中国老工业城市能源消费碳排放的驱动力分析——以沈阳市为例

开展人为因素对区域生态环境影响作用的量化分析,是国际可持续发展领域的研究热点.本文以典型的老工业城市--沈阳市为例,基于IPCC能源消费碳排放计算方法,对1978-2009年城市能源消费碳排放进行核算,并应用基于Kaya等式和岭回归的STIRPAT模型,对影响碳排放量的人文驱动因素进行时间序列分析.结果表明： 研究期间,沈阳市碳排放变化经历了3个阶段,先缓升再略降随后快速增加,2009年的碳排放总量是1978年的46倍;人口规模是影响沈阳市碳排放量增加的主要驱动因子,碳排放量与人口数量呈同比例变化;城市化显著影响碳排放量,是仅次于人口数量的另一个主要驱动因子;人均GDP与碳排放量呈正相关关系,经济发展与碳排放之间不存在Kuznets曲线假说;能源强度降低即技术进步因素是碳排放量降低的主要因素.     

面向低碳城市建设的建筑运行能耗驱动机理研究进展

城市快速扩张的同时,不断增大的建筑存量、建筑运行能耗及相应的碳排放成为制约城市可持续发展的重要因素。为实现节能降耗,有必要对建筑能耗碳排放的驱动机理进行深入探究。已有研究从不同角度对建筑运行能耗碳排放的影响要素和驱动机理进行了分析论证,但仍缺乏系统综述从而难以为建筑节能降耗提供全面指导。本文基于“社会-经济-自然”复合生态系统理论,对驱动建筑能耗碳排放的复合机理进行综合论述;在此基础上,从社会经济、建筑体特征、区域气候/微气候等视角,整合并剖析了不同单源要素的建筑能耗碳排放驱动机理;最后,总结了当前城市建筑能耗驱动机理研究领域存在的不足,并对未来发展进行了展望。本文对建筑能耗碳排放驱动机理的系统梳理和总结,对相关研究具有重要的参考价值,对低碳城市建设亦具有重要的科技支撑作用。     

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。     

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。     

“双碳”目标下闽三角碳排放脱钩状态及驱动机制分析

快速城市化背景下，建设低碳城市群是实现"双碳"目标的最佳方式。在碳排放核算的基础上，使用Tapio脱钩模型和LMDI方法对闽三角以及厦门、漳州和泉州的脱钩状态和碳排放的驱动机制进行了研究。主要结论如下：（1）2005-2017年闽三角碳排放和人均碳排放均持续增加，二者有相同的变化趋势。闽三角的工业中心泉州有最高的碳排放和人均碳排放。发展型城市漳州碳排放最低，但碳排放和人均碳排放增长率均最高。服务型城市厦门碳排放增长率最低。（2）闽三角的脱钩状态逐渐改善，平均脱钩系数为1.03，脱钩状态为扩张性连接。厦门、漳州和泉州的平均脱钩系数分别为0.45、2.70和1.10，3个城市分别以弱脱钩、扩张负脱钩和扩张性连接状态为主。（3）人均GDP和人口规模是闽三角碳排放的正向因素，能源结构和能源强度是负向因素。正向因素的贡献在下降，负向因素的贡献在升高。人均GDP和能源结构分别对漳州和厦门碳排放有最强的促进和抑制效应。能源强度对3个城市碳排放变化的效应不同。（4）人口扩张促进碳排放增加，使碳排放与经济发展无法脱钩。人口规模对闽三角碳减排无脱钩努力。能源结构优化和能源强度下降有助于碳排放与经济发展脱钩，是闽三角碳减排的强脱钩努力和弱脱钩努力。能源强度对泉州碳减排无脱钩努力。优化能源结构是闽三角实现碳减排和"双碳"目标的关键。已经脱钩的厦门宜尽早制定碳达峰行动计划，引领闽三角的碳达峰行动。漳州可通过升级产业结构实现减排。泉州必须提升能源效率才能降低碳排放。     

城市家庭能耗直接碳排放影响因素——以厦门岛区为例

在全球城市化迅速推进的过程中,城市碳排放已经成为影响全球变化不可忽视的一部分,同时也成为制约城市可持续发展重要因素之一。家庭能耗碳排放是城市碳排放的一个组成部分,分析它的各种影响因素对于控制它对局域乃至全球气候变化的负面影响具有重要的意义。以厦门岛区为例,通过社会问卷设计和调查,应用数理统计方法对最终收回的340份有效问卷进行城市家庭能耗的影响因子分析,结果表明,2007年厦门岛区平均家庭能耗直接碳排放量为1218.2kg/(户.a),电力消耗直接碳排放是厦门岛区主要的家庭能耗直接碳排放方式,电力消耗直接碳排放量是瓶装液化石油气与代用天然气使用直接碳排放总量的近5倍。通过单因素方差分析与多元逐步回归方程得到,与住区自然环境与家庭耗能倾向相比,家庭社会情况是影响家庭能耗直接碳排放最为重要的因子,其对家庭能耗直接碳排放变化的解释能力为17.9%。通过主成分分析得到,家庭住宅面积对家庭能耗直接碳排放的影响最为显著,家庭住宅面积对公共因子的贡献率达到了0.829。研究旨在为城市节能减排和可持续发展提供第一手资料、为城市住区形态的合理设计和规划提供科学依据。     

