中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分析

纺织服装行业是中国的重要民生产业。中国纺织服装行业在快速发展的过程中,消耗了大量的能源,并产生了较多的碳排放,分析探讨该行业能源消费碳排放的影响因素对实现行业的节能减碳和低碳发展具有重要意义。文章基于对数平均Divisia因素分解法(LMDI)建立了中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分解模型,并对影响行业碳排放量的产业规模、产业结构、能源结构、能源强度等因素进行了实证分析。结果表明,在1991-2009年间,产业规模的扩大是纺织服装全行业、纺织业及纺织服装、鞋、帽制造业碳排放量增加的最主要拉动因素,能源强度因素的提高对于减少碳排放量具有重要意义。产业结构优化对于减少行业碳排放量的效果有限,能源结构调整尚未达到减少行业碳排放量的效果。     

中国农业碳排放的空间分异与动态演进——基于空间和非参数估计方法的实证研究

为研究农业碳排放的空间分布与动态演进规律，运用1993~2017年中国大陆29个省份的面板数据，在分省测算农业碳排放量和农业碳排放强度的基础上，将空间和非参数估计方法相结合，考察了中国农业碳排放的空间分异及其动态演进.结果表明：中国农业碳排放量呈“中心-外围”模式分布，且表现出向“外围”扩散的趋势；碳排放强度呈逐渐下降的趋势，表现为西高东低的阶梯状分布特征；碳排放的地区间差距不断缩小，农业碳排放的增长分布由“二主一小”向“一主”的格局转变，与此同时，中国农业碳排放还表现出由“两极”向“多极”转变的分布格局.     

《广东省居民环保低碳生活手册》连载

1.衣物篇可别小瞧了衣服的碳排放量,不相信我们来算一下。按照每季只买两件T恤、两件衬衫、两件外套计算,如不经任何染色印花处理,纯棉服装的碳排放量总计约为224千克,     

国内外工业碳排放数据平台建设现状与应用展望

中国作为当今全球碳排放最大的国家，工业碳排放量约占全国总碳排放量的68%。在碳排放总量和强度“双控”的新制度要求下，准确核算工业碳排放量具有重要意义。通过分析国内外碳排放总量和产品碳排放强度相关标准及其低碳数据平台建设情况发现，目前国内外碳排放总量核算标准大都基于《IPCC清单指南》;国外产品碳足迹相关标准已经建立，而国内发展相对滞后，大部分行业仍缺乏权威性产品碳足迹核算及评价标准；国内外碳排放数据平台及软件均缺乏覆盖工艺过程或工序的碳排放信息，且数据基本来源于文献报道或统计年鉴，本土化程度低，不能达到高精度和国际互认水平。基于对国内外标准体系、数据平台和软件的调研分析，本研究提出，亟需完善全链条低碳标准体系，建设多产业互联的行业低碳数据平台，并开发资源-环境-碳-经济多尺度评价软件，将企业/行业工艺过程与产品供应链碳排放数据深度融合，实现数据资源公开统筹应用，服务工业领域精准降碳与绿色、低碳等多目标协同发展。     

中国工业碳减排潜力与路径研究

基于我国工业35个行业2000~2015年的碳排放数据,以Super-SBM模型进行碳排放效率测算,结合劳均碳排放量及劳均工业总产值构造碳排放公平指数,并基于马尔科夫链模型测算碳排放公平及碳排放效率的俱乐部趋同指数,在公平效率协调的视角构造碳减排潜力指数并对35个行业进行碳减排潜力测算,并基于公平-效率二维矩阵图以动态的视角设计我国工业碳减排路径.结果表明：我国工业碳排放公平及碳排放效率均存在较为严重的固化现象,且碳排放效率的固化程度更高,可见我国工业碳减排的效率原则更重要,国家应从效率上挖掘更多的减排潜力;在公平与效率协调视角下测算出来各行业的碳减排潜力较之公平效率相等原则下有所变化,我国工业仍存在较大的碳减排空间;我国工业大部分行业处于"低排放效率、低排放公平"的状态.因此国家应从碳排放效率提升的角度重点扶持"低排放效率、低排放公平"水平类型行业.     

