基于供给侧结构性改革的碳排放减排路径及模拟调控

本文通过分析供给侧要素与碳排放影响因素之间的作用关系,构建碳排放系统动力学模型,模拟预测未来中国碳排放的发展趋势。在此基础上,设置4种不同的发展情景方案,通过调控供给侧资本、劳动力及创新等要素分析预测不同情景方案对碳排放的影响。研究结果表明:(1)GDP增长率年均6.5%的情景下,按照现有系统行为规律,至2025年中国碳排放量预计将达到300 669万t。(2)通过增加第三产业固定资产投资比重、提升第三产业就业人员比重以及加大科技投入等路径均能够使得碳排放呈现不同程度地下降;其中,第三产业就业人员比重的增加对碳减排作用最显著,第二产业和第三产业就业人员比重分别降低和增加1%,碳排放预计将下降5.95%。(3)资本、劳动力及创新等要素综合调控下,能够实现GDP增加的同时碳排放量下降,预计下降到286 284万t。     

居民家庭消费支出变化对上海市2020年低碳发展的影响

随着居民生活水平的不断提高,其家庭消费支出模式也会发生变化,由此将引发与家庭部门相关的能源消耗及碳排放等变化.选取上海为案例区,开展基于居民家庭消费支出变化对区域低碳发展影响的预测研究,采用可计算的一般均衡模型(CGE)预测分析了2020年上海的居民消费支出,并量化了由此引发的工业产出、贸易以及就业形势的变化,并着重分析了与之相应的能源消耗和碳排放的变化,旨在厘清收入增加与居民消费模式变化的关系,居民消费模式变化与能源消耗和碳排放变化的关系.同时,设置了高、低碳情景,进一步剖析了居民消费支出对区域发展的影响.此外,还进一步模拟了上海市居民消费支出变化对中国其它地区的消费支出的变化的影响,并进一步剖析了在这种变化影响下的其它地区的工业产出、贸易、就业形势、能源消耗以及碳排放的变化.研究结果表明,随着收入水平的提升及消费模式的转变,2020年上海的总消费支出比2007年拟增长1.81倍,其中增长最快的消费支出项目是交通运输及通信业;由于消费支出模式的转变,工业产出、就业、贸易量、能源消耗以及碳排放也呈增长的态势,分别较2007年增长1.83倍、0.17倍、2.03倍、2.63倍以及2.71倍.在有碳约束的情况下,低碳情景较之高碳情景会减少0 14％的GDP损失.同时低碳情景下将节省7.5×107t标准煤,减少38％的碳排放量.中国其它地区由于居民家庭消费模式的转变所引起的各类指标的变化趋势与上海趋同.通过研究结果可以得出,为了实现上海市未来区域的低碳发展,引导居民向低碳生活模式发展十分必要,政府应着重从居民绿色出行和绿色消费两方面进行倡导.     

产业结构变动对中国碳排放的影响

采用LMDI分解方法,对中国1996-2009年的碳排放进行分解,定量分析产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上,依据对未来中国产业结构变动的预测,估算了2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。基本情况是,1996-2009年中国碳排放增长464 678万t,其中,经济总量效应531 337万t,产业结构效应49 887万t,能源消费强度效应-223 940万t,能源消费结构效应107 395万t,诸因素对碳排放增长的贡献度分别为114.3%,10.7%,-48.2%和23.1%。产业结构变动驱动了碳排放增长,尽管它不是最主要因素。进一步研究发现,高耗能产业上升或下降1个百分点所对应的CO2排放量增加或减少2.2-2.9亿t。依据对高耗能产业结构变动值的预测,到2020年,产业结构变动效应约为-5亿t,占期间碳排放增量的-15%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加情形相反,未来产业结构变动将有助于减少碳排放。     

