绍兴市工业碳排放峰值预测及减排策略

基于2003～2020年时间序列数据,利用GDIM因素分解法、修正STIRPAT模型下的岭估计以及蒙特卡洛模拟技术,对绍兴工业碳排放进行驱动因素经验分解、演变情景预测与达峰路径模拟。结果表明：(1)在GDIM分解后的各种因素中,工业增加值、能源消费碳强度和能源消费规模对碳排放一直保持促增效应,而工业产出碳强度、能源强度和煤炭消耗效率为促降效应,技术进步以提高能源利用效率是促进碳减排的关键因素;(2)基于岭回归方法估计碳排放预测模型,发现人均GDP与CO₂排放量存在倒U型关系,当人均GDP为137,132.1元时可达倒U型曲线的最高点,能源消耗总量和能源消耗效率分别对碳排放量增长具有明显促进和抑制作用;(3)蒙特卡洛模拟下,基本情景和绿色生态情景可以在2030年前达峰,但只有技术升级情景才是达峰的最优路径,碳减排效果最明显。     

江苏能越过碳排放库兹涅茨曲线拐点吗?——基于江苏碳排放的二阶段因素分解模型分析

对江苏省能源消耗的碳排放进行了估算,分析了人均碳排放与人均GDP的关系,并对江苏省碳排放进行了二阶段因素分解分析。结果发现,江苏碳排放库兹涅茨曲线存在拐点,经济发展是带动江苏省人均碳排放增长的主要因素,而能源效率对抑制江苏人均碳排放增长起到了关键的作用,能源结构、产业结构的贡献份额都呈现"倒U型"曲线。江苏能否顺利越过该拐点,则取决于包括加大转型升级力度等一揽子政策的实施。     

长沙市规模以上工业能耗碳排放测算与预测研究

本文系统测算了2004-2015年长沙市规模以上工业的能源消费碳排放量。同时构建STIRPAT模型定量分析了长沙市工业碳排放量与工业增加值、平均用工人数、能耗强度和能源结构之间的关系。通过岭回归分析后发现,工业增加值、平均用工人数、能耗强度和能源结构四个影响因素中,能耗强度对碳排放量的影响程度最深,能源结构的影响因素最小。在此基础上,设置了8种预测情景,分析长沙市规模以上工业2016-2025年的碳排放趋势。经对比分析发现情景8为最优情景,碳排放量最少。在此情景下,工业增加值和平均用工人数都保持低速增长;能耗强度和能源结构保持高速增长,但由于后两者数值均为负数,说明它们抑制了碳排放的增长;它们高速降低,都会大幅降低碳排放。因此,降低长沙市工业能耗碳排放的路径是:继续降低能耗强度,改善能源结构,适当控制工业增加值和平均用工人数的快速增长趋势。     

黑龙江省建设用地变化对碳排放的影响

黑龙江省正处于城镇化快速发展期,主要表现在建设用地扩张和人口城镇化,这都将对黑龙江省的碳排放量产生重要影响。本文将利用STIRPAT模型,应用岭回归方法计量分析建设用地扩张和人口城镇化率对碳排放的影响。以黑龙江省1993至2012年这阶段的碳排放情况的进行实证研究,结果表明,建设用地扩张、城镇化率和人均GDP因素对黑龙江省1993~2012年碳排放具有增量效应影响显著,是导致黑龙江省碳排放持续增加的主要驱动因素。能源强度对碳排放具有减量效应,提高能源利用率是黑龙江省实现碳减排的重要途径。     

江苏省碳排放量估算及预测

本文从人口规模、财富水平、城镇化水平、产业结构、国际贸易水平、能源消费强度等六个方面构建STIRPAT模型,探究影响江苏省碳排放的主要因素。结果显示：国际贸易水平对江苏省碳排放量的影响不显著,常住总人口、人均GDP、城镇化水平、第二产业占比和能源消费强度每变化1%,碳排放量分别变化2.809%、0.321%、1.669%、1.521%和0.433%。基于对江苏省碳排放量估算、碳排放量驱动因子分析及未来趋势预测的探究结果,针对影响较大的驱动因子,提出“减碳”的建议。     

