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京津冀城市群能源消费碳排放强度特征及影响因素: 2025年; 本文以京津冀城市群为研究对象,采用“单位GDP二氧化碳排放量”单一碳排放强度指标和Tobit模型对京津冀城市群地级以上城市能源消费碳排放强度特征及影响机制展开深入剖析。结果显示,2011-2023年京津冀城市群整体的能源消费碳排放强度呈现波动上升趋势,但城市之间的能源消费碳排放强度差异不断缩小;除北京市外,京津冀多数城市的全社会电力消费二氧化碳排放量占比相对较高,对其碳排放强度的影响相对较大;能源消费碳排放强度与经济发展水平呈现一定程度的“脱钩”态势;能源消耗规模与能源消费碳排放强度存在显著的一致性特征;技术创新、环境规制、能源消费结构、外贸依存度与能源消费碳排放强度呈现显著的负相关关系,技术创新能力提升、能源消费结构升级、外贸依存度提升显著促进能源消费碳排放强度的降低,环境规制对能源消费碳排放强度具有一定程度的抑制性。; 崔强李群; 关键词：能源消费碳排放强度京津冀城市群

中国省域能源消费碳排放强度的时空演变及影响因素研究: 2025年; 文章利用2005—2021年我国30个省份能源消费和碳排放数据,探讨了我国省域尺度碳排放强度的时空演变特征,运用LMDI方法将碳排放分解成多因素影响的累计贡献值,重点研究第一产业、第二产业、第三产业对能源消费碳排放的影响,对能源消费碳排放主要影响因素进行分析。研究结果表明:(1)从时间特征看,全国2005—2021年碳排放强度总体上呈波动上升趋势,增速逐渐放缓;(2)从空间格局特征分析看,全国碳排放较强的地区主要集中于西部地区;(3)经济发展、城镇化、能源强度结构效应、人口规模是促进碳排放的主要因素;(4)能源消费强度效应、产业结构是抑制碳排放的主要因素。因此,提高能源利用效率,优化能源结构和产业结构,走低碳城市化道路以及实行节能减排省区联动策略是推动我国实现节能减排目标的重要途径。; 商燕奥布力·塔力普娜迪拉·阿不都热苏力; 关键词：能源消费碳排放强度 LMDI模型低碳经济

一种基于特征融合的BP神经网络县域能源消费碳排放测算方法: 本发明是一种基于特征融合的BP神经网络县域能源消费碳排放测算方法，利用基尼系数分析地区生产总值、固定资产投资总额、年末常住人口数、城镇化率、绿地面积、第二产业比重和夜间灯光总值7类特征在能源消费碳排放中的重要性，并对其分...; 张凯选吴梦琦

基于STIRPAT模型的江西省能源消费碳排放研究: 2025年; 基于统计年鉴和相关文献资料,分析了1991—2020年江西省能源消费碳排放的变化特征,并通过STIRPAT模型预测分析了江西省未来能源消费碳排放在不同情景模式下的变化情况。结果表明:①1991—2020年江西省能源消费碳排放量整体呈上升趋势,且上升趋势明显;②根据碳排放量大小将江西省11个地市分为三个级别:碳排放量在2500万t及以上的高碳排放地市(南昌市、九江市、宜春市)、碳排放量为[1500,2500)万t的中碳排放地市(新余市、赣州市、萍乡市、上饶市)、碳排放量在1500万t以下的低碳排放地市(吉安市、抚州市、景德镇市、鹰潭市);③通过对比预测的8种情景模式下江西省2021—2035年能源消费碳排放量发现,高模式、高中模式、高低模式、中模式和中低模式下江西省能源消费碳排放量均未于2030年之前达到峰值,而中高模式、低模式和低中模式下江西省能源消费碳排放量均于2030年达到峰值。鉴于目前江西省经济发展水平相对较落后,而中高发展模式可以兼顾碳排放峰值目标与经济发展水平,故择其作为江西省发展的最优模式。; 苏海报陈兴鹃夏玲君余焰文陈娇娇霍子旭; 关键词：能源消费碳排放 STIRPAT模型

基于LMDI法的我国采矿业能源消费碳排放驱动因素研究: 2025年; 本文基于CEADs能源消费数据和17类能源相关参数,运用IPCC参照法估算了2004-2019年全国29个地区采矿业能源消费CO_(2)排放,分析其总量、结构与分布特征,同时基于Tapio脱钩模型研究其与行业产值的脱钩关系,并利用LMDI分解法探讨影响其变化的驱动因素。研究结果表明,2004-2019年,我国采矿业能源消费CO_(2)排放呈先增后减的倒“V”型,在2012年达到最大值,其在空间、行业和能源类型上分布不均。全国和省域层面其与行业产值间以弱脱钩状态为主,但脱钩趋势由稳步改善转变为有所退化。产值变动效应起主要增排作用,能源强度效应起核心减排作用,能源结构效应减排作用相对较小。这些因素对区域层面CO_(2)排放的作用存在异质性,需要实施差异化的减排策略。; 罗世兴张萌; 关键词：采矿业能源消费碳排放脱钩分析

