城市尺度下“水-能源-碳”交互关系与低碳转型策略研究

减缓气候变化进程，各国正大力推进碳减排工作，低碳转型的理念在全球范围内得到了广泛推广。作为全球最大的碳排放国，中国面临着诸多地区的水资源短缺问题，且能源供应高度依赖煤炭生产。为实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和的宏伟目标，探讨“水-能源-碳”关联对于理解城市资源可用性与环境影响之间的复杂相互依存关系具有重要意义。学术界已在保障经济稳定增长的基础上，深入研究和探讨了有效的碳减排策略。在这一过程中，必须实现资源利用与环境保护的平衡，并确保水与能源的安全供应。随着全球城市化进程的加速，城市作为全球经济活动的核心区域，消耗了全球三分之二的能源，并产生了70%的碳排放。因此，城市不仅是应对气候变化的关键阵地，也是实现可持续发展目标的重要载体。

图1 中国的“双碳”行动任务及其潜在的解决方案

图2 实现“双碳”目标的潜在技术路径和措施

近年来，水与碳之间的关系愈发受到研究关注，尤其是在城市水系统、工业生产、农业灌溉以及区域碳足迹和水足迹等领域。水与碳的相互作用是环境科学与能源管理领域的重要研究课题。水处理与输送过程中的能源消耗是碳排放的关键来源之一。例如，中国作为一个水资源分布不均且能源消耗较高的国家，研究“水-能源-碳”（WEC）耦合协调水平具有重要意义。研究表明，2004—2021年间，中国30个省份的WEC关联耦合协调水平总体呈现上升趋势，但不同地区之间存在显著差异。位于西南地区的省份，如云南、四川和青海，其“水-能源-碳”（WEC）耦合协调水平较高，对周边省份产生积极影响。相比之下，位于中部地区的省份，包括北京、天津和陕西，对相邻省份产生负面影响。此外，水利工程建设和水资源生产的投资是影响WEC关联耦合协调水平的关键因素。

图3 污水处理过程中的碳排放

LEAP模型（Long-range Energy Alternatives Planning System，长期能源替代规划系统）是一种基于情景分析的自底向上的能源—环境核算工具，由斯德哥尔摩环境研究所与美国波士顿大学联合研发。它主要用于预测不同发展条件下中长期的能源供应、能源转换、能源终端需求以及温室气体（如CO₂）和其他空气污染物的排放。以下是结合一个典型能源输入型城市的案例，讲解如何使用LEAP模型进行能源需求预测的操作步骤，以及相关的公式和模型说明。

案例背景：假设我们有一个以工业为主导的能源输入型城市，该城市的主要能源需求来自于工业生产和居民生活。我们需要预测未来几年内该城市的能源需求，并分析不同政策情景下的能源消耗变化。

1.数据搜集及模型结构划分

首先，我们需要搜集城市的宏观经济数据，包括GDP、人口、工业产值等，以及能源相关的统计数据，如能源消费量、能源结构等。基于这些数据，我们将模型划分为不同的部门和能源品种，以综合考虑宏观经济社会发展、能源环境政策及能源技术水平的影响。

2.基年能流图绘制

使用LEAP软件绘制基年的能源流动图（能流图），这有助于我们直观地理解能源在城市中的流动和转换过程。能流图包括能源的输入、转换、分配和最终使用等环节。

3.情景设置

结合平均增长率法、计量经济学模型（如ARIMA模型）、人口预测模型（如Leslie模型）等方法，设置多种情景，包括：

基础情景（BS）：能源需求在过去的基础上自然发展。

不同经济增速情景（HGDP、LGDP）：高、低经济增长速度。

不同产业结构情景（HIS、LIS）：高、低第二产业占比。

节能情景（ES）：技术进步及设备升级引起的能源强度降低。

综合情景（MBS、MSS）：综合考察GDP增速、第二产业占比及能源强度变化。

4.结果对比与分析

对不同情景下的能源需求进行定量分析，重点分析GDP增速、产业结构及节能目标对能源需求的影响，并提出能源发展情况的研判及政策建议。

图4 LEAP软件分析界面

此外，LEAP模型在情景设置中处理不确定性方面也存在局限性。尽管可以通过蒙特卡洛方法进行不确定性分析，但输入参数的不确定性仍可能显著影响结果。为弥补这些不足，可以结合不同的影响因素分解方法，例如对数平均迪氏指数法（LMDI）分解方法。LMDI方法是一种用于分析多因素对某一总体变化贡献的统计分析方法，广泛应用于能源、环境科学和经济学等领域。LMDI方法基于对数平均权重，能够将一个总体的变化量分解为多个独立因素的贡献。其核心在于通过计算对数平均值来避免残差项，确保分解结果的可加性。这种方法分为两种形式：加法形式（LMDI-I）：适用于分解总量的绝对变化；乘法形式（LMDI-II）：适用于分解比例变化。

LMDI分解方法的计算通常包括以下步骤：

1.确定研究对象和影响因素：明确需要分析的总变量（如能源消耗、碳排放）及其影响因素。

2.收集数据：获取相关因素在基期和报告期的数据。

3.计算对数平均值：使用如下公式，计算对数平均值。

4.分解各因素的贡献：根据LMDI公式，分别计算各因素对总变化量的贡献。

5.汇总结果：将各因素的贡献加总，得到总体变化量。

图5 LMDI分解结果示意图

关于城市尺度的低碳转型策略研究也在不断深化。城市低碳转型不仅是应对气候变化的需要，更是推动城市可持续发展的内在动力。研究表明，城市在制定低碳转型策略时，需要综合考虑碳减排、可再生能源利用、建筑能效提升、绿色交通发展等多个领域。此外，城市间的合作与经验分享也是推动低碳转型的重要途径。

在中国，城市低碳转型面临着诸多挑战，如路径不清晰、协作机制不完善以及内生动力不足等。为此，相关研究和实践正在积极探索适合城市自身特点的低碳发展路径。例如，通过低碳社区建设，将低碳理念融入城市规划和社区治理中，促进社会、经济和环境的协调发展。此外，城市绿色低碳发展规划的制定也强调了与现有城市规划体系的融合，以实现城市在经济增长与碳排放之间的脱钩。

综上所述，“水-能源-碳”交互关系与城市低碳转型策略的制定不仅对实现温室气体减排目标具有重要意义，更是推动城市可持续发展的关键举措。未来的研究和实践需要进一步加强跨学科合作，探索多要素耦合下的优化方案，并通过政策创新和国际合作，加速城市低碳转型的进程。