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1.
以北京试点碳市场的供热行业为例开展行业基准值研究,基于2013~2019年碳试点经核查的热力重点排放企业数据,采取4种基准线情景对北京市热力行业碳排放基准值进行分析,结果表明:随着北京市大气污染治理措施推进,供热行业燃煤清洁化改造基本完成,以2017年为分水岭,供热强度由快速下降过渡到平稳状态,适宜选择更近的历史年份作为分析的基准年,经综合评估基准线数值的先进性,行业配额的盈余程度和配额不足企业比例,建议北京市供热行业基准值取值为63.1kgCO2/GJ,该基准值比已发布的北京市地方行业能耗限额标准严格,与已发布的北京市供热行业碳排放先进值具有较好一致性;北京市热力行业从历史强度法转变为基准线法后,通过划定统一的基准线,令行业整体配额处于不足状态,公平性相比历史强度法进一步提高,对实现全市双碳目标下热力系统重构具有积极促进作用.  相似文献   
2.
以机动车碳排放模型为基础,结合不同类型机动车存活曲线,建立分车龄的车队构成,并利用年均行驶里程和燃油消耗量,分析了京津冀地区2005~2020年道路碳排放量的演变及区域分布特征.结果显示,河北省道路碳排放量增长迅速,近5a仍以7.14%的年均增长率快速增长,而北京和天津两市的道路碳排放已经进入低速增长期,近5a的年均增长率分别仅为1.01%和2.27%.小型客车一直都是道路碳排放的主力车型,其碳排放量占京津冀道路碳排放总量50%以上;轻型货车在北京市道路碳排放中的贡献越来越突出,而河北和天津两地轻型和重型货车正在逐渐发展为道路碳排放增长的主要驱动因素.从京津冀道路碳排放的4km×4km网格分布图可知,因北京和天津拥有更密集的道路,其碳排放强度远高于河北省.  相似文献   
3.
降低碳排放评估的不确定性对于减排政策选择和成本效益分析十分重要,基于北京市227个天然气锅炉样本检测数据,分析影响CO2排放因子的关键参数特征,评估北京市天然气锅炉本地化CO2排放因子,采用蒙特卡洛模型对排放因子的不确定性进行分析,并将其与IPCC、国家清单、城市清单等同类排放因子进行了比较.结果表明:北京市天然气锅炉CO2排放因子为2.052 kg/m3,90%概率分布范围为1.982~2.086 kg/m3;基于热值的CO2排放因子推荐值为55.829 kg/GJ,90%概率分布范围为55.788~55.908 kg/GJ,排放因子的不确定范围为-3.59%~1.57%.北京市天然气锅炉CO2排放因子稍低于IPCC2006国家温室气体清单指南推荐缺省值(0.5%).天然气低位热值对排放因子的影响最大,其方差贡献率达94%,而单位热值含碳量和氧化率二者的方差贡献率仅占6%.通过北京市本地实测数据和蒙特卡洛模型模拟,给出了天然气锅炉排放因子及概率分布的范围,提高了评估精度,有助于改进北京市温室气体排放清单活动水平的数据收集工作,指导并降低天然气工业锅炉CO2排放因子不确定性.   相似文献   
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