基于IPAT-LMDI模型的山西省黄河流域用水人文驱动因素分析

为控制山西省黄河流域用水总量,推进流域水资源节约集约利用,通过构建IPAT-LMDI模型,分析山西省黄河流域时空用水量演变的驱动效应。研究结果表明,人口规模效应和富裕程度效应为增量效应,技术效应为减量效应;2003~2020年,人口规模效应和富裕程度效应分别增加用水量6.1206×10^(8)、1.6867×10^(10)m^(3),技术效应减少用水量1.6138×10^(10)m^(3),总效应为正值,并随时间呈增长趋势;河口-龙门、龙门-三门峡、三门峡-沁河和沁河流域的技术效应对用水量增加的抑制作用明显小于汾河流域,表明山西省黄河流域中上游子流域仍具有一定节水潜力,可通过节水技术进一步控制该区域用水总量。研究结果可为山西省黄河流域水资源合理利用提供借鉴和参考。

基于IPAT扩展模型分析人口因素对碳排放的影响

以5个典型国家(中国、日本、印度、德国和美国)为研究对象,利用IPAT模型比较分析了人口总量、能源强度和人均财富对碳排放的影响程度.结果表明:中国和印度的人口总量是影响其碳排放变化的主要因素;而美国和日本财富的积累刺激碳排放增加的作用明显.基于1978─2007年中国人口和能源相关数据,以STIRPAT模型为框架,分别构建了总人口模型及家庭户模型,用于分析我国人口数量、人口结构、能源强度及消费变化对碳排放产生的影响.经模型验证发现,家庭户模型的解释力度总体优于总人口模型.碳排放量的各解释因素按其影响程度的大小依次为平均家庭户规模、人均居民消费额、人口结构、能源强度和家庭户数.针对适应低碳发展的人口政策提出了相关建议.

基于IPAT模型的苏州市环境压力-响应分析

苏州市经济快速发展,资源环境压力日益加重,实现污染物总量削减目标形势严峻.在分析苏州市污染物排放与经济发展现状的基础上,利用IPAT模型就多种经济、环境发展情景下,定量分析苏州市2010年的环境压力.结果表明:在GDP年增长率分别为15.4%和12.0%的情景下,单位GDP的环境负荷年下降率分别为18.0%和15.0%时,污染物排放量可实现"十一五"规划的削减目标,但资源效率分别需要提高1.2和1.0倍,实现削减目标的压力很大;应采取提高环境效率、控制社会经济发展速度、加速重点行业产业结构调整等措施以缓解苏州市的环境压力.

基于IPAT模型的安徽省不同情景碳排放趋势测度分析

基于1995-2010年能源消费数据,利用IPAT模型,分规划情景、惯性情景、低碳情景对安徽省未来碳排放量及碳排放强度进行测度,结果表明:2015年,安徽省在规划情景、惯性情景、低碳情景下的碳排放量分别为16 680.96万t、14 790.52万t、11 235.49万t,均呈增长态势,碳排放强度分别为0.6952t/万元、0.6661t/万元、0.6533t/万元,呈下降趋势,规划与惯性情景模式下的碳排放量和碳排放强度均高于低碳情景模式。3种情景碳排放曲线表明,不会出现库兹涅茨曲线(EKC)拐点。科技创新、机制创新是实现碳减排的重要途径,"十二五"期间,安徽省通过提高能源效率、优化能源结构、创新机制等举措,碳排放仍有较大削减空间。

环境影响的IPAT模型再认识

伴随工业文明的发展,探究日益恶化环境问题的社会根源成为学术界激烈争论的议题,从人口规模与技术水平的单因素争论拓展到文化背景、政府类型和消费观念等多因素论的讨论,在横向上从宏观社会到微观个体层次的解释,最终形成经典的环境影响的IPAT模型,试图解释环境问题产生的复杂社会动力机制。本文通过国内外学者对IPAT模型的实证研究以及理论探讨梳理发现:模型中的因变量环境影响I以及自变量人口数量P、富裕程度A和技术水平T的内涵、完备性以及分析单位的适用性等方面备受争议。为了克服变量的局限,首先通过分解IPAT模型中T变量,进一步拓展模型中可能被忽略的对环境影响的多重因素;同时为了避免模型中不同因素对环境影响的同比例线性变化的局限性,将IPAT模型转化为非线性的STIRPAT随机模型,使各变量值随观察值的变化而变化;其次为了克服研究中忽视个体对环境影响差异性的不足,以"双重转换"理论为基础分析少数特权群体对环境造成不成比例的影响;最后面对分析单位以及分析情景的差异性与复杂性,基于"世界体系论"视角突破特定区域时空以国家间互动关系为分析单位对全球环境退化展开讨论。研究表明,IPAT模型的发展演变表明环境保护与经济发展关系逐渐从悲观的"零和"冲突走向协调发展的路径,有利于探索更加有效的举措应对全球复杂而严峻的环境问题,同时对新常态下中国推进生态文明建设具有重要的理论和实践意义。

