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基于组合赋权-TOPSIS法的铁路客站低碳技术适应性研究
1
作者
鲁垠涛
邱圣明
+3 位作者
郭淑慧
高玉明
田璞
姚宏
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第8期59-68,78,共11页
铁路客站作为铁路运营阶段的第二大碳排放来源,是铁路行业低碳减排的重要部门,通过构建包含1个目标层、3个准则层、12个指标层的铁路客站低碳技术评价指标体系,并基于组合赋权(层次分析-熵值法)-TOPSIS法对6种低碳技术进行综合评价。结...
铁路客站作为铁路运营阶段的第二大碳排放来源,是铁路行业低碳减排的重要部门,通过构建包含1个目标层、3个准则层、12个指标层的铁路客站低碳技术评价指标体系,并基于组合赋权(层次分析-熵值法)-TOPSIS法对6种低碳技术进行综合评价。结果表明:环境效益准则层下的碳减排率、碳排放强度、综合能源消耗下降率指标和技术应用准则层下的普适性指标的组合权重值较高,是铁路客站低碳技术的重要评价指标。6种低碳技术中光伏发电技术为优选的低碳技术,相对贴近度为0.6003,地源热泵技术的相对贴近度为0.2660,普适性较低,应用性不强。研究结果可为铁路客站低碳技术选择与推广提供科学依据。
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关键词
铁路客站
碳排放
层次分析法
熵权法
TOPSIS法
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职称材料
京津冀地区铁路运输碳排放特征和减排潜力研究
被引量：
3
2
作者
田璞
鲁垠涛
+4 位作者
邱圣明
刘新
费凡
郭淑慧
姚宏
《铁道标准设计》
北大核心
2025年第4期8-16,33,共10页
铁路部门节能降碳对交通运输业的可持续发展具有重要意义。面向京津冀地区铁路运量大、排放量多等关键问题,根据IPCC国家温室气体清单指南核算铁路运营过程的碳排放情况,分析能源用途分布,并结合地理信息系统(GIS)分析铁路运营碳排放特...
铁路部门节能降碳对交通运输业的可持续发展具有重要意义。面向京津冀地区铁路运量大、排放量多等关键问题,根据IPCC国家温室气体清单指南核算铁路运营过程的碳排放情况,分析能源用途分布,并结合地理信息系统(GIS)分析铁路运营碳排放特征和主要技术的碳减排潜力。研究结果表明,2019—2021年京津冀地区铁路运输碳排放总量分别为388.26,350.33万t和350.31万t;直接碳排放量逐年减少,由2019年的66万t下降到2020年的56.1万t,减排1%;由于疫情原因,间接碳排放量由322.2万t下降至290万t左右,但间接碳排放所占总碳排的比例逐年上升,平均占比达84%。电力、热力和柴油为京津冀铁路运输的主要能源消耗类型,机务段、运维保障部门和客运车站是主要的碳排放来源。电力和柴油消费以机务段为主,热力主要用于运维保障部门,气田天然气和醇基燃料在车辆段中应用较多,汽油、生物质燃料、液化石油气和无烟煤部分用在工务段,烟煤主要用于车务段。碳排放强度排名为北京>天津>河北,与运输周转量关系密切。敏感性分析结果表明,电力排放因子对铁路运输碳排放的影响远高于柴油消耗量和热力使用。通过对铁路客站进行技术替代,发现在京津冀地区采用屋顶光伏发电替代燃煤电厂电力消耗可减少76.3万tCO_(2)e,能源管控系统的应用可减少1.4万tCO_(2)e,由此提出新能源技术的推广和智能管控平台的应用是实现铁路碳中和的关键路径。
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关键词
铁路运输
碳排放
京津冀区域
低碳技术
减排潜力
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职称材料
中国制造业碳排放影响因素分析及碳达峰预测研究
3
作者
王雪同
鲁垠涛
+4 位作者
姚宏
胡倩
邱圣明
郭淑慧
费凡
《生态经济》
北大核心
2025年第6期34-40,53,共8页
制造业作为中国国民经济的支柱产业,是碳排放的重要来源,其碳减排效果直接影响中国“双碳”目标的实现进程。论文核算了2000—2021年中国制造业碳排放总量,利用GDIM解析了2006—2021年中国制造业碳排放的驱动因素,并进一步运用STIRPAT...
