全 文 ：区域碳排放量的计算———以广东省为例*
翟石艳1 摇 王摇 铮1,2**摇 马晓哲3 摇 黄摇 蕊1 摇 刘昌新2 摇 朱永彬1
( 1 华东师范大学教育部地理信息科学重点实验室, 上海 200062; 2 中国科学院科技政策与管理科学研究所, 北京 100190;
3 河南省科学院地理研究所, 郑州 450052)
摘摇 要摇 采用 IPCC 2006 年版碳排放计算公式、经济鄄碳排放的动力学模型和水泥碳排放模
型,提出了区域碳排量计算框架和研究方法,并以广东省为例,基于广东省社会经济统计数
据、能源消费数据、水泥产量数据和森林碳汇数据,预测了广东省 2008—2050 年能源消费碳
排放量、水泥消费量和碳排放量、森林碳汇值.结果表明:2008—2050 年,广东省水泥产量及其
生产过程中的碳排放量基本稳定,年碳排放量在 10 ~ 15 Mt C;广东省能源消费碳排放和总的
碳排放趋势均呈倒 U型曲线,其峰值年份分别在 2035 和 2036 年;2008—2050 年,广东省碳排
放强度将持续下降,森林碳汇量呈波动式下降趋势.本文提出的区域碳排放计算框架在广东
省具有可行性和合理性.
关键词摇 内生经济增长摇 能源消费摇 水泥生产摇 碳排放摇 森林碳汇
文章编号摇 1001-9332(2011)06-1543-09摇 中图分类号摇 X24摇 文献标识码摇 A
Calculation of regional carbon emission: A case of Guangdong Province. ZHAI Shi鄄yan1,
WANG Zheng1,2, MA Xiao鄄zhe3, HUANG Rui1, LIU Chang鄄xin2, ZHU Yong鄄bin1 ( 1Ministry of
Education Key Laboratory of Geographic Information Science, East China Normal University, Shang鄄
hai 200062, China; 2 Institute of Policy and Management, Chinese Academy of Sciences, Beijing
100190, China; 3 Institute of Geography, Henan Academy of Sciences, Zhengzhou 450052, Chi鄄
na) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22(6): 1543-1551.
Abstract: By using IPCC carbon emission calculation formula (2006 edition), economy鄄carbon
emission dynamic model, and cement carbon emission model, a regional carbon emission calcula鄄
tion framework was established, and, taking Guangdong Province as a case, its energy consumption
carbon emission, cement production CO2 emission, and forest carbon sink values in 2008 -2050
were predicted, based on the socio鄄economic statistical data, energy consumption data, cement pro鄄
duction data, and forest carbon sink data of the Province. In 2008-2050, the cement production
CO2 emission in the Province would be basically stable, with an annual carbon emission being 10-
15 Mt C, the energy consumption carbon emission and the total carbon emission would be in inverse
U鄄shape, with the peaks occurred in 2035 and 2036, respectively, and the carbon emission intensi鄄
ty would be decreased constantly while the forest carbon sink would have a fluctuated decline. It
was feasible and reasonable to use the regional carbon emission calculation framework established in
this paper to calculate the carbon emission in Guangdong Province.
Key words: endogenous economic growth; energy consumption; cement production; carbon emis鄄
sion; forest carbon sink.
*中国科学院知识创新工程重要方向项目(kzcx1鄄yw鄄06鄄05鄄03)和国
家自然科学基金项目(41071089)资助.
**通讯作者. E鄄mail: wangzheng@ casipm. ac. cn
2010鄄10鄄11 收稿,2011鄄03鄄20 接受.
摇 摇 目前,全球变暖诱发的一系列环境问题已引起
各国政府对碳排放的高度关注. 许多学者通过不同
方法估计了我国的 CO2 排放总量[1-4] . 王铮和朱永
彬[5]通过计算各省区的碳排放系数,并将全国碳排
放量分摊到各地区,分析了各省的碳排放现状.王中
英和王礼茂[6]采用相关分析方法探讨了中国国内
生产总值(GDP)的增长与碳排放量的关系. 杜婷婷
等[7]采用库茨涅茨曲线(EKC)模拟经济发展与碳
排放之间的关系,认为碳排放与收入水平之间遵循
倒“U冶曲线关系和“N冶型关系. 朱永彬等[8]从经济
动力学角度验证了 EKC曲线的存在,研究了中国经
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 6 月摇 第 22 卷摇 第 6 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Jun. 2011,22(6): 1543-1551
济增长与碳排放之间的关系. 黄蕊等[9]研究了上海
能源消费拉动的碳排放动态. 以往关于碳排放量的
研究,大多只考虑了能源消费的碳排放.而水泥工业
是高资源和能源消耗型工业,在生产过程中,同样排
放大量 CO2 .何宏涛[10]对水泥生产过程中直接和间
接产生 CO2 的计算方法进行了定量探讨. Kim 和
Worrell[11]分析了 1980—1998年中国水泥工业碳排放
趋势,并对比分析了中国、巴西、韩国和美国的水泥工
业 CO2 排放状况,认为提高能源利用率是实现 CO2
减排的重要手段.唐明亮等[12]建立了中国国民生产
总值与水泥产量之间的模型,根据我国经济发展规划
预测了 2008—2010年水泥产量和水泥碳排放.
