广州市工业二氧化碳排放影响因素分析

本文在对广州市工业能源消费和二氧化碳排放研究基础上,通过分析工业总产值、产业结构、社会固定资产投资、能源消费结构、能源利用效率、工业科技投入六个影响因素对工业二氧化碳排放的影响,将我市工业二氧化碳排放影响因素分析最终归结为产业结构、能源消费结构、科技投入三个综合性影响因素,从而提出减少工业二氧化碳排放对策建议。     

太原市环境问题现状及可持续发展路径分析

根据太原市2010～2018年工业“三废”排放量和人均GDP数据,拟合太原市环境库兹涅茨曲线(EKC),基于情景预测法对太原市未来EKC曲线趋势进行预测。结果表明,太原市工业“三废”排放量与人均GDP分别拟合的曲线均已超过EKC曲线模型拐点,城市化进程已经处于后期。通过大气环境EKC曲线的情景模拟可知,无论采用哪种情景模式预测,太原市都将在未来15年内完成EKC曲线模型中倒“U”型的后半段进程。     

基于前体物多情景排放的兰州市2030年夏季臭氧预测

近年来,兰州市夏季臭氧污染问题日渐凸显,已成为影响当地环境空气质量达标的首要污染因子和制约环境空气质量持续改善的突出短板.解决臭氧污染问题需结合城市经济发展的实际情况定量评估前体物减排量并提出切实可行的减排对策,为环境管理的中长期规划提供科学依据.在2015年本地排放清单的基础上,通过情景分析法预测了兰州市2030年3种梯度城市发展与污染控制情景下臭氧的两类主要前体物氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOCs）的排放量,利用WRF-Chem模型对不同情景下的2030年夏季臭氧污染程度进行了数值模拟,分析了臭氧浓度与生成敏感性的时空变化情况,并提出了兰州市臭氧前体物的总量控制参考和针对不同行政区的减排对策建议.结果表明,3种不同的城市发展与污染控制情景下兰州市2030年NO_x排放量为4.57×10⁴～12.14×10⁴ t, VOCs排放量为5.30×10⁴～7.69×10⁴ t, NO_x排放可通过调整能源结构,加强末端治理和限制机动车...     

情景分析法预测西安市大气污染物排放总量

情景分析法是通过对经济、技术的重大演变提出各种关键假设,对可能的未来情景加以描述,并分析情景对目标产生影响的预测方法。文章以西安市为例,运用情景分析法分析了2020年3种不同情景下的大气污染物排放量。结果显示:3种情景下SO2、NOx的排放量依次减小,情景二和情景三模式下的SO2排放量均低于基准年,但3种情景下的NOx排放量均高于基准年。     

基于情景分析的浙江沿海地区环境污染防治战略研究

运用情景分析方法研究了浙江沿海地区经济发展方式对环境产生的压力.首先以COD、氨氮、二氧化硫和氮氧化物这4种污染物的排放量为基准,筛选了某典型城市的18个重污染工业行业.其次以重污染工业行业为对象,设计了情景分析模型和辅助程序,以2008年为基准年,目标年2015年重污染工业行业4种污染物的排放量须在基准年基础上下降一定比例作为约束条件,分析在基准情景、产业结构调整情景、工业结构调整情景、清洁生产技术情景、综合情景、可持续发展6种情景下,目标年该市18个重污染行业4种主要污染物的排放量.目的是明确人均GDP已突破70 000元的沿海经济发达城市如何转变发展方式,使经济发展的同时,污染物排放量有所减少,以期为优化工业行业发展结构提供决策参考.基于情景分析结论,提出了进一步发展建议,包括经济适度增长(GDP增长7%左右),加大力度调整产业结构,控制重污染行业发展速度,加强重污染行业的结构调整,加强源头控制,加大力度推进清洁生产技术,大幅削减污染物产生量,同时加强治污设施运营监管,提高污染物去除效率.通过上述措施在目标年可控制重污染行业的COD、氨氮、二氧化硫和氮氧化物分别在基准年基础上下降10%、10%、5%和15%.     

