临沂工业碳排放影响因素及碳减排措施研究

工业节能减排是中国“双碳”目标实现的重要任务。根据2011—2020年山东省临沂市工业碳排放数据,采用LMDI加法分解建立临沂工业碳排放分解模型,分析了影响临沂工业碳排放的相关因素。实证结果显示,临沂工业碳排放总效应为正,总体工业碳排放量增加。经济规模效应和产业结构效应为正,工业产值增加和高碳排放企业数量增多是工业碳排放量增加的主要驱动因素。能源强度效应和碳排放因子效应为负,说明临沂工业企业能源利用效率的提升与能源碳排放率的降低是节能减排工作的重点。     

流域用水碳排放量计算方法及应用

为解决流域水资源开发利用过程中碳排放量计算和变化趋势预测问题,分析了流域用水能耗结构和二氧化碳排放机理,给出了取水系统、供水系统、排水与污水处理系统碳排放量计算方法,基于碳排放理论,构建了碳排放与耗水关联模型,并改进了传统的固定框架式IPAT模型,提出碳排放对生态环境的随机影响模型,进而以黄河下游东平湖流域为例,计算东平湖流域用水、碳排放量和排放强度。结果表明,东平湖流域近五年内平均年用水量为34 949×10⁴m³,其中,农业用水(农林牧渔)占总用水量的79.1%;根据能耗计算,农业用水年平均碳排放量为405.59 kg,占流域平均碳排放总量的77.7%,其次为工业和生活碳排放量。     

基于STIRPAT模型的陕西省工业碳排放量预测和情景分析

构建STIRPAT模型,定量分析陕西省工业碳排放量与工业经济规模、人均工业增加值、能源强度和能源结构之间的关系。通过岭回归分析后发现,工业经济规模、人均工业增加值、单位工业增加值能耗和原煤消费比每变化1%,陕西省工业碳排放量将发生0.231%,0.148%,0.561%和2.242%的变化。确定预测模型,设置8种不同的发展情景,分析陕西省工业碳排放量的发展趋势。结果表明,保持经济适度增长、能源强度下降和能源结构优化,能够控制陕西省工业碳排放量增长。     

长三角地区能源消费碳排放分析

采用IPCC碳排放技术指南提供的能源消费碳排放计算模式,估算了长三角区域1995～2007年间的人均碳排放量,并采用因素分解模型定量分析了能源结构、能源强度、经济发展对该地区碳排放的影响.结果表明,经济发展为人均碳排放量增长的主要因素,能源强度的下降和能源结构的改善在一定程度上对经济发展带来的增长起到了抑制作用.     

燃煤电厂二氧化碳排放的核算与管理分析

燃煤电厂是我国主要的CO₂排放源,其排放量的准确核算是碳交易市场有序进行的基础,也是开展碳减排工作的重要依据。研究了当前燃煤电厂碳排放核算所采用的《指南》方法和在线监测法,梳理了核算所需的参数及其获取方式,分析了核算不确定度的主要因素。采用这种方法分别对320 MW燃煤机组碳排放量进行了核算,结果表明：两种方法计算的碳排放量相对偏差为2.8%～5.1%,在线监测法所得结果相对较低,且示机组碳排放强度随负荷率的升高而降低。对机组碳排放强度的主要影响因素进行了分析,并为企业在碳排放核算和碳排放量控制管理工作中提出了相关建议。     

山东省工业碳排放情景预测及减排策略研究

随着区域经济总量的不断扩大和人口数量的持续膨胀,山东省工业经济发展与资源环境之间的矛盾越来越严重。工业能源消耗量迅猛增加,碳排放量日益严重。利用STIRPAT模型,分析得出工业总产值、工业能源强度和工业能源结构是山东省工业碳排放量的重要影响因素,能源强度的增大、能源结构的增长和工业总产值的增加均导致工业碳排放量的增加。在此基础上,设定基准情景、低碳情景和超低碳情景三种情景模式,运用情景分析法预测山东省2015~2040年工业碳排放量走势,三种模式下年工业碳排放量均不同且峰值出现的时间和大小也不同,但总体变化趋势均呈倒U形曲线特征,与环境库兹涅茨曲线理论的观点相一致。可以说,超低碳情景是山东省未来最具前景的工业碳排放发展模式,但受工业经济发展现状限制和能源现状制约,山东省选择低碳情景模式较为现实。建议山东省应注重调整工业能源消费结构,走能源多元化道路;优化升级产业结构,发展低耗能产业;提高工业能源利用效率,降低能源损耗;强化政府职能,加强工业用能管理;建设工业生态园区,重视生态环境保护。     

