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1.
从方法论、情景设置、宏观参数、能源消费量、能源消费结构、碳排放量、碳排放强度等几个方面,对国内外有代表性的6个中国碳排放情景研究进行了比较。在维持现有政策框架的基准情景下,尽管中国未来的能源结构持续优化,碳排放强度持续下降,但中国2050年的二氧化碳排放量将显著增长,排放量为119亿～162亿t。通过一定的低碳发展政策,在比较情景下,能源结构的优化和碳排放强度的下降更加明显,2050年碳排放量显著下降,排放量为43亿～95亿t。 相似文献
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以广州市为例,应用长期能源替代规划系统（LEAP）模型,通过设置政策情景、低碳情景和绿色低碳情景,模拟不同发展情景下广州交通领域未来的能源消费需求和CO2排放趋势,分析城市低碳发展的方向和路径。结果显示,随着城镇化进程的加快和生产生活运输需求的增加,广州交通领域碳排放总量将持续增长,但增长速度有所放缓。政策情景下,广州交通领域的CO2排放将于2035年左右达到峰值,严重滞后于广州市提出的碳排放总量达峰目标;低碳和绿色低碳情景下,通过加大低碳政策措施的力度,达峰时间有望分别提前到2025年和2023年。要实现城市交通的低碳发展,促进交通碳排放提前达峰,需要大力发展铁路和水路运输,全面落实公交优先发展战略,有效控制小汽车数量和出行频率,不断提高交通工具的清洁化和能效水平,逐步形成各种运输方式协调发展的综合交通运输体系,推动城市交通低碳发展。 相似文献
3.
该研究模拟了全球各区域2008-2050年的经济发展和碳排放状况,并将该模拟结果设定为基准情景。在基准情景中全球GDP随时间增长,而全球的碳排放同样表现出增长趋势。为了模拟碳税政策的减排效应及其对经济的影响,本文构建了其他3种碳税政策情景。情景1,将碳税收入作为一般性财政收入,此时全球升温减缓,世界碳排放下降显著,但中国、印度、俄罗斯、马来西亚和印度尼西亚等发展中国家经济发展严重受创,世界经济不均衡加剧。情景2,将各区域的碳税收入汇总之后按照比例统一分配,该情景下,世界碳减排规模较情景1略有下降,但世界各区域的经济较基准情景得到更好的发展。情景3,碳税税率随时间阶段性增长,此时,碳税政策对全球升温的控制更显著;世界各区域,尤其是发展中国家（地区）,经济增长更迅速。另外,碳税收入用来提升区域技术进步,在一定程度上促进了产业的优化升级。碳税政策与技术进步的协同减排政策,考虑了区域经济发展的不均衡性,兼顾了气候治理的公平性,是一种有效、可行的全球气候治理政策。 相似文献
4.
依据政府间气候变化委员会(IPCC)第五次评估报告(AR5)未来不同排放情景(RCPs)下的多模式(CMIP5)气温和降水预估结果,构建基于气温和降水的未来径流量预估模型,并以宜昌站为例分析了不同模式不同排放情景下未来80年(2020～2099年)长江上游年径流量的变化趋势。多模式集合平均预估结果表明:在99%的置信水平下,未来80年长江上游年径流量在RCP2.6排放情景下呈不显著增加趋势,在RCP4.5排放情景下呈不显著减小趋势,而在RCP8.5排放情景下则呈显著减小趋势;在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下未来80年长江上游年径流量预估均值相对于1961～2000年分别减少6.42%、10.99%和13.25%;同时,未来80年长江上游年径流量变化具有一定的年代际特征,在RCP2.6和RCP4.5排放情景下21世纪初期偏多、中期偏少而后期变化并不明显,在RCP8.5排放情景下则是21世纪中期以前偏多而中期以后明显偏少。本研究方法可为未来气候变化情景预估分析提供技术参考,本研究成果可供气候变化背景下长江上游乃至长江流域水资源开发利用及对策分析提供决策依据。 相似文献
5.
