呂　越， 陳忠清*

(1. 紹興文理學(xué)院 土木工程學(xué)院， 浙江 紹興 312000； 2. 紹興文理學(xué)院巖石力學(xué)與地質(zhì)災(zāi)害實(shí)驗(yàn)中心， 浙江 紹興 312000)

?

基于Kaya擴(kuò)展的浙江能耗氮排放及其影響因素研究

呂越1,2， 陳忠清1,2*

(1. 紹興文理學(xué)院 土木工程學(xué)院， 浙江 紹興 312000； 2. 紹興文理學(xué)院巖石力學(xué)與地質(zhì)災(zāi)害實(shí)驗(yàn)中心， 浙江 紹興 312000)

將1980～2014年浙江省天然能耗氮排放過程分為3個階段：1980～1990，1991～2000，2001～2014，采用Kaya擴(kuò)展恒等式并結(jié)合LMDIM，研究了1980～2014年浙江省天然能耗氮排放的主要推動因子.并通過分析1980年以來浙江省社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢和排氮量變化特征，定量分析了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口規(guī)模、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)和能源替代效應(yīng)分別在3個階段的貢獻(xiàn).得到：(1)氮排放增長的首要正影響因子為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，其次為人口規(guī)模.(2)改革開放以來，能耗強(qiáng)度的降低抑制了氮排放，能源強(qiáng)度為負(fù)效應(yīng).(3)能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源替代效應(yīng)也為負(fù)效應(yīng)，但在第3階段，二者均由負(fù)效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎?yīng).

能耗；氮排放；影響因素；浙江省

Journal of Zhejiang University(Science Edition), 2016,43(5):610-615,624

隨著工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，能耗不斷增長，中國氮排放問題愈來愈受關(guān)注，如何降低排氮量是國際氣候協(xié)議的關(guān)鍵問題[1-3].對氮排放的研究主要涉及3個方面：氮排放的估算方法、氮排放的影響機(jī)理及二者的結(jié)合研究[4-6].估算方法上：HOLST等[7]運(yùn)用結(jié)構(gòu)分解法計(jì)算了經(jīng)濟(jì)活動帶來的能耗排氮量；CUI等[8]和HAN等[9]通過投入產(chǎn)出模型估算了排氮量.影響機(jī)理方面：高群等[10]、王麗瓊[11]用動態(tài)計(jì)量模型通過區(qū)域環(huán)境效應(yīng)研究了能耗對排氮的影響機(jī)理；BROOK等[12]從技術(shù)進(jìn)步的角度用回歸法分析排氮的影響機(jī)理.二者結(jié)合方面：施亞嵐等[13]用EIO-LCA研究了能源結(jié)構(gòu)與強(qiáng)度對氮排放的影響，LIN等[14]和吉木色[15]通過MSIASM研究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能耗強(qiáng)度因素對氮排放的影響.以上研究方法各有其不足：結(jié)構(gòu)分解法和投入產(chǎn)出模型難以克服數(shù)據(jù)的滯后性，只能進(jìn)行跨期氮排放量的比較分析，未能客觀反映某些因素的非線性變化對氮排放的影響；動態(tài)計(jì)量模型因未能消除內(nèi)生性的存在而無法減少氮排放計(jì)算偏差；回歸分析模型因結(jié)構(gòu)簡單、所需參數(shù)較少，適用于小樣本情況；使用EIO-LCA的前提是必須將列向量Y改為對角矩陣，只有這樣才能對氮排放總量進(jìn)行分解，并和最終的需求建立聯(lián)系；MSIASM雖從不同的影響因子排序出發(fā)得到了不同的分解形式，但仍存在分解殘差.在以上成果的基礎(chǔ)上，本文分析了浙江省氮排放過程的歷史演變規(guī)律，通過LMDIM模型深入研究氮排放的影響因子，旨在較全面地認(rèn)識能耗氮排放過程，為制定減氮政策提供理論參考.

浙江省地處東南沿海的長江三角洲，陸地和海域面積分別約為11×104和26×104km2.1980年起，浙江省大力發(fā)展重化能源工業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)等產(chǎn)業(yè)，全省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化和升級.同時，浙江正遇大建設(shè)時期，是對外開放的主要窗口和能源生產(chǎn)基地，作為低氮試點(diǎn)省份，如何控制排氮量，是浙江實(shí)現(xiàn)能源可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵問題[16].

