2000-2009年安徽省能源消费与碳排放分析

根据联合国政府气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了安徽省2000年-2009年能源消费和碳排放情况。结果表明:安徽省能源消费由2000年的4878.82万t标准煤增长到2009年的8895.90万t标准煤,平均年增长率为6.9%,其中第二产业部门能源消费量均占能源消费总量的79%以上;能源消费产生的二氧化碳由2000年的4107.48万t增长到2009年的8536.12万t,其中在各种能源消费碳排放量中原煤的碳排放量最大,占总碳排放量的77%82%;碳排放强度总体上呈现下降的趋势,低于全国平均碳排放强度,但高于全球和美国;碳排放的因素分析得出碳排放量与人口、人均GDP、能源强度呈现高度相关性。     

中国煤化工行业二氧化碳排放达峰路径研究

煤化工行业是我国煤炭消费和CO₂排放的主要贡献者之一,在2030年前实现碳达峰目标要求下,煤化工行业高碳排放的发展模式将不可持续且面临巨大挑战,开展煤化工行业CO₂排放达峰路径研究、实现高碳能源的绿色低碳化利用成为亟待解决的问题. 基于煤化工各子行业发展现状分析,综合考虑经济社会发展、节能低碳技术应用、原料和燃料结构调整等因素,采用下游部门需求法和项目法分别预测传统煤化工与现代煤化工各子行业未来发展规模,采用碳排放系数法预测不同情景下2021—2035年行业碳排放量变化趋势,判断行业实现碳达峰的关键措施、达峰时间和峰值. 结果表明:①2019年我国煤化工行业碳排放量为5.4×108 t,占全国碳排放总量的4.8%. 其中,传统煤化工碳排放量为3.6×108 t,现代煤化工碳排放量为1.8×108 t. ②基准情景下,煤化工行业无法在2030年前实现碳达峰;强化控制情景下,通过采取一系列控碳措施,可推动煤化工行业在2025年左右提前达到碳排放峰值. ③控制现代煤化工规模、优化行业用能结构、优化甲醇原料结构等措施是煤化工行业碳减排的三项主要措施,到2030年可分别减少碳排放0.50×108、0.16×108和0.08×108 t. 研究显示,促进煤化工行业碳达峰应尽快实施控制现代煤化工发展规模、从源头减少传统煤化工产品需求、优化甲醇行业原料结构、优化煤化工用能结构、提高行业能效水平和促进产品固碳化等政策措施.      

农村居民生活碳达峰路径及对策

全国碳达峰目标已经明确,农村居民生活能源消费是碳排放增长的重要来源,亟待得到有效控制.为研究农村居民生活碳达峰路径,基于农村居民生活能源消费现状分析,采用碳排放系数法对2000—2018年农村居民生活的碳排放进行核算,基于情景分析法,从能源消费结构调整的角度,设定不同情景分析农村居民生活的碳达峰时间及峰值.结果表明:①2000—2018年,农村居民生活碳排放量、人均碳排放量均呈快速上升趋势,其中农村居民生活碳排放量占国家碳排放总量的3.0%~4.0%.②在2030年国家碳排放强度下降65%的目标下,农村居民生活同步碳达峰目标约为3.64×108 t;农村居民煤炭消费的碳排放已在2017年达峰,总量达峰则依托于能源结构调整情景实现目标.③基准情景下,2030年前无法实现碳达峰;政策情景下,将在2027—2028年达到峰值,峰值约为3.66×108 t;优化情景下,将在2024年达到峰值,峰值约为3.44×108 t.④基于能源结构调整的碳达峰路径主要表现为煤炭消费占比降至18.0%左右,天然气、电力、其他能源消费占比分别提至1.5%、35.0%、30.0%左右.研究显示,促进碳达峰的措施可重点从完善顶层设计、制定农村能源发展战略规划、推动分布式能源系统建设、加强节能减排技术保障、创新资金支持、普及绿色低碳生活方式等几个方面加强实施,从而推动农村的能源变革与节能减排.      