国际跨区碳市场及其能源经济影响评估

建立全球性跨区域碳市场被认为是全球气候治理的有效方式而一直备受关注。即将在2015年建成的欧盟-澳大利亚链接碳市场将成为国际跨区域碳市场的重要尝试。为分析建立多国参与的国际跨区碳市场的全球减排效果及其对各参与国的能源经济影响,本文采用表达能源经济系统相互关系的全球动态可计算一般均衡模型做出定量研究。模型将全球经济体分为20个经济部门和19个区域,并刻画有17种能源生产技术。同时为模拟全球碳市场政策,模型将碳排放权作为与化石能源消费相绑定的必要投入考虑到经济部门的各个生产与消费环节当中。在外生设置碳排放配额的同时,模型允许碳排放权像商品一样在不同区域与部门之间进行交易。考虑到全球碳市场的进展速度,本文选取2020年为研究时点,分别设计了四种情景(参考情景、独立碳市场情景、欧盟-澳大利亚链接情景以及中国-欧盟-澳大利亚链接情景)来探讨欧盟、中国、澳大利亚三国参与下的全球碳市场及其影响。研究表明,在各国2020年减排目标约束下各国碳市场的排放权价格有较大差别,澳大利亚碳价最高(32美元/t CO2),欧盟价格稍低(17.5美元/t CO2),而中国碳价最低(10美元/t CO2)。同时尽管中国的相对减排量(3%)低于欧盟(9%)与澳大利亚(18%),中国的绝对减排量也远远大于欧盟与澳大利亚两个国家。由于中国相对减排成本较低,中国加入欧盟-澳大利亚链接碳市场将促使国际碳价从22美元/t降至12美元/t,欧盟和澳大利亚分别向中国转移71%和81%的本国减排任务,同时分别获得0.03%和0.06%的福利增加。由于排放约束影响,中国工业部门的能效提升1.4%,煤炭发电量下降3.3%,而清洁能源发电量则上升3.5%。     

崇明岛中长期碳排放预测及其影响因素分析

为更好地推动崇明低碳生态岛的建设,在应用以自下而上的部门法为基础的区域范围温室气体排放评估核算方法,全面核算崇明岛能源消费及温室气体排放现状的基础上,应用LEAP模型,通过情景分析预测崇明岛中长期能源消费需求以及温室气体排放水平,并进一步应用对数平均指数法(LMDI)对影响崇明岛未来温室气体排放的主要因素进行了定量分析。研究表明:参考情景下,崇明岛能源消费总量从2010年的101万吨标煤增加到2050年的533万吨标煤,净碳足迹从2010年的238万吨CO2e增加到2050年的579万吨CO2e。崇明岛能源消费需求和碳排放增加的主要驱动因素是未来的经济发展、人口增长和生活水平的提高,但是通过一系列的优化,尤其是能源结构的变化和能耗强度的下降,减排情景下,崇明岛能源消费总量有可能在2039年左右达到峰值,并有望在2050年左右实现"零碳岛"的长期发展目标。结合定量分析的结论,进一步提出了实现崇明岛低碳发展中长期目标的可能性和重点发展领域。     

低碳城市能源需求与碳排放情景分析

以应对气候变化和发展低碳经济为大背景,在分析中国城市能源需求和碳排放现状与发展瓶颈的基础上,探讨了低碳城市未来可能的发展路径问题。选择河南省济源市作为研究开展的案例城市,借助情景分析法和"脱钩"概念模型,展示了济源市在能源和碳排放约束条件下,到2030年不同情景的低碳发展图景。认为:第一,从需求角度来看,能源需求总量在基准情景、低碳情景和强化低碳情景下均呈增长趋势,由于驱动因素的作用差异,基准情景下能源需求量最大,强化低碳情景下最小;第二,从消费角度来讲,人均能源消费量在不同情景下的变化趋势各有特点,其中低碳情景下可能在2020年前后出现拐点,此时人均能源消费量约为16.9tce/人,绝对值仍然较高;第三,从不同情景下减排潜力来看,低碳情景和强化低碳情景下仍具有较大的减排空间,例如2020年低碳情景下可能减排约741万t,强化低碳情景下约可减排1 790万t。基于对城市未来能源需求和碳排放的情景分析结果,给出了城市低碳发展的结论和政策建议:一是济源市的能源需求若保持现有高速增长趋势是不可取的,低碳情景下和强化低碳情景下能源需求总量和增速有明显改善;二是尽管在最严格的情景下,济源市的人均能耗预测值仍然高于国际国内其他城市的预测,但由于其资源禀赋、产业定位等问题,要实现这个目标仍存在着一定的挑战;三是济源市的经济增长依靠工业生产拉动,对于工业占比为绝对主导的这类城市而言,发展低碳经济的着力点和减排潜力释放应在传统产业格局的升级改造上。     

