多情景视角下京津冀碳排放达峰预测与减排潜力

京津冀地区是中国核心经济区的重要组成部分,也是碳排放重点区域,其碳排放早日达峰对实现国家达峰目标尤为关键。通过分析碳排放及影响因素的关系,构建碳排放系统动力学模型,并设置六种情景方案,模拟预测其对北京、天津和河北碳达峰时间、峰值及减排潜力的影响。结果显示：（1）基准情景下,北京已经实现碳达峰,天津预计2023年碳达峰,而河北则难在2035年前达峰。（2）协调发展情景即综合调控政策,较单一措施情景,各地区碳减排效果最优;其中,北京2020—2030年碳排放较基准情景下降13.52%,天津碳达峰可提前至2021年,河北则可在2030年达到峰值。（3）单一措施情景下,环保情景对北京碳减排作用最显著,而节能减排情景则是实现天津与河北碳达峰的最佳发展模式。     

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.     

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。     

珠三角碳达峰系统动力学预测

基于2000—2020年数据,利用IPCC法对珠三角碳排放总量进行测算,然后运用STIRPAT模型将碳排放影响因素划分为7个维度,使用空间杜宾模型分析珠三角碳排放影响因素,并依据广东省发展目标提出8种预测方案。最后运用系统动力学对2021—2035年不同政策方案下的珠三角碳排放趋势进行动态预测。结果表明：1)既定政策情形下,珠三角2030年可实现碳达峰;2)一定的政策干预可以减少碳排放,但若政府放松管理,将无法实现碳达峰;3)实行单一减排政策情景下,碳达峰时间集中于2025—2030年;4)多种碳减排政策协调控制情境下可在2024年实现碳达峰,优于单一碳减排政策。结合空间杜宾模型分析与碳排放预测结果,提出增加城市绿化、重视政策间协调配合与城市间空间联系、优化产业结构、完善电力系统、加强居民绿色消费意识等政策建议,将有助于碳达峰的实现。     

中国超大城市碳排放达峰的影响因素及组合情景预测——基于门限-STIRPAT模型的研究

城市是中国碳排放的重要来源,而超大城市的碳达峰研究对国内其他城市和全国能否实现碳达峰目标具有重要的现实意义.以北京、上海、广州、深圳、天津和重庆等6个超大城市为研究对象,能源强度为门限变量,建立门限-STIRPAT模型,首先确定6个超大城市碳排放的驱动因素,然后对27种情景下的各城市碳排放达峰进行预测.研究结果表明:①人口、人均GDP和能源强度对各城市碳排放起到正向促进效应,人口的影响效应最大,其次是能源强度,人均GDP对碳排放的影响最小.②能源强度对二氧化碳排放的影响呈阶段性变化特征.③北京、上海和重庆在高能源强度下降率的情景下,已经达峰;天津、除最宽松的高-高-高情景外的广州和深圳会在2030年前实现达峰.如果能源强度以中速率下降,6个城市碳排放不能保证一定能在2030年前达峰.如果能源强度以低速率下降,6个城市均不能在2030年前达峰.本研究有利于明确超大城市碳排放的影响因素,对其他城市尽快实现碳排放达峰具有借鉴意义,为全国实现碳达峰目标提供可行的研究思路.     

中国建筑业碳排放强度影响因素分析

针对2000—2014年我国建筑业构建了碳排放强度测算模型,并基于对数平均迪式指数分解法(LMDI)对碳排放强度的影响因素从能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应以及间接碳排放强度效应4方面进行了分解分析,结果显示:2000—2014年我国建筑业碳排放强度出现了两次波动,但总体呈下降趋势,间接碳排放强度效应对碳排放强度变化起主要作用,是阻碍建筑业碳排放强度下降的主要因素,能源结构效应与能源强度效应对其贡献较小,二者在碳排放强度上升阶段对其变化起抑制作用,在碳排放强度下降阶段对其变化起促进作用。     

