能源与动力工程前景分析范文第1篇

关键词：湿地资源；湿地景观；湿地生态；湿地研究方法；洞庭湖

中图分类号：P331

文献标识码：A文章编号：1674-9944（201）12-0020-04

1引言

洞庭湖是北承长江，南接湘、资、沅、澧四水而具有蓄泄功能的过水性洪道型湖泊。洞庭湖湿地是中国最大的淡水湿地生态系统之一，主要由水面、洲滩、荻、湖草等实体元素构成，形成交错镶嵌的格局[1，2]，具有丰富的自然环境和生态资源，形成巨大的环境调节功能，在调节气候、控制水土流失、涵养水源、抵御洪水、净化环境、维护生物多样性等方面起着重要的作用[3]。开展洞庭湖湿地系统研究，对研究湿地结构变化、功能退化、湿地资源合理开发利用与人类活动影响有重要意义。

2洞庭湖区湿地结构与功能研究

2.1洞庭湖湿地资源开发利用

湿地资源作为一种综合性的资源形态，承载着土地、水体、生物、泥炭等资源类型及其相互作用，这种独特的自然属性，提供了丰富的资源特产、优越的生态环境、便捷的水运交通及良好的产业发展条件。董明辉针对洞庭湖湿地开发利用的相关问题，从经济学与生态学的角度探讨了洞庭湖湿地资源特征，并提出了发展避洪耐涝型湿地特色产业、建立湿地保护区的开发与保护途径[4]。从单项资源来看，庄大昌等侧重于洞庭湖湿地生态旅游资源开发，提出了湖泊河汊区开发模式、平原区资源开发模式与环湖低丘岗地区开发模式，任勃等研究了洞庭湖区自然恢复、种植荻和种植杨树等3种退田还湖模式下的植被特征，结果表明，种植杨树模式的群落生产力最高，植荻模式的多样性水平最低，而自然恢复模式为最优恢复模式[6]。袁正科等根据洞庭湖湿地植物资源的自觉、半自觉、未自觉3种开发利用现状，提出了过渡发展荻、芦苇，盲目地在低位洲滩栽种杨树等利用的局限性与危害性[7]。李姣研究了洞庭湖区湿地资源对区域经济的产业结构优化作用，发现认为农业直接依赖水体、土地等单项湿地资源，第三产业直接依赖湿地生态系统的各项服务[8]。侯志勇等研究了洞庭湖区湿地植物种类组成与利用现状，认为湿地原有植物群落分布格局被打破，物种生物多样性下降，并提出了将植物资源开发纳入国民经济发展规划、优先发展特种水生蔬菜和药材加工业等保护和可持续利用对策[9]。

2.2洞庭湖湿地生态功能

湿地是自然界最富有生物多样性和生态功能最完备的生态系统之一，是一个由湿地植物、动物、微生物群落及无机环境的相互作用所形成的复杂功能单元。对于洞庭湖湿地生态研究主要集中在3个方面。

（1）湿地生态功能价值。庄大昌运用生态经济学与资源经济学的理论与方法，根据对洞庭湖湿地资源的特点，对洞庭湖湿地的生态服务功能价值，即直接利用价值和间接利用价值进行了货币化评估[10]。江波等从生态系统服务功能入手，探讨了洞庭湖湿地生态保护的重要性及现有研究在管理层面应用的局限性，提出了基于生态系统服务的洞庭湖湿地生态系统管理的DPER框架[11]。毛德华等针对洞庭湖湿地生态服务价值提出了外生态恢复与内生态恢复相结合的湿地生态恢复对策[12]。

（2）湿地生态安全与健康。毛德华等研究了洞庭湖湿地洪涝灾害、水质污染和生物多样性减少等生态问题的形成机制，主要与自然与人为因素的复合叠加作用、湿地资源衰退、生态平衡遭破坏等因素有关[13]。许振宇等评价了洞庭湖生态灾害应急能力，灾害应急能力良好，但通过注重恢复、补偿与保护、建设，完善生态功能，还有很大的提升空间[14]。廖丹霞等研究了洞庭湖湿地生态系统健康的演变动态，2003年以前处于下降趋势，其后随着合理的土地利用与生态保护，健康状况逐步回升，但人类干扰等压力对湿地健康状态的影响存在时滞性[1]。

（3）湿地生态补偿。熊鹰等采用环境经济学理论与方法，对洞庭湖区湿地恢复的生态补偿效应评估，提出了征收生态补偿费与生态补偿税、政府补偿补贴、推广优惠信贷、流域范围内补偿等补偿机制与实现途径[16]。杨芳将社区参与理念的渗透进洞庭湖湿地生态补偿机制中，社区集体与居民等多方参与，真正成为补偿主体，构建了生态保护与社区发展相结合的生态补偿机制[17]。

2.3洞庭湖湿地景观结构

近年来，湖区土地利用格局改变了湿地水文环境，影响湖滩湿地发育演化，形成了洞庭湖趋于复杂化的湿地景观。评价湿地景观现状与格局，分析各种湿地类型的转移方向、数量、速度与湿地景观变化的区域差异成为研究洞庭湖湿地资源的主要内容。郑建蕊等[18]运用洞庭湖区湿地的景观格局指数分析湿地景观信息及特征，总结了湿地具有景观类型比例不均、水田与湖泊景观优势显著的特征。石军南等研究了湿地各类型的景观格局变化，湖泊和林地的破碎化程度呈逐渐上升，水田正在逐渐降低，景观多样性、景观异质度增大[19]。梁守真揭示了20年洞庭湖区湿地景观总变化趋势，研究认为，洞庭湖区湿地景观面积在呈下降的趋势，逐渐从以小斑块、多种景观类型共同控制的景观格局向大斑块、类型较单一的景观格局演变，自然湿地向人工湿地转移剧烈，由于受人类活动影响，自然湿地景观破碎化程度增加，除水体外，泥滩地、草滩地、芦苇滩地等其他湿地自然湿地景观有不同程度的增大[20]。杨利分析了三峡工程建设前、建设后洞庭湖湿地景观变化，湿地斑块数逐年增加，景观破碎化逐渐加大，斑块间的结合度降低，景观形状经历了由复杂到简单再到复杂的过程[21]。

3洞庭湖区湿地动态的驱动因素研究

3.1三峡工程建设

三峡工程作为治理与开发长江的关键性骨干工程，运行后对长江下游径流量在年内发生明显变化，对洞庭湖区的湿地资源与环境产生一定的影响。对于三峡工程运行与洞庭湖区水位及湖洲滩面积变化的作用，邹邵林等研究了三峡工程对洞庭湖滩地出露天数的影响，预测了三峡工程建成后露天数变化将影响湖区滩地的开发利用方式与动植物种群的演变[22]。周北达等[23]通过建立洞庭湖和长江的水力模拟模型，研究了三峡工程运行后对洞庭湖区洪水水位的影响，主要从影响三口入流与影响洞庭湖出口城陵矶处的长江水位两个方面来影响洞庭湖的入流与出流，从而影响洞庭湖水位。顾庆福等研究了三峡工程运行中洞庭湖区3种典型来水组合的防洪作用差异，阐明了三峡工程建成后不能完全解除洞庭湖区的洪水威胁[24]，谢永宏等[2]从水位变化、极端水位及持续时间、泥沙淤积速率等方面，分析了三峡工程对洞庭湖区湿地植被发生逆向演替的影响。赖锡军等运用水动力学方法分析了三峡水库不同调节流量下湖泊水位与流量的变化特征，三峡工程建成将改变洞庭湖的水文过程，影响湖泊湿地生态系统，相对来说，受三峡水库调节影响大的是东洞庭湖、南洞庭湖东部和西洞庭湖北部，而西洞庭湖南部影响较小[26]。黄群等研究认为三峡水库运行后，洞庭湖中、低位洲滩提前出露，淹水历时缩短，对芦苇的分布界限影响很小，导致湖草分布界限向下延伸[27]。

3.2湖区的人为干扰

人为干扰改变了湖区水文条件和泥沙输移规律[28]，是洞庭湖湿地动态变化的重要影响因子。最大的人为干扰是人工裁湾，导致区域河段水位降低、河床冲刷加剧，长江三口分流入湖的水量、沙量减少[29]，但随下荆江流量沙量增加，原本应沉积于洞庭湖的泥沙则游积到汉口-螺山段，下游河床抬高增加了城陵矶出湖泥沙的压力[30]。湖区人口增加与产业的快速发展，加快了湖区湖水污染，激化了社会经济发展与湖泊生态环境恶化的矛盾[31]。围湖造田满足了人口的土地需求，促进了社会经济发展，但过度围湖垦殖加快了洞庭湖湖面的减少，洲滩面积逐渐增多[32]，给湖区湿地生态系统造成不可逆转的危害，湿地结构和功能发生了巨大的变化。自1998年以后，洞庭湖区进行了大规模的退田还湖[33]，主要有单退与双退2种实施方式。退田还湖工程效果明显，湿地面积呈增加趋势，湿地生态环境得到了很好的恢复和保护，但天然湿地整体上仍处于退化状态[34，3]。退田还湖能扩大洞庭湖的蓄洪能力、改善湖泊局地气候和水质、有利于生物多样性保护和水资源的可持续利用[36]。陶卫春等通过评价退田还湖前后的生态承载力，发现退田还湖在提高洪泛区生态承载力方面作用明显， 但减轻环境承载力的作用要大于资源承载力的降低[37]。

