中国2030年碳排放达峰研究进展
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Geographical Science Research 地理科学研究, 2017, 6(1), 26-34 Published Online February 2017 in Hans. http://www.hanspub.org/journal/gser https://doi.org/10.12677/gser.2017.61004
Studies on the Carbon Emission Peak of China in 2030: A Review
Xiaxiang Li1, Xuezhen Zhang2,3, Fang Wang2, Lijuan Zhang1
1Key Laboratory of Remote Sensing Monitoring of Geographic Environment, College of Heilongjiang Province, Harbin Normal University, Harbin Heilongjiang 2Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 3University of Chinese Academy of Sciences, Beijing
27
李侠祥 等
Table 1. Common modeling methods for carbon emission peak prediction 表 1. 碳排放峰值预测的常用建模方法
建模方法 指标分解法 自上而下分析法
代表模型 IPAT; STIRPAT
LEAP
方法特性
以分解公式和指标体系，对 CO2 排放进行指 标分解，主要应用于国家尺度。
2. 研究进展
2.1. 碳排放达峰的研究方法
碳排放峰值预测的研究手段通常是模型模拟。目前应用到中国碳排放峰值研究的主要模拟方法大致 分为三类(见表 1) [1]：第一类是基于指标分解法的模拟，采用的模型主要有 IPAT 和 STIRPAT (Stochastic Impacts by Regression on PAT)；第二类是自下而上的模拟方法，采用的模型主要为 LEAP (Long-range Energy Alternatives Planing System)；第三类是基于系统优化模型的模拟，采用的模型主要包括 MARKAL-
MACRO 模型、IESOCEM (Intertemporal Energy System Optimization and Carbon Emission Model)模型和中 国能源环境综合政策评价模型(IPAC)等[2] [3]。另外，环境库兹涅茨曲线模型(EKC)在碳排放的峰值预测 研究中也有应用。
目前我国仍处于工业化和城镇化快速发展时期，正是高能耗，求发展的阶段。在如此情情形下，我 国碳排放在 2030 左右达峰的路径及对经济的影响，以及政府应采取怎样的政策以求得达峰等问题成为我 们亟待研究解决的课题。近来，国内外学者针对中国碳排放达峰问题已经展开了诸多研究，本文拟针对 碳排放达峰的主要研究方法，2030 年左右中国碳排放达峰的路径、对策及典型省市的达峰时间、路径及 对策等方面予以梳理，以期为中国及各省(市)顺利实现碳排放达峰目标及后续相关研究提供参考。
以部门历史数据为基础，通过情景模拟预测未 来的 CO2 排放。
系统优化法
MARKAL-MACRO; IESOCEM; IPAC
通过线性或非线性数学方法动态模拟能源市 场的变化。
方法应用
Ehrlich P R 等[4] York R 等[6]
Wang K 等[9]
陈文颖[18] 毕超[19] 姜克隽等[20] [21]
文章引用: 李侠祥, 张学珍, 王芳, 张丽娟. 中国 2030 年碳排放达峰研究进展[J]. 地理科学研究, 2017, 6(1): 26-34. https://doi.org/10.12677/gser.2017.61004
收稿日期：2017年1月21日；录用日期：2017年2月18日；发布日期：2017年2月21日
李侠祥 等
摘要
中国碳排放峰值是当前国际社会关注的焦点，本文通过文献调研和分析，梳理了这方面的研究进展。目 前，碳排放峰值研究的主要手段是模型模拟，其中比较常用的有三类模型，分别是指标分解法模型、自 上而下的模型以及系统优化模型。研究发现，我国碳排放可在2030年左右达峰，其前提条件是：积极调 整产业结构、能源结构，加快转变发展模式，鼓励推广清洁能源，以及恰当增强碳汇能力；在国家的宏 观调度下，各省(市)通过制定“因地制宜”的达峰方案，也均可在2030年左右实现碳排放达峰。不过， 模型及其参数对未来社会经济发展情景的适应性、本地化模型的性能以及因地缘环境演变导致的模拟不 确定性等还需进一步评估。
Open Access
1. 引言
改革开放以来，中国经济稳步、高速增长，于 2010 年 GDP 总量超过日本成为世界第二大经济体。 随着经济快速发展，中国碳排放总量也在急剧增加，于 2007 年超过美国和欧盟，跃居世界首位。目前， 在国际减排压力日益增加的严峻形势下，中国的碳排放成为全球关注的焦点之一。作为对全球事务负责 任且有担当的大国，中国与美国于 2014 年 11 月联合发布《中美气候变化联合声明》，承诺碳排放在 2030 年左右达峰并争取尽早达峰，并且在 2015 年 12 月的巴黎气候大会上中方重申了这一承诺。“承诺”不仅 从国内经济社会可持续发展角度做出了现实选择，而且回应了国际社会对中国及全球气候变化的关切， 彰显了中国政府对碳减排的高度重视和坚定决心，受到国际社会的高度评价。
Received: Jan.Fra Baidu bibliotek21st, 2017; accepted: Feb. 18th, 2017; published: Feb. 21st, 2017
Abstract
The carbon emission peak of China is an international focus. Here, we carried out a literature review for the studies on the carbon emission peak of China in 2030 to summarize the study progresses. The literature review shows that these studies mostly were achieved by using models. There are generally three categories of models, which are decomposition models, top-down models and system optimized models. These model-based studies show that carbon emissions of China would peak around 2030 in the conditions of changing energy structure and industrial structure, transforming the development mode, promoting clean energy and appropriately increasing carbon sequestration ability. At the level of provinces, the peak of carbon emissions would as well as occur around 2030 with the supports of localized development road under the national macro policies. However, we should pay attentions on the uncertainties of these model studies. These uncertainties might be derived from the model parameters, performances of entire model, and geopolitical conditions.
