對(duì)我國(guó)生物質(zhì)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的分析

對(duì)我國(guó)生物質(zhì)能源產(chǎn)業(yè)的分析摘要隨著經(jīng)濟(jì)的開展，我國(guó)能源出現(xiàn)日益短缺的局面，因此開展可再生能源已經(jīng)勢(shì)在必行。作為可再生能源的重要組成局部，生物質(zhì)能源以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)受到人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注。本文正是在此背景下對(duì)我國(guó)能源利用現(xiàn)狀全面、細(xì)致的分析；利用了科學(xué)的方法探討了我國(guó)各省生物質(zhì)能源的潛在儲(chǔ)藏量；并且利用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)對(duì)四種重要的生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化技術(shù)在各地區(qū)的開發(fā)潛力進(jìn)行分析。本文收集到了大量有關(guān)能源利用方面的數(shù)據(jù)，通過表格分析能源利用的結(jié)構(gòu)、能源的供需情況、能源利用的經(jīng)濟(jì)效益、能源利用對(duì)環(huán)境的污染狀況、能源利用的滿意度、能源的進(jìn)出口狀況、城市與農(nóng)村的能源利用狀況等七個(gè)方面對(duì)我國(guó)的能源利用狀況進(jìn)行了全面、細(xì)致的分析，總的看來，我國(guó)的能源利用呈現(xiàn)出能源利用短缺、城市與農(nóng)村的能源利用差異大，能源對(duì)環(huán)境的污染較為嚴(yán)重等特點(diǎn)。本文運(yùn)用AR〔m〕法建立我國(guó)能源消費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的廣義差分回歸方程如下：通過廣義差分回歸方程可以預(yù)測(cè)我國(guó)的能源消費(fèi)總量，預(yù)測(cè)效果良好。到2023年我國(guó)能源總量將在61.2億～63.7億噸標(biāo)準(zhǔn)煤之間，分別是2023年能源消費(fèi)總量的2.1倍和2.2倍。本文還通過灰色系統(tǒng)對(duì)能源的供給與需求情況、單位GDP能耗進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的效果較好，得出我國(guó)的能源短缺的狀況在短期內(nèi)不會(huì)改變，單位GDP能耗雖然逐年下降，但依然比擬高。本文通過搜集相關(guān)的數(shù)據(jù)以及借鑒前人的研究成果得出了我國(guó)各個(gè)省的農(nóng)業(yè)生物質(zhì)、林業(yè)生物質(zhì)、畜禽糞便、城市垃圾和廢水的能源儲(chǔ)藏量，并且通過列表和繪圖直觀地反映了四種生物質(zhì)能源在各個(gè)省的分布的分布情況。通過相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，本文得出林業(yè)生物質(zhì)能源具有儲(chǔ)存數(shù)量上的優(yōu)勢(shì)，而城市生活垃圾生物質(zhì)能源儲(chǔ)存量那么明顯處于劣勢(shì)等四種能源種類間的差異。本文選取技術(shù)先進(jìn)性準(zhǔn)那么、經(jīng)濟(jì)可行性準(zhǔn)那么和環(huán)境平安準(zhǔn)那么三個(gè)準(zhǔn)那么，利用能源轉(zhuǎn)換效率、能源品位、生產(chǎn)本錢、經(jīng)濟(jì)效益、二氧化碳排放量和環(huán)境污染等為主要指標(biāo)，以求得到理想的轉(zhuǎn)換利用技術(shù)。本文先用層次分析法確定相應(yīng)的比重，繼而使用模糊綜合評(píng)判得出華北地區(qū)生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大；華北地區(qū)的生物質(zhì)發(fā)電技術(shù)潛力比擬大；華東地區(qū)的生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)技術(shù)潛力比擬大；華中地區(qū)的生物質(zhì)壓縮成型技術(shù)的潛力比擬大；西南地區(qū)的生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大；西北地區(qū)的生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大。本文還采取了利用數(shù)據(jù)處理的方法對(duì)四種生物質(zhì)能源利用技術(shù)進(jìn)行了分析作為對(duì)方法一的補(bǔ)充。對(duì)于問題四，本文結(jié)合全文的分析，對(duì)我國(guó)生物質(zhì)能源利用現(xiàn)狀的調(diào)整提出了三點(diǎn)具體可行的建議。最后，本文對(duì)模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)并對(duì)模型進(jìn)行了推廣。關(guān)鍵詞：聚類分析廣義差分回歸方程灰色系統(tǒng)層次分析法模糊綜合評(píng)判1問題的提出1.1研究背景隨著經(jīng)濟(jì)的開展，我國(guó)能源出現(xiàn)日益短缺的局面，因此開展可再生能源已經(jīng)勢(shì)在必行。作為可再生能源的重要組成局部，生物質(zhì)能源的開發(fā)和利用受到人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注。生物質(zhì)能源來源于一切直接或間接利用綠色植物進(jìn)行光合作用而形成的有機(jī)物質(zhì)，包括動(dòng)物、植物、微生物，以及由這些生物產(chǎn)生的排泄物和代謝物。近年來，政府以及專家學(xué)者對(duì)生物質(zhì)能源的轉(zhuǎn)換技術(shù)以及如何對(duì)主要生物質(zhì)能源利用技術(shù)在地區(qū)間的應(yīng)用潛力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)越來越重視，本文正是基于此討論生物質(zhì)能源的相關(guān)問題的。1.2文獻(xiàn)綜述近年來，對(duì)生物質(zhì)能源相關(guān)問題的研究是一個(gè)熱門話題，劉剛、沈鐳在《中國(guó)生物質(zhì)能源的定量評(píng)價(jià)及其地理分布》中對(duì)生物質(zhì)能源的定量評(píng)價(jià)給出了具體可行的方法，本文的第二問正是借鑒他們的研究成果對(duì)生物質(zhì)能源的定量評(píng)價(jià)進(jìn)行分析。王曉明、唐蘭等在《中國(guó)生物質(zhì)能源潛在可利用量評(píng)估》中也對(duì)生物質(zhì)能源的定量評(píng)價(jià)評(píng)估進(jìn)行了探討。徐慶福、王立海在《現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)綜合評(píng)判》中探討了利用層次分析法確定相應(yīng)的權(quán)重，繼而使用模糊綜合評(píng)判對(duì)現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)進(jìn)行綜合評(píng)判，這種方法對(duì)本文具有很大的借鑒意義。1.3研究意義本文通過研究我國(guó)能源利用現(xiàn)狀和開展趨勢(shì)，對(duì)我國(guó)能源的開發(fā)利用有一定的指導(dǎo)作用，并且具體的分析了能源的開展趨勢(shì)，為能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整起到了一定的指導(dǎo)作用；通過比擬我國(guó)主要生物質(zhì)能源種類間及地區(qū)間的總量差異，為各個(gè)地區(qū)的生物質(zhì)能源的開發(fā)利用提供了一定的理論依據(jù)，同時(shí)，本文還對(duì)幾種主要的生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化利用技術(shù)在不同的地區(qū)的開發(fā)潛力進(jìn)行了評(píng)價(jià)，你更加合理的利用生物質(zhì)能源，最后，對(duì)前面的研究進(jìn)行了小結(jié)，為我國(guó)生物質(zhì)能源利用現(xiàn)狀應(yīng)作如何調(diào)整提供了依據(jù)。1.4本文的創(chuàng)新之處本文采用了廣義差分回歸方程對(duì)我國(guó)的能源消費(fèi)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。本文在處理幾種主要生物質(zhì)能源利用技術(shù)在地區(qū)間的應(yīng)用潛力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，利用了層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)的方法對(duì)問題進(jìn)行研究，通過定量和定性和研究方法使得得到的結(jié)果更加的可靠，并且還使用了另外一種方法作為對(duì)該方法的補(bǔ)充。。2問題的分析對(duì)于問題一，要想對(duì)我國(guó)能源現(xiàn)狀進(jìn)行分析，就必須搜集到大量的數(shù)據(jù)，其中的一些數(shù)據(jù)在中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上直接得到，其他的一些數(shù)據(jù)也可以在聯(lián)合國(guó)網(wǎng)站上得到。本文選取了能源利用的結(jié)構(gòu)、能源的供需情況、能源利用的經(jīng)濟(jì)效益、能源利用對(duì)環(huán)境的污染狀況、能源利用的滿意度、能源的進(jìn)出口狀況、城市與農(nóng)村的能源利用狀況等七個(gè)方面力求對(duì)我國(guó)的能源利用狀況進(jìn)行了全面、細(xì)致的分析。在對(duì)能源的開展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，考慮到數(shù)據(jù)不多，本文利用Eviews軟件著重對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系進(jìn)行分析，建立了廣義差分回歸方程，很好地預(yù)測(cè)了我國(guó)能源消費(fèi)總量。同時(shí)，這種方法具有一定的代表意義，也可以衡量其他的因素與國(guó)民生產(chǎn)總值之間的關(guān)系，進(jìn)而對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文還運(yùn)用灰色系統(tǒng)對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的效果良好。對(duì)于問題二，各個(gè)指標(biāo)之間的折算需要相關(guān)的折算系數(shù)，本文需要在前人研究的根底上確定了相關(guān)的折算系數(shù)。