中国服务业能源消费CO2排放及其因素分解

基于IPCC温室气体排放清单指南中的CO₂排放因子与核算方法,估算了1995—2010年中国服务业能源消费与CO₂排放量,并对其总体变化趋势进行时间序列分析;以LMDI(对数平均迪氏指数)法辨识与分解3个时段(1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年)中影响中国服务业CO₂排放量变动的关键因素及其对CO₂排放量的贡献值. 结果表明:1995—2010年中国服务业能源消费CO₂排放量增长态势明显,累计排放总量为853197.55×104t;服务业能源消费主要依赖于高碳化能源燃料,各年度油品和煤品分别占能源消费总量的67%~74%和5%~27%;LMDI分析结果显示,1995—2010年产业规模和人口效应引起CO₂排放增加量分别为133357.10×104和7691.25×104t,能源效率和能源结构引起CO₂排放减少量分别为59034.50×104和23898.60×104t. 提出CO₂减排对策:①以经济、政策和监管手段促进服务业节能减排;②依托科技创新提高能源综合利用效率,降低服务业CO₂排放量.      

工业碳减排绩效及其影响因素动态分解

进入21 世纪以来,中国工业碳排放总量仍在波动中增长。为了考查近10 a 来中国工业碳减排绩效,并定量分析影响工业碳减排的主要因素对碳减排的贡献变化情况,论文通过构建中国工业碳排放数据库并运用“精确”的Laspeyres 分解方法,对中国2001-2010 年36 个工业行业CO₂减排的影响因素进行了动态分解,研究结果表明：①虽然中国工业CO₂排放总量在不断增加,但CO₂排放增长率和工业碳排放强度双双降低,在考察周期内,CO₂排放总量从2001 年 2.89×10⁹ t 增长到2010 年7.16×10⁹ t,工业碳排放量增长率则从2003 年最高值18.86%持续下降至2009 年的5.77%,工业整体碳排放强度由2001 年的29.14 t/104元下降到2010 年的18.12 t/10⁴ 元;②工业经济规模不断增加是工业CO₂排放增加的主导因素,技术进步和结构调整则有效抑制了CO₂的增加,10 a 间规模效应对CO₂排放总量增加的贡献度年均达到191.81%,但是由于受到技术进步效应和结构调整效应的共同作用,10 a 来总效应值年均只有109.15%;③较之技术进步效应,结构调整效应对工业CO₂减排的贡献度更大,结构调整效应累计促进碳减排达2.07× 10⁹ t,而技术进步效应促进减排的总量只有1.14×10⁹ t。论文认为,着力中长期减排政策的制定,以保证技术进步在碳减排中持续发挥作用,同时充分挖掘结构调整对减排作用潜力是中国实现工业碳减排的务实选择。     

广东省船舶二氧化碳排放驱动因素与减排潜力

船舶是广东省二氧化碳(CO₂)的重要排放来源,研究广东省船舶CO₂排放的历史变化趋势、驱动因素和减排途径,可为广东省制定碳达峰与碳中和路径提供科学依据.采用排放因子法估算广东省船舶CO₂排放量,利用对数平均指数法(LMDI)识别排放驱动因素,并结合情景分析法探究船舶CO₂的减排途径.结果表明：(1)2006～2020年广东省船舶CO₂排放量从331.94万t增加至639.29万t,其中干散货船和集装箱船是导致排放增加的主要船型.(2)2006～2020年广东省船舶CO₂排放的关键正向驱动因素是运输强度(51%)和经济因素(49%),主要负向驱动因素是能源强度(93%)和货类结构(7%).(3)到2030年,如果广东省船舶运输保持当前政策(基准情景)发展,将无法实现碳达峰.(4)到2060年,同时考虑优化能源结构和降低能源强度(节能低碳情景),相比于基准情景有56.51%的CO₂减排潜力.可为广东省制定船舶航运行业碳达峰与碳中和管控策略...     

