This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005.Sectoral energy use was investigated when regional economic structure change...This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005.Sectoral energy use was investigated when regional economic structure changed significantly.The changes of total primary energy consumption in Beijing are decomposed into production effects,structural effects and intensity effects using the additive version of the logarithmic mean Divisia index (LMDI) method.Aggregate decomposition analysis showed that the major contributor of total effect was made by the production effect fol- lowed by the intensity effect,and the structural effect was rela- tively insignificant.The total and production effects were all posi- tive.In contrast,the structural effect and intensity effect were all negative.Sectoral decomposition investigation indicated that the most effective way to slow down the growth rate of total primary energy consumption (TPEC) was to reduce the production of the energy-intensive industrial sectors and improving industrial en- ergy intensity.The results show that in this period,Beijing's economy has undergone a transformation from an industrial to a service economy.However,the structures of sectoral energy use have not been changed yet,and energy demand should be in- creasing until the energy-intensive industrial production to be reduced and energy intensity of the region reaches a peak.As sequence energy consumption data of sub-sectors are not available, only the fundamental three sectors are considered:agriculture, industry and service.However,further decomposition into secon- dary and tertiary sectors is definitely needed for detailed investi- gations.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
实现粮食的持续稳定增长是保障区域粮食安全的关键。分解各因素对粮食生产的作用及影响强度,识别其主导因素,对提升粮食产量具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法(logarithmic mean weigh division index method,LMDI)建立因素...实现粮食的持续稳定增长是保障区域粮食安全的关键。分解各因素对粮食生产的作用及影响强度,识别其主导因素,对提升粮食产量具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法(logarithmic mean weigh division index method,LMDI)建立因素分解模型,定量评价并对比分析1980-2010年间黄淮海地区县域粮食生产变动的区域因素。结果表明,1)1980-2010年间,黄淮海地区粮食产量增加了1.01亿t,县域粮食产量"南高北低"的空间分异格局明显,苏北、皖北、豫东和鲁西地区的粮食增产显著;2)4个因素中,粮食单产对粮食产量变化起到显著的正向促进作用,复种指数次之,而粮作比例和耕地面积在较大程度上抑制了黄淮海地区粮食产量的增加;3)县域粮食生产因素分解结果表明,县域之间在耕地面积、复种指数、粮作比例和粮食单产效应方面存在明显差异。总体而言,粮食单产效应叠加上复种指数效应使苏北、皖北和豫东多数县域粮食总产量显著增加;而粮作比例效应、复种指数效应和粮食单产效应的叠加使鲁西县域的粮食总产量增加明显。展开更多
本文分析了1997—2008年间浙江省能源消费碳排放数据,采用对数均值迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia In-dex,简称LMDI)法,对能源消费导致的二氧化碳排放量和碳排放强度进行结构分解。结果表明,浙江省能源消费碳排放量不断增加是由人...本文分析了1997—2008年间浙江省能源消费碳排放数据,采用对数均值迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia In-dex,简称LMDI)法,对能源消费导致的二氧化碳排放量和碳排放强度进行结构分解。结果表明,浙江省能源消费碳排放量不断增加是由人口和人均国内生产总值(GDP)因素引起的,其中人均GDP增长是碳排放量增加的主要因素;能源强度下降是降低二氧化碳排放量的主要因素,能源结构的作用呈现波动性,且程度较小。本文得出如下结论,要减缓二氧化碳的排放量,构建"低碳浙江"、"生态浙江",应从重新认识人均GDP、控制人口数量、调整能源结构、降低能源强度、提高能源效率等方面考虑。展开更多
