中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明：产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈"未脱钩~弱脱钩~强脱钩"的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.     

中国低碳经济发展的时空特征及驱动因子研究

为评估中国低碳经济发展水平,该文测算了2008-2017年能源消费碳排放量和碳排放强度,采用Tapio理论判定经济增长与碳排放的脱钩状态,分析低碳经济的时空演变特征及省际间、产业间的差异性;应用LMDI模型分解碳排放的影响因素,分析驱动因子的贡献率,提出节能减排及低碳发展的对策。结果表明:2008-2017年碳排放量增加到25.28亿t,增长26.65%,呈小幅度波动状态;碳强度逐年下降,由750 kg/万元(以C计)降至480 kg/万元,达到生态文明建设的重点开发区指标;2015、2016年为强脱钩的理想状态。产业间低碳发展差异性较大,其中工业碳排放占82.82%,碳强度为740 kg/万元;批发、零售业和住宿、餐饮业碳排放仅占0.94%,碳强度为20 kg/万元。华东、华南地区碳排放分别为最高和最低,山东、海南省分别为最高和最低;西北、华南地区碳强度分别为最高和最低,宁夏区、北京市分别为最高和最低;经济发展水平对省际间的脱钩状态影响较大,需要制定促进西部地区低碳发展的政策。经济增长和能源强度分别是促进和抑制碳排放的最大驱动因子;采取改善能源结构、提高利用效率、发展低碳产业、提倡低碳生活的对策。     

兰州市工业能源碳排放强度及效应研究

运用容量耦合拓展模型对兰州市2003—2013年环境系统耦合度进行评价,通过核算兰州市2003—2013年各年工业碳排放量,分析了4类工业碳排放强度变化特征,并运用LMDI模型对碳排放效应进行了多维度分解.结果表明,兰州市环境系统总体质量水平较低,环境状态指数和环境耦合度指数较低;兰州市工业碳排放总量逐年递增,碳排放与工业增加值、GDP、人口数量和城市建成区面积等呈显著正相关关系;原煤、原油、焦炭和天然气是兰州市的主要碳源,人均碳强呈显著增长态势,而工业碳强、GDP碳强、地均碳强均呈下降趋势;能源结构效应和人口规模效应在低位值附近波动变化,而能源强度效应和人均经济效应均在高位值附近波动,且后两项指标累积效应显著大于前两项指标,总体发挥正向碳增长效应.     

中国流通业CO2排放的因素分解和脱钩分析

参照IPCC清单中的方法估算了2000~2012年中国流通业CO2排放量;运用LMDI方法分解分析了研究期间流通业CO2排放变化的影响因素;并基于DPSIR框架构建流通业脱钩努力指数模型测度了流通业CO2排放脱钩效应.结果表明:2000~2012年间,流通业CO2排放量增长明显,期间累计排放总量为692482.37万t;产业规模效应是CO2排放增量的主要因素,能源强度效应是CO2排放减量的主要因素,分别引起CO2排放量增加了67435.72万t和减少了12358.67万t,能源结构和排放因子效应对CO2排放影响有限,分别引起CO2排放量增加了519.89万t和减少了2590.94万t;流通业CO2排放脱钩状态呈“弱脱钩—未脱钩—弱脱钩—未脱钩”的变化特征,脱钩努力指数值呈“ ”型变化趋势;目前能源强度是决定流通业CO2排放脱钩状态的关键因素,但随着能源强度的下降幅度越来越小,未来更需要通过调整能源结构和降低排放因子来实现流通业CO2排放脱钩.     

中国电力行业碳排放脱钩效应情景模拟

电力行业是全球碳排放最主要的来源,实现电力碳减排将影响中国碳中和目标的达成。该文基于中国2000-2017年的数据,从电力生产、输配、消费的视角,运用LMDI模型分解电力部门碳排放的驱动因素,并在此基础上建立系统动力学模型,设置5种不同的政策情景,模拟电力行业碳脱钩的变化趋势,结果显示:(1)对电力碳排放起正向驱动作用的有化石燃料结构、火力发电率、输配电损失、电力净出口、人均GDP、总人口和人均生活用电,起负向驱动作用的有煤耗率、电耗强度、产业结构。(2)相较于产业结构调整规划,国家制定的能耗强度目标和化石燃料发电占比目标调控碳排放的力度更大;相较于单项目标,组合型的政策规划使得碳排放与经济增速脱钩效应的变动趋势更显著。该文提出推广新型清洁电力能源、合理规划、实施精准化的组合型政策等政策建议,以期为相关部门制定政策规划实现碳减排提供可行性建议。     

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%.     

