中国能源消费和碳排放特征研究

基于中国能源消费数据,采用IPCC报告中碳排放估算方法,对我国1978～2010年的能源消费和碳排放特征进行研究。结果显示:中国能源消费和碳排放总量增幅较大,2010年中国能源消费量和二氧化碳排放量分别达到32.5亿t和76.13亿t,但是能源强度和碳强度总体上呈下降趋势;不论是总量上还是强度上,能源消费和碳排放的地区差异均较大。     

基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究

利用环境负荷模型与"脱钩"理论,对江苏未来中长期的经济发展、能源需求与CO2排放进行了情景分析,并结合当前的环境政策,对三种情景下主要指标的参数和结果进行了设计与分析。研究表明,资源节约型与环境友好型社会的构建,低碳情景是江苏能源-经济-社会的协调发展最合适、也是最现实的方案;通过不同情景的比较,认为低碳情景的实现一定程度上是以减缓经济增长来实现节能减排目标的;低碳情景下能源需求与CO2排放也将明显快速增加,与2007年相比,2030年能源需求总量将增加1.431倍,碳排放总量将达到15 655×104t,未来20 a能源资源的有效供应与合理利用成为制约低碳经济发展的瓶颈因素。最后给出了实现节能减排、促进低碳经济发展的相关建议。     

广东省能源消费碳排放空间自相关分析

采用空间自相关(全局空间自相关和局域空间自相关)分析方法,对1995-2011年广东省能源消费碳排放总量、人均能源消费碳排放量和能源消费碳排放强度3个碳排放指标的空间自相关性和差异性进行研究。结果显示,1995-2011年,能源消费碳排放总量和人均能源消费碳排放量均存在显著全局空间自相关性,2个指标的全局Moran′s I指数分别在0.2~0.3和0.4~0.6范围变动,且均呈先上升后缓慢下降变化趋势,均在2008年达到阶段性极值点。局域空间自相关分析结果表明,这2个碳排放指标在珠三角都有高-高聚集区,在粤北都有低-低聚集区,同时这2个碳排放指标在珠三角周边城市也存在显著局域空间异质区。能源消费碳排放强度不存在显著全局空间自相关性,但在2011年存在一个局域低-低显著自相关区域。研究结果为广东省制定差异化碳减排政策和实现低碳省建设提供决策依据和信息支持。     

碳排放与能源消费和经济增长的灰色关联分析

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题。研究碳排放与经济增长、能源消费关系有助于实现2020年碳减排目标。选取2001～2009年碳排放与能源消费、经济增长数据,运用灰色关联分析模型,分别计算碳排放与能源消费、经济增长的灰色关联度。研究结果表明,无论是从折线的相似程度还是相对于始点变化速率的接近程度来看,碳排放曲线与能源消费曲线、经济增长曲线十分相似,说明碳排放与能源消费、经济增长之间存在紧密联系。     

海南省能源消费和碳排放预测研究

以海南省1993—2012年能源消费总量、人口、国民生产总值和工业比重作为研究对象,应用协整理论建立它们之间的关系,并预测不同经济增长情景下2015—2020年海南省能源消费总量和能源消费结构。在此基础上,借助相关方法预测碳排放量,最后根据海南的实际情况提出减排政策建议。     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

2000-2009年安徽省能源消费与碳排放分析

根据联合国政府气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了安徽省2000年-2009年能源消费和碳排放情况。结果表明:安徽省能源消费由2000年的4878.82万t标准煤增长到2009年的8895.90万t标准煤,平均年增长率为6.9%,其中第二产业部门能源消费量均占能源消费总量的79%以上;能源消费产生的二氧化碳由2000年的4107.48万t增长到2009年的8536.12万t,其中在各种能源消费碳排放量中原煤的碳排放量最大,占总碳排放量的77%82%;碳排放强度总体上呈现下降的趋势,低于全国平均碳排放强度,但高于全球和美国;碳排放的因素分析得出碳排放量与人口、人均GDP、能源强度呈现高度相关性。     

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.     