4洞庭湖区湿地研究的技方法术

4.13技术

由于洞庭湖湿地内部通行条件限制，3技术作为一种有效的监测手段在湿地监测中得到广泛应用[38]。在3技术运用中，GP技术是作为野外调查的主要工具，GI技术是洞庭湖湿地动态变化的空间分析手段，运用最多的为遥感资料作为数据源。袁正科等利用3技术绘制植被类型分布图分析洞庭湖湿地植被动态及对生物多样性的影响[39]。在湿地分类方面，遥感影像处理的应用最多，邵家驹等[40]利用Landsat M 数据进行分类，邓帆等[41]、王红娟等[42]根据植被群落以及泥滩、水体等地物的光谱特征及其在不同时相影像上的光谱差异提取分类规则，进行决策树分类。徐怡波等利用ENVIA AAR数据进行了洞庭湖植被分类研究[43]，黄进良用目视解译和计算机分类两种方法分别对洞庭湖多期影像进行湿地分类和面积提取[44]。宋仁飞等运用BP神经网络、马氏距离分类法、Bayes分类法、Fisher分类法、AM、VM等6种方法的湿地植被识别方法比较，AM的精度最高[4]。在基于MODI数据应用方面，杜涛等人统计洞庭湖区水体面积，结合相应日期的水文站点，建立洞庭湖区面积-水位相关关系拟合公式[46]；梁婕采取对MODI13Q1数据的NDVI和NIR波段分别设定阈值的方法提取水面洞庭湖水体，通过分析，洞庭湖区湿地呈现明显减小的趋势，主要是三口、四水来水减少、降雨减少等多方因素共同作用的结果[47]；毛先成等人以MO-1b/ME R为数据源，得出了水体深度探测模型[48]。

4.2数学建模方法

张晴等采用市场价值法、费用支出法、支付意愿法、机会成本法、碳税法和造林成本法及影子工程法来对洞庭湖湿地进行生态经济价值的评估，洞庭湖湿地生产力价值很高，但是旅游休闲、文化教育科研价值仅占直接使用价值的22%，调节气候价值占间接使用价值的64%[49]。蒋卫国等采用了OECD建立的压力-状态-响应（简称 P--R）模型探讨外界干扰的区域响应变化，研究表明东洞庭湖区湿地最大，南洞庭湖区湿地次之，西洞庭湖区湿地最小[0]。廖丹霞以压力-状态-响应模型为基础选取评价指标，结合洞庭湖湿地的特点，建立洞庭湖湿地生态系统健康评价模型[1]。李姣利用主成分分析法、聚类分析法和线性加权平均法等，从生态-经济系统耦合度分析了湿地生态和社会经济系统的相互作用，反映湿地为区域发展提供的机会与约束[8]。

4.3景观生态学方法

洞庭湖湿地运用了景观生态学的空间分析方法。郑建蕊等对提取的湿地信息，结合景观生态学分析软件Fragstats计算湿地景观指数，分析湿地的景观结构与功能特征[18]。刘妍针对各个时段的各景观类型的基础资料，引入景观格局分析方法，分析了洞庭湖区斑块特征与动态变化的驱动力[2]。

5存在的问题与展望

湿地环境的恶化趋势并未得到根本性缓解，湿地保护面临的最大问题是天然湿地面积锐减、湿地功能减弱、湿地生态环境退化，对湿地的结构、功能、生物多样性、系统性等基础研究及基础支撑的不足，导致尚未形成科学合理的湿地保护机制。湿地保护已成为生态建设和生态惠民的重要领域，湿地保护与可持续利用模式的正在积极探索，但湿地保护体系和部门协作机制亟待完善，构建比较完善的湿地保护利用的法律、政策体系与动态监测、健康评估及预警管理支撑体系，成为未来湿地研究的重要方面。由于区域湿地水文过程、生态过程、地球化学等相关过程的复杂性与时空尺度性，卫星雷达观测与水文模型、生化模型相结合是未来研究难点。在全面实施“海绵城市的理论与实践中，城市湿地在城市生态建设中的重要作用和地位越来越重要，城市湿地的“绿色海绵研究成为热点，具有较好的发展前景。

参考文献：

[1]陈心胜，谢永宏，李峰，等.洞庭湖封闭河口区与湖心区的基本生态特征――以六门闹至小西湖样带为例[J].生态与农村环境学报，2010，26 （）： 02～07.

[2]tephan U， enql M， chmid B . ediment retention in constructed wetland ponds a laboratory study[J].Journal of Environmental cience and ealth， 200（40）：141～1430.

[3]姜加虎，黄群.洞庭湖区生态环境退化状况及其原因分析[J].生态环境，2004，13（2）：277～280.

[4]董明辉.洞庭湖区湿地资源的开发利用研究[J].水利经济，200，23（2）：12～16.

[5]庄大昌，董明辉.洞庭湖区湿地生态旅游资源开发模式研究[J].人文地理，2002，17（1）：73～76.

[6]任勃，李峰，谢永宏，等.洞庭湖区不同退田还湖模式下湿地植被恢复特征的比较[J].湖泊科学，2011，23（3）：389～394.

[7]袁正科，袁穗波.洞庭湖湿地野生植物资源种类与开发利用[J].湖南林业科技，2004，31（）：43～46.

[8]李姣，张灿明，马丰丰，等.洞庭湖生态经济区湿地资源空间分布与依赖度研究[J].经济地理，2014，34（9）：10～17.

[9]侯志勇，谢永宏，赵启鸿，等.洞庭湖湿地植物资源现状及保护与可持续利用对策[J].农业现代化研究，2013，34（2）：181～18.

[10]庄大昌.洞庭湖湿地生态系统服务功能价值评估[J].经济地理，2004，24（3）：391～393.

[11]江波，李红清，李志军，等.基于生态系统服务的洞庭湖湿地生态保护[J].湿地科学与管理，201，11（3）：46～0.

[12]毛德华，吴锋，李景保，等.洞庭湖湿地生态系统服务价值评估与生态恢复对策[J].湿地科学，2007，（1）：39～44.

[13]毛德华，夏军.洞庭湖湿地生态环境问题及形成机制分析[J]，冰川冻土，2002，24（4）：444～41.

[14]许振宇，贺建林，张邵和.东洞庭湖国家自然保护区湿地生态灾害应急能力评价[J].灾害学，2007，22 （3）：120～124.

[15]廖丹霞，谢谦，杨波.洞庭湖湿地生态系统健康演变的研究[J].中南林业科技大学学报，2014，34（6）：112～116 .

[16]熊鹰，王克林，蓝万炼，等.洞庭湖区湿地恢复的生态补偿效应评估[J].地理学报，2004，9（）：772～780.

[17]杨芳.基于社区参与的洞庭湖湿地生态补偿机制研究[J].湖南社会科学，2013（2）：172～17.

[18]郑建蕊，蒋卫国，周廷刚.洞庭湖区湿地景观指数选取与格局分析[J].长江流域资源与环境，2010，19（3）：30～609.

[19]石军南，徐永新，刘清华.洞庭湖湿地保护区景观格局变化及原因分析[J].中南林业科技大学学报，2010，30（6）：18～2.

[20]梁守真，李仁东，许国鹏.洞庭湖区湿地景观变化分析[J].中国生态农业学报，2007，1（6）：171～174.

[21]杨利，谢炳庚，秦建新，等.三峡建坝前后洞庭湖区湿地景观格局变化[J].自然资源学报，2013，28（12）：2068～2079.

[22]邹邵林，刘晓清，刘新平，等.三峡工程对洞庭湖区滩地出露天数的影响[J].长江流域资源与环境，2000，9（2）：24～29.

[23]周北达，刘永华.三峡运行后对洞庭湖洪水水位的影响[J].湖南水利水电，2003（1）：27～29.

[24]顾庆福，王建家.三峡工程对洞庭湖典型洪水的防洪作用分析[J].人民长江，2004，3（2）：9～12.

[25]谢永宏，陈心胜.三峡工程对洞庭湖湿地植被演替的影响[J].农业现代化研究，2008，29（6）：684～687.

[26]赖锡军，姜加虎，黄群.三峡水库调节典型时段对洞庭湖湿地水情特征的影响[J].长江流域资源与环境，2011，20（2）：167～172.

[27]黄群，姜加虎，赖锡军，等.洞庭湖湿地景观格局变化以及三峡工程蓄水对其影响[J].长江流域资源与环境，2013，22（7）：922～927.

[28]王秀英，邓金运，孙昭华.人类活动对洞庭湖生态环境的影响[J].武汉大学学报：工学版，2003，36（）：60～6.

[29]方子云，邹家祥.长江地区环境对策与可持续发展[M].武汉：武汉出版社，1999：31～38.

[30]卞鸿翔，袭循礼.洞庭湖区围垦问题的初步研究[J].地理学报，198，40（2）：131～139.

[31]杨珊，胡利梅，高瑞，等.洞庭湖区湿地生态系统存在的问题及其对策研究[J].环境科学与管理，2006，31（8）：111～113.

[32]贾慧聪，潘东华，张万昌.洞庭湖区近30年土地利用/覆盖变化对湿地的影响分析[J].中国人口・资源与环境，2014，24（11）：126～128.

