我国碳排放增长的驱动因素及贡献度分析

结合我国实际,对Kaya 等式进行扩展,引入经济效应影响因子、能源强度影响因子、行业贡献影响因子和碳排放强度影响因子,构建了行业CO₂排放增长驱动力模型。论文应用该模型测算和分析了1990 年至2010 年我国6 个经济部门CO₂排放的驱动因素。结果显示:①1990—2010 年,影响我国各行业CO₂排放的正向驱动因素主要是经济效应,负向驱动因素主要是能源强度效应和碳排放强度效应;②碳减排政策的制定要权衡经济发展和碳减排的政策协同;③1997—2000 年和2005—2010 年CO₂排放量减少或增速减缓的主要驱动力是能源强度效应和行业贡献效应;④基于国情,产业结构调整在短时间内对CO₂减排效力不大,而是一个长期的减排战略。     

中国碳排放及影响因素的市域尺度分析

评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO₂排放量的影响.通过构建模拟人均CO₂排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO₂排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO₂排放量的局部影响.结果表明：(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO₂排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO₂排放量对各因素的敏感性从高到低依次为：人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO₂排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用...     

中国服务业能源消费CO2排放及其因素分解

基于IPCC温室气体排放清单指南中的CO₂排放因子与核算方法,估算了1995—2010年中国服务业能源消费与CO₂排放量,并对其总体变化趋势进行时间序列分析;以LMDI(对数平均迪氏指数)法辨识与分解3个时段(1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年)中影响中国服务业CO₂排放量变动的关键因素及其对CO₂排放量的贡献值. 结果表明:1995—2010年中国服务业能源消费CO₂排放量增长态势明显,累计排放总量为853197.55×104t;服务业能源消费主要依赖于高碳化能源燃料,各年度油品和煤品分别占能源消费总量的67%~74%和5%~27%;LMDI分析结果显示,1995—2010年产业规模和人口效应引起CO₂排放增加量分别为133357.10×104和7691.25×104t,能源效率和能源结构引起CO₂排放减少量分别为59034.50×104和23898.60×104t. 提出CO₂减排对策:①以经济、政策和监管手段促进服务业节能减排;②依托科技创新提高能源综合利用效率,降低服务业CO₂排放量.      

中国能源消费、经济增长与碳排放之间的动态关系

在新冠肺炎疫情的冲击下,如何实现区域经济增长、能源消费和CO₂排放的动态协调发展,是中国持续推进生态文明建设、实现绿色可持续发展的关键问题.选取2000—2017年我国各省份能源消费、经济增长、CO₂排放量和固定资产投资指标（不包含西藏自治区和港澳台地区数据）,按东部、中部、西部和东北部四大经济区域,建立面板向量自回归模型（PVAR）,并利用系统广义矩估计法对模型系数进行估计,通过格兰杰因果关系检验,脉冲响应分析和方差分解得到能源消费、经济增长和CO₂排放三者之间的动态关系.结果表明:①能源消费与经济增长在东部、西部均呈双向因果关系,在中部、东北部均呈单向因果关系;除东部外,CO₂排放与经济增长均呈双向因果关系.②能源消费与经济增长在东部、中部、西部和东北部中均呈双向正向脉冲响应,经济增长对CO₂排放均产生正向冲击;除东部地区外,CO₂排放对经济增长均产生正向冲击.③能源消费与经济增长互为重要影响因素;除东北部地区外,经济增长均为CO₂排放的重要影响因素.④固定资产投资能有效降低中部和东北部CO₂排放.最后根据模型分析结果,分别从技术研发、政府投资、政策引导等方面提出以下建议:加大对可再生能源的基础设施投资,积极运用PPP等模式,鼓励社会资本参与;加强区域之间的交流合作,实现四大经济区域之间资本和先进技术的深入融合.      

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.      

