中国华东地区旅游交通碳排放测度与驱动因素分析

不同于以往旅游业是绿色环保产业的固有认识,旅游业中交通部分的碳减排也成为实现“双碳”目标的重要组成.基于华东地区六省一市面板数据,提出分时段的不同交通方式碳排放系数,采用“自下而上”替代式系数法准确测度了华东地区各省份的旅游交通碳排放量;构建了包括出行距离和旅游资源禀赋度的驱动因素研究框架,并运用两级LMDI加法分解模型分析了10个驱动因素的影响效应.结果表明：(1)2001-2021年华东地区的旅游交通碳排放年均增速为2.94%,大致可分为2001-2012年的快速增长阶段、2013-2015年的转型调整阶段、2016-2019年的稳步发展阶段、2020-2021年的剧烈下降阶段.(2)华东地区旅游交通碳排放总量呈现北高南低的特征,人均旅游交通碳排放量呈中间高、南北低的特征;江苏省为第一大旅游交通碳排放区域,碳排放总量达35 978.82×10⁴ t.(3)旅游规模是首要正向驱动因素,能源效率是首要负向驱动因素;2011年前后10年驱动因素影响效应变化趋势也间接揭示了人民群众的旅游目标从单景点目标转向多元散点的变化趋势.研究显示,华东地区旅游交通碳减排应聚焦在游...     

南京城市交通甲烷排放特征

城市交通是CH_4等温室气体的重要排放源,而CH_4排放的观测研究是定量分析城市碳排放的基础.本项研究考虑城市交通的周变化和日变化特点,于2014年10月17日、18日、20日、23日每日5个时段在南京市主城区三条交通主干道上和2015年9月11日的早晚时段在南京长江隧道内,观测大气CH_4和CO_2浓度,分析交通CH_4排放特征及其影响因素.结果表明:1南京城区交通主干道的CH_4平均浓度均大于背景大气CH_4浓度.受交通车流量的影响,ΔCH_4浓度的空间差异显著.ΔCH_4浓度的日变化呈现倒"W"型,在交通早晚高峰时出现峰值.2由于隧道内"活塞风"的作用,长江隧道内的CH_4浓度从入口到出口逐渐增大,出入口浓度差在0.21×10-6~0.38×10-6(摩尔分数,下同)之间.3大气CH_4浓度与CO_2浓度之间线性相关.交通主干道上的ΔCH_4∶ΔCO_2值平均为0.009 1;隧道内的ΔCH_4∶ΔCO_2值仅为0.000 47~0.001 4.4影响南京城区道路大气ΔCH_4浓度和ΔCH_4∶ΔCO_2值的主要因素分别是车流量和天然气车占车流量的比例.     

自驾游客对低碳旅游交通的意愿及其影响因素研究——以浙江舟山普陀金三角旅游区为例

运用问卷调查法和多分类Logistic回归模型,以舟山普陀金三角旅游区为案例地,对自驾游客对低碳旅游交通的意愿及其影响因素进行了研究.结果表明:在支持低碳旅游交通的939位自驾受访游客中,有25.77%的受访游客愿意选择旅游交通碳减排方式一(长途汽车),有35.46%的受访游客愿意选择旅游交通碳减排方式二(火车),有38.77%的受访游客愿意选择旅游交通碳补偿方式(交纳碳排放增量税用于植树造林).自驾游客旅游交通碳减少(碳减排和碳补偿)效果显著.各客源地用全部游客衡量,游客旅游交通的人均碳减少量处于12.548~28.516kg·人-1之间,短途客源地和中途客源地游客旅游交通的碳减少效果分别超过了50%和20%.客源地、学历、停留时间和收入对自驾游客选择旅游交通碳减排方式与选择旅游交通碳补偿方式具有显著影响.其中,个人年收入在10万元以上的自驾游客更愿意选择碳补偿方式.     