系统动力学模型在青白江区需水预测中的应用

随着城市化进程的加快,水资源供需不平衡成为影响地区经济发展的"瓶颈"。科学的需水预测是规划区域未来发展的重要条件之一。基于系统动力学模型的需水预测将复杂的社会用水系统分解成多个子系统,可以清晰地展示出各用水子系统的需水动态过程,得到较精确的需水预测结果。以成都青白江区为例,结合区域用水结构和产业结构,介绍了系统动力学模型用作需水预测时的建模流程。通过青白江区的用水现状和参数敏感性分析结果,设计出现状发展方案、农业节水方案、工业改良方案和综合发展方案4种需水方案。通过对4种方案模拟结果的对比分析,并考虑"三条红线"指标,选择综合发展方案作为青白江区未来需水预测的最佳方案。模拟结果为:青白江区2020年、2025年的总需水量分别为3.95亿m~3、3.99亿m~3。通过合理性分析验证模拟结果的可靠性,并提出了保障方案实施的建议措施,以期为青白江区未来的水资源规划提供依据。     

天山北坡经济带经济发展与污染减排潜力以及工业绿色发展策略

天山北坡经济带是"一带一路"倡议中最大的综合经济带之一,其经济与环境协调发展模式可为"一带一路"沿线国家实现区域绿色发展提供借鉴.通过引入区位熵的概念,从空间维度对天山北坡经济带各经济区主导行业进行分析,并采用情景分析方法从时间维度对天山北坡经济带不同经济发展情景下的污染物减排潜力进行分析.结果表明:①区位熵分析结果显示,石化、冶金、食品饮料、纺织服装、煤炭、能源供应等行业是天山北坡经济带的主导行业,占天山北坡经济带工业总产值的84%.②情景分析结果显示,与2014年相比,情景1（现状情景）下天山北坡经济带2020年COD_Cr和SO₂排放量将会增加90.86%和194.26%,情景2（产业结构调整情景）下将分别增加66.48%和84.97%,情景3（科技创新情景）下将分别增加42.34%和113.77%,情景4（生态工业园情景）下则分别降低8.39%和8.77%.③在污染物减排方面,情景4下COD_Cr和SO₂排放量分别较情景1降低52.00%和69.00%.④根据情景分析结果,特别是生态工业园情景下的减排潜力,结合目前天山北坡经济带6个经济区主导行业发展现状,从空间维度、时间维度和产业维度提出天山北坡经济带的工业绿色发展策略,主要包括积极创建生态工业示范园区、发展循环经济、调整产业结构、开展技术创新等.      

北京市能源消费及碳减排情景分析

在应对气候变化挑战的大背景下,能源消耗及二氧化碳排放估算是本领域的研究热点。文章根据IPCC参考方法,通过情景分析方法预测了2015和2020年在不同情景下北京市能源消费及CO2排放状况。结果表明:如果当前政策情景中的政策措施得到有效实施,到2020年其能源消耗总量相对于基准情景将会降低47%,CO2排放量将会降低55%。在影响CO2排放的各种因素中,以能源强度降低减排效果最为明显。     

“双碳”背景下工业源VOCs排放特征与减排潜力研究

运用排放因子法估算2020年工业源VOCs排放量,综合相关文献调研结果、环境空气质量和“双碳”相关政策要求、技术发展规律以及专家评估,运用情景分析法确定排放源减排措施、排放因子减排率、能效提升率并量化2020—2060年强化情景和双碳情景的排放量和减排潜力,同时分析CO2和VOCs减排的协同效应.结果表明,2020年工业源VOCs排放量约为1357.5万t.含VOCs的产品使用环节排放量最大,占总量的55.7%.工业防护涂料涂装、印刷与包装印刷及石油和天然气加工为前3大排放量源,合计贡献率约为34.7%.江苏、山东、广东、浙江是全国前4大排放省份,共占全国总排放量的40.7%.4种控制情景下,2060年高速GDP-强化情景排放量最大,约为532万t;低速GDP-双碳情景最小,约469万t,相比于高速GDP-强化情景排放量减少63万t,表明双碳政策有利于VOCs减排;排放量减排率方面,2020—2040年高速GDP-双碳情景减排率小于低速GDP-强化情景,2040—2060年反之,表明双碳政策更有利于VOCs的中长期减排.环节方面,含VOCs产品的使用排放占比变化最大,2060年双碳情景...     

