基于LEAP模型的临港新片区中长期碳排放预测及减排潜力分析

基于上海临港新片区现有统计数据,结合其未来社会经济发展、产业结构和技术进步等,构建了LEAP-临港模型,分析了基准情景、低碳情景和强化低碳情景下新片区的能源需求和碳排放演化趋势.为增强模型的预测精准度,采用Logistic人口生长模型对临港未来人口数据进行预测,并利用学习曲线模型模拟相关减碳技术的成本发展趋势.同时,构建了碳减排技术的经济性评价模型,通过绘制边际减排成本曲线对典型减碳技术的经济成本及减排潜力进行评估.结果表明,强化低碳情景下,2060年临港新片区一次能源消费中可再生能源占比达69%,电能在终端能源需求中占比达91%;临港新片区可在2030年实现碳达峰,且2060年碳排放量相较基准情景下降94%.就减排贡献度而言,清洁能源替代、产业结构优化和终端能效提升对临港碳减排起到关键作用,中期（至2035年）分别贡献35.1%、27.3%和16.2%的碳减排量,长期（至2060年）分别贡献50.6%、8.75%和7.7%的碳减排量.就具体减碳技术而言,氢能发电、电解水制氢及碳捕获和利用与封存（CCUS）技术对实现净零排放意义重大,但减排成本相对较高.研究成果可为临港及相关地区的低碳绿色发展提供思路和借鉴.     

基于LEAP模型的长三角某市碳达峰情景

基于LEAP模型,构建了适用于X市的LEAP-X分部门测算模型,设置了基准情景、低碳情景、强化低碳情景和2023年达峰情景等4种碳排放达峰情景.测算分析结果表明,仅在强化低碳情景与2023年达峰情景下可以实现2030年前碳达峰目标,强化低碳情景达峰时间约在2025年但实际可能推迟,峰值约为1.7亿t.工业是碳排放量最大部门,石化行业是工业中占比最大行业,不同情景下其占比始终保持在30%左右,发电与钢铁行业占比逐年降低,净调入电力逐渐增加.产业结构优化、能源结构调整是X市碳达峰主要驱动因素.强化低碳情景下单位GDP碳排放量在2030年将较2020年下降41%左右.     

基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业中长期减排潜力分析

京津冀地区是我国钢铁行业集中布局的地区,也是大气污染最突出的地区.分析京津冀地区钢铁行业各类治污工具的中长期减排影响,对于选择最优减排措施、加快推动该地区大气污染治理意义重大.构建基于LEAP模型的京津冀地区钢铁行业模型,以2015年为基准年,以每5 a为一个时间节点,结合规模减排、结构减排、技术减排、末端治理4种减排措施,模拟计算了4种单一政策情景及4种组合政策情景下2015-2030年京津冀地区钢铁行业主要污染物（SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂）排放量及相应的减排影响.结果表明:在单一政策情景下,规模减排情景对5种污染物减排效果均十分显著.在组合政策情景下,4种减排措施叠加的综合减排情景效果最好,在该情景下京津冀地区钢铁行业到2030年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO₂排放量将分别削减27.73×104、17.85×104、42.94×104、27.35×104、23.15×107 t;在规模-末端治理情景下,除CO₂外其余污染物减排效果仅次于综合减排情景;规模-结构减排情景对PM₁₀和PM_2.5的减排效果相对明显;规模-技术减排情景对CO₂、SO₂、NO_x的减排效果相对明显.研究显示,京津冀地区钢铁行业需要在大力淘汰落后过剩产能、缩减产量等源头治理措施的基础上,持续加强末端治理、提高废钢比例、提升节能减排技术水平等协同治理能力,以提高治污减排效果.      

基于GD_CGE模型的广东省碳排放权交易政策评估

为了评估广东省碳排放权交易制度设计对控制二氧化碳排放及经济发展可能发挥的作用,本文建立GD_CGE模型研究了在碳强度约束目标下碳交易政策的实施效果.首先分析了无减排约束和有减排约束情景下广东宏观经济(GDP)、能源消费总量和碳排放总量的发展趋势;进一步扩展减排约束情景,考察了在全省碳强度减排目标约束下,把电力、水泥、石化、钢铁、造纸、纺织六大部门纳入碳交易体系,并分别按照历史法和潜力法确定行业碳排放约束上限时,实施碳交易政策对宏观经济和能源消费量的影响,模拟了碳市场的交易情况和碳价格.结果表明:在碳强度目标控制下,实施碳交易政策可显著降低部门的减排成本,减小控制碳排放可能对全省GDP的影响,起到了促进广东省低成本节能减排的作用.     

