基于LMDI模型的土地利用碳排放时空差异及影响因素研究——以洞庭湖区为例

运用碳排放系数法和对数平均迪氏指数(LMDI)模型,对1996—2020年洞庭湖区土地利用变化、土地利用碳排放时空差异及其影响因素进行分析。结果表明:(1)土地利用变化整体呈现出“三增三减”特征,建设用地和未利用地的变化程度较为显著,水域和草地次之,耕地和林地的变化程度最小。(2)总净碳排放量呈不断上升趋势,碳排放高值区由中部转向西、东、南部,土地利用碳足迹压力指数始终大于1,以0.54的年均增幅不断上升。(3)人均GDP、单位GDP用地面积和单位土地碳排放强度是影响土地利用碳排放的主要因子,人均GDP和单位GDP用地面积分别成为促进和减缓洞庭湖区碳排放量增长的主要因素。

基于LMDI和系统聚类的电力行业碳排放影响因素分析

电力行业作为直接使用一次能源的最大部门,是落实我国碳减排目标的重点行业。为厘清电力行业碳排放的主要驱动或抑制来源,论文构建了LMDI模型,从国家及省域两个层面对2006—2020年电力行业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明,从国家及省域两个层面来看,经济发展效应均为电力碳排放的主要促进因素,火电燃料转化效应和产业结构效应均为电力碳排放的抑制因素,电源结构效应、工业电耗强度效应在全国层面为电力碳排放的抑制因素,但在各省份中的影响效果及程度各有不同。论文以主要抑制因素为变量,利用系统聚类法将30个省份划分为六大区域,针对各区域影响因素的作用效果提出了因地制宜的减排政策。

基于LMDI和Tapio脱钩模型的甘肃省碳排放研究

在定量核算2005—2021年甘肃省碳排放量和强度的基础上,预测分析基准情景、高排放情景和低排放情景3种发展情景下甘肃省碳达峰时间及路径.研究表明,甘肃省整体脱钩状态较为理想,贡献主要来源于煤炭碳排放量与经济增长长期处于弱脱钩;经济增长具有增排效应,能源强度、能源结构和人口规模具有节能减排效应,尤其是能源强度.从情景预测分析看,基准情景下,甘肃省将在2035年碳排放达到峰值,2035年之后经济与碳排放处于强脱钩状态,很难在2060年之前实现碳中和;高排放情景下,将在2045达到峰值,经济与碳排放一直处于弱脱钩状态,后续实现碳达峰的难度较大;低排放情景下,2030年后经济与碳排放一直处于强脱钩状态,碳排放量下降幅度较大,在2060年之前实现碳中和较为容易.

江苏省经济增长与碳排放的脱钩关系研究——基于LMDI因素分解法

文章基于2005—2020年江苏省的人口、经济发展、能源强度以及二氧化碳排放的相关数据,通过构建LMDI因素分解模型对江苏省碳排放的脱钩状态进行研究,结果表明,在“十一五”至“十三五”期间,江苏省碳排放总体处于弱脱钩状态,未达到稳定的强脱钩状态;在影响碳排放的各驱动因素中,对碳排放与经济增长的脱钩状态影响最大的是能源强度效应。文章最后提出合理的降低碳排放的策略。

基于脱钩指数和LMDI的第三产业用水发展研究

第三产业在我国国民经济中占有重要地位,识别用水与产业发展关系并合理控制用水发展对于未来管控用水增长具有重要意义。基于Tapio脱钩模型和LMDI分解模型,分析我国内地31个省级行政区2000—2020年第三产业经济与用水的脱钩时空演化及其驱动效应,并基于分析结果对未来第三产业的用水目标和节水压力开展情景分析。结果表明:在时间尺度上,目前我国第三产业实现了稳定弱脱钩,经济年均增长率为12.2%,远高于用水年均变化率3.6%,2012年后全国强脱钩范围扩大;在空间尺度上,不同地区第三产业脱钩状态存在差异,东部和西部地区脱钩状态较好,实现良好脱钩的省市区占比可达到70%~80%;驱动因素方面,第三产业脱钩的负向驱动效应主要是经济规模,正向驱动效应是节水能力,东部和西部地区节水能力效应贡献率达到56.8%、52.6%,中部地区贡献率仅为38.3%,驱动因素作用程度存在差异从而影响脱钩;未来为实现我国第三产业协调可持续发展,在发展经济时将面临一定节水压力,其增长过程具有规模累积效应与时间累积效应,在经济高速发展至2050年时将达到8.8%。在未来长期规划下更应重视强化节水能力,以促进第三产业良好脱钩,从而实现协调可持续发展。