西藏地区水电开发的低碳效益评价

论文针对西藏水电开发及外送在我国优化能源资源配置、调整能源结构和控制CO₂排放中的重要地位,综合考虑受电区火力发电的供电煤耗、CO₂排放水平及其动态变化,开展西藏地区水电开发的化石燃料替代、CO₂减排等低碳效益评价。结果表明：1）2006—2012年西藏水电开发的化石燃料替代效应和CO₂减排效应变化具有明显的波动性;2）不同技术水平下西藏水电开发的化石燃料替代效应存在明显差异,华中电网技术水平下西藏水电开发的化石燃料替代量最大,西北、西藏电网技术水平下次之,全国电网技术水平下最小;3）不同排放水平下西藏水电开发的CO₂减排效应也存在明显差异,西藏电网排放水平下西藏水电开发的CO₂减排量最大,西北、华中电网排放水平下次之;4）西藏水电未来开发的化石燃料替代潜力和CO₂减排潜力突出,2030年西藏水电开发的化石燃料替代量超过2012年西北电网5省区火电燃料消耗总量的75%;与其他排放水平相比,2030年华中电网排放水平下西藏水电开发的CO₂减排量相对较小,但仍然超过2013年阿根廷、巴基斯坦、越南等国能源消费的CO₂排放量。因此,西藏水电开发及外送对于我国推动能源结构低碳化、实现2030年应对气候变化国家自主行动目标等具有重要意义。     

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...     

2005-2009年我国省域CO2排放特征研究

利用IPCC的参考方法测算并比较分析了2005-2009年我国30个省(市、自治区)的CO₂排放总量、人均排放量、排放强度、综合能源排放系数等重要指标,并在此基础上,依据人均GDP、第二产业比重和能源利用结构与碳排放强度的关系,将各省(市、自治区)划分为不同的CO₂排放类型。研究结果表明,省域间各指标差异较大,影响碳排放的因素也不尽相同。省域减排的政策、途径和措施须充分考虑各自的经济发展水平、产业结构和能源利用结构等因素。     

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%.      

黄河流域水-能源-生态系统协同增效战略体系构建研究

黄河流域生态保护和高质量发展国家重大战略加快推进实施,流域水资源、能源、生态安全作为战略实施的核心要素、基础动力和约束性要求,三者形成互为基础、相互依存、彼此促进的有机整体.本文构建了水-能源-生态系统协同增效概念模型,评估了黄河流域水资源承载、生态系统质量、碳排放并揭示了其驱动因素,系统分析了黄河流域水-能源-生态系统之间的纽带关系,构建了黄河流域水-能源-生态系统协同增效战略体系.结果表明：(1)2021年黄河流域水资源严重超载,除青海省和四川省以外,其他7个省区水资源开发潜力很小;同时流域生态系统敏感脆弱、生态系统服务功能重要,极度、重度敏感区域面积占比共计52%,生态系统服务功能极重要、较重要区域面积占比共计63.2%. 2005-2021年黄河流域CO₂排放量上升,但排放强度总体下降,青海省、甘肃省和山西省CO₂排放强度下降明显.(2)自然生态本底脆弱、天然河川径流量减少、供水量平稳耗水量增加、用水结构不合理、上游用水效率不高、以煤为主的能源消费结构是导致黄河流域生态系统敏感、水资源超载、碳排放量增加的主要驱动因素.(3)黄河流域水...     

沈阳市中心城区和市郊区能耗碳排放格局差异

以沈阳市和平区和沈北新区2个不同类型的城区创建国家可持续发展实验区为契机,对比分析了中心城区和市郊区能耗碳排放格局的差异,提出了针对不同区域的特点将碳减排纳入到实验区的可持续发展建设中. 结果表明:中心城区和平区的能耗碳排放格局以原煤、电力和汽油的消耗为主,其中2006─2008年该区燃煤比重逐年下降,汽油比重逐年上升,电力排放总量虽缓慢增加但排放比重却有所下降;而对于郊区沈北新区而言,能耗碳排放格局则以燃煤和电力为主,其中燃煤比重逐年下降,而电力排放逐年上升. 情景预测结果表明: 到2015年和2020年,和平区CO₂排放强度将分别达到1.16和1.11 t/(104元),比2006年分别下降23.2%和26.5%,不能实现2020年单位GDP CO₂排放量比2005年下降40%～45%的减排目标;沈北新区CO₂排放强度下降趋势明显,2015年和2020年将分别达到2.48和2.07 t/(104元),比2006年分别下降63.1%和69.3%,可实现40%～45%的CO₂减排目标. 讨论了中心城区和郊区碳排放格局的差异,并分别给出了适合的碳减排建议.      

