中国1980-2012年碳排放量数据
2011年和2012年中国区域电网平均二氧化碳排放因子
其中：
＝
式中： FCm NCVm EFm m
电网 i 覆盖的地理范围内用于发电的化石燃料 m 的消费量，t 或 m3 化石燃料 m 的平均低位热值，GJ/t 或 GJ/m3 化石燃料 m 的 CO2 排放因子（由公式（3）计算得到），tCO2/TJ 发电消费的化石燃料种类
其中：
＝
式中： CCm OFm
2011 年和 2012 年中国区域电网平均二氧化碳排放因子
为规范地区、行业、企业及其他单位核算电力消费所隐含的二氧化碳排放量， 确保结果的可比性，国家发展和改革委员会应对气候变化司组织国家应对气候变 化战略研究和国际合作中心研究确定了中国区域电网的平均二氧化碳排放因子， 并征询了相关部门和专家的意见。相关机构和专家一致认为基础数据真实、计算 方法合理、计算结果可信。现将计算过程及结果公布如下，可供政府、企业、高 校及科研单位等核算电力调入、调出及电力消费 CO2 排放量时参考引用。
二、排放因子计算方法Байду номын сангаас
＝
式中：
1
EFgrid, i Emgrid, i
EFgrid, j Eimp, j, i EFk Eimp, k, i Egrid, i i j k
区域电网 i 的平均 CO2 排放因子，kgCO2/kWh 区域电网 i 覆盖的地理范围内发电产生的 CO2 直接排放量（由公式（2）计算得 到），tCO2 向区域电网 i 净送出电量的区域电网 j 的平均 CO2 排放因子，kgCO2/kWh 区域电网 j 向区域电网 i 净送出的电量，MWh 向区域电网 i 净出口电量的 k 国发电平均 CO2 排放因子，kgCO2/kWh k 国向区域电网 i 净出口的电量，MWh 区域电网 i 覆盖的地理范围内年度总发电量，MWh 东北、华北、华东、华中、西北和南方区域电网之一 向区域电网 i 净送出电量的其他区域电网 向区域电网 i 净出口电量的其他国家
中国碳排放量的组合模型及预测
中国碳排放量的组合模型及预测肖枝洪;王明浩【摘要】根据碳排放的演化规律,采用ARIMA模型与BP神经网络集成的组合模型,对中国碳排放量进行预测研究;取1980-2007年中国碳排放量作为训练样本,确定模型参数;然后取2008-2013年中国碳排放量作为测试样本对文中的组合模型进行验证,并与已有文献所建立的预测模型进行比较,结果显示,此处所建立的组合模型预测误差极小;最后,根据组合模型对2014-2020年中国碳排放量进行预测,指出中国还将继续面临碳减排压力.【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(033)001【总页数】7页(P9-15)【关键词】ARIMA模型;BP神经网络;碳排放;组合模型【作者】肖枝洪;王明浩【作者单位】重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054;重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054【正文语种】中文【中图分类】F206随着全球气候逐渐变暖，各国开始着手研究其原因[1]，结果表明，气候变暖的主因是二氧化碳过量排放，从而提出碳排放量这一概念。
中国碳排放量预测的准确与否极大地影响着中国未来的发展及绿色城市构建。
目前，关于碳排放量预测的方法主要分为两种。
第一种是分析碳排放量与其影响因素之间的关系，构建能源消费模型，随后基于情景分析法对碳排放量进行预测。
但不足之处在于，情景分析法会受到较大主观因素的影响。
第二种根据碳排放量过去变化的趋势对未来碳排放量进行预测[2]，其主要采用时间序列方法，如ARIMA模型。
ARIMA模型的优点在于简单、灵活、可行。
但其局限于研究序列的线性关系，不能反映序列的非线性关系。
然而在实际情况中，绝大多数时间序列都包含了非线性关系[3]。
神经网络模型具有较强的学习与数据处理能力，可以提取数据中隐含的非线性关系，在预测中得到了广泛应用[4-5]。
但神经网络模型在处理呈现线性关系的数据时，其结果往往不如ARIMA模型。
因此，采用单一的模型进行预测效果不佳。