【目的】城区是城市功能的核心,其内部各类用地的运行主导了城市绝大部分的能源消耗与碳排放,因此城区是碳减排和低碳土地规划的关键。核算城区不同用地类型的碳排放并分析其动态演变特征,解析其时空分布特征与驱动机制,对于城区低碳土...【目的】城区是城市功能的核心,其内部各类用地的运行主导了城市绝大部分的能源消耗与碳排放,因此城区是碳减排和低碳土地规划的关键。核算城区不同用地类型的碳排放并分析其动态演变特征,解析其时空分布特征与驱动机制,对于城区低碳土地规划策略和支撑国家“双碳”战略目标具有关键意义。【方法】以重庆市典型的城区单元蔡家智慧新城作为研究对象,构建“人类活动-用地类型-碳排放”的城区尺度碳排放关联机制与核算模型,计算2016年、2021年实际用地碳排放量,预测2035年规划用地碳排放量,比较由用地类型变化所引发的碳排放总量、不同用地类型的碳排放总量、碳排强度值。运用对数平均迪氏指数(logarithmic mean divisia index,LMDI)分解法分析用地碳排放演变与用地规模、经济发展、人口集聚等驱动因子贡献度的时空演变规律,并根据多目标规划原理,运用交互式的线性和通用优化求解器(linear interactive and general optimizer,LINGO)软件进行测算,以经济效益最大化及碳排放最小化作为目标,对重庆蔡家智慧新城2035年土地利用结构进行优化研究。【结果】1)蔡家智慧新城2016—2035年工业用地碳排放强度最大且呈持续下降趋势;其他用地碳排放强度于2016—2021年呈上升趋势,于2021—2035年呈下降趋势;2016—2035年各类用地的碳排放总量均呈下降趋势。2)人均产值对工业用地及商服用地的碳排放量均有驱动作用;用地能效对居住用地及交通用地的碳排放量均有驱动作用;产值密度对商服用地及交通用地的碳排放量均有抑制作用;能源结构对居住用地的碳排放量有抑制作用;用地能效对工业用地的碳排放量有抑制作用。【结论】在此基础上,构建用地结构优化方案,在基本满足经济发展要求的同时降低碳排放量。提出涵盖“优化产业结构—调整能源结构—提升用地能效”三位一体的策略,以期丰富和完善基于用地类型的城区碳排放核算与低碳土地利用规划方法体系,为未来土地利用低碳规划提供支持。展开更多
为了给“双碳”目标下我国交通运输行业发展路径及政策制定提供学术参考,基于对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),选取交通运输碳排放系数、运输方式结构、客货运结构和换算周转量4个因素定量分析了2010—2020...为了给“双碳”目标下我国交通运输行业发展路径及政策制定提供学术参考,基于对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),选取交通运输碳排放系数、运输方式结构、客货运结构和换算周转量4个因素定量分析了2010—2020年间我国交通运输行业碳排放变化的主要机理,并结合与美国、日本、德国等已达峰国家相应驱动因素的类比分析,提出我国交通运输行业面向“双碳”目标的路径建议与实现措施。研究结果表明:交通运输碳排放系数、运输方式结构、换算周转量是驱动我国交通运输行业碳排放的关键因素,2010—2020年的贡献率均值分别为24.8%, 27.2%和42.0%,故需要从这3个因素入手,制定针对性的政策来实现交通运输行业“双碳”目标;客货运结构对我国交通运输行业“双碳”目标的影响较弱,2010—2020年的贡献率均值为6.0%,即总周转量中客运和货运占比对我国交通运输行业碳排放的影响不大,但2020年由于新冠疫情的影响,客货运结构对我国交通运输行业碳排放的贡献率升高至43.3%,需要重点关注疫情时期的这一新变化。展开更多
使用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)法,根据中国经济和彩票业实际情况,对LMDI法加以适当调整,并结合对各级各地体育彩票机构的调研访谈,以月度时频分析人口、经济、彩票行业和机构等驱动因素对全国(不包括港澳...使用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)法,根据中国经济和彩票业实际情况,对LMDI法加以适当调整,并结合对各级各地体育彩票机构的调研访谈,以月度时频分析人口、经济、彩票行业和机构等驱动因素对全国(不包括港澳台地区)总体以及各省份在各时期体育彩票销售增长的贡献度,考察“彩票监管审慎政策发布”和“世界杯举办”等事件对于体育彩票销售的影响,并与中国福利彩票相应指标进行对比。研究表明,中国体育彩票销售增长3项最主要动因依次为国家层面经济因素、行业因素和机构因素;地方层面机构因素有一定的边际性作用,但未得到充分释放,人口数量下降对彩票销售的负面冲击已在部分省份显现。两项彩票审慎监管政策初步实现了制订初衷,但亦有负面问题;世界杯举办期间,在体育彩票机构努力和监管部门支持下,体育彩票销售大幅增长。体育彩票与福利彩票此前长期的互补关系近期与竞争关系相抵消。基于此,建议国家体彩管理中心强化全局引领作用,地方体彩管理中心有效发挥主观能动效应,且体育彩票相关机构应积极与监管部门实现良性互动,与福利彩票协调好合作关系。展开更多
文摘This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005.Sectoral energy use was investigated when regional economic structure changed significantly.The changes of total primary energy consumption in Beijing are decomposed into production effects,structural effects and intensity effects using the additive version of the logarithmic mean Divisia index (LMDI) method.Aggregate decomposition analysis showed that the major contributor of total effect was made by the production effect fol- lowed by the intensity effect,and the structural effect was rela- tively insignificant.The total and production effects were all posi- tive.In contrast,the structural effect and intensity effect were all negative.Sectoral decomposition investigation indicated that the most effective way to slow down the growth rate of total primary energy consumption (TPEC) was to reduce the production of the energy-intensive industrial sectors and improving industrial en- ergy intensity.The results show that in this period,Beijing's economy has undergone a transformation from an industrial to a service economy.However,the structures of sectoral energy use have not been changed yet,and energy demand should be in- creasing until the energy-intensive industrial production to be reduced and energy intensity of the region reaches a peak.As sequence energy consumption data of sub-sectors are not available, only the fundamental three sectors are considered:agriculture, industry and service.However,further decomposition into secon- dary and tertiary sectors is definitely needed for detailed investi- gations.