本文在《中國(guó)林業(yè)年鑒》上收集到了相關(guān)的數(shù)據(jù)。通過相關(guān)的換算公式就可以的到各省的生物質(zhì)能源的儲(chǔ)藏量，由此可以對(duì)我國(guó)主要生物質(zhì)能源種類間及地區(qū)間的總量差異進(jìn)行分析。對(duì)于問題三，要想對(duì)主要生物質(zhì)能源利用技術(shù)在地區(qū)間的應(yīng)用潛力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，需要確定相應(yīng)的評(píng)價(jià)體系，本文選取技術(shù)先進(jìn)性準(zhǔn)那么、經(jīng)濟(jì)可行性準(zhǔn)那么和環(huán)境平安準(zhǔn)那么三個(gè)準(zhǔn)那么，利用能源轉(zhuǎn)換效率、能源品位、生產(chǎn)本錢、經(jīng)濟(jì)效益、二氧化碳排放量和環(huán)境污染等為主要指標(biāo)，以求得到理想的轉(zhuǎn)換利用技術(shù)?？梢岳脤哟畏治龇ù_定相應(yīng)的比重，繼而使用模糊綜合評(píng)判對(duì)我國(guó)主要生物質(zhì)能源利用技術(shù)在地區(qū)間的應(yīng)用潛力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。3問題的假設(shè)3.1與各種生物質(zhì)能源利用技術(shù)相關(guān)的原料的關(guān)系系數(shù)相等；3.2我國(guó)到2023年GDP的年增長(zhǎng)率平均為8%；3.3我國(guó)的能源狀況和能源利用技術(shù)在短期內(nèi)不會(huì)改變。4符號(hào)說明符號(hào)意義EC能源消費(fèi)量對(duì)能源利用的滿意度B1技術(shù)可行性準(zhǔn)那么B2經(jīng)濟(jì)可行性準(zhǔn)那么B3環(huán)境平安準(zhǔn)那么注：其它符號(hào)在文中說明。5模型的建立與求解5.1.1能源利用的結(jié)構(gòu)分析利用在《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》上查到的數(shù)據(jù)，可以得出各能源占能源生產(chǎn)與消費(fèi)的比重，由于目前我國(guó)的能源生產(chǎn)與消費(fèi)以煤、石油、天然氣、水電、核電、風(fēng)電為主，所以本文注重討論了煤、石油、天然氣、水電、核電、風(fēng)電分別占能源生產(chǎn)與消費(fèi)的比重。通過Excel作圖可以對(duì)能源的利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。圖1各能源占能源生產(chǎn)比重圖從上圖可以看出，我國(guó)原煤的生產(chǎn)占能源生產(chǎn)的比重一直處于絕對(duì)領(lǐng)先狀態(tài)，我國(guó)的煤炭資源豐富，一直是世界上的原煤生產(chǎn)大國(guó)，在短期內(nèi)，原煤的生產(chǎn)占能源生產(chǎn)的比重的絕對(duì)領(lǐng)先狀態(tài)不會(huì)改變。天然氣、水電、核電、風(fēng)電的生產(chǎn)占能源生產(chǎn)的比重一直都比擬低，而且變化幅度很小，但近年來，由于國(guó)家越來越重視環(huán)境的保護(hù)，所以對(duì)水電、核電、風(fēng)電和天然氣的投入也比擬大，國(guó)家的一系列舉措也在一定程度上促進(jìn)了水電、核電、風(fēng)電和天然氣的開展，使得水電、核電、風(fēng)電和天然氣的生產(chǎn)占能源生產(chǎn)的比重呈現(xiàn)出了上升的趨勢(shì)。對(duì)于原油來說，我國(guó)原油生產(chǎn)占能源生產(chǎn)的比重很明顯有下降的趨勢(shì)，這與我國(guó)近年來我國(guó)原油的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)缺乏，嚴(yán)重依賴進(jìn)口，對(duì)外依存度不斷提高有很大的關(guān)系。圖2各能源占能源消費(fèi)比重圖從上圖可以看出，我國(guó)煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)的比重一直處于絕對(duì)領(lǐng)先的狀態(tài)，但近年來也呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，這與石油消費(fèi)的增長(zhǎng)以及新能源的快速開展有關(guān)?？梢钥闯觯覈?guó)石油消費(fèi)的比重占能源消費(fèi)的比重的變化不是太大，但在我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速開展的時(shí)期，其明顯有上升的趨勢(shì)。對(duì)于水電、核電、風(fēng)電和天然氣的消費(fèi)占能源消費(fèi)的比重變化一直都比擬平穩(wěn)，近年來有上升的趨勢(shì)。本文在中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上收集到了10個(gè)行業(yè)在2002~2023年能源消費(fèi)總量的數(shù)據(jù)，這10個(gè)行業(yè)分別為農(nóng)、林、牧、漁業(yè)、工業(yè)、采掘業(yè)、制造業(yè)、電力煤氣及水生產(chǎn)供給業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)、他行業(yè)、生活消費(fèi)。表1各行業(yè)能源消費(fèi)總量年份行業(yè)2002200320042005200620072023農(nóng)林牧漁6514660376807972839582456013工業(yè)102181119627143244158058175137190167209302采掘10406121231221513251132731405617050制造7953393164115261127684143051156219172107電力12242143401576817123188121989320235建筑1610177232593409371540313813交通11086127401510416672185832064322917批發(fā)零售3464411648205026552259625734其他63336816783987899530974411771生活17032192682128123393253882679031898注：?jiǎn)挝粸槿f(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤。通過Excel畫出各個(gè)行業(yè)能源消費(fèi)總量變化趨勢(shì)圖如下：圖3各行業(yè)能源消費(fèi)總量變化趨勢(shì)圖圖4各行業(yè)能源消費(fèi)總量變化趨勢(shì)圖從上兩張圖可以看出，我國(guó)建筑行業(yè)能源消費(fèi)總量一直在增長(zhǎng)，而近年來增長(zhǎng)尤為迅速，這與我國(guó)近年來城市化進(jìn)程不斷加快，房地產(chǎn)市場(chǎng)開展迅速有關(guān)。而工業(yè)、制造業(yè)、交通業(yè)的能源消費(fèi)總量一直呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。采掘業(yè)的能源消費(fèi)在近年來有所增長(zhǎng)，批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)以及生活消費(fèi)的能源總量那么呈現(xiàn)回落的趨勢(shì)。電力煤氣及水生產(chǎn)供給業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè)以及采掘業(yè)的能源消費(fèi)總量那么變化不大。5.1.2能源的供需情況分析通過分析我國(guó)能源的供給和需求情況，可以對(duì)我國(guó)的能源利用狀況有一個(gè)宏觀上的了解。本文在《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2023》上收集到我國(guó)1990~2023年我國(guó)能源的生產(chǎn)與消費(fèi)情況，收集到的數(shù)據(jù)如下所示：表2能源生產(chǎn)總量與消費(fèi)總量年份能源生產(chǎn)總量能源消費(fèi)總量供需情況1990103922987035219199110484410378310611992107256109170-19141993111059115993-49341994118729122737-40081995129034131176-21421996133032135192-21601997133460135909-24491998129834136184-63501999131935140569-86342000135048145531-104832001143875150406-65312002150656159431-87752003171906183792-118862004196648213456-168082005216219235997-197782006232167258676-265092007247279280508-332292023260552291448-308962023274618306647-32029注：?jiǎn)挝粸槿f(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤所做圖形如下：圖5能源生產(chǎn)與消費(fèi)供需情況由上圖得知：我國(guó)能源生產(chǎn)與消費(fèi)呈現(xiàn)出嚴(yán)重不平衡的狀況，能源生產(chǎn)嚴(yán)重缺乏，出現(xiàn)嚴(yán)重的供不應(yīng)求的情況。這與我國(guó)經(jīng)濟(jì)不斷快速開展，對(duì)能源的需求量不斷增加，以及經(jīng)濟(jì)開展的能耗高，能源利用不合理有關(guān)。雖然說近年來國(guó)家采取積極開展新能源以及可再生能源，尋求能源利用多元化等舉措來緩解能源嚴(yán)重短缺的情況，但可以看出在短期內(nèi)能源短缺的情況不會(huì)改變。5.1.3能源利用的經(jīng)濟(jì)效益情況能源的利用狀況要考慮能源利用所帶來的經(jīng)濟(jì)效益以及能耗，本文在《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2023》中收集到了1990~2023年我國(guó)的GDP單位能耗，在世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)中收集到了世界以及各類型國(guó)家的單位GDP能耗，在中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上收集到了能源加工總效率的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)做如下分析：表3我國(guó)歷年來單位GDP能耗年份1990199119921993199419951996199719981999能耗年份2000200120022003200420052006200720232023能耗注：?jiǎn)挝粸閲崢?biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元通過作圖可得：圖6我國(guó)歷年來單位GDP能耗變化趨勢(shì)由上圖可以看出，我國(guó)歷年來單位GDP能耗明顯在下降，這與我國(guó)在追求經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)健康、穩(wěn)定、持續(xù)開展的同時(shí)倡導(dǎo)節(jié)約能源，采取措施減少能耗有關(guān)。