1　數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來自《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和浙江國土資源廳網(wǎng)站等.

1.2氮排放估算

能耗氮排放估算據(jù)IPNN，參照缺省值確定排氮系數(shù)[17]：

(1)

表1　氮排放轉(zhuǎn)換因子

1.3氮排放因子分解模型的構(gòu)建與優(yōu)化

采用指數(shù)因子分解模型(IFAM)建立排氮影響因子模型，指數(shù)因子由幾個因子相乘，通過各自的權(quán)重，計(jì)算各指標(biāo)的增量余額[20].

1.3.1Kaya恒等式

(2)

其中，N為天然能耗氮排放量，P為人口數(shù)量，G為GDP，E為能耗量，G/P為人均GDP，E/G為能耗強(qiáng)度，N/E為能耗氮強(qiáng)度.

1.3.2Kaya擴(kuò)展恒等式

能耗結(jié)構(gòu)優(yōu)化即高氮化石能源轉(zhuǎn)換為低氮可再生能源[21]，而原Kaya恒等式只考慮能耗量對排氮的影響，未考慮非化石能源的轉(zhuǎn)換作用.為全面解析當(dāng)今能源結(jié)構(gòu)多元化發(fā)展對排氮的影響，Kaya擴(kuò)展恒等式將氮排放分解為以下影響因子：

(3)

其中，N為天然能耗氮排放量，P為人口數(shù)量，G為GDP，E為能耗量，EF為化石能耗量，e=G/P為人均GDP，w=E/G為能耗強(qiáng)度，i=EF/E為化石能耗比例，s=N/EF為化石能源排氮系數(shù).

1.3.3對數(shù)平均迪氏分解法

Kaya擴(kuò)展恒等式LMDIM無分解后的殘余值[21]：

ΔN=Nx-Ny=ΔNpe+ΔNee+

ΔNwe+ΔNie+ΔNse，

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

其中，ΔN為y到x年排氮量之差，Nx和Ny分別為x和y年排氮量，ΔNpe為人口規(guī)模效應(yīng)，ΔNee為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)，ΔNwe為能源強(qiáng)度效應(yīng)，ΔNie為能源替代效應(yīng)，ΔNse為能源結(jié)構(gòu)效應(yīng).

2　研究結(jié)果

2.1能耗過程研究

從圖1可以看出，1980～2014年浙江省天然能耗總量不斷增加，1980～1990年，國民經(jīng)濟(jì)隨改革開放而快速增長，能耗總量由1980年的1 731.2×104t增加到1990年的2 732.8×104t.1991～2000年，浙江優(yōu)勢資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的實(shí)施使GDP增長，能耗由1991年的3 123.1×104t增長到2000年的6 560.3×104t.2001～2014年，浙江依托礦產(chǎn)、旅游、光照和水土等優(yōu)勢，極大推進(jìn)了城市化發(fā)展并提高了經(jīng)濟(jì)和社會實(shí)施水平，能源和礦產(chǎn)資源的勘探，煤化工、煤電基地和天然氣、石油、化工基地的建設(shè)規(guī)模大幅增加，能耗量由2001年的7 253.1×104t增加到2014年的18 826×105t.

近35 a浙江省主要天然能耗仍為煤炭和石油，其中煤炭在天然能耗中的比重為60%以上(見圖2).1980～1990年，煤炭、石油和非化石能源分別為72.2%～75.1%,22.1%～23.6%和1.7%～4.2%；1991～2000年，分別為67.9%～71.5%，23.5%～27.3%和4.5%～4.7%；2001～2014年，煤炭、石油、天然氣和非化石能源分別為60.9%～62.9%，18.1%～22.5%，6.9%～15.0%和5.0%～6.7%.可見，非化石能源比重有加大趨勢.

圖1　浙江1980～2014年天然能耗和氮排放總量變化趨勢Fig.1　The change tendency of natural energy consumption and total nitrogen emissions in Zhejiang Province during 1980 to 2014圖中數(shù)據(jù)來自文獻(xiàn)[22-23].

圖2　浙江1980～2014年天然能耗結(jié)構(gòu)演變Fig.2　The changes of natural energy consumption structure in Zhejiang Province during 1980 to 2014圖中數(shù)據(jù)來自文獻(xiàn)[22].