中国民航业中长期碳排放预测与技术减排潜力分析

基于LEAP构建自下而上的中国民航业能源系统模型,设置冻结、现有政策、力度、替代和革命五组情景,深入分析民航业的驱动因子和发展趋势,探讨中国民航业中长期低碳发展的技术路径.结果显示,预计2060年左右人均乘机次数翻两番,突破2人次,冻结情景下2060年会带来高达6.9亿t的碳排放.力度情景下,民航业碳排放有望在2044年左右达峰,峰值水平控制在3亿t左右,40年累积减排近50%,仅需增加约1万亿人民币的成本.稳步推进机队更新换代,加快基础设施提升和运营操作改进,发展可持续航空燃料是民航业必须依赖的减排手段,分别能带来44.1%、29.5%和26.4%的减排量.因此,民航业要尽早制定行业"双碳"目标和实施路径计划,中短期统筹推进空域改革、空中交通管理和航司精细化管理,大力支持国产大飞机的发展,长期推动可持续航空燃料全产业链商业化和市场化.     

基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测

为助力交通运输业实现碳达峰、碳中和目标,本研究基于拓展的STIRPAT模型选取人口、机动车保有量和能源强度等8个变量作为中国交通运输业碳排放量影响因素,并根据1990-2019年指标数据建立LSTM碳排放模型,在低碳、基准及高碳3种情景下对交通运输业碳排放进行预测.结果表明:1990-2019年间中国交通运输业碳排放量总体呈现上升趋势.低碳、基准及高碳情景下,碳排放达峰时间分别为2033年、2035年及2038年,峰值量分别为1145.64,1218.68,1308.40百万t.中国应积极采取节能降碳措施,优化交通运输业结构,推进清洁能源应用,促进中国交通碳排放向低碳情景发展,助力达峰目标早日实现.     

基于STIRPAT模型的碳排放峰值预测研究——以甘肃省为例

利用STIRPAT模型对未来甘肃省碳排放达峰时间及峰值进行了预测。基于不同视角选取了不同的碳排放影响因素,对甘肃省2005—2020年的时间序列数据进行回归分析,得出甘肃省碳排放趋势方程,设定基准、低碳及强化低碳3种情景模式,预测出不同情景下甘肃省2021-2035年碳排放量及碳强度指标。研究结果表明：在基准情景下甘肃省二氧化碳排放总量将在2032年达峰,峰值为16248.88万吨;低碳情景下碳排放总量将在2030年达峰,峰值为15560.75万吨,可看齐国家2030年前达峰目标;强化低碳情景下碳排放总量将在2027年实现提前达峰,峰值为15078.07万吨。最后,基于甘肃省省情并结合研究结果,对其碳达峰工作提出对策建议。     

全产业链视角下建筑碳排放路径模拟:基于RICE-LEAP模型

从社会经济活动的角度出发,创新性地构建包含中国终端部门的新型综合评估模型—RICE-LEAP模型,并通过情景设置动态模拟2020~2050年建筑全产业链碳排放的发展路径及其结构性特征.结果表明:①与参考情景相比,考察期内1.5℃情景下中国碳排放总量的额外累计减排量将达到129.74Gt CO₂,而建筑全产业链碳排放的额外累计减排量为57.53Gt CO₂,占比44.28%.②建筑业是典型的“表观低碳、隐含高碳”的行业.建筑业直接碳排放占建筑物化碳排放的比例较小,仅占9.46%~11.75%.③3个动态情景下,建筑物化碳排放的下降速率均快于建筑运行碳排放.这是由于建筑物化碳排放主要依赖工业等终端部门的脱碳进程,在实现碳达峰过程中具有先发优势.④现阶段,建筑全产业链能耗仍以煤炭消费为主,但煤炭的消费占比在3个动态情景中均呈现出不同程度的下降,而电力的消费占比则呈现出明显的上升趋势.     

我国交通部门碳排放影响因素及减排路径研究

控制好交通碳排放对实现我国2020年温室气体排放控制目标具有重要现实意义。本文通过构建交通部门能源消费和碳排放分析模型,在分析交通碳排放主要影响因素的基础上,采用情景分析法定量分析了到2020年交通碳排放趋势,基于情景对比总结了交通部门减排路径,并提出相应政策建议。     

产业结构调整对山东省碳排放的影响

在全球变暖的背景下,山东作为工业大省,碳排放总量居全国第一。因此,如何通过“转方式、调结构”以控制和减少碳排放是山东省日益紧迫的重大课题。论文采用LMDI分解方法定量分析了1994-2010 年山东省产业结构调整对碳排放的影响,并在此基础上结合LEAP模型预测2030 年之前的产业结构调整对山东碳排放的贡献。得出以下结论：①1994-2010 年产业结构效应为351.39×10⁴ t 标煤,对碳排放增长的贡献度为3.91%;②工业比重上升或下降1 个百分点所对应的CO₂排放量增加或减少78.6×10⁴～83.7×10⁴ t 标煤;③在基准情景和低碳情景下,到2030 年未来产业结构的调整对CO₂ 排放增长的贡献率分别约为-5.3%和-10.4%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加的情形相反,未来产业结构的调整有助于减少碳排放。     

