陕西省碳排放影响因素及其区域分异特征

根据1996-2010年陕西省终端能源消费数据及2010年各市区单位GDP能耗数据,对陕西省碳排放量进行了核算,并基于Kaya恒等式,利用对数平均Divisia指数分解模型对陕西省碳排放的影响因素进行了分解分析。结果表明:(1) 陕西省碳排放总量、人均碳排放量在1996-2000年均为小幅度下降,此后大幅度增加,而碳排放强度总体呈现出下降趋势。从能源消费碳排放比例来看,煤炭消费碳排放量占绝对比重(70.47%)。(2) 陕西省各市区碳排放总量与碳排放强度表现出明显的区域分异特征。陕西省的碳排放总量关中最高,陕北次之,陕南最小;地级市区中:西安市、榆林市和渭南市排放量超过5.00×10⁶ t,杨凌区的碳排放量仅有7.21×10⁴ t;渭南市和榆林市碳排放强度较高,而商洛市和杨凌区碳排放强度较低。(3) 经济产出、产业结构及人口规模对陕西省碳排放量的增加表现为正效应,能源结构和能源强度对陕西省碳排放量的增加表现为负效应。其中经济增长是陕西省碳排放量增加的决定因素,而能源强度降低是碳排放量减少的决定因素。     

陕西省能源消费碳排放及脱钩分析

根据IPCC碳排放计算方法计算了陕西省1980—2010年的能源消费碳排放量,系统分析了陕西省能源消费碳排放总量、碳排放结构以及不同产业和工业不同部门碳排放的变化,并应用脱钩理论探讨陕西省经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度。结果表明:1980—2011年,陕西省碳排放总量及煤炭消费引起的碳排放量呈现波动上升的“N”型曲线特征,石油和天然气消费引起的碳排放呈逐年递增趋势,碳排放主要来自于煤炭消费;工业部门是碳排放的主要部门,工业部门中重工业和电力、燃气及水的生产和供应业排放量最大,比重分别为48%和37%,采掘业次之,所占比重为11%,轻工业所占比重最小,约为4%,通过工业内不同行业的比较发现,电力、热力的生产和供应业、化学原料及化学制品制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、石油开采和天然气开采业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业和有色金属冶炼及压延加工业是陕西省碳排放主要来源,2005年和2010年8大行业碳排放量占工业碳排放总量的92.56%和95.11%;1980—2011年间除1981年和1997—2000年为强脱钩,1982年和2001—2003年为扩张性负脱钩外,其余时期经济与能源碳排放均呈现弱脱钩状态,能源效率的提高是目前实现弱脱钩的主要原因,但其未能抵消经济发展对能源需求的增长幅度,未来一定时期内弱脱钩发展趋势仍将持续。     

基于土地利用变化的陕西省县域碳排放时空变化及影响因素研究

[目的] 分析2000—2020年陕西省县域碳排放时空变化和影响因素,为陕西省生态文明建设和实现低碳可持续发展提供参考。[方法] 利用社会经济数据和土地利用数据,构建碳排放估算模型,核算了2000—2020年陕西省县域碳排放总量,分析了陕西省碳排放时空分布格局与演化特征,并通过地理加权回归(GWR)模型探究了碳排放的影响因素。[结果] ①总量上,2000—2020年陕西省碳排放量总量呈上升趋势,从2000年的3.30×10⁷ t增长至2020年的1.93×10⁸ t,历经“大幅增长—缓慢增长”两个阶段。②空间上,2000—2020年陕西省碳排放量中心逐步向东北方向移动,空间分布范围呈现扩张态势,热点区主要分布在榆林市北部县域、西安市和咸阳市辖区的周边部分县域,冷点区主要分布在佛坪县和石泉县。③影响因素上,人均GDP值、土地利用程度和人均社会零售总额与陕西省各县域碳排放量呈正相关,产业结构与陕西省60.74%县域碳排放量呈负相关,人口密度与陕西省92.52%县域碳排放量呈负相关。[结论] 建议通过制定差异性区域碳减排方案,优化土地利用结构,控制建设用地增长规模,提高公众低碳环保意识等方式促进陕西省县域低碳发展。     

