广东省经济结构转型对协同减污降碳的影响

在经济快速发展和减污降碳的双重压力下,通过经济结构转型实现协同减污降碳,是广东省可持续发展的迫切需要. 本研究利用减排量弹性系数评估SO₂、NO_x、烟粉尘与CO₂排放量变化的协同性,基于环境投入产出模型和结构分解分析方法探究广东省经济结构转型对协同减污降碳的影响. 结果表明:①从生产端看,电力热力的生产和供应业以及非金属矿物制品业的大气污染物和CO₂排放量较大;从消费端看,建筑业同时排放了大量大气污染物和CO₂. ②2007—2017年生产结构变化和最终需求产品结构变化对减污降碳的影响存在不协同性,未来可通过优化生产结构和最终需求产品结构促进协同减污降碳. 研究显示,应以生产结构和最终需求产品结构转型为重要抓手,提高广东省减污降碳的协同性,实现高质量可持续发展.      

中国城市工业减污降碳协同度的影响因素分析

当前减污降碳协同控制大多关注国家或省级尺度,且聚焦单一环境介质,缺少城市尺度、多介质污染物与碳排放的协同性研究。分析了2013—2019年中国178个城市工业CO₂排放与SO₂、NO_x、COD、NH₃-N 4类不同介质污染物排放的协同度,并探究了影响协同度的社会经济因素。结果表明,工业CO₂和各类污染物的年平均减排协同度呈现“N”型变化趋势。约40%的城市已实现工业协同减污降碳,约50%的城市只实现污染物减排,碳污均增排城市约占10%。加强政府政策力度是影响城市工业协同减污降碳的关键因素,且东、中、西部城市工业协同减污降碳的关键影响因素具有异质性。此外,鼓励科技创新和吸引人才回流是促进老工业城市协同减污降碳的关键因素。     

长三角减污降碳政策的协同效应和作用机制研究

在“双碳”目标和长三角地区一体化高质量发展的要求下,如何发挥环境政策的协同效应,协同推进减污、降碳和经济高质量发展,对于促进经济社会发展全面绿色转型具有重要意义.以2006-2020年长三角地区41个地级市为研究对象,以大气污染物(包括SO₂、NO_x、PM和VOCs)排放当量、CO₂排放量和经济高质量发展水平为被解释变量,以减污降碳政策力度为核心解释变量,通过固定效应和中介效应模型检验减污降碳政策对大气污染、碳排放和经济高质量发展的协同效应和作用机制.结果表明：(1)减污降碳政策具有三重协同效应,政策力度每提升1%,平均意义上可降低0.470%的大气污染物排放当量,降低0.292%的CO₂排放量,提升0.040%的经济高质量发展水平.(2)减污降碳政策的协同效应具有地区异质性,在核心城市组能够实现减污、降碳和经济高质量发展的三重协同效应,而在中心城市组仅具有污染减排效应,在外围城市组没有产生显著效应.(3)减污降碳政策主要通过减少能源消费、促进绿色技术创新实现减污、降碳和经济高质量发展.研究显示,应...     

北京市制造业减污降碳协同效应分析和驱动因素

基于北京市2013～2020年制造业大气污染物和CO₂排放数据计算结果,分析了制造业排放变化特征,采用协同效应系数评估了制造业减污降碳的协同效果,并利用LMDI模型量化分析了人口规模、经济发展、产业结构、能耗强度、能源结构和排放强度对于大气污染物排放、CO₂排放以及二者综合的驱动影响程度.结果表明,北京市制造业排放总体呈下降趋势,2013～2020年,大气污染物排放减少了79.2%～92.5%,CO₂排放减少了60.3%,各项排放在“清空五年”和“蓝天三年”时期呈现不同的阶段性特征.从减污降碳协同效果来看,各项大气污染物和CO₂的协同效应系数均在0～1之间,对于大气污染物的减排作用大于CO₂.从各驱动因素影响来看,能耗强度降低和能源结构优化对于排放的负向拉动作用较大,排放强度降低对于大气污染物排放具有抑制作用;从协同减排综合驱动影响来看,能耗强度降低的协同效果最为明显,产业结构调整在“蓝天三年”时期的协同效果最佳.     

