我国农村居民生活能源碳排放的时空特征分析

随着生活质量的提高,我国农村居民生活能源消费呈现大幅增长的趋势,成为碳排放增长的新源泉。估算了我国30个省区2001—2013年的农村居民生活能源碳排放,采用碳基尼系数、Arc GIS技术分析了中国省级尺度农村居民生活能源碳排放的时空特征,并利用STIRPAT模型辨明了农村居民生活能源碳排放的主要影响因素。结果表明:(1)2001—2013年农村居民直接生活能源碳排放量和间接生活能源碳排放量分别增长了7.65%、9.16%。(2)东部、中部、西部地区的碳基尼系数呈下降趋势,说明各区域农村居民人均生活能源碳排放量的区域差异总体均呈缩小趋势。(3)2001—2013年间,处于我国农村居民人均直接生活能源碳排放高水平地区的空间格局分布相对较为稳定,而对于人均间接生活能源碳排放来说,处于低水平地区的空间格局分布较为稳定。(4)农村人口规模、农民人均纯收入、农村居民生活消费支出、青壮年人口比重对农村居民生活能源碳排放量具有促进作用,而农村居民能源消费结构对其具有减缓作用,且北方农村居民生活能源碳排放量明显高于南方。(5)从环境Kuznets曲线假说出发,经济发展是促使我国农村居民生活能源碳排放Kuznets曲线存在拐点的重要因素。     

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...     

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。     

“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。     

碳中和视角下秸秆处置方式对碳源汇的贡献

探明农作物秸秆在不同处置方式下的碳源汇时空变化特征,对优化我国秸秆资源利用政策、实现碳减排最大化、实现碳中和目标具有重要意义。本研究以国家统计年鉴数据为基础,对我国31个省农作物秸秆不同处置下的碳排放、碳减排、碳增汇及其价值量的变化趋势进行研究。结果表明: 2008—2019年间,我国秸秆焚烧年均碳排放量为874万t CO₂e,2014年以来碳排放年均减少率为17.3%;能源化利用年均碳减排量为3982万t CO₂e,其中,秸秆生产固体成型燃料碳减排贡献最大,约占能源化碳减排总量的98%;秸秆还田碳汇量总体呈逐年上升趋势,年均碳汇量为2.71亿t CO₂e;我国秸秆处置存在碳生态盈余,净碳减排量年均增长率为9.8%,净碳减排强度及其价值量均呈增长趋势,2019年分别高达2.62 t·hm^-2和76.19元·hm^-2。我国秸秆年均碳排放、能源碳减排、秸秆还田碳汇以及净碳减排大致呈“东高西低”的空间分布规律,且地区差异及空间聚集性是三者的最主要外部特征。     

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。     

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。     

新疆能源消费碳排放过程及其影响因素——基于扩展的Kaya恒等式

新疆,中国西部的欠发达区域,如何在保持社会经济持续快速发展的同时实现碳排放的减速增长是现阶段的重要发展命题,对于实现国家的减排目标有着至关重要的作用。通过对经典的Kaya恒等式进行扩展,并采用基于LMDI的完全分解模型,解析了1952年—2010年新疆的一次能源消费的碳排放的主要驱动因素。依据1952年以来新疆社会经济发展状况和碳排放总量演变特征,并结合一定的历史背景等,将新疆的一次能源消费的碳排放划分为6个演变阶段,定量分析了人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应、能源结构效应和能源替代效应在不同发展阶段的贡献作用,主要的研究结论如下:(1)经济产出效应和人口规模效应是新疆碳排放增长的最主要贡献因子。(2)能源强度效应在1978年之前对碳排放的增长表现为正效应,主要原因是极低的能源利用效率和落后的生产工艺。改革开放之后,能源强度效应成为遏制碳排放增长的重要贡献因子。(3)能源结构效应和能源替代效应也是遏制新疆碳排放增长的主要贡献因子,但是其贡献作用还比较小,主要是因为可再生能源在能源消费总量中的比重还比较低和以煤为主的能源消费结构还没有发生根本性的改变。     

基于能源代谢分析的南昌市能源消费碳排放综合生态效率研究

有关能源消费的代谢机理及生态效率研究是当前生态经济研究领域中的重点和难点,也是政府决策部门、相关行业及人群关注的热点。基于能源代谢分析理念,构建了基于相对变量的城市能源消费碳排放综合生态效率度量模型,对2000—2013年南昌市能源消费结构、碳排放量及其生态效率进行了测算与分析。结果表明:(1)南昌市在2000—2013年,能源消费量和碳排放量整体上呈"N"型曲线上升的一致性变化特征,主要经历了快速增长、短暂下降、恢复平稳增长3个阶段,且煤炭是南昌市能源消费和碳排放的主要来源,短时期内难以改变;(2)南昌市的能源消费效率和碳排放效率整体上在不断优化;(3)南昌市能源消费碳排放综合生态效率经历了较大的波动变化,整体上的生态效率分值并不高;仍需要加大节能减排力度,全面优化南昌市能源消费结构。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

Panel estimation for the impacts of population-related factors on CO2 emissions: A regional analysis in China

A large accumulation of carbon dioxide emission have attracted much attention recently. The existing researches mainly focused on such impact factors of carbon dioxide emission as population, economy, technology and others. However, there is little specific guidance for the subdivision of demographic factors. This paper employed STIRPAT (Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology) model to examine the impact of population size, per capita consumption, energy intensity, urbanization and aging population on CO₂ emissions by adopting panel data of 30 provinces from 1997 to 2012. Taking the climate change as a control variable, we can get the result that the population size, per capita consumption and energy intensity have strong explanatory power on CO₂ emissions in the three regions. The urbanization level has a positive influence on carbon emissions in the western region and has a negative effect in the central region, while it is not statistically significant in the eastern region. Aging population increases emissions in the eastern region, while decreases emissions in the central region and the western region.     

基于碳足迹的江西生态补偿标准时空格局

碳足迹是一种测度碳排放影响的新方法,可利用区域碳足迹和碳承载力的差值来确定区域生态补偿标准.通过构建碳足迹、碳承载力与生态补偿标准模型,研究江西省及11地市生态补偿标准的时空变化.结果表明: 2000—2013年,江西省碳足迹呈现快速增长趋势,年均增长率为8.7%,碳承载力呈波动变化趋势,各年份均有碳盈余,但净碳盈余呈波动下降趋势.南昌和九江对江西省总碳排放贡献率较大,赣州、吉安和上饶对碳吸收贡献较大.2013年,江西碳盈余生态补偿额为22.73亿元,赣州、吉安、抚州和上饶可优先获得较高的生态补偿额度.研究结果可为江西省生态补偿机制建立以及CO₂排放权的有偿转让等提供一定的科学依据.     

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.