城市非农用地碳排放驱动因素的PDA模型

本文从生产系统角度构建全面分解城市非农用地碳排放驱动因素的PDA模型。基于非参数距离函数和环境DEA生产技术,借助生产分解分析的方法将中国28个省区市的城市非农用地碳排放的驱动因素分解到三个层次。结果表明,全国水平的技术进步、农用地利用结构碳强度、潜在非农用地利用强度、期望产出和非期望产出绩效是正向驱动;规模效应、技术效率、资本投入绩效、劳动投入绩效和非农用地投入绩效是负向驱动。三大区域的正负驱动因素与之稍有不同。因此,提高资源的投入绩效和技术效率是缓解城市非农用地碳排放的关键。     

中国物流业碳排放特征及其影响因素分析——基于LMDI分解技术

在对我国物流业碳排放特征进行分析的基础上,运用LMDI分解技术,建立中国物流业人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1991-2010年能源结构、能源效率、运输方式、物流发展、经济增长以及人口等6种因素对物流业人均碳排放的影响.分析表明:经济增长是拉动物流业碳排放增长最主要的动力,在研究期间呈指数增长的趋势.运输方式对碳排放增长也表现出明显的促进作用,能源结构和能源效率虽然表现出拉动作用,但效果微弱.而物流发展因素则对物流业人均碳排放量表现出明显的抑制作用.因此,应大力推进物流业科技水平的提高,进一步发挥物流发展因素对碳排放的抑制作用,同时,优化物流运输体系,形成以铁路为主体,水运和管道为支撑,公路和航空运输为辅的低碳化的综合运输体系.     

考虑碳排放的冷链物流配送路径优化研究

针对日益严峻的环境问题,有别于以往普通冷链物流配路径研究仅考虑满足客户满意度以及各项总成本最小的要求,在普通冷链物流配送过程中引入碳排放,将碳排放转化成相应的经济效益,形成一个考虑碳排放成本的冷链物流配送路径优化数学模型.在求解优化数学模型中,采用蚁群启发式算法,利用Matalab进行编码求解,最后通过实例来验证模型和算法的可行性与有效性,结果表明:考虑碳排放的冷链物流配送路径总成本降低,比不考虑碳排放的传统冷链物流配送更具有现实意义.     

西藏农业碳排放的实证研究:测算、时空分析及因素分解

基于农业投入、牲畜养殖业和种植业等三个方面15类农业碳源,测算了西藏1998-2012年间及7个市(区)2012年的农业碳排放情况,并进行时间序列演变规律及空间变化分析的基础上,运用LMDI模型对历年来西藏农业碳排放的驱动因素进行分析.结果表明:从时序变化特征来看,西藏农业碳排放总体上呈现"上升-平稳-下降"趋势,14年间碳排放量增长了34.65×10~4t碳量,其主要来源于牲畜养殖业碳排放,占碳排放总量的96.56%.从空间特征差异来看,碳排放总量、碳排放强度区域间差距较大.从因素分解结果来看,基于1998年为基期,结构因子、效率因子分别累计实现了292.20×10~4t和8.03×10~4t的碳减放,但经济因子和劳动力因子却累计实现了327.57×10~4t的碳增量,这一结论与前人研究结论不同,主要由于西藏城镇化率极低,非农牧业转移人口缓慢,人口素质较低等原因.     

福建省碳排放分布结构特征及影响因素分析

基于福建省6大产业和居民生活消费17种一次性能源,测算了1995年至2012年福建省能源消费和碳排放的总体趋势,分析了碳排放的能源空间分布结构及产业空间分布结构;创新型地将能源结构效应分解为能源消费种类变化效应和能源消费量变化效应,从而对碳排放分解模型进行了改进;并从能源强度效应、能源结构效应、经济发展效应和人口规模效应分解了各因素对福建省生产和生活碳排放的贡献值、变化趋势及相互作用机理.研究结果表明,福建省的碳排放在今后很长一段时间内将继续保持较快的增长趋势,其中经济发展是导致排放量持续增加的主因,能源效率的提高是减少能源消耗和降低碳排放量的重要手段,能源消费结构的调整和优化具有较大的减排节能的潜力.     

