在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测...在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测,并进行模型检验以保证可行性。根据联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)碳排放系数法,根据我国能源平衡表的数据对2015—2019年各行业碳排放量进行测算。在此基础上,利用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)构建碳排放分析模型,对结果标准化处理后分析各效应对能源系统碳排放量的影响程度。计算结果表明能源消费强度、人口数量、城镇化水平及电力碳排放量会促进能源系统碳排放增长,而能源消费强度、农村人口比重及产业结构起到了抑制作用。展开更多
“十四五”时期是中国实现碳达峰的关键时期,也是推动经济高质量发展和生态环境质量持续改善的重要阶段。可拓展的随机性环境影响评估(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)模型可以根据...“十四五”时期是中国实现碳达峰的关键时期,也是推动经济高质量发展和生态环境质量持续改善的重要阶段。可拓展的随机性环境影响评估(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)模型可以根据研究需要增加自变量,更好地分析相关因素对因变量的影响。以北京市为研究区,通过构建扩展的STIRPAT模型,分析人均地区生产总值(Gross Domestic Product,GDP)、人均汽车保有量、城市化率、第三产业GDP占比、能源消费强度与人均碳排放量的关系,并采用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)分解法分解能源消费强度。结果表明,产业结构和能源消费强度对人均碳排放量均有显著的正向影响。总体来看,要平衡经济发展与碳排放的关系,提高能源利用效率,推广可再生能源,降低能源消耗,减少碳排放。展开更多
[目的]评价黄河下游水资源生态承载状态,为地区水资源管理与规划提供理论依据。[方法]运用水资源生态足迹理论结合对数均值迪式指数分解法(logarithmic mean divisia index,LMDI)对2007—2020年黄河下游水资源生态足迹的时空分布特征及...[目的]评价黄河下游水资源生态承载状态,为地区水资源管理与规划提供理论依据。[方法]运用水资源生态足迹理论结合对数均值迪式指数分解法(logarithmic mean divisia index,LMDI)对2007—2020年黄河下游水资源生态足迹的时空分布特征及驱动机制进行核算分析,并通过灰色预测模型GM(1,1)对2021—2030年的水资源生态足迹变化趋势进行预测。[结果]黄河下游历年水资源生态足迹远高于生态承载力,水资源生态赤字现象严重;水资源生态足迹与生态赤字年际间均呈波动降低趋势,用水效率逐渐提高,农业用水是最大的水资源生态足迹账户;黄河三角洲是黄河下游水资源生态压力最大的区域,淄博、济南、郑州和泰安4市的生态压力相对较小;经济效应对黄河下游水资源生态足迹变化起正向主导作用,技术效应起负向主导作用;预测结果表明,2021—2030年黄河下游人均水资源生态赤字由0.387 hm^(2)/人降至0.359 hm^(2)/人。[结论]在生产力快速发展和用水结构优化调整等综合作用下,黄河下游地区用水效率逐渐提高,水资源生态压力有一定幅度的缓解。但由于该区域水资源生态赤字基数较大,未来水资源可持续利用形势依旧十分严峻,亟待进一步加强水资源的统筹管理,助力黄河下游地区高质量可持续发展。展开更多
物流业是能源消耗和碳排放的主要产业,碳达峰、碳中和目标的提出将对物流业发展产生深远的影响,因此行业低碳化发展成为亟须解决的问题。运用碳排放系数法测度福建省2012—2021年物流业碳排放总规模,在此基础上利用对数平均迪式指数分解...物流业是能源消耗和碳排放的主要产业,碳达峰、碳中和目标的提出将对物流业发展产生深远的影响,因此行业低碳化发展成为亟须解决的问题。运用碳排放系数法测度福建省2012—2021年物流业碳排放总规模,在此基础上利用对数平均迪式指数分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)模型分析能源结构、能源效率、产业结构、经济增长和人口因素对福建省物流业运行效率的影响。研究结果显示:经济增长、能源效率和人口因素对福建省物流业碳排放总量增加起促进作用,其中经济增长因素的促进作用最大;能源结构和产业结构因素对福建省物流业碳排放增加起抑制作用。最后,基于实证分析结果,提出推动福建省物流业低碳化发展建议。展开更多
了解种植业碳排放的特征与影响因素,可推动福建省福州市农业绿色低碳发展。为给福州市种植业碳减排提供新方法、新途径,通过统计年鉴获得相关种植业数据,以国内外常用的农业碳排放公式及碳排放系数来测算福州市种植业碳排放量。以2010...了解种植业碳排放的特征与影响因素,可推动福建省福州市农业绿色低碳发展。为给福州市种植业碳减排提供新方法、新途径,通过统计年鉴获得相关种植业数据,以国内外常用的农业碳排放公式及碳排放系数来测算福州市种植业碳排放量。以2010年为基期年,运用kaya恒等式和对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)模型解析福州市种植业碳排放影响因素。结果表明,2010—2019年,福州市种植业碳排放总量及强度在波动下降;在影响种植业碳排放的4个因素中,可通过提高种植业生产效率来寻求更好的碳减排途径。建议采取改变耕作方式、提高农资使用效率、创新发展低碳农业、加强宣传培训等措施,实现福州市种植业碳减排的目标。展开更多