基于LMDI模型的湖北省农业水足迹时空分布与驱动力研究

结合水足迹理论和传统农业用水核算方法,分析2005—2020年湖北省各市州农业水足迹时空演变特征,并利用LMDI模型对农业水足迹变化量进行驱动力因素分解。结果表明:1)湖北省农业水足迹呈现先上升再下降的波动趋势;湖北省各市州农业水足迹存在明显的时空分布差异,这是自然因素和经济因素共同作用的结果。2)各驱动力对湖北省农业水足迹变化的影响程度为经济效应>技术效应>人口效应,经济效应对农业水足迹变化量的贡献值,达53.72%,技术效应和人口效应的贡献值分别为32.86%和13.42%;其中,经济效应对农业水足迹起正向驱动作用,技术效应和人口效应对农业水足迹起到反向驱动的作用。研究结论拓展了长江流域农业水足迹及驱动力分析,同时对于提高农业可持续发展、增加农业用水效率有指导意义。

基于LMDI模型的黄河中游城市群水土资源利用影响因素分析

[目的]水土资源是城市发展的重要生产要素,是探索黄河中游城市群水土资源利用过程中的关键因素,对科学促进黄河中游城市群经济快速发展具有重要意义。[方法]以黄河中游三大城市群为例,通过运用LMDI加法模型对2010—2019年黄河中游三大城市群分别构建影响水资源消耗量变化及城市建设用地数量变化的因素分解模型,计算并比较不同驱动因素的效应值。[结果](1)水资源利用效率提高和产业结构的优化能够抑制水资源消耗量的增加,而经济规模和人口规模扩大则促进其增加。(2)产业规模、经济规模及人口规模扩大对建设用地扩张存在推动作用,而城市建设用地消耗强度对建设用地扩张具有抑制作用。(3)对于水资源利用量变化,黄河中游不同城市之间产业结构优化水平存在较大差距;对于城市建设用地变化,三大城市群总效应值比较结果为关中平原城市群>中原城市群>晋中城市群。[结论]基于区域差异和时间差异角度探讨黄河中游城市群水土资源利用的影响因素,有助于丰富水土资源可持续利用的相关研究,为黄河中游城市群的可持续发展提供理论指导。

基于LMDI模型的辽宁省农业碳排放影响因素研究

在“十四五”规划指导下,辽宁省加快推进农业农村现代化,推动辽宁省由农业大省向农业强省跨越,需明确辽宁省农业碳排放影响因素,寻找农业碳减排侧重点。基于2012—2021年辽宁省农业碳排放历史数据,通过LMDI模型因素分解法识别农业碳排放主要驱动因素,并利用STIRPAT模型定向定量分析各变量数量关系。通过LMDI模型因素分解方法将辽宁省农业碳排放分解为农业碳排放系数、能源强度、农业产业结构、农业经济发展水平及人口规模,其中农业碳排放系数、能源强度和人口规模对农业碳排放存在负向影响,农业产业结构和农业经济发展水平存在正向影响;STIRPAT模型显示,当其他因素保持不变时,农业碳排放系数、能源强度、农业产业结构、农业经济发展水平和人口规模分别变化1%,辽宁省农业碳排放分别变化0.4997%、0.0140%、-0.0735%、-0.0241%和0.2418%,并且模型分析与LMDI模型因素分解呈现相同结果。在“双碳”目标背景下,建议控制化肥施用量、改善农村人口生活环境、稳定保持农村经济持续增长及促进辽宁省农业有效碳减排。

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LMDI模型的内蒙古交通碳排放驱动因素分析

内蒙古交通运输当前亟待进入高质量发展阶段,绿色、低碳、可持续交通运输体系的构建和发展是必经之路。本文利用IPCC移动源碳排放测算方法中的“自上而下”法,对交通运输能源消耗对内蒙古交通运输碳排放进行测算,并通过构建对数平均迪氏指数分解(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)模型对内蒙古交通运输碳排放驱动因素及其驱动效果进行定量分析,提出内蒙古交通运输低碳发展的相关建议。研究结果表明,内蒙古交通运输能源消耗产生的碳排放量总趋势是不断上升的,其间出现先增后减的波动增长阶段。能源消耗结构因素、交通运输发展水平因素对内蒙古交通运输碳排放的增长具有正向的驱动效应;能源消耗强度因素、交通运输强度因素、人口规模因素对内蒙古交通运输碳排放的增长具有负向的驱动效应。