2.2浙江氮排放量核算及其演變特征分析

1980～2014年浙江省天然能耗排氮量不斷增加(見圖1).1980～1990年，國民經(jīng)濟(jì)的增長使能耗排氮量由1980年的49.5×104t增加到1990年 76.4×104t.1991～2000年，新型工業(yè)化的加速推進(jìn)使能耗排氮量由1991年的90.0×104t增加到2000年的182.7×104t.2001～2014年，大中城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用明顯提升，能耗量由2001年的200.0×104t增加到2014年的491.0×104t.煤炭消耗是浙江省天然能耗排氮的主要來源(見圖3)，排氮比例在50%以上.1980～1990年，煤炭、石油和非化石能源含氮量分別為74.4%～76.1%，22.6%～23.5%和0.2%～0.7%；1991～2000年，分別為70.7%～73.5%，24.7%～28.5%和0.8%～0.8%；2001～2014年，煤炭、石油、天然氣和非化石能源含氮量分別為65.9%～67.2%，22.6%～22.6%，5.1%～11.5%和0.9%～1.4%.在能源排氮結(jié)構(gòu)中，煤炭占總排氮量比重最高.同時，據(jù)浙江能源結(jié)構(gòu)調(diào)研報告，2013年煤炭占全省天然能源消費(fèi)比重為56.8%，2014年前8月淘汰或替代燃煤鍋爐1 369臺，但是2014年以來以煤炭為主的能源的結(jié)構(gòu)仍未改變，因此浙江近年能耗的主要選擇依然是煤炭.

圖3　浙江1980～2014年天然能耗的氮排放比例Fig.3　The proportion of nitrogen emissions of natural energy consumption in Zhejiang Province during 1980 to 2014

2.3浙江天然能耗氮排放的因素分析

基于LMDIM模型，分析浙江省天然能耗排氮的推動因素，定量分析了1980～2014年的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)等在相應(yīng)年份內(nèi)的貢獻(xiàn)作用(見表2),同時，考慮歷史背景，并據(jù)自1980年起的經(jīng)濟(jì)社會實(shí)施狀況和排氮總量的日變化趨勢，將浙江省天然能耗氮排放劃分為3個階段(見表3)，通過各因子在相應(yīng)階段的排氮增量和效應(yīng)值，分析其作用(見表4).

表2　浙江1980～2014年氮排放影響因素的指數(shù)分解(單位：×104 t)

表3　天然能源氮排放階段劃分及劃分指標(biāo)

表4　氮排放影響因素分解結(jié)果(單位：×104 t)

第1階段(1980～1990年)：“對內(nèi)改革、對外開放”的國家政策帶動浙江省國民經(jīng)濟(jì)快速增長，GDP增長了9.6%，年均排氮量和人均氮排放增長速率分別為5.5%和3.7%；萬元GDP排氮量逐年下降10.8%.浙江氮排放增長首要正效應(yīng)是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，氮排放增長量為413.2×104t、貢獻(xiàn)率為1 291.3%.其次為人口規(guī)模正效應(yīng)，氮排放增長量為88.5×104t、貢獻(xiàn)率為276.6%.改革開放以來，能源強(qiáng)度效應(yīng)對氮排放增長有抑制作用，相應(yīng)的氮排放增量為-226.5×104t、貢獻(xiàn)率為-708.0%.負(fù)效應(yīng)的因子還包括能源結(jié)構(gòu)和能源替代效應(yīng)，貢獻(xiàn)率分別為-15.8%和-5.5%，因?yàn)槟茉聪M(fèi)結(jié)構(gòu)(以煤為主)未發(fā)生本質(zhì)性變化.

第2階段(1991～2000年)：浙江進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)空間集聚帶動的快速發(fā)展階段，自然資源優(yōu)勢和工業(yè)化發(fā)展促使能源高效利用，GDP增長了8.1%，年均排氮量和人均氮排放增長速率分別為12.1%和3.3%，萬元GDP氮排放量下降11.1%.這期間對氮排放增長起推動和抑制作用的因子分別是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)和能源強(qiáng)度效應(yīng)，其氮排放增量分別為458.2×104和-225.1×104t，貢獻(xiàn)率分別為431.0%和-212.1%.

