基于麻雀搜索算法的福建省碳达峰路径优化研究

应对全球碳减排的紧迫挑战,可靠的碳达峰路径对中国碳减排的实施具有重要作用。然而,由于碳排放过程受众多因素影响,且相互作用复杂,传统情景分析方法难以有效识别最优减排路径。为此,在分析福建省的能源消费和碳排放数据的基础上,构建了麻雀搜索算法-支持向量回归模型(Sparrow Search Algorithm-Support Vector Regression,SSA-SVR)模型,该模型综合考虑了影响碳排放的14个关键因素,并基于SVR模型对福建省1999—2022年的碳排放量进行了预测和验证。随后,采用SSA算法优化了各因素的年度变化率组合,探索满足2030年碳达峰目标的多种可能路径。研究结果表明,模型具有较高的准确性和可靠性,探索出的所有路径均能在2030年实现碳达峰,但碳排放量存在显著差异。SSA-SVR模型能够为福建省工业部门实现碳达峰目标提供科学依据和策略建议。

有色金属联合企业碳排放情景分析与碳达峰路径探讨

有色金属行业是高能耗、高排放行业,也是重要的基础原材料行业,与国民经济高度相关。有色金属行业作为我国低碳转型的重要一环,已成为落实“碳达峰、碳中和”目标的重要抓手。如何实现有色金属行业绿色低碳发展,解析有色金属企业绿色低碳发展路径,为碳达峰争取更多的时间,具有重要现实意义。通过对某有色金属联合企业温室气体历史排放数据的核算分析,以情景分析法预设三种未来发展情景模式,预测了在基准情景、适度情景和达峰情景三种情景下某有色金属联合企业温室气体排放达峰情况;按照降碳潜力核算方法探讨了未来10年某有色金属联合企业在能源结构调整、产业转型升级、工艺节能挖潜、电气化水平提升和资源综合利用等节能降碳路径下的减碳趋势。研究结果表明,某有色金属联合企业温室气体排放在达峰情景下将在2028年达到峰值,在适度情景下将在2028年后碳排放增速逐年下降,在基准情景下将无法实现碳达峰。结合企业的实际情况针对性地提出了实现碳达峰的主要路径和举措,为有色金属行业实现碳达峰目标提供了方法和可参照的碳达峰路径。

基于LEAP模型的省域货运物流碳达峰路径分析

为分析省域层面货运物流碳达峰路径,以某省为例,应用长期能源替代规划系统(long-range energy alternatives planning systems,LEAP)模型,预测基准情景和低碳情景下2019—2050年某省货运物流领域的能源需求、CO_(2)排放和减排潜力,并提出碳达峰路径方案。结果表明:基准情景下某省货运物流能源需求和CO_(2)排放均将于2038年左右达峰,低碳情景下达峰时间分别有望提前到2034年、2033年。公路货运的减排潜力巨大,应大力推进“公转铁”“公转水”,不断提高交通工具的能效水平及新能源、清洁能源的应用比例,配套建设新能源与清洁能源基础设施,加快低碳技术在货运物流中的创新应用。

扬州市建筑产业碳达峰路径研究

从建筑生产、建筑施工两个阶段入手对江苏省扬州市建筑产业进行调研,结合对江苏省建筑业直接、间接碳排放量进行的定量计算,分析归纳出扬州市建筑产业碳排放的影响因素,运用系统化的思维深入剖析建筑产业碳排放的变化特征,探索扬州市建筑产业碳达峰路径。

湖南省物流业碳排放水平预测与碳达峰实现路径

随着全球气候变化的严峻性日益凸显,降低碳排放并实现碳达峰已成为全球各国共同追求的目标。作为物流大省,湖南省的物流业碳排放问题尤为显著。首先全面深入地分析湖南省物流业碳达峰现状了解目前存在的问题,然后通过构建不同情景,科学预测探究碳排放未来趋势,并根据前期发现的问题及预测结果提出了碳减排政策和深化低碳技术研发两大路径,从而为推动湖南省物流业的绿色、低碳发展提供有力的理论支撑和实践指导。

