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能源活动碳排放核算与减排政策选择

2016-10-31朱婧刘学敏

中国人口·资源与环境 2016年7期
关键词:时空特征

朱婧+刘学敏

摘要应对气候变化的科学基础是摸清区域碳排放基本状况,对碳排放现状的梳理是探索环境改善路径的依据。探索低碳发展路径的核心在于减排政策选择,同时也是实现可持续发展的条件保障。京津冀协同发展背景下区域环境保护及大气污染治理成为研究热点,河北省资源环境容量与经济增长之间的矛盾日益凸显,生态文明、可持续发展的要求促使探明环境现状,研究节能减排低碳发展的创新机制。摸清河北省碳排放基本现状,探明能源需求和碳排放的演变规律,对河北省探索低碳发展路径具有实践意义。本文基于河北省全域的数据资料和实地调查,核算了河北省下辖11个地级市能源活动引起的碳排放,分析了2005-2013年碳排放的时空演化规律,以情景分析方法为基础,预测了河北省到2030年的碳排放状况。认为:第一,能源活动的碳排放量从研究时间尺度上来看,始终保持增长的趋势,且2009年以后增长更为显著;从空间尺度上来看,唐山市的排放始终是全省最高。第二,基于情景分析对河北省能源活动的碳排放可能状况进行预测。基准情景是排放量最高的情景;低碳情景下2025年前后碳排放量基本稳定;强化低碳情景下设定2030年回到2005年的排放水平上,人均碳排放量始终保持下降,2030年将与全国2012年的人均排放平均水平相当。

关键词碳排放核算;时空特征;情景分析;低碳发展

中图分类号F124.5文献标识码A文章编号1002-2104(2016)07-0070-06doi:103969/jissn1002-2104201607009

碳排放核算是认识城市能源消费和碳排放状况的数据基础,有利于城市碳排放核算体系的完善,是科学评价城市低碳发展所处阶段的重要指标,更是制定减排政策的重要依据。已有研究对于碳排放核算方法主要采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的部门核算方法或排放系数法、基于IPAT方程测度区域能源消费碳排放量、以及徐国泉提出的碳排放量分解模型等。在数据资料方面多结合我国能源统计系统的统计数据,即在一定时期内地区用于生产、生活所消费的各种能源总量,统计范围通常包括煤炭、焦炭、各类石油、天然气等实物消费量,数据多来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等。排放因子的选择上有直接采用IPCC推荐的缺省值,也有采用不同研究机构的研究成果,如DOE/EIA、日本能源经济研究所、国家发展和改革委员会能源研究所、中国工程院、环保部温室气体控制项目等发布的排放因子值,还有学者选择经修正的排放因子进行计算,如取各类因子的平均值等不同做法[1-6]。

减排政策制定依赖于碳排放核算的数据基础和准备资料。2015年通过的《巴黎协议》从国际社会层面对全球应对气候变化提出了约束性的要求,2030可持续发展议程也设定了包括应对气候变化在内的经济社会环境发展目标,从国际社会到国内实践,碳减排政策影响着排放峰值拐点出现时的发展状况。京津冀地区以北京、天津两大城市为核心,河北省在区域一体化的发展中处于经济、社会和资源环境的洼地,京津冀协同发展背景下环境治理改善的重点在于河北省大气污染治理,因此河北省应对气候变化的积极举措将对区域整体的经济发展方式转变起到推动作用。本文选择河北省全域作为研究区,按照基本现状、时空演变、未来预测的逻辑思路展开,以核算河北省能源活动碳排放为研究重点,旨在完善和发展河北省碳排放核算的数据基础,重点掌握其历史规律、现状水平和时空演进特征,结合国家温室气体排放峰值拐点的基本预期,以及京津冀区域大气污染治理的资源环境约束,应用情景分析方法预测河北省能源需求和碳排放的未来发展趋势,探讨资源环境制约条件下区域减排的政策选择以及可持续发展的有效路径,为河北省开展生态环境调研、治理与改善提供数据基础和实践指导。

