陕西省能源消费碳排放影响因素分析与政策启示

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,系统分析了陕西能源消费碳排放总量、碳排放结构的变化,并对陕西碳排放进行阶段划分,同时运用对数平均迪氏指数法LMDI,定量分析了碳排放影响因素的作用程度。结果表明:1980—2010年,陕西省碳排放总量和人均碳排放呈波动上升的“N”型曲线,煤炭消费是碳排放的主要来源,在其他因素不变的情况下,能源消费量直接决定碳排放量和人均碳排放量;陕西省碳排放经历了3个阶段,分别是经济快速增长碳排放低速增长阶段（1980—1996年）,经济低速增长碳排放缓慢降低阶段（1996—2000年）,经济和碳排放快速增长阶段（2000—2010年）;陕西碳排放的主要驱动因素是经济产出,对碳排放的整体贡献为216.17%;其次为产业结构,整体贡献为9.72%;最后是人口,整体贡献为8.81%;主要抑制因素是能源强度,整体贡献为-131.96%;能源结构的整体贡献为-2.75%。     

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。     

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。     

基于投入视角的农业碳排放与经济增长的脱钩效应分析——以河南省为例

基于农业生产中的6个方面测算了河南省1993—2014年的农业碳排放量和排放强度。22年来河南省农业碳排放总量由1993年的495.12万t增加到2014年的1 704.13万t,年均增长6.12%,总体上呈"高速—低速—高速—低速"四阶段演化特征,农业碳排放强度从1993年的720.60kg/hm~2增加到2014年的2 080.23kg/hm~2,年均增长5.28%。河南省农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,且开始出现拐点,但不明显。农业碳排放总量的组成结构随时间变化,从平均占比情况来看碳排放组成依次为农村用电、化肥、农膜、农药、农用柴油和翻耕。运用Tapio脱钩模型计算了河南省农业碳排放的脱钩弹性系数,结果显示,2004年前农业碳排放与农业经济发展的脱钩关系呈现弱脱钩、扩张负脱钩、扩张连接和强负脱钩4种弹性特征并存,2004年后以弱脱钩为主导,占比81.82%,说明近年来河南省在农业碳减排方面取得了一定成效,未来河南省还须采取措施,从根本上实现农业碳排放与农业经济增长脱钩。     

基于碳承载力对河南省能源消费碳排放及其驱动因素的研究

实现碳达峰、碳中和对我国经济社会系统的变革具有深远的影响,定期开展区域性碳排放量研究对生态系统的保护具有重要的意义。本文基于河南省近20年的能源消费碳排放数据和陆地生态系统碳承载力数据,对近年来碳排放量情况进行了分析,并采用LMDI（logarithmic mean divisia index）因素分解模型和Tapio脱钩模型,对碳排放驱动因素以及与经济耦合情况进行了探讨。结果表明：（1）从2000年至2020年,河南省碳排放量呈现“先急后缓”的增长状态,在2012年后增加量开始减少并逐渐趋于稳定。（2）整体上,经济产出效应和人口规模效应对碳排放起促进作用;与之相反,能源消费强度效应和能源消费结构效应抑制了碳排放,经济产出效应的影响在减少,能源消费强度效应的影响在增加。（3）由Tapio脱钩模型分析得出,河南省碳排放与经济增长之间以弱脱钩为主,脱钩指数逐年减小,逐步向强脱钩状态迈进。总的来说,从2000年至2020年河南省碳排放情况得到了很好的控制,合理规划土地利用、提高新能源的消费比重、降低能源消费强度对该地区节能减排具有重要意义。     

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。     

广东省土地利用-碳减排-经济增长的脱钩关系

[目的]探究土地利用碳排放及其与经济增长的脱钩关系并进行实证分析,为广东省在“十四五”期间绿色低碳循环经济发展提供参考依据。[方法]运用碳排放系数法,测算广东省2003—2018年土地利用碳排放量。借助经济合作与发展组织(OECD)脱钩模型,评估了土地利用碳排放与经济增长的脱钩情况。采用灰色关联模型,分析了影响脱钩情况的主要因素。[结果](1)广东省土地利用碳排放量由2003年的2.39×10~8 t增加到2018年的6.72×10~8 t,碳排放总量增加4.33×10~8 t,年平均增长率达7.2%;(2)土地利用碳排放与经济增长的脱钩指数总体变化为2003—2008年由0.948 3下降至0.296 9,2009—2015年由0.941 8先增至1.123 6再降至0.257 2,2016—2018年由0.471 9下降至0.416 8。脱钩关系大体经历了“相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ—绝对挂钩—相对脱钩Ⅰ—相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ”发展过程,尚未形成稳定的脱钩状态;(3)从碳排放视角来看,产业结构和煤炭消费比例与脱钩关系的关联度为0.748,0.741,是主要影响因素。从经济发展视角来看...     

