江苏、安徽能源强度比较分析与启示

能源在社会经济发展中具有重要作用。随着能源消耗量剧增,能源供需矛盾、环境问题日益突出,研究区域能源强度变化具有重要的现实意义。采用Laspeyres因素分解法,定量分析江苏省和安徽省的产业结构和产业效率对能源强度的影响。研究发现：（1）安徽省的能源强度高于江苏省的能源强度,不过差距在逐渐变小,利用重标极差法预测未来两省的能源强度会逐渐趋同;（2）江苏省的产业结构发展有减小能源强度的趋势,不过作用过程有波动;产业效率有利于降低能源强度;（3）安徽省的产业结构有助于增加能源强度,作用趋势还在增大,产业效率有利于降低能源强度,降低作用大于江苏省。因此本文提出目前同样的投入应该偏向欠发达地区或能源强度较高地区,这有利于快速取得降低能源强度的成效.     

我国城市间客运交通能源消耗趋势的分解

随着我国城镇化水平不断提高,城市作为重要的交通网络节点,其衔接交通运输线路、产生和承担客货流转换的功能日益显著。定量地探讨城市间客运交通能源消费变化的影响因素对于我国未来城市间客运交通能源需求的研究及温室气体减排具有重要意义。本文采用终端能源需求MAED模型,对我国城市间客运交通能耗的历史基期数据进行处理,同时对未来能耗进行预测,在形成ASIF结构的数据基础上,利用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Index,LMDI)对城市间客运交通能耗的活动效应、结构效应和强度效应进行分解分析。结果表明,从历史数据来看,我国"十五"期间城市间客运交通能耗的快速增加同时取决于客运周转量的增加、客运交通模式和能耗强度的转变,若延续这一发展趋势,我国中长期城市间客运交通模式将快速增长。未来城市间轨道交通网络的发展和高效利用及交通节能减排政策的落实将是促进能源消耗增速降低的可能选择。     

中国城市化与能源强度关系的交互动态响应分析

基于1990-2009年的统计数据,建立城市化率和能源强度间的向量自回归模型,运用协整分析、脉冲响应函数和动态方差分解法,从不同视角对两组变量的交互动态响应关系进行分析和预测,旨在揭示我国城市化水平与能源利用效率的内在联系、互动机制与发展趋势。分析结果表明:尽管在短期内呈现波动态势,我国城市化水平与能源强度之间存在长期均衡关系;两组变量的动态脉冲响应为负,体现出城市化率和能源强度之间的反向变动走势;与城市化相比,能源强度的脉冲曲线波动剧烈,说明单纯依靠能源系统内部来改善能源效率缺乏可持续性;方差分解时序值显示,能源强度对城市化变动因素的累计贡献较低,而城市化水平对能源强度变动的影响显著且增长迅速,说明能源强度的降低并不是城市化率提高的主要动力,反之城市化水平的提高对能源强度的下降具有较强的促进作用。由此可见,通过城市的优化开发与系统建设,能够有效促进能源的可持续利用,实现能源消费与经济增长间的均衡发展。     

大型电子设备机架气流分解方法研究

目的研究分析一种分解大型电子设备机架风冷气流条件的方法。方法以温差和Nu数作为描述传热效果的参数,使用相似对流的方法,使分解夹具中模块两侧的气流传热效果等效于大型机架中模块两侧的气流传热效果。结果气流在分解后,其在分解夹具中的冷却效果等效于分解前其在大型机架中的冷却效果。结论该分解方法能够有效地进行风冷气流条件分解,可以应用于实际工程。     

The Factor Decomposition on Carbon Emission of China——Based on LMDI Decomposition Technology

Carbon emission is the current hot issue of global concern. How to assess various contributing factors for carbon emission is of great importance to find out the key factors and promote carbon emission reduction. In this paper, the author constructs an identical equation for carbon emission, based on the economic aggregate, the economic structure, the efficiency of energy utilization, the structure of energy consumption, and the coefficient of carbon emission; by applying to LMDI decomposition technology, the author analyzes the carbon emission of China from 1995 to 2007 at industrial level and regional level. The results show that the expansion of economic aggregate is the main reason for China’ s rapidly increasing carbon emission and the increase of energy utilization efficiency is the key factor that can hold back the increase of carbon emission. In addition, the change of industrial structure or regional structure and the change of traditional energy structure have limited influence on the carbon emission, and their potentials have not yet been exploited. At the end of this paper, the author proposes the efforts that China should make to reduce carbon emission.     