基于IPAT模型的长株潭城市群经济增长与能源消耗的实证研究

基于IPAT方程,通过设定不同的情景来分析长株潭城市群2008年-2013年期间经济增长与资源消耗之间的定量关系.实证结果表明:GDP年增长率为12%,单位GDP能耗年下降4%这种组合是合理和适当的,符合长株潭城市群能源消耗的实际.以此为目标,能平稳推进长株潭城市群资源节约型社会建设进程,保持国民经济快速、健康、稳定的发展.

基于IPAT模型的江西省碳排放峰值预测研究

通过对江西省1995-2012年的时间序列数据进行回归,利用IPAT模型对未来江西省碳排放峰值出现时间进行预测。可以发现,技术进步对峰值的影响较为重要。按照江西省目前发展趋势,若经济社会发展的同时保持能源强度和碳排放强度合理下降,江西省的峰值到达时间约在2032-2035年之间。因此,保持能源强度和碳排放强度的不断下降对江西省尽快出现碳排放峰值至关重要,健全应对气候变化机制、调整产业结构、优化能源结构、提高清洁能源消费比重应成为江西省今后的重点工作任务。

基于IPAT模型的天津市经济增长与资源环境负荷分析

以协调经济、资源和能源三者之间的关系,实现城市的可持续发展为目标,基于IPAT模型,参考《天津统计年鉴》,定量分析天津市1999—2008年经济增长与能源消耗之间的关系,并将生态足迹模型引入其中,对资源能源的利用效率进行评估,得出以下结论:10a中,天津市经济增长给环境带来的负效应超过了科学技术进步带来的正面效应;人均GDP从1999年的1.54万元增加到2008年的5.55万元,同比增加了2.6倍,同时,单位GDP生态足迹从0.62hm2/万元到0.30hm2/万元,同比下降了52%;针对天津市资源能源的利用效率问题提出有关对策和措施。

基于IPAT等式的甘肃省用水影响因素分析

将经典的IPAT等式扩展为包含人口、富裕程度、用水强度和产业结构4种影响因素的用水分析等式;并利用结构分解模型,将4种影响因素对总用水量变化的贡献分解开,得到不同因素对用水变化的影响。利用模型对1999-2008年甘肃省用水状况进行了实证分析,结果表明:富裕程度对用水量的增加效应最大,最高为2003-2004年(21.07×108 m3);而人口变化对用水量的增加效应相对较小,均小于1×108 m3;尽管用水效率的提高和产业结构的变化都减少用水量,但产业结构变化对用水量变化的贡献比用水效率的贡献小;此外,单纯地提高用水效率或调整产业结构,并不能保证在环境约束下实现社会经济的发展。因此,随着人口和经济规模的不断扩大,为了满足人民群众不断增长的需求,不仅要从提高用水效率、调整产业结构出发,实现水资源的高效优化配置;更重要的是调整发展思路,摆正人和自然的位置,才能真正实现人和自然的和谐发展。

低碳经济“脱钩”量化分解模型研究——基于IPAT方程的分析

在IPAT方程基础上运用LMDI分解法构建了低碳经济"脱钩"量化分解模型,并以山西为例进行分析。结果表明,1999～2009年间山西低碳经济已从"扩张负脱钩"和"无脱钩努力"阶段逐步改善为"弱脱钩"发展阶段;能源强度降低对低碳经济发展起到了关键性作用,产业结构和能源结构调整等其他措施效果并不明显。该模型的建立对科学评价减排措施和低碳经济发展具有重要的方法论意义。

