基于绿色发展视角的北京市净碳排放量控制研究
发布时间：2020-12-23 22:34
近年来,中国经历了经济、科技以及工业的快速发展时期,伴随而来的是大量的能源消耗和严重的空气污染。其中,碳排放是气温升高和恶劣天气频发的主要原因。2015年,中国GDP居世界第二,然而能耗[1]和碳排[2]居世界第一。由此可见,经济发展与降低能耗及碳排放之间的矛盾日益显著。由于城市发展必然会产生能源消费和碳排放,因此,碳汇作为一种低成本并且符合绿色低碳发展路径的减排手段,也应引起我们的关注。北京既是中国的首都也是超大城市,其能源消费量和碳排放量远超于巴黎、纽约等国际大都市。《北京城市总体规划（2016年-2035年）》指出,北京计划建成国际一流的宜居之都。降低碳排放进而改善生活环境,是实现“宜居”的关键环节。本文以北京为研究对象,从绿色发展的视角探索如何控制北京市的净碳排放量。首先,系统的梳理了碳汇及碳排放相关理论的研究现状,多数文献从人口、能源及产业三方面探究如何控制碳排放,鲜有文献分析城市绿色资源的碳汇能力对碳排放的控制效果;其次,定量分析了北京市现有碳汇能力和碳排放情况,并基于神经网络模型和回归趋势法预测了未来五年北京市的净碳排放走势,结果表明:如果碳汇及碳排放以目前增速发展,未来...
【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１技术路线图??Ｆｉｇ．１－１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１．４．３研究创新点??
利用公式（３－１）计算可得２０００－２０１６年北京市碳排放量，在一般定义当中，碳排??放量是指温室气体排放量，根据Ｃ０２与Ｃ的分子量比可知，Ｃ０２排放量是碳排放量的??４４／１２倍。由图３－２可知，２０００－２０１０年能源碳排放总量呈增长趋势，２０１０－２０１６年能??源碳排放总量呈不明显下降趋势。其中，煤炭的碳排放总量逐年下降，这是由于煤炭??消耗量的下降所致；石油和天然气的碳排放总量逐年增加，石油的碳排放量居首位。??结合图３－丨和图３－２可知，虽然近５年能源消费总量呈增长趋势，但是由能源引起的??碳排放总量有所下降，这是由于能源消费结构的改变，能源消费与碳排放之间逐渐脱??钩。由于碳排放总量仍处于较高水平，并且城市建设必然引起能耗的逐年增长，因此??降低碳排放不能仅依靠调整能源结构，要多角度寻求降低碳排放的途径，如：充分利??用森林、草地、湿地等的固碳能力。??１６??
年常住人口数的１．６倍，呼吸作用产生的（：０２成为北京市的碳源之一。由于人体呼吸??作用产生的碳排放仅包含Ｃ０２，因此本文计算的呼吸碳排放，相当于Ｃ０２排放量。人??体碳排放的计算方法见式（３－２），计算结果见图３－３。??Ｅ＾?＝?Ｋ?ｙ．?Ｐ?ｘ?Ｄ?式（３－２）??式（３－２）中，表示年人体呼吸碳排放量，尺表示人体由于呼吸作用每天产的??Ｃ０２，取值为０．９［７８］，尸表示人口总数，Ｄ表示天数，一年按３６５天计算。??利用公式（３－２）求得２０００－２０１６年北京市由呼吸作用产生的碳排放量。由图３－３??可知，２０００－２０丨６年，碳排放量逐年递增，但其增长速度经历了三个阶段。２０００－２００８??年增长速度较快，碳排放量以丨〇万吨／年的速度快速增长；２００８－２０１０年增长速度趋??于平稳，２００８年增长率达到近１６年的峰值；２０１０－２０１６年由于人口总数增长率得到了??有效控制，伴随碳排放增长速度逐年递减，到２０１６年，增长率降至０．１％。虽然人口??增长率明显下降
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国省域碳排放权分配——基于环境FCAM[J]. 宋杰鲲,梁璐璐,牛丹平. 技术经济. 2017(10)
[2]Using the DSSAT model to simulate wheat yield and soil organic carbon under a wheat-maize cropping system in the North China Plain[J]. LIU Hai-long,LIU Hong-bin,LEI Qiu-liang,ZHAI Li-mei,WANG Hong-yuan,ZHANG Ji-zong,ZHU Ye-ping,LIU Sheng-ping,LI Shi-juan,ZHANG Jing-suo,LIU Xiao-xia. Journal of Integrative Agriculture. 2017(10)
[3]神农架大九湖泥炭湿地水汽通量特征及生态意义[J]. 彭凤姣,葛继稳,李永福,李艳元,程腊梅,张志麒. 安全与环境工程. 2017(05)
[4]能源碳排放与环境污染空间效应研究——基于能源强度与技术进步视角的空间杜宾计量模型[J]. 李力,洪雪飞. 工业技术经济. 2017(09)
[5]中国森林碳汇的空间溢出效应与影响因素——基于大陆31个省(市、区)森林资源清查数据的空间计量分析[J]. 薛龙飞,罗小锋,李兆亮,吴贤荣. 自然资源学报. 2017(10)
[6]森林碳汇经济价值评估研究——以山东省为例[J]. 杨美丽,褚宏洋,庄皓明,李颖. 山东农业大学学报(社会科学版). 2017(02)
[7]深圳市快速城市化对城市生态系统碳动态的影响研究[J]. 闫涓涛,王钧,鲁顺子,曾辉. 生态环境学报. 2017(04)
[8]森林经营与管理下的温室气体排放、碳泄漏和净固碳量研究进展[J]. 刘博杰,逯非,王效科,刘魏魏. 应用生态学报. 2017(02)
[9]一类新型城市碳循环系统的分析和应用:以南京市为例[J]. 傅敏,方国昌. 数学的实践与认识. 2016(23)
[10]中国城市化与碳排放的脱钩关系研究[J]. 李从欣,李国柱. 数学的实践与认识. 2016(16)
博士论文
[1]中国碳排放强度预测及其影响因素动态效应建模[D]. 刘广为.天津大学 2012
硕士论文
[1]基于CGE模型的我国森林碳汇经济价值对碳税政策影响的模拟研究[D]. 罗森.北京林业大学 2013
[2]基于Kaya公式的中国碳排放影响因素的分析与预测[D]. 杨慧.暨南大学 2012
本文编号：2934452
【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１技术路线图??Ｆｉｇ．１－１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１．４．３研究创新点??
