濟(jì)南市清潔空氣行動(dòng)戰(zhàn)略研究——能源需求預(yù)測(cè)及低碳發(fā)展.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本論文以濟(jì)南市為研究載體,通過搜集、整理濟(jì)南市2001-2010年經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境等相關(guān)數(shù)據(jù),利用庫(kù)茲涅茨環(huán)境曲線分析三者的內(nèi)在聯(lián)系;建立了基于灰色模型法、彈性系數(shù)法、LEAP模型的兩種組合預(yù)測(cè)模型,對(duì)濟(jì)南市2011-2020年節(jié)能、低碳和強(qiáng)化低碳三種情景下能源需求情況分別進(jìn)行預(yù)測(cè),并通過比較五種方法的誤差值確定最優(yōu)預(yù)測(cè)模型;回顧分析濟(jì)南市2005-2010年碳排和碳匯情況,以此為起點(diǎn),根據(jù)國(guó)家“十二五”二氧化碳減排目標(biāo)及濟(jì)南市的實(shí)際情

2、況確定濟(jì)南市2020年減排目標(biāo),分階段制定濟(jì)南市2011-2020年低碳路線圖。主要研究?jī)?nèi)容及所獲結(jié)論如下:
   (1)濟(jì)南市環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線及其擴(kuò)展形式的研究分析表明:濟(jì)南市已經(jīng)度過了隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展空氣環(huán)境質(zhì)量不斷惡化的庫(kù)茲涅茨環(huán)境曲線的初期階段。
   (2)通過計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)灰色模型法、彈性系數(shù)法、LEAP模型以及本論文所建立的組合預(yù)測(cè)模型一和組合預(yù)測(cè)模型二五種預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果顯示:LEAP模型

3、計(jì)算結(jié)果誤差值的標(biāo)準(zhǔn)差最大,組合預(yù)測(cè)模型二計(jì)算結(jié)果誤差值的標(biāo)準(zhǔn)差最小,因此選取組合模型二作為濟(jì)南市2011-2020年能源需求量的預(yù)測(cè)方法。
   (3)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,到2015年節(jié)能、低碳和強(qiáng)化低碳三種情景下能源需求分別為5961.98-6343.45、4835.76-5186.55、4189.58-4511.53萬噸標(biāo)煤。2020年節(jié)能、低碳和強(qiáng)化低碳三種情景下能源需求分別為9429.91-10033.27、6193.72-

4、6643.00、4754.95-5120.34萬噸標(biāo)煤。
   (4)經(jīng)計(jì)算,2005年濟(jì)南市二氧化碳排放總量約為9097.26萬噸,單位GDP排放量為4.93萬噸/億元,萬元GDP能耗為1.28噸標(biāo)煤;2010年濟(jì)南市二氧化碳排放總量約為10611.8萬噸,單位GDP排放量為2.71萬噸/億元,萬元GDP能耗為1.00噸標(biāo)煤。
   (5)根據(jù)國(guó)家二氧化碳減排目標(biāo),結(jié)合濟(jì)南碳排放現(xiàn)狀和“十二五”規(guī)劃,制定濟(jì)南市低碳發(fā)展

5、路線圖,分為兩個(gè)階段:第一階段2011-2015年,主要低碳措施包括增大無碳能源比重,增大森林面積以加大碳匯量;降低化石能源使用比例,提高生產(chǎn)、傳輸和利用效率;降低工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中二氧化碳的排放量;加強(qiáng)節(jié)能措施等。第二階段2016-2020年,在繼續(xù)深化第一階段低碳措施、鞏固提高第一階段低碳成果的基礎(chǔ)上,逐步探索推進(jìn)綠色智能城網(wǎng)建設(shè),將產(chǎn)能、供能、蓄能、用能和節(jié)能技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)集成,逐步實(shí)現(xiàn)具備產(chǎn)業(yè)功能的城市化社區(qū)。
   (6

6、)低碳路線圖研究表明:2015年,濟(jì)南市萬元GDP能耗降至0.75噸標(biāo)煤,比2010年降低25%,二氧化碳排放總量達(dá)到18876萬噸,單位GDP二氧化碳排放量降至2.25萬噸/億元,比2010年下降17%,;2020濟(jì)南市萬元GDP能耗降至0.56噸標(biāo)煤,比2010年下降44%,二氧化碳排放量達(dá)到38260.42萬噸,單位GDP二氧化碳排放量降至2.20萬噸/億元,比2005年下降55%;能源消費(fèi)總量中清潔能源占比將達(dá)到20%。

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