基于GAMLSS模型的二氧化碳排放驱动因素分析
基于logistic模型的北京能源消费与CO2排放研究综述(全文)
基于logistic模型的能源消费与CO2排放研究综述XX:F205 文献标识:XX:1009-4202(20XX)11-013-02一、低碳经济低碳经济概念的产生与提出是全球各国应对气候变化的认识和采取措施紧密相关的。
随着人们对气候问题的关注和认识的不断提高,阿列纽斯在1896年预测大气中CO2浓度升高将带来的全球性气候变化,已被确认为不争的事实。
在这种背景下,英国虽然领先提出了低碳经济的概念,并明确了自身实现低碳经济的目标和时间表,但英国并没有界定低碳经济的概念,也没有给出可以在国际上进行比较的指标体系。
由于大气中的CO2主要来源是化石能源的大量使用,因此研究能源消耗与CO2 排放之间的关系对进展低碳经济具有重要作用。
二、关于logistic模型的能源消费与CO2 排放研究综述多年来,国内外一些权威机构及专家对能源系统模型开展了大量的研究。
国际应用系统分析研究所(IIS)Messner等研究开发了MESSGE模型,用于研究中长期能源系统规划、能源政策分析和情景进展的动态线性规划模型。
FelixB.Dyo等应用MESSGE模型研究了为增加天然气消费,尼日利亚能源系统20XX年以前的最优消费结构。
.Lehtil等应用EFOM模型再现了芬兰的生物能利用、热电联产发电、污染物排放以及能源的最终消费,并为GJ制定CO2减排政策提供了信息支持。
MichelMessenger应用MEDEE模型研究了未来西欧能源消费结构和能源强度的改变主要是因为实际能源价格的上涨。
Noelo.uri(1993),MohinderGill等(1995)在此能源需求函数的基础之上,将气候因素引入能源需求函数中,进展了能源需求函数,使之更接近现实、更能解释其经济意义。
傅瑛等利用Logistic模型对省能源消费的短期预测,通过对1985―1996年省能源消费统计资料发现尽管某些年份有所波动,但总体上讲,省实际消费量总体上处于增长阶段。
我国二氧化碳排放绩效的动态变化_区域差异及影响因素_王群伟
我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素王群伟,周鹏,周德群(南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京210016)[摘要]本文利用含有非期望产出的DEA 模型构建了可用于研究二氧化碳排放绩效动态变化的Malmquist 指数,以此为基础,测度了1996—2007年我国28个省区市二氧化碳的排放绩效,并借助收敛理论和面板数据回归模型分析区域差异及其影响因素。
研究发现:样本期间我国二氧化碳排放绩效主要因技术进步而不断提高,平均改善率为3.25%,累计改善为40.86%;四大区域的二氧化碳排放绩效有所差异,东部最高,东北和中部稍低,西部较为落后,但差异性有下降趋势,二氧化碳排放绩效存在收敛性;全国范围内,经济发展水平、产业结构高级化程度、能源强度和所有制结构对二氧化碳排放绩效有显著影响,对外开放的影响则不明显。
[关键词]二氧化碳;非期望产出;Malmquist 指数;收敛;面板数据模型[中图分类号]F124.6[文献标识码]A [文章编号]1006-480X (2010)01-0045-10【产业经济】一、引言自1992年联合国气候变化专门委员会(IPCC )达成《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC )以来,如何有效控制和缓解全球气候变暖趋势已受到世界各国的高度重视。
进入后京都时代,为应对气候变化和温室气体排放,我国既面临着温室气体减排国际新框架的艰难谈判和不同利益集团在政治外交上的博弈,同时也面临着国内资源生态环境承载力不足的巨大压力和挑战。
面对国际国内两种压力,要实现到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%—45%的减排目标,开展的各类减排活动及采取的各项政策措施都首先依赖于对二氧化碳等温室气体排放历史和现状的精确评估,这是进一步制定和明确各地区温室气体减排任务的基础,也是衡量温室气体排放[收稿日期]2009-12-15[基金项目]国家社会科学基金重大项目“不确定条件下我国能源开发、利用和储备可持续发展战略研究”(批准号08&ZD046);国家自然科学基金青年项目“考虑非期望产出的效率模型及其在能源效率和环境绩效评价中的应用”(批准号70903031);国家自然科学基金面上项目“考虑影响因素交互作用和能源回弹效应的能效政策分析模型”(批准号70873058);国家自然科学基金应急项目“考虑能源结构、区域差异和行业特点的节能减排政策选择研究”(批准号70941038);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目“能源效率测度与能效政策分析框架———非期望产出和回弹效应的视角”(批准号CX09B-052R )。
我国东中西部二氧化碳排放的驱动因素研究
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5 的水 平 。2 0 % 0 6年 , 国 碳 排 放 总 量 更 是 中
年 份
首次 超 过 美 国, 到 了 6 达 2亿 吨 , 同 年 中 国 而 G DP总 量 只 相 当 于 美 国 的 1 1 … / 0 锕 。哥 本 哈 根 大 会 上 , 国政 府 做 出 了 到 2 2 中 0 0年单 位 GD P
…… .
