新疆畜牧业碳排放强度动态演变与驱动力分析

基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的系数法、空间自相关分析和固定效应模型等方法,揭示2001—2020年新疆14个地(州、市)畜牧业碳排放量、碳排放强度的空间演变规律及驱动因素。结果表明：就新疆整体而言,2001—2020年畜牧业碳排放量大体呈波动变化趋势;畜牧业碳排放强度大体呈下降趋势;就地(州、市)而言,2001—2020年各地(州、市)畜牧业碳排放量在空间上的分布表现为北疆>南疆>东疆,而南疆克孜勒苏柯尔克孜自治州的畜牧业碳排放强度最高,说明其生产效率最低;从空间聚集的角度来看,各地(州、市)畜牧业碳排放强度具有明显的空间集聚性和空间正相关性;另外,城镇化水平和工业化水平提升对各地(州、市)畜牧业碳排放强度降低具有显著的阻碍作用,经济发展水平、畜牧业发展水平和农业机械化水平提升对各地(州、市)畜牧业碳排放强度降低具有显著的推动作用。     

城市水务系统碳排放测算及减碳对策分析：以成都市为例

城市水务系统是单位产值能耗较高且与各行各业联系紧密的行业。在“双碳”背景下,开展碳排放核算及减碳策略研究是水务系统高质量发展的重要内容。通过构建成都市水务系统碳排放框架,基于大量统计数据,对水务系统中各个环节 (取、制、供、排等) 产生的直接及间接碳排放进行统筹核算。结果显示,2019年成都市水务系统碳排放总量约为70.3万吨 (以CO₂计) ,主要碳排放领域为污水处理系统,其中的污水处理及污泥处理处置环节的碳排放贡献最为突出。基于核算结果,对水务系统减污降碳目标及实现路径进行系统分析及定量测算,提出包括“节水优先、高效管网、源头提质、低碳工艺及能源回用”的五大策略推进水务系统减碳转型,为成都市及类似城市的“双碳”水务系统建设提供参考。     

絮团形态的动态演变

实验考察了絮凝过程中广义絮团（包括单体颗粒、线状絮团、面状絮团及体状絮团）的黏性分维数、特征黏度、絮团的黏性组成等随絮凝时间的动态演变。结果表明,在絮凝过程中,单体颗粒的黏性分维数与其拓扑维数一致,其余各类絮团的黏性分维数均小于其对应的拓扑维数,其中线状絮团的分维数基本不受絮凝时间的影响,但面状絮团及体状絮团的分维数随絮凝过程的进行逐渐增大但最终趋于稳定;所有絮团的特征黏度与絮凝时间无关,其中线状、面状及体状絮团的特征黏度依次具有103、104和105的数量级;各类絮团的黏性组成随絮凝过程的进行表现出不同的变化态势。     

京津冀及周边“2+26”城市碳排放强度时空演变规律及影响因素分析

基于2008—2018年相关面板数据,参考政府间气候变化专门委员会(IPCC)温室气体排放清单,采用碳排放系数法测算“2+26”城市碳排放强度,并运用空间杜宾模型考察影响城市碳排放强度的关键因素及空间溢出水平。结果表明：(1)“2+26”城市碳排放强度先后经历了“下降期”和“波动期”两个阶段。(2)城市碳排放强度具有明显的空间集聚特征,碳排放强度低的城市主要分布在北京和河北,而高排放城市大多集中在河南和山西,呈现“两极化”分布格局。从空间分布来看,碳排放强度总体从东北至西南逐渐增加,碳排放强度高的城市与碳排放强度低的城市在空间上分布相对集中。(3)环境规制与经济规模对碳排放强度的降低具有显著的促进作用,目前的能源结构和产业结构阻碍碳排放强度的降低,科技投入的影响并不显著。环境规制和经济规模具有负向的空间溢出效应,能源结构表现为正向的空间溢出效应,其余因素的空间溢出效应不显著。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的成渝城市群碳排放时空动态特征研究

