江西省CO2排放现状及减排对策分析

2010年,国家首次把单位GDP CO2排放下降17%作为约束性目标纳入"十二五"国民经济与社会发展规划,并提出合理控制能源消费总量的设想,这预示着未来国家在节能和减缓碳排放方面,将采取力度更大的措施。江西目前正处在工业化和城市化加快发展的关键时期,"十二五"社会经济发展对能源需求将保持在一个较高的水平,这必然导致CO2排放量持续增加,从而使碳减排工作面临巨大挑战。因此,深入探讨CO2排放发展趋势特征及影响变化的重要因素,对于制定我省各种能源政策、抑制CO2排放量、控制CO2排放强度具有十分重要的现实意义。     

低碳经济数字

<正>二氧化碳与碳的换算:1t碳在氧气中燃烧后能产生大约3.67t二氧化碳。其计算是这样的:碳的分子量为12,二氧化碳的分子量为44,44/12=3.67。CO2排放量的计算:CO2排放量计算关系式Q=(E×A-B)×R×44/12其中:Q-CO2排放量(t);E-能源消费总量(MJ);A-单位能源含碳量(t-C/MJ);B-固碳量(t);R-氧化率。     

山东省能源消费CO2排放及驱动因素分析

基于IPCC提出的温室气体排放计算公式,利用1990～2009年山东省能源消费数据,测算了CO2排放量,并结合经济和人口数据,采用LMDI因素分解法分析了能源强度、能源结构、人口规模和人均GDP对CO2排放的影响。结果表明,CO2排放主要来源于火力发电和供热及第二产业,经济水平与人口规模表现为正效应,能源强度与能源结构表现为负效应,由此提出了山东省现阶段的减排建议。     

“十一五”前4年广东省节能影响因素分析

本文对广东省能源消费情况进行了介绍,分析了"十一五"前4年广东省单位GDP能耗变化趋势,并采用因素分解模型对2006～2009年广东省单位GDP能耗和工业增加值能耗变动因素进行了分解和分析,根据上述结果,提出了"十二五"广东省节能工作的相关建议。     

广东省低碳发展中节能潜力分析

广东是经济大省,同时也是资源、能源消耗大省,人口聚集,气候和环境压力较大。广东省一直注重经济、社会、环境的协调可持续发展。近年广东省委、省政府按照国家节能减排战略部署的要求,加快了清洁能源开发与应用、能源高效利用、产业结构调整、清洁生产、循环经济等与低碳发展相关工作的推进,2010年国家将广东省列入低碳试点省份。     

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。     

广东省发展碳捕集与封存技术的需求分析

碳捕集与封存（CCS）是一项新兴的、具有大规模减排潜力的技术,被认为是进行温室气体深度减排最重要的技术路径之一。本文选择我国的能源消费大省广东省为研究对象,在分析CCS发展现状的基础上,结合广东省的能源消费结构和CO2排放现状及趋势,分析了广东省发展CCS的必要性和可行性,并从CO2的捕集、运输、封存等环节,探讨了广东省CCS发展的技术需求和政策需求,以期为广东省CCS技术的发展提供科学支撑。     

燃煤耦合生物质发电煤电低碳清洁发展的新途径

正近年来,电力工业发展有力地支撑了我国经济发展。随着能源消费总量的增长和电力在能源消费中的比重不断提高,应对气候变化和生态环保约束日益趋紧,煤电低碳清洁转型升级、灵活性改造势在必行。2017年年底,国家发布的《关于开展燃煤耦合生物质发电技改试点工作的通知》(简称《技改试点工作通知》)指出,在全国范围内推广燃煤电厂超低排放要求和新的能耗标准,组织燃煤耦合生物质发电技改试点     

中国各省可再生能源电力消纳量对碳排放的影响

以我国可再生能源电力消纳保障机制政策的出台为背景,研究各省（自治区、直辖市）CO2排放与可再生能源电力消纳量之间的关系。研究基于2016年和2017年我国各省的能源、经济、人口等统计数据,测算各省的CO2排放量;通过引入可再生能源电力消纳情况及全社会用电量等因素,对标准STIRPAT模型进行扩展,探究CO2排放量如何受到上述因素以及人口规模、经济水平、产业结构等变量的影响。研究针对2016年和2017年的数据分别进行回归分析,结果表明：① 各省可再生能源电力消纳量的增加使当地的CO2排放量显著降低;② 各省全社会用电量的增长显著提高了当地的CO2排放量;③ CO2排放量与地区生产总值之间存在倒U形关系,即随着经济增长,CO2排放量呈现先增后减的趋势;④ 各省的人口增长与当地碳排放具有显著的正相关关系。在两个年份的模型中,解释变量与各被解释变量之间的关系基本保持一致,部分变量对碳排放的影响程度有略微的不同,但所有自变量系数的显著性和正负均无明显差异。在回归模型的基础上,研究进一步测算了2018年和2019年各省可再生能源电力消纳的变化对当地碳排放可能产生的影响。研究结论证实了我国可再生能源电力消纳保障机制政策在环境改善方面的可行性与有效性,揭示了促进清洁能源电力的利用、提升可再生能源电力在能源消费结构中的占比对绿色发展的必要性与重要性。     

