省级尺度工业碳排放影响因素及碳转移格局

随着全球气候变暖以及区域间产业关联程度加深,产业转型升级和产业转移所引起的碳排放空间重塑成为低碳研究的主要领域之一。利用碳排放清单法及环境效应分解模型,估算中国工业碳排放量变化及其影响因素,同时分析产业转移背景下省际间碳排放的转移格局,以探讨区域节能减排与发展平衡的有效策略。研究表明：2005-2019年期间,中国的工业碳排放量格局一直是以环渤海地区为单核心,邻近的山东、浙江、内蒙古逐渐增加;省级尺度层面,产业规模对工业产业发展引起的环境效应强度最大,产业结构的作用相对较弱;工业碳排放的空间转移主要呈现由沿海区域向内地转移,转出高耗能产业碳排放量最多的省份是山西、山东、辽宁、上海,而高耗能产业碳排放量转入最多的省份是新疆、安徽、山东;碳排放的转入、转出并不与各省经济发展水平的位置完全等同,经济发达省份也会因能源需求或国家战略政策的影响,呈现某段时间内工业碳排放的转入。结论有助于为全局视角下区域间横向联合碳减排政策的制定提供决策依据。     

基于CiteSpace的城市碳排放研究进展与研究体系建构

采用知识图谱方法对1991-2019年国内碳排放研究进行梳理, 得到我国城市碳排放研究科学知识图谱。梳理国内“城市碳排放”研究热点与演进规律, 构建城市碳排放研究框架体系。研究发现: (1)近20年国内城市碳排放研究内容主要集中在“低碳经济”、“城市规划”、“土地管理”、“温室气体排放”等方面, 以实证研究为主, 缺乏系统的理论体系研究, 跨学科的研究也较少; (2)研究精度和深度不够: 各行业部门碳排放研究主要是诊断性地对碳源及影响因素的梳理, 缺乏具体因素作用过程和机制的探讨; (3)基于空间数据的碳排放研究缺乏, 数据收集与共享是当下碳排放研究中急需解决的基础工作; (4)未来研究需要识别不同特征及不同发展阶段城市的低碳发展之路, 有针对性地提出低碳城市规划发展模式及路径, 为制定科学合理的碳排放研究体系提供理论依据, 为更加积极有效地低碳城市建设提供决策参考。     

低碳导向下土地覆被演变模拟——以深圳市为例

全球碳排放水平的不断增加引起的全球变暖越发严重,导致了严重的自然灾害和经济损失,这种失衡发展的态势促使着各个国家开始探索低碳环保的发展模式。为了探究何种土地利用组成可以更好的为低碳城市服务,以深圳市为研究区,结合2020年土地利用现状结构和2020年土地利用规划结构分别估算出碳汇最大化情景和碳排放量最小化情景下2020年各土地利用类型的数量结构,并运用FLUS模型模拟出深圳市土地利用类型在这两种情景下的空间分布特征。最后,从碳密度和碳排放视角对比这两种情景的低碳效益。研究结果如下：①碳汇最大化和碳排放最小化情景下土地利用总碳盈余均比2020年少,且碳汇最大化情景下土地利用总碳盈余最小。碳汇最大化情景下耕地、园地和林地面积增加而水域和建设用地减少,碳排放最小化情景下园地和林地面积增加来源于草地、水域和建设用地的减少,这两种低碳情景的碳汇能力增强而碳排放量减少;②碳汇最大化和碳排放最小化情景下林地明显增加故而土地利用总碳盈余均比实际情景小,而园地和草地的缩减和扩张是引起两种低碳情景碳密度和碳排放量有差异的主要原因。碳汇最大化和碳排放最小化情景下,西部和东南部主要是碳密度增加和碳排放减少的区域,而中部是碳密度减少和碳排放增加的区域。因此对中部区域进行重点调控,有利于深圳市碳中和和碳达峰的实现。研究可以为深圳的低碳发展提供规划建议,同时给其他区域的低碳规划提供参考意见。     