徐州市农业碳排放时空特征与脱钩效应

[目的] 分析徐州市时空尺度下农业碳排放时空特征与脱钩效应,为江苏省徐州市及其周边资源型城市未来农业的绿色高质可持续发展以及农业经济的良性增长提供理论与数据参考。[方法] 采用排放系数法测算2000—2020年时空尺度下徐州市农业碳排放总量、强度和结构,而后基于Tapio脱钩模型分析其与农业经济发展间的脱钩关系。[结果] ①徐州市农业碳排放变化趋势总体呈“快速上升—波动上升—快速下降”3阶段,从2000年的1.61×10⁶ t先增后减至2020年的1.69×10⁶ t,形象地表现为“M”形。对农业碳排放贡献率大小依次是耕地利用(46.44%)、作物种植(31.90%)和牲畜养殖(21.66%),化肥是最主要碳源。②徐州市各区(县、市)农业碳排放量差异明显,经历了由升到降的长期演化进程,空间层面上总体呈现出“中部高,周边低”的分布格局,邳州市最为突出; ③徐州市农业碳排放与农业经济发展总体经历了“弱脱钩—强负脱钩—扩张负脱钩—强脱钩”的变化历程,且“十三五”以来主要表现为强脱钩。[结论] 徐州市农业碳排放随着低碳减排理念的不断深入而日趋合理,农业经济发展也取得了一定成效。     

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。     

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...     

基于投入视角的山东省农地利用碳排放与经济发展脱钩研究

[目的]分析山东省2000—2012年农地利用碳排放与经济发展关系,为该区碳减排工作和农业相关政策的制定提供理论依据。[方法]基于农地利用的投入视角,采用碳排放计算模型和脱钩弹性测算方法,计算了2000—2012年山东省17个地级市农地利用碳排放量,及其与经济发展的脱钩关系,将该省划分为不同的脱钩类型,揭示两者的时空演变规律。[结果](1)2000—2012年山东省碳排放量增量显著,由7.12×106 t升至8.39×106 t,年均增长9.77×104 t,潍坊市的碳排放量最大,莱芜市的排放量最小。(2)山东省农地利用碳排放强度存在显著的空间差异性,呈东高西低的空间分异格局。(3)山东省主要表现为强脱钩与弱脱钩并存的状态,并以强脱钩为主。(4)山东全省脱钩类型空间分布规律较明显,强脱钩分布广泛,弱脱钩集中于西南地区。[结论]山东省农地利用碳排放和经济发展存在一种科学的、合理的脱钩弹性关系,但仍需加大对于农地利用的科技投入,合理分配农用物质的投入比例。     

中国畜牧业温室气体排放的脱钩与预测分析

面对日益严峻的温室气体排放形势,中国做出到2030年左右二氧化碳排放达到峰值的承诺,其中畜牧业成为重要减排领域,因此,研究中国畜牧业温室气体排放现状及趋势尤为必要。基于2000-2014年省级面板数据,在参考《省级温室气体排放清单指南》测算畜牧业温室气体排放量基础上,借助Tapio脱钩模型分析畜牧业温室气体排放与经济发展之间的关系,采用LMDI模型分解其影响因素,并构建不同情景对2020年畜牧业温室气体排放目标进行分析。研究结果表明：畜牧业温室气体排放量总体呈下降趋势,非奶牛减排明显,是下降主因,但其仍处于50%水平之上,排放量达18 180.54万t;羊、生猪、奶牛排放量增加,分别为7 072.56万t、6 202.69万t、4 359.97万t。畜牧业温室气体排放脱钩效应比较理想,全国以弱脱钩状态为主,但经历波动变化、相对平稳、持续上升3个发展阶段,脱钩状态不稳定。综合效应在国家层面呈倒“U”型特征,但在省份间差异明显;生产效率效应是国家和省份减排的最大贡献者,经济发展效应则是增排的最主要推动因素;综合效应差异主要来自产业结构效应和劳动力效应的不同。2020年畜牧业温室气体排放远超管控目标,预测区间端点值分别超过目标12.84%和34.71%,减排压力大。因此,应调整产业结构,适当进口畜产品;针对不同地区脱钩状态差别化治理,提高养殖效率;明确畜牧业减排目标,分解管控任务。     