低碳发展下的大气污染物和CO2排放情景分析-上海案例研究

我国国民经济正在呈现快速增长态势，由于能源技术相对落后，能源加工及利用效率相对较低，使得我国能源供应面临巨大压力。为探索低碳发展对能源环境的影响，以上海为例，利用LEAP模型对“零方案”情景(BAU)和低碳发展情景下的能源消费及大气污染物排放量进行了预测。研究结果表明，实施低碳发展不仅可有效缓解能源供应压力，明显遏止本地大气污染物排放，改善环境空气质量，而且可减缓CO2排放增长速度。上海案例研究结果显示，低碳发展与末端治理相结合，2020年上海市的能源消费总量将比基础情景减少18％，常规大气污染物和碳排放状况也得到改善，CO2、SO2和PM的排放总量分别比基础情景下2020年的排放量减少了20％、72％和78％。低碳发展对我国中长期能源环境建设具有显著的多重正效应。     

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。     

The challenge of reducing energy consumption of the Top-1000 largest industrial enterprises in China

In 2005, the Chinese government announced an ambitious goal of reducing energy consumption per unit of gross domestic product (GDP) by 20% between 2005 and 2010. One of the key initiatives for realizing this goal is the Top-1000 Energy-Consuming Enterprises program. The energy consumption of these 1000 enterprises accounted for 33% of national and 47% of industrial energy usage in 2004. Under the Top-1000 program, 2010 energy consumption targets were determined for each enterprise. The objective of this article is to evaluate the program design and initial results, given limited information and data, to understand the possible implications of its success in terms of energy and carbon dioxide emission reductions and to recommend future program modifications based on international experience with similar target-setting agreement programs. Even though the Top-1000 program was designed and implemented rapidly, it appears that – depending upon the GDP growth rate – it could contribute to somewhere between approximately 10% and 25% of the savings required to support China's efforts to meet a 20% reduction in energy use per unit of GDP by 2010.     

基于结构分解法的昆明市能耗水平研究

通过对2005~2010年昆明市能源消费及国民经济统计指标分析,得出各年单位GDP能耗及能耗水平变动情况,在此基础上利用结构分解法对2005~2010年影响昆明市能耗变动的主要因素进行分析。2005年以来昆明市能耗下降得益于三次产业能源利用效率提高,但第二产业比重的回升阻碍了能耗的进一步下降。"十二五"期间,昆明市亟需优化产业结构、调整能源结构、提升能源利用效率,才能完成单位GDP能耗下降目标。     

Economic growth,energy conservation and emissions reduction: A comparative analysis based on panel data for 8 Asian-Pacific countries

This study was conducted to evaluate the causality between energy consumption, GDP growth and carbon emissions for eight Asia-Pacific countries from 1971 to 2005 using the panel data. The results indicate that there are long-run equilibrium relationships between these variables. Additionally, causality from energy consumption to CO₂ emissions was observed generally, but there were some opposite relationships also. Parameter estimations of the panel data model indicate that there are great differences in the carbon emissions, the efficiencies of energy use, carbon emissions of unit GDP and unit energy consumption between developed and developing countries. The base carbon emissions, per capita energy consumption and efficiency of energy use in developing countries are far lower than in developed countries; however, the CO₂ emissions per unit of energy use is higher. Although developing countries may reduce their CO₂ emission per unit energy use, total energy consumption will rise rapidly with economic development. Thus, developing countries must determine how to undergo economic growth while conserving energy and reducing emissions. To respond to global climate change, it is necessary to develop innovative technology for energy use, transform the energy structure and conduct the clean development mechanism.     

