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“双碳”背景下山东省建筑业碳减排能力评价研究

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“双碳”背景下山东省建筑业碳减排能力评价研究

作者：张梦然青岛理工大学

学位级别：硕士

在意识到温室效应对气候、环境、农业、海洋、大气水循环等造成了严重的影响后,各国政府对节能减排、共同治理气候变化达成统一意见,我国对此也承担起大国责任,提出了“双碳”目标。为了保质保量完成“双碳”任务,各行业均要完成规定目... 详细信息

在意识到温室效应对气候、环境、农业、海洋、大气水循环等造成了严重的影响后,各国政府对节能减排、共同治理气候变化达成统一意见,我国对此也承担起大国责任,提出了“双碳”目标。为了保质保量完成“双碳”任务,各行业均要完成规定目标,减少二氧化碳的总排放量。建筑业作为每年能源消耗量占全国总量一半以上的行业,其碳排放量排名也占据全国各行业前位。因此,降低建筑业碳排放量刻不容缓,这对高质量完成“双碳”任务具有重要意义。山东省作为经济强省,对国家经济发展作出重大贡献,而建筑业又占据了山东省生产总值的20%以上,其能源消耗及碳排放水平也相应较高。因此,减少山东省建筑业碳排放量迫在眉睫,研究山东省建筑业碳减排问题意义重大。在此背景下,本文首先对2009年—2020年山东省建筑业碳排放量进行测算分析,并基于gdim模型(generalized Divisia index method,广义迪氏指数分解模型)对影响碳排放的因素进行分析。之后,根据因素分解结果及相关研究从经济因素、能源消耗因素、社会因素、技术因素四个方面构建碳减排能力指标体系。为了更加清晰的认识山东省在2013年提出一系列减排措施后的实施效果,本文利用熵权-TOPSIS模型分别对2013年、2016年和2021年山东省16个城市的碳减排能力进行评价,之后通过障碍因子诊断模型对评价结果进行障碍因子分析。最后,对各城市碳排放的特点进行正反两个角度分析,并在明确各城市碳排放能力现状及阻碍因素的前提下提出针对山东省建筑业的碳减排建议。研究结果表明:(1)在山东省建筑业所消耗的能源中,柴油占比最大,其次是电力,天然气所占比重最小;在建筑材料消耗结构中,水泥用量最多,其次是钢材消耗量;在碳排放结构中,间接碳排放是碳排放的主要来源,其发展趋势对整体行业碳排放有很大的影响。(2)产出规模推动了碳排放量的增长,而能源消费规模效应、产出碳强度效应、人均增加值效应、能耗强度效应则对建筑业碳排放量起到了抑制作用。(3)从时间维度分析,泰安、枣庄、临沂、烟台建筑业碳减排能力有所上升,烟台、威海建筑业碳减排能力有所下降,其余城市虽评分略有波动,但整体水平保持不变。从空间维度分析,山东省西部地区和西南部,碳减排能力较弱,中部和东部沿海地区碳减排能力水平较高,且城市间碳减排能力的差距略有增加(4)从准则层障碍因子分析,制约各城市发展水平的因素各有不同,但主要集中在经济因素和社会因素中;从指标层来说,虽然影响城市碳排放的二级指标略有差异,但出现频次最高的指标集中在了经济、社会因素中的建筑业生产总值及城镇人均住宅建筑面积。(5)针对山东省建筑业发展现状及特点,为山东省建筑业碳减排提出了相应的建议。

关键词：碳排放影响因素 gdim模型碳减排能力评价熵权-TOPSIS 山东省建筑业

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基于城市集群效应的区域碳排放因素分解研究

基于城市集群效应的区域碳排放因素分解研究

作者：米乐乐华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

由化石燃料燃烧引起的碳排放是当前大气中二氧化碳浓度增加的首要原因,全球气候变暖问题也已成为世界各国关注的焦点问题。中国碳排放总量约占全球的30%（2017）,碳排放的增加源于经济增长下的碳积累,整体的碳排放也是分区域碳排放的加... 详细信息