随着第五代移动通信（5G）技术的突破、推广与应用,世界逐渐进入智能互联时代。在此背景下,本研究以能源系统分析模型（GCAM）为基础,设计和模拟基准与智能互联情景,探索在智能互联技术加快突破的情况下我国能源转型发展道路。研究发现,与基准情景比较,智能互联情景下能源结构更加清洁,能源系统更加高效,2050年一次能源消费量下降6.2%;数字化、智能化技术使用将显著提升终端部门电气化水平,2050年达48.1%,较基准情景提高9.6个百分点;储能技术、智能电网、分布式用能体系将促进可再生能源开发应用规模加速增长,2050年可再生能源发电占比将达到60.0%,较基准情景提高13.3个百分点;我国绿色低碳、安全高效的能源体系更早形成,碳排放在达峰后将快速下降,2050年仅为56.0亿t,较2018年下降41.8%,为全球应对气候变化做出更大贡献。 相似文献
6.
针对珠江流域,分析了在全球气候模式（BCC_CSM1.1）驱动下,区域气候模式RegCM4进行的中国区域气候变化模拟中,珠江流域在RCP4.5和RCP8.5温室气体排放情景下,未来2010—2099年的气候变化。结果表明,RegCM4对珠江流域气候特征具有很强的模拟能力。未来RCPS情景下珠江流域气温将持续增大。与参照时段（1980—1999年）相比,RCP4.5和RCP8.5情景下的年平均温度在2020s分别增加0.7 ℃和0.8 ℃,2050s分别增加1.0 ℃和1.6 ℃,2080s分别增加1.6 ℃和2.9 ℃。而未来年降水并未表现出显著的变化趋势,但不同情景、不同地区预估的降水呈现不同的变化趋势。RCP4.5情景下,流域降水2020s将减少4.3%,2050s和2080s将分别增加0.7%和0.1%;RCP8.5情景下,未来不同时段流域降水均呈减少趋势,2020s、2050s和2080s分别减少1.7%、2.9%和0.2%,表明降水预估具有更大的不确定性。两种排放情景下未来降水在东南沿海增加、西北部减少,变化率为±8%。此外,两种排放情景下未来珠江流域的日平均温度统计特征发生改变,揭示未来高温事件可能增加,同时,大雨级别以上的降水发生频率增加,可能导致洪涝事件增加。 相似文献
7.
土地利用变化对20世纪中国地区气候干湿变化的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
利用CMIP5耦合模式历史情景和土地利用情景结果,定量评估了模拟的土地利用变化对20世纪中国地区气候干湿变化的影响。结果表明,土地利用的变化加剧了20世纪中国地区干旱化的进程,其贡献约为1/3。其中,湿润区具有显著变干的趋势,土地利用变化的贡献约为35.4%;半干旱区显著变干,土地利用对半干旱地区变干的贡献不显著;两种情景下干旱区干湿变化都不显著。在土地利用情景下,中国地区土地利用的变化主要表现为一级土地的减少和牧草用地的增加,二者分别从国土面积的72.7%和12.9%(1901年)变为36.0%和41.9%(2004年),且1950年代之后变化速率显著增大。其中大面积显著的变化主要发生在青藏高原、内蒙古以及新疆北部地区,导致这些地区降水减少、温度降低,而降水减少带来的干旱化作用大于温度降低带来的变湿作用。 相似文献
8.
