基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究

doi:10.11849/zrzyxb.2010.09.015

自然资源学报 ›› 2010, Vol. 25 ›› Issue (9): 1557-1564.doi: 10.11849/zrzyxb.2010.09.015

基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究

聂锐, 张涛, 王迪

中国矿业大学管理学院, 江苏徐州 221116

收稿日期:2010-04-10 修回日期:2010-07-02 出版日期:2010-09-20 发布日期:2010-09-20
通讯作者: 王迪(1983- ),男,博士研究生,研究方向为能源战略。E-mail:wangdi9605@163.com E-mail:wangdi9605@163.com
作者简介:聂锐(1958- ),男,山西原平人,教授,博士,研究方向为能源战略,产业经济与管理。E-mail:adean@cumt.edu.cn
基金资助:
教育部哲学社会科学研究后期资助项目(08JHQ0053);江苏省哲学社会科学研究基金项目(09JD023);江苏省软科学研究计划项目(BR2008079)。

The Scenario Analysis on Energy Consumption and Carbon Emissions Based on Environmental Loads Model

NIE Rui, ZHANG Tao, WANG Di

School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China

Received:2010-04-10 Revised:2010-07-02 Online:2010-09-20 Published:2010-09-20

摘要/Abstract

摘要： 利用环境负荷模型与"脱钩"理论,对江苏未来中长期的经济发展、能源需求与CO₂排放进行了情景分析,并结合当前的环境政策,对三种情景下主要指标的参数和结果进行了设计与分析。研究表明,资源节约型与环境友好型社会的构建,低碳情景是江苏能源-经济-社会的协调发展最合适、也是最现实的方案;通过不同情景的比较,认为低碳情景的实现一定程度上是以减缓经济增长来实现节能减排目标的;低碳情景下能源需求与CO₂排放也将明显快速增加,与2007年相比,2030年能源需求总量将增加1.431倍,碳排放总量将达到15 655×10⁴ t,未来20 a能源资源的有效供应与合理利用成为制约低碳经济发展的瓶颈因素。最后给出了实现节能减排、促进低碳经济发展的相关建议。

关键词: 低碳经济, 环境负荷模型, 能源消费, 碳排放

Abstract: Mid- and long-term economic growth, energy demand and carbon emissions scenarios in Jiangsu were analyzed using the IPAT model. The main parameters and results for three scenarios are introduced, according to the current energy usage situation and environmental policy. Research results show that low carbon scenario was the most appropriate and realistic way to build the energy saving and environment-friendly society; the targets of energy-saving and carbon reduction will be reached at the expense of the economic growth; with the rapid development of economy in the future, energy demand and carbon emissions will also increase quickly; compared with 2007, energy demand may increase by 1.431 times in 2030, and the carbon emissions may increase to 156.55 million tons; and energy supply and rational utilization will be the bottleneck factors in the future 20 years. Then, several suggestions are put forward in order to deal with the pressure on the reduction of carbon emissions.

Key words: low carbon economy, environmental loads model, energy consumption, carbon emissions.

中图分类号:

F062.1

聂锐, 张涛, 王迪. 基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究[J]. 自然资源学报, 2010, 25(9): 1557-1564.

NIE Rui, ZHANG Tao, WANG Di. The Scenario Analysis on Energy Consumption and Carbon Emissions Based on Environmental Loads Model[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2010, 25(9): 1557-1564.