基于1992—2013年国防气象卫星计划(DMSP/OLS)夜间灯光数据和能源统计数据,对成渝城市群碳排放进行研究,应用空间自相关模型,并结合趋势分析和地理信息系统(GIS)空间分析方法,探究成渝城市群碳排放时空变化规律。研究结果表明:(1)基于DMSP/OLS夜间灯光数据估算的碳排放与基于能源消耗统计数据计算的碳排放动态变化趋于一致,且存在较好相关性;(2)1992—2013年成渝城市群碳排放增加趋势明显,碳排放增加区域面积高达76.26%,分布在成都、重庆主城及周围德阳、璧山等地区,碳排放不变或降低区域零散分布在研究区边缘地带,面积占比23.74%;(3)成渝城市群所有年份的全局空间自相关系数(Ⅰ)值均大于0,表现出较强空间自相关性,且在研究时段Ⅰ值总体呈增长趋势,说明其空间集聚性持续增强;(4)成渝城市群碳排放空间集聚模式主要为高-高集聚型、低-低集聚型,两者空间分布动态变化均呈增加模式,高-高集聚区域主要分布在成都、重庆主城以及邻近县域,低-低集聚区域主要零散分布在边缘相对落后地区,表明成渝城市群碳排放空间分布具有极强的相互依赖性。     

中国高新技术产业能源消耗与碳排放分析

基于2000-2007年中国高新技术产业经济发展与能源消耗(简称能耗)数据,统计分析了中国高新技术产业能耗强度变化趋势,并采用“学习曲线”方法论证了高新技术产业能耗的特征;在此基础上,采用政府间气候变化专门委员会(IPCC)温室气体指导方针的方法核算了中国高新技术产业的碳排放量及排放强度.结果表明:(1)中国高新技术产...     

城市垃圾处理的碳排放核算与分析——以苏州市为例

城市垃圾处理过程中产生的大量CO2、CH4等已成为人为温室气体的重要来源,而人为温室气体在全球变暖中所起的作用越来越重,因此进行城市垃圾处理的碳排放核算与分析具有重要意义。在对城市垃圾处理的碳排放源及排放形式进行分析的基础上,确定了垃圾处理碳排放的核算方法。并以苏州市为例,在调查该市2001—2010年历年城市垃圾处理状况的基础上,核算了各年城市垃圾处理的碳排放情况。最后指出,城市垃圾处理的碳排放核算与分析可为有关政府部门寻求碳减排途径提供可靠依据。     

工业园区碳排放核算与因素分解实证分析

工业园区贡献了全国过半的工业产值和近31%的碳排放量,是我国应对气候变化实现双碳目标的重要战场,然而当前尚未形成针对工业园区碳排放核算的规范体系。本研究在温室气体清单编制现有方法基础上,构建针对工业园区的碳排放核算体系,并利用此核算体系对重庆市某工业园区2016—2020年碳排放量进行了核算实证研究,且通过LMDI分解模型分析该园区碳排放变动的影响因素。结果表明,该园区在“十三五”期间碳排放呈逐年增长趋势,化石燃料燃烧是园区内最主要的碳排放源,占比达83.5%,化工行业碳排放在该园区所有行业中占比最大 (68.9%) ,园区碳排放的主要驱动因素是能源强度,效应贡献率为64.7%。据此,本研究提出了针对该园区的降碳路径,并通过实证分析后探讨了工业园区碳排放核算方法体系的规范化问题,以期为我国工业园区的碳减排工作提供参考。     

重庆市城镇污水处理系统的碳排放特征及减污降碳措施建议

基于IPCC的碳排放核算因子法,对重庆市43区县的75座污水处理系统的碳排放特征及其与区域、处理规模等的联系进行探究。分析了现有污水处理系统存在的问题,对比了国内先进污水处理工艺并提出优化措施。结果表明污水处理系统的碳排放具有“规模效应”：吨水比碳排、吨水电耗随处理规模的提高而降低,最大碳排放源为电力消耗,占比达到40%~60%。碳排放量与区域的联系不大,各区域比碳排 (以CO₂计) 为0.50~0.90 kg·m⁻³。在分析碳排放特征的基础上提出节能减排建议,如通过设备调整运行参数降低电耗碳排放,改进处理工艺减少除TN产生的碳排放,动态调整以提高运行负荷率,优化能源结构提高城市污水处理系统能源自给率,以期为全国污水处理系统减污降碳提供参考。     