第3階段(2001～2014年)：浙江國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入了前所未有的新階段，GDP增長了12.0%.隨著自然資源的開發(fā)，石油天然氣化工基地規(guī)模擴(kuò)大，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值由2001年的30.1%提高到2014年的40.0%，重工業(yè)由2001年的70.2%提高到2014年的90.9%，煤炭消耗由2001年的68.9%調(diào)整到2014的年66.1%，這一階段能耗結(jié)構(gòu)的合理優(yōu)化有利于氮減排.氮排放量年均和人均增長速率分別為13.9%和9.1%，萬元GDP氮排放量下降4.7%.經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)仍是這一階段氮排放增加的關(guān)鍵影響因子，氮排放增量為1 873.9×104t，貢獻(xiàn)率高達(dá)607.9%.

2.4討論

高新華等[24]對遼寧省1980～2003年氮氧化物排放進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，遼寧省1980～2003年排氮總量增長趨勢與能耗總量的增長趨勢基本吻合，其中煤炭消耗是氮排放的主要來源，占65%以上.施亞嵐等[25]基于需求視角對中國能耗氮氧化物排放進(jìn)行了研究，指出在中國產(chǎn)業(yè)能耗氮排放影響因素中，國內(nèi)生產(chǎn)總值效應(yīng)對氮增排貢獻(xiàn)最大，經(jīng)濟(jì)規(guī)模增加是氮增排的主要原因.現(xiàn)有關(guān)于氮排放的研究表明，國內(nèi)生產(chǎn)總值效應(yīng)對氮增排貢獻(xiàn)最大，能耗結(jié)構(gòu)中煤炭消耗是氮排放的主要來源，與本文的相關(guān)研究結(jié)果基本一致.

3　結(jié)論和建議

1980～2014年浙江省天然能耗總量和排氮總量分別增加了10.8倍和9.9倍；35 a浙江省最主要的天然能耗為煤炭，其在天然能耗和氮排放的比重均占60%以上.基于LMDIM模型，分析了天然能耗排氮的主要推動因素，將天然能耗排氮劃分為3階段，定量分析了1980～2014年的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)等因素在相應(yīng)年份內(nèi)的貢獻(xiàn)，得到以下結(jié)論：浙江省氮排放增長的首要正效應(yīng)為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出.改革開放以來，能耗強(qiáng)度的降低抑制了氮排放的增長，從而導(dǎo)致能源強(qiáng)度負(fù)效應(yīng).其次，能源結(jié)構(gòu)和能源替代也為負(fù)效應(yīng)因子.但在第3階段，二者均由負(fù)效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎?yīng).

改變高耗能、高污染的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長模式，走新型工業(yè)化和可持續(xù)發(fā)展的道路，是減少浙江氮排放的根本途徑.因此，須從以下幾方面實(shí)現(xiàn)減氮目標(biāo)：(1)進(jìn)一步推動第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并將第二產(chǎn)業(yè)合理轉(zhuǎn)化為低能耗產(chǎn)業(yè)，以達(dá)到降低能耗強(qiáng)度的目標(biāo).例如：健全電力、煤化工、有色、紡織、石油化工、制造業(yè)等領(lǐng)域的節(jié)能機(jī)制，推行節(jié)能環(huán)保新材料、新技術(shù)、新工藝、新設(shè)備等，創(chuàng)建低氮產(chǎn)業(yè)發(fā)展和低氮能源消費(fèi)模式.(2)盡管近幾年內(nèi)無法改變以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，但長遠(yuǎn)來看，浙江省擁有大量非化石能源(核能、風(fēng)能和太陽能等)，今后應(yīng)提高這些能源在能耗總量中的比例，以緩解氮排放.(3)浙江省政府應(yīng)遵循“先行行政手段、主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)政策、跟進(jìn)技術(shù)措施”原則，從法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)境政策、科技手段等方面入手，針對性地制定與降低氮排放相關(guān)的政策及措施.如：通過測算氮減排成本以合理制定排氮稅收標(biāo)準(zhǔn)，探索排氮稅收與返還機(jī)制以激發(fā)企業(yè)的減排積極性，重視排氮稅收制度對技術(shù)創(chuàng)新的激勵作用等.

[1]LEACH A M, GALLOWAY J N, BLEEKER A, et al. A nitrogen footprint model to help consumers understand their role in nitrogen losses to the environment [J].Environmental Development, 2012,1(1):40-66.

