我国未来能源消费及其对环境的影响分析

随着我国经济的发展和城市化水平的提高,未来的能源消费状况及由此带来的环境污染问题日益受到人们的关注.本文简要回顾了1 980年以来我国能源消费状况并分析了相应的环境问题,对我国未来能源消费状况及可能带来的环境影响设置了3种情景进行预测和分析,得出我国今后因能源消费的SO₂、NO_x、CO₂和烟尘等排放量依然很高,但不同情景的预测结果有较大区别,并提出通过提高能源效率以及加强清洁、可再生能源的开发利用来解决能源消费带来的环境污染问题.     

中国服务业能源消费CO2排放及其因素分解

基于IPCC温室气体排放清单指南中的CO₂排放因子与核算方法,估算了1995—2010年中国服务业能源消费与CO₂排放量,并对其总体变化趋势进行时间序列分析;以LMDI(对数平均迪氏指数)法辨识与分解3个时段(1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年)中影响中国服务业CO₂排放量变动的关键因素及其对CO₂排放量的贡献值. 结果表明:1995—2010年中国服务业能源消费CO₂排放量增长态势明显,累计排放总量为853197.55×104t;服务业能源消费主要依赖于高碳化能源燃料,各年度油品和煤品分别占能源消费总量的67%~74%和5%~27%;LMDI分析结果显示,1995—2010年产业规模和人口效应引起CO₂排放增加量分别为133357.10×104和7691.25×104t,能源效率和能源结构引起CO₂排放减少量分别为59034.50×104和23898.60×104t. 提出CO₂减排对策:①以经济、政策和监管手段促进服务业节能减排;②依托科技创新提高能源综合利用效率,降低服务业CO₂排放量.      

经济增长质量与能源效率是一致的吗?

论文从全社会节能的角度提出全社会能源效率的概念,构建了经济增长质量指标体系,并基于1997—2007 年中国30 个省份的面板数据,采用Malmquist DEA方法测算了广义技术进步指数并进行分解,然后运用面板方法分析了经济增长质量与能源效率的作用机制,研究结果表明经济增长质量与能源效率是不完全一致的,具体表现为:改善环境质量与提高能源效率是一致的,技术进步与产业结构升级能够促进能源效率,但出口比重的增加和生活水平的提高会抑制能源效率的改进。技术进步、技术效率、纯技术效率和规模效率对全社会能源效率有正向影响,技术效率的作用大于技术进步,纯技术效率和规模效率的下降削弱了技术进步的正向作用。     

2013年“世界标准日”暨地震标准化宣传丰富多彩

2013年10月14日是第44届世界标准H．其主题是“国际标准推动积极改变”。为增强全社会地震标准化意识,推进社会共同防震减灾,中国地震局政策法规司会同全国地震标准化技术委员会秘书处制定了“地震标准化更加注再管理规范、服务高效”的宣传主题．制作了世界标准日宣传电子图片,并在中国地震局网站首次公开提供地震行业标准全文本含询服务。     

基于空气负离子浓度的建筑室内空气清洁度评价

对深圳某办公楼部分房间的空气负离子浓度分布进行了观测研究,利用空气离子单极系数和安倍空气离子评价指数对不同设备制冷的办公室空气质量进行了评价分析。结果表明:自然通风状态下的空气清洁度比机械通风状态下高,利用可再生能源制冷技术的室内空气质量比普通空调制冷技术的好,放置负离子发生器对室内空气质量有显著提高。因此提高室内负离子浓度可以创造舒适的空气环境,并建议把空气负离子浓度列为室内环境的监测和评价指标,为今后城乡建设规划、城市林业规划和环境能源保护提供科学依据和设计思路。     

基于生产和消费视角的辽宁省行业能源消费碳排放

行业能源消费碳排放核算是碳减排政策制订的基础,从消费视角进行行业碳排放研究日趋重要. 基于经济投入产出生命周期评价模型,从生产和消费视角解析了辽宁省2007年行业能源消费碳排放分布规律. 结果表明:生产视角碳排放量行业集中度高,该视角碳排放总量的78.73%集中在电力、热力的生产和供应业,金属冶炼及压延加工业,非金属矿物制品业以及交通运输、仓储及邮政业;为其他行业提供产品和服务是造成行业生产端碳排放的主要原因;消费视角下行业碳排放总量的53.79%集中在金属冶炼及压延加工业,建筑业,电力、热力的生产和供应业以及其他行业;上游供应行业的间接碳排放是造成消费端排放的主体.从碳排放强度来看,生产视角下各行业碳排放强度差异性较大,电力、热力的生产和供应业的碳排放强度最大,为9.17 t/万元;消费视角下行业之间的碳排放强度差异性较小,均低于3 t/万元. 最后针对不同视角下分析结果的差异性提出了相应对策的侧重点.      

安徽省近10年能源足迹测度及驱动因子分析

安徽省为生态建设省,随着中部崛起战略与皖江城市带承接产业转移示范区建设的实施,能源消费给当地生态环境形成了较大压力. 依据生态足迹模型对安徽省2000—2009年能源足迹进行了时间序列测度,基于STIRPAT模型揭示了能源足迹驱动因子的边际贡献,运用灰色GM(1,1)模型预测了2015年与2020年能源足迹. 结果表明:安徽省人均能源足迹由2000年的0500 8 hm2增至2009年的1043 5 hm2,人均能源足迹赤字由2000年的0432 9 hm2扩至2009年的0975 5 hm2;煤炭足迹对能源足迹平均贡献率为7629%,占主导地位;能源足迹强度由2000年的1083 3 hm2104元降至2009年的0704 7 hm2104元;研究时段内,能源足迹生态压力指数均大于5 人均GDP和第二产业在经济中所比例均与能源足迹呈正相关,二者边际弹性系数分别为0000 073 57和0006;而单位工业增加值能耗与能源足迹呈负相关,其边际弹性系数为-0186.