[33]李景保，钟赛香，杨燕，等.泥沙沉积与围垦对洞庭湖生态系统服务功能的影响[J].中国生态农业学报，200，13（2）：179～182.

[34]张健康，周金星，张怀清，等.退田还湖工程对西洞庭湖湿地资源的影响及驱动力分析[J].林业资源管理，2010（4）：68～73.

[35]张怀清，朱晓荣，周金星，等.退田还湖工程前后洞庭湖区湿地变化分析[J].林业科学研究，2009，22（3）：309～314.

[36]张光贵.退田还湖对洞庭湖生态环境的影响[J].生态学杂志，2003，22（3）：94～96.

[37]陶卫春，王克林，陈洪松，等.退田还湖工程对洞庭湖生态承载力的影响评价[J].中国生态农业学报，2007，1（3）：1～160.

[38]张继贤，林宗坚，孟文莉，等.4D技术的土地资源遥感动态监测[C]//中国图象图形学会.第九届全国图象图形学学术会议论文集.北京：中国科学出版社，1998：372～376.

[39]袁正科，李星照，田大伦，等.洞庭湖湿地景观破碎与生物多样性保护[J].中南林学院学报，2006，26（1）：109～116.

[40]邵家驹，黎申恺.应用陆地卫星图象识别洞庭湖区洲滩钉螺孳生环境的初步研究[J].医学临床研究，198（ 2）：17～18.

[41]邓帆，王学雷，厉恩华，等.1993～2010年洞庭湖湿地动态变化[J].湖泊科学，2012，24（4）：71～76.

[42]王红娟，姜加虎，黄群.基于知识的洞庭湖湿地遥感分类方法[J].长江流域资源与环境，2008，17（3）：370～373.

[43]徐怡波，赖锡军，周春国.基于ENVIA AAR数据的东洞庭湖湿地植被遥感监测研究[J].长江流域资源与环境，2010，19（4）：42～49.

[44]黄进良.洞庭湖湿地的面积变化与演替[J].地理研究，1999，18（ 3）：297～303.

[45]宋仁飞，林辉，臧卓，等.东洞庭湖湿地植被高光谱数据变换及识别[J].中南林业科技大学学报，2014.34（11）：13～139.

[46]杜涛，熊立华，易放辉，等.基于MODI数据的洞庭湖水体面积与多站点水位相关关系研究[J].长江流域资源与环境，2012，21（6）：76～76.

[47]梁婕，蔡青，郭生练，等.基于MODI的洞庭湖湿地面积对水文的响应[J].生态学报，2012，32（21）：6628～663.

[48]毛先成，熊靓辉，高岛，等.基于MO-1b/MER的洪灾遥感监测[J].遥感技术与应用，2007，22 （6）：68～690.

[49]张晴，孙彦骊.湿地循环经济发展模式及其生态经济价值评估研究――以洞庭湖湿地为例[J].城市发展研究，2011，18（9）：100～103.

[50]蒋卫国，潘英姿，侯鹏，等.洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价[J].地理研究，2009，28（6）：166～1672.

能源与动力工程前景分析范文第2篇

关键词：国民经济和社会发展规划、低碳城市建设、碳排放弹性系数

中图分类号： TU984 文献标识码： A

过去几年，中国经济发展主要体现传统粗放型、以高投入及高消耗为标志的发展模式，消耗了大量的自然资源。2009年国务院常务会议提出控制温室气体排放行动目标，即到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放量下降40%~50%，作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划的指示。随着控制温室气体排放行动的开展，越来越多省级、市级的国民经济和社会发展规划提出建设低碳城市的战略目标。低碳城市是指经济增长与二氧化碳排放趋于脱钩的城市发展模式[1]，有两种表现形式：一种是二氧化碳排放随经济增长表现为负增长的绝对脱钩发展模式，另一种是二氧化碳排放仍是正增长，但排放的速率低于经济增长的相对脱钩模式。规划环评中如何界定规划方案可以促进低碳战略目标的实现，将成为亟待研究的课题。

目前大多数学者的研究多集中在低碳对策方面[2]。郑少露等学者[3-5]也提出基于低碳理念的指标体系的构建，综合评价规划的环境合理性。以碳排放量及排放强度为分析对象、以分析经济增长与二氧化碳排放的脱钩程度[1]为评价终点的研究较少。本文探讨量化碳排放量等低碳指标，多角度分析规划发展路径低碳建设效果的方法。

1、低碳城市发展评价技术路线

以经济基础和现状节能技术水平为依据，通过仔细分析相关规划中的宏观调控政策和建设方案，明确低碳建设的潜力和空间，设定不同发展情景。通过资料收集与分析，确定各级能耗效率指标计算能源消耗量（标煤量），结合能源现状消耗结构和能源结构调整方案，计算各情景的各种能源实际消耗量。以发改委公布的CO2与能源转换系数预测CO2排放量，计算碳排放强度、碳排放弹性系数等指标，判断规划低碳城市建设目标的可达性。

图1低碳城市发展评价技术路线

2、研究方法及评价指标

2.1 分析方法

统计分析：通过统计年鉴、能源统计数据等资料，确定现能源统计单元的能源利用效率，即第一产业、第二产业（各行业）、第三产业以及生活消费的能耗效率，配合实地调研进行横向对比分析以及趋势分析，识别能耗高的原因及节能潜力，确定规划期末的节能目标。

情景分析：解析各规划拟实施的重大项目及政策，采用主成因分析法识别可低碳发展的主要路径，利用情景分析法设定惯性发展情景（即基准情景）、低碳建设单一路径发展情景（节能减排情景、产业结构调整情景、能源结构调整情景）以及低碳综合发展情景下的各项分析指标。

2.2 计算方法

能源消费总量的预测模型：；其中和为第一产业和第三产业生产总值；为一产和三产的能源消耗强度；为第二产业各行业的工业总产值；为各行业能源消耗强度；为行业数；为人口数；为人均民用耗能值。

能源转化方法：；其中为不同类型能源使用量，系数为不同类型能源碳排放强度，为能源种类数。

碳排放弹性系数法：运用弹性系数作为低碳城市的评价指标基于脱钩理论基础上的现实应用[1]。碳排放弹性系数=1时为当前惯性发展，低碳建设效果为0；碳排放弹性系数=0时为绝对脱钩情景；碳排放弹性系数大于0小于1时为相对脱钩情景，数值越小脱钩程度越大，说明低碳建设效果越好。

2.3 评价指标选择

根据评价方法，使用如下指标进行预测(见表1)。各能源CO2排放强度见表2。

表1 低碳城市发展评价指标列表

表2各能源二氧化碳排放系数

3、应用案例

本研究对象为某地级市“十二五”国民经济与社会发展规划。该市目前经济基础相对薄弱，正从工业化初期逐步进入以原材料工业为重心的工业化中期阶段，并伴随加工装配工业和高新技术产业的协调发展。该阶段对资源、环境更大量的消耗可能会使得环境制约趋于明显。

在这样的一个发展阶段，“十二五”规划提出建设低碳发展示范城市的战略目标，着力构建低碳能源体系，全力推动低碳产业发展，积极推广节能建筑，加快构建低碳交通网络，并设定了2015年碳生产力、人均碳排放以及非化石能源占比等低碳指标的预期目标值。本文以解析经济发展特点及规划拟建方案为基础，运用所建技术路线评价“十二五”期末各情景下经济增长与二氧化碳排放之间的脱钩程度，判定规划目标的可达性及规划合理性。

3.1 能源消费及碳排放现状分析

该市2010年万元GDP能耗1.017吨标煤，比2009年全国能耗平均水平高0.111吨标煤，是同期北京市能耗水平的2倍。解析能源消费结构可知化石能源消费仍据主导地位，占总能耗的73%。工业能耗强度为0.795吨标煤/万元工业总产值，是全国的2倍。高能耗行业集中在采选、石油化工、冶金、建材以及电力行业，占整个工业能源消耗的95%左右。节能降耗的工作重点应关注以上五个行业。

采用能源转化方法计算各部门及各行业的CO2排放量（见图2和图3）可知，该市80%的二氧化碳来源于第二产业，其中主要排放大户为建材、化工、冶金、采选及农副食品加工行业。

图2 各部门二氧化碳排放占比图3各行业二氧化碳排放量（单位：万吨）

3.2 低碳控制情景分析

情景一为惯性发展情景，以“十二五”国民经济与社会发展规划拟定的经济人口发展指标为依据，假设能源消耗强度保持不变。情景二通过统计分析近10年各部门能源消耗强度变化趋势以及对比分析周边地区、国内各部门能耗水平，结合“十二五”节能减排综合性方案，确定规划期末可达到的能耗强度下降目标。情景三以经济基础现状以及能耗强度分析为依据，结合“十二五”工业经济发展规划和“十二五”低碳经济发展规划，适当控制高能耗产业的发展速度和规模，能耗强度不变。情景四以“十二五”能源发展规划和清洁能源开发利用工作方案为依据，明确规划期末清洁能源使用及替代方案。情景五综合以上变化因素，全方位采取低碳措施，确定低碳建设的综合发展情景指标。

