碳達峰國家達峰特征與啟示

張 楠,張保留,呂連宏,白梓函,趙明軒,羅 宏

碳達峰國家達峰特征與啟示

張 楠,張保留,呂連宏*,白梓函,趙明軒,羅 宏

(中國環(huán)境科學研究院,北京 100012)

基于世界銀行數(shù)據(jù)庫1960～2020年數(shù)據(jù),采用Mann-Kendall(MK)檢驗和Spearman's Rho(SR)檢驗,對全球219個國家及地區(qū)的CO2排放及社會經濟數(shù)據(jù)進行趨勢分析.結果表明:MK檢驗和SR檢驗得出一致結論,共有42個國家和1個經濟體聯(lián)盟實現(xiàn)碳達峰,46個國家處于碳達峰平臺期.多數(shù)國家碳達峰時具備以下特征:人均GDP達2′104～5′104美元,第三產業(yè)占比高于50%,化石能源消耗占比仍高于60%,且碳排放處于環(huán)境庫茲涅茨曲線的下降階段,經濟發(fā)展與碳排放脫鉤.借鑒已達峰國家的經驗, 中國應進一步調整能源結構,提高可再生能源消費占比;優(yōu)化產業(yè)結構,加快構建以服務業(yè)為主導的國民經濟新格局;制定區(qū)域差異化碳達峰目標,推動有條件的地區(qū)率先達峰.

碳排放峰值；達峰特征；Mann-Kendall檢驗；Spearman's Rho檢驗；環(huán)境庫茲涅茨曲線

《巴黎協(xié)定》指出“為了實現(xiàn)第二條規(guī)定的長期氣溫目標,締約方旨在盡快達到溫室氣體排放的全球峰值,同時認識到達峰對發(fā)展中國家締約方來說需要更長的時間”.2020年9月,中國宣布力爭2030年前CO2排放達到峰值、努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和.2021年8月,IPCC AR6第一工作組的報告指出“在未來幾十年里,所有地區(qū)的氣候變化都將加劇,除非立即、迅速和大規(guī)模地減少溫室氣體排放,否則將升溫限制在接近1.5℃甚至是2℃或將無法實現(xiàn)”.要實現(xiàn)1.5/2℃升溫目標必須要全球碳中和,而碳達峰是碳中和的前提和基礎,且CO2是對溫室效應的貢獻達60%[1]的溫室氣體,所以如何評估一個國家和地區(qū)是否實現(xiàn)碳排放達峰,對于合理設定碳中和路徑意義重大.

碳達峰趨勢判斷是針對長時間序列數(shù)據(jù)的趨勢檢驗以及突變點的判斷,目前主要有參數(shù)檢驗、非參數(shù)檢驗和小波分析三種方法.參數(shù)檢驗要求序列滿足正態(tài)分布,對于序列分布要求較高[2];非參數(shù)檢驗不需要樣本遵從一定的分布,也不受少數(shù)異常值的干擾,克服了對序列分布形式的限制[3];小波分析能夠有效評估未來一段時間內的發(fā)展趨勢[2,4],但在一維時所具有的優(yōu)異特性并不能簡單推廣到二維或更高維,在數(shù)據(jù)維度的選擇上有較大局限性[4].故本文僅涉及非參數(shù)檢驗.