由化石燃料燃烧引起的碳排放是当前大气中二氧化碳浓度增加的首要原因,全球气候变暖问题也已成为世界各国关注的焦点问题。中国碳排放总量约占全球的30%（2017）,碳排放的增加源于经济增长下的碳积累,整体的碳排放也是分区域碳排放的加总。长江经济带是我国最大的区域经济体,碳排放总量约占全国的40%（2017）,《长江经济带发展规划纲要》提出要建设“一轴、两翼、三极、多点”的发展新格局,以上海、武汉和重庆为核心的城市群建设不仅会影响区域内的产业结构和经济增长方式,也会带来碳排放的持续性增加。因此,分析城市集群效应对碳排放的影响机理,有利于从碳排放的特征和影响因素着手,为长江经济带制定和实施节能减排政策和低碳发展战略提供参考,尽早实现我国在国际舞台的碳减排目标和承诺。本文在对当前的碳排放研究成果进行梳理和总结的基础上,综合运用城市集群理论、低碳经济理论、环境库兹涅茨曲线假说等理论与统计分析方法,分析了城市集群对区域碳排放的作用机理,认为城市集群主要通过人口规模、经济增长、能源消耗和固定资产投资来影响碳排放,其中,能源消耗对碳排放的作用机理通过产业结构合理化和高级化实现。运用gdim模型对长江经济带碳排放因素进行定量分解。结果表明:固定资产投资是长江经济带碳排放的主要促增因素,经济发展其次;投资碳强度和产出碳强度是主要的促降因素,但从发展趋势看,未来产出碳强度的促降效果会高于投资碳强度;经济效率对长江经济带碳排放表现出促增作用,但其促增效果在逐年减弱,分区域来看,长三角地区的经济效率对碳排放已表现出抑制作用。针对长江经济带地域间的经济发展水平、产业结构、资源禀赋和环境承载力的区域差异性提出碳减排策略与建议。

关键词：城市集群 gdim模型碳排放经济效率

江西省工业碳排放影响因素及达峰时间预测研究

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江西省工业碳排放影响因素及达峰时间预测研究

作者：罗涛安徽理工大学

学位级别：硕士

面对日益严峻的温室效应问题,我国提出力争2030年前碳达峰,2060年前碳中和的发展目标。江西省作为我国中部地区重要的组成部分,肩负着中部地区绿色崛起的重要任务。目前,江西省工业经济处于快速发展阶段,其能源消耗也在快速上升。在如... 详细信息

面对日益严峻的温室效应问题,我国提出力争2030年前碳达峰,2060年前碳中和的发展目标。江西省作为我国中部地区重要的组成部分,肩负着中部地区绿色崛起的重要任务。目前,江西省工业经济处于快速发展阶段,其能源消耗也在快速上升。在如今全面实行节能减排和“双碳”目标的大环境中,工业能否实现此目标显得至关重要。因此,本文对江西省工业碳排放开展研究。为探明江西省工业的碳排放演变特征,发现其主要影响因素,并依据影响因素特征对未来碳排放趋势进行预测,同时提出针对性的对策建议。采用IPCC碳排放因子法核算碳排放量;采用gdim模型对江西省工业碳排放影响因素进行分解识别;运用情景分析法和蒙特卡洛模拟相结合的方法,对江西省工业未来碳排放变化趋势进行预测。通过研究,得到以下主要研究结论:(1)江西省工业碳排放增速较快,在2000—2020年期间增长了268.01%,年平均上升6.73%,近十年中上升了40.11%,年平均上升3.43%。其中原煤消耗产生的二氧化碳排放量占比最大,从2000年的0.42亿吨上升到2020年的1.19亿吨,年平均上涨5.36%;其次为电力消费,且增长速度最快。(2)影响因素中,主要的促进因素为工业增加值和固定资产投资,技术进步效应、从业人口规模效应、人均碳排放效应、能源消耗效应的促进作用依次递减。产出碳强度和资产投入碳强度是主要的两个抑制因素。技术进步碳强度和能源消费碳强度在整体上呈现出抑制效果,但在各年中则表现为双向作用。资产投资效率和能源强度始终表现为抑制作用,但作用效果较小。(3)情景分析中,只有供给侧情景可以实现2030年前碳达峰目标,其达峰时间为2025—2030年,峰值为2.77—2.79亿吨。基准参考情景和政策发展情景无法在研究区间内达到碳达峰;技术创新情景的达峰时间为2035—2040年,峰值为2.90—2.98亿吨,这与国家的达峰目标还有一定的差距。基于研究结论,提出了以下4条政策建议:(1)打造江西能源枢纽,推动省际能源合作,充分发挥市场在资源配置的作用;(2)统筹能源产业链,捋顺能源管理体制;(3)优化工业产业内部结构,坚决遏制“两高”项目的发展;(4)加大人才梯队建设,推动能源产业技术进步。图[22]表[9]参[119]

