安徽省1995 年-2009 年能源消费碳排放驱动因子分析及趋势预测——基于STIRPAT模型

能源消费碳排放驱动因子的定量分析能揭示出碳排放的影响因素。依据IPCC碳排放计算方法,对安徽省1995年-2009年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了动态测度,结果表明：1995年-2009年,安徽省能源消费碳排放量由1995年的4420.58万t增加到2009年的10919.11万t,呈持续增长态势,年平均增幅为10.48%,碳排放强度由1995年的2.44t/万元降至2009年的1.09t/万元,呈持续下降态势,平均年降幅9.69%,煤炭类碳排放量占绝对优势,年平均为93.77%。基于STIRPAT模型,揭示了人口、人均GDP、第二产业贡献值、全社会固定资产投资、单位GDP能耗等驱动因子的边际弹性系数分别为0.1582、0.2329、0.2424、0.2688、-0.1176。运用灰色GM（1,1）模型,预测2015年、2020年的碳排放量将分别达到15686.25万t、22519.10万t,碳排放强度将分别降至0.81t/万元、0.62t/万元。根据安徽省能源消费碳排放量现状特点及发展趋势,结合碳排放驱动因子的边际贡献,提出了减少能源消费的政策建议,可为安徽省节能减排政策的制定提供科学依据,有利于安徽省的生态建设及可持续发展,也可为中尺度（省级行政区）碳排放驱动因子研究及预测提供示范。     

大型工业城市碳排放影响因素分析及趋势预测——基于PLS-STIRPAT模型的实证研究

选取天津市作为大型工业城市的代表,利用PLS-STIRPAT模型对影响天津市1995—2013年的碳排放因素进行实证分析,并利用灰色模型预测天津市2020年能源强度。研究结果显示:人口数量和第二产业比率是影响天津市碳排放最主要的2个因素,能源强度和第三产业比率抑制天津市碳排放量的增加,且天津市目前不存在环境库兹涅兹曲线;利用GM(1,1)预测可以得出:2020年天津市能源强度为2005年的44.76%,降幅达到55.24%,优于全国的减排标准。     

江苏省经济发展、技术进步与农业碳排放增长关系研究

在科学测算江苏省农业碳排放基础上,应用STIRPAT模型研究江苏省2000—2015年经济发展、技术进步与农业碳排放增长的关系。研究结果显示,2000—2015年江苏省农业碳排放量呈上升趋势,年均增长率为0.13%;城镇化率、农村人口、富裕度、农业产业结构、农业技术人员数量每发生1%的变动分别会引起江苏省农业碳排放1.04%、0.82%、0.23%、0.18%、0.13%的变化,研究表明江苏省经济发展、技术进步对农业碳排放有重大影响。为推动江苏省农业碳减排,必须继续深化农业供给侧结构调整,走绿色低碳农业发展之路;推行低碳农业生产技术改革,降低农业生产能源消耗;加大低碳农业政策扶持力度,确保农业可持续发展。     

中国碳排放福利绩效分析与预测

在构建我国碳排放福利绩效指标的基础上,测算2000—2010年间我国碳排放福利绩效,通过LMDI因素分解法探讨影响中国碳排放福利绩效变化的主要因素,最后采用灰色GM(1,1)模型对中国短期碳排放福利绩效进行预测。结果表明,(1)中国碳排放福利绩效呈逐年下降趋势;(2)驱动中国碳排放福利绩效的主要因素是能源排放比率,所有年份的可持续发展效应小于0,表现出抑制作用;(3)到2015年中国碳排放福利绩效预测值为0.062,减排形势严峻。     

基于GM(1,1)-Markov模型的商品销售额预测

文章研究安踏公司的商品销售额的预测问题,依据商品销售额的灰色特征及随机性特点,将GM(1,1)模型与Markov链模型相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型,应用该模型对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测。对GM(1,1)模型进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度。在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型预测的平均相对误差为7.67%,而通过Markov链模型进行优化后,GM(1,1)模型平均相对误差为3.71%。说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型的预测精度优于GM(1,1)模型,更具实用性。     

江苏省高技术产业人才需求预测研究——基于改进的新陈代谢GM(1,1)模型

利用改进的新陈代谢GM(1,1)模型,借助MATLAB对江苏省高技术产业2016—2020年的人才总量进行灰色预测,并与通过模型预测出的广东、浙江省的高技术产业的人才总量进行对比。建模结果表明,改进的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度比常规模型提高了将近50%,也比新陈代谢GM(1,1)模型和背景值优化模型精度高。预测结果表明,"十三五"末江苏省高技术产业人才总量约为2 549 424人,位于广东之后;人才年均增速约为0.5%,位于浙江、广东之后。     

