闽三角城市群碳达峰的多情景模拟分析

碳达峰、碳中和是应对气候变化的关键手段。在闽三角碳排放核算的基础上，运用STIRPAT模型建立了碳排放与人口规模、城镇化率、人均GDP、能源强度和产业结构间的函数关系。结合情景分析法，模拟上述因素在不同变化速率下的目标值，对2021-2050年的碳排放及碳排放强度进行了预测，为闽三角碳达峰提供时间和技术路径参考。此外，还引入人均GDP二次方指标，验证EKC假说的存在性。结论如下：（1）能源强度是闽三角碳排放的负向因素，其他因素均为正向因素。产业结构和人均GDP分别对闽三角碳排放有最大和最小的影响。（2）人均GDP的二次方与碳排放间的系数为正，表明碳排放和人均GDP间不存在倒"U"型曲线关系。闽三角碳排放和人均GDP间的关系不符合EKC假说的描述。（3）基准情景下，闽三角碳排放和碳排放强度持续增加，碳排放不能达峰。厦门的碳排放强度将持续下降。低碳情景下，厦门最可能在2020年实现达峰目标。低发展、中减排情景下，闽三角在2030年实现碳达峰，碳排放最大值为0.57亿t。（4）所有情景下，闽三角都未实现2030年碳排放强度比2005年下降60%-65%的目标。基于上述结论，为闽三角碳达峰提供如下意见：（1）优化产业结构。漳州和泉州既需要升级生产技术又需要淘汰高能耗高排放产业，发展高端制造和智能制造等；（2）优化能源消费结构。"十四五"期间重点建设漳州核电、厦门水电、泉州热能等可再生能源工程。加快特高压电网的建设，减少化石能源的消耗；（3）尽快制定厦门的碳达峰计划，引领闽三角碳达峰行动。     

江西省能耗碳排放时空特征、脱钩关系及其驱动因素

查明碳排放时空演变成因、经济发展脱钩情形及其影响因素,对协调区域经济发展同时更好进行碳减排具有指导意义。以欠发达江西省为例,基于2002-2016年规模以上工业主要能源消费数据,用IPCC碳核算方法、Tapio脱钩模型及对数平均迪氏指数分解法（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）对该域能耗碳排放时空演变特征、与经济发展脱钩关系及其驱动因素进行了分析。结果表明：（1）江西省碳排放量前期快速增长、中后期增长减缓,由2002年的6248.57×10⁴ t增加到2016年的18680.47×10⁴ t,增长率高达198.96%。碳排放强度处于前中期快速下降,后期缓慢下降的趋势,由5.604 t/万元降为0.552 t/万元。碳排放量和碳排放强度大体呈现着西北高东南低的空间分布特征。（2）2002-2009年和2009-2016年江西省经济增长与碳排放总体上呈现弱脱钩,脱钩弹性分别为0.177和0.105。2002-2009年江西省南部和北部地区脱钩情况不够理想;2009-2016年江西省除上饶市以外的东北部地区脱钩状况较差。（3）2002-2009年,能源结构对江西省碳排放脱钩有微弱的抑制作用,2009-2016年转变为微弱的促进作用,其对各地市碳排放脱钩的驱动方向有所不同。能源强度对碳排放脱钩起主导性作用,其在两个阶段的脱钩弹性分别为-0.329和-0.481。经济水平对碳排放脱钩有主要的抑制作用,在两个阶段的脱钩弹性分别为0.377和0.475。人口对碳排放脱钩具有较小的抑制作用。因此,江西省碳减排的重点在于改善能源结构与提高能效,推动新余、九江和萍乡等城市的传统工业转型升级,促进江西西北地区与东南地区城市的绿色协同发展。     

