全球氣候變化是當(dāng)前科學(xué)界和國際社會普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題，遏制全球氣候變暖，削減碳排放量，已經(jīng)成為21 世紀(jì)世界各國的共識［1-2］。城市中能源利用引起的碳排放是溫室氣體最主要的來源，探索削減城市能源碳排放的技術(shù)方法與政策措施是當(dāng)前環(huán)境管理學(xué)研究的前沿發(fā)展方向，具有重要的現(xiàn)實(shí)和理論意義。

 

  從法規(guī)、政策、規(guī)劃和計(jì)劃層次上削減碳排放是當(dāng)前碳減排的重要內(nèi)容，而對各項(xiàng)政策措施的科學(xué)評價(jià)分析，評估各項(xiàng)措施的減排潛力是提高政策制定質(zhì)量的基礎(chǔ)。LEAP( Long-range Energy Alternatives Planningsystem)模型是由斯德哥爾摩環(huán)境研究院開發(fā)的基于情景模擬的能源-環(huán)境分析工具。LEAP 模型因其用戶可以根據(jù)研究問題的自身特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的可獲得性而靈活設(shè)定模型結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)形式的突出優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于全球、國家、區(qū)域尺度的能源戰(zhàn)略規(guī)劃和溫室氣體減排評價(jià)研究。Price 等應(yīng)用LEAP 模型對全球工業(yè)、交通和建筑部門的能耗和CO2排放進(jìn)行情景分析。Cai 等應(yīng)用LEAP 模型研究了中國5 個(gè)最大的碳排部門的減排潛力。Shin 等應(yīng)用LEAP 模型對韓國垃圾發(fā)電廠進(jìn)行了環(huán)境經(jīng)濟(jì)影響評價(jià)。Limmeechokchai 等應(yīng)用LEAP 模型分析了泰國農(nóng)村改進(jìn)廚灶和小沼氣池的節(jié)能減排潛力。Zhang 等應(yīng)用LEAP 模型評價(jià)了中國電力行業(yè)在不同情景下的節(jié)能減排政策對于總體的能源需求以及外部性成本的影響。Dhakal 和Pradhan 都應(yīng)用LEAP 模型對城市交通的節(jié)能減排潛力進(jìn)行了評價(jià)研究。國內(nèi)也有很多學(xué)者應(yīng)用LEAP模型做了相關(guān)研究。總的來說，已有的這方面研究已經(jīng)相對較多，但這些研究多數(shù)集中于一個(gè)或某幾個(gè)部門，且研究尺度一般都較大，而從整個(gè)城市尺度出發(fā)對所有產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行城市節(jié)能減排潛力分析研究的則相對較少。

 

  因此，本文從城市尺度出發(fā)，應(yīng)用LEAP 模型對廈門市節(jié)能減排潛力進(jìn)行定量的分析評價(jià)。文章首先介紹應(yīng)用LEAP 模型節(jié)能減排潛力研究的基本方法，接著根據(jù)廈門實(shí)際的節(jié)能減排政策設(shè)計(jì)不同情景，并詳細(xì)分析各種控制情景和各部門的節(jié)能減排潛力，最后對LEAP 模型在廈門的應(yīng)用結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性進(jìn)行討論。本研究通過對城市節(jié)能減排政策進(jìn)行分析，定量評價(jià)這些節(jié)能減排政策到底好不好，好到什么程度以及蘊(yùn)藏多少節(jié)能減排潛力，以期為其它城市制定節(jié)能減排政策、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)提供有益借鑒。

 

  1 基于LEAP 模型的節(jié)能減排潛力研究方法

 

  LEAP 模型采用自下而上的方法，根據(jù)當(dāng)?shù)啬茉葱枨螅瑥囊淮文茉闯霭l(fā)模擬其轉(zhuǎn)化過程，計(jì)算本地資源能否滿足其需求以及由此引起的能源進(jìn)出口量，從而實(shí)現(xiàn)供需平衡。該模型依賴于已編制好的環(huán)境數(shù)據(jù)庫對能源利用引起的溫室氣體排放量進(jìn)行核算。本研究的重點(diǎn)在于分析評價(jià)在城市尺度上溫室氣體的減排潛力，因此本文只計(jì)算廈門市能源引起的溫室氣體的排放量，并不考慮其它污染物的排放。LEAP 模型的計(jì)算過程主要分為3 個(gè)部分:能源消費(fèi)量、溫室氣體排放量和節(jié)能減排潛力計(jì)算，具體研究思路如圖1 所示。研究中設(shè)定了兩種情景:基準(zhǔn)情景和控制情景。兩種情景在模型中擁有不同的參數(shù)集，分別對應(yīng)不同的能耗總量和溫室氣體排放總量，最后比較分析各項(xiàng)節(jié)能減排政策的節(jié)能減排潛力。