我国能源活动碳排放占总碳排放85%以上,研究能源活动碳排放的变化规律对于实现碳达峰碳中和目标具有重要意义.首先,采用对数平均迪氏分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)对1995—2017年我国能源消费碳排放变化的影响因素进行分...我国能源活动碳排放占总碳排放85%以上,研究能源活动碳排放的变化规律对于实现碳达峰碳中和目标具有重要意义.首先,采用对数平均迪氏分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)对1995—2017年我国能源消费碳排放变化的影响因素进行分解,从经济规模、产业结构、能源强度、能源结构、能源价格、人均可支配收入、人口规模这7个方面,模型给出了相关因素对一、二、三产业和居民部门碳排放变化的贡献.结果表明,对于3个产业部门,经济增长是碳排放增长的首要驱动力,而技术进步带来的能源强度下降、产业结构优化和能源消费结构改善呈现负效应,且产业结构优化和能源结构清洁化的作用越来越显著.对于居民部门,人均可支配收入是居民部门碳排放增长的推动力,而能源价格呈现明显的负效应.其次,设计了3种情景,运用可拓展的随机性的环境影响评估模型(stochastic impacts by regression population,affluence and technology,STIRPAT)对2030年我国能源碳排放进行预测,在以实现碳达峰为目标的低碳情景中,我国能源碳排放有望于2025—2029年实现达峰,峰值水平为101亿~110亿t.最后,为实现碳达峰碳中和目标,建议以构建中国能源互联网为基础平台,实施"清洁替代"和"电能替代",推进能源转型.展开更多
文摘在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测,并进行模型检验以保证可行性。根据联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)碳排放系数法,根据我国能源平衡表的数据对2015—2019年各行业碳排放量进行测算。在此基础上,利用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)构建碳排放分析模型,对结果标准化处理后分析各效应对能源系统碳排放量的影响程度。计算结果表明能源消费强度、人口数量、城镇化水平及电力碳排放量会促进能源系统碳排放增长,而能源消费强度、农村人口比重及产业结构起到了抑制作用。
文摘“十四五”时期是中国实现碳达峰的关键时期,也是推动经济高质量发展和生态环境质量持续改善的重要阶段。可拓展的随机性环境影响评估(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)模型可以根据研究需要增加自变量,更好地分析相关因素对因变量的影响。以北京市为研究区,通过构建扩展的STIRPAT模型,分析人均地区生产总值(Gross Domestic Product,GDP)、人均汽车保有量、城市化率、第三产业GDP占比、能源消费强度与人均碳排放量的关系,并采用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)分解法分解能源消费强度。结果表明,产业结构和能源消费强度对人均碳排放量均有显著的正向影响。总体来看,要平衡经济发展与碳排放的关系,提高能源利用效率,推广可再生能源,降低能源消耗,减少碳排放。
文摘物流业是能源消耗和碳排放的主要产业,碳达峰、碳中和目标的提出将对物流业发展产生深远的影响,因此行业低碳化发展成为亟须解决的问题。运用碳排放系数法测度福建省2012—2021年物流业碳排放总规模,在此基础上利用对数平均迪式指数分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)模型分析能源结构、能源效率、产业结构、经济增长和人口因素对福建省物流业运行效率的影响。研究结果显示:经济增长、能源效率和人口因素对福建省物流业碳排放总量增加起促进作用,其中经济增长因素的促进作用最大;能源结构和产业结构因素对福建省物流业碳排放增加起抑制作用。最后,基于实证分析结果,提出推动福建省物流业低碳化发展建议。
文摘了解种植业碳排放的特征与影响因素,可推动福建省福州市农业绿色低碳发展。为给福州市种植业碳减排提供新方法、新途径,通过统计年鉴获得相关种植业数据,以国内外常用的农业碳排放公式及碳排放系数来测算福州市种植业碳排放量。以2010年为基期年,运用kaya恒等式和对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)模型解析福州市种植业碳排放影响因素。结果表明,2010—2019年,福州市种植业碳排放总量及强度在波动下降;在影响种植业碳排放的4个因素中,可通过提高种植业生产效率来寻求更好的碳减排途径。建议采取改变耕作方式、提高农资使用效率、创新发展低碳农业、加强宣传培训等措施,实现福州市种植业碳减排的目标。
文摘我国能源活动碳排放占总碳排放85%以上,研究能源活动碳排放的变化规律对于实现碳达峰碳中和目标具有重要意义.首先,采用对数平均迪氏分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)对1995—2017年我国能源消费碳排放变化的影响因素进行分解,从经济规模、产业结构、能源强度、能源结构、能源价格、人均可支配收入、人口规模这7个方面,模型给出了相关因素对一、二、三产业和居民部门碳排放变化的贡献.结果表明,对于3个产业部门,经济增长是碳排放增长的首要驱动力,而技术进步带来的能源强度下降、产业结构优化和能源消费结构改善呈现负效应,且产业结构优化和能源结构清洁化的作用越来越显著.对于居民部门,人均可支配收入是居民部门碳排放增长的推动力,而能源价格呈现明显的负效应.其次,设计了3种情景,运用可拓展的随机性的环境影响评估模型(stochastic impacts by regression population,affluence and technology,STIRPAT)对2030年我国能源碳排放进行预测,在以实现碳达峰为目标的低碳情景中,我国能源碳排放有望于2025—2029年实现达峰,峰值水平为101亿~110亿t.最后,为实现碳达峰碳中和目标,建议以构建中国能源互联网为基础平台,实施"清洁替代"和"电能替代",推进能源转型.
