李曼 ，張艷芳，劉煥才 ，韓麗，史書(shū)琦

（1.山西師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，山西 太原 030031；2.中國(guó)科學(xué)院 西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，甘肅 蘭州 730000；3.陜西師范大學(xué) 地理科學(xué)與旅游學(xué)院，陜西 西安 710062）

2021年，IPCC AR6確認(rèn)了全球氣候變暖的幅度與CO2排放量之間的關(guān)系，指出人類活動(dòng)每排放1萬(wàn)億噸CO2，全球地表平均氣溫將上升0.27 ℃～0.63 ℃[1]，如何實(shí)現(xiàn)CO2減排成為全球氣候變化研究的重要議題[2]，國(guó)內(nèi)外全行業(yè)、各領(lǐng)域均制定出針對(duì)性減排目標(biāo)[3-5]。2020年9月中國(guó)明確提出“雙碳”目標(biāo)，力爭(zhēng)2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。

一次能源消耗是碳排放的主要來(lái)源[6]，低碳經(jīng)濟(jì)是應(yīng)對(duì)氣候變暖的最佳經(jīng)濟(jì)模式[7]。針對(duì)中國(guó)不同行業(yè)終端能源消費(fèi)CO2排放情況的研究指出，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出是碳源的主要成因[8]，通過(guò)改變能源結(jié)構(gòu)的減排空間不大[9]，因此，減排措施需要從發(fā)展低碳技術(shù)[10]、降低經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出等方面入手[11]。對(duì)于碳匯而言，中國(guó)陸地碳匯年均吸收工業(yè)CO2排放量的14.6%～16.1%[12]。其中，森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，可通過(guò)植樹(shù)造林、改善樹(shù)種結(jié)構(gòu)及提高林木質(zhì)量等方式增強(qiáng)固碳能力[13-14]，可增加陸地碳匯量[15]。山西省為內(nèi)陸省份，碳匯形式主要為陸地碳匯[16-17]。中國(guó)碳中和研究尚在起步階段[18]，且多停留在政策建議層面，研究領(lǐng)域涉及農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通、能源等部門(mén)[19-23]，其中，針對(duì)能源領(lǐng)域的研究最為廣泛[24-26]。有研究得出，到2050年風(fēng)能和太陽(yáng)能可滿足中國(guó)67%的電力需求，將為中國(guó)實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)提供動(dòng)力保障[27]?！半p碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)情況的有效評(píng)估，關(guān)鍵在于兼顧各個(gè)部門(mén)，從而從整體上把控碳源、碳匯發(fā)展趨勢(shì)。蔡博峰等[28]基于5個(gè)部門(mén)的研究指出，中國(guó)碳排放約在2027年達(dá)峰，達(dá)峰后將經(jīng)歷5～7年平臺(tái)期。曹成等[29]通過(guò)總結(jié)云南省碳中和目標(biāo)導(dǎo)向下的技術(shù)路線和行動(dòng)方案，提出若采用封存技術(shù)封存30%的CO2，云南省有望在2037年實(shí)現(xiàn)碳中和。

區(qū)域碳中和路徑應(yīng)突出地方優(yōu)勢(shì)，因地制宜[30]。山西省作為資源型省份，其在能源輸出帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，產(chǎn)生大量碳排放[31]。為積極探索資源型城市快速減排方略，楊振等[32]、呂賢旺等[33]從碳排放成因入手，分析山西省碳排放影響因素，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)山西省碳排放貢獻(xiàn)突出，能源結(jié)構(gòu)減排效應(yīng)潛力巨大。武娜等[31]通過(guò)構(gòu)建脫鉤模型，著重分析山西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，得出山西省碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤程度低于全國(guó)水平，通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源結(jié)構(gòu)，可促進(jìn)經(jīng)濟(jì)與碳排放協(xié)調(diào)發(fā)展。同時(shí)，于智涵等[34]采用合成控制法建立中介效應(yīng)模型，研究得出資源型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型能夠有效地抑制山西省碳排放量的增加，促進(jìn)能源消耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的平衡。上述相關(guān)研究主要關(guān)注減排問(wèn)題，忽略了增匯等途徑對(duì)碳中和的影響，且僅從碳源或碳匯的其中某一方面研究很難準(zhǔn)確評(píng)估碳中和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的可能，因此，綜合分析山西省未來(lái)碳源—碳匯的發(fā)展情況，評(píng)價(jià)不同碳源、碳匯組合情景下實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)及不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的凈CO2排放量顯得尤為重要。

