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。     

东北三省“水-能源-碳”系统仿真模拟——基于系统动力学模型

水资源和能源消费量及碳排放制约区域发展水平，也影响区域生态环境质量，区域多要素资源耦合作用与协同管理成为近年来的研究热点。水资源、能源和碳排放三个系统通过不同的流程相互连接，探究"水-能源-碳"系统耦合关系，是区域探索绿色协调发展的重要基础。以东北三省为研究对象，采用系统动力学研究方法，从自然、社会、经济三个维度来探索水-能源-碳三者的关联模式。以2001-2019年东北三省的水资源、能源、碳排放现状为基础数据，梳理三个子系统的耦合关系，并对未来二十年其发展变化仿真模拟。结果表明：（1）水资源、能源、碳排放在未来二十年均呈现增长的趋势，水资源增长趋势最快，在仿真情景5下，与2020年相比2040年水资源、能源消费量和碳排放量分别增长230.4%、210.7%和36.9%；（2）决策变量对"水-能源-碳"系统的影响程度依次是清洁节能>产业调控>国内生产总值（GDP）增长率，随着GDP增长率升高，水资源和能源消耗量、碳排放量升增加，随着产业转型升级，居民意识提高及清洁能源增加，水资源和能源消耗量、碳排放量减少。在综合调控情景下，未来水资源消耗量高于基础情景，能源消耗量和碳排放量则得到了良好的控制；（3）2020-2040年，水资源、能源消费量和碳排放量呈现强相关性，纽带关系呈协同优化方向改善，供需缺口减小，有效的缓解了环境压力；（4）情景3的能源结构调整和居民意识的提高可有效降低碳排放量，情景4产业结构的调整对水资源和能源的影响较为明显。情景5权衡经济发展与节能节水以减少碳排放，严格按照"双碳"目标，将水资源、能源向较高质量发展的可持续发展方向推进，更具参考性。研究结果有利于东北三省"水-能源-碳"系统可持续发展，促进经济发展水平。     

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。     

“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。     

青藏高原东缘生态过渡带碳中和评估与预测

青藏高原东缘生态过渡带是我国重要的生态功能区和碳库,对该区域碳中和的评估和预测对于中国乃至亚洲的碳排放管理具有重要意义。基于率定的CASA模型估算了2001-2019年青藏高原东缘生态过渡带栅格尺度碳汇量,结合中国碳排放数据库分析近20年碳排放时空演变规律;然后,采用STIRPAT模型和岭回归建立碳排放与人口等6个社会经济指标的弹性关系,并讨论库兹涅兹曲线对碳排放的影响。之后采用情景分析法,设计包括绿色发展等5种不同经济发展情景预测研究区2020-2060年碳排放变化特征;最后,提出假性碳中和并进行定义,结合GM （1,1）模型预测所得碳汇量,探究青藏高原东缘生态过渡带净碳汇量未来不同情景演变趋势,预测与评估不同发展情景研究区碳中和状况。结果表明：研究区碳汇量在2001-2019年间呈波动缓慢上升趋势,研究区碳汇量东南部高西北部较低;而碳排放量增长速率迅速,于2019年达到108Mt左右,是2001年的3.07倍;近20年,研究区碳汇量均大于碳排放量,但二者差距呈减少趋势。STIRPAT模型岭回归系数表明,研究区内存在城镇化率环境库兹涅兹曲线（EKC）效应,随着城镇化率的提升,区域碳排放呈先增加后减少趋势,而对于富裕度无显著EKC效应;在6个影响因素中,人口变量对碳排放的影响最显著,每增加1%的人口,碳排放将增加1.03%左右;在预测的五种不同发展情景中,可持续发展情景（ST）与基准情景（BL）、节能情景（ES）与绿色发展情景（GD）分别在2050年、2040年实现碳达峰,碳达峰时间随着能耗的减少逐渐提前。粗放情景（ETS）在2060年仍未实现碳达峰,并且其碳排放将于2040年左右超过碳汇量,而其余四种情景预测2020-2060年碳汇量始终大于碳排放量,但其净碳汇量均呈先减少后增加的趋势。因此,青藏高原东缘生态过渡带具有较强固碳能力,但如采用不加管制的发展模式,其碳汇量将无法抵消其碳排放量。因此,在规划发展模式与保护生态的同时,应重点控制人口、畜牧业等因素,提高人民与产业的节能减排意识。     