基于熵权法的广东省核电节能减排效果综合评价研究

以广东省为例分析发展核电以来节能减排的综合效益,通过1993-2010年广东省统计数据,应用熵权法,从能源消耗强度、污染物排放、污染物治理与利用和经济效益四方面对广东省核电节能减排效果进行综合评价。结果表明,1993-2010年期间,广东省核电节能减排综合效果呈上升趋势;单位GDP煤炭和石油消耗总量、火电生产和CO₂排放总量、单位GDP综合能耗呈下降趋势;单位GDP核电和水电生产总量变化幅度不大,但是核电和水电在电力供应中所占比例较小。     

中国能源消费碳排放变化的影响因素分析——基于投入产出模型

从产业关联的角度出发,采用结构分解分析法(SDA)给出了中国能源消费碳排放的投入产出分析模型.基于投入产出模型,利用1997年、2002年、2005年、2007年的投入产出数据和能源消费数据,依据政府间气候变化专门委员会(IPCC)给出的二氧化碳排放量的计算公式计算了各产业部门的碳排放量,并进而计算了各部门的直接碳排放强度,然后依据结构分解方法对中国能源消费碳排放的影响因素进行了详细的分解分析.研究结果发现:碳排放强度在1997 ～ 2002年和2005～2007年均有大幅度的降低,而在2002～2005年却有一个小幅上升.反映能源使用效率的部门直接碳排放强度系数和反映生产技术的完全需求系数是我国碳排放强度变化的两个最主要的影响因素.建议各行业各部门要用高新技术和先进适用技术改造和提升传统产业,加大投资结构调整力度,坚决淘汰落后产能,切实抑制低水平重复建设和高耗能产业的扩张,逐步加大对环保产业、新能源产业和高新技术产业的投资倾斜.     

Implications of carbon cap-and-trade for US voluntary renewable energy markets

Many consumers today are purchasing renewable energy in large part for the greenhouse gas (GHG) emissions benefits that they provide. Emerging carbon regulation in the US has the potential to affect existing markets for renewable energy. Carbon cap-and-trade programs are now under development in the Northeast under the Regional Greenhouse Gas Initiative (RGGI) and in early stages of development in the West and Midwest. There is increasing discussion about carbon regulation at the national level as well. While renewable energy will likely benefit from carbon cap-and-trade programs because compliance with the cap will increase the costs of fossil fuel generation, cap-and-trade programs can also impact the ability of renewable energy generation to affect overall CO₂ emissions levels and obtain value for those emissions benefits. This paper summarizes key issues for renewable energy markets that are emerging with carbon regulation, such as the implications for emissions benefits claims and voluntary market demand and the use of renewable energy certificates (RECs) in multiple markets. It also explores policy options under consideration for designing carbon policies to enable carbon markets and renewable energy markets to work together.     

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。     

广东能源消费碳排放趋势与前景展望

能源消费是人类活动排放CO₂等温室气体的主要来源,碳减排已成为我国能源发展的一个重要约束因素。2012年全世界能源消费排放3.173 4×1010 t CO₂,中国能源消费排放的CO₂已占世界总排放量的26.0%。2012年全世界人均CO₂排放量4 510 kg,而中国人均CO₂排放量达到了6 093 kg。同年广东省人均CO₂排放量为5 224 kg,高于世界平均水平,低于全国平均水平。随着节能减排和应对气候变化工作的推进,广东的单位产值能耗水平逐年降低,能源结构不断改善,使得全省化石能源消费带来的CO₂排放量的增长势头得到抑制,2012年的排放量比2011年略有减少。按目前的发展趋势预测,到2020年,广东CO₂排放总量将达到1.606 2×108 t碳当量,比2012年增加9.69×106 t碳当量,人均CO₂排放量将达到5 287 kg,略高于2012年的5 224 kg。如果在“十三五”期间加快第三产业发展,则到2020年广东省化石能源消费总量将比2012年下降2.7%,CO₂排放总量将比2012年下降3.5%,人均CO₂排放量将由2012年的5 224 kg下降到2020年的4 795 kg,接近世界平均水平。     

Analysis and forecast of the Tianjin industrial carbon dioxide emissions resulted from energy consumption

This paper analyses the carbon dioxide emissions caused by industrial energy consumption of Tianjin from 2005 to 2012. The carbon emissions decomposition illustrated that the scale of production factor played a major role in the growth of Tianjin industrial carbon emissions and the average contribution of carbon emissions is up to 220.8975% in the statistical period; the intensity of energy factor played an important role in slowing down the growth of industrial carbon dioxide emissions. The average contribution of carbon emissions was ?136.1994% in the statistical period. The prediction model based on carbon emissions data from industrial energy consumption from 2003 to 2012 reached a high accuracy, with an average error of 1.78% for stochastic impacts by regression on population, affluence, and technology (STIRPAT) model, 2.41% for the Logistic regression model and an average error of 1.54% for the grey model. This research can contribute to predict the carbon emission and through it some suggestions can be made.