因此，本研究以山西省為研究區(qū)，核算該研究區(qū)2000—2020年終端能源消耗產(chǎn)生的CO2排放量，并探討不同排放因子對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)度大小。結(jié)合以上結(jié)果及未來(lái)發(fā)展政策等，設(shè)定三種碳源發(fā)展情景（基準(zhǔn)情景、政策情景和碳中和情景），運(yùn)用長(zhǎng)期能源替代規(guī)劃模型（LEAP）預(yù)測(cè)2020—2060年的碳源趨勢(shì)。同時(shí)，通過(guò)遙感影像獲取的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)2020年的碳匯進(jìn)行核算，并設(shè)定三種碳匯發(fā)展情景（基準(zhǔn)情景、政策情景和碳中和情景），利用CAMarkov模型預(yù)測(cè)2020—2060年的碳匯趨勢(shì)。最后，根據(jù)上述碳源、碳匯預(yù)測(cè)結(jié)果，探討各路徑下“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)情況。預(yù)期研究結(jié)果可為山西省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和碳中和政策制定提供科學(xué)支撐。

1 研究區(qū)概況

山西省地處黃土高原邊緣，太行山與呂梁山縱貫東、西兩側(cè)，中部為汾河谷地（圖1）。2006年以來(lái)，山西省啟動(dòng)綠化造林工程，以年均400多萬(wàn)畝的速度推進(jìn)造林綠化，成為全國(guó)森林資源增幅最大的省份之一[35]。根據(jù)遙感影像獲取的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)，2020年山西省碳匯儲(chǔ)量達(dá)到59.57 Mt。煤炭資源豐富也是山西省的重要特征之一，2020年，已探明的煤炭?jī)?chǔ)量達(dá)到3 899億噸，位列全國(guó)第三，煤炭產(chǎn)量為10.6億噸，居全國(guó)首位，其自身煤炭消耗量較大，以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)突出。

圖1 研究區(qū)概況

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

為深入研究山西省碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況，本文從碳源、碳匯兩個(gè)方面開(kāi)展預(yù)測(cè)分析，研究框架如圖2所示。若源匯差為正值，則為碳源輸出；反之為碳匯輸出，即實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。首先，依據(jù)2000—2020年山西省終端能源消耗的碳排放情況，分析碳源現(xiàn)狀并通過(guò)LMDI因素分解探究碳排放的主要成因，設(shè)定三種碳源情景，用LEAP模型進(jìn)行未來(lái)碳源預(yù)測(cè)。其次，利用NPP數(shù)據(jù)估算碳匯量并提取各地類NPP均值，設(shè)定三種碳匯情景，采用CA-Markov預(yù)估未來(lái)土地利用變化并估算碳匯量。最后，進(jìn)行“碳源—碳匯”情景組合，核算不同組合情景的凈CO2排放量，探討各組合情景下“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況。預(yù)期結(jié)果可為山西省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和碳中和政策制定提供科學(xué)支撐。

圖2 研究框架圖

2.1 碳源研究方法

2.1.1 碳排放核算

化石能源燃燒排放的CO2是溫室氣體的主要來(lái)源，為考慮各個(gè)地區(qū)溫室氣體排放的差異性，本研究在碳排放核算上采用《省級(jí)溫室氣體清單編制指南（試行）》中山西省碳排放的計(jì)算方式[36]，該方式主要參考IPCC方法2，即基于各生產(chǎn)服務(wù)部門(mén)的各類能源消耗量和不同能源的碳排放因子進(jìn)行計(jì)算，其計(jì)算公式為：

式中：E為CO2排放量；EF為能源排放因子；Actiνity為燃料的消費(fèi)量；i為燃料種類，i=1, 2, …, 6分別為原煤、洗精煤、焦炭、石油、電力和天然氣[37]；j為不同活動(dòng)部門(mén)，j=1, 2, 3, 4分別代表第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和居民生活。

