基于STIRPAT模型的水利工程建设对碳排放的影响研究

为研究水利工程建设对碳排放的影响,在分析水利工程建设对碳排放影响路径的基础上,构建碳排放测度模型和STIRPAT环境压力随机扩展模型。以江苏省水利工程建设为例,采用主成分分析和普通最小二乘回归分析,研究水利工程建设与碳排放之间的线性关系。结果表明:水利工程投资每增加1%,碳排放量增加0. 2157%,水利工程建设前期耗能高,后期低碳效益发挥不足。基于此,对江苏省减少能源消费碳排放量提出政策建议,为江苏省节能减排政策的制定实施提供科学依据,也为其他省市水利工程建设的低碳发展提供借鉴。     

2000～2020年山东省种植业碳排放量及碳汇量时空差异分析

为评估山东省种植业碳排放及碳汇特征，基于排放因子法构建了山东省种植业碳排放量、碳汇量核算体系，利用基尼系数评价了16地市区域差异，构建耦合模型研究了净碳汇与种植业产值之间的关系，利用核密度函数分析了净碳汇空间差异动态演进过程。结果表明：2000～2020年山东省种植业碳排放量先上升后下降，碳汇量、净碳汇、净碳汇强度均波动上升；各地市种植业碳排放量、碳汇量及净碳汇呈现一定的区域差异，平均碳排放生态承载力处于“相对平均”状态；净碳汇与产值耦合效果一般；净碳汇由两极分化演变为单极化，地区间差异有扩大趋势。根据结论提出种植业碳减排增汇建议，对山东省早日实现“双碳”目标起到积极作用。     

内蒙古与发达地区开展跨区域碳排放权交易的优势与劣势分析

内蒙古既是碳排放大省,也是国家实现减排战略目标的重要减排大省,与发达地区开展跨区域碳排放权交易是内蒙古实现经济增长和实现减排目标的重要渠道。内蒙古丰富的森林碳汇和草原碳汇储量为其与发达地区开展碳汇清洁能源项目提供了碳汇供给条件,政府出台的一系列扶持政策也为内蒙古参与碳排放权交易提供了一定的政策支持。但内蒙古较高的碳排放量、不合理产业结构和能源消耗结构使之与发达地区开展碳排放权交易处于需求劣势,不健全的碳排放交易政策法规进一步弱化了内蒙古在碳排放权交易中的市场地位。内蒙古可从碳排放权交易的市场机制和监管机制两个角度构建与发达地区开展碳排放权交易机制。     

中国省域碳源、碳汇量和减排补偿制度

提出了一种基于"单位GDP能耗"的碳源量计算方法,该方法充分考虑了各个省、自治区、直辖市碳排放系数差异,基于该方法对我国大陆29个省、自治区、直辖市(不含新疆和西藏自治区)的碳源量进行了研究。同时,以更加精准的数据对各省、自治区、直辖市碳汇量进行了研究,提出了一种综合考虑不同省份碳源量和碳汇量的"减排责任指标"测度方法。基于该指标,提出了"省际间碳排放补偿制度",并对补偿额度、补偿主体和客体、补偿制度运行等进行了研究。最后对我国发展低碳经济,不断降低碳排放提出了对策建议,以期为国家和各部门提供借鉴。     

河南省能源消费碳排放的时空变化分析

区域碳排放核算是衡量区域低碳经济发展水平,制订低碳经济发展策略的重要前提和依据。借鉴IPCC及国内相关研究成果,构建了区域碳排放、碳汇及碳补偿率测算的方法,并以河南省为例进行了初步研究。其结论为：①1989—2008年河南省能源消费碳排放总量为128941.44万t,整体呈递增趋势,年均增长率为7.16%;②就碳排放构成而言,煤炭消费的碳排放量构成了河南省碳排放的主体,占碳排放总量的91%;③河南省人均碳排放量低于同时期全国平均水平,而碳排放强度高于全国平均水平;④就碳排放的区域差异而言,平顶山碳排放量最大,开封市、漯河市和周口市碳排放相对较低;⑤林业碳汇虽有一定程度的增加,但远远不足以补偿能源消费的碳排放,碳补偿率由14%下降到不足8%。     

