居住-就业距离对交通碳排放的影响

城市扩张过程使交通需求量增加,导致来自交通部门的碳排放量增加。紧凑型城市发展有助于减少交通需求从而降低交通部门的碳排放量。本研究基于一个问卷调查利用情景分析的方法定量探讨居住-就业距离变化对通勤碳排放量的影响,为科学规划城市格局提供理论依据。研究结果表明在居住-就业距离不超过15 km（适宜公共交通出行距离）的情景中居住-就业距离缩短21.3%,交通碳排放量减小28.2%,费用节省21.2%;在居住-就业距离不超过5 km（适宜非机动车出行距离）的情景中居住-就业距离缩短56.3%,碳排放量减小53.1%,费用节省34.6%。两种情景下不同出行方式中,公交系统对行驶里程缩短的影响最大,私家车对碳排放量减小和花费降低的影响最大。在城市扩张过程中应该力求实现功能多元化的扩张格局,城市交通体系建设应为低碳出行提供最大便利。     

黑龙江省温带森林火灾碳排放的计量估算

森林火灾干扰作为森林生态系统重要的干扰因子,剧烈地改变着森林生态系统的结构、功能、格局与过程,对区域乃至全球的碳循环与碳平衡产生重要影响。随着全球气候变暖,森林火灾干扰的频率和强度进一步加剧,其排放的含碳气体对大气中温室气体浓度的贡献率更大,进而加快气候变暖的速率。科学有效地对森林火灾碳排放及含碳气体排放量进行计量估算,对了解区域乃至全球的碳循环及碳平衡具有重要的理论价值和实践意义。根据黑龙江省温带森林1953—2012年火灾统计资料和森林调查数据,结合地理信息系统GIS技术,通过野外火烧迹地调查以及实验室的控制环境实验来确定森林火灾碳排放计量中的各种参数,在林分水平上,利用排放因子的方法,估算了黑龙江省温带森林60年间火灾碳排放量和含碳气体排放量。结果表明:黑龙江省温带森林60年间火灾碳排放量为5.88×107t,年均排放量为9.80×105t,约占全国年均森林火灾碳排放量的8.66%;含碳气体CO2、CO、CH4和非甲烷烃(nonmethane hydrocarbons,NMHC)的排放量分别为1.89×108、1.06×107、6.33×105和4.43×105t,含碳气体CO2、CO、CH4和NMHC的年均排放量分别为3.15×106、1.77×105、1.05×104和7.38×103t,分别占全国年均森林火灾各含碳气体排放量的7.74%、6.52%、9.42%和6.53%。研究发现针阔混交林型的森林火灾面积占总过火林地面积的57.54%,由于其燃烧效率较低,在森林火灾中的碳排放量仅占排放总量的38.57%;尤其是针阔混交林森林火灾面积占总过火林地面积的20.71%,而碳排放量仅占总排放量的9.67%;且CO2的排放因子较低,其CO2排放量仅占总排放量的8.95%。同时研究表明,黑龙江省温带森林年均的碳排放对该区域的碳循环与碳平衡产生重要影响,并针对研究结果提出了应对气候变化的森林经营可持续管理策略,亦提出了科学的林火管理策略及其合理化的林火管理路径。     

中国农作物生产碳足迹及其空间分布特征

基于中国1993—2013年的农业统计数据,采用生命周期评价、重心模型以及GIS等方法分析农作物生产碳排放及碳足迹的时序变化、碳足迹重心的移动轨迹、碳排放和碳足迹的空间分布特征以及影响碳排放的主导因素.结果表明: 研究期间,中国农作物生产碳排放量(GHGe)、单位播种面积碳足迹(CFs)和单位耕地面积碳足迹(CFc)均显著增加,而单位产量碳足迹(CFy)和单位产值碳足迹(CFv)显著减少.CFs重心一直分布在河南,且逐渐移向西南;CFc重心位于湖北或河南,并向西北方向移动;CFy重心位于陕西或河南,且整体移向东南;CFv重心始终在河南,并逐渐移向西南.GHGe和碳足迹存在显著的省域差异,GHGe具有南北低、中部高的特点,CFs是东西两翼高、中间低,CFc高值区主要集中在中部及东部沿海省份,CFy在西北-东南方向上表现为“高-低-高”,CFv在西北-东南方向上则是由高走低.农业生产过程中不同投入占农作物碳足迹的比例以化肥最为突出,化肥投入构成中以氮肥和复合肥所占比例较大.通过分析GHGe与各影响因素的关联度,得出化肥尤其是磷肥和氮肥、灌溉以及农田N₂O排放是导致GHGe显著增加的主导因素,并据此提出发展低碳农业的对策建议.     