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。     

基于碳排放约束的北京市社区生态效率评价

在“双碳目标”的背景下,社区作为生态文明建设的基本单元,其碳排放核算及生态效率评估尤为重要。基于家庭消费视角,采用碳排放系数法和消费者生活方式法核算社区居民碳排放,并运用超效率DEA模型评估社区生态效率,最后通过计量分析识别生态效率影响因素。研究结果显示：(1)社区居民人均碳排放的评估结果呈现出商品房社区(528.85kgCO₂/月)>单位社区(475.66kgCO₂/月)>传统社区(368.33kgCO₂/月)的关系;(2)生态效率的评估结果呈现出传统社区(111.04%)>商品房社区(108.78%)>单位社区(105.70%)的关系;(3)社区管理工作参与意愿、家庭光照条件会对社区生态效率产生积极影响;此外,年龄结构(中青年人口占比)对商品房社区的生态效率有消极影响,受教育程度的提升则会提高生态效率。进一步提出针对三类社区特点的转型发展策略,为全国不同类型社区生态转型和绿色低碳发展提供参考范式和决策支持。     

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。     

中国航空碳排放及其效率时空演化特征分析

航空碳排放不仅影响空气质量且可造成温室效应。中国正处于从民航大国向民航强国迈进的关键时期，提高航空碳排放效率是行之有效的航空碳减排手段。运用可拓展随机性环境影响评估模型(STIRPAT)对中国2004—2019年航空碳排放总量的时空演变特征进行分析，以探明不同尺度区域航空碳排放的空间差异与空间关联表现；运用基于非期望产出的超效率松弛变量模型(SBM)和标准差椭圆分析法(SDE)对中国航空碳排放效率的时空分布与格局演化过程进行判定，以分析各省域航空碳排放效率的差异，并给出有效的航空碳减排方略。研究发现：2004—2019年，中国航空碳排放总量持续增长，航空碳排放增长率和航空碳排放强度均呈波动下降趋势；四大经济区航空碳排放总量分布总体表现为“东部>西部>中部>东北”的格局，东部仍是中国航空碳排放的主要区域；高碳排放区较分散，还未形成省域之间连片的碳排放高值区。2004—2019年，中国航空碳排放效率总体呈现“M”型波动上升趋势，各省域航空碳排放效率均不同程度的提高，但主要以低效率区、中效率区为主；各省域之间的航空碳排放效率差异性经历了逐渐减小到逐步增大的过程，但总体航空碳...     

基于FLUS与InVEST模型的北京市生态系统碳储量时空演变与预测

城市地区虽然只占世界陆地面积的2%,却产生了全球约75%的碳排放,而科学合理的土地利用和管理方式可以重新固定大约60%-70%已耗损的碳。因此基于土地利用类型核算碳储量并探究城市土地利用变化其对碳储量的影响,能够揭示碳储量时空变化规律,为双碳目标下国土空间规划提供科学依据。基于1990-2018年北京市土地利用数据,利用InVEST模型测算1990-2018年北京市碳储量变化,再利用FLUS模型,分别测算自然演变情景、人口疏解城市发展情景、绿色集约生态保护情景3个城市发展情景下的土地利用变化,接着采用InVEST模型预测2035年3种情景下的碳储量变化,最后借助空间自相关模型对其进行分区管理研究,并基于此提出北京市未来城市发展与低碳城市建设规划建议。基于研究得出以下结果：（1）2000-2010年是碳流失较严重时期,碳储量下降了4.3%,而2010年后碳流失相对缓和,且在2015年后得到明显改善,2010年至2018年碳储量提升了3.5%。（2）除自然演变情景外,两种情景下的未来碳储量预测值均会进一步增加,且绿色集约生态保护情景的碳储量预测值最高,为16.39×10⁶ t,比最低的自然演变情景高出7.5×10⁵ t。（3）局部空间自相关分析结果显示,3种情景下的碳储量值在空间分布上具有相似性,碳储量高值区域在城市北部、西北部及西部区域出现集聚,低值区域则在中心城区聚集。     

家庭能耗与碳足迹研究进展

家庭消费是产生CO₂排放的重要来源之一。随着社会的发展,居民生活水平的提高,由家庭产生的能耗及温室气体排放比例日益增加,家庭的节能减排潜力也随之升高。开展家庭能耗和碳足迹研究,不仅可以为众多家庭提供可持续的生活和消费指导,帮助居民寻求科学有效的节能减排途径,而且对于促进低碳城市建设、缓解全球变暖和能源危机具有重要意义。该文从家庭碳足迹的概念、来源以及计算方法入手;总结了家庭能耗及碳足迹研究6个方面的主要内容:家庭能耗和碳足迹特征以及影响因素,家庭能耗及碳足迹动态变化状况,国家间或地区间家庭能耗及碳足迹对比,家庭碳足迹计算模型,家庭碳排放管理。最后展望了该领域未来的研究重点和发展方向。     

