基于多峰Hubbert模型的可再生能源产量趋势分析——以美国木材产量为例

文中依据Hubbert模型研究分析美国可再生能源产量变化趋势,描绘出木材的多峰Hubbert曲线。结果表明:1)美国作为能源使用的木材产量整体上呈现钟形曲线变化趋势;2)在木材产量的多峰Hubbert曲线中,3条新增曲线的峰值以相同的周期逐期减半。文中还分析了木材产量趋势对能源供给的影响。

基于多循环Hubbert模型对全球石油峰值的预测

文章应用多循环Hubbert模型对全球石油峰值进行预测,并对比单循环Hubbert模型预测结果,以及大量作者及机构对石油峰值预测研究,证实全球的石油峰值将推迟至2037年左右发生,峰值产量也将超过42Gb(109桶)。与单循环Hubbert模型相比,多循环Hubbert产量曲线峰值之后的产量递减率高于峰值前产量增长率,更符合历史产量数据的波动,也一定程度上克服了其夸大未来峰值产量的缺陷,因此在全球石油峰值的预测中更具价值。

修正Hubbert峰型开发模型推导及应用

文中针对Hubbert模型的局限性,建立了修正Hubbert峰型开发模型。该模型满足产量预测的基本条件,即初始产量不为0,初始累计产量为0;当生产时间趋于无穷大时,瞬时产量为0,累计产量为可采储量。使用该模型,无论在资料缺少的开发早期,还是在开发中后期,都能容易地确定出油田开发的主要指标。同时,还提出了油田开发早期、中晚期修正Hubbert模型参数的确定方法 ,并制作了lg VD-l_g Rp,lg V_D-lg at和lg R_p-lg at 3个无量纲图版,给出了这3种典型图版的匹配方法和步骤,进行油气田产量、开发速度和采出程度等主要开发指标预测,为制定早期开发决策和中后期开发调整方案提供了依据。修正Hubbert峰型模型,还可以用作智力开发模型、生命力模型、工农业生产模型和经济模型。

湖南高速公路基础设施碳排放峰值支持向量回归预测模型

本文选取湖南省的人口数、人均GDP、基础设施固定资产投资、单位产值能耗比和单位能耗碳排放量作为高速公路基础设施的碳排放影响因素,选用湖南省2003—2021年相关数据并采用支持向量回归(SVR)机器学习法,建立了湖南省高速公路基础设施碳排放预测模型,预测在基准、低碳和超低碳情景下的碳排放数据。结果表明:训练样本交叉验证均方误差为0.007011,模型的预测值和真实值的拟合回归效果良好,训练集和测试集的相关系数分别为0.9869和0.9870,即模型具有良好的学习和推广能力。本文识别了碳排放的影响因素,预测了未来碳排放趋势,对交通基础设施碳减排行动具有一定的参考意义。

基于广义翁氏模型与多循环Hubbert模型对全球石油峰值的预测

分别使用广义翁氏模型与多循环Hubbert模型对全球石油峰值进行了预测,并结合拟合优度检验对预测结果进行对比研究,证实应用广义翁氏模型的预测结果虽然具有一定的参考价值,但低估了未来石油产量的增幅,同时也具有单循环模型的本质缺陷;而基于多循环Hubbert模型的预测结果更符合历史产量数据的波动,并且克服了使用单循环模型预测中忽视资源产量规律的缺陷,在石油峰值预测中更具价值。

区域碳排放达峰预测模型构建与实现路径研究

我国于2020年明确提出了碳排放峰值目标,但学术界在区域碳排放达峰预测模型构建和实现路径方面的研究还相对缺乏。为探索和构建更为有效、准确的区域碳排放达峰预测模型并提出可行的实现路径,首先,分析和选取影响二氧化碳排放量的重要因素与指标,建立起STIRPAT拓展模型;其次,依托排放系数法及多尺度排放清单模型(MEIC)来计算历史数据,运用岭回归算法得出STIRPAT拓展模型中各个指标的弹性系数;最后,结合情景分析法,对区域碳排放量进行不同发展情景的预测。其中,预测模型采用天津市统计年鉴(2000—2021年)的数据,预测天津市未来的碳排放量、碳排放峰值和碳达峰时间,进而深入探索区域实现碳达峰的最优路径。研究结果以期为区域碳排放达峰的预测理论拓展和实践,以及绿色减排的可持续发展决策提供辅助,为实现区域碳达峰碳中和目标提供科学依据和路径参考。

