考虑碳排放因素的车辆路径问题研究

将碳排放因素考虑到车辆路径问题中,建立了运输成本与碳排放相结合的多目标车辆路径问题模型,讨论了基于改进遗传算法的车辆路径问题的设计和实现,最后通过实例分析对模型作了进一步验证。

欠发达地区碳排放因素的分解模型与实证研究

借鉴并改进了Commoner分解模型,采用对数权重平均分解法,对欠发达地区云南省进行碳排放影响因素的分解,其结论是拉动效应有人口规模和产出水平,前者小、后者大;而抑制效应是能源效率和能源结构,前者大、后者小。根据其影响程度的不同,结合云南的实际做出了解释并提出相关建议。

关于城镇化进程中碳排放因素来源调查及应对措施研究

城镇化是中国经济社会发展的必然趋势,在当今发展低碳社会的背景下,城镇化进程中的碳排放受到社会密切的关注。城镇化进程中的碳排放的来源包括生活用电、生活用品浪费、食品浪费、建筑物碳排放、乡镇企业碳排放、生活废水废渣废气、资源浪费、交通工具(以大排量为主的私家车)等方面,本文通过对城镇化进程中影响碳排放的因素及其相关数据进行分析,提出减少碳排放量的应对措施。

长江流域交通运输碳排放影响因素研究

为探讨长江流域交通运输碳排放影响因素,本文对长江流域交通运输碳排放的情况进行了数据收集整合,根据LMDI因素分解模型提出了影响碳排放的相关因素,构建可扩展的STARPAT模型探究各因素对长江流域交通碳排放的影响程度。结果表明人口角度方面因素对碳排放起抑制作用。

科技创新的减排效应:中国工业碳排放因素分解研究

碳中和目标的实现依赖于科技创新有效发挥减排效应,为研究行业视角下创新对减排的驱动效应,构建LMDI模型分解分析了中国2012–2019年工业CO_(2)排放驱动因素,结果表明:1)能源消费因素中,能源排放强度的增长驱动工业碳排放总量增长,能源的区域结构调整和集聚程度有显著的减排效应;2)科技创新因素中,创新转化效率和创新研发投入的提高并没有发挥预期的减排效应,创新分布广度是最重要的减排驱动因素;3)要素特征因素中,低劳动密集度和高创新密集度代表了工业行业生产方式现代化,面临更高减排压力;4)工业生产因素中,行业的整体增长驱动碳排放总量增长,行业结构调整对碳排放总量起到抑制作用.分析驱动因素时间和行业异质性认为,政策对因素驱动效应存在影响,创新激励政策没有发挥预期的减排效应,电力行业对工业碳排放影响最大,各因素对电力行业的影响效应具有独特规律.保障和重视创新的分布广度,激发各主体全面创新,把握科技创新从转化到实际应用的环节,引导科技创新向绿色技术倾斜,是提高科技创新对中国碳减排驱动效应的潜在路径.

江苏苏州碳排放演化特征及影响因素分析

本文以江苏苏州为研究对象,据不同能源的排放系数核算苏州能源消费的碳排放,通过对数平均迪氏指数法分解模型(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)对苏州2011—2021年碳排放量及其影响因素进行分析研究。结果显示:经济建设发展是促进苏州碳排放增长的主要因素,效率因素对苏州碳排放彰显遏制作用,能源结构因素对碳排放的抑制作用与日俱增,工业结构因素对苏州碳排放影响效果不显著。因此,优化经济增长方式,实现经济增长与碳排放的脱钩;通过技术进步,实现能源强度的降低;推进结构性变革,实现能源消费和产业结构的低碳化是实现苏州碳减排的主要方式和重要路径。

基于DPSIR模型的北京市碳排放影响因素分析

CO_(2)是全球变暖的关键影响因素之一,控制碳排放对减缓生态恶化、实现人类的可持续发展有着重要作用。我国提出2030年实现“碳达峰”,2060年实现“碳中和”。因此,有效分析碳排放量的影响因素对评价我国当前的低碳环境保护政策具有重要意义。基于DPSIR理念建立城市碳排放影响因素的指标体系;利用该体系中的指标计算各准则层的灰色熵权权重和贴近度,提出了基于灰色熵权的综合权重方法评估碳排放的影响因素,该方法考虑一级指标和二级指标间的相关关系,避免主观赋予权重的片面性。结果表明:北京市的人口密度权重达0.1147,是影响北京市碳排放量的关键因素;不同的准则层类别对于碳排放的影响程度也不同;政策因素对碳排放的影响逐年增强,特别是2020年双碳目标的提出对减少北京市碳排放量有重要影响,其权重达0.2520。为此提出建议:探求合理的城市发展模式,尽最大可能把人口控制在合理规模之下;降低化石能源消耗,提高新能源和可再生能源的利用效率;加强政府的宏观调控能力,贯彻协同治理理念,建立健全的环境污染治理体系,以“双碳”目标为重点,为改善北京市的环境状况而努力。