中国钢铁行业二氧化碳排放达峰路径研究

钢铁行业是我国重要的CO₂排放源. 作为典型的资源能源密集型产业,钢铁行业加快绿色低碳转型、尽早实现碳达峰并有效降碳,既是行业自身高质量发展的内在需要,也是支撑落实国家碳达峰、碳中和目标的客观要求. 本文综合考虑经济社会发展、资源能源利用、工艺结构调整、低碳技术应用等因素影响,开展了基于情景分析的钢铁行业CO₂排放达峰路径研究,对不同情景下钢铁行业CO₂的排放趋势进行测算,识别钢铁行业CO₂减排的主要驱动因素,判断推动钢铁行业碳排放达峰的关键举措,为制定“双碳”目标背景下钢铁行业CO₂排放控制策略提供参考. 测算结果表明,我国钢铁行业CO₂总排放量有望在2020—2024年期间达到峰值;行业CO₂总排放量峰值为18.1×108~18.5×108 t,达峰后到2030年降幅将超过3×108 t. 研究显示,粗钢产量是决定我国钢铁行业碳排放能否快速达峰的关键,加大废钢资源利用、推进外购电力清洁化以及提高系统能效水平是2030年前钢铁行业实现碳排放达峰并有效降碳的重要途径. 到2030年,粗钢产量降低、加大废钢资源利用、推进外购电力清洁化、提高系统能效水平以及氢能炼钢和二氧化碳捕集、利用与封存(CCUS)等前沿技术对钢铁行业CO₂减排的贡献率分别为11%~52%、34%~52%、7%~20%、5%~13%和2%~3%.      

中国服务业CO2排放的时空特征与EKC检验

采用IPCC温室气体排放清单中CO₂排放因子与估算方法,核算了1995—2012年中国30个省区(不含港澳台地区和西藏自治区数据,全文同)服务业的CO₂排放量,并对30个省区服务业人均CO₂排放量的时空特征进行分析;利用基于面板数据的EKC模型检验中国及其三大经济带服务业增长与CO₂排放之间的关系. 结果表明:在考察期内,中国服务业人均CO₂排放量从0.16 t升至0.77 t,服务业人均增加值从1 621.04元增至9 991.95元;服务业人均CO₂排放量排在前列的省区大都位于东部地区;东部和中部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈线性正相关,人均服务业增加值每增加1个单位,人均CO₂排放量将分别增加1.02和1.16个单位;西部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈单调递增关系. 在此基础上,提出差别化的碳减排对策:①东部地区应通过技术改进和优化产业结构、能源消费结构来降低CO₂排放,并成为中国服务业节能减排的“领头羊”;②中、西部地区应在保持服务业经济适当增速的前提下,将提高能源利用效率和降低能源强度作为减排重点.      

广东省船舶二氧化碳排放驱动因素与减排潜力

船舶是广东省二氧化碳(CO₂)的重要排放来源,研究广东省船舶CO₂排放的历史变化趋势、驱动因素和减排途径,可为广东省制定碳达峰与碳中和路径提供科学依据.采用排放因子法估算广东省船舶CO₂排放量,利用对数平均指数法(LMDI)识别排放驱动因素,并结合情景分析法探究船舶CO₂的减排途径.结果表明：(1)2006～2020年广东省船舶CO₂排放量从331.94万t增加至639.29万t,其中干散货船和集装箱船是导致排放增加的主要船型.(2)2006～2020年广东省船舶CO₂排放的关键正向驱动因素是运输强度(51%)和经济因素(49%),主要负向驱动因素是能源强度(93%)和货类结构(7%).(3)到2030年,如果广东省船舶运输保持当前政策(基准情景)发展,将无法实现碳达峰.(4)到2060年,同时考虑优化能源结构和降低能源强度(节能低碳情景),相比于基准情景有56.51%的CO₂减排潜力.可为广东省制定船舶航运行业碳达峰与碳中和管控策略...     

