林曉娜，張飛舟

(北京大學地球與空間科學學院，北京 100871)

自工業(yè)革命以來，人類活動使大氣中CO2體積分數(shù)增加25%～30%［1］，累積碳排放已使全球平均氣溫上升2 ℃［2］，人類活動干擾下的溫室氣體排放是氣候變暖的直接要因之一［3］。城市是全球溫室氣體排放的主要來源，雖然城市僅占全球面積的2%［4］，卻集中了全球50%以上的人口，消費了占全球總量60%～80%的能源，產(chǎn)生的溫室氣體排放量高達人類總排放量70%［5］。城市的低碳化發(fā)展是實現(xiàn)全球減排目標的重要途徑［6］，因此對能源碳排放的研究尤為重要。

城市CO2排放的系統(tǒng)分析和動態(tài)建模是研究溫室氣體排放和減排投資決策的重要方法［7-8］。系統(tǒng)動力學（system dynamics，SD）模型是一種結(jié)構(gòu)-功能的模擬，適用于研究復雜系統(tǒng)，在CO2排放研究中應用廣泛［9］。Wen 等［10］利用SD 模型對保定設置11 種情景研究其工業(yè)碳排放情況；佟賀豐等［11］利用SD 模型對四種化石燃料的碳排放量進行評估，研究在4 種不同情景下中國未來CO2排放量。Du 等［12］利用SD 方法研究不同經(jīng)濟增長率和不同碳減排技術(shù)政策因素對地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）碳排放和碳強度的影響，結(jié)果表明，碳排放主要由間接排放決定，并隨著工業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值的增加而增加。

本文以上海市為研究對象，利用聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）排放因子法核算上海2000—2019 年能源CO2排放；通過建立2000—2050 年上海市能源CO2排放SD 模型，對上海市未來能源CO2排放進行情景模擬與分析。

1 IPCC 排放因子法

IPCC 排放因子法計算CO2排放量的思路是把有關人類活動發(fā)生程度的信息（即活動數(shù)據(jù)）與量化單位活動的排放量或清除量的系數(shù)結(jié)合起來［13］，這些系數(shù)稱作排放因子。對于化石能源CO2排放就是將能源的消費量與能源的CO2排放因子結(jié)合起來?；茉慈紵^程中，單位燃料產(chǎn)生大量熱并排放CO2。有效的燃料燃燒確保燃料中最大數(shù)量的碳被氧化。燃料的CO2排放因子對于燃燒過程本身比較不敏感，主要僅取決于燃料的碳含量。IPCC 排放因子法具體公式如下：

上海市統(tǒng)計年鑒的能源終端消費量表中，按行業(yè)對生產(chǎn)能源消費（包括第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)）和生活能源消費進行統(tǒng)計，能源類型包括了原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油六種能源。因此，本文依據(jù)上海市能源終端消費選取原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油6 種能源作為CO2排放核算范圍。各能源對應的參數(shù)值如表1 所示。由于不同行業(yè)所需的能源類型不同，因此在計算各行業(yè)CO2排放量時根據(jù)特定行業(yè)的能源消費計算，各行業(yè)計算的能源類型如表2。

表1 能源碳排放參數(shù)

表2 各行業(yè)消費能源類型

2 系統(tǒng)動力學模型

SD 模型是以一階微分方程為基礎的數(shù)值模擬模型［14］,作為認識和處理高階次、非線性、多重反饋時變系統(tǒng)的工具［15］，系統(tǒng)的因果關系為基礎,基于系統(tǒng)論、控制論和信息論等理論構(gòu)建系統(tǒng)變量的關聯(lián)，用來研究系統(tǒng)的因果模式［16］，由美國麻省理工學院Forrester 教授提出［17］。由于該模型具有模擬線性、非線性和系統(tǒng)反饋的能力,在社會、經(jīng)濟、環(huán)境生態(tài)等復雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能與行為之間關系的研究中得到廣泛應用。

SD 模型通過因果關系圖對系統(tǒng)內(nèi)部的要素關系進行定性描述，通過流圖確定各要素性質(zhì)、系統(tǒng)框架，并利用函數(shù)方程確定各要素間的定量關系，從而實現(xiàn)對系統(tǒng)的模擬。具體的構(gòu)建步驟包括［18-19］：（1）明確研究問題，確定研究邊界；（2）搭建模型框架，確定系統(tǒng)的反饋回路與因果關系；（3）構(gòu)建系統(tǒng)流圖，確定要素定量關系；（4）模型測試與結(jié)果模擬；（5）結(jié)果分析。