江苏省碳排放影响驱动因素分析——基于STIRPAT模型

江苏省作为全国经济快速发展的省份之一,也面临着日益严峻的生态环境问题。运用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》提出的计算方法(简称IPCC法),计算了该省1996—2012年规模以上工业能源消费的碳排放总量,并以此为因变量,选取了第二、三产业从业人数,人均GDP,城市化率,土地变化等人口和经济因素作为碳排放的影响因子,基于改进的可拓展、随机性环境影响评估(STIRPAT)模型分析了不同因素对江苏省碳排放的影响程度。结果表明,第二、三产业从业人数,人均GDP,城市化率,建设用地总量,能源消费总量每上升1%,分别会引起碳排放总量增加0.131%、0.248%、0.290%、2.198%、0.530%。土地利用方式的变化、能源消费水平、城市化水平依次是影响江苏省碳排放的主要因素,应以主要影响因素为突破口,协同次要因素,采取合理的措施来降低碳排放量。     

基于灰色关联分析的天津市碳排放驱动因素研究

天津市拥有中国重要老工业基地和低碳城市试点的“双重身份”,当前面临城市化工业化阶段的能源刚性需求巨大和减排压力日渐增大的双重压力,因此制定适宜天津市现阶段发展特征的碳排放政策追在眉睫.采用政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的碳排放核算方法对天津市2001-2010年的CO2排放进行了估算,结合低碳城市试点指标剖析了天津市面临的减排困境;为找出解决办法,采用灰色关联分析法对天津市碳排放的驱动因素进行了识别.结果表明,能源消耗总量、人口指标、经济增长速度和产业结构指标等是CO2排放的关键因素,并由此得出结论,天津市碳减排的工作重心应集中于优化产业结构和能源利用结构、提高能效、倡导低碳消费等方面.     

中国县域能源消费碳排放估算及其空间分布

将传统的碳排放因子法与人口权重分配法相结合,估算了2015年中国2 170个县域的碳排放量,并将县域分为高/低碳排放量-高/低碳排放强度的4种类型。分析表明:(1)县域的平均碳排放量为1 287×103 t,但差异较大,空间分布上整体呈现东高西低;81.58%的县域的碳排放强度在0.01～1.05t/万元,空间分布上呈现西部及西北高、东部及东南低。(2)低碳排放量-低碳排放强度类县域数量最多(占45.81%),在全国除东南沿海区域均有分布;高碳排放量-低碳排放强度类县域分布在中国部分华北地区及东部、东南沿海地区,中部也有少量分布;高碳排放量-高碳排放强度类县域主要分布在东北三省;低碳排放量-高碳排放强度类县域主要分布在中国西北的西藏自治区、新疆维吾尔自治区和青海省,同时山西省境内也有较多分布。(3)整体看,中低收入、处于发展提速的中西部县域发展仍需预留一定的碳排放空间;对于高收入的东部县域,则要提出更高的减排要求。     

中国产业部门碳排放传导机制研究

以2005—2015年为研究期,借助投入产出模型和结构路径分析方法,分析中国产业部门间碳排放的传导机制,厘清产业部门碳排放的分布特征,解析关键传递路径及其动态变化。分析表明:(1)多数产业部门的引致碳排放强度远高于其直接碳排放强度,产业部门间碳转移是产业部门碳排放的主要组成部分。(2)电力、热力业,煤炭开采和洗选业等能源型产业碳排放的主导层级在第0层;建筑业、服务业等中间投入产品较多的产业碳排放主导层级在第1、2层。(3)固定资本形成→建筑业→(相关产业部门)是最主要的关键路径传递类型,2010、2015年城镇居民消费→(相关产业部门)逐渐上升为第二大关键路径传递类型。(4)未来应加大能源供应端的节能减排控制力度;应利用产业部门碳排放分布的差异化特征制定不同的针对性措施;以关键产业链条为抓手,针对上下游各产业部门进行综合治理。     