表4世界以及各類型國(guó)家單位GDP能耗年份國(guó)家200020032004200520062007世界高收入國(guó)家中等收入國(guó)家低收入國(guó)家中國(guó)注：?jiǎn)挝粸閲崢?biāo)準(zhǔn)油/萬(wàn)美元所作圖形如下：圖7各類型國(guó)家單位GDP能耗由上圖可以看出，我國(guó)的單位GDP能耗低于低收入國(guó)家，但是明顯高于世界平均水平、高收入國(guó)家和中等收入國(guó)家。相比擬而言，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)開展依然是高耗能的、粗放的。我國(guó)在減少單位GDP能耗，開展綠色GDP的道路上依然任重而道遠(yuǎn)。本文還收集了近年來我國(guó)各個(gè)省的單位GDP能耗的數(shù)據(jù)，并求取了平均值，運(yùn)用SAS程序〔程序見附錄〕做了聚類分析，運(yùn)行結(jié)果如下：圖8各地區(qū)GDP單位能耗聚類分析圖由SAS運(yùn)行的相應(yīng)結(jié)果得到分為四類比擬適宜，其中北京、廣東、上海、浙江、江蘇、福建、海南、天津、江西、安徽、廣西、山東聚為一類，這些省份的單位GDP能耗相對(duì)較低；陜西、青海、貴州、寧夏聚為一類，這些省份的單位GDP能耗相對(duì)較高；新疆、甘肅、蒙古聚為一類；河北、遼寧、云南、吉林、四川、黑龍江、山西、湖北、河南、湖南、重慶聚為一類。通過以上的聚類我們可以發(fā)現(xiàn)各省的單位GDP能耗與各省的經(jīng)濟(jì)開展?fàn)顩r息息相關(guān)。經(jīng)濟(jì)較興旺的省份的單位GDP能耗就相對(duì)低一些，而經(jīng)濟(jì)較落后的省份的單位GDP的能耗就相對(duì)高一些。本文還在《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2023》上選取了我國(guó)各年的能源加工總效率，現(xiàn)做如下分析：表5我國(guó)歷年的能源加工總效率年份1990199119921993199419951996199719981999總效率66年份2000200120022003200420052006200720232023總效率69注：?jiǎn)挝粸?。所作圖形如下：圖9能源加工總效率變化圖由上圖可以看出，我國(guó)能源加工的總效率在整體上表達(dá)出上升的趨勢(shì)，在2004年以后表達(dá)的比擬明顯。能源加工總效率的提高有利于減少能源的浪費(fèi)，提高能源的使用效率。5.1.4能源利用的滿意度狀況本文定義了人們對(duì)能源利用的滿意度。本文認(rèn)為隨著世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)的開展，人們生活的日益改善，人們對(duì)能源的消費(fèi)量也日益增加，各國(guó)的能源是否能夠滿足人們的生活需求是衡量人們對(duì)能源利用滿意度的一個(gè)重要的指標(biāo)。本文所定義的能源利用的滿意度并沒有給出一個(gè)具體的數(shù)值或范圍，而是讓我國(guó)與開展情況相似的國(guó)家以及各類型的國(guó)家的比照中表達(dá)我國(guó)人們對(duì)能源利用的滿意度。本文從中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上收集到我國(guó)各種類型能源人均生活能源消費(fèi)量的數(shù)據(jù)，用來分析各類能源的人均生活能源消費(fèi)量，在一定程度上反映人們的能源利用的滿意度情況。本文在世界銀行網(wǎng)站上收集到了世界各國(guó)人均能源消費(fèi)量的數(shù)據(jù)，并結(jié)合國(guó)際上慣用的劃分開展中國(guó)家、興旺國(guó)家、不興旺國(guó)家的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各個(gè)類型國(guó)家的人均能源消費(fèi)，本文還比擬了開展情況比擬相似的“金磚四國(guó)〞的人均能源消費(fèi)情況?，F(xiàn)做如下處理：表6各類能源的人均能源消費(fèi)量能源年份煤炭電力煤油液化石油氣天然氣煤氣1990147.1142.350.901.401.642.531991142.9747.240.801.761.573.161992126.8854.940.702.051.854.431993123.1762.550.602.541.474.601994109.4772.740.603.231.676.351995112.3083.460.504.431.614.71199682.9687.720.505.861.706.38199777.2298.620.506.201.738.93199873.12104.230.606.921.949.73199969.91108.620.606.772.059.30200066.98114.990.606.802.5610.01200166.13126.530.606.733.319.36200265.70138.350.307.573.619.83200369.89159.740.308.644.0310.18200475.37183.980.2010.425.1910.65200577.00221.280.2010.196.0911.11200676.55255.650.1711.117.8312.69200774.06308.280.1512.4310.8814.08202369.06331.870.1011.0012.8413.88注：?jiǎn)挝粸榍Э?、千瓦小時(shí)、立方米。所作圖形如下：圖10各種類型能源人均生活能源消費(fèi)量變化圖由上圖可以看出，我國(guó)電力的人均生活能源消費(fèi)量增長(zhǎng)迅速，這說明隨著經(jīng)濟(jì)的開展，人們生活的日益改善，人們對(duì)電的需求日益增加。隨著新型能源的出現(xiàn)，如太陽(yáng)能、核能等，人們對(duì)于煤炭的需求量日益地減少。表7“金磚四國(guó)〞人均能源消費(fèi)量一覽圖年份中國(guó)印度巴西俄羅斯20012002200320042005200620072023單位為ktofoilequivalent。圖11“金磚四國(guó)〞人均能源消費(fèi)量比照由上圖可以看出，我國(guó)的人均能源消費(fèi)量略高于印度，但低于俄羅斯和巴西。表8各類型國(guó)家人均能源消費(fèi)量年份20012002200320042005200620072023人均能源消費(fèi)量興旺國(guó)家開展中國(guó)家不興旺國(guó)家注：?jiǎn)挝粸閗tofoilequivalent。圖12各類型國(guó)家人均能源消費(fèi)量比照由上圖可以得知，我國(guó)的人均能源消費(fèi)低于興旺國(guó)家、開展中國(guó)家以及不興旺國(guó)家。綜上可以分析：雖然我國(guó)的能源總量比擬豐富，但是我國(guó)人口眾多，為世界第一人口大國(guó)，這也就決定了我國(guó)的能源不能很好地滿足于每個(gè)人的能源消費(fèi)需要，也可以說人們對(duì)當(dāng)前能源的消費(fèi)的狀況并不滿意，我國(guó)現(xiàn)有的能源并不能很好地滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的物質(zhì)文化需要。在對(duì)各類能源的需求中，電力在人們生活消費(fèi)中的比重會(huì)越來越大，而煤炭的比重那么會(huì)越來越小，新能源方興未艾。電力的供給能否能夠滿足人們的生活需要在今后的生活中也會(huì)成為人們是否對(duì)能源利用滿意的一個(gè)必不可少的指標(biāo)。5.1.5能源利用對(duì)環(huán)境的污染狀況在當(dāng)今世界，人們?cè)絹碓街匾晫?duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)，因此在對(duì)能源進(jìn)行利用時(shí)，能源的利用對(duì)環(huán)境的污染情況那么需要著重考慮。由許多的新能源如太陽(yáng)能、風(fēng)能、地?zé)崮堋⒊毕艿炔⒉粫?huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生污染，所以本文著重考慮了傳統(tǒng)能源的利用對(duì)環(huán)境的污染情況。由在世界銀行WDI數(shù)據(jù)可中查到的數(shù)據(jù)可以得知，從1990年以來，我國(guó)的二氧化碳年平均增長(zhǎng)率5.1%，而處于同期水平的世界各國(guó)平均的二氧化碳年平均增長(zhǎng)率為1.7%；我國(guó)的甲烷排放量年平均增長(zhǎng)量為32.6%，遠(yuǎn)高于世界平均水平的9.9%，高收入國(guó)家的4.3%，同時(shí)我國(guó)溫室氣體的排放量也是居高不下，由此可以從一個(gè)側(cè)面看出我國(guó)的能源利用并不合理，對(duì)我國(guó)的環(huán)境污染嚴(yán)重。下面本文將考慮我國(guó)歷年對(duì)能源資源引起的環(huán)境污染的治理情況。本文在《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2023》上收集到我國(guó)對(duì)環(huán)境污染的投資情況，現(xiàn)在分別用x1、x2…x9表示環(huán)境污染治理投資總額、工業(yè)污染源治理投資、治理廢水、治理廢氣、治理固體廢物、治理噪聲、治理其他、建設(shè)工程同時(shí)環(huán)保、環(huán)境污染治理投資占GDP的比重。表9我國(guó)歷年境污染的投資情況年份x1x2x3x4x5x6x7x8x920002602001200212003120042005238821381200625663200720232023所做圖形如下：圖13全國(guó)歷年對(duì)環(huán)境污染投資變化圖由上圖可以看出，我國(guó)對(duì)染治理投資總額逐年上升，說明環(huán)境的污染狀況已經(jīng)一起政府的重視，對(duì)工業(yè)污染源治理投資在近年來減少，結(jié)合前面的分析情況，政府應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)這方面的投入。治理廢水、治理廢氣、治理固體廢物、治理噪聲、治理其他、建設(shè)工程同時(shí)環(huán)保等的投入也顯得缺乏，同時(shí)環(huán)境污染治理投資占GDP的比重也比擬低，我國(guó)政府治理環(huán)境污染的歷程依然任重而道遠(yuǎn)。