表3各情景能源消耗情况及CO2排放量

根据设定的经济社会发展规模和各情景的能耗强度值，通过能源消费总量的预测模型以及各部门能源消费结构，估算能源消费总量以及各类能源的需求量。乘以表2排放系数预测二氧化碳排放总量，详见表3。规划按各拟发展情景实施后，二氧化碳排放量均较现状有不同程度的增长。若按照情景一的惯性模式发展能耗量增长43%，二氧化碳排放量将增加近一倍。若按照情景五的低碳建设综合发展模式，则能耗量增加18%，二氧化碳排放量增加幅度也减少至19%。

3.3 低碳建设战略目标可达性分析

3.3.1规划指标分析

“十二五”低碳经济发展规划设定了规划期末碳生产力、人均碳排放量以及非化石能源占比指标的目标值（表4）。情景五各项指标均可达到规划目标值，说明低碳发展示范城市的战略目标可以实现，但需同时开展包括节能减排、产业结构调整、能源结构调整等低碳建设措施。按照情景一、情景二、情景三、情景四的模式发展，均不能满足指标要求。

3.3.2碳排放弹性系数分析

情景一碳排放弹性系数约为1，这与基准情景就是按照现状惯性发展的结论吻合。情景二、情景三碳排放弹性系数小于1且大于0.5，说明分别采取节能减排和产业结构调整措施，二氧化碳排放速率略低于经济增长速度，形成轻度脱钩模式。这符合当地经济从工业化初期进入中期阶段的发展特点。经济基础薄弱且依靠原材料设定产业发展方向，决定了该地区产业结构本身调整力度不大，节能减排空间有限。情景四和情景五碳排放弹性系数小于0.5，说明清洁能源替代化石能源的规划方案在低碳建设中起到决定性作用。以弹性系数法来判断低碳城市建设方案的效果更具准确性和可比性。

表4各情景下低碳建设指标值

3.4评价结果

通过规划指标值法和碳排放弹性系数法分析可知，“十二五”国民经济与社会发展规划中提出的“打造低碳示范城市”的战略目标可行，但以较慢的能源增长和较低的碳排放实现经济高速增长是一大严峻挑战，仅注重单一低碳路径的建设较难实现规划目标。构建完整的低碳发展体系是实现目标的有力保障，其中建立低碳能源体系，加快推进水力发电、风力发电、生物质能利用以及太阳能产业发展，将起到最关键的作用。

4、结论

目前规划环评中的低碳评价工作处于新兴领域，尚无成熟的方法体系，多数规划环评也未开展评价。本文以某市“十二五”国民经济与社会发展规划为例，运用所建方法分析低碳建设战略目标的可行性，分析层次清晰且可操作性强，评价结果符合实际经济和社会发展特点。该技术路线和方法可行有效。

参考文献：

[1] 陈飞. 低碳城市发展与对策措施研究[M]. 北京:中国建筑工业出版社,2010.

[2] 李奇勇. 战略环评中的福建低碳经济对策研究[J]. 能源与环境.2010.3:9-10.

[3] 郑少露等. 基于低碳循环经济的规划环评指标体系的探讨[J]. 环境科学与技术,2010,33(6):199-204.

能源与动力工程前景分析范文第3篇

关键词 系统动力学；温室气体排放；低碳；重庆市

中图分类号 Q148:X321 文献标识码 A

文章编号 1002-2104(2012)04-0072-08 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2012.04.014

中国是世界上温室气体排放增长最为迅速的国家，2001-2006年间中国的碳排放增长了近两倍。城市作为人类生产和生活的中心，在经济社会发展中起着举足轻重的作用，其人均能耗是农村地区的3.5倍，超过75%的温室气体从城市产生［1］。因此，在全球气候变暖和快速城市化的背景下，开展城市温室气体减排研究十分迫切。

系统动力学模型作为一种综合的仿真模型，适用于模拟能源部门间的供给与消费关系，并实现经济增长、技术进步、环境排放等诸多因素相互作用的因果影响，在对能源供应和需求技术详细表述的基础上，通过外生的情景假设驱动，有效协调人口、经济、资源与环境间的复杂动态反馈问题。因此，系统动力学模型已广泛应用于国家、区域或城市以及行业等多尺度下能源消费、供需调控、产业结构调整、温室气体排放与管理的综合研究中。

国家层面：李明玉［2］和宋世涛等［3］都对国家尺度能源供给与消费的供需关系进行了系统动力学建模的综述与分析，就影响国家能源供需关系的子系统结构和过程模拟进行阐述。朱勤等［4］建立分析人口-消费-碳排放的系统动力学模型, 对人口发展、经济增长、居民消费及碳排放进行动态仿真，定量考察未来人口发展与居民消费对碳排放的影响，量化人口发展与居民基本生活需求的合理碳排放空间。秦钟［5］等人运用系统动力学模型分析了GDP增长、产业结构调整与能源消费总量及煤炭、石油、天然气、水电消费量之间的关系，并在此基础上对中国能源需求和CO2排放量进行预测。Guan等人［6］在结合生产、生活、碳捕捉与封存和能源利用效率综合考虑的基础上，基于系统动力学原理模拟不同政策和技术条件下中国未来20年CO2排放的变化趋势，并提出大力发展碳捕捉与碳封存技术是未来减排的最有效方式。

区域城市层面：Li和Huang等人［7-9］构建了能源规划利用与温室气体排放的动态系统模型，以反映不确定条件下能源可持续利用与碳减排程度的综合实现效果，并将该模型应用到加拿大Waterloo市的能源管理与决策分析中。周宾等［10］基于系统动力学方法，构建甘南藏族自治州区域累积碳足迹模型并仿真，研究区域的累积碳足迹演替情况。由此可见，系统动力学为研究能源经济系统内CO2排放的动态模拟仿真，提供了科学可行的分析工具。李玮和杨钢［11］以能源富集区中国山西省为研究对象，运用系统动力学方法构建能源消费系统的区域子系统协调发展动力学模型，通过模拟调控得出该省能源消费科学发展的最佳方案。吴建新［12］提出独立区域净碳排放的系统动力学模型，以简洁综合的系统结构和数据需求综合估算碳排放量，并在天津滨海新区的案例研究中得到与事实比较贴近的仿真结果。

部门行业层面：Stepp等人［13］评估美国交通部门温室气体减排政策的成效，在考虑政策行动的直接反馈以外，也兼顾复杂的社会经济系统产生的间接影响。Anand等人［14］开发了印度水泥工业二氧化碳排放系统动力学模型，并综合考虑了人口稳定增长、公寓节能和水泥生产工艺结构管理的政策选择对CO2减排影响。此外，系统动力学的研究方法还在废弃物处置、畜牧林业、工业等多个部门的CO2排放核算中得到应用［15-21］。

由此可以看出，系统动力学仿真模拟是综合研究复杂能源供需系统关系，模拟温室气体排放研究的有效手段，能够为科学、合理的预测与保障能源供给、促进经济可持续发展和温室气体减排提供参考依据，对实现地区社会可持续发展具有重要意义。同时，能源消费与温室气体排放的系统动力学研究在城市和行业双重层面的考虑下，目前研究还不够系统全面，对城市的能源消费与排放只有通过多行业完整的解析过程才能达到完整与接近现实，这也是本研究的出发点。

本文选择重庆作为案例城市。作为中国西部地区唯一的直辖市，重庆是全国统筹城乡综合配套改革试验区，在促进区域协调发展和推进改革开放大局中具有重要的战略地位。与地处东部、经济相对发达的城市相比，在重庆这类老工业基地探索低碳经济发展与低碳城市建设的实现模式对于广大西部地区具有较强的示范意义。而低碳城市的发展要求对城市温室气体排放进行定量核算，制定城市温室气体排放清单，掌握温室气体排放结构的基础。本研究通过系统动力学方法，对城市产业结构、经济发展因素和温室气体排放间的响应关系进行梳理与动态模拟，并预测重庆市未来温室气体排放量趋势，从而对未来重庆市发展低碳经济和低碳城市建设进行情景分析和评价，最终提出相应减排依据和政策措施。

1 重庆市温室气体排放模型构建

1.1 模型边界与建模目的

本研究将温室气体排放的系统动力学模型边界确定为重庆市行政区域范围内，综合考虑包括重庆市行政区域内部的能源消费（不包括火力发电导致的氧化亚氮的排放）、工业部门非能源消费、农牧业过程、废弃物处置过程、碳汇等过程的社会-经济-生态环境子系统及其内部变量对能源消费产生的影响以及由此产生的温室气体排放。根据重庆历史统计数据和未来发展目标、规划确定模型参数，并采用STELLA软件进行如下仿真：①模拟重庆市2011-2020年间温室气体排放系统主要变量动态变化趋势；②调控模型决策变量并进行模拟，了解不同政策情景对温室气体排放的影响。

1.2 模型系统结构分析

将重庆市温室气体排放系统分为能源供给、能源消费、温室气体排放、经济、人口、碳汇六个子系统。这六个子系统间相互联系、相互影响，形成因果反馈关系。各子系统影响关系见图1所示。

图1 重庆市温室气体排放各子系统结构关系图

Fig.1 Structural relationship among different subsystem of

greenhouse gases emission in Chongqing City

由图1可以看出能源供应子系统和能源需求子系统是模型的两大主体，CO2的排放量主要取决于能源数量和使用的能源类型。各经济部门中，普遍使用的一次能源是煤炭、石油和天然气。电作为二次能源来源于燃煤热电站、水电站、核电站等。不同类型的电站生产相同电能时排放的温室气体数量不同，因此模型把电能供应纳入研究范围。能源需求主要来自第一产业、工业、建筑业、第三产业和家庭生活。该模型重点预测经济部门和人口规模的发展情况。

