能源消费与环境污染的灰色关联度分析——以云南省为例

将灰色关联分析引入到云南省的能源消费和环境污染关系研究中,利用云南省多年能源消耗统计数据和环境污染统计数据进行定量分析,探索现有能源消费结构和其环境影响的内在灰色关联,确定各行业能源消费对环境质量的影响程度。研究表明,电力、热力的生产和供应业与环境质量关联程度最大,是影响环境质量最重要的因素。而有色金属冶炼及压延加工业是对环境质量影响相对较小的行业。     

杭州市产业结构与环境污染间的灰色关联度分析研究

文章运用灰色关联分析方法,分别以经济发展指标GDP和环境污染指标废气、废水和固废排放量为参考序列,以产业发展经济数据为比较序列,进行灰色关联度分析,结果发现,杭州现有产业结构初步适应了经济与环境相协调的发展理念,但是有些部门产业或行业仍对环境的污染产生着重要影响。     

吉林省能源消费与“三废”排放量的灰色关联分析

目前,能源与环境问题倍受关注,运用灰色关联分析法,及吉林省近几年能耗统计数据和三废排放量的统计数据进行定量分析,研究各种能源消费与三废排放量的内在灰色关联,说明各种能源消费对环境质量的影响程度。研究表明：煤炭消费量与三废排放量的关联度最大,石油消费量次之,天然气和风电水电属清洁能源,其与三废排放量的关联度最小。     

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。     

环境污染区域差异及其影响因素灰色关联法分析——以山东省为例

山东省不同区域的环境污染状况差异显著,为此简要分析了山东省东、中、西部三大地区间的工业污染排放差异,并运用灰色关联法分析各地区工业污染的主要影响因素及效应。结果显示,各地区的污染主要影响因素有明显差别。东、中部地区工业污染排放主要影响是结构效应,而西部地区则主要是结构效应和规模效应。而且,同一影响因素对于不同地区的污染排放有着不同的影响。为探讨经济发展如何通过这三大效应影响环境污染排放,对结构效应、规模效应和技术效应与经济发展水平之间进行回归分析。基于以上分析,提出了环保政策创新的途径,有针对性对各地区环境污染进行治理。     

基于农户生计的乡村能源消费模式研究——以陕南金丝峡乡村旅游地为例

为探讨乡村旅游发展对农户生计转型及能源消费模式产生的影响,论文借鉴可持续生计理论,以陕南金丝峡乡村旅游地为例,通过入户调查与访谈,构建能源消费-生计多样性模型对农户分类,基于用能多样性矩阵与效益评估法,分析不同生计类型农户用能结构及其综合效益,继而依据灰色关联分析,识别影响农户能源消费的主要生计资本因子,并总结农户能源消费模式转变的驱动机制.结果表明:① 参与旅游经营与不参与旅游经营的两大类农户中,农户用能多样性水平随生计多样性水平的提高而上升;② 与非旅游经营户相比,旅游经营户商品能源消费大幅增加,新型能源迅速推广,传统能源消费有所降低,能源消费模式向优质化和商品化发展;③ 不同类型农户用能综合效益差异明显,旅游经营户用能综合效益(16.96 元/kgce)明显大于非旅游经营户(13.53 元/kgce),表明旅游经营户从能源消费中获益更多;④ 促使农户能源消费模式变化的主要影响因素是物质、人力和金融三大生计资本.乡村旅游业发展带来了农户生计资本与策略的变化,并成为农户能源消费模式转变的重要驱动力,最后为进一步改善环境政策和优化能源利用,提出了相应的对策和建议.     

