低碳环保高速铁路的未来发展潜力预测

利用情景分析法对全球及中国高速铁路未来能源需求量及碳排放量进行预测分析,在考虑高速铁路发展规模、旅客周转量以及对民航和高速公路替代效应等因素基础上,预测了2015年、2020年、2030年、2040年和2050年这5个时间节点上的高速铁路所需能耗总量及相应的碳排放量。结果表明,低碳环保高速铁路的未来发展潜力巨大,已成为调整交通运输结构,保护环境,推动运输业可持续发展的主要因素之一。     

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。     

交通部门减排路径及配套措施分析(上)

1交通部门能耗发展趋势分析1.1交通部门活动水平的发展趋势分析近年来,我国客/货运周转量进入高速增长阶段。2010年底,我国客运周转量和货运周转量分别达到27894亿人公里和141838亿吨公里,与2000年相比年均增长率分别为8.5%和12.3%。在客运周转量中,民航增长最快,公路、铁路保持稳定增长,水运呈现波动递减,占比由高到低依次为公路、铁路、民航、水运;在货运周转量中,公路发展最快,铁路、民航、管道保持稳定增长,水运呈     

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。     

北京市居民消费直接碳排放及影响因素研究

居民消费直接碳排放是北京市碳排放的重要来源。本文用碳排放系数法测算了2002—2016年由北京市居民消费引起的直接碳排放量,应用L M D I方法对居民消费直接碳排放的影响因素进行了研究。研究结果表明:北京市居民消费直接碳排放总量呈递增趋势,从2002年的1001.64万t增长到了2016年的2663.28万t,城镇和农村居民消费直接碳排放绝对量分别从728.25万t和273.39万t增长到2301.09万t和362.19万t,年均增长率分别为9%和2.03%;能源消费结构变动效应、人均消费水平变动效应、人口规模变动效应是北京居民消费直接碳排放增长的"三大动力",单位支出能耗变动效应、城市化效应是直接碳排放量增长的"两大阻力"。在研究结论的基础上,本文对北京市节能减排提出了相应的政策建议。     

基于IESOM模型的中长期能源需求和碳排放情景分析

本文采用计量经济学方法、弹性系数法、能源服务强度法测算了2011～2030年能源服务需求。以能源服务需求、经济增速等作为输入变量,利用能源系统优化模型(IESOM),针对低、高两种经济情景,核算了基准、10%减排率、15%减排率三种排放情景下的能源需求、能源结构和碳排放量。研究发现:未来能源需求将持续较快增长,能源供应的压力较大,但减排可以有效减轻压力;在没有减排政策的情况下,中国制定的2020年碳排放强度目标将难以实现,只有当减排率达到15%左右的时候,才能实现既定的碳减排目标。     

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。     

绿色发展视角下广州市碳排放量趋势预测及减排对策

主要对广州市碳排放预测问题进行了探讨,同时根据预测结果提出合理性建议。以人口规模、城镇化率、人均GDP、产业结构指数、能源强度、能源结构为自变量,通过建立GM (1,1)预测模型和多元线性回归预测模型,借助Matlab软件对碳排放量和影响因素数据进行模拟与预测,接着应用灰色关联度分析法求得影响因素的重要性排序,结果为：人口规模>能源结构>能源强度>产业结构指数>城镇化率>人均GDP。最后根据排序,提出一些减排对策。     

中国能源温室气体排放与可持续发展

全球气候变化对经济社会的可持续发展带来严重挑战。影响温室气体排放的因素主要有经济增长、人口、能源消费强度、能源结构等。预计中国2005～2020年GDP年均增长率为8.0%～8.6%。基准情景下,中国2050年能源需求总量达到66.19×108t标煤,人均能源消费量4.4t标煤,CO2排放量117.3×108t,能源消费弹性系数0.42,2020年CO2排放强度比2005年下降43%～48%;减排情景下,中国2050年能源消费量50.4×108t标煤,人均能源消费量3.5t标煤左右,CO2排放量70.7×108t,人均CO2排放量4.8t左右,能源消费弹性系数0.32,2020年CO2排放强度比2005年下降48%～52%,若能实现减排情景,则意味着中国已做到了低碳经济;而从可预见的技术条件以及清洁能源和可再生能源利用的规模来看,实现低碳情景难度很大。中国正处于工业化中期的发展阶段,能源需求增加是客观存在的,应力争转变经济增长方式,优化产业与产品结构,减少与控制高耗能产品出口,提高非化石能源比重和能源利用效率。发展中国家在应对全球气候变化行动中应制定中、短期目标与长期目标。中、短期目标即相对减排,中国政府制定的2020年CO2排放强度相对2005年降低40%～45%的约束性目标就属于相对减排;长期目标指的是当发展中国家实现工业化后,若全球技术发展迅猛,这时发展中国家温室气体的总量控制与减排才有可能做到。     

昆明市碳排放预测与分析

基于灰色系统GM(1,1)预测方法。多元线性回归理论。BP神经网络预测方法,本文结合昆明市2000年~2015年碳排放量与其影响因素,建立BP神经网络预测模型。从预测结果可得,2020年昆明市单位GDP碳排放量较2005年单位GDP碳排放量下降73.81%~78.57%,三种预测结果中,BP神经网络预测的结果较为准确。在多元线性回归模型检验的结果中,得出影响昆明市碳排放量的因素从高到低依次为:人口、煤炭消费比率、能源强度、人均GDP、第三产业占比。     