山西省CO2排放影响因素研究及情景分析

山西作为我国的能源大省,其碳排放强度更是持续位于全国最高水平,分析山西省CO₂排放影响因素,探究其发展模式,对于山西省的低碳发展意义重大.基于STIRPAT模型,将山西省能源CO₂排放的影响因素确定为人口、城镇化率、人均GDP、第二产业占GDP比重、能源强度.在岭回归拟合分析的基础上,利用灰色GM（1,1）模型对山西省CO₂排放驱动因素值进行预测,以提高能源CO₂排放预测的准确性,并结合情景分析方法,为山西省的CO₂减排设计了10种不同的发展情景.结果表明:①人口对山西省CO₂排放影响最大,其次是城镇化率和第二产业占GDP比重.②在当前经济发展阶段,能源强度和人均GDP等因素对山西省的CO₂排放影响不大,但能源强度对CO₂排放的抑制作用不可忽略.③山西省CO₂减排最佳的情景方案为适当控制人口数量和城镇化进程、加快产业结构的转型和技术的革新、降低第二产业占GDP比重和能源强度,并且大力推广新能源和清洁可再生能源的开发使用以优化能源消费结构.在该情景下,山西省2020年的CO₂排放量可以控制在5.16×108 t.      

广东省CO2排放变化的社会经济影响因素

作为我国经济最为发达的省份之一,广东省社会经济可持续发展面临CO₂排放量增长的挑战.从多角度分析广东省CO₂排放变化的社会经济影响因素,有助于其实现低碳发展.基于投入产出模型,从生产、需求和供应角度分析1987—2015年广东省CO₂排放量的变化;此外,采用结构分解分析方法,从需求和供应角度量化广东省各种社会经济因素对CO₂排放变化的相对贡献.结果表明:①与生产端相比,需求侧和供给侧的研究有助于识别不同的关键行业,如建筑业（需求侧）、金融和保险业（供给侧）.②降低碳排放强度是减少广东省CO₂排放的主要因素,而人均最终需求水平和人均初始投入增加是推动广东省CO₂排放增加的主要因素.③生产结构、最终需求结构和初始投入结构变化导致CO₂排放量略有增加,表明广东省具有较大的通过调整结构性因素减排CO₂的潜力.综上,建议除了生产端CO₂减排措施外,广东省还应采取需求侧和供给侧相关措施,如优化消费行为、产品分配行为和初始投入结构等.      

中国工业碳排放强度变化的结构因素解析

以1986-2016年为研究时段,将41个工业部门归类为16个部门,在运用CKC模型分析各部门产值与其CO₂排放量关系的基础上,建立以碳排放部门结构、碳排放系数、能源消费强度以及产值部门结构为因素的工业碳排放强度kaya分解模型,运用LMDI法分析不同因素对中国工业碳排放强度变化的贡献。研究发现:工业不同部门产值与其CO₂排放量的关系不同。只有木材加工及家具制造业、造纸印刷及文教用品制造业和非金属矿物制品业呈现倒U型关系,机械交通电气电子设备制造业呈现倒N型关系,其余部门都呈现线性递增或单调递增关系。从工业碳排放强度变化的贡献因素看,非金属矿物制品、化学工业、医药工业、机械交通电气电子设备制造业和木材加工及家具制造业等资金和技术密集型行业的技术性CO₂减排效应显著。其他制造业、石油和天然气开采业、纺织服饰业和化纤及橡塑工业等以初级产品加工为主的行业的结构性CO₂减排效应显著,而石油加工炼焦和核燃料加工业、金属冶炼及制品业、电力煤气及水生产和供应业在产值与CO₂排放量的同步递增关系以及结构增长的共同作用下,CO₂减排效应不明显,需要在能源结构调整和利用效率提升方面密切关注。     