基于H&M低碳分析及对中国服装产业升级的启示

依据快时尚品牌HM的2012年可持续发展报告,对其低碳现状进行研究分析,从碳足迹和产品生命周期的角度对HM碳排放情况进行分析,总结了截止到2012年年底,基于服装产业链,HM在低碳方面采取的措施与取得的成果,及其对中国服装产业进行低碳升级的启示。     

云南省能源消费碳排放时空演变及其影响因素

双碳背景下，低碳试点地区的碳排放状况是当下需要关注的热点问题。该文基于“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据和相关能源数据，以云南省16个地州市为研究对象，测算并分析了2010-2020年云南省能源消费碳排放时空格局演变，并借助地理探测器识别影响碳排放的关键因素及其时序变化。结果表明：（1）2010-2020年云南省能源消费碳排放总量呈波动中递增的变化趋势，各州市年均增长率最高和最低为昭通市、玉溪市。（2）空间上呈现出中东部高，西北部、西部、西南部低的分异特征；各州市能源消费碳排放总量高值区以滇中城市群为主，低值区主要分布在滇西、滇西南城镇群。（3）影响云南省能源消费碳排放的主要因素为经济发展水平、路网密度和对外开放程度；各因素在不同时期对碳排放的影响程度各不相同。总体来看，云南省能源消费碳排放整体呈现收敛态势，增长速率有所下降，但仍未达到碳峰值。     

广东省能源消费碳排放空间自相关分析

采用空间自相关(全局空间自相关和局域空间自相关)分析方法,对1995-2011年广东省能源消费碳排放总量、人均能源消费碳排放量和能源消费碳排放强度3个碳排放指标的空间自相关性和差异性进行研究。结果显示,1995-2011年,能源消费碳排放总量和人均能源消费碳排放量均存在显著全局空间自相关性,2个指标的全局Moran′s I指数分别在0.2~0.3和0.4~0.6范围变动,且均呈先上升后缓慢下降变化趋势,均在2008年达到阶段性极值点。局域空间自相关分析结果表明,这2个碳排放指标在珠三角都有高-高聚集区,在粤北都有低-低聚集区,同时这2个碳排放指标在珠三角周边城市也存在显著局域空间异质区。能源消费碳排放强度不存在显著全局空间自相关性,但在2011年存在一个局域低-低显著自相关区域。研究结果为广东省制定差异化碳减排政策和实现低碳省建设提供决策依据和信息支持。     

基于投入产出法的中国化石能源加工业碳排放核算

本文通过建立一种基于投入产出法的碳排放核算模型,对我国2020年化石能源加工业碳排放影响力进行了核算和评估。结果显示,我国化石能源加工业碳排放影响力显著,直接碳排放强度位居全行业第一,是创造单位价值碳排放量最大的行业;完全碳排放量位居全行业第三、制造业第一;间接碳排放量占比较低。化石能源加工业对化石能源采掘业和电力供应业的碳排放拉动量明显高于其他行业;出口贸易对化石能源加工业碳排放量具有一定的拉动作用,亚洲国家的拉动作用显著。本文进一步提出,应充分发挥化石能源加工业的引导作用,转变能源利用方式,有效降低各行业化石能源利用过程的直接碳排放强度,减少碳排量高、附加值低的化石能源产品出口。     

中国交通运输碳排放时空演变及差异分析

核算了2003—2012年间中国30个省域的交通运输碳排放量和碳排放强度,分析了交通运输碳排放时空演变规律,分别计算了中国东、中、西部的交通运输碳排放量和碳排放强度的标准差和变异系数以定量分析其差异.结果表明:2003—2012年10年间,中国30个省域交通运输碳排放量呈逐年增长趋势,并整体呈现"西低东高"的特征,其中,湖北、广东和山东三省的总量居前3位,而内蒙古、吉林和重庆这3个省份(直辖市)的增速最快;交通运输碳排放强度整体上全国呈增长趋势,呈现出"西高东低"的非均衡变化特征;交通运输碳排放强度绝对差异增速趋缓,自2008年后三大区域的标准差和变异系数都呈现明显趋同效应.     

中电致力打造绿色愿景

《气候愿景2050》的目标就是在维持稳定电力供应的大前提下，利用可再生能源，采用低碳排放和零碳排放技术，以及提倡节约能源等不同方法，致力于在2050年底前，将集团发电组合的碳排放强度降低75％。目前，可再生能源发电量已超过了中电总发电容量的15％，全面超越了2004年设定的5％的目标。     