长三角城市居民家庭直接能耗碳排放空间特征及影响因素研究

目前关于碳排放的研究主要以国家和行政省(自治区、直辖市)为研究对象,围绕城市尺度家庭层面碳排放的研究相对匮乏,而家庭是社会最基本的组成单位,针对相关的碳排放特征及影响问题亟待解决.本文以2007—2016年长三角地区26个地级市数据为样本,测算城市居民家庭直接能耗碳排放量.利用K均值聚类法、空间相关性检验及空间面板建模等方法,考察城市居民家庭直接能耗碳排放量的空间演变分布特征及影响因素.结果表明:①城市居民家庭直接碳排放量高的城市位于长三角中部偏东的位置,排放量低的城市集中在西部位置,中部地区的碳排放量增长速度普遍快于其他地区.②长三角地区城市居民家庭直接能耗碳排放的空间关联程度呈"N"字形趋势,处于高高集聚状态的区域集中在以苏州市等为核心的偏中部地区,处于低低集聚状态的区域集中在西部边缘地区.③前后5年的回归结果对比表明:户均人口数由不显著的正向影响因素转变为重要的抑制因素;户均私家车与每户拥有的城市道路面积联合效应的正向影响作用越来越强烈.研究结论可为城市在动态制定碳减排政策时提供理论依据.     

长江经济带能源消费碳排放的多变量驱动因素研究——基于扩展STIRPAT模型

采用我国长江经济带1995—2016年省域面板数据,基于扩展STIRPAT模型定量分析了长江经济带能源消费碳排放各驱动因素的影响机理。研究结果表明:(1)城市化水平因素对我国东部地区具有负向抑制作用,而对中部和西部地区具有正向驱动作用。(2)碳排放与人均GDP因素之间存在着倒"U"型曲线关系,目前只有东部地区通过了碳排放拐点,中部地区接近拐点,而西部地区碳排放量在较长时期内将持续增长。(3)产业结构和能源强度因素对碳排放均产生显著影响,且对中部和西部地区的影响远远大于东部地区,创新水平对碳排放影响微弱。(4)外商直接投资与金融发展因素对碳排放具有负向抑制作用,贸易开放度和环境规制因素的影响较小。     

基于SBM—DEA浙江省碳排放效率时空演变研究

推进高质量绿色发展,碳减排治理需要综合考量碳排放效率。运用Undesired-super efficiency SBM模型与Malmquist指数模型对2010-2019年浙江省11个地级市的碳排放效率进行测算,在此基础上,运用固定效应分析影响该省碳排放效率的因素。结果表明:(1)浙江省碳排放效率受规模效率制约,空间上具有分异性且固化效应明显。(2)浙江碳排放冗余量大、减排潜力高,可减排规模、相对减排潜力与碳排放纯技术效率呈反向变化。(3)浙江省碳排放效率与经济发展水平、对外开放程度呈正相关关系,与要素禀赋、能源结构、产业结构和技术水平呈负相关关系,产业结构对碳排放效率影响最大。     

长海县海岛旅游发展的SWOT分析与开发对策研究

海岛旅游凭借其独特魅力成为当今旅游热点.长海县作为海岛县,旅游资源丰富,发展海岛旅游具有得天独厚的优势.立足于长海县旅游业的发展现状,通过运用SWOT模式对旅游发展的优势、劣势、机遇和挑战等内外部因素进行综合分析,在海岛开发五项原则的指导下,并结合当地实际,提出了可持续发展的对策和建议.     

中国农村居民食品消费碳排放的时空格局及其影响因素

在全球气候变化背景下,研究居民食品消费碳排放具有重要的意义。本文基于全国和地区农村居民家庭食品消费量调查数据及其人均食品消费碳排放的测算,运用ArcGIS空间统计分析、地理探测器因子探测等方法,分析2000—2019年中国农村居民家庭食品人均碳排放的时空格局及其驱动因素。结果表明：①碳排放结构中升降因素叠加,人均碳排放量增速不明显。②人均碳排放量存在空间集聚效应,但集聚程度呈下降趋势。③人均碳排放量、直接与间接排放量空间分异的影响因素不同。其中,人均碳排放量主要受到猪牛羊肉消费量、食品消费支出的影响。建议从优化农村居民的饮食结构,适度减少猪牛羊肉的消费量、增加综合碳折算系数较低的禽肉、蛋类、牛奶和鱼类等动物性食品的消费量,以及加强人均碳排放量较高地区饮食结构调整和优化的指导等方面,减少农村居民食品消费的人均碳排放量。     

