我国碳排放量预测模型

第1篇：我国碳排放量预测模型

我国交通运输业的碳排放情景预测模型研究

摘 要：随着社会经济的发展及对大气污染的重视程度不断增加，碳排放成为各界关注的热点问题之一，而中国的碳减排工作中的核心之一便是交通运输业的碳减排。文章采用了情景预测的分析方法分别对基准、节能以及低碳三个情景进行设计，预测中国未来碳排放量。而研究的结果说明产业减排及产业节能在碳排放发展过程中作出了较大贡献。

关键词：交通运输业;碳减排;情景预测

引言：经济发展以及环境保护是当前世界各国都面临的一项重要任务，而经济发展以及环境保护的同时离不开碳排放这一过程，交通领域是所有碳排放领域中CO2 排放量增长最快的一个领域。美国研究已证实，汽车、轮船以及飞机火车等交通工具所使用的燃料释放出的气体应当是当前情况下，给全球变暖带来最大影响的一个主要原因，然而，对于交通运输业来说，在所有需要利用能源并排放气体的活动中，交通部门应当是较难依靠政策来控制环境污染问题的部门。中国的交通运输业正处于转型期的飞速发展阶段，因此，对中国的交通运输业碳排放所具有的时许规律进行分析，并对未来情景进行预测是具有较为重要的研究价值以及现实意义的。

二、情景设定以及参数预测

2.1 情境设定

分别参考了中国的经济社会现状、交通业的能源消费的现状以及其发展规划、国外的经济发展，构造出基准情境、节能情景以及低碳情景，并对交通业的碳排放趋势进行预测。

基准情景：这一情景是根据中国的经济发展所遵循的经济学的普遍规律进行建立的，一定程度的延续了发达国家的工业化的历程，在这一假设基础上，认为中国的宏观经济的发展以及国际形势对于交通运输业的总体发展是有利的且能够呈现出一个平稳的向好的发展态势。当前的能源环境的政策以及人口政策继续按照规定来执行。

节能情景：这一情景重在对交通业的能源结构进行优化并有效提高能源效率，关于国家所指定的一些相关的对于交通运输业进一步的发展也是有利的，但并不影响居民出行的选择以及产业结构发生改变。

低碳情景：这一情景针对交通运输对于环境带来的影响进行了充分的考虑，政府方面也积极的采取相关的政策来对交通运输业的碳排放进行约束并积极寻求碳减排途径。同时通过科技创新、调整产业结构以及优化能源结构这些方式来尽力的争取低碳情景得以实现。交通业的发展迅速，节能并使用绿色能源的交通运输工具起到了较大的作用。

2.2 参数预测

上述的情景预测模型中所采用的汉族要的参数预测应当通过对国家政策、相关的学术研究及报告以及国家的发展规划等，最重要史要根据测算来进行数据的确定。总人口的自然增长速率p在三种情景下分别为：7.2%、6.5%、5.8%;人均GDP在三种情景下的增长率f分别为：9.0%、8.5%、8.3%;交通业的发展变化率d分别为：-3.0%、-3.0%、-3.0%;交通业的节能变化率e分别为：0.65%、0.40%、0.40%;交通业的减排变化率v分别为：-0.2%、-0.25%、-0.3%。

三、结果分析

根据情景预测结果进行分析，可以得出结论，三种情境下的交通运输业碳排放在10年的时间内都呈现出较快的上升趋势，且中短期内，交通运输行业的能源需求以及碳排放量等都会出现明显的升高趋势，因此，交通运输业承担着较大的减排压力，同时表明了这一行业具有较大的减排潜力。

我国学者曾经依照“十五”使其的工业化速度进行推测，只要中国保持“十五”时期的工业化速度，到达2020年左右中国就能够基本上实现工业化进程。进入后期之后，我国的工业化进程脚步就将逐渐的放缓，若在大体上能够维持现有的发展速度及发展态势，其中经济发展的速度不应当低与上一年的80%，这样，预计直到2025年到2030年之间我国将初步的实现工业化。我国交通运输业的碳排放会逐渐随着工业化进程的加快及完成放缓脚步，预计到2025年之后，我国的交通运输业将放缓碳排放的总量。

四、结束语

交通运输行业的碳减排一直以来都是我国碳减排工作的一大核心重点，对中国交通运输行业的碳排放其时序规律进行分析探究，并通过未来情景的假设来对其进行预测，对于拟定相关的碳减排政策以及实现碳减排的伟大目标都具有较为重要的积极作用及现实意义，避免仅根据经验之谈来制定相关的额碳减排政策和措施，导致决策失误，严重阻碍和制约了碳减排工作的顺利开展，碳排放量不能得到良好的控制。

参考文献

[1] 杨琦，朱容辉，赵小强. 中国交通运输业的碳排放情景预测模型[J]. 长安大学学报(自然科学版)，2014，05：77-83.

[2] 徐雅楠，杜志平. 我国交通运输业的碳排放测度及因素分解[J]. 物流技术，2011，11：16-18+45.

[3] 朱长征. 基于协整分析的我国交通运输业碳排放影响因素研究[J]. 公路交通科技，2015，01：153-158.

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[5] 关海波，金良. 中国交通运输碳排放测度及未来减排情景模拟[J]. 未来与发展，2012，07：55-59.

作者简介：

吴振震(1986-)，男，汉族，河北唐山人，大学本科学历，首钢京唐公司，助理工程师，主要从事京唐公司运输部汽车运输管理工作。

作者：吴振震

第2篇：碳排放预测的区间灰数模型研究

摘要：全球气候变暖是人类迄今面临的最重大环境问题，温室气体的排放是全球变暖的主要原因。对未来碳排放水平进行科学准确地预测，具有重要的现实意义。应用区间灰数DGM(1，1)模型对碳排放量进行模拟和预测。结果表明，该模型进行碳排放预测所需实验数据少，预测精度高，具有可行性和实用性。

关键词：碳排放 区间灰数 DGM(1，1)模型

全球气候变暖是人类迄今面临的最重大环境问题，也是21世纪人类面临的最复杂的挑战之一[1]。其中，温室气体的排放是全球变暖的主要原因。为了应对气候的不断变化，实现经济可持续发展，中国确定了到2020年碳排放水平比2005年减少40%-50%的目标，同时在“十二五规划纲要”中进一步提出，到2015年碳排放强度要比2010年分别减少16%和17%，并提出了“探索建立低碳产品标准、标识和认证制度，建立完善温室气体排放统计核算制度，逐步建立碳排放交易市场，推进低碳试点示范”等工作内容及要求[2]。

因此，对未来碳排放水平进行科学准确的预测，具有重要的现实意义。

有学者对碳排放预测进行了研究，为我国低碳经济发展提供了指导[3-4]。考虑到一个地区的碳排放量具有明显的动态特征和不确定性，如受到当地经济水平、科学技术、法律法规和政策文化等诸多方面的影响，而这些因素的影响程度不完全清楚，可以作为一个灰色系统。文献[5]-[6]应用灰色GM(1，1)模型对碳排放量进行了模拟和预测，结果令人满意。但目前的研究成果大部分以“实数”为灰色建模前提，而以“灰数”为建模对象预测碳排放量的文献尚少。本文探讨采用区间灰数DGM(1，1)模型对碳排放进行模拟和预测，证明该模型的可行性和实用性。

1 区间灰数的标准化及区间灰数序列的白化形式

2 基于区间灰数标准化形式的区间灰数预测模型

基于区间灰数标准化形式的区间灰数预测模型的实施分为三个步骤。

3 应用分析

当k=9时，预测该市2009年的碳排放量为4469.43万吨，而2009年实际碳排放量为4325.17万吨，相对误差为3.33%，预测结果与实际值的误差较小，能够很好地用来预测该市的碳排放量，为该市碳排放减排措施的制定提供参考。

4 结论

基于区间灰数的DGM(1，1)模型所需实验数据较少，具有运算方便、易于检验等优点，拓宽了灰色理论的应用范围，为碳排放的预测提供了一种简单而可靠的新途径。

参考文献：

[1]曹昶，樊重俊.上海市碳排放影响因素的灰色关联分析与预测[J].上海理工大学学报，2013(5)：484-488.