山西省县域碳排放时空格局及影响因素分析

文章基于2006-2017年山西省118个县域碳排放数据,采用变异系数、空间自相关分析和时空地理加权回归模型（GTWR）对山西省县域碳排放时空格局和影响因素进行分析。结果表明：时间上,2006-2012年山西省县域碳排放量增长迅速,高碳排放区逐渐扩大;2012年之后各区县碳排放量较为稳定,且稳中有降。空间上,山西省县域碳排放呈中间高、东西低的分布格局;县域碳排放存在显著的空间不平等性和集聚性,表现为逐渐下降的特征;在局部范围内具有较高的空间依赖格局,大部分碳排放高（低）的县域相邻,且汾阳市、孝义市、介休市和大同市城区存在“高碳锁定”效应。各影响因素呈现较强的时空异质性,人口规模和产业结构是碳排放的主导因素,对山西省县域均为正向影响,且产业结构的影响逐年上升;城镇化率和经济发展水平对山西省县域碳排放影响较小,且对大部分区县具有负向影响。因此,分析山西省县域碳排放时空格局演变特征和各因素对不同县域碳排放的影响程度,可为实现区域差异化碳减排政策提供指导。     

中国省际碳排放强度时空演变及驱动因素研究

中国碳排放强度在空间上的联动关系在理论与实证层面均未形成较为统一的认知,这与中国各区域经济关联日益深化的发展现状不相匹配,也不利于制定差异化的区域减排政策。因此,文章以2000-2016年中国30省份数据为研究样本,运用探索性空间数据分析方法,优化传统马尔可夫链为空间马尔可夫链,对中国省际碳排放强度的空间关联性及其演变特征进行研究,并采用分位数回归模型对不同碳排放强度水平下各影响因素的差异化效应进行模拟分析。结果表明：（1）中国省际碳排放强度呈现逐年递减的变化趋势和由西北向东南梯度递减的空间分布格局,并呈现高度稳定性;（2）从空间关联看,碳排放强度高和低组别的省份在状态转移时以极大概率维持自我稳态;当区域与比自身碳排放强度低的区域为邻时,自身碳排放强度会被拉低,且邻域碳排放强度越低碳减排拉动作用越强;反之,低碳地区被高强度区域包围时,低碳状态不受影响;（3）以碳排放强度为依据划分的分位数回归结果显示,技术进步对各碳排放强度组别均起到碳减排效用,说明技术创新是当前最为普适的减排手段,故以碳排放较低的发达区域为核心,推动低碳技术溢出效应对邻域的带动作用,将有可能对减排产生事半功倍的效应;（...     

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。     

中国省域碳排放强度的集聚效应和辐射效应研究

估算了中国1997—2013年30个省(市、自治区)的碳排放强度数据,并利用全局Moran's Ⅰ指数、局域Moran's Ⅰ指数以及莫兰散点图从集聚效应和辐射效应两个角度考察了我国区域碳排放强度空间分布特征.结果显示:1集聚效应:我国省域碳排放强度具有明显的空间集聚特征,碳排放强度水平相似区域倾向于相邻分布;另外,碳排放强度空间分布呈现不断优化的趋势,即"低-低"集聚不断增加,"高-高"集聚逐渐减少.2辐射效应:内蒙古、宁夏和山西等省对周边地区的碳排放强度具有明显的正向辐射效应,广东、福建和浙江等省对周边地区碳排放强度具有明显的负向辐射效应.最后,据此提出政策建议.     

基于碳强度的碳交易机制分析

碳排放强度是控制温室气体排放的一种考核指标,通过分析加拿大以碳排放强度为基准的交易机制,笔者认为该机制能够以更低的成本减少碳排放,在未来GDP相对确定的情况下能够降低减排效果的不确定性,从而更适合发展中国家。     

东北三省农田生态系统碳排放时空分异特征及驱动因素研究

根据2000—2014年东北三省碳排放的相关数据,结合空间探索性分析及地理加权回归等模型方法,对研究区农田生态系统碳排放量的空间集聚性、差异性及其重要驱动因素进行研究.结果表明:东北三省农田生态系统碳排放量存在比较显著的全局空间正相关,自相关性在整体上表现出逐渐增强的趋势,到2014年全局Moran's I指数达到最高值0.3395.在局部空间相关关系上,东北三省农田生态系统碳排放量的高-高区域集中在黑龙江省和吉林省,低-低地区主要集中在辽宁省,表现出不平衡的发展格局.人均GDP对农田生态系统碳排放有负效应,总人口数对农田生态系统碳排放的影响从正效应转变为负效应,化肥施用对农田生态系统碳排放影响程度的空间分布格局发生了较大变化,代表生产技术水平和能源消耗的农业化肥施用量和农业机械总动力因素对农田生态系统碳排放的影响较大,东北三省农田生态系统碳排放和农业机械总动力相关程度有逐渐趋同的趋势.     

