翟光紅, 左孝凡
(1.合肥師范學院 經(jīng)濟與管理學院,安徽 合肥 230009;2.福建農(nóng)林大學 公共管理學院,福建 福州 350002)
全球變暖問題已經(jīng)變成一個不容忽視的環(huán)境問題,涉及人類的生存與可持續(xù)發(fā)展[1]。就目前而言,減少碳排放是緩解全球變暖的重要手段已經(jīng)得到充分的認識。但是在應對諸如污水處理、垃圾處理等環(huán)境問題時,往往處理手段也會帶來較多溫室氣體排放,如何測量這些由于應對環(huán)境問題產(chǎn)生的二次碳排放所帶來的效應,以及研究其碳排放的影響因素具有一定的現(xiàn)實意義。
對碳排放的研究涉及領(lǐng)域較為廣泛。第一類是對能源行業(yè)的研究,這一類研究也是對碳排放研究較為成熟的領(lǐng)域。能源消費具有直接的碳排放[2],所以對能源消費帶來的碳排放與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系[3],以及碳排放的影響因素[4]和空間差異[5]成為關(guān)注的熱點。第二類是對農(nóng)業(yè)碳排放的研究,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是溫室氣體產(chǎn)生的另一個重要源頭,對農(nóng)業(yè)碳排放研究很有必要[6],農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放具有較大的時空差異[7]和空間差異[8],分析其區(qū)域差異、動態(tài)變化和影響因素對研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展有一定的參考作用[9]。碳排放的研究還涉及旅游[10]、區(qū)域經(jīng)濟[11]以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[12]等領(lǐng)域。污水處理廠屬于能源消費的主體,并承載水污染處理的公共服務(wù)職責。對污水處理廠的研究主要集中在以下幾個層面。第一,將污水處理廠視為一個企業(yè),從投入產(chǎn)出的角度去研究如何使污水處理廠保持高效運轉(zhuǎn)[13],并從污水處理費制度的角度對污水處理廠運營成本估算[14];第二,從污水處理廠職責的角度,將污水處理廠視為公共服務(wù)提供者,污水處理實際是一個減少排污的過程[15];第三,從化學以及污水處理方法的角度,包括對污泥成分[16]、污水處理工藝[17]以及處理技術(shù)[18];第四,將污水處理廠視為一個污染主體,關(guān)注到了污水處理廠的溫室氣體排放[19],將污水處理運行階段產(chǎn)生的溫室氣體進行核算,并對碳排放進行分析提出減排對策[20],以及結(jié)合化學化工領(lǐng)域研究污泥處置工藝和碳排放的關(guān)系[21]。從現(xiàn)有文獻來看,多數(shù)學者雖然關(guān)注到碳排放帶來的環(huán)境問題,以及對碳排放進行一系列深入的研究,但是卻忽視了一些本身在處理環(huán)境污染問題過程中可能出現(xiàn)的碳排放問題,如垃圾處理廠、污水處理廠在處理垃圾、污水污染時產(chǎn)生的碳排放問題。單獨對污水處理碳排放研究的文獻觀察,多數(shù)學者關(guān)注的是某一個體或某一個區(qū)域的案例研究、定性研究,另一部分文獻雖然采用定量分析手段但是選取范圍較小,同時沒有對區(qū)域之間差異進行分析,顯然具有一定的局限性。
本文在既有文獻的基礎(chǔ)上進一步研究,區(qū)別于既有文獻本文的貢獻是:第一,關(guān)注到了污水處理在進行水污染處理的同時會產(chǎn)生二次污染問題,將視角擴展到全國范圍,較個別案例研究具有較高的參考價值,第二,對污水處理廠產(chǎn)生的直接碳排放和間接碳排放分別予以測算并進行空間分布分析,并通過選取樣本數(shù)據(jù)進一步估算擴展到省域?qū)用?;第三,通過建立縣域污水處理碳排放模型,解決模型所需基本樣本量的要求,從縣域角度驗證省域差異性分析中的結(jié)論。
1.碳排放計算方法
本研究對污水處理廠運行過程中的碳排放區(qū)分為直接碳排放和間接碳排放。直接碳排放包括污水處理廠運行過程中釋放的CH4和N2O,CH4主要來源于對BOD污染物和COD污染物的處理過程中,N2O主要是對氨氮污染物處理過程中產(chǎn)生的污染氣體。間接排放主要是污水處理廠運行過程中所耗用的能源,本文將以污水處理設(shè)備的耗電量來表示。
