基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测

首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效.     

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明：产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈"未脱钩~弱脱钩~强脱钩"的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.     

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.     

甘肃省工业碳排放测算与影响因素分析

对甘肃省1994年-2013年的工业碳排放量进行了测算,在此基础上运用LMDI分解法分析了影响工业碳排放的主要因素,结果表明:甘肃省1994年-2013年的工业碳排放量呈现波动上升的趋势,制造业和电力、燃气及水的生产和供应业对碳排放的增加有较大影响;在影响因素分析中,经济发展和能源结构是碳排放的驱动因素,分别累积实现的碳增量为9 685.64×104 t和31.48×104 t,能源强度和经济结构则抑制了碳排放的增加,分别累计实现的碳减排是4 599.22×104 t和129.66×104 t.     

产业结构和能源结构的变动对碳排放的影响分析:基于环境库兹涅茨曲线检验

以重庆市1978-2013年能源消费数据为基础,根据IPCC提出的碳转化系数计算法,分析了产业结构和能源结构的变动对碳排放变化趋势的影响,并采用环境库茨涅兹曲线(EKC)模型分析探讨了碳排放量、能源消费与经济增长的相关关系。结果表明,35年来重庆市经济增长依赖的主要是能源的大量投入,碳排放、能源消费量与经济增长呈现显著的"倒U型",具有EKC假设图形的趋势特征,拐点出现在2020年左右,短期内经济增长与碳排放离实现"绝对脱钩"较远。从产业结构来看,规模以上工业企业部门是碳排放的主要部门,而高耗能行业碳排放占到规模以上工业企业碳排放量的80%以上。从能源结构分析来看,以煤炭为主的传统型能源结构,煤炭是碳排放的主体。因此,结合区域特点等相关政策,提出了大力发展第三产业,优化现有产业结构;加快调整工业内部行业结构;大力发展节能新技术,尤其是煤炭净化技术;加大推进碳排放权交易,大力开展林业碳汇交易等方面的思考与建议。     

山西省资源型产业碳排放驱动力分析及减排对策

作为典型的资源型地区,山西资源型产业低碳化是实现区域绿色发展的重要内容。在对山西资源型产业碳排放现状分析的基础上,运用Kaya理论及LMDI方法对资源型产业碳排放进行驱动因素分析。研究结果表明:山西资源型产业碳排放的驱动因素呈较强的阶段性特点,经济增长是影响碳排放的主要驱动因素,能源强度对碳排放强度总体呈负向抑制作用,产业结构调整应成为未来减排的主要方向。据此提出了加快资源型产业转型、调整能源结构等对策建议。     

湖北省一次能源消费的碳排放驱动因素分解研究

定量分析和测算能源消费的碳排放,是全球气候变化研究领域重要的基础工作之一。研究基于1980-2008年时间序列的统计数据,采用对数平均迪氏分解法,定量分析湖北省一次能源消费的碳排放驱动因素。研究认为经济快速发展是人均二氧化碳排放增长的主要驱动因素,而能源效率的变化则是人均碳排放增长的主要拉低因素,湖北省的能源消费结构比较单一、大量依赖煤炭,所以能源消费结构没有变化对人均碳排放量变化影响不大。根据以上结论,建议加大力度,优化产业结构、调整能源结构和提高能源效率,从3个层面采取措施实行低碳发展。     

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明：旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.     

市域能源碳排放影响因素分析及减碳机制研究——以福建省为例

选取福建省市域作为研究对象,应用扩展型的STIRPAT-PLS模型对2010~2016年福建省市域碳排放影响因子进行实证分析,探讨驱动福建省市域碳排放量增长的主要影响因素和各因素的影响程度,明确碳排放控制的主要领域.结果表明：总人口、城镇化率、人均GDP、第二产业比重和能源强度对碳排放量增加有正向驱动作用,而第三产业比重对碳排放量增加有负向驱动作用.总人口、城镇化率以及第二产业比重对碳排放量增长的贡献最大.据此,建议福建当前及未来时期减碳重点应是采取优化能源结构和促进产业结构升级,加速发展清洁、再生能源与提高能源效率相并重等策略.     

中国建筑业碳排放强度影响因素分析

针对2000—2014年我国建筑业构建了碳排放强度测算模型,并基于对数平均迪式指数分解法(LMDI)对碳排放强度的影响因素从能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应以及间接碳排放强度效应4方面进行了分解分析,结果显示:2000—2014年我国建筑业碳排放强度出现了两次波动,但总体呈下降趋势,间接碳排放强度效应对碳排放强度变化起主要作用,是阻碍建筑业碳排放强度下降的主要因素,能源结构效应与能源强度效应对其贡献较小,二者在碳排放强度上升阶段对其变化起抑制作用,在碳排放强度下降阶段对其变化起促进作用。     

面向碳达峰目标的重庆市碳减排路径

以重庆市为案例构建本地化LEAP模型,借助LMDI分解、Tapio脱钩弹性系数、单一措施减排效果比较以及减污降碳交叉弹性,探寻重庆市碳达峰目标下的关键影响因素及其碳减排路径特征.结果表明:重庆市在当前碳减排措施力度下难以实现2030年前碳达峰目标,若强化碳减排措施,重庆市可于2025年前实现碳达峰目标,峰值约为1.62...     

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.      

