0 引言

为了应对气候变化，实现经济和环境可持续发展，全球应共同努力实现将温升限制在1.5 ℃内^[1-5]。习近平总书记于2020年9月向世界宣布了中国的双碳(碳达峰和碳中和)目标^[6-7]。我国的工业园区已经过了40年的探索和发展，也加速了工业化和城镇化进程^[8-9]。作为人口和产业的主要聚集地，园区在提供经济生产力的同时也伴随着大量的能源和资源消耗^[10]，成为中国二氧化碳(CO₂)排放的一大主体^[11-12]。园区的碳排放主要包括园区内燃料直接燃烧产生的排放，工业生产过程中使用的外购二次能源所产生的排放，以及原料采购和成品外运过程产生的排放。核算这3方面的排放基本可以实现全产业链、全生命周期的供给侧排放范围界定^[13]。未来，中国工业园区的整体布局仍将在规模和数量上继续扩大，在园区层面探索以“零碳”为目标的发展路径将是落实国家双碳目标的重要方向；同时，园区具有产业聚集和用能形式多样的特点，也可为实施各类节能减排技术和措施提供应用空间^[14-15]。

本研究分析了工业园区碳排放的特点，溯源主要碳源，研究碳排放的主要影响因素和低碳发展思路，规划园区绿色发展路径，通过实例分析验证其可行性，为工业园区的绿色发展提供技术支持。

1 方法与模型 1.1 研究方法

工业园区碳排放的主要影响因素包括能源结构、能源利用效率、单位能耗强度、碳排放总量和碳排放强度等，影响这些因素的主体主要来自园区内建筑、工业和交通领域的用能需求。首先，核算并分析园区温室气体的排放特性，坚持系统观，从生命周期视角，既重视直接排放，也重视间接排放^[16-17]。其次，采用科学的方法分析工业园区碳排放的主要影响因素，有针对性地制定绿色发展路径。工业园区可持续发展思路详见图 1。

应用宏观和微观相结合的方法研究工业园区的低碳绿色发展路径。宏观上自上而下分析工业园区及园区内产业/企业的碳排放影响因素，溯源主要碳排放源；通过与行业先进技术水平所在地区的整体比较分析得出行业整体的减排潜力。微观上从行业生产产品、工艺和原材料等角度出发测算减排潜力，自下而上规划工业园区及行业/企业绿色低碳发展的技术思路。

1.1.1 宏观层面

结合园区发展历程和国内外园区低碳转型发展趋势，应用Kaya恒等式分析园区人口、国内生产总值(GDP)以及能源消耗对碳排放的影响，进而结合STIRPAT模型分析产业结构、能源结构、经济发展等因素对碳排放的影响，结合历史数据，回归拟合后预测不同情境下碳排放的发展趋势。

Kaya恒等式将经济、政策和人口等因子与区域内人类活动产生的CO₂排放建立了简单的数学关系，方便研究人员进行区域碳排放影响因素的研究，我国许多学者应用Kaya恒等式研究了上海、西安、北京等地区的碳排放，针对性地提出了解决方案^[18-22]。

在区域碳达峰与碳中和的研究中，产业结构、城市化水平和能源结构与碳排放之间的关系问题一直是国内外学术界研究的热点。EHRLICH和HOLDREN(1971)提出的基于人口、富裕程度、技术水平对环境压力的影响的IPAT模型^[23]及其改进后的STIRPAT模型是进行碳足迹影响因素分析和预测的重要手段。一些学者应用STIRPAT模型及其扩展研究了产业结构、城市化进程、技术水平、人口老龄化、能源结构等因素对环境CO₂排放的影响，对山东、江苏、南京、西安等地区碳足迹进行了预测和情景分析^[24-29]。

工业过程碳排放和工业园区发展趋势与路径分析的定量分析方法有系统动力学模型与投入产出模型。采用对数平均权重分配模型(LMDI)^[30-31]来分析各行业减排驱动因素，投入产出模型也能够更好地反映区域的经济特征和产业特征^[32-34]。

