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行業(yè)新聞 ? 秸稈生物質(zhì)能利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力研究

在分析國內(nèi)外秸稈資源現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,將我國的省份按照工業(yè)化水平分為七組,利用集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,對我國秸稈生物質(zhì)能利用問題進(jìn)行研究。以2015年為基線情景,進(jìn)行2020年的兩種情景假設(shè),分析秸稈利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。結(jié)果顯示:如果秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到16%,那么可以節(jié)約6100萬噸煤,減少9.65億噸污染物的排放。但是提高到21%,在現(xiàn)有條件下的經(jīng)濟(jì)分析是不可行的。因此,地方政府應(yīng)細(xì)化財(cái)政扶持政策,支持研發(fā)新技術(shù),建立收儲運(yùn)體系,并鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)參與碳排放交易市場。意義在于既能提高秸稈生物質(zhì)能利用率,又能降低秸稈利用率提高帶來的成本。

  一、引言

  我國糧食作物產(chǎn)量位居世界首位,每年大約產(chǎn)生6—8億噸秸稈[1]。如果對秸稈綜合利用不全面,如農(nóng)民為了不影響下一年耕種,露天焚燒秸稈,則會(huì)導(dǎo)致秸稈綜合利用率低,也會(huì)帶來嚴(yán)重的空氣污染。據(jù)報(bào)道,東北地區(qū)的霧霾天氣與大規(guī)模焚燒秸稈同時(shí)發(fā)生[2]。2015年11月,全國范圍內(nèi)衛(wèi)星共監(jiān)測到1507個(gè)疑似秸稈焚燒著火點(diǎn),火點(diǎn)數(shù)量是上年同期的1.8倍[3]。

  面對如此嚴(yán)峻的空氣污染問題,國內(nèi)外學(xué)者從秸稈的利用情況、技術(shù)成果、利用可行性、露天焚燒的危害等多個(gè)角度進(jìn)行研究。結(jié)果表明:雖然秸稈綜合利用技術(shù)已相對成熟,但是,各國秸稈綜合利用率存在較大的差異。提高秸稈利用率在許多方面還需改進(jìn),如技術(shù)水平、教育水平、政策扶持等。根治秸稈露天焚燒,提高秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率迫在眉睫。

  二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及政策分析

 ?。ㄒ唬﹪庋芯楷F(xiàn)狀

  國外學(xué)者主要從秸稈利用現(xiàn)狀、利用技術(shù)、利用可行性和露天焚燒的危害四方面進(jìn)行研究。發(fā)達(dá)國家的秸稈利用水平已達(dá)到工業(yè)化生產(chǎn)階段,如美國、意大利、德國、瑞士等[4-5]。發(fā)展中國家的秸稈利用率普遍較低,如泰國、印度、菲律賓的秸稈利用率分別為:52%、50%、5%[6]。目前,秸稈利用技術(shù)已相對成熟,如從秸稈的纖維素中提取酒精燃料、秸稈分解菌技術(shù)[7]、麥秸定向刨花板技術(shù)、秸稈制固體成型燃料技術(shù)等[5]。秸稈綜合利用需要考慮其可行性,一些學(xué)者認(rèn)為政策支持和收——儲——運(yùn)成本顯著影響秸稈利用率[8-9]。焚燒秸稈會(huì)引起嚴(yán)重的空氣污染,Gadde等[6]總結(jié)了露天焚燒秸稈會(huì)產(chǎn)生12種污染物,包括CO2、CH4、N2O、CO、NMHC、NOX、SO2、TPM、PM2.5、PM10、PAHs、PCDD/F。Weiser等[10]估算,如果德國的秸稈資源化利用達(dá)到800~1300萬噸,將減少73.3%~92.3%溫室氣體排放量。

 ?。ǘ﹪鴥?nèi)研究現(xiàn)狀

  國內(nèi)學(xué)者也做了大量的研究,吳彤等[11]認(rèn)為我國農(nóng)作物秸稈的綜合利用率約為80%,但資源化利用率僅占11%,秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源未達(dá)到工業(yè)化水平。張崇尚等[12]利用GLO—PEM模型估算了我國秸稈資源量,評估了秸稈在各省布局的適宜性。檀勤良等[13]認(rèn)為,政策支持對秸稈發(fā)電供應(yīng)鏈的影響顯著。王飛等[14]研究了秸稈“五料化”的技術(shù)特點(diǎn)和處理技術(shù)模式。彭立群等[15]采用排放因子法估算了28個(gè)省露天焚燒秸稈產(chǎn)生的10種污染物總量。陳龍高等[16]利用GIS技術(shù)結(jié)合大氣污染清單估算方法分析了連云港的SO2和PM10排放量,結(jié)果表明,耕地焚燒秸稈是PM10的重要排放源。