多维视角家庭碳排放驱动因素及脱钩效应分析——以陕西省为例

为科学合理安排陕西省城乡居民家庭减排规划,引导居民实施低碳消费,实现低碳发展.利用LMDI因子分解和Tapio指数法分别研究城乡家庭直接与间接碳排放驱动因素和脱钩分析.结果表明:①城乡居民家庭碳排放与居民消费支出总脱钩逐渐趋于弱脱钩关系;②家庭人均收入引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出是“增长连结→扩张负脱钩”;家庭规模引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放变化量与居民消费支出是“弱脱钩→强脱钩”;家庭户数引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放变化量与居民消费支出是“强脱钩→弱脱钩→增长连结→扩张负脱钩关系”;③除农村家庭直接碳排放变化量外,能源消费强度和家庭消费率引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出都是“弱脱钩→强脱钩”,能源消费结构和家庭消费结构引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出都是从较理想的脱钩状态发展为扩张负脱钩关系.     

基于G1法的河北省城市物流业竞争力评价研究

为了提高城市物流竞争力评价的有效性,提出了一种基于G1法和TOPSIS法的城市物流业竞争力评价的新方法.构建了河北省城市物流业竞争力评价指标体系,提出了评价指标权重的确定方法,在此基础上建立了基于G1-TOPSIS的河北省城市物流业竞争力评价模型,并以河北省11个城市的相关数据为样本作了实证分析.研究结果表明:唐山、石家庄两市的物流业竞争力整体上具有明显的优势,其它城市处于相对落后的地位,具有较大的提升空间.     

江苏省物质性农业生产资料的碳排放影响因素研究

农业碳减排是能源“双控”的必然性要求.基于STIRPAT模型,构建物质性生产资料碳排放拓展模型.岭回归结果表明,回归模型表现出较强的稳健性.农业碳强度和劳动力规模是物质性生产资料碳排放减量化因素.机械化生产效率、农林牧渔业投资、农业生产效率、机械化强度、财政农林支出和劳动生产率构成物质性生产资料碳排放增量化因素,其影响程度依次下降.最后提出合理使用财政支农资金和引导投资、降低农业碳强度、使用生物质能源替代等建议.     

基于LMDI的中国碳排放影响因素分解研究

在对中国2000-2012年不同产业部门、不同能源消费类型的碳排放量进行估算的基础上,利用Kaya恒等式改进模型结合LMDI分解法对中国碳排放量的影响因素进行分解分析.结果显示:经济产出水平、能源结构和人口规模对碳排放的影响是正向的,能源强度和产业结构对碳排放量的影响是负向的.最后提出节能减排的对策建议.     

基于STIRPAT模型的我国制造业碳排放影响因素研究

本文采用岭估计法和STIRPAT模型,定量分析了人口、财富和技术因素对我国制造业碳排放的影响,认为人口和财富因素对我国制造业碳排放存在正向作用,影响系数值分别为0.529和0.2565;技术因素有负向作用,其影响系数为-0.0965。构建了引入人口和财富二次方项的STIRPAT模型,二次方项的系数都为正,说明环境库兹涅茨倒U型曲线不适用于我国目前制造业碳排放,即我国制造业碳排放短期内不会出现拐点。最后给出了相应的对策建议。     

北京地区经济增长与碳排放脱钩状态实证研究

通过构建经济增长与碳排放脱钩状态的Tapio分析模型,研究了北京地区1999年-2008年经济增长与碳排放的脱钩关系.分析结果表明:北京地区2001年和2002年呈现经济增长和碳排放的强脱钩,2004年为扩张性耦合,其他各段时间都属于弱脱钩状态.呈现这种状态的主要原因是北京地区以第三产业为主的产业结构,以及较高的能源效率.此外,结合中间变量分析可以得到,北京地区经济增长与碳排放的脱钩主要是经济增长与能源消费脱钩的结果,减排技术并没有发挥太大的作用.据此,提出,应加强政府的控制力度,不断加强新能源的开发,提升可再生能源的利用率,大力发展碳金融市场.     