[2]藍(lán)艷,陳剛,彭寧.以環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)推動技術(shù)創(chuàng)新邁向生態(tài)創(chuàng)新[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展，2015，40(5)：30-34.

LAN Yan, CHEN Gang, PENG Ning. Spurring technical innovation with environment standards: A way towards ecological innovation [J]. Environment and Sustainable Development,2015,40(5):30-34.

[3]冼超凡，歐陽志云.城市生態(tài)系統(tǒng)氮代謝研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)雜志，2014，33(9)：2548-2557.

XIAN Chaofan, OUYANG Zhiyun. Urban ecosystem nitrogen metabolism: research progress [J]. Chinese Journal of Ecology,2014,33(9):2548-2557.

[4]周賽軍，鄧明君，羅文兵.氮足跡核算研究最新進(jìn)展[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，56(6)：915-920.

ZHOU Saijun, DENG Mingjun, LUO Wenbin. Research progress on nitrogen footprint calculation[J]. Journal of Zhejiang Agricultural Sciences,2015,56(6):915-920.

[5]馬文靜，張承中，韓德明，等.西安城區(qū)夏季地面臭氧濃度變化特征分析[J].環(huán)境工程，2015，33(10)：47-49,65.MA Wenjing, ZHANG Chengzhong, HAN Deming, et al. Analysis on variation characteristics of surface ozone concentration in urban area of Xi’an in summer[J]. Environmental Engineering,2015,33(10):47-49,65.

[6]GU B J, DONG X L, PENG C H, et al. The long-term impact of urbanization on nitrogen patterns and dynamics in Shanghai, China [J]. Environmental Pollution,2012,171(1):30-37.

[7]HOLST J, LIU C, YAO Z, et al. Importance of point sources on regional nitrous oxide fluxes in semi-arid steppe of Inner Mongolia, China [J]. Plant and Soil,2007,296(1):209-226.

[8]CUI S H, SHI Y L, GROFFMANB P M, et al. Centennial-scale analysis of the creation and fate of reactive nitrogen in China(1910-2010) [J]. Proceeding of the National Academy Sciences of the United States of America, 2013,110(6):2052-2057.

[9]HAN Y G, LI X Y, NAN Z. Net anthropoid nitrogen accumulation in the Beijing metropolitan region [J]. Environmental Science and Pollution Research International,2001,18(3):485-496.

[10]高群，余成.城市化進(jìn)程對氮循環(huán)格局及動態(tài)的影響研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2015，34(6)：726-738.

GAO Qun, YU Cheng. A review of urbanization impact on nitrogen cycle [J]. Progress in Geography, 2015,34(6):726-738.

[11]王麗瓊.基于探索性空間分析的中國氮氧化物排放強(qiáng)度研究[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報.2013，22(3)：494-497.

WANG Liqiong. Study NOxemission intensity of China based on an exploratory spatial data analysis [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2013,22(3):494-497.

[12]BROOK J R, BURNETT R T, DANN T F, et al. Further interpretation of the acute effect of nitrogen dioxide observed in Canadian time-series studies [J]. Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology, 2008,17(S2):36-44.

[13]施亞嵐，崔勝輝，許肅,等.需求視角的中國能源消費(fèi)氮氧化物排放研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2014，34(10)：2684-2692.

SHI Yalan, CUI Shenghui, XU Su, et al. Nitrogen oxide emission energy consumption in China from a consumption-based perspective [J]. Acta Scientiae Circumstantiate, 2014,34(10):2684-2692.

[14]LIN J T, MCELROY M B, BOERSMA K F. Constraint of anthropogenic NOxemissions in China from different sectors: A new methodology using multiple satellite retrievals [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2010,10(186):63-78.

[15]吉木色.基于情景分析的城市大氣污染物減排潛力研究[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展，2015，40(5)：102-105.

JI Muse. Based on the scenario analysis of atmospheric pollutants emission reduction potential research [J]. Environment and Sustainable Development, 2015,40(5):102-105.

[16]張艷芳，位賀杰.基于生態(tài)平衡視角的浙江碳通量時空演變分析[J].干旱區(qū)研究，2015，32(4)：777-783.

ZHANG Yanfang, WEI Hejie. Space-time evolvement of carbon flux in Zhejiang Province based on the ecological balance perspective [J]. Arid Zone Research, 2015,32(4):777-783.

