京津冀地区汽车运输碳排放影响因素研究

以空间相关性和空间异质性为基础,构建SLM-STIRPAT、SEM-STIRPAT和GWR-STIRPAT模型,对京津冀地区汽车运输碳排放进行测算和影响因素分析.结果表明：京津冀地区汽车运输碳排放存在显著空间相关性和空间异质性.人口对汽车运输碳排放呈正向影响;人均GDP对货运碳排放和总量碳排放呈正向影响,对客运碳排放呈负向影响,城镇化水平对汽车运输碳排放呈负向影响.第三产业增加值对客运碳排放和总量碳排放呈正向影响,对货运碳排放呈负向影响,人口对张家口市汽车运输碳排放影响最为显著;人均GDP对秦皇岛市和沧州市的汽车运输碳排放影响最为显著;城镇化水平对秦皇岛市的汽车运输碳排放影响最为显著;第三产业增加值对秦皇岛市的汽车运输碳排放影响最为显著.     

污染土壤稳定化碳排放计算方法及案例研究

基于污染土壤稳定化全生命周期分析,确定碳排放核算边界,提出碳排放计算方法.稳定剂生产、基础设施建设、工程实施、稳定化土壤处置是污染土壤稳定化主要碳排放来源;方案设计、稳定化土壤养护和工程验收产生的碳排放量占总碳排放量的比例较小.基于提出的碳排放计算方法,评价了某砒霜厂遗留地块污染土壤原地异位稳定化的碳排放.结果表明,该工程总碳排放量为421516.31kg,稳定化每吨污染土壤的碳排放量为34.78kg;稳定剂原材料产生的碳排放是稳定化最主要的碳排放来源,占总碳排放量86.26%;其次为稳定剂原材料和稳定剂运输过程中运输工具能源消耗产生的碳排放,占总碳排放量10.82%.据此,研发低碳稳定剂和缩短材料运输距离是污染土壤稳定化碳减排的2个重要路径.     

基于投入产出分析的北京市交通运输业碳排放关联度研究

基于投入产出分析模型,计算交通运输业碳排放直接消耗系数、碳排放完全消耗系数、碳排放直接分配系数、碳排放完全分配系数、碳排放影响力系数和碳排放感应度系数,并以北京市2007年和2010年的投入产出为例,研究交通运输业与国民经济前后向关联产业的碳排放分配消耗关系,以及交通运输业碳排放波及特性。分析结果表明:北京市交通运输业属于高排放、高影响的产业,交通运输业的发展带来了其他产业巨大的碳排放量,交通运输业的碳排放量也受到其他诸多产业的巨大影响。     

1995—2005年中国碳排放核算及其因素分解研究

采用1995—2005年中国各行业的相关统计数据,基于IPCC温室气体清单方法,构建了碳排放核算的项目框架,对中国历年的碳排放进行了核算;并应用因素分解方法对中国历年来碳排放量和碳排放强度及其变化的因素进行了时间序列分析。结论如下:①中国碳排放总量呈先缓慢减少后快速增加的态势,2005年中国碳排放达22.02×108t,比1995年增加了66%,由于林业的碳汇功能,2005年净碳排放量为19.05×108t;②碳排放强度的变化量总体上表现为增长态势,2002年前碳排放强度逐年减小,2002年后碳排放强度变化量转为正值,其中技术进步是碳排放强度变化的主要因素;③GDP增长是碳排放总量增加的主要动力,技术进步因素是碳排放量降低的主导因素;④工业部门对碳排放总量和碳排放强度的变化起决定作用,因此工业部门是实现碳减排的关键。     

煤炭生产企业碳排放状况分析研究

通过对原煤开采环节能源消耗构成和副产物排放的分析研究,提出把煤炭开采环节的碳排放分为能源消耗产生的碳排放和系统副产排放产生的碳排放两大类。详细分析了原煤开采过程中电力消耗的碳排放、煤炭消耗的碳排放、油品消耗碳排放及煤层气排放所引起碳排放的排放源和排放量及其核算方法,简单介绍了伴随煤矸石与矿井水排产生的少量碳排放。提出煤炭生产企业的碳排放总量的计算公式为：Q=Q1＋Q2＋Q3＋Q4＋Q5＋Q6＋Q7。     