碳中和目标下畜牧业低碳发展路径

推动实现碳中和是可持续发展的关键,减少温室气体排放是推动实现碳中和的根本.作为国际低碳行动的引领者和开拓者,中国承诺将力争于2030年前实现二氧化碳排放达峰,努力争取2060年前实现碳中和.农业生产活动是中国温室气体的第三大排放源,其中畜牧业贡献了农业非二氧化碳温室气体排放的80％,是农业主要温室气体排放源.因此,畜牧...     

河南省城镇化、碳排放与“三生”空间交互机制分析

以往对城镇化与碳排放关系的研究，通常强调“人”的作用，而忽视“人-地-碳”的耦合效果。为探索城镇化、碳排放与“三生”空间的交互机制，该研究基于DNA模型三级结构视角，构建城镇化、碳排放与“三生”空间耦合模型，并采用环境库兹涅茨曲线、Logistic方程和脱钩分析方法，对三者间存在的数量关系进行验证和分析，以揭示其交互机制。结果表明：1）人口与土地城镇化导致生态、生产、生活空间结构失衡，影响生态环境品质，表现出城镇化发展水平与碳排放水平严重负脱钩，伴随城镇化升级推进，生产、生活、生态空间将进一步融合，空间布局将趋于协调，严重负脱钩逐步向适度耦合转型，逐渐形成“人-地-碳”最佳耦合关系。2）河南省城镇化率与碳排放量间存在显著的倒“U”型曲线关系，两者脱钩状态表现出较强的阶段性，整体呈现“增长负脱钩向强脱钩转变，间歇性夹杂弱脱钩与增长耦合”的特点，并预测河南省将在2026年实现碳达峰，随后进入碳减排阶段。3）河南省“三生”空间总体呈现生产空间有序减少、生活空间稳步扩张、生态空间稳定发展的趋势，“三生”空间变化与碳排放相关关系表现为生产空间对碳排放的贡献增加，生活空间对碳排放的贡献减小，生态空...     

华北地区蛋鸡养殖产业碳排放核算

华北地区是中国蛋鸡养殖的主要区域,摸清华北地区蛋鸡养殖产业碳排放清单,开展科学规范的蛋鸡养殖产业碳排放核算,可为中国畜牧业碳减排技术筛选和政策制定提供依据。该研究利用混合生命周期评价和联合国政府间气候变化专门委员会（intergovernmental panel on climate change,IPCC）国家温室气体清单指南的相关核算方法,结合实地调研数据、GABI 软件中Ecoinvent 数据库和中国蛋鸡养殖业文献Meta分析数据,对华北地区蛋鸡养殖产业碳排放因子进行完善,构建出“饲料种植-蛋鸡饲养-鸡蛋包装-粪污存储-粪污处理”全生命周期的蛋鸡养殖产业碳排放核算方法。并将该方法用在华北某区域362家蛋鸡养殖场,综合分析蛋鸡养殖产业链各环节碳排放量,找到目前存在的碳排放问题,并提出碳减排建议。结果表明：1）大规模养殖场每羽蛋鸡1 a的碳排放量（以二氧化碳当量计,CO2-eq）为23.0 kg,较小规模养殖场的25.6 kg和中等规模养殖场的24.4 kg少10.1%和5.7%。2）对每羽蛋鸡不同养殖环节1 a的碳排情况进行分析,发现饲料种植、蛋鸡肠道发酵、鸡蛋包装和粪便存储处理为主要排放源,排放量分别为13.0、2.2、2.2和1.2 kg 。3）建议通过精准饲养,提高饲料利用率、提升畜禽粪污的处理水平、打破蛋鸡养殖固化模式等方式减少蛋鸡养殖碳排放。该研究可为蛋鸡养殖产业碳排放核算提供方法,并为制定碳减排政策提供科学依据。