中国实现碳减排双控目标的可行性及最优路径——能源结构优化的视角

基于能源结构优化视角对中国实现碳强度和碳峰值"双控"目标的可行性及最优路径进行分析.首先构建马尔科夫链和多目标优化模型，分别从自然演进、政策约束和成本约束角度预测能源消费结构；其次，将3种能源消费结构情景与3种经济发展情景结合，共得到9种综合情景下碳强度和碳峰值预测结果，判定各情景实现"双控"目标的可行性；最后，采用多属性决策模型分析"双控"目标的最优路径.结果表明，9种情景下，中国均可实现2020年和2030年的碳强度目标；然而，并非所有情景都能实现2030年碳排放达峰目标，经济发展速度与实现碳排放达峰目标的难易程度成反比.经济中速发展及减排政策约束下的能源结构调整情景是实现"双控"目标的最优路径，减排政策是"双控"目标顺利实现的关键所在.     

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模型的云南省供给侧结构性改革对产业碳排放影响情景分析

基于LEAP模型,通过设定经济技术情景方案,评估了云南省2012~2050年间供给侧结构性改革对产业碳排放及碳强度的影响.研究结果表明,与参考情景相比,2050年云南产业碳排放在供给侧改革情景下将减少4.9亿t,但仍不能实现2030年左右达峰的减排目标;云南产业碳排放在未来将更加集中于电力、金属压延加工、非金属制品、交通运输和化学工业五大高碳产业部门,其中交通运输部门的贡献率呈持续上升趋势,而其他部门的贡献率都呈下降趋势;七大高碳能源的产业碳排放贡献率高达96%,并保持相对稳定,其中煤炭类能源的贡献率将持续降低,而石油制品和天然气的贡献率将持续升高.为了实现低碳转型,云南省应加大总量控制目标的实施力度,重点加强交通运输部门的供给侧改革,并在加强可再生能源开发的同时提高其利用率.     

我国碳交易试点政策的减排效应及地区差异

基于连续性双重差分等方法,评估2004～2017年我国碳交易试点政策的减排效应及地区差异,并分析其作用机制.结果显示,碳交易政策能使试点地区的碳排放强度下降9.5％,碳市场规模?活跃度每增加1％,将分别带来试点地区碳排放强度下降0.9％和0.7％.异质性影响上,碳交易政策对东中部地区的减排效应明显,对西部地区无明显作用...     

中国碳强度下降和碳排放增长的行业贡献分解研究

现阶段碳强度约束性指标和总量控制碳排放权交易试点是中国温室气体减排的两种重要手段,研究各行业及其相关因素对全国碳强度和碳排放变化的影响机制对制定行业碳强度减排政策和选择碳交易体系纳管行业具有重要意义.运用LMDI模型对1996~2010年中国碳强度以及碳排放变化进行了行业贡献分解.结果表明,全国碳强度下降受各行业碳强度和增加值占比变化的影响,前者贡献较大,后者贡献较小;全国碳排放增长受各行业碳强度和增加值变化的影响,前者起到抑制效应,后者发挥决定性的促进作用.电力、热力的生产和供应业,非金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业,交通运输、仓储及邮电通迅业,化学原料及化学品制造业等5个行业对全国碳强度下降和碳排放增长的贡献最大;石油加工及炼焦业和建筑业对全国碳强度下降贡献较小,但对碳排放增长贡献较大;它们是我国碳强度约束和总量控制试点应当重点关注的减排领域.第三产业对全国碳排放增长的贡献呈上升趋势,尤其是交通运输、仓储及邮电通迅业和批发和零售贸易业、餐饮业,应当逐步加强对其进行碳排放管控.     

基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测

首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效.     