基于脱钩模型和空间杜宾模型的京津冀县域碳达峰类型划分及影响因素研究

以京津冀县域为研究单元,利用2010—2017年县域碳排放和社会经济面板数据,运用Tapio脱钩模型、扩展的STIRPAT模型与空间杜宾模型等方法,结合碳排放的空间自相关和脱钩状态进行综合分区,并揭示关键影响因素。结果表明:1)京津冀县域碳排放具有空间依赖性、空间溢出性以及空间分布不均衡性。在县域尺度上,京津冀县域碳达峰存在不同的类型差异,将京津冀县域划分为“双碳”高风险区(40个)、“双碳”中风险区(65个)、“双碳”低风险区(47个)、“双碳”风险潜在区(46个)。“双碳”高风险区、中风险区,碳达峰难度较大,将是京津冀协同推进“双碳”目标较为难啃的“硬骨头”。2)扩展的STIRPAT模型与空间杜宾模型的结果显示,不同碳达峰类型影响因素存在差异。对于“双碳”高风险区,城镇化水平、绿化水平对于碳排放强度具有显著的直接正向作用;对于“双碳”中风险区,对外贸易开放程度对碳排放强度具有显著的直接正向作用;对于“双碳”低风险区,社会富裕程度和第三产业发展水平对碳排放强度具有显著的直接负向作用;对于“双碳”风险潜在区,对外贸易开放程度、绿化水平、产业结构对于碳排放强度具有显著的直接正向作用。针对不同县域碳排放风险,亟需实施分类指导的碳排放管制策略。

考虑省份特征变量的火电行业碳达峰预测模型

不同省份碳排放量存在的差异会对碳达峰预测模型的预测精准度产生一定影响。结合Kaya恒等式的内涵并进行扩展,分解出影响火电行业碳排放特征变量并进行相关性分析;同时,考虑到省份差异,利用独热编码,将省份这一非数值型特征变量转化为数值型特征变量加入到模型中。与未考虑省份特征变量的原模型进行对比,结果显示,考虑省份特征变量的火电行业碳排放KRR(Kernel ridge regression)预测模型的均方根误差明显降低,决定系数明显提高。这说明模型的精准度有所提高,且泛化能力更强。用所提模型对2023—2045年火电行业碳排放进行多情景预测,数据结果显示,低碳发展情景下于2030年可以实现碳达峰目标,且峰值最低。

“碳达峰”目标下的碳税与行政减排政策成本研究——基于河北省CGE模型的模拟分析

以产业结构偏重、碳排放较高的河北省为研究对象,构建了包含碳税和行政减排政策的CGE模型,分析了碳税与行政减排政策对宏观经济主要变量和产业部门产出的影响,从宏观角度模拟分析两种方式的减排成本。研究表明:碳税政策的减排成本较低,有助于产业结构的优化;征收碳税同时返还能够进一步降低碳税政策的减排成本,减少对宏观经济的冲击;行政减排政策可以在短期实现碳强度大幅降低,但减排成本较高。减排政策的优化组合方式为,以碳税为主导并搭配碳税返还,构建长效减排机制,同时实施行政减排政策,形成有轻重缓急的科学政策组合。

基于Hubbert峰值模型的中国有色金属产量峰值研究

随着矿产资源大量开采,中国矿产资源耗竭问题愈发突出。本文利用查明资源储量数据,应用Hubbert峰值模型分析了中国十种有色金属矿产的产量峰值年限。结果表明:中国锑矿在2014年就已经到达Hubbert产量峰值,其他9种有色金属矿产将在2050年前后顺次达峰,其中,锡矿、铅矿和锌矿将于2030年前达峰,钴矿、铜矿和铝土矿将于2040年前达峰,钨矿、镍矿和钼矿将在2040年后达峰;除锑矿、钼矿和镍矿外,其他有色金属矿产耗竭程度要高于全球水平。为了有效缓解中国矿产资源耗竭程度,提出几条建议:增强二次资源循环利用强度;加大找矿勘查力度,对不同矿种设置优先勘查次序;增大进口量、拓宽进口来源;加快海外投资布局的步伐。