森林碳汇指森林吸收并储存 CO2 的量或吸收
并储存 CO2 的能力[13],森林是重要的陆地生态系
统,在应对全球气候变化中扮演着重要角色.森林碳
汇的实物量计量方法主要有生物量法、蓄积量法、生
物量清单法、涡旋相关法、涡度协方差法[14];对价值
量计量的方法主要有成本效益分析法、造林成本法、
碳税率法、碳税法和造林成本均值法等[15] . 1996
年,康惠宁等[16]根据森林资源消长状况和未来变化
趋势, 首次在国家层次上,对中国森林固 C 的现状
和潜力进行了估计和预测.方精云[17]采用生物量法
对森林总碳量进行估计,认为我国森林总碳量为
4郾 5伊109 t,疏林和灌木丛总碳量为 0郾 5伊109 t. 魏殿
生[18]研究结果表明,我国森林年均碳汇量为
0郾 09 Pg.李秀娟等[19]采用净初级生产力(NPP)增
长驱动下的中国森林生态系统碳周转模型,计算得
出 1982—1999 年森林生态系统的年均碳汇量为
0郾 05 Pg C.
以往的相关研究均在国家层面上开展,且只考
虑了碳排放量核算的某一方面,如能源消费碳排放、
水泥碳排放或森林碳汇. 综合考虑区域碳排放量核
算的多方面因素,才能准确得出区域总碳排放量和
净碳排放量.因此,本文以 IPCC 提供的碳排放计算
公式和水泥碳排放模型[20]、朱永彬等[8]提出的动力
学模型(该模型可预测能源消费碳排放与经济增长
之间的关系)、黄蕊等[9]提出的区域能源消费驱动
的碳排放模型和 CO2FIX[21]的森林碳汇模型(该模
型可用于模拟计算森林生态系统中植被、土壤和木
质产品链的碳贮存和碳通量)为基础,提出了区域
净碳排放量计算框架和研究方法,以广东省为研究
对象,利用广东省 1978—2007 年相关数据,在区域
净碳排放量框架的指导下,测算出广东省 1995—
2006 年能源消费量、水泥生产量及各自的碳排放量
和森林碳汇量,预测了 2008—2050 年广东省能源消
费量、水泥产量和各自的碳排放量和森林碳汇量,得
出广东省 2008—2050 年净碳排放量,旨在探讨中国
省区碳排放量的计算方法,为我国省区碳减排政策
的制定提供参考和依据.
1摇 研究地区和研究方法
1郾 1摇 研究区概况
广东省(20毅12忆—25毅31忆 N,109毅45忆—117毅20忆
E)是中国大陆南端沿海的一个发达省份,与香港、
澳门、广西、湖南、江西和福建接壤,与海南隔海相
望.广东省辖 21 个省辖市,其中副省级城市 2 个(广
州、深圳),地级市 19 个. 广东省经济发达,以制造
业和第三产业为主. 2009 年,广东省实现国民生产
总值 39082 亿元,年经济增长率 9郾 5% ,国民生产总
值居全国各省市第一位.高速经济发展的同时,伴随
着大量能源消耗. 高耗能一定是高排放,将带来经
济、环境等多方面的负面影响和制约. 近年来,广东
省能源消费结构发生了巨大变化,煤炭在终端消费
中的比重呈下降之势. 1995 年,煤炭在广东省能源
消费中的比重为 39郾 8% , 2007 年,该比重降至
20郾 4% .广东省不断加快产业结构调整,逐步加大了
第三产业在广东省国民经济中的比重. 广东省缺乏
能源,但又是能源消耗大省,在广东省实施能源替代
以及大力发展核能、太阳能、风电、水电等低碳能源
具有重要意义.虽然广东省是全国单位 GDP能耗最
低的省份,但由于广东省经济处于工业化发展阶段,
人均碳排放仍高于第三产业高度发展的美国、日本
等发达国家,碳减排之路依然任重道远.
1郾 2摇 数据来源
本研究数据包括广东省社会经济统计数据(包
括 GDP、资本存量、总人口、劳动力、城镇人口)、能
源消费量数据、水泥产量数据和森林碳汇数据. 其
中,劳动力数据采用《广东省统计年鉴》 [22]中的年底
从业人员数;能源消费量数据来自《中国能源统计
年鉴》 [23]中各品种能源消费数据,主要包括煤、油、
天然气、电力和热力消费量;经济变量数据(包括广
东省 GDP和资本存量)来自《广东省统计年鉴》 [22];
广东省水泥生产数据来自《中国统计年鉴》 [24];以广
东省原有森林面积和计划每年新造林面积为基础,
根据森林碳汇计算公式,测算 2008—2050 年广东省
森林碳汇量.
1郾 3摇 研究方法
1郾 3郾 1 区域碳排放量计算框架摇 碳排放包括人工排
4451 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
放和自然排放,本文仅计算人工排放.水泥工业是资
源和能源消耗型工业,生产过程中需要消耗大量的
石灰石、煤碳原料和电力,是工业部门中排放 CO2
的大户.一个区域的碳排放主要是能源消费排放的
CO2、水泥生产排放的 CO2 和各种碳汇作用的合成
(图 1).一般来说,陆地碳汇主要包括森林碳汇、草
地碳汇、灌草丛碳汇、农作物碳汇、土壤碳汇等. 其
中,森林是重要的陆地生态系统,是陆地生态系统中
最大的碳库,其增加或减少都将对大气产生重要影
响.因此,本文仅考虑森林碳汇潜力提出了区域净碳
排放量计算框架.
