基于指數(shù)分解與LEAP模型的福建省能源需求及CO 2 排放預測研究
發(fā)布時間:2022-10-10 13:50
能源是人類生產生活重要的物質基礎,改革開放以來福建經濟取得了巨大的進步,與此同時能源消費量也顯著增加。隨著工業(yè)化和城市化的持續(xù)深入推進,福建能源消費量在未來相當長的時間內仍將保持快速增長。然而,能源消費的快速增長,不僅給能源供應系統(tǒng)帶來巨大挑戰(zhàn),也產生大量CO2造成全球變暖。為此,我國制定了一系列的能源環(huán)境發(fā)展目標,如2020、2030年CO2排放強度在2005年的基礎上下降40%-45%和60%-65%,爭取在2030年之前盡早達峰等。福建省也結合自身條件,制定了“十三五”期間CO2排放強度下降19.5%,能源消費總量控制在1.45億噸標煤左右,提高非化石能源占比等目標。通過對福建能源環(huán)境系統(tǒng)進行全面研究,挖掘福建省能源生產與消費不合理之處,科學預測能源消費和CO2排放總量,這對福建科學制定能源和環(huán)境發(fā)展規(guī)劃,實現(xiàn)相應發(fā)展目標具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文首先從總量、強度、結構等層面對能源消費現(xiàn)狀進行分析,借鑒IPCC清單指南推薦的方法2,核算福建省能源消費產生的CO2排放總量。而后采用多層對數(shù)平均迪氏分解模型(Multilayer-hierarchical Logarithmic ...
【文章頁數(shù)】:99 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究目標和意義
1.2.1 研究目標
1.2.2 研究意義
1.3 研究進展綜述
1.3.1 能源需求預測研究現(xiàn)狀
1.3.2 能源消費影響因素研究現(xiàn)狀
1.4 研究方法、內容及創(chuàng)新點
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究內容
1.4.3 潛在創(chuàng)新點
1.5 論文技術路線
第2章 能源消費及其環(huán)境影響
2.1 能源的概念及其分類
2.2 我國能源消費現(xiàn)狀及存在的問題
2.3 能源消費對環(huán)境的影響
2.3.1 全球氣候變暖
2.3.2 酸雨
2.3.3 灰霾天氣
第3章 福建能源環(huán)境發(fā)展概況
3.1 福建省經濟社會概況
3.2 福建能源資源稟賦
3.3 福建能源生產現(xiàn)狀
3.4 福建省能源消費現(xiàn)狀
3.5 能源消費CO_2排放核算與分析
3.6 本章小結
第4章 福建能源消費及CO_2排放影響因素分解分析
4.1 指數(shù)分解方法
4.2 結果與討論
4.2.1 能源消費總量分解結果
4.2.2 CO_2排放總量分解結果
4.2.3 分解結果分析
4.3 本章小結
第5章 福建能源需求及CO_2排放情景預測
5.1 LEAP模型介紹
5.2 情景設計
5.3 參數(shù)設定
5.4 2016-2030能源消費及CO_2排放量
5.4.1 一次能源消費
5.4.2 CO_2排放量
5.5 2016-2030能源消費及CO_2排放分解分析
5.5.1 能源消費總量分解結果
5.5.2 CO_2排放總量分解結果
5.6 本章小結
第6章 結論與展望
6.1 研究結論
6.2 不足及展望
參考文獻
附錄
攻讀碩士學位期間的主要成果
攻讀碩士學位期間主要參與的項目
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于改進GM(1,1)模型與趨勢預測法的能源消費組合預測[J]. 王海濤,寧云才. 煤炭技術. 2018(09)
[2]開放STIRPAT模型的區(qū)域碳排放峰值研究——以能源生產區(qū)域山西省為例[J]. 吳青龍,王建明,郭丕斌. 資源科學. 2018(05)
[3]A review of China’s energy consumption structure and outlook based on a long-range energy alternatives modeling tool[J]. Kang-Yin Dong,Ren-Jin Sun,Hui Li,Hong-Dian Jiang. Petroleum Science. 2017(01)
[4]基于組合模型的我國能源需求預測[J]. 文炳洲,索瑞霞. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(20)
[5]中國能源強度變化的驅動因素分析——基于對數(shù)平均迪氏指數(shù)方法[J]. 韓松,張寶生,唐旭,齊帥,孟繁妍. 當代經濟科學. 2016(05)
[6]基于STIRPAT模型的江蘇省能源消費碳排放影響因素分析及趨勢預測[J]. 黃蕊,王錚,丁冠群,龔洋冉,劉昌新. 地理研究. 2016(04)
[7]中國能源消費強度行業(yè)差異及影響因素分析——基于指數(shù)分解[J]. 孫玉環(huán),李倩,陳婷. 調研世界. 2016(04)