[2]徐杰.保定市电力行业碳排放计量与预测[J].河北大学学报(自然科学版)，2014(2)：123-128.

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[5]赵爱文，李东.中国碳排放灰色预测[J].数学的实践与认识， 2012(2)：61-67.

[6]王钟羡，吴春笃.GM(1，1)改进模型及其应用[J].数学的实践与认识，2003(9)：20-25.

作者简介：

陈勤(1980-)，女，湖北宜昌人，讲师，硕士，主要从事数理统计方面的研究。

作者：陈勤

第3篇：温室气体碳排放预测模型研究进展与分析

摘 要：中国温室气体排放量在全球范围内占较大比例，为碳排放大国，减排压力巨大。为了更好地进行碳排放预测，估算中国碳减排潜力，文章对六种常用的碳排放预测模型从基本优缺点比较、基础数据的可得性、设计参数的难易程度等角度进行了分析，并根据相关文献与应用实例阐述了不同模型的碳排放预测应用差异和可行性。提出在碳排放预测的实际工作中，应当充分考虑本地区的产业经济、能源消耗等特征，筛选出碳排放的主要驱动因素，并根据不同因素对碳排放影响的权重选择适当的模型，以达到最好的拟合和预测效果的建议。

关键词：温室气体 碳排放预测 模型 优化

引言

政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change， IPCC)第4次评估报告认为，以气温升高为主要特征的全球气候变化在很大程度上是由于人为活动导致的温室气体排放，尤其是化石能源使用引起的CO2的排放。2013年度《全球碳预算》报告指出，中国已成为化石燃料燃烧CO2排放量最大的国家，占全球总排量的27%，大于美国和欧盟排放总和，碳排放增长对全球增长量的贡献达到71%?譹?訛。2014年发布的《中美气候变化联合声明》中，中国承诺到2030年前停止增加CO2排放，即等于承诺2030年达到碳排放峰值点?譺?訛。因此，中国作为碳排放大国，在未来10—15年碳减排压力巨大。实行严格的低碳政策、减少化石能源的使用并提高能源使用效率是减少CO2排放的主要途径，而预测中国未来的碳排放量从而合理估算碳减排潜力则是制定减排目标的重要基础。

本文结合目前国内外碳排放预测的相关研究，重点介绍了IPAT、Kaya、STIRPAT、LMDI、LEAP、Logistic六种模型，并通过对这些模型的对比分析，总结出各种模型的特点、侧重领域和优化方向，对不同领域碳排放预测的模型选择提供了帮助。

一、六种预测模型特点与应用特征

20世纪70年代，Ehrlich等首次提出IPAT模型，其目的是为了辨别人口数量、富裕度、技术等人文驱动力中何种驱动力对环境压力的影响更为明显。该方程在大量学者经过反复讨论和验证后确定下来，具有简单实用的特点。20世纪末，在该方程的基础上，Kaya在IPCC研讨会上提出了Kaya恒等式，该恒等式是IPAT方程的一个具体应用，它通过构造链式乘积的形式分解出多个影响因素，将人类活动产生的CO2与人口数量、人均GDP、能耗强度等因子联系起来。1994年，York，Dietz 等基于IPAT模型提出了随机回归影响模型STIRPAT模型，该模型是多变量的非线性模型，分别考虑了人口、财富、技术等因素各自单独变动对环境的影响，被认为是定量分析人文因素对环境压力影响的一种有效方法。上述三种模型在碳排放预测领域最为常见，它们在构建碳排放分解模型上各具特色，但仍存在一定的局限性，如IPAT模型参数分解时没有同时考虑产业结构和能源结构的影响;Kaya模型仅能解释一次能源消耗对碳排放的贡献。

此外，国内外常用的碳排放预测模型还有LMDI模型，LEAP模型和Logistic模型，下文将具体介绍以上六种模型，并对其应用特征进行总结。

1.IPAT模型。1971年，Ehrlich与Holden?譻?訛提出用于评估环境压力的IPAT模型。反映的是人口、经济、能源与环境关系。

表达式：I=PAT

I为环境压力，可替代为CO2排放总量;P为人口;A为人均GDP;T为技术，可替代为能源消耗强度。

该模型认为环境压力受人口、GDP、技术三种驱动力共同作用，且与各驱动力间均成1：1等比例变化关系，即任何一个驱动力发生1%变化都会引起环境压力相应发生1%的变化?譼?訛。在此基础上，Waggoner等?譽?訛对其进行了改进，发展为ImPACT模型，m表示人为因素对I的影响，并且把IPAT等式中的技术T分解成单位GDP消费和单位消费产生的环境影响?譾?訛。这两种形式都属于IPAT模型，被认为是研究能源经济和碳排放峰值的重要方法之一。

2.Kaya模型。

20世纪末，日本学者Kaya Yoichi ?譿?訛提出Kaya模型，他认为一个国家或地区的碳排放量受到人口数量、人均GDP、单位GDP 能源强度以及单位能耗碳排放量四个因素影响。

其最初表达形式如下：

GHG=GHG/TOE×TOE/GDP×GDP/POP×POP=f·e·g·p，

其中，GHG为温室气体的排放总量;TOE为一次能源的消耗总量;GDP为国内生产总值;POP为总人口数量;f (GHG/TOE)为能源碳强度;e(TOE/GDP)为单位GDP的能源强度;g(GDP/POP)为人均GDP?讀?訛。

Kaya模型可定量分析碳排放过程中各种影响因素的相对重要性及其动态变化，揭示了碳排放主要的内在驱动力。这种方法得到了国际社会的一致认可，被广泛应用于各个国家和地区的碳排放量历史波动变化的驱动因素分析?讁?訛。

3.STIRPAT模型。STIRPAT模型是1994年由York，Dietz等基于IPAT模型提出的随机回归影响模型，是多变量的非线性模型，考虑了人口、财富和技术因素各自不同变动对环境的单独影响。

表达式：I=aPbAcTde，

其中，I为环境压力，在具体应用中可直接替代为碳排放总量;P为人口数量;A为富裕度;T为技术;a为模型的系数;b为人口数量指数;c为富裕度指数;d为技术人文驱动力指数;e为模型的随机误差(包括时间误差、区域误差及因素分解误差等)。

在实际应用中通常将STIRPAT模型转变为其对数形式：

I=f+b1np+c1nA+d1nT+g

其中，f，g分别为a，e的对数值。

这一转变过程同时引入了弹性系数的概念，较好地解决了模型的异方差性。此外，该模型还可进行扩展，被认为是定量分析人文因素对环境压力影响的一种有效方法?輥?輮?訛。

4.LMDI模型。20世纪末，Ang等?輥?輯?訛在Divisia分解法基础之上加以改进，消除了Divisia分解法的残差项并解决了“0”值问题，形成LMDI模型，即对数平均迪氏分解法(Log Mean Divisia Index)。该模型是一种因素分解方法，其针对的是一段时间内的能源需求或碳排放。

碳排放中，借助LMDI模型对碳排放进行因素分解，则区域碳排放量可以表示为：

式中，C为区域碳排放量;n为产业部门的个数;Ci为i部门或产业碳排放量;Ei为i部门的能源使用量;GDPi为i部门的国内生产总值;GDP为国内生产总值;P为人口数量;Ii(Ei/GDPi)为能源利用效率，即单位GDP消费能源;Si(GDPi/GDP)为产业结构，即i部门产值占总产值的比例;A(GDP/P)为人均GDP?輥?輰?訛。