1.1.2 微观层面

分析园区内工业产业及生产过程、建筑和交通等领域碳排放情况，应用斯德哥尔摩实验室研究开发的能源-环境情景分析模型(LEAP)构建不同情境下园区的碳排放发展趋势。LEAP模型具有强大的计算能力，可以进行丰富的技术规格和最终用途细节分析，并使用户灵活地设置建模参数和数据结构。在评估未来能源消耗和CO₂排放方面，LEAP模型综合考虑了能源资源消耗的各种影响因素，结合情景分析方法，进而预测各种碳排放达峰路径上的碳排放峰值^[35-36]。

研究工业园区内钢铁、水泥等重点行业的节能减排措施发现，清洁能源降碳的减排贡献占各措施减排总量的71%^[37-39]。工业园区绿色发展路径主要包括优化产业结构，节能减排，绿能替代，应用零碳和负碳技术，应用包括5G、人工智能(AI)、大数据等最新数字技术的数字化平台技术。

结合宏观和微观层面，综合分析工业园区碳排放的影响因素，研究工业园区碳源、碳排和碳流，提出工业园区绿色发展路径。

1.2 路径规划 1.2.1 工业园区主要碳排放识别

Kaya恒等式分析了人口、人均及产业GDP、产业能耗等因素对碳排放的影响。计算公式见式(1)。

$ C=\sum\left(p \times \frac{G_p}{p} \times \frac{G_i}{G_p} \times \frac{E_j}{G_i} \times \frac{E_{i j}}{E_j} \times \frac{C_{i j}}{E_{i j}}\right) $

(1)

式中：C——CO₂排放量，t；p——人口数量，万人；G_p——人均地区生产总值(GDP)，万元；E——能源消耗量，t标准煤(tce); G_i——i产业的GDP，万元；E_j——能源j的消耗量，tce；E_ij——i产业能源j的消耗量，tce; C_ij——i产业能源j的碳排放量，t。

根据工业园区的产业特性，园区内人员数量相对稳定，因此，本研究改进了原有的kaya等式，重点关注能源结构及能耗总量、单位工业增加值的能耗和碳排放，改进后的Kaya等式见式(2)。对于不同工业产业聚集的工业园区，改进后的Kaya公式可以有效识别主要碳排放。

$ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\;\;\mathrm{CI}_i=\frac{C_i}{\mathrm{IAV}}=\sum\left(\mathrm{IIS}_i \times \mathrm{EI}_i \times \mathrm{ES} \times \mathrm{EF}\right)= \\ \sum\left(\frac{\mathrm{IAV}_i}{\mathrm{IAV}} \times \frac{E_j}{\mathrm{IAV}_i} \times \frac{E_{i j}}{E_j} \times \frac{C_{i j}}{E_{i j}}\right) \end{array} $

(2)

式中：CI_i——i产业单位工业增加值的碳排放量，t；C_i——i产业的碳排放量，t；IAV——园区工业增加值，万元；IIS_i——园区第二产业占比，%；EI_i——i行业单位工业增加值产生的能耗，tce；ES——园区的新能源占比，%；EF——不同能源的碳排放因子；IAV_i——i产业的工业增加值，万元。

1.2.2 基于STIRPAT模型量化分析工业园区碳排放影响因素

为了使模型更适合于参数估计和假设检验，Dietz和Rosa将IPAT模型改进为SPIRPAT方程，即“人口、经济、科技与环境污染的指数增长方程”。具体公式见式(3)。

$ I=a \times P^b \times A^c \times T^d \times e $

(3)

式中：I——碳排放量，t；P——人口数量，万人；A——人均工业增加值，万元；T——第二产业占比，%；a、b、c和d——变量系数；e——误差项。模型拟合和预测时通常变形为对数形式，对式(3)两边同时取对数，得到式(4)。