i 摘 要 :以 S IP T模型为基本框架并对其进行拓 展 , 用面板数 据 , TR A 利 对全 国和东 中西 部地 区的碳 排放驱 动 因
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素进行深入考察。总体分析表明, 人口、 富裕程度、 第二产业的发展和能源强度都会对碳排放造成影响,
而城 市化水平 、 三产业 的发展 对碳 排放 的影响并不显著 ,K 曲线不适 用于 中国的碳 排放和经 济发 第 EC
发 展 水 平 最 高 , 二 、 三 产 业 占其 产 值 比重 第 第
二 、 献 综 述 文
经 济 活 动 在 带 来 社 会 财 富 的 同时 也 造 成 了
大 量 的二 氧 化 碳 排 放 。伴 随 着 人 口增 长 、 市 城
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纪 , 国 大 陆碳 排 放 量 占世 界 总 排 放 量 的 比例 中
年 均 增 长 超 过 1 , 2 0 年 的 1 % 上 升 至 % 从 00 2 20 0 7年 的 超 过 2 % , 一 时 期 , 国这 一 指 标 0 同 美 由 2 % 降 至 2 %左 右 , 4 0 日本 则 基 本 保 持 在 4 %
中国能源消费的CO_2排放变动及其驱动因素分析
进 步两个 方 面考察 了 中国能源 强度 的变化 , 为我 认 国能源 强度 下降 的 主 要 动力 源 于 各 产业 能源 利 用 效率 的提高 , 中工业 能源 强度 下降是 总体 能源 强 其 度 下降 的主 要 原 因 。而 周 勇 等 采 用 AWD 方 法 分
8 %以上 , 0 工业 成 为 中 国 C :排 放 逐 年 增 长 的 主 O 要部 门 。本文 以 中 国 C 排 放 现 状 为 背 景 , 析 O 分
逐 年 增 长 的发 展 趋 势 ; 源 结 构 调 整 并 未 起 到 节 能 减 排 的 作 用 , 煤 为 主 的 能 源 结 构 是 导 致 C 放 快 速 增 长 能 以 O 排
的原 因之 一 ; 术 进 步 与 产 业 结 构 调 整 是 实 现 节 能 减 排 目标 的 主 要 因素 。其 中 , 源技 术 进 步 减 排 效 应 最 大 。 技 能
22 0 0年 减 排 目标 的 实现 , 键 在 于 推 动 节 能 技 术 进 步 , 汰 落后 产 能 , 动 重 点 领 域 节 能 减排 ; 点 是 控 制 煤 炭 关 淘 推 重 消 费 的快 速 增 长 , 以及 能 源 结 构 与 产 业 结 构 的 双 重 优 化 。 关键词 : 0 排放 ; 源 消费; 济增长 ; 术进 步; 业结构 ; C 能 经 技 产 因素 分解 中图 分 类 号 : 4 6 2 F 2 . 文献标识码 : A 文 章 编 号 : 0 91 5 2 1 ) 10 7 — 6 1 0 — O X( O 1 0 - 0 30
温室气 体 大量 排 放 引 致 的全 球 气 候 变 暖在 国
际 范 围 内 引 起 了 广 泛 的研 究 , 本 哈 根 气 候 会 议 上 哥
基于因子分析法估计二氧化碳排放量的影响因素
一 、 引 言 面对快 速增长 的二氧化碳排 放量 和不断增 大 的国际二 氧化碳减 排压力 ,我 国于 2009年提 出 :到 2020年 中国单位 GDP二氧化碳 排放强度 比 2005年下 降 40% ~50% 的 目标 , 这一 日标 的实现依赖于地方层 面 的节能减排 .因此 ,探 讨我 国不 同省 份的二 氧化碳 排放 量 ,不仅 有助 于科 学 制定 二 氧 化碳减排标 准 ,而且也 是 我 国今后制 定 区域低 碳 发展 战 略 和相关政策 的重要依据. 我 国 幅员 辽 阔 、自然 资 源 分 布 不 均 ,这 些 原 因 不 仅 导 致 我 国区域 问的经济 发展 水平 存在 较大 差异 ,还 使得 区域 间 的二氧化 碳排放量 参差 不齐 ….York 利用 STIRPAT模 型 研究 了二 氧化 碳排放量 与人 口之 间的关 系 ;Coondoo 还从 Granger因果 关系 的角 度分 析 了二 氧化碳 排 放 量 和人 均 收 入之 间的关系 ,发 现不同的国家存 在不 同的 因果 关 系.刘华 军等 则利用 基尼系数测算 了中国二氧化碳 排放 的地 区差 异并 进行 了分解 .徐 大丰 根据碳 排放 主流算 法估算 了我 国东 、中 、西部 三 大 地 区碳 排 放 总 量 和 三 大 区域 分 行 业 碳 排 放 总 量 .张 雷 等 通 过 产 业 一能 源 关 联 和 能 源 ~碳 排 放 关 联 两 个 基 本 评 价 模 型 ,解 析 中 国 碳 排 放 区 域 格 局 变 化 的 原 因 . 以上研究 所涉及 的研究关 系较为单 一 ,基于 以上研 究 , 本文利用 能够 综合考虑多 因素的方法 来估计各 地 区的二 氧 化碳排 放 量.即 ,根 据 2000年 中 国 2 240个 地 区 的相 关数 据 ,利用 因子分 析法 ,研 究 了地 方人 口、GDP等数 据对 二 氧 化碳排放量 的估计. 二 、模 型 及 方 法简 介 (一 )模型简介 假设共有 n个样本 ,每个样本都有 P个观测指标 ,则
基于LMDI模型的CO_2排放影响因素研究——以江苏省为例