[8]基于化石能源消耗的重慶市二氧化碳排放峰值預測[J]. 劉晴川,李強,鄭旭煦. 環(huán)境科學學報. 2017(04)
[9]區(qū)域經濟發(fā)展對終端能源消費影響的分析——以湖北省為例[J]. 萬靖,周小兵,劉蒂,黃錦鵬. 武漢金融. 2016(01)
[10]灰色GM(1,1)模型在能源消費預測中的應用[J]. 徐步然. 重慶理工大學學報(自然科學). 2014(09)
博士論文
[1]灰色預測技術及其應用研究[D]. 崔立志.南京航空航天大學 2010
碩士論文
[1]基于灰色神經網(wǎng)絡的年降水量組合預測模型研究[D]. 郭寶麗.重慶大學 2014
本文編號:3689732
【文章頁數(shù)】:99 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究目標和意義
1.2.1 研究目標
1.2.2 研究意義
1.3 研究進展綜述
1.3.1 能源需求預測研究現(xiàn)狀
1.3.2 能源消費影響因素研究現(xiàn)狀
1.4 研究方法、內容及創(chuàng)新點
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究內容
1.4.3 潛在創(chuàng)新點
1.5 論文技術路線
第2章 能源消費及其環(huán)境影響
2.1 能源的概念及其分類
2.2 我國能源消費現(xiàn)狀及存在的問題
2.3 能源消費對環(huán)境的影響
2.3.1 全球氣候變暖
2.3.2 酸雨
2.3.3 灰霾天氣
第3章 福建能源環(huán)境發(fā)展概況
3.1 福建省經濟社會概況
3.2 福建能源資源稟賦
3.3 福建能源生產現(xiàn)狀
3.4 福建省能源消費現(xiàn)狀
3.5 能源消費CO_2排放核算與分析
3.6 本章小結
第4章 福建能源消費及CO_2排放影響因素分解分析
4.1 指數(shù)分解方法
4.2 結果與討論
4.2.1 能源消費總量分解結果
4.2.2 CO_2排放總量分解結果
4.2.3 分解結果分析
4.3 本章小結
第5章 福建能源需求及CO_2排放情景預測
5.1 LEAP模型介紹
5.2 情景設計
5.3 參數(shù)設定
5.4 2016-2030能源消費及CO_2排放量
5.4.1 一次能源消費
5.4.2 CO_2排放量
5.5 2016-2030能源消費及CO_2排放分解分析
5.5.1 能源消費總量分解結果
5.5.2 CO_2排放總量分解結果
5.6 本章小結
第6章 結論與展望
6.1 研究結論
6.2 不足及展望
參考文獻
附錄
攻讀碩士學位期間的主要成果
攻讀碩士學位期間主要參與的項目
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于改進GM(1,1)模型與趨勢預測法的能源消費組合預測[J]. 王海濤,寧云才. 煤炭技術. 2018(09)
[2]開放STIRPAT模型的區(qū)域碳排放峰值研究——以能源生產區(qū)域山西省為例[J]. 吳青龍,王建明,郭丕斌. 資源科學. 2018(05)
[3]A review of China’s energy consumption structure and outlook based on a long-range energy alternatives modeling tool[J]. Kang-Yin Dong,Ren-Jin Sun,Hui Li,Hong-Dian Jiang. Petroleum Science. 2017(01)
[4]基于組合模型的我國能源需求預測[J]. 文炳洲,索瑞霞. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(20)
[5]中國能源強度變化的驅動因素分析——基于對數(shù)平均迪氏指數(shù)方法[J]. 韓松,張寶生,唐旭,齊帥,孟繁妍. 當代經濟科學. 2016(05)
[6]基于STIRPAT模型的江蘇省能源消費碳排放影響因素分析及趨勢預測[J]. 黃蕊,王錚,丁冠群,龔洋冉,劉昌新. 地理研究. 2016(04)
[7]中國能源消費強度行業(yè)差異及影響因素分析——基于指數(shù)分解[J]. 孫玉環(huán),李倩,陳婷. 調研世界. 2016(04)
[8]基于化石能源消耗的重慶市二氧化碳排放峰值預測[J]. 劉晴川,李強,鄭旭煦. 環(huán)境科學學報. 2017(04)
[9]區(qū)域經濟發(fā)展對終端能源消費影響的分析——以湖北省為例[J]. 萬靖,周小兵,劉蒂,黃錦鵬. 武漢金融. 2016(01)
[10]灰色GM(1,1)模型在能源消費預測中的應用[J]. 徐步然. 重慶理工大學學報(自然科學). 2014(09)
博士論文
[1]灰色預測技術及其應用研究[D]. 崔立志.南京航空航天大學 2010
碩士論文
[1]基于灰色神經網(wǎng)絡的年降水量組合預測模型研究[D]. 郭寶麗.重慶大學 2014
本文編號:3689732
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