《大气污染防治行动计划》对二氧化碳排放的影响分析

 2022-01-20 12:01

论文总字数:17884字

目 录

1 引言 1

1.1 研究背景 1

1.2 协同效应意义 1

1.3 国内外研究现状 1

1.4 研究目的及主要内容 2

2 研究方法 3

2.1 GAINS模型简介 3

2.2 情景设置和参数调整 3

2.3 协同效应量化 4

3 计算结果 6

3.1 京津冀和江浙沪地区主要空气污染物与二氧化碳减排潜力 6

3.1.1 京津冀地区主要空气污染物与二氧化碳减排潜力 6

3.1.2 江浙沪地区主要空气污染物与二氧化碳减排潜力 6

3.2 京津冀和江浙沪地区各项措施二氧化碳与大气污染物减排贡献 7

3.2.1 京津冀各项措施二氧化碳与大气污染物减排贡献 7

3.2.2 江浙沪各项措施二氧化碳与大气污染物减排贡献 9

3.3 京津冀和江浙沪地区二氧化碳与主要大气污染物减排协同度 11

3.3.1 京津冀地区二氧化碳与主要大气污染物减排协同度 11

3.3.2 江浙沪地区二氧化碳与主要大气污染物减排协同度 12

3.4 京津冀和江浙沪地区二氧化碳与主要大气污染物减排协同系数 13

3.4.1 京津冀地区二氧化碳与主要大气污染物减排协同系数 13

3.4.2 江浙沪地区二氧化碳与主要大气污染物减排协同系数 14

3.5 京津冀和江浙沪地区二氧化碳与主要大气污染物减排等效协同系数 15

3.5.1 京津冀地区各项污染物减排措施等效协同系数 15

3.5.2 江浙沪地区各项污染物减排措施等效协同系数 16

4 主要结论 18

5 建议 19

参考文献 19

致谢 22

《大气污染防治行动计划》对二氧化碳排放的影响分析

赵剑琦

,China

Abstract:In order to explore more reasonable carbon dioxide emission reduction measures and provide reference for more targeted implementation of policies and emission reduction measures, the GAINS model is used to simulate the emission scenarios in Jing-Jin-Ji and Jiang-Zhe-Hu regions. The co-benefits of carbon dioxide emission reduction in the "Air Pollution Prevention and Control Action Plan" was analyzed. On the basis of statistical analysis of emission reduction effect according to different projects and pollutants, three parameters, namely, synergy degree, synergy coefficient and equivalent synergy coefficient, are calculated. The conclusion is as follows: (1) the implementation of the "Air Pollution Prevention and Control Action Plan" in Jing-Jin-Ji and Jiang-Zhe-Hu regions can achieve good results in reducing emissions of atmospheric pollutants and greenhouse gases;(2) the co-benefits of atmospheric particulate matter and CO2 on emission reduction in Jing-Jin-Ji and Jiang-Zhe-Hu regions is the most significant;(3) Jing-Jin-Ji and Jiang-Zhe-Hu regions can obtain the strongest co-benefits of CO2 emission reduction through traditional energy replacement. There are regional and industry differences in the co-benefits of emission reduction.

Key words:co-benefits; Carbon dioxide; Atmospheric pollutants; Mitigation strategies

1 引言

1.1 研究背景

由于经济的快速发展和工业化进程加速,我国温室气体排放量急剧增加,日益严重的温室效应又反过来制约着经济、社会的可持续发展。温室气体的减排是实施可持续发展战略的核心环节[1]。然而,就当前情况而言,我国还难以通过大规模的直接减排措施来达到温室气体减排目的[2]。在此前提下,寻求大气污染物减排与温室气体减排之间的协同效应是实现温室气体减排的有效途径[3]

1.2 协同效应意义

2001年,政府间气候变化专业委员会(IPCC)在其发布的第三次评估报告中正式提出“协同效应”一词,该词指“减排对策通过对社会经济系统的作用而产生的除了减少温室气体排放以外的社会经济效益”[4]。本研究所指的协同效应是指因《大气污染防治行动计划》实施造成的大气污染物减排而产生的CO2减排的效应。

研究发现,CO2和大气污染物的排放具有“同根同源同步”性[5]。二者排放源基本一致,均主要由化石燃料燃烧产生。因此,当采取一定的减排措施减少大气污染物排放量时,能够同时获得一些CO2减排收益[6-8]。《大气污染防治行动计划》 作为改善空气质量,减少大气污染物排放量的手段之一,通过调整能源结构、优化产业结构等方式[9]在减排大气污染物的同时也减少了温室气体的排放。

