云南省工业能源节约状况评价分析

运用中国科学院可持续发展战略研究组提出的“节约指数”,对云南省的能源状况进行了区域对比和行业对比研究,结果表明：云南省属于能源节约利用程度较低的省份;绝大多数州市的能源绩效低于全省平均水平,而且呈不断下降趋势;在各个行业中,采矿业和制造业的节约程度最低;目前的科技投入对区域产值单耗、节约指数没有表现出明显的改善作用。     

能源消费与环境污染的灰色关联度分析——以云南省为例

将灰色关联分析引入到云南省的能源消费和环境污染关系研究中,利用云南省多年能源消耗统计数据和环境污染统计数据进行定量分析,探索现有能源消费结构和其环境影响的内在灰色关联,确定各行业能源消费对环境质量的影响程度。研究表明,电力、热力的生产和供应业与环境质量关联程度最大,是影响环境质量最重要的因素。而有色金属冶炼及压延加工业是对环境质量影响相对较小的行业。     

能源消费与环境污染的灰色关联度分析——以云南省为例

将灰色关联分析引入到云南省的能源消费和环境污染关系研究中,利用云南省多年能源消耗统计数据和环境污染统计数据进行定量分析,探索现有能源消费结构和其环境影响的内在灰色关联,确定各行业能源消费对环境质量的影响程度。研究表明,电力、热力的生产和供应业与环境质量关联程度最大,是影响环境质量最重要的因素。而有色金属冶炼及压延加工业是对环境质量影响相对较小的行业。     

云南省碳排放历史变化特征及影响因素分析

基于1980—2011年云南省经济发展和能源消费数据,计算了云南省碳排放量和碳排放强度,并分析了历史变化特征。采用LMDI法定量分析了能源结构、能源效率和经济发展因素对云南省人均碳排放的影响效应。结果表明,1980—2011年,云南省一次能源消费产生的碳排放总量呈指数型递增。碳排放量中平均有88.55%来自煤炭的消费,9.53%来自石油的消费,1.92%来自天然气的消费。32年来云南省人均碳排放增长的主要原因是经济发展的拉动作用,经济发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长;抑制因素主要是能源效率的提高;能源结构的调整对人均碳排放的抑制效应不显著。     

改变城乡居民炊用燃料结构的建议

能源是人类赖以生存的基础,没有充足的能源,就谈不上社会的发展和人类的进步。目前,能源缺乏问题正不同程度地困扰着世界各国。针对能源紧缺问题,我国制定的能源利用总方针是:开源与节流并重,近期把节约放在优先地位;农村能源发展的方针是:因地制宜,多能互补,综合利用,讲求效益。云南省城镇居民主要烧煤,仅有部份人使用电、煤气     

云南省生态保护红线划定对生态安全格局优化的作用

遴选斑块面积、斑块分离度、斑块聚集度、斑块优势度和景观比例等景观指数,借助Fragstats3.3和ArcGis10.2软件计算分析,对比生态保护红线划定前后云南省景观格局的变化,探讨云南省生态保护红线划定对于云南省生态安全格局的提升和优化效应。结果显示:云南省生态保护红线划定后,作为生态源地的生态红线区域面积和所占景观比例(PLAND)有所增大;最大斑块指数(LPI)和斑块优势度(Do)都有所提升,生态保护源地在整个景观中占优势的程度提高了,从而使其在景观中的支配地位得到了较大提升;表征生态源地的连通性指数斑块分离度(SPLI)、景观形状指数(LSI)数值呈现减小的变化、斑块聚合度(AI)和斑块凝聚度(PCI)则出现增大的变化,连通性指数的计算结果都表明,云南省生态保护红线的划定提高了生态源地内部的连通性,从而增加了生态源地抗干扰的能力。云南省生态保护红线的划定使得景观格局进一步优化,生态安全维护的作用进一步提高。     