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。     

“十三五”时期我国碳排放控制目标与对策研究

"十三五"时期是我国实现2020年碳排放强度比2005年下降40%~45%目标的冲刺期,对碳排放控制提出了刚性要求。本文在能源消费影响因素和能源消费结构评估分析的基础上,运用BP神经网络模型对"十三五"时期能源消费总量进行预测,进而对碳排放量进行估算。结果表明,"十三五"期间碳排放累计量为482.5亿t,单位GDP二氧化碳排放下降22.01%,2020年单位GDP二氧化碳排放相对2005年下降51.48%,超额完成下降40%~45%的目标。为了实现"十八大"提出的全面建成小康社会的宏伟目标,同时实现我国提出的2020年碳排放减排目标,碳排放控制目标的确定应留有余地。本文建议"十三五"规划将我国碳排放强度目标定为下降18%左右,累计总量排放目标定为510亿t左右,同时提出了实现上述目标的路径与政策措施,为全面建成小康社会提供坚实的能源安全与生态文明保障。     

低碳发展时代的世界与中国能源格局

哥本哈根会议认定了"2℃"和"在2050年前全球排放量减到1990年的一半",到2050年,碳减排要求世界人均能耗不高于2.5t标煤/a。能源碳强度ω是一个反映碳排放与能源结构关系的新指标,利用它与一次能源消费中生成并排放二氧化碳的各种形式能源所占比率γ的关联式ω=2.4γ进行推算:按照450情景方案,二氧化碳排放峰值307×108t出现在2020年,而能耗峰值在2030年左右;按照丹麦方案,二氧化碳排放峰值320×108t出现在2025年,能耗峰值也大约在2030年,将达到273×108t标煤/a,人均3.3t标煤/a。碳排放峰值年越推迟,达到2050年远期目标的难度越大。按照丹麦方案,2030~2050年的20年间,需平均每年减排10×108t二氧化碳,同时与450情景方案相比,大气中二氧化碳总量将增加400×108t以上。根据中国政府宣布的2010~2020年的减排目标推算,2020年能耗为41×108t标煤,二氧化碳排放约74×108t,中国只要能做到能耗强度每5年降低20%,就能够实现此目标。中国应在2020年之前快速发展非化石能源、加速产业转型、大力发展天然气、大幅提高能效,这样就完全能够与世界减排同行。     

北京市交通运输业能源消费碳排放影响因素分析

本文参考IPCC的方法,测算了2005—2015年北京市交通运输业化石能源消费及其CO2排放总量,并对其总体变化趋势进行探讨;运用对数平均迪氏分解模型(LMDI)将北京市交通运输业碳排放因素分解为人口效应、经济增长、产业规模、能源强度和能源结构5个因素,并对其贡献值进行分析。结果表明,交通运输业需要消耗大量的化石能源,研究期内其能源消费碳排放增速处于波动下降态势,但总量仍在增加;北京市交通运输业碳排放的增量因素由强到弱依次为经济增长、人口效应、能源结构,减量因素由强到弱依次为产业规模和能源强度。本文基于分析结果,为北京市交通运输业碳减排政策提出针对性的建议。     

中国2030年碳减排的自主行动目标

<正>2020年,中国能源消费排放二氧化碳大致在95×108~105×108t之间,人类活动导致的不确定因素下,尽管新常态呈现碳减排加速形势,但反弹效应依然存在。我国碳排放峰值最有可能出现在2030年前后,对应的二氧化碳排放量约为110×108~120×108t。与此同时,中国主要资源消耗和污染排放将在未来10~20年先后达到峰值。中国向联合国提交的国家自主贡献报告显示,中国到2030年的自主行动目标是:二氧化碳排放到2030年左右达到峰     

基于机队视角的中国民航运输低碳发展情景分析

为实现2060年民航运输近零排放的目标,通过建立机队视角下的中国民航运输碳排放分析模型,对民航运输低碳转型成本最低路径开展了情景模拟和分析。结果表明：翻新技术、运行管理技术、替代燃料技术和自身能效进步技术综合运用下(综合减排情景)转型成本最低,其CO₂减排成本与仅采用生物质燃料的情景(基准情景)相比减少10.9%,若出现颠覆性技术将使成本进一步下降7.1%;为实现民航运输的低碳发展,短期内需发挥生物质燃料的即用性优势,中长期依靠氢能飞机并与高铁协同配合,同时强化创新性、颠覆性低碳技术研发与应用,助力民航运输深度脱碳。     

中国发布2020年能源战略目标

<正>Energy Daily,2014-11-20中国发布了一系列实现其现代能源结构的未来能源战略目标。2014年11月19日公布的能源发展战略行动计划(2014~2020)中,国务院承诺更高效率、自给自足、绿色和创新的能源生产与消费。包括2020年前每年的一次能源消费量设定为48×108t煤当量。这意味着今后6年的一次能源消费量年均增长率必须限定在3.5%以内。据统计,2020年前煤炭的年消费总量控制在42×108t以下,比2013年煤炭消耗量36×108t增加16.3%。这计划对北京周边地区、长     

上海市生活垃圾处理碳排放变化驱动因素研究

固体废弃物处理是全球温室气体排放第四大排放源,做好固废处理温室气体核算与控制工作,对全国整体碳减排将有重要意义。利用改进的Kaya恒等式和LMDI加和分解法,对影响上海市生活垃圾处理碳排放变化的驱动因素进行研究。结果显示2010—2020年上海市生活垃圾处理每年碳排放量呈现先下降、后增长趋势,但在多个生活垃圾处理碳排放变化驱动因素影响下,碳排放逐年变化量呈现波动。各驱动因素中,人均经济产出效应对碳排放增加的贡献率最大,而单位GDP碳排放强度有最强的负向驱动效应,有效抑制了碳排放增长。综合考虑生活垃圾处理碳排放强度和生活垃圾处理结构强度等其他因素,提出在源头分类环节提升垃圾回收利用率,在末端处置环节优化废弃物处理方式等对策。