根据区域碳排放分解模型，时间为基期“0”到“t”期，利用“乘积分解”和“加和分解”可得：

式中，为碳排放变化量，为能源效率(强度)变化量，为产业结构变化量，为人口规模变化量，经济增长变化量?輥?輱?訛。

LMDI模型将碳排放预测中碳排放的变化量分解为碳排放相关独立自变量变化量的和，以测量各独立自变量对碳排放变化量的贡献程度，是分析碳排放影响因素的方法之一。

5.LEAP模型。

LEAP模型由瑞典斯德哥尔摩环境研究所及美国波士顿劳伦斯·伯克利国家实验室所共同研发，是一个基于情景分析的能源环境经济综合模型?輥?輲?訛。该模型按照“资源”、“转换”、“需求”的顺序充分考虑了决定碳排放量的能源需求及供应平衡情况?輥?輳?訛。

能源需求和CO2排放的计算：

假设有m种能源和n个行业部门，各行业的能源需求由经济活动水平和单位经济活动水平下的能源强度决定，CO2排放由能源需求和碳排放系数决定，公式如下：

式中，为t时刻第i种能源消费总量;为t时刻第j部门综合能耗;为CO2排放量;为第j部门在t时刻的活动水平，多以部门产值或产品产量表示;为t时刻j部门单位活动水平下的能源消费强度;为第j部门对第i种能源的碳排放系数?輥?輴?訛。

该模型根据已划分的行业部门和不同部门的能源消耗量，在对政策、经济、产业或技术的重大演变提出各种关键假设的基础上，构想未来较长时期能源及其环境影响的各种可能方案，设计出不同发展情景下的能源消费模式，从而进行碳排放预测。

6.Logistic模型。

1920年由美国生物学家和人口统计学家Pearl和Reed共同提出?輥?輵?訛。由于现阶段对碳排放的研究，主要是静态计量或是引用《IPCC国家温室气体清单指南》中的全球标准?輥?輶?訛?輥?輷?訛，Logistic模型突破以往对于碳排放的静态评估，可对碳排放进行动态预测?輦?輮?訛。

式中，x为碳排放增量;t表示年份;K为碳排放最大容量;a不定常数;r为增长系数?輦?輯?訛。

根据相关学者的研究，能够较好描述形如“S”增长曲线的Logistic函数，数学计算较为简单且经济含义明显。Logistic模型的精确度受K值影响较大，但只要将K值确定在一个比较合理的范围内，它都可以给出一个较高的拟合度，而且预测的误差不论短期或中长期均处于较低的范围?輦?輰?訛。相比较而言，Logistic模型能够预测的区域碳排放时间更为长远且预测值更加准确。

二、六种模型在碳排放预测中应用可行性分析

从基础数据可得性和模型应用领域两个方面进行讨论，对六种模型进行综合比较，并以此得到应用可行性分析。

表1可知，IPAT模型的自变量为3个，计算过程简单;Kaya模型的自变量为4个，其中将IPAT模型中的“技术”分解为单位GDP 能源强度和单位能耗碳排放量;STIRPAT模型的自变量为3个，其中的能源强度参数需简单计算;LMDI模型的自变量为4个，计算过程繁琐;LEAP模型的自变量为2个，结果受能源种类和参与部门个数影响;Logistic模型的自变量为2个，碳排放最大容量由地区环境条件和能源状况决定，且计算过程繁琐。

表2可知，IPAT模型和STIRPAT模型在碳排放领域的应用最为常见;Kaya模型可以对减排方案的制定提供帮助;LMDI模型对碳排放影响因素的分析更为细化;LEAP模型对碳排放量的预测多为能源领域;Logistic模型适合动态预测。

根据以上分析，六种模型均可用于碳排放的预测，但不同模型所需的基本数据不同且收集难易程度各异，所选衡量指标不同导致适用领域不同。因此，在碳排放预测的实际工作中，应当充分考虑本地区的产业经济、能源消耗等特征，筛选出碳排放的主要驱动因素，并根据不同因素对碳排放影响的权重选择适当的模型，以达到最好的拟合和预测效果。

三、碳排放预测模型优化

从原理、公式、拟合度等角度分析得到了各个模型的优点和不足，并据此对预测模型进行选择优化。

1.模型优缺点对比。

表3可知，IPAT模型公式简洁，但无法消除同比例变动的局限;Kaya模型对碳排放驱动因素解释力强，但作用机制复杂，且只有与能源活动相关才有实际意义;STIRPAT模型消除了IPAT模型中的同比例变动的局限，但各变量间存在多重共线性;LMDI模型可观察各个因变量对碳排放量的具体影响，但分解时主观性大;LEAP模型具有良好的计算和情景分析功能，但不确定性较大;Logistic模型突破了以往的静态评估，但计算K值时易受主观影响。

2.模型优化。

(1)IPAT模型与LMDI模型的优化。IPAT模型存在对碳排放驱动因素分解不足的问题，导致难以确定每个因素对碳排放的影响。而LMDI模型主要应用于影响因素分析，适合作为辅助工具与其他碳排放预测模型进行组合。将IPAT模型与LMDI模型相结合，利用LMDI模型对IPAT模型中的碳排放影响因素进行进一步分解，选取影响较大的因素重新应用到IPAT模型中进行碳排放预测，可以大大减少因驱动因素选取或分解不当造成的误差。如赵奥等?輧?輳?訛利用LMDI与IPAT结合模型对驱动因素进行优化后，增加了碳排放量预测的准确性。

(2)Kaya模型的优化。Kaya模型驱动因素背后的作用机制复杂，可采用灰色关联分析法对其影响因素进行分析，以解释不同因素与碳排放量之间的关联度。如秦军等?輦?輲?訛以江苏省为例，利用灰色关联分析法对各驱动因素与碳排放量之间的关联度进行了分析，得到煤炭消耗量为影响该省碳排放量的最主要因素。

(3)STIRPAT模型的优化。STIRPAT模型中各变量间存在着多重共线性，为解决这一问题，需对其进行回归分析。在不剔除自变量的前提下解决的方法主要有主成分回归法、偏最小二乘法和零回归法?輧?輵?訛。主成分分析法是对原始数据进行分析与筛选，提取对因变量解释力最强的综合变量;偏最小二乘法多用在处理多自变量间严重共线性的问题，该方法将影响碳排放的众多因子简化为少数不相关因素?輧?輶?訛;岭回归是一种偏估计法，能够得到各参数和系数更显著的结果。此外还可采用加权回归法，该方法可以剔除相关性较小的自变量，并将空间效应和地区差异考虑在内，为实际应用中为驱动因素的筛选提供帮助。

(4)LEAP模型的优化。LEAP模型是一种“终端能源消费”模型，参数较少，但对动态碳排放量的预测存在不足。模型自身方面，可通过增加预测范围的划分维度并应用活动水平的预测方法增加预测精度，如将预测范围分为系统层、状态层、指示层等，或者增加活动水平的分级;在预测未来经济活动的水平时，提供了内推法，增长率法，弹性系数法三种方法?輧?輷?訛。

在LEAP模型与其它模型及方法的结合使用方面，可以与GM(1，1)模型和情景分析法同时结合，将所预测的数据最终集合到LEAP模型中，形成LEAP-EV模型?輨?輮?訛，该模型在处理能源环境碳排放预测数据时的精度更高;与Logistic模型结合，构建基于LEAP模型的物流能源模型LEAP-Logistic?輨?輯?訛，通过选择合适的函数，如线性函数、幂函数、增长曲线等，可以对变量进行曲线估计，计算各部门的能源强度和碳排放强度，完成对模型的参数设置，再通过LEAP模型模拟计算不同政策实施下的节能减排效果，达到对碳排放量的动态预测。