基于BP神经网络模型的水泥行业碳排放量预测及达峰路径研究——以徐州市为例

为开展水泥行业碳达峰碳中和路径研究,采用碳排放因子法计算了1995—2021年徐州市水泥行业CO_(2)排放量,运用BP神经网络模型对水泥行业CO_(2)排放量进行了评估,基于不同情景对2022—2030年CO_(2)排放量进行了预测。结果表明:1995—2021年徐州市水泥行业CO_(2)排放量为736.78~2732.27万t。水泥行业CO_(2)排放整体呈先升高后降低的趋势。2010年碳排放量达到峰值2732.27万t后,逐渐波动下降到2021年的812.81万t。BP神经网络模型预测水泥行业CO_(2)排放量是可行的。根据基准情景、低碳情景、强化低碳情景,通过BP神经网络模型对2022—2030年徐州市水泥行业碳排放量预测:基准情景下,2030年徐州市水泥行业CO_(2)排放量为2484.75万t,相比于2021年,年均增长率约为22.86%。低碳情景下,2030年CO_(2)排放量为1979.80万t,年均增长率约为15.95%。强化低碳情景下,2030年CO_(2)排放量为1502.43万t,年均增长率约为9.43%。建议从政策和技术升级等方面实施CO_(2)减排,助力徐州市水泥行业碳达峰碳中和的实现。

中国省域碳达峰路径与政策

从省域层面推动发达地区率先碳达峰是中国实现2030年前碳达峰目标的有效途径.以江苏省为例,构建了省级LEAP-Jiangsu模型,结合改进的多层对数平均迪氏分解(M-LMDI)模型、Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型探索碳排放的关键影响因素及碳达峰路径.采用改进的多层M-LMDI模型分析了江苏省历史时期和未来预测情况下碳排放的主要影响因素;基于历史碳排放分解结果和规划目标,构建了多种发展情景的LEAP-Jiangsu模型,预测江苏省碳排放达峰时间及达峰水平;运用Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型,研究碳排放与经济发展的关系和碳排放与大气污染物排放的协同效应.结果表明,2035年江苏省一次能源需求总量以标煤计约为401.2~474.6 Mt,终端能源需求量约为319.2~382.3 Mt;江苏省最可能在2025~2030年实现碳达峰目标,碳排放峰值约为815.3~845.7 Mt;能源强度降低、产业结构优化、提高终端电气化水平和能源结构调整等节能减排措施的减排贡献率分别为33.1%、26.8%、21%和15.2%.

典型可再生能源富集区高质量碳达峰路径研究——以四川省绿色发展示范市雅安为例

本文以雅安市为例,对雅安市碳达峰具备的条件、面临的挑战、2030年前碳排放特征进行分析研究发现:雅安市未来碳排放具有增量小、强度低、达峰晚的特点,碳达峰路径区域特征显著。在此基础上提出雅安市高质量碳达峰路径对策建议,建议雅安锚定绿色发展示范市定位,统筹近期与远期、“加法”与“减法”、供给侧与需求侧、“存量”与“增量”,优化产业结构和能源配置,培育壮大生态低碳经济,健全完善节能降碳体制机制,积极探索符合生态环境资源赋特征、工业化城镇化阶段的高质量碳达峰之路,夯实四川省碳中和先行市基础。