5.1.6從能源的進(jìn)出口狀況看國(guó)內(nèi)的能源利用狀況本文在《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2023》上搜集到了我國(guó)能源進(jìn)出口的相關(guān)數(shù)據(jù)以及我國(guó)在環(huán)境污染方面所投入的資金情況，現(xiàn)作如下分析：表10各年的高耗能產(chǎn)品進(jìn)口量年份鋼材銅及銅合金鋁及鋁合金肥料紙漿合成纖維20001596118933510020011722109249092200224491682526104200337171213603106200429301240732992005258213977598420061851112979662200716871732811698475120231543170266229523220231763347174411136835注：?jiǎn)挝粸槿f(wàn)噸所做圖形如下：圖14高耗能產(chǎn)品進(jìn)口量變化圖由上圖可以看出，我國(guó)鋼材、紙漿、銅及銅合金、鋁及鋁合金以及合成纖維等高耗能產(chǎn)品的進(jìn)口量在近年來呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)，而肥料等高耗能的進(jìn)口量呈下降趨勢(shì)?？偟目矗覈?guó)高耗能產(chǎn)品的進(jìn)口量依然較少，本國(guó)生產(chǎn)高耗能產(chǎn)品的企業(yè)很多，這也能從一個(gè)側(cè)面反映出我國(guó)高耗能產(chǎn)品的生產(chǎn)主要依托國(guó)內(nèi)企業(yè)，國(guó)內(nèi)高耗能產(chǎn)品的生產(chǎn)使得能耗增加，環(huán)境遭到污染。表11各主要能源各年的出口量年份能源2000200120022003200420052006200720232023煤5505901283849403866671726327531745432240焦炭15201385135714721501127614471530122155原油1031755766813549807634389424507汽油455572612754541560351464203492柴油552612422464148786663451煤油199182170202205269371448536594燃料33446476182230258380732862液化22623315346885其它280325246262361473473416419305天然氣243029263232電力991029710395112123146166174注：?jiǎn)挝粸槿f(wàn)噸、億立方米、千瓦小時(shí)?？梢宰鲌D如下：圖15各主要能源各年出口量變化圖由上圖可以看出，我國(guó)各主要能源出口量日益減少，這也反映出我國(guó)國(guó)內(nèi)能源利用量大，能源緊缺的狀況。5.1.7城鎮(zhèn)與農(nóng)村的能源利用狀況本文在《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2023》上收集到關(guān)于城市與農(nóng)村的人均生活用能量的數(shù)據(jù)，本文講一次來考察城市與農(nóng)村對(duì)能源資源的利用的差異。表12城市與農(nóng)村人均生活用能量年份城鎮(zhèn)人均生活用能量農(nóng)村人均生活用能量198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720232023注：?jiǎn)挝粸榍Э藰?biāo)準(zhǔn)煤。所做圖形如下：圖16城市與農(nóng)村人均生活用能量變化圖由上圖可以得知，我國(guó)對(duì)城市與農(nóng)村的人均生活用能量變化量差異較大。在近年來，城市與農(nóng)村的人均生活用能量都表現(xiàn)出了較快的增長(zhǎng)，但是農(nóng)村的人均生活用能量依然低于城市。這一方面與我國(guó)的農(nóng)村人口多有關(guān)；另一方面，也凸顯出我國(guó)對(duì)農(nóng)村能源資源的投入缺乏，使得農(nóng)村對(duì)能源的利用不如城市，農(nóng)村與城市在能源利用上差異較大。綜合以上幾點(diǎn)，本文認(rèn)為的能源利用現(xiàn)狀表達(dá)在一下幾點(diǎn)：我國(guó)的能源資源豐富，但供不應(yīng)求、結(jié)構(gòu)不合理。我國(guó)的能源資源豐富，特別是煤炭資源，除上海以外其它各省區(qū)均有分布，但分布極不均衡。在中國(guó)北方的大興安嶺-太行山、賀蘭山之間的地區(qū)，地理范圍包括煤炭資源量大于1000億噸以上的內(nèi)蒙古。由上面的分析，本文得知，我國(guó)在短期內(nèi)能源短缺的狀況不會(huì)改變。我國(guó)的能源結(jié)構(gòu)不合理，在世界主要國(guó)家以石油作為主要能源消費(fèi)時(shí)，我國(guó)短期內(nèi)以煤炭為主要能源消費(fèi)的現(xiàn)狀不會(huì)改變。還有，在世界范圍內(nèi)新能源方興未艾，但是我國(guó)新能源的生產(chǎn)與消費(fèi)的比重依然很小。我國(guó)的能源消耗嚴(yán)重，人均所有量缺乏，地區(qū)分布各不相同我國(guó)的單位GDP能耗遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出興旺國(guó)家以及世界的平均水平。各個(gè)省的單位GDP能耗各不相同，其中，經(jīng)濟(jì)較興旺的省份的單位GDP能耗就相對(duì)低一些，而經(jīng)濟(jì)較落后的省份的單位GDP的能耗就相對(duì)高一些。。與此同時(shí)，人均能源消費(fèi)量以及人均生活用能量都比擬低。我國(guó)能源的利用對(duì)環(huán)境的污染嚴(yán)重，國(guó)家對(duì)治污的投入缺乏從我國(guó)二氧化碳、甲烷、以及溫室氣體的排放量可以得知我國(guó)的能源利用不合理，對(duì)環(huán)境的污染嚴(yán)重。同時(shí)我國(guó)主要能源的進(jìn)出口狀況也可以從側(cè)面反映出我國(guó)環(huán)境的污染狀況以及能源短缺的狀況。我國(guó)對(duì)環(huán)境污染的投入顯得明顯缺乏，政府在今后應(yīng)該加大治污的力度，增加對(duì)這方面的投入。我國(guó)對(duì)農(nóng)村能源利用的投入缺乏，城鎮(zhèn)與農(nóng)村的能源利用差異很大。由分析可以看出，我國(guó)對(duì)農(nóng)村能源利用的投入缺乏，隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快，國(guó)家應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村能源利用的投入，增加農(nóng)村的人均生活用能量。5.2我國(guó)能源的開展趨勢(shì)5.2.1基于廣義差分模型的的能源需求預(yù)測(cè)5.2.1.1數(shù)據(jù)的收集與處理為了真實(shí)全面地反映我國(guó)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)開展的數(shù)量關(guān)系，本文在中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上選取了1980～2023年的數(shù)據(jù)，能源消費(fèi)量記為EC，經(jīng)濟(jì)開展數(shù)據(jù)采用GDP。收集到的數(shù)據(jù)如下：表13我國(guó)各年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與能源消費(fèi)量年份GDP〔億元，當(dāng)年價(jià)格〕EC〔萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤〕1980585871981575771982599661983636351984684951985741121986777761987838501988899631989936661990953841991100413199210560219931114901994118071199512347119961997199819992000200120022003200420052006200720232023292028—EC之間帶回歸線的的散點(diǎn)圖，如下所示：圖17能源消費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的散點(diǎn)圖5.2.1.2解釋變量與被解釋變量確實(shí)定本文采用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法來判斷我國(guó)能源與經(jīng)濟(jì)之間的因果性，從而確定解釋變量和被解釋變量。取滯后期數(shù)為2，利用Eviews對(duì)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體以及三次產(chǎn)業(yè)的能源消費(fèi)與收入之間的Granger關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下：表14Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果NullHypothesis:F值伴隨概率GDPdoesnotGrangerCauseECECdoesnotGrangerCauseGDP由上表可以看出，我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與能源消費(fèi)之間存在從GDP道EC之間的因果關(guān)系，不存在從EC到GDP之間的因果關(guān)系，從而我們可以確定GDP為解釋變量，EC為被解釋變量。另外,這一研究結(jié)論也具有較強(qiáng)的政策含義:一方面，因?yàn)椴淮嬖趶哪茉聪M(fèi)到國(guó)民收入之間的因果關(guān)系,因此采取節(jié)約能源的政策并不會(huì)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)形成較大的沖擊，而國(guó)民收入的增長(zhǎng)，不一定要靠能源的大量投入；另一方面，由于存在國(guó)民收入到能源消費(fèi)的單向因果關(guān)系，因此，隨著國(guó)民收入的增長(zhǎng),必須有足夠的能源供給同步增長(zhǎng)，所以，保證足夠的能源供給是國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的必要條件，在今后的開展中，我國(guó)應(yīng)該采取各種措施保證能源的供給。5.2.1.3模型的建立與修正〔1〕變量序列的平穩(wěn)性、單整性和協(xié)整性分析與檢驗(yàn)在考察經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系的時(shí)候，對(duì)多個(gè)變量相對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列的穩(wěn)定性或單整性要求很高。如果不顧及序列的平穩(wěn)性而貿(mào)然進(jìn)行變量間的回歸分析，那么有可能得到“偽回歸〞的結(jié)果。本文在對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析的時(shí)候，先對(duì)相應(yīng)序列的平穩(wěn)性、單整性和協(xié)整性進(jìn)行檢驗(yàn)，以ADF方法為主要的檢驗(yàn)方法，同時(shí)本文還以PP法作為輔助的檢驗(yàn)手段。