(5)Logistic模型扩展。为达到预定的减排目标，政府会实施一系列的减排政策。对Logistic模型拓展后，引入人为控制项，可实现对不同政策实施情形下碳排放量的预测。如邱世明等?輨?輰?訛的研究中用下列的扩展模型来表示不同人工干预情况下的CO2排放量，即：

式中，h为单位时间内CO2的减排量，与当前CO2量成正比;q为比例系数，表示人工干预强度，即CO2的减排强度?輨?輱?訛。该扩展模型通过改变q值而模拟不同政策下的减排力度，能够起到对减排政策的评估作用。

四、结论

IPAT模型在碳排放预测领域应用较早，其公式简洁，易被理解。但其存在对碳排放驱动因素分解不足等问题，在实际应用中，通常与LMDI模型组合使用，以减少因驱动因素选取或分解不当造成的误差;Kaya恒等式对IPAT模型进行了改进，将其中的“技术”因子进行分解，对碳排放驱动因素解释力增强。采用灰色关联分析法进行因素筛选，可以解决其应用范围仅限于能源活动相关领域的不足;STIRPAT模型在碳排放领域的应用较为常见，它消除了IPAT模型中的同比例变动的局限，但存在各变量间存在多重共线性的缺点，应用中常对其进行回归分析以增加预测的准确性;LMDI模型细化了碳排放影响的各个因素，可观察各个因变量对碳排放量的贡献程度，但缺乏具体的分解标准导致主观性较大;LEAP模型多用于能源领域的碳排放预测，具有良好的情景分析功能，可通过增加预测范围的划分维度等方法增加其预测精度;Logistic模型计算过程较为繁琐，且受K值和地区状况影响，主观性较大。引入人为控制项后，可实现对不同政策实施情形下碳排放量的预测。

[基金项目：山西经济社会发展重大研究课题：促进我国能源产业及山西煤炭产业可持续发展研究(编号：ZD201409);山西省“十三五”规划前期研究重大课题(山西省"十三五"强化污染防治与节能减排政策措施研究)资助(编号：2014024);山西大学第十三期本科生科研训练计划资助项目(编号：2015013097);2015年度山西大学大学生创新创业训练计划资助项目(编号：201510108005)。]

[第一作者简介：孟繁健(1993—)，男，山西孝义人，山西大学环境与资源学院硕士研究生，研究方向为资源生态与可持续发展。]

(责编：郑钊)

作者：孟繁健 贺思思 郭家宏 郝优优 李丽芬 孟凡旭

第4篇：建筑施工碳排放测算模型研究

1 引言

全球气候变暖的危机严重影响着人类的生存与发展, 已成为21世纪人类社会亟需面对的重要挑战。2009年的联合国气候大会在哥本哈根举行, 旨在寻求减少碳排放以解决全球气候变暖问题的途径。建筑建造、使用和拆除过程中对能源和资源的消耗及固体废弃物的处理将带来巨大的温室气体排放量。由建筑的碳排放带来的环境影响越来越大, 我国正处于城镇化和工业化加速发展阶段, 建设规模和建设速度都为世界发展史上所罕见的。与此同时, 二氧化碳排放量也随之不断加大, 据统计, 每年建筑领域排放的二氧化碳排放量占到总排放量的35%以上, 因此, 如何减少建筑的二氧化碳排放就显得尤为重要。施工阶段作为建设项目全生命周期中非常重要而且最为复杂的阶段, 会消耗大量的资源和能源, 产生大量的温室气体[ 1] 。然而, 由于国家的大力支持与政策要求, 低碳节能建筑大行其道, 部分低碳技术应用之后所减少的碳排放却尚不足以抵消因采用这项技术而带来的生产和施工过程中增加的碳排放, 使得其应用毫无意义。因此, 研究建筑施工阶段碳排放测算很有现实意义。

2 建筑施工过程中的碳源分析 2. 1 国际碳足迹评价标准

解决全球气候变暖的方法就是要做到碳减排,那么首要的问题是找到合适的研究方法去定量评价碳排放, 从中找到主要碳排放因子以形成碳减排措施, 并对每种措施进行量化评价找到最低碳的途径。目前, 国内外普遍认可的定量评价碳排放的方法是采用碳足迹评价标准。综合学者们对碳足迹的定义, 可以认为碳足迹是一项活动、一个产品(或服务)的整个生命周期, 在某一地理范围内直接和间接产生的二氧化碳排放量(或二氧化碳当量排放量) [ 2 ] 。根据国家环境毒理和化学学会( SETAC )的定义, 碳足迹评价就是碳足迹的计算方法, 碳足迹评价标准就是对碳足迹计算方法的规定。碳足迹已日益成为了研究的焦点和热点, 目前利用碳足迹评价的规范和标准也不断推出, 主要包括欧盟的温室气体盘查议定书( ENCORD )、英国的PAS 2050:200

8、日本的TSQ 0010和国际标准化组织正在制定的ISO 14067等。其中ENCORD 是最早颁布的, 于2001年10月颁布了第一版, 2010年2月颁布了第三版[ 3] , 在当前众多国际碳足迹评价标准中发展相对成熟, 并且应用最为广泛。ENCORD 指出只有清晰定义了碳排放的测量边界才能保证碳足迹计算的关联性、完整性、一致性、透明性与准确性。ENCORD将碳足迹的测量范围定义为三种: 直接碳排放、间接碳排放、其他间接碳排放, 并要求根据这三种碳排放量形成碳评估评价报告[ 4] 。本文选用ENCORD为依据, 根据该标准中碳源分类思想和计算方法, 针对我国国情和建筑特点进行建筑施工中的碳源分析。碳源即二氧化碳的来源, 分析碳源就是要找到产生二氧化碳的各种活动即碳足迹, 从而通过碳足迹得到碳排放量。

2. 2 建筑施工过程中的碳源分类

对国际上先进的碳足迹评价标准---欧盟温室气体盘查议定书分析, 结合我国建筑施工业的管理现状, 得到建筑施工中的碳源。

2. 2. 1 建筑施工活动的操作边界即三大测量范围的确定

结合我国建筑业环境, 将直接碳排放定义为通过机械设备的动力燃料的燃烧直接向大气排放温室气体的影响; 将间接碳排放定义为机械设备电力及蒸汽的能源使用引起的碳排放; 将其他间接碳排放定义为施工消耗材料、施工建筑垃圾引起的碳排放, 通常情况下施工过程中不可测量的碳排放, 如从空调和制冷剂泄漏的温室气体排放量以及施工人员的碳排放量等, 相对建筑施工总的碳排放比重很小, 可以忽略, 故在其他间接的碳排中只考虑材料、建筑垃圾引起的碳排放。故得到建筑施工中的碳源, 如图1所示。

图1 建筑施工图中的碳源

对建筑施工中的碳源分析可以看到机械设备和材料是引起碳排放主要来源, 机械设备的碳排放就是因为需要消耗动力能源而产生碳排放, 根据动力能源与碳排放的直接、间接关系分为: 直接来源即燃料、间接来源即电力和蒸汽。而材料的碳排放则占剩余碳源中的绝大部分, 建筑施工中消耗的大分资源都是摊销在建筑材料上。因此, 本文针对机械设备的碳排放、材料的碳排放进行重点分析。

2. 2. 3 机械设备的碳排放

机械设备的碳排放是由于消耗动力燃料或电力或蒸汽而引起的。建筑中机械设备众多, 有必要对其进行分类, 分类依据既要体现碳排放量的影响程度又要有利于安排施工以指导低碳施工。为此将建筑中的机械设备分成了三类: 办公室设备、施工机械设施、仓储维修设备。这样的分类体现了对分类依据的要求, 可以在施工前知道现场办公、现场施工、现场布置(仓储维修)所产生的碳排放, 能针对性的加强施工管理。