餐厨垃圾处置方式及其碳排放分析

在综述填埋、好氧堆肥、粉碎直排、厌氧消化产沼气及综合处置等5种餐厨垃圾处置方式原理与特点的基础上,分别罗列出各种处置方式的优缺点、应用场合以及今后仍然需要研究的方向。着眼于餐厨垃圾资源化与碳减排,厌氧消化产沼气被定位为今后餐厨垃圾处置的主要应用方向,特别是与市政污水处理剩余污泥共消化更是今后研究与应用的主流。餐厨垃圾处置全生命周期碳排放分析亦表明,厌氧消化产沼气与其他4种处置方式相比,在资源回收与碳减排方面优势明显,这就决定了厌氧消化今后在餐厨垃圾处置技术中将处于首选位置。餐厨垃圾与剩余污泥厌氧共消化产生的沼气量具有“1+1>2”的能量转化效果,这种方式可以使污水处理厂演变为“能源工厂”的角色,而且还能省去餐厨垃圾单独处置所需的各种设施。     

基于化石碳的污泥干化焚烧处置碳排放分析

通常认为,污泥焚烧产生的CO₂是生物成因,不计入碳排放核算清单。但石油加工化学品的广泛使用会导致污泥化石碳质量分数增加。为符合实际情况,采用放射性碳测年法测定污泥化石碳质量分数。基于浙江省某2 500 t·d⁻¹污泥能源化利用热电联产项目运营数据,以1 t干基污泥 (DS) 为核算对象,构建碳排放及碳补偿核算方法,得出污泥干化焚烧-灰渣综合利用路径的碳排放因子,并与深度脱水-应急填埋路径的理论碳排放水平比较。结果表明,污泥有机碳中化石碳质量分数为64.94%,并非100%的生源碳。因此,污泥焚烧时计入碳排放核算清单的直接碳排放会增大,同时数据准确性和可靠度也有所增加。干化焚烧-灰渣综合利用路径中,1 t干基污泥的碳排放为0.32 tCO_2eq,约为深度脱水-应急填埋路径的1/6,更具减排潜力。本研究结果可为污泥低碳化处理处置提供参考。     

碳排放约束下的天津市能源区域分配研究——基于碳夹点模型分析

能源的供需及碳排放约束是中国各省市在经济快速发展过程中必须考虑的问题。在能源供需和碳排放约束下,对区域的能源利用进行合理分配具有实际意义。利用碳夹点分析方法,对天津市的能源分配问题进行研究,建立分析模型,在考虑整体和区域的能源需求和碳排放约束条件下,分别确定各种化石能源和清洁能源的使用量,以实现最优的能源结构和能源供需平衡,为地方政府制定合理的能源供应量和碳排放约束指标提供科学依据。研究表明,若只考虑天津市总体的碳排放约束(1 570.6×105 t)和能源需求(223.0×1013 kJ),需要减少24.9×1013 kJ的煤能源使用,同时增加31.7×1013 kJ的清洁能源;若天津市能提供50.0×1013 kJ的清洁能源,在达到能源总需求的同时,总的碳排放为1 378.5×105 t,因此能源部门在规划天津市的总体碳排放约束时不应低于此值;考虑各个区域的碳排放约束的条件下,规划得到的排放总量为1 434.1×105 t,能够满足当前的碳排放限值。     

基于能源活动的碳排放清单及减排措施研究 ——以广州市为例

2010—2016年,广州市能源活动碳排放呈总量上升、强度下降态势.随着广州市经济结构转型,工业碳排放已达到峰值,交通运输成为能源活动最大的排放源.2016年广州市油品消费约占能源消费总量的60％,油品燃烧碳排放量占能源活动碳排放总量的58％,其中63％ 来源于交通运输排放;煤炭消费约占能源消费总量的25％,煤炭燃烧碳...     

工业碳排放的驱动因素研究——基于南京市工业35个行业的LMDI模型分析

采用基于时间序列的对数平均分解指数(LMDI)法分析了南京市工业35个行业在2000—2010年的碳排放变化。研究表明,影响工业碳排放的驱动因素有工业经济发展、工业部门内部结构、能源强度、能源消费结构和碳排放系数。鉴于此,建议南京市控制能源密集型行业的经济增长速度,提高能源利用效率,推动能源强度接近国家先进水平,开发新能源,促进能源消费结构多元化,共同建设资源节约型社会,从而减少工业碳排放。