1郾 3郾 2 IPCC碳排放模型摇 本文根据 IPCC 碳排放计
算指南[20],结合广东省区域能源统计数据的特点,
对煤、油、天然气等能源消费产生的碳排放量进行计
算,其公式如下:
A =移
3
i = 1
B i 伊 C i (1)
式中: A为碳排放量(Mt C); B i 为能源 i的消费量,
按标准油计算(Mt oe); i为能源种类,本文包括煤、
石油、天然气; C i 为能源 i的碳排放系数,本文采用
王铮和朱永彬[5]计算的碳排放系数,煤、石油、天然
气的碳排放系数分别为 1郾 01、0郾 75、0郾 62(每单位标
准油所释放的单位碳等价物).
1郾 3郾 3 能源强度模型摇 能源强度等于能源投入与经
济产出之比,公式如下:
子= EY (2)
式中: 子 为能源强度; E 为能源投入; Y 为经济产
出,用 GDP表示.通过对 1985—2006 年广东省能源
强度数据进行拟合,发现其呈指数式下降趋势:
子t = b0eb1t 摇 t=1,2,…,n (3)
图 1摇 区域净碳排放量的计算框架
Fig. 1 摇 Framework of calculation of regional net carbon emis鄄
sion.
式中: 子t 为第 t年的能源强度;b0、b1 均为拟合系数.
在式(2)和(3)基础上,通过广东省能源消费量
数据和经济产出数据进行回归推导,得到广东省能
源强度计算公式:
子t =0郾 0131e-0郾 041t 摇 t=1,2,…,n,R2 =0郾 934 (4)
广东省能源强度的下降率为-0郾 041,与全国能
源强度估计值的下降率(-0郾 042) [5]基本一致.
1郾 3郾 4 经济动力学模型及参数估计摇 能源消耗碳排
放的计算思路有 2 种:1)自下而上地计算每个生产
环节碳排放量,该方法不仅工作量大而且在预测未
来时难于估计各产业部门情况,又可能漏项,将导致
估计偏低;2)估计经济增长率,结合历年 GDP 和能
源强度的变化,根据各种能源的碳排放系数得到各
种能源的碳排放量,加和后得到总的碳排放量.这种
方法准确性高,外推性强,本文采用该计算思路,利
用王铮和朱永彬[5]改进的 Moon鄄Sonn内生经济增长
模型计算广东省经济增长:
Y=AevtK琢E1-琢L酌
0式中: Y为总产出; A为全要素生产率; v 为技术进
步速率; K为资本存量; 琢为资本产出弹性; E为能
源消费量; L为劳动力; 酌为劳动力产出弹性.
依据式(2),式(5)可进一步改写为:
Y( t) = (A0evt) 1 / 琢子( t) (1-琢) / a(棕N0ent) 酌 / 琢K( t)
0 < A < 1 (6)
式中:Y( t)为第 t年的总产出; A0为全要素生产率 A
的系数; v为全要素生产率 A 的增长率; N0 为社会
总人口;棕为劳动参与率(就业人口占总人口的比
重);n为未来人口年均增长率; 子( t)为能源强度; 琢
为资本产出弹性; 酌为劳动力产出弹性.
根据动态最优理论,得到模型改进后的经济最
优增长率(g) 为:
g = (n - 籽滓 ) +
1
滓 (着 - 兹子)·(A0e
vt) 1 / 琢·
子(1-琢) / 琢(棕N0ent) 酌 / 琢 摇 t = 1,2,…,n (7)
式中: n为劳动参与率; 籽、滓为校正系数; 着为折旧
率; 兹为能源综合成本; 子为能源强度; A0 为全要素
生产率 A0evt 的系数; v为全要素生产率 A0evt 的增长
率; N0 为社会总人口;棕为劳动参与率; 琢为资本产
出弹性; 酌 为劳动力产出弹性. 基于式(7),可预测
区域 2008—2050 年经济最优增长率,以及在经济最
优增长情况下的历年 GDP总量,进而计算区域碳排
放量(图 2) .
54516 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 翟石艳等: 区域碳排放量的计算———以广东省为例摇 摇 摇 摇 摇
图 2摇 碳排放预测值计算流程
Fig. 2摇 Flow chart of carbon emissions predicted value.
Mt oe: 106 t标准油 106 t standard oil. 下同 The same below.
摇 摇 历年 GDP总量与历年能源强度预测值的乘积
即为满足经济最优增长下的能源消费总量.然后,依
据马尔可夫链的方法[25]预测区域 2008—2050 年能
源消费结构,其与能源消费总量的乘积即为各品种
能源的消费量.各类能源的消费量与各自的碳排放
系数相乘可得出历年能源消费的碳排量.
为了得到历年的经济产出和能源消费量,需对
式(5)进行参数估计. 对式(5)进行对数变换,可得
到用于参数估计的统计模型:
Y忆 = a0 + vt + 琢K忆 + 酌L忆 + 着 (8)
式中: Y忆 = ln(Y / E); a0 = ln(A0); K忆 = ln(K / E);
L忆 =ln(L); v为技术进步速率; 琢为资本产出弹性;
着为折旧率; 酌为劳动力产出弹性.
采用 GoldSmith[26]开创的永续盘存法核算资本
存量,沿用张军等[27]对各变量意义的解释和对相关
参数的测算,将 GDP 和资本投入换算为 2000 年可
比价格.通过对统计模型进行回归,发现方程的拟合
效果非常好(R2 =0郾 995)(表 1).
