亚热带稻田生态系统CO2排放及影响因素

采用静态箱法对亚热带稻田生态系统CO2排放进行了定位观测.结果表明,水稻生长条件下的稻田CO2总排放通量(Rt)随晚稻生育期进程波动幅度较大,平均值为926.2mg/(m2·h);土壤CO2排放通量(Rs)则波动较小,平均值为285.4mg/(m2·h).二者与气温、不同土层(0,5,10,15cm)土壤温度均呈极显著的指数相关关系,温度系数(Q10)分别为2.33和1.70.稻田生态系统CO2累积排放量与水稻生物量间存在极显著的对数关系.在晚稻整个生育期,稻田生态系统从大气中净固定碳量为3.85t/hm2.     

城市能源消费CO2排放及其影响因素研究

随着城市化进程加快,城市能源消费和CO_2排放都呈增长趋势。文章梳理了近年来国内外城市及其工业、建筑业、交通运输业和城市居民生活能源消费CO_2排放的研究进展;通过对比分析城市能源消费CO_2排放影响因素及其城市间的差异,得到经济发展和人口增长是城市能源消费CO_2排放的主要促进因素,能源强度下降对CO_2排放的降低起主导作用。产业结构和能源消费结构中高碳能源所占比例的变化、能源技术水平的发展和相关政策的完善、城市形态等因素,对城市能源消费CO_2排放的影响作用存在差异。影响因素在同一个城市区域的不同时段内对CO_2排放的影响作用存在差异的原因可能来自城市的发展以及影响因素自身的变化。     

上海市终端能源消费的CO2排放影响因素定量分析

以对数平均指数法(LMDI)方法为基础,探讨了包括生活能耗在内的上海市终端能源消费CO2排放影响因素的分解方法,定量研究了能源强度下降、能源结构优化、产业结构调整、经济发展规模和人口数量等影响因素对CO2排放变化量的贡献率.研究表明,上海市2005~2009年CO2排放增长了2949万t,如果不采取任何减缓措施,经济增长和人口数量增加将导致CO2排放增长量相当于现在的2.5倍.能源强度下降、能源结构优化和产业结构调整起到了减缓CO2排放增长的作用,对减缓CO2排放增长的贡献率分别为-98%、-50%和-22%.与2000~2005年对比分析发现,工业部门能源强度下降和能源结构优化的减缓作用都有所下降,而产业结构调整开始发挥减排的作用,但贡献率还很低.生活能耗的CO2排放影响因素中,相较于人口数量增长,人均生活能耗上升是导致CO2排放增加的主要因素,且贡献率逐渐增大.     

风电场生命周期CO2排放核算与不确定性分析

提出了风力发电技术生命周期能耗和CO2排放核算的详细方法.应用上海某风电场数据进行核算,结果认为,风机生产阶段能耗和CO2排放占风电场生命周期能耗和CO2排放的比例均为最大,分别为68.23%和67.18%.不确定性分析认为,在所有强度参数中,钢生产综合能耗最为灵敏.风电场能耗强度和CO2强度分别为3.24gce/(kW?h)和9.47g/(kW?h),明显低于300MW火力发电机组的相同指标,分别为330gce/(kW?h)和915g/(kW?h). 20a服役期的50MW风电场满期后,同比300MW火电机组少排放CO2约234万t.     

农田土壤CO2排放及影响因子研究

由于人类活动或者自然形成的温室气体中,CO2和N2O被认为是最重要的温室气体。温室气体排放一旦超出大气标准,便会造成温室效应,使全球气温上升,威胁人类生存．因此如何探寻合理的减排办法已成为各国的当务之急。土壤温度、含水量以及农田施肥管理措施等因素与CO2等温室气体的释放量紧密相关,将其作为跟踪和预测土壤CO2排放量的指示物,对于农田土壤施肥、监测农田土壤温室气体的排放都具有十分重要的理论和实践意义。     

炼油厂CO2排放现状及回收应用分析

1997年,国际公约《京都议定书》签订,对CO2制定排放标准.2000年以后,欧盟陆续制定了新的油品规格(欧Ⅱ、欧Ⅲ、欧Ⅳ),同时发达国家对生产装置排放的CO2制定了排放标准,规定含量不大于5.000 ml/L.炼油厂CO2的排放量与加工深度有关,加工深度不同,CO2的排放量也不同.     