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.      

中国能源消费碳排放变化的驱动因素研究

将DEA中基于能源投入的Shephard距离函数引入到LMDI分解模型中,建立了1995~2010年中国6大产业能源消费碳排放7因素分解模型.研究结果显示, 产业结构效应、经济产出效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放的增加具有一定的拉动作用,其中经济产出效应的累积贡献率最大为135%,产业结构效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放累积贡献率分别为10.74%、9.39%、0.65%;潜在能源强度效应对碳排放下降的累积贡献率最大为54.6%,说明产业能源强度的调整空间较大,且抑制效应逐年增强;能源结构效应、能源技术进步效应对我国碳减排的累积贡献率分别为0.2%和1.04%,贡献微弱,亟待提高;从产业层面研究发现,农林牧渔业、建筑业、批发零售和住宿餐饮业和其他行业的低碳发展较好,工业、交通运输仓储和邮政业低碳发展不佳,工业始终是我国碳排放的主要来源.     

福建省工业CO2排放效率评价研究

运用基于非期望产出、非径向、非角度的SBM-DEA模型,对2005年-2014年福建省工业35个行业CO2排放效率进行评价,然后通过行业效率值动态聚类深入揭示福建省工业行业CO2排放特质,最后提出福建省工业低碳发展的建议.研究表明:福建省工业存在较大的节能减排空间,高效率行业具有技术进步显著的优势,中效率行业效率值受贸易结构影响,低效率行业普遍存在产能过剩的问题.因此,福建省工业低碳转型需要调整能源消费结构、推进低碳技术进步、优化贸易结构、消化过剩产能.     

人类从应对气候变化走向低碳经济

从能源存量与增量的客观现实和人类开发利用能源的客观规律角度,论述人类走向低碳经济的必然性;分析发展中国家面临低碳经济路径突破困境,以及发达国家拥有低碳经济的诸多优势;考察中国高碳能源结构和高碳排放强度,从建立资源节约型、环境友好型社会目标出发,中国对低碳经济应持开放积极立场,采取有效措施推进低碳经济。     

论节能减排与低碳经济

根据低碳经济理论,结合我国现状,分析了我国实施低碳经济转型的优势和挑战。指出节能减排对发展低碳经济的意义,包括节约能源是实现低碳经济的重要手段和污染减排与减缓温室气体排放之间具有协同效应。提出了优化产业结构,发展循环经济,开展清洁生产,加快技术创新,鼓励绿色消费,积极开发可再生替代能源,优化能源结构,增加碳汇能力等具体措施建议。     

基于时空尺度的中国省级区域能源消费碳排放公平性分析

为深入了解各省级区域能源消费碳排放的差异性和公平性,论文通过对基尼系数内涵的扩展,构建碳排放公平性评价模型,计算1996-2008年能源消费碳排放的生态基尼系数和经济基尼系数,结果表明:从生态角度,能源消费碳排放的不公平程度逐渐减小,但仍然处于"高度不平均"状态;从经济角度,能源消费碳排放的不公平程度先上升后下降,位于"相对平均"区间。同时,提出经济贡献系数和生态承载系数以评价2008年各个省级区域能源消费碳排放的公平性和差异性,利用贡献系数矩阵对各个区域进行类型划分,阐述各个类别的特点,以期为国家制定区域差别化的节能减排政策提供依据,提升应对气候变化的整体能力。     

全球绿色低碳发展与中国发展方式转型

文章论述了近代产业革命推动人类从经典低碳经济农牧业生产,走上以化石高碳能源为基础的高碳经济和传统工业化道路,高碳经济和传统工业化道路促进了人类社会物质文明、政治文明和精神文明建设,但造成了环境污染、生态退化和气候变暖生态文明三项负效应;文章阐述了美国和前苏联建成人类第一座规模化水电站和第一座原子能电站开辟低碳能源的历史贡献,以及英国创建低碳经济、日本建设低碳社会和联合国环境署实施绿色低碳发展主题行动对全球绿色低碳发展的深刻影响,归纳了全球绿色低碳发展的基本趋势和特征,最后论述了全球绿色低碳发展对中国发展方式转型的重要启示。     