中国工业碳排放达峰的情景预测与减排潜力评估

实现2030年碳排放达峰不仅是中国为应对全球气候变化向国际社会做出的郑重承诺,也是中国未来经济结构转型与可持续发展的必然选择。基于中国实现2030年碳排放达到峰值的宏观目标为背景,本文以中国碳排放的主要行业工业为研究对象,首先运用拓展的STIRPAT模型对工业及其9个细分行业的碳排放达峰进行了情景预测,然后基于公平和效率的双重视角对工业细分行业的减排潜力进行评估。研究表明:(1)仅有低碳情景和抑制排放情景2可以实现中国碳排放2030年达峰,低碳情景是实现中国工业碳排放达峰的最佳发展模式,达峰时间最早(2030年),峰值最低(140.43亿t)。激进排放情景则是最差的发展模式,达峰时间最晚(2036年),峰值也最高(150.09亿t)。(2)工业内部各细分行业碳排放的最优达峰情景差别较大。建材和纺织制造业能够实现提前达峰,可以在这类行业率先实施达峰管理措施,使其带动其他行业陆续达峰。(3)最具减排潜力的行业是石油制造业,其次是电力行业,这些减排潜力较大的行业应该成为国家节能减排的重点对象。(4)基于工业各细分行业在减排公平性和效率性上的差异将工业9个细分行业分为四类。其中,石油、钢铁制造业和电力行业属于"高效高公平行业";化工、建材制造业属于"低效高公平行业";采掘业属于"高效不公平行业";纺织、轻工和机电制造业属于"低效不公平行业"。中国应针对不同类型的行业制定出相应的减排战略,将减排重点放在各行业最具潜力的方面。最后,文章对实现中国工业碳排放达峰管理提出了几点政策建议。     

不同能源政策下苏浙沪能源消费碳排放高峰估计

中国要实现2030年左右达到CO2排放峰值目标,最终要落实到区域层面上。长三角地区作为中国经济的领头羊,其节能减排政策制定对其它省区具有示范作用。基于经济平稳增长模型对江苏省、浙江省和上海市未来的能源消费碳排放量进行了估计,并模拟了不同能源政策情景对能源消费碳排放的影响。研究表明:(1)基准情景下,江苏省、浙江省和上海市的能源消费碳排放高峰分别出现在2034年、2033年和2032年。(2)不同的能源政策对碳高峰的影响不同。能源结构调整情景和能源效率提高情景下,江苏省、浙江省和上海市的能源消费碳排放高峰都能提前到2030年以前,完成2030年碳排放达到峰值的目标。综合能源政策情景模拟结果显示,同时调整能源结构和提高能源效率,碳减排效果更加明显。     

