微波强化CWPO工艺CuO_x-CeO_2/GAC催化剂的制备及其对二甲亚砜的降解

以颗粒活性炭(GAC)为载体、铜为活性组分、铈为助剂组分、草酸钠为沉淀剂,采用浸渍焙烧法制得CuO_x-CeO_2/GAC催化剂。以H_2O_2为氧化剂,微波强化催化湿式过氧化氢氧化(CWPO)处理二甲亚砜(DMSO)初始质量浓度为1 000 mg/L的废水,处理3 min后DMSO去除率达93.8%。催化剂第7次使用时DMSO去除率仍保持在75%以上。初始废水pH在3~9范围内,DMSO去除率均在85%以上。助剂Ce的加入提高了催化剂表面活性组分的分散性和稳定性,使催化剂的活性稳定性和使用寿命显著提高。     

石墨相氮化碳协同UV-H_2O_2光催化降解亚甲基蓝

以三聚氰胺为前驱体,经热解—回流法制备了石墨相氮化碳(g-C3N4),采用XRD、FTIR、SEM、EDS、PL等技术对g-C_3N_4进行了表征。研究了g-C_3N_4在UV-H_2O_2体系中对废水中亚甲基蓝(MB)的光降解效果。实验结果表明,UV+g-C_3N_4催化剂+H_2O_2体系能协同降解MB,在初始MB质量浓度为20 mg/L、初始废水p H为5、废水体积为250 mL、g-C_3N_4加入量为0.10 g、H_2O_2浓度为0.4 mmol/L、反应温度为25℃的优化工艺条件下,紫外光照射70 min时MB脱色率达98.32%。g-C_3N_4催化剂具有较好的重复使用性能,使用5次后MB脱色率仍保持在95.10%。     

国内外低碳产业园发展模式研究

通过分析国内外6个典型低碳产业园案例,归纳总结出再生利用型、清洁生产型、产业耦合型3种类型低碳产业园,横向对比分析3种类型低碳产业园的特点,纵向对比分析国内外低碳产业园的特色,在此基础上提出3种类型低碳产业园的发展模式。     

我国林业碳汇市场供需研究——以广东长隆碳汇造林项目为例

广东长隆碳汇造林项目作为我国首个获得国家发展和改革委员会签发的林业温室气体自愿减排(CCER)项目,对于我国林业碳汇参与应对气候变化具有重要的示范意义。本文对广东长隆碳汇造林项目进行了成本收益分析,发现林业碳汇交易价格被远远低估,从而使该项目不具备经济上的可复制性。为探究交易价格被低估的原因,本文考察了林业碳汇市场的供需关系,发现目前碳交易市场对林业碳汇CCER需求不足仅是表象,供需错配才是实质。首先,从需求侧来看,广东省碳排放配额设置过于宽松,缺乏林业碳汇CCER的接纳能力;其次,就供给侧而言,CCER的交易成本很高,且项目申报要求业主为企业法人,这严重限制了林业碳汇CCER的有效供给。鉴于以上问题,本文提出应同时从林业碳汇CCER的需求侧和供给侧着手改革。就需求侧而言,收紧广东省碳排放配额总量,并将林业碳汇CCER交易由补充机制改为配额管理。就供给侧而言,可以结合广东省推进林业碳普惠制度,将项目申报主体和交易主体放宽到独立法人和个人,广泛吸收民间资本、培育大型林业企业开展碳汇造林项目;降低碳汇项目进入门槛,根据省情制定方法学,简化签批手续。     