能源价格、资本能效与中国工业部门碳达峰路径

本文将能源价格扭曲因素嵌入到年限资本模型中,演绎其内生影响资本能效的动态过程,并通过将该拓展型年限资本模型与影子成本函数有机结合,考察能源价格扭曲对我国工业部门能源消耗以及碳排放的作用机理与影响程度。随后,基于结构化的实证模型建立跨期动态模拟模型,系统评估能源价格扭曲纠正对我国工业部门碳达峰路径的影响。基于2001—2016年省际工业部门数据的研究结果表明:(1)工业生产中能源相对于资本的价格扭曲系数为0.78,意味着能源相对于达到最优配置状况下的资本而言投入过多;(2)能源价格扭曲抑制了资本用能效率的提升;若对能源价格扭曲进行完全纠正,将促进工业部门资本存量的用能效率提升12.62%;(3)在资本实现最优配置的前提下,消除能源价格扭曲可使我国工业部门年均节能3.1亿吨标准煤,并减少10.79亿吨CO_(2)排放;(4)模拟结果显示:在工业产出保持9%的增速下,我国工业部门CO_(2)排放预计在2026年达峰;若将能源相对价格扭曲整体纠正20%,则可促进我国工业部门CO_(2)排放提前两年达峰,且峰值降低5.33亿吨。

“双碳”目标下河北省分行业碳达峰路径研究

针对双碳目标下河北省各行业存在生产粗犷、碳排放总量大、能效水平低下等问题,碳减排研究应从系统最优的角度实现各个行业之间的指标分解。采用系统动力学和情景模拟法,对河北省2020—2060年各行业碳排放情况设定了基准、低碳政策导向型和政策-技术双驱动3种情景。依据国家和河北省能源政策,设置不同行业情景参数,分析不同情景下河北省分行业碳排放量预测结果,得出减少河北省碳排放量应最先从工业入手的结论。从最佳情景选择角度对碳排放达峰路径进行分析,结果显示:低碳政策导向型情景最符合河北省实际情况。根据预判结果,提出河北省分行业的碳达峰路径。

BAU情景下寒冷地区居住建筑碳达峰的实施路径与指标核算——以北京市某住宅楼为例

为有效控制BAU(Business As Usual)情景下建筑发展产生的碳排放量,根据我国2030年的碳达峰目标,文章研究了寒冷地区实现居住建筑碳达峰目标可行的路径规划,以及对应“碳减源、碳替代、碳增汇”的实施关键技术。并以北京市某住宅楼为案例建筑,模拟计算了该建筑改造后使用阶段(50 a)的能耗综合值与碳排放强度。结果表明:改造后可实现100 m^(2)户型的碳排放强度值不大于23 kgCO_(2)/(m^(2)·a);60 m^(2)户型的碳排放强度值不大于27 kgCO_(2)/(m^(2)·a),初步满足相关规范的能耗指标要求。

广东省水泥行业二氧化碳排放量预测和减碳路径研究

本研究以广东省为例,通过建立三种不同碳排放预测模型对水泥熟料及水泥产量进行预测,并分析对比预测准确度;同时设置基准情景、政策情景和强化情景分析水泥行业碳排放发展趋势,最后制定相应的碳达峰路径及政策建议。研究结果表明:遗传算法优化BP神经网络模型对碳排放的预测精度要高于多元线性回归分析法和支持向量机法。基于情景分析法研究结果可知,广东省水泥行业碳排放于“十四五”前期达峰,峰值约为1.28~1.30亿t,“十四五”中后期和“十五五”期间呈持续下降的趋势。水泥行业碳减排潜力措施从大到小依次为燃料替代、节能改造和原料替代。广东省水泥行业实现碳达峰可通过产业结构路径、能源结构路径、落后产能淘汰路径和节能减碳技术路径。

碳排放影响因素及达峰路径研究——基于四川省的分析

基于四川省1997—2019年的碳排放历史数据,通过STIRPAT扩展模型定量分析四川省人均碳排放的影响因素。研究显示:能源结构对四川省人均碳排放量的影响最大,其次是能源强度和经济发展水平。在此基础上,预测了粗放情景、基准情景、低碳节能情景和经济放缓情景下四川省2020—2035年碳排放量的峰值和“碳达峰”时间。结果表明,在低碳节能情景下,四川省可以在兼顾经济、社会发展的同时,提前实现“碳达峰”目标,碳峰值为334.38百万吨。