战略决策和政策分析等领域。随着能源与环境问题越来越多的得到各国分析学者的重视,情景分析也开始大面积的应用与能源环境的分析。一般情况下,自上而下的方法主要用来对各个经济指标和能源消耗之间的关系进行分析,如Liang等[54]使用CGE模型分析了中国经济能源效率的提高和能源消耗和二氧化碳排放的一般均衡。Hainoun[55]以成本最小化为原则,制定了2003-2030年的一个长期能源供应策略。自下而上的方法主要用于基于产品生产和相关技术的能源系统的能源消耗。Koen和Morales[56]使用MARKAL技术分析了西欧的技术模型,说明碳排放约束的情景下,可再生能源以及碳捕捉和处理对达到减排目标都非常重要。William等[57]评估了印度钢铁和水泥行业能源效率改善和二氧化碳减排潜力的关系。在中国,也有很多利用情景分析进行能源及二氧化碳相关预测的分析,付加锋,刘小敏[58]指出情景分析是分析中国低碳发展的有效方法;田立新,金汝蕾[59]基于动态演化系统理论运用情景方法对中国煤炭的碳排放进行了分析;Cai等[60]使用LEAP模型分三种情景对中国2020年五个主要部门的二氧化碳减排潜力进行了分析;Wang等[61]采用情景分析的方法设置了三种情景,对中国钢铁行业在2000-2030年间的二氧化碳减排潜力进行了估算,结果表明从长期看,减排将更多依赖生产过程的调整和生产规模的大型化。Chen等[62]分三个情景对中国合成氨工业的降低碳排放潜力进行了分析,说明产品定位、能源效率提升技术和原料结构的改变是未来改行业减排的关键。传统的情景分析可以对未来某个时间的能源消耗和碳排放进行预测,本文将情景分析和LMDI模型相结合,不仅可以预测未来的碳排放,还可以量化导致此期间二氧化碳变化的因素的贡献率。为了评估减排潜力,本文进一步假定了两个情景,估算了中国2020年有色金属行业的二氧化碳减排潜力。8
全文预览