基于改进IPAT模型的中国未来碳排放预测

在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国1987—2010年的历年碳排放量和人均碳排放量进行了分区域研究与计算.经数据分析,发现以2002年为界线,前后两个时期中国碳排放变化缺乏内在的连贯性,2002年以前的碳排放曲线无法表征未来年份碳排放趋势.在此发现的基础上,以2002—2010年碳排放数据为基础,引入表征科技进步的变量,对IPAT模型进行改进,进而对2010—2050年中国碳排放进行了预测和分析.结果表明:中国排放峰值发生在2030年,全国碳排放总量将达到3684.1636Gg,人均碳排放为2.6476t;在2030年之前中国碳排放量将以平均每年2.89%的速度持续增加.2030—2050年碳排放量将以每年2.09%的速度减少,至2050年,全国碳排放量为2366.4522Gg,人均碳排放为1.8521t.本研究为中国未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持.     

我国碳排放许可制的必要性分析

对我国碳排放权的交易进行法律监管的关键就是如何确保政府监管部门收集的,来自于碳排放主体自我监测、报告的碳排放数据是真实准确的.目前国际上较为认可的两类碳排放准入监管制度包括碳排放监测计划备案制和碳排放许可制.碳排放监测计划备案制存在两点法律局限,这使得它只能作为一种过渡性的监管工具.而碳排放许可制能明显弥补监测计划备案...     

吉林省能源消费碳排放变化趋势预测与影响因素分析

探讨区域能源消费碳排放的长期变化趋势对碳减排政策的制定和减排目标的实现有重要意义。该文以吉林省为例,研究基于STIRPAT模型能源消费碳排放的影响因素,分析其历史变化特征,分别设定节能情景和节能-低碳情景预测吉林省未来的碳排放走势。研究结果表明,经济增长是影响碳排放的主要因素,碳排放强度的下降是抑制碳排放的主要因素;随着时间的推移,碳排放先后经历碳排放增长期、高峰期和回落期,整体呈倒"U"型趋势;相较节能情景,节能-低碳情景碳排放增长趋势放缓且各年份碳排放水平更低。     

基于碳酸盐分析的水泥碳排放因子测算

为了优化水泥碳排放因子的测算方法,论文基于生料碳酸盐法以及工艺/燃料排放(新型干法窑)、无机碳/有机碳排放(立窑)的碳排放分类对熟料和水泥碳排放因子进行了分析和测算。结果表明:基于抽样调查样品的测试数据,新型干法窑的工艺碳排放因子约为520.00 kg CO_2/tcl,燃料碳排放因子约为288.06 kg CO_2/tcl,熟料碳排放因子约为808.06 kg CO_2/tcl,立窑的无机碳排放因子约为504.18 kg CO_2/tcl,有机碳排放因子约为343.67 kg CO_2/tcl,熟料碳排放因子约为847.85 kg CO_2/tcl;由于新型干法窑和余热发电等技术的普及以及熟料水泥比降低等因素,中国水泥碳排放因子有逐年降低的趋势,从2001年到2012年,水泥碳排放因子从767.13 kg CO_2/tce降到550.80 kg CO_2/tce;水泥碳排放构成中的工艺排放、燃料排放和电力消耗间接排放约各占58.57%、29.79%和11.64%。     

中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解

在研究近16 a(1995—2010年)中国八大区域碳排放特征及其演变规律的基础上,采用LMDI分解方法,将碳排放的影响效应分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应,探讨中国碳排放区域差异变化的原因与规律。结果表明:①八大区域碳排放量和人均碳排放量均呈逐年上升趋势;②东北、京津和东部沿海地区碳排放比重逐年下降,其它地区正好相反或维持不变;③经济发展效应对碳排放有最强正影响,能源强度效应对碳排放有最强负影响;④人口规模效应对包含直辖市的区域碳排放有较大的正影响,经济发展效应对经济发达地区的碳排放正效应弱于其它地区,能源强度效应对经济结构调整活跃地区的碳排放有较强的抑制作用,能源结构效应受宏观经济形式与能源政策影响,对碳排放的影响有较大波动。     

浙江省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素研究

运用IPCC参考方法、Tapio脱钩模型、协整分析和Granger因果检验,研究了浙江碳排放特征及其驱动因素.结果表明:碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,多数年份碳排放与经济增长之间呈"弱脱钩"状态;经济增长、外贸和人口增长对碳排放正向驱动,能源效率和城市化对碳排放负向驱动;经济增长、外贸、城市化和人口增长是引起碳排放增长的单向Granger原因,能源效率与碳排放互为Granger原因.     