  (三)我國政策環(huán)境分析

  目前,我國秸稈的資源化、商品化程度仍相對落后。原因不僅是秸稈綜合利用技術(shù)不完善,還在于相關(guān)政策和措施沒有完全落實(shí),導(dǎo)致秸稈市場的運(yùn)作力不足。自2000年開始,國務(wù)院出臺了一系列秸稈綜合利用和秸稈禁燒的政策和措施作為行動(dòng)的指南。2000年修訂的《大氣污染防治法》明確規(guī)定,如發(fā)現(xiàn)露天焚燒秸稈,處罰涉事者500~2000元,并追究相關(guān)責(zé)任人的刑事責(zé)任。財(cái)政扶持政策,具有激勵(lì)和引導(dǎo)的作用?!秶蚁冗M(jìn)污染治理技術(shù)示范名錄》介紹了秸稈制作成型燃料、燃燒發(fā)電、氣化工程,以及制作建筑材料的技術(shù)指標(biāo)、適用范圍和解決的技術(shù)難題。當(dāng)有特別需要的時(shí)候,還會(huì)以臨時(shí)通知的形式,督促地方政府做好秸稈利用和禁燒的工作。地方政府也加強(qiáng)了對秸稈綜合利用的補(bǔ)貼,2013年,江蘇省發(fā)布的《江蘇省秸稈機(jī)械化還田實(shí)施辦法》,規(guī)定以10元/畝的標(biāo)準(zhǔn)對示范縣進(jìn)行資金補(bǔ)貼,要求補(bǔ)貼對象必須為農(nóng)機(jī)服務(wù)站或農(nóng)機(jī)戶。

  綜上分析,秸稈生物質(zhì)能的利用主要面臨以下問題:秸稈綜合利用技術(shù)已相對成熟,但發(fā)展中國家的秸稈資源化利用率普遍較低;提高秸稈綜合利用水平離不開政府的支持,如發(fā)放補(bǔ)貼資金、激勵(lì)農(nóng)民和企業(yè)清潔生產(chǎn)等;秸稈露天焚燒造成嚴(yán)重的空氣污染,嚴(yán)重影響了人們的生活和國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。如何提高我國秸稈綜合利用水平,關(guān)鍵在于提高秸稈綜合利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)。因此,本文通過對1986—2015年秸稈資源走勢分析,利用EEMD和BPNN模型預(yù)測我國2016—2020年秸稈資源產(chǎn)量,積極探究秸稈綜合利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。

  三、我國秸稈資源現(xiàn)狀及政策環(huán)境分析

  為客觀的探究秸稈綜合利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力,首先分析1986—2015年我國秸稈資源情況,分析秸稈產(chǎn)量資源走勢,選取可靠數(shù)據(jù)預(yù)測2016—2020年產(chǎn)量。

 ?。ㄒ唬?shù)據(jù)來源及處理

  依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)年鑒,用1986—2015年全國五種主要糧食作物產(chǎn)量,作為主要研究對象(見表1)[1]。

  這五種糧食作物的產(chǎn)量占全國農(nóng)作物總產(chǎn)量的90%以上[17],基于二八原理,采用這五種糧食作物作為研究對象是合理的。因此,本文選用草谷比法來計(jì)算全國糧食秸稈產(chǎn)量。

  由于我國省市眾多,而不同的省市處于工業(yè)化的不同階段,其技術(shù)和經(jīng)濟(jì)等方面的發(fā)展水平差異較大,進(jìn)而影響未來秸稈的利用能力。而處于相同工業(yè)化階段的省市的農(nóng)作物生產(chǎn)狀況具有相似性。依據(jù)我國工業(yè)化藍(lán)皮書,本文將全國30個(gè)省市按工業(yè)化階段劃分成7個(gè)組(見表2)[19]。

