安徽省农村居民生活消费碳排放与居民收入关系研究

基于2005～2016年安徽省农村居民生活能源消费和农村居民可支配收入的基础数据,核算了在此期间安徽省农村居民生活能源消费产生的碳排放总量,并利用Tapio脱钩指数分析了农村居民生活消费碳排放与农村居民可支配收入之间的脱钩关系。结果表明,安徽省在此期间农村居民生活消费碳排放与农村居民可支配收入之间绝大多数处于脱钩状态,脱钩状态较为理想。因此,安徽省应大力发展减排技术,调整能源结构,在稳步提高居民生活水平的同时,实现安徽省居民生活消费碳排放的减排目标。     

安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素研究

为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究。结果表明：1998—2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长-持续〖JP2〗下降-缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,〖JP〗而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t。     

安阳市农业碳排放驱动因素及脱钩效应分析

基于农业生产中翻耕、化肥、农药、农膜、农用柴油和农村用电等6个方面,测算了安阳市1993~2014年的农业碳排放量。结果表明,安阳市农业碳排放总量整体呈上升趋势,碳排放总量由1993年的36.62×104t增加到2014年的143.84×104t,年均增长7.52%,总体上呈"高速—负增长—高速—低速"四阶段演化特征。安阳市农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,目前处于倒"U"型曲线的左侧,拐点还未出现。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依次为农村用电、化肥、农用柴油、农膜、农药和翻耕。运用LMDI模型对安阳市农业碳排放影响因素进行分解,结果显示,农业经济发展对碳排放具有较强促进作用,与基期相比,累计实现了178.09×104t的碳增量,而生产效率、劳动力因素和产业结构因素则对碳排放有抑制作用,分别累计实现52.51×10~4t、12.37×10~4t和5.99×104t的碳减排。Tapio脱钩分析表明,目前安阳市农业碳排放与农业经济发展之间的脱钩关系以扩张负脱钩为主。安阳市必须采取有效措施,尽早实现农业碳排放与农业经济增长的脱钩。     

基于LMDI分解的襄阳市土地利用碳排放与经济增长的脱钩关系研究

城镇化、工业化的快速推进使得襄阳市减量化经济增长与土地资源环境保护之间的矛盾越发尖锐。基于直接、间接系数法,本文测度了各类土地利用的碳排放总量及其变化趋势,并运用LMDI因素分解法,对其影响因素进行深入分析。结果表明:(1)2006-2018年期间,襄阳市的土地利用碳排放量处于持续增长的状态;(2)经济规模、土地结构、人口规模是襄阳市的土地利用碳排放增加的决定性因素,而能源强度对碳排放增长保持较强的负向效应;(3)近年来,襄阳市土地利用碳排放与经济增长之间的脱钩关系状态整体是保持弱脱钩关系,碳排放的增长速率略低于经济增长的速率。     

河南省经济增长与碳排放的脱钩分析

根据1990~2012年河南省统计数据,在计算河南省碳排放总量的基础上构建经济增长与能源碳排放的脱钩分析模型,研究经济增长与碳排放间的脱钩关系。结果表明:1990~2012年河南省能源碳排放的GDP弹性值出现先上升、后下降的倒"U"型趋势,在2000~2005年出现未脱钩的情况之后,2005~2012年弹性值持续下降,脱钩趋势越来越显著。脱钩的程度受宏观调控和经济政策的影响较大,在目前乃至未来一段时期内仍会保持相对脱钩状态,但要实现绝对脱钩还比较困难。因此河南省在今后的发展中要做到提高能源利用效率,转变发展方式,调整产业结构,发展新兴产业,开发利用新型能源,走低碳经济之路。     

安徽省农业碳排放测算及其影响因素分析

基于安徽省2004~2014年的相关数据,测算了安徽省2004~2014年的农业碳排放总量和碳排放强度,并利用LMDI模型分析了影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度。最后根据研究结果,为促进安徽省农业碳减排,提出了有针对性的政策与建议。     

农业碳排放特征及影响因素分析 ——以安徽省为例

基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展.     

