徐西蒙

(云南省環(huán)境科學(xué)研究院，云南 昆明 650034)

昆明市二氧化碳排放峰值研究

徐西蒙

(云南省環(huán)境科學(xué)研究院，云南 昆明 650034)

摘要：通過對國內(nèi)外二氧化碳排放峰值預(yù)測模型的分析研究, 在2010年昆明市社會發(fā)展及能源消耗數(shù)據(jù)的調(diào)查基礎(chǔ)上，設(shè)定昆明市2011—2035年低、中、高3種排放情景模式。分析影響昆明市碳排放量的因素，對STIRPAT模型進行拓展，計算相應(yīng)的碳排放峰值出現(xiàn)年份及峰值量。結(jié)果顯示：在低排放模式和中排放模式的情景下，昆明市的碳排放峰值可分別在2021年及2028年達到，而在設(shè)定的高排放模式下，2011—2035年，碳排放量一直呈上升趨勢。應(yīng)提高能源效率，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，科學(xué)規(guī)劃產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低碳排放強度，盡早達到碳排放峰值年。

關(guān)鍵詞：二氧化碳排放；排放峰值；能源活動；預(yù)測模型；昆明市

1碳峰值預(yù)測模型研究現(xiàn)狀

2009年7月，八國集團峰會在意大利阿布魯佐大區(qū)首府拉奎拉拉開序幕，峰會中第一次提出全球到2100年，將自工業(yè)化以來的溫度上升控制在2℃。2010年的坎昆氣候變化大會和2011年的德班氣候變化大會再次確認了全球2℃的氣候變化溫度控制目標。但是如何實現(xiàn)這個目標是目前各國研究機構(gòu)需要答復(fù)的問題，也是IPCC第五次評估報告的重點[1]。

IPCC第五次評估科學(xué)基礎(chǔ)報告顯示： 如果將工業(yè)化以來全球溫室氣體的累計排放控制在1萬億t碳(約合3.7萬億t二氧化碳)，人類有2/3的可能性能夠把全球升溫幅度控制在2℃(與1861-1880年相比)以內(nèi)；如果把累計排放控制在1.2萬億t碳(約合4.4萬億t二氧化碳)，有一半的可能性能夠?qū)崿F(xiàn)溫控目標；如果把累計排放限額放寬到1.6億萬t碳(約合5.7萬億t二氧化碳)，則只有1/3的可能性能夠?qū)崿F(xiàn)溫控目標。到2011年，人類已經(jīng)累計排放0.5萬億t碳(約合2萬億t二氧化碳)，未來留給人類的碳排放空間極其有限。因此，未來要實現(xiàn)比工業(yè)化前升溫不超過2℃的目標，需要全世界共同的努力。

近期，全球已有較多研究項目，著重利用模型分析實現(xiàn)全球2℃升溫目標的排放途徑，不同的模型組得出的排放途徑也是多種多樣的。目前國內(nèi)外對碳排放峰值預(yù)測方面的研究主要集中在能源消費的碳排放量峰值方面[2-5]。能源消費需求的定量預(yù)測主要是通過建模，或是基于回歸分析預(yù)測法、情景分析法。涉及模型包括STIRPAT 模型、LEAP 模型、MARKAL-MACRO 模型、EKC 曲線以及趨勢外推法、類比法和因果分析法等[6-10]。在實際運用中，也常將幾種方法混合使用，如常用的單位產(chǎn)值能耗法和彈性系數(shù)法就是類比法和外推法的綜合。

2化石燃料燃燒與碳排放

在溫室氣體排放量中，能源活動即化石燃料燃燒的貢獻值一直是最大的，且成逐年上升的趨勢。

化石燃料可分為氣體燃料(如天然氣)、液體燃料(如石油)、固體燃料(如煤炭、油頁巖、油砂等)。其中煤炭、石油、天然氣使用的最為廣泛，也是二氧化碳的主要來源。在所有化石燃料當(dāng)中，煤炭擁有最高的碳排放系數(shù)值(97.59g CO2/MJ)[11]。根據(jù)《云南省能源統(tǒng)計年鑒》，煤炭是昆明市長期以來使用最多的化石燃料，在碳排放量中占有絕對優(yōu)勢，自1993年以來，貢獻了昆明市90%以上的碳排放量，遠遠大于其他類能源的碳排放量[12]。