面向减污降碳的集中供热结构调整路径研究

集中供热是事关国计民生的刚性需求,是能源消费的重要部门,是大气污染物减排的重要着力点.开展面向减污降碳的集中供热结构调整路径分析对我国实现“双碳”目标、建设“美丽中国”具有重要意义.通过构建2020年集中供热碳污耦合排放清单,摸清碳污排放现状;考虑热电联产供热范围以及生物质资源分布,分析拆炉并网、煤改气以及煤改生物质等措施的局限性及碳污减排潜力;结合情景分析,识别碳污减排关键路径,为开展集中供热减污降碳相关工作提供参考.结果表明：(1)热电联产、燃煤工业锅炉分别是集中供热部门CO₂和大气污染物的主要排放源,东北地区及内蒙古自治区是该部门碳污排放的热点区域.燃煤工业锅炉污染控制水平及热效率较低是开展集中供热部门减污降碳的重要切入点.(2)热电联产供热管网难以全面覆盖35 t/h以下燃煤工业锅炉,超40%的小容量燃煤工业锅炉需要采用其他方式进行综合改造.(3)生物质能源利用潜力空间差异较大,制约了供热部门低碳化,如华北及东北地区难以满足本区域燃煤工业锅炉生物质改造的能源需求.(4)加强低碳情景下,2060年集中供热部门SO₂、NO_x     

基于排放因子法的中国主要城市群城镇污水厂温室气体排放特征

温室气体产生是"碳中和"背景下污水处理行业亟待解决的问题之一,准确掌握我国主要城市区域污水处理厂温室气体的产生特征和变化规律是制定减排政策的前提。基于污水处理量的排放因子法,建立了2015-2019年中国五大城市群城镇污水处理厂温室气体二氧化碳(CO₂)、甲烷(CH₄)和氧化亚氮(N₂O)的排放清单,分析了温室气体排放的时空分布和影响因素。结果表明:五大城市群城镇污水处理厂温室气体排放量逐年升高,长江三角洲城市群排放量始终最高,2019年达到2042.78 Gg CO₂-eq,汾渭平原城市群排放量最低;珠江三角洲城市群人均温室气体排放量最高,2019年达到20.36 kg/人;相关性分析显示,污水厂温室气体排放量与人口、GDP、污水处理能力和污水处理率呈显著正相关。     

上海市居民出行方式与城市交通CO2排放及减排对策

以上海市居民出行方式为研究对象,利用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)温室气体排放计算指南中关于交通能源消费碳排放量的计算方法,探讨2002—2006年上海市居民出行选择的不同交通方式对CO₂排放的影响和规律,并提供应对策略.结果表明,2002年以来上海市因居民出行导致的交通CO₂排放总量呈显著增长趋势.私家车的CO₂排放量增加速度最快,截至2006年私家车CO₂排放量约相当于出租车、轨道交通和公交车3种公共交通方式之和.公共交通中,出租车的CO₂年排放量和人均CO₂排放量都最大,轨道交通的CO₂年排放量和人均CO₂排放量最小.公交车和出租车的CO₂排放量所占比例减少,轨道交通的CO₂排放量所占比例增加,这种排放结构的变化有利于减少CO₂排放总量.CO₂减排的具体措施包括限制私家车数量,设计合理的道路交通方案,使汽车尽可能接近其经济车速,改变汽车燃料种类等,其中限制私家车数量最为关键.      

