上海市规模以上工业企业CO2排放量测算与分析研究

2012年上海市成为首批开展碳排放权交易试点城市,各企业可根据年CO2排放量决定其所获得的碳排放交易权。参考政府间气候变化专门委员会（2006）提出的碳排放计算方法建立数学模型,通过对上海市14家规模以上工业企业2001年-2010年C02排放量的测算和分析,显示有5家企业排放量超过100027t,4家企业排放量在10万t～120万t,5家企业位于0～25万t。测算结果为企业获得碳排放权提供一定的参考依据。     

机械制造企业碳排放核算方法研究

在总结碳排放核算研究现状的基础上,按照机械制造企业的生产特点,选择出适用于机械制造企业的碳排放核算方法:在原材料的投入环节采用排放系数法测算碳排放;生产过程、使用过程以及最终的报废处理过程采用燃料分类为基础的估算方法测算碳排放。尽量准确测算寿命周期中碳排放量。并应用此法对W型矿用挖掘机产品进行了碳排放核算,验证了其测算的结果能够较准确地反映其实际碳排放量。     

中国省域物流作业的碳排放量测评及区域差异化分析

给出了省域物流作业CO_2排放量测量模型,测算了不同能源的CO_2排放因子及排放系数。以物流作业直接能耗法核算我国各省域2003—2012年10年间的物流作业CO_2排放指标,包括各省域的CO_2排放量和单位货物周转CO_2排放量,通过数据分析发现,我国物流作业的CO_2排放量呈增长趋势,但是单位货物周转碳排放量在波动变化的过程中,呈现整体下降趋势。利用泰尔指数测算区域间和区域内的差异大小发现,我国东、中、西部地区之间的单位货物碳排放存在显著的差异性,差异性主要来自于区间内的差异,说明各省之间物流作业的碳排放量差异较大。     

中国水泥碳排放测算的影响因素分析与不确定度计算

作为水泥生产大国和CO_2排放大户,中国水泥行业的CO_2排放在国际上受到越来越广泛的重视,然而不同的研究结果之间存在不同程度的差异.为了定量研究中国水泥碳排放测算的影响因素,对碳排放因子的测算、运营边界的界定及水泥熟料或水泥成品的产量这3个影响因素做了详细分析,并对碳排放因子的不确定度做了定量计算.结果发现,影响中国水泥碳排放测算的最主要因素是碳排放因子,而该因素又与生产工艺、燃料和熟料水泥比等密切相关.本研究结果比IPCC、EDGAR、CDIAC和WBCSD/CSI等研究结果均低,并且差异逐年显著,以水泥碳排放来自碳酸盐分解的部分为例,2000年相差约65 Mt,而2012年差值接近450 Mt.计算表明,中国水泥碳排放不确定度为12%~22%.因此,水泥碳排放测算的影响因素较多,在计算中国水泥碳排放量时不可照搬国外研究的参数.     

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.     

基于碳酸盐分析的水泥碳排放因子测算

为了优化水泥碳排放因子的测算方法,论文基于生料碳酸盐法以及工艺/燃料排放(新型干法窑)、无机碳/有机碳排放(立窑)的碳排放分类对熟料和水泥碳排放因子进行了分析和测算。结果表明:基于抽样调查样品的测试数据,新型干法窑的工艺碳排放因子约为520.00 kg CO_2/tcl,燃料碳排放因子约为288.06 kg CO_2/tcl,熟料碳排放因子约为808.06 kg CO_2/tcl,立窑的无机碳排放因子约为504.18 kg CO_2/tcl,有机碳排放因子约为343.67 kg CO_2/tcl,熟料碳排放因子约为847.85 kg CO_2/tcl;由于新型干法窑和余热发电等技术的普及以及熟料水泥比降低等因素,中国水泥碳排放因子有逐年降低的趋势,从2001年到2012年,水泥碳排放因子从767.13 kg CO_2/tce降到550.80 kg CO_2/tce;水泥碳排放构成中的工艺排放、燃料排放和电力消耗间接排放约各占58.57%、29.79%和11.64%。     

城市生活污水处理碳排放情况分析——以重庆市为例

根据IPCC指南方法及中国特定缺省值、参数值等测算了重庆市2014～2021年生活污水处理碳排放情况,CO2排放总量为650.67万t,年均81.33万t,特征是以N2O类排放为主,且污水处理碳排放量与第三产业GDP间相关性显著,回归曲线呈“倒U型”。结合《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》预测了2025年重庆市生活污水处理碳排放量,相较2021年将下降20.25%,重庆市经济活动正向更加绿色低碳高质量发展的方向转型。为早日实现碳中和目标,提出污水处理碳减排路径,即完善配套市政管网、污水处理技术升级、提高出水水质标准和资源回收再利用。     

中国不同时期经济发展与碳排放的关联分析

经济的快速发展是碳排放的主要驱动因素.为解释中国经济增长与碳排放量的关系,文章引用碳排放量分解模型,对中国1978-2009年碳排放量进行较为精确的测算,并分析碳排放的趋势及其特点.在此基础上,采用灰色相对关联度方法,分阶段测算不同历史时期下经济发展 与碳排放量的关联度.结果表明:从碳排放的增长速度上看,1996-20...     