基于LMDI分解法的新疆碳排放驱动效应研究

文章利用2002-2011年新疆人均生产总值和碳排放量等相关数据,以LMDI分解法为着手点,从经济规模、能源强度、产业结构和产业排放等四个方面来探索新疆碳排放增加的主要推动因素,并从工业、建筑业、交通运输业等5个产业的角度进行碳排放分解效应研究。结果表明,新疆的经济规模效应和产业排放系数效应对总碳排放效应主要是正向作用,而产业结构效应和能源强度效应主要起到负向阻碍作用;而从贡献度大小来看,经济规模效应和能源强度效应分别是最大的正向推动和负向阻碍效应;分行业新疆碳排放驱动因素分解结果表明,工业一直是各效应最主要的影响因素,贡献度都在70%以上,其余产业影响程度较小。     

日本碳排放的库兹涅茨曲线研究——基于VEC模型和Chow's检验的分析

应用环境库兹涅茨曲线假说,运用VEC模型和Chow’s检验对日本1971—2014年人均碳排放、人均GDP和对外直接投资之间的关系进行了整体与分阶段检验。研究表明:从整体看,该期间的碳排放库兹涅茨曲线呈正"N"型;但1971-1993年的碳排放库兹涅茨曲线呈倒"U"型,而1993—2006年则呈正"U"型,1993—2014年则没有得到明显的库兹涅茨曲线。对外直接投资和人均GDP对碳排放具有正向影响,且长期效果大于短期效果。日本的东亚雁行国际分工模式、较完备的环境法律体系、积极的节能减排政策和较强的环保意识使日本实现了经济增长与碳排放脱钩。中国应落实好可持续发展战略,升级国内产业结构,发展新能源技术,完善低碳发展的法律体系,树立低碳发展理念,尽早步入低碳社会。     

吉林省耕地利用碳排放测度及其与粮食生产脱钩分析

[目的]通过分析吉林省县域耕地利用碳排放时空变化、碳排放结构、碳排放空间分布、脱钩效应以及碳排放驱动因素,以期从耕地低碳利用角度,为吉林省农业高质量发展和制定减排政策提供科学参考。[方法]文章运用系数法,计算2000—2020年吉林省47个县域单元的耕地利用碳排放量;采用Tapio脱钩模型,分析耕地利用碳排放与粮食产量之间的脱钩特征;利用空间回归模型,分析耕地利用碳排放的驱动因素。[结果]（1）吉林省县域耕地利用碳排放时空变化特征：2000—2016年吉林省耕地利用碳排放量增长,2016—2020年开始缓慢下降;碳排放结构方面,碳排放量从大到小分别是化肥、翻耕、灌溉、农用柴油、农膜和农药;碳排放空间分布呈现西高东低的格局。（2）耕地利用碳排放与粮食生产脱钩特征：呈现强脱钩和弱脱钩特征的县域数量增多,呈现强负脱钩和扩张性负脱钩特征的县域数量减少;吉林省东部地区的县域脱钩特征逐渐优于西部地区,吉林省整体县域的脱钩特征朝着理想状态发展。（3）耕地利用碳排放量驱动因素分析结果表明：人均农业GDP、农村用电量、农业机械化程度和化肥施用强度因素对耕地利用碳排放量为正向驱动,城镇化率对耕地利用碳排放...     

中国省域碳排放时空格局及其影响因素实证研究

文章采用核密度估计及ESDA方法,分析1997-2017年中国各省碳排放强度的变化趋势及空间相关性,并构建GTWR模型对碳排放强度的驱动因素进行研究。结果表明:(1)中国省域碳排放强度均值呈现下降趋势,且各省之间的碳排放强度差异在缩小;(2)各省碳排放强度存在明显的空间自相关,"HH"集聚区域集中在西北地区,"LL"集聚区域集中在东部地区;(3)经济发展水平、对外开放程度、外商直接投资、城镇化水平、技术进步对碳排放强度有负向影响,工业化水平、政府干预以及人口密度在整体上对碳排放强度的影响为正,各回归系数存在时空异质性。为实现高质量发展,降低碳排放量,应增加技术投入,研发推广绿色生产技术;适当控制城市化进程,积极引导绿色低碳的生活消费方式;采取差异化的减排政策,推动高碳排放量低碳排放强度地区发展高新技术产业,推动高碳排放量低碳排放强度产业转型升级。     