地膜覆盖对稻-油轮作农田CH4和N2O排放的影响

以位于西南大学农业部重庆紫色土生态环境重点野外科学观测试验站内的稻-油轮作农田为研究对象,采用静态暗箱/气相色谱法,对覆膜与常规(不覆膜)两种处理下稻-油轮作农田CH_4和N_2O的排放特征及影响因素进行了为期一年的原位观测.结果表明,两种处理下,CH_4和N_2O的排放均主要集中在各作物的生长前期,水稻季CH_4和油菜季N_2O的排放通量均具有较明显的季节变化;全年CH_4的排放通量介于-0.45~1.90 mg·(m~2·h)~(-1),N_2O的排放通量介于-46.1~2 040.7μg·(m~2·h)~(-1).地膜覆盖提高了CH_4和N_2O排放总量,其中覆膜处理全年CH_4排放总量为(27.22±4.48)kg·hm~(-2),相比常规处理(19.93±0.56)kg·hm~(-2)提高了26.22%;覆膜处理N_2O的年排放总量为(13.14±0.82)kg·hm~(-2),较常规处理下(11.27±2.77)kg·hm~(-2)增加了16.6%.覆膜显著提高了油菜季土壤含水率,而对全年各作物季土壤温度(地下5 cm温度和地表温度)没有明显的影响.覆膜处理下油菜季CH_4和N_2O的排放与土壤含水率呈负相关,幼苗期达显著负相关;两种处理下,各作物季CH_4和N_2O的排放与土壤温度的相关性均很小.研究表明,地膜覆盖影响作物各生育期内CH_4和N_2O的排放规律,改变了作物各生育期内2种气体排放占全季排放量的比例,促进了稻-油轮作农田CH_4和N_2O的排放.在100 a时间尺度上,覆膜处理下全年排放的CH_4和N_2O所引起的综合GWP(CO_2量)为4 213.00 kg·hm~(-2),较常规处理3 454.17 kg·hm~(-2)提高了22.0%,表明覆膜不是一种有效的碳减排措施.     

新安江水库二氧化碳排放的时空变化特征

新安江水库是我国华东地区最大的水库,面积580 km2,平均深度30 m,水库水体处于中贫营养状态.为了研究新安江水库中CO_2排放的时空变化特征,2014年12月至2015年12月采用静态浮箱法收集水库表面以分子扩散方式排放的CO_2,使用气相色谱仪分析CO_2浓度.结果表明,新安江水库CO_2排放通量从上游入库河流[(120.39±135.41)mg·(m~2·h)~(-1)]至库区主体[(36.65~61.94)mg·(m~2·h)~(-1)]呈下降趋势,而大坝下游河流中CO_2排放通量[(1 535.00±1 447.46)mg·(m~2·h)~(-1)]显著增加,约分别是上游入库河流和库区主体的13倍和25~42倍.但随着与大坝距离增加,大坝下游河流中CO_2排放通量显著下降,如7 km处的CO_2排放通量仅为出库水体处的20%.在库区主体中,CO_2排放通量具有明显的季节变化:CO_2排放通量在秋、冬季时为正值,最大值出现在冬季(12月或1月),说明此时库区表层水体是CO_2排放源;而CO_2排放通量在春、夏季为负值,最小值出现在春季(3、4或5月),说明此时库区表层水体是CO_2吸收汇,这可能与春、夏季时水体中藻类繁殖有关.所以,在调查水库表面CO_2排放时,应对水库的上游入库河流、库区主体和坝下河流进行全面长期的观测,才能避免低估水库中CO_2排放总量.     

基于LMDI法的我国钢铁行业CO_2排放影响因素分解研究

探讨钢铁行业发展过程中CO_2排放的特征及其影响因素,并制定针对性节能减排政策是一项重要且值得深入研究的课题。依据2000—2010年我国钢铁产量相关数据,分析了我国钢铁行业CO_2排放的动态特征,发现其CO_2排放与钢铁产量的增长成正比。采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI法)构建了CO_2排放的指数分解模型,并采用该模型将我国钢铁行业CO_2排放影响因素分解为CO_2排放系数、能源消费结构、能源强度、生产总量4项,定量分析了各因素对钢铁行业CO_2排放量变化的影响。结果表明:钢铁产量是CO_2排放量增加的最大拉动因素,能源强度是CO_2排放的最大抑制因素,能源消费结构对CO_2排放量减少有重要影响,但目前因改善力度不够,故效果尚不显著。可见,提高我国能源利用效率是实现CO_2减排的关键。     

庐山风景名胜旅游地生活废弃物生态足迹分析

随着旅游业的迅猛发展,庐山风景名胜区面临着人口激增和环境破坏的双重压力,如何测量旅游发展的现状以及如何建立可持续发展的旅游系统,是庐山风景名胜区亟待解决的问题。文章结合相关领域学者的研究成果,计算了2003年庐山风景名胜区生活废弃物的生态足迹,结果表明:(1)生活废弃物人均生态足迹为0.0117751hm2,其中CO2排放的生态足迹占总量的98.20%,而污水、粪便、固体垃圾和废弃物处理设施的生态足迹很小,仅占1.80%;(2)CO2排放量为68684.99t,其中旅游交通的贡献率为55.61%,旅游住宿的贡献率为36.26%,游客和居民的贡献率为8.13%;(3)居民废弃物排放量大于游客排放量,CO2和粪便排放量是游客的2.4倍,垃圾产生量是游客的1.32倍,污水排放量是游客的1.18倍;(4)生活废弃物对风景区、九江市以及九江市以外区域的生态影响分别为45.40%、2.78%和51.82%;(5)风景区生态效用为0.5451kgCO2/元,高于全国平均水平和维持可持续发展的理想水平;(6)九寨沟、黄山和庐山生活废弃物生态足迹数据表明,旅游交通对旅游地生态环境的影响最深远,因此改变交通方式或使用环保旅游观光车是减少旅游地生活废弃物生态足迹的重要途径。     