山西省农业碳排放与经济发展脱钩分析

基于山西省2008-2018年的相关数据,测算农业碳排放总量和碳排放强度,并利用Tapio 脱钩指数分析了该省农业碳排放与农业经济发展之间的脱钩关系。结果显示:山西省在研究期间的农业碳排放与农业经济发展绝大多数处于弱脱钩状态,并有向强脱钩转变的趋势。因此,山西省应大力发展减排技术,尽早实现农业碳排放与农业经济增长的脱钩。     

湖北省碳排放研究:总量测算、结构特征及脱钩分析

参考国家温室气体清单指南的方法,从产业、来源、土地承载三个方面分析湖北省2001-2010年碳排放结构,测算其碳排放总量,探讨碳排放的时序特征与经济增长的关系。结果表明,湖北省第二产业碳排放较高,且产出效率低,第三产业单位碳排放效益最高;能源消费碳排放占总量的90%以上,占比远高于IPCC给出的参考值;城镇居民点及工矿用地碳排放占总量的74.98%,碳排放强度为229.92 t/hm2。十年间湖北省碳排放量由3705.66万t增长到7740.47万t,年平均增加9.65%。能源消费增长率高于碳排放增长率,是碳排放增加的主要动力,畜牧业碳排放减少7.78%。湖北省碳排放与经济增长脱钩状态以弱脱钩和扩张连接为主,2009年后出现由弱脱钩向扩张连接的状态转移,近些年经济发展质量有所下降。因此,湖北省应以经济转型升级为契机,提高碳排放利用效率,改进农业生产方式,加强土地用途管制,促进经济绿色增长。     

基于LMDI的兰州市农业碳排放现状及影响因素分析

通过构建碳排放研究指标体系,测算各县区农业碳排放特征,并分析其演变规律;以碳排放量测算结果为基础,采用LMDI分析方法分析兰州市农业碳排放影响因素分析。结果表明:兰州市近13年的农业碳排放总量呈现明显增长趋势,碳排放强度呈逐年下降趋势;土地翻耕产生的碳排放最大,占比超过40%;2015年兰州市各县农业碳排放差异较大,呈现边缘增长的结构,其中榆中县、永登县、皋兰县三县农业碳排放总量占总排放量83.55%;农业经济发展对碳排放量增加呈现正效应,是导致农业碳排放增加的关键因素,而农业碳排放强度、产业结构对碳排放量增加有负向影响。本研究建议未来兰州市在农业发展过程中应积极提倡土地轮作休耕,适当减少农药、化肥等使用量,推广种植绿肥作物;加大推进规模化发展,大力发展生态农业,加快传统农业向现代农业转变,推进兰州农业碳减排工作顺利进行。     

安徽省农业生产碳排放时空变化及影响因素分析

基于安徽省5个基础碳源数据,结合LMDI模型,测算其农业碳排放量,并分析了2006-2015年安徽省农业碳排放的时空变化及其影响因素.结果表明,安徽省农业生产碳排放总量逐渐增加,从2006年的356.53万t增长至2015年的449.03万t;碳排放强度的变化与总量变化基本保持一致,从2006年的87.28 t/km2增长至2015年的107.37 t/km2;从市域空间来看,2015年安徽省北部地区的城市碳排放总量高于南方地区;LMDI模型的因素分解表明,与2006年相比,效率因素和劳动力因素累计实现减排527.90万t,其中效率因素影响力度较强,而结构因素、经济因素总体上对累积CO2排放量变动存在正向影响,其中经济因素影响尤为突出.     

云南省碳排放与经济增长脱钩关系分析

本文采用Tapio脱钩弹性测度云南省能源消费相关的碳排放与经济增长之间的"脱钩"程度,结果表明,有6个年份云南省碳排放量的GDP弹性介于0~0.8,碳排放与经济增长呈弱脱钩状态。极少年份,如2000、2008、2013年,经济增长与碳排放呈现出强脱钩的现象。总体而言,在2000~2014年,云南省碳排放与GDP的脱钩指数为0.303,表现为弱脱钩状态。这说明随着云南省经济的不断增长,碳排放也在不断增长。运用脱钩分析,可以很好了解云南省经济发展与环境之间的关联关系和协调性。     

基于LMDI方法的安徽省工业废气排放量变化的因素分解

分析了2011 ～2013年安徽省及主要地市的工业废气排放量变化,采用LMDI(对数平均迪氏指数分解法)法对不同地区的变化量进行排放强度因素、行业结构因素以及经济规模因素的分解,并根据分解结果提出减排政策建议.结果表明,2011～2013年安徽省及主要地市的SO2和NOx排放量逐年下降,烟(粉)尘排放量整体上是下降的,个别地市略有上升.经济增长是阻碍减排的主要因素,排放强度因素和行业结构因素促进减排,且主导因素是排放强度,来源于新建和改造减排设施的效果.行业结构优化还未成为减排的主导作用.在短期内以新建和改造减排设施为主要手段,同时进行长期规划,对于新兴工业区和老工业区采取不同方式引导行业结构优化.     

