皖江城市带农田生态系统碳排放动态研究

基于化肥、农药、农膜、农业灌溉、农地翻耕、农机运用、农作物收割后残留根系分解 7个主要碳源,测算皖江城市带1991~2010年农业碳排放量。结果表明：研究区农业碳排放总量从1991年的273万t增加到2010年的535万t,年均增长率为1035%,同时2010年其排放量约占安徽省碳总排放量的443%。1991~2010年研究区人均农业碳排放年均增幅26%,农业碳排放密度年均增幅584%,碳排放强度年均降幅3769 t/亿元。研究区农业碳排放以农作物收割后残留根系分解为主(占总排放量的5987% ),且化肥碳排放比重年均增长最快达1618%。各市农业碳排放量六安最大,安庆较大,铜陵最小,其中平均增幅最大为六安298万t/a,最小为铜陵009万t/a;碳排放强度最大为六安,较大为滁州,最小为铜陵,平均降幅最大为滁州64774 t/（亿元·a）,最小为铜陵19760 t/（亿元·a）;人均农业碳排放量最大为滁州,最小为铜陵,人均增加量最大为六安460 kg/a,最小为合肥039 kg/a;碳排放密度年均增幅最大为芜湖836%,最小为马鞍山345%。最后根据该区农业碳源的构成特点和动态特征,为其降低农业碳排放提出一些建议     

武汉城市圈土地利用碳排放效应分析及因素分解研究

土地低碳利用对减少土地利用碳排放,发展低碳经济,建设“两型社会”具有重要作用。以武汉城市圈为研究对象,估算了武汉城市圈1996～2010年土地利用碳排放量,分析了城市圈1996～2010年土地利用碳排放效应,利用LMDI模型对影响城市圈土地利用碳排放的因素进行了分解。研究表明：（1）1996～2010年武汉城市圈土地利用碳排放量由1996年的95282万t上升到2010年的4 55035万t,年均增长1182%,且上升幅度越来越大;（2）武汉城市圈居民点及工矿用地碳排放强度最大,耕地最小,不同土地利用方式碳排放强度及变化幅度存在一定差异;（3）城市圈各城市土地利用碳排放存在时空差异,时间上表现为碳排放增长速度和幅度的差异,空间上表现为各城市单元碳排放量的差异;（4）土地利用变化、经济发展水平提高、人口规模增加对城市圈土地利用碳排放存在正效应,能源效率提高和能源结构优化存在负效应     

山东省能源消费分析及其优化策略

基于1980-2012年山东省能源消费统计数据的研究发现,山东省能源消费具有持续增长的演进特征和显著的结构特征。1980-2012年,一次能源消费总量增加了7.18倍,年均增长率21.77%;2000-2012年,终端能源消费量增加了2.46倍,年均增长率18.95%。从能源消费品种看,山东省能源消费具有显著的"高碳"和"非均衡"刚性特征。1998-2012年,煤炭消费量占一次能源消费总量中的比重都在75%-81%之间;2000-2012年,煤品消费量占终端能源消费总量中的比重都在48%以上。从能源消费部门看,具有显著的工业集中和行业集中特征,2005-2012年,工业能源消费量在能源消费总量中的比重都在77%以上。在工业内部,2012年,十大高能耗行业的能源消费占全部能源消费的59.92%,占工业能源消费的比重高达82.12%。交通运输部门的能源消费增长迅速,成为第二大能源消费部门。生活用能呈现快速的稳步增长态势,2000-2012年,生活用能量增加了2.58倍,年均增长率达19.83%;并且,居民生活用能结构由原来的"煤炭为主、电力补充"的消费格局转变到了目前的"电力为主、煤炭补充"的消费格局,生活用能结构的清洁化程度不断增强。能源消费结构的形成对山东省的能源安全和生态环境产生了明显的负面影响,能源消费的碳排放效应显著。1998-2012年,山东省能源消费的碳排放量增长了3.33倍,年均增长率高达22.19%,大于能源消费年均增长率和GDP年均增长率。山东省能源消费结构形成的影响因素主要有能源禀赋约束、经济增长和产业结构、能源利用效率低下、可再生能源开发利用滞后。为此,要推动能源消费革命,以促进能源消费体系转型;推动能源供给革命,以形成市场主导、多能互补、供需互动、内外合作的现代能源供给体系;推进传统产业改造升级、培育发展战略性新兴产业,以转变经济发展方式;综合运用多种市场和经济手段,增强企业自主节能减排、社会公众低碳消费的内生动力。     

