浙江省碳安全評價及其影響因素研究

黃忠華， 周思超

(浙江工業大學 經貿管理學院， 浙江 杭州 310023)

2009年哥本哈根全球氣候變化大會提出192個與會國要依照《京都議定書》的要求開展減排活動,中國大氣本底基準觀象臺最新監測表明，1994—2005年大氣中CO2濃度年均上升2 mg/kg。全球溫室氣體排放形勢依舊嚴峻，全球變暖趨勢不變，各國減排任務依然艱巨。碳足跡作為一種新的CO2排放測算方法已經成為國內外學者研究的熱點之一。碳足跡一詞最早源于生態足跡[1],國外對碳足跡的研究起步較早，主要從概念內涵、測度方法以及計算分析三個方面展開[2]。碳足跡目前沒有統一的定義，王薇等[3]對BP，ETAP，POST，Energetics等國外學者關于碳足跡的定義做了系統的比較，發現Wiedmann和Minx[4]的定義較為全面,他們認為碳足跡一方面是產品、系統完整生命周期的CO2排放總量，另一方面是政府、個人、企業等主體在活動中直接和間接產生的CO2總量。國內學者對碳足跡也做了大量的研究，焦文獻等[5]、盧娜等[6]學者對甘肅、江蘇省歷年碳足跡進行了測算并分析了其影響因素。肖玲等[7]、紀芙蓉等[8]對山東、陜西省的碳足跡和碳承載力進行了測算和分析。國內碳足跡的研究已較多，而對碳承載力和碳安全的研究相對較少。汪燕[9]、李炯等[10]對浙江省碳足跡及其影響因素進行了研究。浙江省的碳足跡研究主要集中在碳足跡變化以及影響因素方面，較少探討碳承載力和碳安全。浙江省是東部沿海發達省份，GDP位列全國前5，從資源稟賦情況看，浙江省的資源相對緊缺，以煤炭為主的能源現狀短時間內不會改變，隨著經濟繼續快速發展，浙江省的減排壓力依然很大。本研究計算分析浙江省能源碳足跡和碳承載力，通過碳壓力指數、碳足跡指數構建的評價體系對浙江省的碳安全現狀作出評價，并選用STIRPAT模型對浙江省以及其11個地級市碳足跡的影響因素做實證分析，比較各因素的影響效應，為浙江省發展低碳經濟提供參考。

1 研究方法

1.1 碳足跡

能源消耗是城市碳足跡的主要貢獻源，約占CO2排放總量的90%[11]。本文采用2001—2016年《中國能源統計年鑒》中各類能源消費數據來計算浙江省2000—2015年的碳足跡。碳足跡的計算主要有投入產出法、生命周期法 、《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》推薦的IPCC計算方法等。本文采用IPCC所提供的參考方法，計算公式為：

CF=∑Ci·EFi=N·cfp=S·cfd

(1)

式中：CF——區域的總碳跡(t)；Ci——第i種能源的消費量(t)； EFi——第i種能源的CO2排放系數；ei，ci，oi——第i種能源的平均低位發熱值、單位熱值碳含量和燃燒碳氧化率；N——總人口數量； cfp——人均碳足跡(t/人)；S——浙江省總面積(km2)； cfd——碳足跡密度(t/km2)。

碳足跡產值(VCF)是GDP與碳足跡的比值，表示單位碳足跡所產生的經濟價值。VCF越大表明單位碳足跡產生的GDP越大，即能源利用效率越高。通過分析碳足跡產值的變化趨勢可以探析區域能源效益態勢以及經濟增長對能源消費的依賴情況。