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。     

工业城市(沈阳)能源消耗碳排放的影响因素分解及实证分析

沈阳作为我国东北地区中心城市和重工业城市,能源消费持续增长趋势及以煤为主的能源结构在短期内很难改变。由于能源消费是碳排放的主要来源,所以碳排放在未来一段时间必然会持续增长。论文根据《2006年IPCC温室气体排放清单指南》温室气体排放计算方法,并且充分考虑没有燃烧充分的燃料,计算了沈阳市2005-2009年能源消耗碳排放,采用LMDI(Logarithmic mean divisia index)分解法定量分析了单位GDP能耗、能源结构、经济发展对沈阳市能源消耗碳排放的影响。结果表明经济发展对沈阳市碳排放增长有促进作用,单位GDP能耗降低对碳排放呈现抑制作用,而能源结构对碳排放作用甚微。这说明以煤为主的能源结构未发生根本性的改变,经济规模的扩大使得单位GDP能耗抑制作用逐渐降低,碳排放将会持续增长。     

基于终端消费的云南省碳排放总量测算及驱动因素实证研究

在终端能源消费CO₂ 排放总量测算中, 二次能源(电力、热力)通常不被列入计算, 这种测算结果无法准确测算出CO₂ 排放总量, 更会影响减排相应措施的制定。根据生产和生活部门终端一次能源和二次能源消费量, 构建了17种(含电力、热力)能源的碳排放总量测算模型, 全面测算云南省2000-2014 年CO₂ 排放量。选取LMDI 1 分解法, 将CO₂ 排放量分解为生产部门5 类因素、生活部门6 类因素。结果表明: ①2000-2014 年, 云南省终端能源消费CO₂ 排放总量从5744.15 万吨增长到18952.46 万吨; 其中, 生产部门CO₂ 排放量约占总排放量91.2%, 为碳排放主要来源。②能源强度是生产与生活部门最主要的驱动因素, 其累计贡献度为–92.64%和–94.78%, 其次为生产部门的产业结构效应以及生产与生活部门的能源结构效应, 累计贡献度分别为–33.55%、–17.65%和–17.18%。③GDP 和人均收入分别以累计贡献度245.28%和194.54%成为生产与生活部门最大的碳排放增长驱动因素。     

辽宁省能源消费和碳排放与经济增长的关系

在广泛收集资料的基础上,对辽宁省的能源利用效率、能源消费强度与经济增长的关系进行探索,其目的为辽宁省的节能与CO2减排及经济的快速发展提供科学依据。结果表明:辽宁整体单位GDP能耗高出全国水平52%—70%,第二产业单位GDP能耗是第三产业的5.67—8.41倍,第一产业的7.2—9.0倍;辽宁能源利用率只有全国平均水平的60%左右,第二产业能源利用效率只有第一产业的11.89%,第三产业的12.60%;GDP年增长速率大于能源消费量年增长速率,能源投入增加促进了国民生产总值的提高,但是经济增长并不是完全依赖能源消费的增长;能源消费量与经济增长的关系,呈现出"N型"曲线特征,随着GDP的增加,能源消费量出现反复上升和下降过程,辽宁省能源消费和经济增长关系没有达到长期的均衡性,尚处于非平衡的发展阶段。     

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。     

丽江市家庭能耗碳排放特征及影响因素

现代社会中人类活动对碳排放的影响日益显著.家庭作为人类社会的基本单元,其消费活动产生的碳排放是全社会碳排放的重要组成部分.通过对丽江市农村和市区家庭生活用能的调查数据进行分析,发现农村家庭生活用能以木柴为主,沼气和电为辅;市区家庭的生活用能以电为主,其次是液化气和蜂窝煤.从碳排放构成来看,农村地区木柴消费为家庭能源碳排放的主要来源,占总碳排的83.6％;市区电力消费为家庭能源碳排放的主要来源,占总碳排的88.4％.农村地区家庭的碳排放远高于市区家庭,主要原因是木柴的碳排放因子(1.87 kg CO2/kg)远高于电能的边际排放因子(0.7134 kg CO2·kW-1·h-1).从各影响因素与家庭主要能源消费碳排放的回归结果来看,在农村地区,家庭规模、家庭收入、教育水平均对家庭木柴消费碳排放有显著的影响,但影响方向和程度有一定的差别;在市区,年龄结构、教育水平、家庭规模、住房面积均会不同程度增加家庭电能消费碳排放.建议政府在完善“家电下乡”政策、增加农村家庭收入、加强农村居民教育等方面加大投入力度,以减少丽江市整体的家庭能耗碳排放.     

