■ 李 平/郭建斌/王俊杰
(1.中国林学会,北京 100091;2.中国建筑材料科学研究总院,北京 100024)
自工业化时代以来,全球温室气体排放量急剧增加,气温持续升高[1]。而导致气候变暖的首要原因是人类大量燃烧化石能源。能源消费碳排放是温室气体排放的主要来源,已成为国内外大量研究的重点与热点[2]。碳足迹是一种定量核算温室气体排放量的方法,并且可用来表征能源消费碳排放对大气环境的影响。在气候变化、能源危机、“低碳经济”和“低碳城市”等多重背景与政策下,碳足迹研究具有显而易见的重要意义。《地球生命力报告·中国2015》指出,我国能源消费碳足迹占总生态足迹的51%,且在总生态足迹中能源消费碳足迹增长最快。近年来,越来越多的学者开始关注能源消费碳足迹研究,在国家和省市等不同尺度上开展了广泛的研究。国家尺度方面,多侧重于对不同时间、不同产业部门和不同区域的能源消费碳足迹进行计算并分析其时空差异[3-6,20]。省市尺度方面,主要侧重于分析特定省市一定时间段的能源消费碳足迹动态,并利用因素分解方法或模型分析法研究社会经济因素,如人口、GDP、产业结构、能源结构和城市化水平等因素对能源消费碳足迹的影响。省市尺度的研究可见于对北京、江苏、安徽、新疆、甘肃、上海、重庆、武汉、苏锡常地区等地区的研究[7-15,17-19],对天津市能源消费碳足迹的研究尚未见报道。
作为我国四大直辖市之一和环渤海经济中心,天津市社会经济近年来持续快速发展。从1995年到2015年,天津市GDP年均增长15.62%,但同时当地的生态环境也面临较大的压力。根据国务院印发的《“十三五”控制温室气体排放工作方案》(国发〔2016〕61号),结合实际情况,天津市政府制定了天津市“十三五”控制温室气体排放工作实施方案。方案中提出,到2020年,单位地区生产总值二氧化碳排放较2015年下降20.5%;全市能源消费总量不超过9300万吨标准煤,单位地区生产总值能源消费较2015年下降17%。这些目标的制定对促进天津市经济增长与温室气体排放挂钩将发挥重要的作用。如前所述,研究天津市能源消费碳足迹及其与经济因素之间的关系对推进该市低碳经济发展和低碳城市建设具有重要意义。本文依托生态足迹分析方法,对天津市1995—2015年的能源消费碳足迹进行分析。
能源消费碳足迹指吸收单位化石能源消费的碳排放量所需要的林地面积。目前中国能源消费碳足迹一般采用Wackernagel的碳汇法和谢鸿宇的改进碳循环方法[16]。本文能源消费碳足迹指人均能源消费碳足迹,采用碳汇法进行计算。具体地,首先计算各类能源消费的碳排放量,然后根据碳排放量与林地面积的转换系数计算出各类能源利用的碳足迹,依据世界自然基金会(WWF)网站(转换系数取6.49t/hm2)[17],计算公式如下:
式(1)中,i为煤炭、石油和天然气3种能源;Ci为能源i碳排放量(万t);Qi为能源i消费量(煤炭和石油单位为万t,天然气单位由亿m3转化为万t,天然气密度取0.75t/103m3),能源消费量来源于历年《天津统计年鉴》;Ei为能源i平均低位发热量(煤炭和石油单位为TJ/kg,天然气单位为TJ/m3),能源平均低位发热量来源于2012年《中国能源统计年鉴》;CCi为能源i碳排放系数,表示单位热量的碳含量(kg/GJ),取《IPCC国家温室气体排放清单指南》提供的各能源碳排放系数的缺省值。式(2)中,Cf为人均能源消费碳足迹(hm2/人);N为常住人口数(万人);Fcf为碳排放量与林地面积转换系数,取6.49t/hm2。
能源消费碳足迹产值(Value of Carbon Footprint,简称VCF)[4]体现单位碳足迹产生的经济价值,定义为人均GDP(万元/人)与人均能源消费碳足迹(hm2/人)的比值。通过VCF分析,可将某一国家(区域)经济与能源、生态环境变化定量化处理,探索其能源效益与发展趋势。当VCF较高时,表明区域经济发展较好,单位碳足迹创造的经济价值较高等。考虑到在经济发展中商品和服务的价格不断变化,文中用到的GDP均为1990年可比价。具体计算方法为:将1995—2015各年度现价GDP通过价格指数紧缩为基准年(1990年)可比价。由于我国没有公布正式的GDP平减指数,参考赵敏等[12]的做法,计算过程中用到的价格指数为商品零售价格指数和居民消费价格指数的平均值,天津市历年商品零售价格指数和居民消费价格指数来源于历年《天津市统计年鉴》。