减污降碳协同增效的能源转型路径研究

减污降碳协同增效是党中央、国务院在新发展阶段针对新形势、新要求作出的重大战略部署,对深入打好污染防治攻坚战、确保实现“双碳”目标、促进经济社会发展全面绿色转型具有重要意义。当前阶段我国生态文明建设同时面临实现生态环境根本好转和实现碳达峰、碳中和两大战略任务,在这一背景下减污和降碳是彼此牵引、互相促进、有机统一的关系,需要同步推进,实现协同增效。由于CO₂与污染物排放同根、同源、同过程的特征主要表现在能源领域,本文提出能源领域是推动减污降碳协同增效的主战场。在此基础上,从能源消费强度和总量双控、能源结构、产业结构、工业部门、城乡建设、交通运输六个方面提出了以全方位能源转型推动减污降碳协同增效的路径和措施。     

燃煤锅炉协同处置油基岩屑碳排放核算及降碳贡献度分析

我国电力行业CO₂排放量巨大,约占全国CO₂排放总量的50%. 有效降低电力行业的碳排放,对我国按时实现“3060”碳达峰与碳中和的目标将起到有力支撑. 石油和天然气开采过程中产生的油基岩屑因含有较高的热值可作为锅炉煤炭燃料的替代燃料使用. 为探明利用燃煤锅炉协同处置油基岩屑的碳减排效果,选取某电站600 MW循环流化床锅炉,以30%的比例掺烧油基岩屑,并参照《温室气体排放核算与报告要求 第1部分:发电企业》和《企业温室气体排放核算方法与报告指南 发电设施(征求意见稿)》两种核算方法计算协同处置前后锅炉CO₂的排放量. 结果表明:①在30%的掺加比下,油基岩屑协同处置具有碳减排效果. 两种核算方法计算的降碳量分别为159.2和157.7 t,降碳比分别为0.543和0.538. ②油基岩屑焚烧产生的CO₂排放量小于被替代的煤炭燃烧产生的碳排放量,是协同处置具有碳减排效益的主要原因. ③核算法与检测法CO₂排放量的差异表明,企业源评估模型碳核算法最主要的不确定性来源于检测数据的精准度. 研究显示,燃煤锅炉协同处置油基岩屑具有一定的CO₂减排效果,单位热值含碳量和消耗量是影响碳减排效果的两个关键因素,建议开展油基岩屑掺加比与碳减排量间的相关性研究,为规模化开展燃煤锅炉协同处置降碳工作提供参考.      

减污降碳协同增效的能源转型路径研究

减污降碳协同增效是党中央、国务院在新发展阶段针对新形势、新要求作出的重大战略部署,对深入打好污染防治攻坚战、确保实现“双碳”目标、促进经济社会发展全面绿色转型具有重要意义。当前阶段我国生态文明建设同时面临实现生态环境根本好转和实现碳达峰、碳中和两大战略任务,在这一背景下减污和降碳是彼此牵引、互相促进、有机统一的关系,需要同步推进,实现协同增效。由于CO₂与污染物排放同根、同源、同过程的特征主要表现在能源领域,本文提出能源领域是推动减污降碳协同增效的主战场。在此基础上,从能源消费强度和总量双控、能源结构、产业结构、工业部门、城乡建设、交通运输六个方面提出了以全方位能源转型推动减污降碳协同增效的路径和措施。     

我国城市二氧化碳和大气汞排放特征及协同控制潜力研究——基于生产和消费的视角

面对全球气候变化和区域性空气污染的双重压力,中国作为全球最大的二氧化碳(CO₂)和大气汞排放国,亟需实现CO₂和大气汞的排放控制.考虑到CO₂和大气汞排放的潜在同源性,探究其内在的协同潜力、识别协同减排潜力较高的典型城市和行业能为我国新发展阶段减污降碳、协同增效提供重要支撑.鉴于此,本文以化石能源为切入点,通过编制我国城市层面CO₂和大气汞排放清单,构建2015年城市尺度多区域投入产出模型,并进一步采用相关系数评估生产端和消费端CO₂和大气汞的协同控制潜力.结果表明,生产端城市和部门层面CO₂和大气汞排放具有一定的协同控制潜力,其相关系数分别为0.836和0.799.其中,鄂尔多斯市等地的电力、热力的生产和供应业协同控制潜力良好.消费端城市和行业层面CO₂和大气汞排放具有较高的协同控制潜力,其相关系数分别为0.929和0.971.其中,重庆市等地的建筑业较为典型.区域间贸易相关的CO₂和大气汞排放净转移也存在协同...     