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。     

山西煤炭开采消费与气温变化的灰色关联分析

利用1961~2011年山西56个气象站点的观测数据和煤炭开采消费资料,采用趋势分析和灰色关联法,对山西煤炭开采消费与气温变化的关系进行了分析。结果表明:(1)51年来山西平均气温、平均最低气温和平均最高气温均呈显著上升趋势,且具有明显的年代际特征,上世纪60年代中期到80年代变化平稳,90年代以后上升加速,近年来又有下降趋势。(2)山西原煤生产整体呈现逐年上升趋势;1975年之前,增加缓慢平稳;1976-2000年增速有所增加;2000年后则加速增加。上世纪80年代以来,山西煤炭消费呈波动上升的趋势,煤炭供需总体平衡。(3)能源外调量在山西能源生产总量中占有主导地位,能源外调量基本是以煤为基础;上世纪80年代到2007年,能源外调量和煤炭外调量呈同步增加的趋势,2008~2009年则有所下降。(4)煤炭加工供热产出和煤炭产量与年平均气温、年平均最低气温和年平均最高气温的相关最为密切;煤炭加工发电产出和煤炭加工投入总量与年平均气温、年平均最低气温和年平均最高气温相关相关程度相当;能源生产弹性系数与年平均气温、年平均最低气温和年平均最高气温的相关较小。(5)山西煤炭生产消费对气温变化影响的排序为:对年平均最低气温影响最大,年平均气温次之,对年平均最高气温的影响较小。     

江苏省电力发展与环境变化的灰色关联分析研究

文章以灰色关联分析的理论与方法为基础,分别将江苏全省SO2排放量、工业烟（粉）尘排放量、工业废气排放量和工业固体物产生量作为因变量参考数列,江苏省地区生产总值、发电总量、火力发电量、火力发电量占发电总量比重作为比较数列,对电力发展与环境变化进行综合分析,结果表明火力发电对环境变化影响较大.因此,积极发展新能源发电项目,扩大新能源发电比重,降低火力发电比重,构建合理的能源结构成为江苏省环境保护的重中之重.     

世界能源的生产与消费

世界能源的生产与消费（联合国环境规划署）ＷｏｒｌｄＥｎｅｒｇｙ：ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ￥ＵＮＥＰＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅａｒｔｉｃｌｅＳｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｌａｔｅｓｔｓｔａｔｕｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｔｙＰ６ｓｏｆｗｏｒｌ...     

全球能源消费与能源的可持续利用

通过统计分析全球能源供、需双方（生产和消费）情况，得出目前能源利用的不可持续性，从而提出能源可持续利用的建议。     

湖南省能源消费碳排放驱动因素及趋势预测实证分析

基于灰色系统理论,建立STIRPAT多变量非线性模型定量研究了湖南省6个角度11个指标对能源消费碳排放的影响。将缓冲算子理论与灰色预测分析相结合,在构建灰色Verhulst模型的同时,采用幂平均弱化缓冲算子对能源消费碳排放量原始数据作优化修正处理并预测未来5年碳排放量。结果表明:产业结构对碳排放关联程度最高、能源结构因素边际贡献率最大,弹性系数为-0.2055,经过幂平均弱化缓冲算子处理的模型具有更高的预测精度。通过定性分析湖南省能源消费碳排放量变化特征,定量计算碳排放驱动因素的边际贡献度,结合其发展趋势和预测结果,可为湖南省节能减排政策的制定提供参考。     

北京终端能源碳消费清单与结构分析

基于政府宏观统计数据,根据IPCC参考方法,估算了1995～2005年北京终端能源碳消费量,详细给出了北京各部门、分能源品种以及2005年分行业的能源碳消费清单,分析了能源碳消费结构．结果表明,1995～2005年北京终端能源碳消费总量和人均能源碳消费量均呈现显著上升趋势,分别增加了71.5%和38.4%;终端能源碳消费强度持续下降,降低了66.2%．各部门的终端能源碳消费中,工业最大,约占碳消费总量的53.0%～68.0%,1995～2005年平均碳消费量为14.59 Mt;其次是第三产业,约占15.0%～30.5%,平均碳消费量为5.23 Mt;与1995年相比,2005年城镇居民生活消费的能源碳消费量增加了2.02倍．目前工业的碳消费仍是主导,产业结构的调整尚未改变工业消费能源碳的主导地位．自2002年北京终端能源碳消费结构基本趋于稳定,但是能源结构的调整未能抵消能源消费增加带来的碳消费增量．     

城市空气污染影响因素的灰色斜率关联度分析研究

城市空气污染严重影响着城市的发展和人民的健康,为了研究城市空气污染的影响因素对于污染的影响程度和类型,采用了灰色系统理论中灰色关联分析方法的斜率关联度模型.以广州、西安和乌鲁木齐为研究对象,选取了几个具有典型的空气污染因素.结果表明:对于这三个城市而言,燃煤都是空气污染的最主要污染因素,而对于不同的城市,其他污染因素对于不同污染物有着不同的影响,在污染治理的时候要分析城市具体所存在的首要污染物以对症下药.     