1.2 碳承載力

碳承載力指某一區域所有碳匯植被所固定的CO2總量。碳承載力的計算口徑目前沒有明確的界定,趙先貴等[12]主要考慮森林的固碳能力，盧俊宇等[13]主要考慮森林和草地的固碳能力，韋良煥等[14]、馬彩虹[15]在前者基礎上，將農作物固碳也納入計算。浙江省屬于亞熱帶季風氣候，森林主要以喬木林、竹林為主；主要農作物包括水稻、玉米、小麥、油菜和茶葉等。結合浙江省地理特點，本研究將碳承載力的計算范圍確定為森林(以喬木為主)、竹林、城市綠地、園地、牧草地、農田以及沿海藻類水產作物，碳承載力計算公式為： CC=CS+CG+CP=N·ccp

(2)

式中：CC——碳承載力總量(t)； CS——林地(森林、竹林)的CO2固定量(t)； CG——其他綠地(城市綠地、牧草地、園地)的CO2固定量(t)； CP——各類農作物的CO2固定量(t)； ccp——人均碳承載力(t/人)。CS，CG的計算公式為：

(3)

式中：Sfi——第i類林地的面積(hm2)； NEPfi——第i類林地的凈生態系統生產力〔t/(hm2·a)〕，即1 hm2該類林地1 a時間所能夠固定的碳總量。參考吳慶標[16]的研究，本文取浙江省森林的NEPfi=2.84 t/(hm2·a)，竹林的固碳能力是同等立地杉木的1.6倍[17]，竹林NEPfi=4.99 t/(hm2·a)[18]。Sgi——第i類綠地的面積(hm2); NEPgi——第i類綠地的凈生態系統生產力〔t/(hm2·a)〕，參考以往學者的研究，各類綠地的凈生態系統生產力分別取城市綠地NEPgi= 0.62 t/(hm2·a)[19]；牧草地NEPgi=0.36 t/(hm2·a)；園地NEPgi=0.95 t/(hm2·a)。

農作物碳承載力的計算公式為：

(4)

農作物固碳研究主要采用生物量法，根據各類作物的干重碳含量、經濟系數、水分占比、根冠比計算作物的含碳量。近來許多學者將農田視為一個生態系統，通過實地抽樣，跟蹤測算等方法將各類生產活動的碳足跡，土壤固碳等因素綜合考慮，測算出了一些農作物的凈生態系統生產力(NEPpi)。為了更真實地計算碳承載力，本文對已經測算出NEPpi的作物，將該作物種植面積Spi(hm2)與NEPpi相乘計算其碳承載力。其他作物根據生物量法，以碳轉換系數Ki與經濟產量Qi(t)相乘計算其碳承載力。余瑋[20]等測算了中國6個典型農作區主要作物的NEPpi，浙江在其區域劃分中屬于長江中下游地區，該地區主要作物NEPpi分別為：水稻4.32 t/(hm2·a)>玉米2.477 t/(hm2·a)>油菜2.474 t/(hm2·a)>小麥1.136 t/(hm2·a)；宋博等[21]對我國省域設施蔬菜農田生態系統單位凈碳匯量進行了核算，其中浙江省為3.541 t/(hm2·a)；阮建云[22]在茶園生態系統固碳潛力研究中測得浙江紹興高產茶園地茶樹年均固碳量為7.0 t/(hm2·a)；參考谷家川等[23]各類作物生物量計算的指標，計算碳轉換系數Ki。本文納入計算各類作物的Ki及NEPpi，結果詳見表1。

表1 各類作物的碳轉化系數及凈生態系統生產力

1.3 碳安全評價

衡量一個區域碳安全程度的主要指標包括凈碳足跡(NCF)和碳壓力指數(CTI)。凈碳足跡指某一區域碳足跡和碳承載力的差值，差值為正則該區域表現為碳源，差值為負則該區域表現為碳匯。碳源加劇溫室效應，碳匯則遏制溫室效應，凈碳足跡的計算如公式(5)；碳壓力指數是碳足跡與碳承載力的比值，反映一個區域的碳安全程度，其計算如公式(6)。

NCF=CF-CC=N·NCFp

(5)

CTI=CF/CC

(6)