我国碳排放量与能源消费和经济增长的动态关系分析
我国碳排放量与能源消费和经济增长的动态关系分析[摘要] 本文利用1990-2010年的数据，基于宏观和动态的视角，采用向量自回归方法，建立我国碳排放量与能源消费和经济增长量比关系的实证模型。
研究表明：我国碳排放量与经济增长和能源消费之间存在着一种长期均衡关系；经济增长对自身的冲击产生持续的正响应，能源消费和碳排放量对经济增长冲击产生的也是正响应；能源消费与碳排放量互为Granger因果关系，同时能源消费和碳排放量是经济增长的Granger原因。
最后提出相关建议。
[关键词] 向量自回归（V AR）；脉冲响应函数；方差分解；Granger因果检验1 引言能源消费与环境问题是国际社会普遍关注的热点问题。
目前由于过多地排放二氧化碳而导致的全球气候变暖问题已成为威胁人类生存和发展的关键因素之一。
国际社会普遍认为减少温室气体特别是二氧化碳排放是解决该问题的最佳途径。
联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC，2007）第四次评估报告表明，在过去的100年（1906-2005年）间全球平均地表温度升高0.74℃；未来100年，全球地表温度可能升高1.6℃～6.4℃。
IPCC第四次评估报告中指出，20世纪中期以来，全球平均气温的升高，至少在90%的可能性以上是由于人类活动排放的二氧化碳增多所致。
[1]控制温室气体的排放，防止全球气候变暖是全人类的责任，需要世界各个国家的共同参与和努力。
在联合国的历次环境大会的推动下，缔约国先后共同制定并通过一系列重要文件，在缓解全球气候变化的过程中发挥了关键性的作用，尤其是《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》。
中国属于《京都议定书》中的附件Ⅱ国家（即发展中国家），在2008-2012年间的第一承诺期内不承担减排义务，而主要工业发达国家要将温室气体排放量在1990年的基础上平均减少5.2%。
《京都议定书》的正式生效给中国带来了数十亿美元的商业价值，加速了能源消费结构的转变，但同时也对中国环境保护提出了挑战。
中国碳排放分析
中国碳排放分析据国际能源机构统计，中国取代美国成为世界第一大温室气体排放国，就此西方国家经常借气候变化“说事儿”，对我国经济发展施加压力。
不过，我们也认识到碳减排是迟早的事，我国需及早着手发展低碳经济，从而避免陷入经济发展的恶性循环。
为此，需要对我国的碳排放现状以及未来趋势有个大致判断。
1、碳排放轨迹中国统计机构对碳排放没有专门的统计数据，已有的文献数据一般来源于以下四类：一是美国能源部二氧化碳信息分析中心（简称CDIAC）公布的年度数据；二是美国能源情报署（简称EIA）公布的年度数据；三是国际能源总署（简称IEA）公布的数据；四是根据IPCC指导目录和其他方法测算得到的数据。
通过对比，不同的数据来源从统计角度看不存在显著性差异，基于此我们采用如下公式对中国碳排放总量进行估算：c=∑m i×δi（1）式（1）中C为碳排放量；m i为中国一次能源的消费标准量；δi为i类能源的碳排放系数。
不同机构计算碳排放量时，确定能源消耗过程中的碳排放系数不完全相同，但差别并不大，收集到的不同文献的各类能源碳排放系数（表），然后取简单算术平均值为相应能源种类的碳排放系数，据此可以得出碳排放情况。
表1 各类能源的碳排放系数2、碳排放特征经济发展一般是随着时间的变动而发生变化，时间体现了阶段性，所以根据碳排放总量及其增长率情况和碳排放强度可以观察我国碳排放变动的阶段性特征。
碳排放总量在1978-1996年为迅速增加阶段，1996-2000年为平稳阶段，2000-2012年为急速增加阶段。
1990年以来，碳排放增长率的变化轨迹是，1992年达到高点，增长为14.2%，之后增速出现持续下降，1999年为阶段性低点，增速为7.6%，从2000年起，增速再度回升，到2007年达到高点，为14.1%，之后回落为平稳增长，但2010年出现了反弹。
从碳排放强度（指每单位国内生产总值所带来的碳排放量）看，中国碳排放强度在1980-2011年之间基本呈现逐年下降趋势，在1980-1996年之间下降趋势较为明显，1997-2012年尽管总体趋势下降，但下降趋势不是非常显著，其中2003年出现了反弹，2003—2007年的水平均高于2002年。