$ \text{ln} I=\text{ln} a+b \text{ln} P+c \text{ln} A+d \text{ln} T+\text{ln} e $

(4)

为更好地分析工业园区碳排放的影响因素，探究园区经济发展水平、产业结构、能源结构、能耗强度等因素对其碳排放总量和单位生产总值碳排放量的影响，根据工业园区的特性，增设了传统水电占比变量，对SPIRPAT模型进行改进，改进后的STIRPAT模型见式(5)。

$ I=\alpha \times P^a \times A^b \times T^c \times F^d \times e $

(5)

式中：α——变量系数；F——传统火电占比，%。为了计算方便，公式两边取对数后为式(6)。

$ \text{ln} I=\text{ln} \alpha+a \text{ln} P+b \text{ln} A+c \text{ln} T+d \text{ln} F+e $

(6)

根据式(6)可以计算出人口、工业增加值、第二产业占比和传统能源占比对工业园区碳排放的影响，根据不同园区的特性，针对性地提出相应措施实现节能减排。

1.2.3 LMDI分解法

采用LMDI分解法，进一步将基准年T₀到目标年T期间的CO₂排放量变化分解为上述各因子引起的变化量之和，见式(7)。

$ \begin{aligned} \Delta C= & C_T-C_{T_0}=\sum\limits_i \frac{c_i^T-c_i^{T_0}}{\ln c_i^T-\ln c_i^{T_0}} \times \\ & \left(\text{ln} c_i^T-\text{ln} c_i^{T_0}\right) \\ = & \Delta C_{\mathrm{IAV}}+\Delta C_{\mathrm{EI}}+\Delta C_{\mathrm{ES}}+\Delta C_{\mathrm{EF}} \end{aligned} $

(7)

式中：ΔC_IAV——工业增加值增长导致的CO₂排放量变化，t；ΔC_EI——能耗下降导致的CO₂排放量变化，t；ΔC_ES——能源结构优化导致的CO₂排放量变化，t; ΔC_EF——排放因子改变导致的二氧化碳排放量变化，t。

1.2.4 基于LEAP的能源规划

低碳能源系统的规划建设是解决工业园区碳排放的关键，既能有效降低园区能源生产、转换和使用过程的碳排放，也能定量评估节能减排等政策效果。结合工业园区的产业经济发展，应用企业能耗分析法建立LEAP长期能源可替代规划模型，核算能源-环境的碳排放，其计算公式如下。

(1) 园区能源消费总量

$ E_j^t=\sum\limits_{j=1}^n A_k^t E_{j k}^t $

(8)

式中: n——能源数量; E_j^t——能源j在t时刻的消费总量，tce; A_k^t——企业k在t时刻的工业生产活动水平，万元；E_jk^t——企业k的能源j在t时刻的单位活动水平能源消费强度，tce。

(2) 园区的综合能耗

$ E_k^t=\sum\limits_{k=1}^m A_k^t E_{j k}^t $

(9)

式中: m——园区企业数量；E_k^t——企业k在t时刻的综合能耗，tce。

(3) 碳排放总量

$ C=\sum\limits_{k=1}^m \sum\limits_{j=1}^n A_j^t E_{j k}^t f_{j k} $

(10)

式中: C——CO₂排放总量，t；f_jk——企业k能源j的碳排放系数。

2 案例分析

某工业园区有规模以上工业企业200多家，主要以陶瓷、水泥等建材行业为主。高耗能、高排放企业占比大，给园区的绿色发展带来很大的压力。

2.1 碳排放现状 2.1.1 重点行业分析

该园区主要有水泥、焦化、陶瓷、炭黑等工业生产行业和学校、研究院等服务行业，其中水泥、焦化、陶瓷、炭黑4个第二产业行业能耗约占园区能耗的75.4%，为园区高耗能行业。园区各行业能耗情况见表 1。