對于污水處理廠的直接碳排放,CH4和N2O的計算主要是通過污水進出前的BOD、COD和氨氮污染物消減量與相應的排放因子乘積實現(xiàn)的,具體如公式(1)和公式(2)所示。
CH4排放計算公式如公式(1)所示。
QCH4=q(BODex-BOD)ECH4·BOD+
q(CODex-COD)ECH4·COD
(1)
式中,QCH4表示CH4的排放量,單位為kg;q表示污水處理廠污水年進水量,單位為m3;BODex和 BOD分別表示進水BOD濃度和出水BOD濃度;CODex和 COD分別表示進水BOD濃度和出水COD濃度單位為kg/m3;ECH4·COD為BOD污染排放物處理的CH4排放因子;ECH4·BOD為BOD污染排放物處理的CH4排放因子,單位為kg(CH4) / kg(BOD)和kg(CH4) / kg(COD)。
N2O排放計算公式如公式(2)所示。
QN2O=q(TNex-TN)EN2O
(2)
式中,QN2O表示N2O的排放量,單位為kg;q表示污水處理廠污水年進水量,單位為m3;TNex和TN分別表示進水氨氮濃度和出水氨氮濃度,單位為kg/m3;EN2O為N2O排放因子,單位為kg(N2O) / kg(氨氮)。
污水處理廠的碳間接排放,即CO2的排放計算公式如公式(3)所示。
QCO2=M·ECO2
(3)
式中,QCO2表示CO2的排放量,單位為kg;M表示污水處理廠的電能消耗,單位kW·h;ECO2表示CO2排放因子,單位kg(CO2) / kW·h(電能)。同時根據(jù)IPCC指南中對于污水生物處理過程中排放CO2未納入清單當中,故本研究不考慮該過程的CO2排放。
上述公式中的影響因子具體數(shù)值如表1和表2所示。
考慮到準確的計算全國各省域的碳排放情況,本文在選取影響因子取值時,考慮到了地域之間的差異。CH4和N2O的排放因子均參考聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)于2010年發(fā)布的《2006年國家溫室氣體清單指南》中的建議取值范圍來劃定的,BOD的CH4影響因子取值范圍在0.075 2~0.096 9之間,本文取其均值0.086,N2O的取值范圍在0.006~0.253之間,本文取均值0.035。確定COD的CH4排放因子時,參考了IPCC(2006)和蔡博峰等(2015)對排放因子的估算,按照省域進行劃分確定符合實際情況的排放因子數(shù)值(如表2所示)。其中上海市排放因子高于其他省份為0.013 7,云南省排放因子低于其他省份為0.003 9,與傳統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展程度劃分區(qū)域不同,按照2015年《中國區(qū)域電網(wǎng)基準線排放因子》中的區(qū)域劃分。華北區(qū)域包括北京、天津、河北、山西、山東、內(nèi)蒙古等6個省市自治區(qū);東北區(qū)域包括遼寧、吉林和黑龍江等3??;華東包括上海、江蘇、浙江、安徽和福建等5個省份;華中區(qū)域包括河南、湖北、湖南、江西、四川和重慶等6個省市;西北區(qū)域包括陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等5個省自治區(qū);南方區(qū)域包括廣東、廣西、云南、貴州和海南等5個省份。其中東北區(qū)域的排放因子最高,達到1.129 1,南方區(qū)域的排放因子最低,為0.811 2。
標準碳排放換算如公式(4)所示。
Q100a=βCH4QCH4+βN2OQN2O+βCO2QCO2
(4)
式中,Q100a為換算后的標準碳排放,按照《2006年國家溫室氣體清單指南》中標準碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù);βCH4為CH4排放的轉(zhuǎn)化數(shù)值,取值為25;βN2O為N2O的轉(zhuǎn)化數(shù)值,取值為298;βCO2為CO2排放的轉(zhuǎn)化數(shù)值,取值為1。公式(4)中其他為介紹變量表示含義與公式(1)、公式(2)和公式(3)中含義一致,在此不再贅述。
表1 影響因子取值范圍及單位
表2 各區(qū)域COD排放因子