1.3 模型因果关系分析

在重庆市温室气体排放系统动力学模型边界之内，着重分析对能源系统产生影响的关键因素，包括能源消费和经济发展的各个子系统，如生活能源消费、一产能源消费、工业能源消费、建筑业能源消费和三产能源消费，并对各个子系统内部及相互影响要素和联系进行分析。将温室气体排放系统各个子系统中的关键要素都包含在边界之内，相互之间发生作用，形成复杂关系网；利用反馈组成闭合回路，通过正负反馈关系来反映不同信息与动作之间的相互影响结果［22］。另外，本研究还将经济计量学的柯布―道格拉斯生产函数、奥肯定律悖论和资本存量永续盘存法融入到系统动力学模型构建中，以提高系统动力学模型解决社会经济问题的精确性和可信度。

模型中主要反馈关系环和因果关系总结如下(带有“+”号的箭头表示正反馈关系，带有“-”号的箭头表示负反馈关系)：

反馈关系环：

1）能源消费一+GDP总量一+人均GDP一+生活水平一+人均生活能源消费一+能源消费

2）能源消费一+GDP总量一+工业GDP一+工业能源消耗一+能源消费

3）能源消费一+GDP总量一+建筑业GDP一+建筑业能源消耗一+能源消费

4）能源消费一+GDP总量一+第三产业GDP一+第三产业能源消耗一+能源消费

5）能源消费一+GDP总量一+固定资产投资一+资本存量一+GDP总量一+能源消费

6）能源消费一+GDP总量一-就业率一+就业人口一+GDP总量能源消费

因果关系：

1）常住人口一+就业人数一+GDP一+能源消费一+温室气体排放

2）常住人口一+固体废弃物一+温室气体排放

3）常住人口一+废水一+温室气体排放

4）建筑行业GDP一+建筑面积一+水泥消费一+温室气体排放

5）工业GDP一+工业固体废弃物一+温室气体排放

6）工业GDP一+工业废水一+温室气体排放

1.4 模型参数及方程确定

本模型的模拟时间段为2011-2020，模拟时间步长为1年。参数确定过程中所需要的历史数据主要来源于《重庆市统计年鉴1998-2009》、《中国能源统计年鉴1998-2009》、《中国农村统计年鉴1998-2009》等资料［23-26］，部分模拟参数主要依据重庆市相关规划如《重庆市“十二五”规划前期研究成果汇编》、《重庆市城市总体规划》、《重庆森林工程总体规划》［27-29］等。

系统动力学模型中参数类型主要包括初始值、速率值、常数值、表函数、辅助变量值5种类型。不同类型参数及方程，主要采用以下几种方法确定：

（1）经验公式法。对于GDP与生产要素投入之间的关系，已有很多研究，得到一些经验公式值得借鉴。本研究中主要采用了道格拉斯经验生产函数，资本永续盘存，奥肯定律悖论三个经济学观点。

（2）回归分析法。对存在较大相关性的变量间的方程，借助SPSS软件，采用数学最小二乘法统计方法进行二元或多元线性回归分析，发现历史数据之间的相互规律，并进行拟合优度检验和显著性检验，进行回归分析确定回归方程。如第一产业GDP比例与城市化率关系、水泥消费量与建筑业GDP关系、人均生活能源消费与人均GDP关系等。

（3）多年算术平均值。模型中不宜采用回归分析来拟合的参数，可以采用长时间数列的历史数据的算术或几何平均值来表示参数的平均水平，规避使用数学方程牵强拟合而出现不合理的数据偏差；

（4）表函数法。模型中有些变量之间不是简单的线性关系，不能代数组合得到，而表函数作为系统动力学建模的一个重要工具，具有方便操作、易于运用等优点［30］，可以处理不能通过回归分析等数学方法来确定参数的情况，实现对参数变化的精确描述。如减少林地面积、万元建筑业GDP能耗、万元工业GDP固废生产量等。

（5）参考相关文献的研究成果确定参数。如人口出生率、死亡率等数据。

1.5 模型有效性检验

系统动力学模型建立后，需要对该模型进行检验以判断模型和实际系统的符合程度，以保证模型的有效性和真实性。常用的系统动力学模型检验方法包括直观与运行检验、历史检验和灵敏度分析。

本研究在模型正常运行的基础上，选择2006-2008年重庆的历史数据和模拟数据进行历史检验。检验的变量包括常住人口、GDP、能源消费总量和温室气体排放量共四个重要数据，结果如表1所示。可以看出，4个变量各年份的模拟值与历史值均基本吻合，相对误差

表1 模型有效性检验结果

Tab.1 Validity test results of model

源消费量、废弃物处置过程温室气体排放量、农业过程温室气体排放量、畜牧业温室气体排放量、碳汇，温室气体排放量；16个参数分别为：自然增长率、机械变化率、城市化率、固定资产投资率、工业产值比例、建筑业产值比例、万元一产能耗、万元工业GDP能耗、万元建筑业能耗、万元三产能耗、煤炭比例、天然气比例、石油比例、电力比例和新造林面积。每个参数年取值变化10%，考察其对8个输出变量的影响。8个灵敏度值的均值可代表某一特定输出变量对某一特定参数的灵敏度；通过灵敏度分析计算出8个变量对某个特定参数的平均灵敏度（见图2）。

可以看出：固定资产投资率、工业产值比例、万元工业能耗的灵敏度较高，分别为15.5%、12.6和14.7%，大于10%，说明这三个参数为系统的关键因素。另外，煤炭比例、新造林面积的灵敏度大于5%，其他参数灵敏度较低，说明系统对大多数参数变化是不敏感的。模型具有良好的稳定性和强壮型，能够用于对实际系统的模拟。

图2 重庆市温室气体排放系统动力学模型参数灵敏性分析

Fig.2 Sensitivity analysis of the greenhouse gases emission dynamic model in Chongqing City

注：1：自然增长率；2：机械变化率；3：城市化率；4：固定资产投资率；5：工业产值比例；6：建筑业产值比例；7：万元一产能耗；8：万元工业GDP能耗；9：万元建筑业能耗；10：万元三产能耗；11：煤炭比例；12：天然气比例；13：石油比例；14：电力比例；15：新造林面积。

2 重庆市温室气体排放情景预测

重庆温室气体的排放与经济发展、能源需求、能源结构、碳汇能力等有关。因此，本研究中对经济发展考虑了由于投资率不同带来的高、中、低三种发展情景，并在此基础上设置节能情景和低碳情景，分别考虑节能水平的提高和能源结构的改善、碳汇能力增强对未来重庆温室气体排放变化趋势的影响。

2.1 节能情景设置

节能情景的设置主要考虑经济发展和单位GDP能耗水平降低两方面。

2.1.1 经济发展

为了保证经济的高速增长，重庆固定资产投资占GDP的比重相应维持在较高水平。本研究考虑不同的投资率和城市化带来的高、中、低三种经济发展速度及其对能源消耗和温室气体排放的影响。

2.1.2 单位GDP能耗

“十二五”期间，重庆市将发展产值达1.2万亿元的七大新兴产业，并将发展低碳经济列入规划，确保“十二五”末全市单位GDP能耗下降16%。将重庆2008年各产业单位产值能耗与全国其他地区相比发现，重庆一产、工业、建筑业能耗水平均有较大节能潜力和空间（见表2）。三产能耗水平已处于国内较好水平［28］。因此本研究中，假设“十二五”期间，通过产业结构调整和节能效率的提高，重庆每年单位产值能耗下降3.2%，三产能耗水平保持现状不变。

表2 2008年各地区万元产值能耗（1997年不变价）

Tab.2 Energy consumption per 104 Yuan output

in different regions in 2008 (Constant Prices of 1997)

2.2 低碳情景设置

在节能情景的基础上，本研究考虑能源结构、清洁能源、碳汇能力三方面的影响，构造重庆低碳情景。

2.2.1 能源结构

(1)煤炭供应能力预测。

重庆市在“十二五”期间年产煤维持在4 000万t左右，若重庆能源消费结构仍维持目前比例，则2011年其缺口为672万t，到2015年为1 999万t。因此重庆未来的发展，应该减少对煤炭的需求，保障煤炭能源供应安全。

(2)电力供应能力预测。

2010年全市装机容量将达到1 200万kW，2012年将达到1 600万kW，2015年将力争达到2 200万kW。另外，2012年电量缺口120亿kWh，2015年电量缺口180亿kWh。重庆市在“十二五”期间地方电源供电将可以满足全市约81%的电量需求，其余电量缺口可从外部购入。

(3)油料及天然气供需能力预测。

受到自然资源的限制，重庆市不出产石油，所需成品油全部靠外部调入。重庆市是天然气主产区，天然气资源丰富，但是中国天然气配额是全国统一分配和调度，因此本研究中天然气消费比例缓慢上升，2015年结构比例达到15%。为保证天然气替代工程顺利推行和优化重庆能源结构，重庆市应向国家争取川气东送项目在重庆的留存份额。“十二五”期末重庆市能源消费品种结构变化见表3。

表3 “十二五”末重庆市能源消费品种结构变化百分比

Tab.3 Change percentage of energy consumption construction

in

Chongqing city by the end of “twelfth fiveyear”