在單變量統(tǒng)計中廣泛使用的非參數(shù)趨勢檢驗方法是Mann-Kenddall檢驗(MK檢驗)和Spearman's Rho檢驗(SR檢驗),這兩種檢驗曾被世界氣象組織推薦作為檢驗趨勢時的標準非參數(shù)方法[6],它們幾乎不做任何假設,可用于檢測時間序列中單調趨勢.在相關研究中,Keith等[7]、Zhang等[8]使用MK方法檢驗了不同區(qū)域的長期年平均降雨趨勢,He等利用MK檢驗分析了中國14個城市的自然光照度的變化趨勢[9];寧忠瑞等[10]采用MK檢驗探究了近70a全球全年及各季節(jié)的降水、氣溫、蒸發(fā)量的演變特征與空間分布格局;李歡歡等[11]綜合利用Morlet小波分析和MK非參數(shù)檢驗,對保定市2013～2019年秋冬季PM10等6種常規(guī)大氣污染物年均濃度和秋冬季污染特征逐日數(shù)據(jù)進行分析,得出了較為顯著的結果;馮興華等[12]基于MK檢驗對1990年以來長江經濟帶縣域經濟進行了突變點分析.相比MK檢驗,SR檢驗使用較少.比較典型的利用SR進行檢驗的研究有Lettenmaier[13],El-Shaarawi等[14]均為利用SR檢驗研究不同區(qū)域的流域降水時間變化趨勢;馬琳[15]將SR檢驗引入到基坑變形趨勢判斷中以檢驗預測結果的準確性;鞠興華等[16]基于路基沉降的現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù),利用SR檢驗等多種方法判斷路基的整體變形和階段性變形趨勢.另外,SR檢驗本質原理是基于相關系數(shù)理論,不需要考慮MK檢驗中相等數(shù)據(jù)(結節(jié))對結果誤差的影響[17-19].為探究兩種方法的適用性,Page[20]將MK檢驗和SR檢驗進行了應用對比分析,表明兩者對于長時間序列的檢驗結果一致,不存在差異;并有研究對SR檢驗和MK檢驗的趨勢變化結果進行對比分析,得出二者之間不存在差異的結論[21].

綜上,目前非參數(shù)檢驗的MK檢驗與SR檢驗的相關研究主要集中在降水變化趨勢與水文氣象趨勢分析,在日照趨勢、污染物濃度、人均收入、路基變形趨勢等方向也略有應用,而在碳排放峰值研究中涉及較少.目前僅有世界資源研究所(WRI) 2017年的工作報告中統(tǒng)一核算了各國達到溫室氣體排放峰值的時間.在該報告中,截止2010年,全球共有49個國家實現(xiàn)溫室氣體達峰,但該報告并未對哪些國家及已實現(xiàn)碳達峰進行探究,在全球各國及地區(qū)的碳達峰檢驗中存在空白.本研究基于世界銀行數(shù)據(jù)庫1960～2020年數(shù)據(jù),采用MK檢驗和SR檢驗對全球219個國家及地區(qū)的CO2排放及社會經濟數(shù)據(jù)進行趨勢分析,并分析不同達峰國家的達峰特征,為中國碳達峰、碳中和路徑和方案的制定提供參考.

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究對象共包括216個國家、2個特別行政區(qū)(中國香港特別行政區(qū)、中國澳門特別行政區(qū))和1個經濟體聯(lián)盟(歐盟).研究時間范圍選取1960～2020年,其中1960～2019年所涉及數(shù)據(jù)均來源于世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫,2020年數(shù)據(jù)來源于《2020中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒2020》.本文“碳達峰”考慮人為CO2排放的達峰,利用WDI數(shù)據(jù)庫,用能源活動CO2排放數(shù)據(jù)代替.

1.2 檢驗方法

1.2.1 碳排放峰值狀態(tài)判斷原則 首先對于碳排放的時間序列數(shù)據(jù)進行最大值篩選,若該地區(qū)碳排放最大值出現(xiàn)年份后數(shù)據(jù)量大于5,則對該地區(qū)碳排放最大值后的碳排放數(shù)據(jù)進行MK與SR檢驗.若最大值年份后的地區(qū)CO2排放有顯著下降趨勢,則認為該地區(qū)達峰;若沒有顯著趨勢,則認為該地區(qū)處于平臺期.本文顯著性水平= 0.05.

對于碳排放最大值出現(xiàn)年份后數(shù)據(jù)量小于等于5的地區(qū),因為當數(shù)據(jù)量過少時無法進行趨勢檢驗[22],且一個地區(qū)達峰后需要有一段時間證明其并非虛假達峰[23],故認為這部分地區(qū)處于未達峰狀態(tài).

1.2.2 MK檢驗 時間序列數(shù)據(jù)是n個獨立的、隨機變量同分布的樣本.構造Kenddall統(tǒng)計變量S:

(2)

服從漸進正態(tài)分布[7],其方差如下:

式中:表示原始數(shù)據(jù)中打結的數(shù)組數(shù);t表示第個打結的數(shù)組中的數(shù)據(jù)個數(shù).數(shù)據(jù)中有相等值或未檢測到而出現(xiàn)結時Var可以通過Helsel[24]中的結修正方法來調整.

若MK的值大于0,說明序列呈上升趨勢,若ZMK的值小于0,說明序列呈下降趨勢.

