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计算山东1990—2009年的碳排放量,并采用LMDI对其进行因素分析.结果表明,近20年,CO2排放总量和人均排放量不断上升,万元GDP碳排放呈下降趋势;煤炭消费是碳排放主要来源,第二产业CO2排放量比重最大.经济增长是碳排放增加的主要因素;能源消费强度影响碳排放增速的变化,其本身又受到产业结构和各产业能耗强度的影响.能源消费结构的微优化,对碳排放的影响还很小,但已显现出它对碳排放减少的作用. 相似文献
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江苏省1996年至2007年碳排放效应及时空格局分析 总被引：30，自引：5，他引：25
本文通过对江苏省1996年-2007年碳排放效应分析得出:①江苏省近12年碳排放总量年均增长14%,2007年达到14370万t,碳排放增长过快问题突出;②提出了地均碳排放强度和地均建设用地碳排放强度两个新指标,并计算得出2007年全省地均碳排放强度和地均建设用地碳排放强度分别达到2.06t/hm2和84.32t/hm2:③2007年江苏全省碳排放量、地均碳排放强度和地均建设用地碳排放都呈现苏南>苏中>苏北的分布格局,13市地均碳排放强度差异显著,其排放强度总体与经济发展水平呈正相关;建设用地碳排放对总碳排放贡献最大是各地市共同之处;(④江苏省碳排放强度与人均GDP呈倒U型曲线关系,曲线的拐点在(2.0～2.1)万元/人附近;⑤能源消耗是碳排放的主体,建设用地是最主要的碳源,1996年-2007年全省虽然其碳排放总量呈上升趋势,但全省万元CDP碳排放强度从2004年开始逐年下降的,说明江苏全省碳减排已取得一定成效,但减排压力仍然巨大,减排工作任重道远. 相似文献
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采用IPCC (2006)建议的方法,计算1995-2010年广东能源消费碳排放量.根据扩展的Kaya恒等式,综合考察人口、经济规模、产业结构、能源强度、能源结构等因素的作用,应用LMDI分解法对广东能源消费碳排放进行分解,量化各因素贡献并探讨其作用机理.研究表明,广东能源消费碳排放不断增加最主要的驱动因素是经济规模效应,能源结构调整则是降低二氧化碳排放的最主要因素;能源强度下降使碳排放快速降低,人口因素则促使能源碳排放增长,产业结构的贡献最小.因此,广东省节能减排应该重点优化能源结构,提高能源效率,加快产业升级和结构调整. 相似文献
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本文根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算了新疆1952年-2008年的碳排放量,系统分析了新疆碳排放总量、碳排放结构、碳排放强度的变化,并对新疆碳排放进行阶段划分,最后应用对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index）对碳排放量进行因素分解,定量分析了碳排放不同阶段各影响因素对碳排放的作用程度。结果表明：①1952年-2008年,新疆CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放水平则呈先上升后降低的＂倒V＂型曲线,煤炭消费是碳排放的主要来源,第二产业能源消费产生的CO2排放量比重最大;②新疆碳排放经历了五个阶段,当前处于经济和碳排放快速增长阶段;③碳排放不同阶段各影响因素的作用程度不同。总体来看,经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度的降低（升高）也是促使碳排放减少（增加）的主要因素;能源消费结构由于变化不大,对碳排放的影响很小;计划生育政策实施以来,人口增长对碳排放量增长的推动力逐渐减弱。能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。 相似文献