  (二)我國1986—2015年秸稈資源走勢分析

  根據(jù)7個(gè)工業(yè)化階段省市的分組,分別繪制1986—2015年7個(gè)組省市的秸稈產(chǎn)量。由于每組的數(shù)據(jù)點(diǎn)過多,不利于清晰地展現(xiàn)秸稈產(chǎn)量的走勢變化,因此繪制了各組省市每五年的秸稈產(chǎn)量(如圖1所示)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,3、4、5、6組的秸稈產(chǎn)量占總產(chǎn)量的95%,其中,3組的秸稈產(chǎn)量保持在每年1億噸左右,4、5、6組秸稈的產(chǎn)量整體呈上升趨勢,5組的增長率高于4、6組。

  由圖1可知,1986—1999年期間,1組的秸稈產(chǎn)量保持在2300萬噸/年左右,2組的秸稈產(chǎn)量保持在500萬噸/年左右。7組的秸稈產(chǎn)量近30年整體保持增長趨勢。1999—2003年期間,1、2、3、5、6組的秸稈產(chǎn)量有明顯下降趨勢。究其原因,是由于從1999年開始,國家開始實(shí)施退耕還林工程,加上城市化進(jìn)程的快速發(fā)展占用了大量的耕地,導(dǎo)致的糧食產(chǎn)量大幅下滑,進(jìn)而導(dǎo)致秸稈產(chǎn)量下降。1986—1999年期間,北京市的耕地面積約825萬畝,而2000—2003年期間,北京市退耕還林了46萬畝耕地。到2015年底,北京市的耕地面積降至不足300萬畝。

  由上分析可知,1999—2003年期間,由于政策的調(diào)整,1、2、3、5、6組的糧食走勢波動(dòng)較大,糧食產(chǎn)量發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。2004—2015年期間,糧食增長走勢趨于平穩(wěn)。

 ?。ㄈ?shù)據(jù)分析

  為了準(zhǔn)確分析未來秸稈資源的走勢,基于最小二乘法對30年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行CHOW檢驗(yàn)[20]。CHOW檢驗(yàn)的基本原理公式:

  采用SPSS軟件,基于CHOW檢驗(yàn)的基本原理,判斷糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)是否存在結(jié)構(gòu)性變化的斷點(diǎn)。對第5組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示,F(xiàn)檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)、對數(shù)似然比三類統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的概率值(p)應(yīng)遠(yuǎn)小于10%(見表3)。同理對所有組進(jìn)行檢驗(yàn)。

  結(jié)果顯示:在2003年,7組數(shù)據(jù)均有結(jié)構(gòu)性變化的斷點(diǎn),進(jìn)而將數(shù)據(jù)分為1986—2003年和2003—2015年兩段。為了避免斷點(diǎn)對預(yù)測值可靠性的干擾,本文利用2003—2015年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來預(yù)測2016—2020年糧食產(chǎn)量。

  四、我國秸稈綜合利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力

  基于2015年全國秸稈總產(chǎn)量的估算結(jié)果(680百萬噸),如果按照現(xiàn)行的轉(zhuǎn)化率,將秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源,相當(dāng)于38百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤;如果將秸稈全部焚燒,將排放約10億噸污染物??梢?,秸稈綜合利用不僅減少了污染物的排放,還可以增加能源的供給。因此,預(yù)測2016—2020年全國秸稈資源走勢,并重點(diǎn)分析2020年秸稈綜合利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。

  (一)基于EEMD和BPNN的全國秸稈資源走勢預(yù)測

  為提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文將集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)(Ensemble Empirical Mode Decomposition,以下簡稱EEMD)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,以下簡稱BPNN)相結(jié)合,進(jìn)行全國糧食產(chǎn)量的預(yù)測,同時(shí)采用回歸分析,找出全國秸稈資源走勢。

  1.EEMD的基本原理

  EMD是在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的一種分解方法。EEMD是通過加入白噪聲幫助提取分離不同的信號模式,來解決EMD模態(tài)混合的問題。其中,添加的白噪聲序列如公式(3)所示[21]。白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差公式:

  2.BPNN的基本原理

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)為輸入層、隱含層和輸出層;計(jì)算過程包括:正向輸出結(jié)果和反向調(diào)節(jié)權(quán)重兩部分。本次實(shí)驗(yàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置如下:輸入層節(jié)點(diǎn)為7,隱含層個(gè)數(shù)為15,輸出層節(jié)點(diǎn)為1。BPNN的權(quán)重調(diào)節(jié)機(jī)制

