中国超大城市重点行业大气污染物控制和温室气体减排协同效应的量化分析体系构建与案例研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71774033
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0411.环境与生态管理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Air pollutants and carbon emissions produced in mege cities are much bigger than other cities. Because the mege city industry sector is highly concentrated, which make cities have varies of ways and big potential to achieve synergistic reduction of air pollutants and greenhouse gas emissions. This proposed project establishes a theoretical system of research methodology on co-effects of air pollutants and greenhouse gas emissions reduction in urban key industries in mega cities. The data, including the technical, environmental and econimic indexes of measures of energy saving and emission reduction, energy consumption and emission factors, will be collected in the project. Firstly, the analysis on synergistic reduction capacity will be made. Using the co-effects cross elasticity analysis and normalized quantitative evaluation methods, the study can analyze the degree, effect and potential of synergistic reduction of air pollutants and greenhouse gas emissions though implementing co-control measures. In order to make the environmental economic (cost-benefit) evaluation, the marginal abatement cost (MAC) curve of co-effects will be established. Through the MAC curve, the environmental economic characters of different co-control measures can be identified, the measures with maximum advantages of co-benefits will be chosen, and an optimal approach of achieving co-benefits will be formed as well. Based on the outcomes of case study on key industries of Shanghai by using the quantitative analysis method system established in the study, the project can provide scientific basis and support for controlling air pollution and dealing with climate change in Shanghai and other China’s mega cities.
超大城市对于大气污染物和碳排放的贡献远远大于其他类型城市,由于超大城市行业部门众多且高度集中,这就存在对大气污染物和温室气体进行协同减排的巨大潜力和可观效益。本项目全面系统地构建了超大城市重点行业大气污染物控制和温室气体减排协同效应量化分析体系,包括对重点行业部门的节能减排备选措施集合的技术、环境和经济参数以及行业能耗和排放因子等数据的收集,基于对协同减排能力的核算,通过交叉弹性法评估污染物与CO2排放之间的协同作用和耦合程度,建立归一化指标统一度量协同减排潜力和效果,构建边际减排成本(MAC)曲线分析各项协同减排措施的环境经济特性,通过筛选各项指标具有优势的协同减排措施,设计最优化协同效益发展路径。本项目以上海为案例,采用构建的协同效应量化分析体系展开分析,基于研究结果,可为上海以及我国其他超大城市控制大气污染以及应对气候变化协同政策的制定和实施提供科学依据和支持。

结项摘要

在我国2030年实现碳达峰和2060年前实现碳中和以及促进绿色可持续发展的战略发展目标下,针对超大城市发展带来的温室气体减排和大气污染物控制政策和措施至关重要。超大城市对于大气污染物和碳排放的贡献远远大于其他类型城市,由于超大城市行业部门众多且高度集中,这就存在对大气污染物和温室气体进行协同减排的巨大潜力和可观效益。准确地评估超大城市行业部门的碳和污染物排放,可为实现我国碳达峰和碳中和以及绿色发展目标能提供重要的理论依据和应用支撑。本研究项目全面系统地构建了超大城市重点行业大气污染物控制和温室气体减排协同效应量化分析体系,包括对重点行业部门的节能减排备选措施集合的技术、环境和经济参数以及行业能耗和排放因子等数据的收集,并基于对协同减排能力的核算,通过交叉弹性法评估污染物与CO2排放之间的协同作用和耦合程度,建立了归一化指标统一度量协同减排潜力和效果,构建边际减排成本(MAC)曲线分析各项协同减排措施的环境经济特性,通过筛选各项指标具有优势的协同减排措施,设计最优化协同效益发展路径。本项目以上海为案例,采用构建的协同效应量化分析体系,对选取的交通、电力、钢铁等行业部门展开分析,评估了这些重点行业部门碳减排与大气污染控制的协同控制措施及其效果,构建了实现协同效益发展路径,并与上海以外的案例进行了对比。针对我国城市行业部门控制大气污染以及应对气候变化协同控制和治理领域,基于本研究项目成果的应用主要体现在三个方面:碳排放及污染物核算、CO2和污染减排协同效益评估和双碳目标下环境协同治理路径设计,项目成果也可为我国城市的行业部门实现碳达峰和碳中和以及绿色发展目标的相关政策措施设计和实施提供重要的理论依据和应用参考。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
上市公司环境信息披露对银行信贷影响的实证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国人口·资源与环境
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡佳楠;李志青;蒋平
  • 通讯作者:
    蒋平
Individual environmental behavior: A key role in building low-carbon communities in China
个人环境行为:在中国建设低碳社区中的关键作用
  • DOI:
    10.1007/s11708-018-0566-y
  • 发表时间:
    2018-05
  • 期刊:
    Frontiers in Energy
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Jiang Ping;Dong Hongjia;Zhu Yun;Alimujiang Adila;Zhang Zhenhua;Ma Weichun
  • 通讯作者:
    Ma Weichun
Synergy and co-benefits of reducing CO2 and air pollutant emissions by promoting electric vehicles-A case of Shanghai
推广电动汽车减少二氧化碳和空气污染物排放的协同效应和协同效应——以上海为例
  • DOI:
    10.1016/j.esd.2020.02.005
  • 发表时间:
    2020-04-01
  • 期刊:
    ENERGY FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Alimujiang, Adila;Jiang, Ping
  • 通讯作者:
    Jiang, Ping
A comprehensive enterprise classification approach based on three indicators of emissions, efficiency and location
基于排放、效率和地点三项指标的综合企业分类方法
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2017.12.037
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Zhao Haijun;Jiang Ping;Yu Qi;Zhang Yan;Ma Weichun
  • 通讯作者:
    Ma Weichun
Analysis of the Environmental Sustainability of a Megacity through a Cobenefits Indicator System-The Case of Shanghai
特大城市环境可持续性的协同效益指标体系分析——以上海为例
  • DOI:
    10.3390/su12145549
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Qiao Wen;Sun Xing;Jiang Ping;Wang Linji
  • 通讯作者:
    Wang Linji

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其他文献

棒络新妇卵袋结构与组成
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    --
  • 发表时间:
    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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波及系数对稠油化学驱采收率的影响
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    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋平;张贵才;葛际江;丁保东;冯岸州;张建强
  • 通讯作者:
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  • DOI:
    10.16081/j.issn.1006-6047.2017.01.018
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    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋平;郑斌青;冯双
  • 通讯作者:
    冯双
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    蒋平
  • 通讯作者:
    蒋平
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    南京工业大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    辛建波;舒展;冯双;徐在德;蔡霞;蒋平;吴熙;徐青山
  • 通讯作者:
    徐青山

其他文献

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蒋平的其他基金

电子波导器件和原子级超微结构电子性质的理论研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
    1997
  • 资助金额:
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新型量子器件的理论研究
  • 批准号:
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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