1.2.3 SR檢驗 SR檢驗與MK檢驗一致,同樣不對原始數(shù)據(jù)直接進行計算,是對基于原始數(shù)據(jù)所獲得的秩進行統(tǒng)計分析.

給定一個時間序列數(shù)據(jù)集.

原假設H0:數(shù)據(jù)序列無趨勢,備擇假設H1:數(shù)據(jù)序列有增長或下降趨勢.

建立統(tǒng)計量:

式中:R為時間序列數(shù)據(jù)集中第個觀測值X所對應的秩;為事件序列數(shù)據(jù)的長度;服從漸近正態(tài)分布,其方差如下:

式中:SR反映時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢,若SR>0SR<0.

樣本數(shù)據(jù)的MK統(tǒng)計量與SR統(tǒng)計量的值均可以用正態(tài)分布函數(shù)估計:

如果足夠小,這種趨勢就不可能是由隨機抽樣引起的.在0.05的顯著水平上,如果,則認為現(xiàn)有趨勢是顯著的[3].

2 結果與分析

2.1 碳達峰狀態(tài)

經MK檢驗和SR檢驗,所得結果見表1和表2.結果顯示,截至2020年,全球共有43個國家和地區(qū)(42個國家和1個經濟聯(lián)盟)CO2排放在最大值出現(xiàn)后表現(xiàn)出明顯的下降趨勢,即已實現(xiàn)碳達峰,具體見表3;8個國家的CO2排放在最大值出現(xiàn)后表現(xiàn)出上升的趨勢;另有46個國家處于平臺期(表4).剩余121個國家和地區(qū)CO2排放數(shù)據(jù)暫未出現(xiàn)峰值或出現(xiàn)峰值后數(shù)據(jù)不滿5a,處于未達峰狀態(tài).

表1 MK檢驗與SR檢驗結果對比

表2 典型國家和地區(qū)檢驗結果

表3 已達峰國家和地區(qū)及達峰時間

表4 已進入碳達峰平臺期的國家和地區(qū)

2.2 碳達峰國家的達峰特征

2.2.1 碳達峰時人均GDP 除東歐部分國家,多數(shù)國家實現(xiàn)碳達峰年份晚于1992年,達峰時人均生產總值(人均GDP)位于20000～50000美元之間(表5).中國2020年人均GDP為10504美元,與多數(shù)達峰國家達峰時人均GDP水平仍存在一定差距.

表5 不同國家和地區(qū)達峰時人均GDP

注:人均GDP單位為美元.

圖1 不同國家和地區(qū)的碳排放EKC曲線

Fig.1 EKC curve status in different countries and regions

圖中數(shù)據(jù)覆蓋范圍:意大利(1960～2014年)、澳大利亞(1960～2016年)、丹麥(1960～2016年)、歐盟(1970～2016年)、美國(1960～2016年)、中國(1960～2016年)

利用環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)[25]對不同國家經濟發(fā)展與碳排放的關系進行探究(圖1),目前美國等達峰國家和地區(qū)已進入EKC的下降階段,而中國仍處于EKC的上升階段.

美國等發(fā)達國家在實現(xiàn)碳達峰之后,經濟發(fā)展與碳排放之間存在由負脫鉤到弱脫鉤再到強脫鉤的變化趨勢[26],中國目前經濟發(fā)展與碳排放尚未實現(xiàn)脫鉤[27].典型國家經濟發(fā)展與碳排放變化如圖2所示.

2.2.2 碳達峰時第三產業(yè)占比 71.4%的已碳達峰國家在達峰年第三產業(yè)的生產總值占比高于50%,其中澳大利亞、美國等發(fā)達國家第三產業(yè)占比遠高于第一、二產業(yè),如表.這些國家和地區(qū)大都處于后工業(yè)化時期,工業(yè)在GDP中的比重下降,高能耗重化工業(yè)產品需求趨于飽和,產業(yè)向高端發(fā)展,服務業(yè)為主要產業(yè)[28],所以碳達峰時碳排放強度也相對較低.中國第三產業(yè)發(fā)展迅速,產業(yè)增加值從2010年173087億元增至2020年553977億元,占生產總值比重達54.5%,雖然第三產業(yè)本身的碳強度要弱于第二產業(yè),但急劇擴張的規(guī)模帶來了碳排放量的較大提升[29].