  3.結(jié)果分析

  首先,利用EEMD將原序列分解成n個(gè)子序列;其次,利用BPNN得到每一個(gè)子序列的單預(yù)測結(jié)果;最后,對每一個(gè)子序列的單預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加和,集成為最終的預(yù)測結(jié)果?;谏鲜鲈恚捎肕AT-LAB2013a軟件,最終得到3個(gè)分解分量。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對這3個(gè)分解分量進(jìn)行預(yù)測、集成,最終預(yù)測出2016—2020年間,全國和7個(gè)組的糧食產(chǎn)量預(yù)測,結(jié)果見表4。

  同時(shí),利用回歸分析,找到秸稈資源與糧食產(chǎn)量之間的關(guān)系。進(jìn)而通過2016—2020年的糧食產(chǎn)量,來預(yù)測2016—2020年的秸稈產(chǎn)量。采用SPSS軟件,結(jié)合近30年全國糧食總產(chǎn)量和秸稈總產(chǎn)量數(shù)據(jù),得出秸稈和糧食產(chǎn)量的關(guān)系(R2=0.99,F(xiàn)=12435.689,P值為0.000),見公式(6)。秸稈和糧食產(chǎn)量的關(guān)系式:

  將2016—2020年的糧食產(chǎn)量代入式(6),得到2016—2020年間,全國和7個(gè)組秸稈產(chǎn)量,見表5。其中,3、4、5、6組的秸稈產(chǎn)量仍占總產(chǎn)量的95%。

 ?。ǘ┙斩拰?jié)能減排的貢獻(xiàn)分析

  1.情景假設(shè)

  基于《秸稈綜合利用技術(shù)目錄(2014)》,本文將秸稈綜合利用分為:秸稈的直接利用和轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源。前者包括:做飼料、制建筑材料、培養(yǎng)食用菌及還田漚肥等;后者包括:液化,氣化、固化發(fā)電和制生物質(zhì)炭等,秸稈的綜合利用率是秸稈的直接利用率和轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源利用率之和

  依據(jù)秸稈露天焚燒的污染物排放清單,污染物包括:CO2,PM2.5,BC,OC,CO,NH3,SO2,NOx,CH4,NMVOC,秸稈露天焚燒的排放系數(shù)分別為:1.43,0.01,0.0006,0.003,0.034,0.0007,0.0009,0.003,0.003,0.006[23]。

  基線情景,2015年,我國秸稈直接利用率是69%,秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源的利用率是11%,則秸稈綜合利用率為80%。2015年的秸稈總產(chǎn)量為680百萬噸,生物質(zhì)能源利用率為11%,則將有75百萬噸秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源,相當(dāng)于38百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤(折標(biāo)煤系數(shù)為0.5[24]),約占2015年全國煤消耗量的2%。

  生物質(zhì)能源屬于清潔能源,在使用過程中幾乎不排放污染物。

  兩種利用方式均避免了秸稈露天焚燒。依據(jù)秸稈露天焚燒的污染物排放清單和露天焚燒的排放系數(shù),2015年利用秸稈數(shù)量是544百萬噸。減少了811百萬噸污染物的排放(其中CO2占污染物排放總量的96%)。

  情景(1)在2020年,假設(shè)我國秸稈的直接利用率保持在2015年的基礎(chǔ)上不變,秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高5%,提高到16%,那么秸稈綜合利用率為85%。則2020年的我國秸稈總產(chǎn)量為760百萬噸,將節(jié)約61百萬噸煤,約占2015年全國煤消耗量的3%,同時(shí)減少965百萬噸污染物的排放。

  情景(2)在2020年,假設(shè)我國秸稈的直接利用率保持在2015年的基礎(chǔ)上不變,秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高10%,提高到21%,那么秸稈綜合利用率為90%。則2020年的我國秸稈總產(chǎn)量為760百萬噸,將節(jié)約80百萬噸煤,約占2015年全國煤消耗量的4%,同時(shí)減少1021百萬噸污染物的排放。

  同理,對我國7個(gè)組的秸稈對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)進(jìn)行情景假設(shè),以2015年為基線情景,秸稈的直接利用率是69%,情景1,秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到16%;情景2,秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到21%;分析結(jié)果見表7。由于組1的秸稈產(chǎn)量較少,為了后期計(jì)算組1的經(jīng)濟(jì)可行性,組1的計(jì)算結(jié)果保留了小數(shù)點(diǎn)后兩位。