2. 2. 4 建筑材料的碳排放

大量的建筑材料, 如结构钢框架组件、混凝土和混凝土制品、钢筋、沥青产品等, 是通过形成建筑实体的运营、维修保养、报废而产生碳排放, 不同的施工方案其材料的使用量计划也不同, 带来的碳排放就不同, 而且材料的碳排放占的比重较大,ISO14067鼓励采用全生命周期评价法( LCA ) 来考量施工引入的材料碳排放量。施工中的碳排放测算也必须将材料的碳排放纳入, 只有这样才能鉴别不同的施工方案的碳排放量影响, 进而改进施工方案指导低碳施工。国外一些机构, 如美国国家标准与技术研究所, 为对材料全生命期中二氧化碳的排放量进行充分的掌握和测量进行了诸多的实验, 从而形成了较为完善的建筑材料碳排放数据库, 而我国还未进行全面的碳排放测量实验, 各种材料碳排放测算的精确度与国外相比尚有较大差距。从施工消耗建筑材料引起的碳排放角度, 可将其分为五个阶段的影响: 原材料的开采和掘取、原材料运输、建筑材料的生产和施工、材料使用、材料报废。

3 基于BIM 的建筑施工碳排放的测算方法 3. 1 碳排放测算基本方法介绍

由于数据获取困难, 无法形成数据统计的规模效应, 我国建筑碳排放的测算还处于比较初级的阶段。目前, 对建筑碳排放的测算主要采用三种方法: 实测法、物料衡算法和排放系数法[ 5 ] 。

( 1)实测法

主要通过监测工具或国家认定的计量设施, 对目标气体的流量、浓度、流速等进行测量, 得到国家环境部门认可的数据来计算目标气体总排放量。实测法要求采集的样品数据具有很强代表性和较高的精确度, 当能满足这些要求时, 这是一种比较意义。 ( 2)物料衡算法

是建设过程中使用的物料进行定量分析, 根据质量守恒, 投入物质量等于产出物质量, 把工业排放源的排放量、生产工艺和管理、资源、原材料的综合利用及环境治理结合起来系统地、全面地研究生产过程中碳排放的一种科学有效的计算方法。这种方法虽然能得到比较精确的碳排放数据, 但是需要对建筑全过程的投入物与产出物进行全面的分析研究, 工作量很大, 过程也比较复杂。

( 3)排放系数法

是指在正常技术经济和管理条件下, 根据生产单位产品所排放的气体数量的统计平均值来计算总排放量的一种方法。目前的排放系数分为有气体回收和无气体回收两种情况下的排放系数, 而且在不同的生产状况、工艺流程、技术水平等因素的影响下, 排放系数也存在很大差异。因此使用排放系数法的不确定性也较大。

3. 2 基于BIM技术的建筑施工碳排放测算模型

纵观现有的碳排放测算基本方法的原理, 可以从两个方面去克服当前研究的弊端, 一是综合选用碳排放测算基本方法以克服各种方法的不足, 发挥它们的最大优点, 为此本文选用了国际上先进碳排放评价标准---温室气体盘查议定书, 结合我国建筑业确定建筑施工中可测算且精度可靠的碳源类别, 对材料选用全生命期周期评价方法, 从而最大程度地减少隐含碳排放的影响[ 6] ; 二是在具体考量施工碳排放时, 由于涉及施工碳排放因子的数据多、难于获取且不能形成统计的规模效应, 为此本文采用基于BIM技术, 及时且准确地调用海量工程数据, 利用碳排放测评软件测算建筑施工碳排放。国际标准组织设施信息委员会对BIM 进行了定义: 建筑信息模型( BIM )是利用开放的行业标准,对设施的物理和功能特性及其相关的项目生命周期信息进行数字化形式的表现, 从而为项目决策提供支持, 有利于更好地实现项目的价值[ 7] 。方法是由目的决定的, 怎样利用BIM 技术建立建筑施工碳排放的测算模型来实现相关海量工程数据的便捷提取呢? 研究的基础是用建模软件建立BIM 模型,在BIM模型中添加材料、机械的有关碳排放的基础数据信息, 利用BIM 模型的工程量统计工具, 得到材料、机械的耗用量, 确定施工方案中的施工区、办公区、仓储中的各种机械设备所消耗的燃料、电力及蒸汽的数量、材料使用量的信息, 将这些信息导入到碳排放测评软件, 就可以计算出施工阶段的碳排放, 生成相应于该施工方案中的机械、材料使用量计划的碳排放测评报告, 给出指导低碳施工的建议措施, 见图2所示。

图2 基于BIM技术的建筑施工碳排放测算模型

4 基于BIM 技术的建筑施工碳排放测算步骤 4. 1 基于BIM的建筑施工碳排放的信息模型

利用B IM的核心建模软件基础模型, 在基础模型里的单元构件属性里加入有关碳排放属性信息:( 1)单元构件的结构材料; ( 2 )单元构件的粉刷材料; ( 3)单元构件的饰面材料; ( 4)前三种材料的综合信息(对应的原材料、对应材料到现场的运距、对应材料的属性如混凝土砂浆等的强度、对应材料的使用寿命、报废时回收利用程度) , 作为丰富的测算碳排放依据的材料信息。利用BIM基础模型转换好施工图设计模型前,加入各种机械设备后要添加机械设备用电耗油的性能属性参数。根据B IM 施工图设计模型形成BIM 的施工方案, 利用前面丰富的材料信息、机械设备信息, 借助BIM 统计工程量的功能得到材料的消耗量、建筑垃圾量、施工区、办公区及仓储区的机械设备使用量信息, 形成碳排放测算的基础信息导入到碳排放测评软件。

4. 2 施工过程碳排放的测算

根据建筑施工中的碳源分类测算施工过程中的碳排放, 需考查其三个测量边界的影响: 机械设备消耗燃料直接碳排放、机械设备消耗电力及蒸汽间接碳排放、来自于材料和建筑垃圾的其他间接排放。下面, 借助于建立好的基于B IM 的建筑施工碳排放的信息模型(包含材料、机械的测算碳排放基础参数) , 分别阐述这三种测量边界的计算步骤。

( 1)燃料、电力及蒸汽的碳排放 根据B IM 的建筑施工碳排放的信息模型, 得到施工区、办公区、仓储间的各种机械设备的使用量及其燃料、电力及蒸汽的消耗量, 将机械设备的使用量及其燃料、电力及蒸汽的消耗量作为测算碳排放的基础数据导入碳排放测评软件, 得到机械设备消耗的燃料、电力及蒸汽带来的碳排放。

( 2)材料的碳排放

根据B IM 的建筑施工碳排放的信息模型, 得到建筑材料的使用量及对应的原材料、对应制成材料成品的信息、运输距离对应材料的使用寿命、报废时回收利用程度的信息, 将这些信息作为测算碳排放的基础数据导入碳排放测评软件, 得到材料的碳排放。其计算思路见图3。以某工程屋顶施工为例, 构建屋顶B IM 模型, 统计相关材料的属性, 并导入碳排放测评软件BEES 进行分析, 如图4所示。

( 3)建筑垃圾的碳排放

根据B IM 的建筑施工碳排放的信息模型(赋予建筑垃圾的种类信息)得到的B IM 的施工方案, 可以得到各种建筑垃圾的数量信息, 将这些数量信息作为测算碳排放的基础数据导入碳排放测评软件,得到建筑垃圾的碳排放。