1河北省能源活动碳排放核算

1.1方法学及数据来源

对省级温室气体排放的核算主要采用国家发改委研究的《省级温室气体排放清单编制指南(试行)》,对能源生产和消费、工业生产过程、农业、土地利用变化和林业、废弃物处理几方面活动引起的温室气体排放量进行计算,以省级行政辖区作为核算边界,反映了省域作为一个单元整体的温室气体排放状况。以河北省下辖的11个地级市作为核算的地理边界,一方面了解全域能源消耗导致的碳排放状况,另一方面对排放的时空演变特征进行更加直观的分解。对城市温室气体核算的基本方法采用排放因子法,即通过不同能源种类的消费量活动水平数据乘以相应的排放因子参数来计算[7-8]。

E=∑Fi×EFi(1)

其中,E表示城市能源活动产生的碳排放总量,F为能源实物消费量,EF为不同能源消费种类相应各自的排放因子,i为能源消费种类。

活动水平数据主要包括能源活动、工业生产过程、农业活动、土地利用变化和林业活动、废弃物处理活动水平数据,研究的时间尺度选择河北省11个地级市2005-2013年的数据资料,城市社会、经济发展的基本情况以及能源消费等状况的数据收集采用了自上而下和自下而上相结合的办法。其中,自上而下的数据收集主要来源于历年的《河北省统计年鉴》《河北省经济年鉴》、能源平衡表、各城市的统计年鉴、社会经济统计公报、能源统计年鉴及部分城市能源平衡表、行业协会发布的调研报告等,自下而上的数据则主要通过实地调研和专家估算数据等取得,少量缺失数据采用了回归分析的估算方式,涉及到的社会经济等数据按照2005年不变价格进行了调整。排放因子通常采用研究机构发布的指南或根据本地排放情况进行修正,本文计算时采用了世界资源研究所关于排放因子的研究以及《省级温室气体排放清单编制指南(试行)》和《能源消耗引起的温室气体排放计算工具指南(2.1版)》的排放因子数据[7]。

朱婧等:能源活动碳排放核算与减排政策选择中国人口·资源与环境2016年第7期1.2时间尺度上的排放值

能源活动的核算范围主要包括城市地理边界内的消费固体燃料(原煤、洗精煤、焦炭等)、液体燃料(汽油、柴油)和天然气等的排放量,即范围一排放,以及城市调入调出的电力和热力排放,即范围二排放。进行范围一核算时资料数据较为完整,对2005-2013年的排放核算结果发现:①从排放总量上来看,唐山市排放量始终最高,占比为河北省全域排放总量的一半以上,这与其工业结构布局密切相关,钢铁、电力、水泥、造纸、选矿、陶瓷等生产皆为高污染高排放的行业,尤其是唐山作为国家重要的能源、原材料工业基地的城市发展定位,导致碳排放总量较大。衡水市、承德市和秦皇岛市的排放相对最低,主要由于产业结构中发展第三产业尤其是旅游经济所致;②从碳排放量的整体变化上看,所有城市的排放均呈增长的趋势,2009年以后增幅更为明显,且城市之间的增速差异较大,如廊坊市年均增长最快约为17%左右,秦皇岛市年均增长最表1能源活动碳排放量(范围一)

慢约为3%左右(见图1);③范围二的核算受获取资料限制,只针对石家庄市、唐山市、邯郸市和秦皇岛市的范围二排放(其中唐山市缺少2012年和2013年的数据)进行核算,研究时段内唐山市的排放最高,始终保持增长的态势,其范围二的排放比其它城市范围一排放量还要高,石家庄市、邯郸市和秦皇岛市的范围二排放量则保持相对稳定,说明城市调入调出的电力和热力总量变化不大(见表1)。

1.3空间尺度上的演化特征

将研究区域的能源活动碳排放总量进行空间尺度上的研究,比较2005年、2010年和2013年的排放状况,能够更加直观地了解河北省全域碳排放的空间变化特征:①2005年,按照城市碳排放量基本可以分为3类,唐山市排放量最高超过9 000万t,保定市、石家庄市、邢台市和邯郸市属于排放次高的3 000-5 000万t的范围,此外的其它6个城市排放量少于3 000万t,属于河北省排放较少的城市;②2010年,随着工业产业的进一步发展,河北省排放的空间格局有了一定的变化,唐山市仍旧排放量最高,排放量显著增加的有石家庄市、邢台市、邯郸市和沧州市,排放均大于5 000万t;③由于经济增长、城镇化的高速推进,加之城市本身的资源禀赋和发展定位等原因,碳排放量进一步增加,2013年显著增加的是保定市和邯郸市,均超过了7 000万t。总体说来,若以北京市的地理位置为基准,则北京市以北的几个城市排放相对较小,以南的城市排放较大。近10年中各城市的碳排放都有所增长,唐山市始终是排放量最高的城市,承德市和秦皇岛市相对排放量最低,但通过对2013年排放情况的分析,发现承德市和秦皇岛市的排放量也有所增长,亟待探索区域低碳发展的新途径(见图2)。

