庐山风景区碳源、碳汇的测度及均衡

旅游目的地系统碳源、碳汇的计算与分析,不仅是旅游业节能减排政策制定的重要依据,也是旅游与环境相互关系研究的一个新的科学命题.以庐山风景区为例,计算并分析了2010年的碳源及碳汇.结果表明:(1)2010年庐山风景区包括本地居民和旅游者的总碳排放为108 697 t.其中,本地居民占碳排放总量的19.52％,旅游者占碳排放总量的80.48％.在旅游者碳排放中,旅游交通碳排放占50.24％,旅游住宿碳排放占38.04％,旅游食物消费碳排放占10.65％,旅游活动碳排放仅占1.07％;(2)2010年庐山风景区内陆地生态系统碳吸收为9447 t;(3)从碳源、碳汇均衡角度看,庐山陆地生态系统的固碳量吸收了区内碳排放的23.47％.但由于旅游者的区际流动和旅游业的产业关联性强,陆地生态系统的碳吸收仅占区内和区外碳排放总量的8.69％,旅游业使庐山成为一个显著的碳源.     

区域旅游交通碳排放测度模型及实证分析

交通是旅游业发展的基础,旅游交通的碳排放是旅游业碳排放的主体部分。合理配置区域旅游交通是旅游业可持续发展的重要保障。从区域的角度出发,构建区域旅游交通碳排放测算模型,并以南京市和黄山市为例进行分析。研究发现:(1)区域经济和旅游发展水平是影响旅游交通碳排放的重要因素,且经济发展水平和旅游发展水平对旅游交通碳排放"贡献"的大小和方向不同;(2)区域旅游交通碳排放主要在区外,区内比例较小。2008至2012年,南京市旅游交通碳排放中区外部分所占比例平均达到89.13%,黄山市平均达到90.21%,两城市区外与区内部分之比均约为9∶1;(3)区域旅游交通碳排放结构中,民航所占比重最大,其次是公路和铁路,区域交通结构的优化有利于旅游交通碳排放的减少;(4)区域各类交通方式中,外部交通的碳排放中旅游业的贡献较大,而城市内部交通的碳排放中旅游业的贡献较小。     

基于替代式自下而上法的区域旅游交通碳排放测度

区域旅游交通碳排放测度是分解旅游业减碳任务的一个难题。在剖析替代式自下而上法机理的基础上,以长三角为例,依托归纳法和变异系数法,尝试从人均GDP、人均消费水平和人均运输线路长度三方面测算出游距离,采取以实地调研数据为主、辅之以Mus TT模型法拟定各旅游交通方式的距离比例,立足区情确定碳排放系数,并以区域输入和输出的双向旅游流的人次比值法则对替代结果进行还原调整。研究表明:(1)2011年,长三角旅游交通碳排放总量为8.32 Mt,其中江苏省、浙江省和上海市分别为3.23、2.98 Mt和2.11 Mt;(2)飞机和自驾车共占排放量的71.64%,较明显低于世界平均比例,二者是降低旅游交通碳排放的关键;旅游公共交通的碳排放比例具有远高于发达国家甚至全球平均水平的"中国式"烙印;由高碳排放系数的旅游交通方式向低碳排放系数甚至零碳排放系数的转变,是旅游交通减排的基本方向。     

旅游风景区旅游交通系统碳足迹评估——以南岳衡山为例

随着全国各地旅游业的蓬勃发展,旅游风景区内碳排放总量不断攀升,严重影响了旅游业的可持续发展。选择南岳衡山旅游风景区为典型案例区,运用生命周期评价理论,构建了南岳风景区旅游交通系统碳足迹计算模型。结果表明:①从总量来看,不同类型交通方式的碳足迹情况相差甚远。公路旅游交通对旅游景区的环境威胁最大,碳足迹总量是索道旅游交通的2.6倍,人行道旅游交通的46.1倍;②从阶段构成来看,公路和索道旅游交通系统运营使用阶段碳足迹占整个生命周期的大部分,所占比率分别为79%和96%.而人行道旅游交通系统中建造施工和运营后期阶段能源消耗比较大;③从来源构成来看,在使用期内公路旅游交通的碳足迹比重最大,约占碳足迹总量的71%,其次是索道旅游交通占27%,人行道旅游交通仅占2%。研究结果有利于实现旅游风景区低碳旅游发展目标,为旅游风景区节能减排提供理论支撑。     