Contribution of Urban Water Supply to Greenhouse Gas Emissions in China

Greenhouse gas (GHG) emissions from energy use in the water sector in China have not received the same attention as emissions from other sectors, but interest in this area is growing. This study uses 2011 data to investigate GHG emissions from electricity use for urban water supply in China. The objective is to measure the climate cobenefit of water conservation, compare China with other areas on a number of emissions indicators, and assist in development of policy that promotes low‐emission water supply. Per capita and per unit GHG emissions for water supplied to urban areas in China in 2011 were 24.5 kilograms carbon dioxide equivalent (kg CO₂‐eq) per capita per year and 0.213 kg CO₂‐eq per cubic meter, respectively. Comparison of provinces within China revealed that GHG emissions for urban water supply as a percentage of total province‐wide emissions from electricity use correlate directly with the rate of leakage and water loss within the water distribution system. This highlights controlling leakage as a possible means of reducing the contribution of urban water supply to GHG emissions. An inverse correlation was established between GHG emissions per unit water and average per capita daily water use, which implies that water demand tends to be higher when per unit emissions are lower. China's high emission factor for electricity generation inflates emissions for urban water supply. Shifting from emissions‐intensive electricity sources is crucial to reducing emissions in the water supply sector.     

区域碳源碳汇的时空格局——以长三角地区为例

长三角地区是世界第六大也是我国综合实力最强的城市群地区,其快速而大规模的城市化也产生了一系列的生态环境问题.本文核算了1995-2010年长三角地区的碳源碳汇并分析了其时空格局演变特征.结果表明： 研究期间,长三角地区的碳汇增长943×10⁴ t,其中,浙江省森林净生态系统生产量的增加是主要贡献,这主要得益于国家2003年起实施的“退耕还林”政策.该地区的碳排放增加3.27×10⁸ t,其中,能源消费和工业过程排放所占比重在2010年达96%.江苏省的排放量与增长速度都位居长三角第一,其以重工业和制造业等高能耗和高碳排的产业结构是造成其碳排放居高不下的主要原因.由于建设用地的净碳排放量增速大于建设用地扩张速度,导致该地区单位面积建设用地的净碳排放强度明显增大,江苏省的建设用地净碳排放强度增速最快.
     

中国城市低碳发展水平评估方法研究

城市低碳发展水平评估对推动城市可持续发展,提高城市应对气候变化能力具有重要意义。基于低碳城市理念和内涵,构建了由6类(碳排放、经济发展、社会进步、交通、人居环境和自然环境)、13个具体指标组成的城市低碳发展评价指标体系及综合评价指数,并结合中国35个城市2010—2015年社会经济发展数据,对参评城市的低碳发展水平及趋势进行评价与分析。结果表明:多数参评城市的低碳发展水平呈现上升的趋势,其中,城市低碳发展水平最高和最低城市名单无明显变化,且深圳市在2010年和2015年均为低碳发展水平最高的城市。与2010年相比,杭州市、银川市、郑州市、石家庄市和昆明市的城市低碳发展指数相对持平,而成都市、长沙市、合肥市和大连市有所下降。城市低碳发展水平较低可能是由于城市碳排放、经济、社会、交通、人居环境和自然环境等方面之间协调发展程度不够造成的。最后,对如何提高我国城市低碳发展水平给出了对策和建议。     

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。     

A Hybrid‐Unit Energy Input‐Output Model to Evaluate Embodied Energy and Life Cycle Emissions for China's Economy

We develop a hybrid‐unit energy input‐output (I/O) model with a disaggregated electricity sector for China. The model replaces primary energy rows in monetary value, namely, coal, gas, crude oil, and renewable energy, with physical flow units in order to overcome errors associated with the proportionality assumption in environmental I/O analysis models. Model development and data use are explained and compared with other approaches in the field of environmental life cycle assessment. The model is applied to evaluate the primary energy embodied in economic output to meet Chinese final consumption for the year 2007. Direct and indirect carbon dioxide emissions intensities are determined. We find that different final demand categories pose distinctive requirements on the primary energy mix. Also, a considerable amount of energy is embodied in the supply chain of secondary industries. Embodied energy and emissions are crucial to consider for policy development in China based on consumption, rather than production. Consumption‐based policies will likely play a more important role in China when per capita income levels have reached those of western countries.     

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.     

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。     

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...