中国48个城市能源碳排放影响因素及达峰研究

采用排放因子法从煤炭、石油、天然气、热力及电力等5个方面测算我国48个城市2010～2018年碳排放总量,分别对高、中、低碳三类城市建立STIRPAT扩展模型,分析碳排放的影响因素,根据环境库兹涅茨曲线探讨碳排放随经济发展的变化规律,预测各城市碳排放拐点的到达时间。     

基于层次分析法的交通运输行业碳排放评估方法

由于交通运输行业碳排放评估精度低、耗时长,因此本文提出一种基于层次分析法的交通运输行业碳排放评估方法.根据能源、工业、交通、建筑等各行各业的减排路线图,得到交通运输行业碳排放的层次化结构分析模型.建立交通运输温室气体排放以及碳排放当量分析模型,结合城市的碳龄特征分析,实现交通碳排惯性参数分析,采用层次分析方法,实现对交通运输行业碳排放的优化评估.测试表明,该方法进行交通运输行业碳排放评估的准确性较高,减碳效果明显.     

不确定条件下的城市低碳排放总量控制优化模型研究

低碳经济作为应对气候变化的一种经济发展模式一直受到世界各国的广泛关注。文章着眼于碳排放总量控制,基于城市低碳经济发展碳排放控制指标体系,通过引入区间-模糊线性规划方法,构建了不确定条件下基于技术减排的城市低碳排放总量控制优化模型,旨在探寻能源消费组成和碳排放量之间的关系,为我国城市低碳排放控制和经济发展基本战略的制定提供科学理论依据。     

基于LMDI法与STIRPAT模型的中国碳排放量影响因素研究

利用Kaya恒等式和LMDI法分解模型,对我国碳排放量的影响因子进行分解,得出能源强度、能源结构、经济发展、人口规模因素对我国碳排放量的影响,建立STIRPAT模型并进行回归分析.结果 显示,随着能源强度降低、能源结构调整和经济的发展,我国的总碳排放量呈下降趋势.     

辽宁省碳排放的环境库兹涅茨曲线实证研究

对辽宁省碳排放的环境库兹涅茨曲线进行检验,并分析了生成曲线的影响因素.实证研究结果表明,辽宁省碳排放量与人均GDP的关系呈现"倒U型"环境库兹涅茨曲线,且产业结构与能源结构的变化是生成环境库兹涅茨曲线的主要影响因素.可以预见,随着辽宁省产业结构和能源消费结构不断地优化,碳排放量将不断地下降.     

地铁盾构区间碳排放模型构建及计算

地铁作为城市大型基础设施,其建造过程产生的碳排放量不可忽视,因此有必要对其施工建造过程进行碳足迹计算和分析。本文以采用盾构施工工艺的青岛某地铁区间为案例,基于全生命周期评价方法,构建物化阶段的碳排放模型。模型结果表明：整个地铁区间物化阶段碳排放占比最高的阶段是预制构件生产阶段,混凝土和钢筋的生产是产生二氧化碳的主要环节。在此结果上,使用再生建材代替预制构件生产阶段部分混凝土和钢筋,可有效降低整个过程的碳排放总量,并提出未来碳减排可能的方向。     

考虑时间相关性的电动汽车全生命周期碳排放量预测北大核心CSCD

电动汽车碳排放影响因素较多,导致其精确预测难度较大。为此,本工作提出考虑时间相关性的电动汽车全生命周期碳排放量预测方法。从全生命周期理论出发,计量边际发电量、线损率、煤炭生产环节产生的碳排放量、电煤运输环节产生的碳排放量与发电环节的碳排放量,并将时间相关性应用到电动汽车行驶特征分析,计算直接碳排放量,以此完成考虑时间相关性的电动汽车全生命周期碳排放量预测。实验结果表明:在车辆上坡、下坡、拥堵与正常行驶情况下的碳排放量预测准确度较高,满足电动汽车碳排放量预测需求。     

中航工业碳减排潜力分析

将能耗数据统计分析后,折算碳排放量,从产业和工序环节的角度梳理了中航工业碳排放特点,并结合碳总量和碳强度数据对中航工业碳减排潜力进行研究。研究表明:机械制造业是中航工业重点减排产业,其碳排放总量大,碳强度高于行业标准,减排潜力在42.04%~61.36%;而动力站、试飞试车、锻压和机加为重点碳排放工序。调研结果显示:中航工业所属企业中的9家企业碳减排潜力较大,可作为参与碳交易的重点关注企业。     

