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在碳减排、碳中和的背景下,固体废物的减量化、资源化和无害化已成为未来垃圾处理的首要原则。我国生活垃圾清运量逐年增加,2020年增至2.35亿吨,其中餐厨垃圾占比达50%甚至更高。若不对餐厨垃圾进行妥善处理,会造成资源浪费甚至是污染周围环境。与堆肥等工艺相比,厌氧消化具有适应性强、对环境的影响较小、处理基质范围广等优势。
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在“双碳”(碳达峰与碳中和)背景下,各级政府要实现“双碳”目标离不开对本地区碳信息数据的准确掌握,企业高质量的碳信息披露是政府进行碳市场风险管理和碳价值评估的重要基础,也是激发公众积极参与“双碳”行动的桥梁。本文从提高碳信息披露质量的视角,分析了碳汇资产的特殊性对碳汇会计档案管理带来的挑战,并针对涉农碳汇会计档案的现状,讨论了碳汇会计档案管理数字化转型策略
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2020年9月,双碳目标首次提出,即“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”。施仲衡等指出,城轨交通总能耗在2018—2020年间呈现增长态势,为了实现“碳达峰、碳中和”的目标,城轨交通应全面践行绿色低碳发展理念,加快自身的绿色低碳转型,挖掘节能减排潜力,提高能效水平。
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纵观能源发展史,每一次能源变革都伴随着生产力的巨大飞跃和人类文明的重大进步,为人类经济社会发展注入源源不断的新动能。然而,随着工业化发展和城市化进程的快速推进,人类对化石能源的大规模开采和使用造成了资源紧张、环境污染、气候变化等多重困境。在人类文明不断向前发展的过程中,低碳发展的新理念逐渐深入人心,人类开始关注生态环境保护。
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2020年9月,我国明确提出2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”目标。苏州作为我国内地最强地级市,在高能耗、环境负担重的现状下实现低碳转型面临巨大困境。为积极稳妥地推进“双碳”目标,苏州市政府制定印发《关于加快转变发展方式做好碳达峰碳中和工作的实施意见》,提出2030年前达到目标。
各类绿色环保技术和信息化手段的应用在一定程度上提升了我国建筑行业的全生命周期可操作性,也使得各类节能环保技术的优势得到了充分发挥,例如装配式建筑就是近年来被广泛使用的一种建筑体系,有助于推动传统制造业的智能化和绿色化,建立绿色低碳制造体系,优化产品结构,编制新时期的绿色建筑建设标准。
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随着全球气候变化的日益加剧,低碳经济已成为当前经济发展的重要方向。制造业作为全球经济的重要支柱,其生产过程中的碳排放问题一直备受关注。为实现低碳经济发展,碳会计核算成为关键环节。为了实现可持续发展,制造业必须采取有效的碳管理措施,而碳会计正是实现这一目标的关键。
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全球气候变化日益加剧,碳排放问题因此成为国际社会广泛关注的焦点。作为中国经济的重要支柱,江苏省的碳排放状况以及其与数字经济发展的关联,已引起了学界的广泛关注。江苏省的第三产业作为经济发展的关键支柱,其隐含碳排放与效率评估对于实现可持续发展具有不容忽视的重要性。
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现在对农村的低碳经济研究还比较少,对农村的低碳经济也没有一个比较清晰的界定。本文结合以往学者对低碳农村的定义,提出了将农村经济发展与低碳经济相结合,引入低碳技术、低碳理念,改变农村传统生活和生产方式,在农村基础设施建设、农业生产、农民生活以及农村现代化进程中,实现农村经济发展的低污染、低能耗、低碳发展模式。
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稻田作为一个生态系统,具有重要的碳汇功能,既可以吸收大量的二氧化碳(CO2),又可以将碳固定在植物和土壤中。同时,稻田也是重要的温室气体排放源之一,其排放的温室气体主要为二氧化碳、甲烷(CH4)和一氧化二氮(N2O)等。宫亮等研究表明,水稻生产中碳排放占农业碳排放总量的16%,是农业碳排放的主要来源之一。
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混凝土作为建筑材料领域的重要组成部分,其低碳环保型性能研究备受关注。相较于先行研究[2],本文通过较为广泛的钼酸盐掺入量范围(0.01%~0.05%)系统研究了其对混凝土性能的影响,而非仅集中在特定掺入量范围内的观察。
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气候变化给人类活动和经济发展带来重大影响,面对日益严峻的环境与气候问题,全球应对气候变化的谈判随之而生。考虑到各国经济发展水平、发展阶段以及碳排放轨迹的差异,《联合国气候变化公约》制定了“共同但有区别的责任原则”。而对于非附件一缔约方国家而言,则无强制性减排目标要求。
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党的十八大以来,我国绿色低碳发展取得了巨大成就,绿色化、低碳化和数字化发展模式深入人心。为了加快推进经济社会发展全面绿色转型,2024年8月11日,中共中央、国务院印发《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》(以下简称《意见》),系统部署经济社会发展全面绿色转型的目标、方向、路径与方式,为我国未来的高质量发展奠定了政策根基。
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电力作为国民经济和工业发展的基本支撑,在社会发展中扮演着重要的角色。电力需求大和以火力发电为主的电力结构导致电力行业成为碳排放占比最大的行业,因此构建一个预测精度更高的碳排放预测模型对辽宁省科学有效地制定节能减排策略至关重要。VMD对非平稳时间序列处理能力强,广泛应用于数据分解模型中,实验证明经过模态分解的数据模型预测效果更好。
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