注:城鎮(zhèn)污水處理污染源主要來自生活污水,故本文選取COD排放因子按照生活污水排放因子計算。
2.計量模型
根據(jù)被解釋變量的數(shù)據(jù)分布特征,碳排放為連續(xù)性變量,故適用通過最小二乘法構(gòu)建多元線性回歸模型進行檢驗。本文建立方程如公式(5)所示:
Yr=β0+∑βirVarir+εr
(5)
式中,Yr表示第r個污水處理廠的碳排放;β0表示常數(shù)項;βir表示第r個污水處理廠的第i個待估計參數(shù);Varir表示第r個污水處理廠的第i個影響因素;εr表示隨機誤差項。
3.研究框架及假設(shè)
圖1報告了本文的研究框架,通過對全國范圍內(nèi)樣本污水處理廠運行過程中的直接碳排放和間接碳排放依據(jù)不同的標準進行測算,將碳排放單位換算為標準CO2排放單位。通過不同區(qū)域之間的分析和影響因素分析,探討分析出提高污水處理廠碳排放效率的可能路徑。
按照上述框架設(shè)計及數(shù)據(jù)基礎(chǔ),本文提出以下假設(shè):
假設(shè)H1:經(jīng)濟發(fā)展越好、工業(yè)越發(fā)達的區(qū)域,污水處理壓力越大,污水碳排放越高。
經(jīng)濟發(fā)展指標是通過社會GDP和各產(chǎn)業(yè)增加值來體現(xiàn)的,經(jīng)濟發(fā)展越好,帶來的污水處理壓力則越大,隨著污水處理量的增加污水處理過程中的碳排放也隨之增加。
假設(shè)H2:污水處理碳排放結(jié)構(gòu)具有區(qū)域差異,不同處理法對污水處理碳排放具有影響。
污水處理廠污水處理碳排放結(jié)構(gòu)具有差異,就省域?qū)用鎭砜?,每個地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平不同、排放標準要求不同以及污水處理工藝的差異性,由此帶來污水處理碳排放內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間具有一定差異,如直接碳排放中的結(jié)構(gòu)差異、直接碳排放與間接碳排放結(jié)構(gòu)的差異。
假設(shè)H3:污水處理廠污水處理碳排放影響因素包括污水處理廠自身和所在地區(qū)宏觀經(jīng)濟環(huán)境有關(guān)。
污水處理廠污水處理碳排放與污水處理廠的設(shè)備老化程度、規(guī)?;潭?、處理工藝等存在關(guān)系,同時宏觀經(jīng)濟對污水處理廠污水處理過程中的碳排放也存在影響,經(jīng)濟越發(fā)達、人口密集度越高的區(qū)域污水處理量越大,其污水處理過程中產(chǎn)生的碳排放可能就越多。
圖1 研究框架及路線
1.數(shù)據(jù)來源
本文所使用數(shù)據(jù)以及公式計算方法分別來自《城鎮(zhèn)排水統(tǒng)計年鑒(2015年)》、《中國縣域統(tǒng)計年鑒·縣市卷》、2015年《中國區(qū)域電網(wǎng)基準線排放因子》、《2006國家溫室氣體清單指南》以及各省市統(tǒng)計年鑒。為保證數(shù)據(jù)具有較強的信度,對《城鎮(zhèn)排水統(tǒng)計年鑒(2015年)》中包含缺失值樣本以及離群值進行篩選,故本文從2 619個城鎮(zhèn)查中選取1 908個樣本作為研究對象,樣本涵蓋北京、天津、河北、山西、山東、內(nèi)蒙古等24個省市自治區(qū),覆蓋華北、東北、華東、華中、西北、南方6個區(qū)域。樣本選取的數(shù)量和分布情況符合研究所需的基本要求。
2.數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計
表3報告了本文測算碳排放所需數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計情況。本節(jié)數(shù)據(jù)并非直接引用統(tǒng)計數(shù)據(jù)而來,而是通過對1 908個樣本進行測算,按照樣本所屬省域測算污染物消減量的單位值(污染物消減量/污水處理量)與省域污水年處理總量乘積估算得來,省耗電總量是通過測算耗電量單位值(總耗電量/污水處理量)與省域污水年處理總量乘積估算得來。相比僅使用樣本數(shù)據(jù),使用省域估測數(shù)據(jù)更符合真實情況,使統(tǒng)計絕對數(shù)值具有一定意義。從描述統(tǒng)計結(jié)果來看,省域之間、區(qū)域之間具有明顯差異性。COD消減量方面最高省份為廣東省的9 548.41萬t,最低省份為寧夏的5.06萬t,極差為9 543.35萬t。BOD消減量最高省份為山東省22 313.94萬t,最低省份寧夏8.73萬t。氨氮消減量和電能消耗最高均為廣東省2 156.56萬t和241 630 684.25萬MW·h,最低仍然是寧夏1.06萬t和93 983.89萬MW·h。從各項指標來看,各省污水處理廠污水處理數(shù)量、處理的主要污染物以及用電量均具有差異。