SD 模型可以提高我們對影響未來城市能源系統(tǒng)發(fā)展的固有相互聯(lián)系和動態(tài)演化結(jié)構(gòu)的理解，并確定對城市能源需求和碳排放的重要貢獻［9］。本文構(gòu)建的上海市能源CO2排放SD 模型包括5 個子模型，分別為社會經(jīng)濟子模型、生產(chǎn)能源子模型（包括第一產(chǎn)業(yè)能源CO2排放子模型、第二產(chǎn)業(yè)能源CO2排放子模型、第三產(chǎn)業(yè)能源CO2排放子模型）、生活能源CO2排放子模型、碳強度子模型，并通過多元線性回歸模型確定參數(shù)間關系。

上海能源CO2排放SD 模型如圖1，通過社會經(jīng)濟子模型與其他子模型關聯(lián)。經(jīng)濟增長與能源消費密切相關，經(jīng)濟增長和能源使用效率是影響上海市CO2排放的重要因素。社會經(jīng)濟子模型主要用于模擬上海市人口、經(jīng)濟發(fā)展、科技投入。生產(chǎn)能源子模型包括第一產(chǎn)業(yè)能源子模型、第二產(chǎn)業(yè)能源子模型、第三產(chǎn)業(yè)能源子模型，用來刻畫不同產(chǎn)業(yè)能源消費、能源結(jié)構(gòu)、CO2排放等信息。生活能源子模型用來模擬生活能源消費，并根據(jù)生活能源的比例模擬生活能源消費導致的CO2排放。由于上海市生活性能源種類只原煤、汽油、柴油和煤油，該模型的能源類型為以上四種，與生產(chǎn)性能源消費類型不完全一致。碳強度子模型用于模擬上海市能源CO2排放量、能源碳強度。重要的參數(shù)模型請見表3。

圖1 上海市能源碳排放系統(tǒng)動力學模型

表3 參數(shù)模型

模型驗證運用歷史數(shù)據(jù)吻合度比對法進行誤差檢驗。變量的相對誤差不大于15%，一般則認定該模型的仿真性能和預測精度較好［19］。檢驗參數(shù)分析誤差公式如下：

表4 展示了CO2排放、碳強度、能源強度、總能源消費量4 個參數(shù)的誤差，可以得知上海市SD 模型的模擬值與參數(shù)實際值誤差符合15%的S D 模型的允許誤差，說明模擬結(jié)果可以真實反映實 際情景。

表4 模型誤差分析

結(jié)合中國和上海市碳排放政策，為上海市SD模型設定3 種不同發(fā)展情景，分別為基準排放情景（basicemission，BE）、高排放情景（highemission，HE）、低排放情景（lowemission，LE），選取上海市GDP增長率、三產(chǎn)比重和科技投入作為調(diào)節(jié)參數(shù)，分別表征經(jīng)濟情況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和節(jié)能技術(shù)（表5），以生產(chǎn)、生活能源消費量、CO2排放量、能源強度、碳強度等變量作為分析對象進行情景模擬分析。

表5 2050 年情景參數(shù)

3 研究區(qū)數(shù)據(jù)

3.1 數(shù)據(jù)與核算范圍

本文數(shù)據(jù)主要為上海市2000—2019 年化石能源、社會經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)相關的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，具體來源如表6 所示。值得注意的是城市CO2排放總量是指城市在生產(chǎn)和消費的過程中向大氣排放的CO2量，可分為絕對總量和相對總量［20］。CO2排放的絕對總量是計算直接排放在該城市上空的CO2；而相對總量是指由于城市生活消費及其他活動導致的CO2排放量，有些CO2排放地不在該城市，但由于是該城市消費所導致，因此，相對總量也包括了這部分排放量。本文所計算的CO2排放量為絕對總量，即化石能源的CO2排放量的核算范圍為上海市的終端能源消費。因此化石能源消費量來自各年統(tǒng)計年鑒的終端能源消費表或平衡表。

表6 數(shù)據(jù)來源

3.2 數(shù)據(jù)分析

上海市主要能源消費類型為原煤、焦炭、燃料油、汽油、煤油與柴油。根據(jù)圖2、圖3，2000—2016 年能源結(jié)構(gòu)中原煤居于首位，焦炭次之。但原煤、焦炭比例逐年下降，汽油、煤油比例逐年上升，2017 年原煤（13%）首次被其他能源超越，居于末尾，2018 年煤油消費首次居于首位（21%）。

圖2 上海市2000—2019 年化石能源消費量

圖3 上海市2000—2019 年化石能源結(jié)構(gòu)