山西省CO2排放影响因素研究及情景分析

山西作为我国的能源大省,其碳排放强度更是持续位于全国最高水平,分析山西省CO₂排放影响因素,探究其发展模式,对于山西省的低碳发展意义重大.基于STIRPAT模型,将山西省能源CO₂排放的影响因素确定为人口、城镇化率、人均GDP、第二产业占GDP比重、能源强度.在岭回归拟合分析的基础上,利用灰色GM（1,1）模型对山西省CO₂排放驱动因素值进行预测,以提高能源CO₂排放预测的准确性,并结合情景分析方法,为山西省的CO₂减排设计了10种不同的发展情景.结果表明:①人口对山西省CO₂排放影响最大,其次是城镇化率和第二产业占GDP比重.②在当前经济发展阶段,能源强度和人均GDP等因素对山西省的CO₂排放影响不大,但能源强度对CO₂排放的抑制作用不可忽略.③山西省CO₂减排最佳的情景方案为适当控制人口数量和城镇化进程、加快产业结构的转型和技术的革新、降低第二产业占GDP比重和能源强度,并且大力推广新能源和清洁可再生能源的开发使用以优化能源消费结构.在该情景下,山西省2020年的CO₂排放量可以控制在5.16×108 t.      

基于BP神经网络的甘肃省二氧化碳排放预测及影响因素研究

基于排放因子法估算2000—2020年甘肃省三大产业及生活能源消费直接CO₂排放量,描述分析其时序演变特征。建立BP神经网络模型并预测2021—2030年甘肃省CO₂排放量。构建甘肃省CO₂排放影响因素的STIRPAT拓展模型,利用多元回归分析定量探究了各因素对CO₂排放量的影响程度和内在作用机理,并结合随机森林进一步识别重要影响因素。结果表明：甘肃省产业及生活能源消耗直接CO₂排放总体呈波动增长趋势,且第二产业占比在70%以上,是主要的CO₂排放源;BP神经网络模型的预测误差为2×10^-4,相关系数>0.99,对于预测甘肃省CO₂排放具有较高精度,并得出2026年的甘肃省能源消耗直接CO₂排放量达到最大;甘肃省CO₂排放的驱动因素作用差异显著,CO₂排放强度、经济发展、城乡消费对CO₂排放的正向作用较大,城镇居民人均消...     

生活垃圾收运环节温室气体排放量核算方法研究

科学合理的碳核算方法是支持碳达峰碳中和的关键,生活垃圾分类下收运环节温室气体排放量的系统性核算方法有待完善.为了科学核算分类下生活垃圾收运环节温室气体排放,该研究依据《IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版》及《温室气体协议》,开展了生活垃圾收运环节核算范围的确定、温室气体排放源和排放种类的识别及核算模型构建.结果表明：生活垃圾收运环节核算范围包括投放点、暂存点、中转站以及处置点4个核算单元,排放源包括移动源、固定源和工艺/过程排放,移动源为收运车辆用电隐含排放CO₂以及燃料燃烧排放的CO₂、CH₄和N₂O,固定源为中转站用能设施隐含排放的CO₂,工艺/过程排放为收运车辆尾气净化消耗催化剂产生的CO₂.同时构建了温室气体排放核算模型,对北京市顺义区生活垃圾收运环节碳排放当量进行核算,结果显示分类后的厨余垃圾和其他垃圾收运环节温室气体排放量存在差异,其中单位厨余垃圾温室气体排放量(以CO₂当量计)为24.78 kg/t,...     