陕西省土地利用碳排放影响因素及脱钩效应分析

通过测算陕西省2001—2014年土地利用碳排放量,采用LMDI分解法探讨了土地利用碳排放变化的影响因素,并基于因素分解的结果构建脱钩弹性分解量化模型对经济增长和土地利用碳排放的脱钩效应进行分析。主要结论如下:（1）2001—2014年,陕西省土地利用碳排放量呈逐年递增趋势,13年间上升163%。（2）能源强度是唯一抑制土地利用碳排放增加的负效应因素,正效应因素对陕西省土地利用碳排放增加的贡献值由大到小依次为经济规模效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应;（3）各影响因素对土地利用碳排放与经济增长脱钩的贡献由大到小依次为经济规模效应 > 能源强度效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应,且能源强度效应对经济增长与土地利用碳排放脱钩状态的改善具有积极作用。研究结论有利于清晰了解土地利用碳排放影响因素及其影响经济增长和土地利用碳排放脱钩的内在作用机理,从而得出相应的碳减排政策启示。     

香港温室气体排放及驱动因素分析

研究并总结香港温室气体排放特征和气候行动的有益经验,可为全国其他地区的减排行动提供科学依据。利用脱钩指数和LMDI因素分解模型分析了1992—2015年香港温室气体排放变化特征、结构特征和主要影响因素。结果表明:(1)研究期内香港温室气体排放和能源消费已初步实现达峰,峰值均出现在2014年;2015年碳强度比2005年降低了40.82%,已实现2030年目标;(2)香港碳排放与经济发展为非常理想的强脱钩状态;(3)能源消费碳排放对香港碳排放总量起的是减排作用,非能源消费碳排放起的是增排作用;能源强度、能源消费碳排放系数和碳强度这3个驱动因素的累积影响对香港起了积极的减排作用,能源强度因素贡献最大;人均GDP、人口、能源结构和碳排放结构因素的累积影响对香港一直起增排作用,人均GDP和人口因素的累积增排贡献最大,高耗能的发电行业能源消费比例和碳排放比例居高不下是能源结构和碳排放结构因素起增排作用的重要原因。清洁发电、节约用电是未来香港气候行动的工作重点。     

深圳市土地利用碳排放环境库兹涅茨曲线协整分析

中国城市化和工业化进程极为剧烈,由此带来的土地利用变化与能源消费碳排放效应将是影响我国实现碳减排目标的关键因素,研究土地利用和能源消费碳排放环境库兹涅茨曲线,能预判碳排放拐点出现的时间,揭示经济发展与碳排放之间的动态关系.以深圳市为典型案例,利用1979-2010年的土地利用变化和能源消费碳排放数据,借助CKC简化模型分别构建了深圳市土地利用和能源消费碳排放总量、人均碳排放量的CKC模型,基于单位根和协整Engle-Granger检验对深圳市土地利用和能源消费碳排放CKC曲线进行了探析.结果表明:深圳市经济增长分别与土地利用碳排放和能源消费碳排放量成正相关,并存在长期稳定的均衡关系.GDP分别和土地利用碳排放、能源消费碳排放存在单向因果关系,深圳市存在人均土地利用和人均能源消费CKC,到达拐点的人均GDP分别为28708.60元和59604.89元.研究结果有利于了解未来碳排放态势,从而为相应的减排政策的制定提供依据.     

河南省碳排放与碳吸收动态分析

为探求河南省化石能源消耗及工业生产过程对省域碳循环影响,利用ORNL和EEA提出的区域碳排放和碳吸收定量模型,估算并分析2000-2009年河南省域碳均衡动态变化。结果表明:2000-2009年河南省碳排放量为119 295.76×104 t,其中化石燃料排放量占碳排放总量的92.3%,工业生产过程碳排放为7.7%;煤炭消耗是化石能源利用中最大碳源,占化石能源碳排放总量的89.53%,其次分别是水泥生产和原油耗用,燃料油消费碳排放量最小,仅占0.43%;近10年来河南省人均碳排放量逐步递增,并于2003年超出全国平均水平,同期万元GDP的碳排放强度先增后降,能源利用效率明显提高;河南省2009年林地碳吸收能力为387.57×104 t,近10年增长了67%,而同期碳排放量增加了1.925倍,导致省域碳赤字迅速增加,并于2009年达到12 886.92×104 t;最后提出了河南省碳减排的措施建议。     