工业行业资源节约程度评价研究——以南京市为例

工业行业不仅是支撑和带动经济社会快速运转的核心,还能带来资源的大量消耗与浪费,恶化资源环境问题。进行工业行业资源节约评价,对加快实现资源节约型城市乃至社会具有重大意义。选取工业体系相对发达、但资源极度匮乏的南京市为例,采用对比法初步分析各工业行业资源利用与环境污染特点;从投入节约、循环节约、保护节约和技术节约4个方面构建资源节约评价指标体系,利用SPSS11.5统计分析软件,建立矩阵分析模型,通过聚类分析方法评价1988~2004年南京市13个工业行业的资源节约程度,并对评价结果进行分类,提出各类行业今后发展的重点与方向,为工业结构进一步调整及资源节约型社会建设提供理论与现实依据。     

中国能源利用效率的区域分异与影响因素分析

论文采用分层聚类法对中国能源利用效率进行地域划分,并运用Theil系数探讨能源利用效率的区域分异特征,进而应用面板数据模型定量研究区域能源利用效率的影响因素。研究表明:"十五"时期,中国能源利用效率的省际差异显著,从空间上可划分为高效区、中效区和低效区,能源高效区集中在东部沿海经济发达地区;2001~2005年,中国能源利用效率明显提高,但能源利用效率的总体差异、三大地域间差异和地域内差异均呈上升趋势;能源结构、技术水平、产业结构、价格水平和投资水平是影响中国能源利用效率区域差异的显著因素;以煤炭消费比重所表示的能源结构对区域能源利用效率的负向影响程度最大,以全员劳动生产率所表示的技术水平对区域能源利用效率的正向影响程度最大;第三产业增加值比重对区域能源利用效率具有显著正影响,第二产业增加值比重、生产资料价格水平、高耗能投资水平对区域能源利用效率具有显著负影响;经济发展水平对区域能源利用效率的影响程度并不显著,经济增长与能源利用效率不存在同步增长关系。     

城镇化对中国区域能源消费及居民生活能源消费的影响

通过引入城镇化和居民消费变量,拓展了能源消费分解的对数平均迪氏指数分解方法(LMDI),并将区域能源消费和居民生活能源消费分解为能源结构、能源强度、人口规模、城镇化、居民消费和消费抑制6大效应,分析其对区域整体能源消费和居民能源消费的影响.结果表明:2003~2012年,城镇化对3大区域的能源消费和居民生活能源消费的贡献明显高于人口规模;人口的东部聚集现象使得东部地区人口规模效应最大;居民消费对区域能源消费和居民生活能源消费的驱动力远高于其它5大效应;源于居民消费相对于政府消费、资产投资和净出口等经济成分在节能方面的比较优势,居民消费率降低反而推动了区域能源消费的增长;能源利用技术进步放缓了区域能源消费的增长.     

基于LMDI的长江经济带交通碳排放变化分析

基于LMDI分解模型,探究了2000~2019年长江经济带交通运输业碳密度、运输结构、能源效率、能源强度、经济结构、经济水平以及人口规模等因素对交通碳排放的贡献程度及时空特性,并使用泰尔指数测算了碳排放的区域差异性.结果表明,经济规模持续扩张是长江经济带交通运输业碳排放增长的第一主导因素,对碳排放的正向驱动效应为116.33%,其次是人口规模（6.19%）;运输结构和经济结构的转变则是抑制碳排放增长的关键因素,其负向驱动率分别为-26.18%和-16.25%;而技术水平（能源效率和能源强度）的提升有助于抑制碳排放增加.此外,基于人均碳排放和碳排放强度的泰尔指数均显示长江经济交通碳排放量的区域差异性明显,其中区域内差异大于区域间差异,且基于碳排放强度的区域差异呈现出“俱乐部趋同”现象.最后,对长江经济带交通绿色发展提出了政策建议.     