基于多源卫星表征的中国秸秆露天燃烧CO2排放特征及驱动因子分析

秸秆露天燃烧排放是中国碳排放的重要贡献源之一,现有研究中对近年来中国秸秆露天燃烧排放演变特征识别及驱动力分析还不足.本研究采用基于Himawari-8、VIIRS、MODIS监测火点融合的方法估算了2016—2020年中国秸秆露天燃烧CO₂排放量,并采用灰色关联分析识别其驱动因子.结果表明,2016—2020年中国秸秆露天燃烧CO₂排放整体呈下降趋势,尤其在2018年排放大幅下降,对中国秸秆露天焚烧减排影响最大的区域为东北地区.针对不同省份的CO₂月排放变化趋势分析发现,黑龙江、吉林等省份表现为双峰型排放结构,有明显的季节性特征;而福建、广东等省份没有无明显的峰值与季节特征.农作物产量、播种面积与秸秆露天焚烧CO₂排放之间存在强关联性.在自然、经济因素对各省份秸秆露天焚烧行为的影响方面,上海、北京等发达省份(直辖市)受经济因素影响高,而贵州、内蒙古等省份(自治区)则易受自然条件牵制.     

中国钢铁行业二氧化碳排放达峰路径研究

钢铁行业是我国重要的CO₂排放源. 作为典型的资源能源密集型产业,钢铁行业加快绿色低碳转型、尽早实现碳达峰并有效降碳,既是行业自身高质量发展的内在需要,也是支撑落实国家碳达峰、碳中和目标的客观要求. 本文综合考虑经济社会发展、资源能源利用、工艺结构调整、低碳技术应用等因素影响,开展了基于情景分析的钢铁行业CO₂排放达峰路径研究,对不同情景下钢铁行业CO₂的排放趋势进行测算,识别钢铁行业CO₂减排的主要驱动因素,判断推动钢铁行业碳排放达峰的关键举措,为制定“双碳”目标背景下钢铁行业CO₂排放控制策略提供参考. 测算结果表明,我国钢铁行业CO₂总排放量有望在2020—2024年期间达到峰值;行业CO₂总排放量峰值为18.1×108~18.5×108 t,达峰后到2030年降幅将超过3×108 t. 研究显示,粗钢产量是决定我国钢铁行业碳排放能否快速达峰的关键,加大废钢资源利用、推进外购电力清洁化以及提高系统能效水平是2030年前钢铁行业实现碳排放达峰并有效降碳的重要途径. 到2030年,粗钢产量降低、加大废钢资源利用、推进外购电力清洁化、提高系统能效水平以及氢能炼钢和二氧化碳捕集、利用与封存(CCUS)等前沿技术对钢铁行业CO₂减排的贡献率分别为11%~52%、34%~52%、7%~20%、5%~13%和2%~3%.      

云南省二氧化碳与大气污染物控制协同效应分析

以2011—2020年云南省二氧化碳(CO₂)与主要大气污染物二氧化硫(SO₂)、氮氧化物(NO_X)及颗粒物排放情况为基础,采用灰色关联度模型对CO₂和主要大气污染物进行关联度测算,再运用拓展的KAYA恒等式及LMDI分解模型对各驱动效应进行分解。结果表明,工业和建筑业为云南省CO₂及大气污染物排放的主要领域,协同减排效应为减少大气污染物排放的主要驱动效应,在工业领域的重点行业中黑色金属冶炼及压延加工业的污染减排潜力最大,通过减少该行业化石能源消耗所占比例可对其SO₂与CO₂协同减排效果起显著作用。     

基于BP神经网络的甘肃省二氧化碳排放预测及影响因素研究

基于排放因子法估算2000—2020年甘肃省三大产业及生活能源消费直接CO₂排放量,描述分析其时序演变特征。建立BP神经网络模型并预测2021—2030年甘肃省CO₂排放量。构建甘肃省CO₂排放影响因素的STIRPAT拓展模型,利用多元回归分析定量探究了各因素对CO₂排放量的影响程度和内在作用机理,并结合随机森林进一步识别重要影响因素。结果表明：甘肃省产业及生活能源消耗直接CO₂排放总体呈波动增长趋势,且第二产业占比在70%以上,是主要的CO₂排放源;BP神经网络模型的预测误差为2×10^-4,相关系数>0.99,对于预测甘肃省CO₂排放具有较高精度,并得出2026年的甘肃省能源消耗直接CO₂排放量达到最大;甘肃省CO₂排放的驱动因素作用差异显著,CO₂排放强度、经济发展、城乡消费对CO₂排放的正向作用较大,城镇居民人均消...     