2.1.2 LMDI模型

對(duì)數(shù)平均迪氏分解法（log mean Divisia index，LMDI）是基于日本學(xué)者Yoichi Kaya提出的Kaya恒等式進(jìn)行擴(kuò)展和改進(jìn)得到的，該模型利用Kaya恒等式建立CO2排放與各排放因子之間的關(guān)系，進(jìn)而采用LMDI分解法測(cè)算不同排放因子對(duì)山西省碳排放貢獻(xiàn)度大小。本文在對(duì)山西省CO2排放影響因子進(jìn)行分解時(shí)，考慮其能源大省特點(diǎn)，對(duì)Kaya恒等式進(jìn)行改進(jìn)，建立基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、排放系數(shù)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和人口規(guī)模的恒等式，即：

式中：E表示CO2排放量；i表示不同能源種類（原煤、洗精煤、焦炭、石油、電力和天然氣）；j表示不同產(chǎn)業(yè)類型；和Gt分別表示t時(shí)期j產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和t時(shí)期GDP總產(chǎn)值；表示t時(shí)期j產(chǎn)業(yè)的能源消耗量，表示t時(shí)期j產(chǎn)業(yè)i能源的消耗量；Pt為t時(shí)期當(dāng)?shù)厝丝诳偭俊?/p>

根據(jù)公式（2），運(yùn)用LMDI分解法，可將t期和基期的碳排放總量差異表示為：

式中：ΔEtot代表總的CO2排放影響；ΔEact、ΔEint、ΔEind、ΔEstr、ΔEeco、ΔEpop分別代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、排放系數(shù)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口規(guī)模對(duì)CO2排放的影響。由于排放系數(shù)為各類能源的碳排放因子，因此，排放系數(shù)效應(yīng)ΔEstr始終為0[38]。

根據(jù)LMDI分解法，則有：

2.1.3 LEAP模型

長(zhǎng)期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)（long-range energy alternatives planning system，LEAP）是基于未來(lái)情景分析的能源核算工具，可分析不同情景下能源消耗和CO2排放情況，廣泛應(yīng)用于制定能源政策、減緩全球氣候變化等方面[39]。本研究所構(gòu)建LEAP模型的參數(shù)設(shè)定來(lái)源主要基于上述LMDI模型的分析結(jié)果和相關(guān)規(guī)劃政策等（表1）。該模型未來(lái)能源需求量計(jì)算公式如下：

表1 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)手段與應(yīng)用參數(shù)

式（10）、式（11）中：Ef表示未來(lái)總能源消耗量；ALj表示j產(chǎn)業(yè)活動(dòng)水平；Ej表示能源使用強(qiáng)度。Ei, f表示不同能源消耗量；Pi表示i能源在未來(lái)能源消耗中的占比。

2.2 碳匯研究方法

2.2.1 CA-Markov模型

CA-Markov模型由Markov鏈、多準(zhǔn)則評(píng)估（MEC）和元胞自動(dòng)機(jī)（CA）組成，該模型可通過(guò)多標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估定義土地利用類型間的轉(zhuǎn)移規(guī)則，建立適宜性圖集，能夠有效預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用數(shù)量及分布[41]。本文將研究區(qū)土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地和未利用地六類，根據(jù)未來(lái)土地利用變化的可能性，設(shè)置基準(zhǔn)情景、政策情景和碳中和情景三種情景，針對(duì)不同情景制作轉(zhuǎn)移矩陣與適宜性圖集（表2），運(yùn)用CA-Markov模擬2020年、2030年和2060年山西省不同情景下的土地利用類型。

表2 未來(lái)土地利用情景設(shè)置與適宜性圖集建立規(guī)則

2.2.2 碳匯估算

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（net primary productivity，NPP）是指綠色植物在單位面積、單位時(shí)間內(nèi)所累積的有機(jī)物量[43]，前人常用NPP來(lái)估算碳匯[44-46]。本文以2020年同一土地利用類型下各柵格的NPP均值作為未來(lái)各土地利用類型的NPP指數(shù)（表3），對(duì)未來(lái)不同情景的碳匯進(jìn)行估算：