提 出对 数平 均权重 分解 法 (MD )对碳 排 放 量 进 L I
基金项 目:国家 自然科 学基金 ( 目编号 :70 11 ) 项 17 1 ,江苏省高校哲 学社会科学基金项 目 ( 目编号 : 00J7 00 ) 3 项 2 1S 90 1 。 B 作者简介 :刘洪久 ,常熟理工学院副教授 ,博士 ,德国 H cs u a n o e l Al 大学访问学 者 ,同济大学 博士后 。研究 方 向:管 理决策 、区 h he e 域经济。胡彦蓉 ,常熟理工学院管理学院讲师 。研究 方向 :品牌价 值评估 。Rbr Re,德国 H c cu a n大学教授 。 oe i t g o s l Al hh e e 研究方 向t企业管理 。马卫 民,同济大学经济与管理学 院教授 。研究方 向:管理决策。
书 《 我们能源的未来 :创建低碳 经济》 中提出了 低碳经 济 的概 念 ,美 国政府也 于 20 07年提 出了 《 低碳经济法案》 [ 。作为 c 2 o 排放量最大的国家, 我 国提出到 22 年单位国内生产总值 C 2 00 O 排放 比 20 年下降 4 % 一 5 05 0 4 %,并把控制温室气体排放
相 应 的建议 。
当前 国内外对 于碳 排放影 响因素 的研究 较 多 。 刘 竹通过 计算脱 钩 指 数 ,对 陕 西 等 5省 份 19 95
2 0 年经 济 增 长 与 C 2排 放 关 系 进 行 了 脱 钩 分 08 O 析 l ;庄 贵 阳使用 Tpo 钩 指 标 分 析 了 2 个 温 4 ai 脱 0
和产业 能源强度 分别是影响 c 2 放的正向和 负向主导 因素。降低 C 排放 量,需要通过提 高产业 能源强 o排
中国工业碳排放达峰预测及控制因素研究基于BPLSTM神经网络模型的实证分析
结果与讨论:
BPLSTM模型预测结果显示,中国工业碳排放将在2035年左右达到峰值,之后 开始逐步下降。这一趋势主要受到工业碳排放强度、能源结构和产业结构的影 响。另外,技术进步对碳排放达峰时间的推迟具有重要作用,这意味着技术进 步有可能在未来进一步推动碳排放的降低。
在控制因素中,工业碳排放强度对达峰时间的影响最为显著。强度较高的碳排 放会导致资源过度消耗和环境压力增大,从而促使政府和企业采取更加严格的 碳排放控制措施。能源结构调整是另一个重要的控制因素。通过降低煤炭等高 碳排放能源的比重,增加清洁能源和低碳能源的使用,可以降低工业碳排放水 平。产业结构优化对工业观管理:完善碳排放统计、监测和报告体系,强化企业排放约束;推动 重点企业开展碳减排行动,提高企业低碳意识。
3、技术进步:加大对节能环保、新能源等领域的研发投入,推动低碳技术的 研发和应用;推广合同能源管理、绿色建筑等低碳技术和模式,降低能源消耗 和碳排放。
4、公众参与:加强碳排放教育与宣传,提高公众的低碳意识和环保意识;鼓 励公众参与低碳生活和绿色出行,形成全社会的低碳共识。
中国工业碳排放达峰预测及控制因素研 究基于BPLSTM神经网络模型的实证分析
基本内容
摘要:
本研究旨在预测中国工业碳排放量何时达到峰值,并分析影响该趋势的关键控 制因素。采用基于反向传播长短期记忆神经网络(BPLSTM)模型的实证方法, 发现工业碳排放强度、能源结构、技术进步和产业结构等因素对碳排放达峰时 间具有显著影响。研究结果有助于理解中国工业碳排放趋势,为制定相应的碳 排放政策提供科学依据。
五、结论与展望
本研究基于LEAP模型对城市碳排放达峰进行了预测研究,发现政策措施对于推 动城市碳排放达峰具有积极作用。通过加大对可再生能源的支持力度、完善碳 排放统计和监测体系、推动重点企业开展碳减排行动、加大对节能环保等领域 的研发投入以及加强碳排放教育与宣传等措施,可以有效地降低城市碳排放量, 加快达峰进程。
我国二氧化碳排放的驱动因素
我国二氧化碳排放的驱动因素:基于省级面板数据的研究摘要:本文估算了1995-2007年我国各省的二氧化碳(CO2)排放量,构建了省级CO2排放面板数据库,并分别在静态和动态面板数据模型框架下,考察了我国CO2排放的驱动因素。
研究结果显示,产业结构是影响我国CO2排放最重要的因素,技术进步和城市化水平次之,而产权结构和能源消费结构的影响则要相对小得多。
资本调整速度是影响我国CO2排放的另一重要因素,加快资本折旧有利于CO2减排。
经济发展水平和人均CO2排放量之间则存在倒U型关系。
关键词:二氧化碳排放;面板数据;驱动因素;动态模型一、引言全球气候变暖已是不争的事实,大量证据表明,以二氧化碳(CO2)为主的人为温室气体排放是主要原因。
IPCC(2007)第四次评估报告指出,气候变化可能会导致一些不可逆转的影响,如果全球平均温度增幅超过工业革命前1.5-2.5℃,那么20%-30%的物种可能灭绝,超过3.5℃则可能导致40%-70%的物种灭绝。
全球气候变暖关乎人类社会的可持续发展,因此受到国际社会的广泛关注。
随着工业化和城市化的快速推进,我国的能源消费快速增长,CO2排放量也随之急剧增加,使得我国政府面临的国际CO2减排压力也越来越大①。
最近,我国政府正式宣布了控制温室气体排放的行动目标,决定到2020年,单位国内生产总值CO2排放量比2005年下降40%-45%,并将之作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。