福建省行业碳排放驱动因素分解及其与经济增长脱钩关系

主要部门和重点行业的二氧化碳排放是区域碳排放的主要来源。厘清行业碳排放影响因素,分析其与区域经济增长相互关系及程度,从而推动部门和行业碳减排对于落实区域碳排放总量控制具有重要意义。本研究运用对数平均迪式指数分解法(LMDI)和Tapio脱钩模型对福建省1997—2017年13个主要碳排放行业进行碳排放驱动因素分解和脱钩分析。结果表明: 电力、热力的生产和供应业是福建省主要的碳排放行业,1997—2017年,其碳排放总量由18.89 Mt上升到120.63 Mt,增长量为101.74 Mt。有色金属冶炼及压延加工业、纺织业、黑色金属冶炼及压延加工业的碳排放增长速度最快,其年均增长率分别为18.1%、12.1%、12.1%。13个主要行业碳排放变动的驱动因素中,经济增长效应和人口规模效应是主要的正向驱动因素,能源结构效应、能源强度效应和产业结构效应的抑制作用在不断增强。从脱钩关系来看,13个主要碳排放行业的脱钩指数整体呈下降趋势。从“十一五”时期开始,部分行业开始出现不同程度的强脱钩。而在“十三五”时期,农、林、牧、渔、水利业表现为扩张负脱钩,电力、热力的生产和供应业表现为弱负脱钩。能源结构效应和能源强度效应对各行业实现脱钩的影响较大,产业结构效应的脱钩努力较小,人口规模效应未做出脱钩努力。     

长三角城市群碳排放与城市用地增长及形态的关系

城市是一种重要的碳源,城市扩张过程中的用地面积增长和空间特征变化均会影响城市碳排放。分析1995—2015年长三角城市群碳排放重心转移,查明碳排放和城市用地增长的脱钩状态时空变化,并通过构建面板数据模型探究城市形态对碳排放的影响,得出以下结论:(1) 1995—2015年长三角城市群碳排放重心经历了西南向-西北向-东南向-西北向的转移过程,这种转移过程与其相应时期内部分城市的工业发展与产业结构调整有关;(2) 1995—2015年,长三角城市群碳排放与城市用地增长的脱钩状态存在着显著的时空异质性。研究区由以扩张负脱钩为主变化为以弱脱钩为主,2005年以后,区域之间的脱钩差异开始缩小,总体来看研究区脱钩状态趋向于同质。至2015年,近70%的城市已达到了脱钩,其中上海等城市实现了强脱钩;(3)连续完整的地块在区域内的主导程度会对城市碳排放产生负向的影响,而城市用地斑块的破碎化程度和聚集程度对碳排放有着正向的影响,且相对而言,聚集程度的正向影响更为显著。     

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。     

基于LMDI分解的厦门市碳排放强度影响因素分析

研究碳排放强度的变化趋势及其影响因素对于指导低碳城市建设具有重要意义。应用对数平均权重分解法(LMDI),基于厦门市2005—2010年各部门终端消费数据对碳排放强度指标进行因素分解,并将传统分析仅注重产业部门的能源碳排放,拓展到全面考虑产业部门和家庭消费的能源活动和非能源活动影响。研究结果表明:2005—2010年厦门市碳排放强度下降17.29%,其中产业部门能源强度对总碳排放强度变化影响最大(贡献63.07%),家庭消费能源强度是碳排放强度下降的主要抑制因素(-45.46%)。从影响效应角度看,经济效率对碳排放强度下降贡献最大,碳排系数减排贡献最小;从部门减排贡献角度看,第二产业贡献最大,家庭消费贡献最小。总体而言,厦门市未来碳减排重点部门在第二产业,优化产业结构和能源结构有较大减排潜力。     

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。     

中国典型城市群城镇化碳排放驱动因子

城市群作为推进国家新型城镇化的战略举措,是国家参与全球竞争与国际分工的主要地域单元。以中国典型城市群6个代表性城市(北京、天津、上海、广州、武汉和重庆)为案例,采用因素分解法将碳排放的影响效应分解为4部分,包括人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和碳强度效应,研究2000—2014年城镇化过程中碳排放的驱动机制。主要结果:(1)各城市群的经济总量均有增长,能源效率逐渐提高,碳排放强度在北京、上海和重庆的是下降趋势,在天津呈上升趋势,而在广州和武汉则趋于平稳状态,各城市群能源消耗中各种能源的比重和碳排放量的变化存在着较显著的差异性;(2)天津和广州的4个碳排放影响效应整体上是逐渐增大,北京和上海是趋于平稳对称,武汉和重庆是先减小后增大。研究表明,经济和人口对碳排放具有正向作用,能源强度对碳排放具有负向作用。通过研究中国典型城市群碳排放的驱动因子,有助于城市群碳排放权交易的政策制定以及城市群发展模式规划。     