圖2 典型國家的碳排放脫鉤情況

表6 不同國家和地區(qū)達峰時第三產業(yè)占比

2.2.3 各國家碳達峰時的化石能源消耗占比與可再生能源消耗占比 如表7、表8所示,根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù),92.1%的國家和地區(qū)化石能源消耗占比均高于60%,73.7%的國家和地區(qū)化石能源消耗占比均高于80%,安道爾、津巴布韋、芬蘭等國家大力發(fā)展可再生能源[30],故其可再生能源消耗占比較高.2019年,中國化石能源占能源消費總量達84.7%,水電、核電、風電等清潔能源消費量占能源消費總量達15.3%,中國高碳能源為主的能源結構正在趨于優(yōu)化[31].

表7 不同地區(qū)達峰時化石能源消耗占比

注:化石能源消耗占比為化石能源(煤、石油、石油和天然氣產品)消耗占能源消耗總量的百分比.

表8 不同國家和地區(qū)達峰時終端可再生能源消耗占比

注:可再生能源消耗占比為可再生能源在最終能源消費總量中所占的比重.

表9 已達峰國家和地區(qū)的人均累積碳排放(t/人)

2.2.4 人均累積碳排放 比較1960～2016年共56a各國的CO2累積排放量與人均碳排量,已經達到排放峰值的國家, CO2累積排放量在全球排放中僅占7.56%(以1960年為基準),這遠不足以使全球排放在短期內實現(xiàn)達峰,且多數(shù)國家和地區(qū)人均累積碳排量已遠超150t/人(表9).

選取累積碳排量位于前10名的國家和地區(qū)(1960～2016年數(shù)據(jù))進行對比分析(圖3).1960年～2016年,美國CO2累積排放量269.85Gt,中國CO2累積排放量189.68Gt,歐盟CO2累積排放量183.56Gt,如果計算的基準年向前推,則美國與歐盟的歷史累積排放量將顯著增加[32].同時美國、中國、歐盟3個國家和地區(qū)的人均累積碳排放量分別為1066.62、153.35和436.62t/人,中國的人均累積碳排放量遠低于美國、歐盟等國家和地區(qū).

2.2.5 全球碳達峰國家和地區(qū) 歐盟已于1979年實現(xiàn)碳達峰,達峰時共有9個成員國.僅有英國(1971年)、法國(1979年)、比利時(1979年)在1979年及其之前實現(xiàn)達峰,德國(1991年)、丹麥(1996年)、意大利(2004年)、愛爾蘭(2007年)都是在歐盟整體實現(xiàn)達峰后陸續(xù)達峰,而盧森堡目前仍處于碳排放平臺期,荷蘭則仍處于碳排放上升期. 1979年歐盟整體實現(xiàn)碳達峰時,英國碳排放總量占其聯(lián)盟總量38%,法國占25%,比利時占7%,3個國家CO2排放量占比高達70%.

綜上,在已經實現(xiàn)碳達峰的43個國家和地區(qū)中,可分為自然達峰、經濟受損兩種類型(表10).美國、意大利等經濟發(fā)達國家和地區(qū),處于后工業(yè)化時代,第三產業(yè)占比較高,經濟保持持續(xù)的高速發(fā)展[33-34],經濟發(fā)展與碳排放之間已實現(xiàn)脫鉤,進入碳排放環(huán)境EKC的下降階段;波蘭、羅馬尼亞等受蘇聯(lián)解體、東歐劇變影響的國家,由于社會經濟受損衰退及轉型失敗而碳排放達峰;挪威、芬蘭、瑞典等國家,可再生能源利用比例較高,經濟社會發(fā)展不依賴化石能源,其中瑞典電力生產基本實現(xiàn)無油、無煤,電力來源基本是水電和核電各占一半,碳減排效果明顯.

圖3 典型國家和地區(qū)累積及人均累積碳排放

表10 2020年全球碳達峰國家和地區(qū)分類

3 結論

3.1 研究發(fā)現(xiàn)在對全球國家與地區(qū)碳達峰的檢驗中,MK檢驗和SR檢驗具有完全相同的效果,但SR檢驗不需要考慮時間序列數(shù)據(jù)中打結數(shù)組的影響,計算過程更加簡便易行.

3.2 美國、英國等42個國家與歐盟均已實現(xiàn)碳達峰,俄羅斯、新加坡等46個國家目前處于碳排放平臺期,荷蘭、阿爾巴尼亞和利比亞等9個國家在碳達峰后存在“反彈式”上升現(xiàn)象.

