International trade,carbon leakage,and CO2 emissions of manufacturing industry

Foreign trade drives China’s growth,but as the trade scale continues to expand,the carbon emissions also increase quickly.Based on the industry panel data from 1996 to 2010,this paper calculates carbon emissions of 27manufacturing industries.According to the intensity of carbon emissions,this paper divides the manufacturing sectors into low carbon and high carbon manufacturing industry and then analyzes the carbon emission trends.Next,the paper uses the feasible generalized least square regression to verify the existence of environmental Kuznets curve（EKC）of the manufacturing industry’s carbon.In order to investigate the carbon leakage problem,the regression also includes the interaction term between trade and industrial value added.Our findings are as follows:the carbon emissions of the whole manufacturing industry and low carbon manufacturing industry accord with the EKC curve,but have a linear relationship with the high carbon manufacturing industry;trade reduces the carbon emissions of the whole manufacturing industry and low carbon manufacturing industry,but it increases those of the high carbon manufacturing industry;for the whole manufacturing industry and low carbon manufacturing industry,there is no carbon leakage,but it exists in the high carbon manufacturing industry.On the whole,pollution haven hypothesis does not hold up in China,and China does not need to limit industry foreign trade to reduce the emission of CO₂.But the manufacturing industry will still be the main engine of the economic growth,and therefore our country should make an effective low-carbon policy,introduce advanced technology,increase R&D investment into lowcarbon technologies,and upgrade and transform the original equipment to change the backward mode of production.     

Effect of working time on environmental pressures: empirical evidence from EU-15, 1970–2010

There is growing interest in the correlation between working time and environmental pressures, but prior empirical studies mostly focused on static methodologies. This article used dynamic panel regression approaches to examine and compare the relationship among western, southern, and northern European countries over the period 1970–2010, and proved the existence of strongly significant relationships in all models. Furthermore, this article detected the relationship between working hours and environmental indicators (carbon emission and energy use) at different phases. We contribute to a further understanding of the environmental effects of the working time reduction policy by comparing the differences among various periods and country groups in a system generalized method of moments (GMM) dynamic framework.     

杭州市办公场所室内空气中PBDEs的污染现状与特征

分析评价了杭州市办公场所中PBDEs的污染现状、污染特征.结果表明,办公场所中PBDEs气相和颗粒相总浓度范围为40.66~141.00 pg·m-3,平均浓度为93.22 pg·m-3,是家庭室内、室外浓度的1.87、5.01倍.BDE-47、BDE-99为办公场所中最重要的两种同系物,分别占总浓度的33.29%、31.99%.PBDEs气相浓度是颗粒相的1.34倍,其中BDE-28、BDE-47、BDE-99主要存在于气相中,BDE-153、BDE-183主要存在于颗粒相中.     

典型沙尘回流天气过程对北京市空气质量影响的特征分析

利用不同方位监测数据和气象资料,结合后向轨迹模型和激光雷达观测结果,对2011年3月18—21日北京市空气污染过程的天气形势、沙尘输送路径、污染物浓度的变化特征进行了分析.结果表明,这次污染过程主要是由于沙尘在上游沙源地起沙后先直接输送穿过北京,然后停留在渤海湾和朝鲜半岛区域,在渤海弱高压系统作用下,沙尘又回流至北京所致,其中,沙尘回流直接造成北京市空气质量达到重度污染天气.在沙尘回流影响过程中,PM10浓度呈现青龙山-北京市区-八达岭逐步升高的变化特征,国控站点PM10小时浓度持续16 h超过350μg·m-3,最大值达到571μg·m-3.SO2、NO2与PM10的小时浓度表现为同步变化规律,沙尘回流影响时,除了沙尘粒子外,周边地区的人为排放也是一个重要因素.     

2011年10月珠江三角洲一次区域性空气污染过程特征分析

2011年10月18—25日珠江三角洲地区出现了一次区域性空气污染过程,重污染区域集中在西部,后期向中部转移,PM₁₀为首要污染物.针对本次空气污染过程的研究发现,此次珠江三角洲地区空气污染过程主要受大尺度冷高压活动的影响,一直为下沉气流所控制,500 m以下近地层风速很小,边界层高度较低,存在贴地逆温层,非常不利于污染物的输送和扩散.PM₁₀浓度与风速、能见度呈显著的负相关关系,与温度相关性不显著;且与风速和温度的相关性存在滞后性.稳定天气形势、大范围下沉气流、近地层静小风和贴地逆温是导致这次区域性空气污染过程的气象原因,PM₁₀浓度增加导致珠江三角洲能见度下降.     

中小燃煤锅炉PM2.5排放特征实测研究

中小燃煤锅炉是我国工业和民用部门最主要的供热方式,掌握其一次颗粒物的排放特征对于研究大气PM2.5的来源和控制途径具有重要意义.本研究通过实测中小燃煤锅炉烟气,获得了中小燃煤锅炉PM2.5及以下粒径段的排放因子和分布,并分析了各粒径段的颗粒密度及除尘装置的去除效率.研究发现,PM2.5质量排放因子平均为(0.123±0.061)kg·t-1,PM2.5粒子数的排放因子平均为(3.17±1.65)×105t-1,烟气中70~120 nm粒径段的积聚模态颗粒在质量和数量上都高于其他粒径段.锅炉燃烧负荷是影响锅炉PM2.5排放的重要因素,锅炉的燃烧负荷越低,PM2.5排放将随之降低.实测锅炉的PM2.5排放因子显著低于物料衡算结果,说明采用物料衡算方法可能极大地高估了现有排放清单中工业燃煤锅炉的一次PM2.5排放量.     