西部地区县域碳排放核算及主体功能区解析——以四川省为例

科学认知区域碳排放是开展碳减排研究的基础性工作,主体功能区诸多政策都直接或间接与碳中和相关,分析不同功能定位的地域单元碳排放特征,有利于制定符合各地区功能定位的碳减排政策。选取城市化地区、农产品主产区、重点生态功能区比较典型的四川省,核算了2010-2017年各类主体功能区的碳排放量,以主体功能区为视角分析不同空间组分碳排放格局特征,结果显示：（1）四川省县域尺度碳排放整体上呈现东高西低的空间分布格局,碳排放具有明显核心-边缘结构特征,以成都平原为核心、攀枝花为次核心向外依次梯度降低。（2）主体功能区间碳排放量差异明显,城市化地区是碳排放的主要承载区和碳排放变化的主要贡献区,农产品主产区和重点生态功能区碳排放量远低于城市化地区,重点生态功能区碳排放强度显著高于城市化地区和农产品主产区（P<0.05）,需引起关注。（3）第二产业是各类主体功能区碳排放的主要来源,城市化地区第二产业碳排放比重高于其他主体功能区,农产品主产区和重点生态功能区居民生活碳排放比重则高于城市化地区。（4）立足各类主体功能区功能定位,从结构、技术角度讨论了各类主体功能区的碳减排政策措施,同时强调加强主体功能区区际合作,着眼全局,降低碳排放强度、减少碳排放量。     

敦煌市旅游业碳排放与经济增长的耦合关系分析

旅游的低碳化是旅游业可持续发展的关键目标之一, 因此对旅游业碳排放的准确估算, 及其与经济增长之间的关系成为了相关领域的研究热点。论文通过“自下而上”的方式, 采用文献研究与统计分析方法, 并结合社会调查数据, 初步估算了敦煌市2003-2012 年旅游业的碳排放量, 并选取同期旅游收入数据, 应用脱钩模型对敦煌市旅游碳排放与旅游发展之间的关系进行分析。研究结果表明: ①2003-2012 年敦煌市旅游业年均碳排放量4200 t, 占全市年均碳排放总量的0.36%, 具有低排放的特征。②在敦煌市旅游业碳排放构成中, 旅游交通是最主要的碳排放来源, 占旅游业碳排放量的77.85%, 旅游住宿与旅游活动分别占旅游业碳排放量的0.05%、22.10%。③敦煌市旅游业碳排放与经济增长之间的关系以弱脱钩为主, 除2002-2003、2007-2008、2010-2011 三个时期处于负脱钩状态, 脱钩弹性值处于0.04-2.22 之间, 旅游业经济增长速度明显高于碳排放增加速度, 旅游业发展总体形势比较乐观。因此, 敦煌市具有发展低碳旅游的潜力与空间。     

居住-就业距离对交通碳排放的影响

城市扩张过程使交通需求量增加,导致来自交通部门的碳排放量增加。紧凑型城市发展有助于减少交通需求从而降低交通部门的碳排放量。本研究基于一个问卷调查利用情景分析的方法定量探讨居住-就业距离变化对通勤碳排放量的影响,为科学规划城市格局提供理论依据。研究结果表明在居住-就业距离不超过15 km（适宜公共交通出行距离）的情景中居住-就业距离缩短21.3%,交通碳排放量减小28.2%,费用节省21.2%;在居住-就业距离不超过5 km（适宜非机动车出行距离）的情景中居住-就业距离缩短56.3%,碳排放量减小53.1%,费用节省34.6%。两种情景下不同出行方式中,公交系统对行驶里程缩短的影响最大,私家车对碳排放量减小和花费降低的影响最大。在城市扩张过程中应该力求实现功能多元化的扩张格局,城市交通体系建设应为低碳出行提供最大便利。     