制造业作为中国国民经济的支柱产业,是碳排放的重要来源,其碳减排效果直接影响中国“双碳”目标的实现进程。论文核算了2000—2021年中国制造业碳排放总量,利用GDIM解析了2006—2021年中国制造业碳排放的驱动因素,并进一步运用STIRPAT扩展模型预测了中国制造业碳排放未来发展趋势。结果表明,制造业产出规模、产出碳强度是影响制造业碳排放的主要因素,其中制造业产出规模是碳排放最大的促增效应,而产出碳强度对碳减排贡献非常突出。技术创新发展虽然是制造业的重要发展方向,但其相关因素并未带来大规模碳减排效应。低速、中速、高速情景下制造业均在2026年前实现碳达峰,改进能源结构、产业结构转型、技术创新等方面碳减排措施可有效促进制造业整体的绿色低碳发展。
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关键词
制造业
广义迪氏指数分解法(GDIM)
STIRPAT模型
情景分析法
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职称材料
题名
基于组合赋权-TOPSIS法的铁路客站低碳技术适应性研究
1
作者
鲁垠涛
邱圣明
郭淑慧
高玉明
田璞
姚宏
机构
北京交通大学
环境
学院
北京交通大学智慧环境联合研究中心
北京交通大学
智能
交通
绿色低碳技术教育部工程
研究
中心
中国铁路
北京
局集团有限公司计划统计部
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第8期59-68,78,共11页
基金
国家自然科学基金-铁路基础研究联合基金项目(U2268208)。
文摘
铁路客站作为铁路运营阶段的第二大碳排放来源,是铁路行业低碳减排的重要部门,通过构建包含1个目标层、3个准则层、12个指标层的铁路客站低碳技术评价指标体系,并基于组合赋权(层次分析-熵值法)-TOPSIS法对6种低碳技术进行综合评价。结果表明:环境效益准则层下的碳减排率、碳排放强度、综合能源消耗下降率指标和技术应用准则层下的普适性指标的组合权重值较高,是铁路客站低碳技术的重要评价指标。6种低碳技术中光伏发电技术为优选的低碳技术,相对贴近度为0.6003,地源热泵技术的相对贴近度为0.2660,普适性较低,应用性不强。研究结果可为铁路客站低碳技术选择与推广提供科学依据。
关键词
铁路客站
碳排放
层次分析法
熵权法
TOPSIS法
Keywords
Railway Passenger Station
Carbon Emission
Analytic Hierarchy Process
Entropy Weight Method
TOPSIS Method
分类号
U291 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
京津冀地区铁路运输碳排放特征和减排潜力研究
被引量：
3
2
作者
田璞
鲁垠涛
邱圣明
刘新
费凡
郭淑慧
姚宏
机构
北京交通大学
环境
学院
北京交通大学智慧环境联合研究中心
北京交通大学
环境
学院智能
交通
绿色低碳技术教育部工程
研究
中心
中国铁道科学
研究
院集团有限公司运输及经济
研究
所
出处
《铁道标准设计》
北大核心
2025年第4期8-16,33,共10页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究计划重点课题(N2022X037)。
文摘
铁路部门节能降碳对交通运输业的可持续发展具有重要意义。面向京津冀地区铁路运量大、排放量多等关键问题,根据IPCC国家温室气体清单指南核算铁路运营过程的碳排放情况,分析能源用途分布,并结合地理信息系统(GIS)分析铁路运营碳排放特征和主要技术的碳减排潜力。研究结果表明,2019—2021年京津冀地区铁路运输碳排放总量分别为388.26,350.33万t和350.31万t;直接碳排放量逐年减少,由2019年的66万t下降到2020年的56.1万t,减排1%;由于疫情原因,间接碳排放量由322.2万t下降至290万t左右,但间接碳排放所占总碳排的比例逐年上升,平均占比达84%。电力、热力和柴油为京津冀铁路运输的主要能源消耗类型,机务段、运维保障部门和客运车站是主要的碳排放来源。