洞庭湖区域土地利用变化的碳排放效应研究

研究土地利用变化带来的碳排放效应问题, 为区域土地结构优化、制定低碳减排政策提供理论依据。以洞庭湖区为研究对象, 通过构建土地利用动态度模型和碳排放测算模型, 分析了15年间洞庭湖区土地利用变化的碳排放效应, 采用LMDI模型对土地利用碳排放影响因素进行了分解分析。研究表明: 2000-2015年洞庭湖区土地利用的碳排放量增加趋势显著, 碳排放量增加了2277.64×104 t, 增加了2.4倍。建设用地是主要的碳源, 碳排放量增加了2278.82×104 t, 增加了2.2倍。林地是主要的碳汇, 碳汇量占总碳汇量的90%以上, 由于碳源碳汇比例差距较大, 碳汇效应不显著。洞庭湖区碳排放区际差异明显, 主要集中在环洞庭湖及洞庭湖水系周边地区, 临近山地丘陵的边缘区域碳排放较小。能源碳排放强度效应、经济水平效应、土地规模效应和人口规模效应对洞庭湖区土地利用碳排放存在正效应, 能源效率效应存在负效应。洞庭湖区的建设用地面积与碳排放变化趋势一致, 建设用地的碳排放量占碳排放总量的90%以上, 是主要碳源, 碳排放强度较大。今后应限制洞庭湖区建设用地无序扩张, 碳减排的重点是降低建设用地的碳排放量。     

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。     

京津冀地区经济社会要素与碳排放的时空耦合关系

碳排放受区域发展水平、产业结构、消费模式等经济社会多要素的综合影响。开展区域经济社会要素与碳排放的时空耦合关系研究，不仅有助于揭示区域内部各要素空间格局对碳排放的影响机制，而且对于制定差别化的经济、环境和产业政策，推动区域低碳协调和均衡发展也具有重要的实践意义。基于京津冀地区2005—2020年的相关统计数据，采用区域重心模型、空间关联性分析方法、地理集中度、不一致指数、空间自相关分析等方法，探讨了区域人口、经济、消费水平、第二产业、贫困度、碳排放量等经济社会要素的重心转移特征和地理集中度，并对各要素与碳排放的空间关系进行了分析。结果表明：(1)2005—2020年京津冀地区各经济社会要素均不同程度偏离区域几何中心，各要素在空间上长期处于不均衡状态，但随着时间推移，不均衡状态有所减缓。(2)研究期内，各经济社会要素的重心移动轨迹具有明显的阶段性，京津冀地区各要素重心格局易于波动，碳排放与其他要素重心空间耦合性呈现波动式变化。(3)人口因素是影响碳排放量增长的主要因素。贫困度、第二产业比重、经济发展水平的灰色关联度数值也都较高，贫困度、第二产业比重、经济发展水平也是碳排放量增长的主要驱动...     

基于格网的南四湖流域土地利用碳排放与其生态系统服务价值时空关系分析

社会发展引起的土地利用变化对生态系统服务和碳排放有显著影响，探讨碳排放与生态系统服务价值（ESV）的时空关联规律，对促进区域低碳绿色发展提供重要的理论和实践借鉴。为揭示土地利用变化下碳排放与ESV的时空关系，以南四湖流域为研究对象，利用2000-2018年5期土地利用数据，采用土地转移矩阵和空间自相关等方法，并引入了碳源、碳汇、净碳排放量、碳排放强度和ESV强度作为研究变量，探索了ESV和碳排放的时空演变特征及其空间关联规律。研究结果表明：19年内流域内各地类间发生了程度不同的转移，其中耕地和建设用地是变化最大的类型；ESV随土地间的相互转化而波动变化，但整体上是增加的，水体面积的增加是导致其增加的决定性原因。ESV强度呈现"东高、西低，湖区不变"的分布特点，这与土地利用方式有关，受自然和社会等多因素影响；流域的碳汇量要远低于碳源量，净碳排放量呈稳定增长态势，其中建设用地的碳排放起着主导作用，因此建设用地在碳减排方面具有较大潜力。碳排放强度在研究期间发生了明显的时空变化，最大值从21.61 t/hm²增长到101.42 t/hm²，增长了4.69倍，工业化和城镇化是其增长的驱动因素；碳排放强度和ESV强度具有空间负相关性，局部聚集现象明显，以高低聚集区为主转变为以低低聚集区为主，与地类面积和建设用地的碳排放系数有关；低高聚集区的范围和分布变化不大。总之，该流域在整体上面临着ESV和碳排放增加的趋势，根据它们之间的空间关联性，流域应采取有效措施来防止碳排放快速增长对周围区域生态环境带来负面影响，并构建生态良好的循环系统，以实现流域低碳经济。     