[17]LAWRENCE A B, DIANE H, XU Y, et al. Nitrogen balance for the central Arizona-phoenix (CAP) ecosystem [J]. Ecosystems, 2001,4(6):582-602.

[18]AKIMOTO H, NARITA H. Distribution of SO2，NO，and CO2emissions from fuel combustion and industrial activities in Asia with l°×l°resolution [J]. Atmos Environ, 1994,28(2):213-225.

[19]XI F M, GENG Y, CHEN X D, et al. Contributing to local policy making on GHG emission reduction through inventorying and attribution: A case study of Shenyang, China [J]. Energy Policy, 2011,39(10):5999-6010.

[20]GALLOWAY J N, DENTENER F J, CAPONE D G, et al. Nitrogen cycles: Past, present, and future [J]. Ecosystems,2001,4(6):153-226.

[21]戴小文，何艷秋，鐘秋波.基于擴(kuò)展的Kaya恒等式的中國農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動因素分析[J].中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報，2015，32(6)：751-759.

DAI Xiaowen, HE Yanqiu, ZHONG Qiubo. Analysis of CO2emission driving factors in China’s agriculture based on expanded Kaya identity [J]. Journal of University of Chinese Academy of Sciences, 2015,32(6):751-759.

[22]浙江省統(tǒng)計(jì)局.浙江統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2015.

Zhejiang Province Statistical Bureau. Zhejiang Statistical Yearbook [M]．Beijing：China Statistical Publishing House, 2015.

[23]國家統(tǒng)計(jì)局.中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2015.

State Statistical Bureau. China Energy Statistical Yearbook[M]．Beijing：China Statistical Publishing House, 2015.

[24]高新華，汪莉，曹云者，等.遼寧省1980～2003年氮氧化物排放清單初步研究[J].環(huán)境科學(xué)研究，2006，19(6):35-39.

GAO Xinhua, WANG Li, CAO Yunzhe, et al. Preliminary study on nitrogen oxides emission inventory of Liaoning province from 1980-2003 [J]. Research of Environmental Sciences, 2006,19(6):35-39.

[25]施亞嵐，崔勝輝，許肅，等.中國產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)氮氧化物排放影響因素分析[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2014(S1)：355-362.

SHI Yalan, CUI Shenghui, XU Su, et al. Factor decomposition of nitrogen oxide emission of China industrial energy consumption [J]. Environmental Science & Technology, 2014(S1): 355-362.

A study on the energy consumption nitrogen emission and its influence factors based on the expand Kaya in Zhejiang Province.

LYU Yue1, 2, CHEN Zhongqing1,2

(1.SchoolofCivilEngineering,ShaoxingUniversity,Shaoxing312000,ZhejiangProvince,China; 2.CentreofRockMechanicsandGeologicalDisaster,ShaoxingUniversity,Shaoxing312000,ZhejiangProvince,China)

This paper divides the nitrogen emission process in Zhejiang Province during 1980 to 2014 into three stages：1980-1990, 1991-2000, 2001-2014, and adopts the logarithmic mean division index model (LMDIM) combined with expand Kaya identity to study the main driving factors of natural energy consumption nitrogen emission in Zhejiang Province during 1980 to 2014. It analyises quantitatively the effect of economic, population, energy intensity, energy structure and energy substitution effect in the different stages of the process. The results show that (1) Economic effect is the primary positive contributor to nitrogen emission growth, and followed by the population effect. (2) The decrease of energy consumption intensity inhibits the growth rate of nitrogen emissions, hence leading to a negative effect since the time of reform and opening policy. (3) The negative contributors also include the energy structure and energy substitution effect, but both of them become positive contributors in the third stage.

energy consumption; nitrogen emission; influence factors; Zhejiang Province

2015-11-29.

紹興市公益技術(shù)應(yīng)用研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015B70034,2015B70035)；紹興文理學(xué)院科研啟動項(xiàng)目(20145013, 20155010).

呂越(1982-)，ORCID：http://orcid.org/0000-0002-6505-6422，女，博士，講師，主要從事生態(tài)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究，E-mail: 53048830@qq.com.

，ORCID:http//orcid.org/0000-0002-8672-0329,E-mail:chenzq@usx.edu.cn.

10.3785/j.issn.1008-9497.2016.05.019

F 230

A

1008-9497(2016)05-610-05