由圖4 可知2000—2019 年第二產(chǎn)業(yè)是原煤的主要消費，其消費占總原煤消費量超80%，2016—2019 年比例超90%。焦炭的消費均源自第二產(chǎn)業(yè)。燃料油消費主要源自第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)，兩者的趨勢相反，其中第三產(chǎn)業(yè)消費占主要地位，且比例逐年增長，第二產(chǎn)業(yè)比例逐年下降。四個行業(yè)均有明顯的汽油消費，主要集中于第三產(chǎn)業(yè)與生活消費。第一、二產(chǎn)業(yè)汽油比例明顯呈下降趨勢；第三產(chǎn)業(yè)汽油比例略呈下降趨勢；生活汽油比例明顯呈上升趨勢，主要由于汽車的普及；煤油的消費主要源自第三產(chǎn)業(yè)；柴油的消費主要集中于第二、第三產(chǎn)業(yè)，且第三產(chǎn)業(yè)，第一、第二產(chǎn)業(yè)消費比例呈下降趨勢，第三產(chǎn)業(yè)消費比例呈上升趨勢。

圖4 上海市2000—2019 年能源在各行業(yè)的結(jié)構(gòu)

通過圖5 可得2000—2019 年上海市第一產(chǎn)業(yè)主要消費的能源為原煤、燃料油、汽油、柴油，其中原煤消費量逐年下降。第二產(chǎn)業(yè)的主要消費的能源為原煤、焦炭、燃料油、汽油、柴油，其中原煤與焦炭消費量之和占第二產(chǎn)業(yè)總能源消費80%。第三產(chǎn)業(yè)主要消費的能源為原煤、燃料油、汽油、煤油、柴油，其中煤油與柴油消費量呈上升趨勢。生活要消費的能源為原煤、汽油、柴油，其中原煤消費量呈顯著下降趨勢，汽油消費量呈顯著上升趨勢。

圖5 上海市2000—2019 年各行業(yè)能源消費

4 結(jié)果分析

4.1 2000—2019 年化石能源CO2 排放分析

根據(jù)IPCC 排放因子法核算上海市2000—2019年化石能源 CO2排放量，結(jié)果如圖6 所示。上海市化石能源CO2排放量從2003 年開始攀升，到2010 年以后趨于平穩(wěn)增長。其中增長最快的階段為2004—2007 年，增長了32.7%，在本階段中上海市大力進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，堅持“三、二、一”產(chǎn)業(yè)發(fā)展方針，即高效益的綜合發(fā)展階段，堅持二、三產(chǎn)業(yè)共同推動經(jīng)濟發(fā)展，優(yōu)先發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)，優(yōu)先發(fā)展先進制造業(yè)，加快生產(chǎn)型經(jīng)濟向服務型經(jīng)濟轉(zhuǎn)變，第三產(chǎn)業(yè)得到快速發(fā)展，能源消費多，因此在該期間CO2排放量增長較快。

雖然CO2排放量不斷增長，但其增長速度小于GDP，因此碳強度逐年下降，2018 年碳強度較2005年下降65%，提前完成2030 年減排目標；較2015年下降25%，提前完成“十四 五”規(guī)劃目標（2020年碳強度較2015 年下降不低于20%）。

圖6 上海市2000—2019 年CO2 排放量與碳強度

4.2 上海市CO2 排放SD 模型分析

根據(jù)上海市SD 模型模擬的3 種不同情景下2000—2050 年GDP(見圖7)可知，三種情景各產(chǎn)業(yè)GDP 總體均呈上升趨勢。2050 年上海市基礎情景GDP 為 167 016 億元，一、二、三產(chǎn)GDP 分別為627 億元、40 919 億元、125 262 億元；低排放情景GDP 為 125 317 億元，較基礎情景下降25%；高排放情景GDP 為 221 914 億元，較基礎情景與低排放情景分別上升33%、77%。

圖7 上海市2000—2050 年生產(chǎn)總值

在2020—2050 年，基礎情景與高排放情景的能源消費量呈先增后降趨勢（見圖8），分別在2029 年、2037 年達到峰值；低排放情景模擬的能源消費量呈下降趨勢。主要原因是能源消耗與科學投入呈負相關，隨著科學技術(shù)發(fā)展，相關資金投入增加，節(jié)能技術(shù)不斷發(fā)展，能源利用率提高，導致能源消費下降。根據(jù)圖8 和圖9 可知2050 年低排放情景總能源消費較基礎情景降低0.27%，生產(chǎn)能源消費下降1.08%。其中一產(chǎn)能源消費較基礎情景分別上升1.24%、二產(chǎn)能源消費下降1.76%、三產(chǎn)能源消費下降1.33%、生活能源消費下降17.6%。一產(chǎn)能源消費上升的原因是一產(chǎn)能源消費與總能源消費呈負相關。高排放情景總能源消費較基礎情景上升5.17%，生產(chǎn)能源消費上升6.29%。其中一產(chǎn)能源消費較基礎情景下降7.19%，二產(chǎn)能源消費上升10%，三產(chǎn)能源消費上升7.69%，生活能源消費上升23%。

