【摘 要】
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本文利用IPCC清单法核算了江苏省13个设区市1999—2020年的碳排放量，并利用可拓展随机性环境影响评估模型（STIRPAT）分析经济、人口、能源强度和能源结构对碳排放的影响。各设区市的碳排放存在较大差异，淮安的年均碳排放量(30×106 t CO2)处于中游水平，苏州具有最大的年均碳排放量，约为淮安的5倍。2020年，宿迁、常州和盐城的碳排放量同比增加，其他城市的碳排放量同比下降或者零增长，
【基金项目】
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江苏省环境监测科研基金项目“典型城市碳排放现状研究及预测分析”（项目编号2110）；
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本文利用IPCC清单法核算了江苏省13个设区市1999—2020年的碳排放量，并利用可拓展随机性环境影响评估模型（STIRPAT）分析经济、人口、能源强度和能源结构对碳排放的影响。各设区市的碳排放存在较大差异，淮安的年均碳排放量(30×106 t CO2)处于中游水平，苏州具有最大的年均碳排放量，约为淮安的5倍。2020年，宿迁、常州和盐城的碳排放量同比增加，其他城市的碳排放量同比下降或者零增长，其中，淮安、扬州、泰州、南通和徐州的碳排放持续下降。STIRPAT模型拟合结果表明：（1）碳排放与人口的关系具有地区差异，苏南城市的人口与碳排放均为显著正相关，南通、徐州和泰州则为显著负关系；（2）人均GDP、第二产业占比、能源强度（单位GDP能耗）以及能源结构（原煤占一次能源消费比重）与碳排放总量具有显著的正相关，可通过优化产业结构、降低能源强度和优化能源结构以降低江苏省的碳排放量。
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