LEAP 模型是自下而上分析方法的典型代表之一，是由瑞典斯德哥尔摩环境研究所开发的基于情景 分析的经济-能源-环境复杂系统综合建模平台[9]。该模型的主要优势在于考虑到了能源是横跨经济、环 境、社会等多领域的复杂系统，而不是仅仅将其理解为单一系统。具体表现为，该平台在能源需求分析 方面兼有部门分析法及投入产出法的特点，同时将资源禀赋、能源价格及投资等影响能源供给的因素纳 入模型框架。在实际应用中，一般根据能源需求与经济发展之间的关系，以单位产值的能源消费量反映 系统内各部门的能源利用水平，通过对未来可能的经济发展及单位产值能耗的情景假设，得到各情景下 能源需求总量及其能源结构分配，并计算对应的污染物排放量。LEAP 模型已被广泛应到国家、省市及 行业层面的能源规划、能源需求等研究中[10] [11] [12]，比如常征等[13]、龙妍等[14]基于 LEAP 模型构 建的 LEAP-shanghai 模型、LEAP-湖北模型等。鉴于该模型的最大优势是从整体性出发描述了经济–能 源–环境复杂系统，因而预测分析过程不可将复杂的能源系统简单的人为分割，这会忽视了能源作为一 个动态系统的整体性，导致结论主观性[13]。
关键词
中国，碳排放峰值，2030年左右
Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
指标分解模拟法从影响碳排放的因素入手，首先将碳排放的影响因素进行分解，再基于分解结果对 碳排放趋势进行模拟预测。IPAT 模型[4]是该方法的具体实现之一，它将环境影响(I)分解为人口(P)，富 裕度(A)和技术(T)三个要素作用的结果，由此形成了 IPAT 模型的一般方程形式：I = PAT，该方程将环境 影响和人口规模、人均财富以及对环境影响的技术水平联系起来。在碳排放研究领域，环境影响(I)即为 碳排放量，P 为人口数量、A 为人均 GDP，T 为能源强度。IPAT 模型为探究人口、经济和技术对碳排放 的影响提供了有效工具。随后，Waggoner 和 Ausubel [5]将技术水平 T 又分解成了单位 GDP 所消耗的技 术(C)与单位技术对环境的影响(T)之积，由此演变出“ImPACT”模型的一般方程，即 I = PACT。然而， IPAT 模型与 ImPACT 模型尚存在一定局限性，即，各因素之间是独立的，一个因素变化时，其他因素不 受其影响而相应变化，不能反映社会经济“复杂耦合系统”的特征。为了弥补这一不足，分析人口对环 境的非线性变化影响，York 等[6]在 IPAT 模型的基础上建立了 STIRPAT 模型，即： Ii = aPib AicTid ei 。通 过对数变化得到其加法形式的方程： ln Ii = a + b ln Pi + c ln Ai + d ln Ti + ei ，渠慎宁等[7]、马宏伟等[8]利用 该模型对未来中国碳排放峰值进行了预测研究。通常做法是利用历史数据根据最小二乘原理拟合出模型 中各项变量的系数，然后再利用未来各变量的情景，预测未来的碳排放。
Keywords
China, Carbon Emission Peak, Around 2030
中国2030年碳排放达峰研究进展
李侠祥1，张学珍2,3，王 芳2，张丽娟1
1哈尔滨师范大学，黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室，黑龙江 哈尔滨 2中国科学院地理科学与资源研究所，中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室，北京 3中国科学院大学，北京
Studies on the Carbon Emission Peak of China in 2030: A Review
Xiaxiang Li1, Xuezhen Zhang2,3, Fang Wang2, Lijuan Zhang1
1Key Laboratory of Remote Sensing Monitoring of Geographic Environment, College of Heilongjiang Province, Harbin Normal University, Harbin Heilongjiang 2Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 3University of Chinese Academy of Sciences, Beijing
27
李侠祥 等
Table 1. Common modeling methods for carbon emission peak prediction 表 1. 碳排放峰值预测的常用建模方法
建模方法 指标分解法 自上而下分析法
代表模型 IPAT; STIRPAT
LEAP
方法特性
以分解公式和指标体系，对 CO2 排放进行指 标分解，主要应用于国家尺度。
2. 研究进展
2.1. 碳排放达峰的研究方法
碳排放峰值预测的研究手段通常是模型模拟。目前应用到中国碳排放峰值研究的主要模拟方法大致 分为三类(见表 1) [1]：第一类是基于指标分解法的模拟，采用的模型主要有 IPAT 和 STIRPAT (Stochastic Impacts by Regression on PAT)；第二类是自下而上的模拟方法，采用的模型主要为 LEAP (Long-range Energy Alternatives Planing System)；第三类是基于系统优化模型的模拟，采用的模型主要包括 MARKAL-
MACRO 模型、IESOCEM (Intertemporal Energy System Optimization and Carbon Emission Model)模型和中 国能源环境综合政策评价模型(IPAC)等[2] [3]。另外，环境库兹涅茨曲线模型(EKC)在碳排放的峰值预测 研究中也有应用。
