陕西省交通能源碳排放测算及影响因素分析

目的基于2000-2013年陕西省交通能源消费数据,探讨影响陕西省交通能源消费碳排放变化的因素及其贡献率,为实现低碳交通提供理论参考。方法测算分析交通碳排放量,运用LMDI分解方法构建交通能源碳排放因素分解模型,对陕西省交通碳排放影响因素进行定量分析。结果 (1)交通能源碳排放总量总体上呈逐年上升趋势,随着碳排放强度明显下降,在2013年实现负增长;(2)2000-2013年间除第三产业增加值的累积效应为正值外,能源结构、能源强度、交通运输业经济份额的累积效应均为负值;(3)从逐年效应来看,第三产业增加值对交通碳排放增加有最大的拉动作用,能源强度效应则有较强的抑制作用。结论可以通过保持交通运输业合理的经济份额,提高能源利用率,加快能源结构调整来减少交通碳排放。     

基于扩展的STIRPAT模型的河南省发展低碳经济的影响因素分析

研究低碳经济的主要影响因素,对河南省转变经济发展方式、建设中原经济区具有重要的现实意义.基于扩展的STIRPAT模型,利用河南省1978—2010年统计数据,对河南省低碳经济的主要影响因素及其贡献率进行了实证研究.结果表明:对碳排放总量有显著正向影响的主要因素有人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、国际贸易分工;对人均碳排放量有显著正向影响的因素有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工.产业结构对碳排放总量的影响不显著,但对人均碳排放有显著的正向影响.河南省碳排放的最大正向影响因素及贡献率最大的均为经济增长,而能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放具有一定的抑制作用.     

山东半岛蓝色经济区碳排放的影响因素

基于改进的Kaya恒等式和对数平均迪氏分解(LMDI)模型,对2009—2016年山东半岛蓝色经济区的碳排放进行因素分解和贡献率计算。结果表明:排放强度效应是促进碳排放的主导因素,对碳排放总量变化贡献率可达到96.72%;能源强度效应对碳排放量起到遏制作用,对碳排放总量变化贡献率为-27.03%,2009—2016年期间一直处于贡献率负值,在一定程度上抑制了碳排放的增长;经济因素是促进碳排放增加的关键因素,对碳排放总量变化贡献率为28.5%;人口因素对碳排放总量变动的影响较小。     

环渤海地区碳排放演进特征及其影响因素

基于kaya公式分析环渤海地区2000—2010年碳排放演进特征,并对碳排放影响因素进行分解.结果发现:环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势,碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响,其中经济规模、能源结构、产业结构对碳排放量起促进作用,能源强度对碳排放起抑制作用,经济规模对碳排放起决定性作用.结合研究结果和区域实际情况提出了有关碳减排的政策性建议.     

煤炭型城市工业碳排放对驱动因素的响应研究

以平顶山市为例,探讨了煤炭型城市工业碳排放的影响因素,及工业碳排放对其影响因素地动态响应特征.根据扩展的Kaya恒等式将影响工业碳排放地因素分为能源碳强度、能源利用效率、产业结构和经济发展四个因素.用脉冲响应函数分析工业碳排放对自身及四个影响因素冲击地动态响应,用方差分解模型定量分析工业碳排放自身和四种影响因素地贡献度.结果显示,能源碳强度和能源利用效率的冲击效应值为负,工业产值占比地冲击效应类似于正弦曲线,GDP和工业碳排放自身的冲击效应为正.工业产值占比对工业碳排放的推动作用最大,接下来依次为工业碳排放自身因素、能源强度、GDP、碳排放系数.     

京津冀服务业能源消费碳排放影响因素分析

利用统计数据首先分析了1995—2013年京津冀地区能源消费结构并核算京津冀地区服务业碳排放量,其次通过灰色关联分析方法分析了京津冀地区服务业能源消费碳排放影响因素.研究发现,京津冀服务业能源消费以石油为主;能源结构多元化系数和产业规模是北京市服务业能源消费碳排放最主要影响因素,人口效应和能源强度是天津市服务业能源消费碳排放最主要影响因素,能源结构多元化系数、人口效应、产业规模、能源强度和河北省服务业碳排放呈中度关联关系.提出京津冀地区服务业能源消费有待向碳排放量低的天然气等能源转变,北京市和河北省服务业能源利用效率有待提高的建议.     

中国省域能源消费碳排放及其 驱动因素分解分析

在利用IPCC提供的参考方法对中国大陆30个省区(不包括西藏)1997~2012年能源消费碳排放量估算、分析的基础上,采用LMDI分解模型将碳排放的影响因子分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应、能源结构效应以及城乡人口结构效应和人均能源消费效应,并对江苏、河南、内蒙古和重庆4省区的碳排放驱动因素进行了实证分解.结果表明:中国各省域碳排放量和人均碳排放量均呈上升趋势,但增加幅度各省区明显不同;CO2排放强度存在明显的省区差异,表现为东部省份中部省份西部省份,除青海、宁夏和海南3省碳排放强度仍在增加外,其他各省区均呈下降趋势;经济发展、人口规模、城市化水平对碳排放表现为正向效应,能源强度、能源结构则表现为负向效应,其中经济发展对4省区能源消费碳排放正向效应最大,而能源强度对4省区碳排放负向效应最大;乡村人口比例、城乡人均能源消费量对4省区碳排放量的影响有限且存在较弱的正负波动.     