基于产业链视角的京津冀区域碳排放影响因素研究

随着京津冀一体化程度不断加深,产业交叉现象严重,深入研究京津冀区域各产业链路径碳排放的影响因素,对区域协同减排具有重要意义。使用环境扩展投入产出分析对2002—2017年京津冀区域消费端碳排放进行核算;利用结构分解分析识别京津冀区域碳排放的驱动因素;通过结构路径分解进一步从微观产业链层面追溯引起京津冀区域碳排放变动的关键路径及其关键因素。研究结果表明：资本形成是构成京津冀区域消费端碳排放的主要需求类别;经济规模和人口是促进碳排放增加的重要因素,碳排放强度对碳排放起到显著抑制作用,区域内产业结构、消费结构对北京市、天津市和河北省的碳排放影响存在差异;从产业链路径来看,不同碳排放驱动因素对京津冀区域不同产业链路径的影响大小和方向不同,应聚焦具体路径,实施上下游综合治理。     

碳中和视角下基于主体功能区分类约束的国土空间分区优化模拟——以福建省为例

在推进新时代生态文明建设、确保区域社会经济绿色发展并如期实现碳达峰碳中和目标的发展导向下，基于主体功能区分类约束开展以低碳发展为牵引的多情景国土空间优化模拟研究具有重要意义。以国家生态文明试验区福建省为研究区，设定自然发展和低碳发展两种不同情景，针对不同类别主体功能区，设置差异化的碳排放量、经济效益和生态效益约束目标，在对用地需求进行预测的基础上，基于PLUS模型开展多情景下的国土空间分区优化模拟。结果表明：1）从用地规模和数量结构来看，低碳发展情景下的功能区用地结构更加符合低碳经济发展的要求，该情景在减缓碳源地增加速度的同时，能够降低碳汇地的减少速度，在保障区域经济发展用地需求的同时减少碳排放并降低生态环境影响；2）从用地布局来看，虽然不同情景下的用地结构存在一定差异，但从空间分布特征来看，各地类的变化规律基本与历史趋势基本相同，其中碳源地主要分布在临近海岸线处海拔较低、地势平缓易开发的一侧，碳汇地主要集中在内陆区域海拔相对较高且地况较复杂的区域；3）从三类典型区域空间演变模式来看，农业生产区和生态保护区的变化较小，城镇建设区变化较为明显，城镇建设区和农业生产区主要功能用地分布较为集中且聚合度较高，生态保护区主要功能用地较为分散且一般呈破碎状。在不同发展情景下，国土空间格局中的碳源地不断扩张、碳汇地空间逐步受到挤压，应进一步发掘存量用地的潜力，推动土地资源的高效利用。     

福建省土地利用碳排放空间关联性与碳平衡分区

全球变暖与二氧化碳浓度升高密不可分，在工业化及城镇化发展过程中，人类对土地的利用和改造是造成全球大气中含碳量迅速增加的重要原因，且土地在利用过程中碳减排的潜力较大。因此，从不同土地利用方式视角研究福建省碳排放量，采用基尼系数来衡量福建省各设区市碳收支的空间差异，探索区域内土地利用碳收支规模和空间分异；运用社会网络分析方法对福建省土地利用碳排放空间网络结构的整体特征和设区市在网络结构中的角色进行考察，有助于从基础层面对人类活动所造成的环境影响进行评估，及时调整土地利用方式从而促进低碳经济发展。结果表明：2006-2018年福建省土地利用净碳排放量逐年递增，呈现东高西低的空间分布特征，建设用地是主要碳源，而林地起到主要碳汇的作用；区域内碳补偿率逐年递减且存在明显的空间差异，经济较发达的区域碳补偿率低于经济欠发达的区域，生态承载系数东西差距不断加强，东部地区碳排放的比例明显超过了碳吸收的比例；福建省土地利用碳排放在空间上具有明显的关联性和溢出效应，碳排放空间关联网络越来越复杂、稳定，各设区市在网络中所处地位和作用存在明显的不均衡性，厦门市在整个碳排放网络中占据领导地位，其他城市的碳影响力在网络中的地位及作用随着经济联系逐渐加强正在逐步提高；对网络空间聚类发现，第一模块和第三模块对模块内外均有溢出效应且密度值较大，属于"双向溢出模块"，其余第二、四模块均属于"净收益模块"。在研究的基础上将福建省各设区市分为3类区域：低碳优化区、碳总量控制区和碳汇功能区，并提出协同减排的差异性对策建议。     

