基于STIRPAT模型的江苏省碳排放影响因素与碳达峰预测研究——以工业领域为例

工业领域碳减排是实现“双碳”目标的关键任务,江苏省作为我国的工业大省,开展工业领域碳排放因素分析与情景预测研究,实现工业绿色低碳发展具有重要意义。为达成江苏省工业领域碳减排目标,本文根据IPCC公式法核算2005—2018年江苏省工业能源相关碳排放量,在系统分析其工业碳排放时空演变特征的基础上,通过构建扩展的STIRPAT模型,分析江苏省工业碳排放主导驱动力,并预测江苏省工业碳达峰的时间和峰值,以供参考。研究结果表明：(1)2005—2018年江苏省工业碳排放量持续增长,但排放强度不断下降,空间分布呈苏南高于苏北;(2)煤炭仍占据工业化石能源消费的主体地位;(3)人口和经济发展仍然是影响工业碳排放的主导因素,通过情景模拟计算,本文认为江苏省工业要想率先实现碳达峰,应选取更加绿色稳健的经济增长模式。     

京津冀人口、城镇化、经济、能源消费与碳排放的影响关系研究——基于STIRPAT模型

本文通过利用STIRPAT模型,定量分析了京津冀地区1995-2012年人口规模、城镇化水平、能源消费强度和经济发展水平对碳排放量的影响。结果发现人口规模的影响最为重要,其次为经济发展水平和能源消费强度,而城镇化水平的影响效果较小,并发现2006前后,能源消费强度和经济发展水平的弹性发生了明显的变化。最后,本文结合实证的结果得出结论并给出相关的建议。     

基于ARMA模型的能源消费总量预测研究

近年来,国家不断提倡走低碳经济之路。低碳经济问题的实质就是能源高效利用、改善能源结构和清洁能源开发问题,其核心是节能,提高能源效率。“十二五”能源规划前期重大问题研究选题指南中也指出要在优化和完善传统需求预测模型的基础上,对“十二五”期间的能源需求进行预测分析等。有关资料表明,目前国际上有200多种预测方法,其中有20多种在不同领域中得到了广泛应用。用于能源消费量预测的方法也有很多,常用的有：时间序列法、灰色理论预测法、回归分析法、专家系统法、神经网络法等。综合比较各种方法优缺点,并结合所收集的数据特征,本文选择建立ARMA模型对能源消费总量进行预测研究,预测得出未来5年能源消费总量,希望为相关部门作出正确的能源决策提供一定参考依据。     

基于 STIRPAT模型的青海省碳排放影响因素协整分析

基于扩展的环境负荷模型(STIRPAT),对影响青海省碳排放的三个主要因素———人口增长、经济发展和技术水平分别进行了协整分析,结果表明三者对青海省的碳排放量都有着长期稳定的影响;人口增长和经济增长对碳排放都有促进作用,人口的促进作用最明显;技术水平长期会抑制碳排放,短期则只能在一定程度上缓解碳排放量的增加     

基于STIRPAT模型的碳排放重组效应分析——以桂滇黔区域为例

本文以广西、云南、贵州区域改革开放以来的相关数据为基础,基于STIRPAT模型,分析影响该区域碳排放的因素,实证分析发现所选取经济发展水平、能源利用效率、能源强度、投资规模等因素指标对人均碳排放具有显著的正方向影响,在验证长期库茨涅兹曲线假说中,发现该区域呈现为N型,出现了重组效应,在此,根据研究结果提出适宜的减排方案。     

LMDI法与STIRPAT模型下京津冀碳排放影响因素研究

运用LMDI法与STRIRPAT模型,拟合京津冀地区的碳排放量与其影响因素并进行回归结果分析,架构碳排放模型.发现地区碳排放受区域结构效应、产出规模效应、能源强度效应的影响程度较大,建议从发挥全国性碳交易市场的市场机制作用、发挥区域优势以及增加科技投入三个方面入手降低碳排放.     

基于LMDI模型的长三角城市能源消费碳排放影响因素分解研究

长三角作为引领中国经济高质量发展的重要区域,其能源消耗碳排放引人关注。本文研究发现长三角地区2005—2019年三大产业能源消费碳排放量逐年增长,经济产出、产业结构、能源强度以及能源结构等都与碳排放变化相关。本文建议不断研发推广清洁能源技术,加大可再生能源消费比重,大力发展数字经济和平台经济,优化产业结构,并结合地区碳排放量,采取差异化碳减排措施,引导全民树立零废低碳生活风尚。     

基于ARIMA模型的河北省能源消费预测

河北省能源消费量大,自给率低,能源供需矛盾已成为制约经济发展的瓶颈,准确预测未来能源消费对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重要意义。基于1980-2008年河北省能源消费量数据构建了ARIMA(1,2,1)模型,并对未来五年河北省能源消费量进行分析预测。结果表明河北省能源消费量仍将快速增长,因此应制定节能优先的能源发展战略,将节能措施落实到日常工作中。     