表15GDP的常數(shù)項(xiàng)ADF檢驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic1Testcriticalvalues:1%level5%level10%level表16GDP的一階ADF檢驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表17GDP的二階ADF檢驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表18GDP的常數(shù)項(xiàng)PP檢驗(yàn)Adj.t-StatProb.*Phillips-Perronteststatistic1Testcriticalvalues:1%level5%level10%level表19GDP的一階PP檢驗(yàn)Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表20GDP的二階PP檢驗(yàn)Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表21EC常數(shù)項(xiàng)的ADF檢驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic1Testcriticalvalues:1%level5%level10%level表22EC的一階ADF檢驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表23EC的二階ADF檢驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表24EC常數(shù)項(xiàng)的PP檢驗(yàn)Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表25EC一階的PP檢驗(yàn)Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表26EC二階的PP檢驗(yàn)Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表27GDP與EC組的ADF二階檢驗(yàn)MethodStatisticProb.**ADF-FisherChi-squareADF-ChoiZ-stat表28GDP與EC組的PP二階檢驗(yàn)MethodStatisticProb.**PP-FisherChi-squarePP-ChoiZ-stat由以上各表綜合分析可以看出，GDP的原序列和一階差分序列為非平穩(wěn)序列，但GDP和EC的二階差分序列同為平穩(wěn)序列。因此，EC和GDP同為二階但整序列，滿足協(xié)整的必要條件。在對(duì)其殘差序列進(jìn)行分析的過程中，本文也得到EC也為平穩(wěn)序列。由以上分析可以得出我國(guó)能源消費(fèi)總量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，可以建立長(zhǎng)期協(xié)整方程。〔2〕協(xié)整方程的建立與檢驗(yàn)由于EC和GDP屬于二階平穩(wěn)序列且殘差屬于常數(shù)項(xiàng)平穩(wěn)序列，所以本文運(yùn)用OLS法建立我國(guó)能源消費(fèi)總量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的長(zhǎng)期協(xié)整方程，如下所示：由檢驗(yàn)結(jié)果可知：杜賓值，拒絕杜賓的零假設(shè)，說明以上方程存在一階自相關(guān)，進(jìn)一步由Ljung-Box檢驗(yàn)結(jié)果AC=〔1,2〕知道方差殘差序列存在二階自相關(guān)。由懷特檢驗(yàn)0.014可知方程存在異方差性，由鄒氏檢驗(yàn)可以知道方程不具有平穩(wěn)性，因此方程需要進(jìn)行修正?！?〕模型的修正盡管協(xié)整技術(shù)對(duì)協(xié)整回歸方程的檢驗(yàn)未做強(qiáng)調(diào)和要求，但以未經(jīng)過檢驗(yàn)的回歸方程來進(jìn)行樣本的擬合和數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，未必是最準(zhǔn)確，也未必是最正確的。因此，本文在進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)和協(xié)整方程回歸的根底上，對(duì)協(xié)整回歸方程進(jìn)行較全面的評(píng)價(jià)、檢驗(yàn)以及修正，以期使研究結(jié)果更加貼近和符合實(shí)際。經(jīng)驗(yàn)證，運(yùn)用AR〔m〕法建立我國(guó)能源消費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的廣義差分回歸方程如下：廣義差分回歸方程的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.966，復(fù)修正相關(guān)系數(shù)為0.99，顯示出比原協(xié)整方程更好的擬合效果，而且F統(tǒng)計(jì)量增大，比原方程整體上更加顯著。同理，依照杜賓檢驗(yàn)和Ljung-Box檢驗(yàn)結(jié)果AC=〔0〕知道不存在相關(guān)性，懷特檢驗(yàn)接受零假設(shè)即方程不存在異方差，鄒氏斷點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果接受零假設(shè)，即方程通過穩(wěn)定性檢驗(yàn)。綜合來看，能源消費(fèi)和國(guó)民收入的廣義差分回歸模型整體上來看結(jié)果具有令人滿意的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，比直接的協(xié)整方程更能反映二者之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，0.666170為單位GDP能耗。下列圖顯示了我國(guó)能源消費(fèi)廣義差分模型中能源消費(fèi)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的擬合情況，從中可以看出擬合效果良好。圖18能源消費(fèi)廣義差分模型擬合圖〔4〕2023年和2023年我國(guó)能源需求預(yù)測(cè)根據(jù)能源消費(fèi)的協(xié)整方程和廣義差分方程，分別估算我國(guó)2023年的能源消費(fèi)總量，假定我國(guó)到2023年GDP的年增長(zhǎng)率平均為8%，目前能源狀況和能源利用技術(shù)不變，那么到“十二五規(guī)劃〞末年即2023年我國(guó)能源消費(fèi)總量將在44.2億～45.7億噸標(biāo)準(zhǔn)煤之間。到2023年我國(guó)能源總量將在61.2億～63.7億噸標(biāo)準(zhǔn)煤之間，分別是2023年能源消費(fèi)總量的2.1倍和2.2倍。目前我國(guó)的能源持續(xù)供給能力有限、能源需求過度膨脹、供給保障程度低，影響能源平安，而能源的利用率較低，這些都是我國(guó)能源利用面臨的潛在危機(jī)。5.2.2基于新陳代謝灰色系統(tǒng)的能源開展?fàn)顩r的預(yù)測(cè)考慮到有些指標(biāo)的數(shù)據(jù)有限，不利于進(jìn)行預(yù)測(cè)，因此本文利用灰色系統(tǒng)對(duì)能源的供給與需求情況、單位GDP能耗進(jìn)行了預(yù)測(cè)。圖19供需情況變化趨勢(shì)圖圖20能源生產(chǎn)總量的變化趨勢(shì)圖圖21能源消費(fèi)總量變化趨勢(shì)圖22我國(guó)各年單位GDP能耗預(yù)測(cè)圖表29能源生產(chǎn)與消費(fèi)預(yù)測(cè)年份能源生產(chǎn)總量能源消費(fèi)總量供需情況20232023202320232023-1051962023-124516表30單位GDP能耗預(yù)測(cè)年份單位GDP能耗202320232023202320232023由以上的預(yù)測(cè)圖可以看出，預(yù)測(cè)的效果較好。由于經(jīng)濟(jì)因素受很多不確定因素的影響，所以較難預(yù)測(cè)。本文選取了灰色系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)正是基于灰色系統(tǒng)在數(shù)據(jù)較少的情況下可以進(jìn)行較好的預(yù)測(cè)。綜合兩種方法預(yù)測(cè)的結(jié)果以及前文的圖表分析可知，我國(guó)的能源短缺嚴(yán)重，隱藏著潛在的能源危機(jī)。在新能源的利用方面，在今后將會(huì)得到良好的開展，傳統(tǒng)能源在能源消費(fèi)總量中所占的比重將會(huì)逐漸地減少，“節(jié)能減排〞將成為時(shí)尚。5.2.1.4兩種預(yù)測(cè)方法的比擬綜上，本文利用分別利用協(xié)整方程和灰色系統(tǒng)對(duì)我國(guó)能源的開展進(jìn)行了預(yù)測(cè)。由于協(xié)整方程滿足對(duì)多個(gè)變量相對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列的穩(wěn)定性或單整性的要求，所以預(yù)測(cè)的可信度較高，利用灰色系統(tǒng)也取得了良好的預(yù)測(cè)效果，但是由于數(shù)據(jù)較少，可信度相對(duì)較小。5.3主要生物質(zhì)能源種類間及地區(qū)間的總量差異5.3.1各種生物質(zhì)能源實(shí)物蘊(yùn)藏量的估算方法和參數(shù)選取生物質(zhì)能源來源于一切直接或間接利用綠色植物進(jìn)行光合作用而形成的有機(jī)物質(zhì)，包括動(dòng)物、植物、微生物，以及由這些生物產(chǎn)生的排泄物和代謝物。根據(jù)利用價(jià)值和來源的不同，一般將適用于能源利用的生物質(zhì)分為農(nóng)業(yè)生物質(zhì)、林業(yè)生物質(zhì)、畜禽糞便、城市垃圾和廢水等四大類型。〔1〕農(nóng)業(yè)生物質(zhì)能源本文利用秸稈通過相應(yīng)的換算來衡量農(nóng)業(yè)生物質(zhì)能源。秸稈，通常指農(nóng)作物籽收獲后的植株，是農(nóng)村最主要的農(nóng)作物副產(chǎn)品。農(nóng)作物秸稈主要包括糧食作物、油料作物、棉花、麻類和糖料作物等五大類。農(nóng)作物秸稈除用于還田造肥、作為造紙等工業(yè)原料和畜牧飼料外，剩余局部都可以作為燃料使用。由于秸稈產(chǎn)量未列入國(guó)家有關(guān)部門的統(tǒng)計(jì)范圍，其產(chǎn)量通常依據(jù)農(nóng)作物的產(chǎn)量計(jì)算而得。計(jì)算公式如下：其中，CR為秸稈資源實(shí)物量，為第i類農(nóng)作物的產(chǎn)量，為第i類農(nóng)作物的谷草比系數(shù)。不同學(xué)者在估算中國(guó)的秸稈資源時(shí)采取了不同的谷草比系數(shù)。本文采用中國(guó)科學(xué)院劉剛、沈鐳的研究成果，確定谷草比系數(shù)如下：表31本文選取的不同農(nóng)作物谷草比系數(shù)水稻小麥玉米谷子豆類薯類花生油菜芝麻棉花麻類甜菜甘蔗121323〔2〕林業(yè)生物質(zhì)能源通常的林木生物質(zhì)能源是指可用于能源或薪材的森林及其他木質(zhì)資源，主要來源于薪炭林、林業(yè)生產(chǎn)的“三剩物〞、灌木林平茬復(fù)壯、經(jīng)濟(jì)林修剪和林業(yè)經(jīng)營(yíng)撫育間伐過程產(chǎn)生的枝條和小徑木，還有造林苗木截干、城市綠化樹和綠籬修剪等。