基于指数分解与LEAP模型的福建省能源需求及CO 2 排放预测研究
发布时间：2022-10-10 13:50
能源是人类生产生活重要的物质基础,改革开放以来福建经济取得了巨大的进步,与此同时能源消费量也显著增加。随着工业化和城市化的持续深入推进,福建能源消费量在未来相当长的时间内仍将保持快速增长。然而,能源消费的快速增长,不仅给能源供应系统带来巨大挑战,也产生大量CO2造成全球变暖。为此,我国制定了一系列的能源环境发展目标,如2020、2030年CO2排放强度在2005年的基础上下降40%-45%和60%-65%,争取在2030年之前尽早达峰等。福建省也结合自身条件,制定了“十三五”期间CO2排放强度下降19.5%,能源消费总量控制在1.45亿吨标煤左右,提高非化石能源占比等目标。通过对福建能源环境系统进行全面研究,挖掘福建省能源生产与消费不合理之处,科学预测能源消费和CO2排放总量,这对福建科学制定能源和环境发展规划,实现相应发展目标具有重要的理论和现实意义。本文首先从总量、强度、结构等层面对能源消费现状进行分析,借鉴IPCC清单指南推荐的方法2,核算福建省能源消费产生的CO2排放总量。而后采用多层对数平均迪氏分解模型（Multilayer-hierarchical Logarithmic ...
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目标和意义
1.2.1 研究目标
1.2.2 研究意义
1.3 研究进展综述
1.3.1 能源需求预测研究现状
1.3.2 能源消费影响因素研究现状
1.4 研究方法、内容及创新点
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究内容
1.4.3 潜在创新点
1.5 论文技术路线
第2章 能源消费及其环境影响
2.1 能源的概念及其分类
2.2 我国能源消费现状及存在的问题
2.3 能源消费对环境的影响
2.3.1 全球气候变暖
2.3.2 酸雨
2.3.3 灰霾天气
第3章 福建能源环境发展概况
3.1 福建省经济社会概况
3.2 福建能源资源禀赋
3.3 福建能源生产现状
3.4 福建省能源消费现状
3.5 能源消费CO_2排放核算与分析
3.6 本章小结
第4章 福建能源消费及CO_2排放影响因素分解分析
4.1 指数分解方法
4.2 结果与讨论
4.2.1 能源消费总量分解结果
4.2.2 CO_2排放总量分解结果
4.2.3 分解结果分析
4.3 本章小结
第5章 福建能源需求及CO_2排放情景预测
5.1 LEAP模型介绍
5.2 情景设计
5.3 参数设定
5.4 2016-2030能源消费及CO_2排放量
5.4.1 一次能源消费
5.4.2 CO_2排放量
5.5 2016-2030能源消费及CO_2排放分解分析
5.5.1 能源消费总量分解结果
5.5.2 CO_2排放总量分解结果
5.6 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 不足及展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间的主要成果
攻读硕士学位期间主要参与的项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进GM（1,1）模型与趋势预测法的能源消费组合预测[J]. 王海涛,宁云才. 煤炭技术. 2018(09)
[2]开放STIRPAT模型的区域碳排放峰值研究——以能源生产区域山西省为例[J]. 吴青龙,王建明,郭丕斌. 资源科学. 2018(05)
[3]A review of China’s energy consumption structure and outlook based on a long-range energy alternatives modeling tool[J]. Kang-Yin Dong,Ren-Jin Sun,Hui Li,Hong-Dian Jiang. Petroleum Science. 2017(01)
[4]基于组合模型的我国能源需求预测[J]. 文炳洲,索瑞霞. 数学的实践与认识. 2016(20)
[5]中国能源强度变化的驱动因素分析——基于对数平均迪氏指数方法[J]. 韩松,张宝生,唐旭,齐帅,孟繁妍. 当代经济科学. 2016(05)
[6]基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测[J]. 黄蕊,王铮,丁冠群,龚洋冉,刘昌新. 地理研究. 2016(04)
[7]中国能源消费强度行业差异及影响因素分析——基于指数分解[J]. 孙玉环,李倩,陈婷. 调研世界. 2016(04)
[8]基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测[J]. 刘晴川,李强,郑旭煦. 环境科学学报. 2017(04)