中国直接生活能源碳排放因素分解模型与实证

构建了碳排放因素分解模型,对1996～2007年中国直接生活能源碳排放变化的驱动因素进行了分析。研究结果显示,在整个分析年限内,中国直接生活能源碳排放呈"U"型趋势,拐点出现在2001年。通过对拐点前后中国直接生活能源碳排放的拉升因素与抑制因素进行分析,并对这两类因素的作用力进行评估,可以为中国直接生活能源碳减排工作提供政策启示。

甘肃省农业碳排放变化及影响因素分析

本研究通过对甘肃省2011-2020年碳排放进行测算,分析了甘肃省农业碳排放变化及趋势,并运用LMDI模型、SBM-Undesirable模型分析甘肃农业碳排放影响因素和农业碳排放效率。结果表明:2011-2020年甘肃省农业碳排放量呈现上升下降再上升的波动趋势;碳排放量增加主要来源是畜牧业养殖引起的碳排放,控制畜牧业粗放型增长,有助于抑制甘肃农业碳排放总量;农业碳排放效率在逐年上升,近10年均值仍低于全国平均水平;经济因素与结构因素是农业碳排放增加的主要影响因素。

京津冀及周边地区碳排放驱动因素的贡献作用及其政策含义

京津冀及周边地区的雾霾天气使得控制碳排放的任务尤为迫切。在STIRPAT-Regression模型框架内,建立了碳排放驱动因素的个体模型和区域模型。对这两个模型利用岭回归方法,分析了本区域碳排放驱动因素的贡献和作用。结果表明:经济增速对碳排放的扩大起到了正向贡献且作用最大,使得该区域整体处在碳排放"倒U型曲线"的左侧;技术进步率对碳排放是负向贡献但作用最小;人口增速对各省区市的碳排放有正向贡献然而作用不同。实证结果的政策含义是国务院相关部门通过制定统筹兼顾的协同政策来控制本区域的碳排放。

资源型产业碳排放驱动因素演化与低碳发展路径选择

文章从产业异质性理论视角,将资源型行业划分为高耗能-低碳(I型)、低耗能-高碳(Ⅱ型)和低耗能-低碳(Ⅲ型)三类异质性产业,运用LMDI法分解异质性产业的碳排放驱动因素,分析异质性产业碳排放驱动因素的演化轨迹,结果表明碳排放驱动因素的动态演化存在产业异质性。从比较优势理论视角,测算碳排放技术进步、能源利用技术进步、能源结构调整和经济规模调控四种低碳发展路径对异质性产业碳排放变化的作用效应,发现碳排放技术进步是I型和Ⅱ型产业的"最优路径";能源利用技术进步是Ⅲ型产业的"最优路径",是I型和Ⅱ型产业的"较优路径";经济规模调控是Ⅲ型产业的"较优路径",是I型和Ⅱ型产业的"一般路径";能源结构调整对三类异质性产业的影响效应不显著;异质性产业低碳发展路径存在"比较优势"。

企业碳排放影响因素研究——基于浙江企业的调研分析

为了研究企业应采取的碳减排策略,文章先以碳排放、碳减排、生态文明建设为准则层构建碳排放评价体系,用以测算企业碳排放指数值,再利用浙江企业调研数据深入挖掘企业碳排放的影响因素。结果表明,碳减排投资规模、碳减排投资类别、碳排放管理机构均与碳排放指数呈显著负相关,可见增加碳减排投资与设立环境管理机构是企业迅速降低碳排放量的较优方案。而对于政府来说,增大碳排放管制强度的确能够起到减少碳排放的作用。结论为政府测量企业碳减排情况与制定碳减排策略提供了参考。

基于产业异质性的资源型产业碳排放驱动因素及脱钩关系研究

文章从产业异质性视角出发，将资源型产业划分成高耗能一低碳（I型）、低耗能一高碳（III型）和低耗能一低碳（IV型）三类异质性产业，运用LMDI法，分解异质性产业碳排放驱动因素，测算驱动因素的贡献率，结合Tapio脱钩理论，探讨驱动因素对碳排放与经济增长脱钧关系的影响。结果表明，碳排放强度和能源强度总体呈现负向抑制作用，其贡献力强度为IV型〉III型〉I型：能源结构总体上也呈现负向抑制作用，其贡献力强度为III型〉I型〉IV型；经济规模始终呈现的是正向作用，其贡献力强度为IV型〉I型〉III型，说明碳排放驱动因素的驱动效应存在产业异质性。因此，制定差异化的节能减排策略，才能更有效地促进资源型产业的低碳发展。

