中国重点城市碳排放驱动因素分解与达峰预测研究：基于LMDI模型和多情景分析

本研究针对中国19个重点城市，采用LMDI（对数平均迪氏指数）分解法解析碳排放驱动因素，通过多情景预测模型评估不同发展路径下的碳达峰时间。研究发现人口效应和人均GDP效应是主要促进因素，而降低能源强度和能源消费碳强度可有效抑制排放。在低碳情景下所有城市均能在2030年前实现碳达峰，为制定差异化减排政策提供了科学依据。

　　

气候变化对人类生存发展产生深远影响，城市作为能源消耗的密集中心贡献了大部分二氧化碳排放。在中国城市化快速推进的背景下，大型城市聚集了大量人口和工业企业，其碳排放达峰时间直接影响国家"双碳"战略目标的实现。然而，由于不同城市产业基础、能源储备和能源结构的差异，低碳政策的实施不能"一刀切"，亟需探索适合本地条件的低碳发展模式。

为回答这些问题，陕西科技大学等机构的研究人员Yuxin Zhang、Yao Zhang、Wei Chen等开展了中国重点城市碳排放驱动因素分解与达峰预测研究。研究选取19个一线和新一线城市，基于2000-2023年城市统计数据，采用LMDI分解模型将碳排放分解为人口规模、人均GDP、能源强度和能源消费碳强度四个驱动因素，并构建多情景预测模型评估不同发展路径下的碳排放趋势。论文发表在《Carbon Balance and Management》期刊。

研究主要采用三种关键技术方法：(1)基于IPCC指南的碳排放计算方法，计算12种能源的二氧化碳排放；(2)LMDI分解模型量化四个驱动因素的贡献率；(3)构建基准情景、低碳情景和高碳情景三种发展路径，设置不同参数预测各城市碳达峰时间和碳强度变化趋势。

研究结果显示：

1. 时空演变特征：19个城市的碳排放总体呈上升趋势，而碳强度逐年下降。重庆、天津等6个城市碳排放增长显著，广州、郑州等城市碳强度降幅超过90%。2010年后部分城市碳排放出现负增长，如北京、沈阳等。

2. 驱动因素分解：人口规模效应和人均GDP效应正向促进碳排放，平均贡献率分别为8.27%-17.14%和102.35%-135.56%；能源强度效应和能源消费碳强度效应则起抑制作用，南京、上海等城市能源强度抑制效应显著(-627.52%至-472.45%)，杭州、广州等城市能源消费碳强度抑制效应突出(-246.85%至-241.26%)。

3. 情景预测结果：低碳情景下所有城市均能在2030年前达峰；基准情景下89.47%的城市可在2030年前达峰，但南京、宁波预计到2030年才能达峰；高碳情景下仅63.16%的城市能在2030年前达峰。

4. 敏感性分析：人口增长率敏感性最高(0.483-0.487)，其次是能源消费碳强度；不同情景下参数敏感性排序存在差异，基准和高碳情景为P>N>M>Q，低碳情景为P>M>N>Q。

研究结论指出，中国重点城市的碳排放已进入稳定下降阶段，通过降低能源强度和能源消费碳强度可有效抑制排放增长。研究创新性地将能源消费碳强度作为新的分解因子，系统预测了城市碳强度演变趋势，为制定差异化减排政策提供了科学依据。特别是针对南京、宁波等达峰压力较大的城市，建议加速工业转型和能源结构优化；同时应加强城市群协同减排，如长三角地区可推进碳排放权交易市场一体化建设。该研究不仅丰富了城市碳排放理论体系，也为中国实现"双碳"目标提供了实践路径。