双碳背景下广西城市能源碳排放影响因素分析

基于STIRPAT扩展模型和2000—2020年广西各类能源消费数据,通过IPCC清单法计算广西能源消费碳排放,定量分析广西能源消费碳排放与城市化水平、能源消费结构、经济发展水平、产业结构、对外开放程度、人口密度、公路总里程数、环境规制投入、国内外旅游人数之间的关系,通过岭回归拟合后发现,这些影响因子每增加1%,将引起广西能源消费碳排放相应增加0.486%, -0.035%, 0.134%, 0.242%, -0.005%, 0.001%, 0.265%, 0.058%, 0.09%。     

基于LMDI模型的电力行业碳排放的影响因素分析

通过LMDI模型计算了各因素对电力行业碳排放的影响值和贡献率,得出了经济发展对碳排放量的增加具有主要的拉动作用的结论.在经济稳定发展的条件下,发电能源结构是抑制碳排放的主要因素.为了降低碳排放量,应当大力开发新能源发电,改善我国发电结构.     

基于测度指标的中国低碳经济发展研究

针对我国经济目前处于高耗能、高碳经济时期,低碳经济的发展面临着巨大的压力和挑战的现状,采用碳排放、经济增长与碳排放的脱钩指数等测度指标,定量分析我国低碳经济发展水平,指出影响我国低碳经济发展的原因包括能源结构矛盾突出、碳锁定以及低碳城市建设不力等并相应提出调整能源结构,从技术、企业和制度三个层面着手碳解锁,以及城镇绿色化转型等战略措施。     

基于灰色模型的湖南省能源碳排放预测分析

通过模型计算2008—2013年湖南省因能源消耗而导致的碳排放、地均碳排放、人均碳排放、碳排放强度等碳排放量指标;基于灰色模型对湖南省未来5年能源碳排放量进行预测。研究结果表明,湖南省能源消耗仍以工业方面的能源消耗为主,且所占比重较大;对于清洁能源使用率还有较大的上升空间;经济发展水平对湖南省能源碳排放量影响较大。预测结果表明,从能源消耗结构上来看,工业能源消耗正在逐渐下降;从能源消耗的种类上来看,对清洁能源的使用率正在增加,但其速率相对于经济增长仍然较缓慢。因此,要促进湖南省低碳发展还需要进一步调整产业结构,增加清洁能源的使用。     

论农业信息化建设对农民收入的重要作用

农民问题是“三农”问题的核心,“三农”问题的解决归根到底要靠农民问题的解决来实现,而农民问题的关键是提高农民收入。增加农民收入对于提高农民生活水平与质量,加快农村经济发展,实现“全面建设小康社会”的奋斗目标意义重大。影响农民收入的因素颇多,信息畅通与否也是影响农民收入的因素之一。通过分析农业信息对农业生产及农村经济发展的重要作用,提出加快农业信息化发展,促进农民增收的措施。     

辽宁省工业碳排放影响因素及其脱钩努力分析

保持工业经济持续发展的同时减少能源碳排放,是实现可持续发展的必然选择。以扩展的Kaya恒等式与LMDI分解法为基础,构建了脱钩努力分解模型,分别分析了能源结构、能源强度、工业结构和工业产出等因素对工业碳排放的影响及其相对脱钩努力效果。研究结果表明,工业产出因素促进工业碳排放,能源强度、工业结构因素主要抑制工业碳排放,能源结构因素对碳排放影响十分有限。2002-2012年,辽宁省处于弱脱钩努力时期,减排努力并不理想|2012-2014年,辽宁省处于强脱钩努力时期,减排努力显著。     

长江中游地区产业结构优化对碳排放影响的实证分析

“双碳”目标要求我国积极转变产业结构,实现经济和生态协调发展。选择长江中游三个省份2010—2020年的数据分析产业结构优化对碳排放的影响,从规模效应、结构效应和技术效应三个角度,探究产业结构优化升级对碳排放水平的非线性影响。研究发现：产业结构合理化能够显著抑制区域碳排放,不同经济发展水平、能源消费结构和技术水平下,产业结构合理化指标的减排效应存在差异。因此,长江中游地区应该积极优化产业结构,推进产业资源合理配置,改善能源消费结构,推动区域经济和生态协同发展。     

长江经济带农业能源消耗碳排放驱动因素及其脱钩效应研究

以长江经济带为研究对象,在测算2007—2016年农业能源消耗碳排放量的基础上运用LMDI方法分析其驱动因素,然后引入脱钩努力指数评价相关部门碳减排所做努力的实际效果。研究结果表明,长江经济带农业能源消耗碳排放量总体呈现逐步增加的趋势,经济产出和人口规模效应对农业能源消耗碳排放具有正向影响,能源强度和能源结构效应则具有负向影响,碳减排努力达到的"脱钩"效果不佳,相关部门需要通过优化用能结构,提高用能效率和调节人口规模来减少农业能源消耗碳排放。     