3.3 達峰國家在達峰時的特征表現(xiàn)為:經濟發(fā)展水平較好,多數(shù)國家和地區(qū)人均GDP高于20000美元且第三產業(yè)占比高于50%;化石能源消費占比仍然較高,多數(shù)國家達峰時化石能源消耗占能源消耗總量的比例高于60%;碳排放已達到脫鉤狀態(tài),實現(xiàn)了在經濟增長的同時,能源消費量逐漸降低.

3.4 目前達峰國家主要可以分為2類,第1類是以美國、英國、日本、澳大利亞、瑞典為代表發(fā)達國家和地區(qū),經濟發(fā)展與碳排放已實現(xiàn)脫鉤,從而自然達峰.第2類是德國、波蘭等受蘇聯(lián)解體、東歐劇變影響的15個國家,以及愛爾蘭、朝鮮等經濟嚴重衰退的8個國家,由于社會經濟受損衰退或社會轉型失敗而達峰.

4 建議與啟示

4.1 建議

4.1.1 加強全球各國碳排放責任劃分 對于英國、法國、美國等第1類CO2排放已經達峰的碳排放大國,經濟發(fā)展已進入工業(yè)化后期,人均累積碳排放量遠高于其他發(fā)展中國家,國際社會應督促其主動承擔起歷史責任與國際社會的責任,加強全球各國碳排放責任劃分,持續(xù)構建高效的能源經濟體系,不斷降低化石能源消耗占比,為其他國家爭取更多的發(fā)展過渡期.

4.1.2 加強全球各國碳達峰狀態(tài)的監(jiān)測 國際社會應定期開展全球各國碳達峰狀態(tài)的評估與監(jiān)測,重點關注46個處于碳達峰平臺期的國家和地區(qū),督促其持續(xù)構建高效的社會經濟體系,在國家內部分部門細化碳排放目標,分行業(yè)落實低碳技術的使用,如非化石能源、碳捕捉與封存以及負排放技術等[35-36],保證CO2排放不會“反彈式”上升.

4.2 對中國的啟示

4.2.1 著力穩(wěn)定宏觀經濟大盤,保持我國經濟發(fā)展長期向好.從達峰國家經驗看,整體實現(xiàn)經濟發(fā)展與碳排放脫鉤,提高人均GDP水平,是平穩(wěn)達峰的前提保障.無論國際風云如何變幻,都要堅定不移做好自己的事情,不斷做強經濟基礎,增強科技創(chuàng)新能力.必須堅持高質量發(fā)展,推動經濟實現(xiàn)質的穩(wěn)步提升和量的合理增長,推動實現(xiàn)共同富裕.

4.2.2 進一步調整能源結構,推動碳排放如期達峰.中國已進入工業(yè)化后期階段,但人均GDP仍然較低,經濟發(fā)展正從高速轉向中高速,短時間內期望通過經濟高速增長實現(xiàn)自然達峰是不現(xiàn)實的.以大多數(shù)國家達峰時對應的化石能源消費占比仍高于60%為參考,中國化石能源消費占比超過80%,以煤炭為主的能源消費結構難以在近10a得到根本改變[37].借鑒挪威、芬蘭等已達峰國家的經驗,中國需進一步加快能源結構調整,持續(xù)提高水能、太陽能、風能、生物質能等可再生能源在能源生產和消費中的比重,從能源結構調整的角度推動達峰進程.

4.2.3 優(yōu)化產業(yè)結構,實現(xiàn)高質量達峰.要正確處理經濟增長、能源消耗與碳排放之間的關系,進一步調整和優(yōu)化中國產業(yè)結構.持續(xù)優(yōu)化工業(yè)結構,嚴格限制高耗能產業(yè)發(fā)展,加快淘汰落后產能,避免中國工業(yè)過度依賴能源密集、碳排放密集、資本密集產業(yè)[38].增加第三產業(yè)比例,加快發(fā)展信息密集、知識密集、就業(yè)密集的現(xiàn)代服務業(yè),加快構建以服務業(yè)為主導的國民經濟新格局,力爭早日實現(xiàn)經濟發(fā)展與碳排放脫鉤.