2.2.2 低碳能源

本研究中的低碳能源主要是指相对于传统能源，温室气体排放较少或者不排放的能源。重庆市新能源和可再生能源的开发与利用将以水电、太阳能等为主，对风力发电给予扶植政策和导向。水电方面：重庆市境内主要有长江、乌江、嘉陵江、涪江等河流及其支流，水能资源理论蕴藏量2 298万kW，理论年发电量2 013亿kWh。单机装机容量500 kW及以上的技术可开

发电站共有420座，总装机容量982万kW，年发电量446亿kWh；太阳能发电方面：重庆市正加大太阳能使用的普及程度，进一步增强光伏发电产业在重庆的竞争力和产业规模，以实现2015年、2020年重庆市太阳能利用可分别替代当年总耗电量的2%、3%；风电方面：重庆属于风能资源较贫乏地区，但一些山口、河谷地区，特别是盆地边沿的东北部山区风能资源较丰富。根据重庆市气象台站10米高度测风资料统计，重庆市风能总储量2 250万kW，可技术开发的风能在10-50万kW左右。

2.2.3 碳汇

(1)森林碳汇。

根据重庆市森林工程规划［13］，2012年新造林1 100万亩，森林覆盖率达到38%；2017年新增森林面积1 500万亩，森林覆盖率达到45%。

(2)碳捕捉和封存。

CO2捕集与地质封存(CCS)技术比较适合于像火电、钢铁、水泥等大型工业CO2固定集中排放源，也可应用于大规模产生低碳或无碳的非电力和运输行业及分散的小规模企业。目前，重庆将CCS技术研发纳入“十二五”科技规划，对企业和科研单位CCS技术提供持续的支持，并协助争取国家、欧盟的技术和资金支持。2015年前，对合川双槐电厂关键设备和吸收剂性能进行改进，降低运行能耗和捕集成本，扩大烟气捕捉总量，做好碳捕捉技术推广的前期工作。2020年前，选择水泥厂、常规火电厂以及钢铁、合成氨、烧碱等高耗能工业作为试点行业，应用CO2捕获装置并给予经济和政策支持。因此，本研究中假设2015年重庆碳捕捉和封存能力为2万 t，2020年增加到10万 t。

3 重庆市温室气体排放预测结果分析

按照节能情景，本研究确定不同固定资产投资率和能耗强度下重庆市常住人口、地区国民生产总值、能源需求总量、温室气体排放总量和温室气体排放强度。

3.1 常住人口

按照重庆“十二五”规划，重庆常住人口增长较快（见图3），主要是因为重庆外出打工人口回家就业或创业，导致常住人口比例的增加。

图3 重庆市常住人口情况

Fig.3 Predicted permanent resident population in Chongqing City

3.2 地区生产总值GDP

图4表示了不同情景假设条件下GDP预测值。可以看出GDP（1997年不变价）总量继续保持增长势头。由模型可知，对GDP影响最大的变量是资本存量。由于重庆目前的资本积累比例非常高，与此对应，“十二五”GDP增

图4 重庆市节能情景经济发展情况（1997年不变价）

Fig.4 Predicted economic development under

energy saving scenario in Chongqing City

长率保持15%-12%的高速水平。自“十二五”末起，考虑重庆投资率降低的实际情况，GDP增长率也对应略有下降，不同情景减缓速度不一致。

3.3 重庆能源消费

如图5所示，2011-2020年重庆市能源消费呈现出上升趋势。在经济上较有可能实现的中情景

下，节能情景下，能源需求逐年增加，2020年达到13 419万吨标煤，是2008年能源消费总量的2.7倍。

图5 重庆市能源消费预测

Fig.5 Predicted energy consumption in Chongqing City

3.4 温室气体排放

图6、7分别显示了节能情景和低碳情景下，2011-2020年重庆市温室气体排放量。在经济上较有可能实现的中情景下，节能情景下，温室气体排放量逐年增加，2020年达到36 482.92万 tCO2，是2008年的2.6倍；低碳情景下，温室气体排放量逐年增加，2020年达到34 552.55万 tCO2，是2008年的2.5倍。

图6 重庆市节能情景温室气体排放预测

Fig. 6 Predicted greenhouse gases emission under

energy saving scenario in Chongqing City

在经济上较有可能实现的中情景下，对比节能情景和低碳情景温室气体排放强度（见图8），温室气体减排强度呈现明显下降趋势。2020年，节能情景温室气体排放强度为2.053 tCO2/万元，比2005年下降43%；低碳情景温室气体排放强度为1.944 tCO2/万元，是节能情景的947%，比2005年下降46%。因此，产业能耗水平降低，即节能情景，是温室气体减排的主要途径。

图7 重庆市低碳情景温室气体排放预测

Fig.7 Predicted greenhouse gases emission

under lowcarbon scenario in Chongqing City

图8 重庆市中速经济下节能情景与低碳情景碳排强度对比

Fig.8 Comparison of greenhouse gases emission

intensity between energy saving scenario and

lowcarbon scenario with intermediate

speed economy

4 结论与对策

本研究综合考虑包括重庆市行政区域内部的能源消费（不包括火力发电导致的氧化亚氮的排放）、工业部门非能源消费、农牧业过程、废弃物处置过程、碳汇等过程的社会、经济、生态环境子系统及其内部变量对能源消费产生影响以及由此产生的温室气体排放。依据所建立的重庆市温室气体排放系统动力学模型，对重庆市不同经济发展水平下2011-2020年节能情景和低碳情景温室气体排放情况进行模拟预测。

模拟结果表明，中速经济下，2020年，节能情景温室气体排放强度为2.053 tCO2/万元，比2005年下降43%；低碳情景温室气体排放强度为1944 tCO2/万元，是节能情景的94.7%，比2005年下降46%。产业能耗水平降低，即节能情景，是温室气体减排的主要途径。重庆必须以降低单位产值能耗为首要任务，加快调整产业结构，推进产业节能减排工作，优化能源结构，积极推进森林工程建设，按照低碳情景发展，才能保证2020年中国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%。

在重庆市温室气体排放现状评价和预测基础上，提出以下重庆市低碳经济发展的对策和建议：

（1）经济结构优化。优化第二产业结构，限制高碳产业发展。限期淘汰达不到节能基本要求的火电、钢铁、水泥、化工、氧化铝、煤矿六大高耗能产业的落后产能和高能耗生产设备。提高行业准入门槛，限制“高碳”行业发展制定行业碳排放强度准入的标准，逐步实行更加严格的产业政策，控制高能能耗、高污染项目审批和建设。（2）能源结构调整。一方面，结合重庆本地资源优势，大力发展天然气开发与利用，另一方面，有序发展水电，扶持太阳能、风能、地热能，大力减少碳排放。因地制宜利用可再生能源，集约开发和帮扶区域太阳能、风能和地热的发展。

（3）积极增加碳汇。在稳定现有森林覆盖率的同时，对有提升潜力的区域进一步通过造林和再造林稳步提升森林碳汇的质量和效果；建立健全重庆森林生态效益补偿机制，对林地的占有、开发、使用和消费，制定合理的生态和经济补偿措施和实施标准；大力发展CCS技术，支持引进先进CCS技术，加大推广执行力度，逐步由试点企业向重点行业推开。

参考文献(References)

［1］戴亦欣. 中国低碳城市发展的必要性和治理模式分析［J］. 中国人口・资源与环境，2009，19(3)：12-17. ［Dai Yixin. The Necessity and Governance Model of Developing Low Carbon City in China ［J］. China Population Resources and Environment, 2009, 19 (3): 12-17.］

［2］李明玉. 能源供给与能源消费的系统动力学模型［D］. 沈阳：东北大学，2009. ［Li Mingyu. The System Dynamics Model for Energy Supply and Energy Consumption ［D］. Shenyang: Northeastern University, 2009.］

［3］宋世涛，魏一鸣，范英. 中国可持续发展问题的系统动力学研究进展［J］. 中国人口・资源与环境，2004，14(2)：42-48. ［Song Shitao, Wei Yiming, Fan Ying. Study on System Dynamics Approach for Sustainable Development in China: A review ［J］. China Population, Resources and Environment, 2004, 14(2): 42-48.］

［4］朱勤，彭希哲，傅雪. 我国未来人口发展与碳排放变动的模拟分析［J］. 人口与发展，2011，17(2)：2-15. ［Zhu Qin, Peng Xizhe, Fu Xue. Simulated Analysis of Population Development and Carbon Emission in Future China［J］. Population and Development, 2011, 17(2): 2-15.］

［5］秦钟，章家恩，骆世明，等. 我国能源消费与CO2排放的系统动力学预测［J］. 中国生态农业学报，2008，16(4)：1043-1047. ［Qin Zhong, Zhang Jiaen, Luo Shiming, et al. Prediction of Energy Consumption and CO2 Emission by System Dynamics Approach ［J］. Chinese Journal of EcoAgriculture, 2008, 16(4): 1043-1047.］

［6］Guan D, Hubacek K, Weber C L, et al. The Drivers of Chinese CO2 Emissions from1980 to 2030 ［J］. Global Environmental Change， 2008, 18：626-634.

［7］Lin Q G, Huang G H. A Dynamic Inexact Energy Systems Planning Model for Supporting Greenhousegas Emission Management and Sustainable Renewable Energy Development Under UncertaintyA Case Study for the City of Waterloo, Canada ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2009, 13: 1836-1853.