基于STIRPAT模型的黑龙江省工业碳排放情景分析与峰值预测

在碳达峰、碳中和背景下,进行黑龙江省工业部门碳排放因素分析与情景预测研究,对实现黑龙江省工业绿色低碳发展具有重要意义。首先,根据IPCC准则测算黑龙江省历年工业碳排放量,基于拓展STIRPAT模型,从人口因素、经济发展水平、技术水平3个方面,确定人均生产总值的平方、人口规模、工业总产值、工业能源消耗、能耗效率、能源结构6个自变量,借助岭回归方法消除自变量间的多重共线性,建立黑龙江省工业部门的碳排放影响因素模型;然后,从经济发展、人口规模、能源消耗、能耗效率4个方面分析黑龙江省社会经济实际运行情况,并结合宏观政策,分别对自变量进行变量涨幅确定,对2020—2050年黑龙江省工业部门碳排放量设定基准情景、低碳情景、高能耗情景进行预测分析。研究发现:1)黑龙江省工业低碳发展面临化石能源需求大、能源转化效率不足的问题,在影响工业碳排放的6个变量中,人均生产总值的平方、工业总产值、工业能源消耗、能源结构对黑龙江省工业部门碳排放量起到促进作用,人口规模、能耗效率对黑龙江省工业部门碳排放起到抑制作用,其中工业能源消耗正向促进作用最为显著;2)黑龙江省工业碳排放量在各情景下均呈现先增加后减少的演变趋势,而在峰值出现的时间及高度上有所差异,低碳情景、基准情景、高能耗情景下黑龙江省工业部门碳排放量达峰时间分别为2030年、2035年和2045年,碳排放峰值分别为7135万t、8997万t、12368万t。对此提出加大工业能源结构调整力度,重视能源转化技术升级,完善绿色低碳发展相关政策等建议。

基于Hubbert模型的中国锑矿生产峰值研究

锑矿是中国的优势矿产之一,主要用于阻燃剂、铅酸蓄电池等领域且目前在阻燃剂领域具有不可替代性。近年来中国锑资源需求日益增长,但也面临着矿山开采过度、走私泛滥、资源消耗过快等问题。本文选用Hubbert生产峰值预测模型对锑矿产量峰值及其到达时间进行判断。预测结果表明,在最终可采资源量分别为689万t、842.5万t和996万t三种情景下,产量峰值分别为13.78万t、15.65万t和17.6万t,峰值到达时间分别为2014年、2019年和2023年。通过分析我国锑资源消耗过快的影响因素,提出延缓锑资源耗竭速度的对策建议。

SAMI2模型理论研究顶部电离层分季夜间中纬电离峰的形成机制

近年来多种观测表明夜间中纬电离层存在电离密度峰值,但是夜间中纬电离峰(Mid-latitudinal Ionization Peak,MIP)结构的形成机制尚不完善.利用Swarm-A卫星观测数据,本文首先统计了地磁平静期分季夜间中低纬电离层电离密度的空间分布,结果表明夜间MIP结构在低太阳活动强度和午夜后最显著,主要出现在磁纬±40°附近.然后,本文首次使用SAMI2模型成功重现了低太阳活动强度春分日地磁平静期夜间MIP结构,模拟结果表明MIP结构在午夜后和顶部电离层-等离子体层最显著.通过重构SAMI2模型中电离层电离密度连续性方程的计算揭示了各种物理过程对于450 km高度顶部电离层夜间MIP结构的贡献.日落前后东太平洋扇区率先形成南半球MIP结构,中纬电离层较长时间的光电离、东向磁偏角导致的赤道向中性风和较弱的PRE电场均有利于其形成.深夜MIP结构的形成机制主要是西向纬向电场导致的向内E×B漂移,通过快速降低低纬电离层电离密度形成MIP结构.模拟结果还表明中性风对于夜间MIP结构的贡献取决于其等效垂直风的地方时-纬度分布.

中国居民收入与家庭碳达峰:基于CGSS数据与多项Logit模型

基于2015年和2018年CGSS家庭微观数据,构建多项Logit模型,实证检验居民收入对家庭碳达峰偏离度的影响。研究发现:居民收入增长对家庭直接碳达峰偏离度和间接碳达峰偏离度均产生显著的促进作用,进而提升家庭部门碳达峰偏离度,且家庭碳达峰偏离水平越低,收入增长产生影响的可能性就越小。异质性分析表明,中西部地区家庭的低碳消费模式较为稳定,东部地区则需关注高碳排放风险,且教育水平提升能够缓解因居民收入增长带来的家庭碳达峰偏离度提升问题。因此,我国政府应引导培养家庭节约集约的绿色生活观念,以推动家庭消费绿色低碳转型和碳达峰碳中和目标的实现。

基于InVEST模型的浙皖交界清凉峰山区野生华南梅花鹿栖息地生境适宜性评价

野生动物栖息地生境质量的保护对生物多样性保护至关重要,文章采用监督分类对浙皖交界清凉峰山区野生华南梅花鹿栖息地1984、1995、2004、2013和2021年5期遥感影像提取土地覆被信息,利用InVEST模型模拟研究区的生境质量,按照低适宜生境(0~0.2)、较低适宜生境(0.2~0.4)、一般适宜生境(0.4~0.6)、较高适宜生境(0.6~0.8)、高适宜生境(0.8~1),将生境分为5个适宜等级。结果显示:研究区内受浙江清凉峰山区对梅花鹿的保护政策、人口、经济等因素影响,高适宜生境萎缩,较高适宜生境面积波动变化,一般适宜生境整体扩张,较低适宜生境波动萎缩,低适宜生境扩张;1984、1995、2004、2013和2021年,研究区生境适宜性分数分别为0.701、0.736、0.696、0.664、0.671,平均属于较高适宜生境,但整体适宜性下降;千顷塘的生境适宜性总体上优于万家乡。