区域电力相关碳排放核算框架的构建和应用北大核心CSCDCSSCI

准确、全面地核算区域电力相关碳排放(后文简称电力碳排放)是指导减排的前提。然而,现有研究忽视了贸易对区域电力碳排放的影响,导致“碳排放泄露”等问题,严重影响了电力碳减排政策的公平性和有效性。鉴于此,本文综合运用IPCC清单编制法、网络法和多区域环境投入产出模型建立了涵盖生产侧、供给侧和消费侧的电力碳排放核算框架,并编制了2012年我国30个省区不同视角下的电力碳排放清单。结果表明:①地区在不同视角下的电力碳排放存在较大差异。以内蒙古为例,2012年其生产侧、供给侧、消费侧视角下电力碳排放分别为3.76亿t、2.39亿t和1.26亿t。②不同视角下各省电力碳排放的空间分布呈现不同的特征:火力发电比重高的北方省份(如内蒙古和山西)有较大的生产侧电力碳排放,制造业所占比重高的中部和东部省份(如河北和山东)有较大的供给侧电力碳排放,而经济发展水平高的东部沿海省份(如江苏和浙江)有较大的消费侧电力碳排放。③各省区之间存在大规模电力碳排放流动。2012年,我国通过输电网络和贸易网络发生的省际电力碳排放流动总量分别为4.60亿t和9.76亿t,分别占全国生产侧电力碳排放总量的13.1%和27.7%。通过输电网络和贸易网络的电力碳排放流动呈现出从中西部地区流向东部沿海地区的空间特征。本文建立的电力碳排放核算框架将生产侧、供给侧、消费侧视角有机地结合在一起,有利于增强对电力系统碳排放的认识,为合理划分区域间电力碳排放责任提供了基础。     

山东省能源消费与碳排放分析

利用山东省统计年鉴数据和联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)公布的碳排放计算公式和碳排放系数,对山东省2001-2010年的能源消费和碳排放情况进行分析。结果表明:山东省一次能源消费由2001年的11 649.88万t标准煤增长到2010年36 357.25万t标准煤,年均增长12.05%;碳排放量由2001年12 308.17万t增长到2010年30 881.45万t,年均增长9.64%,由煤炭引起的碳排放量占73.09%;碳排放强度呈下降趋势,由2001年的1.21 t/万元下降到2010年0.78 t/万元,年均下降4.23%。针对山东省能源消费与碳排放现状,提出了相关建议。应大力发展低碳经济,改变高耗能的发展方式,积极促进山东省产业结构调整和升级,实现经济社会可持续发展。     

黄河三角洲高效生态经济区工业结构调整与碳减排对策研究

通过调整工业结构控制和减缓碳排放是当前完成节能减排任务的重要途径。本文通过碳排放测算方法和Tapio脱钩状态分析模型,首先分析了黄河三角洲高效生态经济区(以下简称黄区)工业与碳排放的现状;然后利用LMDI分解模型分析了影响碳排放的主要因素;运用LEAP模型,对黄区工业碳排放情景进行设置预测;最后提出了对策建议。得出以下重要结论:12005-2012年黄区碳排放量上升趋势明显。其中,重点控排行业的碳排放量占碳排放总量的比重在85%以上;但碳排放强度呈下降趋势且处于相对脱钩状态。2经济总量是碳排放增加的主要因素,产业结构和技术效率是碳减排的主要因素,但产业结构的减排效果不明显,这也意味着其减排潜力较大。3比较基准情景、低碳情景和强化低碳情景,强化低碳情景下的碳减排潜力最大,但此情景下的经济社会发展将会受到一定程度的影响,而低碳情景下的发展模式相对较为合理。依据上述结论,从产业结构、能源结构及技术进步等方面提出对策建议,以期优化黄区工业结构、有效控制和减缓碳排放,实现经济与环境的协调发展。     

