上海市能源CO_2排放及节能减排的减碳效果分析

以 2005 年为基准,采用 IPCC 清单指南推荐的方法测算了上海市能源活动产生的 CO2 排放清单。并采用情景分析方法,预测了高碳情景和低碳情景下上海市能源需求及相应的二氧化碳排放趋势,探讨了节能减排等低碳政策所产生的碳削减的潜力。研究表明,2005 年上海市能源活动所排放的 CO2 总量为 1.72 亿 t,其中,能源加工转换产生的 CO2 排放量为 7740 万 t,占排放总量的 44%;工业次之,占 30%;交通运输的排放比例为 16%。煤炭和石油的消费是导致 CO2 排放的主要原因,2005 年煤炭所带来的 CO2 排放量为1.10 亿 t,油品所产生的 CO2 排放量为 0.58 亿 t,分别占到能源活动 CO2 排放总量的 64.0%和 33.7%。 2005 年上海市人均 CO2 排放量为9.68 t/人,是世界平均水平的 2.4 倍,是中国平均水平的 3.8 倍。研究表明,在低碳政策下,上海能源需求将有所控制,到 2020 年全市能源需求总量为 1.6 亿 t 标煤, 比高碳情景节约 1.4 亿 t 标煤。节能减排政策还将使得全市能源活动 CO2 排放比高碳情景显著下降,到2020 年全市 CO2 排放量为 3.26 亿 t,比高碳情景减少 3.1 亿 t,低碳政策所产生的碳减排效益十分明显。     

山东省水泥行业CO_2排放情景与减排效果分析

为了评估山东省水泥行业的CO2减排潜力,利用长期能源替代规划系统软件建立了LEAP-Shandong Cement模型,对山东省水泥行业的CO2排放量及相应的减排潜力进行了模拟评估.同时,在模型中运用情景分析方法,研究了基准情景、政策情景和技术情景下山东水泥行业2007～2020年的能源需求和CO2排放量以及相应的节能减排潜力.结果表明,到2020年,相对于基准情景,政策情景和技术情景下的减排潜力分别为8.5%和14.4%.因此,山东省水泥行业具有一定的减排潜力.实现减排主要依靠窑型的替代和相应技术的进步,其中,余热发电技术改进为近期的重点减排技术.总体而言,水泥行业减排兼具显著的环境、经济和社会效益.     

排放强度承诺下的CO2排放总量控制研究

单位国内生产总值(GDP)CO2排放下降承诺的本质是一种CO2排放总量控制.提出了强度承诺下的CO2排放总量控制模型,给出了不同情景方案下的2020年全国CO2排放总量控制目标,并提出86.24亿t的总量控制目标,其相对基准情景减排12.63亿t,相对减排12.8%.在实现这一目标中,能源结构调整和节能减排的贡献分别为33%和48%.在“十二五”和“十三五”期间,非化石能源消费比例分别提高至13%和15%,两期分别每年投入1500亿元和2000亿元.2020年的减排成本约在1300~2100亿元之间,占当年GDP约0.3%.     

武汉市道路交通业CO_2排放与减排潜力分析

为了促进武汉市低碳经济发展,减少交通出行带来的碳排放压力,核算了武汉市道路交通出行的CO2排放量,并采用低度、中度和强化3种减排情景模式对武汉道路交通出行的碳减排潜力进行了测算,计算出了不同情景下武汉市道路交通出行的碳减排强度。结果表明,2005年以来道路交通业CO2排放总量呈显著增长趋势。私家轿车的CO2排放量增加速度最快,大货车的CO2排放量在各类交通工具排放量中占比最大,公交车和出租车的CO2排放量所占比例较小。对3种不同情景的模拟结果表明,在低度减排情景减排效果有限,强化低碳情景下才能达到减排效果。建议采取以下减排措施:改进基础设施,创建良好的出行环境;推进技术创新,降低机动车能耗污染;提升公民素质,加大碳减排的宣传力度;优化道路运输的能效和经营效率管理等。     