成都平原及其周边区域土地利用碳排放效应及空间格局

土地利用变化的碳排放研究对了解人类活动对生态环境的扰动程度及其机理、制定有效的碳排放政策具有重要意义。采用1990-2010年能源消费数据、遥感与GIS提取的土地利用数据, 通过构建土地利用碳排放模型, 对20 a来成都平原及其周边区域土地利用的碳排放进行了定量分析。结果表明: (1)土地利用变化的碳排放增加3269.37×10⁴ t, 增长率达137%, 呈显著增加趋势。(2)建设用地和林地分别为区域最大的碳源与碳汇。建设用地的碳排放增加3271.55× 10⁴ t, 增长率达139.01%, 林地的碳汇减少1.30×10⁴ t, 减少率达3.12%, 但仍占碳汇的99%以上。(3)土地利用的碳排放存在明显区域差异。中部、北部和南部冲积平原(成都市及其第二圈层、绵阳市辖区、绵竹市、乐山市辖区)碳排放大, 平原周边区域邻近川西高原山地碳排放小。(4)土地利用结构与碳排放存在一定的相互关系, 趋高的碳源、碳汇比导致土地利用的碳源效应远大于碳汇效应。因此, 研究区减排的重点应该在保持或增加现有的林地的同时, 主要以降低建设用地的碳排放、碳足迹为主。     

基于净生产力生态足迹模型的工业碳排放效应、影响因素与情景模拟

以不同类型城市东营和滨州为例,采用基于净生产力的生态足迹模型测度2005—2014年两市工业碳排放效应,利用弹性系数模型对工业碳排放生态足迹及其影响因素进行对比,通过情景模拟分析了基准和低碳情景下两市的可持续低碳发展潜力。研究结果显示:(1)东营碳排放总量和碳排放强度明显高于滨州,两市的碳排放生态足迹总体上都处于上升趋势,年均增长率分别为12.79%和6.16%,这与两市工业化发展阶段不同有关;(2)2005—2008、2008—2011和2011—2014,东营工业碳排放生态足迹当量主导影响因素组合变化为"耕地面积-土地城镇化率-能源结构系数"转化为"耕地面积-人口规模-能源结构系数"到"耕地面积-人口规模-第二产业比重";滨州2005—2014年的主导因素组合一直为"人口规模-土地城镇化率-能源结构系数";(3)通过情景模拟分析2020年东营、滨州的低碳发展潜力:基准和低碳情景下,滨州生态赤字分别为东营的10倍和2.6倍;就"减排"潜力而言,滨州远远高于东营,但实现低碳情景是工业GDP增长从现阶段20.6%骤降到6.5%为代价,对产业结构调整升级要求很高。对东营而言,低碳情景的实现不仅要将能源利用效率提高一倍,更要保证大量重要"碳汇"资源的恢复与重建。     

基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析

在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探究碳排放的动态变化趋势;基于5项最重要的碳排放影响因素,建立改进的粒子群算法(IPSO...     

