我国东部沿海区域能源安全情景分析预测

2014-04-02 03:56于汶加刘立涛
中国矿业 2014年3期
关键词:情景模式沿海地区能源安全

张 艳,沈 镭,于汶加,刘立涛

(1.中国地质科学院全球矿产资源战略研究中心, 北京 100037;2.中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101)

东部沿海地区一直以来都是我国经济最发达的地区,但同时又是能源资源十分匮乏的地区,能源在很大程度上依赖于从其他省区或海外输入,区域能源安全面临严峻的挑战。因此,研究主要社会发展因素的变化对东部沿海地区能源安全的影响,通过情景分析预测未来的能源发展趋势,明晰中长期东部沿海区域能源安全的发展路线,并结合全国及东部沿海地区的宏观战略目标对东部沿海区域能源安全实施调控,从而为保障东部沿海区域能源安全提供科学支撑,对实现区域能源的可持续发展具有非常重要的意义[1]。

情景分析法(Scenario Analysis)是指对现状和未来发展的情景设置。它建立在对事实、假设和趋势的分析基础之上,在对这些事实、假设和趋势深入分析之后,就可以把它们做不同的“综合”,形成不同的方案,这些方案是各种不同的“情景(scenarios)”[2-3]。情景分析法的最大优势是使管理者能发现未来变化的某些趋势和避免两个最常见的决策错误:过高或过低估计未来的变化及其影响。[4]根据国外一些学者的研究,情景分析具有以下本质特点:①承认未来的发展是多样化的,有多种可能发展的趋势,其预测结果也将是多维的;②承认人在未来发展中的“能动作用”,把分析未来发展中决策者的愿望作为情景分析的一个重要方面;③在情景分析中,特别注重对系统发展起重要作用的关键因素和协调一致性关系的分析;④情景分析在定量分析中嵌入了大量的定性分析,以指导定量分析的进行,所以是一种融定性与定量分析于一体的预测方法;⑤情景分析是一种对未来研究的思维方法。[5]

能源安全存在许多不确定性因素,但有些因素是可以预测的,通过更多的了解影响系统的可预测、规律性因素,能够降低不确定性,从而能预测未来的某些发展。因此,只要对区域能源安全系统的影响因素有足够的了解和认识,并预测其影响结果后,就能够建立一个相应的模型,来预测其未来的发展趋势。情景分析法的价值正是在于它能使决策者对一个事件做好准备,并采取积极行动:尽可能将负面因素最小化、正面因素最大化,保证其按预期的方向发展。正是基于这样一种思想,本文将情景分析法引入到区域能源安全的研究中[6]。

1 情景设定及数据来源

本文参照情景设定的相关研究成果[7]-[8],从区域能源安全的角度出发构建了三种情景模式,即常规情景模式(Business as usual)、驱动力消减情景模式(Driving Force Reduction)和绿色能源情景模式(Green energy),在这三种情景下,对我国东部沿海地区的能源安全发展趋势进行预测。

常规情景模式(Business as usual):是指在常规经济社会发展趋势下,即按照当前经济和人口持续快速增长的趋势,通过对东部沿海地区人口总数、人均GDP和单位GDP能耗的预测,来分析能源供给、能源需求的发展趋势,从而对未来能源安全压力趋势进行分析和预测。

驱动力消减情景模式(Driving Force Reduction):人口和经济的增长是区域能源安全的驱动力指标,驱动力消减模式是指人口和经济的增长速度减缓的趋势下,通过分析能源供给、能源需求的发展趋势,从而对未来的能源安全压力进行分析和预测;绿色能源情景模式(Green energy):是指在能源经济效率高的情景下,对未来能源安全压力进行分析和预测,在等式中,用能源强度即单位GDP的能耗来反映能源的经济效率[1]。

东部沿海地区包括北起辽宁省南至海南省的12个省、自治区和直辖市,东部沿海区域能源安全情景分析数据主要由现状数据与趋势数据组成。其中能源需求基期数据包括东部沿海各省(区、市)(1998~2008年)如人口、GDP(以1990不变价计)、能源消费量,以上数据来源于1998~2009年《中国统计年鉴》。能源供给涉及的能源资源主要包括煤炭、石油、天然气、核电、风电和水电(大、小水电)六类。数据主要来源于1990~2009年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、中国可再生能源战略研究项目组(2008)中国可再生能源发展战略研究丛书(水能卷)(风能卷)(太阳能卷)[9-11]、核电中长期发展规划(2007)、国家发展和改革委员会能源研究所课题组(2009)中国一次能源需求量情景分析结果、中国可再生能源战略研究项目组(2008)中国可再生能源发展预测(2004~2050年)的相关成果等。

