中国省际物流业碳排放的空间效应及其传导机制

物流业是我国仅次于工业、建筑业的第三大碳排放源,研究省际物流资源要素的空间效应及其传导机制可以为物流业低碳转型发展提供科学依据。运用GeoDa软件分析我国2013—2020年30个省物流业碳排放时空关联性及其局部空间差异波动性,将STIRPAT模型和EKC模型相结合探究我国省际物流业碳排放影响因素对碳排放的空间效应并明晰其传导机制。结果表明,我国物流业碳排放量呈现出“东高西低”的空间分布特征;省际物流业碳排放聚集分布的二元结构明显,呈现“高—高”和“低—低”集聚为主的空间分布特征;我国省际物流业碳排放存在空间溢出性特征,对本地区物流业碳排放产生正向促进作用的影响因素由强至弱依次为物流业的能源消耗量、产业规模、基础设施,毗邻地区对其产生正向影响的因素是物流业基础设施;物流业基础设施在直接效应与间接效应下对碳排放均产生显著的正向影响,物流业的产业规模和能源消耗量仅在直接效应下对碳排放产生正向影响。我国物流业碳排放的空间集聚、区域差异的形成与演变是在省际物流业的产业规模、能源消耗量、基础设施等多种物流业资源要素协同作用下产生的结果,据此提出省际物流业“协同降碳”建议,推动我国物流业的低碳转型。     

浙江省排污权交易制度及其对碳排放交易机制建设的启示

介绍了浙江省排污权交易制度概况,分析了中国碳排放交易市场现状及存在问题,结合浙江省实际,提出了浙江省建立碳排放交易机制的总体思路,指出碳排放权的配额发放、有偿取得、监测核证、交易监管机制可借鉴排污权交易体系进行构建,碳排放交易可依托排污权交易综合管理平台进行.     

中国省域能源消费碳排放时空格局演进及驱动机制研究——基于环境规制视角的分析

基于2003—2017年中国不同省域碳排放统计数据,分析中国碳排放时空演进规律,利用中介作用及调节作用检验法,甄别不同能源消费碳排放驱动因素的作用机理并探究省域异质性.结果表明:(1)空间维度上看,中国人均碳排放分布态势呈东部低、中西部高的特征,东部地区人均碳排放变化幅度总体较小,西部地区增速最快.全国人均碳排放呈较为...     

中国县域能源消费碳排放估算及其空间分布

将传统的碳排放因子法与人口权重分配法相结合,估算了2015年中国2 170个县域的碳排放量,并将县域分为高/低碳排放量-高/低碳排放强度的4种类型。分析表明:(1)县域的平均碳排放量为1 287×103 t,但差异较大,空间分布上整体呈现东高西低;81.58%的县域的碳排放强度在0.01～1.05t/万元,空间分布上呈现西部及西北高、东部及东南低。(2)低碳排放量-低碳排放强度类县域数量最多(占45.81%),在全国除东南沿海区域均有分布;高碳排放量-低碳排放强度类县域分布在中国部分华北地区及东部、东南沿海地区,中部也有少量分布;高碳排放量-高碳排放强度类县域主要分布在东北三省;低碳排放量-高碳排放强度类县域主要分布在中国西北的西藏自治区、新疆维吾尔自治区和青海省,同时山西省境内也有较多分布。(3)整体看,中低收入、处于发展提速的中西部县域发展仍需预留一定的碳排放空间;对于高收入的东部县域,则要提出更高的减排要求。     

中国高新技术产业能源消耗与碳排放分析

基于2000-2007年中国高新技术产业经济发展与能源消耗(简称能耗)数据,统计分析了中国高新技术产业能耗强度变化趋势,并采用“学习曲线”方法论证了高新技术产业能耗的特征;在此基础上,采用政府间气候变化专门委员会(IPCC)温室气体指导方针的方法核算了中国高新技术产业的碳排放量及排放强度.结果表明:(1)中国高新技术产...     

济南市高精度机动车碳排放清单研究

为提高机动车排放清单的精度,对清单的空间分配模型进行优化,在模型复杂度与关联因素分析的基础上,对人口密度、国内生产总值(GDP)、交通兴趣点(POI)、坡度等影响因子进行主成分提取,并结合标准路长,提出了基于主成分综合调解系数的多因子空间分配模型,以济南市为例进行验证,结果显示：济南市2021年机动车碳排放总量为1 259.9万t;基于构建的空间分配模型,获取了济南市1 km×1 km分辨率的网格化机动车碳排放清单;历下区等济南市中心城区是高排放的热点区域,高速公路与一级公路形成高排放的线状地带。基于空间分配模型与基于标准路长的分配结果相比,高排放区碳排放量更高,低排放区碳排放量更低;前者考虑了坡度,对于地形起伏较大地区的分配结果更合理。基于主成分调解系数的多因子空间分配模型提高了网格化排放清单的空间分辨率和分配结果精度。     