关键词：工业碳排放碳达峰 gdim模型情景分析法蒙特卡洛模拟

基于IPSO-LSTM模型的中国能源消费碳排放预测研究

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基于IPSO-LSTM模型的中国能源消费碳排放预测研究

作者：张洋华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

化石能源碳排放所导致的气候变暖问题是世界各国面临的共同挑战,2020年的新冠疫情短时间缓解了全球的碳排放压力,但疫情过后各国政府必然会采取一系列的措施刺激经济增长,很有可能会造成全球碳排放量的上升,给减排进程带来一定的压力。... 详细信息

化石能源碳排放所导致的气候变暖问题是世界各国面临的共同挑战,2020年的新冠疫情短时间缓解了全球的碳排放压力,但疫情过后各国政府必然会采取一系列的措施刺激经济增长,很有可能会造成全球碳排放量的上升,给减排进程带来一定的压力。作为世界上最大的发展中国家和碳排放量最大的国家,中国政府做出到2030年碳排放强度比2005年下降60-65%的承诺,并设立到2030年左右碳排放总量达到峰值并争取尽早达峰的目标,以及努力争取2060年前实现碳中和的愿景。面对前所未有的减排压力和经济转型的压力,探索适合我国现阶段国情的节能减排策略至关重要。因此,测算、分解并预测我国能源消费碳排放量,进而提出有科学合理的碳减排政策建议,对我国的节能减排工作及可持续发展具有十分重要的现实意义。首先,本文在掌握国内外研究现状以及碳排放相关理论的基础上,根据研究内容确定了所使用的研究方法。其次,基于我国26种能源类型的终端消费量数据,利用碳排放系数法测算出我国1990-2019年的能源消费碳排放总量,并对其发展趋势做出分析。在此基础上,利用gdim分解法建立了中国能源消费碳排放影响因素分解模型,利用该模型把中国能源消费碳排放量分解为国内生产总值效应、产出碳强度效应、能源消费量效应、能源消费碳强度效应、人口效应、人均碳排放效应、人均国内生产总值效应、能源强度效应八个方面,并进行定量分析,得出1990-2019年各因素累计贡献度依次为92.06%、-49.61%、45.70%、15.27%、7.19%、42.86%、-3.52%和 3.09%,并进一步剖析了各影响因素的作用效果及作用程度,选择贡献度较高的6个影响因素作为能源消费碳排放预测的依据。利用IPSO模型对LSTM神经网络模型进行优化,构建了中国能源消费碳排放量预测IPSO-LSTM模型,结合情景分析法设置影响因素的高碳、基准和低碳情景下的变化量,预测出不同情景下中国2020-2050年的能源消费碳排放量。结果表明,在高碳、基准和低碳情景下,我国能源消费碳排放量达到峰值的时间分别为2041年、2035年和2029年,峰值量依次为72.18亿吨碳、65.86亿吨碳和62.59亿吨碳。同时,对中国2020-2050年的能源消费碳排放强度和人均碳排放量进行进一步分析。最后,综合因素分解的结果及碳排放预测的结果,提出针对性的碳减排对策,为我国的节能减排工作提供政策依据。