2 东部沿海区域能源安全情景分析

东部沿海区域能源安全情景分析主要基于IPAT方程,从能源安全的历史、现状和未来入手,以能源对外依存度为能源安全压力的直接度量指标,对我国东部沿海地区未来的能源安全形势进行预测。

2.1 能源需求情景分析

基于国家发展和改革委员会能源研究所课题组(2009)研究成果,能源需求分析主要借助于能源消费的IPAT恒等式展开。

美国斯坦福大学著名人口学家埃里希(Paul R.Ehrlich)发现人口增长对环境的影响不仅与人口总量密切相关,而且还与社会的富裕程度及技术水平有关,基于此,正式提出了表征人类活动对环境影响的三因素公式即IPAT方程[12]。Ehrlich & Holdren(1971, 1972)[13-14]将人类的环境冲击(I)分解为人口(P)、富裕度(A)和技术(T)三种驱动因素的综合影响,IPAT方程表述如下。

I = P × A × T

式中,I(Impact)指代环境影响;P(Population )指代人口;A(Affluence)即富裕度,通常用人均 GDP 表示;T(Technology)即技术,以单位 GDP 造成的环境影响表示。由于本文旨在借助 IPAT 方程测度区域能源消费,因此 IPAT 方程可以改写为[13-14]:能源消费=人口×人均GDP ×单位GDP能耗 ,即

基于这个恒等式,在明晰人口增长率、人均GDP增长率和单位GDP能源强度的基础上,我们可以得出各预测年份、各种情景下的能源消费量。

2.1.1 人口预测

人口预测是情景分析法的基础,故本文首先对东部沿海地区2009~2050年人口总量进行测算(图1)。

图1 人口基准情景

人口基准情景是指按照现在的人口增长趋势,各预测年份的人口数量。从图1可以看出,按照现在的人口增长趋势计算,1998年东部沿海地区的人口数量为50462.67万人,到2050年将达到82896.91万人。

由图2可以看到三种情景模式下人口的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区共增加了47%的人口;驱动力消减情景模式下,2008~2050年共增加了38.4%的人口;而在绿色能源情景模式下,共增加了34%的人口。可见,在常规情景模式下,人口的增速最快[1]。

图2 人口情景预测

2.1.2 能源强度预测

图3 能源强度情景预测

如图3所示,可以看到三种情景模式下单位GDP能耗的下降趋势。常规情景模式下,东部沿海地区从2008年至2050年单位GDP能耗共减少了47.4%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年单位GDP能耗共减少了57.9%;而在绿色能源情景模式下,单位GDP能耗共减少了63.2%。可见,在绿色能源情景模式下,单位GDP能耗降低的最快[1]。

2.1.3 人均收入预测

图4 人均GDP情景预测

根据图4可以看到三种情景模式下均收入的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的人均收入水平共提高了343.4%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的人均收入水平共提高了321.1%;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区人均收入水平共提高了243.4%。可见,在常规情景模式下,人均收入水平提高的最快[1]。

2.1.4 能源需求预测

图5 能源需求情景预测

根据图5可以看到三种情景模式下能源需求量的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的能源需求量共增加了723.9%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的能源需求量共增加了489%;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区能源需求量共增加了307.3%。可见,未来能源需求量呈大幅上升的趋势,其中,在常规情景模式下,能源需求量的增速最快[1]。

2.2 能源供给情景分析

本文把能源供给总量简单地视为各种能源资源供给量的加总。能源供给涉及的能源资源主要包括煤炭、石油、天然气、核电、风电和水电(大、小水电)六类。能源供给总量计算式表述如下。