基于夜间灯光数据的湖南省县域碳排放时空格局及影响因素研究

研究碳排放的时空格局演变及影响因素对指导制定差异化的碳减排政策具有重要意义.基于夜间灯光数据,在估算湖南省各县区碳排放量的基础上,结合空间统计、空间自相关、热点分析、地理加权回归、GIS等方法研究了湖南省县域碳排放的空间分异、时空格局特征与影响因素.研究结果表明:(1)2013—2017年,湖南省能源消费碳排放总体上呈...     

湖南市域化石能源消费碳排放时空格局及驱动因素

研究碳排放时空格局演变及其影响因素对指导碳减排具有重要意义。利用2008—2013年湖南省14地市规模以上工业企业终端能源消费数据,运用IPCC提供的参考方法和对数平均迪氏指标分解模型(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)对湖南市域碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度的时空格局及碳排放量变化的影响因素进行了研究。结果表明:1)2008—2013年湖南市域碳排放量随时间变化趋势不一,大致呈3种类型变化;累积碳排放量居前3位的市域依次是娄底、岳阳和湘潭,三者累积碳排放量占全省同期的48.92%,而吉首、张家界和怀化3市的累积碳排放量合计仅占全省的2.59%。2)湖南市域能源消费碳排放量、人均碳排放量存在相似的空间差异,二者均表现为东高西低的格局,且具有较强的相关性,碳排放量高的市域,人均碳排放量也较高;2008—2013年湖南市域碳排放强度呈下降趋势,属于低强度区的市域由2008年的4个增加到2013年的7个,碳排放强度的空间分布与市域产业类型有关。3)能源结构、能源强度对碳排放的增长主要起抑制作用,但能源结构的贡献很小,碳排放量的降低主要是由能源强度引起的;经济发展是碳排放增长的最主要因素,在2008—2010年和2011—2013年两个时段其累积贡献值分别为74.285和27.579;人口规模对碳排放的驱动较小,在2011—2013年对碳排放增加产生的累积贡献值仅为2.252。湖南当前及未来碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进产业结构升级,从战略层面促进湖南"四大区域"协调发展。     

盐城市土地利用变化碳排放效益及影响因素分解研究

土地利用类型变化对碳排放产生重要影响。通过对盐城市的土地利用碳排放效益和分解因素进行分析, 揭示区域土地利用碳排放差异及其主要影响因素, 为本区域有针对性的改进土地利用方式、合理保护开发土地资源和协调区域人地关系, 实现区域社会经济的可持续发展具有重要的现实指导意义。结果表明: 盐城市土地利用总体上为碳源区, 而且呈逐年上升态势。净碳排放总量从2002 年的474.45 万吨增加到到2012 年的980.64 万吨, 排放总量合计增加了506.19 万吨, 增长了1.07 倍, 年均增长率为9.72%; 其中建设用地为主要的碳源, 占总碳排放总量均在90%以上, 林地是主要的碳汇, 占总碳排放总量均在40%-50%之间波动; 在研究时段内, 盐城市的建设用地平均碳排放量、地均碳排放量和人均碳排放量均呈现出上升趋势, 在“十二五”期间实现碳减排的目标将更加艰巨; 由于技术进步和产业升级等原因, 单位GDP 碳排放强度总体上呈现下降态势; 根据LMDI 模型对盐城市土地利用碳排放的影响因素分解发现,经济因素和人口因素对盐城市土地利用碳排放具有较强的正效应, 土地利用结构因素和土地利用效率因素一定程度上抑制了盐城市土地利用的碳排放。最后从优化土地利用结构、提升土地利用和能源效率等角度, 提出减少碳排放的 途径。     