 

  2 實(shí)例研究

 

  2. 1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

 

  廈門市是中國著名的風(fēng)景旅游城市，是我國最早設(shè)立的5 個(gè)經(jīng)濟(jì)特區(qū)之一，歷經(jīng)27a 來經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，地區(qū)生產(chǎn)總值從1980 年的6. 4 億元增長到2007 年1387. 85 億元，年均增長22. 05%。伴隨著經(jīng)濟(jì)的高速增長，廈門市的能源需求總量同樣保持著高速增長，到2007 年，全市能源消費(fèi)總量達(dá)到844. 54 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤。為實(shí)現(xiàn)地區(qū)節(jié)能減排目標(biāo)，廈門市頒布實(shí)施了一系列的節(jié)能減排政策措施，2009 年更被列為全民低碳行動試點(diǎn)項(xiàng)目首批試點(diǎn)城市之一，因此廈門市是研究城市節(jié)能減排潛力的良好案例。

 

  研究所使用的數(shù)據(jù)來源于3 個(gè)方面:統(tǒng)計(jì)年鑒、城市及部門規(guī)劃和部門調(diào)研。基礎(chǔ)的社會經(jīng)濟(jì)以及相關(guān)能耗數(shù)據(jù)來源于1999—2008 年的廈門市經(jīng)濟(jì)特區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。廈門市到目前為止已經(jīng)出臺的一系列節(jié)能減排政策所可能取得的效果方面的數(shù)據(jù)均來源于相關(guān)的城市和部門規(guī)劃，本研究所參考的規(guī)劃包括:廈門市城市總體規(guī)劃(2004—2020 年)、廈門市交通綜合規(guī)劃(2006—2020 年) 以及1999—2008 年的廈門市郵電交通年度報(bào)告等。此外，還有很多關(guān)于廈門市電力、煤、汽油、柴油、燃料油、LPG、天然氣、LNG 以及原油消費(fèi)量方面的數(shù)據(jù)來源于部門調(diào)研，本研究所調(diào)研的部門包括:廈門市經(jīng)濟(jì)發(fā)展局、發(fā)展改革委員會、建設(shè)與管理局、統(tǒng)計(jì)局、交通局、規(guī)劃局、公安交通管理局指揮中心、市政園林局和廈門市電力公司等。

 

  2. 2 模型總體結(jié)構(gòu)與基本假設(shè)

 

  本文建立的LEAP-Xiamen 模型覆蓋了廈門市終端能源消費(fèi)部門和加工轉(zhuǎn)換部門，并涵蓋了廈門市能源平衡表中所列的能源品種。該模型以2007 年為基準(zhǔn)年，研究時(shí)間跨度為2007—2020 年，模型情景分析所依據(jù)的政策措施包括清潔燃料替代、工業(yè)節(jié)能、熱電聯(lián)產(chǎn)、建筑節(jié)能、機(jī)動車控制和可再生能源開發(fā)與利用。能源需求系統(tǒng)被分為4 個(gè)部門:家庭部門、工業(yè)部門、交通部門和商業(yè)部門。能源轉(zhuǎn)換系統(tǒng)被分為3 個(gè)部門:輸送與分發(fā)部門、發(fā)電部門和熱電聯(lián)產(chǎn)部門。

 

  此外，基于中國經(jīng)濟(jì)良好的內(nèi)部發(fā)展環(huán)境、廈門市強(qiáng)勁的經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭和廈門市綜合發(fā)展規(guī)劃等方面的綜合考慮，研究中假定廈門市地區(qū)生產(chǎn)總值在2007—2020 年間將以不同的速率繼續(xù)保持快速增長。LEAP 模型關(guān)于人口、人口增長率、家庭數(shù)、家庭規(guī)模、地區(qū)生產(chǎn)總值(GRP)和GRP 增長率基礎(chǔ)參數(shù)如表1 所示。