城乡融合背景下北京能源消费与碳排放时空变化

能源消费和CO2排放是综合反映生态环境建设及城乡融合发展的重要指标,透过能源消费和CO2排放及其时空变化,不仅可以检视人类活动及其行为是否符合环境安全与可持续发展要求,还可以检视城乡融合发展与区域协调发展是否处在预期状态。本文在对能源消费及CO2排放数据整理和计算的基础上,先后分析了北京能源消费总量及不同品种能源消费量变化、北京能源消费所形成的CO2排放总量、主要产业与分行业以及不同城区的CO2排放情况,最后针对"燕山石化"异地迁建、实施"交通节能降耗减排战略""将房山、顺义、通州和大兴作为全市节能降耗减排重点监管区"以及"将建筑节能和社区节能作为微观节能降耗减排重要领域"等提出了相应对策与建议。     

河南省交通部门能源需求与污染物排放预测

交通部门作为河南省发展最快的部门,近年来能源消耗量与污染物排放量日益增多,因此研究河南省交通部门节能减排措施显得尤为重要。研究基于LEAP模型构建了河南省交通部门能耗与污染物排放模型,并模拟了基准情景、技术改进情景、模式优化情景及综合节能情景下河南省交通部门2014-2030年的能源需求量和污染物排放情况。结果表明:(1)2014-2030年间河南省交通部门能源消耗量处于高速增长时期,2030年会增加到44.30~75.08 Mtce之间,约为2014年的1.6~2.7倍;(2)在污染物排放方面,CO_2、NO_x、SO_2、CO、PM到2030年最多将有41.04%、37.85%、13.16%、69.37%、68.06%的减排率;(3)比较技术改进情景和模式优化情景下的模拟结果可知,技术改进措施在短期内带来的节能效果较好,而从长远角度来看,交通模式优化措施的节能效果更好;(4)综合节能情景下到2030年能源消费量为44.30 Mtce,CO_2、NO_x、SO_2、CO和PM排放量分别为8 988.03、93.76、16.98、306.09和0.75万t,能源消费量和环境排放量总量均为最少,是一个最优的情景。     

基于LEAP模型的临港新片区中长期碳排放预测及减排潜力分析

基于上海临港新片区现有统计数据,结合其未来社会经济发展、产业结构和技术进步等,构建了LEAP-临港模型,分析了基准情景、低碳情景和强化低碳情景下新片区的能源需求和碳排放演化趋势.为增强模型的预测精准度,采用Logistic人口生长模型对临港未来人口数据进行预测,并利用学习曲线模型模拟相关减碳技术的成本发展趋势.同时,构建了碳减排技术的经济性评价模型,通过绘制边际减排成本曲线对典型减碳技术的经济成本及减排潜力进行评估.结果表明,强化低碳情景下,2060年临港新片区一次能源消费中可再生能源占比达69%,电能在终端能源需求中占比达91%;临港新片区可在2030年实现碳达峰,且2060年碳排放量相较基准情景下降94%.就减排贡献度而言,清洁能源替代、产业结构优化和终端能效提升对临港碳减排起到关键作用,中期（至2035年）分别贡献35.1%、27.3%和16.2%的碳减排量,长期（至2060年）分别贡献50.6%、8.75%和7.7%的碳减排量.就具体减碳技术而言,氢能发电、电解水制氢及碳捕获和利用与封存（CCUS）技术对实现净零排放意义重大,但减排成本相对较高.研究成果可为临港及相关地区的低碳绿色发展提供思路和借鉴.     

中国能源消费排放的CO2测算

基于“能源-经济-环境”的MARKAL-MACRO模型和数理人口学中的Keyfitz模型,测算未来中国能源消费需求;考虑能源效率、能源结构的变化以及气候变化问题的约束,设定了能源消费的3种情景,并分别测算了CO2排放量.结果表明,在基准情景下,中国的CO2排放在2042年达到峰值,为118.47亿t;在能源结构优化情景下,CO2排放在2036年达到峰值,为107.53亿t;在气候变化约束情景下,CO2排放在2031年达到峰值,为94.72亿t,相对于基准情景,排放峰值降低了23.75亿t,且峰值时间提前11a.随着城市化与工业化的推进,电力、水泥、钢铁行业的碳排放将先上升后下降;由于机动车保有量的增加,交通运输业的碳排放将持续上升.     