能源消费碳足迹强度(Carbon Footprint Intensity,简称CFI)为人均能源消费碳足迹(hm2/人)与人均GDP(万元/人)的比值,表征每增加一个单位GDP所需要占用的能源消费碳足迹面积[4]。CFI越大则能耗越大,能源消费的碳足迹效益越差。
能源消费碳足迹生态压力(Ecological Pressure Intensity of Carbon Footprint,简称EPICF)表征能源消费对自然生态系统产生的压力大小,定义为人均能源消费碳足迹(hm2)与人均林地(包括森林和草地)面积(hm2)的比值,以此比值判断能源消费对生态环境产生的压力大小。比值越大,压力越大;比值越小,压力越小[4]。
2.1.1总碳足迹
根据公式(1)和(2)碳足迹计算方法,对1995—2015年天津市能源消费碳足迹进行计算,结果见图1。分析可知,在总能源碳足迹方面,由1995年的0.295hm2/人增加到2013年的最大值0.534hm2/人,之后开始下降,2015年为0.490hm2/人。根据变化趋势,可划分为三个阶段:1995—2007年间缓慢上升,由1995年的0.295hm2/人增加到2005年的0.433 hm2/人,之后到2007年趋于稳定;2007—2013年,呈现波动上升趋势,其中2009年到2010年,总碳足迹急剧上升,在2013年达到了最高的0.534hm2/人,比1996年最低值0.280hm2/人高出0.254hm2/人,是1996年的1.91倍;2013年之后呈下降趋势。
2.1.2各能源类型碳足迹
从各种能源类型来看,1995—2015年天津各种能源消费的碳足迹中以煤炭最大,石油次之,天然气最小。
1995—2015年天津煤炭消费的碳足迹变化趋势与总碳足迹大致相同,从1995年的0.226hm2/人上升到2005年的0.320hm2/人。2005—2009年缓慢下降,到2009年降低至0.295hm2/人,与2004年水平相当。2009年以后逐渐增加,2013年达到0.342hm2/人,比1996年最低值0.212hm2/人高出0.130hm2/人,是1996年的1.61倍。2013年之后又呈下降趋势,2015年减小到0.293hm2/人,与2009年基本持平。
1995—2015年天津石油消费的碳足迹整体上也呈现上升的趋势。1995—2007年石油消费的碳足迹平稳上升,变化幅度不明显,由0.067hm2/人增加到0.101hm2/人。2007年到2008年间呈下降趋势,2008年达到0.087hm2/人;与同时段煤炭消费碳足迹相比,石油消费的碳足迹下降较明显。2009年以后,石油消费碳足迹急剧上升,2011年达到0.167hm2/人,上升幅度大于同时段的煤炭消费碳足迹。2012年,石油消费碳足迹明显减小,主要是因为2012年石油消费量下降的原因。2013年之后,石油消费碳足迹呈下降趋势。
1995—2015年天津天然气的碳足迹非常小,但呈逐年上升趋势,且2010年之后增加幅度明显。在2000以前几乎为0,2001—2005年间为0.006hm2/人左右。2006年以后开始有所增加,由2006年的0.009hm2/人增加到2010年的0.016hm2/人。2010年之后增加幅度明显,在2015年达到0.043hm2/人。
从1995—2015年天津市碳足迹分配率来看,煤炭消费碳足迹为主体,其次是石油,天然气碳足迹所占比例最小(图2)。煤炭所占比例呈波动下降的趋势,由1995年的76.85%下降到2015年的59.90%,其中2009年到2010年下降幅度最大。石油所占比例呈波动上升趋势,2009年之前变化趋势不明显,维持在25%左右;2009年到2010年急剧上升,由22.36%增加到31.32%,后缓缓上升,2011年达到最高值31.79%,以后趋于平稳。天然气所占比例缓缓上升,由1995年的0.44%增加到2015年的8.76%。
图1 1995—2015年天津市能源消费碳足迹变化
通过碳足迹产值分析可知,1995—2015年天津能源消费碳足迹产值总体呈上升趋势,但是2009年到2010年经历了短暂而快速的下降过程(图3)。1995年到2009年碳足迹产值由1.75万元/hm2增加到7.21万元/hm2;之后快速下降到6.49万元/hm2(2010年);2010年到2015年稳步上升,2015年达到8.58万元/hm2。总体上来看,1995—2015年天津经济形势越来越好。