河南省农业碳排放量测算及脱钩效应研究

为深入研究河南省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,为河南省制定低碳农业发展政策、建设农业强省提供理论依据,测算了2005-2014年河南省农业的碳排放量,并采用Tapio对河南省农业碳排放的脱钩效应进行研究分析。结果表明:2004-2014年河南省农业碳排放总量保持在较高水平,根据碳排放总量的逐年变化特征具体可将其划分为"下降—上升—波动上升"三个阶段;研究期内农业碳排放与农业经济增长之间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主。     

基于土地利用的江西省碳排放时空特征及脱钩关系研究

土地利用碳排放与经济发展关系的研究有利于优化土地利用结构,协调区域经济发展.以江西省为例,基于2005—2018年土地利用数据和能源消费数据,采用碳排放系数法和Tapio脱钩模型,对碳排放时空特征及经济发展的脱钩关系进行分析.研究发现,2005—2018年江西省土地利用碳排放量前期增长较快,后期增长较缓,建设用地是主要...     

江苏省徐州市土地利用碳排放特征及脱钩效应研究

人类活动导致的土地利用/覆盖变化是大气中二氧化碳含量增加的重要原因。依据土地利用碳排放测算方法,得出1996~2012年江苏省徐州市土地利用碳排放特征,并探究土地利用碳排放与经济发展之间的脱钩效应。研究得出:(1)1996~2012年徐州市土地利用碳排放由1399.16万t增长至3202.19万t,年均增长率为4.99%,主要归因于建设用地激增。(2)徐州市土地利用地均碳排放强度、人均碳排放强度、单位GDP碳排放强度年均增长分别为4.99%、4.20%、-7.25%。(3)徐州市土地利用碳排放增长速度低于经济增长速度,主要表现为弱脱钩,但碳排放总量居高且呈增长态势。合理控制建设用地规模、转变土地利用方式为徐州市低碳经济发展改革方向。     

陕西省能源消费碳排放经济脱钩特征与减排路径分析

能源消费是碳排放的最重要来源。本文细分碳排放源为工业能耗、交通运输和居民生活三部分,分别计算2000~2012年碳排放值,并结合脱钩系数确定陕西省各年碳排放与经济发展脱钩特征,最后通过协整检验分析陕西省碳排放的影响因素,明确减排路径。结果表明:陕西省能源消费碳排放从2000年的2 779.31万吨增加到2012年的20 391.42万吨,工业能耗贡献最大;一次能源消费量和民用汽车拥有量为最重要的影响因素。可从使用新能源、优化城市规划等方面减少二氧化碳的排放。     

云南省农村居民生活能源消费的碳排放评估

利用能源统计年鉴数据,分析了云南省农村居民生活能源的消费现状,结合相应的碳排放计算公式,估算了云南省农村居民生活消费能源的碳排放量。结果表明,在云南省农村居民生活消费能源碳排放中,非商品性能源碳排放占主导地位,总占比为94%,其中秸秆的平均碳排量占27%,薪柴的平均碳排量占63%,沼气的平均碳排量占4%;商品性能源的碳排量占6%。因此,为了满足农村居民对能源消费的需求,并减少碳排放、改善农村环境,就需要转变农村能源的利用方式,改变农村能源消费结构。     

山东省农业碳排放的时空特征与脱钩弹性研究

为探究山东省农业碳排放与农业经济增长间的关系,基于农药、农膜、化肥、农用机械柴油、翻耕、灌溉等农业生产中的6个方面,采用碳转化系数法测算山东省1997—2015年的农业碳排放量和排放强度,并选取山东省17个地级市为样本,比较山东省各地碳排放的区域差异,最后运用Tapio脱钩模型计算山东省农业碳排放的脱钩弹性系数。结果表明:(1)从1997年以来,山东省农业碳排放量和排放强度总体呈现出简单的倒"U"形变化,"上升—下降"两阶段演化特征突出;(2)山东省农业碳排放量高的地区多集中于鲁西北平原区,碳排放强度高的地区多聚集在山东半岛东部和胶东丘陵西部地带;(3)山东省农业碳排放和农业经济发展呈现出扩张负脱钩、弱脱钩、强脱钩3种不同类型的弹性特征,2008年后以强脱钩为主导,脱钩状态较为理想,说明近年来山东省在农业碳减排方面成效显著。