加强国家循环经济教育示范基地制度化建设

为加快国家循环经济教育示范基地（以下简称教育示范基地）制度化建设,目前,国家发展改革委、教育部、财政部、国家旅游局（以下简称四部委）联合印发了《关于印发国家循环经济教育示范基地有关申报管理规定的通知》（发改办环资[2012]1762号）,明确了《国家循环经济教育示范基地管理规定（暂行）》（以下简称《规定》）、《国家循环经济教育示范基地实施方案编制指南》、《国家循环经济教育示范基地评选标准》和国家循环经济教育示范基地标志,标志着示范基地建设制度化得到加强。     

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。     

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。     

我院联合办学与获奖部分成果

根据湖南省人民政府与中国林业科学研究院签订的全面科技合作(简称省院合作)协议,中国林业科学研究院于2008年5月在湖南环境生物职业技术学院正式设立了硕士专业学位湖南教学点(中国林业科学研究院硕士研究生湖南培养基地)。经国务院学位办批准,2011年湖南教     

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.