中国能源消费CO2排放的影响因素及情景分析

针对我国2030年碳达峰要求,立足当前经济和能源需求快速发展的现状,选取2000—2020年时间序列数据,采用Tapio脱钩模型,定量分析中国能源消费CO₂排放量与经济增长的脱钩状况;建立扩展的STIRPAT模型,探讨中国能源消费CO₂排放的影响因素;运用情景分析法对基准情景（S0）、产业结构优化情景（S1）、能源结构优化情景（S2）、多要素优化情景（S3）4种情景下的CO₂排放量进行了预测。结果表明：中国能源消费CO₂排放量与经济增长之间的脱钩状态总体以弱脱钩为主。人口规模、能源消费结构、第二产业占比、城镇化率、人均GDP、第三产业占比、碳排放强度每变动1%时,分别引起能源消费CO₂排放量的2.857%、0.879%、0.836%、0.623%、(0.221+0.011ln A₁)%、0.241%、0.132%的变动。基准情景下中国在2030年之前不能实现碳达峰,产业结构优化情景和能源结构优化情景下在2030年实现碳达峰,峰值分别为110.90亿和109.18亿t,多要素优化情景下可以在2030年之前实现碳达峰,峰值为105.03亿t。

     

基于不同排放清单的长三角人为CO2排放模拟

目前基于排放清单估算的区域和城市尺度上的人为CO₂排放不确定性较大.为了我国实现碳达峰和碳中和的目标,亟需对我国的区域尺度,特别是大城市群的人为CO₂排放进行准确估算.分别利用两种先验人为CO₂排放数据(EDGAR v6.0清单和EDGAR v6.0联合GCG v1.0的改进清单)作为输入数据,采用WRF-STILT大气传输模型模拟长三角地区2017年12月至2018年2月大气CO₂摩尔分数,再以安徽全椒高塔观测的大气CO₂摩尔分数作为参考值,通过贝叶斯反演方法得到的比例因子改进了模拟结果,并实现了长三角人为CO₂排放通量的估算.结果表明：(1)在冬季,相对于基于EDGAR v6.0模拟的大气CO₂摩尔分数值而言,基于改进清单模拟的大气CO₂摩尔分数与观测值更为一致;(2)模拟的大气CO₂摩尔分数在夜间高于观测值,白天则相反,主要因为排放清单的CO₂排放数据不能表征人为...     

钢铁生产流程CO2编目分析评价

对钢铁生产的几种流程在研究的系统边界内进行编目分析。结果表明：吨铁产品累计CO2排放量，直接还原海绵铁＞高炉铁；吨钢产品累计CO2排放量，BF－BOF流程的粗钢CO2排放量最大，DRI－EAF次之，EAF最小，吨粗钢累计CO2排放量BF－BOF流程高于EAF流程18％；CO2排放主要在铁前工序，铁后工序CO2排放量相对较少，因此减少铁前工序能耗是减少CO2排放量的主要矛盾；由于我国吨钢能耗大于国外先进水平，导致CO2排放量高于国外35％左右。     

基于LCA的建材生产能耗及污染物排放清单分析

利用生命周期方法,通过清单建模及计算,分析了12种建材产品生产的生命周期能耗与大气污染物排放.清单分析包括能源上游阶段、运输阶段和建材生产阶段;同时考虑了直接能耗、直接污染物排放以及间接能耗、间接污染物排放;并使用“迭代”法对能源上游阶段进行清单分析.清单输出结果表明:钢材生产的生命周期总能耗和CO₂排放量最大,分别为34.83 GJ/t和3 493 kg/t;草砖生产的生命周期总能耗和CO₂排放量最小,分别为0.14 GJ/t和11 kg/t,说明其环境友好性最佳.      

低碳交通电动汽车碳减排潜力及其影响因素分析

交通运输是城市能源消耗和碳排放的重点行业,为通过节能减排实现低碳城市发展目标,传统汽油车向新能源汽车的转型是一项重要的举措,其中电动汽车因其节能减排的优势将在这次转型中发挥重要作用.在全面总结现有电动汽车节能减排研究成果的基础上,分析了影响电动汽车的减排因素,并应用燃料生命周期的理论,结合北京市的电动汽车推广计划,以纯电动汽车为例,采用改进的燃料碳排放模型,并设置6种情景分析了电动汽车的碳排放及其减排潜力,包括发电能源结构、车用燃料类型(单位燃料的CO2排放系数)、汽车类型(百公里能耗)、城市交通状况(时速)、煤电发电技术、电池类型(重量、能效)等因素对电动汽车减排潜力的影响.结果表明,改进后的模型能更科学测算燃料消耗碳排放;纯电动汽车具有明显的制约性碳减排潜力,在分析的6种影响因素中其波动幅度为57%～81.2%,其中,发电能源结构和煤电技术供电路线对电动汽车燃料生命周期碳减排空间起决定性作用,其减排空间分别可达78.1%及81.2%.最后从改善能源结构、提高煤电技术、推广节能技术、加快动力蓄电池研发、推广纯电动汽车等方面提出了推广电动汽车降低交通能耗和碳排放的优化措施,以期为低碳交通新能源汽车转型政策的制定提供科学依据和方法支撑.     

