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World File Search System一切照旧
将沿海社区置于可持续蓝色经济的中心：风险、机遇和战略的回顾
沿海社区需要采用新的海洋治理方法。除少数例外，现状既不能满足沿海社区多样化的发展愿望，也不能确保当代和后代的海洋健康。到 2030 年，蓝色经济预计将增长到 2.5-3 万亿美元，人们对其在减轻最不发达国家和小岛屿发展中国家贫困以及支持从 COVID-19 大流行中实现蓝色复苏方面的潜力尤其感兴趣。本文对蓝色经济文献进行了有选择的专题审查，以研究：(i) 沿海社区面临的机遇和风险，(ii) 影响社区参与的障碍和推动因素，以及 (iii) 社区和支持组织采用的策略，这些策略可以得到加强，以实现“可持续”的蓝色经济并改善沿海社区的社会公正。我们的审查发现，在一切照旧和蓝色增长的情况下，工业化渔业、大规模水产养殖、土地复垦、采矿以及石油和天然气对社区和海洋生态系统发出了警告。然而，如果管理得当，小规模渔业、沿海水产养殖、海藻养殖和生态旅游最有可能为社区带来好处。然而，这些行业也是最容易受到其他行业负面影响和累积影响的行业。根据我们对推动因素、障碍和战略的评估，本文认为，将沿海社区置于包容性可持续蓝色经济清晰愿景的中心，共同开发一种社区、从业者和决策者的共享和可访问的语言，对于实现更公平的海洋经济至关重要，同时将社会正义原则和综合治理纳入主流，以弥合不同规模的行动和机会。
柬埔寨更新的国家自主贡献
ADB 亚洲开发银行 AI 人工智能 BAU 一切照旧 BUR 两年期更新报告 CAMDI 柬埔寨灾害损失和损害信息系统 CCAP 气候变化行动计划 CCCA 柬埔寨气候变化联盟 CLUP 公社土地利用计划 CCCSP 柬埔寨气候变化战略计划 CCTWG 气候变化技术工作组 CDM 清洁发展机制 CEDAW 消除对妇女一切形式歧视公约 CNCW 柬埔寨全国妇女理事会 CO 2 二氧化碳 COP 缔约方大会 CSDG 柬埔寨可持续发展目标 DCC 气候变化司 DLUP 区土地利用计划 DRM 灾害风险管理 EMIS 教育管理信息系统 EMS 环境管理系统 ESS 环境和社会保障 ETF 增强透明度框架 EWS 预警系统 EX-ACT 工具 EX-Ante 碳平衡工具 FAO 粮食及农业组织 FOLU 林业和其他土地利用 GSSD 国家可持续发展委员会秘书处 GDP 国内生产总值 GGGI 全球绿色增长研究所 GHG 温室气体 IPCC 国际气候变化专门委员会 JCM 联合信用机制LGCC3 地方政府和气候变化 III M&E 监测与评估 MAFF 农业、林业和渔业部 M&E 监测与评估 MEF 经济和财政部 MIS 管理信息系统 MISTI 工业、科学、技术和创新部 MME 矿业和能源部 MLMUPC 土地管理部 城市规划和建设 MoE 环境部 MoEYS 教育部 青年和体育部 MoH 卫生部
黑山国家能源和气候计划草案 2024 年 12 月 5 日 正在进行中 状态：第 1、2、3、4、5 章已修订；少量黄色标记
缩写和首字母缩略词列表 BaU 一切照旧 cap Vapita 资本支出 资本支出 CBAM 碳边境调整机制 CDD 制冷度日数 CE 循环经济 CH 4 甲烷 CO2 二氧化碳 CO 2 eq 二氧化碳当量 EBRD 欧洲复兴开发银行 ECM 能源节约措施 ECRB 能源共同体监管委员会 EE 能源效率 EED 能源效率指令 EIA 环境影响评估 EnC 能源共同体 EnCS 能源共同体秘书处 ENTSO-E 欧洲输电系统运营商网络 EPBD 建筑能效指令 ESCO 能源服务公司 