基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测

被引：151

作者：

黄蕊 ^{[1
,2
]}

王铮 ^{[3
,4
]}

丁冠群 ^{[3
]}

龚洋冉 ^{[5
]}

刘昌新 ^{[4
]}

机构：

[1] 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室

[2] 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心

[3] 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室

[4] 中国科学院科技政策与管理科学研究所

[5] 中国农业大学经济管理学院

来源：

地理研究 | 2016年 / 35卷 / 04期

关键词：

碳排放; STIRPAT模型; 影响因素; 岭回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

F426.2 []; X24 [人类、资源、能源与环境的关系];

学科分类号：

020205 ; 0202 ; 1204 ;

摘要：

定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度(以人均GDP表示)、技术进步(以能源强度表示)和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 ln A)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。

引用

页码：781 / 789

页数：9

共 25 条

[1]

IPAT及其扩展模型的应用研究进展[J]. 王永刚,王旭,孙长虹,芦晓燕.应用生态学报. 2015(03)

[2] 城市化对碳排放影响研究进展 [J].