由于地理因素、歷史條件等原因，整個云南省各地在天然氣的利用上一直處于較低的水平，但隨著風(fēng)電和水電的發(fā)展，降低火力發(fā)電量，利用太陽能、熱能、電能等大量新能源來取代一部分傳統(tǒng)碳基能源的消費，優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)，提高非化石能源在一次能源消費的比重對于昆明市來說將是降低碳排放的重要措施，也說明了昆明市還有很大的減排空間。

3本文使用的峰值預(yù)測模型

3.1STIRPAT模型

“I=PAT”恒等式方程首次被提出是用來反映社會人口因素對環(huán)境壓力的影響，該方程將“環(huán)境影響(I)”、“人口規(guī)模(P)”、“人均財富(A)”和“技術(shù)水平(T)”聯(lián)系在一起，稱為環(huán)境壓力等式。最初，IPAT方程被廣泛應(yīng)用到人口因素對環(huán)境的影響方面，并通過改變一個因素而保持其他因素固定不變來分析問題。在此基礎(chǔ)上，研究者把“I=PAT”中的T分解成“單位GDP能源消耗-能源強度”(C)和“單位能源消費產(chǎn)生的環(huán)境影響(T)”，因此變?yōu)椤癐=PACT”。

為了克服模型的不足，研究者建立了I=PAT 等式的隨機模型-STIRPAT ( Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence, and Technology)模型：

I=aPbAcTde

(1)

其中：I、P、A和T分別表示環(huán)境壓力、人口規(guī)模、富裕程度和技術(shù)水平，a為模型系數(shù)，b、c、d分別表示人口規(guī)模、富裕程度、技術(shù)水平的彈性系數(shù)，e為模型誤差項。STIRPAT模型與IPAT模型相比：首先，STIRPAT模型具有更好的拓展性，在進行環(huán)境壓力分析時可以引入多個自變量，檢驗各個自變量對環(huán)境壓力的影響；其次，STIRPAT是非線性模型，指數(shù)的引入使得該模型可用于分析人文因素對環(huán)境的非等比例影響。

對公式(1)兩邊取自然對數(shù)，得到方程：

InI=Ina+b(InP)+c(InA)+d(InT)+Ine

(2)

3.2STIRPAT模型拓展

由于STIRPAT模型自身所帶的自變量數(shù)量較小，當(dāng)實際影響目標函數(shù)數(shù)值的自變量數(shù)量增加時，就需要對其進行拓展，以便更完整地考慮各種因素變化對因變量的影響。

公式(2)中所含的自變量P、A、T分別可代表昆明市人口、人均GDP、及可表征工業(yè)技術(shù)水平的碳排放強度，三者均會對區(qū)域碳排放量造成明顯影響。除此之外，在昆明市的工業(yè)化進程中，經(jīng)濟快速發(fā)展帶來的城市化水平不斷提升，由此帶來的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及人們消費模式的轉(zhuǎn)變也產(chǎn)生了大量的碳排放，因此考慮引入城市化率(Ps)。

化石燃料燃燒是碳排放的直接源頭，尤其是煤炭的使用占比，因此需引入能源消費結(jié)構(gòu)系數(shù)，此處以煤炭使用量占比來表征(U)。

一般而言，工業(yè)的碳排放強度比農(nóng)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的碳排放強度高。因此工業(yè)產(chǎn)值占國民經(jīng)濟的比重大時，整個經(jīng)濟的碳排放強度較高，因此引入表征三產(chǎn)結(jié)構(gòu)的第二產(chǎn)業(yè)比(Is)。

則，公式(2)可以拓展為：

InI=Ina+b(InP)+c(InA)+d(InT)+c(InPs)+f(InU)+g(InIs)

(3)

公式3中各參數(shù)說明見表1。

表1　模型自變量參數(shù)說明

預(yù)測時，以lnI作為因變量，以 lnP、lnA、lnT、lnPs、lnU、lnIs作為自變量，對模型進行多元擬合。對人口、經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)水平、能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行不同情景設(shè)置，以預(yù)測各水平年的碳排放量，以此判斷昆明市碳排放峰值出現(xiàn)時間與峰值量。

整合《昆明市統(tǒng)計年鑒》、《云南省統(tǒng)計年鑒》及《云南省能源統(tǒng)計年鑒》中對應(yīng)表1的數(shù)據(jù)，帶入公式(3)，以lnP、lnA、lnT、lnPs、lnU、lnIs為自變量，通過origin8.0進行多元線性回歸，可得到公式(3)中各自變量系數(shù)的值(a、b、c、d、e、f、g、h)。