京津冀地区的能源消费和天然气的减排潜力

近两年,京津冀一体化进程不断加快,在实现经济协调发展的同时,还共同面对着能源环境问题。本文分析了京津冀地区,2005~2014年的能源消费情况,及天然气在不同行业的减排效应。该地区的能源消费量占全国总量的比例超过10%,以煤炭为主的能源结构导致碳排放量居高。清洁能源天然气的消费量不断增加,但比例偏低;在传统的化石能源消费行业,天然气对煤炭、石油的替代,不仅促进天然气的消费增长,更具显著的减排效应。     

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.      

工业碳减排绩效及其影响因素动态分解

进入21 世纪以来,中国工业碳排放总量仍在波动中增长。为了考查近10 a 来中国工业碳减排绩效,并定量分析影响工业碳减排的主要因素对碳减排的贡献变化情况,论文通过构建中国工业碳排放数据库并运用“精确”的Laspeyres 分解方法,对中国2001-2010 年36 个工业行业CO₂减排的影响因素进行了动态分解,研究结果表明：①虽然中国工业CO₂排放总量在不断增加,但CO₂排放增长率和工业碳排放强度双双降低,在考察周期内,CO₂排放总量从2001 年 2.89×10⁹ t 增长到2010 年7.16×10⁹ t,工业碳排放量增长率则从2003 年最高值18.86%持续下降至2009 年的5.77%,工业整体碳排放强度由2001 年的29.14 t/104元下降到2010 年的18.12 t/10⁴ 元;②工业经济规模不断增加是工业CO₂排放增加的主导因素,技术进步和结构调整则有效抑制了CO₂的增加,10 a 间规模效应对CO₂排放总量增加的贡献度年均达到191.81%,但是由于受到技术进步效应和结构调整效应的共同作用,10 a 来总效应值年均只有109.15%;③较之技术进步效应,结构调整效应对工业CO₂减排的贡献度更大,结构调整效应累计促进碳减排达2.07× 10⁹ t,而技术进步效应促进减排的总量只有1.14×10⁹ t。论文认为,着力中长期减排政策的制定,以保证技术进步在碳减排中持续发挥作用,同时充分挖掘结构调整对减排作用潜力是中国实现工业碳减排的务实选择。     

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.     

中国工业碳排放强度变化的结构因素解析

以1986-2016年为研究时段,将41个工业部门归类为16个部门,在运用CKC模型分析各部门产值与其CO₂排放量关系的基础上,建立以碳排放部门结构、碳排放系数、能源消费强度以及产值部门结构为因素的工业碳排放强度kaya分解模型,运用LMDI法分析不同因素对中国工业碳排放强度变化的贡献。研究发现:工业不同部门产值与其CO₂排放量的关系不同。只有木材加工及家具制造业、造纸印刷及文教用品制造业和非金属矿物制品业呈现倒U型关系,机械交通电气电子设备制造业呈现倒N型关系,其余部门都呈现线性递增或单调递增关系。从工业碳排放强度变化的贡献因素看,非金属矿物制品、化学工业、医药工业、机械交通电气电子设备制造业和木材加工及家具制造业等资金和技术密集型行业的技术性CO₂减排效应显著。其他制造业、石油和天然气开采业、纺织服饰业和化纤及橡塑工业等以初级产品加工为主的行业的结构性CO₂减排效应显著,而石油加工炼焦和核燃料加工业、金属冶炼及制品业、电力煤气及水生产和供应业在产值与CO₂排放量的同步递增关系以及结构增长的共同作用下,CO₂减排效应不明显,需要在能源结构调整和利用效率提升方面密切关注。     