典型社区家庭消费碳排放特征与影响因素——以北京市为例

家庭消费碳排放是中国碳排放总量的重要组成部分,已成为碳排放增长的主要驱动力,从消费角度研究家庭碳排量特征及影响因素对家庭碳减排和低碳社区建设有重要意义。使用碳排放系数法和消费者生活方式法计算北京市5种典型社区家庭消费月均碳排量,通过最优尺度回归和多重比较分析对不同社区家庭碳排放影响因素进行探究。研究发现：北京市5种社区户均碳排放总量及构成差异显著,影响因素不一致。其中：（1）平房类社区家庭直接碳排量732.26 kgCO₂/月高于其他社区,燃煤取暖是平房社区家庭直接碳排放高的主要因素,单位社区、政策性住房社区和商品房社区家庭直接碳排量较低,约50.00 kgCO₂/月。家庭类型显著影响每个社区家庭直接碳排量,家庭积极参与节能环保活动有利于减少家庭直接碳排放;（2）商品房社区家庭间接碳排量最高,达3879.06 kgCO₂/月,平房类社区家庭最低,间接碳排量仅为商品房社区的1/3,间接碳排放是家庭生活消费碳排放的主体。食品和居住消费产生的间接碳排量较高,老龄化社区家庭医疗保健消费碳排量更高;（3）家庭类型和月总收入对所有社区家庭间接碳排量影响显著,但社区环保工作满意度、社区环境满意度、家庭节能环保活动参与度、耐用品使用年限等因素影响程度存在差异,胡同社区和平房类社区中受教育水平高的家庭产生的间接碳排量更高,需积极灌输环保理念。进一步分析了主要影响因素在不同水平下对应的家庭碳排量差异程度与变化规律,有助于社区管理者识别高碳排家庭,为社区低碳管理提供新思路。     

国内农业碳源/汇效应研究:视角、进展与改进

结构复杂、自然生态与社会经济过程交织、地域特征显著的农业碳源/汇效应存在基于内部结构、双重属性、区域尺度等多种研究视角。国内基于内部结构视角的农业碳源/汇效应研究多局限于种植业,且多以单一的碳源或碳汇研究为主;农业组分细化与组分关联的系统综合研究明显不足。在基于双重属性视角的研究中,自然生态视角侧重于碳吸收和直接碳排放,社会经济视角则聚焦于间接碳排放;由自然与经济相互割裂到相互融合的二元农业碳源/汇综合方法尚需深化。基于区域尺度视角的研究多集中在大中尺度和样地尺度,小尺度县域研究比较薄弱;农产品供应链关联的区域间碳流及减排值得关注。针对中国小规模家庭农场和种养关联的多种经营特征,农业碳源/汇效应研究应将农业产业组分、农产品碳源/汇构成解析与种养关联碳源/汇综合并重,发展和完善评估模型、提高参数本土化程度,追踪农产品生产、流通与消费等区域间碳流全过程。研究综述国内基于内部结构、双重属性和区域尺度等视角的农业碳源/汇效应研究进展,并提出基于我国农业经营特征的碳源/汇效应改进研究。     

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。     

Life-cycle greenhouse gas inventory analysis of household waste management and food waste reduction activities in Kyoto, Japan

Purpose

Source-separated collection of food waste has been reported to reduce the amount of household waste in several cities including Kyoto, Japan. Food waste can be reduced by various activities including preventing edible food loss, draining moisture, and home composting. These activities have different potentials for greenhouse gas (GHG) reduction. Therefore, we conducted a life-cycle inventory analysis of household waste management scenarios for Kyoto with a special emphasis on food waste reduction activities.

Methods

The primary functional unit of our study was ??annual management of household combustible waste in Kyoto, Japan.?? Although some life-cycle assessment scenarios included food waste reduction measures, all of the scenarios had an identical secondary functional unit, ??annual food ingestion (mass and composition) by the residents of Kyoto, Japan.?? We analyzed a typical incineration scenario (Inc) and two anaerobic digestion (dry thermophilic facilities) scenarios involving either source-separated collection (SepBio) or nonseparated collection followed by mechanical sorting (MecBio). We assumed that the biogas from anaerobic digestion was used for power generation. In addition, to evaluate the effects of waste reduction combined with separate collection, three food waste reduction cases were considered in the SepBio scenario: (1) preventing loss of edible food (PrevLoss); (2) draining moisture contents (ReducDrain); and (3) home composting (ReducHcom). In these three cases, we assumed that the household waste was reduced by 5%.