安徽省旅游交通碳排放测算及影响因素分析

随着旅游业的不断发展,旅游业的碳排放量问题已成为学界研究的热点。以安徽省为研究对象,从交通运输方式角度出发测算出了旅游交通的碳排放量,并运用LMDI分解模型,研究了游客人数、人均旅游消费水平、旅游产业对生产总值的贡献、单位GDP交通周转量、单位交通周转量能耗、能源结构六大旅游交通碳排放量影响因素对碳排放量的影响程度。最后,提出了应提高能源利用效率,构建绿色交通系统,加快调整能源结构,以减少碳排放。     

青海省不同土地利用方式碳汇效益分析

文章利用2002~2012年青海省主要土地利用类型面积统计数据,对青海省主要土地利用类型现状进行分析,在此基础上采用碳排放系数法对主要土地利用类型碳汇效益及其空间分布格局进行了分析。结果表明:(1)截至2013年末,青海省总土地面积为71.21万km~2,青海省各类农用地、建设用地和未利用地面积分别占全省土地总面积的66.39%、4.47%和29.14%。在空间上,不同土地利用方式产生的碳排放情况呈现明显的区域差异。(2)2002~2012年青海省耕地、林地和牧草地的碳吸收效应逐年增加,其中林地变化较为明显,2012碳汇量是2002年碳汇量的3.2倍。耕地和牧草地变化不明显,碳汇量分别介于7.155~7.982万t和770.637~804.445万t之间。(3)2002~2012年青海省建设用地碳排放总量为427.75~1 570.286万t,利用同期的耕地、林地和牧草地的碳汇量,分别为7.155~7.982万t、1 210.843~3 936.506万t和770.637~804.445万t。计算得出2002~2012年青海省主要土地利用类型净碳排放量介于802.346~3 178.312万t,近11年平均净碳排放量为1 314.686万t。表明耕地、林地和牧草地碳汇量明显大于建设用地碳吸收量,区域整体表现为碳汇。     

城镇化背景下江苏省区域碳排放的影响因素研究

城镇化与碳排放问题关系到我国人口、经济与资源的协调发展。从衡量城镇化的影响因素出发,研究了城镇化对江苏省及各区域碳排放的影响,利用STIRPAT模型与面板数据广义最小二乘法(GLS)计算分析了城镇化进程中人口城镇化、产业城镇化、土地城镇化、研发强度、能源消费结构、FDI等因素对江苏省及苏南、苏中、苏北的影响程度。结果发现,人口城镇化、产业城镇化、研发强度、能源消费结构、FDI与城镇碳排放呈正相关关系,土地城镇化与城镇碳排放呈负相关关系,产业城镇化是影响江苏省及各区域的最主要因素,不同地区不同因素对碳排放的影响程度也存在差异,据此提出城镇化背景下江苏省碳减排的对策。     

中国物流业碳排放影响因素的区域差异

物流业是碳排放的主要行业之一,分析物流业碳排放和影响因素的区域差异可为分区域制定减排措施提供科学依据。基于Panel data,利用IPCC方法测算我国30个省区2007—2014年物流业的碳排放量,运用LMDI模型将碳排放影响效应分解为能源结构、能源强度、经济发展和人口规模效应,并将全国划分为东、中、西三个区域,挖掘三个区域碳排放影响因素的差异。结果显示,就全国平均水平而言,经济发展效应是物流业碳排放最主要的正向效应,人口规模效应次之,能源强度效应是主要的负向效应,其次是能源结构效应;就区域差异而言,能源强度效应在东部地区的表现最明显,人口规模效应对西部地区的影响相对较大,经济发展效应对东部与西部地区的影响高于中部地区。     

内蒙古碳排放的影响因素分析及预测研究

根据内蒙古碳排放现状,构建了基于STIRPAT的内蒙古碳排放模型.利用岭回归方法分析了碳排放的影响因素,得出STIRPAT模型中各因素的影响系数;利用GM(1,1)模型对内蒙古碳排放量进行了预测,得到了2020年内蒙古的碳排放量,提出了相关政策建议.     