加快建设节约型社会 抓紧解决环境污染问题

要注重能源资源节约和合理利用。缓解我国能源资源与经济社会发展的矛盾，必须立足国内，显著提高能源资源利用效率，一要坚决实行开发和节约并举、把节约放在首位的方针。鼓励开发和应用节能降耗的新技求，对高能耗、高物耗设备和产品实行强制淘汰制度。二要抓紧制定专项规划，明确各行业节能降耗的标准、     

能源贫困的识别方法及其应用分析——以云南省怒江州为例

长期以来,学者对中国农村贫困的研究侧重于经济贫困方面,对能源贫困的研究相对不足,而能源贫困恰恰是制约农村地区发展和农户生计资产改善的主要因素。论文从农户的视角出发,借鉴巴西、印度等发展中国家的能源贫困线标准,根据农户调查和访谈,对中国农村能源贫困线进行了综合考量,并最终确定为户均每年消费400 kgce;为科学测度能源贫困状况,提出从能源贫困的广度、深度、差异度三个维度进行定量分析,并构建了各维度的测度方法;以云南省怒江州为案例,利用564 份农户调查问卷,分析了怒江州的能源贫困状况,研究发现,怒江州能源贫困的广度为0.66,能源贫困的深度为0.40,能源贫困的差异度为0.17,能源贫困的综合指数（Sen指数）为0.37,说明怒江州的能源贫困状况是比较严重的,并据此提出了具有针对性的政策建议。     

基于超效率SBM的中国省际工业化石能源效率评价及影响因素分析

工业占据我国最大的化石能源终端消耗,评价中国工业化石能源效率对于提高我国工业化石能源效率和实现节能减排目标具有重要意义.本文运用包含非期望产出的超效率SBM模型评价中国30个省(直辖市、自治区)和三大区域(东部、中部、西部)2006—2011年间的工业化石能源效率,运用Tobit回归模型分析工业化石能源效率的影响因素,并给出各区域节能减排潜力.研究结果表明:北京、天津、上海等地区每年的工业化石能源效率指数均远远领先于其他省份;东部区域效率值以明显的优势高于中部和西部区域;西部区域的效率值比较平稳;中部区域内部各地区效率值比东部和西部区域集中.Tobit回归分析结果表明,地区GDP、经济结构、外商直接投资、工业新增固定投资和地理位置位于东部对地区工业化石能源效率有积极影响;产业结构和地理位置位于中部对地区工业化石能源效率有消极影响;地区人均GDP对地区工业化石能源效率没有显著性影响.东部地区油品和天然气节能潜力较大,中部地区煤炭节能潜力较大,西部地区煤炭和天然气节能潜力较大;中部和东部地区是工业CO2减排的重点.基于以上研究本文给出了3点建议提升工业能源效率.     

云南省能源消费碳排放时空演变及其影响因素

双碳背景下，低碳试点地区的碳排放状况是当下需要关注的热点问题。该文基于“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据和相关能源数据，以云南省16个地州市为研究对象，测算并分析了2010-2020年云南省能源消费碳排放时空格局演变，并借助地理探测器识别影响碳排放的关键因素及其时序变化。结果表明：（1）2010-2020年云南省能源消费碳排放总量呈波动中递增的变化趋势，各州市年均增长率最高和最低为昭通市、玉溪市。（2）空间上呈现出中东部高，西北部、西部、西南部低的分异特征；各州市能源消费碳排放总量高值区以滇中城市群为主，低值区主要分布在滇西、滇西南城镇群。（3）影响云南省能源消费碳排放的主要因素为经济发展水平、路网密度和对外开放程度；各因素在不同时期对碳排放的影响程度各不相同。总体来看，云南省能源消费碳排放整体呈现收敛态势，增长速率有所下降，但仍未达到碳峰值。     

中国省际资源节约指数的空间差异研究

论文首次利用改进的"节约指数"并结合图形数据,对中国各省区资源消耗现状进行定量分析。结果表明:中国资源节约指数空间差异明显,总体上东部比西部节约、中部过渡(除山西外);低于全国平均节约水平的省域约占2/3,其中大部分在西部地区;此外,经济发展水平越高的省域,资源环境绩效水平相对越好。研究结果揭示了中国不同省域建设节约型社会的节约水平和资源利用效率差异,同时也为促进区域协调发展以及经济社会的可持续发展提供依据。     