沈阳市中心城区和市郊区能耗碳排放格局差异

以沈阳市和平区和沈北新区2个不同类型的城区创建国家可持续发展实验区为契机,对比分析了中心城区和市郊区能耗碳排放格局的差异,提出了针对不同区域的特点将碳减排纳入到实验区的可持续发展建设中. 结果表明:中心城区和平区的能耗碳排放格局以原煤、电力和汽油的消耗为主,其中2006─2008年该区燃煤比重逐年下降,汽油比重逐年上升,电力排放总量虽缓慢增加但排放比重却有所下降;而对于郊区沈北新区而言,能耗碳排放格局则以燃煤和电力为主,其中燃煤比重逐年下降,而电力排放逐年上升. 情景预测结果表明: 到2015年和2020年,和平区CO₂排放强度将分别达到1.16和1.11 t/(104元),比2006年分别下降23.2%和26.5%,不能实现2020年单位GDP CO₂排放量比2005年下降40%～45%的减排目标;沈北新区CO₂排放强度下降趋势明显,2015年和2020年将分别达到2.48和2.07 t/(104元),比2006年分别下降63.1%和69.3%,可实现40%～45%的CO₂减排目标. 讨论了中心城区和郊区碳排放格局的差异,并分别给出了适合的碳减排建议.      

上海市能源CO_2排放及节能减排的减碳效果分析

以 2005 年为基准,采用 IPCC 清单指南推荐的方法测算了上海市能源活动产生的 CO2 排放清单。并采用情景分析方法,预测了高碳情景和低碳情景下上海市能源需求及相应的二氧化碳排放趋势,探讨了节能减排等低碳政策所产生的碳削减的潜力。研究表明,2005 年上海市能源活动所排放的 CO2 总量为 1.72 亿 t,其中,能源加工转换产生的 CO2 排放量为 7740 万 t,占排放总量的 44%;工业次之,占 30%;交通运输的排放比例为 16%。煤炭和石油的消费是导致 CO2 排放的主要原因,2005 年煤炭所带来的 CO2 排放量为1.10 亿 t,油品所产生的 CO2 排放量为 0.58 亿 t,分别占到能源活动 CO2 排放总量的 64.0%和 33.7%。 2005 年上海市人均 CO2 排放量为9.68 t/人,是世界平均水平的 2.4 倍,是中国平均水平的 3.8 倍。研究表明,在低碳政策下,上海能源需求将有所控制,到 2020 年全市能源需求总量为 1.6 亿 t 标煤, 比高碳情景节约 1.4 亿 t 标煤。节能减排政策还将使得全市能源活动 CO2 排放比高碳情景显著下降,到2020 年全市 CO2 排放量为 3.26 亿 t,比高碳情景减少 3.1 亿 t,低碳政策所产生的碳减排效益十分明显。     

土地利用的碳排放效率及其低碳优化——基于能源消耗的视角

碳排放效率可以弥补碳排放总量等指标对碳排放作为成本对期望产出作用考虑不足的弱点。研究以土地利用中能源消耗产生的碳排放为基础,基于投入导向的CCR与BCC模型测算土地利用碳排放的总效率、技术效率、规模效率与规模报酬。研究结果表明:30个省份中仅内蒙古、福建、广西、青海土地利用碳排放总效率有效;技术效率与规模效率的效率值及其分布与土地利用特征存在联系,规模效率有效地区分布远小于技术有效;规模效率有效省份与规模报酬不变省份存在不一致,改善土地利用碳排放规模效率需要考虑地区规模报酬所处阶段。因此对26个碳排放非DEA有效省份的土地利用从投入与产出进行低碳优化,并给出投入冗余度与产出不足率。最后针对低碳优化结果,设计包含土地利用能源投入控制以及基于土地资源配置的产出优化的土地利用低碳排放对策,以实现碳排放效率有效。