基于扩展STIRPAT模型LMDI分解的碳排放脱钩因素

为研究经济发展与碳排放的脱钩情况,常用对数平均迪式指数分解法（LMDI）结合Kaya恒等式和Tapio脱钩模型计算碳变化量和弹性脱钩指数.借鉴上述方法,将STIRPAT模型与LMDI分解法相结合,建立STIRPAT模型的回归系数与碳变化量和脱钩弹性指数之间的数量关系,研究影响碳排放各因素的脱钩状态.结果表明：(1)STIRPAT模型LMDI分解法能够避免满足Kaya恒等式的IPAT模型中使用LMDI分解法时增加新变量的情况,部分新增变量往往缺乏明确的经济学含义;(2)LMDI分解将STIRPAT模型中的统计回归系数的含义,由变量的变动引起碳排放量变动的弹性系数,扩展到变量的变动引起碳变化量的倍数;(3)STIRPAT模型LMDI分解法,将数据的统计结果通过统计回归系数纳入到各因素的碳变化量和弹性脱钩指数之中,使弹性脱钩指数能够反映数据的统计信息;(4)以重庆市2001～2019年碳排放数据为例,来说明STIRPAT模型LMDI分解法可以用于判定碳排放变量的脱钩状态,能够体现数据本身所包含的统计信息,更能反映研究对象的实际情况.     

基于超效率三阶段DEA模型的建筑业碳排放研究

该文考虑建筑业产业关联度高的特性,将建筑业间接碳排放引入到效率测算框架,同时剔除各省域外部环境变量的影响,基于中国30个省区建筑业2004-2015年的相关数据,使用超效率三阶段DEA模型测算了各省建筑业的碳排放效率,对效率值的变化情况及地区、省际差异性进行研究。实证结果表明:剔除环境变量和随机误差前后所测算的碳排放效率值具有显著性差异;研究期内各省(市)建筑业碳排放效率均值达到有效的仅北京、上海、浙江、江苏、广东等5省(市),并且中国各省区间效率水平存在明显差异;从效率值变化角度来看,中国建筑业碳排放效率整体表现出波动增长的局面,山西、辽宁、浙江、山东、广东、四川等6省出现了效率值降低的情况,其中广东降幅最大;中国东、中、西部3个地区的平均建筑业碳排放效率随时间缓慢增长,但地区间存在明显差异,呈现出自东向西逐渐降低的格局。     

基于LEAP模型的兰州市道路交通温室气体与污染物协同减排情景模拟

基于LEAP模型,构建了2015～2040年兰州市道路交通发展“零措施”的基准（BAU）情景以及低碳（LC）和强化低碳（ELC）这2个节能减排情景,模拟评估各项政策和措施下能源消耗情况和温室气体与大气污染物协同减排效果.结果表明,LC情景能源消耗和CO₂排放将于2026年达峰,ELC情景能源消耗和CO₂排放将于2020年达峰;两种情景下,NO_x、 CO、 HC、 PM_2.5和PM₁₀等污染物排放量于2015～2017年间开始出现大幅下降,下降趋势于2023年前后逐渐减缓.结合措施可行性和减排成本,LC情景可作为兰州市道路交通碳达峰减排情景：到2040年能源消耗量、 CO₂、 NO_x、 CO、 HC、 PM_2.5和PM₁₀排放相对于BAU情景的削减率分别达到-24.17%、-26.57%、-55.38%、-65.91%、-72.87%、-76.66%和-77.18%.兰州市道路交通当前应以公共...     

基于LEAP模型的厦门交通能耗及大气污染物排放分析

交通部门能源消耗和污染物排放的比例较大,增长迅速,因此研究交通部门的节能减排措施显得尤为迫切。文章以厦门市城市交通部门为例,基于LEAP模型构建Xiamen-2008Tra交通模型,研究从基准年2008年到2030年的能源消费量以及CO2、SO2、NOx和PM10的排放量,评估各种节能减排措施的效果。模型设定了基准情景和最佳情景,前者作为参考情景假设政府没有采取任何措施来抑制交通部门能源增长,后者作为最乐观情景包括私家车控制、燃料经济性调整、新能源车推广、燃料税和生物燃料推广五个节能减排子情景。研究结果表明:2030年最佳情景要比基准情景节能36.08%,CO2、SO2、NOx和PM10的排放量分别减少40.46%、47.06%、32.07%和44.91%;在各种节能减排措施中,私家车控制措施节能减排效果最好。     