能源生产参数设置分为两部分:一方面是非可再生能源能源生产,主要包括煤炭、石油和天然气;另一方面是新能源与可再生能源的生产,主要包括区域核电、风电以及水电。区域能源生产旨在为区域能源消费提供服务,因此,本文中非可再生能源生产参数设置部分主要参照国家发展和改革委员会能源研究所课题组(2009)中国一次能源需求量情景分析结果[8]。区域可再生能源发展参数设置主要参照中国可再生能源战略研究项目组(2008)中国可再生能源发展预测(2004~2050年)的相关成果,在此基础上分别依据近年来核电、风电以及水电相关规划,分别设置核电、风电以及水电参数。

2.2.1 煤炭生产情景分析

根据图6可以看到三种情景模式下煤炭生产的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的煤炭生产量共增加了159%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的煤炭生产量共增加了106%;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区煤炭生产量共增加了81.6%。可见,未来煤炭生产量呈上升的趋势,其中,在常规情景模式下,煤炭生产量的增速最快[1]。

2.2.2 原油生产情景分析

根据图7可以看到三种情景模式下原油生产的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的原油生产量共增加了109%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的原油生产共增加了96.9%;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区原油生产共增加了73.8%。可见,未来原油生产呈上升的趋势,其中,在常规情景模式下,原油生产量的增速最快。[1]

2.2.3 天然气生产情景分析

根据图8可以看到三种情景模式下天然气生产的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的天然气生产共增加了407%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的天然气生产共增加了514%;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区天然气生产共增加了579%。可见,未来天然气生产量呈大幅上升的趋势,其中,2032年之前常规情景模式下的天然气生产量增幅最大,而2032年以后,绿色能源情景模式下天然气生产量的增幅最大[1]。

图7 原油生产情景预测

图8 然气生产情景预测

2.2.4 新能源与可再生能源发电

根据图9可以看到三种情景模式下新能源与可再生能源电力生产的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的新能源与可再生能源电力生产量共增加了约8.8倍;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的新能源与可再生能源电力生产共增加了近25倍;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区新能源与可再生能源电力生产共增加了37倍。可见,未来新能源与可再生能源电力生产呈上升的趋势,其中,在绿色能源情景模式下,新能源与可再生能源电力生产的增速最快[1]。

图9 新能源与可再生能源电力生产情景分析

图10 东部沿海地区能源生产情景预测

根据图10可以看到三种情景模式下能源生产的增长趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的能源生产总量共增加了93%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的能源生产总量共增加了96.8%;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区能源生产总量共增加了102.8%。可见,未来能源生产总量呈上升的趋势,其中,在2046年之前常规情景模式下的能源生产总量增幅最大,而2046年以后,绿色能源情景模式下能源生产总量的增幅最大[1]。

2.3 能源安全压力综合情景分析

在区域能源安全压力情景分析参数设置上,考虑到简便性,假设各(省、区)市从本省能源生产与消费基本情况出发,保持与全国宏观基本一致的发展趋势,忽略区域各省(区、市)在能源消费及能源生产趋势参数设置上的差异性。在本文的情景分析中,用能源对外依存度来反映能源安全压力,区域能源对外依存度指一定时期内,区域范围内能源净输入量与该区能源需求量之比,是衡量区域能源压力的有效指标。区域能源对外依存度越大,则认为该区域能源压力越大;反之,则越小。

图11 东部沿海地区能源对外依存度情景预测

根据图11可以看到三种情景模式下能源对外依存度的变化趋势。常规情景模式下,2008~2050年,东部沿海地区的能源对外依存度上升了45%;驱动力消减情景模式下,2008~2050年东部沿海地区的能源对外依存度增加了20%;而在绿色能源情景模式下,2008~2050年东部沿海地区能源对外依存度下降了20%。可见,未来能源对外依存度呈先增加后减小的趋势,其中,在绿色能源情景模式下,能源的对外依存度最小[1]。

3 结论

不同的情境对东部沿海地区的能源安全有很大的影响,未来的能源需求、能源供给及能源对外依存度,不是一个可以简单确定的不变的数量,而可能是在一个较大的范围内波动。

由中国当前的宏观环境所决定,经济增长是可持续发展的第一目标,根据东部沿海地区能源安全的3种情景设置,未来人口数量与经济增长呈现不同的发展趋势。从整体上说,基准情景下经济的发展最为迅速,但这一情景是以能源大量消耗、生态环境不断恶化为代价的,这一情景下东部沿海地区2050年人口总量将达到8.29亿人,人均GDP3.37万元。相比之下,驱动力消减情景模式下与绿色能源情景模式下东部沿海地区经济增长相对缓慢,2050年人均GDP分别达到3.2万元、2.61万元。人口自然增长率有所减少,在驱动力消减情景模式下与绿色能源情景模式下,2050年人口总量较之于基准情景将分别减少488万人与731万人。