對應(yīng)的回歸方程為：

lnI=-6.42192+1.57074lnP+0.34262lnA+0.15037lnT+0.31978lnPs+0.00645lnU+1.50116lnIs

(4)

4碳排放情景設(shè)定

設(shè)定昆明市未來3種低碳發(fā)展模式，即低、中、高排放模式。低發(fā)展模式下，人口、經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)水平、城市化水平等各變量以低速發(fā)展與變化，能源消費結(jié)構(gòu)中高碳燃料占比小，第二產(chǎn)業(yè)占比速率下降較快；中模式下假定人口、經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)水平、城市化水平等各變量變化速度適中，能源消費結(jié)構(gòu)中高碳燃料占比適中、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化速度適中；高發(fā)展模式假定人口、經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)水平、城市化水平、能源消費結(jié)構(gòu)中高碳燃料占比較高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化等各變量均按較高速度發(fā)展與變化。

對不同情景下，公式(4)中的各種自變量進行設(shè)定。

4.1人口(P)

設(shè)定低模式下，2010—2020年，人口平均年增長率為0.3%，2021—2030年，人口平均年增長率為0.2%, 2031—2035年，人口平均年增長率為0.1%。

中模式下，2010—2025年，人口平均年增長率為0.3%，2026—2035年，人口平均年增長率為0.2%。

高模式下，2010—2035年，人口平均年增長率為0.3%。

4.2人均GDP(A)

根據(jù)工業(yè)化理論，工業(yè)化中期人均GDP應(yīng)達到1456～5460美元/人，即0.8921～3.3453億元/萬人，工業(yè)化后期人均GDP應(yīng)達到5460～13014美元/人，即3.3453～9.0289億元/萬人。由此可知，在以上兩種增長方式下，到2020年，從人均GDP指標來說，昆明市都將到達工業(yè)化后期。

以上兩種增長速率，分別作為高模式、中模式的增長速率，并取高模式的一半為低模式的增長速率。并假設(shè)3種模式下，2015—2020年的增長率下降至原有的一半，2021—2035年進一步減半。

4.3碳排放強度(T)

設(shè)定低模式下，至2020年，昆明市碳排放強度下降至2005年的50%，即1.7594，以2010年為基準，年均下降率為1.633%，至2035年，繼續(xù)較2020年下降10%，年均下降率為0.7%。

中模式下，至2025年，昆明市碳排放強度下降至2005年的50%，即1.7594，以2010年為基準，年均下降率為1.11%。2026—2035年，維持2025年的值不變。

高模式下，至2035年，昆明市碳排放強度下降至2005年的50%，即1.7594，以2010年為基準，年均下降率為0.669%。

4.4城市化率(Ps)

設(shè)定低模式下昆明城鎮(zhèn)化率增長方式為：2010—2020年，年平均增長率均為2.13%，則至2020年，城鎮(zhèn)化率將為77.78%。2020—2035年，年平均增長率下降至1%。

中模式下昆明城鎮(zhèn)化率增長方式為：2010—2020年，年平均增長率為2.60%，則至2020年，城鎮(zhèn)化率將為81.43%。2021—2035年，年平均增長率下降至1%。

高模式下昆明城鎮(zhèn)化率增長方式為：2020年，城鎮(zhèn)化率將達到85%，倒推年平均增長率為3.04%。2021—2035年，年平均增長率下降至1%。

4.5能源消費結(jié)構(gòu)(U)

化石能源是昆明市碳排放的主要來源，而煤炭又是2種化石能源中碳排放因子最高的。

截止2012年末，昆明市能源消費結(jié)構(gòu)中，煤炭的占比達到40.76%以上，煤炭消費排放的二氧化碳占52%，煤炭依然是支撐昆明市社會經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)能源。隨著能源消費量的不斷增加，煤炭的消費量也將隨之增長。長期以來昆明市經(jīng)濟發(fā)展方式粗放的情況沒有得到根本改變，能源利用總體效率不高。

根據(jù)昆明能源資源構(gòu)成特點，以中緬油氣管道建設(shè)為契機，提高油氣資源在能源結(jié)構(gòu)中的比重，降低煤炭比重，同時大力推進太陽能光伏發(fā)電、水力發(fā)電、風(fēng)電等可再生能源的發(fā)展，是從整體上優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、緩慢降低煤炭比的有效途徑。

設(shè)定低模式下，煤炭占比以2010年后的下降速率持續(xù)下降，至2035年，下降至30%，平均年下降率為2.788%。中模式下，至2035年，下降至35%，平均年下降率為2.187%。高模式下，維持2012年的值40.76%不變。