广东省CO2排放变化的社会经济影响因素

作为我国经济最为发达的省份之一,广东省社会经济可持续发展面临CO₂排放量增长的挑战.从多角度分析广东省CO₂排放变化的社会经济影响因素,有助于其实现低碳发展.基于投入产出模型,从生产、需求和供应角度分析1987—2015年广东省CO₂排放量的变化;此外,采用结构分解分析方法,从需求和供应角度量化广东省各种社会经济因素对CO₂排放变化的相对贡献.结果表明:①与生产端相比,需求侧和供给侧的研究有助于识别不同的关键行业,如建筑业（需求侧）、金融和保险业（供给侧）.②降低碳排放强度是减少广东省CO₂排放的主要因素,而人均最终需求水平和人均初始投入增加是推动广东省CO₂排放增加的主要因素.③生产结构、最终需求结构和初始投入结构变化导致CO₂排放量略有增加,表明广东省具有较大的通过调整结构性因素减排CO₂的潜力.综上,建议除了生产端CO₂减排措施外,广东省还应采取需求侧和供给侧相关措施,如优化消费行为、产品分配行为和初始投入结构等.      

中国道路交通二氧化碳排放达峰路径研究

为研究我国道路交通行业CO₂排放未来控制路径,结合未来经济社会和货物运输发展状况、运输结构、能源结构和能效结构变化,采用行驶里程法分析了我国道路交通CO₂排放现状、未来变化趋势及主要驱动因素. 结果表明:①采用行驶里程法计算道路交通行业CO₂排放量相对合理,2019年全国汽车CO₂排放量为9.52×108 t,比油耗法所得结果高20%左右,二者存在差异的主要原因为交通油耗统计数据偏低. ②从车型看,重型货车和小型客车是汽车CO₂排放的主要来源,分别占39.7%、38.2%;从燃料种类看,汽油、柴油、其他燃料(天然气、醇类燃料等)CO₂排放量分别占42.8%、52.5%、4.7%. ③道路交通CO₂排放预计于“十五五”末达峰,峰值在12.2×108～13.9×108 t之间,达峰后有2～3年的平台期. ④推广新能源车是道路交通CO₂排放控制的主要驱动因素,其次为能效提升,运输结构调整在前期有一定的贡献,2025年上述措施对道路交通CO₂减排量占比分别为56%、34%和10%左右,2030年分别为55%、40%和5%左右. 研究显示,加大新能源汽车推广力度,持续降低新生产燃油车碳排放强度,推进运输结构调整,可有效降低道路交通CO₂排放.      

北方典型设施菜地土壤CO2排放特征

为研究我国北方典型设施菜地的土壤CO₂排放特征及其影响因素,通过原位监测手段,研究山东省寿光市农田转变为不同种植年限（6、12 a）设施菜地及设施菜地荒废12 a后土壤CO₂排放规律及影响因素.结果表明:①种植6 a设施菜地较农田具有较高的土壤CO₂排放量,可能是由于设施菜地种植过程中大量施加有机肥造成的,并且设施菜地土壤温度及含水率较高,增加了土壤蔗糖酶活性,加剧土壤CO₂排放.②当种植年限超过10 a,设施菜地施肥量减少,降低了土壤微生物可利用底物的供应.因此,种植12 a设施菜地土壤CO₂排放量降至农田水平.③种植6 a设施菜地土壤的w（DOC）（DOC表示水溶性有机碳）比农田较高.④土壤CO₂排放年内分配不均匀,表现为农田及荒废设施菜地土壤CO₂排放主要集中在5—8月,其排放量占全年的75.09%、87.02%,峰值出现在7月.种植6 a设施菜地土壤CO₂排放主要集中在5—8月和11月—翌年2月,两阶段排放量分别占全年的48.48%、42.34%,峰值分别出现在7月、12月.研究显示,农田转变为设施菜地短期（种植6 a）内可显著促进土壤CO₂排放及DOC的输出,但随着种植年限延长至12 a,土壤CO₂排放降至农田水平.