能源贫困的识别方法及其应用分析——以云南省怒江州为例

长期以来,学者对中国农村贫困的研究侧重于经济贫困方面,对能源贫困的研究相对不足,而能源贫困恰恰是制约农村地区发展和农户生计资产改善的主要因素。论文从农户的视角出发,借鉴巴西、印度等发展中国家的能源贫困线标准,根据农户调查和访谈,对中国农村能源贫困线进行了综合考量,并最终确定为户均每年消费400 kgce;为科学测度能源贫困状况,提出从能源贫困的广度、深度、差异度三个维度进行定量分析,并构建了各维度的测度方法;以云南省怒江州为案例,利用564 份农户调查问卷,分析了怒江州的能源贫困状况,研究发现,怒江州能源贫困的广度为0.66,能源贫困的深度为0.40,能源贫困的差异度为0.17,能源贫困的综合指数（Sen指数）为0.37,说明怒江州的能源贫困状况是比较严重的,并据此提出了具有针对性的政策建议。     

中国工业出口能力结构与环境污染的关联分析研究

在依据出口能力不同对中国工业行业进行分类的基础上,利用灰色关联分析,定量比较了出口能力不同工业行业对环境污染的影响差异;通过构造环境影响系数,分析了依出口能力差异划分的工业结构变动对环境污染的影响趋势。研究表明,中国出口能力强的工业行业对环境污染影响较大,目前的工业行业出口能力结构变动趋势对环境污染有减轻迹象,适度降低工业行业结构中出口能力强行业的比重,有助于减轻中国环境污染压力。     

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。     

用改进的灰色识别法评价大气环境质量 ——以北京市石景山区为例

改进的灰色识别法以灰色关联法为基础,针对灰色关联法评价大气环境质量的不足,引入关联离散度和隶属度算法加以改进,并将大气环境质量标准等级就其相应的隶属度加权平均求得更为精确的大气环境质量级别,提高了分辨率和实用性。在简要论述利用改进的灰色识别法评价大气环境质量的计算原理、方法和步骤的基础上,以北京市石景山区为研究对象,对大气环境质量进行评价,确定质量等级及其变化趋势,为大气环境保护规划提供科学依据。结果表明:改进的灰色识别法可比性强,分辨率高,具有较高的实用价值。     

城镇化对中国区域能源消费及居民生活能源消费的影响

通过引入城镇化和居民消费变量,拓展了能源消费分解的对数平均迪氏指数分解方法(LMDI),并将区域能源消费和居民生活能源消费分解为能源结构、能源强度、人口规模、城镇化、居民消费和消费抑制6大效应,分析其对区域整体能源消费和居民能源消费的影响.结果表明:2003~2012年,城镇化对3大区域的能源消费和居民生活能源消费的贡献明显高于人口规模;人口的东部聚集现象使得东部地区人口规模效应最大;居民消费对区域能源消费和居民生活能源消费的驱动力远高于其它5大效应;源于居民消费相对于政府消费、资产投资和净出口等经济成分在节能方面的比较优势,居民消费率降低反而推动了区域能源消费的增长;能源利用技术进步放缓了区域能源消费的增长.     

中国北方居民能源消费分析

能源消费与经济发展存在着密切的联系,在能源问题备受关注的今天,电力消费作为能源消费的重要组成部分,正日益受到研究者的重视。通过分析北方各省的电力消费数据,发现居民的电力消费与人口数量、收入水平、城镇化、消费观念存在着一定的关系。