碳足迹强度方面,1995—2015年天津能源消费碳足迹强度逐渐减小,由0.57hm2/万元减小到0.12hm2/万元(图3)。说明天津能源利用效率不断提高,单位G D P增长的能源消耗越来越少,能源消费碳足迹的效益越来越好。在《“十二五”控制温室气体排放工作方案》(国发〔2011〕41号)中提出,到2015年,天津单位地区生产总值CO2排放(碳排放强度)比2010年减少19%。根据碳足迹强度计算结果,天津市2015年碳足迹强度比2010年减少了27.27%,已超额完成单位地区生产总值碳减排任务。
图2 1995—2015年天津市煤炭、石油和天然气利用碳足迹的分配率变化
对天津市1995—2015年能源消费碳足迹生态压力进行分析,发现天津能源消费碳足迹生态压力总体也呈现逐渐上升的趋势,但是中间有较大的波动,2013年之后开始下降,与总碳足迹变化趋势相似(图4)。1995—2007年间碳足迹生态压力逐渐增大,由89.36增加到最大值130.19,其中1995年到1996年经历了短暂的下降过程。2008年到2009年呈现较明显的下降趋势,由127.13快速下降到86.18。2009年之后,天津能源消费碳足迹生态压力又逐渐增大,到2013年时达到129.37。之后开始下降,2015年减小到118.38。
1995—2015年间,天津的林地面积呈现逐渐增加的趋势,由310.5km2增加到550.95km2,曾在2009年达到最大面积565.53km2。1995—2007年之间林地面积缓慢增加,但增加幅度不大,表明了这期间碳足迹生态压力的增加主要来源于能源消费碳足迹的增加,而不是林地面积的变动。2008年到2009年,由于天津能源消费碳足迹的大幅度减少和林地面积的显著增加两方面的双重作用,碳足迹生态压力大大减小。2009年之后,由于碳足迹的增加和林地面积的略微减少,碳足迹生态压力表现出上升趋势。综上所述,天津能源消费碳足迹的生态压力增加的根源是碳足迹的增加,林地面积的增加一定程度上抵消了这种增加的压力。在未来的发展中,主要应该从减小能源消费碳足迹方面着手,采取有效的措施如提高能源利用效率和大力发展清洁能源等,来缓解天津市能源消费碳足迹对当地自然生态系统的压力。
本文以天津市为例,基于能源消费数据和社会经济统计数据,利用碳汇法计算天津市1995—2015年的能源消费碳足迹:并探讨煤炭、石油和天然气碳足迹及能源总碳足迹的变化规律。得出的主要结论有:
(1)1995—2015年期间,天津市能源消费碳足迹由0.295hm2/人增加到2013年的0.534hm2/人,整体呈上升趋势,2013年之后开始下降,2015年为0.490hm2/人。从各种能源类型来看,能源消费碳足迹中煤炭和石油所占比例在90%以上,其中以煤炭为主,石油次之;天然气所占比例非常小。2013年之后,天津市能源消费碳足迹呈现下降趋势,与同期能源消费中煤炭、石油、天然气的比例变化有直接关系。建议继续优化能源结构,加大天然气的使用比例。
(2)1995—2015年天津市能源消费碳足迹产值总体呈上升趋势,变化范围为1.75~8.58万元/hm2;总体上来看,1995—2015年天津市经济形势越来越好。碳足迹强度方面,1995—2015年天津能源消费碳足迹强度由0.57hm2/万元减小到0.12hm2/万元,说明单位GDP增长的能源消耗越来越少,能源消费碳足迹的效益越来越好。
(3)1995—2015年天津市能源消费碳足迹生态压力总体呈上升趋势,但是中间有较大的波动:1995—2007年间碳足迹生态压力逐渐增大,由89.36增加到最大值130.19。2008年到2009年呈现较明显的下降趋势,由127.13快速下降到86.18。2009年之后,碳足迹生态压力逐渐增大,到2013年时达到129.37。之后开始下降,2015年减小到118.38。通过对1995—2015年天津市能源消费碳足迹和林地面积的变化规律进行研究,发现能源消费碳足迹的生态压力增加的根源是碳足迹的增加,林地面积的增加抵消了这种增加的压力。在未来的发展中,主要应该从减小能源消费碳足迹方面着手,采取有效的措施如提高能源利用效率和大力发展清洁能源、优先选择带有低碳产品标志的能源消费品等,来缓解天津市能源消费碳足迹对当地自然生态系统的压力。
图4 1995—2015年天津市能源利用碳足迹生态压力变化
[1]IPCC.Summary for Policymakers of Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.Cambridge University Press[R].IPCC,2007.
