基于扩展IPAT模型的徐州市碳达峰情景分析

文章以徐州市为例,利用“扩展的IPAT模型+情景分析法”的预测模式,综合考虑徐州市经济发展、节能效率、可再生能源替代率等多方面因素,通过设置宽松情景模式、基准情景模式、严格控制情景模式三种达峰情景,对徐州市碳排放量与碳达峰时间及峰值进行了模拟分析。结果显示,当前徐州市碳排放总量尚未达峰,选取的三种情景模式下的碳达峰时间分别为2030年、2025年和2025年,碳排放峰值分别为9402.91万吨、8417.27万吨和8245.92万吨。不同情景模式所代表的政策对徐州市碳达峰的影响显著,应进一步加强对徐州市碳排放的政策积极导向与合理控制的研究。

基于IPAT扩展模型分析人口因素对碳排放的影响

以5个典型国家(中国、日本、印度、德国和美国)为研究对象,利用IPAT模型比较分析了人口总量、能源强度和人均财富对碳排放的影响程度.结果表明:中国和印度的人口总量是影响其碳排放变化的主要因素;而美国和日本财富的积累刺激碳排放增加的作用明显.基于1978─2007年中国人口和能源相关数据,以STIRPAT模型为框架,分别构建了总人口模型及家庭户模型,用于分析我国人口数量、人口结构、能源强度及消费变化对碳排放产生的影响.经模型验证发现,家庭户模型的解释力度总体优于总人口模型.碳排放量的各解释因素按其影响程度的大小依次为平均家庭户规模、人均居民消费额、人口结构、能源强度和家庭户数.针对适应低碳发展的人口政策提出了相关建议.

基于IPAT模型的苏州市环境压力-响应分析

苏州市经济快速发展,资源环境压力日益加重,实现污染物总量削减目标形势严峻.在分析苏州市污染物排放与经济发展现状的基础上,利用IPAT模型就多种经济、环境发展情景下,定量分析苏州市2010年的环境压力.结果表明:在GDP年增长率分别为15.4%和12.0%的情景下,单位GDP的环境负荷年下降率分别为18.0%和15.0%时,污染物排放量可实现"十一五"规划的削减目标,但资源效率分别需要提高1.2和1.0倍,实现削减目标的压力很大;应采取提高环境效率、控制社会经济发展速度、加速重点行业产业结构调整等措施以缓解苏州市的环境压力.

基于IPAT模型的安徽省不同情景碳排放趋势测度分析

基于1995-2010年能源消费数据,利用IPAT模型,分规划情景、惯性情景、低碳情景对安徽省未来碳排放量及碳排放强度进行测度,结果表明:2015年,安徽省在规划情景、惯性情景、低碳情景下的碳排放量分别为16 680.96万t、14 790.52万t、11 235.49万t,均呈增长态势,碳排放强度分别为0.6952t/万元、0.6661t/万元、0.6533t/万元,呈下降趋势,规划与惯性情景模式下的碳排放量和碳排放强度均高于低碳情景模式。3种情景碳排放曲线表明,不会出现库兹涅茨曲线(EKC)拐点。科技创新、机制创新是实现碳减排的重要途径,"十二五"期间,安徽省通过提高能源效率、优化能源结构、创新机制等举措,碳排放仍有较大削减空间。

环境影响的IPAT模型再认识

伴随工业文明的发展,探究日益恶化环境问题的社会根源成为学术界激烈争论的议题,从人口规模与技术水平的单因素争论拓展到文化背景、政府类型和消费观念等多因素论的讨论,在横向上从宏观社会到微观个体层次的解释,最终形成经典的环境影响的IPAT模型,试图解释环境问题产生的复杂社会动力机制。本文通过国内外学者对IPAT模型的实证研究以及理论探讨梳理发现:模型中的因变量环境影响I以及自变量人口数量P、富裕程度A和技术水平T的内涵、完备性以及分析单位的适用性等方面备受争议。为了克服变量的局限,首先通过分解IPAT模型中T变量,进一步拓展模型中可能被忽略的对环境影响的多重因素;同时为了避免模型中不同因素对环境影响的同比例线性变化的局限性,将IPAT模型转化为非线性的STIRPAT随机模型,使各变量值随观察值的变化而变化;其次为了克服研究中忽视个体对环境影响差异性的不足,以"双重转换"理论为基础分析少数特权群体对环境造成不成比例的影响;最后面对分析单位以及分析情景的差异性与复杂性,基于"世界体系论"视角突破特定区域时空以国家间互动关系为分析单位对全球环境退化展开讨论。研究表明,IPAT模型的发展演变表明环境保护与经济发展关系逐渐从悲观的"零和"冲突走向协调发展的路径,有利于探索更加有效的举措应对全球复杂而严峻的环境问题,同时对新常态下中国推进生态文明建设具有重要的理论和实践意义。