通过上述对我国东部沿海区域能源需求进行情景分析发现,对能源需求量影响较大的因素是人口因素和经济发展因素以及能源经济效率因素,其中经济发展水平是对第二产业的能源消耗量影响最大的因素,人口因素是对第一产业的能源需求量影响最大的因素。所以,随着经济的发展和人口的增长,能源需求量的增长是必然的,控制人口和提高能源经济效率可以从一定程度上抑制能源需求量的增长趋势。而一个重要的解决方案是,通过提高能源利用技术,降低能源强度,实现技术节能。

从东部沿海地区能源供给的情景分析可以看到,在绿色能源情景模式下,未来天然气及新能源与可再生能源电力生产的增幅最大,而未来能源生产总量增速最快,能源供给最充足和稳定的情景是绿色能源情景模式。因此,要想保证未来东部沿海地区能源供给的稳定,应积极的开发和利用清洁高效且进口稳定性强的天然气作为石油的替代能源,并大力引进并发展可再生能源技术,充分发挥地理优势加速发展水电、风能、太阳能和潮汐能等新型能源,减少对化石能源的依赖,实现能源品种的多元化。

东部沿海地区能源安全压力情景分析的结果表明,如果按照目前的经济发展和人口增长的趋势,未来东部沿海地区将面临巨大的能源安全压力;在经济发展和人口增长速度放缓的驱动力消减情景模式下,能源安全的压力将有所缓解;只有在能源经济效率高的绿色能源情景模式下,东部沿海地区未来的能源对外依存度才会下降,面临的能源安全压力最小。科技创新和进步是对能源强度影响最大的因素,所以,未来保障东部沿海区域能源安全必须依靠科技进步来降低单位GDP的能耗,提高能源经济效率,从而缓和能源供需矛盾,实现东部沿海区域能源的可持续发展。

[1] 张艳.我国东部沿海区域能源安全评价及保障路径设计[D].北京:中国地质大学(北京),2011.

[2] Calduell Roger L.A university of Arizona course on methods and approaches for studying the future[EB /OL].http:∥ag.Arizona.edu /futures /tou /tour4-distlearningsites.html.

[3] 梁巧梅,魏一鸣,范英,等.中国能源需求和能源强度预测的情景分析模型及其应用[J].管理学报, 2004,1(1):62-66.

[4] 曾忠禄,张冬梅.不确定环境下解读未来的方法:情景分析法[J].情报杂志, 2005(5):14-16.

[5] 岳珍,赖茂生.国外“情景分析”方法的进展[J].情报杂志, 2006(7):59-64.

[6] 崔木花.基于情景分析法的循环经济规划研究——以安徽能源循环经济规划为例[J].安徽大学学报, 2009(7):147.

[7] 姜克隽,胡秀莲,庄幸,等.中国2050年低碳情景和低碳发展之路[J].中外能源,2009,14(6):1-7.

[8] 国家发展和改革委员会能源研究所课题组.中国2050 年低碳发展之路能源需求暨碳排放情景分析[M].北京: 科学出版社,2009: 38-40.

[9] 中国可再生能源战略研究项目组.中国可再生能源发展战略研究丛书:水能卷[M].北京:中国电力出版社,2008.

[10] 中国可再生能源战略研究项目组.中国可再生能源发展战略研究丛书:风能卷[M].北京:中国电力出版社,2008.

[11] 中国可再生能源战略研究项目组.中国可再生能源发展战略研究丛书:太阳能卷[M].北京:中国电力出版社,2008.

[12] Ehrlich P R, Holdren J P.Impact of population growth[J].Science, 1971, 171: 1212-1217.

[13] Holdren J P.Environmental degradation: Population, affluence, technology, and sociopolitical factors[J].Environment, 2000, 42( 6) : 4-5.

[14] Dietz T, Rosa E.Effects of population and affluence on CO2emissions[J].Proceedings of the National Academy of Sciences, 1997, 94(1) : 175.

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