江苏省设区市尺度的碳排放核算及影响因素研究

作者：费杰; 杨孟^*; 张惠玉; 杨轩一; 徐亢; 刁一伟; 吴丹

来源：三峡生态环境监测, 2023, 8(02): 26-35.

DOI：10.19478/j.cnki.2096-2347.2023.02.04

• STIRPAT模型
• 人口
• 人均GDP
• 能源强度与结构

本文利用联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)清单法核算了江苏省13个设区市1999—2020年的碳排放量，并利用可拓展随机性环境影响评估模型(stochastic impacts by regression on population,affluence,and technology;STIRPAT)分析经济、人口、能源强度和能源结构对碳排放的影响。各设区市的碳排放存在较大差异，淮安的年均碳排放量(3.00×107t CO2)处于中游水平，苏州具有最大的年均碳排放量，约为淮安的5倍。2020年，宿迁、常州和盐城的碳排放量同比增加，其他城市的碳排放量同比下降或者零增长，其中，淮安、扬州、泰州、南通和徐州的碳排放量持续下降。STIRPAT模型拟合结果表明：(1)碳排放与人口的关系具有地区差异，苏南城市的人口与碳排放均为显著正相关，南通、徐州和泰州则为显著负相关；(2)人均GDP、第二产业占比、能源强度(单位GDP能耗)以及能源结构(原煤占一次能源消费比重)与碳排放总量具有显著的正相关关系，可通过优化产业结构、降低能源强度和优化能源结构降低江苏省的碳排放量。

• 单位
  南京信息工程大学滨江学院; 枣庄学院