基于土地利用结构变化的芜湖市碳排放及其影响因素研究

碳排放与土地利用密切相关,土地利用可以造成直接碳排放和间接碳排放。为了分析土地利用结构变化的碳排放效应,该文计算得出芜湖市2000-2010年主要土地利用方式的碳排放总量,并利用回归函数进行STIRPAT模型拟合,进一步研究了影响碳排放量的主要因素,最后提出低碳的土地利用对策。结果表明:（1）2000-2010年期间,芜湖市碳排放量呈现快速增长的趋势,年均增长率达到15.17%。其中,建设用地和林地分别为主要的碳源和碳汇。（2）碳排放量与人口、经济增长关系的相关性显著,其中人口对碳排放的解释作用最大,人口每增加1%,碳排放量相应的增加8.726%。     

中国农村能源消费的碳排放核算

中国农村能源消费的碳排放问题目前较少受到关注。该文在梳理中国农村能源与国家总体能源之间构成关系的基础上,系统核算了中国农村能源消费所引起的碳排放,分析其总量及结构的变化趋势以及在国家碳排放总量中的地位。结果显示,从1979至2007年,中国农村能源消费的CO2排放已从8.89亿t增至28.74亿t,呈现快速增长的趋势,其主要来源是农村地区的煤炭和电力等商品能源消费的增加。中国农村能源消费的CO2排放量在全国总排放中所占比重在40%～60%之间,2002年后虽有所下降,但2007年仍达40.99%。即使不考虑生物质能源的碳排放,其比重也维持在25%～48%之间,且总体上呈现倒U型的变化趋势（峰值点出现在2000年,比重为47.40%）。因此,农村地区的节能减排应成为国家节能减排工作的重要组成部分,碳减排不能忽视农村贡献。     

吉林省居民生活消费的间接碳排放特征及影响因素

[目的]核算吉林省居民家庭生活消费的间接能源消耗量和碳排放量,并分析其影响因素,为政府引导居民实施低碳消费、改善区域环境质量提供决策参考。[方法]以吉林省为例,计算2004—2013年居民各类消费活动所产生的能源消耗量及碳排放量,采用STIRPAT模型,分析居民消费碳排放的影响因素。[结果](1)"居住"、"文化教育娱乐"和"食物"3类消费是间接能源消耗和碳排放的最主要来源;(2)碳排强度、人均消费支出、人口数量和城市化率每增加1%,吉林省居民生活消费间接能耗的碳排放分别增加0.831%,0.309%,0.184%和0.055%,碳排强度对吉林省居民生活消费间接能耗的碳排影响最大。[结论]提高能源利用效率、发展新能源是减少碳排放量的首要措施。     

基于土地利用变化的东北地区碳排放效应研究

[目的]通过分析东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳排放效应,为东北地区土地利用结构的优化和碳减排提供参考。[方法]利用土地利用数据和能源消耗数据等,采用碳排放系数法,对东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳源/汇进行计算,并分析其区域差异和碳排放强度。[结果](1)建设用地是东北地区碳排放量的主要来源,对碳排放的贡献率超过88%,辽宁省的碳排放量最多。(2)东北地区森林碳汇资源丰富,黑龙江省是东北地区碳吸收的主要来源。(3)东北地区人均碳排放强度呈缓慢增长态势;地均碳排放强度先增长后降低;单位GDP碳排放强度在持续稳定下降,但是当前其下降程度还远远不足以使碳排放总量减少。(4)东北地区是一个不均衡的区域,黑龙江省对其他区域有贡献;吉林省碳排放造成的生态环境影响在内部区域已经自行承担;辽宁省则损害了其他地区的利益。[结论]黑龙江省和吉林省面临着一定的碳减排压力,辽宁省面临着较大的碳排放压力,综合来看东北地区面临着较大的碳排放压力。     

基于农业投入的重庆农业碳排放时序特征及减排措施研究

农业越来越成为世界上碳排放的主要来源之一,已引起全世界的高度关注。基于农业投入的化肥、农膜、农药、用电量以及柴油5个方面碳源,测算了重庆市1996—2010年近15a的农业碳排放,结果表明:(1)近15a,重庆市农业投入的碳排放呈明显增长趋势,农业投入碳排放总量增长分为三个阶段:增长率下降的缓慢增长阶段、环比增长起伏的波动增长阶段和迅猛增长阶段。(2)近15a,重庆市农业投入的碳排放强度处于明显增长阶段,增长率达到120.32%;2007年以后碳排放环比增长与碳排放强度环比增长趋于吻合。(3)近15a,农业生产中化肥使用导致的碳排放在整个农业投入的碳排放中始终占据绝对支配地位,但呈下降趋势。农村用电碳排放所占比例仅次于化肥使用的碳排放,且呈增加趋势,由1996年的22.1%增加到2010年的38.69%。农膜、农药、农用柴油的使用导致碳排放量增加,但是在全年当中所占比例基本稳定。最后,立足研究结论,提出了未来重庆农业减排的措施,以期为重庆低碳农业发展提供借鉴和参考。     