2050年前长江流域地表水资源变化趋势 总被引：3，自引：0，他引：3
利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景（SRES-A2,A1B,B1）下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明：3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。 相似文献
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利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景（SRES-A2,A1B,B1）下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明：3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。 相似文献
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5个IPCC AR4全球气候模式对东北三省降水模拟与预估 总被引：3，自引：0，他引：3
利用IPCC AR4中5个全球气候模式数据集和中国东北三省162个站降水实测资料,评估5个全球气候模式和多模式集合平均对中国东北三省降水的模拟能力,并对SRES B1、A1B和A2三种排放情景东北三省未来降水变化进行预估。结果表明：全球气候模式能较好再现东北三省降水的月变化,但存在系统性湿偏差;多模式集合平均能较好模拟东北三省年降水量的空间分布,但模拟中心偏北,强度略强,模式对东北三省夏季降水的模拟效果优于冬季降水;预估结果表明,三种排放情景下21世纪中前期和末期东北三省降水均将增多,21世纪末期增幅高于21世纪中前期,冬季增幅高于其他季节;就排放情景而言,SRES A1B和A2排放情景增幅相当,高于B1排放情景增幅;不同排放情景东北三省降水量增率分布呈较一致变化,A2排放情景下,增幅最显著的辽宁环渤海地区年降水量在21世纪中前期将增加7%以上,21世纪末期将增加16%。 相似文献
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在全国推崇节能减排,寻求低碳经济发展的大环境下,探究不同收入水平下各影响因子与碳排放的关联性有助于区域异质性碳减排政策的制定。根据2002—2016年的经济发展水平数据,将中国30个省及直辖市（不包含西藏及港、澳、台地区）划分为4个不同收入水平,分别建立面板向量自回归（PVAR）模型,并运用面板格兰杰因果检验、脉冲响应和方差分解探究城市化、产业结构、能源消费、经济增长与碳排放之间的关联性。研究结果表明,处于不同收入水平下的省份各影响因子与碳排放之间的关系存在异质性。收入水平较高的省份当前城市化水平已产生显著的减排效应,而欠发达地区仍处于城市化进程加速碳排放阶段;4个收入水平下能源消费均会长期影响碳排放,但欠发达地区更加需要摆脱能源依赖的经济发展路径,并且提高能源利用率从而降低碳排放;非高收入水平省份产业结构对碳排放造成的影响明显高于高收入水平省份。此外,实证结果表明,中国仍处于碳排放与经济发展的同步增长阶段,减排政策将会对经济增长产生负向反馈,故现有减排路径的选择需要高度审慎的设计与实施。 相似文献
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城市化对石家庄站近地面风速趋势的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1972—2012年石家庄城市站和4个乡村站地面风速资料,采用城乡对比方法,对石家庄城市站地面风速序列中的城市化影响进行分析,结果表明,石家庄站年和季节平均地面风速和平均10 min最大风速的长期下降趋势,主要是由城市化因素引起。具体结论如下：(1)石家庄站年和四季平均风速、平均10 min最大风速和大风日数均呈极显著的减少趋势,年平均减少速率分别为-0.15 (m/s)/10a、-1.05 (m/s)/10a和-2.90 d/10a;乡村站年平均风速呈微弱下降趋势,年平均10 min最大风速减少较为明显,年大风日数减少趋势非常显著,减少速率分别为-0.02 (m/s)/10a、-0.21 (m/s)/10a和-2.19 d/10a。(2)石家庄站年平均风速下降趋势中的城市化影响为-0.13 (m/s)/10a,城市化影响非常显著,城市化贡献率达到86.0%。该站春、夏、秋、冬季平均风速变化的城市化影响分别为-0.16 (m/s)/10a、-0.10 (m/s)/10a、-0.13 (m/s)/10a和-0.15 (m/s)/10a,城市化贡献率分别为82.8%、87.6%、88.6%和85.4%。(3)石家庄站年平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响为-0.84 (m/s)/10a,城市化贡献率为79.7%;春、夏、秋、冬季平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响分别为-0.94 (m/s)/10a、-0.80 (m/s)/10a、-0.60 (m/s)/10a和-1.01 (m/s)/10a,城市化贡献率分别达到90.4%、78.6%、64.9%和79.1%。(4)城市化对石家庄站年大风日数减少的影响不显著,但冬季大风日数减少仍明显与城市化过程有关。 相似文献
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胡雷 《气候变化研究进展》2016,12(4):341-347
本文首先从规模、结构和效率3个方面在理论上分析我国城镇化对二氧化碳排放的影响机理。并利用1978-2012年的数据,采用对数迪氏平均指数分解方法（LMDI）量化分析规模效应、结构效应和技术效应的影响程度。结果表明：城镇化导致的经济增长是人均二氧化碳排放增加的主要拉动因素;而城镇化过程中结构调整是人均二氧化碳排放的主要拉低因素;城镇化过程中技术效应拉低了人均二氧化碳的排放,但与结构效应相比影响效果较小。研究认为：城镇化带来的结构变化的影响越来越重要,成为降低碳排放的最大因素,目前技术效应正在发挥作用,但是作用有限,如果要实现低碳城镇化,需要提高能源使用效率来发挥技术效应的作用。 相似文献