人口、户数和家庭规模变动对资源消耗的影响分析——基于IPAT等式和结构分解分析模型

人口因素一直被认为是影响资源消耗的重要因素之一。以往研究以人口规模、人口增速等宏观人口学统计指标测量人口对环境的影响度,忽视了家庭资源消费并非简单的个人消费之和。文章基于IPAT等式,分别构建了家庭户数模型和人口规模模型,并运用"修正后的Laspeyres"指数分解法,比较分析了家庭规模、家庭户数和人口规模对能源和水资源消费的影响。结果表明家庭户数增长和人口规模扩大都会刺激能源和水资源消费的进一步增长,但前者的刺激作用大于后者,且两者的作用差距不断扩大。家庭户数的快速增长已成为我国能源、水资源消耗的主要驱动因素之一。

基于IPAT模型的产业集聚与环境污染的实证研究

产业集聚对环境污染影响的分析对于产业的总体布局有着深远的意义。选取我国31个省份2004~2013年的面板数据作为分析样本,以IPAT模型为基础,加入反映产业集聚的变量,实证分析了产业集聚对环境污染的影响。实证结果表明,全国而言,产业集聚的提高,将会加重环境的污染;而分区来看,产业集聚能够改善东部地区的环境,对中西部地区环境污染却加重。在此基础上,对实证结果进行内生性检验,发现产业集聚与环境的关系处于“U”型曲线的上升阶段。基于实证结果,最后提出了一些政策建议,以解决产业集聚发展与环境污染的两难问题。

基于IPAT等式的草原资源利用与经济增长关系研究——以甘南藏族自治州草原牧区的实证为例

在概述IPAT等式及其发展模型的同时,构建了以草原资源消耗为表征的草原资源利用与经济增长的关系模型,并以甘南藏族自治州草原牧区为例,采用了3种不同方案对不同草原资源利用技术下的牧民经济行为对草原资源压力进行了实证研究。结果表明,只有当单位GDP草资源消耗年降低率高于单位GDP草资源消耗年降低、上升和不变的临界值时,才能实现确保草资源合理利用的经济内涵式增长。同时发现,甘南州草原牧区经过长期的努力,单位GDP草资源消耗年降低率多年平均值t=2.559%,与临界值tk=2.693%的差距仅为0.134%,这说明牧区对草原资源的利用有向可持续利用转变的趋势。

基于IPAT模型的生态环境影响分析——以北京市为例

采用IPAT模型框架及岭回归技术,以北京市为例,分析了人口、经济增长、技术水平和经济结构等因素对生态环境的作用机制。主要结论有:(1)北京经济增长和环境质量之间的关系曲线不是倒U型的,两者之间近似为线性负相关关系;(2)北京经济增长给环境带来的负向效应明显超过了技术进步带来的正向效应;(3)在人口因素中,城镇人口的相对增加是生态环境压力减轻的重要原因;(4)在经济结构因素中,工业中"两高一资"行业是导致环境压力增大的最直接根源,因此不能仅仅依靠单纯发展第三产业来改善生态环境质量。

基于IPAT理论的城镇建筑能耗测算模型和应用

近年来我国城镇建筑能耗总量呈快速增长态势,迫切需要探寻适合我国城镇建筑节能的策略。本文首先基于IPAT模型的理论思想,结合ARMA的时间序列模型,构建了城镇建筑能耗的测算模型。然后应用情景分析方法,对城镇建筑能耗发展进行了情景分析和模型计算预测,测算出2011年至2015年我国的城镇建筑能耗总量。最后对城镇建筑能耗当前的发展状况和节能潜力进行了对应的分析和探讨,提出了我国城镇建筑节能的相关建议。

基于IPAT方程的大连水资源效率研究

基于E.Weizsaecker的四倍数思想,将P.Ehrlich提出的IPAT方程进行转换,建立水资源效率模型。根据水资源效率模型,利用大连地区GDP增长数据、水资源供给和消耗的数据,分四种情况讨论并计算出大连地区在“十一五”、“十二五”期间水资源合理用量和单位GDP水资源消耗需要降低的倍数。在2005、2010和2015年水资源效率分别提高1.2倍、1.5倍和2倍,比较符合大连地区发展的实际状况。

基于IPAT模型的长株潭城市群经济增长与能源消耗的实证研究

基于IPAT方程,通过设定不同的情景来分析长株潭城市群2008年-2013年期间经济增长与资源消耗之间的定量关系.实证结果表明:GDP年增长率为12%,单位GDP能耗年下降4%这种组合是合理和适当的,符合长株潭城市群能源消耗的实际.以此为目标,能平稳推进长株潭城市群资源节约型社会建设进程,保持国民经济快速、健康、稳定的发展.