摇 本文根据广东省实际 GDP、经济增长率、能
源强度、能源消费量和劳动力数据对式(7)进行校
准,最终取 滓=2、籽=0郾 09;根据张军等[27]对固定资本
折旧率的测算值(9郾 6%)得到 着 = 0郾 904. 1978—2006
年广东省年均人口增长率为1郾 67% ,远高于全国平
表 1摇 生产函数的参数估计结果
Table 1 摇 Estimation results of parameters in production
function
参数
Parameter
参数值
Parameter
value
T值
T value
显著性水平
Significance
level
拟合常数 a0 2郾 43 5郾 96 0郾 00
资本产出弹性 琢 0郾 54 22郾 22 0郾 00
劳动力产出弹性 酌 -0郾 05 -1郾 04 0郾 34
技术进步速率 v 0郾 00 8郾 90 0郾 18
均水平,2008 年以来,广东省部分产业开始向中西
部转移,人口增长速度已经开始下降,故采用 Logis鄄
tic方法来预测 2008—2050 年广东省人口.
由表 2 可以看出,中国实际经济增长率与理论
最优值非常接近,在一定程度上说明本文估计方法
的精度. 2003 年以来,广东省经济增长一直保持在
最优增长率附近.
1郾 3郾 5 水泥产量预测模型 摇 随着城镇化水平的提
高,城镇建设规模不断扩大,对水泥产量的需求也随
之增加.因此本文假定水泥产量与城镇化水平存在
某种相关关系,将广东省水泥产量与城镇化率(表
3)和城镇化率增量进行回归分析,得到广东省水泥
产量的计算模型:
y = - 2648郾 183 + 22582郾 597u - 7467郾 525驻u
R2 = 0郾 939 (9)
式中: y为水泥产量; u和 驻u 分别为城镇化率和城
镇化率增量.
Northam[28]认为,世界各国城镇化发展过程均
具有“S冶型曲线的特征.其一般形式为:
表 2摇 2002—2006 年广东省实际经济增长率与模拟结果的
对比
Table 2摇 Comparison of the growth rate of actual economy
with the simulated one in Guangdong Province during
2002-2006
年份
Year
实际经济增长率
Real economic
growth rate (% )
最优经济增长率
Optimal economic
growth rate (% )
2002 12郾 4 14郾 1
2003 14郾 9 14郾 1
2004 14郾 8 14郾 2
2005 13郾 8 14郾 4
2006 14郾 6 14郾 3
6451 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
表 3摇 1981—2008 年广东省水泥产量和城镇化率
Table 3 摇 Cement production and urbanization in Guang鄄
dong Province during 1981-2008
年份
Year
水泥产量
Cement
production
(106 t)
城镇化率
Urbanization
rate
(% )
年份
Year
水泥产量
Cement
production
(106 t)
城镇化率
Urbanization
rate
(% )
1981 467郾 79 18 1995 5317郾 92 30
1982 590郾 01 18 1996 5283郾 23 31
1983 670郾 19 18 1997 5147郾 87 31
1984 829郾 02 20 1998 5091郾 86 31
1985 1120郾 23 21 1999 5609郾 40 31
1986 1237郾 09 22 2000 5872郾 40 31
1987 1475郾 65 23 2001 6018郾 02 32
1988 1745郾 95 23 2002 7442郾 30 36
1989 1966郾 00 24 2003 7530郾 01 48
1990 2070郾 91 24 2004 7785郾 25 49
1991 2703郾 03 24 2005 8228郾 92 52
1992 3223郾 27 25 2006 9704郾 02 52
1993 3937郾 61 28 2007 9799郾 57 52
1994 5019郾 11 29 2008 9484郾 35 52
摇 摇 u= 1
1 / uT+u0e-rt
(10)
式中: u为城镇化率; u0 为城镇化起步水平; uT 为
城镇化终期水平; r 为城镇化发展速度; t 为时间.
城镇化发展过程可划分为 3 个阶段,即城镇化水平
较低且发展缓慢的初始阶段( initial stage)、城镇化
水平急剧上升的加速阶段( acceleration stage)和城
镇化水平较高且发展平缓的最终阶段 ( terminal
stage) [28] . 城镇化水平在加速阶段开始时 u 低于
25% ,当 u超过 60% 、70%后进入最终阶段,最终阶
段需要保留一定的农村居民来满足城镇人口的需
求.分析广东省城镇化率时,将该城镇化率的上限定
为 70% ~85% .令 uT 在 0郾 70 ~ 0郾 85 内不断取值,结
果表明,当 uT = 0郾 85 时,数据拟合效果最好,据此,
得到广东省城市化率预测模型:
u= 1
1 / 0郾 85+5郾 332e-0郾 067t
(11)
式中:取 1978 年为 t=1,1979 年时,t=2,依次类推.
1郾 3郾 6 水泥工业碳排放模型摇 水泥生产过程中 CO2
的排放来源包括直接排放和间接排放(表 4) [29] .本
文采用 IPCC(2007)提供的估算水泥工业 CO2 排放
总量计算模型[20]计算研究区水泥工业碳排放量
(ECO2):
ECO2 = (移
i
qiri + x - m)移
j
ej (12)
式中:i为水泥类型;qi为第 i类水泥产量;ri为第 i类
水泥熟料比例;x为水泥熟料的出口量;m 为水泥熟
料的进口量; j为水泥生产过程中CO2排放源;ej为
表 4摇 水泥生产过程中 CO2 排放系数[30]
Table 4 摇 CO2 emission factor during cement production
process
水泥生产过程 CO2 排放来源
CO2 emissions from cement
production process
CO2 排放系数
CO2
emission factor
直接排放
Direct emission
原料中的碳酸盐分解 Decomposi鄄
tion of carbonate raw material
0郾 53
水泥窑系统的窑灰煅烧 Cement
kiln dust calcining kiln system
0郾 01
原料中有机碳的煅烧 Organic car鄄
bon in the calcined materials
0郾 01
传统化石燃料的燃烧 The burning
of traditional fossil fuels
0郾 23
间接排放
Indirect emission
水泥生产电耗 Power consumption of
cement production
0郾 10
第 j排放源中每吨熟料的 CO2 排放系数.
