上海市能源消费碳排放分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了上海市1994─2006年能源消费碳排放量. 结果表明:1994年以来碳排放量逐年增加,碳排放强度不断下降,由1994年的2.51 t/(104元)降到2006年的1.07 t/(104元). 通过比较2005年上海与全国以及主要经济大国间的碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量发现,上海市能源消费碳排放量占全国的3.5%;碳排放强度低于全国和全球水平,但比英国、德国、日本高;人均碳排放量为2.7 t/a,是全国和全球平均水平的2倍多,低于美国、澳大利亚和加拿大. 从能源利用效率、经济增长方式、能源结构以及经济结构等角度分析了碳排放强度下降的原因,其中能源结构调整引起的平均碳排放系数下降和第三产业比重上升是主要原因.      

汉江流域粮食生产碳排放与经济发展的脱钩关系研究

汉江流域水资源丰富,是我国重要的粮食主产区,研究汉江流域粮食生产碳排放对促进农业绿色高质量可持续发展具有重要意义。采用排放系数法测算汉江流域2008—2021年时空尺度下的粮食生产碳排放总量和结构,并通过Tapio脱钩模型分析其与经济发展之间的脱钩关系。研究发现,2008—2021年碳排放总量年际间虽存在一定波动,但总体呈现上升趋势;农业生产要素中土地翻耕和化肥使用所产生的碳排放量比重较大;汉江流域整体呈现弱脱钩状态,上游以强脱钩状态为主,下游为弱脱钩状态;汉江流域各县区的经济发展与粮食生产碳排放脱钩状态存在时空差异,2014—2017年多地呈负脱钩状态。汉江流域粮食生产碳减排效果显著,粮食生产能力有效提升,农业经济发展也取得一定成效。     

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。     

我国农业生产能源消费变化与趋势分析

我国农业生产能源消费量不断增加,但结构上长期以来一直以石油和煤炭为主,电力以及其他能源没有占据应有的位置,21世纪以来能源使用效率呈现下降趋势。预测表明,我国农业生产能源消费在较长时间内仍呈现不合理格局,这无论从生态角度还是直接从能源利用效率上看都是不合理的,很难适应现代农业的发展需求。     

中国能源生产与消费趋势预测和碳排放研究

为合理、科学地对能源结构进行调整和优化,提出了能源结构的双组份模型。由统计检验估计法,对模型中的能源生产与消费的相关系数进行了预测估计。依据中国统计年鉴2008年数据,对我国2014年能源生产与能源消费的预测结果分别为24.26×108t标准煤及27.15×108t标准煤。利用预测的能源消费总量、结构与碳排放量之间的关系式——即单位能耗碳排放系数的表达式,预测中国2012年的碳排放量为21.87×108t标准煤,且有上升趋势,并提出了相关的能源对策。     

基于脱钩指数的工业园区碳排放与经济发展关系

工业园区是工业活动的主要载体,也是碳排放的重点区域.为深入探究工业园区碳排放与经济发展的脱钩情况及其驱动力,以郑州经济技术开发区(郑州经开区)为例,运用IPCC碳排放核算方法、 Tapio脱钩模型和对数平均迪式指数分解法对园区能源消费碳排放的特征、碳排放与经济发展的脱钩关系和脱钩驱动因素进行分析.结果表明：(1)从碳排放特征看,郑州经开区能源消费碳排放以间接碳排放为主,碳排放总量呈现前期快速增长,中期增长减缓,后期负增长的趋势,碳排放强度逐年下降;(2)从脱钩情况看,2011～2016年郑州经开区碳排放总量与经济发展间的脱钩指数为1.021,处于增长连结状态,2016～2020年脱钩指数下降至0.089,转变为弱脱钩状态;(3)从驱动因素分析,2011～2016年能源碳排放系数、能源强度、产业结构和经济规模4个因素对郑州经开区碳排放脱钩均有抑制作用,2016～2020年除经济规模外均转为促进作用.研究显示,郑州经开区碳排放脱钩因素中,经济规模起主要抑制作用,能源效率起主要促进作用.研究成果可为以郑州经开区为代表的产城融合型工业园区制定相应碳减排政策和实现“双碳”目标提供参考.     

基于生产和消费视角的辽宁省行业能源消费碳排放

行业能源消费碳排放核算是碳减排政策制订的基础,从消费视角进行行业碳排放研究日趋重要. 基于经济投入产出生命周期评价模型,从生产和消费视角解析了辽宁省2007年行业能源消费碳排放分布规律. 结果表明:生产视角碳排放量行业集中度高,该视角碳排放总量的78.73%集中在电力、热力的生产和供应业,金属冶炼及压延加工业,非金属矿物制品业以及交通运输、仓储及邮政业;为其他行业提供产品和服务是造成行业生产端碳排放的主要原因;消费视角下行业碳排放总量的53.79%集中在金属冶炼及压延加工业,建筑业,电力、热力的生产和供应业以及其他行业;上游供应行业的间接碳排放是造成消费端排放的主体.从碳排放强度来看,生产视角下各行业碳排放强度差异性较大,电力、热力的生产和供应业的碳排放强度最大,为9.17 t/万元;消费视角下行业之间的碳排放强度差异性较小,均低于3 t/万元. 最后针对不同视角下分析结果的差异性提出了相应对策的侧重点.      