杭州市公交车油改电项目碳排放效益核算

以减少碳排放为核心的应对气候变化行动已成为全球趋势,中国政府积极践行减少碳排放的国际承诺,出台多项鼓励新能源的政策措施,其中包括对新能源产业的补偿以及将燃油汽车改装为电动汽车。但是这些政策的实施效果并不太清楚。举例来说,煤电为主的供电类型极大削弱了碳减排的效果,充电桩等配套基础设施建设和旧车报废等过程还会产生额外碳排放,不同城市之间的这些情况差别也较大。因此,城市层面生命周期尺度上的电动车碳减排效果尚未明确。基于生命周期理论,以杭州市为例,在构建公交车生命周期模型下分别核算纯电动和柴油车生命周期碳排放量,并在基准情景、低碳情景和强化低碳情景下进行公交车油改电碳排模拟。研究结果表明:(1)杭州市单辆纯电动和柴油公交车生命周期CO2排放量分别为1103.237t和1401.319t,减排比例达21.27%。其中,电力生产约占纯电动车生命周期碳排量74.10%,柴油生产与消耗约占柴油车生命周期碳排量86.96%;(2)目前杭州市在营运的2312辆纯电动公交车生命周期内(13年)碳减排总量约达到68.917万t,年均5.301万t;(3)在油改电过程中,纯电动公交车需运行约3.5年后才能相对柴油公交车真正起到碳减排效果;(4)在不同新煤电技术及能源结构优化下,2020、2035和2050年杭州市公交车油改电项目每辆车碳减排量将达到354.071—884.339t,年均27.236—68.026t,减排比例25.27%—63.11%,且2050年强化情景下纯公交车生命周期碳排量仅为当前纯电动公交车和柴油公交车的46.86%和36.89%,潜在碳减排效益显著。     

碳排放约束下中国西部地区环境效率评价

利用基于非期望产出的SBM模型测度分析了2000-2012年西部大开发以来中国西部地区在碳排放约束条件下的静态环境效率,同时运用Malmquist指数分析了环境效率的动态变化趋势,最后利用Tobit回归模型进行回归分析,分析了环境效率的相关影响因素,并提出了促进西部地区环境提升的可行建议.结果表明:碳排放约束下的西部地区环境效率明显低于无碳排放约束下的环境效率,两者之间的差距呈先增大后缩小的倒“U”型关系;在碳排放约束下,广西、内蒙古一直处于相对有效状态,而贵州、甘肃、青海、宁夏、新疆一直处于非有效状态,且效率值普遍偏低,其中宁夏的效率值只有0.281 ～ 0.386,一直处于最低水平;西部地区的环境效率虽然普遍处于非有效状态,但环境质量呈逐年好转趋势,年平均提高6.6％;西部地区环境效率损失的最主要原因是过多的CO2排放量和能源消费量,能源强度对环境效率具有最大程度的负向影响;进出口贸易总额的增加显著降低了环境效率,而外商直接投资的增加则对环境效率的提高有积极作用.     

西双版纳地区森林变化碳效应与生态效益评估

减少发展中国家因森林砍伐与森林退化导致的碳排放和保持碳储量(REDD+),不仅能减少因森林砍伐和森林退化造成的碳排放,而且还可以带来其它生态效益,如减缓森林破碎化、保护生物多样性和增强水土保持功能等。以中国的西双版纳地区为研究区域,以毁林最严重的1976—2007年为REDD+基线,基于卫星影像,并结合植被指数,提取了研究区的土地利用变化信息。基于IPCC温室气体清单方法,计算了研究区的森林碳储量变化。在此基础上,对REDD+的碳汇效益和生态效益进行了系统综合评估。结果显示：(1)1976—2007年间天然林碳储量从占总碳储量的78.24%减少至50.52%,这是造成西双版纳地区碳储量减少的主要原因。(2)1976—2007年,天然林的斑块数量和平均最近邻距离分别增加了120.00%和25.21%,平均斑块面积下降了71.98%,说明天然林的破碎化程度加剧。从研究区整体景观格局来看,斑块数量、Shannon多样性指数和Shannon均一性指数分别增加了8.16%、51.39%和34.07%;与此同时,平均斑块面积和景观内聚力指数分别下降了26.26%和2.13%,表明研究区整体景观格局...     

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。