1.4碳排放惯性增长预测

为了进一步判断河北省整体的能耗及碳排放发展趋势,假设延续当前的发展特点和以往的发展模式,就能耗强度指标而言,“十一五”期间年均下降了6.6%,“十二五”期间年均下降了3.2%,若到2030年以前仍能保持“十二五”期间年均能耗下降的水平,那么到2015年、2020年、2025年和2030年的能耗强度将分别为1.107、0.942、0.802和0.683。假设按照目前的惯性发展趋势,进一步对碳排放状况进行预估,选择Kaya模型表达式为基础估算2015-2030年河北省碳排放量[9-10]。式(2)为估算碳排放量采用的Kaya模型表达式。

CO2=P×(GDP/P)×(E/GDP)×(CO2/E)(2)

其中,P为年底人口数,GDP/P为人均GDP,E/GDP为能源强度,主要与技术水平相关,CO2/E为碳排放系数,

主要与能源利用结构有关。Kaya模型中对人口参数的预测以河北省卫生计生委的相关规划为依据,河北省人口发展“十二五”规划中将人口年均自然增长率控制在7.13‰以内,总人口控制在7 400万人以内。从“十三五”开始,人口增速将会快速下降,但人口总量仍将呈惯性增长态势,预计将保持4‰左右的增长率。到2020年,人口增长将达到7 500万人,2025年前后预计实现总人口峰值7 700万人左右,之后开始缓慢减少,预计将出现2‰左右的下降率,到2030年下降到7 600万人左右。

对人均GDP参数的预测考虑实际经济增速,2014年底河北省人均GDP为6 500美元左右,显示出处于工业化阶段中期的基本特征,第二产业拉动经济增长的特点比较明显。就国家发改委对经济增长的趋势预测,分别按照“十三五”、“十四五”、“十五五”期间年均GDP经济增速为7%、6%和5%的假设,结合《河北省国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》及其他相关经济预测数据,以2015年为基准年份,设置“十二五”期间保持8.5%的经济增速, “十三五”、“十四五”、“十五五”期间则分别为7%、6%和5%,那么在此预测条件下河北省人均GDP的变化情况见图3。

基于Kaya模型按照目前的发展趋势估算,碳排放的变化与能耗强度下降率直接相关。若考察人均碳排放量指标,则预估在2015年、2020年、2025年和2030年分别为11.7 t/人、13.7 t/人、15.3 t/人和16.8 t/人,和全国平均水平相比较而言,2013年全国人均碳排放约7.2 t,显然依照目前的发展趋势是不可取的。对比国家能源发展规划中对能耗强度的目标要求设置,2015年全国能耗强度目标定为0.68,并作为约束性指标执行,即保持政策环境不变、经济惯性增长路径为特征,则河北省要到2030年前后才有可能与全国2015年的能耗强度水平相当,能耗水平落后全国平均水平约15年。因此若按照碳排放的惯性增长趋势,河北省资源环境的可持续发展将承受巨大压力,亟待寻找区域低碳发展的实施路径。

2.1方法学

情景分析法在低碳城市的政策制定和发展战略研究领域被广泛应用,发挥了重要的预测分析工具作用。以情景分析法为基础的研究多基于人为设定不同情景及相应参数的方式开展预测,根据经济、社会、能源利用等的历史发展规律及未来政策导向、发展走势等设定情景分析的相关条件,探讨低碳城市发展可能的能源需求和碳排放状况,最后根据预测的多种可能给出相应的改善环境管理的计划行动。情景分析研究的实质是构建了一套中长期战略预测的框架,基于现实情况或可预见到的未来发展趋势,预测未来情形和发展过程的一系列方案,即通过模型模拟,分析不同低碳情景的经济社会环境影响[11-13]。在设置发展情景参数时,由于要探讨的是能耗强度变化对于碳排放影响的不同情景,因此将人口和人均GDP参数设置为同一个变化趋势。对温室气体排放的情景分析分为低碳情景和强化低碳情景,在不同的未来发展情景下进行政策设计,探讨碳排放总量达峰及拐点出现的可能阶段,并集中在碳排放总量和人均碳排放2个指标的情景分析上。