西部地区低碳竞争力评价

低碳竞争力是一个国家或地区所反映出来的在低碳效率、低碳环境、低碳科技等方面的综合水平的一种竞争优势或能力.中国西部地区正面临着跨越式发展和可持续发展两大任务,面对新一轮西部大开发的战略机遇,在全球向低碳转型背景下西部地区必须转变发展方式,走低碳发展路径,充分发挥后发优势以提升其低碳竞争力,才能实现资源节约型、环境友好型以及气候安全型社会建设目标.在构建低碳竞争力评价指标体系基础上,采用PCA、熵值法和聚类分析法对西部12个省(区,市)低碳竞争力进行评价.研究结果表明:(1)西部地区的低碳经济发展水平可以划分为3个层次:重庆、陕西、广西、四川属于相对低碳地区;云南、新疆、宁夏、贵州、内蒙、西藏属于中碳地区;青海、甘肃属于相对高碳地区.(2)重庆、陕西、云南等作为国家发改委批准的首批全国低碳试点省市,其低碳竞争力排位明显比较靠前,说明低碳试点工作成效显著.(3)单位GDP综合能耗低的省区,综合排名也比较高,因而降低单位GDP综合能耗是提升低碳竞争力的必然选择.(4)低碳竞争力的影响因素复杂.尤其是第一主成分中的X1(单位GDP综合能耗)、X8(森林覆盖率)载荷系数相对较大,进一步说明要实现低碳发展,除了通过节能减排以减少“碳源”外,还要大力增加“碳汇”.(5)低碳竞争力是一个相对的概念,西部地区应发挥协同竞争优势,加强在低碳领域的合作与交流,实现在竞争中合作、在合作中发展.     

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。     

碳中和视角下福建省国土空间分区特征与优化策略

城市低碳转型发展背景下研究国土空间分区,可为国土空间开发保护格局优化和高质量发展提供参考依据。本研究以福建省79个县(市、区)为研究单元,分析县域土地利用碳排放量及空间分异特征,基于碳中和目标,结合碳排放经济贡献率、碳吸收生态承载系数和主体功能区划进行福建省国土空间分区划分,并提出差别化国土空间低碳优化策略。结果表明: 2017年,福建省碳排放总量为6204.16万t,碳吸收总量为4909.71万t,总体处于碳赤字状态;福建省各县域碳排放和碳吸收分别呈现自沿海向内陆递增和递减的相反空间分布特征;福建省79个县域划分为6个国土空间分区,分别为低碳发展-生态功能区、低碳发展-农产品主产区、低碳发展-城市优化区、碳汇功能-农产品主产区、碳强度控制-城市优化区、高碳优化-城市优化区,针对各个分区提出相应的国土空间低碳优化策略。     

低碳发展背景下北京市土地利用与生态系统服务多情景模拟研究

在全球气候变化的背景下,合理协调低碳减排与经济效益之间的关系,进而指导土地利用优化配置,对于推动经济社会低碳转型与生态系统服务价值的提升具有重要意义。通过耦合多目标规划(MOP)与斑块生成土地利用模拟模型(PLUS),针对北京市构建了自然演变、经济优先与低碳发展这3种未来发展情景,并对不同情景下2030年土地利用与生态系统服务价值进行模拟评估。在此基础上,进一步对北京市未来生态系统服务提升区域进行识别,将传统的多情景土地利用模拟研究进行了延伸与扩展。结果表明：(1)3种情景下的土地利用结构与空间布局存在差异,低碳发展情景下东南部平原区建设用地的扩张与耕地面积的减少趋势得到了有效控制,西北部山区的林地面积有较大幅度的增长。(2)低碳发展情景下的生态系统服务价值总量约为590亿元,高于另外两种情景,且从空间分布上来看,该情景下服务价值提升区域的面积也显著高于其他情景。(3)低碳发展情景下,北京市生态系统服务提升潜力较大的区域面积占比约7.98%、潜力中等区域的面积占比约26.57%,潜力较低区域的面积占比约65.45%。     

低碳经济计量模式

首先对"低碳经济"进行了讨论,进而提出了"碳循环经济"概念;对现有碳计量进行研究,提出了相应改进计算公式:碳绩效和碳经济密度。最后,对碳责任分担进行了探讨,提出了发达国家和发展中国家"责任共担、区别对待"的碳责任担负的计算模式。     