城市生态系统协调发展仿真研究——以武汉市为例

以武汉市为例,通过定性和定量方法建立了一套相对完整的评价指标体系.以主成分分析和协调发展度模型计量得到的武汉市1988～2004年协调发展度值作为输出,以偏最小二乘法筛选出协调发展度的重要影响因子作为输入,尝试采用支持向量机对武汉市总体规划期间(2005～2020年)的协调发展状况进行了模拟研究,研究结果表明,1988～2004年武汉市经济、社会、资源环境的耦合状态由严重失调逐渐趋向勉强协调,这期间工业固体废物排放量和基尼系数是协凋发展最重要影响因子.根据预测结果,武汉市在总体规划期间城市发展呈现出良好的协调发展态势,但2010和2020年的协调发展度值均小于总体规划目标值;即按照目前的状态发展下去,武汉市到2010和2020年不能达到规划既定的目标.针对仿真结果,提出了武汉城市生态系统协调发展的对策与建议.     

减污降碳协同视角下沿海制造业发达地区产业结构调整路径研究

碳达峰碳中和是我国的重大战略决策,对推进产业转型升级和绿色发展具有重要意义. 实现经济增长与资源能源消耗、污染物和碳排放的总量与强度双控制,是推进“双碳”目标的重要支撑. 我国沿海地区制造业发达,污染物和碳排放量较大,寻找减污降碳协同增效路径对区域绿色转型具有重大现实意义. 本文以浙江省宁波市为对象,对全部经济门类的产业结构开展实证研究,运用多准则决策模型和情景分析法,以能源、水资源、4种主要污染物(化学需氧量、氨氮、二氧化硫、氮氧化物)和二氧化碳为约束条件建立了产业结构优化调整模型,将各产业增加值占比的变化程度作为决策变量,筛选出产业结构调整平稳、减排幅度大的调整方案. 制造业作为宁波市经济发展的主体,贡献了较高比例的污碳排放和能源资源消耗. 4.5%、5.5%、6.5%三种年均经济增速情景下宁波市通过产业结构调整实现减污降碳协同增效的潜力分析显示,2020—2030年预期可实现累计97%的经济增长,且能满足区域资源环境的约束限制. 面向2030年提出宁波市产业结构优化调整路径,建议严格控制高排放制造业的准入门槛,提升第一产业和采矿业的资源能源利用效率,推进电力、热力的生产与供应业等存量行业的减污降碳,鼓励发展高附加值的第三产业和循环经济产业.      

基于投入产出方法的中国能源消费碳排放情景分析

中国目前是世界上最大的发展中国家,同时也是世界上最大的二氧化碳排放国家之一,因此节能减排不仅有利于中国的可持续发展,而且对缓和全球气候变暖具有突出贡献。本文将情景分析法与投入产出法相结合,建立了基于投入产出的能源消耗和CO2排放情景分析模型,模拟在不同的经济增长方式情景下中国2020年能源消耗及其CO2排放情况。然后,对中国节能减排影响因素进行分析。最后得到了有关结论,并提出了相应政策建议。     

中国实现碳减排双控目标的可行性及最优路径——能源结构优化的视角

基于能源结构优化视角对中国实现碳强度和碳峰值"双控"目标的可行性及最优路径进行分析.首先构建马尔科夫链和多目标优化模型，分别从自然演进、政策约束和成本约束角度预测能源消费结构；其次，将3种能源消费结构情景与3种经济发展情景结合，共得到9种综合情景下碳强度和碳峰值预测结果，判定各情景实现"双控"目标的可行性；最后，采用多属性决策模型分析"双控"目标的最优路径.结果表明，9种情景下，中国均可实现2020年和2030年的碳强度目标；然而，并非所有情景都能实现2030年碳排放达峰目标，经济发展速度与实现碳排放达峰目标的难易程度成反比.经济中速发展及减排政策约束下的能源结构调整情景是实现"双控"目标的最优路径，减排政策是"双控"目标顺利实现的关键所在.     

