2）从空间分异特征来看,黄河流域上、中、下游的碳排放量呈西低东高的区域格局;（3）能源消费强度效应与经济增长效应分别是减缓和促进区域碳排放量增长的关键性因素,人口规模效应对于碳排放量表现为正向驱动作用,但影响程度较小,能源碳排放强度的抑制作用十分有限。最后,针对各影响因素提出了碳减排措施的对策建议。     

乡村旅游诱导下农户能源消费模式的演变——基于六盘山生态旅游区的农户调查分析

以旅游业为主要产业业态的乡村已经成为我国乡村发展转型的4种类型之一。显然,乡村旅游业的发展必然会对乡村农户能源消费模式产生深远的影响。研究以六盘山生态旅游区农户调查数据为基础,从农户人均能源消费总量、结构以及最终消费用途为切入点,探讨了乡村旅游诱导下农户家庭能源消费模式演变的问题。结果表明:在能源消费总量上,乡村旅游农户家庭人均能源消费显著增加,比传统农户高42.96%,达到707.35 kgce。在消费结构上,乡村旅游农户商品能源占主导地位,新型能源(太阳能)广泛采用,传统能源比重逐渐降低,三者的比例93.10 ∶5.15 ∶1.75,而传统农户比例是46.30 ∶0.48 ∶53.22。在能源最终用途上,乡村旅游农户生活用能(炊事、取暖、家电、交通、热水、照明)总量大幅度增加,而与传统农业生产耗能有关的饲养和农机耗能已基本消失。传统农户能源耗能仍局限于炊事、取暖、饲养等基本的生产生活方面,与生活享受相关的家电、照明、热水、交通仍处于较低水平。研究还表明,农户能源消费模式的转变主要受家庭生产方式、农户用能方式、农户人均收入以及主观认知等因素的影响。在乡村旅游发展诱导下,六盘山生态旅游区乡村家庭农户能源消费正经历着由内向型"生活-生产系统"内部自循环模式向外向型"生活-旅游系统"外部输入型模式的转变。     

区域产业结构演进的节能效应比较

产业结构是影响能源消费的重要因素,处在不同发展阶段的区域,其产业结构演进的节能效应有所差异。根据产业结构和能源消费强度两个因子,将全国30个省（直辖市、自治区）划分为四类区域,并从中选择北京、广东、贵州、山西作为典型代表,对其1995—2007年期间产业结构演进的节能效应情况进行纵向分析,并进一步进行横向比较。研究结果表明,各类区域在产业结构的节能效应方面既有相同之处,又有所差异。相同之处表现在：能源强度都呈现出下降态势;效率因素对能源强度的影响都比结构因素的影响大;影响能源强度变化的主要部门是能耗较高的工业和交通运输邮电仓储业,这两个部门在GDP中的比重变化以及单位能耗分别决定着结构和效率因素的节能效果。差异之处表现在：能源强度的下降幅度和阶段变化不同;结构和效率因素对能源强度的影响方向和效果不同。     

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。     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

A global analysis of residential heating and cooling service demand and cost-effective energy consumption under different climate change scenarios up to 2050

Climate change and energy service demand exert influence on each other through temperature change and greenhouse gas emissions. We have consistently evaluated global residential thermal demand and energy consumption up to the year 2050 under different climate change scenarios. We first constructed energy service demand intensity (energy service demand per household) functions for each of three services (space heating, space cooling, and water heating). The space heating and cooling demand in 2050 in the world as a whole become 2.1–2.3 and 3.8–4.5 times higher than the figures for 2010, whose ranges are originated from different global warming scenarios. Cost-effective residential energy consumption to satisfy service demand until 2050 was analyzed keeping consistency among different socio-economic conditions, ambient temperature, and carbon dioxide (CO₂) emission pathways using a global energy assessment model. Building shell improvement and fuel fuel-type transition reduce global final energy consumption for residential thermal heating by 30% in 2050 for a 2 °C target scenario. This study demonstrates that climate change affects residential space heating and cooling demand by regions, and their desirable strategies for cost-effective energy consumption depend on the global perspectives on CO₂ emission reduction. Building shell improvement and energy efficiency improvement and fuel fuel-type transition of end-use technologies are considered to be robust measures for residential thermal demand under uncertain future CO₂ emission pathways.     

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.     