胡劍波[11]在以往研究的基礎上構建了區域能源消耗碳排放指數，并制定了等級劃分標準。本文參考其研究結果，將碳排放拓展到碳足跡概念，構建碳足跡指數如公式(7)。

(7)

式中：CFI——碳足跡指數，碳足跡指數大小反映了研究對象碳足跡水平在世界范圍內的位置； CFp=2 t/人，是為適應全球氣候變化的人均碳足跡目標值；CFd=233 t/km3，是為適應全球氣候變化的碳足跡密度目標值； CFPI——人均碳足跡指數，為cfp和CFp的比值，CFPImax=15；CFDI是碳足跡密度指數，為cfd和CFd的比值，CFDImax=35； CFPImax，CFDImax——全球范圍內的最大值。

為評價浙江省碳足跡水平和碳安全程度，參考趙先貴等[12]根據生態壓力指數等級劃分的評價模式，并簡化為5級評價模式，沿用胡劍波[11]的二級等級劃分標準，構建綜合評價體系詳見表2。

表2 碳安全等級劃分標準

1.4 STIRPAT模型

國內外學者采用KAYA，IPAT，STIRPAT及LARS-Lasso等模型和算法對碳足跡的影響因素做了大量研究。研究普遍認為碳足跡是人口、經濟水平、城鎮化進程、科技水平等因素共同影響的結果。本文采用STIRPAT模型對浙江省及11個地級市層面的碳足跡影響因素進行分析。STIRPAT模型最早由York[24]等人提出，模型如式(8)，為計算方便，對STIRPAT模型進行對數化處理，得到如公式(9)的模型。

I=a·Pb·Ac·Td·e

(8)

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne

(9)

式中：I——環境影響；P——人口因素；A——財富因素；T——技術因素；a——模型整體系數；b，c，d——人口、財富、技術的指數；e——隨機誤差項，當各項指數都為1時與IPAT模型相同。

1.4.1 指標選取 ①環境因素。總量概念，以區域碳足跡來表征。②人口因素。城市人口數量和人口結構的變動直接影響能源的消費量，以總人口(P)和城鎮化率(UR)來表征。③財富因素。經濟增長離不開能源消費，以區域生產總值(GDP)來表征。④技術因素。技術的發展將影響能源消費從而影響碳足跡，以第二產業比重(SR)，原煤碳足跡在總碳足跡中的占比(CR)來表征，模型可調整為公式(10)：

lnCF= lna+b1lnP+b2lnUR+clnGDP

+d1lnSR+d2lnCR+lne

(10)

1.4.2 方法選取 根據STIRPAT模型的相關研究，為消除選取變量間可能存在的共線性影響，本文采用嶺回歸方法對模型進行擬合。具體操作為：分析各變量的嶺跡圖(0

2 結果分析

2.1 碳足跡和碳足跡產值計算結果與動態分析

根據2001—2016年《中國能源統計年鑒》《浙江統計年鑒》的數據，計算出浙江省2000—2015年的碳足跡，碳足跡產值如圖1所示。由圖1可知，浙江省能源碳足跡從2000年的1.58×108t增加到2015年的4.44 ×108t，增幅180.65%。歷年全省生產總值根據GDP指數換算為2000年可比價，GDP從2000年的6.20×1011元增加到2015年的2.94×1012元，增幅378.33%，年均增幅25.22%。VCF從2000年的3 900元/t增加到2015年的6 600元/t，增幅69.23%，表明每噸碳足跡的GDP產出增加2 700元，這得益于政府節能減排政策的實施和生產水平提高。2000—2005年VCF一直保持在3 800～4 000元/t，表明這些年份浙江省GDP增加對能源的依賴程度基本不變。浙江省2005—2015年GDP與VCF均逐年遞增，表明浙江省這11 年經濟不斷增加，同時經濟增長對能源的依賴程度逐漸降低。浙江省的碳足跡總體是呈上升趨勢，2011年達到峰值4.55×108t，在2012—2015年呈現較弱的下降趨勢，均在4.40×108t浮動，表明浙江省的能源消費在2012年后達到了一個比較平穩的狀態。