多情景视角下京津冀碳排放达峰预测与减排潜力

京津冀地区是中国核心经济区的重要组成部分,也是碳排放重点区域,其碳排放早日达峰对实现国家达峰目标尤为关键。通过分析碳排放及影响因素的关系,构建碳排放系统动力学模型,并设置六种情景方案,模拟预测其对北京、天津和河北碳达峰时间、峰值及减排潜力的影响。结果显示：（1）基准情景下,北京已经实现碳达峰,天津预计2023年碳达峰,而河北则难在2035年前达峰。（2）协调发展情景即综合调控政策,较单一措施情景,各地区碳减排效果最优;其中,北京2020—2030年碳排放较基准情景下降13.52%,天津碳达峰可提前至2021年,河北则可在2030年达到峰值。（3）单一措施情景下,环保情景对北京碳减排作用最显著,而节能减排情景则是实现天津与河北碳达峰的最佳发展模式。     

西安高新区多情景碳达峰预测及减排路径分析

第十三届全国人民代表大会第五次会议提出要致力于推进碳达峰碳中和工作,促进经济社会向全面绿色低碳转型,实现高质量发展.西安高新区作为陕西省重要的科技创新和产业聚集区,经济发展在很大程度上依赖于能源消耗,碳减排的任务就显得尤为艰巨.以西安高新区为研究对象,首先通过系统核算园区内碳排放,对不同能源种类和不同行业企业碳排放现状进行分析;然后利用Kaya模型设定多种独立的碳达峰情景,预测不同情景下的碳排放总量值及碳达峰时间;最后结合西安高新区发展特点科学甄选相应的碳减排路径,给出合理的减排建议.结果表明,目前电力消耗碳排放占比最多且份额呈逐年上升趋势,工业碳排量始终占主导地位且第三产业发展日益蓬勃;碳排放因子情景、能源强度情景和经济水平情景这3种情景下可于2030年达到碳达峰,其中经济发展水平对西安高新区未来碳达峰的峰值和时间影响最大,产业结构情景、能源结构情景和人口规模情景在2030年前没有出现峰值;未来减排路径主要从电力部门脱碳、经济稳健高质量发展、能源及产业结构绿色升级和构建绿色交通体系入手,可为实现碳中和预留更多的准备时间,也为我国工业园区低碳发展提供决策参考.     

中国水泥行业二氧化碳减排技术及成本研究

为降低水泥行业碳减排成本,确定最优碳减排技术路径,研究基于经济-能源模型,核算中国水泥行业最新碳减排技术的边际减排成本,使用情景分析方法,研究了与未实施减排技术相比,2020年17项技术的碳减排潜力,并将其作为基准情景,和2025,2030,2035年3个未来情景的碳减排潜力作比较,从而得出不同情景下的边际减排成本曲线。结果表明:1）2020年我国水泥行业17项减排技术的平均减排成本为124元/tCO₂,2020年实现总减排量3043万t,总减排成本为10.3亿元;在保持技术水平和排放水平不变的情况下,2035年17项减排技术可实现总减排量21307万t,总减排成本为103.4亿元。2）在各项减排技术中,集成模块化窑衬节能技术与水泥熟料烧成系统优化技术,具有较高减排潜力和较低减排成本,适合广泛推广;CO₂捕集利用与封存（CCUS）技术虽具有较高减排成本,但是未来减排潜力较大,应给予重视。3）技术普及率与熟料产量是决定减排潜力的重要因素,因此未来水泥行业应注重节能减排政策技术推广与产业结构调整,可进一步实现减排目标。     

基于函数极值条件下的中国碳达峰碳中和情景分析

基于函数极值条件提出了碳达峰出现时间和需要满足的理论条件,并对主要发达国家作了验证,同时对中国现状做了分析,最后采用了基准和强化两种情景分析了中国实现2030年碳达峰后进入2060年碳中和时期的二氧化碳排放量。研究结果显示：（1）根据IPAT恒等式将碳排放函数分解成人口、人均GDP和碳强度三个因素时,碳峰值出现时间为三个因素年增长率之和由正转负的正数值年度,发达国家的历史数据证实了这一条件。（2）中国三个因素年增长率之和自2003年起已经开始降低,最近几年一直在0.01~0.02徘徊,表明总体上朝着有利于碳达峰的方向发展,同时按照三个因素的预期发展目标计算得出中国2030年碳排放峰值的上限为112.2亿t,若2021—2035年保持相同的人均GDP年均复合增长率,碳强度年均复合增长率的绝对值需要比人均GDP年均复合增长率高0.14个百分点。（3）在能源消费总量逐渐回落的前提条件下,2060年基准情景下非化石能源占比约为65%,产生的二氧化碳量约为31.4亿t,强化情景下非化石能源占比约为70%,二氧化碳排放约为26.6亿t,而碳汇和CCUS等固碳技术还存在不确定性,碳中和任务依然艰巨。实现碳达峰碳中和最终需要控制能源消费,践行低碳消费行为。     