人口结构变化影响下的城镇建筑能耗研究

从人口的家庭结构、年龄结构、城乡结构变化的角度对城镇建筑能耗的变化进行了分析.根据测算,2010~2030年,中国20~39岁的人口从4.46亿下降到3.28亿,减少约1.18亿;2030年全国的平均家庭规模从3.10人下降到2.48人,全国家庭数量将突破5.5亿户;按照现有模式发展,2030年城市化率达到64.2%.人口结构变化的影响下,2020年的城镇建筑需求总面积为3.14′1010m2,人均住宅面积为37m2,建筑能耗达到1.72′109tce;2030年的建筑需求总面积为3.84′1010m2,人均住宅面积为42m2,能耗为2.13′109tce. 从需求角度看,未来建筑规模的增长速度将逐步放缓.如果不能及时调整发展战略,未来会出现较大规模的住宅空置和资源浪费.     

The value of energy efficiency programs for US residential and commercial buildings in a warmer world

US residential and commercial buildings were responsible for about 41 exajoules (EJ) of primary energy use per year in 2002, accounting for approximately 9% of the world fossil-fuel related anthropogenic carbon (C) emissions of 6.7 Gt that contribute to climate change. US Government-sponsored building energy efficiency research and implementation programs are focused on reducing energy consumption in US residential and commercial buildings and reducing these carbon (C) emissions. Although not specifically intended for adaptation to a warmer climate and less effective than under today’s cooler climate, these programs also could help reduce energy demand in a future warmer world. Warming scenarios projected by the United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) in 2001 imply net overall decreases in both site energy and primary energy consumption in US residential and commercial buildings, largely because of the reduced need for heating. However, there would be as much as a 25% increase in building space cooling demand and a significant part of the increase could be offset by energy-efficiency improvements in buildings. Overall, in the US, buildings-related energy efficiency programs would reduce site energy consumption in buildings in the US by more than 2 EJ in 2020 and primary energy by more than 3.5 EJ, more than enough to offset the projected growth in cooling energy consumption due to climate change and growth in the US building stock. The savings would have an estimated annual net value at 2005 energy prices of between $45.0 and $47.3 billion to consumers.

城市居住小区的碳源-碳汇实证研究

碳源-碳汇特征的研究是建设低碳小区的先决条件。论文分别使用了物料均衡法和生物量统计法对周家泉小区碳源-碳汇进行了计算分析,并对按居住区能源供应标准计算的排放值与实际排放值进行了对比。结果显示:(1)实际排放中,直接排放量占小区总排放量的47.1%,其中煤炭消耗排放量最大。间接排放占小区排放总量的52.9%,其中电力消耗排放占到了93.6%,为小区能源消耗的最大排放源。(2)按居住区燃气供应指标为小区居民提供能源能在充分满足居民需求的前提下有效减少CO2排放量。按电力供应指标计算的CO2排放量大于实际电力消耗排放。供水及污水处理技术是减少用水排放的关键因素。(3)绿化带是小区主要碳汇要素,仅通过实现国家规定的30%的绿地率并不能满足小区碳汇需求。在小区碳源碳汇研究的基础上提出了控制和减少小区CO2的对策建议,以期为低碳小区建设提供参考。     

High-resolution spatial distribution of greenhouse gas emissions in the residential sector

The development of high-resolution greenhouse gas (GHG) inventories is an important step towards emission reduction in different sectors. However, most of the spatially explicit approaches that have been developed to date produce outputs at a coarse resolution or do not disaggregate the data by sector. In this study, we present a methodology for assessing GHG emissions from the residential sector by settlements at a fine spatial resolution. In many countries, statistical data about fossil fuel consumption is only available at the regional or country levels. For this reason, we assess energy demand for cooking and water and space heating for each settlement, which we use as a proxy to disaggregate regional fossil fuel consumption data. As energy demand for space heating depends heavily on climatic conditions, we use the heating degree day method to account for this phenomenon. We also take the availability of energy sources and differences in consumption patterns between urban and rural areas into account. Based on the disaggregated data, we assess GHG emissions at the settlement level using country and regional specific coefficients for Poland and Ukraine, two neighboring countries with different energy usage patterns. In addition, we estimate uncertainties in the results using a Monte Carlo method, which takes uncertainties in the statistical data, calorific values, and emission factors into account. We use detailed data on natural gas consumption in Poland and biomass consumption for several regions in Ukraine to validate our approach. We also compare our results to data from the EDGAR (Emissions Database for Global Atmospheric Research), which shows high agreement in places but also demonstrates the advantage of a higher resolution GHG inventory. Overall, the results show that the approach developed here is universal and can be applied to other countries using their statistical information.