关键词：能源消费碳排放 gdim模型 IPSO-LSTM神经网络模型情景分析法

区域绿色技术创新驱动因素分析--基于我国省级绿色专利数据的证据

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长江技术经济 2021年第4期5卷 50-56页

作者：张久森苍正伟张雅媛张子怡杨悦南京审计大学江苏南京211815

基于广义迪氏指数分解法(Generalized Divisia Index Method,gdim),利用长江流域绿色创新专利数据,分解各驱动因素对绿色技术创新的贡献率;结合不同省市的背景分析驱动因素的变化情况,深入研究不同驱动因素影响绿色技术创新的时空差异... 详细信息

基于广义迪氏指数分解法(Generalized Divisia Index Method,gdim),利用长江流域绿色创新专利数据,分解各驱动因素对绿色技术创新的贡献率;结合不同省市的背景分析驱动因素的变化情况,深入研究不同驱动因素影响绿色技术创新的时空差异。最后,针对不同地区的主要问题提出政策建议。

关键词：绿色技术创新 gdim模型绿色创新优先度绿色创新强度绿色创新效率

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安徽省工业碳排放影响因素分解及脱钩研究

荆楚理工学院学报 2022年第6期37卷 48-55页

作者：王航星董洪光罗涛安徽理工大学经济与管理学院安徽淮南232001

为有效识别安徽省工业碳排放的影响因素,判断工业经济与工业碳排放脱钩状态,以2005~2020年安徽省工业为研究对象,采用gdim法对工业碳排放影响因素进行分解,结合DPSIR框架脱钩模型分析各影响变量与工业碳排放的脱钩程度。研究结果表明:... 详细信息

为有效识别安徽省工业碳排放的影响因素,判断工业经济与工业碳排放脱钩状态,以2005~2020年安徽省工业为研究对象,采用gdim法对工业碳排放影响因素进行分解,结合DPSIR框架脱钩模型分析各影响变量与工业碳排放的脱钩程度。研究结果表明:工业产出效应是促进安徽省工业碳排放的主要影响因素,总体贡献率达到53.57%;产出碳排放效应表现为明显的抑制作用。工业碳排放与工业经济在2006~2020年之间的脱钩效应呈现出“M”型变化特点,产出碳强度是实现脱钩的关键因素,能源消费效应和技术进步效应对整体脱钩有较强的抑制作用;因此提出了优化绿色金融政策框架、倡导低碳企业文化、大力发展循环经济等措施。

关键词：工业碳排放影响因素分解 gdim模型 DPSIR脱钩模型脱钩效应

基于gdim-STIRPAT及TPA-GRU的江西省碳排放影响因素及预测研究

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中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2024年第11期 176-181页

作者：陶子奕周天祥乐渝宁南昌大学先进制造学院江西南昌330000 江西绿一城科技有限公司江西南昌330029 南昌大学江西南昌330000

本文基于江西生产总值、能源消耗总量、年末人口总数、人均碳排放量、人均GDP、城镇化率、能源消费碳强度作为江西省碳排放的驱动因素,通过gdim及改进的STIRPAT模型,对上述驱动因素与碳排放关系进行定性与定量的研究。结果表明:年末人... 详细信息

本文基于江西生产总值、能源消耗总量、年末人口总数、人均碳排放量、人均GDP、城镇化率、能源消费碳强度作为江西省碳排放的驱动因素,通过gdim及改进的STIRPAT模型,对上述驱动因素与碳排放关系进行定性与定量的研究。结果表明:年末人口数、GDP、城镇化率、碳排放强度、能源消耗总量、人均碳排放量和能源消费碳强度每改变1%,碳排放量相应改变0.102%、0.142%、0.164%、0.049%、0.142%、0.445%、0.108%。在此基础上构建时间注意力机制的门控循环神经网络(TPA-GRU)模型,且TPA-GRU碳排放预测模型的决定系数为0.9468,远高于原始的GRU、LSTM、RNN、 MPL等预测模型。。

关键词：碳排放预测 gdim模型 SITRPAT模型时间注意力机制 GRU模型