土地利用结构、经济发展与土地碳排放影响效应研究——以乌鲁木齐市为例

[目的]在测算乌鲁木齐市土地利用碳排放的基础上,分析其土地利用结构、经济发展与土地碳排放间的关联效应,为乌鲁木齐市低碳土地利用提供参考。[方法]改进型灰色关联度模型、环境EKC模型。[结果](1)土地利用净碳排放总量递增趋势,净碳放量的持续上升显著地受建设用地碳排放增长的影响;(2)不同地类结构变化对土地利用碳排放影响效应呈现不同特点,建设用地对碳排放影响效应呈下降趋势,而耕地则在上升;(3)经济发展促进了碳排放增长,但在2014~2015年之间达到拐点,验证了环境库兹涅兹曲线的存在。[结论](1)推动增汇减排工作,抑制农用地转用,增加陆地生态碳吸收量;(2)发展低碳经济,提高能源利用效率和改善能源利用结构,降低建设用地碳排放;(3)深入推行"多规合一",提高土地利用宏观调控效率和低碳生态城市建设。     

黑龙江省能源碳排放特征及影响因素分析

能源消费是碳排放的主要来源.随着黑龙江省经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在一定时间内很难改变,因此,碳排放量在短时间内很难下降.本文基于碳排放量的基本等式,采用因素分解法,定量分析了1978-2009 年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对黑龙江省人均碳排放的影响.结果显示经济发展对拉...     

淮河流域的工业环境库兹涅茨曲线再检验——来自2005—2014年安徽省地级市面板数据

基于2005—2014年淮河流域安徽段8个地级市工业环境与经济相关统计数据，通过非参数Kernel函数估计描绘该区域人均GDP和工业污染排放物的动态演进过程，进而构建淮河流域环境库兹涅茨曲线(EKC)模型，考察淮河流域生态环境质量变迁与经济增长的关系。研究表明:该区域的经济发展水平整体处于上升阶段，随着时间推移地区之间差距拉大，而人均工业废水排放和人均工业废气排放的核密度估计分布图存在一定的相似性；人均工业废气排放量与人均GDP呈现线性关系，人均工业废水排放量和人均工业固体废弃物排放量与人均GDP之间均表现出正“U”型二次曲线关系，与典型的EKC曲线特征不是完全符合，安徽淮河流域大部分地区仍然处于随经济发展而生态环境不断恶化阶段。     

基于KAYA模型的黑龙江国有森工林区碳排放及其驱动因素实证研究

本研究运用KAYA模型,选取2001～2010年的数据,对黑龙江国有森工林区二氧化碳排放量及其驱动因素进行了分析。研究表明:10年来黑龙江国有森工林区碳排放总量持续增加;人口数量、经济发展、单位能耗碳排放三个因素对黑龙江国有森工林区碳排放量基本为正向影响,单位GDP能源强度则主要为负向影响;经济发展和单位GDP能源强度是影响黑龙江国有森工林区碳排放的主要因素,而人口数量和单位能耗碳排放对碳排放影响较低。基于上述实证分析,本研究提出环境政策调控、节能减排、提高能源效率等建议,以减少林区碳排放和促进低碳经济发展.。     

基于县域尺度的湖南省农业碳排放时空特征分析

目的 全球各行业碳排放中,农业碳排放占比很大,对全球气候和生态环境的负面影响不可忽视,研究农业碳排放对实现农业节能减排有重要意义。方法 文章通过分析从农地利用过程碳排放、水稻种植过程甲烷排放、农地氧化亚氮排放和禽畜养殖过程碳排放四个方面碳源构建了农业碳排放测算清单,采用碳转化系数法测算出湖南省农业碳排放总量,并分析了2007—2017年湖南省农业碳排放的时空特征。结果 2007—2017年湖南省农业碳排放整体呈先上升后下降趋势,碳排放强度呈下降趋势,74.59%的县域单元的农业碳排放总量为负增长,94.26%的县域单元碳排放强度呈下降态势。湖南省各县（市、区）农业碳排放在空间布局上存在显著同质性,11年各县（市、区）空间均质性呈增强之势,空间异质性呈减弱之势。结论 对湖南省县域尺度农业碳排放不同维度时序特征的分析,有利于依此总结湖南省碳排放变化规律,预测未来农业碳排放走向,对县域农业碳排放空间布局研究有助于各地因地制宜,推行有差别的农业碳减排举措。     