河南省农田生态系统碳源/汇时空分布及影响因素分解

为明确河南省农田生态系统碳源/汇分布特征及影响因素,利用2010—2020年河南省农作物播种面积、产量等数据估算农田生态系统 碳源/碳汇量,分析其时空特征,并采用对数平均迪式指数法（LMDI加法分解模型）分别对碳源/汇的影响因素进行分解.结果表明,2010—2020年,河南省农田生态系统碳排放呈先增后降的趋势,田间氮肥施用所造成的碳排放贡献率最大,达74.39%~76.35%.各地市农田生态系统的 碳排放量、增幅及单位播种面积碳排放强度均存在显著差异.河南省农田生态系统碳吸收呈上升趋势,净增6.0×10⁷ t,增幅为22.93%.各地市碳吸收量及单位播种面积碳吸收强度均呈增长态势,河南省农田生态系统碳汇能力不断增强,且碳吸收量大于碳排放量.在碳源影响因素分解中,农业能源利用水平和农业低碳技术水平的提高、劳动力规模的控制可有效减少碳排放;在碳汇影响因素分解中,碳汇系数、碳汇技术水平与碳吸收量呈正效应,且小麦碳汇能力最强.建议通过提高能源利用水平和低碳技术水平、调整农作物种植结构、发展循环农业模式等措施,实现农田生态系统降碳增汇.     

中国碳排放轨迹特征、驱动因素及减排策略

采用1979-2017年数据,对中国中长期碳排放规律和减排对策进行了综合讨论,研究结果显示:(1)中国存在碳库兹涅茨倒U型曲线,2012年开始进入"碳拐点"前期阶段,"碳拐点"预计在2026年左右达到,碳排放峰值约为120亿tCO_2e。(2)HP滤波分析发现,改革开放以来中国碳排放存在1979-1996年、1997-2011年2个长周期和2012年启动的不完整周期。(3)Tapio脱钩弹性分析表明,中国碳排放与经济增长间经历了"弱脱钩-扩张连结-弱脱钩"的变化历程,目前正处于弱脱钩向强脱钩过渡的转变期。(4)LMDI分解分析表明,当前碳排放增长的主要助长性因素是经济增长效应,其次是人口规模效应;主要抑制性因素是能源强度效应;能源结构效应影响相对较小,但其负贡献增长速度较快。(5)"碳拐点"前期减排机制优化方向应着眼于促进能源效率提升、清洁能源使用、工业过程碳排放控制、进出口贸易优化以及更好地运用市场化减排机制方面。     

东北三省碳排放脱钩效应及驱动因素研究

文章利用Tapio模型和LMDI分解方法对东北三省的能源消费碳排放的脱钩关系和影响因素进行了分析。结果表明:2000-2015年东北三省能源消费CO_2排放量表现出先增加后降低的趋势,2000-2012年,黑龙江、吉林、辽宁三省的能源消耗CO_2排放量呈上升趋势,年均增长率分别为6.51%、9.00%和6.49%,2012-2015年,三省的CO_2排放量开始呈下降趋势;脱钩分析得出:2000-2015年,东北三省的脱钩状态呈现波动变化趋势,2000-2012年东北三省整体呈现弱脱钩状态;2012-2015年,东北三省均表现为强脱钩状态;经济因素是东北三省各省能源消费CO_2排放量增加的主要促进因素,能源强度是主要抑制因素,人口规模和能源结构对碳排放变化的影响程度较小。     

基于扩展STIRPAT模型LMDI分解的碳排放脱钩因素

为研究经济发展与碳排放的脱钩情况,常用对数平均迪式指数分解法（LMDI）结合Kaya恒等式和Tapio脱钩模型计算碳变化量和弹性脱钩指数.借鉴上述方法,将STIRPAT模型与LMDI分解法相结合,建立STIRPAT模型的回归系数与碳变化量和脱钩弹性指数之间的数量关系,研究影响碳排放各因素的脱钩状态.结果表明：(1)STIRPAT模型LMDI分解法能够避免满足Kaya恒等式的IPAT模型中使用LMDI分解法时增加新变量的情况,部分新增变量往往缺乏明确的经济学含义;(2)LMDI分解将STIRPAT模型中的统计回归系数的含义,由变量的变动引起碳排放量变动的弹性系数,扩展到变量的变动引起碳变化量的倍数;(3)STIRPAT模型LMDI分解法,将数据的统计结果通过统计回归系数纳入到各因素的碳变化量和弹性脱钩指数之中,使弹性脱钩指数能够反映数据的统计信息;(4)以重庆市2001～2019年碳排放数据为例,来说明STIRPAT模型LMDI分解法可以用于判定碳排放变量的脱钩状态,能够体现数据本身所包含的统计信息,更能反映研究对象的实际情况.     

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.     

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...     

