电网企业应对碳排放权交易市场的思考与建议

碳排放权交易(以下简称"碳交易")是为促进温室气体减排,减少二氧化碳排放所采用的市场机制。2016年1月,国家发改委印发通知提出2017年启动全国碳交易市场,并将电网企业纳入其中,交易范围为线损引起的二氧化碳排放。电网企业碳排放属间接排放,且与可再生能源消纳、跨省交易电量等不可控因素密切相关。本文通过分析国内外碳交易发展现状,研究电网企业碳排放核算方法、碳排放现状与趋势,并结合深圳供电局碳交易实践,提出了电网企业碳交易的有关工作建议,为电网企业碳减排提供参考。     

2015~2020年厦漳泉地区大气氨排放清单及分布特征

收集厦漳泉地区各类大气氨排放源的区县活动水平,基于排放因子法建立了2017年大气氨排放清单（1 km×1 km）,同时对2015~2020年大气氨排放趋势进行了分析.结果表明,厦漳泉2017年大气氨排放量为27.40 kt,其中畜禽养殖、农田生态系统、人体排放、燃料燃烧和废物处理占排放总量的比例分别为42.48%、22.04%、14.71%、7.08%和5.69%.大气氨排放密度顺序为：厦门（1.94 t ·km^-2）>泉州（1.07 t ·km^-2）>漳州（0.95 t ·km^-2）,高值区主要分布于人口集中的沿海城区和畜禽养殖业与种植业发达的内陆乡镇地区,氨排放量月度分布与温度变化规律一致.受不同地市经济结构和发展水平的影响,2015~2020年泉州市氨排放表现为下降,而厦门和漳州两市氨排放变化存在一定的波动,氨排放强度整体呈现随人均GDP上升而下降的趋势.     

中国农业农村碳排放结构与碳达峰分析

分别计算了种植业、畜牧业以及农村居民生活的碳排放量及碳排放强度,并对其差异性和收敛性进行分析.结果表明:我国种植业和畜牧业均在2015年实现较为稳定的达峰,峰值分别为68821.02万t、39909.4万t二氧化碳,而农业农村整体的碳排放量在2017年实现了碳达峰,达峰排放总量为150039万t二氧化碳;在排放结构方面,种植业碳排放量所占的比例较大,基本维持着约50%的比重,而居民生活碳排放的占比急速上升,在2019年占比在30%左右,农村居民生活碳排放主要来源于居民生活能源消费;就农业农村碳排放强度整体而言,泰尔指数变动表明差异总体增加,σ收敛和β收敛表明碳排放强度向总体平均水平收敛.农业承担粮食安全的重任,在碳达峰之后,在完成碳中和目标的同时,还应保证粮食产量.未来应在提高耕地质量、推广高产低碳品种、提高农业生产要素的利用率以及提高技术水平几方面作出努力,以提升农业技术效率,实现持续碳减排.     

长三角地区2000 — 2019年黑碳排放核算及其不确定性

基于国家能源活动统计资料,使用排放因子法建立了长三角地区2000—2019年黑碳排放清单,并利用Monte Carlo方法量化排放因子对黑碳排放核算的影响及不确定性。研究结果表明：（1）近20 a长三角地区总黑碳排放量由10.72×10⁷ kg（2000年）增加至12.54×10⁷ kg（2019年）,增长了16.98%;黑碳排放源结构发生显著变化,2000年居民生活是长三角地区最主要的黑碳排放源（占42.2%）;自2006年开始工业逐渐成为研究区最主要的黑碳排放源,2019年工业排放占长三角地区黑碳排放总量的63.2%。（2）长三角地区黑碳排放存在明显的空间分异。总体而言,江苏省黑碳排放总量和人均黑碳排放强度居长三角地区首位,安徽省单位GDP黑碳排放最高,上海市单位面积黑碳排放强度最高,而浙江省人均和单位面积黑碳排放强度最低。（3）考虑黑碳排放核算过程中排放因子的取值差异,2019年长三角地区黑碳排放总量为7.13×10⁷—14.49×10⁷ kg（95%置信区间）,相对不确定性为?33.50%—35.11%。工业排放因子是长三角黑碳排放核算不确定性的主要贡献者。     