新疆特大城市能源消费碳排放驱动力分析

文章以新疆唯一的特大城市乌鲁木齐市作为研究对象,运用IPCC的表观能源消费量估算法、SPSS19.0、LMDI分解模型探讨能源消费的主要碳源。得出结论：（1）乌鲁木齐市能源消费的碳排放持续增加,碳排放速度减缓;（2）碳排放结构中二氧化碳占99.69%;甲烷、氧化亚氮比重小,但排放数量增长了2.07倍;（3）目前碳排放与经济增长处于“相对脱钩”阶段,在技术进步、资本形成方面容易发生“锁定效应”;（4）人均GDP、人口与碳排放显著性、高度正相关,相关系数分别为0.977、0.967;能源效率与碳排放呈高度负相关,相关系数为-0.920,但不显著;（5）现阶段,经济增长是碳源的主要构成,对碳排放增长有着显著性影响;能源消费结构、能源利用效率对碳排放有抑制作用,效果不显著。     

浅谈新时期能源消费需求的预测

随着我国经济社会快速发展以及我国工业化进程的加快,目前,我国的能源消费需求逐渐增大,尤其是对电力能源的消费需求将进一步加大.就目前的能源消费结构来看,新时期我国石油生产将在今后较长时期都处于居高不下的水平,并可能在今后较长时期趋于递减.受到各方面因素的影响,新时期我国的各项能源需求将在稳步中有所提升,但增速趋降.     

中国居民消费的间接用能碳排放测算及驱动因素研究——基于STIRPAT模型的面板数据分析

本文利用环境投入产出分析和消费品生命周期分析方法,测算了1996-2011年中国居民消费的间接用能碳排放,并利用STIRPAT模型研究了其驱动因素。结果表明:化工及医药制品、建筑建材及非金属矿物、金属加工制品、交通运输、仓储及信息服务等部门对居民消费间接用能碳排放的影响最大;此外,部门人均产出、能源强度和能源结构是居民消费间接用能碳排放的主要驱动因素。提高各部门能源利用效率,倡导居民向绿色和低碳消费模式转变是降低居民消费维度碳排放的有效举措。     

基于GWR模型的我国农村居民生活消费碳排放的影响因素研究

控制和降低我国农村居民生活消费的碳排放量,是实现节能减排的重要途径之一。本文基于2005-2015年我国30个省、自治区和直辖市相关变量的面板数据,利用Moran's Ⅰ检验统计量研究了农村居民生活消费碳排放的空间分布特征;在拓展的STIRPAT模型框架下,通过GWR模型分析了其影响因素效应。结果表明:(1)我国省域农村居民生活碳排放具有正向空间相关性;(2)GWR模型较好地揭示了各影响因素和碳排放间的关系,农村人口规模、农村居民人均可支配收入、农村居民生活消费支出、农村居民能源消费结构和农村居民能源消费强度对我国农村居民生活消费碳排放均具有正向影响,其中农村居民能源消费结构对碳排放的影响作用最大。     

基于LMDI的杭州市碳排放驱动因素分析

计算杭州市2001-2011年能源消费的碳排放总量,并采用LMDI对其影响因素进行分析。结果表明:杭州市能源消费结构整体上以煤为主的格局没有改变,煤炭消费仍然是CO2排放的主要来源;经济增长是CO2排放量增加的主要推动因素;第二产业能源强度是碳排放的主要抑制因素。产业结构仍有待优化,通过优化产业结构降低碳排放量还有很大的潜力。     

陕西省能源消费的ARIMA模型预测分析

能源消费量在社会持续发展中起着极其重要的作用,本文基于1995-2013年陕西省能源消费总量建立时间序列模型ARIMA(2,2,1),并且对未来的能源消费总量进行了预测,得出相关结论。结果表明,陕西省能源消费将持续增长,也为未来的经济决策提供参考和指导。     

苏州市规模以上工业企业能源消费的碳排放分析

回顾我国对碳排放问题的研究,主要集中在国家和省级区域,其研究层面比较宏观,而对市级区域及其工业企业能耗的分析研究较少,难以发现特定市域能源消费情况和节能减排的具体问题。本文通过计算苏州市碳排放量,分析得出苏州市碳排放量的变化趋势。最后,针对苏州市提出了进一步调整产业结构、完善节能减排政策、加大对节能减排项目的扶持等建议。     

基于离散灰色模型的能源生产量预测

随着我国环境污染日益严峻,积极预测能源生产量对实现我国节能减排、发展绿色产业具有积极的作用,为清晰阐述能源生产量本文选取碳排放为例进行分析。     

中国能源消费趋势预测

中国虽然制定了雄心勃勃的计划．要在2020年前增加核能、天然气和可再生能源在能源消费中的比重．但这丝毫不会减少该国对煤炭和石油的依赖。     

云南省能源消费预测

以1990~2012年云南省能源消费总量数据为基础,构建云南省能源消费GM （1,1）预测模型。结果表明：云南省能源总量消费呈准指数规律,模型预测精度为一级, GM （1,1）模型发展系数为0.084,适用于中长期预测。“十三五”时期,云南省能源需求年均增长8.76%,到2020年达到20176.79万吨标准煤。