客观科学地评估我国CO2等温室气体的排放现状和基本特征,全面细致地分析我国CO2等温室气体排放的主要影响因素,可以为我国政府有效地实施CO2等温室气体的减排战略提供理论基础,因此具有重要的研究价值。
大量文献对我国CO2排放的影响因素、演进趋势和减排措施等主题进行了研究(具体见文献回顾),但是几乎所有的以往研究都是基于国家层面的时间序列数据或产业层面的横截面数据,而基于省级层面的面板数据研究则十分稀少。
基于因素分解模型的二氧化碳排放影响因素分析——以山西为例
表 示 G P的能 耗 强 度 , D  ̄ , @ G P或 人 均 收 入 D G P X D
,
P表示 人 口规模 。该 恒等式通过简单的数学公式将人类活动产 生的 C O 与人 口、 均 G P 能耗 强度等 因子联 系起来 。K y 人 D 、 aa 恒等式是 IA P T方程 的一个 具体应用 ,它是通 过构造链式乘积 的形式分解 出多个影 响因素。 本 文 采 用 的碳 排 放 基 本公 式 :
c手 , ‘ 。 ’ P = c =
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、
因素分解 模 型
其 中 C表示碳排放总量 ;, i C 为 种能源的碳排放量 ; E表示为一 次 能源 的消费 量 ; . i E 为 种能 源的 消费量 ; Y为 国 内生 产 总值 ( D )P为人 口规模。 G P;
经 过 定 义 , 均碳 排 放 量 可 以写 为 : : = . ① ( ) 人 A ∑SFI R 2 式 ( ) 示 , 均碳 排 放 量 A 的 变 化 来 自 于 S 能 源 结 构 ) 变 2表 人 ( 的 化 、,能源排放强度 ) F ( 的变化 、( I能源效率 ) 的变化 以及 R( 经济 规 模 ) 变化 。 的 人 均 碳 排 放 变 化 量 可 以表 示 为 : A = ,A = … S F 1R A A - 0 ∑S F I 一 m 衲0 0 R
山西作 为煤炭 能源大省 , 在为 中国经济发 展提供能源保 障 的同时 , 也形成 了山西经济发 展 以煤 为主 的惯性依 赖 , 煤炭在 其能源 消费结构 中 占有很 大的 比重 。 长期 以煤为 主的能源结构 以及煤炭能 源的低效利 用 ,使 得山西 省无论 是 C O 的总排放 量 ,还是人均排放量 和单 位 G P排 放量在全 国都 处于较高位 D 置 。因此 , 结合 山西省情 , 系统分析碳排放 影响 因素 、 寻求减排 之 策显 得 尤 为重 要 。 本 文通 过 建 立 因 素分 解模 型 定 量 地 计 算 了 经 济 增 长 、 源 能 结 构 以及 能 源 效 率 对 山 西 省 19 90年 ~ 0 8年 C 放 的 贡 献 20 O排 度 ,探 讨 山西省碳 排放 与其 影响 因素问 的演化规 律和 可能态 势, 以便 为山西可持续发展提供相应 的理论支撑 。
我国二氧化碳排放的驱动因素研究
我国二氧化碳排放的驱动因素研究作者:江聪聪来源:《科技资讯》 2014年第3期江聪聪(华中师范大学湖北武汉 430079)摘要:本文利用1995—2010年我国30个省、市、自治区的经验数据,构造静态和动态面板数据模型,研究二氧化碳排放的驱动因素。
研究发现,能源强度、碳排放密度、人均能源使用量、经济增长这四个变量对碳排放有显著正效应;碳排放有显著的路径依赖性质;人口总量的增长对碳排放没有显著的正效应。
关键词:碳减排碳排放密度能源强度经济增长人口增长系统GMM中图分类号:F124文献标识码:A文章编号:1672-3791(2014)01(c)-0219-02改革开放以来,我国经济取得了高速发展,但同时也带了严峻的环境问题。
温室效应带来的海平面升高等问题威胁着人类的生存与发展,已引起了国际社会的广泛重视。
环境破坏与人类的经济发展模式紧密相关,以消耗大量资源、破换环境为代价的经济发展模式是不可持续的。
因此,近几十年来,关注环境变化、转换经济增长模式成为社会各界的热点话题。
本文将着重探讨我国二氧化碳排放的驱动因素,对影响二氧化碳排放的各因素进行定量分析。
1 文献综述对于分析碳排放量的影响因素,国内外学者都做了大量的研究。
因素分析法是研究国际能源问题中被广泛应用的方法。
最早系统提出碳排放测算的公式是卡亚恒等式,该公式由日本经济学家Kaya于1989年在运用要素分析法分析二氧化碳排放与经济增长间的关系时提出。
此后,不少学者以卡亚恒等式为基础,分析了碳排放量的影响因素。
此外,从不同角度研究碳排放的影响因素层出不穷。
这些方法主要有迪式对数指标三层完全分解法(LMDI)、卡亚恒等式法、STIRPAT模型、IPAT模型、Laspeyres指数法等。
李国志,李宗植(2010)基于STIRPAT模型和30个省市的面板数据,分析了人口、技术和经济对低排放、中排放、高排放三个不同区域的影响,结果发现经济增长是二氧化碳排放的主要驱动因素,且二氧化碳与经济增长之间存在明显的倒U型坏境库兹列茨曲线。
船舶二氧化碳排放驱动因素与减排潜力
船队管理
采用先进的船队管理技术 ,合理调度船舶,提高运 输效率,降低空驶率和低 效运输。
港口能效提升
优化港口设施布局和管理 ,提高装卸效率,减少船 舶在港停留时间,降低排 放。
04
船舶二氧化碳减排政策与措施
国际海事组织(IMO)减排政策
国际海事组织(IMO )是负责制定和实施 全球航运减排政策的 权威机构。