工业部门低碳化驱动因素与脱钩路径分析——以安徽省为例

减少工业部门碳排放是实现中国碳达峰、碳中和目标的关键路径之一。为识别工业碳排放的影响因素及其减排贡献,厘清工业部门碳排放与经济发展间的脱钩路径,以2006～2019年安徽省工业碳排放为例,集成C-D生产函数、LMDI模型与Tapio解耦模型量化评估了工业部门的低碳化驱动因素及其脱钩路径。结果表明：(1)考察期内安徽省工业部门碳排放累计净增1 076.70万t,碳排放总量呈阶段性变化并在2013与2016～2018年实现了减排效果。(2)工业部门投资与工业技术水平导致了安徽省工业部门碳排放的快速增长,而能源强度的减排作用最为显著,能源结构、经济结构和劳动力投入在一定程度上抑制了工业CO₂排放,特别是劳动力投入呈现先促进后抑制的变化趋势。(3)安徽省工业CO₂排放与经济发展间的脱钩状态有4种：弱解耦(2008～2012和2014～2015年)、强解耦(2013和2016～2018年)、扩张耦合(2006～2007年)和扩张负解耦(2019年);抑制脱钩因素有技术水平和资本投入;促进脱钩因素有能源强度和经济结构;其中能源结构和劳动力逐渐由抑制脱钩转...     

区域电力相关碳排放核算框架的构建和应用

准确、全面地核算区域电力相关碳排放(后文简称电力碳排放)是指导减排的前提。然而,现有研究忽视了贸易对区域电力碳排放的影响,导致"碳排放泄露"等问题,严重影响了电力碳减排政策的公平性和有效性。鉴于此,本文综合运用IPCC清单编制法、网络法和多区域环境投入产出模型建立了涵盖生产侧、供给侧和消费侧的电力碳排放核算框架,并编制了2012年我国30个省区不同视角下的电力碳排放清单。结果表明:①地区在不同视角下的电力碳排放存在较大差异。以内蒙古为例,2012年其生产侧、供给侧、消费侧视角下电力碳排放分别为3.76亿t、2.39亿t和1.26亿t。②不同视角下各省电力碳排放的空间分布呈现不同的特征:火力发电比重高的北方省份(如内蒙古和山西)有较大的生产侧电力碳排放,制造业所占比重高的中部和东部省份(如河北和山东)有较大的供给侧电力碳排放,而经济发展水平高的东部沿海省份(如江苏和浙江)有较大的消费侧电力碳排放。③各省区之间存在大规模电力碳排放流动。2012年,我国通过输电网络和贸易网络发生的省际电力碳排放流动总量分别为4.60亿t和9.76亿t,分别占全国生产侧电力碳排放总量的13.1%和27.7%。通过输电网络和贸易网络的电力碳排放流动呈现出从中西部地区流向东部沿海地区的空间特征。本文建立的电力碳排放核算框架将生产侧、供给侧、消费侧视角有机地结合在一起,有利于增强对电力系统碳排放的认识,为合理划分区域间电力碳排放责任提供了基础。     

中国城乡居民生活碳排放驱动因素分析

本文基于时间序列数据从生活消费视角定量评估居民人均生活碳排放的驱动因素。基于Kaya恒等式基本原理,采用LMDI分解法构建一个包括消费碳排放强度、消费结构、城乡消费比重、消费水平、经济水平和城乡结构在内的居民人均生活碳排放驱动因素分解模型,对我国1995-2012年的城乡居民人均生活碳排放影响因素进行分解分析。研究结果表明:消费水平、经济水平、消费结构、城乡结构、城乡消费比重各因素效应对我国城镇居民人均生活碳排放的影响均大于对我国农村居民人均生活碳排放的影响;消费水平、经济水平、消费结构因素对我国城乡居民人均生活碳排放的影响最为明显;城镇人口效应对城镇居民人均生活碳排放量的减排意义重大,而农村人口效应导致农村居民人均生活碳排放量的增加;城乡结构变化会带动居民人均生活碳排放的变化,随着时间推移,城乡结构达到一定程度,我国城乡居民人均生活碳排放的变化也相对稳定。在此基础上,提出我国家庭生活消费节能减排的对策及建议,引导居民低碳生活,绿色消费。     