4.6第二產(chǎn)業(yè)比(Is)

設(shè)定低模式下：2010—2035年，昆明市已進入緩慢發(fā)展期，第二產(chǎn)業(yè)占比呈持續(xù)平緩下滑的趨勢。

中模式下：2010—2035年，昆明處于過度發(fā)展期，第二產(chǎn)業(yè)占比逐步接近最高值后緩慢下降。

高模式下：2015—2035年，昆明尚處于高速發(fā)展階段，第二產(chǎn)業(yè)占比持續(xù)緩慢上升。

5情景模型參數(shù)設(shè)置

以2010年數(shù)據(jù)為基數(shù)，分別根據(jù)低、中、高情景中的發(fā)展模式，得到公式(4)中2011—2035年各自變量的值，可得到相應(yīng)的碳排放量，如表3數(shù)據(jù)所示。

表3　2011-2035年碳排放量模型值　萬t

6碳排放峰值預(yù)測結(jié)果

由表3結(jié)果可以看出，在低排放模式和中排放模式的情景下，昆明市的碳排放峰值可分別在2021年及2028年達到，峰值分別是4941.29萬t和6248.91萬t，而在設(shè)定的高排放模式下，2011—2035年，碳排放量一直呈上升趨勢，至2035年仍未出現(xiàn)峰值，如圖7所示。

低排放模式下，要求昆明市保持較低的人口增長速度，及較為緩慢的人均GDP變化率，城鎮(zhèn)化率保持較小的浮動，且三產(chǎn)中工業(yè)比重進入持續(xù)平緩下降的階段，這些方面均是以犧牲一定的經(jīng)濟增長速率為代價的。同時要求能源消費結(jié)構(gòu)中較低的煤炭比，這意味著要加大能源利用領(lǐng)域的技術(shù)投入，加大非化石能源及油氣等低碳能源的使用比例，對重點耗能行業(yè)提出了更大挑戰(zhàn)。

中排放模式下，對經(jīng)濟發(fā)展的制約較低，排放模式有所減緩，因此峰值出現(xiàn)的年份推遲了7a，峰值排放量也相應(yīng)增加了1307.62萬t。

高排放模式下，進一步減小了對經(jīng)濟發(fā)展的制約，同時對能源消費結(jié)構(gòu)的控制也基本取消，城市發(fā)展基本已經(jīng)脫離了低碳發(fā)展的模式?？梢钥吹剑寂欧欧逯抵敝?035年都還沒有出現(xiàn)，碳排放量呈持續(xù)上升的模式。

這說明，與國際國內(nèi)各城市的規(guī)律相同，城市經(jīng)濟發(fā)展、人口增加與碳減排存在直接的制約關(guān)系。粗放的發(fā)展方式，低下的能源利用效率及傳統(tǒng)的三產(chǎn)結(jié)構(gòu)，會以犧牲環(huán)境為代價，獲取短暫的經(jīng)濟進步。而要權(quán)衡二者的關(guān)系，不能一味地犧牲經(jīng)濟增長，更不能無視粗放式發(fā)展帶來的巨大環(huán)境影響，而是應(yīng)該以提高能源效率，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，科學(xué)規(guī)劃產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等有效途徑，在不過多阻礙昆明社會經(jīng)濟發(fā)展的前提下，降低碳排放強度，盡早達到碳排放峰值年。

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CO2Emission Peak Prediction of Kunming

XU Xi-meng

(Yunnan Institute of Environmental Science, Kunming Yunnan 650034,China)

Abstract：Based on the review of the CO2emission peak calculation models from both China and foreign countries, three different scenarios regarding to the social and economic development for Kunming were set up to predict CO2emission peak using a developed stochastic impactsby RegressiononPAT (STIRPAT) model. The results indicated that Kunming might reach the CO2peak value in the year of 2021 and 2028 under the middle emission scenarios and the low emission scenarios respectively. However, the CO2emission would keep increasing in the high emission scenarios during the year of 2011-2035. In order to reach the peak year of CO2emission in Kunming earlier, countermeasures should be taken to improve the energy efficiency, optimize the energy structure and industrial structure, and decrease the carbon emission density.

Key words：CO2emission peak; peak value; energy activity; prediction model; Kunming

中圖分類號：X38

文獻標志碼：A

文章編號：1673-9655(2015)04-0047-06

收稿日期：2015-01-05