基于因素分解的碳排放分析及情景预测——以东营市为例

笔者采用因素分解法对东营市的一次能源碳排放进行分析,并利用IPAT方程对东营市未来中长期的经济发展与碳排放进行了情景预测．研究表明：2005—2009年东营市一次能源消费的碳排放总量逐年增长,年均增长率为7．5％;人均碳排放量随着人口的增长呈增长趋势,年均增长速率为6．6％;碳排放强度呈下降趋势,年均下降速率为7．2％;能源结构不断优化,碳能源强度逐年下降,年均下降率为0．5％;第二产业能源消费所占比重最高,是影响碳排放的主要产业部门;低碳情景是东营市实现可持发展的最佳方案且该情景的实现在一定程度上是以减缓经济增长桌宴现节能减排目标的     

河南省城镇化发展演变与碳排放效应研究

城镇化发展对碳排放的影响日益受到关注.通过对河南省1978-2013年能源消耗碳排放进行测算,基于STIRPAT模型,运用岭回归方法,分析河南省城镇化对碳排放影响的驱动因素.结果表明:河南省能源消耗和碳排放总量呈不断上升趋势,能源强度和碳排放强度逐年下降,煤炭消耗处于主导地位但所占比重有所下降;各地市碳排放量与城镇化率趋于一致;对河南省碳排放有正向影响的因素按其影响程度从大到小排列依次为:人口城镇化水平、土地城镇化水平、工业化水平、城镇居民消费水平、第三产业发展水平;技术水平对碳排放有负向影响,且影响程度较高.据此提出河南省低碳城镇化发展的相关建议.     

甘肃省直接生活能源消费碳排放分析及预测

利用排放系数和对数平均D氏指数(LMDI)分解法对甘肃省直接生活能源消费碳排放量和影响因素进行了计算和分析,并结合多种方法建立了预测模型.研究结果显示:(1)2000—2010年,碳排放量呈现整体增加的趋势,增幅为55.14%,在各种能源中煤的碳排放居于首位.就城乡结构而言,城镇的人均碳排放量高于农村,但由于农村人口基数大,其碳排放总量却高于城镇;(2)人均消费水平和能源消费强度分别对人均碳排放起到正向促进和负向抑制作用,城镇居民消费水平的提高和城镇人口比例的逐年上升以及城镇能源消费强度的下降和城镇消费在总消费比例的增加是根本原因;(3)以GM(1,1)预测模型和三次多项式模型为基础的组合预测模型,具有精度高、偏差小、预测结果较合理等优点,具有一定应用潜力.     

广东省工业经济能源消费碳排放的LMDI分析

我国工业经济能源消费是碳排放的主要来源．以广东省为例,从碳排放总量和碳排放强度等指标分析了1990—2011年广东省工业经济能源消费碳排放的现状与特征;用LMDI分解技术,将广东省工业经济能源消费碳排放因素分解为能源结构效应、能源强度效应、经济增长效应和人口规模效应4种因素;定量分析表明：经济增长效应是广东省工业经济能源消费碳排放增长的主导促进因素,人口规模效应为次主导促进因素;能源强度效应是广东省工业经济能源消费碳排放增长的主导抑制因素,能源结构效应是次主导抑制因素．     

信息熵和多因素灰色系统模型在碳排放的分析与预测

碳排放是引起气候变化的重要原因.针对影响碳排放的因素和预测问题,以2007-2016年广西碳排放10年的数据为样本,提出了利用信息熵与灰色系统理论分析能源结构、能源强度、人口数量及碳排放之间的相关性和相关程度,建立了多因素预测模型对碳排放量进行了预测.通过评价指标P=0.98和C=0.14,表明了预测模型具有良好的精度...     

中国住宅建筑使用阶段碳排放的因素分解实证

根据住宅建筑碳排放的特点,通过完善和扩展Kaya公式,引入对数平均分解指数法,提出住宅建筑使用阶段碳排放因素分解的实证模型.根据1995—2008年中国建筑能源消耗的统计数据,分析居民消费水平、能源结构、能源消费强度、户均建筑面积、人口密度等因素对住宅建筑使用阶段碳排放变化的影响,提出住宅建筑使用阶段碳排放的正向驱动和负向驱动因素及其规律,为控制建筑节能提供建议.     

西北地区碳排放的驱动因素与脱钩效应研究

西北地区经济快速增长的需求与“双碳”目标的矛盾是亟待解决的重要难题.本文选取西北地区2011-2019年的数据，采用碳排放系数法核算能源消费碳排放，并运用对数平均迪氏指数（LMDI）方法，研究了能源结构、能源强度、经济产出和人口规模对碳排放水平的影响；构建Tapio脱钩模型，对碳排放与经济发展的脱钩指数进行测度，并分析了碳排放与经济发展的脱钩关系.研究表明：1）陕西省是西北地区碳排放量最大的省份，其次是新疆、甘肃、宁夏和青海. 2）经济产出和人口规模会促进碳排放，与经济产出相比，人口规模对碳排放的影响较小；能源强度会促进碳减排；能源结构对碳排放的作用存在两面性. 3）碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放与经济发展的脱钩关系均有向强脱钩转变的趋势；陕西、甘肃、新疆和青海的碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放与经济发展实现了强脱钩.这些结果丰富了碳排放驱动因素与脱钩效应的相关研究，为西北地区协调区域经济发展和削减碳排放提供了针对性的政策建议.     

