基于共享的社会经济路径探索区域碳排放与电力行业转型路径：以中国四川省为例

《Journal of Cleaner Production》：Exploring regional carbon emission and power sector transition pathways based on shared socioeconomic pathways: A case study in Sichuan, China

四川省2000-2020年碳减排驱动因素分析及多情景预测研究，揭示经济增速是主因，SSP1情景下通过能源结构转型（风/光占比超50%）和CCS技术可于2060实现碳中和，协同减少PM2.5污染59,649例早亡，但受邻近省区污染溢出影响东部减排效果受限。

　　本研究聚焦于中国西部省份四川，旨在深入分析该地区碳排放的演变趋势及其驱动因素，并探索未来可能的碳排放路径。通过将共享社会经济路径（SSPs）框架与LEAP-Sichuan模型以及InMAP-China模型相结合，研究人员构建了一个高时空分辨率的电力优化模型，以预测四川未来在不同社会、经济和技术发展情景下的碳排放、能源消费、电力行业发展及空气污染协同效益。这一研究不仅为四川的低碳转型提供了科学依据，也为全国实现“双碳”目标（碳达峰和碳中和）提供了重要的参考。

从2000年至2020年，四川的碳排放呈现出明显的阶段性变化。初期，碳排放持续增长，至2013年达到峰值351.77万吨，随后开始下降。这一趋势表明，四川在碳排放管理方面已经取得了一定的成效，但其减排过程并非一帆风顺。研究指出，能源强度是推动碳排放下降的关键因素，而经济增长则是主要的碳排放驱动因素。这表明，尽管四川在经济发展过程中面临较高的碳排放压力，但通过提高能源利用效率和优化能源结构，仍然能够有效降低碳排放水平。

在不同SSP情景下，四川的碳排放趋势表现出显著差异。在SSP1和SSP4情景中，碳排放持续下降，但只有SSP1情景能够实现2060年的碳中和目标。这一结果凸显了SSP1情景在推动低碳发展方面的优势，它强调了社会、经济和技术的协同转型，包括能源结构的优化、可再生能源的广泛应用以及能源效率的提升。相比之下，SSP5情景下，碳排放预计在2060年达到2020年的3.42倍，显示出该情景下对高碳能源的依赖程度较高，难以满足国家的“双碳”目标。

能源消费的趋势同样值得关注。研究发现，四川的能源消费呈现倒U型曲线，即在一定阶段内持续增长，随后逐渐下降。这一趋势背后的主要原因是能源强度的下降和燃料结构的调整。随着可再生能源如风能和太阳能的广泛应用，以及传统化石能源如煤炭的逐步减少，四川的能源消费模式正在向更加清洁和高效的方向转变。特别是在SSP1情景下，到2060年，风能和太阳能的装机容量预计将超过50%，显示出四川在可再生能源发展方面的巨大潜力。

然而，四川的电力行业发展也面临诸多挑战。首先，四川的西部地区拥有丰富的风能和光伏资源，这些地区的大规模风力和太阳能发电项目正在优先开发。然而，由于水电在夏季达到高峰，导致风能和太阳能的发电量部分被弃用，这种现象在2060年时尤为明显，风能和太阳能的弃用率高达50%。这表明，尽管四川在可再生能源方面具有优势，但如何有效整合不同能源类型，确保电力供应的稳定性，仍然是一个亟待解决的问题。

为了应对这一挑战，研究强调了碳捕集与封存（CCS）以及能源存储技术在四川电力系统中的重要性。这些技术不仅有助于平衡不同能源的供应和需求，还能提高整个电力系统的灵活性和可靠性。此外，研究还指出，四川的电力供应成本在碳减排过程中有所上升，大约增加了0.2元/千瓦时。这一成本上升虽然在短期内可能对经济造成一定压力，但从长远来看，有助于推动更清洁、更高效的能源利用模式。

除了碳排放和能源消费，研究还关注了碳减排对空气污染的协同效益。在SSP1情景下，人口加权平均的PM2.5浓度预计在2060年下降至18.184微克/立方米，相较于SSP5情景下的污染水平，这一改善将避免约59,649例早逝。这表明，碳减排不仅有助于应对气候变化，还能显著改善空气质量，提升公众健康水平。然而，研究也指出，由于邻省的污染溢出效应，四川东部地区的减排效益受到一定限制，这提示在制定区域减排政策时，需要充分考虑区域间的相互影响。

四川作为中国西部最发达的省份之一，其经济和能源发展水平在全国范围内具有代表性。然而，四川的低碳转型并非孤立进行，而是需要与全国的“双碳”战略相协调。四川的能源结构以水电为主，这一特点使其在碳减排方面具有独特的优势。但与此同时，水电资源的开发已经接近瓶颈，导致近年来热电的比重有所回升。这种能源结构的变化给四川的低碳转型带来了新的挑战，尤其是在如何平衡经济增长、能源需求和碳减排目标之间。

因此，本研究不仅为四川的低碳发展提供了科学依据，也为其他省份的碳减排路径提供了有益的借鉴。通过将SSPs框架与LEAP-Sichuan模型相结合，研究人员能够更全面地模拟不同情景下的碳排放和能源消费趋势，从而为政策制定者提供更加精准的决策支持。此外，研究还强调了在模型中考虑可再生能源的间歇性特征以及水电开发瓶颈的重要性，这些因素在传统的能源模型中往往被忽视，导致情景预测结果存在偏差。

在方法论上，本研究采用了多种模型和数据源，包括LEAP模型、高时空分辨率的电力优化模型以及污染物浓度模拟模型。这些模型的结合不仅提高了预测的准确性，还使得研究能够从多个维度分析碳减排的潜在效益。例如，LEAP模型能够模拟不同情景下的能源消费和碳排放趋势，而高时空分辨率的电力优化模型则能够提供更详细的电力系统运行数据，从而揭示不同能源类型的协同效应。此外，研究还利用了高分辨率再分析数据、地理信息系统（GIS）和人口数据，以确保模型的输入数据具有较高的空间和时间精度。

从政策角度来看，本研究的结果对四川乃至全国的碳减排路径具有重要的指导意义。首先，研究指出，即使在能源清洁度较高的省份，如四川，也需要采取最激进的减排措施，才能实现2060年的碳中和目标。这表明，碳中和目标的实现不仅依赖于能源结构的优化，还需要在经济和社会层面进行深刻的变革。其次，研究强调了风能和太阳能在四川电力系统中的重要性，特别是在西部地区的优先发展。这提示政策制定者应加大对西部地区可再生能源项目的投入和支持，以充分发挥其在低碳转型中的潜力。

此外，研究还指出，四川的低碳转型需要考虑区域间的协同效应。例如，东部地区的减排效益受到邻省污染溢出的影响，这表明区域间的政策协调和合作对于实现全国碳减排目标至关重要。因此，政策制定者在制定区域减排计划时，应充分考虑区域间的相互作用，避免因局部政策的制定而影响整体的减排效果。

总体而言，本研究为四川的低碳发展提供了全面的分析框架和科学依据。通过整合多种模型和数据源，研究人员能够更准确地预测不同情景下的碳排放趋势，并揭示碳减排对经济、社会和环境的多方面影响。这些结果不仅有助于四川制定更加科学和可行的碳减排路径，也为其他省份的低碳转型提供了重要的参考。未来的研究可以进一步探讨不同区域在碳减排过程中的差异化路径，以及如何通过政策和技术手段实现更高效的碳减排目标。