基于系统动力学的中国碳减排路径模拟

通过分析二氧化碳排放影响因素之间作用关系与碳减排的主要路径,构建二氧化碳排放系统动力学模型。在此基础上,通过调控供给侧经济增长速度、能源结构和产业结构要素,预测四种不同情景方案对二氧化碳排放的影响,以进一步探讨二氧化碳排放主要部门减排贡献。结果表明：四种方案的二氧化碳净排放量增长趋势逐年变缓,在二氧化碳净排放量达到峰值后,调整经济增速、改善能源结构和优化产业结构继续为碳减排发挥积极作用,相比于经济增速和产业结构调整,能源结构改善的减排贡献度更高。在综合调控经济增速、能源结构和产业结构的方案下,中国二氧化碳净排放量2024年将达到高峰值104.45亿t,2058年实现碳中和,这与现实情况更加吻合。未来若能抓住经济、能源、产业低碳转型的良好机遇,并进一步加强各部门的减排努力,中国二氧化碳净排放量有望2025年前达峰,2060年前实现碳中和。     

天山北坡城市群碳储量时空变化及预测研究

为了有效评估城市群碳储量变化,以天山北坡城市群为研究对象,运用PLUS模型和InVEST模型,动态评估2000～2020年及2030年不同情景下土地利用变化及碳储量变化特征.结果表明,2000～2020年天山北坡城市群碳储量呈现持续增加趋势,且碳储量变化与土地利用变化密切相关,主要表现为2000～2010年林地面积的减少导致其碳储量减少约266×106t,2010～2020年草地面积的增加使其碳储量增加约69.14×10⁶t.2030年自然发展情景、生态保护情景和经济快速发展情景下碳储量预测值分别为8875.88×10⁶t、8895.58×10⁶t和8841.58×10⁶t;经济快速发展情景下碳储量最低,生态保护情景下碳储量最高.土地利用是影响碳储量空间变化分布的第一主导因素,贡献率接近于90%,土地利用强度与碳储量协调性分析与两者双变量空间自相关分析进一步验证了这一结论.土地利用变化在一定程度上能够对碳储量产生积极影响,对于本研究区而言,生态保护发展情景可能更符合未来城市发展模式,研究结果能够为土...     

Global Carbon Dioxide Emissions Scenarios: Sensitivity to Social and Technological Factors in Three Regions

Carbon dioxide emissions from 1990 to 2100 AD are decomposed into the product of four factors: population size, affluence (measured here as GDP per capita), energy intensity (energy use per unit GDP) and carbon intensity (carbon dioxide emissions per unit energy). These emissions factors are further subdivided into three regions: more developed countries (MDCs), China, and the remaining less developed countries (LDCs). Departures from a baseline scenario (based on IPCC, 1992a — the so-called ‘business-as-usual’ scenario) are calculated for a variety of alternative assumptions concerning the four emissions factors in the three regions. Although the IPCC scenario is called a ‘non-intervention’ scenario, it is shown, for example, that large decreases in energy intensity in China or carbon intensity in MDCs are built into the ‘business as usual’ case — and such large changes vary considerably from region to region. We show what CO₂ emissions would look like if each of these four emissions factors projected in the baseline case somehow remained constant at 1990 levels. Certain factors like energy intensity improvements and long-term population growth in LDCs, or GDP growth and carbon intensity improvements in MDCs, are shown to have a big contribution to cumulative global emissions to 2100 AD, and consequently, changes in these projected factors will lead to significant deviations from baseline emissions. None of the scenarios examined in this analysis seems to indicate that any one global factor is clearly dominant, but cultural, economic, and political costs or opportunities of altering each factor may differ greatly from country to country.