图3材料碳排放的全寿生命周期评价法

图4 3 施工方案碳排放性能分析

根据前面计算的各种材料的碳排放, 得到材料碳排放的大小顺序及各种材料占所有材料碳排放的比重。根据前面计算的施工区、办公区、仓储区的各种机械设备的燃料、电力、蒸汽的耗用量及其这些耗用量对应的碳排放, 得到施工区、办公区、仓储区各种机械设备碳排放的大小顺序及各机械设备占所有机械碳排放的比重。

4. 4 措施和改进分析得到低碳的施工方案

根据碳排放测评软件计算机械设备、材料及建筑垃圾, 得到施工中总的碳排放及相应的碳排放测评报告和前面的施工方案碳排放性能分析。按照材料碳排放的大小顺序、机械设备碳排放的大小顺序, 逐渐更改B IM 的建筑施工碳排放的信息模型中的材料参数、机械参数。基于B IM 技术和碳排放测

评软件, 得到改进后的施工方案中因不同的材料、机械设备的信息带来的施工碳排放及碳排放评估报告。经过多次改进, 得到碳排放最小的即为低碳

施工的施工方案。 5 结论

在呼吁低碳建筑的今天, 我国大力推行各种低碳节能技术, 想要实现低碳建筑的目标, 在考虑低碳运营的同时也必须要考虑低碳施工。本文建立了基于BIM信息模型的建筑施工碳排放测算方法,利用B IM 技术添加提取与碳排放相关的基础信息,借助碳排放测评软件实现了建筑施工阶段的碳排放测算, 可为建设项目的低碳目标提出可行的低碳施工方案, 对建筑企业的节能减排具有很好的指导意义。同时, 所建立的BIM 建筑施工碳排放信息模型为后期运营和物业管理提供了丰富的施工碳排放信息, 是对建设项目全寿命期低碳建设的进一步完善。

参考文献

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第5篇：我国低碳经济发展现状及未来发展前景预测分析

2009-12-15 14:25:32国际能源网 网友评论

低碳经济在中国发展前景广阔。其中新能源从生产大国发展为消费大国。以电动汽车为代表的新能源汽车，将为中国汽车产业开辟跳跃式发展之路。工业节能在政策驱动下稳步前进。建筑节能减排潜力巨大。

但我国离低碳社会还有着不小的差距，其主要原因一是低碳技术仍以中低端为主，二是低碳产业融资机制匮乏。

低碳经济孕育长期投资机会。从政策、技术、业绩增长潜力等诸方面考察，我们认为目前证券市场中的新能源汽车、智能电网、核能、风能、太阳能、建筑节能、工业节能等众多子行业都有较大的投资价值。

低碳经济效应：改善环境，提升能源安全，促进可持续发展

世界二氧化碳排放量高速增长，导致全球温度在上升，高碳经济不可持续。必须将气候变暖控制在2 摄氏度以内，世界经济必须向低碳转型。哥本哈根协议多方博弈可以达成最优解，为发达国家和发展中国家共同实现减排目标指定清晰的方向。

气候变化既是环境问题，也是发展问题，归根到底是发展问题。低碳经济就是以解决气候变化问题，降低二氧化碳温室气体排放为主要关注点，发展特征是低排放、高能效、高效率，核心内容包括制定低碳政策、开发利用低碳技术和产品，以及采取减缓和适应气候变化的措施。为了应对气候变化，提升能源安全和国际安全，各国政府正在采取一系列的措施，一场“低碳经济革命”正在悄然兴起。

1、改善大气环境。气候组织研究报告指出，低碳经济可以达到改善大气环境的目的，主要理由是：

1)约有70%的所需减排量都可以利用现有及接近商业化的技术在未来20年的时间里实现。

2)单纯提高能源使用效率就可以减少20%至24%的能源需求量，并可每年节约数千亿美元。

3)目前已经有一些低碳能源，如风能、核能、太阳能等，在进行大规模的利用，并且还有进一步发展的可能。

4)利用甘蔗制造的生物燃料以及下一代纤维素生物燃料，由于比其他具有较低持续性的生物燃料对食品及土地的影响更小，在交通领域存在巨大潜力。

5)还有一些即将发展的新技术：比如碳捕获和封存技术(CCS)、新型交通燃料、以及对能源使用进行监控的信息技术等，都为大量减排提供了潜力。

6)保护世界自然的碳汇来源，即森林，具有巨大的效益。目前，森林砍伐所造成的二氧化碳当量排放占总量的15%至20%。

2、提升能源安全。随着全球能源需求量的迅速上升，未来是否可以长期供应、石油和天然气等资源往往储存在世界范围内政治最不稳定的地区等问题，提高能源安全已经被提到了很多国家议程的首位。不解决气候和能源问题将导致未来气候效应和资源匮乏之间冲突的不断升级。同时获取气候和能源安全则会提高能源供应的多样性，扩大本地能源生产的范围，并降低对进口石油和天然气的依赖。大幅降低能源依赖对于发展中国家尤为有利

3、扩大就业，促进可持续发展。如果向低碳经济的转型成本可以随着时间的推移而获得，那意味着GDP的增长可能加速而不是放缓。对兴建CCS电厂、新能源、建筑节能、新能源汽车等方面的新的投资将促进产出并创造就业。如果边际成本可以通过融资获得，那么对其他产品和服务的消费抵消将是很小的，因此总体GDP会提高。

4、新能源产业具备显著的低碳经济特征。新能源是与传统能源相对应的一种能源，它包括太阳能、风能、水能、核能、生物质能、海洋能、地热能、氢能等，有时候还常常包括新

能源汽车。新能源是对传统能源的有效替代，可以大大缓解目前能源供应紧张局面，改善环境。新能源与传统能源相比，优越性首先体现在资源丰富，大多是无限的，而传统能源都是有限的。例如世界原油平均还够开采41年，天然气还够67年，煤炭还够164年。另外传统能源大都排放二氧化碳等污染物，而新能源比较环保，是清洁能源。

中国低碳经济发展前景广阔

低碳经济作为新的发展模式，不仅是实现全球减排目标的战略选择，也是保证经济持续健康增长的良方。气候变化和经济危机为中国的跨越式发展提供了难得的契机，中国必须抓住这次机会，在发展和低碳中找到最佳的平衡点。中国已经意识到了这点，并且已经成为应对气候变化和实践低碳经济的先锋国家之一。

中国企业目前已经在多个低碳产品和服务领域取得世界领先地位，其中以可再生能源相关行业最为突出。2009年3月，英国《星期日泰晤士报》布绿色富豪榜，在上榜的全球100位绿色巨人中，中国内地占17席，在这17人中，11人从事太阳能产业。

◆中国已有超过150台超临界、超超临界机组在网运行，是采用此种技术最多的国家之一;

◆中国是世界上风力发电装机增长最快的国家，在不到8年时间里突破了1千万千瓦，年增长速度接近翻番;

◆中国是世界最大的光伏组件出口国，供应着世界40%的光伏产品需求;

◆中国是世界最大的太阳能热水器的生产者和消费者，占世界总产量的50%和总安装量的65%，约95%的太阳能热水器的核心技术为中国公司持有;

◆中国企业生产出了全球首款单次充电可行驶400公里、并可容纳5位乘客的纯电动轿车;

◆中国水泥余热发电效率世界领先，已开始向国外出口技术和设备;

◆中国是国际碳市场最活跃的一员，并在北京、上海、天津三地建立了环境交易所。虽然目前，中国在很多的新能源技术上与国际先进水平尚有较大的差距，但中国正奋起直追，差距正在不断缩小。

低碳技术投资呈增长趋势。中国最近几年用于“绿色行业”风险投资差不多增加了一倍，占总投资的19%。2007年，中国的项目融资达到108亿美元，中国五大银行工业效率项目贷款达1063亿元人民币;清洁能源项目(不包括大水电)投资较2006年增长91%，达到108亿美元，据估计到2020年将达到2680亿美元，其中太阳能产业的开发利用世界领先。在2008年中国政府4万亿的经济激励计划中，环境基础设施建设、新能源开发和能效提高为重点投资领域。