灰色模型在图书馆管理研究预测中的应用

介绍了灰色GM(1,1)模型,利用1998~2004年图书馆管理研究文献量的统计数据,建立了文献总量和两个主要专题文献量的灰色GM(1,1)预测模型。经检验,该模型全部合格,并利用灰色GM(1,1)模型对图书馆管理研究的发展趋势进行了拟合预测。     

农业碳排放的脱钩效应及驱动因素分析——以黑龙江省为例

为控制农业碳排放,增强农业绿色发展能力,需要准确核算农业碳排放量,探究农业碳排放与农业增长的关系,分析碳排放与农业增长脱钩状态,找出驱动因素。本文以我国最大的绿色农产品生产基地黑龙江省为例,在科学核算农业生产碳排放量基础上,利用Tapio脱钩模型分析碳排放与农业增长的脱钩状态和发展趋势,并结合LMDI模型分析碳排放的驱动因素。结果表明：2008-2017年黑龙江省农业碳排放总量年均增长3.27%,但其年际增速在快速下降,化肥是最大的碳排放源,平均占比高达73.91%,全省碳排放强度呈先增后降趋势,2016年以后全省农业碳排放量与种农业总产值之间开始呈现出强脱钩态势。在各驱动因素中,农业产值是影响碳排放强度的主体原因,累计推动碳排放增加738.25万t,而农业生产效率是抑制碳排放的主要动力,累计促进碳减排603.75万t。因此控制农业生产碳排放量是实现我国农业供给侧结构性改革、提质增效的重要手段。     

基于STRPAT模型的碳排放情景分析

科学合理预测碳排放发展,对建设低碳城市具有重要的指导意义。本文以东莞市为例,采用基于扩展STIRPAT模型,通过岭回归拟合得到碳排放量与GDP、人口、城市化、人均消费支出、工业化及能源利用效率的多元线性模型,在此基础上,根据低碳社会发展各个不同阶段设定基准情景、低碳情景、节能情景等3种情景,对碳排放量进行预测及减排潜力分析。结果表明,人口数量对碳排放的影响最大,城市化率影响最小,碳排放量在基准情景下预计2020年为8246t,2025年达到8177t,而节能情景、低碳情景碳排放量均有不同程度的下降,在低碳发展的政策措施及一系列低碳发展行动与技术支撑下,东莞市碳排放仍具有较大的减排潜力。     

甘肃省能源消费碳排放强度及减排潜力分析

选取能源消费中主要能源消费品种,系统测算甘肃省1996-2011年能源消费碳排放总量、碳排放强度;运用灰色预测模型GM(1,1)预测2012—2020年甘肃省能源消费碳排放强度,分析甘肃省能源消费碳排放减排潜力,提出甘肃省实现节能减排、走低碳经济发展道路的对策建议。     

基于LMDI的南京市工业经济能源消费碳排放实证分析

工业经济的能源消费是碳排放的主要来源,研究城市工业经济能耗碳排放的特征和影响城市工业经济能耗碳排放的因素具有很强的代表性。本文以南京市为例,首先从碳排放总量和碳排放强度等指标分析了2000年-2009年南京市工业经济碳排放现状和特征,然后运用LMDI方法构建了南京市工业经济能耗碳排放因素分解模型,定量分析了2000年-2009年间产业规模、能源强度、能源结构和能源排放强度四个影响因素对南京市工业经济碳排放的影响。研究结果表明,产业规模效益是南京市工业经济碳排放增长的主要促进因素,能源强度效应是南京市工业经济碳排放增长的主要抑制因素,能源结构效应和能源排放强度效应对南京市工业能源结构效应没有明显变化。在此基础上,提出了减排的相关政策建议。     

经济增长与减排视角下电力行业碳峰值预测

基于2000-2015年中国电力行业数据,利用递阶LMDI法分解出电力碳排放的九个影响因素,得出人均GDP贡献度为正向最大,对碳排放的增长起促进作用,生产结构贡献度为负向最大,起抑制作用。根据影响效应的大小,利用情景分析法设置出九种不同的情景模式,借助STIRPAT模型进行建模,对不同情景下电力碳峰值进行预测与分析。结果表明：基准模式（中增长中减排）下,碳排放量在2030年达峰,峰值为494058万吨,但高于2030年的目标排放量;如果火力发电占比一直处于65%以上,仅靠经济增长速率的降低,无法出现峰值,电力碳排放处于持续上升状态;优化电力生产结构,降低火电占比,有效开发利用新能源,完善CCS等减排技术,能够在不降低经济发展速率的情况下实现2030年达峰的目标要求。     

