用户名: 密码: 验证码:
基于GM(1,1)和因子分解模型的区域能源消费情景分析——以辽宁省为例
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Scenario analysis on regional energy consumption based on grey model GM(1,1) and factorization approach:A case study of Liaoning Province
  • 作者:姜璐 ; 陈兴鹏 ; 孔云霄 ; 张子龙 ; 薛冰
  • 英文作者:JIANG Lu;CHEN Xing-peng;KONG Yun-xiao;ZHANG Zi-long;XUE Bing;College of Earth and Environmental Sciences/Institute for Circular Economy in Western China,Lanzhou University;Key Laboratory for Environment Computation and Sustainability of Liaoning Province;Key Laboratory of Pollution Ecology and Environmental Engineering,Institute of Applied Ecology,Chinese Academy of Sciences;
  • 关键词:人地关系 ; 能源规划 ; 灰色模型 ; 因子分解 ; 东北地区
  • 英文关键词:human-natural relationship;;energy plan;;grey model;;factorization approach;;Northeast China
  • 中文刊名:STXZ
  • 英文刊名:Chinese Journal of Ecology
  • 机构:兰州大学资源环境学院/中国西部循环经济研究中心;辽宁省环境计算与可持续发展重点实验室;中国科学院沈阳应用生态研究所污染生态与环境工程重点实验室;
  • 出版日期:2018-11-02 17:19
  • 出版单位:生态学杂志
  • 年:2019
  • 期:v.38;No.306
  • 基金:国家自然科学基金项目(41471116、41301652和41701142);; “中央高校基本科研业务费专项资金”项目(lzujbky-2017-it85);; 四川省社会科学重点研究基地——四川循环经济研究中心项目(XHJJ-1611)资助
  • 语种:中文;
  • 页:STXZ201901041
  • 页数:7
  • CN:01
  • ISSN:21-1148/Q
  • 分类号:308-314
摘要
作为人类社会赖以生存的物质基础之一,能源是支撑经济发展和社会进步的重要资源。同时,能源消费也是影响气候变化和区域环境质量的重要因素。因此,开展区域能源消费的情景分析,对于合理控制能源消费总量和制定区域能源政策,具有重要现实意义。以东北老工业基地的典型代表辽宁省为案例,运用灰色关联方法定量分析了2000—2014年区域能源消耗与经济增长间的相关性。结果表明:辽宁省能源消耗总量与经济发展之间的关联度为0.93,属于能源驱动型发展方式;基于灰色模型GM(1,1)开展了2015—2029年的能源消费情景分析,发现第二产业的能源消耗量最大且呈指数上升趋势;基于因子分解法和节能指数方法开展区域节能效率潜力判断,认为区域节能方向主要是结构节能和技术节能;最后提出了促进能源可持续转型的若干建议。
        As one of the fundamental resources for the survival of human society,energy is an important resource for sustaining economic development and societal progress. Energy consumption is one of the important factors which would trigger climate change and affect the quality of regional environment. Therefore,a situational analysis of regional energy consumption is important for controlling the overall energy consumption and making a reasonable regional energy policy. Taking Liaoning,an old industrial base in Northeastern China,as an example,we used the method of grey relational analysis to quantitatively analyze the correlation of energy consumption and economic growth between 2000 and 2014. The degree of correlation was 0.93,suggesting an energy-driven-model of development. Based on grey model GM( 1,1),we conducted a situational analysis of expected energy consumption between 2015 and 2029. The results showed that the secondary industry would consume the greatest amount of energy. The consumption would show an exponentially rising trend. Based on the factoring method as well as energy-saving index,we evaluated the potential and efficiency of regional energy conservancy. We concluded that regional energy conservancy should be structural energy conservancy and technology-based energy conservancy. We proposed recommendations towards sustainable transition of energy.
引文
曹晶晶,李海波,杨军军,等.2011.基于传统生态足迹和能值生态足迹方法的湖北省可持续发展状态比较.湖北大学学报:自然科学版,33(3):313-316.
    曹明霞,党耀国,张蓉,等.2007.对灰色关联度计算方法的改进.统计与决策,23(7):29-30.
    但智钢,段宁,郭玉文,等.2010.基于分解模型的全过程节能减排定量评价方法及应用.中国环境科学,30(6):852-857.
    董洁芳,邓椿.2017.山西能源消费驱动因素的动态计量分析---基于VAR模型.资源与产业,19(1):93-100
    杜祥琬,杨波,刘晓龙,等.2015.中国经济发展与能源消费及碳排放解耦分析.中国人口·资源与环境,25(12):1-7.
