發(fā)布時(shí)間：2020-12-23 22:34

　　近年來,中國(guó)經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)、科技以及工業(yè)的快速發(fā)展時(shí)期,伴隨而來的是大量的能源消耗和嚴(yán)重的空氣污染。其中,碳排放是氣溫升高和惡劣天氣頻發(fā)的主要原因。2015年,中國(guó)GDP居世界第二,然而能耗[1]和碳排[2]居世界第一。由此可見,經(jīng)濟(jì)發(fā)展與降低能耗及碳排放之間的矛盾日益顯著。由于城市發(fā)展必然會(huì)產(chǎn)生能源消費(fèi)和碳排放,因此,碳匯作為一種低成本并且符合綠色低碳發(fā)展路徑的減排手段,也應(yīng)引起我們的關(guān)注。北京既是中國(guó)的首都也是超大城市,其能源消費(fèi)量和碳排放量遠(yuǎn)超于巴黎、紐約等國(guó)際大都市�！侗本┏鞘锌傮w規(guī)劃（2016年-2035年）》指出,北京計(jì)劃建成國(guó)際一流的宜居之都。降低碳排放進(jìn)而改善生活環(huán)境,是實(shí)現(xiàn)“宜居”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文以北京為研究對(duì)象,從綠色發(fā)展的視角探索如何控制北京市的凈碳排放量。首先,系統(tǒng)的梳理了碳匯及碳排放相關(guān)理論的研究現(xiàn)狀,多數(shù)文獻(xiàn)從人口、能源及產(chǎn)業(yè)三方面探究如何控制碳排放,鮮有文獻(xiàn)分析城市綠色資源的碳匯能力對(duì)碳排放的控制效果;其次,定量分析了北京市現(xiàn)有碳匯能力和碳排放情況,并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和回歸趨勢(shì)法預(yù)測(cè)了未來五年北京市的凈碳排放走勢(shì),結(jié)果表明:如果碳匯及碳排放以目前增速發(fā)展,未來... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．１－１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１．４．３研究創(chuàng)新點(diǎn)??

利用公式（３－１）計(jì)算可得２０００－２０１６年北京市碳排放量，在一般定義當(dāng)中，碳排??放量是指溫室氣體排放量，根據(jù)Ｃ０２與Ｃ的分子量比可知，Ｃ０２排放量是碳排放量的??４４／１２倍。由圖３－２可知，２０００－２０１０年能源碳排放總量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，２０１０－２０１６年能??源碳排放總量呈不明顯下降趨勢(shì)。其中，煤炭的碳排放總量逐年下降，這是由于煤炭??消耗量的下降所致；石油和天然氣的碳排放總量逐年增加，石油的碳排放量居首位。??結(jié)合圖３－丨和圖３－２可知，雖然近５年能源消費(fèi)總量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是由能源引起的??碳排放總量有所下降，這是由于能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改變，能源消費(fèi)與碳排放之間逐漸脫??鉤。由于碳排放總量仍處于較高水平，并且城市建設(shè)必然引起能耗的逐年增長(zhǎng)，因此??降低碳排放不能僅依靠調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，要多角度尋求降低碳排放的途徑，如：充分利??用森林、草地、濕地等的固碳能力。??１６??