郑州市公交车队电动化减污降碳环境效益

公交车队电动化是道路交通部门实现减污降碳的重要手段,评估当前公交车队电动化减排成效,对推进大中型城市公交全面电动化具有重要参考意义.基于燃料生命周期法分析了郑州市公交车队电动化前后CO2和污染物排放特征,并评估了不同电动化情景下的车队排放.结果表明,本轮电动化使公交车队燃料生命周期内CO2和PM25排放量分别增长32.6％和42.6％,CO、NOx和VOC排放量下降了 28％,34％和25％.优化发电结构对于电动化过程中的CO2及PM2.5减排尤为重要,在全面电动化和发电结构优化的最佳情景下,CO2、CO、NOx、VOC和PM2.5减排可达38.7％、80.1％、84.4％、92.2％、30.2％.在全面电动化进程中,应优先对中长里程线路车辆进行电动化替换,此外,插电混动天然气车型的纯电动化替换对减排利弊兼有,同步推进车队替换和电力结构调整进程才能实现减污降碳协同增效.     

中国城市工业减污降碳协同度的影响因素分析

当前减污降碳协同控制大多关注国家或省级尺度,且聚焦单一环境介质,缺少城市尺度、多介质污染物与碳排放的协同性研究.分析了 2013-2019年中国178个城市工业CO2排放与SO2、NOx、COD、NH3-N 4类不同介质污染物排放的协同度,并探究了影响协同度的社会经济因素.结果表明,工业CO2和各类污染物的年平均减排协同度呈现\"N\"型变化趋势.约40％的城市已实现工业协同减污降碳,约50％的城市只实现污染物减排,碳污均增排城市约占10％.加强政府政策力度是影响城市工业协同减污降碳的关键因素,且东、中、西部城市工业协同减污降碳的关键影响因素具有异质性.此外,鼓励科技创新和吸引人才回流是促进老工业城市协同减污降碳的关键因素.     

中国化石能源生命周期清单分析

利用生命周期评价方法,建立了我国化石能源的生命周期清单模型,详述了模型相关因子的确定方法,计算了原煤、原油、天然气等初级能源及汽油、焦炭等几类主要次级能源的生命周期清单,揭示了我国能源生产的环境负荷,为工业系统分析和材料、产品的生命周期评价提供基础数据.清单分析表明我国化石能源清单的主要特点为能源消耗的97%以上主要来自生产过程,运输占到3%左右的比例;通过与2002年清单相比,我国化石能源生产的总能耗和排放出现不同程度变化;通过与国外能源清单相比,我国能源投入及排放整体处于较高水平.     

中国碳排放影响因素及识别方法研究现状

碳排放量变化情况影响中国“碳达峰”“碳中和”目标的实现,研究碳排放影响因素与碳排放的关系是重要环节。目前,国内外学者对碳排放影响因素进行了大量研究,涉及国家、区域,行业层面,碳排放影响因素具有空间、时间维度的复杂性,重要性随着空间、时间动态改变,识别方法具有不同的适用性,不断变化的碳排放影响因素对识别方法提出了更高要求。这些特点导致现有碳排放研究结果庞大复杂,缺少系统性梳理。因此,从识别内容和理论角度出发,对碳排放影响因素及识别方法变化历程进行全面分析,确定影响中国碳排放的主要因素,并提出未来研究趋势与方向,为进一步开展因素研究提供参考。     