03
国际海事组织(IMO)制定了一系列减排措施,推 动船舶行业减少二氧化碳排放。
研究目的与意义
01
探究船舶二氧化碳排放的主要驱动因素,为制定减排策略提供 依据。
02
分析船舶行业的减排潜力,为政策制定者和业界提供参考,推
动绿色航运发展。
通过研究,提高人们对船舶碳排放问题的认识,促进国际合作
03
与交流,共同应对气候变化挑战。
1 2
液化天然气(LNG)的应用
推广使用LNG作为船舶燃料,减少对化石燃料的 依赖,降低二氧化碳排放。
电池动力船舶
研发和应用电池动力船舶,利用电力推进系统替 代传统发动机,实现零排放。
3
氢燃料电池的应用
探索氢燃料电池在船舶领域的应用,提供清洁能 源,减少碳排放。
船舶运营优化与管理
航线优化
通过智能航运系统,优化 船舶航线规划,减少航行 时间和距离,降低能耗和能效设计
优化船舶设计,采用更轻 的材料、更高效的推进系 统和节能装置,降低船舶 阻力,提高推进效率。
船舶动力系统优化
改进船舶发动机和传动系 统,提高燃油燃烧效率, 降低排放。
船舶运行优化
通过智能船舶管理系统, 实时监测船舶运行状态, 调整航速、航向等参数, 降低能耗和排放。
清洁能源与替代燃料的应用
《二氧化碳排放量影响因素的统计分析》
《二氧化碳排放量影响因素的统计分析》篇一一、引言随着全球气候变化问题的日益严重,二氧化碳排放量成为了全球关注的焦点。
为了更好地了解二氧化碳排放量的变化趋势及其影响因素,本文将对二氧化碳排放量进行统计分析,并深入探讨其影响因素。
二、数据与方法1. 数据来源本文所采用的数据来自国内外多个权威机构发布的二氧化碳排放量数据,包括国际能源署(IEA)、联合国气候变化框架公约(UNFCCC)等。
2. 统计分析方法(1)描述性统计分析:对二氧化碳排放量进行描述性统计分析,包括平均值、中位数、标准差等。
(2)多元回归分析:探讨二氧化碳排放量的影响因素,采用多元回归分析方法,以二氧化碳排放量为因变量,以能源消费结构、经济发展水平、人口数量、能源效率等为自变量。
三、二氧化碳排放量的现状与变化趋势根据权威机构发布的数据,全球二氧化碳排放量呈现出逐年上升的趋势。
从描述性统计分析的结果来看,二氧化碳排放量的平均值、中位数等指标均呈现出上升趋势。
这表明全球范围内,二氧化碳排放量的问题依然严重。
四、影响因素的统计分析1. 能源消费结构能源消费结构是影响二氧化碳排放量的重要因素。
通过对多元回归分析的结果进行探讨,发现煤炭、石油等传统能源的消费比重与二氧化碳排放量呈正相关关系。
而清洁能源如风能、太阳能等的消费比重与二氧化碳排放量呈负相关关系。
这表明,能源消费结构的优化对于减少二氧化碳排放量具有重要意义。
2. 经济发展水平经济发展水平也是影响二氧化碳排放量的重要因素。
一般来说,经济发展水平越高,能源消费量越大,二氧化碳排放量也越高。
但是,这也与经济发展方式、产业结构等有关。
通过多元回归分析,可以发现经济发展水平与二氧化碳排放量之间存在一定的正相关关系。
3. 人口数量人口数量也是影响二氧化碳排放量的因素之一。
人口数量的增加会导致能源消费量的增加,从而增加二氧化碳排放量。
但是,人口数量的影响程度相对较小。
4. 能源效率能源效率的提高可以有效减少二氧化碳排放量。
国际海上货物运输CO2排放驱动因素分析及减排对策研究
选择能效高的港口停靠,尽量减少装卸货物的次数 和时间。
港口能源结构调整方案
01
使用清洁能源
02
能源消耗监管
03
建立绿色港口
鼓励港口使用清洁能源,如太阳 能、风能等,替代传统的化石燃 料。
加强对港口的能源消耗监管,确 保港口的能源使用符合环保标准 。
通过优化能源结构、提高能源利 用效率等措施,建立绿色、低碳 的港口。
港口的交通流量对船舶的排放 也有影响。高流量的港口可能 需要更多的船舶进行运输,从 而增加船舶的数量和排放。
合理的港口规划可以有效减少 船舶的等待时间和航行时间, 从而减少能耗和排放。
04
国际海上货物运输co2减 排对策研究
船用燃料替代方案
生物燃料
利用生物质资源生产的燃料 ,如生物柴油、生物气体等 ,可以减少对化石燃料的依
Байду номын сангаас
某船厂采用节能型船舶设计:在设计过程中充分考虑了 船舶的能效,采用了新的节能技术。经过实际运营测试 ,该船舶的油耗和排放均明显低于同类船只。
06
结论与展望
研究结论
海上运输是全球贸易的重要环 节,但同时也是二氧化碳排放 的主要来源之一。
船队规模和航行里程是影响二 氧化碳排放的主要因素,而船 型和船龄对排放的影响则相对 较小。
燃料含硫量
燃料中的硫含量对排放具有重要影响。高硫燃料燃烧后产生的硫 氧化物会对环境造成污染,同时也会降低燃料的燃烧效率。
燃料添加物
为了改善燃料的燃烧性能和降低排放,有时需要在燃料中添加一 些添加剂,如金属元素或有机化合物等。
船舶运营效率的影响
01
航线规划
02
装载方式
合理的航线规划可以有效缩短运输时 间和降低能耗,从而减少co2排放。
双燃料发动机温室气体排放预测和影响因素分析
双燃料发动机温室气体排放预测和影响因素分析随着全球对环境保护的重视,汽车尾气排放问题越来越成为一个亟需解决的关键议题。
双燃料发动机作为一种环保型的动力系统,其在减少温室气体排放方面具有一定的潜力。
本文将探讨双燃料发动机在温室气体排放方面的预测能力以及影响其排放的因素。
