基于STIRPAT模型湖南省建筑碳排放影响因素研究

以湖南省为对象,利用IPCC法测算了2010年至2021年的建筑碳排放,并采用随机性环境影响评估模型(STIRPAT)分析了人口数量、城镇化率、人均GDP、第三产业占比和碳排放强度等五大因素对建筑碳排放的影响。结果显示影响程度依次为:人口数量(8.351)、城镇化率(0.951)、人均GDP(0.466)、碳排放强度(0.232)、第三产业占比(0.180)。在此基础上,通过情景分析预测了这些因素在基准、低碳和高碳情景下的变化趋势,并提出了建筑减排措施与建议,为制定区域性建筑碳减排政策提供了决策支持。

基于STIRPAT模型的山东省居住建筑运行碳排放影响因素研究

为有效实施建筑领域节能减排,实现双碳目标,以2005-2021年山东省居住建筑运行阶段碳排放数据为研究对象,利用STIRPAT模型对人口数量、人均GDP、人均消费支出、人均可支配收入、城镇化水平、居住建筑面积、单位建筑面积能耗、能源消耗强度和能源结构等影响碳排放的因素进行岭回归分析。结果表明:人口数量、人均GDP、人均消费支出、人均可支配收入、城镇化水平、居住建筑面积、单位建筑面积能耗和能源消耗强度等的增加会促使碳排放量的增加,但能源结构的增加会抑制碳排放量的增加,其中人口数量是影响碳排放的关键因素。据此提出山东省居住建筑节能减排的建议和对策。

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STIRPAT模型的广西碳排放影响因素分析

通过在时间尺度上分析了广西碳排放的变化趋势,并与我国不同省域碳排放水平进行比较,总结提炼出广西的碳排放特征;结合广西发展特征以2005—2020年广西经济社会环境发展数据为基础,利用拓展的STIRPAT模型从经济因素、人口因素、结构因素和技术因素4个方面对广西碳排放影响因素进行分析。结果表明:人口规模与人口结构对广西碳排放的促进作用最为显著,人口规模与人口结构每增加1%,碳排放量将增加0.401%和0.199%。人均GDP、第二产业产值、进出口总额的增长均会显著促进碳排放,根据环境库兹涅茨曲线,广西经济发展程度仍处于转折点之前。研究与试验投入、研究与试验人员是对碳排放贡献率最大的因素,贡献率分别为16.81%和14.51%,是减少广西地区碳排放的重要工作方向。

基于经验知识的船舶螺旋桨水动力样本扩充方法及其在预报代理模型中的应用

近几年来,越来越多学者致力于采用机器学习进行船舶螺旋桨性能预报,但代理模型的预报效果往往受训练样本的数量和质量影响较大。目前船舶螺旋桨性能数据数量少且质量也不高,即数据对应参数分布较为集中,严重不均匀,这些问题都会影响代理模型预报的准确率与可靠性。为了解决这一实际困难,本文提出一种基于经验知识的样本扩充方法,并以船舶螺旋桨水动力性能的代理模型预报为例进行应用验证。结果表明:本文使用的样本扩充方法可以快速生成数据样本,可以一定程度上改善预报代理模型的可靠性,提升预报精度。

安徽省碳排放时空格局演变与碳达峰路径预测——基于STIRPAT扩展模型和岭回归模型

基于双碳目标和空间耦合视角,对NPP/VIIRS夜间灯光数据进行修正并拟合碳排放模型,补充在2018—2021年中国碳核算数据库县级碳排放数据,通过空间自相关模型分析安徽省县级单元碳排放的时空变化特征。根据“因素筛选—模型构建—耦合计算—交互影响”的思路,基于拓展后的STIRPAT模型和岭回归模型,对不同发展模式下的碳排放进行预测演算,利用地理探测器揭示空间碳排放驱动因素的交互作用,为实现碳达峰提供路径依据。结果表明:(1)1997—2021年安徽省碳排放呈现波动上升再趋于平稳的趋势,在2013年后进入碳达峰前的平台期,自北向南呈由高到低分布,以主要工业城市为主形成了不同规模的高密度碳排放中心;(2)预测得到的碳排放达峰时间区间为2030—2045年,峰值范围为4.472亿t~5.558亿t;(3)基准情景下,安徽将在2040年碳达峰,绿色发展情景最早达峰且峰值最低,是对比后确定的最优碳达峰路径;(4)人口和能源结构的驱动力最强,城镇化水平和人均GDP与各种驱动因素的交互作用增强效果显著。