表3 碳排放測算所需指標描述統(tǒng)計情況
注:本表報告數(shù)據(jù),均通過樣本數(shù)據(jù)單位量估測計算后呈現(xiàn)。
本節(jié)將介紹碳排放數(shù)值經(jīng)過標準化后的計算結(jié)果及空間分布。具體而言,從數(shù)量角度來看,表4報告了中國省域樣本污水處理廠污水處理碳排放的情況。省域之間差別較大,污水處理廠污水處理碳排放最高為廣東省216 524.04萬t,最低為寧夏壯族自治區(qū)為89萬t。從全國平均值的角度觀察,選取樣本省份的污水處理碳排放均值為34 763萬t,其中低于平均值的省份有17個,分別為北京市、天津市、山西省、吉林省、上海市、安徽省、福建省、河南省、湖南省、廣西省、海南省、重慶市、四川省、貴州省、陜西省、寧夏、新疆,高于全國平均水平的省份有7個,分別為河北省、遼寧省、江蘇省、江西省、山東省、廣東省和云南省。從結(jié)構(gòu)方面看,碳排放主要是由間接排放貢獻,占總排放的99%以上,可見污水處理過程中的直接碳排放僅占較小的一部分。本文采用人均碳排放數(shù)值來表示碳排放強度。從碳排放強度中可以看出,山東、廣東碳排放強度分別為20.39和20.19高于其他省份,而陜西省碳排放強度僅有0.06,低于所有樣本省份。
雖然從各個省域來看,直接碳排放和間接碳排放結(jié)構(gòu)相似,但各省域直接碳排放內(nèi)部結(jié)構(gòu)具有一定差異。圖2報告了直接碳排放內(nèi)部結(jié)構(gòu)變動結(jié)構(gòu)情況。從整體結(jié)構(gòu)上觀察,氨氮污染物和COD污染物處理過程中產(chǎn)生的碳排放占直接碳排放的比重較高,COD污染物處理碳排放所占比重較小。從每個直接碳排放結(jié)構(gòu)組成部分來看,全國省份氨氮碳排放占直接碳排放平均占比為48%,但是上海明顯低于平均值,僅占總排放36%。而吉林省和廣西省要明顯高于其他省份,分別占直接排放總量的82%和60%。BOD污染物排放方面,各個省份占平均值占比水平為44%,吉林省和廣西明顯低于平均值,分別占比17%和35%。COD污染物碳排放方面,各省份占比平均水平為8%,其中上海、新疆向上偏離平均值,分別為16%和21%,但是吉林省向下偏離平均值,僅占比2%。對比每個結(jié)構(gòu)成分發(fā)現(xiàn),氨氮碳排放與COD碳排放和BOD碳排放之間存在“此消彼長”的負向關(guān)系。直接碳排放內(nèi)部結(jié)構(gòu)差異的原因主要是:第一,污水處理廠所在區(qū)域污水處理物質(zhì)有所差異,BOD污染物、COD污染物和氨氮污染物有所差別導致污水處理碳排放具有差異,城鎮(zhèn)污水處理廠主要處理的是生活污水,故而每個地區(qū)的人口密集度會影響到生活污水的排放;第二,污水處理內(nèi)部的處理工藝有所區(qū)別,使用污水處理工藝不同,產(chǎn)生的碳排放也會有所區(qū)別,使用的污水處理工藝包括SBR類、氧化溝類、生物膜法以及其他類,在化學處理工藝中產(chǎn)生的CH4、N2O和CO2氣體排放種類和數(shù)量會存在差異;第三,污水處理廠規(guī)模、內(nèi)部管理、污水處理廠運營年限因素等因素都會影響污水處理效率,從而會增加碳排放,污水處理規(guī)模大小直接影響污水處理數(shù)量,高效的內(nèi)部管理會有效降低不必要的碳排放和電能的消耗,同時隨著污水處理廠運營年限的增長,污水處理設(shè)備老化導致污水處理效率低下,從而會增加污水處理過程中產(chǎn)生不必要的碳排放量。
表4 中國省域樣本污水處理設(shè)施碳排放情況 萬t
圖2 污水處理直接碳排放內(nèi)部結(jié)構(gòu)及省域結(jié)構(gòu)情況