中国碳排放的省域差异及影响因素的实证研究

参照IPCC(2006)以及国家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源研究所)的方法,估算了我国30个省(直辖市、自治区)的1997—2011年期间的二氧化碳排放量.数据显示,我国各省(直辖市、自治区)的二氧化碳排放量从整体上基本都呈现出上升趋势,地区差异比较显著.总体上来讲,我国的二氧化碳排放量呈现出由东到西依次递减的规律特征,东部地区的二氧化碳排放量最多,中部地区次之,西部地区二氧化碳排放量最少,而且东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域.产业结构和经济发展是影响各地区二氧化碳排放量的主要因素,能源消费结构和出口贸易对各地区碳排放量的影响不显著.     

融合系统聚类与BP神经网络的世界碳排放预测模型研究

针对碳排放指标的复杂性与多样性,利用系统聚类对世界碳排放指标进行筛选;然后运用BP神经网络对世界碳排放量进行预测.结果表明运用系统聚类方法分析碳排放指标,简化了BP神经网络输入层,使网络训练得到较快实现,相比传统BP神经网络预测方法具有更高的精度,为碳排放预测及其它相关预测提供了一种新的、可供借鉴的方法.     

基于最小碳排放的广义TSP模型研究

以货车由公司仓库向各个销售节点送货这一典型的物流过程为研究对象.建立基于最小碳排放的广义TSP模型,并利用动态规划求解.模型综合考虑了货车行驶路程、运输途中载货量及CO_2排放量,并将货车装载量与CO_2排放量的函数关系体现在目标函数中,与只考虑行驶路程的传统模型相比更具实用性.最后用算例进行了验证,并与传统方法作了比较.     

江苏省能源消费结构对碳排放影响的效应与趋势——基于LMDI和Logistics模型的实证研究

近年来,江苏省能源消费持续增长且以煤为主的能源结构尚未改变,由此引起碳排放量也在逐年增加.主要研究碳排放系数、碳排放的影响因素以及不同能源结构下的碳排放预测.首先对碳排放系数进行计算,然后基于LMDI模型对影响江苏省碳排放的因素进行分析,最后运用1ogistics模型对不同能源结构下的碳排放进行预测.结果发现能源消费过度依赖煤炭是导致碳排放增加的主要因素,天然气每替代煤炭2%或新能源每替代煤炭1%,2030年江苏省碳排放峰值将下降1%.     

基于投人产出分析的中国能源消费分行业碳排放系数因素分解

采用投入产出分析法,结合部门能源消费数据,从最终需求的角度评估和计算了中国1997年、2002年和2007年的碳排放量、碳排放系数、直接碳排放系数和完全碳排放系数.研究结果表明,金属冶炼及压延加工业、燃气生产和供应业、非金属矿物制品业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的直接碳排放系数历年均是最高的,能源强度是影响这些行业直接碳排放系数变化的主要因素;金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、金属制品业、化学工业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的完全碳排放系数历年均居前列,中间产品投入和能源强度是影响完全碳排放系数变化的主要因素.针对实证结果,现阶段我国节能减排的重点方向在于调控金属冶炼及压延加工业、化学工业等高碳排放行业,并通过提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构来达到降低碳排放系数的目的.     

基于LMDI的中国能源消费碳排放强度变化因素分解

利用IPCC《国家温室气体清单指南》(2006)推荐的参考方法和参数,评估和计算中国1997年-2007年的碳排放量和碳排放强度,并应用LMDI方法对碳排放强度进行因素分解.研究结果表明,能源强度因素对我国碳排放强度变化的贡献率最大,达到139.66%;产业结构效应次之,为-28.23%;能源结构效应最小,为-11.43%.针对实证结果,提出现阶段我国节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构.