珠江三角洲典型城市机动车尾气排放的影响因素分析

机动车技术水平和道路路况是影响机动车尾气排放的两大因素。本文以中山、佛山和广州三个城市为代表城市,首先采用问卷调查和实时采集交通流视频的方式收集三个城市的机动车技术水平信息和道路路况,并分析了上述三个城市的燃油类型和累计行驶里程和交通流的分布特征。分析结果衰明,备城市的机动车技术水平特征及差距,其中广州的出租车、公交车已规模推广环保型燃料,各类车型燃料使用比例不同使得尾气成分有一定差异;广州公交车累计行驶里程和年均行驶里程分布较靠后,公交系统的使用率较高;出租车年均行驶里程低于佛山、中山。在交通流分布上,广州总交通量大于中山;广州各级道路交通量呈梯度递减分布,小时交通量差距较大;中山仅国道承担较大范围的运输,其他各级道路分布形状统一,非工作类出行比例低。     

缸内直喷汽油车颗粒物排放特征及影响因素

随着经济的发展,机动车排放已成为大气颗粒物的重要来源,能够影响人类健康和气候变化.本研究通过整车转鼓实验对国V缸内直喷（GDI）汽油车的颗粒物排放水平及化学组成进行了研究,并探究了汽油车颗粒物排放的影响因素.研究结果表明,我国GDI汽油车的PM、OC、EC排放因子分别为（43.4±16.2）、（11.0±3.5）及（20.5±8.1）mg·kg^-1,其中EC的排放显著高于同类研究.为探索导致颗粒物排放区别的影响因素,本研究探讨了燃油类型、启动方式和循环设定对汽油车颗粒物排放的影响.结果表明,燃油类型（添加体积分数10%的乙醇与纯汽油）对颗粒物排放影响不大.冷启动会排放更多的颗粒物.同时,循环方式也会影响颗粒物排放,中国工况循环（CLTC）会排放比全球测试循环（WLTC）更多的颗粒物,这可能与我国更多的缓加速情况相关.     

京津冀地区道路碳排放量的演变及空间分布

以机动车碳排放模型为基础,结合不同类型机动车存活曲线,建立分车龄的车队构成,并利用年均行驶里程和燃油消耗量,分析了京津冀地区2005～2020年道路碳排放量的演变及区域分布特征.结果显示,河北省道路碳排放量增长迅速,近5a仍以7.14%的年均增长率快速增长,而北京和天津两市的道路碳排放已经进入低速增长期,近5a的年均增长率分别仅为1.01%和2.27%.小型客车一直都是道路碳排放的主力车型,其碳排放量占京津冀道路碳排放总量50%以上;轻型货车在北京市道路碳排放中的贡献越来越突出,而河北和天津两地轻型和重型货车正在逐渐发展为道路碳排放增长的主要驱动因素.从京津冀道路碳排放的4km×4km网格分布图可知,因北京和天津拥有更密集的道路,其碳排放强度远高于河北省.     

不同品质燃油对公交车道路颗粒排放特征的影响

以国Ⅳ排放柴油公交车为样车,研究了3种燃油公交车的颗粒数量排放特性. 3种燃油分别为纯柴油、B20燃油〔V(生物柴油)∶V(纯柴油)=2∶8〕和G20燃油〔V(天然气制油)∶V(纯柴油)=2∶8〕. 结果表明:公交车燃用3种燃油的排气颗粒数量随粒径变化均呈双峰对数分布,其中核态颗粒数量峰值粒径均为10.8 nm;聚集态颗粒数量峰值粒径则因燃料差异而不同,其中纯柴油、B20燃油和G20燃油分别为80.6、69.8和60.4 nm. 对于不同类型道路,在公交车燃用纯柴油时,其快速路下的排气颗粒数量(7.35×1015 km-1)最低,分别比主干道和次干道低47.7%和55.1%. 对于不同品质燃油而言,在全程测试线路内,燃用G20燃油的公交车排气颗粒总数量(6.92×1015 km-1)最低,较纯柴油和B20燃油分别降低了42.5%和32.4%. 其中,G20燃油排气中核态颗粒数量为1.81×1015 km-1,较纯柴油和B20燃油分别降低了3.1%和15.4%,而聚集态颗粒数量则分别降低了49.7%和37.0%. 表明公交车燃用天然气制油可有效降低颗粒排放.      