從空間分布來看,污水處理廠排放較高的區(qū)域集中在華北區(qū)域和經(jīng)濟發(fā)展較為發(fā)達的沿海省份。從整體特征而言,這些區(qū)域的人口、經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都具有相似的特征,這些區(qū)域的人口密集程度較高,經(jīng)濟發(fā)展較好且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第二產(chǎn)業(yè)為主。而經(jīng)濟發(fā)展較弱的地區(qū),污水處理廠的碳排放較少。具體來看,山東、廣東碳排放較樣本省份而言處于較高的位置,河北、遼寧、江蘇碳排放量也較多。但是可以發(fā)現(xiàn),諸如新疆、寧夏、四川、山西、重慶等地區(qū),經(jīng)濟發(fā)展相對較弱的地區(qū),碳排放量較少。可見,污水處理廠的碳排放與經(jīng)濟發(fā)展具有高度密切的聯(lián)系。
通過上節(jié)對我國污水處理廠碳排放的數(shù)量和區(qū)域分布的分析,發(fā)現(xiàn)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展具有較強的相關(guān)性,本節(jié)將通過建立計量模型分析碳排放的內(nèi)外部影響因素。為了較為具體地研究影響污水處理廠碳排放的因素,保證數(shù)據(jù)的匹配程度更加準確,本文在2 619個全國樣本中選取了一個縣級行政區(qū)域(包括縣、區(qū)、縣級市)僅有一座污水處理單位的406座污水處理廠,從較為微觀的縣域?qū)用嫒ヌ剿饔绊懱寂欧诺囊蛩?。圖3報告了406座污水處理廠的分布情況,根據(jù)不同省份的統(tǒng)計情況及縣域污水處設(shè)施的選擇,從24個樣本省份中選取了17個省份,分布涵蓋了6大區(qū)域能夠較為全面了反映碳排放影響的影響因素,河北省樣本量最高,占比22.1%,廣東和江蘇僅篩選出一個樣本。
表5報告了污水處理廠影響模型選取變量的描述統(tǒng)計情況。
圖3 縣域污水處理廠碳排放樣本選擇數(shù)量及區(qū)域分布
表5 縣域污水處理廠碳排放影響模型變量描述統(tǒng)計
注:表中變量標注*,表示該變量經(jīng)對數(shù)化處理。
表6報告了污水處理廠碳排放影響基準回歸及穩(wěn)健性檢驗。從模型參數(shù)來看,一般認為VIF小于10,模型不存在多重共線性問題,經(jīng)過多重共線檢驗發(fā)現(xiàn)模型1~模型4平均VIF均小于10,且每個變量之間的最大VIF小于10,故可以認為模型不存在多重共線性問題。再從調(diào)整R2角度可以發(fā)現(xiàn),各個模型擬合度較好,就有較強的解釋力。
注:*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01,括號內(nèi)報告的是標準誤。
模型1僅納入了污水處理廠的內(nèi)部因素,從模型運行結(jié)果來看,運營年限、設(shè)計處理能力、從業(yè)人數(shù)均在1%的顯著性水平下通過檢驗,說明隨著運營年限的增加,污水處理廠碳排放數(shù)量越多,污水處理廠隨著運營年限的增加會出現(xiàn)設(shè)備老化、投放工藝精準度降低等問題,本文研究樣本的平均運營年限為4.697年,出現(xiàn)這樣的問題可能與污水處理廠管理水平不善、員工操作技能較低等原因有關(guān)。設(shè)計處理能力與從業(yè)人數(shù)都說明了其規(guī)模大小,即隨著污水處理廠規(guī)模的增加其污水處理碳排放的數(shù)量就越多,污水處理規(guī)模越大,污水處理量隨之提高,故而碳排放水平提高。污水處理廠選用不同的污水處理工藝也會影響到污水處理廠碳排放的多少,從模型結(jié)果中可以看出,使用SBR類工藝和氧化溝類工藝對污水處理廠具有顯著正向影響。從各個影響因素的系數(shù)值來看,設(shè)計處理能力對污水處理設(shè)備碳排放影響程度最高。