依据王君伟和李祖尚[30]提供的水泥组成数据,
假定水泥综合熟料含量为 75% ,则水泥生产过程中
CO2 排放估算模型为:
ECO2 = (qc + x - m)移
j
ej (13)
式中:q为水泥总产量;c 为水泥综合熟料含量,为
75% .
1郾 3郾 7 森林碳汇模型摇 本文采用 CO2FIX 模型[22]计
算森林碳汇量.该模型可用于模拟计算森林生态系
统中植被、土壤和木质产品链的碳贮存和碳通量,模
拟时间以年为单位.森林碳汇估算的基本模型为:
C( f)= PA (14)
式中:C( f)为森林碳汇量;P 为森林生态系统单位面
积碳汇量;A为森林面积.森林面积包括原有森林和
新造林.其中,原有森林又以非用材林和用材林为
主,因此,各省区森林碳汇量的计算主要由以下 3 部
分组成:
C( f)i = C(0)i + C(1)i + C(2)i (15)
式中: C( f)i 、C(0)i 、C(1)i 、C(2)i 分别为 i 省所有森林、新
造林、非用材林、用材林的碳汇量.
1)新造林. 由于各省份都存在不同的树种,且
各树种的面积也存在较大差异,因此将各省份用材
林的主要树种作为新造林树种,并使新造林进行生
长鄄砍伐的循环.本文利用 CO2FIX 模型模拟计算各
省新造林单位面积累计碳汇量. i省 j树种新造林的
单位面积累计碳汇量可表示为:
P(0)ij =
p1
p2
左
p
æ
è
ç
ç
ç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷
m
(16)
式中:m为 CO2FIX 模型模拟的树木生长年数;p1、
74516 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 翟石艳等: 区域碳排放量的计算———以广东省为例摇 摇 摇 摇 摇
p2、…、pm 分别为 j树种从第 1 年到第 m年的单位面
积累计碳汇量.所有无林地不可能在一年全部种完,
多年完成的 i省 j树种的新造林面积可表示为:
A(0)ij =
a1
a2
左
a
æ
è
ç
ç
ç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷
m
(17)
式中:a1、a2、…、am分别为 i省 j树种从第1年到第m
年的年造林面积.
i省 j树种的新造林累计碳汇量为:
C(0)ij =
a1p1
a1p1 + a2p1
a1p1 + a2p2 + a3p1
左
a1pm + a2pm-1 + … + amp
æ
è
ç
ç
ç
ç
ç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷
÷
÷
1
(18)
2)非用材林. 非用材林不进行生长鄄砍伐的循
环,树木进入成熟期后即达动态平衡,不再具备森林
碳汇功能.因此,本文仅对幼龄、中龄和成熟期的非
用材林进行模拟,得到每个树种不同林龄的单位面
积累计碳汇量:
P(1)ij =
p11 … p1n
左 埙 左
pm1 … p
æ
è
ç
çç
ö
ø
÷
÷÷
mn
(19)
式中:P ij (1) 为 i省 j树种非用材林单位面积累计碳汇
量;n为 j树种树龄. 各省非用材林面积不会随着年
份发生改变,故各树种各林龄的面积可表示为:
A(1)ij = (a1,a2,…,an) (20)
由于森林在成熟之后的碳汇能力较小,本文假
设树木成熟后的单位面积累计碳汇量不随年份增
加,则当m > nmax时,i省 j树种非用材林累计碳汇量
可表示为:
C(1)ij =
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1n
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1n
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1n
左 埙 左 左
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1n
左 埙 左 左
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1
æ
è
ç
ç
ç
ç
ç
ç
ç
ç
çç
ö
ø
÷
÷
÷
÷
÷
÷
÷
÷
÷÷
n m伊n
(21)
3) 用材林.用材林同样会出现林龄差异,因此,
i省 j树种用材林累计碳汇量可表示为:
P(2)ij =
p11 … p1n
左 埙 左
pm1 … p
æ
è
ç
çç
ö
ø
÷
÷÷
mn
(22)
各省用材林面积不随年份发生改变,故各树种
各林龄的面积可表示为:
A(2)ij = (a1,a2,…,an) (23)
由于用材林树木同样会进入生长鄄砍伐的循环,
不用考虑成熟树木对森林碳汇的影响,故 i省 j树种
用材林单位面积累计碳汇量可表示为:
C(1)ij =
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1k
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1k
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1k
左 埙 左 左
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1k
左 埙 左 左
a1p1 … a(n-1) p1(n-1) anp1
æ
è
ç
ç
ç
ç
ç
ç
ç
ç
ç
ö
ø
÷
÷
÷
÷
÷
÷
÷
÷
÷
k
(24)
1郾 4摇 数据处理
以 LINGO 9郾 0 软件为平台,采用马尔可夫链的
方法预测 2008—2050 年广东省能源结构. 以 SPSS
软件为平台,采用 Logistic 方法预测 2008—2050 年
广东省总人口.利用线性回归模型,估算经济动力学
模型中的相关参数. 采用 Microsoft Excel,计算
2008—2050 年能源强度数据、最优经济增长率、历
年 GDP、能源消费碳排放量、水泥碳排放量. 采用
CO2FIX模型平台,计算 2008—2050 年广东省森林
碳汇量.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 广东省能源消费量及其碳排放量预测
从表5可以看出,2010—2050年,广东省能源
表 5摇 2010—2050 年广东省经济和能源消费预测
Table 5摇 Prediction on economy and energy consumption of
Guangdong Province from 2010 to 2050
年份
Year
能源强度
Energy
intensity
[ t oe·
(104 yuan) -1]
最优经济
增长率
Optimal
economic
growth rate
(% )
GDP1)
(108 yuan)
能源总
消费量
Total
energy
consumption
(Mt oe)
2010 0郾 50 11郾 7 43297郾 2 186郾 1
2015 0郾 40 9郾 9 75367郾 2 263郾 8
2020 0郾 32 8郾 2 120326郾 7 343郾 1
2025 0郾 25 6郾 7 177196郾 7 411郾 7
2030 0郾 20 5郾 2 241863郾 0 457郾 7
2035 0郾 16 3郾 9 308050郾 8 475郾 0
2040 0郾 13 2郾 8 368856郾 7 463郾 3
2045 0郾 10 1郾 8 418352郾 7 428郾 1
2050 0郾 08 0郾 9 452677郾 9 377郾 3
1)按 2000 年价格计算 Calculated based on prices in 2000.