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利用陕西省统计年鉴数据,对陕西省2001—2011年的能源消费与碳排放情况进行分析,结果表明:陕西省一次能源消费从2001年的3 033.15万t标准煤增长到2011年的9 760.10万t标准煤,年均增长12.40%;碳排放量由2001年的2 463.30万t增长到2011年的10 567.49万t,年均增长15.68%,其中由煤炭引起的碳排放量占74.67%;碳排放强度总体呈下降趋势。针对陕西省能源消费和碳排放的现状,提出应该大力发展低碳经济、努力改变高耗能的经济发展方式等建议,积极促进陕西省产业结构调整与升级。 相似文献
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区域视角的能源消费碳排放影响机理分析是有效实现节能降耗减排的重要研究议题.以指数分解分析的研究框架为基础,采用LMDI完全分解模型,解析1990-2014年间5个不同发展时期广东省能源消费碳排放的主要驱动因素.主要研究结论如下:(1)经济增长效应和人口规模效应是广东碳排放增长的最主要贡献因子.(2)能源强度效应是遏制广东碳排放增长的重要贡献因子.(3)能源结构效应和技术进步效应在不同发展阶段对广东省碳排放增长的作用机制各不相同,未有充分发挥其遏制碳排放增长的重要作用. 相似文献
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文章采用碳排放系数法，依据2011—2020年新疆纺织服装产业历年各类能源消耗量进行省级区域碳排放情况研究分析，通过碳排放强度及碳生产率等相关指标分析其产业发展与碳排放情况之间可能存在的相关性。研究结论：(1)纺织服装全产业碳排放量分为两个阶段。第一阶段年平均增长率约为19%,由2011年的约361万tCO2增长到2013年的约501万tCO2;第二阶段2014—2020年平均增长率约为12%,呈阶段性增长趋势。(2)新疆纺织服装行业对环境产生了较大压力，能源结构有待优化，目前主要以消耗煤为主。(3)3个子行业中化纤业碳排放强度最大且波动幅度较大，2015—2016年连续两年碳排放强度超过5 tCO2/万元，纺织业、化纤业及服装业三行业平均碳排放强度趋势较为平稳。(4)节能减碳政策效果开始显现，产业规模发展增速大于碳排放量增速。 相似文献
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在中国快速城镇化进程中，为尽早推动城市层级的碳中和路径规划工作并作出相应行动，须重点关注城市电力、交通、工业、建筑等行业的能源政策目标制定，因此，以广州市为对象，通过构建能源政策模拟模型，设置基准情景、政策情景和碳中和情景模拟广州市到2050年的能源消费和碳排放情况，分析其重点部门的减排潜力，并评估碳中和情景下各项政策措施的减排贡献。结果显示：在碳中和情景下，广州市能源消费将于2030年达峰，碳排放量将于2026年达峰，到2050年全市碳排放将降至848万t，其中有611万t来自交通领域；电力部门的脱碳将是广州市实现碳中和最重要的途径，碳减排潜力由大到小的其他部门依次为交通、工业、制氢业和建筑；累计碳减排贡献最大的5项政策依次为电力系统零碳化、建筑能效标准提升、交通领域生物燃料替代、工业能效标准提升和氢燃料交通工具销售占比提升。 相似文献
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基于LMDI的山东省能源消费碳排放因素分解 总被引：7，自引：0，他引：7
近年来山东省在经济发展取得显著成绩的同时也出现了碳排放量增加问题。本文基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》测算了各种能源的碳排放系数,并对山东省2000年-2009年能源消费碳排放量进行测算。运用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)方法将山东省能源消费碳排放分解为人口、人均财富、产业结构、能源消费强度和能源消费结构等五方面效应。结果表明,以2000年为基期,截止2009年除能源消费强度因素的累积效应为负值外,其余四种因素的累积效应均为正值。从逐年效应来看,人均财富是碳排放增加的最大拉动因素,人口仅有微弱的拉动作用,能源消费强度对碳排放具有较强的抑制作用,能源消费结构、产业结构对碳排放量具有一定的作用,但其作用方向尚不稳定。针对分析结果,提出了相关建议。 相似文献