2005-2009年我国省域CO2排放特征研究

利用IPCC的参考方法测算并比较分析了2005-2009年我国30个省(市、自治区)的CO₂排放总量、人均排放量、排放强度、综合能源排放系数等重要指标,并在此基础上,依据人均GDP、第二产业比重和能源利用结构与碳排放强度的关系,将各省(市、自治区)划分为不同的CO₂排放类型。研究结果表明,省域间各指标差异较大,影响碳排放的因素也不尽相同。省域减排的政策、途径和措施须充分考虑各自的经济发展水平、产业结构和能源利用结构等因素。     

北京市制造业减污降碳协同效应分析和驱动因素

基于北京市2013～2020年制造业大气污染物和CO₂排放数据计算结果,分析了制造业排放变化特征,采用协同效应系数评估了制造业减污降碳的协同效果,并利用LMDI模型量化分析了人口规模、经济发展、产业结构、能耗强度、能源结构和排放强度对于大气污染物排放、CO₂排放以及二者综合的驱动影响程度.结果表明,北京市制造业排放总体呈下降趋势,2013～2020年,大气污染物排放减少了79.2%～92.5%,CO₂排放减少了60.3%,各项排放在“清空五年”和“蓝天三年”时期呈现不同的阶段性特征.从减污降碳协同效果来看,各项大气污染物和CO₂的协同效应系数均在0～1之间,对于大气污染物的减排作用大于CO₂.从各驱动因素影响来看,能耗强度降低和能源结构优化对于排放的负向拉动作用较大,排放强度降低对于大气污染物排放具有抑制作用;从协同减排综合驱动影响来看,能耗强度降低的协同效果最为明显,产业结构调整在“蓝天三年”时期的协同效果最佳.     

碳税对于发展非化石能源的作用 ——基于能源-环境-经济模型的分析

为评价实现我国2020年碳排放强度和非化石能源发展目标的经济和环境影响,论文应用基于动态CGE模型的中国能源-环境-经济模型,模拟了不同减排政策下的减排效果及经济影响。模拟结果显示,征收40元/t CO₂碳税,将碳税作为政府收入、 居民收入、 削减影响较大行业的生产税、 以及用于非化石能源投资,2020年所能实现的减排量分别相当于CO₂排放强度在2005年的基础上下降35.87%、 35.80%、 35.07%和40.13%,非化石能源的消费量将占到总消费量的10.99%、 11.00%、 10.75%和15.82%。政策情景下对经济的影响并不是十分显著,GDP的损失不超过0.2%。综合考虑到减排效益和经济影响,将碳税收入用作对非化石能源的投资,不仅有利于促进我国实现2020年碳排放强度目标,而且对于实现非化石能源发展目标也发挥着重要的作用。     

中国道路交通二氧化碳排放达峰路径研究

为研究我国道路交通行业CO₂排放未来控制路径,结合未来经济社会和货物运输发展状况、运输结构、能源结构和能效结构变化,采用行驶里程法分析了我国道路交通CO₂排放现状、未来变化趋势及主要驱动因素. 结果表明:①采用行驶里程法计算道路交通行业CO₂排放量相对合理,2019年全国汽车CO₂排放量为9.52×108 t,比油耗法所得结果高20%左右,二者存在差异的主要原因为交通油耗统计数据偏低. ②从车型看,重型货车和小型客车是汽车CO₂排放的主要来源,分别占39.7%、38.2%;从燃料种类看,汽油、柴油、其他燃料(天然气、醇类燃料等)CO₂排放量分别占42.8%、52.5%、4.7%. ③道路交通CO₂排放预计于“十五五”末达峰,峰值在12.2×108～13.9×108 t之间,达峰后有2～3年的平台期. ④推广新能源车是道路交通CO₂排放控制的主要驱动因素,其次为能效提升,运输结构调整在前期有一定的贡献,2025年上述措施对道路交通CO₂减排量占比分别为56%、34%和10%左右,2030年分别为55%、40%和5%左右. 研究显示,加大新能源汽车推广力度,持续降低新生产燃油车碳排放强度,推进运输结构调整,可有效降低道路交通CO₂排放.      