钢铁行业生命周期碳排放核算及减排潜力评估

钢铁行业是中国碳密集度最高的工业行业之一,为分析钢铁行业生命周期碳排放及碳减排潜力,从生命周期角度构建碳排放核算模型,以2020年为例开展实证分析,通过优化废钢使用量、化石燃料燃烧量、电力碳足迹因子以及清洁运输比例4项变量,对钢铁行业生命周期碳减排潜力作预测评估,同时使用敏感性分析确定影响钢铁生命周期碳减排因素的关键程度.结果表明,2020年中国钢铁行业全生命周期二氧化碳(CO₂)排放总量约24.04亿t,其中原料获取和加工生产阶段是钢铁行业碳排放的关键环节,占钢铁行业生命周期CO₂排放总量的98%以上.从CO₂排放源类别分析,化石燃料节约和外购电力清洁化是钢铁行业降碳的重中之重.到2025年,通过推广低碳技术、优化电力结构、增加废钢炼钢量、提高清洁方式运输比例,分别可使钢铁行业实现20%、 6%、 5%和1%的碳减排潜力.化石燃料燃烧量对钢铁行业生命周期CO₂排放的影响最显著,电力碳足迹因子和废钢炼钢使用量次之.关于钢铁行业节能低碳技术,短期内以推广轧钢工序与高炉炼铁工序低碳技术为主,未来随着电炉...     

我国主要工业部门技术节能减排的潜力及实现途径探讨

论文在分析我国21世纪以来能源消费格局,尤其是高能耗产业能源消费的同时,比较各主要高耗能产业、 单位产品能耗与国际先进水平能耗的差距,针对高耗能产业的差距和主要问题,探讨了我国主要高耗能产业的技术节能减排潜力,以及通过高耗能产业的技术节能减排,在2020年全国实现单位GDP的CO₂排放降低40%~45%总目标中工业技术节能减排的贡献率和贡献规模。预计到2020年,通过煤电、 钢铁、 有色金属、 建材、 石化、 化工、 煤炭采选、 油气采选等主要高耗能产业的技术进步,所能实现的工业技术节能潜力为51 560×10⁴~52 000×10⁴ tec,相应减少CO₂的减排总规模为125 800×10⁴~126 880×10⁴ t,在整个单位GDP节能减排至2020年降低40%~45%的目标中,工业技术节能减排的贡献率大约占15.5%~16.5%,将不能承担起实现目标的主要责任。此外,针对我国工业技术节能减排的潜力进一步扩大,就未来主要的工业技术节能减排路径进行了讨论。     

典型喀斯特河流水-气界面二氧化碳交换特性及其营养调控因素

为探索喀斯特河流水-气界面二氧化碳(CO2)交换特性及其营养控制因素,以我国典型喀斯特河流——芙蓉江为研究对象,探索了区域气象水文参数、碳酸盐平衡参数、营养元素及总有机碳(TOC)的空间变化特征,同时分析了 CO2分压(pCO2)的空间变化调控因素,pCO2 与总氮(TN)、总磷(TP)和TOC 及其化学计量比的耦合关...     

江苏省电力行业不同低碳发展路径的二氧化碳与大气污染物协同减排效益分析

电力行业是江苏省主要的二氧化碳(CO2)排放来源,同时也是二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)和颗粒物(PM)等污染物的重要排放源.为应对气候变化、助力\"碳达峰碳中和\"目标的实现,江苏省发布了一系列电力行业低碳发展政策.这些政策在降低碳排放的同时,也会对大气污染物产生重要的协同减排效益.基于江苏省的电力低碳发展规划,构建了基准情景(BAU)与4种低碳发展情景:现行政策情景(CLE)、IEA目标情景(IEA)、加速煤电淘汰情景1(STE1)、加速煤电淘汰情景2(STE2),使用计量经济学模型预测江苏省未来电力需求,并结合温室气体-大气污染相互作用和协同模型(GAINS)定量分析了江苏省电力低碳政策对该地区CO2、SO2、NOx和PM等主要大气污染物排放的影响.结果表明,江苏省电力需求逐年递增,年增长率约为4.01％.BAU情景下,碳排放在2030年左右达峰,碳峰值排放量为462.03 Mt;IEA情景下,在2028年左右达峰,峰值排放量为380.27 Mt;CLE情景下,在2026年达峰,为353.46 Mt;STE1和STE2情景下,碳排放量已经达峰,在2020年后持续下降.4种情景下天然气(GAS)、核能(NUC)、太阳能光伏(SPV)、风能(WND)替代发电和普通煤电厂比例优化(PP)带来的减污降碳协同效益较高;生物质能(OS1)和不可再生垃圾能(OS2)的部署会带来SO2较为显著的排放增加;碳捕集与储存改造煤电(CCS)只有在2035年才表现出较大的协同效益.电厂发展OS1和OS2燃料替代应更多地关注SO2减排;升级改造CCS技术应更多地关注颗粒物减排.研究结果为江苏省电力行业减污降碳协同增效提供了参考和决策依据.