基于LMDI的贵州生活能源碳排放特征及效应研究
发布时间：2021-10-30 13:49
研究居民生活能源消费碳排放变化趋势及影响因素对科学节能减排和应对气候变化具有重要指导意义。本文根据贵州省1995—2016年居民人均生活能源消费数据,对其居民人均生活能源消费碳排放进行计算,并运用LMDI模型进行因素分解。分析结果表明:（1）1995—2016年贵州省人均生活用能总体呈上升趋势,期间从247.64 kg标准煤/人上升到394.15 kg标准煤/人,其增长率为51%。（2）1995—2016年贵州省人均生活碳排放呈波动性变化,期间从614.57 kg CO2增加到863.71 kg CO2,其增长率为41%。（3）1995—2016年贵州省生活能源结构与碳排放结构未发生根本性变化,仍以煤电为主。（4）1995—2016年经济增长是影响贵州省人均生活能源消费及碳排放的主要因素。（5）在1995—2016年因素分解中,人口因素在一定程度上对碳排放起推动作用,而碳排放强度与消费强度对碳排放起抑制作用。
【文章来源】：湖南师范大学自然科学学报. 2020,43(02)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
生活能源消费及其所占比
在1995—2016年,贵州省居民人均生活能源消费量从247.64 kg标准煤/人标准煤增加到到394.15 kg标准煤/人标准煤,期间,2009—2012年增长较快(见图2)。此外,从1995—2016年贵州省居民人均生活能源消费结构来看,其煤炭消费量总体而言比较多,尤其是在2000年以前。但是随着能源消费方式的转变,居民人均生活用能中煤炭的消费占比从1995年的87.08%下降到2016年的25.58%,尽管煤炭比重一直在下降,但是在贵州省居民人均生活用能消费中,煤炭仍是其主要的能源消费类别。其次为居民的各种家用电量,特别是随着社会经济的快速发展,居民家用电器的使用越来越广泛,居民人均用能的用电占比从1995年的11.42%上升到2016年的72.40%。家用电器的普及情况可以在一定程度上反映居民人均生活用能模式的变动与发展。随着电力事业的发展与居民生活水平的提高,居民家用电器的拥有率逐步提高,其中冰箱、彩电、洗衣机等目前已达到基本普及的状态。从另一个方面来看,这表明贵州省家用电器消费潜力巨大,在一定能源结构的限制下,未来居民生活用能的排放空间有待进一步拓展。总体来看,虽然贵州省居民人均生活用能增长较多,但相对于其他省份来说,仍然处于较低水平,能源结构仍以煤炭与电力为主。因此,随着经济社会的快速发展及城镇化进程的加快,居民人均生活用能及能源消费结构有一定的扩展空间。3 碳排放特征
采用式(1)对贵州省1995—2016年的人均生活用能碳排放进行测算。从其测算结果来看,1995—2016年,在居民生活用能结构碳排放消费方式中,煤炭及电力的能源碳排放最多。在2016年分别占了整个能源碳排放的47.65%和50.67%,且电力消费的碳排放占比不断增大,从1995年的4.59%增加到2016年的50.67%,由此带动了整个贵州省居民人均生活碳排放的小幅上升。另外,随着社会经济的快速发展、居民生活水平的不断提高及能源消费结构的优化,煤炭消费的碳排放占比则不断下降,从1995年的93.14%下降到2016年的47.65%,而煤气与液化石油气在2016年仅分别占了0.36%和1.32%。且随着居民人均生活质量水平的提高,以煤炭为主的能源消费结构逐渐向电力及各种新能源为主的转变,以此来影响整个贵州省居民人均生活用能的碳排放量。通过这样的用能结构消费方式,可以积极有效地提高能源的使用率。3.2 人均总碳排放特征
【参考文献】：
期刊论文
[1]西北地区居民生活碳排放现状分析及预测[J]. 徐丽,曲建升,李恒吉,吴金甲,张洪芬. 干旱区地理. 2019(05)
[2]北京市居民消费直接碳排放及影响因素研究[J]. 赵玉焕,刘聪. 中国能源. 2018(09)
[3]贵州省直接生活能源碳排放及影响因素分析[J]. 李旭东. 环境科学与技术. 2018(08)
[4]北京市居民消费间接碳排放测算及影响因素[J]. 赵玉焕,李玮伦,王淞. 北京理工大学学报(社会科学版). 2018(03)
[5]四川居民消费碳排放测算及特征分析[J]. 马江. 四川行政学院学报. 2017(03)
[6]吉林省居民生活消费的间接碳排放特征及影响因素[J]. 李国柱,代爱林,孙进欣. 水土保持通报. 2017(03)
[7]广东省居民生活消费碳排放与居民收入关系研究[J]. 王东,李玥凝. 中国人口·资源与环境. 2017(S1)