中国碳排放强度的时空演进及跃迁机制

面对气候变化所带来的生存危机以及环境治理的复杂状况,对中国碳排放强度时空演进的动态监测与预警治理的研究是实现碳排放强度下降目标的关键。文章测算1997—2015年中国大陆30个省区碳排放强度的空间面板数据,采用探索性时空数据分析(ESTDA)方法对中国碳排放强度的空间相关性、集聚特征及其时空跃迁进行空间统计分析,借助分位数回归与时空跃迁嵌套模型,揭示在时间和空间推移的双重作用下中国各省区碳排放强度的时空跃迁机制。研究结果表明:(1)中国30个省区的碳排放强度在时空分布上并不是完全随机状态,各个省区碳排放强度之间具有显著的空间相关性特征,碳排放强度的变动趋势会受到其相临近省区碳排放强度的影响,省域间的碳排放强度在空间分布上呈现"集聚"与"分异"并存的时空演进特征。(2)中国碳排放强度空间集聚趋势增强,具有高度的凝固性和较低的流动性,10个高碳排放强度省区碳排放强度的稳定性将成为制约中国碳排放强度整体跃迁的重点省区,相关省区的跃迁性将成为驱动中国碳排放强度整体跃迁的关键省区。(3)各省区的碳排放强度空间集聚过程中存在时空跃迁的驱动模式和制约模式,分位数回归模型能够很好地解释各驱动因素对碳排放强度时空跃迁的驱动机制,不同响应阶段的驱动因素的分位数与碳排放强度时空跃迁类型之间具有很强的嵌套性。(4)根据各省区碳排放强度时空演进及其跃迁机制的分析结果,进一步提出加强对关键省区碳排放强度的有效监测与治理,加大碳排放的约束力度等差异化的碳减排调控措施。     

中国工业碳排放达峰的情景预测与减排潜力评估

实现2030年碳排放达峰不仅是中国为应对全球气候变化向国际社会做出的郑重承诺,也是中国未来经济结构转型与可持续发展的必然选择。基于中国实现2030年碳排放达到峰值的宏观目标为背景,本文以中国碳排放的主要行业工业为研究对象,首先运用拓展的STIRPAT模型对工业及其9个细分行业的碳排放达峰进行了情景预测,然后基于公平和效率的双重视角对工业细分行业的减排潜力进行评估。研究表明:(1)仅有低碳情景和抑制排放情景2可以实现中国碳排放2030年达峰,低碳情景是实现中国工业碳排放达峰的最佳发展模式,达峰时间最早(2030年),峰值最低(140.43亿t)。激进排放情景则是最差的发展模式,达峰时间最晚(2036年),峰值也最高(150.09亿t)。(2)工业内部各细分行业碳排放的最优达峰情景差别较大。建材和纺织制造业能够实现提前达峰,可以在这类行业率先实施达峰管理措施,使其带动其他行业陆续达峰。(3)最具减排潜力的行业是石油制造业,其次是电力行业,这些减排潜力较大的行业应该成为国家节能减排的重点对象。(4)基于工业各细分行业在减排公平性和效率性上的差异将工业9个细分行业分为四类。其中,石油、钢铁制造业和电力行业属于"高效高公平行业";化工、建材制造业属于"低效高公平行业";采掘业属于"高效不公平行业";纺织、轻工和机电制造业属于"低效不公平行业"。中国应针对不同类型的行业制定出相应的减排战略,将减排重点放在各行业最具潜力的方面。最后,文章对实现中国工业碳排放达峰管理提出了几点政策建议。     

论构建中国用能权交易体系的制度衔接之维

用能权是具有公私法双重属性的管制性财产权。用能权交易是我国推进绿色发展的一项制度创新,对实现能耗总量和强度"双控"目标具有重要意义。用能权交易制度旨在从供给侧实现节能降耗目标,与其并行的节能减排市场化机制还包括节能量交易和碳排放权交易。节能量交易与用能权交易的规制对象、规制手段、制度设计目的和约束功能相近,故两者存在制度重复建设问题。用能权交易和碳排放权交易的制度设计目的具有协同性、规制对象有交叉,但两者在用能权指标和碳排放配额初始分配、履约等方面存在制度衔接不畅问题。通过法学和制度经济学分析,对用能权交易、节能量交易和碳排放权交易的制度整合与重构提出了建议。中国应当取消目标节能量交易制度,并以核定用能权交易取代项目节能量交易。用能权交易和碳排放权交易的制度衔接层面,应当打通用能权交易体系和碳排放权交易体系,建立联合履约机制,即允许用能单位或排放单位在满足一定条件的情况下使用用能权指标、核定用能权、碳排放配额或核证减排量履约。用能权指标与碳排放配额在履约方面的衔接机制重点在于一级市场的对接。用能权的初始分配仅仅是为重点用能单位设定节能义务的过程,应当以公平为原则,并且采取免费分配的方式。相对于用能权交易制度,碳排放权交易制度则是为了控制排放单位对碳排放空间这一资源的过度利用。因此,在碳排放配额初始分配环节,政府应当通过有偿分配的方式以实现国家对碳排放空间这一稀缺资源的所有者权益。建立核定用能权和核证减排量的联合履约机制,既允许用能单位购买核证减排量抵消其超额耗能,也允许排放单位购买核定用能权以抵消其超额排放,并对抵消比例设定限制。     