低碳经济的各细分子领域加速发展，早已不是“一枝独秀不是春”，而是“百花齐放春满园”了。其中：

1)可再生能源、核能等新能源：将从生产大国到消费大国。中国发展新能源具有更强的紧迫性，中国已经意识到必须更快、更彻底地完成从制造大国到消费大国的转变，不仅是为了构建平衡的产业结构，更是为了在寻找持久的经济增长点的同时，应对能源和气候问题的挑战，实现国内和国际的双赢。

2)以电动汽车为代表的新能源汽车，将为中国汽车产业开辟非常规快速发展之路。根据政府规划，到2011年，中国将年产50万辆新能源车。中国可能成为未来电动汽车的中心可能将不久的将来成为现实。

3)工业节能：政策驱动下稳步前进。中国计划在“十一五”(2006-2010年)期间，将单位GDP能耗降低20%，钢铁、有色金属、化工、建材等重点能耗工业领域的节能减排是实现这一目标的关键。据国家发改委公告，在中国四万亿经济刺激计划中，节能减排和生态建设方面的投资达到2100亿。与其他领域相比，工业节能主要源于中央政府的政策驱动。

4)建筑节能：减排潜力巨大。“十一五”规划中规定，建筑节能的目标为1.2亿吨标准煤，占全社会总节能目标的21%。根据《节能中长期专项规划》，到2010年，新建建筑应全面执行节能50%的设计标准，直辖市及有条件地区实施节能65%的标准，加上对400亿平方米既有建筑节能改造的需求，中国低碳建筑的总体市场规模将可能达到数十万亿元。

远景令人鼓舞，但现实却依然很残酷。我们离低碳的未来还有着不小的差距，其主要原因有：

1)技术仍以中低端为主。以风力发电技术为例，它虽然是中国发展最快的新能源行业，已具有1.5MW以下风机的整机生产能力，但是一些核心零部件，如轴承、变流器、控制系统、齿轮箱等的生产技术难关却迟迟未能攻克。可再生能源发电并网一直是一大技术难题，其中重要原因是中国没有构建智能电网，没有先进的电网调控和调度技术。

我们在新能源发展方面存在的一些问题还要引起关注：(1)产业竞争无序，存在恶性竞争的情况应该引起警惕，市场准入有待提高，促进新能源产业的有序健康发展。(2)自主创新的动力和能力不足，目前大多数新能源和节能环保的技术和产业研发投入不足，缺乏自主科学技术;(3)技术产业的示范与应用推广，市场推广度还不高。

2)融资机制匮乏。麦肯锡研究报告称中国构建“绿色经济”从现在到2030年需40万亿，也就是说年均需1.8万亿元人民币的资金投入，才能有效实现“绿色经济”。虽然中国政府不断加大财政预算，通过银行推动绿色信贷，还积极推行合同能源管理、国际CDM交易等新型融资方式，并与国际金融机构广开合作之门，甚至开始建立国内首个环境交易所，拓展融资渠道。但是，这些努力带来的资金非常有限。融资机制匮乏限制了新能源产业发展的速度，甚至可能损害新能源产业的健康发展。

低碳经济细分领域观察：技术是关键

在当今社会，没有哪一种科学技术或解决方案，能够独立的解决全球碳排放问题，而是必须与运输业、制造业、能源行业、农林业、房地产、金融业等相互结合技术，才能使之可行。能源消耗与经济增长相辅相成，因此积极开拓、发展并加速低碳技术应用成为必然选择。目前全球每年排放大约550亿吨二氧化碳当量，据IPCC估计，电力行业占了最大的份额，约为26%，工业19%，森林17%，农业14%和交通13%。我们需要到2050年二氧化碳的排放量要削减至200亿吨，这意味着现有基础上63%左右的削减。要达到我们的减排目标，除了减缓并且最终停止森林的砍伐，重点应该放在能源供应、交通运输等关键部门的低碳发展上。电力、交通、建筑、工业4大部门的减排量要分别占到2050年总减排量的38%、26%、17%、19%。下面我们主要根据气候组织的研究成果，重点分析一些低碳技术的发展现状、前景。

1、低碳能源供应：新能源发电替代传统发电。低碳能源供应技术主要包括可再生能源、核能、碳捕获与封存(CCS)等。

下面我们详细介绍一下风能、太阳能光伏发电这2种技术的发展现状、前景。

1)风能技术现状：全球风力发电在2007年安装能力94GW(主要是陆地)。自2001年以来，全球风力发电装机容量每年增长了20-30%左右。装机容量大部分被安装在国际能源机构成员国德国、美国和西班牙等国家。风电在2006年略低于1%的全球电力供应总量。相比陆上风力发电技术，海上风力发电技术欠成熟，成本要高50%，但它能够提供更多的由于海上设施的较大规模而来的未来潜力。虽然风力发电越来越商业化，但是如果风力要充分发挥其潜力，达到提供充足的零排放的电力供应，还需要大量的研发工作。海上风力发电正处于商业化前的发展阶段，但正在推广中。

风能减排潜力：风电技术在2020年前可以减少1.25Gt二氧化碳eq(占电力部门减少排放量的36%)。到2050年，风力发电技术的减排量预计将增长到2.14Gt二氧化碳(4.5%的

全部能源有关的减排量或12%的电力部门减排量)。

风能投资需求：从现在到2035年，每年需要投资210亿美元(总投资包括公共和私营部门)从事研发、示范和推广，以达到全面商业化目的。2035年和2050年之间，每年需要670亿美元的商业投资，在全球推广风能技术。

2)太阳能光伏发电技术现状：太阳能光伏系统是直接将太阳能转换成电能。光伏发电系统，可并网或独立(离网)。离网光伏发电系统主要分布于偏远地区和发展中国家，这些构成了光伏市场总额的10%。在过去15年里，太阳能光伏市场急剧增长，未来发展速度将继续加快。2006年世界光伏总累积量为6.6WG。国际能源署成员国的光伏总累计量为5.7GW，自2000年以来，增长了8倍。德国、日本和美国约占全球光伏累积容量的70%、全球光伏制造产能的63%。要成为具有充分竞争力的能源，太阳能光伏技术需要进一步的研发，示范和推广。

太阳能光伏发电减排潜力：2020年之前，光伏发电可以减少减排0.33Gt二氧化碳eq(大约占电力部门的减排量的10%)。2050年，太阳能光伏减排量可以达到1.32Gt二氧化碳(约占电力行业减排量的7%)。

太阳能光伏发电投资需求：根据国际能源机构的蓝图远景，为了实现全面太阳能光伏减排潜力，在2005年至2030年每年在技术研发、示范和推广领域投资81亿美元是需要的。2030年和2050年之间，每年555亿美元的投资是需要的。光伏系统的投资成本仍然很高，这是光伏推广最大的障碍。

2、低碳交通运输：新能源汽车快速发展。低碳交通运输关键技术包括电动汽车、氢燃料电池汽车、高效的生物燃料等。

1)电动和混合动力汽车技术现状：混合动力汽车结合了汽车的效率优势、和部分时间通过发电机提供能量的混合优势。另一方面，电动汽车没有内燃机，因此，依赖发电设备的能源储存或电池组，而不是混合动力提供能量。目前电动汽车和混合电动汽车的数量还相当有限，虽然汽车制造商正在加大投资在该区域投资。例如，丰田公司最近推出了第一款完全混合动力汽车，500辆已制造出、并在销售。为了达到所需的推广和商业化，进一步研发、示范和推广的支持是必需的。

电动和混合动力汽车减排潜力：电动和混合动力汽车在2020年能够减少0.04Gt二氧化碳eq(占运输部门减排潜力的3.6%)。 在2050年，它们在减排量的份额提高到2Gt二氧化碳(约占4%的能源有关的总减排量或16%的交通减排量)。