基于组合模型的安徽省城镇化演进对碳排放影响极限研究

探索城镇化演进对碳排放影响最小的极限时刻,对制定碳减排规划及政策具有重要指导意义.从碳源、碳汇两层面,对安徽省1995—2011 年碳排放进行了测算;运用KAYA恒等式及因素分解模型,考察了城镇化发展产生的碳排放量;借鉴经济学边际理论及求导方法,构造了城镇化演进的边际碳排放变化率模型,并据此测算了研究时序边际碳排放变化率;借助Excel软件,通过作散点图并添加趋势线方法,对边际碳排放变化率变化趋势进行了刻画,采用二次函数求极值方法,对城镇化演进碳排放影响的极限时刻进行了探索,结果表明:①安徽省碳排放量由1995 年的2 182.39×10⁴ t 增至2011 年的10 120.20×10⁴ t,年均增幅10.06%;②研究时序内,城镇化演进产生的碳排放总量为3 602.78×10⁴ t,年均225.17×10⁴ t,年际变化较大;③城镇化演进边际碳排放变化率拟合曲线既非U型也非倒U型,在时间维度依存关系不明显;④安徽省城镇化发展对碳排放影响呈乘幂函数关系,城镇化演进的增量效应显著.基于研究结果,从以创新发展理念引领低碳城镇化、以优化能源结构支撑低碳城镇化、以制度建设保障低碳城镇化、以内涵建设促进低碳城镇化等方面,提出了政策建议.可为安徽省生态省建设及可持续发展战略实施提供决策参考,也可为省域尺度的同类研究提供借鉴.     

基于协调度函数的碳排放初始权区域分配模型研究

针对目前碳排放初始权区域分配模型中分配原则、指标体系不一致的问题,提出了碳排放初始权区域分配协调度概念,并确定了公平性原则、效率性原则、可持续发展原则、保障工业生产原则、保护环境原则作为碳排放初始权区域分配的具体原则,构造了基于各个分配原则下的碳排放初始权区域分配协调度子函数,建立了以碳排放初始权分配系统协调度最大为目标的协调度分配模型。将此模型应用到华东电网区域的碳排放初始权分配中,结果表明该模型合理、有效、可行性高,能较好的兼顾各个分配原则。该区域分配模型不依赖分配指标体系,能有效避免分配指标体系混乱问题,所建立的模型可以为碳排放初始权区域分配的研究提供借鉴。     

基于LMDI模型的湖南省农业碳排放影响因素研究

随着农业经济的快速增长,农业能源消耗和二氧化碳排放量逐年增加。在此背景下,开展农业碳排放研究意义重大。基于1999-2014年湖南省农业总产值、耕地面积、有效灌溉面积、农药化肥施用量等统计数据测算了15年来湖南省农业碳排放量和碳排放强度,并运用LMDI模型分析了农业碳排放的影响因素。结果表明:(1)1999-2014年,湖南省农业碳排放量和碳排放强度均呈现逐年增长趋势,年均增长率分别为2.25%和0.52%;(2)湖南省农业碳排放各构成要素中,占比由高至低依次是化肥(50.28%)、灌溉(19.10%)、农药(13.83%)和农膜(8.48%),四者累计占比91.70%,为湖南省农业碳排放的主要来源;(3)农业生产效率和劳动力规模在一定程度上抑制了湖南省农业碳排放量的增加,而农业经济水平和产业结构是湖南省农业碳排放量增加的主导因素,应成为未来农业碳减排工作的主要突破口。湖南省农业碳排放的影响因素研究在一定程度上可为"十三五"时期湖南省农业碳减排工作提供决策参考。     

基于三阶段DEA的江苏石化产业碳排放效率分析

"十三五"期间江苏石化产业面临较大的节能减排压力。针对这一现状,选取江苏13市2006-2015年石化产业面板数据,从全要素指标角度出发,采用三阶段DEA模型测度江苏整体和内部石化产业碳排放效率及其动态变化,并通过聚类分析对省内各区域石化产业碳排放水平进行归类比较。实证结果发现:江苏石化产业碳排放效率呈上升趋势,但与效率最优水平仍有一定差距;省内石化产业碳排放效率分布呈现"苏南苏中苏北"的格局,区域间外部环境差异日益减小,分布失衡状况逐年改善。结合实证提出未来江苏可以通过加速石化产业集群建设、制定差异化碳减排策略、加强区域间碳减排交流合作、推进过剩石化产能对外有序转移等措施提高江苏石化产业碳排放效率。     

基于DBOC的碳减排方案研究

在对碳减排驱动力进行分析的基础上,提出了基于"双线一控"(DBOC)的碳减排方案,对其配套制度与推进机制进行了分析和探讨,并以中国省区为例,基于DBOC的碳减排方案进行了计算和分析,提出了建立国内各省区间的碳减排激励机制新的思路和方法,为我国在国际气候谈判中获得更大的主动权提供借鉴和参考.