我国碳排放影响因素研究

通过建立协整模型和状态空间模型,研究了碳排放及其主要影响因素人口、城镇化水平、能源结构、能源强度、经济发展水平(GDP)、产业结构和能源价格之间的协整关系和各影响因素对碳排放影响的变动性特征.结果表明,碳排放与人口、城镇化水平等各因素之间存在长期的均衡关系.另外,碳排放弹性系数具有明显的波动性特征,说明各因素在具体年份对碳排放的影响带有制度变迁和政策调整等因素的影响痕迹.最后依据研究结果,结合我国现实情况和社会经济发展规律,提出了我国社会经济发展建设性政策建议.     

河南省交通能耗碳排放的驱动因素及空间格局分析

基于河南省2010-2016年交通能源消耗碳排放量,以河南省18个地级市为研究单元,利用对数指数平均权重法(LMDI)因素分解方法,对河南省交通能耗碳排放变化进行因素分解,并利用地统计分析方法对河南省交通能耗碳排放的空间分布格局进行分析,结果表明,河南省交通能耗碳排放量在2010-2016年呈不断增长的趋势;各类能耗影响因素中,煤炭是影响交通能源消耗碳排放总量变化的主要原因;石油、天然气和电力对其影响较小. LMDI模型因素分解,第三产业经济增加值对河南省交通能耗碳排放产生正向驱动作用,交通运输业经济份额和交通能源强度对交通能耗碳排放产生负向驱动作用,交通能源结构的驱动影响取决于能源利用的合理性,其中,第三产业经济增加值对碳排放的影响最大,交通能源结构对碳排放的影响最小.由于人口分布和经济发展水平的不同,河南省交通能源消耗碳排放沿着东北-西南方向变化较大,此方向上的交通能源消耗碳排放量也较大.整体上,河南省交通能源消耗碳排放呈中部高、四周低的分布格局.     

贵州省能源消费碳排放影响因素分析

贵州省正处于城市化、工业化的攻坚阶段,如何在经济可持续发展的同时实现节能减排的目标,是贵州省现阶段面临的首要问题。选取2001-2014年各类能源消费总量,通过折标煤系数换算方法计算2001-2014年贵州省能源消费碳排放量;结合贵州省能源消费情况和社会经济发展状况对贵州省能源消费过程进行剖析;建立LMDI模型从碳排放强度效应、能源强度效应、产出规模效应、能源结构效应四个方面来定量分析影响贵州省能源消费碳排放的影响因素,结果显示:1)能源结构和产出规模是影响贵州省碳排放的两大驱动因素。2)能源结构抑制贵州省碳排放的增加,具有正向影响。3)产出经济规模促进贵州省碳排放增加,具有负向影响。     

基于LMDI模型的贵阳市交通碳排放及其影响因素分析

交通部门是继能源部门和工业部门之后的第三大碳排放部门,成为当前研究的一个热点。通过"自上而下"的方法,测算了2007—2013年贵阳市交通运输业能源消费碳排放,对交通碳排放总量、人均碳排放量、交通能源碳排放结构及碳排放强度进行动态分析,并采用LMDI因素分解方法对交通运输能源消费碳排放量进行因素分解分析。结果表明贵阳市交通碳排放量呈不断上升的趋势,能源强度效应交通碳排放表现为显著的负效应,起抑制作用;而经济产出效应、能源结构效应和人口规模效应始终表现为正效应,起促进作用;其中,经济产出效应对交通碳排放的贡献最大。     

中部地区碳排放现状及影响因素分析

利用碳排放公式计算了2000—2008年中部6省的碳排放量,对比了各省碳排放量差异。根据Kaya公式探析了中部地区碳排放影响因素,揭示了人口、人均GDP、能源强度及能源结构对中部碳排放的影响,提出了中部地区降低碳排放的主要对策。     

中原经济区低碳经济发展的影响因素及驱动机制研究

基于LMDI模型,对中原经济区2003—2012年碳排放的影响因素进行分解.研究表明,经济发展是中原经济区碳排放增长的主要因素,能源消耗强度的降低对碳排放具有显著的抑制作用,处于快速工业化的中原经济区产业结构调整在一定程度上促进了碳排放的增长,同时,人口增长对碳排放增长也有一定的促进作用,而能源结构的改善(碳排放系数降低)对碳排放有一定的抑制作用,而且这些影响因素的作用强度及方向处于动态变化之中;资源环境、城镇化、区域发展战略等对碳排放变化也有较大影响.以上因素相互作用、相互影响,形成了低碳经济发展的驱动机制.