基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟

中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。     

Carbon dioxide emissions from cities in China based on high resolution emission gridded data

Based on the China high resolution emission gridded data (1 km spatial resolution), this article is aimed to create a Chinese city carbon dioxide (CO₂) emission data set using consolidated data sources as well as normalized and standardized data processing methods. Standard methods were used to calculate city CO₂ emissions, including scope 1 and scope 2. Cities with higher CO₂ emissions are mostly in north, northeast, and eastern coastal areas. Cities with lower CO₂ emissions are in the western region. Cites with higher CO₂ emissions are clustered in the Jing-Jin-Ji Region (such as Beijing, Tianjin, and Tangshan), and the Yangtze River Delta region (such as Shanghai and Suzhou). The city per capita CO₂ emission is larger in the north than the south. There are obvious aggregations of cities with high per capita CO₂ emission in the north. Four cities among the top 10 per capita emissions (Erdos, Wuhai, Shizuishan, and Yinchuan) cluster in the main coal production areas of northern China. This indicates the significant impact of coal resources endowment on city industry and CO₂ emissions. The majority (77%) of cities have annual CO₂ emissions below 50 million tons. The mean annual emission, among all cities, is 37 million tons. Emissions from service-based cities, which include the smallest number of cities, are the highest. Industrial cities are the largest category and the emission distribution from these cities is close to the normal distribution. Emissions and degree of dispersion, in the other cities (excluding industrial cities and service-based cities), are in the lowest level. Per capita CO₂ emissions in these cities are generally below 20 t/person (89%) with a mean value of 11 t/person. The distribution interval of per capita CO₂ emission within industrial cities is the largest among the three city categories. This indicates greater differences among per capita CO₂ emissions of industrial cities. The distribution interval of per capita CO₂ emission of other cities is the lowest, indicating smaller differences of per capita CO₂ emissions among this city category. Three policy suggestions are proposed: first, city CO₂ emission inventory data in China should be increased, especially for prefecture level cities. Second, city responsibility for emission reduction, and partitioning the national goal should be established, using a bottom-up approach based on specific CO₂ emission levels and potential for emission reductions in each city. Third, comparative and benchmarking research on city CO₂ emissions should be conducted, and a Top Runner system of city CO₂ emission reduction should be established.     

强“波特假说”存在产业异质性吗?——基于产业碳密集程度细分的视角

强"波特假说"认为严格而恰当的环境规制政策将使企业的生产效率呈现先降后升的趋势,为验证强"波特假说"及其产业异质性,首先建立产业碳密集指数,将工业部门36个细分行业划分为高碳密集产业、中碳密集产业和低碳密集产业;接着运用方向性距离函数测算2003—2014年细分行业的绿色全要素生产率,基于系统"GMM"估计方法验证三个细分行业的环境规制强度对绿色全要素生产率的影响。研究结果显示:第一,样本期间内,高碳密集产业的环境规制强度远远高于中低碳密集产业,这表明高碳密集产业一直是产业节能减排的重点对象,而碳排放情况较为严重的中碳密集产业则为"被遗忘的角落";第二,强"波特假说"在工业部门内存在产业异质性,高碳密集产业和中碳密集产业的环境规制强度与绿色全要素生产率呈"U"型关系,而在低碳密集产业中两者则呈倒"U"型关系;第三,相对于高碳密集产业,中碳密集产业因环境规制强度较容易跨越"U"型拐点而具有较大的减排空间,低碳密集产业在达到"U"型拐点之前,环境规制为其绿色全要素生产率提升的动力。本文研究结论蕴含如下的政策建议:根据产业的碳密集程度实施针对性的环境规制政策,持续加强中碳密集产业的环境规制力度,适度加强低碳密集产业的环境规制强度,高碳密集产业需根据不同阶段的经济水平设计具有针对性的环境规制政策,逐渐将三类产业的"遵循成本"效应转化为"创新补偿"效应,实现经济增长和环境保护的双赢。