［8］Li G C, Huang G H, Lin Q G, et al. Development of a GHGmitigation Oriented Inexact Dynamic Model for Regional Energy System Management ［J］. Energy，2011, In Press.

［9］Li Y P, Huang G H, Chen X. Planning Regional Energy System in Association with Greenhouse Gas Mitigation under Uncertainty ［J］. Applied Energy，2008, 88, 599-611.

［10］周宾，陈兴鹏，王元亮. 区域累积碳足迹测度系统动力学模型仿真实验研究：以甘南藏族自治州为例［J］. 科技进步与对策，2010，27(23)：37-41. ［Zhou Bin, Chen Xingpeng, Wang Yuanliang. Regional Cumulative Carbon Footprint Measure System Dynamic Model and Simulating Experiment: The Case of Gannan Tibetan Autonomous Prefecturez ［J］. Science & Technology Progress and Policy, 2010, 27 (23): 37-41.］

［11］李玮，杨钢. 基于系统动力学的山西省能源消费可持续发展研究［J］. 资源科学，2010, 32(10)：1871-1877. ［Li Wei, Yang Gang. A Study on the Sustainable Development of Energy Consumption in Shanxi Province Based on System Dynamics ［J］. Resources Science, 2010, 32(10): 1871-1877.］

［12］吴建新. 区域净碳排放量系统动力学模型构建研究［J］. 科技与管理，2011，13(1)：66-68. ［Wu Jianxin. Study of the System Dynamic Model of Regional Net Carbon Emission ［J］. ScienceTechnology and Management, 2011, 13(1):66-68.］

［13］Stepp M D, Winebrake J J, Hawker J S, et al. Greenhouse Gas Mitigation Policies and the Transportation Sector: The Role of Feedback Effects on Policy Effectiveness ［J］. Energy Policy, 2009, 37 (7): 2774-2787.

［14］Anand S, Vrat P, Dahiya R P. Application of a System Dynamics Approach for Assessment and Mitigation of CO2 Emissions from the Cement Industry ［J］. Journal of Environmental Management, 2006, 79: 383-398.

［15］Lu H W, Huang G H, He L, et al. An Inexact Dynamic Optimization Model for Municipal Solid Waste Management in Association with Greenhouse Gas Emission Control ［J］. Journal of Environmental Management， 2009,90: 396-409.

［16］Gamett T. Livestockrelated Greenhouse Gas Emissions: Impacts and Options for Policy Makers ［J］. Environmental Science and Policy，2009, 12: 491-503.

［17］Moore J L, Howden S M, McKeon G M, et al. The Dynamics of Grazed Woodlands in Southwest Queensland, Australia and Their Effect on Greenhouse Gas Emissions ［J］. Environmental International，2001, 27: 147-153.

［18］王向华，朱晓东，程炜，等. 不同政策调控下的水泥行业CO2排放模拟与分析［J］. 中国环境科学，2007，27(6)：851-856. ［Wang Xianghua, Zhu Xiaodong, Cheng Wei, et al. Simulation and Scenario Analysis for CO2 Discharge from the Cement Industry under Different Environmental Policy Control ［J］. China Environmental Science, 2007, 27(6):851-856.］

［19］张荣荣. 基于系统动力学的工业行业碳足迹研究［D］. 无锡：江南大学，2010. ［Zhang Rongrong. Research on Industrial Carbon Footprint Based on System Dynamic ［D］. Wuxi: Jiangnan University. 2010.］

［20］佟贺丰，崔源声，屈慰双，等. 基于系统动力学的我国水泥行业CO2排放情景分析［J］. 中国软科学，2010，(3)：40-50. ［Tong Hefeng, Cui Yuansheng, Qu Weishuang, et al. System Dynamic Scenarios Analysis of CO2 Emissions of Chinas Cement Industry ［J］. China Soft Science，2010, (3): 40-50.］

［21］车卫红. 我国工业碳源和能源碳源排碳量估算研究［D］. 北京：北京林业大学，2010. ［Che Weihong. Study on Estimation of Carbon Emission from Industry Carbon Source and Energy Carbon Source of China ［D］. Beijing: Beijing Forestry University. 2010.］

［22］王其藩. 系统动力学［M］. 上海:上海财经大学出版社，2009. ［Wang Qifan. System Dynamics ［M］. Shanghai: Shanghai University of Finance & Economics Press, 2009.］

［23］国家统计局. 中国统计摘要-2008［S］. 北京：中国统计出版社，2008. ［National Bureau of Statistics of China. China Statistical Abstract-2008［S］. Beijing: China Statistical Press, 2008.］

［24］国家统计局国民经济核算. 中国地区投入产出表2002［S］. 北京：中国统计出版社，2002. ［National Bureau of National Economic Accounting. Chinese Area Inputoutput Table 2002［S］. Beijing: China Statistical Press, 2002.］

［25］国家统计局农村社会经济调查司. 中国农村统计年鉴2010［S］. 北京：中国统计出版社，2010. ［National Bureau of Rural Social Economic Investigation Department. Rural China Statistical Yearbook 2010［S］. Beijing: China Statistical Press, 2010.］

［26］重庆统计局. 重庆统计年鉴, 1998-2009［S］. cqtj.省略/tjnj/index.htm. ［Chongqing Statistical Bureau. Chongqing Statistical Yearbook, 1998-2009［S］. cqtj.省略/tjnj/index.htm.］

［27］重庆市林业局重庆市发展和改革委员会. 重庆森林工程总体规划［R］.2008. ［Chongqing forestry administration Chongqing Development and Reform Commission. Forest Engineering Planning in Chongqing［R］.2008.］

［28］重庆市人民政府. 重庆概况［R］.2010. cq.省略/cqgk/ ［Chongqing Municiple peoples government. Chongqing Profiles［R］. 2010. cq.省略/cqgk/］

［29］重庆市统计局. 重庆市能源消费特征、问题及节能措施研究［R］.2008. stats.省略/tjfx/dfxx/t20080806_402497090.htm. ［Chongqing Statistical Bureau. Energy Consumption Feature, Problem and Energy Saving Measures in Chongqing ［R］. 2008. stats.省略/tjfx/dfxx/t20080806_402497090.htm.］

［30］贾仁安，胡玲，丁荣华，等. SD简化流率基本入树模型及其应用［J］. 系统工程理论与实践，2001，(10)：137-144. ［Jia Renan, Hu Ling, Ding Ronghua, et al. SD Simplified Rate Variable Fundamental Intree Model and Its Application ［J］. Systems Engineeringtheory & Practice，2001, (10): 137-144.］

System Dynamics of Greenhouse Gases Emission in Chongqing City

CHEN Bin JU Liping DAI Jing

(State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)

能源与动力工程前景分析范文第4篇

一、中国经济增长的主要动力因素

1.物质资本积累

物质资本积累是推动我国经济增长的主要动力因素，特别是在改革开放以来，资本对于经济总产出的促进性作用已经远远超出了其他各要素的总合。同时在利率放大机制作用下，会造成资金缺口的不断增大，该种情况在一定程度上会造成经济的持续滑坡，由此进行社会保障制度的深化以及投融资体制的改革已经成为了保证经济增长的必要动力选择。

2.人力资本

在内生长的增长模型中，人力资本发挥出了越来越重要的作用，从之前的经济增长状况来看，对于人力资本要素的投入比传统要素的同时略低，但是人力资本对于经济增长有着较大的潜力。在教育财政投入不断增加以及教育体制改革深入进行的过程中，教育质量的改善带来的人力资本的增长必将成为中国经济增长的重要推动源泉。

3.产业结构的调整和完善

当前市场的竞争性与国有产权结构的不相容性会在一定程度上对经济增长造成不良的影响和效果，在近些年的市场化改革以及国有企业战略重组的过程中，产权结构和市场结构的高效匹配，也在很大程度上推动了经济的稳定和快速增长。

4.制度改革和创新

从当前的经济发展状况来看，虽然其保持着较高的增长速率，但是在增长过程中存在着重重矛盾，主要是由于投融资主体的缺位以及制度扭曲而造成了投融资效率的低下。制度的改革和创新会使得资本持续供应和使用效率得到提升，从而作用于经济增长。

二、中国经济增长的前景分析

在当前的深化改革以及能源资源约束状况下，中国经济增长面临着众多国际不确定性因素的影响，同时也存在着较多的机遇。以下采用情景分析法对我国未来阶段的经济增长前景进行模拟分析。

1.分析模型

本文主要采用由国务院发展研究中心开发的经济可计算一般均衡模型，该模型主要是通过相应的静态均衡模型的求解来进行经济发展的动态特性分析，模拟时间段为2008年～2030年。该模型主要是由42个生产部门所组成的，其中有农业部门1个、工业部门24个、建筑业部门1个、服务业部门16个、5组农村居民和7组城镇居民(主要是按照居民收入的不同进行分组)以及生产工人、农业劳动力、资本、土地、技术工人等5项生产要素所组成的。

2.情景设计的主要考虑因素

首先针对当前我国经济发展中存在着的主要矛盾，在对照情景中进行中国经济发展方式转变较快的情景分析，从而便于对快速发展方式下的中国经济社会发展综合影响的观察。其次，出于中国经济增长过程中的风险和挑战因素考虑，进行了相应的风险情境设计，从而进行各种风险因素作用下的中国经济增长前景分析，随后对以上两个情景进行模拟对比分析。