 

  2. 3 模型情景設(shè)定

 

  為了分析評價(jià)廈門市出臺的一系列節(jié)能減排政策所可能取得的節(jié)能減排效果，研究中設(shè)定了2 種情景:

 

  基準(zhǔn)情景(Business As Usual scenario，BAU)和綜合控制情景(Intergrated scenario，INT)。綜合控制情景包括6 個(gè)子情景，它們分別是:清潔燃料替代子情景(Clean Energy Substitution，CES)、工業(yè)節(jié)能子情景( Industrialenergy Conservation，IEC)、熱電聯(lián)產(chǎn)子情景(Combined Heat and Power generation，CHP)、建筑節(jié)能子情景(Energy Conservation in Building，ECB)、機(jī)動車控制子情景(Motor Vehicle Control，MVC)和新能源開發(fā)與利用子情景(the Development of New energy and Renewable energy，DNR)。

 

  3 實(shí)例計(jì)算結(jié)果與分析

 

  3. 1 能源消費(fèi)總量

 

  根據(jù)廈門市社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合理假設(shè)和各情景在LEAP 模型參數(shù)的差異定量化，可以得到在兩個(gè)不同情景下廈門市從2007—2020 年未來各年的能源消費(fèi)總量，計(jì)算結(jié)果如圖2 所示。雖然在這2 種情景下能源消費(fèi)總量都不斷增長，但增長的速率是有差異的。在基準(zhǔn)情景下，廈門地區(qū)總能耗從2007 年的844. 54 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤增長到2020 年的3092. 42 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長10. 5%。由于一系列節(jié)能減排政策措施的頒布實(shí)施，部分抑制了廈門地區(qū)能源消費(fèi)總量的強(qiáng)勁增長態(tài)勢，因此在綜合控制情景下廈門地區(qū)能源消費(fèi)總量增長相對較慢，從2007 年的844. 54 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤增長到2020 年的2629. 77 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長9. 13%。

 

  從萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗的計(jì)算結(jié)果( 如表3 所示)分析來看，基年是0. 61t 標(biāo)準(zhǔn)煤，到2020 年，在基準(zhǔn)情景下會降到0. 5099t 標(biāo)準(zhǔn)煤，而在綜合控制情景下是0. 4366t 標(biāo)準(zhǔn)煤。在基準(zhǔn)情景下，萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗年均降低1. 37%，而在綜合控制情景下，年均降低2. 59%。在基準(zhǔn)情景下，萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗的下降可能是由于整體的科技進(jìn)步和社會生產(chǎn)效率的提高導(dǎo)致的;而在綜合控制情景下，除了受以上因素影響外，更主要的是受廈門市頒布的一系列節(jié)能減排政策措施的影響。

 

  3. 2 溫室氣體排放量及其排放強(qiáng)度

 

  2007—2020 年，廈門市每年的實(shí)際溫室氣體排放總量的模型計(jì)算結(jié)果如圖3 所示。兩種情景下的溫室氣體排放總量都呈現(xiàn)出大幅增長的態(tài)勢，這和廈門地區(qū)的能源消費(fèi)總量的增長趨勢是一致的。在基準(zhǔn)情景下，溫室氣體排放總量從2007 年的1730 萬tCO2增長到2020 年的6030 萬tCO2，年均增長10. 08%;而在綜合控制情景下，到2020 年僅增長到4140 萬t CO2，年均增長6. 94%。和圖2 結(jié)果比較發(fā)現(xiàn)，在基準(zhǔn)情境下，廈門地區(qū)總能耗和溫室氣體排放量都保持10% 左右的同步增長。而在綜合控制情境下廈門地區(qū)綜合總能耗年均增長9. 13%，而溫室氣體的排放量的年均增長率卻只有6. 94%，溫室氣體的增長并沒有隨著能耗的增長而出現(xiàn)同步增長，說明在此情景下，大量清潔低碳能源的使用導(dǎo)致能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變促使溫室氣體減排效果較為明顯。

 