2020—2050年我国水泥行业二氧化碳排放特征及减排潜力研究

水泥行业是二氧化碳(CO₂)排放的主要行业,其排放量占全球CO₂总排放量的7%.随着城市化发展,我国已成为近20年来全球最大的水泥生产国.为开展我国水泥行业CO₂减排研究,本文运用Gompertz模型和下游需求预测法对2020-2050年我国水泥需求量进行预测,建立高、低需求情景;然后基于LEAP模型,预测2020—2050年不同需求和不同减排技术下的CO₂排放的变化趋势,并明确不同控制技术对CO₂减排的定量贡献.结果表明,在高需求情景下,我国水泥需求量将在2030年达峰,达峰值为2488×10⁶t;而在低需求情景下,水泥需求量已于2023年达峰,达峰值为2370×10⁶t.节能改造、燃料替代、降低熟料含量、CCS技术对水泥行业CO₂减排均有显著贡献,其中,短期主要依靠节能改造和燃料替代,有助于减少化石燃料相关的CO₂排放量,2020—2030年累计减排贡献分别为25%和34%;在2030年...     

中国水泥行业二氧化碳排放达峰路径研究

水泥行业是主要的CO₂排放行业,2020年我国水泥行业CO₂排放占全国排放总量的12%,占全国工业过程排放的60%以上. 为开展水泥行业碳达峰路径研究,提出了基于社会、经济等影响因素的多因素拟合分析模型以及基于主要下游产业的需求预测方法,对2021—2035年我国水泥熟料及水泥产量进行预测;并通过对水泥行业碳排放特征的分析,考虑主要控制措施的可行性,构建我国水泥行业CO₂排放情景,对2021—2035年水泥行业CO₂排放趋势进行测算,在此基础上分析水泥行业碳达峰路径及相关政策建议. 结果表明:①中国水泥熟料消费量在“十四五”期间仍有一定上升空间,随着经济社会的绿色转型,水泥市场需求在“十五五”时期下降. ②在此基础上,通过全面加强产能控制、加大落后产能淘汰力度、推广高效节能技术、积极推进原燃料替代,可推动水泥行业碳排放于“十四五”中期达峰,峰值为13.8×108～14.2×108 t,经过2～3年的峰值平台期后呈持续下降趋势,2030年水泥行业碳排放量将较2020年下降15%~18%. ③2030年,水泥熟料及水泥产量的下降将带动水泥行业碳排放量较2020年减少1.4×108 t. 在各项技术措施中,节能改造是CO₂减排潜力最大的措施,2030年能效提升可带动水泥行业CO₂排放量较2020年减少0.38×108 t;其次是利用固体废物替代燃煤,可带动行业CO₂排放量较2020年减少0.17×108 t. 研究显示,推动我国水泥行业碳达峰及碳减排,需在加强产量控制避免水泥过度消费的基础上,聚焦节能改造和原燃料替代措施.      

上海市居民出行方式与城市交通CO2排放及减排对策

以上海市居民出行方式为研究对象,利用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)温室气体排放计算指南中关于交通能源消费碳排放量的计算方法,探讨2002—2006年上海市居民出行选择的不同交通方式对CO₂排放的影响和规律,并提供应对策略.结果表明,2002年以来上海市因居民出行导致的交通CO₂排放总量呈显著增长趋势.私家车的CO₂排放量增加速度最快,截至2006年私家车CO₂排放量约相当于出租车、轨道交通和公交车3种公共交通方式之和.公共交通中,出租车的CO₂年排放量和人均CO₂排放量都最大,轨道交通的CO₂年排放量和人均CO₂排放量最小.公交车和出租车的CO₂排放量所占比例减少,轨道交通的CO₂排放量所占比例增加,这种排放结构的变化有利于减少CO₂排放总量.CO₂减排的具体措施包括限制私家车数量,设计合理的道路交通方案,使汽车尽可能接近其经济车速,改变汽车燃料种类等,其中限制私家车数量最为关键.      