需求视角的中国能源消费氮氧化物排放研究

基于经济投入产出生命周期评价(EIO-LCA)模型构建了中国1990—2010年能源消费氮氧化物完全排放矩阵,从需求的角度分析了氮氧化物排放在部门和不同需求间的分布结构,并通过情景模拟深入探讨了最终需求结构变化对氮氧化物排放的综合影响和拉动效应,以期探索中国氮氧化物减排的多元化途径.研究结果显示,1990—2010年中国氮氧化物排放总量从878万t上升到2398万t,历年来由工业部门拉动产生的氮氧化物占总量的比重高达70%左右;由最终消费拉动的氮氧化物排放比重逐年下降,资本形成和出口拉动的氮氧化物排放比重逐年上升.氮氧化物排放强度则从47.0 kg·万元-1降至6.0 kg·万元-1,其中,能源和交通部门的排放强度最高.通过情景模拟可以看出,提高最终消费比重,扩大内需有利于氮氧化物总量减排,尤其是对工业部门的减排效果显著.实现氮氧化物总量减排目标,要求在技术进步之外,积极寻求多元减排措施,以强化减排效果,突出能源和交通等重点部门的氮氧化物防治体系建设,并通过扩大内需优化最终需求结构以促进工业部门氮氧化物减排.     

北京典型道路交通环境机动车黑碳排放与浓度特征研究

本研究对2009年北京市典型道路(北四环中路西段)进行实际交通流监测和调研,分析了总车流量、车型构成和平均速度的日变化规律.应用北京机动车排放因子模型(EMBEV模型)和颗粒物黑碳排放的研究数据,计算该路段的黑碳平均排放因子和排放强度.根据同期观测的气象数据,应用AERMOD模型对道路黑碳排放进行了扩散模拟,并根据城市背景站点和道路边站点的监测数据对模拟结果进行了验证.研究表明,该路段黑碳平均排放因子与重型柴油车在总车流中所占比例呈现出极强的相关性,由于北京市实行货车区域限行制度,日间时段总车流的平均黑碳排放因子为(9.3±1.2)mg·km-1·veh-1,而夜间时段上升至(29.5±11.1)mg·km-1·veh-1.全天时均黑碳排放强度为17.9~115.3g·km-1·h-1,其中早(7:00—9:00)晚(17:00—19:00)高峰时段的黑碳排放强度分别为(106.1±13.0)g·km-1·h-1和(102.6±6.2)g·km-1·h-1.基于同期监测数据验证,AERMOD模型的模拟效果较好.模拟时段的道路黑碳排放对道路边监测点的平均浓度贡献为(2.8±3.5)μg·m-3.由于局地气象条件差异,日间和夜间的机动车排放对道路边黑碳的模拟浓度存在显著差异.日间时段,小型客车排放对道路边站点的黑碳浓度贡献最高,达(1.07±1.57)μg·m-3;其次为公交车,达(0.58±0.85)μg·m-3.夜间时段货车比例明显上升,其黑碳排放占主导地位,贡献浓度(2.44±2.31)μg·m-3.     

水稻秸秆生物炭对耕地土壤有机碳及其CO2释放的影响

为探究生物炭自身稳定性及其输入土壤后对于土壤本体有机碳的影响,本研究模拟自然条件,分别将500℃和700℃裂解的水稻秸秆生物炭(RBC500和RBC700)以0%(空白土壤)、3%、6%和100%(纯生物炭)的比例添加至耕地土壤进行室内培养实验,观测总有机碳(TOC)与易氧化态碳(EOC)含量的变化及CO2排放特征.结果表明,与空白土壤处理相比,土壤TOC、EOC含量均随水稻秸秆生物炭添加量的增加而升高;相同添加量条件下,RBC500对土壤TOC与EOC增加的贡献均高于RBC700.各处理土壤TOC含量在前30 d内均降低(最大降幅为15.8%),并于培养后期趋于稳定;土壤EOC含量在培养初30 d内均降低,当生物炭添加比例为3%和6%时,RBC500使土壤的EOC含量降幅分别为72.4%和81.7%,大于RBC700的61.3%和69.8%;培养结束时,添加相同裂解温度生物炭的土壤EOC值相近.培养前期土壤中EOC含量的下降可能与生物炭中易分解组分引起的矿化作用有关.在130 d培养期内,CO2累计排放量大小顺序为:土壤+生物炭混合处理<纯土壤处理<纯生物炭处理,可见,生物炭的土壤处理可以减少土壤CO2的排放,最大减排率可达41.05%.在一个长的时间尺度内,生物炭的土壤处理有利于土壤碳的固定.生物炭施用于土壤可作为碳储存载体.     

挥发性有机污染物排放控制标准制订中的关键技术问题研究

研究分析了挥发性有机污染物排放标准制订中4个关键技术问题:污染因子选择、控制指标确定、限值的确定以及技术管理措施.结果表明,应根据毒性和光化学反应性选择污染因子;确定控制指标应既考虑有组织控制指标,又考虑无组织的控制指标;确定排放限值应明确是基于控制技术还是基于健康风险;同时制定技术管理措施以通过源头和过程控制挥发性有机污染物排放.