青岛市人为源氨排放清单及分布特征

通过调查收集各类人为源氨排放活动水平数据,选取合适的排放因子,建立了青岛市2019年人为源氨排放清单,分析了青岛市人为源氨排放贡献特征及分布特征.结果表明,2019年青岛市人为源氨排放总量为28.33×10³ t,排放强度为2.51 t·km^-2.其中,畜禽养殖是青岛市最主要的排放源,占全市氨排放总量的比例高达77.80%,其次为农田生态系统和废弃物处理,氨排放量分别占全市总量的7.64%和6.87%.2019年,平度市和莱西市氨排放量较高,分别占青岛市氨排放总量的34.18%和26.23%,而市北区和莱西市排放强度较高,分别达到7.26 t·km^-2和4.74 t·km^-2.从空间分布上,氨排放量较高的镇街主要分布在青岛市北部和西北部,而排放强度较高的镇街则集中在青岛市市区中部和北部地区.     

河南省2013年大气氨排放清单建立及分布特征

根据收集到的城市尺度排放源活动水平数据,采用排放因子法,基于"自上而下"和"自下而上"相结合的方式建立了河南省2013年大气氨排放清单,利用GIS技术进行3 km×3 km空间网格分配.结果表明,河南省2013年大气氨排放总量为1035.3 kt,排放强度为6.4 t ·km^-2;畜禽养殖和氮肥施用为主要氨排放源,分别占总排放量的52.71%和31.53%;畜禽养殖中肉牛、蛋禽和山羊为主要贡献源,分别占畜禽养殖排放总量的34.98%、16.63%和14.02%;不同城市排放源构成和排放强度不同;南阳市、周口市、商丘市和驻马店市是排放量较大的地级市,分别占全省总量的11.53%、9.84%、9.62%和9.57%;濮阳市和漯河市排放强度最大,分别达到10.7 t ·km^-2和10.2 t ·km^-2;空间分布特征显示,中东部地区排放量较高,西部地区相对较低,排放量较大的地区集中在平原地区和人口密集区域.     

Optimal range of plug-in electric vehicles in Beijing and Shanghai

Both China’s national subsidy policies for plug-in electric vehicles (PEVs) purchasers and passenger cars corporate average fuel consumption and new vehicle credit regulation (dual-credit policy) favor long-range 300+ km battery electric vehicles (BEVs) and 80+ km plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs). However, these electric vehicles tend to have lower energy efficiency and higher purchase and operation costs. Vehicle with larger batteries can also be less equitable because the subsidies are often provided to more expensive vehicles and wealthier owners. This study takes advantage of a novel dataset of daily driving data from 39,854 conventional gasoline vehicles in Beijing and 4999 PHEVs in Shanghai to determine the optimal range of BEVs and PHEVs within their respective cities. We simulate a model to explore ranges with which PEVs emit less GHGs than that of a baseline hybrid and conventional gasoline vehicle while ensuring that all daily travel demands are met. Our findings indicate that in both cities, the optimal ranges to balance cost and travel demand for BEVs are 350 km or less and for PHEVs are 60 km or less in Beijing and 80 km or less in Shanghai. We also find that to minimize carbon dioxide (CO₂) emissions, the ranges are even lower 10 km in Beijing and 30 km in Shanghai. Our study suggests that instead of encouraging long-range PEVs, governments should subsidize PEV models with shorter ranges. Parallel efforts should also be made to both increase renewable energy over fossil fuels and expand charging facilities. Although individual mobility demand varies, the government could reduce occasional long-distance driving by subsidizing alternative transportation choices. Providing week-long driving trials to consumers before their purchases may help decrease the demand of very long range PEVs by alleviating the range anxiety through a learning process.

     

Energy-saving benefits from plug-in hybrid electric vehicles: perspectives based on real-world measurements