对外经济贸易对碳排放的影响
对外经济贸易对碳排放的影响改革开放以来，尤其是伴随着中国的入世与国际贸易的世界化，中国的对外贸易总量有了显著的增长。
1980年中国对外贸易总额为381.4亿美元,到2013年已突破4万亿美元,以每年平均16%的速度迅速增长。
外贸的增长有效地推动了经济的快速发展，但是，中国正处于工业化和城市化快速发展的阶段，经济增长与资源供给和环境保护的矛盾日益尖锐。
根据国际能源署(IEA)的统计，我国2010年能耗占世界总能耗的20%，碳排放量达68亿多吨，超越美国，成为世界最大的碳排放国。
环境问题已经严重制约了中国的可持续发展，而且在温室气体排放方面，世界气候变暖日益成为世界经济和政治关系中的焦点问题,我国的能源消耗和CO2排放量的持续增长也使我国在国际气候变化谈判中面临巨大的国际舆论压力。
在这种国内外环境下，研究我国碳排放与对外贸易的关系，有着非常重要的意义，有助于在维持我国经济进一步发展的同时减少碳排放对环境的压力，实现可持续发展。
图1、图2分别描述了中国29个省（市、自治区）1995—2011年人均外商直接投资（FDI）与人均进出口量和人均CO2排放量之间的关系。
从图中不难看出，FDI与进出口总量与碳排放之间均存有一定的正相关关系，不过这种判断并没有考虑其他影响碳排放的因素（如经济增长）。
因为FDI、进出口总量和人均收入都是随经济增长持续增加的，考察FDI与进出口总量对碳排放的净影响时必须排除其他影响因素。
国外很多学者对环境与贸易关系问题已经有了较深的研究，Grossman和Krueger最早提出将外贸对环境的效应分为规模效应、结构效应和技术效应，并以此建立了贸易的环境效应分析的基本框架。
其中，规模效应反映经济活动的规模变化对环境产生的影响；结构效应代表所生产的商品结构变化对环境产生的影响；技术效应体现生产技术的变革给环境带来的影响3。
贸易影响碳排放的机制与贸易的环境效应是一致的。
各国学者探究贸易对环境的影响，主要集中在贸易对环境的效应究竟是正还是负的讨论。
2011年和2012年中国区域电网平均二氧化碳排放因子
二、排放因子计算方法
＝
式中：
1
EFgrid, i Emgrid, i
EFgrid, j Eimp, j, i EFk Eimp, k, i Egrid, i i j k
区域电网 i 的平均 CO2 排放因子，kgCO2/kWh 区域电网 i 覆盖的地理范围内发电产生的 CO2 直接排放量（由公式（2）计算得 到），tCO2 向区域电网 i 净送出电量的区域电网 j 的平均 CO2 排放因子，kgCO2/kWh 区域电网 j 向区域电网 i 净送出的电量，MWh 向区域电网 i 净出口电量的 k 国发电平均 CO2 排放因子，kgCO2/kWh k 国向区域电网 i 净出口的电量，MWh 区域电网 i 覆盖的地理范围内年度总发电量，MWh 东北、华北、华东、华中、西北和南方区域电网之一 向区域电网 i 净送出电量的其他区域电网 向区域电网 i 净出口电量的其他国家
注：如对结算结果和数据有任何疑问，请联系国家气候战略中心： 联系人：马翠梅，电话：68781673，电子邮箱：macm@
4
中国区域电网边界电网名称覆盖的地理范围华北区域电网北京市天津市河北省山西省山东省蒙西除赤峰通辽呼伦贝尔和兴安盟外的内蒙古其他地区东北区域电网辽宁省吉林省黑龙江省蒙东赤峰通辽呼伦贝尔和兴安盟华东区域电网上海市江苏省浙江省安徽省福建省华中区域电网河南省湖北省湖南省江西省四川省重庆市西北区域电网陕西省甘肃省青海省宁夏自治区新疆自治区南方区域电网广东省广西自治区云南省贵州省海南省二排放因子计算方法efgrid区域电网i的平均cokwhemgrid区域电网i覆盖的地理范围内发电产生的co直接排放量由公式2计算得到tcoefgrid向区域电网i净送出电量的区域电网j的平均co区域电网j向区域电网i净送出的电量mwhef向区域电网i净出口电量的k国发电平均co国向区域电网i净出口的电量mwh区域电网i覆盖的地理范围内年度总发电量mwh东北华北华东华中西北和南方区域电网之一向区域电网i净送出电量的其他区域电网向区域电网i净出口电量的其他国家其中