一、双燃料发动机温室气体排放预测在进行双燃料发动机温室气体排放预测之前,我们首先需要了解双燃料动力系统的工作原理。
双燃料发动机可以使用两种不同种类的燃料,一般为传统的汽油和一种替代燃料,比如液化石油气(LPG)或压缩天然气(CNG)。
双燃料发动机在不同工况下,两种燃料的使用比例会发生变化,这也是对温室气体排放进行预测的关键因素。
为了预测双燃料发动机的温室气体排放情况,研究人员通常会对发动机进行试验,并且采用数学模型进行模拟。
通过测量不同工况下的排放物浓度和流量,结合实际使用的燃料比例,可以得出双燃料发动机在特定工况下的温室气体排放情况。
然而,双燃料发动机的温室气体排放预测存在一定的挑战。
首先,燃料比例的变化会导致排放物的成分和浓度发生改变,因此准确测量排放物的组成和含量是非常重要的。
其次,不同燃料的燃烧特性也会影响排放物的生成和排放。
因此,需要对不同燃料的特性进行深入的研究,以提高预测的准确性。
二、双燃料发动机温室气体排放影响因素分析双燃料发动机的温室气体排放受多种因素的影响,下面将分析其中的几个主要因素。
1. 燃料比例:双燃料发动机采用两种不同种类的燃料,燃料比例的改变会直接影响温室气体排放。
以液化石油气和汽油为例,当燃料比例中液化石油气的含量增加时,温室气体排放可以显著减少。
因此,合理调整燃料比例是减少温室气体排放的关键。
2. 发动机工况与负荷:发动机的负荷和工况对温室气体排放也有重要影响。
发动机在不同负荷和工况下的燃烧效率和排放物生成量存在差异,因此,合理控制发动机的工作状态可以有效减少温室气体的排放。
3. 排放控制技术:除了燃料比例和发动机工况外,排放控制技术也是影响双燃料发动机温室气体排放的重要因素。
基于PLS的区域碳排放驱动因素及减排路径研究——以山东省为例
基于PLS的区域碳排放驱动因素及减排路径研究——以山东省为例邱士雷;董会忠;吴宗杰【摘要】采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC) 2006年版能源消耗碳排放计算公式和水泥生产碳排放模型,选取2005-2014年能源消费数据和水泥产量数据,计算并分析山东省10年间的碳排放量及其特征,并通过偏最小二乘(PLS)回归模型,利用2005-2014年山东省社会经济统计数据对碳排放驱动因素进行研究.研究表明:燃料、动力类价格对碳排放具有显著的抑制作用,解释能力为0.894 3;其余变量与碳排放均呈正相关,其中人口增长、居民消费水平、地区生产总值、城市化率、外商直接投资对促进碳排放解释能力最为显著,其变量投影重要性分别为1.15、1.14、1.14、1.12和1.12;另外,技术创新、能源消费量、水泥产量、产业结构和能源结构对碳排放的促进作用也是非常重要的.通过上述研究成果,为相关政府部门制定节能减排政策提供参考.%Using the carbon emissions model of energy consumption and cement production Offered by United Nations Intergovemmental Panel on Climate Change in 2006,this paper calculates and analyzes the number and characteristics of carbon emissions in Shandong Province by energy consumption data and cement production data and constructs partial least squares regression model to analyze driving factors of carbon emissions by using the socio-economic statistics of Shandong Province from 2005 to 2014.Research shows that prices of fuel and power are negatively correlated with carbon emissions.The explanatory power is 0.89.Population growth,residents'consumption level,GDP,urbanization rate and FDIpromote carbon emissions significandy in the rest of the variables.Variable importance in the projection of them are 1.15,1.14、1.14,1.12 and 1.12 separately.In addition,technological innovation,energyconsumption,cement production,industrial structure and energy structure are also very important for promoting carbon emissions.Finally,the article puts forward suggestions to control carbon for relevant government branches.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2017(037)003【总页数】8页(P235-242)【关键词】偏最小二乘回归;碳排放;变量投影重要性【作者】邱士雷;董会忠;吴宗杰【作者单位】山东理工大学商学院,山东淄博 255000;山东理工大学商学院,山东淄博 255000;山东理工大学商学院,山东淄博 255000【正文语种】中文【中图分类】F061.521世纪人类面临的最大环境挑战是以气候变暖为主要特征的全球气候变化,造成全球气候变化的一个重要原因就是人类大量排放温室气体尤其是CO2,因此,应对气候变化的重中之重就是减少CO2的排放。