Promoting plug-in hybrid vehicles (PHEV) is one important option to mitigate greenhouse gas emissions and air pollutants for road transportation sector. In 2015, more than 220,000 new PHEVs were registered across the world, indicating a 25-fold growth during 2011–2015. However, more criticizes have been put forward against the current energy efficiency regulations for vehicles that are mostly depended on laboratory measurements. To better understand the real-world energy-saving and emission mitigation benefits from PHEVs, we conducted on-road testing experiments under various operating conditions for two in-use PHEVs in Beijing, China. Our results indicate that air condition usage, congested traffic conditions, and higher loading mass could significantly increase energy consumption and shorten actual all-electric distance for PHEVs. For example, the worst case (14.1 km) would occur under harshest usage conditions, which is lower by at least 35% than the claimed range over 20 km. In charge sustaining (CS) mode, real-world fuel consumption also presents a large range from 3.5 L/100 km to 6.3 L/100 km because of varying usage conditions. Furthermore, various vehicle users have significantly different travel profiles, which would lead to large heterogeneity of emission mitigation benefits among individual PHEV adopters. Therefore, this study suggests that the global policy makers should use real-world energy efficiency of emerging electrified powertrain techniques as criteria to formulate relevant regulations and supportive policies.     

低碳交通电动汽车碳减排潜力及其影响因素分析

交通运输是城市能源消耗和碳排放的重点行业,为通过节能减排实现低碳城市发展目标,传统汽油车向新能源汽车的转型是一项重要的举措,其中电动汽车因其节能减排的优势将在这次转型中发挥重要作用.在全面总结现有电动汽车节能减排研究成果的基础上,分析了影响电动汽车的减排因素,并应用燃料生命周期的理论,结合北京市的电动汽车推广计划,以纯电动汽车为例,采用改进的燃料碳排放模型,并设置6种情景分析了电动汽车的碳排放及其减排潜力,包括发电能源结构、车用燃料类型(单位燃料的CO2排放系数)、汽车类型(百公里能耗)、城市交通状况(时速)、煤电发电技术、电池类型(重量、能效)等因素对电动汽车减排潜力的影响.结果表明,改进后的模型能更科学测算燃料消耗碳排放;纯电动汽车具有明显的制约性碳减排潜力,在分析的6种影响因素中其波动幅度为57%～81.2%,其中,发电能源结构和煤电技术供电路线对电动汽车燃料生命周期碳减排空间起决定性作用,其减排空间分别可达78.1%及81.2%.最后从改善能源结构、提高煤电技术、推广节能技术、加快动力蓄电池研发、推广纯电动汽车等方面提出了推广电动汽车降低交通能耗和碳排放的优化措施,以期为低碳交通新能源汽车转型政策的制定提供科学依据和方法支撑.     

考虑能源结构和气候因素的电动汽车温室气体影响

电动汽车因在使用过程中近似零排放而被认为是节约能源和减少碳排量的有力工具.但我国的电力结构是以火力发电为主,这会使电力在生产阶段排放大量的二氧化碳.为进一步研究电动汽车的环境友好性,本文构建了一种改进的电动汽车排放指数模型,使用2017年的电网统计数据及气候统计数据,就能源结构和气候这两个关键因素对我国31个省市分区域展开实证研究.结果表明,电动汽车对温室气体产生的影响存在明显的空间变化,且其与能源结构中火力发电占比密切相关.另外,对于全年温度变化范围较宽的省市,气候因素可能是使电动汽车和燃油车的碳排量达到排放平衡点的关键因素.基于此,扩大电力结构中清洁能源使用比例、改善电池性能、完善相关政策体制是促进今后我国电动汽车清洁、低碳发展的重要途径.     

中国水泥工业CO2产生机理及减排途径研究

根据水泥生产的基本原理和工艺特点,推导出煤燃烧和石灰质原料煅烧时CO2排放因子分别为2.38 t·t-1和0.527 t·t-1;采用水泥工业CO2排放数学模型计算2001-2008年中国水泥工业CO2排放量,并分析了不同的生产技术水平和产品品种结构对CO2,排放量的影响.结果表明:中国水泥工业CO2排放量与单位产品的...     

基于IVE模型和大数据分析的杭州市道路移动源主要温室气体排放清单研究

利用IVE模型和对杭州市机动车排放管理数据库大数据的分析,得到杭州市2015年各类机动车主要温室气体高分辨率排放清单,分析了排放分担情况及时间变化特征,并利用Arc GIS及杭州市路网信息建立了1 km×1 km网格化空间分布.结果表明,杭州市道路移动源温室气体排放中CO_2、CH_4和N_2O的年排放量分别为818.11×10~4、0.85×10~4和0.07×10~4t,合计856.79×10~4t(以CO2当量计).从温室气体种类来看,CO_2占道路移动源温室气体排放总量的绝大部分,为95.5%;从机动车类型来看,小微型客车对道路移动源温室气体排放的贡献率最大,占72.8%;从道路类型的排放情况来看,杭州市市中心、城区、城郊和郊区中温室气体合计CO_2当量贡献率最高的均为主干路,分别为43.4%、61.8%、58.0%和42.4%.杭州市道路移动源温室气体排放强度均呈现由城市中心向城市边缘递减的趋势,同时温室气体排放量日变化特征明显,均出现弱双峰现象.     