ESIA 环境和社会影响评估 ETS 排放交易体系 EU 欧盟 EV 电动汽车 FEC 最终能源消耗 FiT 上网电价 GACMO 温室气体减排成本模型 GCF 绿色气候基金 GDP 国内生产总值 GEF 全球环境基金 GHG 温室气体 ha 公顷 HDD 供暖度日数 HFC 氢氟碳化物 (HFC) HPP水力发电厂 IAP 爱奥尼亚亚得里亚海管道 IEE 工业能源效率 INDC 国家自主贡献 IPA 加入前援助工具 IPPU 工业过程和产品使用 ITS 智能交通系统 LCDS 低碳发展战略 LNG 液化天然气 LPG 液化石油气 LULUCF 土地利用、土地利用变化和林业 (LULUCF) MMR 监测机制条例 MRVA 监测、报告、核查和认证 MVP 监测和核查计划
MRV 全部成本提案摘要
首字母缩略词和缩写 AFO：助理林业官员 ANSAB：亚洲可持续农业和生物资源网络 BAU：一切照旧基线 BZCFUG：缓冲区社区森林用户组 CBFM：基于社区的森林管理 CBFMUG：基于社区的森林管理用户组 CCB：国家能力建设 CF：社区森林 CFI：连续森林资源清查 CFOP：社区森林运营计划 CFUG：社区森林用户组 CoFM：协作森林管理 COP：缔约方大会 CSO：民间社会组织 DBH：胸高直径 DBMS：数据库管理系统 DDC：区发展委员会 DFO：区林业办公室/官员 DFRS：林业研究与调查部 DOF：林业部 ESMF：环境和社会管理框架 ESS：环境、社会和保障体系（ESS） FAO：联合国粮食及农业组织 FAO FP 粮农组织林业文件 FCPF：森林碳伙伴关系基金 DSCO：区土壤保护官员 FECOFUN：联盟社区森林使用者尼泊尔 FGD：焦点小组讨论 FMU：森林管理单位 FRA：尼泊尔森林资源评估项目 GHG：温室气体排放 GIS：地理信息系统 GLCN：粮农组织/联合国环境规划署全球土地覆盖网络 GPG：国际气候变化专门委员会：良好实践指导 GPS：地理定位系统 ICIMOD：国际山地综合发展中心 IPs：土著人民 IPCC：政府间气候变化专门委员会 LCCS：土地覆盖分类系统 LhFUGs：租赁森林用户组 M 和 MRV：测量和监测、报告和核查 MIS：管理信息系统
1/103 气候投资基金 可再生能源整合 ...
ABSOLAR：巴西太阳能光伏能源协会 ACL：自由市场 ACR：受监管市场 AMI：先进计量基础设施 ANEEL：国家电力局 ANP：国家石油、天然气和生物燃料局 BaU：一切照旧 IDB：美洲开发银行 BCB：巴西中央银行 BM：世界银行 BNB：巴西东北银行 BNDES：国家经济和社会发展银行 BPR：参考价格银行 BtM：电表后 CCC：燃料消耗账户 CCDR：国家气候与发展报告 CDE：能源发展账户 CCEE：电力交易商会 CIF：气候投资基金 CIPP：佩塞姆工业和港口综合体 CMO：边际运营成本 CMSE：电力行业监测委员会 CNPE：国家能源政策委员会 COPOM：货币政策委员会 DFACTS：系统配电网中的灵活交流输电 DLR：动态线路分类器 EPE：能源研究公司 FACTS：灵活交流输电系统 FIEC：塞阿腊工业联合会 FNMC：国家气候变化基金 FRV：可变可再生能源 FtM：电表前端 GBID：美洲开发银行集团 GBM：世界银行集团 GD：分布式发电 GdB：巴西政府 GHG：温室气体 GIZ：德国合作机构 GTMSE：电力行业现代化工作组 H2：氢能 H2V：绿色氢能 HVDC：高压直流电 AI：人工智能 IBGE：巴西地理和统计研究所 IE：实施实体 IFC：国际金融公司 IPCA：广义消费者价格指数 IPEA：应用经济研究所 IRENA：国际可再生能源机构 IRF：综合资源框架 KPI：指标LPIT 性能关键：低功率仪器变压器