初始排放权分配对各省区碳交易策略及其减排成本的影响分析

碳排放权分配是我国碳交易机制设计的根本性问题之一.然而,不同初始分配方案对我国碳减排和宏观经济的影响尚不明确,成为制约碳交易市场快速发展的重要因素.本文以我国"十三五"时期碳排放强度下降目标为约束构建非线性规划模型,模拟了"祖父分配方案"、"支付能力方案"和"人口规模方案"3种初始排放权分配方案对各省区碳交易策略及其减排成本的影响.结果表明,碳交易市场能有效降低我国实现碳排放强度下降目标的经济成本,但在不同初始排放权分配方案下省区间的碳减排成本差异有所不同.与"支付能力方案"和"人口规模方案"相比,"祖父分配方案"下省区间碳减排成本差异较小,更能体现碳排放权分配的公平性.以公平为导向的初始排放权分配和以效率为导向的碳排放权交易相结合,有助于我国提升碳排放权配置效率、降低减排成本,促进省区间碳交易市场均衡发展.     

吉林省能源消费碳排放变化趋势预测与影响因素分析

探讨区域能源消费碳排放的长期变化趋势对碳减排政策的制定和减排目标的实现有重要意义。该文以吉林省为例,研究基于STIRPAT模型能源消费碳排放的影响因素,分析其历史变化特征,分别设定节能情景和节能-低碳情景预测吉林省未来的碳排放走势。研究结果表明,经济增长是影响碳排放的主要因素,碳排放强度的下降是抑制碳排放的主要因素;随着时间的推移,碳排放先后经历碳排放增长期、高峰期和回落期,整体呈倒"U"型趋势;相较节能情景,节能-低碳情景碳排放增长趋势放缓且各年份碳排放水平更低。     

中国碳排放强度的行业差异与动因分析

测算了1995—2010年中国各行业的碳排放强度,并采用行业分解方法分析了各行业对中国碳排放强度的影响. 结果表明:工业碳排放对总体碳排放强度下降起主导作用,对其下降的贡献率为73.35%;其他服务业次之,贡献率为22.68%;农业、交通运输业、商业和建筑业贡献率较低,分别为1.38%、1.22%、1.17%、0.20%. 采用泰尔指数对中国碳排放强度进行行业差异分析发现,1995—2010年中国各行业碳排放强度泰尔指数从0.3927升至0.4889,行业间碳排放强度的差异呈扩大趋势. 运用差值因素分解模型分析中国碳排放强度变化动因发现,在1995—2010年中国碳排放强度的下降中,技术效应具有促进作用,贡献率为104.64%;结构效应具有抑制作用,贡献率为-4.64%. 未来宜从优化产业结构、加快技术研发和应用等方面降低碳排放强度.      

多情景下湖北省交通运输碳排放峰值预测研究

为加快湖北省交通运输业实现碳达峰,利用湖北省2005—2019年人口规模、城镇化率、交通运输强度、能源强度等数据,构建扩展STIRPAT模型,并结合设置的基准、污染减排、节能降碳、绿色低碳4类情景(18种情景方案),对湖北省2020—2035年交通运输碳排放峰值进行预测.结果表明：(1)2005—2019年湖北省交通运输碳排放量总体呈现出波动上升的趋势;(2)在其它影响因素不变的情况下,技术性减排对交通运输碳排放的抑制作用大于结构性减排,且随着时间推移,其作用效果越明显;(3)绿色低碳情景下,保持人口和城镇化率中增长、经济水平高增长的情景方案最可能符合湖北省交通运输碳排放达峰路径,研究预测其碳排放于2030年达到峰值6330.2万t.最后,结合研究结论提出了具体可行的政策性建议.     