长三角地区碳排放差异、影响机理及碳达峰预测

系统分析长三角三省一市碳排放差异、探究其影响机理及预测碳排放趋势,对促进该区域碳排放协同达峰、实现绿色一体化发展具有重要意义。根据排放系数法测算浙江、江苏、安徽和上海2005～2019年能源消费碳排放量,选择变异系数、基尼系数、泰尔指数分别测度长三角地区碳排放差异。基于STIRPAT拓展模型,采用岭回归探究长三角各省市碳排放的影响机理;运用情景分析法结合各省政策规划及发展规律,参考各变量历史变化率,设定基准发展情景预测长三角各省市2020～2035年碳排放量及碳达峰年份。结果表明：(1)考察期内长三角三省一市碳排放存在显著差异,碳排放差异整体上随着时间推移波动上升。(2)人口数量、城镇化水平、人均GDP、能源强度均显著影响长三角三省一市的碳排放,能源结构仅对江苏的碳排放有显著影响;上海、浙江、安徽的碳排放驱动因素中,产业结构影响最为显著。(3)基准情景下,上海、浙江、安徽和江苏分别在2026、2027、2028和2031年实现碳达峰,峰值依次为20 768、40 855、63 533和94 973万t。     

中国工业碳减排潜力估算

工业是大多数国家碳排放最重要的领域,也是减排潜力最大、持续时间最长的领域。研究工业领域碳减排潜力对于理解中国碳排放峰值及参加国际气候变化谈判具有重大现实意义。本文采用经济核算的方法对2010-2050年我国工业碳减排潜力进行了估算。结果显示:在2030年工业碳排放达峰前,2010-2030年工业累积减排潜力为83.8亿t,其中,结构减排31.2亿t,强度减排52.6亿t;在2030年达峰之后,工业将继续为碳减排发挥积极贡献,2030-2050年累积减排潜力65.9亿t,其中,结构减排24.77亿t,强度减排41.15亿t。如果在这个过程中,工业内部结构和能源结构能得以进一步优化,则工业减排潜力更大,相应工业碳排放峰值将在原有预计基础上再下降8%左右,工业碳排放峰值也将提前至2025年前后出现。在估算中国工业碳减排潜力之前,考察了发达国家工业碳排放变化路径,发现工业可通过结构减排和强度减排"两个轮子"来为全国减排做出贡献,即使发达国家工业碳排放已越过峰值也是如此。文章的结论和对策建议是:1从工业碳排放达峰推断,中国不宜承诺于2030年之前实现总量达峰,并坚持绝对减排应在2035年之后;2我国工业部门持续碳减排潜力巨大,这为日后我国气候谈判增加了底气,"强度减排"主张可作为我国参加气候谈判的一个重要策略选项;3坚持市场在资源配置中的决定性作用改革取向,完善国内相关制度设计,将工业技术减排潜力充分发挥出来;4促进地区协调发展,充分发挥产业结构调整产生的减排效应,警惕由产业转移带来的产业结构逆向调整问题;5进一步加强国际合作,大力促进包括CCUS技术在内的工业碳减排技术的应用和发展。     

全球碳交易市场对中国经济-能源-气候系统的影响评估

国际气候谈判中,美国等发达国家把中国承诺强制减排目标作为其加入全球减排协定的前提,那么如果我国加入全球碳交易市场,将会对我国产生怎样的影响呢?本文基于Ramsey最优增长模型和博弈论思想,构建世界诱导技术变化混合(WITCH)模型,模拟评估全球碳交易市场对我国经济-能源-气候系统的影响,结果表明:12014年(GCM2014情景)和2020年(GCM2020情景)加入全球碳交易市场,到2100年我国GDP比常规情景(BAU情景)下分别减少6.42%和10.22%,说明加入全球碳市场将会对我国经济增长产生较大的负面影响,越早加入负面影响越小;2BAU、GCM2014和GCM2020三种情景下,2100年我国总投资分别达到98.48亿美元、85.59亿美元和85.13亿美元,其中我国能源研发投资预计分别为32.9亿美元、82.5亿美元和96亿美元,说明对我国总投资的影响差异不是很大,但对能源技术研发投资却有快速而显著的促进作用;3BAU、GCM2014和GCM2020三种情景下,2100年我国一次能源消费分为270 EJ、247 EJ和254 EJ,说明全球碳交易市场可以减少我国一次能源的总消费,但总量减少不是太显著,却能显著减少我国的煤炭等化石能源的消费量,因为GCM2014和GCM2020情景下,2100年煤炭消费仅占到我国一次能源消费的10%左右,而BAU情景下煤炭仍占59%;4全球碳交易市场可以比较显著的降低我国能源强度和碳排放强度;5全球碳交易市场的建立能有效降低全球气温,但不能将气温升幅控制在2℃范围以内。因此,我国要结合本国国情和实际,先建立国内碳交易市场,避免在国际压力下盲目承诺加入全球碳交易市场,至少2020年前我国不应该加入全球碳交易市场。     