江苏省种植业碳排放的测算及达峰分析

在实现“碳达峰、碳中和”的目标背景下，明确农业温室气体排放现状，模拟预测峰值，为促进江苏省农业低碳减排提供科学依据。基于农业物资投入和农田土壤利用2类碳源，采用IPCC碳排放系数法和清单法综合测算江苏省1990—2020年间种植业碳排放量，运用Tapio脱钩模型对农业碳排放量与农业经济增长的脱钩关系进行分析，并根据灰色预测模型GM(1,1)对2021—2060年碳排放量进行预测。结果表明：(1)2020年江苏省种植业碳排放为1 999.53万t, 1990—2020年间呈现先增加后降低再增加然后趋于平稳的趋势；种植业碳排放主要来源于农田土壤利用，农田土壤利用碳排放占比为77.73%～86.95%,农资投入碳排放占比为13.05%～22.27%;(2)化肥是农资投入碳排放源中最主要的排放源，其占比为69.15%～79.20%,其次是农药和农膜，农机、灌溉、翻耕占比均较低；(3)水稻是农田土壤利用排放源中最主要的排放源，其占农田土壤利用碳排放的79.76%～87.23%,其次是小麦和蔬菜，大豆、玉米、棉花占比均较低；(4)脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主，表明随着种植业生产总值的提高，农业种植...     

黑龙江省土地利用变化的碳排放效应研究

土地利用结构的改变是影响碳排放量变化的重要因素。为探究黑龙江省土地利用变化下的碳排放效应问题,本文以土地利用变更数据、能源统计数据和土地利用/覆盖数据为基础,分析土地利用变化情况,核算碳排放/吸收量及其强度并进行区际差异分析。结果表明:黑龙江省2004—2012年用地类型中以耕地面积增长最快,其动态度为3.73%,园地大量减少;期间碳排放量逐年递增,年均增长量为6 020.85万t;建设用地是影响碳排放的最主要因素,应重点从建设用地上着手控制碳排放;黑龙江省碳排放区际差异明显,碳排放大部分集中于南部的齐齐哈尔市、大庆市、绥化市、哈尔滨市4个地级市,2010年四者碳排放量占到全省的58.17%;全省碳排放强度呈下降趋势,但年均生产总值持续增长,当前碳排放量增加不会因为碳排放强度的下降而有所减缓,倘若今后不采取有效的节能减排措施,在未来很长时间内黑龙江省净排放量将会居高不下。研究结果可为相关政策的制定提供基础依据。     

近20年来陕西省农作物碳截获的时空特征

[目的]研究近20a陕西省农作物碳截获的时空特征及其影响因素,为区域生态系统碳循环研究提供参考依据。[方法]基于陕西省主要作物的产量、播种面积等数据,运用系数法、灰色关联模型等进行估算与分析。[结果](1)1991—2012年陕西省主要作物的碳截获量呈波动式增加,其中粮食作物的碳截获量大于经济作物,且粮食作物的年际波动比经济作物稳定。(2)研究区主要作物碳截获量及其变化存在明显的空间差异,4个地理区作物碳截获量的大小依次为:关中地区陕南地区陕北黄土高原区陕北风沙区,且除陕南地区外,其他3大区域的作物碳截获量都呈增加趋势。主要作物碳截获的重心位于西安和咸阳地区,呈由西南向东北方向移动的变化趋势。(3)在各因素中,作物的有效灌溉面积、旱涝保收面积和播种面积对其碳截获量的影响较大,且各因素与作物碳截获量的关联度存在明显的空间差异。[结论]陕西省作物生长过程中起到明显的碳汇作用,但其碳截获的增速小于中国大部分地区,提高有效灌溉率和人为投入,有利于增加作物的碳截获量,对缓解区域碳减排的压力具有现实意义。