利用公式（３－１）计算可得２０００－２０１６年北京市碳排放量，在一般定义当中，碳排??放量是指温室气体排放量，根据Ｃ０２与Ｃ的分子量比可知，Ｃ０２排放量是碳排放量的??４４／１２倍。由图３－２可知，２０００－２０１０年能源碳排放总量呈增长趋势，２０１０－２０１６年能??源碳排放总量呈不明显下降趋势。其中，煤炭的碳排放总量逐年下降，这是由于煤炭??消耗量的下降所致；石油和天然气的碳排放总量逐年增加，石油的碳排放量居首位。??结合图３－丨和图３－２可知，虽然近５年能源消费总量呈增长趋势，但是由能源引起的??碳排放总量有所下降，这是由于能源消费结构的改变，能源消费与碳排放之间逐渐脱??钩。由于碳排放总量仍处于较高水平，并且城市建设必然引起能耗的逐年增长，因此??降低碳排放不能仅依靠调整能源结构，要多角度寻求降低碳排放的途径，如：充分利??用森林、草地、湿地等的固碳能力。??１６??
年常住人口数的１．６倍，呼吸作用产生的（：０２成为北京市的碳源之一。由于人体呼吸??作用产生的碳排放仅包含Ｃ０２，因此本文计算的呼吸碳排放，相当于Ｃ０２排放量。人??体碳排放的计算方法见式（３－２），计算结果见图３－３。??Ｅ＾?＝?Ｋ?ｙ．?Ｐ?ｘ?Ｄ?式（３－２）??式（３－２）中，表示年人体呼吸碳排放量，尺表示人体由于呼吸作用每天产的??Ｃ０２，取值为０．９［７８］，尸表示人口总数，Ｄ表示天数，一年按３６５天计算。??利用公式（３－２）求得２０００－２０１６年北京市由呼吸作用产生的碳排放量。由图３－３??可知，２０００－２０丨６年，碳排放量逐年递增，但其增长速度经历了三个阶段。２０００－２００８??年增长速度较快，碳排放量以丨〇万吨／年的速度快速增长；２００８－２０１０年增长速度趋??于平稳，２００８年增长率达到近１６年的峰值；２０１０－２０１６年由于人口总数增长率得到了??有效控制，伴随碳排放增长速度逐年递减，到２０１６年，增长率降至０．１％。虽然人口??增长率明显下降
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国省域碳排放权分配——基于环境FCAM[J]. 宋杰鲲,梁璐璐,牛丹平. 技术经济. 2017(10)
[2]Using the DSSAT model to simulate wheat yield and soil organic carbon under a wheat-maize cropping system in the North China Plain[J]. LIU Hai-long,LIU Hong-bin,LEI Qiu-liang,ZHAI Li-mei,WANG Hong-yuan,ZHANG Ji-zong,ZHU Ye-ping,LIU Sheng-ping,LI Shi-juan,ZHANG Jing-suo,LIU Xiao-xia. Journal of Integrative Agriculture. 2017(10)
[3]神农架大九湖泥炭湿地水汽通量特征及生态意义[J]. 彭凤姣,葛继稳,李永福,李艳元,程腊梅,张志麒. 安全与环境工程. 2017(05)
[4]能源碳排放与环境污染空间效应研究——基于能源强度与技术进步视角的空间杜宾计量模型[J]. 李力,洪雪飞. 工业技术经济. 2017(09)
[5]中国森林碳汇的空间溢出效应与影响因素——基于大陆31个省(市、区)森林资源清查数据的空间计量分析[J]. 薛龙飞,罗小锋,李兆亮,吴贤荣. 自然资源学报. 2017(10)
[6]森林碳汇经济价值评估研究——以山东省为例[J]. 杨美丽,褚宏洋,庄皓明,李颖. 山东农业大学学报(社会科学版). 2017(02)
[7]深圳市快速城市化对城市生态系统碳动态的影响研究[J]. 闫涓涛,王钧,鲁顺子,曾辉. 生态环境学报. 2017(04)
[8]森林经营与管理下的温室气体排放、碳泄漏和净固碳量研究进展[J]. 刘博杰,逯非,王效科,刘魏魏. 应用生态学报. 2017(02)
[9]一类新型城市碳循环系统的分析和应用:以南京市为例[J]. 傅敏,方国昌. 数学的实践与认识. 2016(23)
[10]中国城市化与碳排放的脱钩关系研究[J]. 李从欣,李国柱. 数学的实践与认识. 2016(16)
博士论文
[1]中国碳排放强度预测及其影响因素动态效应建模[D]. 刘广为.天津大学 2012
硕士论文
[1]基于CGE模型的我国森林碳汇经济价值对碳税政策影响的模拟研究[D]. 罗森.北京林业大学 2013
[2]基于Kaya公式的中国碳排放影响因素的分析与预测[D]. 杨慧.暨南大学 2012
本文编号：2934452
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