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。     

低碳经济背景下山东省“十二五”期间经济社会发展情景研究

发展以低能耗、低污染、低排放为特征的低碳经济,是山东省落实科学发展观、推进生态文明建设的必然选择。山东省人均碳排放明显高于全国平均水平,且两者之差几乎逐年增大。通过对山东省人均碳排放与人均GDP、能源强度、产业结构、城市化水平、对外贸易开放度的协整分析,分析结果表明碳排放与各因素之间存在长期均衡关系。另外,从碳排放的驱动因素出发,依据山东省已有的主要规划和中长期目标,以及关于未来经济趋势的分析,设置了基准、强化低碳经济、粗放型经济三种不同的发展情景对山东省"十二五"期间碳排放的演变趋势分析。研究表明2015年碳排放总量的取值区间约为31023.77×104~34461.88×104t,碳排放强度将在2010年0.63t/万元GDP的基础上降低9.98%~18.96%,山东省在采取积极减排措施的情况下基本可以实现碳排放强度降低18%的目标。提出了相关对策建议:优化能源结构,加大技术投入;调整产业结构,转变增长方式;完善政策机制,构建绿色贸易体系。     

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.     

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。     

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。     

广东省主体功能区碳排放特征及驱动因素研究

基于不同类型主体功能区的发展定位与碳排放驱动要素分解,提出有针对性的区域差异化低碳发展路径是推进主体功能区可持续发展的重要内容。基于调研资料,分析了广东省各主体功能区自2010年以来的碳排放演变特征,从人口效应、经济效应、能源强度效应、产业结构效应以及碳排放因子效应五个因素对造成不同主体功能区碳排放差异的原因进行了分析。要素分解发现,经济规模和人口数量增长对优化开发区碳排放量增长的贡献率最大;产业结构的优化从2012年开始成为使优化开发区碳排放量降低的影响因素,对重点开发区和生态发展区碳排放量降低的作用仍不明显;产业能源强度变动均使三类功能区碳排放量降低,但是贡献率呈现明显差异。建议：（1）加快发展优化开发区服务业,积极推动实施居民碳排放管理;（2）重点开发区应以提高能效和推进低碳技术为主实施低碳转型;（3）生态发展区要大力推广清洁能源,促使农业低碳化发展。     

安徽省经济发展与碳排放关系分析

以计算得出的安徽省2000～2011年的碳排放量为依据,运用EKC模型对该省经济发展与碳排放量之间的关系进行分析,安徽省碳排放量以及人均碳排放量都在人均GDP为25659.31元时达到理论峰值(极值点),分别为10570×104t和1.54t。安徽省碳排放量与人均GDP之间、人均碳排放量与人均GDP之间存在比较明显的环境库兹涅茨二次曲线特征。为了进一步揭示影响安徽省碳排放量变化的因素,又利用LMDI模型对该省碳排放增长中的总效应、生产规模效应、结构效应及强度效应进行深入分析。结果表明,引起安徽省碳排放增长的主要因素是生产规模效应,强度效应对碳排放起到了一定的抑制作用,而结构效应对碳排放影响不大。鉴于此,建议安徽省应按照低污染、低排放、低能耗的低碳经济理念,调整投资和消费方向,加大对先进节能技术的倾斜性投资,优先选择低碳产业作为未来的发展方向;加大力度优化能源结构,逐步降低高碳产业比重,努力保持非化石能源比重的持续增长态势;发展碳汇项目,促进碳吸收;鼓励新能源、新技术的科技创新,出台相应的激励政策。     

基于灰色关联分析法的东莞市工业结构与碳排放的关系

为推行节能减排、发展低碳经济并优化城市产业结构,分析影响碳排放量的因素是关键环节。以东莞市为例,采用IPCC碳排放估算方法测算了2005～2010年工业各部门的碳排放量,并采用灰色关联分析法分析了31个工业部门经济发展对碳排放总量的影响程度。结果表明,城市的碳排放量与工业结构密切相关,必须优化结构并提高清洁能源比重。     

基于技术减排的碳排放总量控制优化模型研究

文章以低碳经济理论为依据,在基于结构减排的碳排放总量控制优化模型基础上,将与低碳经济发展相关的九大类行业所涉及的能源类别对应的碳排放量作为研究对象,以预期年碳排放量最小为优化目标,预期年碳减排目标、能源消费总成本、各行业能源消耗量等作为约束条件,运用传统线性规划数学方法,建立基于技术减排的碳排放总量控制优化模型。模型优化结果显示,在运用低碳技术改变能源利用方式后,基于技术减排的优化方案2020年碳排放总量为959 817.17×104t,单位GDP碳排放为1.68 t/104元,较基于结构减排的优化方案降低了13.40%,表明相对于结构减排的优化方案尚具有一定的碳减排空间,为低碳经济发展提供了理论依据和决策支持。     