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1. 引言
一直以来,全球变暖都是引起各国人民关注的热门问题,它与所有生物的生存发展关系紧密。中国 既是世界第二大经济体,也是人口众多、工业化程度高、对煤炭依存度高的发展中国家,面临着巨大的 减排压力。准确分析二氧化碳排放的驱动因素及其影响特征可以为我国政府在联合国气候变化框架公约 (United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC)谈判中予以数据的支持,另一方面对 制定碳税政策、执行减排任务、建立碳交易市场以及进行碳贸易具有重要意义。
Keywords
Carbon Dioxide Emissions, GAMLSS Model, Non-Parametric Regression
基于GAMLSS模型的二氧化碳排放驱动 因素分析
李秋萍,陈兴荣*,朱燚丹
中国地质大学(武汉)数学与物理学院,湖北 武汉
收稿日期:2020年7月18日;录用日期:2020年8月4日;发布日期:2020年8月11日
变量
单位
均值
标准差
极小值
极大值
CO2 TPOP
万吨 万人
28,308.01 4450.36
20,359.60 2670.59
1074.87 543.00
101,434.20 11,169.00
URB
百分比
52.95
13.96
26.87
89.60
INC
元
15442.77
9269.81
3562.83
58,988.00
关键词
二氧化碳排放,GAMLSS模型,非参数回归
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
EI
吨标准煤/万元
1.06
0.60
0.25
4.18
ES
百分比
0.59
0.68
0.00
4.06
注:CO2、TPOP、URB、INC、EI 和 ES 分别表示二氧化碳排放量、人口总数、城市化水平、人均可支配收入、能源强度和能源结构,下同。
Байду номын сангаас
3. 研究方法
3.1. GAMLSS 模型
GAMLSS 模型是一种半参数回归模型,参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设,非参数 性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数,非参数平滑函数不预先设定函数关系,各个 解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了 GAM 模型和广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)的一些局限性。
2. 数据来源与介绍
2.1. 数据来源
本文选取由 2005~2017 年全国 30 个省市(西藏除外)的数据构成的面板数据作为研究对象,数据全部
DOI: 10.12677/aam.2020.98137
1178
应用数学进展
李秋萍 等
来源于《中国统计年鉴》(2006~2018)和《中国能源统计年鉴》(2006~2018)。由于我国没有直接公布各个 省市的二氧化碳排放数据,多数文献中都是通过我国公布的其它数据根据一定的方法计算二氧化碳排放 量。目前计算二氧化碳排放量的方法有很多,本文总结了《联合国政府间气候变化专门委员会 (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)国家温室气体清单指南》及《省级温室气体清单编制指 南(试行)》中的计算方法,选取煤炭、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气六种能源,根据各种能源燃烧 的热值计算二氧化碳排放量。经检验,由这种方法计算得出的各省二氧化碳排放量总和与全国能源燃烧 产生的二氧化碳排放量大致相等。
(2)
其中 I、P、A 和 T 与式(1)中的意义相同,a 代表常数项,b、c 和 d 代表弹性系数,下标 t 代表时间,ξt 代 表随机扰动项。本文总结了相关文献,在 STIRPAT 模型的基础上将影响二氧化碳排放量的因素分为五个 部分:人口数、城市化水平、经济水平、能源强度和能源结构。其中人口数由各省市历年年末总人口数
σi 作为位置参数和尺度参数,其余参数作为形状参数,如偏度和峰度等。分布参数向量可以推广到包含
四个以上的参数,也可以是总体分布的参数。令 g (⋅) 为连接解释变量和分布参数的单调连接函数,函数
关系可以表示如下:
Jk
