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。     

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。     

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。     

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。     

长三角旅游业碳排放强度空间格局及影响因素分析

利用"自下而上"法,对长三角25个城市2010—2016年旅游业碳排放进行测算的基础上,采用探索性空间数据分析方法(ESDA)分析旅游业碳排放强度的空间结构,并利用SDM模型对其影响因素展开研究.结果表明:(1)研究期内旅游业碳排放量除上海和南京呈下降趋势外,其余城市整体呈增长趋势,碳排放强度呈逐年下降态势;(2)旅游...     

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。     

盐城市土地利用变化碳排放效益及影响因素分解研究

土地利用类型变化对碳排放产生重要影响。通过对盐城市的土地利用碳排放效益和分解因素进行分析, 揭示区域土地利用碳排放差异及其主要影响因素, 为本区域有针对性的改进土地利用方式、合理保护开发土地资源和协调区域人地关系, 实现区域社会经济的可持续发展具有重要的现实指导意义。结果表明: 盐城市土地利用总体上为碳源区, 而且呈逐年上升态势。净碳排放总量从2002 年的474.45 万吨增加到到2012 年的980.64 万吨, 排放总量合计增加了506.19 万吨, 增长了1.07 倍, 年均增长率为9.72%; 其中建设用地为主要的碳源, 占总碳排放总量均在90%以上, 林地是主要的碳汇, 占总碳排放总量均在40%-50%之间波动; 在研究时段内, 盐城市的建设用地平均碳排放量、地均碳排放量和人均碳排放量均呈现出上升趋势, 在“十二五”期间实现碳减排的目标将更加艰巨; 由于技术进步和产业升级等原因, 单位GDP 碳排放强度总体上呈现下降态势; 根据LMDI 模型对盐城市土地利用碳排放的影响因素分解发现,经济因素和人口因素对盐城市土地利用碳排放具有较强的正效应, 土地利用结构因素和土地利用效率因素一定程度上抑制了盐城市土地利用的碳排放。最后从优化土地利用结构、提升土地利用和能源效率等角度, 提出减少碳排放的 途径。     

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。     

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。     

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.     

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。     

快速城市化地区住宅用地表层土壤有机碳的变异性及其影响因素——以福州南台岛为例

在高分辨率影像提取福州市南台岛(仓山区)住宅用地的基础上,从覆盖研究区的30m×30m网格中随机选择50个样方进行表层土壤取样,进而分析这一快速城市化地区住宅用地表层土壤有机碳密度(Soil organic carbon density,SOCD)的变异特征及其影响因素。结果表明:城市地区住宅用地在剧烈的人类活动干扰下,土壤呈现明显的空间变异特征,其SOCD平均值为33.814t/hm~2,变异系数达72.8%,其中郊区村镇住宅用地0—20cm土层的SOCD高于城市居住用地72%,预示着村镇就地城市化后将造成土壤碳储量的下降;然而,表层土壤有机碳含量与密度在建成时间为0—5年和5—10年的城市住宅小区间无显著差异,只有住宅建成时间达到10—15年才有显著提高。基于湿度、热度、绿化率与物业管理费等因子构建的城市住宅区绿化环境管理质量指标,与城市居住区表层土壤有机碳含量及密度存在显著正相关,与土壤容重呈显著负相关,成为快速城市化地区影响SOCD变异的另一主要因素。     

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。     

基于土地利用变化的四川省碳排放与碳足迹效应及时空格局

土地利用变化的碳排放与碳足迹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年四川省能源消费数据和土地利用数据,通过构建碳排放模型、碳足迹及其压力指数模型,对研究区20年来土地利用的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结果表明:(1)土地利用变化的碳排放和能源消费碳的足迹呈显著增加趋势。碳排放增加5407.839×10~4t,增长率达143%;能源消费的碳足迹增加1566.622×10~4hm~2,四川全省的生态赤字达1563.598×10~4hm~2。(2)建设用地和林地分别为四川省最大的碳源与碳汇。20年间建设用地的碳排放增加5407.072×10~4t,增长率达126.27%,占碳排放总量的88%以上;林地的碳汇减少10.351×10~4t,但仍占四川省碳汇的96%以上。(3)土地利用碳排放、碳足迹和生态赤字存在明显区域差异。成都平原区碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字严重,西部高山高原区和盆周山区碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字;成都、德阳、资阳和内江等地的碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字最严重,甘孜、阿坝等地的碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字。(4)土地利用结构与碳排放、碳足迹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,四川省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。