产业结构变动对中国碳排放的影响

采用LMDI分解方法,对中国1996-2009年的碳排放进行分解,定量分析产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上,依据对未来中国产业结构变动的预测,估算了2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。基本情况是,1996-2009年中国碳排放增长464 678万t,其中,经济总量效应531 337万t,产业结构效应49 887万t,能源消费强度效应-223 940万t,能源消费结构效应107 395万t,诸因素对碳排放增长的贡献度分别为114.3%,10.7%,-48.2%和23.1%。产业结构变动驱动了碳排放增长,尽管它不是最主要因素。进一步研究发现,高耗能产业上升或下降1个百分点所对应的CO2排放量增加或减少2.2-2.9亿t。依据对高耗能产业结构变动值的预测,到2020年,产业结构变动效应约为-5亿t,占期间碳排放增量的-15%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加情形相反,未来产业结构变动将有助于减少碳排放。     

无锡市能源消费、碳排放与经济增长关系分析

经济增长对资源消耗存在很大的依赖性,研究能源消费、碳排放与经济增长关系,可为经济增长方式转变和低碳城市建设提供重要科学依据。基于IPCC国家温室气体排放清单指南中的方法估算了无锡市能源消费碳排放,并建立“脱钩”模型探讨能源消费、碳排放与经济增长之间的关系。结果表明：（1）2000~2010年,无锡市碳排放从84335万t增加到2 52804万t,总量不断增加,但趋势有所减缓,且各县市碳排放特征差异显著;（2）无锡市碳排放与经济增长整体处于弱脱钩状态,且脱钩状态有不断增强的趋势,市区经济发展已不依赖于能源消费,朝着环境友好方向发展,江阴和宜兴节能减排压力仍然很大;（3）优化产业结构、调整工业结构和提高能源利用效率是改善无锡市能源消费、碳排放和经济增长关系的有效途径,各县市根据具体情况,侧重点有所不同     

基于ARDL模型长三角碳排放、能源消费和经济增长关系研究

碳排放量、能源消费量和经济增长间存在着密切的关系。长三角地区(研究该区域为上海、浙江、江苏,简称长三角,下同）碳减排措施的实施是否会影响长三角地区的经济增长,能源消费量、能源结构和碳排放量间存在何种联系,这些均是在长三角碳减排政策制定中亟待考虑的问题。利用1990~2010年,长三角的能源经济样本数据,使用ARDL模型和格兰杰因果检验模型（Granger）定量的研究了上述几个因素之间的关系。研究发现：当碳排放量、能源消费和经济增长分别为回归变量时,均存在其它解释变量和每个回归变量间的长期稳定的协整关系。在长期关系中,存在经济增长对碳排放量的负向弹性影响。能源消费对经济增长的影响为正,能源消费每增长1%,经济增长0.67%。碳排放量对经济增长的长期影响为负,碳排放量每增长1%,经济则减少0.49%。Granger因果关系的研究表明：滞后长度分别为3,4时,存在从经济增长到能源消费和碳排放量倒的单向因果关系。不存在从能源消费和碳排放量到经济增长的单向因果关系,且亦不存在碳排放量和能源消费的双向因果关系。在长三角,制定和实施适当的节能减排政策将不会阻碍该地区经济增长。节能减排政策的制定,应首先考虑能源结构优化,降低长三角高碳能源的消费比重     