参考文献

[1] 庄贵阳. 中国经济低碳发展的途径与潜力分析[J]. 国际技术经济研究, 2005, 8(3): 79-87. [2] Weigend Andreas S. Time series analysis and prediction using gated experts with application to energy demand forecasts [J]. Applied Artificial Intelligence, 1996(11/12): 583-624. [3] 赵媛, 梁中, 袁林旺, 等. 能源与社会经济环境协调发展的多目标决策[J]. 地理科学, 2001, 21(2): 165-168. [4] 宁云才. 煤炭需求预测的复合小波神经网络模型[J]. 煤炭学报, 2003, 28(1): 108-112. [5] McMenamin J S, Monforte F A. Short term energy forecasting with neural networks [J]. Energy Journal, 1998(4): 43-62. [6] 陈卫东, 顾培亮. 能源时序相空间重构及其混沌特征分析[J]. 天津大学学报, 2002, 35(2): 293-297. [7] Silberglitt Richard, Anders Hove, Peter Shulman. Analysis of US energy scenarios: Meta-scenarios, pathways, and policy implications [J]. Technological Forecasting & Social Change, 2003, 70(4): 297-315. [8] Hiromi Yamamoto, Kenji Yamaji, Junichi Fujino. Scenario analysis of bioenergy resources and CO₂ emissions with a global land use and energy model [J]. Applied Energy, 2000, 66(4): 325-337. [9] Ram M Shrestha, Sunil Malla, Migara H. Liyanage, Scenario-based analyses of energy system development and its environmental implications in Thailand [J]. Energy Policy, 2007, 35(6): 3179-3193. [10] 中国科学院可持续发展战略研究组. 探索中国特色的低碳道路[M]. 北京: 科学出版社, 2009: 132-153. [11] Ehrlich P R, Holdrens J P. The impact of population growth [J]. Science, 1971, 171: 1212-1217. [12] 何建坤, 张希良, 李政, 等. CO₂减排情景下中国能源发展若干问题[J]. 科技导报, 2008, 26(2): 90-92. [13] 姜克隽, 胡秀莲, 庄幸, 等. 中国2050年的能源需求与CO₂排放情景[J]. 气候变化研究进展, 2008, 4(5): 296-302.

[1]	田成诗, 陈雨. 中国省际农业碳排放测算及低碳化水平评价——基于衍生指标与TOPSIS法的运用[J]. 自然资源学报, 2021, 36(2): 395-410.
[2]	王帅, 赵荣钦, 杨青林, 肖连刚, 杨文娟, 余娇, 朱瑞明, 揣小伟, 焦士兴. 碳排放约束下的农业生产效率及其空间格局——基于河南省65个村庄的调查[J]. 自然资源学报, 2020, 35(9): 2092-2104.
[3]	吴景辉, 张戈, 王耕. 能源富集区贸易隐含碳及隐含SO₂排放转移——以山西省为例[J]. 自然资源学报, 2020, 35(6): 1445-1459.
[4]	田华征, 马丽. 中国工业碳排放强度变化的结构因素解析[J]. 自然资源学报, 2020, 35(3): 639-653.
[5]	沈杨, 汪聪聪, 高超, 丁镭. 基于城市化的浙江省湾区经济带碳排放时空分布特征及影响因素分析[J]. 自然资源学报, 2020, 35(2): 329-342.
[6]	王康, 李志学, 周嘉. 环境规制对碳排放时空格局演变的作用路径研究——基于东北三省地级市实证分析[J]. 自然资源学报, 2020, 35(2): 343-357.
[7]	何则, 周彦楠, 刘毅. 2050年中国能源消费结构的系统动力学模拟——基于重点行业的转型情景[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2696-2707.
[8]	李宏庆, 邢冉, 姜璐, 陈兴鹏, 薛冰. 青藏高原东北部土族家庭能源消费特征[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2793-2802.
[9]	丁明磊, 李宇翔, 赵荣钦, 张战平, 侯丽朋, 刘秉涛, 刘薇. 面向配额分配模拟的工业行业碳排放绩效——以郑州市为例[J]. 自然资源学报, 2019, 34(5): 1027-1040.
[10]	柳君波, 高俊莲, 徐向阳. 中国煤炭供应行业格局优化及排放[J]. 自然资源学报, 2019, 34(3): 473-486.
[11]	周迪, 王雪芹. 中国碳排放效率与产业结构升级的耦合度及耦合路径[J]. 自然资源学报, 2019, 34(11): 2305-2316.
[12]	崔盼盼, 张艳平, 张丽君, 孙莹莹, 郑智成, 王伟, 徐晓霞. 中国省域隐含碳排放及其驱动机理时空演变分析[J]. 自然资源学报, 2018, 33(5): 879-892.
[13]	卢新海, 匡兵, 李菁. 碳排放约束下耕地利用效率的区域差异及其影响因素[J]. 自然资源学报, 2018, 33(4): 657-668.
[14]	赵巧芝, 闫庆友. 基于投入产出的中国行业碳排放及减排效果模拟[J]. 自然资源学报, 2017, 32(9): 1528-1541.
[15]	原嫄, 席强敏, 李国平. 产业关联水平对碳排放演化的影响机理及效应研究——基于欧盟27国投入产出数据的实证分析[J]. 自然资源学报, 2017, 32(5): 841-853.

基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究

The Scenario Analysis on Energy Consumption and Carbon Emissions Based on Environmental Loads Model

PDF (PC)

赞

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0