甘肃省工业碳排放测算与影响因素分析

对甘肃省1994年-2013年的工业碳排放量进行了测算,在此基础上运用LMDI分解法分析了影响工业碳排放的主要因素,结果表明:甘肃省1994年-2013年的工业碳排放量呈现波动上升的趋势,制造业和电力、燃气及水的生产和供应业对碳排放的增加有较大影响;在影响因素分析中,经济发展和能源结构是碳排放的驱动因素,分别累积实现的碳增量为9 685.64×104 t和31.48×104 t,能源强度和经济结构则抑制了碳排放的增加,分别累计实现的碳减排是4 599.22×104 t和129.66×104 t.     

中国建筑领域CO2排放达峰路径研究

实施建筑领域CO₂排放控制是推动我国2030年前实现碳排放达峰的关键举措. 2020年我国建筑领域运行阶段CO₂排放量为21.7×108 t,约占全国能源活动碳排放量的20%,其中直接排放6.9×108 t,间接排放14.8×108 t. 随着城镇化发展水平和居民生活消费水平的不断提升,建筑领域CO₂排放仍呈刚性增长态势. 为明确建筑领域CO₂排放达峰路径,综合考虑建筑领域发展现状和用能情况,以建筑运行中供暖、炊事等活动所需一次能源(煤炭、石油和天然气)消耗直接排放以及热电联产供暖、空调、照明、电梯、电器等外购热力和电力间接排放为核算范围,在预测不同阶段建筑发展规模、建筑能源消费、用能结构的基础上,分析未来碳排放变化趋势和达峰时间,提出达峰路径和重要政策举措. 结果表明:①2010—2020年,我国建筑领域CO₂排放量从13.2×108 t增至21.7×108 t,其中直接排放已于2017年达峰,间接排放仍在持续增长. ②从建筑规模和节能降碳措施等角度分情景开展建筑领域碳排放达峰路径研究,预测建筑领域CO₂排放将在2029—2030年左右达峰,峰值排放量为28.1×108~29.2×108 t,达峰后有2~3年的平台期. ③低碳清洁取暖、可再生能源应用、建筑节能改造和合理控制建筑规模4项措施是建筑领域实现碳排放达峰的重要举措,4项措施的减排贡献率分别达到40.7%、27.1%、17.7%和14.5%. 研究显示,2030年前,发展建筑可再生能源、强化建筑节能、合力控制建筑规模是建筑领域降碳的核心举措,而推动低碳清洁取暖是实现我国建筑领域降碳最主要的控制途径.      

中国能源消费与温室气体排放预测分析

构造了中国18个部门的能源—经济—环境投入产出模型,分析了能源消耗系数的变动规律,对2020年我国能源消费量与温室气体排放量进行了预测。结果表明:我国2020年的能源消费总量为29.5亿t(标准煤),等于1990年的299％,1995年的229％;煤炭消费最为26亿t,石油消费量为4.1亿t,天然气消费量为1420亿m~3,水电6400亿kW·h;能源消费弹性系数为0.43左右;CO_2排放量为17.50亿t(碳当量)。     