提倡低碳经济实现可持续发展

以低能耗、低污染、低排放为基础的低碳经济．是社会可持续发展的必经之路。环境恶化和能源短缺时我国发展过程中最大的瓶颈,我国积极实施节能减排,促进低碳经济发展,已成为当今社会发展的趋势。     

江苏省温室气体排放情景分析研究

通过对江苏省2000-2015年温室气体排放进行测算分析,结合江苏省人口增长、经济发展、产业结构、能源结构及中长期发展规划,对江苏省"十三五"及中长期温室气体排放进行了情景分析,测算得出在强化低碳情景下江苏温室气体排放将在2026年达峰,并提出了江苏中长期温室气体控排的政策方案。     

中国化石能源消费碳排放与经济增长关系研究

化石能源过度消费导致的气候变化问题引发了全世界对经济发展模式的关注,论文运用计量经济学方法研究了中国化石能源消费碳排放与经济增长的关系,测算了中国1953-2010年化石能源消费引起的碳排放总量,建立了碳排放总量和国内生产总值的时序计量经济模型,通过协整检验、误差修正模型、基于VAR模型的脉冲响应函数、因果关系检验,分析了二者之间的长短期关系,结果表明:1953-2010年,我国的化石能源消费碳排放总量和国内生产总值之间存在长期均衡的协整关系和短期动态调整机制,通过短期调节,可以自动实现二者之间的长期均衡。当期GDP对碳排放总量的当期波动有显著性影响,每增加1%的GDP便会增加0.719%的碳排放量,上期误差对碳排放总量的当期波动调整幅度较大,单位调整比例为-0.102。利用脉冲响应函数波形图对碳排放量与经济增长之间的影响及响应进行了20期的详细刻画,揭示了二者之间复杂的短期动态关系。1953-2010年,存在从碳排放总量到GDP的单向Granger因果关系,碳排放是经济增长的Granger原因,而经济增长不是碳排放的Granger原因,说明从过去58 a的整体状况来看,高碳排放推动了经济增长,而经济增长并未导致明显的碳排放增加。研究结果将对中国制定节能减排和碳减排政策提供依据和支撑。     

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。     

不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析

运用协整检验和马尔科夫链等方法研究不同经济增长路径下河北省2017~2035年的能源需求与结构、CO₂排放情况.结果显示：经济增长对能源需求具有明显的拉动作用.低速增长情景下,河北2035年的人均能源消费量与能源消费总量将分别达到5.261tce和41613.294万tce,而高速情景下则分别为7.618tce和60258.456万tce.河北未来的能源结构将长期保持相对稳定的状态,煤炭在能源结构中的绝对份额短期内难以改变,预计到2035年煤炭的消费占比仍将达到88.16%.河北的CO₂排放量将依然长期保持增长趋势.高速情景下,预计CO₂排放量将从2017年的87699.314万t增加至2035年的159117.415万t,分别是同期低速增长情景下的1.01倍和1.45倍.应保持经济合理增长,优化能源消费结构,调整产业布局,培育和发展新动能.     

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.     

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%.     

低碳交通电动汽车碳减排潜力及其影响因素分析

交通运输是城市能源消耗和碳排放的重点行业,为通过节能减排实现低碳城市发展目标,传统汽油车向新能源汽车的转型是一项重要的举措,其中电动汽车因其节能减排的优势将在这次转型中发挥重要作用.在全面总结现有电动汽车节能减排研究成果的基础上,分析了影响电动汽车的减排因素,并应用燃料生命周期的理论,结合北京市的电动汽车推广计划,以纯电动汽车为例,采用改进的燃料碳排放模型,并设置6种情景分析了电动汽车的碳排放及其减排潜力,包括发电能源结构、车用燃料类型(单位燃料的CO2排放系数)、汽车类型(百公里能耗)、城市交通状况(时速)、煤电发电技术、电池类型(重量、能效)等因素对电动汽车减排潜力的影响.结果表明,改进后的模型能更科学测算燃料消耗碳排放;纯电动汽车具有明显的制约性碳减排潜力,在分析的6种影响因素中其波动幅度为57%～81.2%,其中,发电能源结构和煤电技术供电路线对电动汽车燃料生命周期碳减排空间起决定性作用,其减排空间分别可达78.1%及81.2%.最后从改善能源结构、提高煤电技术、推广节能技术、加快动力蓄电池研发、推广纯电动汽车等方面提出了推广电动汽车降低交通能耗和碳排放的优化措施,以期为低碳交通新能源汽车转型政策的制定提供科学依据和方法支撑.     