8451 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
强度呈下降态势,能源消费量表现为先增后降.随着
广东省经济的快速发展,产业结构发生了显著变化,
由之前的“二一三冶型转为“二三一冶型[31] . 由于产
业结构惯性作用,导致能源消费量的增长还会保持
一定时期.然而,随着能源强度不断下降(生产单位
GDP的能耗降低),以及产业结构的调整和优化升
级,能源消费量最终将表现为下降.
摇 摇 2008—2050 年,广东省能源消费量和碳排放量
将呈先升后降的趋势,能源消耗量、碳排放量均在
2035 年达到峰值后逐渐回落(图 3),且两曲线之间
距离逐渐拉大,说明能源消费结构中高碳排放能源
比重逐渐降低、低碳排放能源比重逐渐升高,导致碳
排放上升速度低于能源消费量. 这与预测的广东省
能源结构相吻合,煤、油所占的比重下降,天然气等
其他清洁能源的比重上升,广东省清洁能源在未来
能源消费中将占据主导位置.
2郾 2摇 广东省水泥产量及其碳排放量预测
1995—2006 年间,随着广东省经济的快速发
展,广东省水泥产量几乎翻了一翻,水泥产量从
1995 年的 5317郾 92伊104 t 增至 2006 年的 9704郾 02伊
104 t,水泥碳排放量从 1995 年的 9郾 63 Mt C 升至
2006 年的 17郾 57 Mt C(图 4). 2008—2050 年,广东
省水泥产量和水泥碳排放量均呈稳步上升的趋势,
水泥产量从 2008 年的 86郾 2 伊 106 t 增至 2050 的
159郾 7伊106 t,水泥生产过程中碳排放量从 2008 年的
9郾 29 Mt C升至 2050 年的 17郾 21 Mt C(图 5).
2郾 3摇 广东省森林碳汇潜力
2008 年,广东省森林面积 827伊104 hm2,森林覆
盖率为 46郾 7% ,碳汇能力为 17郾 65 Mt C. 根据我国
林业发展目标,广东省今后年新造林面积为3郾 99伊
图 3摇 2008—2050 年广东省能源消费量(a)和碳排放量(b)
的变化
Fig. 3 摇 Change of gross energy consumption ( a) and carbon
emission (b) in Guangdong Province from 2008 to 2050.
图 4 摇 1995—2006 年广东省 GDP ( a)和水泥生产过程中
CO2 排放量(b)的变化
Fig. 4 摇 Change of GDP ( a) and CO2 emission during cement
production process ( b) in Guangdong Province from 1995 to
2006.
图 5摇 2008—2050 年广东省水泥工业产量(a)及水泥生产过
程中 CO2 排放量(b)的变化
Fig. 5 摇 Change of cement production ( a) and CO2 emission
during cement production process ( b) in Guangdong Province
from 2008 to 2050.
104 hm2,至 2027 年,广东省可用于造林的无林地面
积(91郾 62伊104 hm2)将完全被利用. 2008—2050 年,
广东省年森林碳汇量呈波动式下降态势,从 2008 年
的 17郾 65 Mt C降到 2050 年的 2郾 90 Mt C(图 6).出
现这一现象的主要原因是:2008 年广东省原有森林
的碳汇量较大,随着时间的推移,原有森林逐渐成
熟,树木的碳汇能力减弱;已有森林中的用材林树种
在成熟后进入轮伐期,也会造成年碳汇量的降低.
2039 年后,广东省森林年碳汇量表现为小幅增加,
这与用材林在轮伐后的重新造林有关. 本研究结果
与马晓哲[32]计算的 2006—2050 年中国森林碳汇的
波动趋势相同. 2008—2050 年间,广东省净累计森
林碳汇量达到 321郾 82 Mt C,说明广东省森林碳汇的
潜力非常可观.
94516 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 翟石艳等: 区域碳排放量的计算———以广东省为例摇 摇 摇 摇 摇
图 6摇 广东省 2008—2050 年森林碳汇量的变化
Fig. 6 摇 Change of forest carbon sequestration in Guangdong
Province from 2008 to 2050.