城市碳排放测算研究——以郑州市为例

分析城市在现代化进程中碳排放的变化规律,研究碳排放量和碳源分布情况,J制定减排任务和措施的重要依据.通过建立城市碳排放测算框架,采用科学的计算标准,对郑州市2005年-2012年的碳排放情况进行了测算和分析,结果表明:郑州市碳排放量持续增长,2012年碳排放量为10 661万吨,相对于碳源的快速增长而言,碳汇吸收量不足,只是抵消了1.41％的碳源排放量.郑州市必须在碳源控制、碳汇建设及区域协调发展方面促进城市低碳发展.     

湖南省不同土地利用方式的碳排放效应及时空格局分析

土地利用变化是造成碳排放量增长的主要原因.运用相关统计数据,测算并分析了湖南省不同土地利用方式的碳排放效应及时空差异.结果表明,2003-2009年,湖南省净碳排放量呈增加趋势,年均增加478.15万t,而单位GDP碳排放强度却呈下降趋势,且与人均GDP呈现出倒U型曲线关系,曲线拐点在人均GDP达到0.97～1.00万元·人-1附近.同期,湖南省建设用地和耕地成为主要的碳源,其中,建设用地碳排放量年均增加约483.19万t,对净碳排放量的年均贡献率超过84％;林地为主要碳汇,其碳汇量年均可达769.67万t.2009年,湖南省净碳排放量存在着明显的区域差异,总体上呈现从东到西、从北到南逐渐减小的趋势,其中,娄底、岳阳、湘潭与郴州4市属于高排放-低效率(HE-LE)类型;永州、怀化、吉首与张家界4市属于低排放-高效率(LE-HE)类型;邵阳、长沙、常德、株洲、衡阳与益阳6市属于中排放-中效率(ME-ME)类型.     

昆明市二氧化碳排放峰值研究

通过对国内外二氧化碳排放峰值预测模型的分析研究,在2010年昆明市社会发展及能源消耗数据的调查基础上,设定昆明市2011—2035年低、中、高3种排放情景模式。分析影响昆明市碳排放量的因素,对STIRPAT模型进行拓展,计算相应的碳排放峰值出现年份及峰值量。结果显示:在低排放模式和中排放模式的情景下,昆明市的碳排放峰值可分别在2021年及2028年达到,而在设定的高排放模式下,2011—2035年,碳排放量一直呈上升趋势。应提高能源效率,优化能源结构,科学规划产业结构,降低碳排放强度,尽早达到碳排放峰值年。     

我国日用玻璃行业碳排放特征及减排措施

玻璃行业是我国能源消耗和碳排放量较大的行业之一,为分析占玻璃行业30%以上产量的日用玻璃行业的碳排放特征,本文基于排放系数法对2015—2020年行业碳排放量进行了核算,在此基础上,提出了相应的碳减排措施. 结果表明:我国日用玻璃行业碳排放量由2015年的2 617.04×104 t逐步降至2020年的2 149.95×104 t,且随着行业技术进步、清洁燃料的推广使用,单位产品碳排放量不断下降;从排放构成看,行业碳排放主要包括化石燃料燃烧产生的直接排放和外购电力及热力产生的间接排放,其排放量占排放总量的88.75%~92.27%,原料碳酸盐分解产生的过程排放相对较少,占比为7.73%~11.25%. 研究显示,降低日用玻璃生产过程中的能源消耗是减少碳排放的重要方向,调整能源结构、提高能源利用效率和优化原料结构是减少碳排放的主要措施.      

中国省际农业碳排放测算及低碳化水平评价——基于衍生指标与TOPSIS法的运用

农业碳排放量测算及低碳化水平评价,是实现农业绿色发展和制定碳减排计划的重要依据。通过测算2006—2016年中国30个省份的农业碳排放量,并以测算结果为基础,从农业用地、禽畜养殖和农业能源三个方面构造农业碳排放衍生指标,采用基于动态自然权重的TOPSIS法对各省农业低碳化水平进行评价。结果表明：中国农业碳排放总量呈先降后升的“V型”变化,由2006年的91096万t下降至2008年的83521万t,此后稳步增加至2016年的92192万t。农业非能源碳排放量占农业碳排放总量的84%以上,土壤管理是农业非能源碳排放的第一来源。省际农业碳排放衍生指标异质性较强,农业低碳化水平整体不高。研究结果可为农业和环境部门开展低碳农业评价工作提供借鉴。     