年常住人口數(shù)的１．６倍，呼吸作用產(chǎn)生的（：０２成為北京市的碳源之一。由于人體呼吸??作用產(chǎn)生的碳排放僅包含Ｃ０２，因此本文計(jì)算的呼吸碳排放，相當(dāng)于Ｃ０２排放量。人??體碳排放的計(jì)算方法見式（３－２），計(jì)算結(jié)果見圖３－３。??Ｅ＾?＝?Ｋ?ｙ．?Ｐ?ｘ?Ｄ?式（３－２）??式（３－２）中，表示年人體呼吸碳排放量，尺表示人體由于呼吸作用每天產(chǎn)的??Ｃ０２，取值為０．９［７８］，尸表示人口總數(shù)，Ｄ表示天數(shù)，一年按３６５天計(jì)算。??利用公式（３－２）求得２０００－２０１６年北京市由呼吸作用產(chǎn)生的碳排放量。由圖３－３??可知，２０００－２０丨６年，碳排放量逐年遞增，但其增長(zhǎng)速度經(jīng)歷了三個(gè)階段。２０００－２００８??年增長(zhǎng)速度較快，碳排放量以丨〇萬噸／年的速度快速增長(zhǎng)；２００８－２０１０年增長(zhǎng)速度趨??于平穩(wěn)，２００８年增長(zhǎng)率達(dá)到近１６年的峰值；２０１０－２０１６年由于人口總數(shù)增長(zhǎng)率得到了??有效控制，伴隨碳排放增長(zhǎng)速度逐年遞減，到２０１６年，增長(zhǎng)率降至０．１％。雖然人口??增長(zhǎng)率明顯下降

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國(guó)省域碳排放權(quán)分配——基于環(huán)境FCAM[J]. 宋杰鯤,梁璐璐,牛丹平.  技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2017(10)
[2]Using the DSSAT model to simulate wheat yield and soil organic carbon under a wheat-maize cropping system in the North China Plain[J]. LIU Hai-long,LIU Hong-bin,LEI Qiu-liang,ZHAI Li-mei,WANG Hong-yuan,ZHANG Ji-zong,ZHU Ye-ping,LIU Sheng-ping,LI Shi-juan,ZHANG Jing-suo,LIU Xiao-xia.  Journal of Integrative Agriculture. 2017(10)
[3]神農(nóng)架大九湖泥炭濕地水汽通量特征及生態(tài)意義[J]. 彭鳳姣,葛繼穩(wěn),李永福,李艷元,程臘梅,張志麒.  安全與環(huán)境工程. 2017(05)
[4]能源碳排放與環(huán)境污染空間效應(yīng)研究——基于能源強(qiáng)度與技術(shù)進(jìn)步視角的空間杜賓計(jì)量模型[J]. 李力,洪雪飛.  工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2017(09)
[5]中國(guó)森林碳匯的空間溢出效應(yīng)與影響因素——基于大陸31個(gè)省(市、區(qū))森林資源清查數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析[J]. 薛龍飛,羅小鋒,李兆亮,吳賢榮.  自然資源學(xué)報(bào). 2017(10)
[6]森林碳匯經(jīng)濟(jì)價(jià)值評(píng)估研究——以山東省為例[J]. 楊美麗,褚宏洋,莊皓明,李穎.  山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2017(02)
[7]深圳市快速城市化對(duì)城市生態(tài)系統(tǒng)碳動(dòng)態(tài)的影響研究[J]. 閆涓濤,王鈞,魯順子,曾輝.  生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(04)
[8]森林經(jīng)營(yíng)與管理下的溫室氣體排放、碳泄漏和凈固碳量研究進(jìn)展[J]. 劉博杰,逯非,王效科,劉魏魏.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2017(02)
[9]一類新型城市碳循環(huán)系統(tǒng)的分析和應(yīng)用:以南京市為例[J]. 傅敏,方國(guó)昌.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2016(23)
[10]中國(guó)城市化與碳排放的脫鉤關(guān)系研究[J]. 李從欣,李國(guó)柱.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2016(16)

博士論文
[1]中國(guó)碳排放強(qiáng)度預(yù)測(cè)及其影響因素動(dòng)態(tài)效應(yīng)建模[D]. 劉廣為.天津大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于CGE模型的我國(guó)森林碳匯經(jīng)濟(jì)價(jià)值對(duì)碳稅政策影響的模擬研究[D]. 羅森.北京林業(yè)大學(xué) 2013
[2]基于Kaya公式的中國(guó)碳排放影響因素的分析與預(yù)測(cè)[D]. 楊慧.暨南大學(xué) 2012



本文編號(hào)：2934452