基于IPAT模型的河北省灰水足迹分析及预测

河北作为京津冀发展圈的重要组成部分,水质水量问题突出,因此迫切需要对其水量和水质进行研究。基于农业和工业生活两部分,选取N肥、P肥、COD为关键污染物,以水环境最大允许容量为依据,计算了河北省2004—2015年的灰水足迹,并以此为基础,对2030年单位产值造成的灰水足迹进行了预测。结果表明:(1)12年间河北省灰水足迹呈现先上升再下降的趋势,农业灰水足迹以N肥为最关键污染物,随着化肥总量和平均施肥水平的增加不断增长,年均增长率0.87%;(2)工业生活灰水足迹总体呈现增长趋势,阶段内呈现下降趋势。以2011年为界,河北省灰水足迹从由农业灰水足迹决定转变为由工业生活灰水足迹决定,且工业生活灰水足迹和第三产业产值的相关性较强;(3)通过IPAT模型分析发现,农业灰水足迹除2004,2013,2015年外,其他各年份可持续性均较差,2004—2010年工业生活灰水足迹的可持续性好于2011—2015年。未来若按照现有水平继续发展,到2030年河北省单位农业产值造成的灰水足迹将下降为0.05 m^3/元,单位工业生活产值造成的灰水足迹将下降为0.006 m^3/元。

基于IPAT-LMDI的中国水足迹变化驱动力分析

通过构建水足迹变化的IPAT模型,将引起中国水足迹变化的驱动因素分解成人口、富裕和技术3种人文因素,并通过LMDI分解模型测度了1997—2011年这3种因素对中国水足迹变化的贡献率以及各省市这3种因素的年均贡献率。结果表明:富裕程度对引起水足迹变化的影响程度最大,人口的影响力最小,两者都是正向驱动因子,技术效应具有双向驱动效果,而当前基本上为负向驱动力;人口对水足迹影响最大的省市包括上海、浙江和广东等人口密度比较大的省市;富裕程度对水足迹影响最大的省市包括广西、宁夏和陕西等经济水平相对落后的地区;技术效应对水足迹影响最大的省市包括浙江、广东等经济强省。最后分析了相应对策以及需要进一步完善的问题。

IPAT模型安徽省用水影响因素和预测分析

运用修正的IPAT模型,对2001-2010年安徽省用水状况进行了实证分析,结果表明:在3种影响用水量变化的因素中,富裕程度因素对用水量呈现出增加效应,其中2009-2010年间影响程度最大,为69.20×108m3;技术进步因素显著地减少了用水量,其中2009-2010年间影响程度最大,为58.36×108m3;而人口因素对用水量的影响比较轻微。对安徽省2015年、2020年和2025年的用水状况设计4种情形,经模型预测分析,可知当GDP年增长16%、单位GDP用水量年降低12%时,比较符合安徽省用水的实际情况,有利于安徽省资源节约型社会的建设,在环境约束下实现社会经济的快速发展。

基于IPAT模型的中国园林绿化废弃物产量影响因素与时空特征研究

基于2006-2019年中国经济水平和绿化面积等面板数据,对中国园林绿化废弃物产量进行科学核算,并系统分析了园林绿化废弃物产生的动态特征与时空特征.同时,以IPAT固态效应模型与Divisia对数权重分解法为基础,深入探究了4种影响因素对我国园林绿化废弃物产生的贡献效率.结果表明:1)2006年以来我国园林绿化废弃物产量增长明显,且不同区域的空间格局差异显著;2)经济因素(R)、城市因素(I)与绿地因素(S)均是影响园林绿化废弃物排放的主要驱动因素,其影响作用依次为R>I>S,经济因素与绿地因素是拉动产量增长的促进因素;3)从驱动因素归类分析结果来看,各地区可以按驱动因子强度分为4种类型,其中"平衡型"是较理想的发展模式,另外有38.7%的城市处于"R型"发展.研究结果可为我国园林绿化废弃物收集处理全链条的管理提供科学性理论依据.

基于IPAT模型的云南省城市空间扩张影响因素分析

利用IPAT模型及其结构分解方法,定量研究云南省城市空间扩张与人口、富裕度、技术进步之间的关系,通过STIRPAT模型,分析云南省城市空间扩张各因素的影响程度。结果表明:人口和富裕程度对云南省城市空间扩张呈增加效应,技术水平对其呈减少效应。通过岭回归拟合发现,人口、人均GDP每增加1%,云南省城市面积分别扩大2.64%和0.112%,单位GDP城市土地用地量每增加1%,城市面积则减少0.105%。这一结果对解决云南省有限土地资源与社会经济发展和城市空间规模过度扩展之间的突出矛盾具有现实意义。