中国能源消费碳排放影响因素分析

利用改进的主成分回归分析技术考察1990年以来中国人口和经济因素对化石能源消费碳排放的影响作用。研究发现：以人口总量、人口城市化和居民收入水平为代表的人口因素和以经济规模、产业结构、能耗结构及碳排放强度为代表的经济因素对碳排放均具有显著的正向影响;其中,经济规模和人口总量是能源消费碳排放的关键决定因子。研究结果为国家制订合理的节能减排政策、协调人地关系提供了参考依据。     

山东省农村能源消费的碳排放核算与分析

随着工业化、城镇化进程加快和消费结构持续升级,山东省能源需求呈刚性增长,节能减排形势十分严峻.该文利用2000-2007年山东省农村能源消费数据对农村能源消费的碳排放进行了核算,分析了农村能源消费碳排放的局势以及结构,找出在农村能源消费碳排放中占据较大的比重的能源,即电力与原煤.同时发现碳排放总量的逐年递增符合一元线性模型:Y=567.93+132.02×X.最后,提出相应的节能减排举措.     

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。     

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。     

广东省能源消费碳排放分析及碳排放强度影响因素研究

根据省级能源统计和温室气体核算规则,计算分析了2005~2012年广东省能源消费碳排放和碳排放强度变化,并应用对数平均迪氏指数法对计算期的碳排放强度变化进行因素分解,定量分析了各产业(部门)能耗强度、产业结构、能源消费结构和能源碳排放系数对广东省碳排放强度变动的影响.结果表明:2005~2012年,广东省能源消费CO2排放年均增长6.28%,单位GDP碳排放累计下降27%,各产业(部门)能耗强度下降是推动碳排放强度下降的主要原因;净外购电力的碳排放系数下降及用作原材料石油消费比重上升也有利于单位GDP碳排放下降;产业结构和能源消费结构总体上朝着不利于碳排放强度下降的趋势发展;生活能源消费年均增速低于GDP年均增速,有利于地区碳排放强度下降.     

2000-2009年安徽省能源消费与碳排放分析

根据联合国政府气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了安徽省2000年-2009年能源消费和碳排放情况。结果表明:安徽省能源消费由2000年的4878.82万t标准煤增长到2009年的8895.90万t标准煤,平均年增长率为6.9%,其中第二产业部门能源消费量均占能源消费总量的79%以上;能源消费产生的二氧化碳由2000年的4107.48万t增长到2009年的8536.12万t,其中在各种能源消费碳排放量中原煤的碳排放量最大,占总碳排放量的77%82%;碳排放强度总体上呈现下降的趋势,低于全国平均碳排放强度,但高于全球和美国;碳排放的因素分析得出碳排放量与人口、人均GDP、能源强度呈现高度相关性。     

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。     

上海能源消费碳排放分解研究

能源利用不仅为经济活动提供动力还大量排放二氧化碳.为分解上海市能源消费CO2排放的影响因素,明晰上海市能源消费CO2排放变化特征,采用指数分解分析方法建立了上海市能源消费碳排放的LMDI分解模型,从经济规模、产业结构、能源强度和产业碳排放系数4个影响因素着手,实证研究了1995-2005年上海分三次产业的能源消费碳排放变化机理.结果表明:经济快速增长是上海碳排放增加的主导因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的重要因素.产业结构,能源结构优化有利于控制碳排放,而重工业化、能源结构高碳化会增加碳排放.基于实证分析结果和上海市情,提出了上海市未来控制碳排放的相关政策建议.     

碳排放与能源消费和经济增长的灰色关联分析

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题。研究碳排放与经济增长、能源消费关系有助于实现2020年碳减排目标。选取2001～2009年碳排放与能源消费、经济增长数据,运用灰色关联分析模型,分别计算碳排放与能源消费、经济增长的灰色关联度。研究结果表明,无论是从折线的相似程度还是相对于始点变化速率的接近程度来看,碳排放曲线与能源消费曲线、经济增长曲线十分相似,说明碳排放与能源消费、经济增长之间存在紧密联系。     

福建省能源消费碳排放和低碳能源发展研究

能源消费导致的碳排放对全球气候变化带来严峻挑战.区域经济迅速发展,不但对区域能源安全提出挑战,也对碳减排提出新的课题.文章总结了改革开放以来福建省能源消费的特点和趋势,计算由能源消费引起的碳排放量.研究表明,虽然碳强度有显著下降,但是碳排放总量增长比较明显,特别是从2000年开始,增长幅度加大.利用Kaya恒等式对碳排...     

平湖市能源消费碳排放及趋势研判

平湖市是浙江省传统的工业强县,近来年,面对复杂严峻的外部环境和经济下行压力,主动适应经济发展新常态,经济总量持续扩大,经济结构持续改善。本文根据平湖市温室气体清单编制分析碳排放现状,识别主要排放源,并采用LEAP模型对未来碳排放趋势进行预测。     

海南省能源消费和碳排放预测研究

以海南省1993—2012年能源消费总量、人口、国民生产总值和工业比重作为研究对象,应用协整理论建立它们之间的关系,并预测不同经济增长情景下2015—2020年海南省能源消费总量和能源消费结构。在此基础上,借助相关方法预测碳排放量,最后根据海南的实际情况提出减排政策建议。     

保定市能源消费碳排放演变机理研究

文章依据IPCC指南,测算了2001-2010年保定市工业和有关行业一次能源消费的碳排放量,结果显示碳排放总量由2001年的694.485 0万t增加到2010年的2 843.659 9万t,增长了4.09倍。其中煤炭类能源对历年碳排放总量的贡献率保持在90%以上,而且除2001年外,85%以上的煤炭碳排放集中于工业行业。借助广义灰色关联模型,分阶段计算了能源消费、GDP、固定资产投资、工业增加值、人口数量的规模和结构及能源强度与碳排放的综合关联度。通过分阶段结果比较,总结出保定市能源消费碳排放演变机理如下:规模效应对碳排放的影响不仅最大而且日益增强;能源强度表现出正向和负向两种影响趋势;结构效应较为复杂,最明显的变化是工业结构超过城市化率成为影响碳排放的最重要的结构因素。