1.3 国内外研究现状

目前,国内外已有不少关于协同效应的研究。这些研究主要分为三类,第一类为关注减缓气候变化政策可能带来的其他领域的协同效应。如Rao等结合多种综合评估模型与一种简化的全球空气质量模型对全球气候缓解政策与世界卫生组织空气质量和健康目标的潜在协同效应的评估[10]、Cai等使用一种基于二氧化碳排放、空气污染分散和浓度响应函数的定量模型对京津冀地区二氧化碳交易引起的地方公共卫生的潜在变化进行的量化分析[11]及Haakon等综合近年来有关中国减缓气候变化政策协同效应的重要研究成果对与能源相关的清洁发展机制的潜在环境和健康效益的评估等[12]。这类研究旨在通过分析减缓气候变化政策可能带来的其他领域的协同效应来最大限度地利用这些协同效应,避免其造成的负面影响;第二类为关注其他领域政策措施,例如大气污染物减排可能在减排温室气体、减缓气候变化方面带来的协同效应,很多研究,诸如李丽平等使用分类式污染减排的协同效应评价方法对攀枝花地区大气污染物与温室气体减排的协同效应的量化分析[13]、He等结合能量投影模型、排放估计模型、空气质量仿真模型和健康效益评价模型对我国能源政策的二氧化碳减排协同效应进行的分析[14]以及一些在钢铁、煤炭、水泥、交通等领域进行的二氧化碳减排协同效应研究都属于这个类别[15-22]。这类研究的主要目的是通过对某一领域内相关政策的协同效应分析,以提高温室气体减排协同效应的同时最大程度上保障行业利益为原则来更好的指导政策;第三类研究关注综合政策,以集成的观点研究其总成本和效益,如Sun等结合中国现有的协同效应研究对清洁发展机制的协同效应和政策影响的研究[23]和Wu等使用一种反映节能和多污染物协同减排特点的新参数对中国钢铁工业节能减排的成本和潜力的探讨[24]。此类研究在较高层面上综合分析了行业、政策的协同效应,对政府和相关部门统筹安排,综合决策具有重要意义。

1.4 研究目的及主要内容

由于不同地区间存在产业结构、能源结构、地形地貌等的不同,协同效应也会有很大的空间和行业差异[25],等量的资金投入在不同的项目类型或不同的地区获得的成果大小各异。而当前研究大多缺乏全面的统计和分析,如何利用协同效应实现大气污染物和温室气体低成本、高效益、高精度的协同减排有待进一步研究。针对《大气污染防治行动计划》,模拟京津冀和江浙沪地区排放情景,量化计算各减排措施、各主要大气污染物减排的二氧化碳减排协同效应,是本课题创新点所在。

本研究的主要内容包括:(1)定量分析京津冀和江浙沪地区大气污染防治措施的二氧化碳减排协同效应;(2)定量分析两地区大气污染防治措施对二氧化碳减排协同效应的污染物因子贡献,量化计算各大气污染物减排量与二氧化碳减排量的协同度;(3)通过定量计算和数据分析等,探索更为合理的二氧化碳减排措施,为更有针对性地施行政策和减排措施提供参考,更好实现节约减排成本、提升减排效果的目的。

2 研究方法

2.1 GAINS模型简介

本研究使用了应用系统分析国际研究所(IIASA)开发的温室气体-大气污染相互作用和协同模型(GAINS)进行情景模拟及大气污染物和温室气体排放量计算。

GAINS模型是IIASA的大气污染与经济发展(APD)项目进行跨学科研究开发出的建模工具,用来制定对经济发展负担最小的大气保护政策。这项研究将污染控制的地理和经济要素综合在一个评估框架内,作为在世界不同地区进行实际政策分析的基础。

GAINS模型原理是从污染物产生的驱动力(诸如能源消费、农业生产、工业活动等)跟踪污染物,综合考虑具体地区和具体来源的排放物特征,通过各种措施分析减排潜力并估算相应成本,模拟大气污染物的聚散过程,计算对温室气体排放等的影响指标。此外,GAINS模型还提供了一种优化方法,使用该方法能够在用户制定约束参数前提下搜索空气污染物和/或温室气体减排的最低成本组合,从而获得减排大气污染物和温室气体的最佳策略[26]

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