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研究区域碳排放影响因素及作用强度,可针对性的为区域碳排放管理及碳减排政策的制定实施提供一定科学依据。首先,本文分年度测算了河北省2005-2014年的碳排放总量;然后,基于LMDI分解法,选取人口规模、经济规模、能源消费结构、产业结构、能源利用效率和碳排放强度六个经济指标,构建了河北省碳排放影响因素分解模型;最后,定量分析了各经济指标对河北省碳排放的作用强度。实证研究表明：能源消费结构是促进河北省碳排放增长的主要因素,能源利用效率次之;人口规模和经济规模对河北省碳排放增长有一定促进作用,但影响力较弱;产业结构抑制了河北省碳排放增长。在此基础之上,针对性的提出了河北省加强碳排放管理及碳减排的相关政策建议。 相似文献
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中国碳排放驱动因素分解分析 总被引：8，自引：0，他引：8
本文基于生产部门、居民生活部门的化石能源消费量以及水泥生产量的数据,较全面地测算了2000～2009年我国的碳排放量,并建立了碳排放驱动因素的对数均值迪氏指数(LMDI)分解模型,考察样本期间各因素对我国碳排放量变化的影响。研究结果表明:我国已经跨越了碳排放强度和人均碳排放高峰阶段,但仍处于从人均碳排放量高峰到碳排放总量高峰的过渡阶段。经济增长和城市化是这一阶段碳排放的主要正向驱动力,能源利用效率则是碳排放的主要负向驱动力。 相似文献
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日本是世界上城镇化水平较高的国家,其少子老龄化人口特征明显,资源相对匮乏,家庭崇尚低碳生活理念。中国已逐渐迈入快速城镇化、人口老龄化社会,人均资源占有量也并不高,因此,日本家庭碳排放的变化规律及相关经验对于中国节能减排对策的制定具有一定的参考价值。本文以日本2001—2011年数据为样本,基于IPAT-LMDI扩展模型,构建一个包括家庭规模、住宅利用率、经济发展水平、碳排放率、能源消费结构和能源消耗强度的日本家庭碳排放因素分解模型,并就各因素变动对日本户均碳排放的影响程度、日本户均碳排放对因素变动的敏感程度进行双向分析。结果表明,日本户均碳排放波动上升趋势是正向驱动因素和抑制因素共同作用的结果,其中碳排放率、能源消费结构和经济发展水平是正向驱动因素,能源消耗强度、家庭规模和住宅利用率是抑制因素;不同时期日本户均碳排放对抑制因素的敏感程度不同,总体来看对家庭规模的敏感程度较高,对经济发展水平的敏感程度较低。日本家庭碳排放的因素分析启示我们,在城市化的进程中应转变家庭能源控制视角,优化家庭能源结构,合理控制住宅增速、规模和节能标准,提高家庭低碳生活意识和水平。 相似文献
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本文讨论了城镇化背景下建筑部门未来发展驱动因子与能源服务需求的变化趋势,并设定基准（BAU）、自主贡献（NDC）和强化低碳（ELC）3个情景,运用自下而上的建筑部门能源系统模型（PECE-Building）分析2013—2050年不同发展路径下建筑部门能源需求和CO2排放趋势,评估建筑部门实现中长期低碳发展目标的技术路线图和投资需求。研究结果表明,受城镇化进程与收入增长驱动,中国中长期建筑部门能源服务需求将快速增长,建筑部门成为中国未来能耗与排放增长的重要来源。BAU情景下建筑部门2050年能耗与CO2排放水平较2013年分别上升142.8%、103.1%;NDC情景下全社会CO2排放达峰,但建筑部门排放依然保持持续增长;ELC情景下建筑部门有望在2027年左右以7.8亿t CO2排放达峰,2050年排放降至6.15亿t,低于2013年水平。ELC情景下能效技术与新能源技术累计减排量分别占比 33.4%和66.6%,北方城镇供暖是最重要的减排领域。实现该低碳发展目标所需新增投资共计2694.3亿元,占各期GDP比重均不超过0.26‰。因此,建筑部门有望走上一条技术可行、经济可接受的低碳转型之路。 相似文献