圖8 上海市2000—2050 年能源消費

圖9 上海市2000—2050 年各行業(yè)能源消費

2020—2050 年能源強度總體呈下降趨勢（圖10—圖 12），說明單位生產(chǎn)總值的能源消費量逐年減小，即能源利用效率在不斷提升。2050 年能源強度，低排放情景相較于基礎情景上升26%，高排放情景相較于基礎情景和低排放情景分別下降17%、34%。主要原因是與高排放情景相和基礎情景的GDP 增速相比，低排放的GDP 增速較慢。

圖10 2000—2050 上海市HE 情景能源強度

圖11 2000—2050 上海市BE 情景能源強度

圖12 2000—2050 上海市LE 情景能源強度

根據(jù)上海市SD 模型模擬的3 種不同情景下2000—2050 年化石能源的CO2排放(見圖13)可知，不同的情景的CO2排放峰值和到達峰值的年份有所不同。其中基礎情景的CO2排放峰值為10 952 萬噸，在2030 年達到峰值；低排放情景的CO2排放峰值為10 469 萬噸，較基礎情景降低4.4%，與基礎情景相同在2030 年達到峰值；高排放情景的CO2排放峰值為11 569 萬噸，較基礎情景上漲5.6%，在2034 年達到峰值?；A情景與低排放情景均滿足中國提出的在2030 年前達到排放峰值這一目標。2007 年三產(chǎn)CO2排放量首次超過二產(chǎn)CO2排放量成為上海市CO2排放量首要來源，占48%，隨后一直保持著主要CO2排放源地位。2030 年是基礎情景和低排放情景的CO2排放峰值，即CO2排放拐點。2030 年，相比于基礎情景的CO2排放，低排放情景下降4.4%，高排放情景上升5.3%。

圖13 上海市2000—2050 年CO2 排放

三種不同情景的主要模擬結(jié)果如表7。基礎、低排放、高排放3 種情景2020 年碳強度較2015 年均達到“十三五”規(guī)劃目標（下降20.5%），分別下降了28.5%、30.7%、26.3%；較2005 年分別下降68.8%、70.3%、67.9%，完成我國2009 年在哥本哈根會議的承諾2020 年碳強度比2005 年降低40%～45%；三種情景中2030 年碳強度較2005 年分別下降80%、79%、80.9%，將完成我國2015年向《聯(lián)合國氣候變化框架公約》秘書處提交應對氣候變化國家自主貢獻文件的承諾到2030 年，中國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放將比2005 年下降65%以上。

表7 情景結(jié)果

通過對情景分析對比發(fā)現(xiàn)，低排放情景放緩了經(jīng)濟發(fā)展降低了CO2排放量，但能源強度、碳強度高于基礎情景和高排放情景，主要歸因于GDP 發(fā)展與科技投入帶來的能源利用效率兩方面。因此可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和能源利用效率是影響CO2排放的重要原因，能源利用效率提高，能源消費大幅度下降，直接影響CO2減少，這也是當下重點發(fā)展之一。

5 結(jié)論

本文采用IPCC 排放因子法核算上海市2000—2019 年化石能源CO2排放情況、利用SD 模型構(gòu)建上海市2000—2050 年化石能源CO2排放模型并基于基礎、低排放、高排放3 種不同情景預測CO2排放，得到結(jié)論如下：（1）根據(jù)2000—2019 年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，上海市化石能源的CO2排放從2003 年開始攀升，到2010 年開始趨于平穩(wěn)增長，其中增長最快的階段為2004—2007 年，增長了32.7%；（2）上海市GDP 逐年增長，2050 年低排放情景較基礎情景下降25%，高排放情景較基礎情景與低排放情景分別上升33%、77%；（3）2020—2050 年基礎情景與高排放情景的能源消費量呈先增后降趨勢，分別在2029年、2037 年達到峰值，低排放情景模擬的能源消費量呈下降趨勢，但能源強度從高到低為低排放情景、基礎情景、高排放情景，主要是由于GDP 增長速度遠高于能源消費的降幅；（4）基礎情景與低排放情景的CO2排放在2030 年達到峰值，低排放情景CO2排放較基礎情景降低4.4%，高排放情景的CO2在2038 年達到峰值，較基礎情景上漲5.6%，基礎情景與低排放情景均滿足中國提出的在2030 年前達到排放峰值這一目標，3 種情景中2020 年碳強度均完成“十三五”規(guī)劃目標、2009 年在哥本哈根會議的承諾，2030 年碳強度完成我國提交應對氣候變化國家自主貢獻文件的承諾。

綜合3 種情景的經(jīng)濟、能源與CO2排放，上海市應著力深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，控制高耗能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，淘汰落后產(chǎn)能，堅持“三、二、一”產(chǎn)業(yè)方針，重點發(fā)展服務業(yè)，促進產(chǎn)業(yè)升級，提高能源利用率，創(chuàng)建低碳產(chǎn)業(yè)體系，大力提倡新型能源，如風力、核電、太陽能等。