表3 不同土地利用類型的NPP均值

式中：H為未來(lái)碳匯量；Si為不同土地利用類型的面積；i為不同土地利用類型，即耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地和未利用地；Ti為不同土地利用類型下的NPP均值。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所需的數(shù)據(jù)類型包括統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和遙感影像數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《山西統(tǒng)計(jì)年鑒》（2000—2020年），包括能源消耗量、三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、GDP、人口數(shù)量等。土地利用數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https://www.resdc.cn/），遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)國(guó)家航空航天局（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）提供的MODIS產(chǎn)品，產(chǎn)品采用2020年1月1日的MODIS17A3HGF V6數(shù)據(jù)集。

3 結(jié)果與分析

3.1 山西省能源消耗與碳排放特征

2000—2020年，山西省能源消耗總量增加了286%，由2000年的46.51 Mtce增加至2020年的179.37 Mtce，增長(zhǎng)速度達(dá)到6.00 Mtce·a-1（圖3）。從不同能源消耗量來(lái)看，原煤是山西省的主要能源之一，隨著能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，煤品（原煤、焦炭、洗精煤及其他洗煤）消耗量由2000年的34.28 Mtce增加至2020年的57.98 Mtce，增幅達(dá)到69%，但其總能耗占比大幅下降，由74%下降到32%。近20年來(lái)，電力和天然氣的能耗年均增長(zhǎng)13.2%和12.6%，受此影響，能耗占比由原來(lái)的13%和8%增加至39%和23%，電力消耗逐漸取代原煤占據(jù)主導(dǎo)地位，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化成效顯著。

圖3 2000—2020年山西省不同能源消耗量與CO2排放量

從CO2排放角度來(lái)看，2000—2020年，山西省CO2排放量與總能耗均總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，CO2排放總量由2000年的116.82 Mt增加到2020年的276.84 Mt，增幅達(dá)到137%（表4）。其中，工業(yè)部門(mén)的CO2排放量比重最大，尤其是重工業(yè)，其排放比重保持在65%以上，且2005年后，排放比重增至75%以上；相較重工業(yè)，2005年以來(lái)輕工業(yè)CO2碳排放量比重僅為1%～2%，且呈逐年下降趨勢(shì)。居民生活和農(nóng)業(yè)的CO2排放量占比總體均呈減少趨勢(shì)，分別由2000年的12.93%、5.77%減少至2020年的7.08%、1.56%；建筑業(yè)等其他部門(mén)的CO2排放量一直相對(duì)穩(wěn)定，多年占比均維持在9%左右。因此，山西省在重工業(yè)部門(mén)的減排任務(wù)重、潛力大，是實(shí)現(xiàn)快速減排的關(guān)鍵領(lǐng)域。

表4 2000—2020年山西省各生產(chǎn)服務(wù)部門(mén)CO2排放量占比

3.2 2000—2020年山西省終端能源消費(fèi)碳源因素分解

針對(duì)山西省以煤炭為主要消費(fèi)能源，以采煤、煉焦、冶金和電力為主要產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，本研究對(duì)CO2排放影響因素進(jìn)行分解，著重探討產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、人口規(guī)模這五方面的碳排放效應(yīng)。

研究表明，2000—2020年經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出對(duì)CO2排放貢獻(xiàn)度最高（圖4），且在2005—2010年達(dá)到最大值，受經(jīng)濟(jì)增速放緩等因素的影響，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)值趨于穩(wěn)定；能源強(qiáng)度則對(duì)CO2排放存在顯著抑制作用，2005年后，隨著單位GDP能耗指標(biāo)納入發(fā)展規(guī)劃，在各類節(jié)能降耗政策推動(dòng)下，其對(duì)CO2排放抑制作用大幅增強(qiáng)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)受“六停強(qiáng)制”“早退多補(bǔ)”等優(yōu)化產(chǎn)能舉措影響，對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)表現(xiàn)為弱促進(jìn)作用；人口規(guī)模隨著常住人口數(shù)量減少，對(duì)CO2排放的貢獻(xiàn)逐漸由弱促進(jìn)轉(zhuǎn)為弱抑制作用。由此可見(jiàn)，通過(guò)產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化及技術(shù)的不斷升級(jí)實(shí)現(xiàn)單位產(chǎn)值能耗降低，可以促使能源強(qiáng)度的抑制作用不斷增強(qiáng)，是未來(lái)實(shí)現(xiàn)快速減排的有效方式之一。