燃料
开发了一个炼油厂建模框架，以估算将高质量生物燃料直接与炼油厂汽油成分混合以生产优质燃料的效益。研究结果提供了一种范式的变化 - 生物燃料不是化石燃料的竞争对手，而是可以为炼油厂的产品结构增加价值，因为它具有良好的特性。这个潜在价值可以通过计算盈亏平衡值 (BEV) 来表征，定义如下。提出的建模框架结合了来自 (1) 未来几十年的预计产品需求、(2) 原油和炼油产品定价以及 (3) 燃料规格的大量数据。完整的炼油厂模型可作为评估生物燃料价值的基础，假设代表性石油炼油厂配置的盈利能力保持不变。考虑到混合水平和原油价格，得出的估值差异很大，BEV 在 10 至 120 美元/桶之间。此外，BEV 与燃料辛烷值（如辛烷值（研究法，RON 和马达法辛烷值，MON）和抗爆指数（AKI，RON 和 MON 的平均值）以及敏感度（S，RON 和 MON 之间的差异））相关，与敏感度的相关性略高。然而，在一切照旧的情况下，未来几年汽油需求的预期下降可能会对生物燃料的需求和价值产生负面影响。分析还显示，小型炼油厂的估值较高，因为它们可以增强生产特种高价值燃料/产品的能力，并将高辛烷值桶引入原本受限的混合操作。对炼油厂的其他影响包括重新平衡运营的机会、进入高价值燃料市场的机会以及与更广泛的运输行业趋势同步的机会。此外，结果表明，Co-Optima 增强火花点火 (BSI) 效率提升的价值可以扩展到炼油厂，以激励脱碳和多样化原料生产。
贝里根郡议会 - 能源战略
首字母缩略词 定义 AC、DC 交流电和直流电 ACCU 澳大利亚碳信用单位 AEMC 澳大利亚能源市场委员会 AEMO 澳大利亚能源市场运营商 AER 澳大利亚能源监管机构 AFOLU 农业、林业和其他土地利用 APVI 澳大利亚光伏研究所 B20、B50 与 20% 和 50% 生物柴油混合的柴油 BASIX 建筑可持续性指数 BAU 一切照旧 BCA 澳大利亚建筑规范 BEEC 建筑能效证书 BESS 电池储能系统 BMS 楼宇管理系统 BEV 电池电动汽车 CDM 清洁发展机制 C40 致力于应对气候变化的世界特大城市网络 CCF 气候变化基金 CER 经认证的减排量（抵消） CFL 紧凑型荧光灯 COP 性能系数（制冷） COP21 达成《巴黎协定》的巴黎缔约方会议 CO 2-e 二氧化碳当量 CPP 城市电力伙伴关系 CPRS 澳大利亚碳污染减排计划 CSP 社区战略计划 C4CE社区能源联盟 DOL 直接在线 DPIE 新南威尔士州规划、工业和环境部 E3 设备能源效率计划 EER 能源效率比 EPA 环境保护局 EPC 能源绩效合同 EPC(M) 工程、采购、建设（维护） ERF 减排基金 ESB 能源安全委员会 ESC 能源节约证书 ESS 新南威尔士州能源节约计划 EUA 环境升级协议 EV 电动汽车 FiT 上网电价 GFC 全球金融危机
优化埃塞俄比亚可再生能源发电供应方案
埃塞俄比亚公布了自主制定的经济改革议程，旨在到 2030 年实现中下收入水平，并保持经济增长，分别到 2040 年和 2050 年实现中下收入和中上收入水平。在本研究中，我们评估了该国发电的最佳可再生能源结构和相关投资成本，以逐步到 2050 年成为中上收入国家。研究考虑了两种经济情景：一切照旧和埃塞俄比亚自主制定的改革议程情景。该研究使用了开源能源建模系统。模型结果表明：如果预计电力需求按照自主改革议程情景预期增加，埃塞俄比亚需要将装机容量扩大到 31.22GW、112.45GW 和 334.27GW，以弥补目前的缺口，并分别到 2030 年、2040 年和 2050 年实现中下收入、中收入和中上收入水平。