本文關鍵詞：基于指數分解的我國能源相關CO_2排放及交通能耗分析與預測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連理工大學》 2009年

基于指數分解的我國能源相關CO_2排放及交通能耗分析與預測

張明  

【摘要】： 中國作為世界上最大的發(fā)展中國家和第二大能源消費國,以及僅次于美國的第二大二氧化碳排放國家,能源需求及能源相關二氧化碳的排放已經成為國內外學術界、環(huán)境界和各國政府共同關注的熱點問題。究竟那些因素影響了我國能源消耗及相關二氧化碳排放的變化?各因素的貢獻率又是多大?研究這些問題具有十分重要的意義,不僅有利于中國的可持續(xù)發(fā)展,而且對緩和全球氣候變暖有突出貢獻。 通過研究我們發(fā)現:在眾多產業(yè)部門中,交通運輸業(yè)能源消耗的規(guī)模逐年上升,能源消耗的增速高于全社會能源消耗的增速,成為我國用能增長最快的行業(yè)之一。值得注意的是,在我國的統(tǒng)計體系中,交通運輸、倉儲及郵電通訊業(yè)的能源消耗合為一項,而且不能區(qū)分交通運輸方式和燃料類型的能源消耗。分析計算以及預測交通部門的能源消耗,分解影響交通能源消耗相關的因素,對提高交通運輸的能源利用效率,減低交通對環(huán)境的負面影響有重要意義,既是全面建設節(jié)約型社會的主要內容之一,也是交通運輸可持續(xù)發(fā)展的客觀要求。 當前,對于分解分析能源與環(huán)境問題,指數分解方法是一個比較新的方法,國外對于這方面的研究比較多,而我國才剛剛起步,且對環(huán)境問題和部門層次研究的比較少。因此,本論文基于指數分解方法建立模型定量地研究了影響中國能源消耗、相關二氧化碳排放和交通部門能源消耗的相關因素。主要內容如下: (1)在分析中國1980-2006年能源消耗現狀的基礎上,基于Laspeyres完全分解方法和LMDI方法分別建立了能源消耗分解模型,分解分析影響能源消耗和能源強度相關因素;然后將LMDI方法推廣成能源預測模型(LMDIED),該模型集預測分析予一身,并分兩種情景預測中國2010、2015和2020年能源需求。 (2)分析計算了中國1991-2006年終端能源消耗相關的CO_2排放,然后基于Laspeyres完全分解方法建立了CO_2排放分解模型,從整體和部門兩個層次上分解分析了影響CO_2排放和CO_2排放強度的相關因素。 (3)在分析中國交通發(fā)展現狀的基礎上,分交通運輸方式和燃料類型計算了1991-2006年交通部門的能源消耗;基于LMDI方法建立了交通部門能源消耗分解模型,定量分解分析了影響交通部門能源消耗的相關因素,最后利用有效能方法分析交通部門的能源利用效率。目前,城市客運交通能源消耗增長迅速,利用LMDI方法建立了城市客運交通能源消耗的分解模型。研究相關因素對能源消耗的影響,將有助于了解影響交通能源消耗變化的主導因素。 (4)交通能源需求是一個國家能源消費非常重要的組成部分,預測交通能源需求,常用的方法是利用計量經濟模型對一個方程或方程組直接求算,或者采用“兩步法”,即先預測交通能源需求的驅動力-交通需求量,再預測相應的能源需求。本章首先采用PLSR方法建立了交通能源需求預測的計量經濟模型,分兩種情景預測了2020年交通部門的能源需求,該模型克服以前計量經濟模型中的多元線性相關性的問題。其次建立了自下而上的CTEF交通能源需求預測模型,并考慮了五種情景預測2030年交通部門的能源需求,該模型主要有四個功能:預測交通能源需求、分解分析交通能源需求的影響因素、交通能源效率分析和交通部門溫室氣體排放的計算。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TK01;U11
【目錄】：

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