4.2.4 制定區(qū)域差異化碳達峰目標,推動有條件的地區(qū)率先達峰.中國經濟發(fā)展東中西部不平衡[39],所有省份同時實現(xiàn)碳達峰并不現(xiàn)實.結合對已碳達峰國家和地區(qū)的分析,不同國家的經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構和能源結構存在的差異性影響了碳達峰的時間和峰值.歐盟已達峰表明,區(qū)域實現(xiàn)碳達峰,并不要求域內所有國家均實現(xiàn)碳達峰.中國可分區(qū)域、分省份分批實現(xiàn)碳達峰,同時保障社會經濟健康發(fā)展和全國碳達峰工作順利有序推行.例如,中國東部沿海省份人均GDP大都超過10000美元,CO2排放總量和歐盟CO2排放峰值時水平相當,城市特征也較為相似,同樣是資源緊缺、環(huán)境污染嚴重的地區(qū).東部沿海地區(qū)CO2排放可借鑒歐盟等已實現(xiàn)碳達峰地區(qū)的經驗,尋求共性與差異,重塑生產、消費和生活方式,處理好發(fā)展和減排、整體和局部、短期和中長期的關系.

[1] 雷學軍.二氧化碳是人類的寶貴財富 [J]. 中國能源, 2016,38(1): 12-21.

Lei X J. Carbon dioxide is the precious wealth of human beings [J]. Energy of China, 2016,38(1):12-21.

[2] 魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預測技術 [M]. 北京:氣象出版社, 2007.

Wei F Y. Modern climate statistical diagnosis and prediction technology [M]. Beijing: Meteorological Press, 2007.

[3] Mann H B. Nonparametric tests against trend [J]. Econometrica, 1945,13(3):245-259.

[4] 李志成,鄭君瑜,鐘流舉.珠江三角洲地區(qū)2006年顆粒物污染過程識別與分析 [J]. 環(huán)境科學研究, 2011,24(9):975-981.

Li Z C, Zheng J Y, Zhong L J. Identification and analysis of PM pollution processes in the Pearl River Delta Region in 2006 [J]. Research of Environmental Sciences, 2011,24(9):975-981.

[5] 桑燕芳,王中根,劉昌明.小波分析方法在水文學研究中的應用現(xiàn)狀及展望 [J]. 地理科學進展, 2013,32(9):1413-1422.

Sang Y F, Wang Z G, Liu C M. Applications of wavelet analysis to hydrology: Status and prospects [J]. Progress in Geography, 2013, 32(9):1413-1422.

[6] Adeloye J, Montaseri M. Preliminary streamflow data analyses prior to water resources planning study/Analyses préliminaires des données de débit en vue d'une étude de planification des ressources en eau [J]. Hydrological Sciences Journal, 2002,47(5):679-692.

[7] Keith W, Jan M, Weller R. DATA ANALYSIS OF WATER QUALITY TIME SERIES IN LAKE ERIE1 [J]. Data analysis of water quality time series in lake erie1, 1988,24(3):533-544.

[8] Zhang X, Harvey K D, Hogg W D. Trends in Canadian streamflow [J]. 2001,37(4):987-998.

[9] He Y, Wang A Y, Huang H J. The trend of natural illuminance levels in 14Chinese cities in the past 50years [J]. Energy, Sustainability and Society, 2013,3(1):1-11.

[10] 寧忠瑞,張建云,王國慶.1948～2016年全球主要氣象要素演變特征 [J]. 中國環(huán)境科學, 2021,41(9):4085-4095.

Ning Z R, Zhang J Y, Wang G Q. Variation and global pattern of major meteorological elements during 1948～2016 [J]. China Environmental Science, 2021,41(9):4085-4095.

[11] 李歡歡,牛 璨,張 凱,等.保定市2013～2019年秋冬季污染物濃度變化特征 [J]. 中國環(huán)境科學, 2021,41(7):3076-3087.

Li H H, Niu C, Zhang K, et al. Variation characteristics of pollutant concentration in autumn and winter from 2013 to 2019 in Baoding City [J]. China Environmental Science, 2021,41(7):3076-3087.

[12] 馮興華,鐘業(yè)喜,陳 琳,等.長江經濟帶縣域經濟空間格局演變分析 [J]. 經濟地理, 2016,36(6):18-25.

Feng X H, Zhong Y X, Chen L, et al. Evolution of spatial pattern of county regional economy in Yangtze River Economic Belt [J]. Economic Geography, 2016,36(6):18-25.