2006—2015年中国电力碳足迹及其生态压力分析

电力行业是我国节能减排的主力军.本文根据电力来源多样性特征,采用IPCC计算方法,结合净初级生产力模型,定量分析了中国2006-2015年电力消费碳足迹及其生态压力的变化,并将电力碳足迹生态压力与人均GDP进行脱钩分析.结果表明,2006-2015年,电力消费碳排放量经历了先升后降两个阶段,其中,2006-2013年,碳排放量稳步上升,2013年后开始逐渐下降,电力碳足迹生态压力与人均GDP之间主要呈弱脱钩关系,但在2013-2015年,开始出现强脱钩状态.可见在国家″十二五″政策引导下,推动经济结构转型调整,促进电力产业节能减排,已获得显著成效,但仍需继续努力,缓解电力消费过程给生态环境带来的压力.     

基于STIRPAT模型的能源消费碳足迹变化及影响因素——以江苏省苏锡常地区为例

定量研究经济社会发展对地区能源消费碳足迹的影响对区域实现低碳发展具有重要意义。论文计算了江苏省苏锡常地区1991-2008年能源消费碳足迹,采用岭回归函数对STIRPAT模型进行了拟合,采用脱钩指数分析了经济发展与能源消费碳足迹之间的关系。结果表明:①1991-2008年能源消费碳足迹平均增长速度为15.30%,能源消费碳足迹分配率以煤炭为主,石油所占比例呈波动下降趋势,天然气所占比例上升较快,能源消费碳足迹产值总体呈波动下降趋势;②经济增长是能源消费碳足迹的主要影响因素,两者关系模型拟合未出现环境库兹涅茨曲线;③经济增长与能源消费碳足迹之间处于相对脱钩与复钩的波动状态,从另一侧面验证了目前两者之间不存在库兹涅茨曲线假说的结论。     

基于函数极值条件下的中国碳达峰碳中和情景分析

基于函数极值条件提出了碳达峰出现时间和需要满足的理论条件,并对主要发达国家作了验证,同时对中国现状做了分析,最后采用了基准和强化两种情景分析了中国实现2030年碳达峰后进入2060年碳中和时期的二氧化碳排放量。研究结果显示：（1）根据IPAT恒等式将碳排放函数分解成人口、人均GDP和碳强度三个因素时,碳峰值出现时间为三个因素年增长率之和由正转负的正数值年度,发达国家的历史数据证实了这一条件。（2）中国三个因素年增长率之和自2003年起已经开始降低,最近几年一直在0.01~0.02徘徊,表明总体上朝着有利于碳达峰的方向发展,同时按照三个因素的预期发展目标计算得出中国2030年碳排放峰值的上限为112.2亿t,若2021—2035年保持相同的人均GDP年均复合增长率,碳强度年均复合增长率的绝对值需要比人均GDP年均复合增长率高0.14个百分点。（3）在能源消费总量逐渐回落的前提条件下,2060年基准情景下非化石能源占比约为65%,产生的二氧化碳量约为31.4亿t,强化情景下非化石能源占比约为70%,二氧化碳排放约为26.6亿t,而碳汇和CCUS等固碳技术还存在不确定性,碳中和任务依然艰巨。实现碳达峰碳中和最终需要控制能源消费,践行低碳消费行为。     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.     

农村居民生活碳达峰路径及对策

全国碳达峰目标已经明确,农村居民生活能源消费是碳排放增长的重要来源,亟待得到有效控制.为研究农村居民生活碳达峰路径,基于农村居民生活能源消费现状分析,采用碳排放系数法对2000—2018年农村居民生活的碳排放进行核算,基于情景分析法,从能源消费结构调整的角度,设定不同情景分析农村居民生活的碳达峰时间及峰值.结果表明:①2000—2018年,农村居民生活碳排放量、人均碳排放量均呈快速上升趋势,其中农村居民生活碳排放量占国家碳排放总量的3.0%~4.0%.②在2030年国家碳排放强度下降65%的目标下,农村居民生活同步碳达峰目标约为3.64×108 t;农村居民煤炭消费的碳排放已在2017年达峰,总量达峰则依托于能源结构调整情景实现目标.③基准情景下,2030年前无法实现碳达峰;政策情景下,将在2027—2028年达到峰值,峰值约为3.66×108 t;优化情景下,将在2024年达到峰值,峰值约为3.44×108 t.④基于能源结构调整的碳达峰路径主要表现为煤炭消费占比降至18.0%左右,天然气、电力、其他能源消费占比分别提至1.5%、35.0%、30.0%左右.研究显示,促进碳达峰的措施可重点从完善顶层设计、制定农村能源发展战略规划、推动分布式能源系统建设、加强节能减排技术保障、创新资金支持、普及绿色低碳生活方式等几个方面加强实施,从而推动农村的能源变革与节能减排.      

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.