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

终端能源利用的碳排放变化特征研究——以上海市物质生产部门为例

随着经济的快速发展,上海市的能源消费量在大幅增加,相应地,碳的排放量也在逐步增加。文章首先对上海市物质生产部门终端能源消耗以及能源利用二氧化碳排放的现状进行了分析,再运用不产生残差的方法——对数平均迪氏指数法LMDI(logarithmic mean Divisiaindex),对上海市物质生产部门终端能源利用导致的二氧化碳排放量进行了分解分析。结果表明产业增加值是上海物质生产部门碳排放增加的决定因素,能源效率和产业结构因素引起碳排放强度下降,但能源效率并不总是抑制碳排放的增长。总体上说,上海市物质生产部门能源利用的二氧化碳排放量在不断的增加,其中产业结构和能源效率因素起抑制作用,产业增加值起促进作用。最后,文章从产业结构调整和能源结构调整等方面分析了上海市今后几年内的二氧化碳减排潜力,并提出了相应的建议。     

京津冀及周边地区工业大气污染排放因素分解——基于LMDI模型分析

运用对数平均迪氏指数分解法探究了2011~2015年京津冀及周边地区工业大气污染物排放的主要影响因素.将该地区排放量变化的总效应分解为人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应、能源结构效应和排放强度效应.研究结果表明,人口效应和经济规模效应基本为正效应,产业结构效应、能耗效应和排放强度效应基本为负效应.京津冀及其周边地区能源结构在2011~2015年期间变化不显著,因此能源结构效应对总效应的贡献很小,贡献度均未超过0.52%.北京市、天津市、河北省、河南省、山东省和山西省的情况不同,各效应贡献度的变化趋势也不相同.人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应和排放强度效应的变化,主要来自于人口增速、经济规模增速、工业增加值比重降幅、能耗强度降幅和排放强度降幅的变化.在制定减排政策时,应根据各效应的累计贡献值和贡献度大小,对于该地区共存的主要影响因素,制定联合减排政策措施.对于存在地区差异的主要影响因素,因地制宜制定不同的减排政策措施.     

中国能源消费碳排放变化的驱动因素研究

将DEA中基于能源投入的Shephard距离函数引入到LMDI分解模型中,建立了1995~2010年中国6大产业能源消费碳排放7因素分解模型.研究结果显示, 产业结构效应、经济产出效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放的增加具有一定的拉动作用,其中经济产出效应的累积贡献率最大为135%,产业结构效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放累积贡献率分别为10.74%、9.39%、0.65%;潜在能源强度效应对碳排放下降的累积贡献率最大为54.6%,说明产业能源强度的调整空间较大,且抑制效应逐年增强;能源结构效应、能源技术进步效应对我国碳减排的累积贡献率分别为0.2%和1.04%,贡献微弱,亟待提高;从产业层面研究发现,农林牧渔业、建筑业、批发零售和住宿餐饮业和其他行业的低碳发展较好,工业、交通运输仓储和邮政业低碳发展不佳,工业始终是我国碳排放的主要来源.     

碳减排方案优化及其在产业升级中的效应研究

构建了包含能源消耗与碳排放的多行业动态一般均衡模型,研究发现,通过各行业的边际减排成本相等这一总体减排任务的合理分解方式,能够实现要素的优化配置并激发“创新补偿效应”,具有相对较高的增长效应与福利效应.分行业单独制定碳减排约束时的边际减排成本较高,且无法产生行业间减排的联动效应,因而总体减排方案是有效的.碳强度减排方案优化后,其在产业结构升级中的效应也十分明显.测算结果表明,碳减排对工业结构“重型化”的控制效应明显,还将农业减排的压力转化为“富碳农业”发展的动力,导致经济中农业占比上升.服务业企业通过增大劳动和资本等要素的投入替代产生高碳排放的能源要素,减缓碳减排政策对其生产行为的负向影响并实现了稳定增长.随着减排强度的加大,中国产业结构合理化和高度化程度得到了显著提升.     

中国省域私人电动汽车全生命周期碳减排效果评估

私人电动汽车因具有较少碳排放,在替代传统燃油汽车、推动交通领域碳减排方面具有广阔的应用前景.为更准确地衡量私人电动汽车相对于传统燃油汽车的碳减排效果,采用生命周期评价方法构建基于碳减排量和碳减排率的私人电动汽车碳减排核算技术方法,并通过情景分析技术模拟我国不同省份私人电动汽车碳减排潜力及关键影响因素.结果表明:①相对于传统燃油汽车,私人电动汽车在火力发电比例较低的13个省份具有较好的碳减排效果,减排率为34.69%~70.69%;在火力发电比例较高的18个省份减排效果则不太明显,减排率仅为3.20%~31.40%.②在私人电动汽车全生命周期的各阶段中,中低减排省份的燃料周期碳排放量占比最高,为57.33%~80.91%,且随着该省份碳减排效果的改善而不断降低;受制于电池的生产,高减排省份私人电动汽车全生命周期最主要的碳排放阶段为汽车材料周期.③从碳减排影响因素上看,汽车报废里程的增加对私人电动汽车碳减排量具有明显的正影响,但对碳减排率影响不大,碳减排效果较好的省份的碳减排量随报废里程的增加而上升的趋势更明显;百公里电耗的升高和车质量的增加则使碳减排效果下降,在碳减排效果较差的省份百公里电耗水平对碳减排量和碳减排率均有更显著的影响.研究显示,私人电动汽车的推广在我国可以带来一定的碳减排效果,发电能源结构和车质量是影响碳减排效果的2个关键因素,不同省份应因地制宜制定差异化的私人电动汽车推广路径.