[13] Lettenmaier D P. Detection of trends in water quality data from records with dependent observations [J]. 1976,12(5):1037-1046.

[14] El-Shaarawi A H, Esterby S R, Kuntz K W. A statistical evaluation of trends in the water quality of the Niagara River [J]. 1983,9(2):234- 240.

[15] 馬 琳.基于混沌遞進預測模型與趨勢檢驗的深基坑變形規(guī)律研究 [J]. 隧道建設(中英文), 2018,38(6):934-940.

Ma L. Study of deformation law of deep foundation pit based on chaotic progressive prediction model and trend test [J]. Tunnel construction, 2018,38(6):934-940.

[16] 鞠興華,楊曉華,張莎莎.鐵路路基沉降變形趨勢的綜合檢驗分析 [J]. 中國安全科學學報, 2018,28(3):132-137.

Ju X H, Yang X H, Zhang S S. Comprehensive inspection and analysis of trend in both settlement and deformation of railway subgrade [J]. Chinese Safety Science Journal, 2018,28(3):132-137.

[17] Tonkaz T, Etin M, Tülücü KZ. The impact of water resources development projects on water vapor pressure trends in a semi-arid region, Turkey [J]. Climatic Change, 2007.

[18] Shadmani M, Marofi S, Roknian M. Trend analysis in reference evapotranspiration using Mann-Kendall and Spearman's Rho Tests in Arid Regions of Iran [J]. Water Resources Management, 2012,26(1): 211-224.

[19] Nafarzadegan A R, Ahani H, Singh V P , et al. Parametric and non-parametric trend of reference evapotranspiration and its key influencing climatic variables (Case study: Southern Iran) [J]. ecopersia, 2013.

[20] Page E B. Ordered hypotheses for multiple treatments: A significant test for linear ranks [J]. Yearbook of the National Council on Measurement in Education, 1963,(20):17-23.

[21] Taylor J M G. Kendall and Spearman correlation-coefficients in the presence of a blocking variable [J]. Biometrics, 1987,43(2):409-416.

[22] Gilbert R O. Statistical methods for environmental pollution monitoring [M]. New York: John Wiley and Sons, 1987:209.

[23] C40. 27cities have reached peak greenhouse gas emissions whilst populations increase and economies grow [R/OL]. 2018 [2020-05-14]. https://www.c40.org/press_releases/27-cities-have-reached-peakgreenhouse-gas-emissions-whilst-populations-increase-and-economiesgrow.

[24] Helsel R G, Young P M. Characterization theorems for integral means [J]. Duke Mathematical Journal, 1943,10(2):259-269.

[25] Kaika D, Zervas E. The environmental Kuznets curve (EKC) theory—Part A: Concept, causes and the CO2emissions case [J]. Energy Policy, 2013,62:1392-1402.

[26] 仲偉周,孫耀華,慶東瑞.經濟增長、能源消耗與二氧化碳排放脫鉤關系研究 [J]. 審計與經濟研究, 2012,27(6):99-105.

Zhong W Z, Sun Y H, Qing D R. Study on the decoupling relationship between economic growth, energy consumption and carbon dioxide emissions [J]. Journal of Audit & Economics, 2012, 27(6):99-105.

[27] 彭佳雯,黃賢金,鐘太洋,等.中國經濟增長與能源碳排放的脫鉤研究 [J]. 資源科學, 2011,33(4):626-633.

Peng J W, Huang X J, Zhong T Y, et al. Decoupling analysis of economic growth and energy carbon emissions in China [J]. Resources Science, 2011,33(4):626-633.

[28] 田 野.全球金融危機后美國產業(yè)結構的調整與變化 [D]. 長春:吉林大學, 2020.

Tian Y. Adjustment and change of industrial structure in the United States after the global financial crisis [D]. Changchun: Jilin University, 2020.

[29] 盧愿清,史 軍.中國第三產業(yè)能源碳排放影響要素指數(shù)分解及實證分析 [J]. 環(huán)境科學, 2012,33(7):2528-2532.

Lu Y Q, Shi J. Decomposition model of energy-related carbon emissions in Tertiary Industry for China [J]. Environmental Science, 2012,33(7):2528-2532.

[30] Huttunen S. Stakeholder frames in the making of forest bioenergy legislation in Finland [J]. Geoforum, 2014,53(may):63-73.