林木質(zhì)生物資源量的估算可以用不同林種的面積、可取薪柴系數(shù)以及單位面積產(chǎn)柴量等指標(biāo)計(jì)算得出；也可以通過分類計(jì)算薪炭林，林業(yè)生產(chǎn)和更新剩余物以及灌木林、竹林等其他林木生物質(zhì)資源來計(jì)算。本文在這兩種方法的根底上計(jì)算了薪炭林、林業(yè)生產(chǎn)采伐剩余物、森工加工剩余物和林木撫育間伐量等4種主要類型的林木質(zhì)資源，公式如下：其中，F(xiàn)R表示林木聲物質(zhì)資源實(shí)物量，表示第i種林木資源量，為相應(yīng)的折算系數(shù)。本文在前人研究的根底之上采用薪柴和林木生物質(zhì)能計(jì)算的相關(guān)參數(shù)如下：表32薪柴和林木生物質(zhì)能計(jì)算的相關(guān)參數(shù)種類薪炭林采剩加工剩余撫伐四旁樹竹剩100%40%34.4%8100%34.4%折重2kg/珠5kg/株〔3〕禽畜糞便畜禽糞便也是一種重要的生物質(zhì)資源。畜禽糞便經(jīng)枯燥可直接燃燒供給熱能，假設(shè)經(jīng)厭氧處理還可產(chǎn)生甲烷和肥料。畜禽糞尿排泄量與動(dòng)物種類、品種、性別生長(zhǎng)期等因素有關(guān)，根據(jù)各類畜禽每日糞便產(chǎn)生量和畜禽的飼養(yǎng)周期可以估算畜禽糞便排放量，公式如下：其中，D為畜糞實(shí)物量，為第i類畜禽的數(shù)目，為第i類畜禽每天糞便的產(chǎn)量，為第i類畜禽的飼養(yǎng)周期，為第i類畜禽在整個(gè)飼養(yǎng)周期內(nèi)糞便排放量。本文在前人研究的根底之上確定了單位畜禽在飼養(yǎng)期內(nèi)糞便的排放總量〔單位：kg〕，如下所示：表33單位畜禽在飼養(yǎng)期內(nèi)糞便的排放總量肉豬存欄豬肉牛羊馬驢騾蛋禽存欄兔1050146082006325237309255585〔4〕城市垃圾和廢水城市垃圾根據(jù)其組成可分為有機(jī)垃圾與無機(jī)垃圾資源。將城市垃圾直接燃燒可產(chǎn)生熱能，或是經(jīng)過熱分解處理制成燃料使用。城市垃圾資源實(shí)物量(SW)可以通過統(tǒng)計(jì)年鑒中每年的城市垃圾清運(yùn)量得到。城市廢水分為生活污水和工業(yè)廢水兩大類。一般城市污水約含有0.02%～0.03%的固體與99%以上的水分，可以用于產(chǎn)生沼氣。計(jì)算公式為：WW=Qw·r1·r2。WW為廢水產(chǎn)生的沼氣量，Qw為廢水總量，r1為廢水中COD平均含量，r2為單位COD產(chǎn)生CH4的量。r1按《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)》有關(guān)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，r2取m3/kg。各省的EWW(城市廢水資源能源潛力量)先用全國(guó)總的廢水中化學(xué)需氧量(COD)(2003-2023年的平均值)除以全國(guó)總的廢水量，可求出全國(guó)的廢水中COD平均含量,對(duì)各省的r1，由于相關(guān)數(shù)據(jù)難以查到，可采用近似估計(jì)的方法，先對(duì)全國(guó)的總平均廢水量對(duì)各省求平均，以得到的平均值與31個(gè)省的廢水值作歸一化，再以31個(gè)省歸一化的值依次乘以全國(guó)的廢水中COD平均含量即可得每個(gè)省的r1。從而可算得各省的WW。將各省的WW乘以工業(yè)沼的折標(biāo)系數(shù)即可得算各省的EWW。各省的ESW(城市垃圾資源能源潛力量)由于各省垃圾資源實(shí)物量SW可以通過統(tǒng)計(jì)年鑒中每年的城市垃圾清運(yùn)量得到，因此只需將各省的SW依次乘以城市垃圾的折標(biāo)系數(shù)即可得算各省的ESW。5.3.2折算能源總量根據(jù)以上各類生物質(zhì)能資源的實(shí)物量，乘以相應(yīng)的折標(biāo)系數(shù)，就可以得到不同種類生物質(zhì)能的折合成標(biāo)準(zhǔn)能源的總量。對(duì)于秸稈資源能源潛力量ECR，就是在CR計(jì)算過程中引入不同類型農(nóng)作物秸稈的折標(biāo)系數(shù)〔沼氣的單位為，其他為〕如下：表34不同類型農(nóng)作物秸稈的折標(biāo)系數(shù)稻稈麥稈玉米稈豆棉稈薯類稈油料稈糖料稈麻類稈雜糧稈牛糞豬糞馬糞羊驢糞雞糞垃圾薪柴工業(yè)沼農(nóng)業(yè)沼5.3.3主要生物質(zhì)能源地區(qū)間的差異利用在中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上以及《中國(guó)林業(yè)年鑒2023》上的數(shù)據(jù)，本文首先算出了各種生物質(zhì)能在全國(guó)各省的蘊(yùn)藏量。表35各種生物質(zhì)能類型省份沼氣垃圾農(nóng)業(yè)牲畜林業(yè)北京786902513629920天津2411721070260960河北98867767098119238940800山西68966414746302508599200內(nèi)蒙古50160738026743541514080遼寧111839941790718639072000吉林80568237535453854521280黑龍江143179439016334546099840上海9299622540000江蘇2932675833123970831140272288508480浙江1241449968108977020413563299327680安徽61594639052989316923520福建47899923221566859605120江西37105838194457220590560山東1166664686149747677030635542525280河南1018560111840829073063840湖北10867845173432湖南7139178122398廣東481721680124600215013266廣西3298035860459海南1146049997241944592000重慶32359127461685271865760四川80516612106413貴州2718454854279云南3358646747956西藏691102782601254420000陜西48439622085367589837440甘肅39240028362633870357440青海905821972856357482240寧夏147891558324159981920新疆10056025279844109118880由以上表格可以畫圖如下：圖23畜禽糞便生物質(zhì)能在全國(guó)的分布由上圖可以看出，畜禽糞便生物質(zhì)能在河北、山東、河南、湖南、四川、云南的儲(chǔ)藏量豐富，在北京、天津、上海、海南、寧夏的儲(chǔ)藏量較少。圖24林業(yè)生物質(zhì)能源在全國(guó)的分布由上圖可以看出，湖南、廣東、廣西、四川、貴州、云南的生物質(zhì)能儲(chǔ)存量豐富，上海、死臟、青海、寧夏、北京等省的生物質(zhì)能源儲(chǔ)存量較少。圖25農(nóng)業(yè)生物質(zhì)能源在全國(guó)的分布由上圖可以看出，河北、吉林、黑龍江、山東、河南等省的農(nóng)業(yè)生物質(zhì)能源儲(chǔ)存量豐富，北京、天津、上海、海南、西藏、青海等省的生物質(zhì)能源儲(chǔ)存量較少。圖26垃圾生物質(zhì)能在全國(guó)的分布由上圖可以看出黑龍江、遼寧、江蘇、廣東的城市垃圾生物質(zhì)能儲(chǔ)藏量豐富，海南、西藏、青海、寧夏的垃圾生物質(zhì)能儲(chǔ)藏量較少。圖27沼氣生物質(zhì)能在全國(guó)的分布由上圖可以看出江蘇、浙江、山東、廣東的沼氣生物質(zhì)能儲(chǔ)存量豐富，天津、云南、青海、西藏等省的沼氣生物質(zhì)能儲(chǔ)存量較少。5.3.4各生物質(zhì)能源種類間的區(qū)別對(duì)于生物質(zhì)能源種類間的區(qū)別，本文利用全國(guó)各類生物質(zhì)能源儲(chǔ)存量求總值后歸一化的結(jié)果以及各種生物質(zhì)能源在全國(guó)各省的分布情況進(jìn)行分析。表36對(duì)全國(guó)各類生物質(zhì)能源儲(chǔ)存量求總值后歸一化的結(jié)果生物質(zhì)能沼氣垃圾農(nóng)業(yè)牲畜林業(yè)歸一化值由上可以得知，在各種生物質(zhì)能源中，林業(yè)生物質(zhì)能源具有儲(chǔ)存數(shù)量上的優(yōu)勢(shì)，而城市生活垃圾生物質(zhì)能源儲(chǔ)存量那么明顯處于劣勢(shì)。各類生物質(zhì)能源的儲(chǔ)存量有多到少的排列順序?yàn)榱謽I(yè)、沼氣、農(nóng)業(yè)、牲畜、垃圾。對(duì)于不同的地區(qū)分布，林業(yè)生物質(zhì)能比擬集中分布在森林資源比擬豐富的省份；農(nóng)業(yè)生物質(zhì)能源那么集中分布在能源大??；沼氣生物質(zhì)能源那么分布在東部較興旺的省區(qū)；牲畜生物質(zhì)能主要分布在蓄養(yǎng)家禽的大?。欢鞘欣镔|(zhì)能在邊緣的省區(qū)分布較少。對(duì)主要生物質(zhì)能源利用技術(shù)在地區(qū)間的應(yīng)用潛力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)5.4.1基于層次分析法和模糊綜合評(píng)判的綜合評(píng)價(jià)目前，我國(guó)現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用的技術(shù)主要有生物質(zhì)發(fā)電、生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)、生物質(zhì)制沼氣和生物質(zhì)壓縮成型等，綜合評(píng)價(jià)上述技術(shù)可分成三個(gè)準(zhǔn)那么：技術(shù)先進(jìn)性準(zhǔn)那么〔B1〕、經(jīng)濟(jì)可行性準(zhǔn)那么〔B2〕和環(huán)境平安準(zhǔn)那么〔B3〕。而評(píng)價(jià)生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)的主要指標(biāo)為：能源轉(zhuǎn)換效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生產(chǎn)本錢〔C3〕、經(jīng)濟(jì)效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和環(huán)境污染〔C6〕等，其中A為理想的轉(zhuǎn)換利用技術(shù)。其目標(biāo)層次見下列圖：AAB1B2B3C1C2C3C4C5C6圖28目標(biāo)層次圖在總目標(biāo)的根底上，先對(duì)技術(shù)先進(jìn)性、經(jīng)濟(jì)可行性、環(huán)境平安性三個(gè)準(zhǔn)那么的重要性進(jìn)行兩兩比擬，然后分別在這三個(gè)準(zhǔn)那么的根底上對(duì)評(píng)價(jià)生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)的各個(gè)指標(biāo)中相關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行重要性的兩輛比擬。