喀斯特石漠化治理区土壤CH4和CO2排放研究

本研究采用静态密闭箱-气相色谱法,于2016年12月到2017年11月对重庆市南川石漠化治理示范区4个岩溶碳汇试验区(金银花地JYH、人工造林地杨树林YSL、坡改梯PGT、经济作物花椒林地HJ)及3个对照区(荒地HD、非坡改梯FPGT、弃耕地QGD)的土壤甲烷、二氧化碳的浓度及排放通量进行原位观测,探讨我国南方喀斯特石漠化地区甲烷和二氧化碳浓度分布和时空排放规律,及岩溶区土壤温度、土壤含水率等环境因子对甲烷、二氧化碳排放的影响。结果表明:不同植被类型下土壤CO_2的浓度范围为5 003. 64～19 163. 23 mg/m~3,土壤CH_4的浓度范围为5. 35～7. 46 mg/m~3。土壤CO_2的排放通量具有随季节变化土壤CO_2排放通量随季节明显变化,在一定范围内土壤温度及土壤含水率都与CO_2排放通量呈显著正相关关系。土壤CH_4释放速率没有明显的季节变化规律,在个别月份出现显著变化表现为巨大的源与汇,主要是受到土壤温度、土壤含水率及土壤微生物的共同影响。     

城市汽车年检碳排放数据挖掘及其应用研究

基于城市汽车年检中CO₂的过程动态检测数据,对小型汽油客车CO₂的排放因子和排放水平信息进行了挖掘,并与文献研究结果进行了对比.结果表明,从城市汽车年检数据中挖掘的CO₂排放结果可以作为研究城市机动车碳排放的重要参考依据;合理有效地利用汽车年检数据可以为城市车辆尾气排放的精准分级管控、城市交通运输碳排放达峰的量化分析,以及城市交通源的污染物和CO₂协同减排提供重要的数据支撑;从国Ⅰ到国Ⅴ不同排放阶段汽油车的常规污染物CO、NO_x和HC的排放水平下降非常明显,而对应的CO₂排放水平差异不大;CO₂排放因子随累计行驶里程、车龄、基准质量和排量的变化关系反映出,如果需要削减城市汽车碳排放水平,应鼓励使用基准质量小或者排量小的车辆,淘汰高油耗高排放的老旧车辆,鼓励公共绿色出行而降低单车活动水平,增加纯电动车辆优化车队能源结构.     

碳底物含量对厌氧条件下水稻土N2、N2O、NO、CO2和CH4排放的影响

理解底物碳氮对厌氧条件下水稻土排放氮素气体——氮气(N2)、氧化亚氮(N2O)和一氧化氮(NO)以及二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)的影响,有助于制定合理的温室气体减排措施,定量了解反硝化产物组成对碳底物水平的依赖性,也有助于氮转化过程模型研发中制定正确的关键过程参数选取方法或参数化方案.本研究采用粉砂壤质水稻土为研究对象,设置对照(CK)和加碳(C+)两个处理,前者的初始硝态氮和可溶性有机碳(DOC)含量分别为~50 mg·kg-1和~28 mg·kg-1,后者的分别为~50 mg·kg-1和~300 mg·kg-1.采用氦环境培养-气体及碳氮底物直接同步测定系统,研究了完全厌氧条件下碳底物水平对上述气体排放的影响.结果表明,CK处理无CH4排放,而C+处理可观测到CH4排放;C+处理的综合增温潜势显著高于CK处理(P<0.01);NO、N2O和N2排放量占这3种氮素气体排放总量的比重,在CK处理分别约为9%、35%和56%,在C+处理分别约为31%、50%和19%,处理间差异显著(P<0.01).由此表明,碳底物水平可显著改变所排放氮素气体的组成;对于旱地阶段硝态氮比较丰富的水稻土,避免在淹水前或淹水期间施用有机肥,有利于削减温室气体排放.     

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.