集成清单算法和STIRPAT模型的能源系统碳排放影响因素研究——以四川省为例

立足燃料燃烧和区域电力交易两大单元构建能源系统碳排放核算方法,基于四川省2000—2021年的实际数据,结合拓展后的STIRPAT模型实证分析人口规模、经济发展、技术创新、能源结构和产业结构对碳排放的差异化影响效应。研究结果表明:①化石燃料燃烧是能源系统关键碳排放源,其中工业终端能源消费占据主导地位,交通运输业和居民生活碳足迹也不容忽略;区域电力交易在保障能源供应安全的同时间接推动中国低碳发展进程。②人口规模通过人群和文明效应驱动碳排放,未来影响程度取决于多孩生育政策对人口负增长趋势的扭转成效;经济发展与能源消费有待脱钩,考虑到经济上升期现状和“污染避难所”现象,其仍为碳排放关键驱动因素;经费投入增加推动节能降碳领域科研成果产出及应用,并通过技术驱动和创新补偿降低碳排放水平;能源结构高碳特征对温室效应贡献显著,立足资源禀赋的消费结构转型有助于降低排放强度;第二产业在国民经济中的主体地位带动能源系统碳排放显著增加,近年来以高新技术产业为代表的第三产业占比提升有效控制了高污染、高能耗产业的碳排放。

基于STIRPAT模型的甘肃省碳排放影响因素研究

为探索“双碳”背景下甘肃省碳达峰实现路径,文章基于STIRPAT模型,立足甘肃省情选取六个影响因素,利用1997年-2020年数据构建了甘肃省碳排放岭回归模型,并以此对2020年-2035年3种政策情景下甘肃省的碳排放量进行预测。结果表明,GDP、碳排放强度和能源消耗强度是促进甘肃省碳排放增长的主要因素。在低碳和基准情景下,甘肃省碳排放将于2030年实现碳达峰,而后开始逐年下降。在高碳情景下,甘肃省碳排放量将逐年攀升,在2035年前碳达峰较为困难。最后提出提高经济发展质量,优化第三产业内部结构,推进传统能源绿色清洁高效发展是减少甘肃省碳排放的有效路径。

基于STIRPAT模型的辽宁省能源碳排放影响因素分析

辽宁省是传统的工业和农业大省,在能源结构持续调整和农业机械化水平逐渐提高的背景下,为制定科学合理的减排措施,必须探明其碳排放主要来源。为此,采用排放因子法计算2012—2021年主要能源消耗碳排放量,利用STIRPAT模型构建辽宁省能源消耗碳排放测算模型,分析影响能源消耗碳排放的主导因素。结果发现,煤炭是辽宁省消耗的最主要能源,占总能耗的55%左右;能源消耗碳排放总量整体呈明显增加趋势,而碳排放强度呈下降趋势,10年间降低11.3 kt CO_(2)/亿元;第二产业产值、农业碳排放效率、农业经济发展水平、第一产业产值、人口、人均GDP、城镇化率、农业机械化程度、能源加工转换效率是影响辽宁省碳排放的主要因素;基于STIRPAT模型构建辽宁省碳排放测算模型,通过验证发现平均相对误差为-4.91%,准确度较好;对模型分析发现人口变化对辽宁省能源碳排放呈负向影响,而人均GDP、第二产业产值、农业经济发展水平、农业机械化程度对辽宁省能源碳排放呈正向影响。因此为抑制辽宁省能源碳排放量的快速增加,需要控制人口数量,优化产业结构,保持人均GDP增速,第二产业产值和农业机械化程度在一个合理的水平。

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LMDI-STIRPAT模型的黄河三角洲“碳达峰”预测

气候变化问题已成为人类可持续发展所面临的长期挑战,尽早实现“双碳”目标,对全球环境变化和促进各国经济的可持续发展都具有重要意义。以黄河三角洲的中心城市东营市为研究区域,通过LMDI模型对东营市的碳排放量影响因素进行了分解,采用STIRPAT模型对东营市的碳排放量进行了预测。研究结果表明:碳排放强度效应在影响东营市碳排放量的特征因子中是主要的抑制因素;经济发展效应和能源强度效应对东营市的碳排放量起促进作用,是主要的促进因素;情景预测结果显示,优化情景和低碳情景下东营市可以实现2030年前“碳达峰”目标,分别在2027年和2029年实现“碳达峰”,CO_(2)排放量为10638.63、10799.35万t。指出了优化能源结构,提高能源利用效率,实施绿色低碳转型高质量发展战略是黄河三角洲在2030年碳排放量达到峰值的重要保障。

基于STIRPAT扩展模型的能源消费碳排放多变量影响因素分析——以山西省为例

通过IPCC碳排放系数法估算了2000—2019年山西省能源碳排放量,选用STIRPAT扩展模型,利用相关性检验、普通最小二乘回归和岭回归逐步分析了山西省能源碳排放的影响因素,研究结果表明:在其他变量不变的条件下,人口规模、城镇化率、人均GDP、产业结构、居民消费价格指数、碳排放强度、能源强度和能源结构每项分别增长1%,能源碳排放量分别对应变化1.143%、0.487%、0.107%、0.069%、-0.468%、-0.068%、-0.107%、-0.408%。山西省为进一步降低能源消费量和能源碳排放量,应当促进低碳经济、增强居民绿色消费意愿,加快能源技术创新、推动清洁生产,加快经济转型、促进产业结构升级,建立碳交易市场、利用市场机制助力节能减排。