基于IPCC方法的湖南省温室气体排放核算及动态分析

为温室气体减排提供决策参考,基于IPCC和中国《省级温室气体清单编制指南》,核算了1995~2011年湖南省温室气体排放,并对其动态作了分析。结果表明: 2011年湖南省温室气体排放总量为594.7 Mt CO₂e,主要温室气体CO₂、CH₄和N₂O的排放量分别为471.3、100.8和22.6 Mt CO₂e,占排放总量的比例依次为79.25%、16.95%和3.79%。能源消费是温室气体排放的主要来源,2011年的排放量达421.5 Mt CO₂e,占排放总量的70.87%。林业呈现为碳汇效应,2011年的值为18.2 Mt CO₂e,消解温室气体排放量的3.06%。研究时段内温室气体从241.7 Mt CO₂e增长为594.7 Mt CO₂e,年均增长率达9.12%,可分为3个阶段,其中,1995~1999年波动降低,1999~2003年缓慢上升,2003~2011年快速增长,变化率依次为-3.32%、4.69%和17.37%。能源利用效率明显提高,万元GDP温室气体排放量由10.64 t CO₂e/万元减少到2.93 t CO₂e/万元,年均减少7.75%,但人均温室气体排放量由3.65 t CO₂e增加到8.07 t CO₂e,年均增长5.08%,减排压力较大。     

2011—2020年中国大豆生产碳排放效率时空演变及影响因素

准确分析大豆生产碳排放效率与影响因素,可为加快实现大豆生产碳减排提供理论依据与数据支撑。目前,鲜有关于中国大豆生产碳排放效率的研究,且尚未有关于大豆生产碳排放效率影响因素的研究。因此,该研究在选用生命周期评价法核算2011—2020年中国大豆生产全生命周期碳排放量的基础上,采用含有非期望产出的超效率SBM模型测算中国大豆生产碳排放效率,并基于Tobit模型探究影响中国大豆生产碳排放效率的主要因素。结果表明：(1)大豆生产碳排放总量呈现“上升—下降—上升”的3阶段变化特征,2020年大豆生产碳排放总量较2011年提升了47.70%;2020年单位产值大豆生产碳排放为7.48 t/万元,较2011年的5.64 t/万元增长了32.62%;大豆生产的碳排放强度则由2011年的5.16 t/hm²增至2020年的6.09 t/hm²,增长了18.02%。尽管碳排放整体呈上升趋势,但存在明显的区域差异,其中,黑龙江属于大豆生产碳排放总量大、单位产值碳排放高、碳排放强度高的地区,碳减排压力较大。(2)大豆生产碳排放效率呈先降后升的演变趋势,均值为0.78...     

中国农业净碳排放与经济增长的脱钩分析

气候变暖对世界农业生产和粮食安全的影响愈发明显,农业作为重要的碳排放来源和关键的碳汇系统,其绿色发展是缓解危机和实现“双碳”目标的重要途径之一。挖掘农业碳汇潜力、精准掌握农业净碳排放量对推进农业绿色发展进程从而实现“双碳”目标具有重要的意义。基于农业碳循环的双重特征,对农业绿色发展与农业碳循环间的逻辑关系进行梳理,将农业碳汇作用纳入农业碳排放的测算框架中,分时序分地域测算了2000—2019年中国农业净碳排放量,并构建农业经济增长与农业净碳排放的脱钩模型。研究发现：农业碳源排放总量由2000年的27 789.90万t上升到2019年的30 838.31万t,年均增长率为0.52%,农业碳排放强度呈现出持续下降的态势。农业碳汇由2000年的9 953.99万t上升到2019年的13 303.9万t,年均增长率为1.46%,农业碳汇资源可观。中国农业碳源排放强度呈现西部高于其他地区且与东部地区差距明显的局势,农业碳源排放、碳汇及净碳排放的总量均呈现出“中高”的格局。中国各省份农业经济增长与农业净碳排放的脱钩关系主要表现为强脱钩与弱脱钩两种状态,接近50%的省份达到了农业绿色发展的强脱钩状态...     

基于土地利用的上海市碳足迹研究

利用遥感影像,提取上海地区的土地利用数据并分析其土地利用特点,根据《IPCC国际温室气体清单指南》中的缺省值法,结合社会统计年鉴,对上海市不同土地利用类型的碳排放进行核算;在此基础上对1995年、2000年和2010年不同土地利用的碳足迹进行计算、评估,并提出相应的低碳调控策略。结果表明:总碳排放一直呈现上升趋势,从1995年的3 352.06万t上升到2010年的4 332.65万t;由于人口的增长,人均碳足迹却由1995年的0.63hm2/人下降到2010年的0.50hm2/人。建设用地是主要碳源,林地是主要碳汇,森林碳足迹和煤炭能源碳足迹是主要的碳足迹,林地、草地等碳汇增加远小于建设用地碳源的增加,碳足迹赤字逐年扩大。