發(fā)布時(shí)間：2020-05-23 12:30

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,環(huán)境問(wèn)題日益突出,工業(yè)用地作為城市二氧化碳的主要排放空間,研究如何降低其碳排放強(qiáng)度,提高碳排放效率以實(shí)現(xiàn)綠色經(jīng)濟(jì)就顯得十分重要。本文在國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究基礎(chǔ)上,從碳排放強(qiáng)度、碳排放影響因素、碳排放效率三個(gè)部分對(duì)全國(guó)30省(區(qū)、市)、246地級(jí)市的工業(yè)用地碳排放效應(yīng)進(jìn)行綜合研究。首先,本文根據(jù)IPCC法對(duì)2006-2016年各省市的工業(yè)用地碳排放進(jìn)行了測(cè)度,對(duì)碳排放強(qiáng)度變化及區(qū)域差異進(jìn)行了分析。其次,在測(cè)度結(jié)果基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建擴(kuò)展的Kaya等式對(duì)工業(yè)用地碳排放進(jìn)行LMDI分解,并通過(guò)擴(kuò)展的STIRPAT模型對(duì)其影響因素進(jìn)行回歸分析。然后,本文根據(jù)數(shù)據(jù)包絡(luò)法及Malmquist指數(shù)法,對(duì)各省市工業(yè)用地碳排放進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)效率分析。最后,根據(jù)上述研究結(jié)論對(duì)工業(yè)用地碳排放的低碳優(yōu)化提出相應(yīng)建議。本文主要研究結(jié)論是:(1)工業(yè)用地碳排放整體表現(xiàn)為先增加后穩(wěn)定,地區(qū)差異明顯,排放量較高的省市主要位于我國(guó)東部地區(qū)和中部地區(qū),地均排放量上中西部地區(qū)高于東部地區(qū);碳排放產(chǎn)值整體表現(xiàn)為增加,工業(yè)產(chǎn)出對(duì)能源消費(fèi)的依賴程度降低,東部地區(qū)省市碳排放產(chǎn)值相對(duì)較高。(2)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度、人均工業(yè)產(chǎn)值、地均從業(yè)人數(shù)、用地規(guī)模五個(gè)因素能夠良好解釋2006-2016年30省(區(qū)、市)工業(yè)用地碳排放變化,各因素對(duì)不同省市的影響強(qiáng)度存在一定差異。(3)靜態(tài)效率上,歷年各省市相對(duì)效率均值穩(wěn)定,省市間相對(duì)效率差異較大,整體上東部經(jīng)濟(jì)帶和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶相對(duì)效率較高;動(dòng)態(tài)效率上,整體上各省市碳排放效率有所提升,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和中部經(jīng)濟(jì)帶的提升速度相對(duì)較快。(4)可以通過(guò)優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)工業(yè)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、提高工業(yè)用地集約利用水平等方式來(lái)降低碳排放強(qiáng)度。通過(guò)因地制宜,學(xué)習(xí)相對(duì)有效率城市發(fā)展模式、政府嚴(yán)格監(jiān)管,完善實(shí)施生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制、建立工業(yè)集群,發(fā)揮規(guī)模生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)來(lái)提高碳排放效率。從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)用地的低碳優(yōu)化管理。
【圖文】：

油碳排放從 2006 年的 0.98 億噸增加到 2016 年的 3.04 億噸，，增量為 2.06 億噸，增幅達(dá) 210.99%。各年份的工業(yè)用地碳排放總量及其原煤、焦炭、燃料油三類計(jì)算能源碳排放量及變動(dòng)情況如圖 3.1 所示：圖 3.1 2006-2016 年中國(guó) 30 省（區(qū)、市）工業(yè)用地碳排放總量及構(gòu)成從圖 3.1 可以看出，在研究年份內(nèi)工業(yè)用地碳排放總量并非是一直增加的，而是在 2006-2013 年先增加，增量為 29.83 億噸，增幅達(dá) 53.37%，在 2013 年達(dá)到峰值 85.71 億噸后，在 2013-2015 年下降，減少量為 2.44 億噸，降幅達(dá) 2.85%

年的 0.98 億噸增加到 2016 年的 3.04 億噸，增量為 2.06 億噸，增幅達(dá) 210.20%，燃料油碳排放的增幅遠(yuǎn)大于其余兩種能源，但是其總量很少，因此對(duì)總碳排放的貢獻(xiàn)比例不大。原煤碳排放是總碳排放的最主要貢獻(xiàn)源，貢獻(xiàn)比例達(dá)到了81.53%-83.66%，各年貢獻(xiàn)率均在 80%以上，從歷年工業(yè)用地碳排放總量的構(gòu)成情況，以及各年份三類能源的碳排放總量及變動(dòng)情況，可以看出，工業(yè)用地碳排放總量變動(dòng)主要受原煤碳排放的影響。從均值情況來(lái)看，26 個(gè)�。ㄗ灾螀^(qū)）的工業(yè)用地年均碳排放量從 2006 年的20734.38 萬(wàn)噸增加到 2016 年的 31844.70 萬(wàn)噸，增量 11110.32 萬(wàn)噸，增幅達(dá)53.58%，其變動(dòng)趨勢(shì)與工業(yè)用地碳排放總量的變動(dòng)趨勢(shì)基本相似，都在 2013 年達(dá)到峰值，在 2013-2015 小幅下降，2015-2016 年略有增加。四個(gè)直轄市的年均工業(yè)用地碳排放量先增加，在 2013 年達(dá)到峰值后開(kāi)始減少，具體的，從 2009年的 4942.46 萬(wàn)噸增加到 2013 年的 5838.32 萬(wàn)噸，增量為 895.86 萬(wàn)噸，增幅達(dá)12.13%，2013-2016 年逐年較少，減少了 1278.90 萬(wàn)噸，降幅為 21.91%。具體的四個(gè)直轄市及 26 個(gè)省（自治區(qū)）的均值在各年份的變動(dòng)情況如圖 3.2 所示：
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：X24;F424;F301.2


本文編號(hào)：2677361