圖1 浙江省2000-2015年碳足跡和碳足跡產值

2.2 碳承載力計算結果與動態分析

根據2001—2016年《浙江統計年鑒》歷年作物種植面積和產量數據、《浙江自然資源與環境統計年鑒》歷年土地利用情況數據、浙江林業局和國家林業局公布的歷年植被類型面積數據，通過公式(2)—(4)計算得到2000—2015各年各類植被類型，土地類型的碳承載力。

浙江省2000—2015年碳承載力基本穩定，總體呈下降趨勢，從2000年的1.17×108t下降到2015年的1.09×108t，降幅為6.96%。浙江省牧草地很少，少于466.67 hm2，年均約吸收500 t二氧化碳。以喬木為主的森林碳承載力基本保持不變，總體表現為先增后減，2009年為峰值，歷年均在5 800～5 900 t間變動。竹林碳承載力逐年遞增，從2000年的1.40×107t增加到2015年的1.70×107t，增幅為20.35%。農田碳承載力顯著逐年遞減，這是城市化發展的結果，農田碳承載力從2000年的4.30×107t下降到2015年的3.10×107t，降幅28.47%。城市綠地碳承載力顯著逐年遞增，從2000年的7.50×104t增加到2015年的3.53×105t，增幅達370.40%，年均增幅24.69%，表明浙江省對城市綠化的重視程度很高，但城市綠地的碳承載力占總承載力的份額很小。構成浙江省碳承載力的主要是森林(49.44%～54.35%)、竹林(12.07%～15.61%)、農田(28.17%～36.64%)，這三者構成了超過90%的全省碳承載力。相比較其他碳承載力的研究，浙江省承載力構成中草地貢獻很小，竹林和農田占了很大比重。水稻碳承載力下降是農田碳承載力下降的主要原因，水稻碳承載力從2000年的2.50×107t下降到2015年1.30×107t，降幅48.53%；油菜碳承載力從2000年的2.70×106t下降到2015年的1.10×106t，降幅58.84%；蔬菜碳承載力沒有明顯的變動趨勢，2008年后基本保持在8.00×106t左右；茶葉碳承載力從2000年的3.31×106t增加到2015年的4.99×106t，增幅50.97%。水稻(47.98%～65.4%)、油菜(4.09%～6.97%)、蔬菜(19.08%～29.55%)、茶葉(8.55%～18.39%)4種作物構成了超過88%的農田碳承載力。

2.3 碳安全分析

根據碳足跡、碳承載力計算結果以及浙江省歷年常住人口，通過公式(5)計算出浙江省2000—2015年人均碳足跡，人均碳承載力及人均凈碳足跡，計算結果及變動情況如圖2所示。由圖2可知，浙江省人均碳承載力在2000—2015年整體呈下降趨勢，從2000年到2015年減少了0.36 t/人，降幅13.84%。人均碳承載力降幅大于總碳承載力的降幅6.96%，表明人均碳承載力減少是由于總碳承載力減少和人口增加兩者共同作用的結果。人均凈碳足跡和人均碳足跡基本呈現相似的變化趨勢：2000—2011年呈上升趨勢，增幅分別為170.45%，680.96%。人均凈碳足跡的增幅大于人均碳足跡的原因是2000—2011年人均碳承載力雖然基本保持穩定，但總體還是呈現下降趨勢。人均凈碳足跡和人均碳足跡在2011年達到峰值后，在接下來的4 a內呈現較弱的下降趨勢。2012年碳足跡顯著下降的主要原因筆者認為是政府進一步強化重點領域監管，實施節能減耗工程，污染減排工程，啟動能源消費總量和單位生產總值能耗雙控工作，關閉不達標企業的結果。2015年浙江省人均碳足跡為9.11 t/人，為應對全球氣候變暖年人均碳足跡目標值的4.56倍，碳足跡水平較高。