2郾 4摇 广东省碳排放量估算
从图 7 可以看出,2008—2050 年,广东省总的
碳排放量呈先升后降趋势,碳排放量峰值出现在
2036 年左右,之后逐渐回落.加入水泥碳排量之后,
2036 年的碳排放峰值为 280郾 90 Mt C,大于只考虑
能源消费时的碳排放峰值(264郾 95 Mt C).期间,广
东省碳排放强度呈逐年下降趋势,这与广东省产业
技术进步和产业结构升级有很大关系.
由于广东省荒山荒地有限,故本文在计算广东
省碳汇量时,主要考虑森林碳汇情况. 将广东省
2008—2050 年总的碳排放量减去该期间的森林碳
汇量,即为 2008—2050 年广东省净碳排放量. 由图
8 可以看出,2008—2050 年广东省总碳排放量趋势
与净碳排放量趋势基本一致;净碳排放量的高峰出
现在 2037 年,峰值为 280郾 09 Mt C,该值与总碳排放
量峰值出现的年份(2036 年)基本一致. 2008—2020
年,广东省森林碳汇潜力明显;之后,由于造林地基
图 7摇 2008—2050 年广东省总的碳排放量(a)和碳排放强度
(b)的变化
Fig. 7摇 Change of total carbon emissions (a) and carbon inten鄄
sity (b) in Guangdong Province from 2008 to 2050.
图 8摇 广东省 2008—2050 年总 CO2 排放量(a)和净 CO2 排
放量(b)的对比
Fig. 8摇 Comparison of the total CO2 emissions (a) and net CO2
emissions (b) in Guangdong Province from 2008 to 2050.
本用完和树木进入老龄化阶段,森林碳汇潜力变小.
3摇 讨摇 摇 论
2008—2050 年,广东省能源强度呈指数下降态
势. 2008 年,能源强度为 0郾 54 t oe·10-4元,2050
年,能源强度下降至 0郾 08 t oe·10-4元. 2008—2050
年,广东省能源消费量呈倒 U 型曲线,2035 年广东
省能源消费量达峰值(475郾 0 Mt oe).
水泥碳排量在区域碳排放中占有一定比重,随
着城镇化水平和经济增长速度的不断加快,广东省
水泥产量和碳排放量不断增加. 预测发现,2008—
2050 年广东省能源消费碳排放量和总的碳排放量
均呈先升后降的趋势,并且均存在高峰.能源消费碳
排放峰值年份为 2035 年,总碳排放峰值年份为
2036 年.
广东省碳排放强度总体呈下降趋势,远低于全
国的碳排放强度.广东省森林碳汇潜力巨大,2008—
2050 年累计碳汇量将达到 321郾 82 Mt C.
本文提出的区域碳排放计算框架在广东省具有
可行性和合理性.本文在碳汇计算方面,只考虑了森
林碳汇潜力,对广东省这种热带、亚热带地区比较合
适,但对于存在大量草场的中纬度地区,则需要加入
草地碳汇潜力的计算.
参考文献
[1]摇 Schmalensee R, Stoker TM, Judson RA. World carbon
dioxide emission: 1950-2050. Review of Economics and
Statistics, 1998, 80: 85-101
[2]摇 Auffhammer M, Carson RT. Forecasting the path of Chi鄄
na爷 s CO2 emissions using province鄄level information.
Journal of Environmental Economics and Management,
2008, 55: 229-247
0551 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
[3]摇 Guan D, Hubacek K, Weber CL, et al. The drivers of
Chinese CO2 emissions from 1980 to 2030. Global Envi鄄
ronmental Change, 2008, 18: 626-634
[4]摇 Ding Z鄄L (丁仲礼), Duan X鄄N (段晓男), Ge Q鄄S
(葛全胜), et al. Control of atmospheric CO2 concen鄄
tration by 2050: An allocation on the emission rights of
different countries. Science in China Series D (中国科
学·D辑), 2009, 39(8): 1009-1027 (in Chinese)
[5]摇 Wang Z (王摇 铮), Zhu Y鄄B (朱永彬). Study on the
status of carbon emission in provincial scale of China
and countermeasures for reducing its emission. Bulletin
of the Chinese Academy of Sciences (中国科学院院刊),
2008, 23(2): 109-115 (in Chinese)
[6]摇 Wang Z鄄Y (王中英), Wang L鄄M (王礼茂). Econom鄄
ic growth and its effects on carbon emission in China.
