Carbon emissions in China's urban residential building sector through 2060: A dynamic scenario simulation

碳中和 电气化 温室气体 系统动力学 环境经济学 碳纤维 中国 情景分析 气候变化 基线(sea) 环境科学 自然资源经济学 环境工程 工程类 计算机科学 业务 生态学 地理 经济 考古 生物 海洋学 财务 算法 人工智能 地质学 复合数 电气工程
作者
Tengfei Huo,Yuling Ma,Linbo Xu,Wei Feng,Weiguang Cai
出处
期刊:Energy [Elsevier]
卷期号:254: 124395-124395 被引量:99
标识
DOI:10.1016/j.energy.2022.124395
摘要

Carbon-reduction effect of the urban residential building sector is crucial to the carbon neutrality target. This study aims to explore the interaction mechanism among influencing factors and simulate the future evolutionary trajectories of urban residential building carbon emissions (URBCE). An integrated dynamic emission assessment (IDEA) model is innovatively established by coupling the system dynamics (SD) model and a bottom-up end-use decomposition model. Combining with the scenario analysis approach, this IDEA model is applied in China's urban residential building sector from 2000 to 2060. Results show that under the baseline scenario, the URBCE will fail to peak before 2030 but will peak at 1.19 Bt CO2 in 2037. In comparison, it will peak at 0.79 Bt CO2 in 2025 and decline to 0.17 Bt CO2 in 2060 under carbon-neutral scenario, which can be neutralized by negative carbon technologies. Different end-uses and climate zones show marked discrepancies in emission-reduction potential, with the contribution of heating and appliances being over 50%. Sensitivity analyses shows that the low-carbon awareness, electrification rate, proportion of clean energy generation and technological progress contribute positively to the early peak of URBCE. This study provides a deeper understanding of China's potential peaking paths and can assist policy-makers in better evaluating emission paths for other nations and regions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
高木同学发布了新的文献求助10
1秒前
xx完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
Cheng完成签到 ,获得积分10
2秒前
shenglll发布了新的文献求助20
2秒前
星辰大海应助迅速含卉采纳,获得10
3秒前
oryWang发布了新的文献求助10
4秒前
Megumi发布了新的文献求助10
4秒前
Hina完成签到,获得积分10
4秒前
science应助仁爱亦巧采纳,获得30
4秒前
laola发布了新的文献求助10
5秒前
在水一方应助乐观的颦采纳,获得30
5秒前
思源应助听雨采纳,获得10
5秒前
怕孤单的觅夏完成签到,获得积分20
6秒前
7秒前
过雪完成签到 ,获得积分10
7秒前
SYLH应助LL采纳,获得10
8秒前
科研通AI5应助LL采纳,获得10
8秒前
9秒前
10秒前
lingyan hu发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
12秒前
胖鲤鱼发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
半只小羊关注了科研通微信公众号
12秒前
12秒前
科研通AI5应助留猪采纳,获得10
13秒前
ddl7完成签到,获得积分10
13秒前
carrier_hc完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
33完成签到,获得积分10
15秒前
田様应助白方明采纳,获得10
15秒前
赘婿应助热情的戾采纳,获得10
15秒前
四宝完成签到,获得积分10
15秒前
cdytjt发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
紫苏发布了新的文献求助30
16秒前
小魏不睡觉完成签到,获得积分20
16秒前
迅速含卉发布了新的文献求助10
16秒前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Theory of Block Polymer Self-Assembly 750
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3476452
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3068067
关于积分的说明 9106438
捐赠科研通 2759609
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1514156
邀请新用户注册赠送积分活动 700093
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 699284