基于灰色关联分析的天津市碳排放驱动因素研究

天津市拥有中国重要老工业基地和低碳城市试点的“双重身份”,当前面临城市化工业化阶段的能源刚性需求巨大和减排压力日渐增大的双重压力,因此制定适宜天津市现阶段发展特征的碳排放政策追在眉睫.采用政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的碳排放核算方法对天津市2001-2010年的CO2排放进行了估算,结合低碳城市试点指标剖析了天津市面临的减排困境;为找出解决办法,采用灰色关联分析法对天津市碳排放的驱动因素进行了识别.结果表明,能源消耗总量、人口指标、经济增长速度和产业结构指标等是CO2排放的关键因素,并由此得出结论,天津市碳减排的工作重心应集中于优化产业结构和能源利用结构、提高能效、倡导低碳消费等方面.     

新疆畜牧业碳排放测算及动态演变分析

基于2000—2020年相关面板数据,运用核密度估计方法、空间相关性分析等测算新疆14个地级行政区畜牧业碳排放量并探究其动态演变情况。结果表明：(1)研究期内新疆畜牧业碳排放整体呈波动上升趋势,且牲畜肠道发酵是其主要源头,核密度曲线表明各地级行政区畜牧业碳排放由集聚向分散演化。(2)研究期内各地级行政区畜牧业碳排放空间相关性加强,且“低-低”集聚类型增多。(3)各地级行政区畜牧业碳排放存在差异,研究期内伊犁畜牧业碳排放量下降最多,减排效果最为突出。     

新疆畜牧业碳排放强度动态演变与驱动力分析

基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的系数法、空间自相关分析和固定效应模型等方法,揭示2001—2020年新疆14个地(州、市)畜牧业碳排放量、碳排放强度的空间演变规律及驱动因素。结果表明：就新疆整体而言,2001—2020年畜牧业碳排放量大体呈波动变化趋势;畜牧业碳排放强度大体呈下降趋势;就地(州、市)而言,2001—2020年各地(州、市)畜牧业碳排放量在空间上的分布表现为北疆>南疆>东疆,而南疆克孜勒苏柯尔克孜自治州的畜牧业碳排放强度最高,说明其生产效率最低;从空间聚集的角度来看,各地(州、市)畜牧业碳排放强度具有明显的空间集聚性和空间正相关性;另外,城镇化水平和工业化水平提升对各地(州、市)畜牧业碳排放强度降低具有显著的阻碍作用,经济发展水平、畜牧业发展水平和农业机械化水平提升对各地(州、市)畜牧业碳排放强度降低具有显著的推动作用。     

城市垃圾处理的碳排放核算与分析——以苏州市为例

城市垃圾处理过程中产生的大量CO2、CH4等已成为人为温室气体的重要来源,而人为温室气体在全球变暖中所起的作用越来越重,因此进行城市垃圾处理的碳排放核算与分析具有重要意义。在对城市垃圾处理的碳排放源及排放形式进行分析的基础上,确定了垃圾处理碳排放的核算方法。并以苏州市为例,在调查该市2001—2010年历年城市垃圾处理状况的基础上,核算了各年城市垃圾处理的碳排放情况。最后指出,城市垃圾处理的碳排放核算与分析可为有关政府部门寻求碳减排途径提供可靠依据。     

重庆市城镇污水处理系统的碳排放特征及减污降碳措施建议

基于IPCC的碳排放核算因子法,对重庆市43区县的75座污水处理系统的碳排放特征及其与区域、处理规模等的联系进行探究。分析了现有污水处理系统存在的问题,对比了国内先进污水处理工艺并提出优化措施。结果表明污水处理系统的碳排放具有“规模效应”：吨水比碳排、吨水电耗随处理规模的提高而降低,最大碳排放源为电力消耗,占比达到40%~60%。碳排放量与区域的联系不大,各区域比碳排 (以CO₂计) 为0.50~0.90 kg·m⁻³。在分析碳排放特征的基础上提出节能减排建议,如通过设备调整运行参数降低电耗碳排放,改进处理工艺减少除TN产生的碳排放,动态调整以提高运行负荷率,优化能源结构提高城市污水处理系统能源自给率,以期为全国污水处理系统减污降碳提供参考。     