埃塞俄比亚的能源结构仍以水电为主，并将在 2050 年前逐步转向太阳能和风能开发，作为成本最低的能源供应选择。研究结果还表明，埃塞俄比亚需要在 2021-2030 年期间投资约 700 亿美元用于发电厂投资，才能在 2030 年前实现中低收入国家的人均电力消费目标，并在 2031 年至 2050 年期间累计投资约 7500 亿美元，才能在 2050 年前实现中高收入国家的电力消费率。埃塞俄比亚有足够的可再生能源潜力来实现其经济目标。投资和资金来源仍然是一项优先挑战。研究结果可能有助于支持该国社会经济发展和投资路径的决策。
印度尼西亚和菲律宾的上网电价和可再生能源政策
在 2015 年东南亚国家联盟 (ASEAN) 能源部长会议上，东盟国家宣布同意到 2025 年将碳排放量减少 20% (Fadzell，2015)。这一目标是为次年在巴黎举行的联合国气候变化大会制定的，各东盟国家在会上承诺了不同程度的减排。例如，以一切照旧为基准，印度尼西亚自愿承诺在国际支持下将其排放量减少 26%，最高减少 41% (联合国气候变化框架公约，2016)。菲律宾采用类似基准，承诺到 2030 年将排放量减少 70% (联合国气候变化框架公约，2015)。随着该地区电力需求的加速增长，东盟成员国正在将可再生能源作为可持续发展、清洁空气和减少碳排放的重要组成部分 (国际可再生能源机构，2018)。印尼和菲律宾都公开承认这些是重要的政策目标，两国在 2000 年代后期开始探索促进可再生能源行业增长的方法。具体来说，他们开始以采用上网电价 (FIT) 计划为目标，即政府向独立电力生产商 (IPP) 支付固定且通常高于市场价格以购买可再生能源（这些协议在印尼为 20 至 30 年，在菲律宾至少为 20 年）。太阳能、风能、生物质气化和水力发电等可再生能源的初始资本成本通常高于煤炭等化石燃料，因此，上网电价历来被视为吸引新兴可再生能源行业投资的重要机制。印尼于 2011 年开始使用上网电价来瞄准可再生能源的发展，菲律宾于 2012 年效仿。到 2013 年，两国都推出了太阳能、生物质、风能和水力发电的上网电价。如图 1 所示，2013 年两国采用的上网电价分别为
佛得角圣维森特岛案例
在能源转型背景下，岛屿因其孤立和能源依赖性而被视为特别具有挑战性的地区；然而，其出色的可再生资源和快速增长使其成为非常有趣的测试案例。随着越来越多的国家将在未来几十年内实现 100% 可再生能源渗透作为目标，重要的是不仅要评估如何做到这一点，还要评估我们是否应该这样做。本文着重关注一组通常被忽视的地区：岛屿发展中国家。他们共同的挑战和能源政策以佛得角圣维森特岛的综合发电和存储扩展规划 (GSEP) 为例。GSEP 被表述为具有小时分辨率的优化问题，可从 2021 年开始将 20 年的投资、维护、运营和排放成本降至最低。风能和太阳能资源的极端季节性依赖性与发电和存储的运营动态一起被捕获。定义了三种情景：一种是“一切照旧”（BAU），保持当前的运营模式；另一种是“绿色”情景，与当地政府的目标保持一致，目标是在 2030 年和 2040 年实现 50% 和 100% 的可再生能源份额；最后一种是寻找最优方案。为了减少不确定性的影响，我们为每种情景考虑了三个负荷增长水平，这些水平根据国家和国际来源的预期定义，分别对应 1%、3% 和 5%。通过结合情景和负荷水平获得的稳健分析为佛得角的能源系统提供了全面的视角，可供未来的能源政策设计考虑。绿色方案最昂贵，BAU 代表着 7% 的成本降低，而最优方案则代表着 30% 的成本降低，此外还提供 90% 的可再生能源渗透率、显著的排放减少和足够的灵活性来修改规划路线（如果需要）。