基于生态足迹法的闽三角城市群生态安全评价

生态安全已经成为时下研究的热点问题,而生态足迹法(Ecological Footprint)是评价区域生态安全的重要方法之一。然而,目前鲜有应用改良后的生态足迹方法探讨海湾型城市群生态足迹以及生态安全状态的成果。鉴于此,论文以闽三角城市群为研究区,以NPP数据反映现实生物量,采用"国家公顷"实现产量因子区域化,测算2010—2015年的区域生态足迹、生态承载力、生态赤字以及生态压力指数,评价区域生态安全状态。结果表明:2010—2015年间,闽三角城市群的生态足迹快速增长,其中泉州与漳州增长迅速,而厦门则略有下降;区域总体生态承载力缓慢下降;城市群大部分区域呈现生态赤字且越发严重,其中厦门最为严重,泉州次之,漳州相对较轻;城市群生态压力指数持续增长,生态安全等级升高,与生态赤字情况总体相符,生态安全问题亟需解决。有助于拓展与丰富生态足迹与生态安全研究的视角与案例,并为城市群可持续发展提供科学依据和决策支撑。     

基于“水-能-碳”消费视角的福建省资源环境与经济增长脱钩关系

厘清资源环境消耗与经济增长之间的脱钩关系及驱动机制,对福建省发挥国家生态文明建设示范区作用具有重要意义。本研究通过构建“水-能-碳”资源环境投入产出模型,对福建省行业“水-能-碳”资源环境压力进行分析,基于脱钩理论和对数平均迪式指数分解法对福建省各行业“水-能-碳”资源环境消耗与经济增长之间的脱钩状态及其驱动因素进行研究。结果表明: 2002—2017年,福建省由虚拟水主导的资源环境压力转变为隐含碳为主导的“水-能-碳”多维资源环境压力,且各行业部门差异较大。从行业部门来看,生产供应业具有较大的直接资源环境压力,制造业部门的间接资源环境压力显著。从脱钩关系来看,福建省的资源环境消耗与经济增长的脱钩状态表现良好,主要表现为弱脱钩和强脱钩。从驱动因素来看,经济效应和人口效应是抑制脱钩的主要因素,而技术效应和结构效应则对脱钩起到促进作用。     

排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计

以云南省为例,用马尔科夫链计算能源结构,在经济增长模型基础上基于动态最优化理论估计能源消费碳排放,并基于CO₂FIX模型计算云南省森林碳汇,预测在能源消费碳排放和森林碳汇共同作用下的从2008到2050年碳净排放量。研究发现云南省能源消费碳排放量和碳净排放量曲线都呈"倒U"型,在2035年达到高峰,高峰值分别为和129.71 MtC和118.89 MtC;在森林碳汇中,原有森林的碳汇作用在现在和未来一段时间内处于主导地位,但新造林有着巨大的碳汇潜力,所以在保护原有森林的同时要植树造林,从生态学角度抵消碳排放;森林碳汇只能减少小部分碳排放,更主要的是改善云南省的能源结构,加快技术进步速度,开发水电等新能源,从根本上减少温室气体的排放。     

中国能源消费碳排放的时空特征

选择联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的部门方法和8大类能源,采用1990年至2009年的中国能源统计数据,按照自下而上的思路,对我国各省区的碳排放量进行估算,并从碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量和碳排放密指标出发,深入分析了各省区碳排放的时空特征差异。以期对国内碳排放的时空特征分析,有助于决策者和能源分析家提高节能减排政策制定的有效性。     