[2]林剑艺,孟凡鑫,崔胜辉,等.城市能源利用碳足迹分析:以厦门市为例[J].生态学报,2012,32(12):3782-3794.
[3]曹淑艳,谢高地.中国产业部门碳足迹流追踪分析[J].资源科学,2010,32(11):2046-2052.
[4]李智,鞠美庭,刘伟,等.中国1996年—2005年能源生态足迹与效率动态测度与分析[J].资源科学,2007,29(6):54-60.
[5]赵冠伟,杨木壮,陈健飞.1990—2007年中国能源足迹时空差异分析[J].地理与地理信息科学,2011,27(2):65-69.
[6]赵荣钦,黄贤金,钟太洋.中国不同产业空间的碳排放强度与碳足迹分析[J].地理学报,2010,65(9):1048-1057.
[7]聂锐,张涛,王迪.基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究[J].自然资源学报.2010,25(9):1557-1564.
[8]张乐勤,李荣富,陈素平,等.安徽省1995年—2009年能源消费碳排放驱动因子分析及趋势预测:基于STIRPAT模型[J].资源科学,2012,34(2):316-327.
[9]吴敬锐,杨兆萍,阿达衣·赛肯.基于STIRPAT模型分析新疆能源足迹的影响因素[J].干旱区地理,2011,34(1):187-193.
[10]焦文献,陈兴鹏,贾卓.甘肃省能源消费碳足迹变化及影响因素分析[J].资源科学,2012,34(3):559-565.
[11]姜磊,季民河.基于STRIPAT模型的上海市能源消费影响因素研究[J].上海环境科学,2011,30(6):240-244.
[12]赵敏,张卫国,俞立中.上海市能源消费碳排放分析[J].环境科学研究,2009,22(8):984-989.
[13]黄蕊,王铮.基于STIRPAT模型的重庆市能源消费碳排放影响因素研究[J].环境科学学报.2013,33(2):602-608.
[14]陈庆,周敬宣,李湘梅,等.基于STIRPAT模型的武汉市环境影响驱动力分析[J].长江流域资源与环境,2011,20(1):100-104.
[15]卢娜,曲福田,冯淑怡,等.基于STIRPAT模型的能源消费碳足迹变化及影响因素:以江苏省苏锡常地区为例[J].自然资源学报,2011,26(5):814-824.
[16]谢鸿宇,陈贤生,林凯荣,等.基于碳循环的化石能源及电力生态足迹[J].生态学报,2008,28(4):1729-1735.
[17]郭运功,汪冬冬,林逢春.上海市能源利用碳排放足迹研究[J].中国人口·资源与环境,2010(2):103-108.
[18]陈操操,刘春兰,汪浩,等.北京市能源消费碳足迹影响因素分析:基于STIRPAT模型和偏小二乘模型[J].中国环境科学,2014,34(6):1622-1632.
[19]吴燕,王效科,逯非.北京市居民食物消费碳足迹[J].生态学报,2012,32(5):1570-1577.
[20]吴文佳,蒋金亮,高全洲,等.2001—2009年中国碳排放与碳足迹时空格局[J].生态学报,2014,34(22):6722-6733.