经济平稳增长下长江经济带碳排放峰值研究——基于全球夜间灯光数据的视角

碳排放达到峰值的时间和水平,将影响各地区的发展空间,对于长江经济带地区协调发展有着深远的影响,这也是应对气候变化和区域管理需要引起高度重视的问题。为此,论文通过1995—2013年的全球夜间灯光数据对长江经济带的GDP进行了估算和校准,进而在经济平稳增长条件下,预测长江经济带地区2014—2050年的GDP,根据碳强度衰减速率,设置了3种模拟情景。研究表明：以“十二五”时期的碳强度下降速率衰减,江苏和江西地区尚未出现碳峰值,其他地区在2050年之前出现碳峰值;其中云南在2025年就率先达到碳峰值。以“十三五”时期的碳强度下降速率衰减,江苏仍未出现碳峰值,安徽和江西地区在2040年之后出现碳峰值,四川、重庆、贵州均在2031年左右达到碳峰值;云南在2023年就率先达到碳峰值。上述两种模拟情景表明,长江上游地区碳排放达峰的时间要早于长江中游地区。进一步以长江经济带实现“2030年达到碳峰值”为目标的模拟情景发现,各地区碳强度衰减速率的差异显著,这从云南碳强度衰减速率2.58%、江西碳强度衰减速率7.53%,便可窥见一斑。由此可以看出,制定碳减排方案的要义,在协调好碳强度和经济增长率之间有效调控的同时,应充分考虑区域发展不平衡,分区域、分阶段推动碳排放达峰的减排政策,这将有利于经济平稳增长下顺利实现碳峰值目标。     

沈阳市经济发展演变与碳排放效应研究

正确认识城市碳排放状况,研究确保城市经济快速发展的碳减排有效措施,对促进城市经济的可持续发展、制定各种环境经济政策、确保环境社会协调发展起到至关重要的作用。论文基于热红外遥感、GIS 和大气扩散模型技术,提高了城市碳排放空间分布的模拟精度。在此基础上,分别采用环境库兹涅茨曲线（EKC）、迪氏对数指标分解法（LMDI）和系统动力学（SD）模型,分析城市经济发展与碳排放之间的耦合关系和演变态势,通过碳排放分解分析研究影响碳排放浓度变化的因素,以及城市三次产业对碳排放的生产效应、结构效应和强度效应,模拟自然发展模式和调控发展模式两种情景下城市经济发展与碳排放的发展演变趋势。研究结果表明：1989—2008 年期间沈阳市碳排放与人均GDP拟合曲线符合N型特征,沈阳市的年均碳排放已经跨过了转折点。经济增长是导致沈阳碳排放增长的主要因素。1999—2010 年沈阳市第二产业碳排放的生产效应最大,三次产业的强度效应对城市碳排放都有抑制作用。2013—2020 年调控发展模式下的城市碳排放呈下降趋势。调控管理在保证经济稳步增长的同时将有利于沈阳市碳排放的有效抑制。     

江苏省交通运输业碳排放预测及减排情景分析研究

根据江苏省2005年-2012年交通运输业的碳排放量和碳排放强度,利用GM(1,1)模型预测了2013年-2025年的碳排放,并结合江苏省省情设定了两种碳减排情景.研究表明:2005年-2012年江苏省交通运输业碳排放量一直呈增长趋势;2006 年-2009年碳排放强度一直上升,而2009年-2012年则呈下降趋势.GM(1,1)模型预测结果显示2013年-2025年江苏省交通碳排放量和碳排放强度一直处于上升的状态.而情景分析得出基准情景和低碳情景下的2015年和2025年交通运输业碳排放量都将会大幅减少.     

中国省域碳达峰路径与政策

从省域层面推动发达地区率先碳达峰是中国实现2030年前碳达峰目标的有效途径.以江苏省为例,构建了省级LEAP-Jiangsu模型,结合改进的多层对数平均迪氏分解(M-LMDI)模型、 Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型探索碳排放的关键影响因素及碳达峰路径.采用改进的多层M-LMDI模型分析了江苏省历史时期和未来预测情况下碳排放的主要影响因素;基于历史碳排放分解结果和规划目标,构建了多种发展情景的LEAP-Jiangsu模型,预测江苏省碳排放达峰时间及达峰水平;运用Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型,研究碳排放与经济发展的关系和碳排放与大气污染物排放的协同效应.结果表明,2035年江苏省一次能源需求总量以标煤计约为401.2～474.6 Mt,终端能源需求量约为319.2～382.3 Mt;江苏省最可能在2025～2030年实现碳达峰目标,碳排放峰值约为815.3～845.7 Mt;能源强度降低、产业结构优化、提高终端电气化水平和能源结构调整等节能减排措施的减排贡献率分别为33.1%、 26.8%、 21%和15.2%.