  2.經(jīng)濟(jì)可行性分析

 ?。?)情景1與基線情景相比,情景1的秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源的利用率提高到16%,假設(shè)其均用于生物質(zhì)發(fā)電。電廠的總成本將增加442億元[收儲運(yùn)成本增加160億元(收儲運(yùn)成本為340元/噸)],發(fā)電成本增加282億元(1噸秸稈可發(fā)電1MW·h,發(fā)電成本為600元/MW·h[25])。同時(shí),電廠發(fā)電總收入增加了453億元[供電收入增加353億元(上網(wǎng)電價(jià)為750元/MW·h[25])];碳交易收入100億元(減排成交均價(jià)為50元/tCO2e[26])。電廠利用秸稈發(fā)電引起的CO2減排量,減少了約200百萬噸CO2的排放(CO2排放系數(shù)為1.43[24])。收入大于成本,因此,情景1具有經(jīng)濟(jì)可行性。

 ?。?)情景2與基線情景相比,情景2的秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源利用率提高到21%,那么,電廠的總成本將增加799億元(假設(shè)提高的10%均用于生物質(zhì)發(fā)電,收儲運(yùn)成本增加289億元,發(fā)電成本增加510億元)。電廠的收入增加753億元(供電收入638億元,碳交易收入115億元(具體分析同情景1))。收入小于成本。因此,情景2中,電廠存在虧損風(fēng)險(xiǎn),不具有經(jīng)濟(jì)可行性。只有降低單位成本,使成本小于收入時(shí),才具有經(jīng)濟(jì)可行性。電廠需要多處理85百萬噸秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源,當(dāng)收入增加753億元時(shí),單位成本應(yīng)小于886元/噸,電廠才會(huì)盈利。

 ?。?)對我國7個(gè)組的秸稈產(chǎn)量進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析情景1組1、2、3、4、5、6、7增加的總成本分別為0.96億元、26億元、39億元、55億元、179億元、123億元、19億元。同時(shí),收入分別增加0.99億元、27億元、45億元、56億元、180億元、124億元、20億元。7個(gè)組的收入均大于成本,具有經(jīng)濟(jì)可行性。

  情景2收入與成本比小于1,經(jīng)濟(jì)上不可行。情景2組1、2、3、4、5、6、7增加的總成本分別為2億元、47億元、87億元、96億元、320億元、218億元、29億元。同時(shí),收入分別增加1.62億元、43億元、83億元、88億元、304億元、205億元、28億元。7個(gè)組的收入均小于成本,不具有經(jīng)濟(jì)可行性。

  3.結(jié)果分析

  以2015年為基線情景,對我國2020年的秸稈產(chǎn)量進(jìn)行兩個(gè)情景分析,結(jié)果如下:

  實(shí)現(xiàn)情景(1),秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到16%,經(jīng)濟(jì)性可行。但提高其秸稈綜合利用率是關(guān)鍵。因此,各級政府在制定財(cái)政扶持方案時(shí),應(yīng)加強(qiáng)對秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能源方面的支持力度。

  同理,對我國7個(gè)組的秸稈產(chǎn)量進(jìn)行分析,由1986—2015年秸稈實(shí)際產(chǎn)量及2016—2020年秸稈預(yù)測產(chǎn)量可知。3、4、5、6組的秸稈產(chǎn)量占總量的95%,為實(shí)現(xiàn)情景1,提高其秸稈綜合利用率是關(guān)鍵。擁有成熟的秸稈利用技術(shù)并建立完善的收儲運(yùn)系統(tǒng),是提高產(chǎn)糧大省秸稈利用率的關(guān)鍵路徑。然而,5、6組的工業(yè)化水平較低,不具備開發(fā)和投資的能力。因此,中央政府仍需加強(qiáng)對5、6組的財(cái)政扶持力度。省、縣、鄉(xiāng)級政府應(yīng)細(xì)化秸稈收儲運(yùn)補(bǔ)貼分配方案,并建立收儲運(yùn)系統(tǒng),形成省級秸稈收儲運(yùn)網(wǎng)絡(luò)。

  實(shí)現(xiàn)情景(2),秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到21%,經(jīng)濟(jì)性不可行。