中国实现碳减排双控目标的可行性及最优路径——能源结构优化的视角

基于能源结构优化视角对中国实现碳强度和碳峰值"双控"目标的可行性及最优路径进行分析.首先构建马尔科夫链和多目标优化模型，分别从自然演进、政策约束和成本约束角度预测能源消费结构；其次，将3种能源消费结构情景与3种经济发展情景结合，共得到9种综合情景下碳强度和碳峰值预测结果，判定各情景实现"双控"目标的可行性；最后，采用多属性决策模型分析"双控"目标的最优路径.结果表明，9种情景下，中国均可实现2020年和2030年的碳强度目标；然而，并非所有情景都能实现2030年碳排放达峰目标，经济发展速度与实现碳排放达峰目标的难易程度成反比.经济中速发展及减排政策约束下的能源结构调整情景是实现"双控"目标的最优路径，减排政策是"双控"目标顺利实现的关键所在.     

基于城市化的浙江省湾区经济带碳排放时空分布特征及影响因素分析

基于STIRPAT扩展模型与2003-2017年浙江省湾区经济带面板数据,分析碳排放时空分布特征并应用时空地理加权回归模型（GTWR）实证考察城市化视角下碳排放的驱动机制及其时空异质性。结果表明：（1）浙江省湾区经济带各地市碳排放规模逐年增加但增幅不大,增速放缓,碳排放量差异明显,碳排放强度逐年下降,空间上呈现自西南向东北逐渐加大的趋势;（2）经济发展水平和对外开放程度是碳排放的主导因素,其他依次为能源消费结构、技术进步和城市化;（3）各影响因素呈现较强的时空异质性,不同时间、地区各驱动要素的波动方向和强度并不相同。在此基础上具体分析各地区碳排放驱动因素影响情况,为实现区域差异化碳减排策略提供指导。     

“双碳”目标下钢铁行业控煤降碳路线图

钢铁行业的低碳绿色转型和率先煤耗和碳排放达峰,将对我国实现整体碳达峰目标和经济高质量发展作出重要贡献.基于碳排放-能源集成模型,对我国钢铁行业"双碳"目标下控煤降碳路径开展情景研究.结果表明,我国钢铁行业很有可能在"十四五"前期实现碳达峰,峰值16.4~16.7亿t （含过程和间接排放）,作为主要消费能源的煤炭也将一起达峰,峰值4.6~4.7亿t标煤（含焦炭）,在最激进的强化情景2035年煤炭消费和碳排放将降至2020年的38%和49%;粗钢产量很大程度上主导了钢铁行业的碳达峰进程,推进全废钢电炉短流程和加大废钢利用是碳达峰阶段最主要的控煤降碳措施.基于预测结果提出的钢铁行业控煤降碳路线图显示,需求侧方面,粗钢产量在不考虑"双碳"目标约束的情况下也会随工业化、城镇化水平逐渐达到发达国家水平而达到峰值并开始下降,新能源相关基础设施建设在实现碳中和期间带来的钢材需求增长体量相对有限;技术进步方面,推广长流程节能降碳技术应用是短期内性价比较高的措施,应重点推进高炉高效喷煤等技术的应用,同时增大高炉球团矿平均配比,远期碳捕集封存技术将具有较大的碳减排潜力;产能结构方面,推进全废钢电炉短流程是钢铁行业在碳达峰阶段的主要措施,到"十四五"末期电炉钢占比将提高至15%~20%,在碳中和目标下氢冶金是唯一具有超低碳排放潜力的生产工艺,在未来随着可再生能源或余热余能生产的绿氢供应量提高,氢冶金将成为与基于废钢的电炉短流程并重的钢铁生产工艺.     

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.