我国典型城市化石能源消费CO2排放及其影响因素比较研究

城市是化石能源消费和CO_2排放的主要区域。分析典型城市化石能源消费CO_2排放特征,明确不同城市CO_2排放动态及主要影响因素的差异,是开展城市减排行动的重要科学依据。采用IPCC推荐方法及中国的排放参数核算11个典型城市2006—2015年间化石能源消费产生的CO_2排放量。根据各城市经济发展和CO_2排放特征将之分为四类:经济高度发达城市(北京、上海、广州)、高碳排放城市(重庆、乌鲁木齐、唐山)、低排放低增长城市(哈尔滨、呼和浩特和大庆)和低排放高增长城市(贵阳、合肥),并运用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index,即LMDI分解法)对比分析了四类城市CO_2排放量的影响因素。结果表明:(1)研究期内大部分城市CO_2排放总量有所增加,仅北京和广州呈下降趋势,工业部门CO_2排放在城市排放总量及其变化中占据主导地位;四类城市的人均CO_2排放量表现出与排放总量相似的变化趋势;CO_2排放强度整体上表现为经济高度发达城市(均值为0.88 t CO_2/万元)低排放低增长城市(均值为2.82 t CO_2/万元)低排放高增长城市(均值为3.05 t CO_2/万元)高碳排放城市(均值为6.62 t CO_2/万元)。(2)在城市CO_2排放的影响因素中,经济发展和人口规模均是4类城市CO_2排放增长的促进因素,但经济发展效应的累积贡献值大于人口规模效应;能源强度降低是4类城市CO_2排放最主要的抑制因素,且经济高度发达和高碳排放城市的抑制作用强于其他两类城市;对第三产业GDP年平均增速高于第二产业的6个城市来说,产业结构是CO_2排放的抑制因素;能源结构的变化仅对煤炭消费比重较低且降幅较大的北京和广州的CO_2排放是抑制作用,累积贡献值分别为-21.73Mt和-0.03Mt,而对其他城市,特别是高碳排放城市的CO_2排放具有明显的促进作用。     

共享社会经济路径下中国2020—2100年碳排放预测研究

碳排放和减碳经济代价研究日益受到学术界和决策者的关注，中国政府做出的关于争取在2060年前实现碳中和的表态引起了国际社会的热议。在此背景下，开展中国未来长时间序列碳排放的情景预测具有切实意义。基于可拓展的随机性环境影响评估模型（STIRPAT）评估了人口、经济和受教育程度对碳排放的影响，对比历史数据并验证了碳排放预测模型的准确性，结合共享社会经济路径（SSPs）情景的设定和模型参数，预测了5种情景下中国2020年至2100年的碳排放轨迹及经济代价。结果表明：（1）考虑碳排放达峰目标的实现，SSP3情景是中国未来发展的最佳情景，在此情景下，中国有望提前三年实现碳排放达峰目标；（2） SSP3情景可使中国年度总碳排放量和人均碳排放量处于相对其他四种情景的最低值，但需要付出累积GDP下降5.49%至8.80%的代价；（3）为完成在2060年前实现碳中和的承诺，中国政府在未来的40年需面对409.36-467.42 Gt的碳中和量；（4）2020年中国的碳排放强度将会较2005年水平下降40.52%至41.39%，2030年碳排放强度将会较2005年水平下降59.64%至60.75%。5种情境中，SSP5情景是降低碳排放强度的最佳情景，可最大程度地超额实现碳排放强度目标。未来，受经济发展、人口增长等重要因素影响，中国政府减碳压力将进一步加大。后疫情时代，考虑到能源供应的减少和高科技产业的发展，碳排放社会成本的上升将为中国创造一个使能源系统脱碳的机遇。中国应在"十四五"期间继续提升能源利用效率、升级产业结构、提倡低碳消费、实施隐含碳战略，以尽快实现碳减排目标。     