目前我国仍处于工业化和城镇化快速发展时期，正是高能耗，求发展的阶段。在如此情情形下，我 国碳排放在 2030 左右达峰的路径及对经济的影响，以及政府应采取怎样的政策以求得达峰等问题成为我 们亟待研究解决的课题。近来，国内外学者针对中国碳排放达峰问题已经展开了诸多研究，本文拟针对 碳排放达峰的主要研究方法，2030 年左右中国碳排放达峰的路径、对策及典型省市的达峰时间、路径及 对策等方面予以梳理，以期为中国及各省(市)顺利实现碳排放达峰目标及后续相关研究提供参考。
以部门历史数据为基础，通过情景模拟预测未 来的 CO2 排放。
系统优化法
MARKAL-MACRO; IESOCEM; IPAC
通过线性或非线性数学方法动态模拟能源市 场的变化。
方法应用
Ehrlich P R 等[4] York R 等[6]
Wang K 等[9]
陈文颖[18] 毕超[19] 姜克隽等[20] [21]
文章引用: 李侠祥, 张学珍, 王芳, 张丽娟. 中国 2030 年碳排放达峰研究进展[J]. 地理科学研究, 2017, 6(1): 26-34. https://doi.org/10.12677/gser.2017.61004
收稿日期：2017年1月21日；录用日期：2017年2月18日；发布日期：2017年2月21日
李侠祥 等
摘要
中国碳排放峰值是当前国际社会关注的焦点，本文通过文献调研和分析，梳理了这方面的研究进展。目 前，碳排放峰值研究的主要手段是模型模拟，其中比较常用的有三类模型，分别是指标分解法模型、自 上而下的模型以及系统优化模型。研究发现，我国碳排放可在2030年左右达峰，其前提条件是：积极调 整产业结构、能源结构，加快转变发展模式，鼓励推广清洁能源，以及恰当增强碳汇能力；在国家的宏 观调度下，各省(市)通过制定“因地制宜”的达峰方案，也均可在2030年左右实现碳排放达峰。不过， 模型及其参数对未来社会经济发展情景的适应性、本地化模型的性能以及因地缘环境演变导致的模拟不 确定性等还需进一步评估。
Open Access
1. 引言
改革开放以来，中国经济稳步、高速增长，于 2010 年 GDP 总量超过日本成为世界第二大经济体。 随着经济快速发展，中国碳排放总量也在急剧增加，于 2007 年超过美国和欧盟，跃居世界首位。目前， 在国际减排压力日益增加的严峻形势下，中国的碳排放成为全球关注的焦点之一。作为对全球事务负责 任且有担当的大国，中国与美国于 2014 年 11 月联合发布《中美气候变化联合声明》，承诺碳排放在 2030 年左右达峰并争取尽早达峰，并且在 2015 年 12 月的巴黎气候大会上中方重申了这一承诺。“承诺”不仅 从国内经济社会可持续发展角度做出了现实选择，而且回应了国际社会对中国及全球气候变化的关切， 彰显了中国政府对碳减排的高度重视和坚定决心，受到国际社会的高度评价。
Received: Jan.Fra Baidu bibliotek21st, 2017; accepted: Feb. 18th, 2017; published: Feb. 21st, 2017
Abstract
The carbon emission peak of China is an international focus. Here, we carried out a literature review for the studies on the carbon emission peak of China in 2030 to summarize the study progresses. The literature review shows that these studies mostly were achieved by using models. There are generally three categories of models, which are decomposition models, top-down models and system optimized models. These model-based studies show that carbon emissions of China would peak around 2030 in the conditions of changing energy structure and industrial structure, transforming the development mode, promoting clean energy and appropriately increasing carbon sequestration ability. At the level of provinces, the peak of carbon emissions would as well as occur around 2030 with the supports of localized development road under the national macro policies. However, we should pay attentions on the uncertainties of these model studies. These uncertainties might be derived from the model parameters, performances of entire model, and geopolitical conditions.
