随着经济的不断发展,人民对肉蛋奶的需求日益增长。畜牧业作为温室气体排放的重要来源之一,在满足人民生活需要的同时,也面临巨大的碳减排压力。因此,评估畜禽养殖碳排放量以及分析其影响因素,显得尤为重要。本文通过政府间气候变化专...随着经济的不断发展,人民对肉蛋奶的需求日益增长。畜牧业作为温室气体排放的重要来源之一,在满足人民生活需要的同时,也面临巨大的碳减排压力。因此,评估畜禽养殖碳排放量以及分析其影响因素,显得尤为重要。本文通过政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)碳排放系数法,测算了东营市2013-2022年各畜种的碳排放总量,运用对数平均指数法(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)分解模型分解了养殖业碳排放影响因素。结果表明,2013-2022年,东营市畜禽养殖碳排放总量呈先下降后上升再下降的趋势,整体维持在较低水平。各畜种中,肉羊、奶牛养殖对碳排放具有显著的影响,其碳排放量占东营市总量的50%以上。粪便管理产生的碳排放量相对较大,占总量的55%以上。2013-2022年,碳排放量影响因素中,碳排放强度逐年递减,是东营市畜牧养殖碳减排的关键因素;而经济因素逐年递增,是促进东营市畜牧养殖碳排放的关键因素。基于上述结论,本文提出了减少畜禽养殖碳排放的对策建议:优化畜禽养殖结构,提高畜禽养殖生产力,降低碳排放强度;调整日粮结构,提高饲料利用率,减少CH_(4)排放;加强粪污管理,提高畜禽粪污资源化利用水平。展开更多
水泥行业是工业碳排放的主要来源之一,我国是目前世界水泥产量最大的国家,探究水泥碳减排对实现碳达峰、碳中和目标至关重要。文章以安徽省为例,采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)...水泥行业是工业碳排放的主要来源之一,我国是目前世界水泥产量最大的国家,探究水泥碳减排对实现碳达峰、碳中和目标至关重要。文章以安徽省为例,采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)碳排放系数法计算安徽省水泥行业2010-2021年的碳排放量,并通过构建对数平均迪氏指数法(log-mean Divisia index,LMDI)因素分解模型分析安徽省水泥行业碳排放的主要影响因素。同时,对随机性的环境影响评估(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology,STIRPAT)模型进行扩展,设定基准、低碳和强化低碳3种情景,建立安徽省水泥行业碳排放预测模型,预测不同情景下碳排放量和趋势。结果表明:安徽省水泥行业碳排放量总体呈上升趋势,且煤炭消耗量占比较大,节能减排面临较大压力;能源强度和劳动生产率是对安徽省碳排放影响最显著的因子;在基准、低碳和强化低碳情景下,安徽省水泥行业的碳排放峰值年分别为2030年之后、2025年和2023年。展开更多
文摘随着经济的不断发展,人民对肉蛋奶的需求日益增长。畜牧业作为温室气体排放的重要来源之一,在满足人民生活需要的同时,也面临巨大的碳减排压力。因此,评估畜禽养殖碳排放量以及分析其影响因素,显得尤为重要。本文通过政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)碳排放系数法,测算了东营市2013-2022年各畜种的碳排放总量,运用对数平均指数法(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)分解模型分解了养殖业碳排放影响因素。结果表明,2013-2022年,东营市畜禽养殖碳排放总量呈先下降后上升再下降的趋势,整体维持在较低水平。各畜种中,肉羊、奶牛养殖对碳排放具有显著的影响,其碳排放量占东营市总量的50%以上。粪便管理产生的碳排放量相对较大,占总量的55%以上。2013-2022年,碳排放量影响因素中,碳排放强度逐年递减,是东营市畜牧养殖碳减排的关键因素;而经济因素逐年递增,是促进东营市畜牧养殖碳排放的关键因素。基于上述结论,本文提出了减少畜禽养殖碳排放的对策建议:优化畜禽养殖结构,提高畜禽养殖生产力,降低碳排放强度;调整日粮结构,提高饲料利用率,减少CH_(4)排放;加强粪污管理,提高畜禽粪污资源化利用水平。
文摘水泥行业是工业碳排放的主要来源之一,我国是目前世界水泥产量最大的国家,探究水泥碳减排对实现碳达峰、碳中和目标至关重要。文章以安徽省为例,采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)碳排放系数法计算安徽省水泥行业2010-2021年的碳排放量,并通过构建对数平均迪氏指数法(log-mean Divisia index,LMDI)因素分解模型分析安徽省水泥行业碳排放的主要影响因素。同时,对随机性的环境影响评估(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology,STIRPAT)模型进行扩展,设定基准、低碳和强化低碳3种情景,建立安徽省水泥行业碳排放预测模型,预测不同情景下碳排放量和趋势。结果表明:安徽省水泥行业碳排放量总体呈上升趋势,且煤炭消耗量占比较大,节能减排面临较大压力;能源强度和劳动生产率是对安徽省碳排放影响最显著的因子;在基准、低碳和强化低碳情景下,安徽省水泥行业的碳排放峰值年分别为2030年之后、2025年和2023年。