温室气体减排方法下多电源区域的减排分析

通过分析电力供需、CO_2排放限额值和能源供应与经济目标值的联动效应,构建CCER和NEM等碳减排机制下系统成本最优化的规划模型,并在不可规避的风险条件下寻求系统最优成本与CO_2排放量的制衡点.结果表明:在碳减排机制下,燃煤电厂、燃油电厂、生物质电厂、风电和水电的扩建容量分别200、200、100、450和300MW,CO_2总排放量为[208.15,275.38]×10~6t,燃煤和燃油电厂排放的CO_2量占总排放量的[82.8%,87.9%].此外,CCER机制和NEM机制能精确挖掘出多电源类型的CO_2排放潜力,在CCER机制下,各规划期内CO_2减排量分别为[5.83,6.12]×10~6t、[8.95,9.78]×10~6t和[11.57,14.22]×10~6t,NEM机制能有效促进源端清洁能源的发展和扩建.碳减排机制有利于实现"高碳化"向"低碳化"发展的目标,便于决策者制定"能源-经济-环境"三位一体化的最佳方案.     

石化企业CO_2排放量估算与排放特征分析

为掌握石化企业CO_2排放特征,选取3个不同类型的炼厂进行CO_2排放量估算。结果表明,所选取的燃料型企业、炼化一体化型企业、燃料-润滑油型企业CO_2排放系数分别为0.222 t CO_2/t-原油、0.143 t CO_2/t-原油和0.298 t CO_2/t-原油。石化企业CO_2的排放总量大,排放强度低,排放源多且分散,工艺排放在直接排放中的占比最高。     

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。     

China’s carbon emissions from urban and rural households during 1992-2007

In China, Rapid economic growth has stimulated fast urban expansion and rural household income and consumption expenditure. In current paper, an input-output method is used to determine the impact of China’s increased urban and rural household consumption on carbon emissions. The results shows that the direct and indirect CO₂ emission from household consumption accounted for more than 40% of total carbon emissions from primary energy utilization in China in 1992-2007. The population increase, expansion of urbanization and the increase of household consumption per capita all contribute to an increase of indirect carbon emissions, while carbon intensity decline mitigates the growth of carbon emissions. Therefore, at the domestic level, household consumption is of great significance for CO₂ emission, which could be mitigated through changing the composition of goods and services consumed by households, and switching to consumption pattern of less carbon-intensive products. The government must consider the substantial contribution of household consumption to carbon emissions when China is encouraging consumption in order to address the current global financial crisis.     

中国服务业CO2排放的时空特征与EKC检验

采用IPCC温室气体排放清单中CO₂排放因子与估算方法,核算了1995—2012年中国30个省区(不含港澳台地区和西藏自治区数据,全文同)服务业的CO₂排放量,并对30个省区服务业人均CO₂排放量的时空特征进行分析;利用基于面板数据的EKC模型检验中国及其三大经济带服务业增长与CO₂排放之间的关系. 结果表明:在考察期内,中国服务业人均CO₂排放量从0.16 t升至0.77 t,服务业人均增加值从1 621.04元增至9 991.95元;服务业人均CO₂排放量排在前列的省区大都位于东部地区;东部和中部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈线性正相关,人均服务业增加值每增加1个单位,人均CO₂排放量将分别增加1.02和1.16个单位;西部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈单调递增关系. 在此基础上,提出差别化的碳减排对策:①东部地区应通过技术改进和优化产业结构、能源消费结构来降低CO₂排放,并成为中国服务业节能减排的“领头羊”;②中、西部地区应在保持服务业经济适当增速的前提下,将提高能源利用效率和降低能源强度作为减排重点.      

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.      

中国碳排放及影响因素的市域尺度分析

评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO₂排放量的影响.通过构建模拟人均CO₂排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO₂排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO₂排放量的局部影响.结果表明：(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO₂排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO₂排放量对各因素的敏感性从高到低依次为：人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO₂排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用...     