2.2低碳情景下减排政策设计

低碳情景的设置以各项规划计划对能耗强度下降的约束性指标要求为指导,同时结合河北省自身的资源禀赋和产业结构特征。假设河北省碳减排水平比全国平均水平晚5年实现,那么到2020年之前能耗强度年均下降至少得在9%左右才有可能达成,以河北省自身的资源禀赋和产业结构发展特征而言,加之京津冀一体化后承接的京、津两地的产业转移状况,在“十三五”期间能耗强度保持此下降率存在一定的实际困难。因此低碳情景下假设河北省能耗强度较全国水平晚10年实现,则2020年、2025年和2030年的能耗强度分别为0.82、0.68和0.564。依据Kaya模型表达式进行估算,则碳排放量在2020年、2025年和2030年分别为89 919万t、99 819万t、105 680万t,较基准情景分别下降了13%、15%和17%左右;人均碳排放量分别为11.91 t/人、12.96 t/人、13.88 t/人(见表2)。尽管如此,2030年河北省的人均碳排放仍高于2015年前后全国的平均水平,因此若从人均碳排放这个指标出发,河北省的低碳减排还需要更加严格的政策情景。

2.3强化低碳情景下减排政策设计

强化低碳情景下假设2030年碳排放回到2005年的排放水平上,此时人均碳排放与2010年全国平均水平相当。那么2020年、2025年和2030年的碳排放量分别为71 228万t、58 608万t、48 225万t,较低碳情景分别下降了

若按照该情景发展,此时2030年河北省的人均碳排放将与全国2012年前后的平均水平相当,碳排放量下降幅度较大,属于绝对减排的范畴,由于该情景对经济发展阶段、技术条件、能源利用水平等条件要求较高,是最难实现的情景。

本文以区域大气污染联防联控的低碳发展要求为导向,在京津冀协同发展的背景下,依照经济增长新常态的基本特点,探讨了河北省的低碳发展路径。采用排放因子法核算了河北省2005-2013年能源活动碳排放量,分别从时间尺度和空间尺度上分析了历史排放特征,并基于情景分析法对减排路径进行了可选方案的设计,为河北省环境污染治理机制及改善途径提供了参考。主要研究结论如下:

(1)2005年以来,河北省下辖的11个地级市能源活动碳排放量呈增长的趋势,且“十二五”期间增速要比“十一五”期间高,城市之间的碳排放增幅差异较大,最快的廊坊市年均增长约17%,最慢的秦皇岛市年均增长约3%。从空间变化特征上来看,各个城市都表现出增长的态势,研究期内唐山市排放量最高,承德市和秦皇岛市相对排放量最低。河北省的能源活动碳排放量主要来源于产业部门,尤其是冶金、电力、建材、石化、化工、煤炭等行业是区域主导产业,耗能高、排放大,造成了长期积累的环境负荷。

(2)情景分析结果表明惯性增长趋势下,河北省资源环境的可持续发展将承受巨大压力,基准情景下的发展路径是不可取的。低碳情景下假设河北省能耗强度较全国水平晚10年实现,则到2030年河北省的人均碳排放仍高于2015年前后全国的平均水平,因此低碳发展还需要更加严格的政策情景。强化低碳情景下假设2030年的碳排放回到2005年的排放水平上,则2030年河北省的人均碳排放将与全国2012年前后的平均水平相当,碳排放量下降幅度较大,属于绝对减排的范畴,同时也是最难实现的情景。

(3)核算区域碳排放量是全面了解整体排放水平和增长趋势的数据基础,同时也是预测未来能源需求及排放状况的依据,有助于激励政策制定者思考产业转型低碳发展的路径。实证研究表明,河北省传统制造业产能过剩、化石燃料污染物排放高的资源环境现状亟待改善,以能源消费源头总量控制的目标约束为导向,进一步探索促进技术进步、能耗水平降低的积极举措,以资源环境容量倒逼减排的思路指导河北省促进资源能源的高效利用,同时也对京津冀区域大气污染治理起到引导作用。

(编辑:刘照胜)

参考文献(References)

[1]曾贤刚,庞含霜.我国各省区CO2排放状况、趋势及其减排对策[J].中国软科学,2009(S1):64-70.[ZENG Xiangang, PANG Hanshuang. The status, trend and countermeasures of carbon dioxide emission in provincial level of China [J]. China soft science, 2009(S1): 64-70.]