电-氢-糖循环的新能源体系研究进展

发展绿色低碳的可再生能源体系已经成为重要的国际共识和方向,也是我国践行“双碳”目标、保障能源安全、走社会可持续发展的必要路径。本文聚焦电-氢-糖(electricity-hydrogen-carbohydrate, EHC)循环的新能源理论体系,重点综述了中国科学院天津工业生物技术研究所10余年来在基于体外多酶催化系统(in vitro synthetic enzymatic biosystem, ivSEB)的糖与水反应制氢、糖完全氧化产电,以及氢或电能固定CO₂到糖的生物转化方面所做的工作,阐述体外多酶催化系统的设计原则、分子基础,并从电-氢-糖循环进一步延伸出以糖(淀粉)为核心的体外合成生物制造,结合最新相关研究进展,分析讨论体外多酶催化体系的特色和优缺点,并展望未来发展方向,促进经济和社会的绿色低碳可持续发展。     

微藻能源技术开发和产业化的发展思路与策略

随着石油资源的日益减少及实现低碳经济的迫切需要,微藻能源已成为世界各国重点研究与发展的战略方向。微藻能源关系国家能源重大战略储备,因此我国迫切需要自主开发微藻能源产业化技术。文中分析了我国发展微藻能源的优势,及目前微藻能源产业化中存在的瓶颈和亟待解决的问题,既包括基础科学研究内容,也包括产业化进程中亟需攻克的关键技术问题。在此基础上,提出微藻能源的发展思路和策略,指出了其产业化中的主要环节的技术发展方向,展望了产业化进程。     

Scenario Analysis and Path Selection of Low-Carbon Transformation in China Based on a Modified IPAT Model

This paper presents a forecast and analysis of population, economic development, energy consumption and CO₂ emissions variation in China in the short- and long-term steps before 2020 with 2007 as the base year. The widely applied IPAT model, which is the basis for calculations, projections, and scenarios of greenhouse gases (GHGs) reformulated as the Kaya equation, is extended to analyze and predict the relations between human activities and the environment. Four scenarios of CO₂ emissions are used including business as usual (BAU), energy efficiency improvement scenario (EEI), low carbon scenario (LC) and enhanced low carbon scenario (ELC). The results show that carbon intensity will be reduced by 40–45% as scheduled and economic growth rate will be 6% in China under LC scenario by 2020. The LC scenario, as the most appropriate and the most feasible scheme for China’s low-carbon development in the future, can maximize the harmonious development of economy, society, energy and environmental systems. Assuming China''s development follows the LC scenario, the paper further gives four paths of low-carbon transformation in China: technological innovation, industrial structure optimization, energy structure optimization and policy guidance.     

关中-天水经济区生态足迹变化驱动因素

揭示影响关中-天水经济区生态足迹变化的驱动因素,对建立节能型产业结构,寻求经济与环境、生态与社会的协调发展具有重要意义。应用生态足迹和偏最小二乘法,在计算2005至2014年关中-天水经济区生态足迹的基础上,确定偏最小二乘法变量投影重要性和标准偏最小二乘法系数,比较了驱动因素的重要程度。结果显示,影响生态足迹变化较为重要的驱动因素有第三产业增加值、国内生产总值和社会消费品零售总额。相比之下,常用耕地面积与全区人口数对关中-天水经济区生态足迹驱动作用不显著。为此提出将优化产业结构与优化能源结构有机结合起来、转变能源利用方式、提升能源利用率、提高土地利用率、加强土地保护、提高土地生态承载力、引导低碳消费行为、推行低碳生活方式等对策建议。     

中国居民消费隐含的碳排放量变化的驱动因素

应用基于投入产出技术的生命周期评价(EIO-LCA)核算了1997、2000、2002、2005和2007年5a的中国居民消费隐含的二氧化碳排放量,发现其呈现增加趋势。2007年达到18.53亿t,相当于1997年的1.61倍,年平均增长4.89%. 其次采用结构分解分析(SDA)分析了碳排放效率变化、经济内在结构变迁、消费结构转变、人均消费水平变化、城市化进程和人口总量变化等六项因素对碳排放总量变化的驱动作用。研究发现碳排放效率因素和人均消费水平变化是驱动碳排放变化的两大主要力量,并且作用相反。碳排放效率的持续提高,很大程度上缓解了居民消费的隐含碳排放急剧增加的趋势,是减缓碳排放量的主要因素;而人均消费水平的迅速提高成为推动碳排放增加的主要力量,是推动碳排放增加的主要因素。