3.情景假设

(1)发展方式快速转变情景在各项体制改革顺利推进的过程中，市场会充分发挥出资源配置的有效作用，从而使得产业结构以及经济增长方式能够取得较大的转变和增长。该情景的具体设定主要包括以下内容：首先是资源配置趋于合理，且促进经济增长的各种资源价格稳定、能源及资源利用效率得到较为稳定的提升。其次，政府在医疗、教育、科研以及社会福利方面的公共支出比重有所调整和增加。第三，经济增长的劳动力转移壁垒得到了有效地消除，城市化进程进一步加快。第四，企业分配体系得到了有效调整，特别是国有企业以及垄断企业。同时，企业储蓄比重有所降低，政府支持服务业发展的力度进一步加加大。

(2)风险情景风险情景的设计主要是出于以下几个方面的考虑：首先是城市化进程及发展速度较为缓慢;其次在世界经济的缓慢恢复过程中，存在着较为明显的贸易保护，造成了出口增长相对缓慢，从而对经济增长产生不利影响的同时也造成不利于产业结构的调整和优化;第三，在国际能源价格不断攀升的情况下，能源进口会受到一定程度的制约，从而给经济发展带来较大约束。

4.结果分析

首先，同当前经济发展的基准情景来看，发展方式转变较快情景下，经济增长的源泉以及增长速度和产业结构方面会发生相应的变化，该种经济情景下我国经济仍然能保持较高的增长速度，且2015-2030年期间的中国经济增长速度要明显的高于当前的经济发展基准情景。同时，从GDP增加的角度来看，会逐步实现原有的靠投资拉动向技术与效率并行的方向迈进，在此过程中技术改进将会做出更大的贡献。其从，从风险情景的角度来看，该种情景下中国经济的增长速度将有所降低，其主要是因为全要素生产率以及投资率同当前的基准情景相比会有所下降。同时，在风险情景分析中，由于能源利用效率较低，即使是在经济增长速度较低的情况下，能源强度也会有所增加。

能源与动力工程前景分析范文第5篇

【关键词】风景园林；节能型技术；施工应用

前言

如今，能源危机是全球都正在面对的严峻考验，我国作为能源消耗大国，所面临的问题更加严峻。尤其是非可再生资源的短缺，已经对我国经济发展以及人们生活产生影响，并且以牺牲环境为代价的经济发展，已经造成了我国严重的环境污染，节能与环保，在各行各业已经不单单是一句口号。风景园林作为改善城市环境，绿化生活环境而存在，其本身的意义就是绿色环保，如果在建设过程中不采用节能型技术，在建设过程中造成能源浪费与污染，那么其实质意义与其建造目的就会背道而驰，因此，将节能型技术在风景园林建设中应用进去，才能使得风景园林建设的意义实至名归。

一、风景园林施工中要点

1.1自然环境

在风景园林施工过程中，周边环境在不同程度上会影响风景园林的施工。如果施工周围的环境杂乱无章，那么必然会对风景园林的施工造成不同程度的阻碍。在风景园林的施工过程中，极其重要的就是自然环境，其中不仅包括了绿化带、路径以及假山等，还包括排水系统、能源等。因此，在风景园林施工过程中，要全面的观察与分析自然环境，在风景园林施工中合理进行应用，这样才能够使得风景园林在城市中发挥其真正的作用，促进城市环境的改善。

1.2人力资源

在对园林工程进行设计的时候，开发商的思维与想法是设计者的主要思路，除此之外，设计者还要考虑到多方面的因素，比如当地的环境，地质条件以及地貌条件，只有这样才能设计出比较合理的方案，并且结合前人的经验进行施工。在施工中要投入大量的人力、物力以及财力，除此之外，对于节能型技术的引用，能够在一定程度上达到节能以及保护环境的目的。

二、节能型技术的主要类型

随着节能环保观念的深入人心，在我国的风景园林建设过程中，很多节能型技术已经应用其中。在这里，主动式节能以及被动式节能是两种应用最为广泛的节能型技术。因此，风景园林施工人员可以从这两方面着手进行，将节能型技术充分的在风景园林中实施。

2.1主动式节能

在风景园林施工过程中，将一些节能装置安装在建筑物上，以达到节能的效果，这是主动式节能。在风景园林施工过程中，对于一些非可再生资源，风景园林施工人员可以通过节能型技术利用可再生能源来替代非可再生能源。例如在电能的使用方面，可以利用太阳能以及风能来进行发电，这样一来，不但有效的利用了可再生资源，还节约了电能。但是由于太阳能资源在不同地区分布情况不同，这种节能型技术无法真正的普及。因此，在风景园林施工过程中，可以根据太阳能发电原理，将可以利用的可再生能源进行应用，从而达到节能的效果。

2.2被动式节能

以当地自然环境为参考依据，科学合理的对风景园林方案进行设计，从而达到风景园林与周围环境的和谐统一，这是一种被动式节能。简单的来说，在风景园林建设过程中，施工人员综合的分析当地气候、植物、地貌以及建筑物，从而制定出科学合理的施工方案，一方面能够保证风景园林施工质量，另一方面达到节能的目的。要知道，原理的施工过程，不仅要使景色美观，还要使园林具有实用性，积极为人们创造一个健康、优雅的生活环境。所以，施工人员如果选用被动式的节能方式，那么就要对当地的环境进行全方位的分析，并且要把节能技术发展的如火如荼，使所有的设备、材料以及技术都能够发挥出来，从而提高园林工程的施工质量与节能效果。

三、风景园林施工过程中节能型技术应用

现如今，风景园林对于人们的意义，并不仅仅是美化环境，陶冶人们情操，更是展示一个地区的特色所在。因此，如果要建造一个优秀的风景园林，设计者不仅要根据当地实际情况进行合理的分析研究，还要将节能型技术运用其中，使得园林的各个功能互相配合，充分的发挥出来，在为人们创造良好生活环境的同时，还能够彰显出本地区的魅力所在。

3.1对园林工程的设计方案进行优化

在设计风景园林工程的时候，不但要具备科学合理的设计方案，还要将节能观念融入其中，这样一来，才能够促进我国风景园林建设过程中的整体节能技术的提高。在对风景园林设计方案进行优化的时候，要以当地自然环境为参考依据，从以下几方面着手进行：

1）优化风景园林本身。在整个风景园林中，最为重要的核心部门就是风景园林本身。在对此进行优化的过程中，除了要以当地自然环境为参考之外，还要充分了解把握风景园林工程的资金投入、施工周期以及整体面积，这样才能够规划好风景园林，合理利用各项资源。

2）优化人力管理。在风景园林施工过程中，最重要的部分之一就是人力管理。作为施工管理人员，不仅要对园林施工人员进行监督，还要处理过程中出现的各种问题。合理的安排施工人员，这样才能够有效的对人力资源进行利用，不会造成资源的浪费。

3）优化设备管理。相关人员在对设备管理进行优化的时候，要把各个项目的发展进度做好调查与总结，使各个设备能够得到完全应用，不会出现设备闲置现象，与此同时，在对设备进行优化后，还要提高其利用率，使设备能够在多种途径得到运用。

4）优化植物移植。在风景园林建设中，最常见的便是对植物进行移植。但是在对植物进行移植的时候，需要考虑天气与季节对植物移植可能产生的影响，选取合适的时候进行植物移植，这样能够大大的提高植物成活率，避免植物资源的浪费。

3.2节能技术在园林工程中的具体应用

1）生活污水可以在园林灌溉中得到运用。在风景园林中，水资源是必不可少的，植物的灌溉会耗费大量的水资源。在用水紧缺的现在，大量生活污水被排入地下管道。这部分生活污水，在经过处理之后，可以用作风景园林灌溉之用。因此，现阶段，增加污水设备处理器，加大对生活污水的处理以及净化，之后将其用于风景园林的灌溉。如此一来，不但实现了水资源的循环利用，还大大节约了水资源，减少了浪费现象。

2）在园林中引用太阳能技术。在可再生能源中，太阳能是丰富、安全、有效的一种能源。现阶段，我国太阳能资源利用技术成熟，且太阳能资源利用不受环境的影响和限制，安装维修便利。太阳能在电能方面的应用，主要是利用浮光板将太阳能进行转换而得来的。在风景园林建设中，其场地面积宽广，十分有利于太阳能技术的应用。因此，在风景园林中运用太阳能发电技术，能够在很大程度上节约能源。

3.3在整个的施工过程中应该极力避免的问题

目前而言，在园林施工中引用节能技术，我国发展的并不完善，园林工程的施工中对节能技术的安装是比较复杂的，所以，施工人员应该积极进行监督，避免在施工过程中出现失误。除此之外，施工人员还要对安全的持久性进行了解，在选用节能技术产品时要选择质量较好的产品，并且产品的寿命要长，只有这样，才能使我国园林建设真正达到节能的作用。

四、结语

现如今，节能环保绿色发展观深入人心，无论在各行各业发展中，节能已经成为主要发展趋势。在风景园林中，同样要运用节能型技术，一方面美化城市环境，提高人们生活质量，另一方面使得园林建设节能减排，真正实现绿色环保，只有这样风景园林的建设才具有实质性的意义。

参考文献：