以辽宁省交通运输行业为研究对象,根据2010—2021年交通运输公布的数据测算出不同运输方式的能源消耗量与碳排放量。基于Kaya等式,结合辽宁省自身情况并具体考虑生态和城市建设对等式进行扩展,添加碳汇产销率和生态规模影响因素,使用LMD...以辽宁省交通运输行业为研究对象,根据2010—2021年交通运输公布的数据测算出不同运输方式的能源消耗量与碳排放量。基于Kaya等式,结合辽宁省自身情况并具体考虑生态和城市建设对等式进行扩展,添加碳汇产销率和生态规模影响因素,使用LMDI(logarithmic mean divisia index)分解法对其进行分解。研究结果表明,辽宁省的能源强度、结构效应、产业规模、经济产出、碳源碳汇产销率和生态规模对道路交通碳排放具有促进作用,而交通碳排放强度、交通运输强度和人口密度通常对辽宁省道路交通碳排放具有抑制作用。展开更多
随着经济的快速发展和工业化进程的加快,碳排放问题日益凸显。吐哈地区作为我国西部重要的能源基地,其碳排放量对国家碳减排目标具有重要影响。本研究采用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)法对吐哈地区碳排放的驱动因素进行分解,...随着经济的快速发展和工业化进程的加快,碳排放问题日益凸显。吐哈地区作为我国西部重要的能源基地,其碳排放量对国家碳减排目标具有重要影响。本研究采用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)法对吐哈地区碳排放的驱动因素进行分解,分析能源消费碳强度、能源强度、经济发展、交通参与度、车辆密度、土地分配度、城镇化率、人口规模等因素对碳排放的影响,并据此提出相应的减排策略。结果表明:总体上看,能源消费碳强度是最主要的抑制碳排放因素,交通参与度和车辆密度同样展现出抑制效应,分别占总抑制碳排放贡献值的66.9%、29.6%、3.5%;能源强度是主要的促进碳排放因素,土地分配度、经济发展、人口规模、城镇化率等因素均不同程度地推动碳排放增加,分别占总促进碳排放贡献值的57.4%、22.7%、9.5%、7.6%、2.8%。吐哈地区未来可以着重加强能源消费碳强度管理,并着力提高能源效率,从源头上降低碳排放,促进绿色低碳发展。展开更多
水泥行业是工业碳排放的主要来源之一,我国是目前世界水泥产量最大的国家,探究水泥碳减排对实现碳达峰、碳中和目标至关重要。文章以安徽省为例,采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)...水泥行业是工业碳排放的主要来源之一,我国是目前世界水泥产量最大的国家,探究水泥碳减排对实现碳达峰、碳中和目标至关重要。文章以安徽省为例,采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)碳排放系数法计算安徽省水泥行业2010-2021年的碳排放量,并通过构建对数平均迪氏指数法(log-mean Divisia index,LMDI)因素分解模型分析安徽省水泥行业碳排放的主要影响因素。同时,对随机性的环境影响评估(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology,STIRPAT)模型进行扩展,设定基准、低碳和强化低碳3种情景,建立安徽省水泥行业碳排放预测模型,预测不同情景下碳排放量和趋势。结果表明:安徽省水泥行业碳排放量总体呈上升趋势,且煤炭消耗量占比较大,节能减排面临较大压力;能源强度和劳动生产率是对安徽省碳排放影响最显著的因子;在基准、低碳和强化低碳情景下,安徽省水泥行业的碳排放峰值年分别为2030年之后、2025年和2023年。展开更多
文摘以辽宁省交通运输行业为研究对象,根据2010—2021年交通运输公布的数据测算出不同运输方式的能源消耗量与碳排放量。基于Kaya等式,结合辽宁省自身情况并具体考虑生态和城市建设对等式进行扩展,添加碳汇产销率和生态规模影响因素,使用LMDI(logarithmic mean divisia index)分解法对其进行分解。研究结果表明,辽宁省的能源强度、结构效应、产业规模、经济产出、碳源碳汇产销率和生态规模对道路交通碳排放具有促进作用,而交通碳排放强度、交通运输强度和人口密度通常对辽宁省道路交通碳排放具有抑制作用。
文摘随着经济的快速发展和工业化进程的加快,碳排放问题日益凸显。吐哈地区作为我国西部重要的能源基地,其碳排放量对国家碳减排目标具有重要影响。本研究采用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)法对吐哈地区碳排放的驱动因素进行分解,分析能源消费碳强度、能源强度、经济发展、交通参与度、车辆密度、土地分配度、城镇化率、人口规模等因素对碳排放的影响,并据此提出相应的减排策略。结果表明:总体上看,能源消费碳强度是最主要的抑制碳排放因素,交通参与度和车辆密度同样展现出抑制效应,分别占总抑制碳排放贡献值的66.9%、29.6%、3.5%;能源强度是主要的促进碳排放因素,土地分配度、经济发展、人口规模、城镇化率等因素均不同程度地推动碳排放增加,分别占总促进碳排放贡献值的57.4%、22.7%、9.5%、7.6%、2.8%。吐哈地区未来可以着重加强能源消费碳强度管理,并着力提高能源效率,从源头上降低碳排放,促进绿色低碳发展。
文摘水泥行业是工业碳排放的主要来源之一,我国是目前世界水泥产量最大的国家,探究水泥碳减排对实现碳达峰、碳中和目标至关重要。文章以安徽省为例,采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)碳排放系数法计算安徽省水泥行业2010-2021年的碳排放量,并通过构建对数平均迪氏指数法(log-mean Divisia index,LMDI)因素分解模型分析安徽省水泥行业碳排放的主要影响因素。同时,对随机性的环境影响评估(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology,STIRPAT)模型进行扩展,设定基准、低碳和强化低碳3种情景,建立安徽省水泥行业碳排放预测模型,预测不同情景下碳排放量和趋势。结果表明:安徽省水泥行业碳排放量总体呈上升趋势,且煤炭消耗量占比较大,节能减排面临较大压力;能源强度和劳动生产率是对安徽省碳排放影响最显著的因子;在基准、低碳和强化低碳情景下,安徽省水泥行业的碳排放峰值年分别为2030年之后、2025年和2023年。