圖4 2000—2020年山西省碳排放各排放因子貢獻(xiàn)值

3.3 碳源情景與參數(shù)設(shè)定

在“雙碳”背景下，依據(jù)前期研究結(jié)果及相關(guān)政策，將山西省未來(lái)的發(fā)展情景分為基準(zhǔn)情景、政策情景和碳中和情景[47]（表5）?；鶞?zhǔn)情景：依據(jù)2000—2020年各類指標(biāo)歷史發(fā)展特征及現(xiàn)行政策，對(duì)未來(lái)能耗及CO2碳排放情景進(jìn)行預(yù)估；政策情景：在基準(zhǔn)情景基礎(chǔ)上，考慮未來(lái)政策干預(yù)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及能源改革深化等方面；碳中和情景：在政策情景基礎(chǔ)上，進(jìn)一步降低能源強(qiáng)度、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)，倡導(dǎo)低碳生活，推行“碳普惠”[48-49]。

表5 不同情景實(shí)現(xiàn)路徑描述

山西省是能源消耗大省，在未來(lái)發(fā)展中，可以通過(guò)減排、增匯等措施，力爭(zhēng)Y達(dá)到最低值（Y=碳源-碳匯），實(shí)現(xiàn)“碳低峰”。因此，本文設(shè)定的三種情景均在2020—2060年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，在2060年時(shí)實(shí)現(xiàn)“碳低峰”。理想情況下，達(dá)峰后的碳排放變化曲線為單調(diào)遞減（圖5a）；現(xiàn)實(shí)情況下，碳排放應(yīng)表現(xiàn)為曲線發(fā)展過(guò)程（圖5b），我們將達(dá)峰后的取值區(qū)間稱為“低值區(qū)”，其最低值稱為“碳低峰”。當(dāng)Y＞0時(shí)，表現(xiàn)為碳源輸出，即無(wú)法實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)；當(dāng)Y≤0時(shí)，實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

圖5 預(yù)測(cè)碳排放變化曲線

根據(jù)三種情景的實(shí)現(xiàn)路徑，對(duì)LEAP模型進(jìn)行參數(shù)設(shè)定（表6）。人口預(yù)測(cè)基于2000—2020年山西省人口數(shù)據(jù)，應(yīng)用Logistic模型預(yù)測(cè)未來(lái)人口，由于人口數(shù)量變化主要受政策因素的影響，假設(shè)未來(lái)人口政策沒(méi)有變化，則三種情景下未來(lái)人口增長(zhǎng)率沒(méi)有差異[50]；根據(jù)可持續(xù)發(fā)展路徑SSP1[40]，設(shè)定2020—2030年的GDP年均增速為3%，2030—2060年的GDP年均增速為1.5%。在能源強(qiáng)度的設(shè)定上，基準(zhǔn)情景通過(guò)Logistic模型推算未來(lái)40年能源強(qiáng)度變化；政策情景根據(jù)政策要求，到2025年能源強(qiáng)度較2020年下降13.5%，到2060年達(dá)到全國(guó)平均水平；碳中和情景能源強(qiáng)度到2025年下降14%，此后下降幅度略高于政策情景，年均下降2%。根據(jù)國(guó)際能源署預(yù)測(cè)[51]，在不同減排策略下，未來(lái)中國(guó)非化石能源發(fā)電比重年均增長(zhǎng)率為0.3%～1.6%。本研究根據(jù)山西省清潔能源發(fā)展基礎(chǔ)，三種情景下非化石能源發(fā)電比重分別以0.6%、1.3%和1.5%的年均速度增長(zhǎng)，占比將由2020年的20%增長(zhǎng)至2060年的45%、75%和80%，最終全面建成清潔、低碳、安全、高效的能源體系。第一產(chǎn)業(yè)（農(nóng)林牧副漁）、第二產(chǎn)業(yè)（重工業(yè)、輕工業(yè)、建筑業(yè)）和第三產(chǎn)業(yè)（交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè)，批發(fā)、零售業(yè)，住宿、餐飲業(yè)及其他）的設(shè)定上，基準(zhǔn)情景依據(jù)2000—2020年均增長(zhǎng)率及實(shí)際情況推算，三次產(chǎn)業(yè)比重年均增長(zhǎng)率為-1.72%、-0.29%、0.46%；政策情景根據(jù)前期年均增長(zhǎng)率，并結(jié)合山西省產(chǎn)業(yè)改革目標(biāo)進(jìn)行預(yù)估，即設(shè)定三次產(chǎn)業(yè)比重年均增長(zhǎng)率為-1.90%、-0.51%、0.65%；考慮到當(dāng)前山西省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展水平低、未來(lái)提升空間大，因此，設(shè)定碳中