圖2 浙江省2000-2015年人均碳足跡，人均碳承載力，人均凈碳足跡

浙江省2000—2015年的碳壓力指數、碳足跡指數計算結果及等級劃分情況如圖3所示。由圖3可知，浙江省碳壓力指數(CTI)與碳足跡指數(CFI)在2000—2015年基本呈現相似變動。CTI，CFI在2000—2011年呈上升趨勢，CTI從2000年的1.35增加到2011年的4.19，增幅210.37%；CFI從2000年的0.21增加到2011年的0.59，增幅180.95%。2011年達到峰值后，CTI，CFI開始呈現出下降的趨勢，CTI從2011年的4.19下降到2015年的4.08，降幅2.63%；CFI從2011年的0.59下降到2015年的0.58，降幅1.69%，表明浙江省在十二五期間節能減排成效明顯。CTI(2000—2001年)在1.01～1.50碳壓力指數分級中屬于第Ⅳ級：較不安全；CTI(2002—2015年)>1.50，屬于第Ⅴ級：不安全。CFI(2000—2015年)在0.21～0.59，屬于第ⅡA—ⅢA級，等級呈上升趨勢，CFI(2007—2015年)均屬于第ⅢA級，表明近幾年浙江省的碳足跡在世界范圍內屬于較高水平。在2000—2015年CTI均大于1，CFI均大于0，說明2000—2015年浙江省都是一個碳源，對加劇溫室效應起到促進作用。總體上浙江省近些年均處于一個不安全的能源消費進程中，碳足跡水平較高，碳安全程度較低。

CTI是碳足跡與碳承載力的比值，浙江省碳承載力在2000—2015年基本保持不變，呈現微弱的下降趨勢，降幅為6.96%；碳足跡變動較大，從2000—2015年增加了180.65%，CTI變動主要受碳足跡影響。CFI的計算因子是人均碳足跡和地均碳足跡，首先，地均碳足跡是碳足跡和浙江省面積的比值，浙江省面積固定不變，地均碳足跡取決于總碳足跡。其次，人均碳足跡是碳足跡和人口的比值，浙江省人口在2000—2015年增加了8.27%，與碳足跡增幅180.65%相比較小，人均碳足跡變動主要受碳足跡影響。浙江省面積不變，人口增速減緩，根據前文碳承載力計算結果與趨勢分析，預測碳承載力在未來較長一段時間內不會有明顯變動，所以在未來較長一段時間內，浙江省的碳安全程度主要受其碳足跡的影響。

圖3 浙江省2000-2015年碳壓力指數,碳足跡指數變化

2.4 影響因素分析

根據浙江省能源消費數據、地級市工業主要能源消費數據，計算浙江省、各地級市碳足跡(CF)和原煤碳足跡占比(CR)；以城鎮人口占總人口比重表示城鎮化率(UR)；歷年GDP根據GDP指數調整為2000年可比價；第二產業增加值比重(SR)；歷年年末常住人口(P)。通過SPSS 20.0對2000—2015年浙江省及各地級市層面的影響因素變量(lnCF，lnGDP，lnP，lnUR，lnSR，lnCR)進行嶺回歸分析。浙江省的嶺回歸結果如表3所示，回歸方程如式(11)：

lnCF= 3.638lnP+ 1.328lnUR +0.291lnGDP+

1.452lnSR+1.248lnCR-22.6

(11)

分析可知，各影響因素的回歸系數均大于零，表明人口、城鎮化率、GDP、第二產業占比、原煤碳足跡占比都對碳足跡起到促進作用。影響程度依次為：人口>第二產業占比>城鎮化率>原煤碳足跡占比>GDP；其中人口的影響程度最大，當lnP增加1%時，lnCF相應增增加3.638%；GDP的影響程度最小，當lnGDP增加1%時，lnCF增加0.291%。

表3 浙江省嶺回歸擬合結果(K=0.028)