基于行业增长的省级可再生能源规划目标分解

为了有效的把国家可再生能源规划分阶段的落实到各个省市,做好二者之间衔接工作,研究考虑了我国在从发展中国家过渡到中等发达国家时所需要考虑的如何平衡公平与效率之阀关系的问题,结合中国可再生能源发展实际特征,提出一种基于行业增长曲线的可再生能源阶段目标分解模型.模型首先求解出中国不同的可再生能源行业的增长曲线.然后给出可再生能源发展阶段目标函数.结合区域发展规划,给出了各省的阶段目标,为了验证该模型的正确性,以风电、水电和太阳发电为代表能源,结合国家可再生能源整体规划和资源需求分布状况,分阶段提出了各省域的可再生能源发展目标.目标分解参照两个原则(1)可分解原则.国家总量目标可以根据一定的标准在不同地区、部门和行业进行分解,由全社会共同完成发展目标.(2)公平性和区域差异的原则.考虑资源禀赋和社会经济发展水平差距,各地总量目标有所区别.研究对于可再生能源规划的整体实施和监管具有一定的借鉴意义.     

中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004

能源消费是碳排放的主要来源。随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内很难改变,因此,碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加。本文基于碳排放量的基本等式,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1995-2004年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响,结果显示经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率和能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒“U”。这说明能源效率对抑制中国碳排放的作用在减弱,以煤为主的能源结构未发生根本性变化,能源效率和能源结构的抑制作用难以抵销由经济发展拉动的中国碳排放量增长。     

中国地区经济差距及其演化的产业变动因素

20世纪90年代以来中国地区经济差距扩大具有深刻的产业变动原因。以人均GDP为基本指标,通过对基尼系数进行产业分解和对泰尔指数进行地区分解,深刻分析了1990~2004年中国地区经济差距的动态变化、地区构成和产业构成,揭示了中国地区经济差距及其演变的产业结构变动与产业地区集中因素。结果表明,1990年以来中国地区经济差距的决定性因素是第二产业发展水平的地区差距,而非农产业向东部沿海地区的集中又是推动中国地区经济差距扩大的主导性因素。20世纪90年代以来,随着以制造业为主的非农产业向东部沿海地区集中,中西部地区逐渐沦落为以农业与采掘业为主的外围区域,中国的地区经济差距也由此持续扩大。基于此,认为缩小地区差距的关键是推进中西部地区制造业发展,缓解非农产业地区分布的不平衡状况。     

Decomposition Analysis of Sectoral Energy Use in Beijing （1981-2005） Using the LMDI Method

This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005. Sectoral energy use was investigated when regional economic structure changed significantly. The changes of total primary energy consumption in Beijing are decomposed into production effects, structural effects and intensity effects using the additive version of the logarithmic mean Divisia index （LMDI） method. Aggregate decomposition analysis showed that the major contributor of total effect was made by the production effect followed by the intensity effect, and the structural effect was relatively insignificant. The total and production effects were all positive. In contrast, the structural effect and intensity effect were all negative. Sectoral decomposition investigation indicated that the most effective way to slow down the growth rate of total primary energy consumption （TPEC） was to reduce the production of the energy-intensive industrial sectors and improving industrial energy intensity. The results show that in this period, Beijing＇s economy has undergone a transformation from an industrial to a service economy. However, the structures of sectoral energy use have not been changed yet, and energy demand should be increasing until the energy-intensive industrial production to be reduced and energy intensity of the region reaches a peak. As sequence energy consumption data of sub-sectors are not available, only the fundamental three sectors are considered： agriculture, industry and service. However, further decomposition into secondary and tertiary sectors is definitely needed for detailed investigations.     

Decomposition of CF3CI by corona discharge

In this paper pulsed corona discharge is shown to be effective for the decomposition of CF₃Cl(Freon-13).The pressure of CF₃Cl was 2.67×10³Pa,after discharged for 2 min,39.5% of CF₃Cl was decomposed.The products were mainly CF₄,Cl₂ and CF₂Cl₂.The yield increased by adding O₂ or air.Under the same conditions,more than 94% decomposition yield was obtained if 5.32×10³Pa O₂ or air was added.The composition of products became CF₂O,Cl₂ and CF₄.While the partial pressure of O₂ or air reached 1 arm,the decomposition yield decreased to 54.5% and 48. 5% respectively.