不同情景下广东省某市碳排放的峰值测算分析

谭启明

（广州市一方环保科技有限公司，广东 广州 510000 ）

从威胁全球粮食减产的极端天气到增加灾难性洪水风险的海平面上升，越来越多的现象表明气候变化是决定人类生存发展的关键性问题，而当今时代也正处于决定主要生态系统和气候系统不可逆转变化的重要节点。

尽管各国、各行业都在进行碳排放的相关研究，但影响碳排放的成因十分复杂，不同分析角度与计量方法对碳排放因素的解读不尽相同，国际上尚未形成一个完整的碳排放理论体系。目前，常见研究碳排放峰值的模型方法包括情景分析模型、LMDI分解模型、LEAP 模型、STIRPAT 模型等。康铭敏利用LMDI 分解法对影响西安市碳排放的因素进行研究。江志高[1]利用LEAP模型对莆田市不同场景下碳排放峰值进行了估算，分析了碳排放达峰的驱动因素。王勇等人[2]利用STIRPAT 模型对我国部分城市的九个重点领域碳排放情况进行了预测分析，结果表明不同行业的碳排放最佳场景有很大区别，只有实现二次减排和最佳情景才能按时实现碳达峰的目标[3]。

1 广东省某市整体概况

为了解影响碳排放的主要因素，探究碳达峰的主要特征及内部规律，该文以广东省某市为例，通过LMDI 分解模型分析对碳排放的影响。该文分析的城市是粤港澳大湾区覆盖的城市之一，根据2020 年该市统计年鉴数据显示：2019 年该市常住人口为815.86 万人，近10 年平均增长率为1.40%，户籍人口为461.28 万人，近10 年平均增长率为2.45%。近几年，该市常住人口和户籍人口都呈现出流入加速的状态，2019年该市城镇化率为94.96%，远超全国平均水平，见表1。2010-2019 年，该市经济发展迅速，各产业保持稳步增长，主要产业为第二产业，但第三产业比重逐步增加。该市第一产业近十年增长率为6.31%～9.99%，增速逐步放缓，其在生产总值中的比重由1.74%降低至1.46%左右。该市第二产业主要为工业和建筑业，其中工业占95.27%，近十年第二产业比重逐年下降，由2010 年的63.22%降低至2019 年的56.22%。当前，该市经济增长动力主要来自第三产业，其近十年增长率为2.75%～14.29%，总体保持在10%左右，在生产总值中的比重由35.04%上升至42.32%，见表2。该市能源消费仍以煤炭、石油电力为主，但根据对2010-2019 年规模化以上企业能源消费主要统计指标的分析，该市对煤炭和石油能源的依赖程度正在逐渐下降。通过能源折算标准煤参考系数进行折算可得：该市煤炭类能源消耗占比由2012 年的48.94%下降到2019 年的40.87%且仍呈现下降趋势。2010-2019 年，石油能源消耗占比由12.75%下降到2.64%。最近十年间，能源强度逐年提升，从2010年0.3161 吨标准煤每万元下降至2019 年的0.1604 吨标准煤每万元，能源消费具体情况见表3 和图1。

图1 2010-2019 年规模化以上企业能源消耗折算及能源强度

表1 1995-2019 年广东省某市人口变化概况

表2 2010-2019 年广东省某市各产业结构变化概况

表3 2010-2019 年规模化以上企业能源消费主要统计指标

2 数据分析

2.1 碳排放核算方法

根据该市能源消耗数据和国家温室气体排放指南中碳排放的系数，利用IPCC 估算碳排放的方法，通过能源消耗与碳排放系数运算，测算该市的碳排放情况，如公式（1）所示。

式中：k为能源种类；t为时间；En为能源用量；Ckt为某类能源在某时间段碳排放量测算值；Enkt为某类能源在某时间段消耗量；γk为某种能源排放系数。

经过计算可得，2010-2019 年该市碳排放量如图2所示。该市近十年碳排放呈先升后降的趋势，近五年碳排放总量维持在2256.86 万t～2519.35 万t。同时该市碳排强度明显下降，2010—2019年，碳排放强度由0.4524 下降到0.2099t/万元，平均年下降率为8.22%，这表明该市的节能工作效果明显，经济发展已逐步进入低碳发展的模式。

图2 2010-2019 年广东省某市排放情况分析

2.2 Kaya 恒等式及LMDI模型分析

影响碳排放的因素众多，为了探究影响碳排放的主要因素及影响程度，需要对影响碳排放的因素进行分解。 Kaya恒等式是常见的用于定量分析碳排放的模型，具体分解模型如公式（2）所示。