  不同情景下年人均溫室氣體排放量如表4 所示。在基準(zhǔn)情景下，年人均溫室氣體排放量到2020 年年均增長7. 44%;在綜合控制情景下，年均增長4. 37%。兩種情景下廈門地區(qū)年人均溫室氣體排放量均表現(xiàn)出增長態(tài)勢，但在在綜合控制情景下增速明顯放緩。

 

  3. 3 節(jié)能減排潛力

 

  3. 3. 1 節(jié)能潛力分析

 

  廈門市的節(jié)能潛力以及各子情景和各部門的節(jié)能貢獻(xiàn)率如表5 所示。結(jié)果顯示，所有節(jié)能政策措施都能夠很好的被貫徹實(shí)施的話，廈門地區(qū)的節(jié)能潛力逐步增大，從2010 年的123 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤增加到2020 年的463萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤。從各子情景的節(jié)能貢獻(xiàn)率來看，清潔燃料替代情景的貢獻(xiàn)是最大的，每年的貢獻(xiàn)率在50%左右。

 

  從各部門的節(jié)能貢獻(xiàn)率來看，工業(yè)部門的節(jié)能貢獻(xiàn)率最大。

 

  3. 3. 2 減排潛力分析

 

  廈門市的溫室氣體減排潛力以及各因子的減排貢獻(xiàn)率如表6 所示。結(jié)果顯示，隨著減排政策措施實(shí)施的深入，減排效果越來越好。在各子情景中，減排貢獻(xiàn)最大的是清潔燃料替代措施，始終保持70% 以上。從部門來看，工業(yè)部門是溫室氣體減排大戶，其貢獻(xiàn)率始終保持在80%以上，因?yàn)榍鍧嵢剂咸娲⒐I(yè)節(jié)能和熱電聯(lián)產(chǎn)等在工業(yè)部門內(nèi)的減排措施最多。

 

  溫室氣體的減排主要是來源于傳統(tǒng)能源消費(fèi)總量的控制和能源使用結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。依據(jù)模型計(jì)算結(jié)果并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化地區(qū)能源使用結(jié)構(gòu)對于溫室氣體減排貢獻(xiàn)巨大，貢獻(xiàn)率始終保持在70% 左右，這說明結(jié)構(gòu)減排潛力巨大。兩種情景下能源結(jié)構(gòu)變化圖如圖4 所示。圖4 清晰地顯示在基準(zhǔn)情景下，能源結(jié)構(gòu)幾乎沒有變化;而在綜合控制情景下，能源結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，清潔能源使用量大幅攀升，能源結(jié)構(gòu)逐步趨于環(huán)境友好化和清潔化。

 

  3. 4 計(jì)算結(jié)果討論

 

  綜合以上計(jì)算結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，工商業(yè)部門蘊(yùn)藏的節(jié)能減排潛力是最大的。工商業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排政策主要可以分為兩類:一是制度上的;二是技術(shù)上的。制度上的節(jié)能減排主要是指制定嚴(yán)格的節(jié)能減排制度，這個(gè)較容易實(shí)施，但效果不大。技術(shù)上的節(jié)能減排只要是指工商企業(yè)投資新的節(jié)能減排技術(shù)設(shè)備。它的節(jié)能減12 期曹斌等:基于LEAP 的廈門市節(jié)能與溫室氣體減排潛力情景分析3365http: / /www. ecologica. cn排效果較好，但實(shí)施難度很大，因?yàn)槠髽I(yè)是否投資使用某節(jié)能減排技術(shù)設(shè)備是需要考慮成本與收益的，當(dāng)投資成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于使用收益時(shí)，企業(yè)是沒有動力去使用該設(shè)備的。因此政府在引導(dǎo)企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)時(shí)應(yīng)充分發(fā)揮財(cái)政政策的引導(dǎo)作用，安排相應(yīng)的節(jié)能減排專項(xiàng)資金，推動節(jié)能減排重點(diǎn)項(xiàng)目和技術(shù)的推廣應(yīng)用。家庭部門的節(jié)能減排主要涉及到用管道天然氣替代傳統(tǒng)煤氣和節(jié)能電器的推廣使用，其實(shí)施難度比較小，預(yù)期減排效果會比較好。交通部門的節(jié)能減排政策主要涉及到綠色公交車和出租車的推廣、BRT 建設(shè)和機(jī)動車控制，前兩項(xiàng)目前已經(jīng)實(shí)施，第3 項(xiàng)的實(shí)施難度較大，難以控制，預(yù)期該部門的總體實(shí)施效果較好。