5G对中国碳排放峰值的影响研究

基于目前5G技术的发展情况,利用holt指数平滑法和动态分析法预测了未来20年5G基站产生的直接碳排放量.根据预测模型,5G基站建设会在2038年左右达到饱和状态,数量约为1434万个.考虑到5G技术的发展推动其他产业发展可能导致的碳排放量变化,利用投入产出法和灰度时间预测法等方法评估了5G技术引起的各行业间接碳排放量.结果显示,5G基站处于低负载（30%负载）情况下,能在2038年碳排放达峰时年产生142.61Mt的直接碳排放;而如果满负荷运行,则能在2038年碳排放达峰时产生196.26Mt的直接碳排放,基于中国两种不同碳排放达峰情景,综合分析了5G技术导致的直接和间接碳排放对中国碳排放达峰时间和碳排放峰值的影响,最后对预测结果进行了稳健性检验.研究发现,实际GDP情况情景下5G技术对于社会各行业的碳排放影响在2030年达到峰值,约为255.96Mt.并且,2030年前5G技术发展对社会总体碳排放增量以间接碳排放为主,2030年后对社会碳排放增量以直接碳排放为主;综合考虑下5G技术的发展会导致中国碳排放达峰时间推后至少2年,相应的碳排放峰值至少提高了383.96Mt.若中国政府要削减5G导致的额外碳排放,完成二氧化碳总量控制,需要降低基站能耗水平,控制基站数量,避免重复建设导致5G基站低负荷运行.     

中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析

根据IPCC方法计算得到1995—2012年中国各省市碳排放数据,表明从1995年开始,我国各省市的碳排放强度整体上呈现南低北高,东低西高的分布格局,并有逐渐下降的趋势.区域间碳排放强度的基尼系数、Theil系数、对数离差均值的计算结果表明碳排放强度在各省市自治区间存在明显差异,并且差异随着时间逐渐增大.为了进一步分析碳排放强度差异的影响因素,我们建立了碳排放强度的回归方程,并采用夏普里值分解法进行影响因素的分解分析.整体上可以看出经济发展水平对碳排放强度差异的贡献值最大,而且随着时间推移其对碳排放强度差异的作用逐渐加强.其次是产业结构和能源结构,贡献值分别为18.91%和26.76%,对碳排放强度差异的贡献值随着时间逐渐减少,作用也逐渐弱化.最后是城市化水平(贡献值为~(-1).65%),仅在一定程度上能够降低碳排放强度的差异.进一步采用第三产业占比表示产业结构,石油占比表示能源结构进行分析,发现它们与碳排放强度变为反向关系.即一个地区的第三产业比重高,在能源结构中油的比重大,煤炭比重小,碳排放强度相比于其他地区则低.由此可见,石油比重的区域差异是影响碳强度差异的一个主要原因.因此,提升碳排放强度高的地区的石油以及低碳能源可以缩减区域间的碳排放差异.本文的研究对合理、公平的碳减排政策的制定,鼓励各省市自治区积极参加碳减排活动有着积极的意义.     

中国土地利用碳排放变化及协调分区

土地利用变化所产生的碳排放已成为地区碳排放的主要来源之一,为了探究其变化以全国30个省市为研究对象,基于2001～2019年MODIS的MCD12Q-LUCC数据,通过碳排放系数法,聚类与异常值分析法,从碳排放经济贡献系数、碳生态承载系数及二者的耦合协调关系等角度探讨了近19年间全国各省土地利用碳排放的空间特征并进行了分区研究.结果表明：(1) 2000～2019年全国土地利用碳排放量增长显著,但在2011年后碳排放量增长率变得平缓,而碳汇量的增长则相对缓慢,二者间的差距仍较大.(2)聚类与异常值分析显示研究期内全国各省市土地利用碳排放高值集聚中心由广东、江苏等省份转移到河北、山西、内蒙古等省份且集聚状态越来越明显.(3)全国各省市碳排放经济贡献系数呈现南高北低的空间特征,生态承载系数则呈现出由西高东低逐渐发展为中高东低,北部次之的特征,两者的耦合协调度呈现出下降的趋势.(4)本文基于碳排放经济贡献和碳生态承载,将各省划分为低碳保持区、经济发展区、碳汇发展区和综合优化区这4类,并提出各自的发展建议,争取实现碳中和与低碳可持续发展.