广东省能源消费碳排放影响因素分析

以2005~2013年广东省能源平衡表为数据源,采用IPCC推荐方法计算能源消费碳排放量,结合LMDI方法,分析了人口规模、经济发展、能源强度、能源结构对广东省能源消费碳排放的影响,得出了:1广东省能源消费碳排放总量和人均碳排放呈现"快速增长—稳定"转变的态势,碳排放强度呈现较稳定的线性下降态势;2经济发展是促使广东省能源消费碳排放增长的主导因素,能源强度的降低是抑制碳排放增长的重要因素。此研究结果对掌握广东能源消费碳排放及影响因素具有重要的作用,对制定碳减排政策和实现低碳省建设具有重要的指导意义。     

安徽省能源消费碳消费排放影响因素分解分析

为探寻安徽省碳排放总量变动的影响因素以实现节能减排的目标,基于安徽省1995～2009年能源碳排放量,利用Kaya恒等式和Laspeyres指数分解方法,分析了碳排放强度、能源强度、人均GDP和常住人口规模对碳排放变动的贡献。结果表明,人均产出效应是促进碳排放增加的主要拉动因素,累积贡献率为149.03%;能源强度效应是唯一抑制碳排放增加的因素,累积贡献率为-100.12%;其他两因素对碳排放增加的促进作用不明显,并从改善能源结构、提高能源效率、重点关注高耗能高排放行业三方面提出了政策建议。     

基于Divisia指数分解法的电能消费碳排放情景分析

基于产业链角度分析了电能消费碳排放关键影响因素,采用Divisia指数分解法研究了1990～2007年间我国燃料结构、发电结构、辅助服务及输配损失对碳排放的影响,并给出三类情景下2010～2030年间电力部门的碳排放总量及电能消费的碳排放系数预测.结果表明,我国电力部门2030年的CO2排放总量为49×108～60×108t,相应的电能消费碳排放系数为0.407～0.493,为电力工业未来减排目标及减排途径的设计提供了参考.     

碳交易与碳排放及碳减排量的核定方法

碳交易是一种全新的市场机制,是应对气候变化,减少包括化石燃料燃烧排放二氧化碳在内的温室气体的一种有效的途径,碳排放量与碳减排量的核定是碳交易的核心问题之一。本文以火力发电为例,探讨碳排放量的核定方法;同时介绍了工业企业七类典型节能项目的节能量及其碳减排量的核定方法。     

汕头鲁能绿色能源产业基地的零碳工业园区碳排放影响分析

为了分析工业园区的碳排放影响因素,建立碳排放评估模型,对园区的碳排放进行评估测算,探究打造零碳工业园区的路径;对园区的建筑节能、可再生能源利用、节水及非传统水利用、绿色出行、绿地空间垃圾处理等方面进行减碳设计,以减少碳排放。结果显示：园区碳排放源主要为建筑能耗,占总碳排放的97.3%;与基准情景相比,零碳情景下建筑电力碳排放量可以减少50%;可再生能源减碳量最大,占总体减碳量的96.6%。未来的低碳园区发展可在建筑电力减排和可再生能源利用方面进行深入研究。     

全国碳排放及基于K-means聚类算法的省级碳排放研究

采用2000～2019年相关数据,对我国与全球主要国家的碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放量进行对比,结果表明我国碳排放总量最大,碳排放强度较高,人均碳排放量水平不高。通过对全国各区域之间碳排放的对比分析,表明利用“四大经济板块”对全国30个省份(不含西藏自治区、台湾省和香港、澳门特别行政区)划分碳排放情况适应性不强,不能满足对各省份碳排放发展的差异化指导需求。利用K-means聚类算法,以各省能源消耗强度和第二产业比重作为变量指标进行省级碳排放聚类分析,将全国30个省份划分为5个聚类,并对每个类别分别提出碳排放差异化发展建议。对于类别1和类别2,建议加强能源特别是煤炭的清洁高效利用,推进相关行业煤炭减量及清洁化替代进程,降低能源消耗强度。对于类别3,建议重点加强传统产业优化升级,加快工业领域低碳工艺革新和数字化转型,促进工业化进程的绿色低碳发展。对于类别4,建议重点加强推广绿色低碳消费理念,进一步提升清洁能源消费占比。对于类别5中的经济发达省份,建议加大新型技术与绿色低碳产业的深度融合,降低能源消耗强度;经济较不发达省份应重点关注传统产业结构调整升级,避免为促进地区经济发展而引入淘汰...