模型2僅納入了外部因素,其中GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值和人口密度對污水處理廠碳排放具有顯著影響。GDP、第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增加值都是衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的重要指標,采用宏觀經(jīng)濟指標研究其對污水處理廠碳排放的影響,用于驗證省域差異性分析過程中發(fā)現(xiàn)碳排放較重的省份分布在經(jīng)濟較為發(fā)達、工業(yè)水平較高的省份。從模型結(jié)果來看,GDP、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值對污水處理碳排放具有重要影響,其主要原因可能是經(jīng)濟發(fā)展帶來污水處理數(shù)量增加,進而增加了污水處理碳排放。城鎮(zhèn)污水處理廠主要的污染來源是城鎮(zhèn)生活污水,這與城鎮(zhèn)居住人口具有重要關(guān)系。通過模型結(jié)果可以看出,隨著人口密度越高,污水處理廠污水處理碳排放數(shù)量也會隨著提高;從系數(shù)值可以看出,人口密度對城鎮(zhèn)污水處理碳排放具有重要影響。
模型3是在模型1和模型2的基礎(chǔ)上,將內(nèi)外部因素同時納入到模型當中,從模型的調(diào)整R方數(shù)值可以發(fā)現(xiàn),同時納入內(nèi)外部因素后,調(diào)整R方數(shù)值達到0.64,其數(shù)值高于單獨納入內(nèi)部因素是的0.60和外部因素時的0.43,說明模型3的擬合程度較高,解釋力相比較模型1和模型2而言有所增強。模型3中內(nèi)部因素運營年限不在對污水處理碳排放具有顯著影響,說明運營年限對污水處理碳排放的影響并不穩(wěn)健,而在污水處理工藝中,發(fā)現(xiàn)使用生物膜法可以有效減少污水處理過程中的碳排放,說明生物膜法工藝在減少污水處理過程中碳排放具有一定的有益作用。從模型估計的系數(shù)值來看,人口密度依然是影響污水處理碳排放的重要因素,采用生物膜法工藝對污水處理碳排放的緩解作用,比SBR類和氧化溝類工藝對污水處理碳排放的促進作用程度要高。
模型4是在模型3 的基礎(chǔ)上隨機抽取85%的樣本再次運行模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型3的結(jié)果較為穩(wěn)健。
通過上述對污水處理廠碳排放的測算、空間差異和影響因素分析,得出以下結(jié)論:
第一,污水處理廠碳排放結(jié)構(gòu)具有較大差異,直接碳排放與間接碳排放、直接碳排放內(nèi)部結(jié)構(gòu)均存在一定差異。污水處理廠污水處理碳排放主要來源于間接碳排放,間接碳排放占總排放的99%以上,直接碳排放所占比例較小。但是污水處理直接碳排放中結(jié)構(gòu)具有一定差異,BOD、COD和氨氮處理過程中產(chǎn)生的碳排放有所不同,但是從各省污水處理廠污水處理過程中的CH4和N2O產(chǎn)生碳排放處于比例為1∶1的水平波動。
第二,污水處理廠碳排放空間分布差異明顯。碳排放主要來源于經(jīng)濟發(fā)展較好、工業(yè)產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達的省份。從空間分布來看,我國由西向東污水處理碳排放逐漸加重。其中廣東省和山東省污水處理碳排放總量為216 477萬t和199 570.49萬t,分別占全國污水處理廠碳排放的25.95%和23.92%。而寧夏、陜西、新疆等經(jīng)濟發(fā)展較為薄弱的區(qū)域碳排放量較少。
第三,污水處理廠碳排放的影響因素包括內(nèi)部因素和外部因素兩個方面。內(nèi)部因素中污水處理廠規(guī)模、運營年限以及處理工藝和外部因素中經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度對碳排放具有顯著影響。通過縣域影響因素分析驗證了省域差異性分析過程中的結(jié)論,從而可以為控制污水處理廠碳排放,實現(xiàn)提高污水處理廠碳排放效率,從污水處理廠自身和外界宏觀經(jīng)濟環(huán)境提供一定的參考路徑。
本文關(guān)注到了在生態(tài)環(huán)境治理過程中的環(huán)境問題和生態(tài)問題,從宏觀和較為微觀的層面對污水處理設(shè)施在進行污水處理過程中產(chǎn)生的碳排放情況進行了分析。本文在篩選研究污水處理碳排放的影響因素樣本過程可能存在一定不足,以及僅考慮空間差異并未考慮到時空效應的影響,好在省域和縣域的結(jié)果可以相互驗證。下一步本研究將形成面板數(shù)據(jù)對污水處理碳排放進行時空差異上的研究,并增加本文歸結(jié)為區(qū)域差異特征中的其他解釋變量,使模型更加完善。