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研究城市主导功能影响下区域碳平衡时空分异,有助于理解城市功能格局与碳循环过程之间的作用机制。本研究以厦门市6个区为例,采用各区历史统计数据以及卫星影像处理的土地利用数据,通过构建简化的区域碳收支计算模型,核算各行政区不同历史时期的碳平衡,结果表明：厦门市整体上呈现碳收支失衡逐渐加剧的趋势,2003年CO2排放量是吸收量的1.91倍,2013年增长至7.44倍;各区碳代谢以及碳平衡表现出不同的时空分异特征。结合厦门市城市建设总体规划中制订的主导功能分类,阐明主导功能影响下时空分异的社会经济、自然景观等驱动因素对城市碳平衡时空变化的影响机制与过程。在此基础上针对各区不同的碳平衡状况,制订适应各自主导功能的减排以及碳补偿政策。研究有助于直接服务城市的规划和建设实践,从城市生态服务角度指导建设规划,合理城市功能分区。 相似文献
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The share of a population living in urban areas, or urbanization, is both an important demographic, socio-economic phenomenon and a popular explanatory variable in macro-level models of energy and electricity consumption and their resulting carbon emissions. Indeed, there is a substantial, growing subset of the global modeling literature that seeks to link urbanization with energy and electricity consumption, as well as with carbon emissions. This paper aims to inform both modelers and model consumers about the appropriateness of establishing such a link by examining the nature of long-run causality between electricity consumption and urbanization using heterogeneous panel methods and data from 105 countries spanning 1971–2009. In addition, the analysis of the time series properties of urbanization has implications both for modelers and for understanding the urbanization phenomenon. We consider total, industrial, and residential aggregations of electricity consumption per capita, three income-based panels, and three geography-based panels for non-OECD countries. The panel unit root, cointegration, and causality tests used account for cross-sectional dependence, nonstationarity, and heterogeneity – all of which are present in the data set. We cannot reject pervasively Granger causality in the urbanization to electricity consumption direction. However, the causality finding that is both the strongest and most similar across the various panels is that of long-run Granger causality from electricity consumption to urbanization. In other words, the employment and quality of life opportunities that access to electricity afford likely encourage migration to cities, and thus, cause urbanization. Also, nearly all countries’ urbanization series contained structural breaks, and the most recent post-break annual change rates suggested that nearly all countries’ rates of urbanization change were slowing. Lastly, future modeling work on energy consumption or carbon emissions should consider subnational scales of analysis, and focus on measures of urban density or urban form rather than national urbanization levels. 相似文献
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Effect of Urbanization on Land-Surface Temperature at an Urban Climate Station in North China 总被引：1，自引：0，他引：1
