能源-经济-环境集成模型中的多重不确定性作用机制与减排政策研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71874177
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0412.资源管理与政策
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The multiple uncertainties existed in energy, economy and environmental (3E) systems are critical factors that affect China’s long-term projections of carbon emissions and low-carbon transition, also one of the most challenging parts of 3E-integrated modeling work. On these bases, we first investigate the rationale behind the potential impacts of uncertainties on 3E-integrated models, and develop an effective mechanism to handle and analyze the multiple uncertainties existed in the integrated system; by incorporating the influences of diffusion laws, policy intervention and cost competitiveness on penetration of energy technologies, we then propose a stochastic multi-technological evolution mechanism; we finally establish a Chinese 3E-integrated hybrid model under uncertainties based on the complex dynamic and coupling relationships between multiple uncertainties and multi-technological portraying mechanism, and design inter-temporally optimal algorithm for this stochastic large-scale integrated system. With this model in hand, we first make an integrated assessment of China’s Intended Nationally Determined Contributions (INDC) targets, especially the statistically sorting for attaining various climate goals; then our focus is put on the potential relationships between different policy targets and possible impacts of synergistic policy effects. Through this study, we could provide effective model framework and method reference for deep theoretical research of climate policy, and empirically support the policy making and adjusting for reduction of carbon emissions, and optimal options of mid and long-term warming-limit strategies.
能源经济环境(3E)系统中多重不确定性的存在是影响我国未来碳排放和能源低碳转型路径的关键因素,同时也是3E系统集成评估建模的重点和难点。基于此,本项目从3E集成系统中不确定性的作用机理出发,建立经济、能源,尤其是技术系统中多重不确定性的处理和分析体系;考虑技术发展过程中的扩散规律、政策干预和成本竞争的影响,提出随机多重能源技术演替机制;基于不确定性与多重技术演变的耦合联动关系,构建中国随机3E系统混合集成模型,并给出大规模随机集成系统的寻解算法和跨期优化方案;依托模型平台对我国2030年自主贡献减排目标(INDC)进行综合评估,给出统计意义下多重目标达成的难易程度排序,分析主要INDC目标间的潜在关系及政策协同效应的影响。理论上,为能源和气候政策的深化研究提供模型框架和工具支撑;实践上,为《巴黎协定》全球气候治理框架下国家减碳政策的制定、调整以及中长期控温战略的选择提供政策参考和定量依据。

结项摘要

为应对日趋严峻的全球变暖形势,也为了顺应国家绿色经济高质量发展的内在需求,国家提出了以碳排放达峰为核心的自主贡献减排(NDC)系列目标。尽管中国在提出这些政策目标时对未来的经济发展、能源消费结构及能源技术的替代演化情景等作了充分的分析和考证,但国内外学者对于中国能否如期达成这些目标以及其相应的成本代价仍持有不同的观点。造成这一分歧的原因较多,其中最主要的莫过于目标达成过程中多重不确定性的存在。基于此,本项目拟从NDC目标下减排政策评估的实际需求出发,对3E系统集成模型中的多重不确定性引入机理和作用机制进行深入研究,在理论上发展广泛适用于多重能源技术演化机制的不确定性处理方法,构建不确定环境下的中国3E系统综合评估模型。同时,基于此模型框架系统分析中国如期实现NDC目标的可能性及可行的政策选择,评估可能的政策协同效应及其对宏观控排成本和区域经济发展的影响。. 通过本项目研究,得到了诸多重要发现:1)温度升高对中国经济发展产生显著负影响,1℃温升对应0.78%的经济产出下降,且平均温升对发达地区和欠发达地区的影响更甚;2)碳定价政策会对经济产生负面影响,加剧区域经济失衡,但有利于能源总量控制,而针对性的电力投资政策则对缓解区域经济发展不平衡效果显著;3)实现2030年的碳排放达峰和碳强度目标似乎水到渠成,而实现能源总量控制和清洁能源发展目标则更具挑战性;4)单纯的碳价或非化石能源补贴政策均不足以支持碳中和目标的如期达成,而退煤脱油机制下的碳价干预与负排放技术的发展激励为这一目标的实现提供了可行的政策选项;5)经济代价不应该成为我国推进碳中和目标达成的主要顾虑,预估的累积经济成本不超过相应GDP的1.9%(以5%贴现率计)。. 本项目发展的不确定性综合评估模型为长期气候政策和经济分析研究提供了可靠的方法工具,同时,在Science、Nature、管理世界等国内外顶级期刊累计发表学术论文45篇,完成专著1部,在国内外学术界和政策制定方面产生了积极的影响。

项目成果

期刊论文数量(45)
专著数量(0)
科研奖励数量(10)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Medium- and long-term development path of natural gas consumption in China: Based on a multi-model comparison framework
中国天然气消费中长期发展路径:基于多模型比较框架
  • DOI:
    10.1016/j.ngib.2021.07.004
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
    Natural Gas Industry B
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Hongbo Duan;Xu Tang;Kaipeng Ren;Yu Ding
  • 通讯作者:
    Yu Ding
Perspectives of carbon capture and storage technology in realizing the Paris agreement goals
碳捕集与封存技术实现巴黎协定目标的前景
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    International Journal of Greenhouse Gas Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Jiali Zheng;Hongbo Duan;Yongna Yuan
  • 通讯作者:
    Yongna Yuan
Analysis on the Enterprises' Innovation Quality Based on the Patent Value: A Comparison between Public and Private Enterprises in China
基于专利价值的企业创新质量分析:中国公私企业比较
  • DOI:
    10.3390/su12083107
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Huang Dujuan;Duan Hongbo;Zhang Gupeng
  • 通讯作者:
    Zhang Gupeng
Comparative technological advantages between China and developed areas in respect of energy production: Quantitative and qualitative measurements based on patents
中国与发达地区能源生产技术优势比较:基于专利的定量和定性衡量
  • DOI:
    10.1016/j.energy.2018.08.081
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    Energy
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Gupeng Zhang;Hongbo Duan;Shouyang Wang;Qianlong Zhang
  • 通讯作者:
    Qianlong Zhang
Mitigating climate change to alleviate economic inequality under the Paris Agreement.
根据《巴黎协定》减缓气候变化以缓解经济不平等
  • DOI:
    10.1016/j.isci.2022.105734
  • 发表时间:
    2023-01-20
  • 期刊:
    ISCIENCE
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Tang, Yun;Duan, Hongbo;Yu, Shiyun
  • 通讯作者:
    Yu, Shiyun

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其他文献

节能目标约束对中国工业部门绿色生产率的影响研究
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
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  • 通讯作者:
    蔡宗武
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔连标;段宏波;许金华
  • 通讯作者:
    许金华
《巴黎协定》我国能源和气候政策目标:综合评估与政策选择
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    莫建雷;段宏波;范英;汪寿阳
  • 通讯作者:
    汪寿阳
-政策协同对实现中国国家自主贡献目标的影响评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    环境经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    段宏波;杨建龙
  • 通讯作者:
    杨建龙

其他文献

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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

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          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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