    郭亮.2007.中国能源消费量预测及方法比较.商场现代化,36(33):380-381.
    江景星.2010.湖南省能源消费与经济发展的灰色关联分析湖南社会科学,23(5):135-137.
    姜璐,陈兴鹏,薛冰,等.2017.浅析深层生态学对生态文明建设的启示.生态学杂志,36(12):3617-3622.
    李玮,张艳青,张荣霞.2012.山西省能源消费与经济增长关系研究:基于Johansen协整检验和Granger因果关系检验.中国矿业,21(3):32-34.
    李金铠.2009.中国未来能源需求预测与潜在危机.财经问题研究,31(2):16-21.
    李力春.2017.中国能源消费与经济增长、能源结构关系的实证检验.统计与决策,33(13):140-143.
    刘爱芹.2008.山东省能源消费与工业经济增长的灰色关联分析.中国人口·资源与环境,18(3):103-107.
    秦静,牛叔文,孙红杰,等.2010.甘肃省能源消费与经济增长实证分析.地域研究与开发,29(3):136-141.
    秦大河.2014.气候变化科学与人类可持续发展.地理科学进展,33(7):874-883.
    沈镭,刘立涛,王礼茂,等.2015.2050年中国能源消费的情景预测.自然资源学报,30(3):361-373.
    史丹,马翠萍.2014.我国能源需求的驱动因素与节能减排政策效果分析.当代财经,35(10):17-24.
    王远,陈洁,周婧,等.2010.江苏省能源消费与经济增长耦合关系研究.长江流域资源与环境,19(9):979-984.
    王少剑,苏泳娴,赵亚博.2018.中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素.地理学报,73(3):414-428.
    王艳青,陈书章,朱琰洁,等.2011.河南省能源消费与经济增长关系研究.水电能源科学,29(7):188-191.
    魏一鸣,梁巧梅.2006.2010-2020年中国区域能源需求预测.北京:中国科学院预测研究报告.
    邬琼,黄雯.2016.能源消费与经济增长的动态关系研究.中国能源,39(7):30-35.
    徐明德,李维杰.2003.线性回归分析与能源需求预测.内蒙古师范大学学报,16(3):17-20.
    薛冰,陈兴鹏,杨冕,等.2010.基于情景分析的区域能源-经济-环境耦合研究---以甘肃省为例.生态科学,29(5):476-482.
    薛冰,黄裕普,姜璐,等.2016.《巴黎协议》中国家自主贡献内涵、机制与展望.阅江学刊,8(4):21-27.
    薛冰,肖骁,姜璐,等.2018.东北老工业基地振兴政策与规划实践的可视化比较.辽宁大学学报:自然科学版,45(1):71-80.
    薛冰,张黎明,耿涌,等.2015.基于空间重构视角的老工业区人地关系研究---以沈阳铁西为例.地理科学,35(7):890-897.
    杨惠贤,王敏.2011.陕西省经济增长与能源关系分析.中国经贸导刊,28(21):83-84.
    姚天祥,魏玲.2010.基于GM(1,1)模型的中国能源消耗预测分析.第十九届灰色系统全国会议论文集.中国高等科学技术中心:2010:3
    张华,魏晓平,吕涛.2015.能源节约型技术进步、边际效用弹性与中国能源消耗.中国地质大学学报:社会科学版,15(2):11-22.
    张传国,陈蔚娟.2008.广东省能源消费与经济增长关系实证研究.国际经贸探索,24(6):29-33.
    张俊深,袁程炜.2016.基于BP神经网络与修正GM(1,1)模型的能源消费组合预测.统计与决策,29(5):90-93.
    张乐勤,陈素平,李荣富,等.2012.基于协整分析的安徽省能源消费碳排放库兹涅茨曲线.生态学杂志,31(7):1691-1700.
    赵春富,刘耕源,陈彬.2015.能源预测预警理论与方法研究进展.生态学报,35(7):2399-2413.
    BP.2017.BP Statistical Review of World Energy[EB/OL].[2018-09-12].https://www.bp.com/zh_cn/china/reports-and-publications/_bp_2017-_.html
    Sun JW.1958.Changes in energy consumption and energy intensity:A complete decomposition model.Transactions of the Association of American Physicians,71:152-61.
    Xue B.2015.Honing the climate change message.Science,348:872.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700