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文章基于2000年-2010年的基础数据,利用系统动力学的方法,对公交车、出租车、私家车的数量及能源消耗、碳排放做了定量分析,并对在十二五期间城市交通能源消耗、碳排放进行了预测,通过情景分析认为应当鼓励居民利用公共交通出行,同时提高公交系统的运营能力和运营效率,控制私家车的迅猛增长并逐步淘汰高耗能汽车,鼓励新能源汽车和混合动力汽车的研发。 相似文献
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城市交通二氧化碳逐渐成为引起温室效应的主要元素之一,减少碳排放、降低能耗对实现可持续发展具有重要的意义。本文基于城市交通系统特征,建立一模型计算城市道路交通方式能源消耗和温室气体的排放,同时分析不同交通方式单位运输的人均碳排放,以城市主城区为例进行测算。 相似文献
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邹安全杨望成刘军王昕 《企业技术开发》2017,(7):1-4
文章设计了基于供应链的陶瓷企业的碳排放控制系统的总体模型框架,界定了系统的供应链边界,探讨了该系统的因果关系,选取库存碳排放控制、采购过程碳排放控制和km2生产碳排放控制为主要变量,构建了陶瓷供应链碳排放控制系统动力学模型,检验结果表明:模型能够有效的反映实际,具有模拟仿真的价值。陶瓷企业采用先进技术和改造原来设备来降低km2生产碳排放量,优化物流流程减少单位采购碳排放量,合理安排采购周期优化库存量为主要控制措施来实现低碳制造和绿色发展。 相似文献
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在深入分析相关文献以及考察当前我国能源消耗碳排放量现状的基础上,对我国经济增长中能源消耗产生的碳排放量进行测度,并根据有关历史数据以及预测的资料,就我国能源消耗过程中碳排放趋势进行检验,研究结果表明:我国经济增长中的人均C和CO2排放量均呈现弱“N”型变化趋势;政府与企业在环境治理上的投入不足,导致其没能有效解决由经济快速增长引起的能源消耗及碳排放量增加的问题。因此,相关部门需进一步增加环境污染治理投资,促进中国经济增长与能源消耗碳排量之间的关系向着倒“U”趋势转化。 相似文献
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城市交通碳减排是实现“双碳”目标的重要环节。以上海市为研究对象,刻画2001—2019年城市交通结构与碳排放现实状况,分析城市交通碳减排面临的突出问题。运用LEAP模型与灰色模型预测上海城市交通碳排放趋势,设定基准情景、节能情景、出行结构优化情景、动力系统替换情景。结果表明,4种情景下,上海城市交通将分别于2031年、2029年、2029年、2028年实现碳达峰,交通动力系统替换最有利于上海城市交通碳排放早日达峰。建议持续优化城市交通出行结构,继续调整城市交通能源消耗结构,不断提升绿色交通治理水平,推进大数据应用与城市交通碳减排深度融合,积极倡导居民绿色低碳出行。 相似文献
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基于北京私车消费系统动力学模型的城市交通发展研究 总被引:1,自引:0,他引:1
城市私车增长与交通资源内在的不平衡是城市交通发展中面临的重要问题之一.城市私车消费的持续发展与社会、经济、环境以及公交设施的发展密切相关.城市私车消费系统是一个多变量、非线性、多反馈的复杂系统.为此,论文在对系统结构和因果反馈分析的基础上建立私车消费系统的系统动力学(System Dynamics)模型,讨论公共交通尤其是快速轨道交通发展对私车发展的抑制作用,并通过私车保有量对轨道票价与建设速度的灵敏度分析为城市交通发展政策的制定提供决策依据. 相似文献
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城市群城镇等级体系:理想金字塔与演变趋势——以京津冀为例 总被引:1,自引:0,他引:1
京津冀城市群城镇等级体系的优化是区域协同发展的重要基础,对于优化区域经济发展空间格局具有重要的现实意义。采用主成分和聚类分析方法,基于2009—2014年14项指标,借助克里斯塔勒的中心地理论和城市等级划分的理想金字塔模型,深入剖析了京津冀城市群城镇等级体系演变趋势。研究显示,现阶段京津冀城市群内城镇体系呈现七等级构成特点,与克氏理想金字塔相比,京津冀塔身内陷的情况明显改善,并已呈现出由集中式等级化向网络式扁平化发展的潜在态势。依据这一演变趋势,提出了优化京津冀城市群等级体系的相关建议。 相似文献
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能源消费、二氧化碳排放与经济增长——基于二氧化碳减排成本视角的实证分析 总被引:9,自引:0,他引:9
本文基于VAR模型和脉冲响应函数分析方法,通过构建二氧化碳减排成本计算模型,定量分析了总能源消费和四种主要能源消费(煤炭、石油、电力、天然气)对宏观经济变量(产出、投资、就业)的影响.研究结论表明,基于各种主要能源消费的二氧化碳减排成本之间存在的差异性,施行燃料转换政策对于中国是一个很好的减排政策选择. 相似文献
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随着全球资源与环境危机进一步加深,“经济-能源-环境”问题成为国内外学者研究的焦点.为此利用Tapio模型分析我国2000-2010年间经济增长与二氧化碳排放之间的脱钩关系,并构造因果链将脱钩指标分解为节能脱钩指标和减排脱钩指标.研究表明:无论是就全国范围还是各区域而言,总脱钩指标和节能脱钩指标的变化均具有明显的一致性,且后者是前者变化的主要原因.在2000-2010年间的大部分年份内,总脱钩指标位于0和1之间,处于弱脱钩状态;就横向比较而言,总脱钩指标和节能脱钩指标的数值分布呈现出明显的区域性特征,但减排脱钩指标的分布无明显的区域性特征,且在时间维度上也无显著的变化. 相似文献