中国电力行业二氧化碳排放达峰路径研究

电力行业是我国最大的碳排放部门,碳排放量占全国碳排放总量的40%以上;同时,电力将是未来10年能源增长的主体,而这些新增用电与国计民生直接相关,属于刚性需求,是支撑我国经济转型升级和未来居民生活水平提高的重要保障. 电力行业未来新增需求压力巨大,其碳排放峰值及达峰速度将直接决定2030年前全国碳排放达峰目标能否实现. 统筹考虑社会经济发展、各部门用电需求、电源结构调整、发电标准煤耗变化等因素,采用基于情景分析的方法,开展电力行业碳排放趋势预测,识别碳减排的主要驱动因素,提出推动碳排放达峰的关键举措,为制定碳达峰目标背景下的电力行业碳排放控制路径提供参考. 结果表明:①通过积极措施,电力行业碳排放能够在2030年左右达峰,在不考虑热电联产供热碳排放时,于2028—2031年达峰,峰值为43.2×108~44.9×108 t,较2020年增加3.2×108~4.9×108 t;考虑热电联产供热碳排放,则达峰时间为2031—2033年,峰值为50.7×108~53.0×108 t,较2020年增加4.9×108~7.2×108 t. ②在电源结构不变的情况下,如到2030年降低2%左右的电力需求,达峰时间将提前4年左右. ③提速风光新能源发展是实现2030年前碳达峰的必然选择,到2030年,提高风光发电、核电、水电、生物质、气电发电装机容量及发电量、节能降耗措施等各项措施的减排贡献率分别为55.3%、10.6%、9.2%、7.6%、5.7%、11.5%. 研究显示,未来我国电力行业碳减排工作重点要聚焦于优化电源结构、推动形成绿色生产生活方式、提升用电效率、降低煤电机组能耗水平等方面.      

2005～2009年南京市二氧化碳排放特征研究

采用IPCC报告(2006版)提供的计量方法与碳含量缺省值,对南京市能源消费碳排放进行了计量研究.结果表明:从2005～2009年,CO2排放总量从8.05×107t增加到1.02×108t,人均CO2排放量从11.7 t/a增加到13.2 t/a,但CO2排放强度持续降低,从3.34 t/万元下降到2.41 t/万元...     

1995—2005年中国碳排放核算及其因素分解研究

采用1995—2005年中国各行业的相关统计数据,基于IPCC温室气体清单方法,构建了碳排放核算的项目框架,对中国历年的碳排放进行了核算;并应用因素分解方法对中国历年来碳排放量和碳排放强度及其变化的因素进行了时间序列分析。结论如下:①中国碳排放总量呈先缓慢减少后快速增加的态势,2005年中国碳排放达22.02×108t,比1995年增加了66%,由于林业的碳汇功能,2005年净碳排放量为19.05×108t;②碳排放强度的变化量总体上表现为增长态势,2002年前碳排放强度逐年减小,2002年后碳排放强度变化量转为正值,其中技术进步是碳排放强度变化的主要因素;③GDP增长是碳排放总量增加的主要动力,技术进步因素是碳排放量降低的主导因素;④工业部门对碳排放总量和碳排放强度的变化起决定作用,因此工业部门是实现碳减排的关键。     

基于改进IPAT模型的中国未来碳排放预测

在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国1987—2010年的历年碳排放量和人均碳排放量进行了分区域研究与计算.经数据分析,发现以2002年为界线,前后两个时期中国碳排放变化缺乏内在的连贯性,2002年以前的碳排放曲线无法表征未来年份碳排放趋势.在此发现的基础上,以2002—2010年碳排放数据为基础,引入表征科技进步的变量,对IPAT模型进行改进,进而对2010—2050年中国碳排放进行了预测和分析.结果表明:中国排放峰值发生在2030年,全国碳排放总量将达到3684.1636Gg,人均碳排放为2.6476t;在2030年之前中国碳排放量将以平均每年2.89%的速度持续增加.2030—2050年碳排放量将以每年2.09%的速度减少,至2050年,全国碳排放量为2366.4522Gg,人均碳排放为1.8521t.本研究为中国未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持.     