∑ gk (θk ) = ηk = Xk βk + Z jkγ jk , k = 1,2,3,4
近年来,国内外许多学者对于二氧化碳排放的影响因素展开研究。对于经济和二氧化碳排放的关系, 大部分研究基于环境库茨涅兹曲线(Environmental Kuznets Curve, EKC) [1]的假设展开,假设表示二氧化 碳排放量与人均入呈倒“U”型关系。部分学者使用分解分析方法,如对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisa Index, LMDI)法[2],通过恒等式将二氧化碳排放指标分解为几个影响因素的指标并评估它们的贡献 [3] [4] [5]。部分学者基于可拓展的随机环境影响评估模型(Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology, STIRPAT) [6]进行回归分析[7] [8]。部分学者使用广义可加模型(Generalized Additive Models, GAM) [9]分析二氧化碳排放的驱动因素及其影响特征[10]。分解分析法着重于分析影响 因素的贡献度,忽略了影响因素的作用机制。GAM 模型等回归模型通常将收集的碳排放数据假设为服从 正态分布,当真实数据与正态分布差异显著时,这一假设会影响结果的准确性。
表示,城市化水平由各省市历年年末城市人口比重表示,经济水平由各省市的人均可支配收入表示,能
源强度由各省市历年能源消费总量(折算成标准煤)与地区生产总值之比表示,能源结构由各省市历年天然 气消费量占能源消费总量(均折算成标准煤)的比重表示。各变量的描述性统计指标如表 1 所示。
Table 1. Descriptive statistics for each variable 表 1. 各变量的描述性统计指标
Analysis of Driving Factors of Carbon Dioxide Emission Based on GAMLSS Model
Qiuping Li, Xingrong Chen*, Yidan Zhu
College of Mathematics and Physics, China University of Geosciences, Wuhan Hubei
Received: Jul. 18th, 2020; accepted: Aug. 4th, 2020; published: Aug. 11th, 2020
Abstract
Global warming and carbon dioxide reduction are important issues of concern to all countries. It is an important task to comprehensively study the factors affecting carbon emissions and effectively reduce carbon emissions. This paper collects relevant data from 30 provinces and cities in China from 2005 to 2017, constructs a GAMLSS model for non-parametric regression analysis, and explores the impact of population size, economic level, urbanization level, and energy intensity on carbon dioxide emissions. The analysis results show that all factors have a linear positive effect on carbon dioxide emissions in the long run, and that the population size, economic level, and urbanization level have an inverted “U”-shaped non-linear impact mode on carbon dioxide emissions within a certain range. Based on the conclusions of the study, combined with China’s national conditions, this paper puts forward some suggestions on carbon dioxide emission reduction.
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2020, 9(8), 1177-1186 Published Online August 2020 in Hans. /journal/aam https:///10.12677/aam.2020.98137
*通讯作者。
文章引用: 李秋萍, 陈兴荣, 朱燚丹. 基于 GAMLSS 模型的二氧化碳排放驱动因素分析[J]. 应用数学进展, 2020, 9(8): 1177-1186. DOI: 10.12677/aam.2020.98137