Results and discussion

The GHG emissions from the Inc, MecBio, and SepBio scenarios were 123.3, 119.5, and 118.6 Gg CO₂-eq/year, respectively. Compared with the SepBio scenario without food waste reduction, the PrevLoss and ReducDrain cases reduced the GHG emissions by 17.1 and 0.5 Gg CO₂-eq/year. In contrast, the ReducHcom case increased the GHG emissions by 2.1 Gg CO₂-eq/year. This is because the biogas power production decreased due to the reduction in food waste, while the electricity consumption increased in response to home composting. Sensitivity analyses revealed that a reduction of only 1% of the household waste by food loss prevention has the same GHG reduction effect as a 31-point increase (from 50% to 81%) in the food waste separation rate.

Conclusions

We found that prevention of food losses enhanced by separate collection led to a significant reduction in GHG emissions. These findings will be useful in future studies designed to develop strategies for further reductions in GHG emissions.     

北京市居民食物消费碳足迹

碳足迹作为一种评价碳排放影响的全新测度方法,已被用来衡量人类活动对大气环境和气候变化的影响。食物是人类的首要消费品,其消费的碳足迹反应维持一个区域人口的基本食物需求的碳排放以及对气候变化的影响。在碳足迹理论和模型的基础上,根据北京市食物的供应和消费现状情况,利用生命周期法(Life cycle analysis LCA),计算和分析了北京市居民食物消费的碳足迹。得到北京市居民食消费碳足迹为476.8×104t,约占北京市总碳足迹的6%,人均碳足迹为310.0kgCO2/人,占北京市家庭消费碳排放的23.3%,只占北京市能源消费人均碳排放量的5.96%,反映了居民食物消费对全球气候变化造成的影响有限。食物消费碳足迹最大的为粮食,其次为瓜果蔬菜豆类,总共占到65%以上,而在食物生命周期过程中,食物的再加工炊事过程碳排放最大,超过50%,合理减少食物加工炊事过程中碳排放将是减少食物消费碳排放的重要途径之一。其次为化肥农药施用,占到23.23%,减少食物生产过程中化肥农药使用,提高化肥农药的使用效率,或者进行生态农业尽量不使用化肥农药,北京市每年可减少135.1×104t CO2排放,人均87.84kgCO2/人,是有效的减排途径之一。     

An Analysis of Sustainable Consumption by the Waste Input-Output Model

The extension of the waste input-output (WIO) model to analyze households' sustainable consumption patterns is presented in this article. We estimate direct and indirect emission loads induced by household consumption by the WIO model. The WIO model is much more suitable for the analysis of sustainable consumption than the conventional input-output model because it can deal with the disposal stage of consumed goods as well as the purchase and use stages. A simple method for evaluating income rebound effects is also introduced. As indicators of environmental loads, we estimate carbon dioxide (CO₂) emissions and landfill consumption induced by household consumption. The model is applied to some typical sustainable consumption scenarios: shifting transportation modes from a private car to public transportation, the longer use of household electric appliances, and eating at restaurants instead of cooking at home. We found that the income rebound effects should be considered to evaluate environmental loads induced by different consumption patterns.     

Urban Household Carbon Emission and Contributing Factors in the Yangtze River Delta,China

Carbon reduction at the household level is an integral part of carbon mitigation. This study analyses the characteristics, effects, contributing factors and policies for urban household carbon emissions in the Yangtze River Delta of China. Primary data was collected through structured questionnaire surveys in three cities in the region – Nanjing, Ningbo, and Changzhou in 2011. The survey data was first used to estimate the magnitude of household carbon emissions in different urban contexts. It then examined how, and to what extent, each set of demographic, economic, behavioral/cognitive and spatial factors influence carbon emissions at the household level. The average of urban household carbon emissions in the region was estimated to be 5.96 tonnes CO₂ in 2010. Energy consumption, daily commuting, garbage disposal and long-distance travel accounted for 51.2%, 21.3%, 16.0% and 11.5% of the total emission, respectively. Regulating rapidly growing car-holdings of urban households, stabilizing population growth, and transiting residents’ low-carbon awareness to household behavior in energy saving and other spheres of consumption in the context of rapid population aging and the growing middle income class are suggested as critical measures for carbon mitigation among urban households in the Yangtze River Delta.     

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。