近20年来肥城市林地时空变化及其驱动因子

[目的]提取肥城市不同时期的林地信息,分析林地时空变化特征,挖掘林地面积变化的驱动因子,为区域林地资源监测、管理和可持续发展提供参考。[方法]以肥城市为研究区,基于2000-2020年21期Landsat遥感数据,首先对Landsat遥感数据进行辐射定标、大气校正等预处理,采用决策树分类法对遥感数据进行土地类型解译,提取林地相关信息;然后揭示近20年来林地时空变化特征;最后构建新的环境压力模型(IPAT),分析林地面积变化的驱动因子。[结果]基于决策树规则提取的肥城市林地信息用户精度达94.7%,具有较高的解译精度。解译结果表明,近20年来林地面积在波动性中呈增长趋势,净增加17463.54 hm^(2);增加的林地主要分布在肥城市中部和北部矿区,减少的林地则集中分布于中部林地的边缘部分,最终呈现中部和北部集中分布、其他地区零星分布的空间特征。改进的环境压力模型(IPAT)表明,林地禀赋价值是肥城市林地面积变化的主要驱动因子(贡献率超80.3%),富裕程度是次要驱动因素,二者贡献比例超过改进IPAT模型4个因子总贡献率的92%;林业产值对国内生产总值的贡献率和人口数量对林地面积变化的影响相对较小。[结论]基于决策树分类法对遥感数据解译能够准确提取肥城市林地信息并监测林地动态变化,林地禀赋价值对林地面积变化有显著影响。

某矿山企业碳排放现状及预测研究

首先对某矿山企业的能源消费及碳排放情况进行梳理分析,并对其主要生产工序、对应产品的能效、碳排放水平进行测算评价;其次结合行业政策要求及企业发展需求,采用IPAT模型预测分析其能源消费总量、碳排放总量及碳达峰年份;最后提出针对矿山企业开展“双碳”目标研究的合理化建议。

能源消费与经济增长关系研究——以安徽省为例

能源消费与经济增长之间的关系一直是经济学的研究热点之一。选取1978—2021年安徽省能源消费与经济增长数据,运用IPAT方程、脱钩指数模型、C-D生产函数研究安徽省经济增长与能源消费间的关系。研究结果显示:在1978—2021年间,安徽省能源消费与经济增长间存在相关关系;能源消费与经济增长基本处于未脱钩状态,即经济增长仍带动能源消费的增加;安徽省经济增长与能源消费间存在单向因果关系。

多情景下的电能替代潜力分析

国家电网公司于2013年提出实施"电能替代"战略,力求在终端能源消费环节实现用电能替代散烧煤、直燃油等化石燃料,最终实现能源发展方式的根本转变。为了对未来中长期电能替代发展趋势及潜力进行预测分析,定义电能替代量来量化电能替代潜力,建立了关于电能替代的环境负荷模型。将基于小波神经网络的智能修正预测模型嵌套在分析模型中,并通过脱钩理论模型确定多情景下的多种模型参数,实现对不同情景下终端电能替代量的有效预测。最后,对多种情景下未来中长期终端电能替代潜力进行了预测分析。

中国2030年碳排放强度减排潜力测算

中国正面临严峻的环境问题,2013年中国的CO_2排放量超过了欧盟和美国的总和,同时中国的人均CO_2排放量首次超过欧洲。2015年在巴黎国际气候大会上中国政府宣布碳排放强度减排目标为:2030年单位国内生产总值CO_2排放比2005年下降60%-65%。按照IPCC(2007)CO_2排放核算方法计算的数据,近年来中国CO_2排放情况总体呈排放量逐年上升但排放强度总体下降的态势。为了进一步估计中国2030年CO_2排放强度,本文构建了IPAT模型,利用全国30个省1995-2012年数据进行拟合,并采用最小二乘法和萤火虫优化算法分别计算了IPAT模型的参数,发现与传统最小二乘法相比,萤火虫算法优化后的模型显示出更高的拟合优度和更低的误差,模型系数也更为合理。文章在萤火虫优化的IPAT模型基础上估算了中国2030年的CO_2排放强度,实证结果显示,第三产业的发展有利于降低CO_2排放强度;2030年全国CO_2排放强度比2005年下降了66.34%,其中有20个省份CO_2排放强度减排幅度超过60%;中国能够实现在2015巴黎国际气候大会上提出的碳减排目标。为了进一步发展低碳经济,各省应该充分重视经济转型对减少CO_2排放的作用,改善以煤炭为主的能源消费结构,增加生物能、太阳能、风能、沼气等可再生资源的使用比重。