基于LMDI模型的贵州省碳排放影响因素研究

文章以贵州省2001—2021年的碳排放相关数据为研究对象,基于LMDI分解模型,探究贵州省碳排放的影响因素,旨在为贵州省节能减排和碳减目标的实现提供依据。结果表明:(1)贵州省2001—2021年主要能源消费碳排放总量呈现上升趋势,未达到峰值;(2)通过LMDI模型,文章将贵州省碳排放影响因素分解为能源消费结构的变化模块ΔC_(e)、能源强度的变化模块ΔC_(g)、经济发展水平的变动模块ΔC_(β)、人口规模的变动模块ΔC_(p)和能源消费碳排放系数的变动模块ΔC_(α);(3)影响贵州省碳排放的主要因素是起抑制作用的能源强度和促进作用的经济发展水平。最后提出了贵州省实现节能减排和碳减目标的对策建议。

中国烟草产业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

新发展阶段,明晰烟草产业碳排放与产业增长的关联,厘清烟草碳减排路径,将助力推动烟草领域“双碳”进程。基于2000—2021年中国烟草产业碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国烟草产业碳排放与产业增长的关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。研究结果显示:2000—2021年中国烟草产业碳排放与产业增长的脱钩状态相对稳定,大多呈现衰退脱钩现象。亩产效应和产业结构效应是碳排放量增加的主要驱动因素,而碳排放强度效应和生产规模效应对碳排放具有抑制作用。建议增加烟草行业的科研投入、优化烟草产业结构、提高亩产效益、制定科学合理的发展规模、推进绿色科技革新等方面开展烟草行业碳减排工作,推动低碳烟草产业高质量发展。

基于LMDI模型的南京都市圈土地利用碳排放效应及其影响因素

本文基于南京都市圈2005—2020年的LUCC数据,通过土地利用动态度模型和碳排放核算模型,分析了该区域15年间的土地利用碳排放效应,并采用LMDI模型探究了影响因素。结果表明,2005—2020年,研究区建设用地增加了2586.47 km^(2),耕地减少2561.51 km^(2),林地、草地减少225.20 km^(2),其中建设用地增加以及耕地、林地、草地减少是土地利用类型变化的主要形式。同时净碳排放量从4191.51万吨增长到7867.26万吨,增长率达87.96%,建设用地增加是造成碳排放增长的最主要原因。南京、镇江、马鞍山的碳排放量占总量的61.77%,芜湖和扬州分别增长254.93%和36.46%,而且长江沿岸城市较高,碳排放量最小的是滁州,其次是宣城,两市林地面积占研究区总林地面积的74.60%。此外,土地利用碳排放强度、土地利用构成、经济水平和人口规模因素的贡献率平均为1.10、1.12、1.82和1.03,对碳排放起促进作用,而土地利用强度贡献率平均为0.55,是唯一持续起抑制作用的影响因素。

中国钢铁产业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

新发展阶段,明晰钢铁碳排放与产业增长的关联,厘清钢铁碳减排路径,将助力实现钢铁产业高质量发展,推动钢铁领域“双碳”进程。基于2000—2019年中国钢铁碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国钢铁产业碳排放与产业增长的关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。研究表明,2000—2019年中国钢铁产业碳排放与产业增长的脱钩状态较为稳定,基本上呈现弱脱钩状态。生产规模效应和资源效率效应是碳排放量增加的主要驱动因素,能源结构强度效应和能源消耗强度效应对碳排放具有抑制作用。建议从大幅增加钢铁行业科研投入、调整钢铁行业能源结构、创新工艺流程、制定科学合理的发展规模等方面开展钢铁产业碳减排工作,助力低碳钢铁产业高质量发展。

天津市工业“三废”排放的脱钩关系及影响因素研究——基于Tapio脱钩模型及LMDI分解法

利用天津市2003—2018年工业“三废”排放的相关数据,采用Tapio脱钩模型分析天津市经济增长与工业“三废”排放之间的弹性脱钩关系,并基于扩展的Kaya恒等式将工业“三废”排放的影响因素分解为排污强度、产业结构、经济规模、人口规模四个指标,结合LMDI分解法的加法模型对各个影响因素进行定量分析。结果发现:天津市近15年来,经济增长与工业废水排放之间主要表现为强脱钩状态;经济规模是工业“三废”排放的主要贡献因子,其对工业“三废”排放具有正向促进效应。