电力和柴油消费以机务段为主,热力主要用于运维保障部门,气田天然气和醇基燃料在车辆段中应用较多,汽油、生物质燃料、液化石油气和无烟煤部分用在工务段,烟煤主要用于车务段。碳排放强度排名为北京>天津>河北,与运输周转量关系密切。敏感性分析结果表明,电力排放因子对铁路运输碳排放的影响远高于柴油消耗量和热力使用。通过对铁路客站进行技术替代,发现在京津冀地区采用屋顶光伏发电替代燃煤电厂电力消耗可减少76.3万tCO_(2)e,能源管控系统的应用可减少1.4万tCO_(2)e,由此提出新能源技术的推广和智能管控平台的应用是实现铁路碳中和的关键路径。
关键词
铁路运输
碳排放
京津冀区域
低碳技术
减排潜力
Keywords
railway transport
carbon emission
Beijing-Tianjin-Hebei region
low-carbon technology
emission reduction potential
分类号
U2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
F124.5 [经济管理—世界经济]
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职称材料
题名
中国制造业碳排放影响因素分析及碳达峰预测研究
3
作者
王雪同
鲁垠涛
姚宏
胡倩
邱圣明
郭淑慧
费凡
机构
北京交通大学
环境
学院
北京交通大学智慧环境联合研究中心
北京交通大学
智能
交通
绿色低碳技术教育部工程
研究
中心
北京
市经济和信息化局节能与综合利用处
出处
《生态经济》
北大核心
2025年第6期34-40,53,共8页
基金
国家自然科学基金项目“铁路运输企业‘双碳’目标实施路径与方法研究”(U2268208)
北京市经信局课题“北京市制造业碳达峰碳中和实现路径研究”(YB22L00060)。
文摘
制造业作为中国国民经济的支柱产业,是碳排放的重要来源,其碳减排效果直接影响中国“双碳”目标的实现进程。论文核算了2000—2021年中国制造业碳排放总量,利用GDIM解析了2006—2021年中国制造业碳排放的驱动因素,并进一步运用STIRPAT扩展模型预测了中国制造业碳排放未来发展趋势。结果表明,制造业产出规模、产出碳强度是影响制造业碳排放的主要因素,其中制造业产出规模是碳排放最大的促增效应,而产出碳强度对碳减排贡献非常突出。技术创新发展虽然是制造业的重要发展方向,但其相关因素并未带来大规模碳减排效应。低速、中速、高速情景下制造业均在2026年前实现碳达峰,改进能源结构、产业结构转型、技术创新等方面碳减排措施可有效促进制造业整体的绿色低碳发展。
关键词
制造业
广义迪氏指数分解法(GDIM)
STIRPAT模型
情景分析法
Keywords
manufacturing industry
generalized Divisia index method(GDIM)
STIRPAT model
scenario analysis methodology
分类号
F062.2 [经济管理—政治经济学]
F062.9 [经济管理—政治经济学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于组合赋权-TOPSIS法的铁路客站低碳技术适应性研究
鲁垠涛
邱圣明
郭淑慧
高玉明
田璞
姚宏
《铁道运输与经济》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
京津冀地区铁路运输碳排放特征和减排潜力研究
田璞
鲁垠涛
邱圣明
刘新
费凡
郭淑慧
姚宏
《铁道标准设计》
北大核心
2025
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
中国制造业碳排放影响因素分析及碳达峰预测研究
王雪同
鲁垠涛
姚宏
胡倩
邱圣明
郭淑慧
费凡
《生态经济》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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