中国2050年低碳情景和低碳发展之路_姜克隽

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1、第14卷第6期中外能源2009年6月SINO-GLOBALENERGY·1·▲▲能源战略与政策研究中国2050年低碳情景和低碳发展之路姜克隽，胡秀莲，庄幸，刘强(国家发展和改革委员会能源研究所，北京100038)摘要利用IPAC模型对我国未来中长期的能源与温室气体排放情景进行分析。设计了3个排放情景，介绍了情景的主要参数和结果，以及实现减排所需的技术，同时探讨中国实现低碳情景所需要的发展路径。作为一个经济快速增长国家，中国未来的能源需求和相应的温室气体排放将快速明显增加。中国要实现低碳发展路径，必须从现在就采取适合于低碳发展的政策，着重发展具有

2、国际领先地位的重大清洁能源开发、转换和利用技术，大力发展可再生能源和核电技术，提高公众意识，使低碳生活方式成为普遍行为，逐步实施能源税和碳税。关键词排放情景能源气候变化模型低碳发展1前言持平，与2030年排放高峰相比减排50％~60％。其随着气候变化已经越来越为大家所认识，国际他发展中国家也类似。社会应对气候变化的共同意愿越来越强烈，低碳未判别低碳经济的指标包括：温室气体排放量、来已经成为社会经济发展的一个重要方向。所谓实现低碳经济的投入、实现低碳经济的政策努力及“低碳”可以有多种解析，如低碳经济、低碳社会、低公众参与度。这样可以较好地反映各个

3、国家的努力碳发展等，均是在未来实现低碳排放的一种社会经程度。济发展的表述。中国作为一个经济快速增长的国家，未来的能低碳经济是指社会经济体系的构建和发展能源需求和相应的温室气体排放将明显增加。中国要够实现低碳排放。低碳排放可以有不同的定义，一实现低碳情景，必须从现在就采取适合于低碳发展是实现人类社会的共同愿景，即全球实现低升温目的政策。本文利用国家发改委能源研究所开发的中国能源环境综合政策评价模型(IPAC)[1]对未来我国标下的排放水平。目前讨论较多的是450mg/L和550mg/L浓度目标下的排放水平，最近也在讨论更中长期的能源与温室气体排放

4、情景进行分析，探讨低浓度目标下的排放水平，应在这种全球排放水平中国实现低碳情景所需要的发展路径。下实现本国或本区域的低碳排放。二是本国或者本2模型方法区域在自身自然资源条件下，尽最大努力来减少温国家发改委能源研究所在长期的能源系统分室气体排放。析研究过程中，通过多种国际国内合作，开发构架最终低碳经济是指实现全球低浓度目标下的了IPAC模型。这是一个包括多种方法论的多模型排放水平的经济体系。考虑到各个国家的发展水平框架，其中有自顶向下型的一般均衡模型(CGE模不同，在解析低碳经济发展途径时，实现低碳发展的时间区间也各不相同。如伦敦的低碳经济或者低

5、作者简介：姜克隽，研究员，1990年获大连理工大学计算机系硕碳社会是指在2020年、2030年实现大规模减排，与士学位，1999年获日本东京工业大学社会工程博士学位。在能1990年相比，减排率达到50％~80％。发达国家需源环境政策评价、能源利用与转换技术评价方面，以综合评价模型为工具进行了近10年的研究，研究领域以能源环境系统要在2020年与1990年相比有明显减排，减排率达分析为主，主持构架了中国能源环境综合政策评价模型(IPAC)，到25％~40％。到2050年，平均减排80％~90％。对为我国参加国际同等研究打下了基础，并在此基础上参与

6、了国于发展中国家，时间段将会明显比较长，如中国的内政策制定和国际模型研究。现任国家发改委能源研究所能源低碳情景，要在2050年争取实现与2000年的排放系统分析和市场分析研究中心主任。E-mail：kjiang@eri.org.cn中外能源·2·SINO-GLOBALENERGY2009年第14卷型)，也有详细描述分部门技术的自底向上型模型，这个模型是一个全球模型，根据国际上气候变化的同时还有介于两者之间的部分均衡模型和动态经主要区域，模型划分了9个区———美国、西欧和加济学模型。拿大、其他OECD国家、东欧地区、中国、中东国家、在此选择IPA

7、C模型组中的3个模型：IPAC-其他亚洲国家、非洲、南美洲。时间区间为1990~CGE模型、IPAC-AIM/技术模型和IPAC-Emission[3]2100年，以分析长期的变化和可能的升温。模型，3个模型的关联如图1所示。IPAC-CGE模型则是IPAC模型组中的经济模型，是一个一般均衡模型(CGE模型)，考虑各经济全球模型IPAC-Emission活动之间的影响与关联，在IPAC模型中主要进行各种能源环境政策对经济影响的分析，同时可以进全球能源需求和供应全球温室气体排放行中长期能源与环境情景分析。IPAC-CGE模型中全球减排目标划分38

8、个部门，分别覆盖能源部门、高耗能工业行排放分担能源进出口业部门以及主要经济部门等。能源价格3中国未来社会经济发展展望减排成本情景中对经济增长的预测主要