Features and influencing factors of carbon emissions indicators in the perspective of residential consumption: Evidence from Beijing,China

This research establishes a residential indirect carbon emissions model through input–output structure decomposition analysis (IO-SDA) and LMDI, analyses the influencing factors affecting urban and rural residential carbon emissions indicators in Beijing through input–output tables from 2000 to 2010, and calculates the direct carbon emissions from residential consumption. As the results suggest, the total carbon emissions from residential consumption in Beijing showed volatility. Growing rural and urban differences in direct emissions, and for indirect emissions, mean that urban greatly exceeds rural in this regard. Rising per capita GDP and population, as well as intermediate demand and sectoral emissions intensity change induce growth in indirect emissions in both urban and rural settings: of which, per capita GDP contributes the most. Declining energy intensity contributes the most to emission reductions, followed by residential consumption rates, the rural to urban consumption ratio and consumption structure effects are much smaller.     

基于碳足迹研究的中国地区工业低碳转型——以山东省为例

行业的低碳发展是工业低碳转型的目标,以工业部门为对象,应用脱钩效应和面板模型分析行业能源消费的碳足迹,对深入研究地区工业低碳转型具有重要现实意义。以山东省为例,分析工业能源消费碳足迹的1997年至2012年样本数据,将工业部门分为高耗能行业、其他行业、战略性新兴行业,展开研究,结果表明:(1)自20世纪90年末代开始节能降耗,山东省工业呈现强负"脱钩"、强"脱钩"、扩张负"脱钩"和弱"脱钩"交替发生,表明对工业节能降耗调控波动大,不利于工业部门均衡有序发展;(2)高耗能行业是能耗大户,高耗能行业与工业在绝大部分年份的脱钩状态相同,表明高耗能行业主导工业总体脱钩状态,是节能减排的主要对象;随着节能降耗的深入,相关政策趋紧,碳足迹边际成本不断升高,应关注锁定效应大的火电行业和碳足迹边际成本高的化学工业;(3)其他行业包含行业多,但总体能耗水平不高,随着节能减排的开展和行业持续发展,能耗将增加,必将承担更多的节能减排,需要关注锁定效应强的金属制品业发展,推动碳生产力系数高的食品饮料业发展;(4)战略性新兴行业碳锁定效应最弱、碳足迹边际成本最低和碳生产力系数最高,是国家大力倡导发展的行业;由于基数低,对工业碳排放态势影响极其有限,应大力推动碳锁定效应弱的新一代信息技术产业、碳足迹边际成本低的新材料行业、碳生产力系数高的节能环保业和新材料行业。     

基于不同需求层次的中国城镇居民消费隐含碳排放时空演变机制

正确认识不同需求水平下人均隐含碳排放量的变化,对实现低碳经济及低碳生活具有重要的参考价值。基于居民消费需求层次建立不同需求层次与隐含碳排放的对应关系,将人均隐含碳排放分解为生存型、发展型、奢侈型三类,并运用投入产出法进行核算,在对不同需求层次人均隐含碳排放的空间格局演变分析的基础上采用空间面板方法对其驱动机制进行甄别。结果显示,在全国层面,各需求层次人均隐含碳排放均呈现上升趋势,空间分布不均衡性主要体现在南北差异上,北部地区始终是各需求层次人均隐含碳排放的主要空间载体,其中多数省分生存型人均隐含碳排放上升势头较强,发展型和奢侈型的高值区在省份数量上分别呈现先减后增与逐渐增加的变化趋势;不同需求层次人均隐含碳排放水平相似的地区在空间上呈集聚分布,具有较强的"马太效应";空间面板模型结果显示技术减排是降低不同需求层次人均隐含碳排放的重要举措,而人口规模在各需求层次上的负向减排作用远小于正向的人口结构效应,宏观经济因素主要表现为增排效应,而居民消费因素的作用通道存在差异。此外,部分因素在各需求层次上存在显著空间外溢效应,应重视区域间的横向联动减排效应,做好隐含碳减排的统筹协调工作。