中国1980-2012年碳排放量数据

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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

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。

我国碳排放形势、来源及经济社会绿色发展趋势分析

我国碳排放形势、来源及经济社会绿色发展趋势分析

内容目录1. 概况:碳达峰、碳中和目标的提出,经济社会绿色发展成为主流趋势1.1. 气候变化威胁人类生存,可持续发展理念下碳减排刻不容缓1.2. 全球碳排放量持续增加,中国成为碳排放量大国,但人均碳排放低于发达国家1.3. 全球气候变化治理体系已基本建立,气候变化问题逐渐演变为政治问题1. 概况:碳达峰、碳中和目标的提出,经济社会绿色发展成为主流趋势1.1. 气候变化威胁人类生存,可持续发展理念下碳减排刻不容缓最近20 年,全球变暖、冰川融化、海平面上升、雾霾天气等一系列现象表明温室效应带来的气候变化正严重影响着人类未来生存。

在工业革命之前,大气中二氧化碳的浓度并不高,但随着蒸汽机的发明以及煤炭的大量使用,欧洲开启工业革命、进入机械时代。

在1824 年,温室效应被发现,即温室气体使得地球表面变得更暖,类似于温室截留太阳辐射,并加热温室内空气的作用,即造成“温室效应”。

温室气体指大气中能吸收地面反射的长波辐射并重新发射辐射的一些气体,当前京都议定书中规定控制的6 种温室气体为二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、氢氟碳化合物、全氟碳化合物、六氟化硫。

据《中国气候变化蓝皮书(2020)》研究数据表明:一、全球气温升高明显,2019 年全球平均温度较工业化前水平高出约1.1℃,是有完整气象观测记录以来的第二暖年份,过去五年(2015-2019 年)是最暖的五个年份,20 世纪80 年代以来,每个连续十年都比前一个十年更暖;二、全球温室气体平均浓度持续上升,2018 年主要温室气体二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)的全球平均浓度均创下新高,其中CO2 为407.8±0.1ppm、CH4 为1869±2ppb、N2O 为331.1±0.1ppb,分别达到工业化前(1750 年之前)水平的147%、259%和123%;三、全球平均海平面呈加速上升趋势,上升速率从1901-1990 年的1.4 毫米/年,增加至1993-2019 年的3.2 毫米/年;2019 年数据为有卫星观测记录以来的最高值。

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

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

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。

2011年和2012年中国区域电网平均二氧化碳排放因子

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

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。

中国交通运输业碳排放的测算及影响因素_谢守红

中国交通运输业碳排放的测算及影响因素_谢守红

第30卷第5期干旱区资源与环境Vol.30No.5 2016年5月Journal of Arid LandResources and Environment May.2016文章编号:1003-7578(2016)05-013-06doi:10.13448/j.cnki.jalre.2016.140中国交通运输业碳排放的测算及影响因素*谢守红,蔡海亚,夏刚祥(江南大学商学院,无锡214122)提要:采用IPCC关于碳排放的计算方法,测算了1980-2012年中国交通运输业的碳排放量,并运用脱钩模型和环境库兹涅茨曲线分析了碳排放量与交通运输业增加值的关系。

结果显示:近30年来中国交通运输业的碳排放量呈现快速增长趋势,年均增长率为9.05%;交通运输业碳排放和产业增长呈增长联接状态,但脱钩指数呈增大趋势;环境库兹涅茨曲线为倒"U"型曲线。

接着,采用回归模型分析交通运输业碳排放的影响因素,结果表明产业增长是导致碳排放量增加的主要因素,产业比重和从业人口增长对碳排放具有促进作用,能源效率是碳排放的主要抑制因素。

最后,提出了交通运输业减少碳排放的建议,即促进交通运输业低碳技术开发,提高能源利用效率,适当控制交通建设投资规模,大力倡导低碳交通方式等。

关键词:交通运输业;碳排放;脱钩指数;环境库兹涅茨曲线中图分类号:F50文献标识码:A伴随中国社会经济的快速发展,对交通运输的需求迅速增加,导致交通运输业能源消耗呈高速增长趋势。

1980-2012年,中国交通运输业能源消耗年均增长率为10.71%,高于全社会能源消耗年增长率,是能源消耗增速最快的行业之一[1]。

因此,在全球推行低碳经济和可持续发展的背景下,交通运输业是中国碳减排的重点领域,中国交通运输业的发展模式亟需改变。

在碳排放与经济增长关系的研究方面,脱钩模型和环境库兹涅茨曲线是常用的分析工具。

URobert 等分析了能源消耗与经济发展的脱钩关系[2]。

我国经济发展中的碳排放问题研究

我国经济发展中的碳排放问题研究

我国经济发展中的碳排放问题研究摘要:人类温室气体的排放引起的气候变化对人类的社会、经济和环境的可持续发展构成了严重的威胁。

目前各国都积极关注碳排放问题带来的政治和经济冲击。

我国目前碳排放总量和增速已跃居世界首位,煤炭是我国能源的主力,高耗能行业是碳排放的主要行业,人均GDP增长是碳排放增长的最大驱动因素。

我国政府提出二氧化碳国别排放账户,应对气候变化和实现绿色增长的治理框架。

关键词:碳排放影响因素碳减排可行性碳排放国别账户一、引言日益变暖的全球气候一直是世界各国关注的重点。

全球气候变暖是人类面临的重大挑战,其带来的危害包括海平面上升、极端天气频繁发生等,进而会带来一系列的政治、经济、军事冲突(国务院发展研究中心课题组,2009)。

造成这一现象的直接原因则是温室气体的大量排放,其中人类活动起到主要作用。

政府间气候变化专门委员会( IPCC) 在2007 年发布的《第四次气候变化评估报告》中指出,把近50 年气候变暖主要由人为活动引起的可能性,从第三次评估报告中的66%提高到90%以上(张丽峰,2011)。

而人类活动排放的温室气体其主要来源是二氧化碳。

自工业革命以来,西方发达国家在工业化和城市化的过程中,已向环境中排放大量的温室气体。

近年来,随着我国经济发展的速度加快,工业化和城市化进程的不断推进,能源消费量日益增长。

根据IEA( 2009) 的统计数据, 2007 年中国消费化石燃料而排放的CO2达到60.7亿吨,已经超过美国的排放总量57.7亿吨, 成为全球第一大CO2 排放国(王峰等,2010)。

面对严峻的气候形势,我国政府高度重视,积极响应《联合国气候变化框架公约》节能减排的要求。

2009 年11 月召开的国务院常务会议决定,到2020 年我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005 年下降40% ~ 45%,将碳排放量作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划(张丽峰,2011)。

因此研究我国的碳排放与经济增长的关系问题,与我国未来的发展密切相关。

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