LEAP 模型是自下而上分析方法的典型代表之一，是由瑞典斯德哥尔摩环境研究所开发的基于情景 分析的经济-能源-环境复杂系统综合建模平台[9]。该模型的主要优势在于考虑到了能源是横跨经济、环 境、社会等多领域的复杂系统，而不是仅仅将其理解为单一系统。具体表现为，该平台在能源需求分析 方面兼有部门分析法及投入产出法的特点，同时将资源禀赋、能源价格及投资等影响能源供给的因素纳 入模型框架。在实际应用中，一般根据能源需求与经济发展之间的关系，以单位产值的能源消费量反映 系统内各部门的能源利用水平，通过对未来可能的经济发展及单位产值能耗的情景假设，得到各情景下 能源需求总量及其能源结构分配，并计算对应的污染物排放量。LEAP 模型已被广泛应到国家、省市及 行业层面的能源规划、能源需求等研究中[10] [11] [12]，比如常征等[13]、龙妍等[14]基于 LEAP 模型构 建的 LEAP-shanghai 模型、LEAP-湖北模型等。鉴于该模型的最大优势是从整体性出发描述了经济–能 源–环境复杂系统，因而预测分析过程不可将复杂的能源系统简单的人为分割，这会忽视了能源作为一 个动态系统的整体性，导致结论主观性[13]。
关键词
中国，碳排放峰值，2030年左右
Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
指标分解模拟法从影响碳排放的因素入手，首先将碳排放的影响因素进行分解，再基于分解结果对 碳排放趋势进行模拟预测。IPAT 模型[4]是该方法的具体实现之一，它将环境影响(I)分解为人口(P)，富 裕度(A)和技术(T)三个要素作用的结果，由此形成了 IPAT 模型的一般方程形式：I = PAT，该方程将环境 影响和人口规模、人均财富以及对环境影响的技术水平联系起来。在碳排放研究领域，环境影响(I)即为 碳排放量，P 为人口数量、A 为人均 GDP，T 为能源强度。IPAT 模型为探究人口、经济和技术对碳排放 的影响提供了有效工具。随后，Waggoner 和 Ausubel [5]将技术水平 T 又分解成了单位 GDP 所消耗的技 术(C)与单位技术对环境的影响(T)之积，由此演变出“ImPACT”模型的一般方程，即 I = PACT。然而， IPAT 模型与 ImPACT 模型尚存在一定局限性，即，各因素之间是独立的，一个因素变化时，其他因素不 受其影响而相应变化，不能反映社会经济“复杂耦合系统”的特征。为了弥补这一不足，分析人口对环 境的非线性变化影响，York 等[6]在 IPAT 模型的基础上建立了 STIRPAT 模型，即： Ii = aPib AicTid ei 。通 过对数变化得到其加法形式的方程： ln Ii = a + b ln Pi + c ln Ai + d ln Ti + ei ，渠慎宁等[7]、马宏伟等[8]利用 该模型对未来中国碳排放峰值进行了预测研究。通常做法是利用历史数据根据最小二乘原理拟合出模型 中各项变量的系数，然后再利用未来各变量的情景，预测未来的碳排放。
Keywords
China, Carbon Emission Peak, Around 2030
中国2030年碳排放达峰研究进展
李侠祥1，张学珍2,3，王 芳2，张丽娟1
1哈尔滨师范大学，黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室，黑龙江 哈尔滨 2中国科学院地理科学与资源研究所，中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室，北京 3中国科学院大学，北京