“双碳”目标下中国海洋渔业碳排放效率区域差异及碳减排潜力研究

基于“碳排”和“碳汇”核算中国海洋渔业碳排放量,运用非期望产出超效率SBM模型测算1980-2019年海洋渔业碳排放效率,并用基尼系数、泰尔指数和变异系数等数理统计分析方法定量分析其区域差异,最后测算中国海洋渔业碳减排潜力。结果表明：研究期间海洋渔业碳排放量整体呈逐年增长的趋势;中国海洋渔业碳排放效率平均水平较高,整体呈先上升后缓慢下降的趋势;中国海洋渔业碳排放效率区域差异明显,数理统计分析法测算变动趋势一致性较高,整体呈波动扩大的演变格局;中国海洋渔业碳减排潜力水平相对稳定,整体呈波动上升的趋势,主要分为3个波动期,碳减排潜力类型多样。     

区域能源消费碳排放特征分析──以浙江温州市龙湾区为例

本文采用IPCC化石能源碳排放的部门法分析了2002年-2012年间龙湾区的能源消费碳排放数据。研究结果表明,2002-2012年间,龙湾区的能源消耗CO_2排放量呈现出先增加后逐步下降的趋势,CO_2排放量主要来自第二产业。煤炭、油类消费是该地区CO_2排放的主要来源,2012年,分别约占50%和26%,电力CO_2排放比例增长了21倍,热力消费CO_2排放量增长了近7倍,能源碳排放构成逐步朝着良性的方向发展。该区域的CO_2排放强度下降了约667%,表明过去十一年间该地区减排措施的有效性,其CO_2排放强度的下降比例可以抵消经济高速增长带来的碳排放。     

组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测

根据山东省2000—2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数。选用2000—2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年碳排放量。结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。利用组合模型预测山东省2013—2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴。     

炼油企业碳排放估算模型及应用

随着石油产品需求不断增长,中国炼油企业CO2排放量占石油工业比重大幅上升。相较于发达国家,中国炼油企业CO2排放核算起步较晚,尚未形成通用的核算方法及模型,不利于炼油产业节能减排。分析了中国炼油企业碳排放现状,将炼油企业碳排放源分成燃烧排放、工艺排放、间接排放3类,构建了中国炼油企业碳排放估算模型。模型应用结果表明:1 250万t原油加工规模的炼油企业碳排放量为461.118万t,其中工艺排放占比55%,燃烧排放占比38%,间接排放7%。该模型能够快速有效估算炼油企业碳排放量,为相关企业节能降耗提供参考。     

发电行业碳排放先进值研究——以武汉市为例

发电行业作为能源消耗量最多、CO_2排放量最大的部门之一,对环境产生了严重的影响。介绍了碳排放核算方法,并对国内电厂781座发电机组的碳排放进行分析,确定了国内发电机组碳排放的平均值、先进值、基准值,并研究了武汉市发电行业2013—2015年的碳排放情况。结果表明:武汉市发电行业整体的碳排放水平较为先进,个别发电厂碳排放水平远低于先进值;在武汉市发电行业碳排放核算的基础上,提出了相应的碳减排管理策略以及技术升级改造方法。     

我国水泥工业碳排放特征及动态变化分析

水泥工业是温室气体二氧化碳(CO2)的主要排放源,利用碳排放数学模型计算2001-2010年我国水泥工业碳的排放量,分析碳排放量的变化特点和发展趋势。结果表明:水泥工业碳排放总量逐年增长,与水泥产量和排放强度呈线性关系。"十一五"期间单位产品碳排放强度由0.69 t/t下降到0.65 t/t。万元GDP碳排放量2008年达到最低值为0.295 1 t,平均每年万元GDP碳排放量下降2.85%。水泥工业十年间实施节能降耗、资源循环利用、提高经济效益等措施,对于减少碳排放具有明显效果。     

污水处理厂运行阶段碳排放动态变化分析:以深圳某污水处理厂为例

在节能减排的压力下,城镇污水处理厂碳排放日益受到关注。现有污水处理厂碳排放核算大都基于排放系数法,而且一般只估算年平均的碳排放。但实际上,污水处理过程中碳排放呈现动态变化,它与污水处理量、进出水水质、工况条件等密切相关。以深圳市某典型污水处理厂为例,将污水处理厂运行阶段的碳排放划分为能耗间接碳排放、物耗间接碳排放、CH_4直接排放和N_2O直接排放4部分,基于月变化的进出水水质、污水处理量、耗电量、药剂使用量等基础数据,采用混合的排放系数法估算逐月的碳排放,并分析影响碳排放动态变化的关键因子。结果表明,该污水处理厂各月吨水碳排放量波动较大,无明显季节性变化,波动主要受CH_4吨水排放量和N_2O吨水排放量的影响;吨水能耗碳排放和吨水物耗碳排放都呈现规模效应,而与进水水质和污染物去除率等指标无明显相关性;影响CH_4排放量和N_2O排放量的因素包括进出水水质、处理工艺、工况条件等。该方法可以识别污水处理厂运行阶段碳排放的动态变化规律,并为其减排提供科学依据。