能源活动CO2排放不同核算方法比较和减排策略选择

能源活动CO₂排放是温室气体排放的最重要部分,这部分CO₂排放量的核算是温室气体清单编制和减排方案制定的关键和基础。采用直接法、电热终端法和隐含终端法核算了2009年中国能源消费的CO₂排放量,对不同核算法的CO₂排放部门分布、部门排放强度进行了比较,明确不同核算方法的差异和适用范围。采用电热终端法的核算结果定量分析了各产业部门和工业行业的经济增长和排放强度变化对中国能源活动CO₂排放增长的影响。结果表明,中国2009年隐含终端CO₂排放量为65.6亿t,略高于直接和电热终端CO₂排放量62.2亿t。3种核算方法的CO₂排放部门分布和排放强度有明显的差异:电、热力生产与供应业的直接排放占比为45.2%,而电热终端CO₂排放仅占4.5%;制造业的直接法、电热终端法和隐含终端法核算的CO₂排放占比分别为35.3% 、61.1%和65.5%,是终端能源消费CO₂排放最主要的部门;制造业、电热力生产与供应业和交通运输业的电热终端CO₂排放强度分别为2.166、1.72和1.622 t CO₂/万元GDP,是排放强度较高的部门。在产业部门中,制造业的色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业等5个行业以9.8%的经济增长贡献,排放了52.4%的CO₂,是产业结构调整、技术和工程减排的重点;服务业以7.2%的CO₂排放,贡献了38.4%的经济增长,应作为中国低碳经济优先发展的产业。     

Life cycle of CO2-emissions from electric vehicles and gasoline vehicles utilizing a process-relational model

This article aims at estimating life cycle CO₂ emissions from electric vehicles (EV) and gasoline vehicles (GV), although the estimation in this study is not an LCA according to ISO14040s. For this purpose, a mathematical tool called the Process-relational model was developed. The Process-relational model is used for establishing life cycle inventories. The model has a structure which improved the principle of input-output analysis in econometrics that only one product is generated by one process. This model enabled us to overcome difficulties of LCA in retracing complicated repercussions among production systems. Then, life cycle CO₂, emissions from electric vehicles (EV) and gasoline vehicles (GV) were estimated with this model. Estimated results indicated that the manufacture and driving of EV resulted in less CO₂ emissions than chose of GV. However, the difference between EV and GV dramatically changed depending on traffic situations. Namely, the difference became larger as the average velocity of the vehicles became lower. We also compared CO₂, emission from manufacturing EV with that from driving EV. The share of manufacture was shown to increase in total CO₂, emissions as the average velocity of the EV became higher. In conclusion, we clarified the direction of research and development of EV and GV for reducing the life cycle CO₂.     

The Carbon Footprint of Conference Papers

The action required to stem the environmental and social implications of climate change depends crucially on how humankind shapes technology, economy, lifestyle and policy. With transport CO₂ emissions accounting for about a quarter of the total, we examine the contribution of CO₂ output by scientific travel. Thankfully for the reputation of the scientific community, CO₂ emissions associated with the trips required to present a paper at a scientific conference account for just 0.003% of the yearly total. However, with CO₂ emissions for a single conference trip amounting to 7% of an average individual’s total CO₂ emissions, scientists should lead by example by demonstrating leadership in addressing the issue.     

Reducing CO<Subscript>2</Subscript> Emissions from Domestic Travel: Exploring the Social and Health Impacts

The importance and meaning of social and recreational travel for a diverse group of Auckland residents is explored in this article. Study participants identified a range of social and health benefits, including maintaining social connections with family and friends, opportunities to participate in physical activity, and reducing stress. However, many of these trips are by car. New Zealand has one of the highest rates of private car ownership internationally, low-density urban development, and a poor public transport infrastructure. Social and recreational trips make up a sizeable proportion of domestic travel and are contributing to New Zealand’s increasing rate of CO₂ emissions. There is an obvious need to address the negative ecological impacts of human activity. Our findings suggest that alongside strategies to reduce CO₂ emissions, it also is important to introduce measures to maintain the benefits from social and recreational travel. Suggestions are made for further areas of research.