城市工业行业能源消费强势等级划分方法及应用

工业是能源消费的主要源头,城市是能源消费的主要场所,划分城市工业行业能源消费强势等级,有利于锁定城市能源消费重点行业,为中国城市化、工业化进程中的产业能源管理提供必要信息.在回顾工业能源消费基本关系基础上,确定了工业行业能源消费贡献率、经济贡献率和能源效率作为能源消费基本参数.以中国总体水平作为比较基准,界定了能源消费距离指数基本概念.按照距离指数数值的大小将工业行业能源消费等级划分为从巨大强势到巨大弱势之间的9个不同等级,指出了应关注的工业行业能源消费等级类型.以重庆为例,演示了工业行业能源消费强势等级划分方法的应用,确定了重庆主要工业行业在能源消费方面强势等级,找出了能源管理中值得特别关注的工业行业.     

微电子行业的环境效应分析

文中以芯片生产为例分析微电子行业的生产过程,发现该行业资源、能源消耗量大,使用的原料和排放废弃物中有毒有害物质含量较高,对社会环境潜在的压力很大;提出了在该行业推行节约化、清洁化生产的解决措施企业生产管理措施,法规手段,经济手段和信息措施;呼吁在我国大力发展微电子产业时,要吸取发达国家的经验教训,实施清洁生产,避免对环境造成严重的破坏。     

温家宝总理在十届全国人大三次会议《政府工作报告》中强调 加快建设节约型社会 抓紧解决环境污染问题

要注重能源资源节约和合理利用。缓解我国能源资源与经济社会发展的矛盾,必须立足国内,显著提高能源资源利用效率。一要坚决实行开发和节约并举、把节约放在首位的方针。鼓励开发和应用节能降耗的新技术,对高能耗、高物耗设备和产品实行强制淘汰制度。二要抓紧制定专项规划,明确各行业节能降耗的标准、目标和政策措施。抓好重点行业的节能节水节材工作。鼓励发展节能环保型汽车、节能省地型住宅和公共建筑。三要大力发展循环经济。从资源开采、生产消耗、废弃物利用和社会消费等环节,加快推进资源综合利用和循环利用。积极开发新能源和可再…     

云南省生态环境脆弱性评价探索

根据云南省的生态环境特点,对导致生态环境脆弱程度恶化的主要因素进行统计分析并做出综合评价,最后再根据综合评价指数进行结果分析与讨论,为缓解云南省生态环境脆弱程度的进一步恶化提出合理化建议.     

土地利用类型与水分亏缺的风险程度关系——以北方农牧交错带黄土高原区为例

在北方农牧交错带植被重建中适宜乔、灌、草种生态区划的基础上,以该区域黄土高原区作为研究区,结合该区1989和1999两年的土地利用分类图,通过计算区域缺水指数及对其分级,探讨了缺水指数在时间和空间上的变化规律,分析了耕地、林地、草地等该区主要土地利用类型在时间和空间上与缺水指数的关系。在此基础上,构建水分亏缺风险指数(RiskIndexofWaterDeficit),从研究区整体和各生态分区两个尺度上探讨了不同土地利用类型的RIWD时空分异。得出如下结论:①1989～2000年,研究区缺水指数均在中度以上,其变化幅度有逐年减少的趋势;②对比1989年和1999年两年的缺水指数,区域整体缺水状况有所缓解,但各生态分区内的缓解程度在空间上仍存在差异;③从研究区整体而言,各土地利用类型的水分亏缺风险指数逐渐减少,依次为林地、耕地、草地;④因各生态分区内的地理特征包括水分状况存在变化,故各土地利用类型的水分亏缺风险程度排列顺序与区域整体有所不同。