[31] 劉曉龍,葛 琴,姜玲玲,等.中國煤炭消費總量控制路徑的思考 [J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2019,29(10):160-166.

Liu X L, Ge Q, Jiang L L, et al. Consideration on the route of total coal consumption control in China [J]. China population, resources and environment, 2019,29(10):160-166.

[32] 任國玉,徐 影,羅 勇.世界各國CO2排放歷史和現(xiàn)狀 [J]. 氣象科技, 2002,(3):129-134.

Ren G Y, Xu Y, Luo Y. History and status of CO2emissions in the world [J]. Meteorological Science and Technology, 2002,(3):129-134.

[33] 黃衛(wèi)平,朱文暉.溫特制:美國新經濟與全球產業(yè)重組的微觀基礎 [J]. 美國研究, 2004,18(2):18.

Huang W P, Zhu W H. Wintelism: Americans new economy and the micro basis for world industrial [J]. The Chinese Journal of American Studies, 2004,18(2):18.

[34] Sato K. Stabilization policy and the Japanese economy [J]. Journal of Asian Economics, 1998,9(1):67-94.

[35] 王景云,郭 茹,楊海真.碳捕捉與封存研究進展淺析 [J]. 環(huán)境科學與技術, 2012,35(S2):156-160.

Wang J Y, Guo R, Yang H Z. Analysis on the research progress in carbon capture and storage [J]. Environmental Science & Technology, 2012,35(12J):156-160.

[36] 王 深,呂連宏,張保留,等.基于多目標模型的中國低成本碳達峰、碳中和路徑 [J]. 環(huán)境科學研究, 2021,34(9):2044-2055.

Wang S, Lui L H, Zhang B L, et al. Multi objective programming model of low-cost path for China's Peaking carbon dioxide emissions and carbon neutrality [J]. Research of Environmental Sciences, 2021,34(9):2044-2055.

[37] 付 允,馬永歡,劉怡君,等.低碳經濟的發(fā)展模式研究 [J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2008,18(3):14-19.

Fu Y, Ma Y H, Liu Y J, Niu W Y. Development patterns of low carbon economy [J]. China Population,Resources and Environment, 2008,18(3):14-19.

[38] Daniel S C, Catherine D. Potential emissions reductions from grandfathered coal power plants in the United States [J]. Energy Policy, 2011,39(9):4816-4822.

[39] 彭國華.技術能力匹配、勞動力流動與中國地區(qū)差距 [J]. 經濟研究, 2015,50(1):99-110.

Peng G H. The matching of skills to tasks, labor migration and Chinese regional income disparity [J]. Economic Research Journal, 2015,50(1):99-110.

Peaking characteristics and enlightenment based on carbon peak countries.

ZHANG Nan, ZHANG Bao-liu, Lü Lian-hong*, BAI Zi-han, ZHAO Ming-xuan, LUO Hong

(Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China)., 2022,42(4)：1912～1921

The paper is based on the World Bank World Development Indicators database from 1960 to 2020, and Mann-Kendall test and Spearman's Rho test are used to analyze trends in CO2emissions and socioeconomic data of 219 countries and regions around the world. The result shows: the conclusions of the MK test and the SR test are consistent that 42 countries and 1 economic alliance achieved carbon peak, while 46 countries are in the carbon peak plateau. Most peaking countries have the following characteristics: GDP per capita is between 2′104and 5′104dollars; tertiary industry accounts for more than 50%; fossil energy consumption still accounts for more than 60%; carbon emissions are in the downward phase of the Environmental Kuznets Curve, and economic development is decoupled from carbon emission. Learning from the experience of the peaking countries, China should further adjust energy structure, increase the proportion of renewable energy consumption, optimize the industrial structure, accelerate the construction of a new pattern of the national economy dominated by the service industry, formulate regionally differentiated carbon peak goals, and promote qualified regions to take the lead in reaching the peak.

carbon emissions peak；peaking characteristics；Mann-Kendall test；Spearman's Rho test；Environmental Kuznets Curve

X32

A

1000-6923(2022)04-1912-10

張 楠(1998-),女,山東濟南人,碩士研究生,主要研究方向為能源與環(huán)境經濟.

2021-09-01

中國環(huán)境科學研究院中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務專項(2021YSKY-07),國家社會科學基金項目(21BJY247)

*責任作者, 正高級工程師, lvlh@craes.org.cn