北京平原区城乡结合部燃煤散烧及污染物排放量估算

利用2013年秋季(8─10月)多景镶嵌的高分辨率遥感卫星数据,解译得到2013年北京市平原区居住平房的空间分布及面积,并结合典型区实地调查,细化平房面积. 在此基础上,利用调查统计数据(包括平房面积、散煤与蜂窝煤用量等指标)估算了居住平房区散煤和蜂窝煤用量,并结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区平房燃煤PM、SO₂、NO_x、PAHs、BC(黑碳)和OC(有机碳)的排放量. 结果表明:2013年在北京城市发展新区,居住平房分布较为集中,并且燃煤总量最大,达到225.3×104 t,特别是房山、顺义和通州,三者均在3.5×105 t以上;在城市拓展区,居住平房密度相对较小,但燃煤总量相对较大,为79.4×104 t. 北京市平原区(不包括核心区)居住平房燃煤消耗共排放PM、SO₂、NO_x、BC、OC、PAHs分别为 4 882.1、14 200.0、7 614.9、18.0、132.3和0.5 t. 位于北京西南、东南部的房山、大兴和通州等地大气污染排放水平较高,其中房山区的PM和NO_x排放量最高,分别达到760.5和1 162.6 t. 针对城市发展新区和生态涵养区每年高达3.0×106 t的高用煤量和3 000 t以上颗粒物的高排放量,应加快煤改气和集中供热建设,进一步推广清洁能源.      

中国铝生命周期能耗与碳排放的情景分析及减排对策

铝工业是高能耗高排放工业,探索铝工业的节能减排路径有助于我国实现《巴黎协定》中的温室气体减排承诺.采用物质流分析和生命周期评价方法,基于存量水平、技术水平和能源结构设置了15种情景,研究了我国铝工业1990～2100年的能耗和碳排放量,探索不同路径下的节能减排潜力.我国铝在用存量将在2040～2050年达到峰值(4.6...     

河钢唐钢新区绿色制造技术应用实践

唐山作为钢铁生产密集型城市,2020年粗钢产量为1.44亿t,全市规模以上工业综合能耗综9974万t标准煤,2018年唐山市工业SO₂、NO_<i>x排放量近6.9万,15.8万t。在产业可持续转型发展与城市共容的双重挑战下,河钢集团以河北省钢铁产业结构调整为契机,优化自身产业布局,采用高效节能、低碳环保的绿色工厂设计理念建造唐钢新区,尤其在能效提升、全流程超低排放、副产品资源化、水资源化高效利用等方面实施一系列绿色制造技术,为国内钢铁企业应用绿色制造技术提供了借鉴。     

上海市能源CO_2排放及节能减排的减碳效果分析

以 2005 年为基准,采用 IPCC 清单指南推荐的方法测算了上海市能源活动产生的 CO2 排放清单。并采用情景分析方法,预测了高碳情景和低碳情景下上海市能源需求及相应的二氧化碳排放趋势,探讨了节能减排等低碳政策所产生的碳削减的潜力。研究表明,2005 年上海市能源活动所排放的 CO2 总量为 1.72 亿 t,其中,能源加工转换产生的 CO2 排放量为 7740 万 t,占排放总量的 44%;工业次之,占 30%;交通运输的排放比例为 16%。煤炭和石油的消费是导致 CO2 排放的主要原因,2005 年煤炭所带来的 CO2 排放量为1.10 亿 t,油品所产生的 CO2 排放量为 0.58 亿 t,分别占到能源活动 CO2 排放总量的 64.0%和 33.7%。 2005 年上海市人均 CO2 排放量为9.68 t/人,是世界平均水平的 2.4 倍,是中国平均水平的 3.8 倍。研究表明,在低碳政策下,上海能源需求将有所控制,到 2020 年全市能源需求总量为 1.6 亿 t 标煤, 比高碳情景节约 1.4 亿 t 标煤。节能减排政策还将使得全市能源活动 CO2 排放比高碳情景显著下降,到2020 年全市 CO2 排放量为 3.26 亿 t,比高碳情景减少 3.1 亿 t,低碳政策所产生的碳减排效益十分明显。     