表6 山西省LEAP模型核心參數(shù)設(shè)定

3.4 山西省2020—2060年能源消費(fèi)情況預(yù)測(cè)

根據(jù)情景預(yù)測(cè)結(jié)果，基準(zhǔn)情景下的能源消耗量在達(dá)峰之前呈大幅上升趨勢(shì)，增速較快，年增長(zhǎng)率遠(yuǎn)高于政策情景和碳中和情景（圖6）。三種情景在未來(lái)能源消耗上，雖然增長(zhǎng)速率有所差別，但發(fā)展趨勢(shì)均為能源消耗達(dá)峰后以不同速率下降，即倒“U”型發(fā)展特點(diǎn)?；鶞?zhǔn)情景下，現(xiàn)行能源政策對(duì)未來(lái)減排影響不大，在能耗達(dá)峰前，能源消耗量大，隨著技術(shù)升級(jí)，能源利用率提高，2045年該情景能耗將達(dá)到峰值，為271.28 Mtce；政策情景下，在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、能源改革和能源強(qiáng)度下降的共同作用下，能耗達(dá)峰時(shí)，能耗量將較基準(zhǔn)情景減少70.56 Mtce，達(dá)峰時(shí)間提前10年，到2060年，能耗較基準(zhǔn)情景減少88.31 Mtce；碳中和情景下，碳達(dá)峰時(shí)，能耗量將較基準(zhǔn)情景減少79.39 Mtce，達(dá)峰時(shí)間將提前至2025年，到2060年，能耗量在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上減少165.67 Mtce。和情景到2030年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)達(dá)到當(dāng)前全國(guó)平均水平，到2060年實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步優(yōu)化。

圖6 不同情景下能源消耗總量預(yù)測(cè)

3.5 山西省未來(lái)不同情景下碳中和實(shí)現(xiàn)情況

根據(jù)測(cè)算，基準(zhǔn)情景、政策情景和碳中和情景將分別于2040年、2030年和2025年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，達(dá)峰時(shí)CO2排放量分別為381.62 Mt、294.07 Mt和282.70 Mt（圖7），到2060年，三種情景均在不同程度實(shí)現(xiàn)“碳低峰”，且碳中和情景下可實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

圖7 不同情景下能源結(jié)構(gòu)與碳排放總量

基準(zhǔn)情景下，未來(lái)終端能源消耗結(jié)構(gòu)與2000—2020年相比變化趨勢(shì)一致，原煤消耗比重縮減，電力和天然氣消耗比重小幅增加，其他非化石能源比重增長(zhǎng)緩慢（圖7a）。至2060年，CO2排放量略低于2020年，為273.92 Mt。根據(jù)碳匯測(cè)算，山西省“陸地碳匯”在2030年和2060年將分別達(dá)到60.82 Mt和60.88 Mt，因此，2060年的“碳低峰”凈CO2排放量為213.04 Mt，實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)較為困難。

相比基準(zhǔn)情景，政策情景更加依賴技術(shù)革新，以此來(lái)提高新能源開(kāi)發(fā)力度及降低能源強(qiáng)度。在該情景下，CO2排放量將由2020年的276.84 Mt降至2060年的159.97 Mt（圖7b）。政策情景下，2060年碳匯量將達(dá)到61.46 Mt，“碳低峰”凈CO2排放量較基準(zhǔn)情景下降54%，減排效果明顯，但距碳中和目標(biāo)仍存在一定差距。

在碳中和情景下，終端能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化更為顯著（圖7c），非化石能源在能源結(jié)構(gòu)中的比重逐年上升，各類化石能源的比重總體下降，尤其是原煤、焦炭和天然氣，但在能源結(jié)構(gòu)中比重較小的洗精煤和石油制品變化微弱，到2060年，非化石能源消耗比重將超過(guò)化石能源，同時(shí)，碳排放總量將由2020年的276.84 Mt降至2060年的62.50 Mt，碳匯量將達(dá)到63.04 Mt。此時(shí)，“碳低峰”凈CO2排放量為-0.54 Mt，說(shuō)明可以實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