基于1 km网格的天津市二氧化碳排放研究

中国城市建制及地理边界特征使得国际城市CO2排放的关键问题在中国难以深入研究.例如,城市排放占比,城市与周边区域排放差异等.本文基于天津市CO2排放的1 km网格,分析天津市CO2排放的空间特征,探讨天津市不同城市范围的CO2排放水平,并与纽约市进行对比分析.结果显示,2007年天津市市域内CO2排放总量为12599万吨,人均排放11.30 t.天津市市域CO2排放的空间格局是从中心6个城区向外单位网格排放量逐渐降低.CO2排放在空间上具有显著的正空间自相关性,中心6个城区、滨海新区及郊区县中心镇的CO2排放对其周边区域CO2排放影响显著,天津市狭义城市人均CO2排放量为4.71 t,低于纽约市的6.33t;狭义城市范围1排放占总排放的比例为69.26％,略高于纽约市的59.70％.以狭义城市为城市范围时,天津城市及周边区域人均CO2排放的空间特征与发达国家城市的排放特征研究结论一致,都是从城区—郊区—周边区域,人均排放水平逐渐升高;在此范围下,天津城市CO2排放仅占全市域的14.00％.     

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。     

我国城市生活垃圾处理温室气体排放特征

CH₄和CO₂是大气中主要的温室气体,研究我国城市生活垃圾处理过程中二者的排放情况,对制订温室气体减排政策和应对气候变化有着至关重要的意义. 利用IPCC(政府间气候变化专门委员会)提供的废弃物处理排放CH₄和CO₂的计算方法,对1979—2011年我国城市生活垃圾处理CH₄和CO₂排放量(不含港澳台数据)进行统计分析. 结果表明:①2011年我国城市生活垃圾人均清运量为0.46 t,比2000年增加了53.3%. ②1979—2011年,我国城市生活垃圾处理仍以填埋为主,焚烧和堆肥处理方式相对较少,但近年来焚烧处理量呈逐年增加趋势,其中2011年焚烧处理量是2001年的16.8倍. ③我国城市生活垃圾处理产生的CH₄和CO₂排放量均呈逐年增长趋势,至2011年,二者分别达到7 024.03×104 (以CO₂当量计,下同)和706.22×104 t;其中,2011年CH₄排放量是1990年的20.0倍,CO₂排放量是2001年的16.8倍. ④城市生活垃圾产生的温室气体排放具有明显的地域特性,其中华东地区CH₄和CO₂排放总量高达2 570.98×104 t;西北地区最小,仅为482.3×104 t. 该差异与城市发展规模、人们生活习惯和城市化进程等影响因子紧密相关.      

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.      

A decomposition analysis of carbon dioxide emissions in the Chinese nonferrous metal industry

The nonferrous metal industry (NMI) of China consumes large amounts of energy and associated emissions of carbon dioxide (CO ₂) are very high. Actions to reduce CO ₂ emissions and energy consumption are warranted. This study aims to analyze current China NMI trends of CO ₂ emissions and energy consumption including the underlying regional driver characteristics. We analyze the changes of CO ₂ emissions in the NMI based on the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) method from 2000 to 2011. Then, a classification system is used to study the regional differences in emission changes from the NMI. The results show that the emissions of the Chinese NMI increased rapidly at an average annual growth rate of 31 million metric tons. The economic scale and energy intensity are the main driving factors responsible for the change in the emissions, while carbon emission coefficients make only a small contribution toward decreasing the emissions, and the energy structure has a volatile effect. Emissions and energy intensity of 29 China provinces were divided into five categories. The change in the trend of each region is indicated in this paper. Hebei is one of the provinces that achieved the best performance, and Chongqing achieved the worst performance among all of the regions. The analysis suggests that the main emphasis of CO ₂ emission mitigation should be focused on controlling the economic scale and improving the energy intensity. Developing the use of clean energy technologies and policies in both the NMI and power industries is important.     

广东省交通碳排放核算及影响因素分析

交通领域是二氧化碳排放的重要领域,为研究广东省的交通碳排放及影响因素,利用IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）在温室气体清单指南中提供的方法估算了广东交通碳排放量,并应用LMDI分解法（对数平均指数法）对广东交通碳排放进行因素分解分析.结果表明:① 2001-2010年广东交通碳排放量从1 950.98×104 t增至6 068.41×104 t,其中交通运输业碳排放是广东交通碳排放的主体,私人交通碳排放已成为广东交通碳排放不可忽视的组成部分.② 交通运输业中的公路碳排放量占比最大,占56%~64%;铁路的碳排放量占比最小,占0.6%~1.6%;水运具有较大的节能优势;民航单位周转量碳排放量最高.③ 交通运输业发展水平、运输结构、私人汽车数量规模对广东交通碳排放增加的贡献率分别为68.79%、36.14%、18.66%,是拉动广东交通碳排放增长的主要因素;运输强度与能源强度的贡献率分别为-18.1%、-6.46%,是抑制交通碳排放增长的因素.广东可以通过采取优化交通运输结构、使用替代清洁能源等措施减少交通碳排放.