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上海市土地利用碳排放效应测度及趋势预测

发布时间:2017-11-04 23:25

  本文关键词:上海市土地利用碳排放效应测度及趋势预测


  更多相关文章: 城市土地利用 碳足迹 驱动因素分解 STIRPAT模型 趋势预测 上海市


【摘要】:自工业革命以来化石燃料燃烧产生温室气体的累积以对全球生态环境和气候变化产生广泛的负面影响,土地作为人类活动载体和自然生态系统的组成部分,无论是人类社会的经济建设、能源消耗还是生态系统碳循环过程都与土地利用密切相关。当前土地利用与碳排放关系研究主要集中在区域碳排放核算及其与土地利用方式变化的驱动机制(LUCC),体现为建设用地增长对碳排放边际贡献测度。但是已有研究缺乏对更深层次土地利用方式变化的碳排放效应和优化调控研究,尤其是在当前中国快速城镇化、工业化和机动化背景下,对于工业用地、城镇居民点和交通用地碳强度变动在城市系统低碳运行中作用研究较为缺乏。所以本文选取在工业化起步较早,并且资本和能源密集化程度较高的上海为例。以土地利用变化与碳排放驱动关系研究为主线,系统的探讨上海市土地利用与碳排放效应研究,以期为长三角流域或其他类似城市提供参考。论文在前人关于土地利用与碳排放研究基础上,构建了适合上海市的碳排放及碳汇测算方法,识别能源消费和物质生产部门碳排放动态变化特征。并将各碳排放项目落实到不同土地利用方式上,分析大型城市土地变更造成碳排放量、碳强度和碳足迹的时空变化特征。为了确定出人为影响因素对上海市建成区土地碳强度拉动或抑制作用关系,采用对数平均迪氏指数法(LMDI)将碳排放强度增长按能源强度、碳强度、经济和人口四种效应进行贡献率分解。随后为了定量分析以上人文驱动力对碳排放的影响,采用STIRPAT模型从土地利用变动、财富水平、人口变化和技术改进四个角度对碳排放变化驱动力进行定量分析,从而揭示了建设用地及其它驱动因素对碳排放的边际效应。由于城市碳排放量与以上驱动因素在时间序列上具有潜在的规律性,所以采用ARIMA模型,以近期各影响因素时间序列为基础对碳排放进行趋势预测。同时根据上海市现有规划对碳排放驱动因素进行情景设置,最终利用STIRPAT模型在不同情景组合下对碳排放趋势进行预测,主要研究结果如下:(1)上海市终端能源消费和电力碳排放在近十年中持续增长,而工业部门碳排放贡献最大(占比最大为57.91%),导致工矿用地碳排放总量在各用地类型中最高。而交通用地碳排放增长速度最快(年均增速为13.8%),同时也是单位面积碳强度最高用地类型。所以从土地低碳利用角度,工业和交通用地是今后碳减排的切入点。(2)上海农用地面积持续萎缩,但其依然是主要的碳汇土地类型,城市绿地碳汇功能增长快速,但由于基数较小碳吸收作用依然微弱。对碳足迹估算发现需211001Km2生产性土地才能消纳城市运行碳排放,远超上海实际区划面积造成严重生态赤字。从流域层面来考虑上海已成为一个高强度点状碳排放源,给周边生态环境带来较大压力。(3)对上海建设用地碳强度增量的效应分解发现,经济效应对碳强度为正向推进作用且影响较为强烈,而能源结构的改善对碳强度只有微弱的负向拉动作用,且这种作用正逐渐减弱。对碳排放总量受影响因素驱动力的定量分析,得出经济因素和建设用地扩张的碳排放增量效应显著,人均GDP和建设用地面积每增加1%会导致碳排放增加0.773%和0.166%,而技术项改进对碳排放增长有一定抑制作用,表现为单位生产总值每减少1%会使碳排放总量减少0.173%。(4)碳排放总量在未来一段时间仍将持续增长,若按当前增长速度至2030年将达到1.5亿吨,给生态环境带来严峻压力。若适当放缓经济增长速度和控制城市规模扩张,并采取一些需求控制、能效控制的减排措施,可以减少约40%的碳排放量。若采取强烈的节能减排手段,虽然可以控制碳排放水平稳定在6100万吨,但会危害到正常社会发展需求,仅具有参考意义。(5)上海在发展清洁能源、提高能源效率和降低单位产值能耗工作中已处国内领先地位,虽然仍有进一步提高的潜力,但在不控制经济增长规模的背景下,能源效率方面的改进最终会被快速增长的经济规模效应抵消,所以适度放慢经济增长速度是上海低碳发展最佳措施。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F301.2;X24

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本文编号:1141606

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