基于STIRPAT模型的江西省建筑业碳达峰时间预测研究

在2005—2021年江西省建筑业碳排放量测算的基础上,基于可拓展的随机性的环境影响评估(STIRPAT)模型分析江西省建筑业碳排放影响因素,利用岭回归结合情景分析法预测江西省建筑业2022—2050年碳排放量,分析不同情景下建筑业碳达峰的时间与峰值。结果表明,江西省建筑业2005—2021年碳排放量中间接碳排放量占比远大于直接碳排放量;影响因素中能源结构为抑碳因子,其他因素均为促碳因子;预测显示基准和节能情景下江西省建筑业碳排放在2040年达到峰值,绿色发展情景于2030年达到峰值,碳排放量峰值也最小,粗放情景下无法判断是否达峰。

基于STIRPAT模型的民用建筑碳排放影响机理分析及预测研究

在“碳中和碳达峰”目标下,碳减排工作要“因地制宜,统筹兼顾”。不同地区经济发展及资源禀赋有差异,以云南省为例,基于能源平衡表的建筑能耗拆分模型,测算2011年-2020年云南民用建筑碳排放量,基于STIRPAT模型,采用岭回归从人口、经济、技术三方面探究云南民用建筑碳排放的影响机理,根据云南省发展目标预测中短期的民用建筑碳排放量,最后总结碳减排策略。结果表明:影响云南民用建筑碳排放的主要因素按影响程度为人均可支配收入>常住人口城镇化率>能源强度>第三产业增加值,2025年云南民用建筑碳排放量较2020年预计增长1.2倍。

基于STIRPAT模型的吉林省建筑业能耗影响因素分析与预测

为分析建筑业能源消耗影响因素,采用STIRPAT模型,基于2007—2021年吉林省建筑业相关数据,采用岭回归法进行分析。结果表明:城市化率、建筑业总产值、产业结构和能源强度均对吉林省建筑业能耗有显著影响,且每变化1%,能源消耗量的变化为1.785%、0.721%、-0.879%和0.965%。经对吉林省建筑业能耗量预测发现:当城市化率低速增长、能源强度高速下降及第二产业占比低速下降时,吉林省建筑业能耗量增长速度最慢,并据此提出相应的节能对策。

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。

2023污染生态学与绿色低碳发展——基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测与驱动因素分析

中国是碳排放大国,其碳达峰和碳中和实现对全球碳减排至关重要。中国未来碳排放如何变化,其关键驱动因素是什么,一直是人们关注的焦点。本研究通过构建拓展的STIRPAT模型,基于2000~2020年碳排放数据,开展我国未来碳排放变化模拟研究。结合LMDI分解方法,从人口规模、人均GDP、第二产业占比、城镇化率、煤炭消费量占比和能源强度角度阐明我国碳排放变化的驱动因素。研究结果表明,STIRPAT模型能较好模拟我国碳排放量。人口规模,人均GDP和城镇化率是促进我国碳排放的主要驱动因素,平均贡献率分别达30.16%,34.85%和36.02%。通过STIRPAT模型模拟可发现基准情景、绿色发展情景和经济增速放缓情景在2030年前均能实现碳达峰,且绿色发展情景是我国实现碳达峰的最优路径。此情景下,我国在不降低经济增速的前提下,需要积极调整能源结构和产业结构,提高能源利用效率,加大碳减排政策的实施力度,可确保2030年前实现碳达峰目标,碳排放峰值为115.86亿吨。研究成果可为我国碳减排目标实现路径和相应政策制订提供参考依据。

华中地区碳达峰预测——基于扩展的STIRPAT模型

本文从我国“双碳”目标出发,以华中地区为研究对象,首先采用IPCC排放因子法对华中地区2005~2021年碳排放量数据进行核算整合,发现该地区在2012年后碳排放量呈现缓慢增长趋势;然后利用人口规模、人均GDP等五个指标建立了扩展的STIRPAT模型,拟合模型R2 = 0.9763,各指标均通过了95%的显著性检验;再运用情景分析法对该地区碳达峰时间及达峰排放量进行预测,预测结果显示该地区碳达峰时间最早出现于2026年,达峰排放量为162,432万吨,最迟达峰时间为2029年,达峰排放量为165,062万吨;最后根据预测结果给出了实现华中地区碳达峰的三条路径。

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。

改进STIRPAT模型下的五大城市群碳排放峰值预测分析

基于改进 STIRPAT 模型和情景分析法,利用 2012 年至 2021 年的有关数据,对五大城市群2022 年至 2035 年的碳排放量进行了预测研究。研究结果表明,五大城市群在基准情景下均未在 2030 年前实现碳达峰;在绿色发展情景下京津冀城市群与长三角城市群将在 2028 年达到碳排放峰值,而珠三角城市群、长江中游城市群与成渝城市群并未出现碳排放峰值。在低碳发展情景下,京津冀城市群与长三角城市群在 2024 年实现达峰,长江中游城市群与成渝城市群将在 2028 年实现达峰,而珠三角城市群碳排放量处于低水平区间且趋于稳定,但并未出现符合条件的峰值。说明为实现 2030 年碳达峰目标,我国碳减排力度仍需要进一步增强。研究结果将有助于决策者为五大城市群设定减排目标,并可为其他城市群减排行动提供借鉴。