基于STIRPAT模型的碳排放驱动因子研究——以黑龙江省为例

定量分析碳排放驱动因素,对优化能源结构、调整产业结构、推进技术进步、发展低碳经济具有重要的理论和现实意义.利用碳排放估算模型,测算了黑龙江省1995-2012年能源消费的碳排放量.基于扩展的STIRPAT模型,实证研究了各驱动因子对碳排放总量的影响及其驱动程度.结果表明,能源结构、经济发展水平、城市化率、人口总量对碳排放量有正向驱动作用,而产业结构、能源强度对碳排放总量的增加具有抑制作用,提出有效促进能源消费结构优化、加大产业结构调整、大力推进技术创新是实现黑龙江省低碳经济发展的有效路径.     

土地利用结构和强度变化对碳排放影响分析

基于土地利用视角,分析土地利用结构和强度变化对碳排放的影响作用,为制定碳减排对策提供思路。建立扩展的STIRPAT模型,验证了包括土地利用结构和强度在内的社会经济因素变化对碳排放的影响作用。结果表明:人口总量、人均GDP、国际贸易分工、城市化水平、土地利用强度、土地利用结构等因素对碳排放表现为正向促进作用,每提高(改变)1%水平时,碳排放总量将依次提高0.10%、0.16%、0.12%、0.17%、0.21%、0.15%;能源强度因素表现为负作用,每提高1%水平时,碳排放总量将下降0.05%;土地利用强度、经济发展水平、土地利用结构等因素的变动对碳排放总量影响变动贡献率较大,贡献率大小依次为68.75%、49.73%和19.35%。据此提出,适当调整土地利用结构和改变土地利用强度以减缓碳排放的对策建议。     

基于非经济生物量的中国耕地碳汇空间分布研究

以往在生态足迹的研究中,囿于简化模型与耕地碳汇计算方法的限制,耕地碳汇功能常常被忽视。该研究尝试基于统计数据和非经济生物量来计算省级尺度的耕地碳汇。以我国国家统计局公布的24种主要作物经济产量统计数据为基础,用作物经济系数、根茬系数计算出非经济生物量。GIS分析显示,我国省域耕地碳汇量与耕地碳汇效率在空间上存在明显差异。其中,耕地碳汇量呈现东西部偏小、中部偏大的空间差异性;耕地固碳效率呈现东西低、中间高,南方大于北方的总体趋势。由于耕地碳汇量巨大,测算时应当考虑耕地的碳汇功能。影响耕地碳汇功能发挥的因素多样,且地区差异较大,应分区域制定差异化引导政策,从而促进耕地碳汇功能的充分发挥。     

中国农地利用碳排放时空演变特征及驱动因素研究——基于IPCC法与LMDI指数分解模型

基于灌溉、翻耕、农药、农用化肥、农膜、农用柴油等6大主要碳排放源,利用IPCC法、标准差和变异系数法对2004—2016年我国农地利用碳排放总量及碳排放强度的时序与空间演化进程进行测量,并运用LMDI指数分解模型对其影响因素进行探究。结果表明:我国农地利用碳排放量总体呈现出"低速上升—低速下降"的趋势,碳排放强度变化具有"双峰"特点;农地利用高碳排放区基本覆盖我国主要的粮食作物产区,而碳排放高强度区则大致与我国农地资源匮乏、经济发展程度高且人口众多的地区重叠。13年来,我国31个省(市、区)的农地利用碳排放量的相对差异表现出先扩大后缩小的趋势,绝对差异逐步减少,碳排放强度的相对差异与绝对差异均在2008年后保持先缩小后扩大的趋势;农业效率、农业结构与农业劳动力对农地利用碳排放起抑制作用,农业经济是促使农地利用碳排放增长的主要因素。     

皖南查济古村落旅游净碳排放估算与减碳增汇研究

当前,乡村旅游地已成为人们外出旅行的重要选择。一方面,乡村旅游地消耗碳基能源、产生旅游垃圾,排放出CO_2;另一方面,乡村地区陆地生态系统中蕴藏着丰富的碳汇资源,而乡村旅游发展客观上保护并提升了旅游地系统中的碳汇和生态服务功能。从源、汇两端出发,构建乡村旅游地的净碳排放估算框架,集成估算方法,估算皖南查济古村落2015年净碳排放为负值,表明旅游业排放的CO_2低于旅游地系统碳汇资源吸收的CO_2量。通过定量分析,认为旅游食宿接待能源消耗与旅游垃圾焚烧碳排放是主要碳源,林地覆被和农业作物是主要碳汇。从教育、管理、规划等方面提出减碳增汇的对策。