碳达峰目标下江苏省碳排放预测及分析.pdf
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1、26机制碳达峰目标下江苏省碳排放预测及分析陈百芳 安徽理工大学经济与管理学院 Prediction and Analysis of Carbon Emissions in Jiangsu Province under the Carbon Neutrality TargetC HE N B a i-f a n gpeaking;STIPRAT;scenario prediction人类作为地球生态链的一份子,环境的状态与我们息息相关,其中环境污染是最容易被人类感知,恶劣的环境直接影响到人类的身体健康和生产活动,如愈来愈频繁的极端天气。过去的百年来,不可持续的能源消耗及人类活动土地利用导致全球气
2、温持续上升,已经比工业化前水平高出1.1。全球可能会在未来 20 年内超过危险的升温阈值。升温的主要原因就是化石燃料排放后产生的温室气体,其中排放占比高达 90%以上,因此针对碳减排的研究对减缓气候恶化极其重要。实际上,我国作为综合实力最强、世界最大的发展中国家一直是碳排放大国。有关碳排放预测方面的研究,国内外已经有很多基于县域、省际、国家整体层面的。从县域视角来看,有学者运用情景分析法对中国十强县之一的江阴县预测了其 20112020 年碳排放量和能源需求量,得出中国发达县市应不断调整产业结构、能源消费结构以找到合适自身的低碳经济发展模式这一结论;基于PCA-BP 神经网络模型对长兴县老城区
3、的用地特征、人口密度等指标对用地的碳排放量进行了预测,更科学地寻找到用地减排潜在能力。从省级层面分析,应用(1,1)和情景分析法分别对江苏省20132025年交通运输业的碳排放量进行了预测,结果发现公路交通摘要:本文以江苏省为例通过人口、经济、碳源、碳汇四个方向的碳排放影响因子,建立了 改进的STIPRAT模型,经过实证分析发现该模型精度良好,能够较好地预测江苏省未来碳排放量并设定 了3种情景对江苏省碳排放峰值时间进行预测。结果表明:基于情景分析法设定的低碳、基准情景中,江苏省均能在目标年份钱实现碳达峰目标,但若在激进模式下,重发展轻环保则无法达成目标。关键词:碳排放;碳达峰;STIPRAT;
4、情景预测A b s t r a c t:In order to explore the peak situation and reachability,an improved STIPRAT model was established by taking Jiangsu Province as an example through the impact factors of carbon emissions in the four directions of population,economy,carbon source and carbon sink.Through empirical a
5、nalysis,it was found that the model had good accuracy,could better predict the future carbon emissions of Jiangsu Province,and set three scenarios to predict the peak time of carbon emissions in Jiangsu Province.The results showed that:based on the low-carbon In the benchmark scenario,Jiangsu Provin
6、ce can achieve the peak target in the target year,but if it is in an aggressive mode of prioritizing development over environmental protection,it cannot achieve the goal.Ke y wo r d s:carbon emissions;carbon 27机制STIPRAT 各指标说明见表 1,该模型包含了 人口规模、经济水平、碳排放强度对碳排放量的非等比例影响。本文另引用能源、碳汇等变量对模型进行扩展并对数化以减弱各数据中存在的异
7、方差情况,结果见式(2)。lnIs=a0+a1lnPs+a2lnAs+a3lnTs+a4 lnEs+a5 lnNs+a6lnLs+a7lnSs+h (2)式中 h随机误差项;a1人口规模;a2人均GDP;a3碳排放强度;a4能源结构;a5能源强度;a6产业结构;a7碳吸收力的弹性系数。1.2 数据来源研究中的社会经济指标主要来源于 江苏统计年鉴以及国家统计局发布的 中国统计年鉴 中国城市统计年鉴等。1.2.1 碳排放量为保证数据来源的客观、严谨以及限于数据的可获取性、连续性等原则,实验中碳排放量 2008 2019年选用中国碳核算数据库(CEADs),其数据库采用人工智能算法将夜间灯光数值演化
8、,自上而下的演化出数据,具有尺度统一、全口径等优点。1.2.2 碳汇碳吸收量测算方法利用碳汇估算法进行测量见表1 STIPRAT各变量指标及说明含义碳排放量(碳源)人口规模人均 GDP碳排放强度产业结构能源消耗强度能源结构碳吸收力(碳汇)测度方法碳排放量各省市年末常住人口数量人均 GDP碳排放量占 GDP 比重第二产业产值占 GDP 比重能源消耗量占 GDP 比重煤炭消耗量占能源消耗总量比重各省市碳吸收量变量IPATLNES运输对交通运输业的碳排放量影响最大,并且预测未来碳排放量呈上升趋势;从国家整体层面分析,运用LMDI 分解出 5 个冶金工业的碳排放影响因素,结合迪维西亚指数模型分析199
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