唐山市土地利用碳排放驱动因素分析

根据唐山市2005—2019年土地利用变更数据和唐山市能源消费数据,测算出2005—2019年唐山市土地利用碳排放量,并分析其碳源、碳汇、净碳排放量及碳排放强度的演变趋势,通过LMDI模型进行碳排放驱动因素分解。结果表明：2005—2019年间唐山市土地利用碳排放量总体上不断增加,部分年份碳排放量较前年有所下降;唐山市的人均碳排放强度在研究期间呈现逐年上升的趋势,单位地区生产总值碳排放强度呈现逐年下降的趋势;影响唐山市碳排放最主要的正向驱动因素是经济效应,其次是人口规模和能源结构效应,负向驱动因素是技术效应。最后,通过对唐山市碳排放驱动因素的分析,对唐山市未来的节能减排和低碳经济的发展提出建议。     

层次分析法(AHP)在研究农村地下水污染问题中的应用

本文根据北京地区农业现状以及农业发展政策,利用AHP方法探讨了农村经济发展与地下水污染的关系;分析了农村经济发展政策变化对地下水污染因素的影响,并根据计算结果,提出了防治地下水污染的相应措施。     

基于系统动力学的湖南省能源消耗碳排放仿真模拟

基于系统动力学原理与方法,利用Vensim-PLE软件对湖南省的能源消耗碳排放进行了模型构建与仿真研究。通过设置5种情景方案,动态模拟了2017—2030年湖南省能源消耗碳排放发展演变趋势,以探究经济快速发展、能源结构改善、产业结构优化对未来湖南省能源碳排放的影响。研究结果表明:按照目前的发展趋势,湖南省能源消耗碳排放总量将继续保持逐年增长的演变趋势,到2030年,湖南省能源消耗碳排放量将达到14 174.4×10~4t,约为2017年的1.47倍。经济的快速发展对湖南省能源消耗碳排放的增加有着重要的影响,降低煤炭能源消耗和调整第二产业向第三产业转变,能够有效减少湖南省能源消耗碳排放量。在初始自然增长、经济快速发展、能源结构调整、产业结构调整、综合调控调整5种情景方案下,到2030年时,碳排放量较2017年分别上升47.3%,57.7%,40.4%,27.7%,21.9%。从5种情景方案模拟的能源消耗碳排放峰值来看,产业结构调整方案于2029年达到峰值,综合调控调整方案于2027年达到峰值。     

中国首批低碳试点省份碳排放与经济增长脱钩关系研究

以广东、辽宁、湖北、陕西、云南等5个中国首批低碳试点省份2000-2011年的碳排放量、国内生产总值、能源消费总值为基础数据,运用脱钩模型计算,从节能、减排等比较分析这5个省份的碳排放与经济增长关系的联动情况。研究发现：在节能方面,辽宁、湖北比其他3省好,多数阶段处于弱脱钩、强脱钩状态;在减排方面,5省基本都较差,处于扩张连续状态。各省碳排放量大小与各省自身经济基础、产业结构、能源生产结构有着密切的关系,能源生产方式在很大程度上决定了碳排放量,产业结构与优势产业类型对地区碳排放量有较大影响,运用先进技术节能减排能够明显的减轻碳排放对环境造成的压力。     

基于LMDI模型的湖南省土地利用碳排放 影响因素研究

依据土地利用碳排放测算方法,对湖南省2003—2016年土地利用碳排放进行了科学地计算,分析了土地利用的碳排放效应,并且通过LMDI因素分解法探讨了影响土地利用碳排放的因素。研究结果表明:2003—2016年,湖南省土地利用碳排放呈现逐年递增的演变趋势,净碳排放量从2 579.24万t增加到7 303.76万t;经济规模效应、人口规模效应和能源碳排放强度效应均是正效应因素,其中经济规模效应为首要贡献因素;能源强度效应和土地规模效应为负效应因素,整体来看抑制土地利用碳排放增加的作用小于促进的强度。     

基于能源类碳源估算的湖南省碳排放分析

采用能源消费带来的排碳量作为一个地区的排碳量,从碳排放总量及其与经济增长的关系、碳排放效率、碳排放结构、各产业煤消耗总量等对湖南省碳排放现状进行分析．结果表明：湖南碳排放总量较多,呈上升趋势,在中部8省处于中下等水平;湖南碳排放效率先减少后增加,略低于东部,高于中部、西部及全国平均水平;湖南碳排放主要以煤碳排放为主,占能源消费总量的65％;第二产业对煤和石油消耗最多,第三产业煤消耗最少;2005年3个产业煤排放急剧增加,可以通过调整产业结构,增加第三产业的比重,形成节能型增长方式．     