While the land-surface temperature (LST) observed at meteorological stations has significantly increased over the previous few decades, it is still unclear to what extent urbanization has affected these positive trends. Based on the LST data recorded at an urban station in Shijiazhuang in North China, and two rural meteorological stations, the effect of urbanization at the Shijiazhuang station for the period 1965–2012 is examined. We find, (1) a statistically-significant linear trend in annual mean urban–rural LST difference of \(0.27\,^{\circ }\hbox {C}\) \(\hbox {(10 year)}^{-1}\), with an urbanization contribution of 100% indicating that the increase in the annual mean LST at the urban station is entirely caused by urbanization. The urbanization effects in spring, summer and autumn on the trends of mean LST are also significant; (2) the urbanization effect is small for time series of the annual mean minimum LST, and statistically marginal for the trend in annual mean maximum LST [\(0.19\,^{\circ }\hbox {C}\,\hbox {(10 year)}^{-1}\)]; (3) the urbanization effect on the annual mean diurnal LST range (\(\Delta {LST}\)) at the urban station is a strongly significant trend of \(0.23\,^{\circ }\hbox {C (10\,year)}^{-1}\), with an urbanization contribution of 21%. The urbanization effects on trends in the spring and autumn mean \(\Delta {LST}\) are also larger and more significant than for the other seasons; (4) the urbanization effects on the long-term LST trends are remarkably different from those on the near-surface air temperature at the same urban station. Nonetheless, the significant warming of the urban boundary layer is expected to affect the urban environment and ecosystems. However, the problem of data representativeness at an urban station for the monitoring and investigation of large-scale climate change remains. 相似文献
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全球气候变暖已经成为不争的事实,人们逐渐认识到依靠大量能源消费的生产方式、不惜牺牲环境的经济增长模式、无节制大量消费的生活方式应该从根本上得到改变.城市作为工业、建筑、交通的载体,也是高能耗、高碳排放的主要源头,需要改变传统城市发展的模式来应对全球变暖的挑战,发展低碳城市被认为是未来最有希望的经济发展动力.首先采用IPCC能源转换模型对南京市碳排量进行测算,选取南京的人口数量、GDP、人均GDP、人口城市化率、产业结构多元化系数（ESD）、能源消费结构多元化系数（ESCD）和能源强度作为对比数列,以南京CO2排放总量作为参考数列,运用灰色系统关联模型进行关联度计算并排序.结果显示,南京市碳排放量关联度从大到小依次为ESD、人口数量、城市化率、ECSD、能源强度、人均GDP、GDP,这与南京工业生产因化石能源的大量使用对城市碳排放量贡献占总排量一半以上的分析结果相吻合.最后详细分析各指标对南京建设低碳城市的影响,并提出对策建议. 相似文献
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利用1992—2005年石家庄气象站酸雨观测资料,计算了近14 a的年平均降水pH值、酸雨发生频率等反映酸雨强度的参数,分析了酸雨的变化特征以及pH平均值与气象条件、电导率、空气污染的关系。结果表明：1992—2005年石家庄年平均酸雨发生频率为8.7%;酸雨主要发生在夏、秋季,占全年的74.4%;月平均降水pH值与电导率具有相似的变化规律,显著相关系数为0.661;SO2浓度的逐年下降是石家庄市酸雨减弱的主要原因;月平均风速和月平均降水pH值相关不显著;不同降水等级酸雨的发生频率差异较大,暴雨的酸雨发生频率最高为41.67%;采用Daniel趋势检验法分析表明,石家庄酸雨污染呈下降趋势。 相似文献
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城市化水平预测与减缓及适应气候变化研究息息相关。基于国家统计局2005—2015年全国各省区城镇和乡村人口,以各省区2015年人均地区生产总值为指标进行分组,结合IPCC 5种共享社会经济路径（SSPs）的发展特征设置模型参数,运用Logistic模型预测了我国各省区2016—2050年城市化水平。结果表明,到2050年,各省区（除天津、北京、上海、西藏外）在5种典型SSPs下城市化水平收敛于75%左右。其中,SSP1、SSP3、SSP4、SSP5路径下,各省城市化水平比较趋同。而在SSP2路径下,全国总体上从东部到西部城市化程度逐渐降低,空间分布具有明显梯次递减性。5种SSPs路径下城市化速度方面,基本上呈现出中西部快而东部慢、西南快而东北慢的空间分布格局。同时,高收入省份不同路径下的城市化水平差别小,而中低收入省份的差别较大。 相似文献
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利用世界银行1970—2007年的112个国家（地区）的人均碳排放量和城市化率数据,基于SPSS与Eviews软件,分析城市化水平与人均碳排放量的关联机理。结果表明,随着城市化水平的上升,人均碳排放量逐步增加;40%的城市化率是人均碳排放变化的转折点;在相近城市化水平下,经济发展水平较高地区和化石能源主产区的人均碳排放高于其他地区。格兰杰因果检验表明,人均碳排放与城市化之间基本存在着格兰杰因果关系;地区之间的格兰杰因果检验结果既有共性,也有差异。 相似文献