[8]居民生活能源消费碳排放驱动因素分解——以天津市为例[J]. 屈金凤,楚春礼,鞠美庭,董芳青,徐盛国. 生态经济. 2017(04)
[9]城镇居民生活碳排放驱动因素的实证分析[J]. 柴士改. 统计与决策. 2016(18)
[10]中国居民消费直接碳排放影响因素研究——基于LMDI方法[J]. 马晓微,叶奕,杜佳. 中国能源. 2015(06)
本文编号：3466840
【文章来源】：湖南师范大学自然科学学报. 2020,43(02)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
生活能源消费及其所占比
在1995—2016年,贵州省居民人均生活能源消费量从247.64 kg标准煤/人标准煤增加到到394.15 kg标准煤/人标准煤,期间,2009—2012年增长较快(见图2)。此外,从1995—2016年贵州省居民人均生活能源消费结构来看,其煤炭消费量总体而言比较多,尤其是在2000年以前。但是随着能源消费方式的转变,居民人均生活用能中煤炭的消费占比从1995年的87.08%下降到2016年的25.58%,尽管煤炭比重一直在下降,但是在贵州省居民人均生活用能消费中,煤炭仍是其主要的能源消费类别。其次为居民的各种家用电量,特别是随着社会经济的快速发展,居民家用电器的使用越来越广泛,居民人均用能的用电占比从1995年的11.42%上升到2016年的72.40%。家用电器的普及情况可以在一定程度上反映居民人均生活用能模式的变动与发展。随着电力事业的发展与居民生活水平的提高,居民家用电器的拥有率逐步提高,其中冰箱、彩电、洗衣机等目前已达到基本普及的状态。从另一个方面来看,这表明贵州省家用电器消费潜力巨大,在一定能源结构的限制下,未来居民生活用能的排放空间有待进一步拓展。总体来看,虽然贵州省居民人均生活用能增长较多,但相对于其他省份来说,仍然处于较低水平,能源结构仍以煤炭与电力为主。因此,随着经济社会的快速发展及城镇化进程的加快,居民人均生活用能及能源消费结构有一定的扩展空间。3 碳排放特征
采用式(1)对贵州省1995—2016年的人均生活用能碳排放进行测算。从其测算结果来看,1995—2016年,在居民生活用能结构碳排放消费方式中,煤炭及电力的能源碳排放最多。在2016年分别占了整个能源碳排放的47.65%和50.67%,且电力消费的碳排放占比不断增大,从1995年的4.59%增加到2016年的50.67%,由此带动了整个贵州省居民人均生活碳排放的小幅上升。另外,随着社会经济的快速发展、居民生活水平的不断提高及能源消费结构的优化,煤炭消费的碳排放占比则不断下降,从1995年的93.14%下降到2016年的47.65%,而煤气与液化石油气在2016年仅分别占了0.36%和1.32%。且随着居民人均生活质量水平的提高,以煤炭为主的能源消费结构逐渐向电力及各种新能源为主的转变,以此来影响整个贵州省居民人均生活用能的碳排放量。通过这样的用能结构消费方式,可以积极有效地提高能源的使用率。3.2 人均总碳排放特征
【参考文献】：
期刊论文
[1]西北地区居民生活碳排放现状分析及预测[J]. 徐丽,曲建升,李恒吉,吴金甲,张洪芬. 干旱区地理. 2019(05)
[2]北京市居民消费直接碳排放及影响因素研究[J]. 赵玉焕,刘聪. 中国能源. 2018(09)
[3]贵州省直接生活能源碳排放及影响因素分析[J]. 李旭东. 环境科学与技术. 2018(08)
[4]北京市居民消费间接碳排放测算及影响因素[J]. 赵玉焕,李玮伦,王淞. 北京理工大学学报(社会科学版). 2018(03)
[5]四川居民消费碳排放测算及特征分析[J]. 马江. 四川行政学院学报. 2017(03)
[6]吉林省居民生活消费的间接碳排放特征及影响因素[J]. 李国柱,代爱林,孙进欣. 水土保持通报. 2017(03)
[7]广东省居民生活消费碳排放与居民收入关系研究[J]. 王东,李玥凝. 中国人口·资源与环境. 2017(S1)
[8]居民生活能源消费碳排放驱动因素分解——以天津市为例[J]. 屈金凤,楚春礼,鞠美庭,董芳青,徐盛国. 生态经济. 2017(04)
[9]城镇居民生活碳排放驱动因素的实证分析[J]. 柴士改. 统计与决策. 2016(18)
[10]中国居民消费直接碳排放影响因素研究——基于LMDI方法[J]. 马晓微,叶奕,杜佳. 中国能源. 2015(06)
本文编号：3466840
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