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运用经济投入-产出分析法,建立了基于能源消耗的产业碳排放强度模型和建筑业碳足迹模型,核算了我国建筑业1995～2009年期间碳排放的分布特征;运用Kaya恒等式,从能源结构效应、能源强度效应、产业规模效应、经济产出效应4方面分解了建筑业直接碳排放和隐含碳排放的变动趋势,探讨了我国建筑业未来实施减排的途径和对策。研究表明,建筑业能源结构强度和规模产业能源强度的进一步降低是建筑业节能减排的关键。 相似文献
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本文以美国、日本和欧盟等世界主要国家或组织为研究对象,使用国际能源机构、世界银行、联合国、欧盟委员会以及中国国家统计局的相关能源消费、CO2以及SO2的排放数据,基于能源消费的视角,以火电行业为切入点,根据温室气体和SO2主要由能源消费产生的,且CO：为主要温室气体的特点,对能源消费与CO2和SO2的排放进行相关性分析,并对欧盟进行的CO2与SO2协同减排进行实证研究,对其所采取的减排措施或者在预设的减排情景下计算其减排量,分析协同减排的前景,为我国进一步有效地对温室气体和SO2的协同减排提供经验和借鉴。研究结果表明：根据美国、欧盟、日本和中国的能源消费与CO2排放的数据,计算得出能源消费与CO2排放以及SO2排放的相关系数分别为：0．9291、-0．2965、0．9357、0．9978;而根据中国能源消费与SO2排放数据,计算得出能源消费与SO2排放的相关系数为O．8738。表明能源消费与CO2和SO2排放高度线性相关,在进行CO：减排的同时可以协同对SO2进行减排。依据欧盟成员国首脑在2007年共同明确的减排目标,即到2020年至少实现减排温室气体20％的目标,计算得出2020年欧盟火力发电行业可在2007年的基础上减排4．92MtCO2,与此同时SO2可减排218．05kt。因此,根据欧盟等发达国家协同减排的经验,我国在温室气体与二氧化硫协同减排方面具有巨大潜力。 相似文献
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基于STIRPAT模型的南京市农业碳排放驱动因素分析及趋势预测 总被引：3，自引：0，他引：3
应用STIRPAT模型分析影响南京市2000—2015年农业碳排放驱动因素,并结合灰色模型GM(1,1)预测南京市2016—2025年农业碳排放量。研究结果显示:2000—2015年南京市农业碳排放量呈下降趋势,年均增长率为-3.07%;农村人口、富裕度、技术水平、能源效率、农村居民人均可支配收入、林业面积、城镇化率每发生1%的变动分别会引起南京市农业碳排放0.26%、0.11%、0.06%、0.31%、-0.07%、-0.06%、-0.09%的变化。根据GM(1,1)模型预测,南京市农业碳排放逐年下降,从2016年的57.96万t下降到2025年的45.41万t。研究得出南京市为进一步降低农业碳排放量,实现低碳农业发展,应调整农业产业结构,推行绿色农业生产方式,降低农业能源消耗,并加大政策扶持力度。 相似文献
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1990年-2008年中国化学工业碳排放脱钩和反弹效应研究 总被引：1，自引：0，他引：1
运用IPCC推荐的二氧化碳计算方法推算1990年-2008年间中国化学工业的CO2排放量,并以此为基础,通过构建基于脱钩理论的OECD和Tapio脱钩分析模型,研究中国化学工业1990年-2008年工业增长与CO2排放的脱钩关系及程度,分析了二者脱钩发展的时间演变趋势,并运用完全分解模型对中国化工行业经济增长中的碳排放反弹效应进行分解分析.结果表明:1990年-2008年间中国化工产值增长与其CO2排放之间处于相对脱钩或弱脱钩状态;影响中国化学工业CO2排放量增长的主要因素是规模效应,并且其作用大于技术提高所带来的CO2排放量减少的影响. 相似文献