“双碳”目标下钢铁行业控煤降碳路线图

钢铁行业的低碳绿色转型和率先煤耗和碳排放达峰,将对我国实现整体碳达峰目标和经济高质量发展作出重要贡献.基于碳排放-能源集成模型,对我国钢铁行业"双碳"目标下控煤降碳路径开展情景研究.结果表明,我国钢铁行业很有可能在"十四五"前期实现碳达峰,峰值16.4~16.7亿t （含过程和间接排放）,作为主要消费能源的煤炭也将一起达峰,峰值4.6~4.7亿t标煤（含焦炭）,在最激进的强化情景2035年煤炭消费和碳排放将降至2020年的38%和49%;粗钢产量很大程度上主导了钢铁行业的碳达峰进程,推进全废钢电炉短流程和加大废钢利用是碳达峰阶段最主要的控煤降碳措施.基于预测结果提出的钢铁行业控煤降碳路线图显示,需求侧方面,粗钢产量在不考虑"双碳"目标约束的情况下也会随工业化、城镇化水平逐渐达到发达国家水平而达到峰值并开始下降,新能源相关基础设施建设在实现碳中和期间带来的钢材需求增长体量相对有限;技术进步方面,推广长流程节能降碳技术应用是短期内性价比较高的措施,应重点推进高炉高效喷煤等技术的应用,同时增大高炉球团矿平均配比,远期碳捕集封存技术将具有较大的碳减排潜力;产能结构方面,推进全废钢电炉短流程是钢铁行业在碳达峰阶段的主要措施,到"十四五"末期电炉钢占比将提高至15%~20%,在碳中和目标下氢冶金是唯一具有超低碳排放潜力的生产工艺,在未来随着可再生能源或余热余能生产的绿氢供应量提高,氢冶金将成为与基于废钢的电炉短流程并重的钢铁生产工艺.     

中国石化化工行业二氧化碳排放达峰路径研究

石化化工行业是高耗能高排放行业之一,约占工业部门碳排放比例的10%,研究石化化工行业碳排放达峰路径不仅能推动工业部门尽早实现达峰,同时也为石化化工行业加快绿色低碳转型指明方向. 基于中国统计年鉴、行业协会、企业碳核查等多来源数据,在分析历史排放趋势的基础上,识别能源集中度高的重点行业和产品,采用情景分析法针对石油和天然气开采业、石油煤炭及其他燃料加工业、化学原料及化学制品制造业三大子行业中的炼油、乙烯、丙烯、对二甲苯和合成氨等重点产品,预测其基准情景和控排情景下的重点产品产量和碳排放强度,以及石化化工行业2021—2035年二氧化碳排放趋势. 石化化工行业在基准情景下排放量无法实现2030年前达峰,控排情景下将于2030年达峰,峰值为17.3×108 t. 通过能源结构调整、节能和低碳技术改造、低碳循环及高效利用等途径可以实现行业减排,与BAU(仅考虑石化产品产量变化,不考虑产品结构、单位产品能耗变化)情景相比,减排贡献最大的路径是化石能源利用清洁化改造,2030年相对BAU减排1.19×108 t,贡献率约44%;其次是加大节能和低碳技术改造力度和资源循环及高效利用,减排量分别为0.8×108和0.6×108 t,减排贡献率分别达到29%和22%.      

台风持续影响下中山市大气O3污染过程分析

应用三维空气质量模型（Model-3/CMAQ）和积分过程速率（IPR）分析工具对2017年7月22~31日夏季4次台风持续影响下中山市7月首次出现的持续6d的O₃污染事件进行了详细分析,识别了O₃ 8h浓度最大值时段主导的大气物理过程和大气化学过程,并计算了不同源、汇过程对本地O₃浓度的贡献.研究结果表明,污染时段化学过程对O₃的源贡献高于非污染时段,化学过程贡献增加,说明光化学反应过程更加活跃;台风带来的外来气团经过上风向高污染物排放区域时,化学过程贡献显著上升,与非经过高污染物排放区域相比,污染时段的化学过程对中山市O₃源过程的浓度贡献高2.4%~6.5%;污染时段,水平输送对中山市大气O₃源过程的浓度贡献在56.6%~92.6%之间.因此,污染期间强化本地排放源的管控,减少O₃生成贡献的同时,结合区域气团路径分析,精准识别污染协同管控区域,上风向污染物高排放区域实施协同减排措施,实现区域联防联控.     

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明：旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.