基于LMDI和STIRPAT模型的长江流域水资源利用效率动因分析

为了提升长江流域水资源利用效率,以长江流域11省市为研究对象,运用LMDI方法分解长江流域水资源利用效率驱动因素,识别劳动力规模效应、经济发展水平效应、技术进步效应和用水规模效应对水资源利用效率的影响程度;并构建水资源利用效率STIRPAT模型,揭示水资源利用效率对各驱动因素的变动响应关系。研究结果表明:江西、青海、重庆、四川、上海、西藏、云南、安徽劳动力规模效应对水资源利用效率增长起到正向促进作用,而所有省市经济发展水平效应始终起到推动作用,技术进步效应和用水规模效应起到抑制作用。长江流域水资源利用效率对于经济发展水平、技术进步水平和用水规模的敏感度较高,且经济发展水平是促进水资源利用效率提高的关键驱动因素。

基于LEAP模型和LMDI分解的建筑碳排放预测分析

为实现“双碳”目标及优化实施路径,使用基于LEAP模型和LMDI分解的能源—环境核算工具,分析安徽省建筑领域运行阶段碳排放峰值、人口、人均建筑面积、建筑能耗强度和总碳排放因子等因素对碳排放趋势的影响,并据此提出更优的实施路径及政策建议。结果表明:中和情景适宜安徽省建筑领域双碳实施路径,该情景下2027年达到峰值8 532.73万t,2060年剩余碳排放量为3 415.51万t。城镇化率的提高使得人口因素成为城镇住宅碳排放增加的主导因素,农村住宅和公共建筑碳排放增加的主导因素是建筑能耗强度和人均建筑面积。所以,大力推广建筑电气化,减少一次能源使用量、推行新编节能设计标准降低建筑能耗强度、保护生态,充分利用乡村自然资源实现低碳发展,减小城乡差距是较为可行的路径选择。

基于Tapio和LMDI模型的沁河流域碳排放与水资源利用脱钩关系分析

在界定沁河流域研究范围和对沁河流域碳排放趋势特征分析的基础上,采用Tapio脱钩模型分析了碳排放与水资源利用的脱钩关系,并采用LMDI模型分析影响碳排放的主要驱动因素。结果表明:沁河流域整体碳排放呈现波动增长态势,但碳排放增长率波动下降;沁河流域碳排放与水资源利用多数时间处于强负脱钩和扩张负脱钩状态,但逐渐出现强脱钩与弱脱钩状态,水碳关系逐渐向好;水资源利用效应和碳排放强度效应是驱动沁河流域碳排放增长的主要因素,用水效益效应是驱动碳排放减少的主要因素,碳排放强度效应与供水结构效应驱动效果逐渐变得更为显著。

基于Tapio脱钩和LMDI模型的传统工业城市工业碳排放问题

推进“双碳”工作是破解资源环境约束突出问题、推动经济结构转型升级的迫切需要。河北省唐山市是国家首批老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区,面临着巨大的节能减排压力和可行路径的探索问题,研究唐山市工业经济增长与碳排放之间的脱钩关系,对于促进该地区经济社会可持续发展具有重要意义。文章基于“十三五”时期唐山市分行业4种主要能源消耗量的面板数据,结合Tapio研究思路构建碳排放脱钩模型,对唐山市6大支柱产业经济增长与碳排放的脱钩程度进行测度,并采用LMDI模型对碳排放变化进行因素分解,探讨唐山市工业6大支柱产业碳排放变化的深层次原因。结果表明:“十三五”时期,唐山市工业碳排放量总体呈现上升趋势,能源消费结构中煤炭仍然占据绝对优势地位,碳排放脱钩状态存在“负脱钩—连接—脱钩”的脱钩优化趋势,但波动性较大;只有医药制造产业基本实现了脱钩,其他产业间歇性出现强脱钩或弱脱钩;能源强度效应是产业二氧化碳排放变化的主要抑制因素,产业结构效应则是导致产业二氧化碳排放增加的主要驱动因素。

湖南省农业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

【目的】新发展阶段,明晰农业碳与农业经济的关联,厘清农业碳减排路径,将助力实现农业高质量发展,推动农业领域“双碳”进程。【方法】基于2000—2021年湖南省农业碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析农业碳排放与经济发展的相关关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。【结果】湖南省农业碳排放量2014年达到峰值,年均增长2.46%,2015年以后平均每年下降1.4%,其中化肥是影响湖南省农业碳排放的主要碳源;碳排放与经济增长的脱钩关系于2015年由弱脱钩转变为强脱钩;经济规模是研究变量中长期促进碳排放的唯一驱动因素,能源结构、能源强度与人口规模有效影响农业碳排放,产业结构对碳排放的作用不显著。【结论】建议从严管控高碳型生产资料、优化产业结构、提高生产效率、加强农业技术创新、完善政府扶持政策和制度及生态补偿机制等方面开展湖南农业碳减排工作,助力湖南低碳农业产业高质量发展。