 

  本研究遵循從政策-情景-參數(shù)-結(jié)果的分析思路，分析中隱含了兩個(gè)基本假設(shè):一是假設(shè)政策被良好的實(shí)施;二是假設(shè)模型參數(shù)被合理的設(shè)定。這兩個(gè)隱含假設(shè)的合理性直接決定著LEAP 模型在廈門的應(yīng)用結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。政策的實(shí)施效果是和政府的決心、實(shí)施的成本以及政策可操作性直接相關(guān)的。當(dāng)政策的實(shí)施效果不好時(shí)，節(jié)能減排的潛力將大幅縮水，無法達(dá)到預(yù)期的節(jié)能減排目標(biāo)。第二個(gè)隱含假設(shè)中的參數(shù)包括:核心基礎(chǔ)參數(shù)、能耗參數(shù)和政策參數(shù)。前兩個(gè)參數(shù)的數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計(jì)年鑒和相關(guān)文獻(xiàn)，受人為主觀影響較小;而政策參數(shù)的設(shè)定則受人為主觀影響較大，容易產(chǎn)生大的誤差。當(dāng)政策參數(shù)的設(shè)定嚴(yán)重偏離預(yù)期時(shí)，計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性將大打折扣。該誤差的糾正需要建立一個(gè)反饋調(diào)節(jié)機(jī)制，隨著時(shí)間的推移不斷地修正政策參數(shù)。對于政策參數(shù)的選取，本文經(jīng)過大量政府部門調(diào)研及問卷調(diào)查以減少參數(shù)取值的影響。模型分析的誤差除受以上兩個(gè)隱含假設(shè)的影響外，還受模型的結(jié)構(gòu)和調(diào)研數(shù)據(jù)的可靠性的影響。因此，LEAP 模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性、          可靠性和有效性直接依賴于這兩個(gè)隱含假設(shè)的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。

 

  4 結(jié)論

 

  本文首先闡述了LEAP 模型分析城市節(jié)能減排的基本原理，在此基礎(chǔ)上以廈門為實(shí)際研究案例，建立了LEAP-Xiamen 模型，結(jié)合廈門的實(shí)際情況設(shè)計(jì)了相應(yīng)控制情景，情景分析結(jié)果表明，廈門市已經(jīng)出臺的一系列節(jié)能減排政策在被良好實(shí)施的情況下?lián)碛芯薮蟮墓?jié)能減排潛力。本研究的主要結(jié)論如下:

 

  (1)在基準(zhǔn)情景下，廈門市能源消費(fèi)總量年均增長10. 5%，萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗年均降低1. 37%，溫室氣體排放總量年均增長10. 08%;而在綜合控制情景下，廈門市能源消費(fèi)總量年均增長9. 13%，萬元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗年均降低2. 59%，溫室氣體排放總量年均增長6. 94%。

 

  (2)從節(jié)能的角度看，各項(xiàng)節(jié)能措施在2010 年擁有節(jié)能123 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤的潛力，2015 年達(dá)到297 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤，2020 年達(dá)到463 萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤。從各種措施的貢獻(xiàn)來看，清潔燃料替代措施節(jié)能效果最好;從部門來看，工業(yè)部門節(jié)能潛力最大，其次分別為商業(yè)、交通和家庭部門。

 

  (3)從減排的角度看，各項(xiàng)減排措施在2010 年擁有減排6. 3MtCO2的潛力，2015 年達(dá)到13. 8 MtCO2，2020年達(dá)到18. 9MtCO2。從各種措施的貢獻(xiàn)來看，清潔燃料替代的貢獻(xiàn)最大;從部門來看，工業(yè)部門的減排潛力最大;從能源結(jié)構(gòu)來看，結(jié)構(gòu)減排潛力巨大。

 

  (4)綜合兩方面考慮，清潔燃料替代措施的節(jié)能減排效果最好，工業(yè)部門的節(jié)能減排潛力最大。此外，優(yōu)化廈門地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)是減排的長遠(yuǎn)戰(zhàn)略。大力推廣清潔燃料的使用、抓好工業(yè)部門的節(jié)能減排和優(yōu)化城市能源結(jié)構(gòu)是發(fā)展低碳城市的有效路徑。