Journal of Safety and Environment (安全与环境学报),
2006, 6(5): 88-91 (in Chinese)
[7]摇 Du T鄄T (杜婷婷), Mao F (毛 摇 锋), Luo R (罗 摇
锐). Study on China爷s economic growth and CO2 emis鄄
sions. China Population, Resources and Environment
(中国人口·资源与环境), 2007, 17(2): 94-99 (in
Chinese)
[8]摇 Zhu Y鄄B (朱永彬), Wang Z (王摇 铮), Pang L (庞
丽), et al. Simulation on China爷s economy and predic鄄
tion on energy consumption and carbon emission under
optimal growth path. Acta Geographica Sinica (地理学
报), 2009, 64(8): 935-944 (in Chinese)
[9]摇 Huang R (黄摇 蕊), Wang Z (王摇 铮), Zhu Y鄄B (朱
永彬). Prediction on Shanghai爷 s energy consumption
trend and carbon emission sink. Shanghai Journal of
Economics (上海经济研究), 2010(10): 81-90 ( in
Chinese)
[10]摇 He H鄄T (何宏涛). Carbon dioxide emission in cement
production and the quantitative research. Cement Engi鄄
neering (水泥工程), 2009(1): 61-65 (in Chinese)
[11]摇 Kim Y, Worrell E. Carbon emission trends in the ce鄄
ment industry: An international comparison. Mitigation
and Adaptation Strategies for Global Change, 2002, 7:
115-133
[12]摇 Tang M鄄L (唐明亮), Shen X鄄D (沈晓东), Huang H
(黄摇 弘), et al. Analyses of discharge reduction po鄄
tential of carbon dioxide in China cement industry. Chi鄄
na Building Materials (中国建材), 2006(5): 76-79
(in Chinese)
[13]摇 Zhang Y (张摇 颖), Wu L鄄L (吴丽莉), Su F (苏摇
帆), et al. Forest carbon sinks and carbon sinks econo鄄
my. China Population, Resources and Environment (中
国人口·资源与环境), 2010, 20(3): 288-291 ( in
Chinese)
[14]摇 Zhao L (赵摇 林), Yin M鄄F (殷鸣放), Chen X鄄F (陈
晓非), et al. Summary of the research methods of forest
carbon sink accounting. Journal of Northwest Forestry
University (西北林学院学报), 2008, 23(1): 59-63
(in Chinese)
[15]摇 Huang F (黄 摇 方). Economic value of forest carbon
sinks. Guangxi Forestry (广西林业), 2006(5): 42-
44 (in Chinese)
[16]摇 Kang H鄄N (康惠宁), Ma Q鄄Y (马钦彦), Yuan J鄄Z
(袁嘉祖). Estimation of carbon sink function of forests
in China. Chinese Journal of Applied Ecology (应用生
态学报), 1996, 7(3): 230-234 (in Chinese)
[17]摇 Fang J鄄Y (方精云). Forest biomass carbon pool of
middle and high latitudes in the north hemisphere is
probably much smaller than present estimates. Acta Phy鄄
toecologica Sinica (植物生态学报), 2000, 24 (5):
635-638 (in Chinese)
[18]摇 Wei D鄄S (魏殿生). Afforestation and Climate Change:
Carbon Sequestration Research. Beijing: China Forestry
Press, 2003 (in Chinese)
[19]摇 Li X鄄J (李秀娟), Zhou T (周摇 涛), He X鄄Z (何学
兆). Carbon sink of forest ecosystem driven by NPP in鄄
creasing in China. Journal of Natural Resources (自然
资源学报), 2009, 24(3): 491-497 (in Chinese)
[20]摇 IPCC. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse
Gas Inventories [EB / OL]. (2006-05-20) [2010-08
- 28 ]. http: / / www. ipcc鄄nggip. iges. or. jp / public /
2006gl / index. html
[21]摇 Schelhaas MJ, van Esch PW, Groen TA, et al. CO2FIX
V3. 1: A Modelling Framework for Quantifying Carbon
Sequestration in Forest Ecosystems. The Netherlands:
ALTERRA, 2004
[22]摇 Statistics Bureau of Guangdong Province (广东省统计
局), Survey Team of National Bureau of Guangdong,
National Bureau of Statistics of China (国家统计局广
东调查总队). Statistical Yearbook of Guangdong Prov鄄
ince 2008. Beijing: China Statistical Press, 2009 ( in
Chinese)
[23]摇 Department of Energy Statistics, National Bureau of Sta鄄
tistics of China (国家统计局能源统计司), Depart鄄
ment of General Affairs, China Energy Bureau (国家能
源局综合司). China Energy Statistical Yearbook 2008.
Beijing: China Statistical Press, 2009 (in Chinese)
[24]摇 National Bureau of Statistics of China (国家统计局).
China Statistical Yearbook 2009. Beijing: China Statis鄄
tical Press, 2010 (in Chinese)
[25]摇 Xu J鄄H (徐建华). Mathematical Methods in Contempo鄄
rary Geography. Beijing: Higher Education Press, 2006
(in Chinese)
[26]摇 Goldsmith RW. Studies in Income and Wealth. New
York: National Bureau of Economic Research, 1951
[27]摇 Zhang J (张 摇 军), Wu G鄄Y (吴桂英), Zhang J鄄P
(张吉鹏). The estimation of China爷s provincial capital
stock: 1952 -2000. Economic Research (经济研究),
2004(10): 35-44 (in Chinese)
[28]摇 Northam RM. Urban Geography. New York: John Wiley
and Sons, 1979
[29]摇 Cui S鄄P (崔素萍), Liu W (刘 摇 伟). Analysis of
emission reduction potential of carbon dioxide in cement
industry. China Cement (中国水泥), 2008(4): 57-
59 (in Chinese)
[30] 摇 Wang J鄄W (王君伟), Li Z鄄S (李祖尚). Calculation
Manual of the Cement Production Process. Beijing: Chi鄄
na Building Materials Industry Press, 2001 ( in Chi鄄
nese)
[31]摇 Li Y (李摇 岩), Guo X鄄Z (郭秀珍). Research on the
tendency of Guangdong industrial structure. Economic
and Social Development (经济与社会发展), 2009, 7
(2): 88-90 (in Chinese)
[32]摇 Ma X鄄Z (马晓哲). China爷 s Provincial Carbon Emis鄄
sion System鄄Models and GIS. Master Thesis. Shanghai:
East China Normal University, 2010 (in Chinese)
作者简介摇 翟石艳,女,1983 年生,博士研究生.主要从事地
理计算和 GIS 研究,发表论文 4 篇. E鄄mail: zsycenu@ hot鄄
mail. com
责任编辑摇 杨摇 弘
15516 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 翟石艳等: 区域碳排放量的计算———以广东省为例摇 摇 摇 摇 摇