2.1.2 园区能源消耗-碳排放测算分析

园区能源消耗主要有原煤、市政电力、天然气、焦炉煤气、汽油、柴油、少量生物质燃料及可再生能源。2020年能源结构分析及用能平衡见图 2。

经过分析，园区碳排放主要来自能源碳排放，根据能源结构和用能平衡分析，采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)和国家发改委《省级温室气体清单编制指南》(试行)制定的排放因子，应用WRI城市温室气体核算工具2.0进行核算，2010—2020年园区碳排放量计算结果见表 2。

根据改进的STIRPAT模型计算可得式(11)。

$ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\;\;\text{ln} I=1.253\;1+1.186\;4 \text{ln} P-0.074\;9 \text{ln} A+ \\ 0.991\;8 \text{ln} T+0.082\;5 \text{ln} F+0.084\;1 \text{ln} e \end{array} $

(11)

根据式(11)分析，工业园区人口增长1%，碳排放增长0.9%；人均工业增加值增长1%，碳排放增长1.14%；第二产业占比增长1%，碳排放增长0.5%；化石能源占比增长1%，碳排放增长0.12%。因此，人均工业增加值的变化对园区碳排放的影响最大。

2.2 绿色发展路径

根据园区现有能源结构和用能平衡，结合园区中长期发展规划，应用LEAP模型软件，通过分析园区工业过程和能源碳排放，构建园区绿色发展的路径。①基准情景：在没有任何减排和节能等措施、园区保持正常发展情景下，到2025年，园区的能耗强度为0.804 tce/万元，碳排放将达1.824 t/万元(以CO₂计)。②节能情景：在基准情景基础上，采用所有可实现的节能手段，开展节能改造和资源优化利用；在技术、空间和经济可行的前提下，实现绿能替代、零碳技术应用的最大化落地策略。在此情景下，到2025年每年可节约能源50万t(以标准煤计)，可减少碳排放量139万t，能耗强度为0.575 tce/万元，碳排放强度为1.383 t/万元。③转型情景：在节能情景基础上，对园区产业结构、产业技术工艺水平进行调整，以满足2025年科技部指导值0.4 tce/万元的要求，除根据国家有关工业园区绿色发展和循环化发展的要求进行相应的管理制度、发展机制等政策性变革外，还要从产业结构、能源结构和节能减排方案等方面进行相应的规划部署。

2.2.1 产业结构调整

降低高耗能行业比例，引进和培育低碳产业和服务业，发展壮大绿色低碳的主导产业，优化产业结构可以在实现园区经济平稳增长的同时有效减排温室气体。根据Kaya恒等式和LMDI模型分析，园区碳排放主要来源于水泥、陶瓷、化工等高耗能、高排放企业，为了园区的环境可持续发展，以已有循环经济产业为基础，加强园区的循环化发展，逐步限制和淘汰落后产能，通过工艺改进和技术升级降低高耗能企业的能源消费和碳排放。

在基础设施方面，电厂蒸汽经供热管网供给园区各企业，各企业用热用水后的废水经园区污水处理厂处理后变成再生水回用给园区企业，尾水排向湿地系统，水质达标后排向附近河流。在电力和燃气基础设施方面，可再生能源发电和氢能联合循环系统发出的零碳电力供给中心园区企业。在陶瓷企业集中地区，天然气热电联产系统同时产生电力和热力供给陶瓷企业，同时陶瓷等企业对自身的余热进行回收利用，节约能源成本、降低能源消耗和碳排放。

2.2.2 优化能源结构

根据工业园区当地的能源资源禀赋，规划建设低碳绿色能源系统，实现能源的低碳化，并发展多种方式的储能，如储电、储热(冷)和储氢等；结合电力电子设备和智能控制等新技术，构建安全、稳定、经济的园区综合能源系统，是解决工业园区碳排放问题的关键。