基于IPAT-S脚本语言的土地利用情景分析及其应用

建立一种土地利用情景分析方法，该方法以土地利用转换系统最小变动为原则，对不同土地利用的情景设置，利用线性目标优化的Markov链方法生成逐年土地利用面积转换矩阵和各土地利用类型面积。IPAT-S脚本语言实现了上述方法，并提供了上述方法与土地利用空间格局模拟进行耦合的接口。应用上述方法对海淀区2002-2015年土地利用变化进行了多情景分析，结果表明不同的土地利用情景设置对土地利用结构具有明显影响，城镇和工矿用地的集约度对耕地和园地面积的缩减速度具有决定性的作用。

基于IPAT方程的云南省能源消耗分析及情景预测

以IPAT方程为理论基础，建立能源效率模型，并以云南省1990～2005年的GDP增长数据和能源消耗数据为依据，分三种情景，即当前模式、“十一五”规划能耗目标和可持续发展能耗模式分别讨论和计算了云南省2010年、2020年的能源消耗量及能源生产率．

基于IPAT公式的省际间碳排放驱动因素比较研究

现阶段深入研究我国各省区经济发展中碳排放增长的驱动因素,对有的放矢地制定减排政策,发展低碳经济和应对气候变化有着重要的理论和现实意义。基于IPAT公式,对1999—2008年我国各省区碳排放数据进行分析,结果显示近10年来各省区碳排放量均有增加,不同省区驱动因素的作用不同,多数省区单位GDP能耗和碳排放强度都出现下降的趋势,表明节能减排工作取得一定成效。但单位能源的碳强度出现增长趋势,加上我国正处在工业化和城市化的加速时期,具有对能源和碳排放的需求刚性,因此我国未来的减排工作依然充满挑战,藉此提出了开展碳减排的政策建议。

长三角地区碳排放影响因素分析——基于IPAT改进模型

随着经济发展、人口与能源消耗的增长,以及不合理的能源结构,导致了长三角地区碳排放的不断增加。文章以人口增长率、GDP增长率、能源消耗量、能源技术进步率、能源结构优化系数变动率为影响因素在对IPAT模型进行改进的基础上,对2006-2011年间长三角地区碳排放的影响因素进行定量分析。主要结论是长三角地区能源技术进步率与能源结构优化的减排作用还不能抵消人口与GDP的快速增长的影响,受能源结构优化系数变动比率逐步增加的影响,碳排放量受人口增长率与GDP增长率的影响呈逐年减小趋势,能源技术进步率与能源结构优化的减排作用日趋显著。

基于IPAT等式的甘肃省用水影响因素分析

将经典的IPAT等式扩展为包含人口、富裕程度、用水强度和产业结构4种影响因素的用水分析等式;并利用结构分解模型,将4种影响因素对总用水量变化的贡献分解开,得到不同因素对用水变化的影响。利用模型对1999-2008年甘肃省用水状况进行了实证分析,结果表明:富裕程度对用水量的增加效应最大,最高为2003-2004年(21.07×108 m3);而人口变化对用水量的增加效应相对较小,均小于1×108 m3;尽管用水效率的提高和产业结构的变化都减少用水量,但产业结构变化对用水量变化的贡献比用水效率的贡献小;此外,单纯地提高用水效率或调整产业结构,并不能保证在环境约束下实现社会经济的发展。因此,随着人口和经济规模的不断扩大,为了满足人民群众不断增长的需求,不仅要从提高用水效率、调整产业结构出发,实现水资源的高效优化配置;更重要的是调整发展思路,摆正人和自然的位置,才能真正实现人和自然的和谐发展。

上海市能源消费影响因素研究——基于IPAT方程与完全分解法分析

基于IPAT方程运用完全分解法对上海市2000-2009年间能源消费量进行了分析,探讨规模效应、技术效应和结构效应等影响能源消费的三大关键因素在能源消费量波动方面的影响。结果表明:过去十年中上海市经济规模扩张的影响超出了技术效应和结构效应,是能源消费增加的主要因素;规模扩张的反弹效应抵消了产业结构的调整和技术进步减少的能源消费;今后追求适度经济规模,加大产业调整力度是缓解上海市能源供应压力的关键。

基于IPAT模型的江西省碳排放峰值预测研究

通过对江西省1995-2012年的时间序列数据进行回归,利用IPAT模型对未来江西省碳排放峰值出现时间进行预测。可以发现,技术进步对峰值的影响较为重要。按照江西省目前发展趋势,若经济社会发展的同时保持能源强度和碳排放强度合理下降,江西省的峰值到达时间约在2032-2035年之间。因此,保持能源强度和碳排放强度的不断下降对江西省尽快出现碳排放峰值至关重要,健全应对气候变化机制、调整产业结构、优化能源结构、提高清洁能源消费比重应成为江西省今后的重点工作任务。

低碳经济“脱钩”量化分解模型研究——基于IPAT方程的分析

在IPAT方程基础上运用LMDI分解法构建了低碳经济"脱钩"量化分解模型,并以山西为例进行分析。结果表明,1999～2009年间山西低碳经济已从"扩张负脱钩"和"无脱钩努力"阶段逐步改善为"弱脱钩"发展阶段;能源强度降低对低碳经济发展起到了关键性作用,产业结构和能源结构调整等其他措施效果并不明显。该模型的建立对科学评价减排措施和低碳经济发展具有重要的方法论意义。