碳协同减排视角下广东省PM2.5实现WHO-Ⅱ目标策略研究

CO₂排放和大气污染物排放具有同根同源性,二者的排放控制措施常常具有一定程度的协同减排效应.为降低政策成本、提高政策效率,政策制定者在制定空气质量改善策略时,应充分考虑其对CO₂减排的协同效益.以大气污染物与CO₂协同减排为指引,分析产业、交通运输、能源的结构优化调整和末端治理水平提升策略,通过空气质量模型方法分析并提出广东省在2025年PM_2.5实现世界卫生组织第二阶段过渡目标（简称“WHO-Ⅱ目标”）的政策建议.结果表明:在2017年基准条件下,按经济社会活动发展趋势和现有末端治理要求,模拟预测广东省2025年PM_2.5年均浓度将达26.9 μg/m3,难以达到WHO-Ⅱ目标（25.0 μg/m3）.在可进一步采取的减排措施中,产业结构调整、在用车辆更新、发电结构调整、交通运输结构调整、工业用能变化和工业末端治理对大气污染物减排的分担率分别为55.5%、17.7%、6.8%、3.8%、3.9%和12.2%,对CO₂减排的分担率分别为20.8%、14.0%、11.9%、9.3%、33.9%和0.在基于协同性制定的达标策略情景下,优先采取了产业结构调整、在用车辆更新等协同性较好、减排潜力较大的措施.在该情景下,2025年全省SO₂、NO_x、PM、VOCs和CO₂的排放总量较2017年的变化率分别为-13.7%、-19.4%、-21.8%、-20.3%和13.6%,模拟预测广东省2025年PM_2.5年均浓度可达24.6 μg/m3,达到WHO-Ⅱ目标.研究显示,为确保2025年广东省PM_2.5年均浓度达到WHO-Ⅱ目标,应进一步强化大气污染物减排,建议优先考虑产业结构调整、在用车辆更新等与CO₂减排协同性较好、减排潜力较大的措施.      

城市化、外商投资和产业结构因素对中国环境的影响

基于扩展的STIRPAT理论框架,采用动态空间面板模型分析方法,研究城市化、外商直接投资和产业结构因素对中国环境污染的长期与短期空间溢出效应.结果表明,一个地区的城市化率每提高10%,短期会降低当地CO₂排放水平的0.02%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.04%;而从长期看会降低本地CO₂排放水平的0.08%、降低临近地区CO₂排放水平的0.2%.在2006年以前,一个地区的能源强度每降低1%,会在短期降低本地CO₂排放水平的0.31%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.09%;从长期看则会降低本地CO₂排放水平的1.3%、降低邻近地区CO₂排放水平的0.55%.在2006年后,这种能源强度的变化会使碳排放短期内总共降低0.45%,长期看总共降低2.06%.城市化率每提高10%短期内会减少本地0.05%的SO₂排放、减少邻近地区0.1%的SO₂排放.第二产业比重每降低10%,会分别降低本地和临近区域SO₂排放水平的0.03%和0.09%.人口规模每扩大1%,会提升邻近区域SO₂排放水平的0.55%.能源强度每降低1%,会降低本地SO₂排放水平的0.12%.     

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。     

钢铁行业生命周期碳排放核算及减排潜力评估

钢铁行业是中国碳密集度最高的工业行业之一,为分析钢铁行业生命周期碳排放及碳减排潜力,从生命周期角度构建碳排放核算模型,以2020年为例开展实证分析,通过优化废钢使用量、化石燃料燃烧量、电力碳足迹因子以及清洁运输比例4项变量,对钢铁行业生命周期碳减排潜力作预测评估,同时使用敏感性分析确定影响钢铁生命周期碳减排因素的关键程度.结果表明,2020年中国钢铁行业全生命周期二氧化碳(CO₂)排放总量约24.04亿t,其中原料获取和加工生产阶段是钢铁行业碳排放的关键环节,占钢铁行业生命周期CO₂排放总量的98%以上.从CO₂排放源类别分析,化石燃料节约和外购电力清洁化是钢铁行业降碳的重中之重.到2025年,通过推广低碳技术、优化电力结构、增加废钢炼钢量、提高清洁方式运输比例,分别可使钢铁行业实现20%、 6%、 5%和1%的碳减排潜力.化石燃料燃烧量对钢铁行业生命周期CO₂排放的影响最显著,电力碳足迹因子和废钢炼钢使用量次之.关于钢铁行业节能低碳技术,短期内以推广轧钢工序与高炉炼铁工序低碳技术为主,未来随着电炉...