土地利用变化对丹江流域径流和泥沙时空格局的影响

丹江流域是南水北调中线工程的重要水源地,其水量和水质直接关系到京、津、冀、豫的用水安全。为了揭示丹江流域的径流量和泥沙量对土地利用变化的响应,基于SWAT模型,结合了2000、2008和2018年三期土地利用数据和2008～2018年气象数据,定量分析了径流量和泥沙量在不同土地利用情景下的变化。结果表明：(1)2000～2018年间,丹江流域耕地面积净减少了1 400.98 km²,林地、草地、城镇用地和未利用地分别增加了938.20、400.04、43.53和12.44 km²;(2)情景分析的结果表明：城镇用地、耕地和草地面积的减少,林地面积的增加会导致径流量和泥沙量的减少。整体而言,相较于2000情景年,2008情景年的多年平均径流量减少了0.27亿m³(-2.16%)、多年平均泥沙量减少了1.19万t(-6.74%);相较于2008情景年,2018情景年间多年平均径流量减少了1.68亿m³(-13.73%)、多年平均泥沙量减少了8.97万t(-54.46%);(3)丹江流域单位面积产水量呈现...     

长江经济带碳减排潜力与低碳发展策略

为长江经济带低碳发展需要,借助长江经济带11省市2005～2014年间相关数据,对长江经济带及区域间的碳排放、能源强度、碳吸收进行测算,并探讨长江经济带未来低碳发展策略,分析 “高碳情景”与“低碳情景”下2030年各区域的碳减排潜力。研究发现：长江经济带碳排放聚集度较高且整体增速趋缓。东部区域碳排放均值最大,西部区域最小。中部区域碳排放增速最快,东部区域最慢。西部区域能源强度最高,东部区域最低;但中部区域能源强度降幅最大,东部区域降幅最小。西部区域碳汇能力最强,东部区域最弱。基于以上发现,从碳减排责任划分、低碳消费、清洁能源替代、高耗能产业优化以及区域生态质量提升等方面提出相关策略,力图实现碳源面的直接碳减排与碳汇面的相对碳减排。最后,经预测可知：2030年,长江经济带“低碳情景”比“高碳情景”减少碳排放约12亿t,中部区域将成为碳排放主要来源地     

区域土地利用总体规划碳效应分析——以青海省海东市为例

土地利用变化直接或间接地改变着陆地生态系统碳源、碳汇的分布和大小,进而影响其碳循环过程。因此,进行区域土地利用及其碳效应定量研究和评价,对区域土地资源科学管理和可持续发展具有重要意义。本文以青海高原东部的海东市为研究区,在确定土地利用类型碳循环参数的基础上,对规划情景下土地利用变化引起的碳平衡进行分析测算。研究结果表明,在规划情景下,到2020年土地利用结构调整对区域碳平衡有较大的影响。相对于2009年,规划目标年土地利用变化导致区域碳储量增加628.79万t,并以农用地的碳储量为主;规划情景下,区域碳排放量呈增长趋势,碳排放量增加191.91万t。虽然规划情景下,土地利用变化导致区域碳排放的增加,但土地利用结构的优化调整却有利于区域碳储量增加。