[9]区域经济发展对终端能源消费影响的分析——以湖北省为例[J]. 万靖,周小兵,刘蒂,黄锦鹏. 武汉金融. 2016(01)
[10]灰色GM（1,1）模型在能源消费预测中的应用[J]. 徐步然. 重庆理工大学学报(自然科学). 2014(09)
博士论文
[1]灰色预测技术及其应用研究[D]. 崔立志.南京航空航天大学 2010
硕士论文
[1]基于灰色神经网络的年降水量组合预测模型研究[D]. 郭宝丽.重庆大学 2014
本文编号：3689732
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目标和意义
1.2.1 研究目标
1.2.2 研究意义
1.3 研究进展综述
1.3.1 能源需求预测研究现状
1.3.2 能源消费影响因素研究现状
1.4 研究方法、内容及创新点
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究内容
1.4.3 潜在创新点
1.5 论文技术路线
第2章 能源消费及其环境影响
2.1 能源的概念及其分类
2.2 我国能源消费现状及存在的问题
2.3 能源消费对环境的影响
2.3.1 全球气候变暖
2.3.2 酸雨
2.3.3 灰霾天气
第3章 福建能源环境发展概况
3.1 福建省经济社会概况
3.2 福建能源资源禀赋
3.3 福建能源生产现状
3.4 福建省能源消费现状
3.5 能源消费CO_2排放核算与分析
3.6 本章小结
第4章 福建能源消费及CO_2排放影响因素分解分析
4.1 指数分解方法
4.2 结果与讨论
4.2.1 能源消费总量分解结果
4.2.2 CO_2排放总量分解结果
4.2.3 分解结果分析
4.3 本章小结
第5章 福建能源需求及CO_2排放情景预测
5.1 LEAP模型介绍
5.2 情景设计
5.3 参数设定
5.4 2016-2030能源消费及CO_2排放量
5.4.1 一次能源消费
5.4.2 CO_2排放量
5.5 2016-2030能源消费及CO_2排放分解分析
5.5.1 能源消费总量分解结果
5.5.2 CO_2排放总量分解结果
5.6 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 不足及展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间的主要成果
攻读硕士学位期间主要参与的项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进GM（1,1）模型与趋势预测法的能源消费组合预测[J]. 王海涛,宁云才. 煤炭技术. 2018(09)
[2]开放STIRPAT模型的区域碳排放峰值研究——以能源生产区域山西省为例[J]. 吴青龙,王建明,郭丕斌. 资源科学. 2018(05)
[3]A review of China’s energy consumption structure and outlook based on a long-range energy alternatives modeling tool[J]. Kang-Yin Dong,Ren-Jin Sun,Hui Li,Hong-Dian Jiang. Petroleum Science. 2017(01)
[4]基于组合模型的我国能源需求预测[J]. 文炳洲,索瑞霞. 数学的实践与认识. 2016(20)
[5]中国能源强度变化的驱动因素分析——基于对数平均迪氏指数方法[J]. 韩松,张宝生,唐旭,齐帅,孟繁妍. 当代经济科学. 2016(05)
[6]基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测[J]. 黄蕊,王铮,丁冠群,龚洋冉,刘昌新. 地理研究. 2016(04)
[7]中国能源消费强度行业差异及影响因素分析——基于指数分解[J]. 孙玉环,李倩,陈婷. 调研世界. 2016(04)
[8]基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测[J]. 刘晴川,李强,郑旭煦. 环境科学学报. 2017(04)
[9]区域经济发展对终端能源消费影响的分析——以湖北省为例[J]. 万靖,周小兵,刘蒂,黄锦鹏. 武汉金融. 2016(01)
[10]灰色GM（1,1）模型在能源消费预测中的应用[J]. 徐步然. 重庆理工大学学报(自然科学). 2014(09)
博士论文
[1]灰色预测技术及其应用研究[D]. 崔立志.南京航空航天大学 2010
硕士论文
[1]基于灰色神经网络的年降水量组合预测模型研究[D]. 郭宝丽.重庆大学 2014
本文编号：3689732
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