[2]刘立涛,沈镭.中国能源分区情景分析及可持续发展功能定位[J].自然资源学报,2011,26(9):1484-1495.[LIU Litao, SHEN Lei. Scenario analysis of energy zoning and function orientation on sustainable development of China [J]. Journal of natural resources, 2011, 26(9): 1484-1495.]

[3]汪浩,陈操操,潘涛,等.京津冀区域生产和消费CO2排放的时空特点分析[J].环境科学,2014,35(9):3619-3631.[WANG Hao,CHEN Caocao,PAN Tao, et al. Spatial temporal differentiation of productbased and consumptionbased CO2 emissions and balance in the BeijingTianjinHebei region: an economic inputoutput analysis [J]. Environmental science, 2014, 35(9): 3619-3631.]

[4]舒娱琴.中国能源消费碳排放的时空特征[J].生态学报,2012,32(16):4950-4960.[SHU Yuqin. Spatiotemporal characteristics of carbon Emissions from energy consumption in China [J]. Acta ecologica Sinica, 2012, 32(16): 4950-4960.]

[5]武红,谷树忠,周洪,等.河北省能源消费、碳排放与经济增长的关系[J].资源科学,2011,33(10):1897-1905.[WU Hong, GU Shuzhong, ZHOU Hong, et al. Relationships between energy consumption carbon emissions and economic growth in Hebei province [J]. Resources science, 2011, 33(10): 1897-1905.]

[6]徐国泉,刘则渊,姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004[J].中国人口·资源与环境,2006,16(6):158-161.[XU Guoquan, LIU Zeyuan, JIANG Zhaohua. Decomposition model and empirical study of carbon emissions for China,1995-2004[J]. China population, resources and environment, 2006, 16(6): 158-161.]

[7]世界资源研究所.温室气体核算体系[EB/OL].[2013].http://www.wri.org.cn/xiangmu/wenshiqitihesuantixi. [World Resources Institute. Greenhouse gas accounting tool for Chinese cities[EB/OL]. [2013]. http://www.wri.org.cn/xiangmu/wenshiqitihesuantixi.].

[8]丛建辉,朱婧,陈楠,等.中国城市能源消费碳排放核算方法比较及案例分析——基于“排放因子”与“活动水平数据”选取的视角[J].城市问题,2014(3):5-11.[CONG Jianghui,ZHU Jing,CHEN Nan,et al.Comparison of carbon emissions accounting methods and case studies of urban energy consumption in China:based on the perspective of ‘emission factor and ‘active level data. Urban problems, 2014(3): 5-11.]

[9]陈飞,诸大建.低碳城市研究的理论方法与上海实证分析[J].城市发展研究,2009,16(10):71-79.[CHEN Fei, ZHU Dajian. Theory ofresearch on lowcarbon cty and Shanghai empirical analysis [J]. Urban studies, 2009, 16(10): 71-79.]

[10]朱婧,汤争争,刘学敏,等.基于DPSIR模型的低碳城市发展评价——以济源市为例[J].城市问题,2012(12):42-27.[ZHU Jing, TANG Zhengzheng, LIU Xuemin,et al. Evaluation of lowcarbon city development based on DPSIR model:a case of Jiyuan City[J]. Urban problems, 2012(12): 42-47.]

[11]曾忠禄,张冬梅.不确定环境下解读未来的方法:情景分析法[J].情报杂志,2005,(5):14-16.[ZENG Zhonglu, ZHANG Dongmei. Uncertainty snalysis of future method environment: scenario analysis[J]. Journal of information, 2005, (5): 14-16.]

[12]于红霞,钱荣.解读未来发展不确定性的情景分析法[J].未来与发展,2006(2):12-15.[YU Hongxia, QIAN Rong. Analysis of future development of the uncertainty of the scenario analysis method[J]. Future and development, 2006(2): 12-15.]

[13]宗蓓华.战略预测中的情景分析法[J].预测,1994(2):50-51,55.[ZONG Beihua. Scenario analysis method in strategic forecasting[J]. Forecasting, 1994(2): 50-51, 55.]

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