城市化、外商投资和产业结构因素对中国环境的影响

基于扩展的STIRPAT理论框架,采用动态空间面板模型分析方法,研究城市化、外商直接投资和产业结构因素对中国环境污染的长期与短期空间溢出效应.结果表明,一个地区的城市化率每提高10%,短期会降低当地CO₂排放水平的0.02%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.04%;而从长期看会降低本地CO₂排放水平的0.08%、降低临近地区CO₂排放水平的0.2%.在2006年以前,一个地区的能源强度每降低1%,会在短期降低本地CO₂排放水平的0.31%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.09%;从长期看则会降低本地CO₂排放水平的1.3%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.55%.在2006年后,这种能源强度的变化会使碳排放短期内总共降低0.45%,长期看总共降低2.06%.城市化率每提高10%短期内会减少本地0.05%的SO₂排放、减少邻近地区0.1%的SO₂排放.第二产业比重每降低10%,会分别降低本地和临近区域SO₂排放水平的0.03%和0.09%.人口规模每扩大1%,会提升邻近区域SO₂排放水平的0.55%.能源强度每降低1%,会降低本地SO₂排放水平的0.12%.     

我国中部六省CO2排放动态变化趋势

探讨区域CO₂排放的长期变化趋势对制订碳减排政策和实现减排目标具有重要意义,为此,根据IPCC指南,测算了2000—2012年我国中部六省(安徽省、山西省、河南省、湖北省、湖南省和江西省)的CO₂排放量及其排放强度;借助DEA(data envelopment analysis)-Malmquist指数模型,从CO₂排放量、生产总值、资本存量、能源消费总量和劳动力5个方面,对中部六省的动态CO₂排放效率进行了全要素分析.结果表明:①中部六省的CO₂排放总量由2000年的6.74×108 t升至2012年的20.24×108 t,年均增长1.12×108 t.②中部六省CO₂排放强度由2000年的3.41降至2012年的1.74,年均下降5.5%.受地区能源产业结构的影响,山西省CO₂排放强度峰值高达11.40,减排压力与其余五省相比更为艰巨.③动态CO₂排放效率均值为1.054,呈稳步提升趋势,技术效率进步指数年均值为1.051(>1),对CO₂排放效率提升起到了拉动作用,而技术效率变动指数和规模效率指数的年均值均为0.999(<1),拉低了中部六省的CO₂排放效率.研究显示,中部六省CO₂排放量增速虽呈逐年下降趋势,但增长态势在短期内仍无法改变.CO₂排放与地区所处经济发展阶段关系密切,其排放效率的提升主要依靠技术水平的进步、低碳管理方法的推广和规模经济的发展.      

西藏地区水电开发的低碳效益评价

论文针对西藏水电开发及外送在我国优化能源资源配置、调整能源结构和控制CO₂排放中的重要地位,综合考虑受电区火力发电的供电煤耗、CO₂排放水平及其动态变化,开展西藏地区水电开发的化石燃料替代、CO₂减排等低碳效益评价。结果表明：1）2006—2012年西藏水电开发的化石燃料替代效应和CO₂减排效应变化具有明显的波动性;2）不同技术水平下西藏水电开发的化石燃料替代效应存在明显差异,华中电网技术水平下西藏水电开发的化石燃料替代量最大,西北、西藏电网技术水平下次之,全国电网技术水平下最小;3）不同排放水平下西藏水电开发的CO₂减排效应也存在明显差异,西藏电网排放水平下西藏水电开发的CO₂减排量最大,西北、华中电网排放水平下次之;4）西藏水电未来开发的化石燃料替代潜力和CO₂减排潜力突出,2030年西藏水电开发的化石燃料替代量超过2012年西北电网5省区火电燃料消耗总量的75%;与其他排放水平相比,2030年华中电网排放水平下西藏水电开发的CO₂减排量相对较小,但仍然超过2013年阿根廷、巴基斯坦、越南等国能源消费的CO₂排放量。因此,西藏水电开发及外送对于我国推动能源结构低碳化、实现2030年应对气候变化国家自主行动目标等具有重要意义。