基于STIRPAT模型天津减污降碳协同效应多维度分析

基于STIRPAT模型,从排放总量、减排量和协同效应系数这3个维度定量分析了天津市减污降碳协同效应.结果表明,天津市大气污染物和温室气体的主要排放源均为工业源,大气污染物和温室气体的Pearson相关系数为0.984;人口总数、城镇化率、地区生产总值、能源强度和二氧化碳排放强度是影响天津市减污降碳协同效应的重要因素;天津市2011年和2012年大气污染物和温室气体协同增排,协同效应系数分别为0.18和0.17;2013~2014年和2018~2023年大气污染物减排且温室气体增排,协同效应系数均小于0,减污降碳不具有协同效应;2015~2017年和2024~2060年大气污染物和温室气体同时减排,协同效应系数范围为2.74~8.76.天津市具备在2024年进入减污降碳协同增效阶段的条件,天津市推动减污降碳协同增效最关键的是严格控制温室气体排放总量,持续推动能源强度和二氧化碳排放强度的下降,合理控制人口总数、城镇化率和地区生产总值.     

基于STIRPAT模型的天津市碳达峰和碳中和分析

采用STIRPAT模型,探究天津市2000年以来碳排放变化,分析碳排放影响因素,对天津市碳达峰时间和碳中和路径进行分析.结果显示,人口总量、城镇化率、地区生产总值、能源强度和高技术比重都影响天津市碳排放,其每变化1％,碳排放平均变化-1.10％,9.46％,0.70％,0.98％和-0.42％;天津市2013年碳排放达...     

天津市环城某区小尺度VOCs排放清单及特征

在天津市环城某区VOCs污染源活动水平数据基础上,选取相应排放因子,构建该区2017年0.5 km×0.5 km小尺度VOCs排放清单。结果表明:2017年天津市环城某区VOCs排放3563.35 t。小型客车、轻型货车和重型货车为主的道路移动源贡献了32.14%,工业溶剂为主的溶剂使用源贡献了31.05%,钢铁和非金属矿物制品为主的工艺过程源贡献了21.57%。空间分布结果显示,排放源主要分布在主干道路、涂料制造、钢铁和非金属矿物制品密集的区域,排放前3的街镇为葛沽镇、咸水沽镇和北闸口镇,分担率依次为21.47%、19.17%和13.82%。该清单可为区域污染防治策略的制定提供参考,但仍存在一定不确定性因素,道路车流量等活动水平数据需进一步翔实,排放因子本地化研究应进一步开展。