碳排放约束下的天津市能源区域分配研究——基于碳夹点模型分析

能源的供需及碳排放约束是中国各省市在经济快速发展过程中必须考虑的问题。在能源供需和碳排放约束下,对区域的能源利用进行合理分配具有实际意义。利用碳夹点分析方法,对天津市的能源分配问题进行研究,建立分析模型,在考虑整体和区域的能源需求和碳排放约束条件下,分别确定各种化石能源和清洁能源的使用量,以实现最优的能源结构和能源供需平衡,为地方政府制定合理的能源供应量和碳排放约束指标提供科学依据。研究表明,若只考虑天津市总体的碳排放约束(1 570.6×105 t)和能源需求(223.0×1013 kJ),需要减少24.9×1013 kJ的煤能源使用,同时增加31.7×1013 kJ的清洁能源;若天津市能提供50.0×1013 kJ的清洁能源,在达到能源总需求的同时,总的碳排放为1 378.5×105 t,因此能源部门在规划天津市的总体碳排放约束时不应低于此值;考虑各个区域的碳排放约束的条件下,规划得到的排放总量为1 434.1×105 t,能够满足当前的碳排放限值。     

工业园区碳排放核算与因素分解实证分析

工业园区贡献了全国过半的工业产值和近31%的碳排放量,是我国应对气候变化实现双碳目标的重要战场,然而当前尚未形成针对工业园区碳排放核算的规范体系。本研究在温室气体清单编制现有方法基础上,构建针对工业园区的碳排放核算体系,并利用此核算体系对重庆市某工业园区2016—2020年碳排放量进行了核算实证研究,且通过LMDI分解模型分析该园区碳排放变动的影响因素。结果表明,该园区在“十三五”期间碳排放呈逐年增长趋势,化石燃料燃烧是园区内最主要的碳排放源,占比达83.5%,化工行业碳排放在该园区所有行业中占比最大 (68.9%) ,园区碳排放的主要驱动因素是能源强度,效应贡献率为64.7%。据此,本研究提出了针对该园区的降碳路径,并通过实证分析后探讨了工业园区碳排放核算方法体系的规范化问题,以期为我国工业园区的碳减排工作提供参考。     

江苏省碳排放影响驱动因素分析——基于STIRPAT模型

江苏省作为全国经济快速发展的省份之一,也面临着日益严峻的生态环境问题。运用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》提出的计算方法(简称IPCC法),计算了该省1996—2012年规模以上工业能源消费的碳排放总量,并以此为因变量,选取了第二、三产业从业人数,人均GDP,城市化率,土地变化等人口和经济因素作为碳排放的影响因子,基于改进的可拓展、随机性环境影响评估(STIRPAT)模型分析了不同因素对江苏省碳排放的影响程度。结果表明,第二、三产业从业人数,人均GDP,城市化率,建设用地总量,能源消费总量每上升1%,分别会引起碳排放总量增加0.131%、0.248%、0.290%、2.198%、0.530%。土地利用方式的变化、能源消费水平、城市化水平依次是影响江苏省碳排放的主要因素,应以主要影响因素为突破口,协同次要因素,采取合理的措施来降低碳排放量。     

全球低碳发展评估及中国低碳发展的实现路径

低碳发展日益成为国际关注的热点问题,中国正处在快速工业化和城镇化进程当中,通过低碳发展实现经济社会转型尤为迫切。在全球大背景下正确判断中国的低碳发展水平,汲取各国有益的低碳发展经验,寻求适合中国的低碳发展路径尤为重要。从低碳发展特征指标变动出发,通过统计分析,得出全球低碳发展历史和现状水平,以及中国所处的位置。研究表明,近20年来全球碳生产力水平不断提高,近年来中国的碳生产力水平飞速提升,但是中国的碳生产力仍然远远低于全球平均水平,离先进国家的差距更大,不足法国的1/10,人均二氧化碳排放增速位居世界前列,减排压力巨大。因此,结合国内外实践经验,总结了中国低碳发展的5个实现路径,分别是调整能源结构、发展低碳产业、倡导低碳消费、建设低碳城市和加强碳汇建设。     

基于能源活动的碳排放清单及减排措施研究 ——以广州市为例

2010—2016年,广州市能源活动碳排放呈总量上升、强度下降态势.随着广州市经济结构转型,工业碳排放已达到峰值,交通运输成为能源活动最大的排放源.2016年广州市油品消费约占能源消费总量的60％,油品燃烧碳排放量占能源活动碳排放总量的58％,其中63％ 来源于交通运输排放;煤炭消费约占能源消费总量的25％,煤炭燃烧碳...     

工业碳排放的驱动因素研究——基于南京市工业35个行业的LMDI模型分析

采用基于时间序列的对数平均分解指数(LMDI)法分析了南京市工业35个行业在2000—2010年的碳排放变化。研究表明,影响工业碳排放的驱动因素有工业经济发展、工业部门内部结构、能源强度、能源消费结构和碳排放系数。鉴于此,建议南京市控制能源密集型行业的经济增长速度,提高能源利用效率,推动能源强度接近国家先进水平,开发新能源,促进能源消费结构多元化,共同建设资源节约型社会,从而减少工业碳排放。