基于STIRPAT模型的广东省碳排放峰值预测分析

为切实减少碳排放,有效应对气候变化,我国计划于2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和。广东省是我国经济第一大省,预测分析其未来碳排放对实现碳达峰碳中和具有重要意义。本文充分考虑诸多因素对碳排放的影响,构建STIRPAT模型,以1998—2019年数据作为样本进行岭回归,从而得到广东省碳排放预测方程,并通过情景分析法设定3种情景。结果表明,广东省在基准情景下无法于2030年前实现碳达峰目标,在低碳情景和强化低碳情景下则能顺利实现该目标。

基于STIRPAT模型的江苏省碳达峰峰值研究与对策建议

运用扩展的STIRPAT模型探究江苏省碳达峰各影响因素的影响程度及碳达峰路径。岭回归结果表明,人口、城镇化率、人均GDP、能源结构、能源强度、产业结构对江苏省二氧化碳排放均存在正向影响。通过情景模拟发现,江苏省可以在2030年实现碳达峰,峰值排放量为7.74亿~7.90亿t。江苏省需从优化产业结构、完善相关配套政策、优化能源结构等方面保障2030年碳达峰目标的实现。

基于面板数据模型的环渤海区域碳排放达峰机制分析

随着全球气候变化问题的日益严峻,各国都在寻求减少碳排放的有效途径。中国作为世界上最大的碳排放国,其实现碳排放达峰的目标对全球碳减排至关重要。本文聚焦于环渤海区域,采用面板数据模型,结合经济增长、能源消耗、产业结构、人口规模、技术进步等因素对碳排放的影响,分析并探讨了这些因素在不同省份和城市间的差异性以及环渤海区域碳排放达峰机制。研究发现,环渤海区域的碳排放与经济增长之间存在“倒U形”关系,与能源消耗、产业结构和人口规模之间存在正向关系,而与技术进步之间存在负向相关。同时,区域内不同省份在碳排放强度、能源消耗和产业结构方面存在显著差异,这对制定区域性减排策略具有重要意义。此外,本文基于模型结果还提出了相应的政策建议,包括优化能源结构、促进产业升级转型、加强技术创新和实施差异化的区域减排策略,这对实现环渤海区域乃至全国低碳发展具有重要意义。

基于STIRPAT模型的江苏省碳排放影响因素与碳达峰预测研究——以工业领域为例

工业领域碳减排是实现“双碳”目标的关键任务,江苏省作为我国的工业大省,开展工业领域碳排放因素分析与情景预测研究,实现工业绿色低碳发展具有重要意义。为达成江苏省工业领域碳减排目标,本文根据IPCC公式法核算2005—2018年江苏省工业能源相关碳排放量,在系统分析其工业碳排放时空演变特征的基础上,通过构建扩展的STIRPAT模型,分析江苏省工业碳排放主导驱动力,并预测江苏省工业碳达峰的时间和峰值,以供参考。研究结果表明:(1)2005—2018年江苏省工业碳排放量持续增长,但排放强度不断下降,空间分布呈苏南高于苏北;(2)煤炭仍占据工业化石能源消费的主体地位;(3)人口和经济发展仍然是影响工业碳排放的主导因素,通过情景模拟计算,本文认为江苏省工业要想率先实现碳达峰,应选取更加绿色稳健的经济增长模式。

基于MARS及其组合模型的安徽省碳达峰的预测研究

该文基于安徽省1991-2022年的碳排放量数据,研究安徽省碳排放影响因素和预测碳达峰的时间。结果显示,在多种单一机器学习模型中,多元自适应回归样条(MARS)模型的拟合效果最佳,在测试集上的拟合效果较优,且具有较好的鲁棒性,影响安徽省碳排放量的因素重要性排名为:单位GDP能耗>人口城镇化率>人均GDP>农业生产技术>二产比重>人口总数,即经济和技术因素是影响安徽省碳排放量的重要因素;采用加权平均方法(WA)和多元线性回归组合方法(Regression)进一步提高拟合精度,发现Re⁃gression组合方法精度高于WA法和单一MARS模型法;采用情景分析法,设置基准模式、粗放模式和低碳模式预测安徽省碳排放量,结果显示,在基准模式和粗放模式下安徽省碳排放量仍然呈现增加趋势,而在低碳模式下可以在2030年实现碳达峰。为促进安徽省能源转型和经济高质量发展,推动中国“双碳”目标的实现,该文提出了转变经济发展模式,提升人均GDP、加快技术进步特别是农业生产技术的发展,降低能源强度,优化能源消费结构等对策。