收入增长、饮食结构转变与食物系统碳排放——来自中国6省住户调查数据的证据

目的 食物系统碳排放在全球碳排放中的比重已达到30%。聚焦居民收入增长对食物消费结构变化的影响及其带来的碳排放效应，从饮食结构视角考察居民收入增长导致的食物系统碳排放变动。方法 文章从微观视角运用EASI需求系统模型分析不同收入增长模式下食物系统碳排放的可能增长路径。结果 （1）收入增长会使碳排放密集型的牛羊肉等动物类食物的消费量快速增长；（2）在不考虑收入分布变化的收入增长10%～50%的情景下，人均食物系统碳排放的变动在-5.23%～13.99%，收入差距缩小和中等收入群体壮大的收入增长模式则会使排放进一步增加；（3）在收入增长幅度低于30%时，农业减排技术进步可以有效中和食物系统碳排放增长，反映出农业减排技术进步对于减缓食物系统碳排放的重要性和有限性。结论 有必要制定依靠农业减排技术创新为核心的综合减排策略，进一步促进饮食的健康和环境协同增效，引导居民的饮食结构向果蔬等植物类食物及“低畜肉，高禽、蛋、奶、水产品”的动物类饮食结构转变。     

经济新常态下创新驱动型现代低碳农业发展研究*——以成都平原地区为例

[目的]在全球气候变暖,资源枯竭的背景下,发展低碳农业是农业可持续发展的迫切需求。文章通过分别计算种植业、畜牧业、农业生产用具碳排放量得出成都市近年来碳排放情况,为成都平原地区农业低碳经济发展提供研究与实践基础。[方法]选取2004—2015年科技发展财政投入数据与农业碳排放量,运用回归模型验证农业科技投入与农业碳排放量的关系,探究农业科技投入对农业减排的促进作用。[结果](1)成都市的种植业碳排放在40年整体呈下降趋势,主要原因是种植面积的减少;(2)化肥碳排放量在1999—2015年整体呈下降趋势,减排效果较为明显,农业灌溉碳排放量整体平稳下降而减少的势头还未放缓,其在未来仍具有较大的减排潜力;(3)农业机械的碳排放最小也最为稳定, 16年来一直保持在1.6万t左右,碳排放强度也在0.017 t/hm~2上下,可见成都市农业在21世纪初到目前的农业机械使用量基本稳定,对其依赖性较弱,有进一步减排的可能。(4)技术因素对减少农业碳排放具有驱动作用,并且随着技术资金投入的增加,减排工作会进入到"瓶颈",碳排放量减少的速度将逐渐放缓。[结论]通过理论分析与案例研究,发现技术、制度、文化与农业碳排放量的内在逻辑关系,为促进低碳农业发展,应从制度、技术、文化3个方面推动创新。     

山东省土地利用结构变化碳排放与时空格局分析

利用统计数据、经验公式和碳排放系数,核算山东省2003-2012年基于土地利用结构变化的碳排放量;通过ArcGIS10.2聚类分析,揭示山东省碳排放的时空格局变异特征;并与以往山东省碳排放的研究成果、GDP相近省份的碳排放量进行对比,评定此次估算的准确性。结果表明:2003-2012年间,山东省从碳汇状态(-5.14×106t)转变为碳源状态(1.38×108t),增长率超过27倍;建设用地是最大的碳源,建设用地面积与碳净排放量的相关系数高达0.942,林地(含园地)是主要的碳汇,但建设用地的边际碳排放量远远高于林地(含园地)的边际碳吸收量;山东省碳净排放量的时空格局差异显著,经济发展水平较高的鲁中和鲁东地区的碳净排放量居高,林业生态较好的鲁西、鲁北和鲁南地区碳净排放量居低,处于碳汇状态的地市数目从2005年的10个减少到2008年的3个和2012年的2个;山东省的建设用地边际碳排放量高于全国平均数值,总体碳源/汇水平与江苏省相当,尚具有较大的节能减排潜力。