内蒙古能源消费碳排放驱动因素与脱钩效应研究: 2025年; 基于能源消费碳排放核算,采用LMDI分解模型与Tapio脱钩模型对内蒙古能源消费碳排放驱动因素及脱钩效应进行研究。结果表明,2000-2021年,内蒙古碳排放总量持续增长,但总体增速呈下降趋势;内蒙古能源消费碳排放与经济发展间的脱钩关系以弱脱钩为主、多种脱钩关系并存,经济发展并未摆脱对高碳排能源的消费依赖。经济发展水平是抑制能源消费碳排放脱钩的主导因素,能源强度对推动能源消费碳排放脱钩具有关键作用。基于此,应积极开发清洁能源发电技术,加强传统能源行业科技创新力度,加大政府投入力度,以助力内蒙古科学构建碳减排政策框架,实现“碳达峰”与“碳中和”目标。; 李昀峰; 关键词：能源消费碳排放

鄱阳湖生态经济区能源消费碳排放时空演变及驱动因素研究: 2025年; 研究鄱阳湖生态经济区能源消费碳排放时空变化特征及其影响要素,可为当地政府开展碳减排实践工作提供参考。本文基于夜间灯光数据,结合空间统计、空间自相关、地理加权回归、GIS等方法,分析了鄱阳湖生态经济区能源消费碳排放时空演化特征及其驱动因素。结果表明:①2000-2021年,碳排放呈现不断上升趋势,区内各市碳排放呈现地理分异特征,碳排放量高值区集中在南昌市、九江市和上饶市;②碳排放呈正的全局空间自相关,并形成以南昌市和九江市为核心的高-高聚集;③碳排放量的所有驱动要素与碳排放量呈现正相关性,其影响程度最大的是人口规模,最小的是经济发展水平。; 杨云松; 关键词：碳排放鄱阳湖生态经济区

区域能源消费碳排放时空特征及影响因素分析--以川渝地区为例: 2025年; 准确把握区域能源消费碳排放的差异化关键领域和异质性减排抓手是实现“双碳”目标的重要前提。为了进一步厘清区域能源消费碳排放时空特征及影响因素,以川渝地区为例,兼顾化石能源燃烧和区域电力调配两大单元构建能源消费碳排放清单,基于Kaya恒等式和LMDI模型实证检验多元影响因素的作用效应。研究结果表明:①2015—2022年四川能源消费碳排放量呈下降趋势,而重庆呈上升趋势,这由于可再生能源的资源禀赋差异。从部门构成上看,能源加工转换碳排放集中于火力发电和供热。终端消费中工业为第一大排放源,其次是交通运输业和居民生活,商业和其他服务业也不容忽视,农业和建筑业碳贡献较小。四川通过外输大量水电在保障能源供需安全的同时推动低碳发展,重庆依赖外部电源出力而间接增加碳贡献。②能源消费结构为抑制因素,其对四川碳减排的贡献逐年增加但对重庆影响较小。能源消费强度为减缓碳排放的关键因素,2016—2017年得益于能源“双控”考核其抑制作用出现峰值。对于四川产业结构为抑制因素且影响逐步减小,对于重庆其影响随着第二产业占比变化而先升后降。经济发展为加速碳排放的关键因素,在低碳新格局下影响逐年减小。人口发展效应取决于规模、文明和配置效应的综合影响。; 李乔楚陈军华张鹏; 关键词：能源消费碳排放影响因素

吉林省能源消费碳排放影响因素分析: 2025年; 文章以“双碳”目标为出发点,以吉林省为研究对象,结合吉林省能源消费的实际情况以及影响碳排放的影响因素,运用对数平均迪氏指数法(LMDI)对吉林省能源消费碳排放影响因素进行分解分析,分析各个影响因素对碳排放的影响程度,以此提出碳减排对策,为吉林省的可持续发展提供建议。; 王伟肖泽武孔娜; 关键词：能源消费 LMDI 碳减排

一种基于多变量CNN卷积神经网络的县域能源消费碳排放测算方法: 本发明是一种基于多变量CNN卷积神经网络的县域能源消费碳排放测算方法，在利用夜间灯光影像的基础上加入了地区生产总值、年末人口数、城镇化率、固定资产投资、第一产业比重、第二产业比重、第三产业比重等多种因素，在经过地理探测器...; 张凯选吴梦琦杨婷婷

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