电动和混合动力汽车推广途径：研发估计减少电池的成本从目前的1000美元/kWhr达到300美元/kWhr。充电混合式试验汽车将在2010年全球达到10000辆，额外的成本降低可以通过2010年和2020年之间的研发、学习获得。混合动力汽车半商业的推广，需要在2020年前，在国际能源署成员国销售额提高5%的份额。2020年至2030年，混合动力汽车的商业化会累计销售量达到100万辆。纯电动汽车将需要在2030年开始推广，紧随着混动动力汽车市场的快速增长而增长，并将在2050年纯电动汽车的市场份额超过混合动力汽车。这项技术51%的减排量将在发展中国家，包括中国和印度，49%将在经合组织国家。能源存储系统是需要获得进一步进展的主要领域。

2)氢燃料汽车技术现状：燃料电池车是基于氢转化为电能。氢燃料电池汽车的成本非常高，2007年只有非常有限的几个厂家生产，价格高达10万美元。另一方面，本田2008年开始了氢燃料电池车的第一商业生产，并计划在未来三年内可在美国和日本制造出世界第一批二百辆轿车。氢燃料电池车仍需要大量的研发和示范的支持，以便把技术推广。

氢燃料汽车减排潜力：预计到2020年，氢燃料电池汽车仍然不能商业化。然而在2050年，它们在减排量的比例将提高到1.8Gt二氧化碳(约4%的全部能源相关减排量或14%的交通运输减排量)。

氢燃料汽车推广途径：到2020年，研发、示范、推广预计将燃料电池系统的成本下降到300美元/kW(而现在500美元/kW左右)，以及能量储存成本下降50%。预计通过研发、示范和学习，进一步降低成本，全世界约1万辆试验汽车。这意味着氢燃料电池车2020年开始商业推广，2030年经合组织市场中的份额提高到10%，累计销售量达到100万辆。持续降低成本，估计它的价格到2050年下跌6倍。这项技术减排量的56%将在经合组织国家。44%将在发展中国家，包括中国和印度。2020年降低成本的目标是相当具有野心的，将需要在能源存储附件上加倍努力研发、示范和推广。

3、中国低碳技术循序突破。由30多位专家构成的中国科学院能源领域战略研究组，近期编制了《中国至2050年能源科技发展路线图》(以下简称《路线图》)。《路线图》对于影响能源科技路线选择的多种因素，按照资源性—贡献度—环境性—技术性(自主创新度)—实现度—经济性的优先顺序选择。报告指出了10个旨在引领我国能源科技发展、造就中国特色新型能源工业、满足经济社会发展需求的重要技术方向。

《路线图》以2008-2020年、2021-2035年、2036-2050年等3个不同发展时期为时间节点， 给出了10个技术近期、中期、远期的阶段目标。从中可以看出，我国近期低碳经济与新能源产业领域最重要的发展领域为：清洁煤技术、新能源汽车、智能电网、新能源规模发电等。

清洁煤技术放在低碳经济与新能源产业领域最重要的位置，这是由我国国情决定的。中国相对富煤贫油少气的资源禀赋条件，决定了以煤为消费主体的能源格局短期内不会改变，决定了中国低碳经济政策的制定与实施都必须优先考虑煤。中长期来看，发展无污染的清洁煤发电技术是中国实现低碳经济的关键，整体煤气化联合循环发电技术(IGCC)将成为未来煤电主流。目前我国IGCC相关项目刚刚启动，关键部件尚不能国产。超临界机组和超超临界机组发展迅速，已经基本完成国产化，具备了批量化建造的能力，这些新型的机组拥有更高的发电效率和更低的煤炭消耗，并从技术上给整体煤气化联合循环发电系统和多联产技术的发展提供了良好的基础。

大力发展新能源汽车是低碳能源供应、交通运输节能的重要举措，对缓解能源供需矛盾，改善环境的有着重要的推动作用。2009年 1月中国汽车月销售量首次超越美国以来，稳坐世界汽车市场的头把交椅。我国是全球第二大石油消耗国，每年有85%的汽油和20%的柴油被汽车烧掉，汽车无疑成为能源消耗大户，能源紧张、环境恶化与汽车行业发展的关系十分密切。新能源汽车在政府大力支持，产业面临快速发展，中国有望在不久的将来成为电动汽车的世界中心。

发展智能电网，积极支持新能源的发展。智能电网计划是国家电网公司2009年5月21日首次公布的，其内容有:坚强智能电网以坚强网架为基础，以通信信息平台为支撑，以智能控制为手段，包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，覆盖所有电压等级，实现“电力流、信息流、业务流”的高度一体化融合，是坚强可靠、经济高效、清洁环保、透明开放、友好互动的现代电网。坚强智能电网的主要作用表现为，通过建设坚强智能电网，提高电网大范围优化配置资源能力，实现电力远距离、大规模输送，满足经济快速发展对电力的需求。统一坚强智能电网与新能源的发展是紧密结合的。我国将加快推进风光储一体化示范项目，尽快制订风能、太阳能发电并网等相关标准规定。积极推动建立电网与清洁能源统一规划、统一审批、协调发展的新机制，加强汇报和沟通，促进新能源的健康有序发展。

新能源产业短期内由于经济危机导致有效需求的严重不足，显得生产相对过剩，这不是真正的过剩。新能源规模发电目前存在一定的技术瓶颈，一旦获得突破，应用前景不可限量，新能源存在的主要问题是目前成本较高，还不能广泛推广应用。但是中国发展新能源具有更强的紧迫性。中国能源禀赋特点是富煤贫油少气，煤炭大量消费导致环境不断恶化;对海外

石油依赖度不断增加影响国家安全。因此新能源必须成为中国未来低碳经济重点发展的领域。

低碳经济相关上市公司投资策略：

政策、技术与业绩

目前沪深股市拥有低碳概念的上市公司众多，220余家低碳经济相关上市公司：谁最牛?我们建议从以下3个标准来考察证券市场中不同低碳细分行业、上市公司的投资价值：

1、政策制度。包括政府的扶持力度，如直接财政补贴、价格补贴、税收优惠、政府采购政策、节能法规与标准的制定等等。低碳经济特别是新能源，前期投资额较大，融资政策非常重要，不同的低碳技术，成熟程度不同，风险程度可能差异很大，获得银行信贷、资本市场、私人资本和国际资本、节能专项资金支持或介入的程度都会不同。我们认为能够获得较多政府直接财政补贴、价格补贴、税收优惠、政府采购政策扶持，享受融资政策优惠的低碳细分行业和上市公司具有较强的投资价值。

2、研发实力、核心技术。低碳经济尤其新能源行业属于高新技术产业，关键技术短期内可以获得突破的领域值得密切关注。具有核心技术、自有知识产权、具有可持续性技术优势的上市公司具有较好的成长性，可以获得高的估值溢价。

3、综合业绩成长性。低碳经济特别新能源公司技术还不是很成熟，风险可能很大，如果非低碳的常规业务具有较好的稳定增长业绩，可以提高公司投资的安全边界，因此在对低碳上市公司评级时候，对低碳业务、非低碳的主营业务都要作详细的分析，业绩明确、可持续增长的公司无疑更具投资价值。

低碳经济前景无限光明，孕育长期投资机会。从政策、技术、业绩增长潜力等诸方面考察，我们认为目前证券市场中的新能源汽车、智能电网、核能、风能、太阳能、建筑节能、工业节能等众多子行业都有较大的投资价值。一般在低碳经济，特别是新能源发展的初期，由于整个行业的飞速发展，对上游的资源、设备的需求剧增，常常供不应求，因此目前我们更看好低碳上游产业。

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