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。     

“碳中和”目标下中国核电发展

中国能源结构不合理,化石能源占比偏高,这对如期实现“碳中和”目标带来巨大的挑战。大规模利用无碳能源是减少碳排放量的主要手段,核能作为优质的无碳能源,在“碳中和”过程中将做出重大贡献。本文从能源的生产、消费及结构等方面分析了中国能源供需现状及其发展趋势,介绍了中国核电的发展现状,预测了中国核电在不同强度低碳情景下的需求量,构建了核电“三位一体”的发展架构,保障核能高速可持续发展。研究表明中国在“碳中和”目标引导下,无碳能源大规模使用,能源结构将获得极大的优化,核能将成为最重要的无碳能源供应来源之一,在强化低碳情景中,随着核电技术及建设能力的极大提高,预计2050年中国核电装机规模最高可达6.9亿千瓦时。     

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。     

广东省温室气体减排综合评价模型研究

国外能源模型一般是在发达国家的市场经济基础上开发的,比较适合于市场体系较为完善的国家和地区的能源系统的模拟和预测。中国对能源与环境进行系统建模研究起步较晚,然而还是取得了较大的成果,但省域级别的能源环境经济模型的研究还比较少,尤其是对于像广东省这样经济发展很快,而资源、能源十分匮乏的省份,能源对经济发展的"瓶颈"作用特别突出,因此开展省级能源经济模型研究意义十分重大。利用日本京都大学和国立环境研究所开发的综合模型工具ExSS,建立了适合广东省实际情况的能源与环境评价模型,并设定三种情景,应用模型对广东省2015年的能源消费量、能源结构和温室气体排放进行预测。三种情景分别是基准情景、政策情景和低碳情景。2015年基准情景、政策情景和低碳情景的能源消费量分别为3.4×108t标煤、3.2×108t标煤和3.1×108t标煤;三种情景下二氧化碳排放量分别为6.4×108t、5.6×108t和5.1×108t。广东省在"十二五"期间应加大力度调整能源结构,增加天然气的使用量,减少煤炭的使用,使煤炭的消耗比例控制在合理范围内。     

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...     

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.     

上海市能源电力领域碳达峰碳中和路径分析

能源电力领域的碳排放量占全市碳排放量的三分之一以上,能源电力的低碳转型对于实现全社会的碳达峰碳中和目标至关重要,能源革命将成为全社会绿色低碳转型的主战场。通过分析上海能源电力领域碳排放现状及发展特征,识别了该领域碳排放的主要驱动因素,梳理总结了日本、英国、美国、德国等国家能源电力领域碳达峰碳中和特点和实现路径。基于上海经济社会的发展,对未来上海市用电量需求进行了预测,并设置了三种低碳转型情景,预测了不同情景下能源电力领域的碳排放量变化趋势。基于“立足能源资源禀赋,坚持先立后破,有计划分步骤实施”的原则,提出了上海能源电力领域实现碳达峰碳中和的工作路径建议,为相关部门提供参考。     

广州市碳排放达峰值分析

本文对城市达峰值的规律以及峰值研究方法进行了梳理,研究广州市碳排放峰值时先对广州市碳排放影响因素进行分解分析,随后基于相关规划对广州市的碳排放峰值进行了情景分析。结果表明,经济增长和人口规模是促进广州市碳排放的两个主要因素。经济增长是最重要的影响因素,未来人口增长将不会是碳排放增长的主要影响因素。产业结构、能源强度和碳排放系数都是减缓广州市碳排放的影响因素,其中能源强度的减排贡献度最大。未来广州市能源消费总量将持续增加,在高经济增速的情况下,广州市至2030年仍未达到碳排放峰值;在较低经济增速的情况下,广州市在2020年左右便可实现碳排放峰值。要实现碳排放达峰,必须引导合理的能源消费需求,加大节能力度;加快产业转型,大力发展低碳技术;大力发展天然气和新能源。
关键词：能源消费量;碳排放;峰值目标;广州市     

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。     

2021年能源环境形势分析与2022年展望 能源低碳转型持续推进 减污降碳协同效益逐步显现

2021年,能源与环境领域形势继续向好,碳排放强度达标,超低排放改造稳步推进,煤炭清洁高效利用取得新进展,社会电气化水平继续提升,空气质量改善超预期。2022年,能源绿色低碳发展的方向仍然十分坚定,也应看到高碳能源减量、能耗强度降低在短期内面临压力。同时,应更加重视减污降碳协同治理、大气环境的区域差异化管理,以及新能源发展中的生态环境保护。     

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.