5.4.1.1建立因素重要性兩兩比擬判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)首先，在總目標(biāo)理想的轉(zhuǎn)換利用技術(shù)的根底上對(duì)技術(shù)先進(jìn)性、經(jīng)濟(jì)可行性、環(huán)境平安性三個(gè)準(zhǔn)那么的重要性進(jìn)行兩兩比擬，見下表：表37理想生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換技術(shù)與相關(guān)影響因素兩兩比擬總目標(biāo)技術(shù)先進(jìn)性經(jīng)濟(jì)可行性環(huán)境平安性1371/3131/71/31RI說明在完全不考慮判斷矩陣的一致性時(shí)指標(biāo)，對(duì)于1～10階的矩陣，RI的值如下表所示：表38一致性檢驗(yàn)系數(shù)階數(shù)12345678910RI00由上表得：所以，判別矩陣的一致性非常好。其次，在技術(shù)先進(jìn)性根底上對(duì)能源轉(zhuǎn)換效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生產(chǎn)本錢〔C3〕、經(jīng)濟(jì)效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和環(huán)境污染〔C6〕的重要性進(jìn)行兩兩比擬，見下表：表39技術(shù)先進(jìn)性與相關(guān)影響因素兩兩比擬技術(shù)先進(jìn)性能量轉(zhuǎn)換率能源品味生產(chǎn)本錢經(jīng)濟(jì)效率排放量環(huán)境污染1311771/311/31/355131577131/51771/71/51/71/711/71/71/51/71/731利用同樣的方法對(duì)經(jīng)濟(jì)可行性、環(huán)境平安性以及相應(yīng)影響因素進(jìn)行兩兩比擬，得出判斷矩陣。結(jié)果說明，均通過一致性檢驗(yàn)。5.4.1.2確定底層因素總權(quán)重并進(jìn)行權(quán)重排序?qū)⑸鲜鼋Y(jié)果整理成下表，得到能源轉(zhuǎn)換效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生產(chǎn)本錢〔C3〕、經(jīng)濟(jì)效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和環(huán)境污染〔C6〕六個(gè)因素對(duì)頂層目標(biāo)〔A〕的權(quán)重以及權(quán)重排序。表40六個(gè)指標(biāo)的總權(quán)重及排序?qū)Φ臋?quán)重技術(shù)先進(jìn)行經(jīng)濟(jì)可行性環(huán)境平安性對(duì)的總權(quán)重權(quán)重排序C—一對(duì)四B—三權(quán)—二重—六—五生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)評(píng)價(jià)中的六個(gè)指標(biāo)：能源轉(zhuǎn)換效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生產(chǎn)本錢〔C3〕、經(jīng)濟(jì)效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和環(huán)境污染〔C6〕的權(quán)重分別為0.259、0.131、0.22、0.252、0.042和0.092。按照權(quán)重從從大到小依次排列為：能量轉(zhuǎn)換效率、經(jīng)濟(jì)效益、生產(chǎn)本錢、能源品位、環(huán)境污染和二氧化碳排放量。5.4.1.3對(duì)現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)綜合評(píng)價(jià)上述評(píng)價(jià)指標(biāo)的層次結(jié)構(gòu)和權(quán)重對(duì)各種生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化利用技術(shù)都是適用的，為了對(duì)現(xiàn)有生物能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)進(jìn)行評(píng)分，分別給出生物質(zhì)發(fā)電、生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)、生物質(zhì)制沼氣和生物質(zhì)壓縮成型四種生物質(zhì)能能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)的六個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值，見下表：表41現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化利用技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化值評(píng)價(jià)指標(biāo)C1C2C3C4C5C6最滿意程度〔1.0〕高〔1.0〕高〔1.0〕低〔1.0〕大〔1.0〕大〔1.0〕小〔1.0〕最不滿意程度〔0.0〕低〔0.0〕低〔0.0〕高〔0.0〕小〔0.0〕大〔0.0〕大〔0.0〕生物質(zhì)發(fā)電生物質(zhì)液體燃料生物質(zhì)制沼氣生物質(zhì)壓縮成型根據(jù)現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)對(duì)六個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值和六個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，就可以計(jì)算出現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)的評(píng)分，見下表：表42現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化利用技術(shù)的評(píng)分評(píng)價(jià)指標(biāo)C1C2C3C4C5C6評(píng)分權(quán)重生物質(zhì)發(fā)電生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)生物質(zhì)制沼氣生物質(zhì)壓縮成型從表中可以構(gòu)造矩陣：將其進(jìn)行歸一化，得到六個(gè)指標(biāo)對(duì)四種生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)的綜合評(píng)判矩陣〔R〕。將中國(guó)分為六個(gè)地區(qū)，分別為華北地區(qū)〔北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古〕、東北地區(qū)〔遼寧、吉林、黑龍江〕、華東地區(qū)〔上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東〕、華中地區(qū)〔河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南〕、西南地區(qū)〔重慶、四川、貴州、云南、西藏〕和西北地區(qū)〔陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆〕，得到上述六個(gè)地區(qū)對(duì)六個(gè)指標(biāo)所分配的權(quán)重分別為：利用模糊綜合評(píng)判中的模型—加權(quán)平均型，計(jì)算綜合評(píng)判為：根據(jù)最大隸屬度原那么，知：華北地區(qū)生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大；華北地區(qū)的生物質(zhì)發(fā)電技術(shù)潛力比擬大；華東地區(qū)的生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)技術(shù)潛力比擬大；華中地區(qū)的生物質(zhì)壓縮成型技術(shù)的潛力比擬大；西南地區(qū)的生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大；西北地區(qū)的生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大。5.4.2求各個(gè)省生物質(zhì)能源利用技術(shù)的得分由于各種生物質(zhì)能源利用技術(shù)的直接數(shù)據(jù)無法查到，本文以與各種技術(shù)密切相關(guān)的原料數(shù)據(jù)代替，查資料知道生物質(zhì)發(fā)電量主要與各省的秸稈量有關(guān)，生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)主要與各省的玉米量有關(guān)，生物質(zhì)制沼氣主要與各省的秸稈、牲畜糞便量有關(guān)，生物質(zhì)壓縮成型主要與各省的秸稈、薪柴量有關(guān)。通過將各省各種相關(guān)原料除以該原料的和，即可統(tǒng)一所有數(shù)據(jù)，再將統(tǒng)一后的各種原料數(shù)據(jù)依次乘上相應(yīng)生物質(zhì)能源利用技術(shù)的評(píng)分即可得到各個(gè)省生物質(zhì)能源利用技術(shù)的得分，將各個(gè)省生物質(zhì)能源利用技術(shù)的得分制成直方圖，可清晰反映主要生物質(zhì)能源利用技術(shù)在各地區(qū)間的應(yīng)用潛力的差異〔處理數(shù)據(jù)的程序見附錄5〕。表43各個(gè)省生物質(zhì)能源的數(shù)據(jù)處理類型省份生物質(zhì)發(fā)電生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)生物質(zhì)制沼氣生物質(zhì)壓縮成型北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆所畫圖形如下：圖29各個(gè)省生物質(zhì)能源利用技術(shù)的得分5.5對(duì)我國(guó)生物質(zhì)能源利用現(xiàn)狀調(diào)整的建議結(jié)合本文對(duì)生物質(zhì)能源相關(guān)問題的探討，本文對(duì)我國(guó)生物質(zhì)能源利用現(xiàn)狀的調(diào)整提出了3條具體的建議：一、認(rèn)清生物質(zhì)能源資源的利用現(xiàn)狀，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新、謀求長(zhǎng)足的開展目前新能源方興未艾，生物質(zhì)能源資源作為新能源大家庭中的一份子，成為人們?nèi)找骊P(guān)注的對(duì)象。