在原有248 MW分布式光伏和1 t/h生物质锅炉的基础上，规划建设428 MW分布式光伏和集中光伏、56 MW风电、15 MW/30 MWh储能，以及80 MW氢能联合循环与生物质气化耦合系统，提高可再生能源比例，配套区域低碳能碳综合监管平台，通过源网荷储协同控制和碳排放智能管理实现区域能源系统的“可控、在控”，提高能源的综合利用效率。

规划余热发电装机24 MW，实现余热余压尽可能梯级利用，提高整体能源利用效率。

2.2.3 节能减排

通过采用节能工艺或优化能源使用方式降低能耗或直接采用低碳工艺降低生产过程的直接碳排放。在节能方面，通过对工艺流程的改进、升级或能源利用方式的优化，如能源梯级利用规划、低品位余热余压的回收利用等形式，提升能源产出率。在采用低碳工艺方面，通过采用低碳原料、开发低碳产品、使用生物质等低碳燃料替代，直接降低生产过程的碳排放。通过技术手段，重塑低碳化工业生产流程，解决重点碳源，持续实施节能减排和节能增效，并优化产业结构，实施高耗能行业低碳绿色转型。

对不同性质的企业采取“一企一策”的方法进行节能减排设计，针对高耗能企业，通过产品能耗对标、工序能耗对标，结合全流程能源利用分析，开展用能诊断，确定改善环节、改善空间及改善方式，通过能量梯级利用、余热余压综合利用、低碳燃料替代等技术手段，针对性地设计技术方案。

如针对陶瓷企业开展燃气热电联产替代燃煤锅炉及网上购电，采用燃机烟气余热替代原燃煤热源进入喷雾干燥塔对浆料进行干燥，开展能量梯级利用；针对水泥行业，开展生物质燃料掺烧、窑体余热回收等技术改进措施降低能耗并减少燃烧碳排放强度；针对焦化厂，开展焦炉上升管余热回收利用制蒸汽，减少能源散失；针对食品和医疗行业的有机废水，开展制沼气能源化回收利用；针对再生铜、再生铝等再生资源行业，通过斯特林发动机回收烟气高温段余热等；结合其他大功率设备节能、智能控制和能源管理平台协调优化控制等手段进行整体改造升级，实现园区能源和碳管理的数字化和智能化，降低园区能耗。

通过上述节能减排等技术手段，根据国家发改委《省级温室气体清单编制指南》(试行)制定的排放因子，应用WRI城市温室气体核算工具2.0进行核算，预计可减少能源消耗20.82万t(以标准煤计)，经测算，每年可减少CO₂排放58.6万t，减少SO₂排放1 820 t，减少NO_x排放1 486 t。节能减排改造后经济效益、环保效益显著，能耗整体下降约15.5%，将为腾退当地用能指标、调整产业结构提供重要支撑。

2.2.4 能碳综合监管平台

应用云计算、大数据、5G、AI等技术，在园区规划建设能碳综合监管平台，通过数字化平台提高数据采集、传输、储存、应用等各个环节的流转效率，高效协同“源、网、荷、储”等能源资产及系统，采集资产运营数据，实现对能源资产及能源供需的数字化和智能化监控、分析、预测和优化，提升能源的供应和使用效率，进而最大化能源投资、能碳源管理、能源运营、能碳源交易等各环节的经济效益。

3 结语

工业园区是中国工业产业、能源消耗和碳排放的集聚地，是实现我国双碳目标必须重点关注的区域。为实现工业园区向低碳、零碳园区方向发展的长远目标，本研究先分析工业园区碳排放特征，构建碳排放识别模型，利用系数法、宏观与微观结合的方法核算工业园区碳排放数据，应用Kaya恒等式、改进STIRPAT模型、LMDI模型分析工业园区碳排放的主要影响因素和低碳发展思路，应用LEAP模型规划工业园区绿色发展路径，有针对性地为工业园区设计碳达峰碳中和行动方案。通过案例验证，能为工业园区的低碳发展规划和行动提供技术支持。