從政策情景、碳中和情景的貢獻(xiàn)度來(lái)看，“碳低峰”凈CO2排放量降低主要來(lái)自碳源減少，而碳匯貢獻(xiàn)極?。▓D8）。政策情景下，通過(guò)降低能源強(qiáng)度、增加清潔能源比率等方式，CO2排放量較基準(zhǔn)情景減少113.95 Mt，占CO2總消減量的98.63%；增匯措施在消減CO2排放當(dāng)中作用微弱；僅占1.37%。碳中和情景下，各類減排措施的普及，使得2060年CO2排放量減少211.42 Mt，增匯措施貢獻(xiàn)略高于政策情景，增匯量較基準(zhǔn)情景增加2.16 Mt，受此影響，“碳低峰”值下降明顯，為-0.54 Mt，表現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

圖8 2060年政策情景和碳中和情景減排、增匯貢獻(xiàn)

4 結(jié)論與討論

山西省CO2排放量與總能耗均總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，CO2排放主要來(lái)源于重工業(yè)和居民生活，第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)較少。未來(lái)山西省應(yīng)有效控制重工業(yè)的碳排放，同時(shí)落實(shí)“煤改電”“煤改氣”等清潔化生活方式，積極推行“碳普惠”，將減排重點(diǎn)放在重工業(yè)和居民生活上。

在量化不同因素對(duì)山西省CO2排放的影響中，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出促進(jìn)CO2排放，能源強(qiáng)度則對(duì)CO2排放有明顯抑制作用，且各要素貢獻(xiàn)值均在2005—2010年間達(dá)到峰值，其后，各要素對(duì)CO2排放的促進(jìn)/抑制作用均呈減弱趨勢(shì)，因此，提高生產(chǎn)效率、降低能源強(qiáng)度是未來(lái)實(shí)現(xiàn)碳中和的重要方式。從基準(zhǔn)情景、政策情景、碳中和情景對(duì)“雙碳”的預(yù)測(cè)結(jié)果看，三種情景將分別于2040年、2030年和2025年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，CO2排放量將分別達(dá)到381.62 Mt、294.07 Mt和282.70 Mt。至2060年，三種情景均將實(shí)現(xiàn)不同程度“碳低峰”，但僅碳中和情景“碳低峰”小于0，可實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。因此，未來(lái)山西省可采取碳中和情景下的減排、增匯路徑，力爭(zhēng)到2060年其能源強(qiáng)度達(dá)到發(fā)達(dá)國(guó)家水平，第三產(chǎn)業(yè)比重達(dá)到65%；非化石能源發(fā)電比重達(dá)到80%，以實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。

本研究在碳源計(jì)算上僅考慮了能源消費(fèi)的CO2排放，未核算工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程以及土地利用變化等活動(dòng)產(chǎn)生的CO2排放，但已有研究表明，化石能源燃燒產(chǎn)生的CO2占到總CO2排放的80%以上[52-54]，山西作為中國(guó)典型能源大省，其CO2所占比例必將進(jìn)一步增大，因此，以終端能耗所產(chǎn)生的CO2排放作為主要碳源開(kāi)展山西省“雙碳”研究具有一定參考價(jià)值。其次，植被NPP變化持續(xù)性較弱，未來(lái)發(fā)展極具不確定性[45]，因此，為減少NPP變化對(duì)未來(lái)碳匯預(yù)測(cè)的影響，本文在對(duì)碳匯估算時(shí)僅考慮了未來(lái)不同土地利用變化的可能情況，而對(duì)各地類NPP均值則采用2020年固定值，預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)未來(lái)碳匯總體結(jié)果影響不大。此外，在“雙碳”目標(biāo)下，未來(lái)經(jīng)濟(jì)及能源轉(zhuǎn)型所需的技術(shù)支持以及捕集和封存CO2等技術(shù)手段的發(fā)展程度存在很大不確定性，因此，本團(tuán)隊(duì)將對(duì)上述內(nèi)容展開(kāi)深入研究。