旅游风景区影响碳排放主要因素分析

旅游景区产品的生产、消费和碳排放具有同时性,而决定旅游产品生产、消费和碳排放数量的关键因素是客流量;因此,旅游景区客流量是影响旅游收入和碳排放的主要因素。本文通过旅游景区客流量、旅游收入和旅游成本与碳排放的拟合函数关系分析,指出可以通过定量的线性和曲线拟合方程,判断影响旅游风景区碳排放的主要影响因素,并进行相应的碳排放量估算预测。最后,提出了加强碳排放大数据研发与应用,为实现低碳旅游风景区生态环境目标服务。

基于Citespace的碳排放影响因素研究知识图谱分析

在实现“双碳”目标的过程中,碳排放领域的研究引起了各界学者的关注。本文采用Citespace软件,对二氧化碳排放的影响因素进行分析,并得到此研究领域的可视化知识图谱。结果表明,在未来时期内,对于碳排放影响因素的研究,可将区域范围研究具体到市域层面,对市域碳排放情况进行具体研究,并有针对性地提出科学合理的减排路径。

基于三部门划分的广东省能源碳排放驱动因素特征研究

碳排放驱动因素分析是有效制定减排政策的关键,合理划分碳排放部门有助深化对碳排放变化机制的理解和提出更具针对性的措施。把能源消费碳排放划分为发电、产业和生活三个部门,基于LMDI方法将各部门碳排放变化效应分解为若干因素,研究广东省2000-2016年的碳排放驱动因素特征并和全国进行分阶段对比。结果表明:发电部门和产业部门的主要增碳因素分别是用电量增长和经济增长,增碳效应在进入新常态后明显减弱;生活部门主要增碳效应是人均能耗上升。火力发电占比下降和火电效率提升、产业能耗强度下降和产业结构变化分别是发电部门和产业部门的主要减碳因素,而生活部门没有显著的减碳因素。根据广东碳排放驱动因素特征,提出各部门碳排放控制措施建议。

华东地区物流业碳排放量影响因素分析

运用灰色矩阵相似模型,基于绿色可持续发展的角度,探讨华东地区物流业碳排放量的影响因素。结果表明:城镇化率、物流业能源强度和物流业生产总值是物流业碳排放的主要影响因素,以石油类为主的物流业能源结构和物流业产出则是物流业的次要影响因素。在此基础上,提出控制城镇化率速度、提高能源的利用效率、优化物流业的能源结构和调整物流业产出等措施抑制物流业碳排放量。

多重不确定性下基于LMDI的城市工业碳排放量影响因素分析及预测:以苏州市为例

在“双碳”背景下,准确计算碳排放量、分析碳排放结构并综合预测未来产业能源碳排放的走势,是科学制定城市产业发展与规划政策的基础。在经典Kaya恒等式的基础上,考虑产业结构、能源消费结构及外来电比例的影响,重构了Kaya恒等式,基于对数平均迪氏指数法(LMDI)对碳排放量影响因素进行分解。基于箱型不确定集,对各影响因素的不确定性进行建模,建立了改进的可拓展的随机性环境影响评估(STIRPAT)模型,通过求解基于不确定集的优化模型方式构建了碳排放量预测方法。最后以苏州市规模以上工业为例,对该方法进行了验证并提出了相应的政策建议。

山东省农村居民生活碳排放影响因素及对策

在乡村振兴战略与双碳目标的历史背景下,控制并减少农村地区的碳排放已经成为一个重要课题。为了深入研究山东省农村居民生活碳排放的影响因素,选取2000-2016年间的数据作为研究对象,构建影响山东省农村居民生活碳排放因素的STIRPAT模型。结果显示,在17年间,居民人口总数、人均可支配收入、生活用能传统能源占比与生活碳排放量呈正相关,恩格尔系数与生活碳排放量呈负相关,而优化能源消费结构是减碳工作的重点。在此基础上,利用Kuznets曲线进一步阐释了山东省农村经济发展与生活碳排放量之间的倒U型关系,指出促进高质量的经济发展是推动碳排放量到达拐点的重要因素。

关于宜昌市实现“双碳”目标的思考

研究宜昌市如何在全球气候变暖的背景下实现“双碳”目标。首先概述了碳排放的基本情况、影响因素和当前状况,其次提出宜昌市实现“双碳”目标的建议,包括加强顶层设计和建立制度保障、积极发展低碳技术、提高自然生态系统碳汇水平以及加强宣传并提倡低碳生活,对于其他寻求实现“双碳”目标的城市具有重要参考价值。