  可以通過提高收儲運(yùn)補(bǔ)貼、減免過路費(fèi)等方式,降低收儲運(yùn)成本。由于秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能的前期投入成本較高,而中小型生物質(zhì)能源企業(yè)的投資能力不足。因此,可以通過優(yōu)惠貸款、減免所得稅等方式來調(diào)動(dòng)相關(guān)企業(yè)的積極性。當(dāng)收入大于成本之時(shí),即單位成本小于886元/噸,才具有經(jīng)濟(jì)可行性。

  為實(shí)現(xiàn)情景2,政府需要增加收儲運(yùn)補(bǔ)貼來幫助企業(yè)降低成本。特別是5、6、7組的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)水平較落后,中央政府應(yīng)加強(qiáng)對5、6、7組的財(cái)政和技術(shù)扶持。

  此外,1、2、3、4組省市的工業(yè)化水平高,具備一定的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)優(yōu)勢,這類省市可以重點(diǎn)研發(fā)并推廣先進(jìn)的秸稈綜合利用技術(shù)。

  五、結(jié)論與對策建議

 ?。ㄒ唬┙Y(jié)論

  1.雖然發(fā)達(dá)國家秸稈綜合利用技術(shù)已相對成熟,但我國秸稈資源化利用率普遍較低,秸稈露天焚燒造成嚴(yán)重的空氣污染,嚴(yán)重影響了人們的生活和國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,需要政府的大力支持以提高我國秸稈綜合利用,加強(qiáng)建設(shè)生態(tài)農(nóng)業(yè),促進(jìn)農(nóng)村資源和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

  2.如果將秸稈生物質(zhì)能源利用率提高到16%~21%,那么可以代替6100~8000萬噸煤燃燒,約占全國煤消耗總量的3%~4%。我國秸稈資源集中在3、4、5、6組,而5、6組的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)水平相對落后。秸稈利用率提高到一定程度,必然伴隨著成本的增加。為支持5、6組的秸稈利用技術(shù)研發(fā)以及現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)用,應(yīng)提高我國生物質(zhì)能源利用率。

  3.將我國秸稈轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)能利用率提高到21%,在目前的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段是不經(jīng)濟(jì)的,單位成本小于886元/噸,電廠才會(huì)盈利,才具有經(jīng)濟(jì)可行性。

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  1.細(xì)化財(cái)政扶持政策

  地方政府應(yīng)細(xì)化財(cái)政扶持政策,嚴(yán)格控制補(bǔ)貼的資金流向并建立反饋機(jī)制,確保補(bǔ)貼發(fā)給農(nóng)民和企業(yè),進(jìn)一步細(xì)化補(bǔ)貼對象和標(biāo)準(zhǔn)[27]。如給予秸稈生物質(zhì)爐灶廠成本補(bǔ)貼,農(nóng)民以成本價(jià)購買秸稈生物質(zhì)爐灶。提倡非強(qiáng)制性禁燒手段,政府與農(nóng)民簽訂環(huán)境自愿清潔協(xié)議,提倡農(nóng)民互相監(jiān)督[28]。

  2.支持研發(fā)新技術(shù),建立收儲運(yùn)體系為了減少秸稈利用率提高帶來的成本增加,應(yīng)研發(fā)適用于我國市場的新技術(shù),并且建立高效、運(yùn)行通暢的秸稈收集、儲存、運(yùn)輸、利用的產(chǎn)業(yè)鏈,建立穩(wěn)定的收購和銷售渠道。

  3.開發(fā)碳減排項(xiàng)目建議鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)參與碳排放交易,推進(jìn)秸稈商品化,提倡秸稈制生物質(zhì)能源項(xiàng)目,鼓勵(lì)秸稈進(jìn)入自愿減排碳交易市場中進(jìn)行交易。相關(guān)企業(yè)使用秸稈制生物質(zhì)能源,減少的溫室氣體排放量,企業(yè)可以獲得碳交易資金。

  六、結(jié)語

  本研究為我國秸稈生物質(zhì)能利用提供了一定的決策依據(jù),為應(yīng)對氣候變化提出新的辦法。研究秸稈的綜合利用對節(jié)能減排的貢獻(xiàn)潛力。未來研究可嘗試采用新技術(shù)和新的管理措施,以獲得相應(yīng)的節(jié)約能源和減少排放的實(shí)際數(shù)據(jù),同時(shí)進(jìn)行相關(guān)的經(jīng)濟(jì)性分析,從而提高研究結(jié)論的可靠性。


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