式中：C为碳排放量；k为能源种类；P为人口；G为GDP；E为能源消耗量；a为人均GDP；b为能源强度；c为能源结构；d为碳排放系数；Ck为某类能源的碳排放量测算值；Ek为某类能源的消耗量；dk为某类能源的碳排放系数。

为了研究不同因素对碳排放的影响效应，该文使用对数平均权重迪氏指数法（LMDI）对人口、经济、产业、能源等影响碳排放的因素进行分解。ΔC表示某因素对碳排放影响的综合效应，通过以上分析，可将所有因素分为5 种类型，即人口影响效应、人均GDP 影响效应、能源强度影响效应、能源结构影响效应、为碳排放系数影响效应，但是碳排放系数固定，因此该文假设其为0，公式如下。

式中：ΔC为总影响效应；ΔCp为人口影响效应；ΔCa为人均GDP 影响效应；ΔCb为能源强度影响效应；ΔCc为能源结构影响效应；C 为碳排放量；t 为年份；a 为人均GDP；b 为能源强度；c为能源结构；ln 为以常数e 为底数的对数；Ctk为t 年某类能源的碳排放量测算值；Ckt-1为t-1 年某类能源的碳排放量测算值；P（t）为t年的人口数目；P（t-1）为t-1 年的人口数目；a（t）为t 年的人均GDP；a（t-1）为t-1 年的人均GDP；b（t）为t 年的能源强度；b（t-1）为t-1 年的能源强度；c（t）为t年的能源结构值；c（t-1）为t-1 年的能源结构值。

3 结果分析

3.1 模型结果分析

基于统计年鉴数据，根据上述公式分析可得2011-2019年，人口、人均GDP、能源强度、能源结构等对碳排放的影响程度，见表4。由表4 可知，该市在2011-2019 年人口、人均GDP 对碳排放的影响为正相关，能源强度的提升，对减排具有促进效应。从能源结构分析，随着该市产业结构的进一步优化，第三产业在生产总值中的比重提升，2011-2019 年能源结构影响累计效应为-107.76，呈现出促进减排的效果。

表4 2011-2019 年广东省某市碳排放相关因数的逐年分解效应

3.2 场景模拟分析

近几年该市的人口呈现流入加速的状态，近10 年常住人口平均增长率为1.40%，主要原因是由于该市的经济长期保持快速增长，同时随着粤港澳大湾区的发展及本地第三产业的迅速崛起，更进一步吸纳了外来人口。但根据该市人口发展规划（2018—2030 年）文件估计，未来人口流入速度将逐步稳定在0.5%左右。假设未来常住人口增长率为0.5%。

人均GDP 一直是碳排放增加的主要动力，过去十年该市人均GDP 平均增长率为5.89%。广东省“十四五”规划提出“十四五”期间全省GDP 年平均增长率为5%，假设2020-2025 年GDP 增长率为6%，2025 年以后GDP 增长率为4%，则2020-2025 年该人均GDP 增长率为5.47%，2025 年以后人均GDP 增长率为3.48%。

能源强度反映了对能源利用的能力，也是实现碳减排的重要途径。2010-2019 年，该市的能源利用率逐年提升，单位GDP 能耗年平均降低量为7.26%，但降低程度逐步趋缓。根据该市政策描述，该市2022 年单位GDP 能耗比2017 年降低了14.92%。综合考虑到国家对节能减排政策的进一步收紧和该市的单位GDP 能耗比已经降低到较低水平，估计未来几年该市的单位GDP 能耗比年缩减量将维持在2.35%～4.12%。

3.3 碳排峰值估算

根据上述模拟数据，对碳达峰场景进行估算，见表5。

表5 2020-2035 年广东省某市碳排放相关因数的累计效应

基于该市2010-2019 年社会经济及能源数据，参考该市近几年的政策，利用LMDI 分解模型的对该市的碳达峰场景进行预测。结果表明，该市在模拟情景下或将于2028 年左右实现碳达峰。

4 结论

中国是世界上最大碳排放增量国和能源消费增量国，实现减排增效，是中国作为国际上负责任大国的必然要求，也是中国人民对良好生态环境的期盼。

该文利用IPCC 估算碳排放的方法对广东省某市的碳排放总量进行了测算和分析，总体而言，对经济增长的要求是促进碳排放增加的主要因素，而提高能源利用率是实现节能减排的重点。无论从当前市场客观规律还是人民的需求来看，未来经济都会持续、稳定地增长。因此，优化产业结构，提升能源利用率将会是我国实现双碳目标的重点。希望该文可以为将来更详细的碳测算和减碳政策的制定提供参考，为探索出合适的减排路径提供借鉴。