基于超效率SBM模型的航空企业碳排放效率研究

为识别航空企业碳排放管控水平,采用超效率SBM模型和GML指数模型,研究我国6家航空企业2011—2019年的碳排放效率及其动态变化,并构建面板回归模型探究航空企业碳排放效率的影响因素。结果表明：我国航空企业的碳排放效率在样本年间呈现先下降后上升的“U”形变化趋势;相较于2016年,2019年行业碳排放效率增长6.38%,企业碳排放控制水平有明显提高。碳排放效率变化方面,技术进步与碳排放生产率指数呈现出同方向变化,是碳排放效率提升的主要驱动力;不同企业碳排放效率变化存在较大差异。影响因素方面,客座利用率和燃油成本规制对航空企业碳排放效率有显著的正向影响,当客座利用率和燃油成本规制分别提升1%,碳排放效率分别提升1.524%和0.166%;环境规制对碳排放效率的提升具有积极的影响,现阶段资本结构对碳排放效率具有显著的负向影响,优化企业运营和调整企业资本结构能够在很大程度上促进企业可持续发展。     

上海市能源消费碳排放分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了上海市1994─2006年能源消费碳排放量. 结果表明:1994年以来碳排放量逐年增加,碳排放强度不断下降,由1994年的2.51 t/(104元)降到2006年的1.07 t/(104元). 通过比较2005年上海与全国以及主要经济大国间的碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量发现,上海市能源消费碳排放量占全国的3.5%;碳排放强度低于全国和全球水平,但比英国、德国、日本高;人均碳排放量为2.7 t/a,是全国和全球平均水平的2倍多,低于美国、澳大利亚和加拿大. 从能源利用效率、经济增长方式、能源结构以及经济结构等角度分析了碳排放强度下降的原因,其中能源结构调整引起的平均碳排放系数下降和第三产业比重上升是主要原因.      

广东省能源消费碳排放分析及碳排放强度影响因素研究

根据省级能源统计和温室气体核算规则,计算分析了2005~2012年广东省能源消费碳排放和碳排放强度变化,并应用对数平均迪氏指数法对计算期的碳排放强度变化进行因素分解,定量分析了各产业(部门)能耗强度、产业结构、能源消费结构和能源碳排放系数对广东省碳排放强度变动的影响.结果表明:2005~2012年,广东省能源消费CO2排放年均增长6.28%,单位GDP碳排放累计下降27%,各产业(部门)能耗强度下降是推动碳排放强度下降的主要原因;净外购电力的碳排放系数下降及用作原材料石油消费比重上升也有利于单位GDP碳排放下降;产业结构和能源消费结构总体上朝着不利于碳排放强度下降的趋势发展;生活能源消费年均增速低于GDP年均增速,有利于地区碳排放强度下降.     

县级尺度的重庆市碳排放时空格局动态

碳排放具有明显的时间和空间分布特征,研究区域碳排放时空格局动态特征可为制定合理的碳减排政策和措施提供重要的依据.本文以重庆为例,基于其38个区县的碳排放数据,利用空间统计、空间自相关和位序-规模法则探讨了其县级尺度碳排放的区域差异和空间格局演变特征.结果表明,重庆市各区县都经历了快速的碳排放增长过程,但碳排放的二元空间分布结构并没有改变;重庆市县级尺度碳排放全局Moran's I指数呈现出波浪式的降低趋势,主城区区县在中心相互辐射,形成一个碳排放HH中心;位序-规模法则分析结果则表明重庆市县级尺度碳排放基本属于首位型分布,1997~2012年区县碳排放规模分布趋于分散的力量均大于趋于集中的力量;1997和2012年,第二产业比例和城市化率成为影响重庆市碳排放的最重要的因素,人口与碳排放的相关关系却并不显著.     