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。
文摘实现粮食的持续稳定增长是保障区域粮食安全的关键。分解各因素对粮食生产的作用及影响强度,识别其主导因素,对提升粮食产量具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法(logarithmic mean weigh division index method,LMDI)建立因素分解模型,定量评价并对比分析1980-2010年间黄淮海地区县域粮食生产变动的区域因素。结果表明,1)1980-2010年间,黄淮海地区粮食产量增加了1.01亿t,县域粮食产量"南高北低"的空间分异格局明显,苏北、皖北、豫东和鲁西地区的粮食增产显著;2)4个因素中,粮食单产对粮食产量变化起到显著的正向促进作用,复种指数次之,而粮作比例和耕地面积在较大程度上抑制了黄淮海地区粮食产量的增加;3)县域粮食生产因素分解结果表明,县域之间在耕地面积、复种指数、粮作比例和粮食单产效应方面存在明显差异。总体而言,粮食单产效应叠加上复种指数效应使苏北、皖北和豫东多数县域粮食总产量显著增加;而粮作比例效应、复种指数效应和粮食单产效应的叠加使鲁西县域的粮食总产量增加明显。
文摘本文分析了1997—2008年间浙江省能源消费碳排放数据,采用对数均值迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia In-dex,简称LMDI)法,对能源消费导致的二氧化碳排放量和碳排放强度进行结构分解。结果表明,浙江省能源消费碳排放量不断增加是由人口和人均国内生产总值(GDP)因素引起的,其中人均GDP增长是碳排放量增加的主要因素;能源强度下降是降低二氧化碳排放量的主要因素,能源结构的作用呈现波动性,且程度较小。本文得出如下结论,要减缓二氧化碳的排放量,构建"低碳浙江"、"生态浙江",应从重新认识人均GDP、控制人口数量、调整能源结构、降低能源强度、提高能源效率等方面考虑。
文摘【目的】城区是城市功能的核心,其内部各类用地的运行主导了城市绝大部分的能源消耗与碳排放,因此城区是碳减排和低碳土地规划的关键。核算城区不同用地类型的碳排放并分析其动态演变特征,解析其时空分布特征与驱动机制,对于城区低碳土地规划策略和支撑国家“双碳”战略目标具有关键意义。【方法】以重庆市典型的城区单元蔡家智慧新城作为研究对象,构建“人类活动-用地类型-碳排放”的城区尺度碳排放关联机制与核算模型,计算2016年、2021年实际用地碳排放量,预测2035年规划用地碳排放量,比较由用地类型变化所引发的碳排放总量、不同用地类型的碳排放总量、碳排强度值。运用对数平均迪氏指数(logarithmic mean divisia index,LMDI)分解法分析用地碳排放演变与用地规模、经济发展、人口集聚等驱动因子贡献度的时空演变规律,并根据多目标规划原理,运用交互式的线性和通用优化求解器(linear interactive and general optimizer,LINGO)软件进行测算,以经济效益最大化及碳排放最小化作为目标,对重庆蔡家智慧新城2035年土地利用结构进行优化研究。【结果】1)蔡家智慧新城2016—2035年工业用地碳排放强度最大且呈持续下降趋势;其他用地碳排放强度于2016—2021年呈上升趋势,于2021—2035年呈下降趋势;2016—2035年各类用地的碳排放总量均呈下降趋势。2)人均产值对工业用地及商服用地的碳排放量均有驱动作用;用地能效对居住用地及交通用地的碳排放量均有驱动作用;产值密度对商服用地及交通用地的碳排放量均有抑制作用;能源结构对居住用地的碳排放量有抑制作用;用地能效对工业用地的碳排放量有抑制作用。【结论】在此基础上,构建用地结构优化方案,在基本满足经济发展要求的同时降低碳排放量。提出涵盖“优化产业结构—调整能源结构—提升用地能效”三位一体的策略,以期丰富和完善基于用地类型的城区碳排放核算与低碳土地利用规划方法体系,为未来土地利用低碳规划提供支持。
文摘使用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)法,根据中国经济和彩票业实际情况,对LMDI法加以适当调整,并结合对各级各地体育彩票机构的调研访谈,以月度时频分析人口、经济、彩票行业和机构等驱动因素对全国(不包括港澳台地区)总体以及各省份在各时期体育彩票销售增长的贡献度,考察“彩票监管审慎政策发布”和“世界杯举办”等事件对于体育彩票销售的影响,并与中国福利彩票相应指标进行对比。研究表明,中国体育彩票销售增长3项最主要动因依次为国家层面经济因素、行业因素和机构因素;地方层面机构因素有一定的边际性作用,但未得到充分释放,人口数量下降对彩票销售的负面冲击已在部分省份显现。两项彩票审慎监管政策初步实现了制订初衷,但亦有负面问题;世界杯举办期间,在体育彩票机构努力和监管部门支持下,体育彩票销售大幅增长。体育彩票与福利彩票此前长期的互补关系近期与竞争关系相抵消。基于此,建议国家体彩管理中心强化全局引领作用,地方体彩管理中心有效发挥主观能动效应,且体育彩票相关机构应积极与监管部门实现良性互动,与福利彩票协调好合作关系。