河北省建筑运行碳排放分析及影响因素研究

为了研究建筑运行阶段的碳排放问题,首先,在碳排放因子法的基础上,根据能源平衡表拆分法建立建筑运行碳排放计算模型,通过2005—2020年河北省建筑运行碳排放数据分析其碳排放变化特征。其次,运用STIRPAT模型对建筑运行碳排放影响因素进行了实证分析。结果表明,研究期间河北省建筑运行阶段碳排放增长了1.24倍,间接碳排放在运行阶段碳排放中占据主导地位,而居民生活在建筑运行碳排放行业结构中占比最大,常住人口数量是河北省建筑运行碳排放的最主要驱动因素。     

湖南省城市绿色发展中碳排放门槛值 测算及其应用分析

为正确求取湖南省城市绿色发展中的碳排放门槛值,采用国际上通用的门槛回归方法,根据城市发展效率对碳排放的影响,选取反映城市开放程度的城市人口、城乡人均收入水平、进出口总值等14个基本变量及与其相应的2008—2015年数据,进行面板门槛或双重面板门槛回归分析,确定变量间的相互影响对碳排放存在的门槛值。结果表明,当城市人口密度达7 818人/km2时,城市面积扩展与碳排放呈反向变化关系;当城镇居民人均可支配收入达21 018元/年时,城市人口增加可降低碳排放;当工业产业总值占总GDP的比例小于0.45时,增加外贸进出口可降低碳排放;企业科技流动人员大于6 673人/年时,城市人口增加可降低碳排放;当外商投资企业数大于93家时,FDI对碳排放降低的作用明显;FDI占总GDP比例大于30.39%时,外商直接投资占总GDP比例加大可降低碳排放;当城市绿地面积大于4.01 km2或城市绿地占城市面积的比例达3.35%时,城市人口增加对碳排放的影响不明显。     

道路营运新能源汽车减碳测算

测算车辆运行碳排放,包括燃料消耗直接碳排放与电能利用间接碳排放。基于质量平衡法得出各种燃料的碳排放系数,基于火力发电煤耗量提出纯电动汽车间接CO₂排放计算方法。采集车辆运营数据与能耗数据,计算出各运输类型与各能源类型车辆CO₂年度排放量,得出电动车辆替代传统燃料车辆后的CO₂减排率。发现除大型柴油公交及中短途城际运输车辆外,电动汽车均有明显减碳效果,小型城市配送车辆减碳率最高,达48.62%。预测火电占比降低及火力发电煤耗量降低后电动汽车的碳减排量,相对于2016年,2020年将再减碳7.07%。     

四川省农村居民经济收入的影响因素分析

从四川省当前的经济发展形势看,增加农村居民经济收入十分重要和迫切。通过对影响四川农村居民经济收入的各因素进行分析来看,农村工业化和农业机械化等因素对于农村居民增收意义重大,而农村信息化水平和农村社会救济资金等因素对农村居民增收效果比较弱。     

区域减污降碳协同控制研究——以重庆为例

在我国面对实现碳达峰碳中和与环境根本好转双目标的背景下，重庆市作为西部大开发的重要战略支点，有责任有义务率先实现减污降碳，助力国家生态文明建设。CO2和大气污染物的排放过程复杂，涉及要素众多，因而有必要明确影响两者排放的关键因素，为重庆市实现减污降碳协同控制提供科学参考。本文以对数均值除法指数模型（LMDI）为基础构建出扩展的LMDI-CO2模型和LMDI-AP模型，并以2011-2020年重庆市CO2排放和工业SO2排放为对象进行实证分析，定量评估各因素对重庆市CO2和工业SO2排放变化的影响效果。同时，根据重庆市经济社会、能源环境历史发展情况挖掘各因素的影响机制，归纳协同减排的关键因子，探究出重庆市减污降碳协同控制机制。结果显示，2011-2020年，经济发展效应是推动重庆市CO2排放增加的首要因素，贡献率达245.59%；能源强度效应对CO2减排的贡献最大，贡献率为-210.51%；此外，产业结构优化也为CO2减排做出贡献。工业经济发展是推动重庆工业SO2排放的主导因素，贡献率为64.47%；其他因素均为SO2减排做出贡献，其中能源强度和结构效应贡献率分别为-42.65%和-6.31%。可见，随着经济的发展、人口规模的扩大和生活水平的提高，重庆市CO2和污染物减排的压力将会增大，“高碳化”能源结构制约着两者减排，提高能源效率和优化产业结构对实现“双减”起着关键作用。因此，降低能源强度、升级产业结构、优化能源结构是未来重庆市实现减污降碳协同控制的重要途径。