基于代际公平的碳排放权分配研究

以1901~2005年作为历史碳排放分配时间段,从历史代际和代内公平的角度考虑,利用全球132个国家的人口、GDP和碳排放数据,通过基尼系数优化模型对全球132个国家的历史碳排放配额进行优化分配,同时对各国未来的碳排放权做了公平分配.研究结果表明,基于GDP和人口的各国历史碳排放配额Gini系数值均低于实际的Gini系数值,并且低于0.4的警戒值,获得综合考虑各国的GDP和人口的历史碳排放配额最优分配结果.对各国的历史碳排放的赤字量和剩余量分析表明,美国是历史碳排放赤字最多的国家,印度、中国是历史碳排放剩余最多国家;同时考虑各国的历史碳排放情况得到各国未来的碳排放权,其中中国、印度等国家人口最多,经济所占全球比例也较高,在未来能获得最多的碳排放权.     

卷烟制造的碳排放核算研究

基于ISO14064-l标准和IPCC 2006理论,构建了卷烟制造过程的碳排放模型,并对广州、韶关、梅州和湛江4家卷烟厂进行了碳排放核算分析,结果表明:(1)万支卷烟碳排放随着卷烟产量的提高而降低;(2)C02是卷烟厂最主要的碳排放来源;(3)外购电力和固定燃烧产生的碳排放是卷烟厂最主要的碳排放源;(4)卷接包、锅炉、制丝3个工艺段产生的碳排放最多;(5)耗能设备中空调系统产生了最多的外购电力碳排放,同时因蒸汽使用造成了最多的固定燃烧碳排放.     

中国不同时期经济发展与碳排放的关联分析

经济的快速发展是碳排放的主要驱动因素.为解释中国经济增长与碳排放量的关系,文章引用碳排放量分解模型,对中国1978-2009年碳排放量进行较为精确的测算,并分析碳排放的趋势及其特点.在此基础上,采用灰色相对关联度方法,分阶段测算不同历史时期下经济发展 与碳排放量的关联度.结果表明:从碳排放的增长速度上看,1996-20...     

中国建筑业碳排放强度影响因素分析

针对2000—2014年我国建筑业构建了碳排放强度测算模型,并基于对数平均迪式指数分解法(LMDI)对碳排放强度的影响因素从能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应以及间接碳排放强度效应4方面进行了分解分析,结果显示:2000—2014年我国建筑业碳排放强度出现了两次波动,但总体呈下降趋势,间接碳排放强度效应对碳排放强度变化起主要作用,是阻碍建筑业碳排放强度下降的主要因素,能源结构效应与能源强度效应对其贡献较小,二者在碳排放强度上升阶段对其变化起抑制作用,在碳排放强度下降阶段对其变化起促进作用。     

基于Urban-RAM模型的上海居民生活碳排放研究

随着全球对碳排放相关研究的不断深入,居民生活引起的能源消耗和碳排放问题引起了研究人员越来越多的关注,但目前鲜有对上海市居民生活整体碳排放的系统研究.本文以2010年为基准年,引入美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的Urban-RAM模型,对上海市居民生活碳排放情况进行定量分析,旨在初步掌握上海市居民生活碳排放的总体规模和结构特征,为上海市低碳城市建设和相关决策提供科学依据.研究结果表明,上海市2010年居民生活碳排放总量(CO2e)为4985.7万t,主要以间接排放为主,间接碳排放和直接碳排放分别占居民生活碳排放总量的64.1%和35.9%;上海市居民生活碳排放在各个消费领域的分布不均,直接碳排放主要来自公共和居住建筑领域,该领域的直接碳排量为1065.0万t,占全市居民生活直接碳排放总量的59.5%;间接碳排放主要来自家庭消费领域,该领域的间接碳排量为1625.2万t,占全市居民生活间接碳排放总量的50.9%,其中以食品消费和衣装消费的贡献最大,分别占家庭消费领域碳排放总量的53.5%和29.5%;综合来看,公共和居住建筑领域的整体碳排量最大,为2231.6万t,占全市居民生活碳排放总量的44.8%.