世界主要国家温室气体与二氧化硫的协同减排及启示

本文以美国、日本和欧盟等世界主要国家或组织为研究对象,使用国际能源机构、世界银行、联合国、欧盟委员会以及中国国家统计局的相关能源消费、CO2以及SO2的排放数据,基于能源消费的视角,以火电行业为切入点,根据温室气体和SO2主要由能源消费产生的,且CO：为主要温室气体的特点,对能源消费与CO2和SO2的排放进行相关性分析,并对欧盟进行的CO2与SO2协同减排进行实证研究,对其所采取的减排措施或者在预设的减排情景下计算其减排量,分析协同减排的前景,为我国进一步有效地对温室气体和SO2的协同减排提供经验和借鉴。研究结果表明：根据美国、欧盟、日本和中国的能源消费与CO2排放的数据,计算得出能源消费与CO2排放以及SO2排放的相关系数分别为：0．9291、-0．2965、0．9357、0．9978;而根据中国能源消费与SO2排放数据,计算得出能源消费与SO2排放的相关系数为O．8738。表明能源消费与CO2和SO2排放高度线性相关,在进行CO：减排的同时可以协同对SO2进行减排。依据欧盟成员国首脑在2007年共同明确的减排目标,即到2020年至少实现减排温室气体20％的目标,计算得出2020年欧盟火力发电行业可在2007年的基础上减排4．92MtCO2,与此同时SO2可减排218．05kt。因此,根据欧盟等发达国家协同减排的经验,我国在温室气体与二氧化硫协同减排方面具有巨大潜力。     

我国农地资源利用的碳排放测算及驱动因素实证分析

以1995～2014年农业能源消耗为基础数据,利用碳排放估算公式对我国农地资源利用的碳排放规模、强度和结构进行测算。基于改进的Kaya等式与LMDI分解法,结合计量模型,对碳排放驱动因素进行实证分析。结果表明：我国农业碳排放量逐年增加,1995年为3882.8293万吨,2014年达到8385.9491万吨,年均增长4.15％。农药、化肥等所产生的碳排放量随着经济增长和农业生产方式的转变都出现了不同程度的增长。农业人均碳排放总量、单位耕地面积碳排放量不断递增。化肥、农药、农膜和农用柴油与农业碳排放量之间存在长期的稳定均衡关系。     

中国火电企业碳排放测算及预测分析

如何预测和分析火力发电企业的碳排放成为低碳经济研究领域中十分重要的问题。本文分析了我国火电企业的发展现状,并与世界主要发达国家进行了对比研究;根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）2006年版碳排放计算指南和不同能源品种的碳排放系数,计算出了1997年-2009年中国火力发电企业碳排放;运用含误差修正的改进的GM（1,1）模型对中国火力发电企业的碳排放进行预测分析,并根据碳排放现状和预测结果总结了我国火电企业碳排放特征。分析结果表明：在保持过去发展规律不变的情况下,中国火力发电企业碳排放量成增长的趋势,并且火电企业的碳排放趋势可以划分为5个阶段。总之,必须通过技术进步来提高能源利用效率和降低单位能耗,使中国火力发电企业实现低碳经济发展。     

林火碳排放的影响与减缓对策

2002—2020年,全球野火每年约排放73.2亿吨二氧化碳（CO₂）,为化石燃料排放CO₂的18.5%;其中,林火碳排放约占野火碳排放20%左右（15亿吨CO₂）。近年来,随着气候变化和人类活动加剧,林火释放的CO₂呈增加趋势。例如,2023年5月以来的加拿大林火,截至8月29日已累计排放12.68亿吨CO₂。我国在实现森林面积和蓄积量“双增长”的背景下,自2010年以来林火发生次数和面积显著减小,为减少林火碳排放、应对全球气候变化作出了重要贡献。鉴于林火已成为不可忽视的温室气体排放源,需要建立全面、客观、公正的碳排放监测与计量系统,兼顾人类活动（如化石燃料排放、工业排放）和自然林火碳排放;特别是通过采取减少林火发生频率、降低火灾强度等有效手段,降低林火碳排放。针对极端林火预测和防控的世界性难题,急需构建林火风险识别、预警-预测和防控技术体系,并加强林火过程碳排放研究,建立更加科学、全面、自主可控的碳核算体系。