全球1960到2020的二氧化碳浓度数值-概述说明以及解释
全球1960到2020的二氧化碳浓度数值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述服务器未连接1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：本文分为引言、正文和结论三部分。
在引言部分，我们将概述全球二氧化碳浓度的问题，并说明本文的结构和目的。
而正文部分则会具体阐述1960年和2020年的二氧化碳浓度数值，并分析其变化趋势和影响因素。
最后，在结论部分，我们将对全文进行总结，总结1960年到2020年全球二氧化碳浓度的变化情况，并探讨未来可能面临的影响和挑战。
在正文部分的2.1小节，我们将回顾1960年的二氧化碳浓度数值。
这一部分将介绍当时全球二氧化碳浓度的测量方法、数据来源以及对人类活动和自然因素的影响等内容。
同时，我们还会描述全球二氧化碳浓度的起伏变化和主要趋势，以及可能的原因和影响。
而在2.2小节中，我们将探讨2020年的二氧化碳浓度数值。
这一部分将涵盖最新的测量数据、浓度水平、变化趋势以及可能的原因和影响因素。
同时，我们还将对2020年的二氧化碳排放情况进行分析和比较，以便更好地理解全球二氧化碳浓度的变化。
最后，在结论部分的3.1小节，我们将对本文所述的全球1960到2020的二氧化碳浓度数值进行总结。
我们将回顾浓度的变化趋势，探讨可能的原因和影响，以及对未来的一些预测。
而在3.2小节，则会进一步讨论未来可能面临的影响和挑战，以及如何应对和减轻这些问题。
通过以上的文章结构安排，我们可以清晰地展示全球1960到2020的二氧化碳浓度数值的变化情况，并深入探讨其背后的原因和影响，以及可能的未来趋势和挑战。
文章1.3 目的部分的内容可以如下所示：1.3 目的本文旨在探究全球1960年到2020年的二氧化碳浓度数值，并从中得出一些结论和洞察。
通过对历史数据的梳理和分析，我们可以更好地了解地球大气中二氧化碳的变化趋势，揭示人类活动对气候变化的影响，并且为未来的环境保护和应对气候变化的决策提供科学依据。
基于 STIRPAT 模型的中国碳排放峰值预测研究
基于 STIRPAT 模型的中国碳排放峰值预测研究渠慎宁;郭朝先【摘要】利用STIRPAT模型对未来中国碳排放峰值进行相关预测.首先,通过对中国30个省市的面板数据分析展示目前我国各地碳排放的基本情况;其次,对中国1980-2008年的时间序列数据进行回归,从中得出我国总体碳排放趋势;再次,在先前回归的基础上对今后我国碳排放的峰值出现时间进行预测.研究发现:技术对峰值的影响较为重要.若经济社会发展速度较高,而碳排放强度下降速度相对较低,则不能在2050年内出现峰值.同样,若碳强度降低速度相比经济社会发展速度为快,则会推动排放提早达到峰值.按照目前发展趋势,若经济社会发展的同时保持碳排放强度合理下降,中国的峰值到达时间应为2020-2045年之间.因此,保持碳排放强度的不断下降对我国尽快出现碳排放峰值至关重要,加大清洁能源使用,减少传统能源消耗应是今后的重点工作任务.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2010(020)012【总页数】6页(P10-15)【关键词】STIRPAT模型;碳排放;峰值预测【作者】渠慎宁;郭朝先【作者单位】中国社会科学院研究生院,北京,100102;中国社会科学院工业经济研究所,北京,100836;中国社会科学院工业经济研究所,北京,100836【正文语种】中文【中图分类】F206针对目前国内关于中国碳排放峰值预测的研究相对较少,学者们主要依托环境库兹涅茨曲线(EKC曲线)对其进行预估的现状[1],本文利用STIRPAT模型对未来中国碳排放峰值进行了相关预测。
IPAT恒等式是研究能源经济和碳排放峰值的重要方法之一。
IPAT恒等式最早由Enrlich与Holden于1971年提出,反映人口对环境压力的影响。
该方程将环境影响和人口规模、人均财富以及对环境毁坏的技术水平联系起来,建立4者之间的恒等式“IMPACT(I)=POPULATION(P)×AFFLUENCE(A)×TECHNOLOGY(T)”。