但是通過分析，我們應(yīng)該看到，雖然說我國(guó)的能源資源短缺的情況在短期內(nèi)不會(huì)得到改善，但是以煤炭、石油、天然氣為主導(dǎo)的的我國(guó)的能源結(jié)構(gòu)不會(huì)發(fā)生大的變化。相反，國(guó)家加大了對(duì)各種新能源的開發(fā)，如何改善生物質(zhì)能源的轉(zhuǎn)換技術(shù)時(shí)關(guān)系到生物質(zhì)能源能否取得長(zhǎng)足開展的一個(gè)關(guān)鍵的因素。我國(guó)應(yīng)高加強(qiáng)對(duì)這方面的投入，開展生物質(zhì)能源利用技術(shù)的研究與開發(fā)，如生物質(zhì)發(fā)電、生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)、生物質(zhì)制沼氣和生物質(zhì)壓縮成型等，爭(zhēng)取取得更多的優(yōu)秀成果，這樣才能使得生物質(zhì)能源資源得到長(zhǎng)足的開展。二、充分發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì)，與傳統(tǒng)能源和新能源協(xié)調(diào)開展生物質(zhì)能源在生物質(zhì)發(fā)電、生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)、生物質(zhì)制沼氣和生物質(zhì)壓縮成型具有廣泛的應(yīng)用前景，但是在其他的領(lǐng)域那么“涉足未深〞。通過對(duì)我國(guó)能源的利用現(xiàn)狀，我們可以看出，各種能源都有自己的優(yōu)勢(shì)所在，因此生物質(zhì)能源也應(yīng)該充分開展自己自身的優(yōu)勢(shì)。由此同時(shí)，政府應(yīng)該積極推廣生物質(zhì)能源，讓更多的人了解能物質(zhì)能源。我國(guó)的能源消費(fèi)面臨危機(jī)，以生物質(zhì)能源為代表的清潔能源理應(yīng)得到政府的大力扶持與重視。我們也可以看到，目前世界各國(guó)都在大力開展新能源，國(guó)外的生物質(zhì)能源的利用技術(shù)要比國(guó)內(nèi)先進(jìn)的多，因此我國(guó)也可以積極主動(dòng)地借鑒外國(guó)開展生物質(zhì)能源的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)生物質(zhì)能源又好又快地開展，造福于中國(guó)人民。三、注重區(qū)域差異，在不同的地區(qū)有所側(cè)重地開展由本文的分析我們可以得出：華北地區(qū)生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大；東北地區(qū)的生物質(zhì)發(fā)電技術(shù)潛力比擬大；華東地區(qū)的生物質(zhì)液體燃料生產(chǎn)技術(shù)潛力比擬大；華中地區(qū)的生物質(zhì)壓縮成型技術(shù)的潛力比擬大；西南地區(qū)的生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大；西北地區(qū)的生物質(zhì)沼氣的潛力比擬大。因此政府可以利用各個(gè)地區(qū)獨(dú)特的自然資源優(yōu)勢(shì)，有所側(cè)重地開展生物質(zhì)能源。比方說在華北地區(qū)大力開展沼氣生物質(zhì)能源，在東北地區(qū)大力開展生物質(zhì)發(fā)電技術(shù)等，這樣就可以充分挖掘各個(gè)地區(qū)獨(dú)特的生物質(zhì)能源，“因地制宜〞，在開展生物質(zhì)能源的時(shí)候充分考慮區(qū)域差異，這樣有利于生物質(zhì)能源的長(zhǎng)足高效地開展。6模型的評(píng)價(jià)與推廣6.1模型的優(yōu)點(diǎn)本文在第一問中能源利用的結(jié)構(gòu)、能源的供需情況、能源利用的經(jīng)濟(jì)效益、能源利用對(duì)環(huán)境的污染狀況、能源利用的滿意度、能源的進(jìn)出口狀況、城市與農(nóng)村的能源利用狀況等七個(gè)方面對(duì)我國(guó)的能源利用狀況進(jìn)行了全面、細(xì)致的分析，并且運(yùn)用廣義差分回歸方程、灰色系統(tǒng)對(duì)能源的開展進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的效果較好。在第三文中，本文利用層次分析法以及模糊綜合評(píng)判使得問題得到很好地解決。6.2模型的缺點(diǎn)用與各種生物能源利用技術(shù)相關(guān)的原料量來評(píng)價(jià)技術(shù)差異時(shí)，原料種類及數(shù)據(jù)收集的不齊全性會(huì)對(duì)地區(qū)間的應(yīng)用潛力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)帶來影響。6.3模型的改良與推廣本文使用的廣義差分回歸和協(xié)整的方法能廣泛應(yīng)用于許多經(jīng)濟(jì)、金融、商業(yè)等方面的數(shù)據(jù)處理中，其預(yù)測(cè)情景相對(duì)明確。層次分析法將定性與定量相結(jié)合，能解決那些完全用定量方法進(jìn)行分析的決策問題，模糊綜合評(píng)判那么可用來處理一類選擇與排序問題。參考文獻(xiàn)：[1]徐慶福王立海，現(xiàn)有生物質(zhì)能轉(zhuǎn)換利用技術(shù)綜合評(píng)價(jià)[A]，森林工程，23〔4〕，2007。[2]劉剛沈鐳，中國(guó)生物質(zhì)能源的定量評(píng)價(jià)及其地理分布[A],自然資源學(xué)報(bào)，22〔1〕，2007。[3]王曉明唐蘭趙黛青郝海清王歡王云鶴朱赤暉，中國(guó)生物質(zhì)資源潛在可利用量評(píng)估，三峽環(huán)境與生態(tài)，32〔5〕，2023。[4]李金鎧，中國(guó)未來能源需求預(yù)測(cè)與潛在危機(jī)，財(cái)經(jīng)問題研究，2023。[5]陶威陽(yáng)孫梅王小芳，基于改良的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國(guó)能源需求預(yù)測(cè)研，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)研究報(bào)，32〔2〕，2023。[6]汪曉銀周保平，數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)，科學(xué)出版社。附錄：附錄1：各省GDP單位能耗的聚類程序dataex;inputx1-x6objects$@@;cards; Beijing Tianjin Hebei Shanxi Mongolia| Liaoning Jilin Heilongjiang Shanghai Jiangsu Zhejiang Anhui Fujian Jiangxi Shandong Henan Hubei Hunan Guangdong Guangxi Hainan Congqin Sichuan Guizhou Yunnan Sanxi Gansu Qinghai Ningxia Xinjiang;procclusterdata=exmethod=wardcccpseudoouttree=tree;idobjects;run;proctreedata=treehorizontal;idobjects;;run;附錄2：灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)程序function[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k)%建立函數(shù)[X,c,error1,error2]=example9_3_2_3(X0,k)%其中X0為輸入序列，k為預(yù)測(cè)長(zhǎng)度，%X為預(yù)測(cè)輸出序列，c為后驗(yàn)差檢驗(yàn)數(shù)，error1為殘差，error2為相對(duì)誤差formatlong;n=length(X0);X1=[];X1(1)=X0(1);fori=2:nX1(i)=X1(i-1)+X0(i);%計(jì)算累加生成序列endfori=1:n-1B(i,1)=-0.5*(X1(i)+X1(i+1));%計(jì)算B，YnB(i,2)=1;Y(i)=X0(i+1);endalpha=(B'*B)^(-1)*B'*Y';%做最小二乘估計(jì)a=alpha(1,1);b=alpha(2,1);d=b/a;%計(jì)算時(shí)間響應(yīng)函數(shù)參數(shù)c=X1(1)-d;X2(1)=X0(1);X(1)=X0(1);fori=1:n-1X2(i+1)=c*exp(-a*i)+d;X(i+1)=X2(i+1)-X2(i);%計(jì)算預(yù)測(cè)序列endfori=(n+1):(n+k)X2(i)=c*exp(-a*(i-1))+d;%計(jì)算預(yù)測(cè)序列X(i)=X2(i)-X2(i-1);endfori=1:nerror(i)=X(i)-X0(i);error1(i)=abs(error(i));%計(jì)算殘差error2(i)=error1(i)/X0(i);%計(jì)算相對(duì)誤差endc=std(error1)/std(X0);%計(jì)算后驗(yàn)差檢驗(yàn)數(shù)附錄3：層次分析法程序%%%%%%%%%%%%%%%%%5目標(biāo)層對(duì)準(zhǔn)那么層%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%A=[137%準(zhǔn)那么層目標(biāo)層的比照陣矩陣1/3131/71/31];AA=A;%先將A保存下來fori=1:3x=0;%求解每一列的和，進(jìn)行列向量歸一化fork=1:3x=x+A(k,i);endforj=1:3A(j,i)=A(j,i)/x;endendfori=1:3%求和x=0;fork=1:3x=x+A(i,k);B(i)=x;endendB=B';%將其轉(zhuǎn)置，變?yōu)榱邢蛄縮um=0;%為歸一化處理做準(zhǔn)備fori=1:3sum=sum+B(i);endfori=1:3%歸一化處理w(i)=B(i)/sum;endw=w';x=AA*w;lamda=0;%下面計(jì)算lamdafori=1:3lamda=lamda+x(i)/w(i);endlamda=lamda/3;lamda;CI=(lamda-3)/(3-1);%計(jì)算CIRI=0.58;CR=CI/RI;%計(jì)算CRCR%%%%%%%%%%%%%%準(zhǔn)那么層對(duì)方案層%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%A1=[1311771/311/31/355131577131/51771/71/51/71/711/71/71/51/71/731];AA1=A1;fori=1:6x=0;fork=1:6x=x+A1(k,i);endforj=1:6A1(j,i)=A1(j,i)/x;endendfori=1:6x=0;fork=1:6x=x+A1(i,k);B1(i)=x;endendB1=B1';sum=0;fori=1:6sum=sum+B1(i);endfori=1:6w1(i)=B1(i)/sum;endw1=w1';x1=AA1*w1;lamda1=0;fori=1:6