     

广东电力生产的温室气体排放趋势和演变特征

通过文献调研收集广东电力生产最新的能源消费数据和排放因子,采用“自上而下”方法估算1995—2011年广东电力行业的直接和间接GHG(温室气体)排放量,量化直接排放量的不确定性,绘制GHG排放流向图,并且根据GHG排放特征提出减排建议. 结果表明:①虽然受经济、环境和能源政策的影响,与1995年相比,2011年广东电力生产的GHG总排放量仍增长438%,达3.44×108 t,其中直接排放量达2.78×108 t,不确定性为±11%. ②从发电能源结构角度考虑,燃煤发电是电力生产的最大GHG排放源,2011年其排放量占总排放量的76%;而从用电终端考虑,工业用电是最大的GHG排放源,2011年其排放量占电力生产GHG总排放量的66%. ③1995—2011年,用电终端总体电力GHG排放强度下降了16%,居民用电人均GHG排放量上升了260%,单位综合发电量的GHG排放系数微升了1%. ④发电能源结构和终端产业结构的低碳化以及控制居民用电的GHG排放量等措施可减排2011年广东电力生产GHG总排放量的44%.      

Recent Trends in Residential Energy Use in OECD Countries and their Impact on Carbon Dioxide Emissions: A Comparative Analysis of the Period 1973–1992

In the late 1970s and for most of the 1980s, residential energy use in the OECD underwent significant changes. Many of these changes were a result of more efficient energy use in response to higher energy prices, energy efficiency programs, and the appearance of new technologies for saving energy. This study analyzes these changes and the impact of energy use on carbon emissions in the residential sector for nine OECD countries for the period from 1973 to 1992. The major findings of this analysis are:

1. CO₂ emissions per capita were lower in 1992 in almost all of the countries we studied;
2. The two primary changes were improvements in energy efficiency and a decrease in the share of fossil fuels used for electricity and district heating production;
3. The main source of growth in emissions from residential energy use was increased ownership of electric appliances, where, in spite of important improvements in energy efficiency, ownership grew so rapidly that electricity use (and subsequent emissions) increased;
4. Changes in fuel mix, including both the changes in the share of fuels used in households and the share of fuels used to generate electricity and district heating, led to a decrease in emissions in the nine countries;
5. Increasing the efficiency of electric appliances and further reductions in the intensity of space heating are probably the key elements in a strategy to improve efficiency as a means to lowering CO₂ emissions.

     

中国能源生产和消费大省的能源供给安全综合评价及优化——以陕西省和广东省为例

以陕西省和广东省为案例省份,从能源供给盈余缺口情况、能源供给现状及存在的问题方面,对能源生产大省和能源消费大省的能源供给发展历史及当前存在的问题进行深入剖析。构建中国区域能源供给安全综合评价指标体系,基于熵值法确定指标权重,运用综合评分法、GM（1, 1）灰色预测模型对陕西省和广东省2000—2011年的能源供给安全水平进行综合评价,对其未来发展趋势进行预测,并进行差异性比较研究。结果显示：以陕西省为代表的能源生产大省和以广东省为代表的能源消费大省的能源供给安全水平两极分化态势明显,总体来看陕西省的能源供给安全水平呈上升趋势,能源供给安全指数介于0.27~0.47之间,而广东省的能源供给安全水平呈下降趋势,能源供给安全指数介于0.23~0.31之间,预测显示至2020年这一趋势将继续延续。针对陕西省和广东省的能源供给安全状况和实际存在的问题提出差异化的政策建议,为保障不同能源类型省份能源供给安全提供科学参考。     

北京平原区城乡结合部燃煤散烧及污染物排放量估算

利用2013年秋季(8─10月)多景镶嵌的高分辨率遥感卫星数据,解译得到2013年北京市平原区居住平房的空间分布及面积,并结合典型区实地调查,细化平房面积. 在此基础上,利用调查统计数据(包括平房面积、散煤与蜂窝煤用量等指标)估算了居住平房区散煤和蜂窝煤用量,并结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区平房燃煤PM、SO₂、NO_x、PAHs、BC(黑碳)和OC(有机碳)的排放量. 结果表明:2013年在北京城市发展新区,居住平房分布较为集中,并且燃煤总量最大,达到225.3×104 t,特别是房山、顺义和通州,三者均在3.5×105 t以上;在城市拓展区,居住平房密度相对较小,但燃煤总量相对较大,为79.4×104 t. 北京市平原区(不包括核心区)居住平房燃煤消耗共排放PM、SO₂、NO_x、BC、OC、PAHs分别为 4 882.1、14 200.0、7 614.9、18.0、132.3和0.5 t. 位于北京西南、东南部的房山、大兴和通州等地大气污染排放水平较高,其中房山区的PM和NO_x排放量最高,分别达到760.5和1 162.6 t. 针对城市发展新区和生态涵养区每年高达3.0×106 t的高用煤量和3 000 t以上颗粒物的高排放量,应加快煤改气和集中供热建设,进一步推广清洁能源.