注：R2= 0.991，F值=216.599，sig.F=0.000。

浙江省各地級市對模型的擬合程度整體較好。除湖州(0.798)、舟山(0.816)外其他各市對模型的擬合程度均達到了0.88以上，杭州、寧波、嘉興、衢州對模型的擬程度達到0.95以上。各因素對地級市的平均影響水平與對省級的影響水平基本一致。浙江省和各地級市嶺參數K值 、因素的回歸系數B(p<0.05)、模型擬合優度R2如表4所示。地級市層面，各市的顯著影響因素不同，因素的影響水平也有差異，差異大小可以根據回歸系數大小進行評價。分因素看，人口對金華(5.040)、臺州(5.033)的影響較大，對杭州(2.141)、溫州(1.99)的影響較小，對舟山、紹興和湖州不存在顯著影響；城鎮化率對溫州(3.851)影響最大、對嘉興(0.508)、衢州(0.315)影響較小，對舟山不存在顯著影響；GDP對11個地級市均存在顯著影響，對舟山(0.784)的影響最大，對紹興市(0.149)影響最小；第二產業占比對嘉興市(5.170)影響最大，對舟山、杭州和溫州不存在顯著影響；原煤碳足跡占比對舟山市(14.256)、嘉興市(10.504)的影響較大，對麗水、湖州、紹興和衢州不存在顯著影響。各因素顯著影響的城市個數：GDP>城鎮化率>人口數=第二產業占比>原煤碳足跡占比。回歸系數均值：人口>第二產業比>原煤碳足跡占比>城鎮化率>GDP。地級市層面和全省層面人口總數、城鎮化率、GDP對碳足跡的影響效應基本一致，第二產業占比和原煤碳足跡占比對碳足跡的影響，地級市水平高于省級水平。

表4 浙江省及11個地級市STIRPAT嶺回歸結果

注：數據來源：2001—2016年《中國能源統計年鑒》《浙江統計年鑒》各地級市統計年鑒。衢州市2000—2003年，嘉興市2004年，舟山市2000年能源消費數據缺失。表中缺省值為變量的參考系數未通過T檢驗。各系數個數及均值計算只考慮11個地級市，不考慮舟山市和嘉興市的d2。

整體上看，影響浙江省碳足跡的主要因素是人口因素，次要因素是技術因素，財富因素也促進碳足跡增加，但影響程度不大。具體來看，人口增加和城鎮化發展是碳足跡增加的主要原因，近幾年浙江省人口增速趨緩為管控碳足跡提供了有力條件，碳足跡是城鎮化的負效應，政府應著眼于提高城鎮化質量以減少碳足跡；落后的產業結構和能源結構是碳足跡增加的重要原因，政府應著手于推進產業結構升級和能源結構優化；GDP雖然也促進碳足跡增加，但影響不大，省級(0.291)，市級(0.254)，控制碳足跡不會犧牲GDP的增長。因此，浙江省應采取控制人口數量、提高城鎮化質量、發展低碳產業、促進高碳產業低碳化、推廣使用清潔能源等措施以減少碳足跡。

3 討 論

目前許多碳收支研究采用國家級甚至全球級的研究結論，導致其研究在大尺度上掩蓋了地區特征。本文在計算碳足跡時考慮各類能源的燃燒碳氧化率，在計算碳承載力時根據浙江省地理特點確定計算范圍，并將最接近浙江省固碳能力的研究成果進行了歸納，使計算結果能最大程度反映浙江省碳收支的真實狀況。

在以往研究基礎上，本文從碳壓力指數和碳足跡指數兩個角度對浙江省碳安全現狀進行了分析。通過分析兩者計算結果的共性，發現浙江省碳安全的主要受其碳足跡影響，研究碳足跡影響因素也就是研究其碳安全狀態的影響因素，基于此推論本文采用STIRPAT模型對浙江省及其11個地級市2000—2015年碳足跡影響因素進行了研究，對各影響因素的影響效應進行了分析。最后根據研究結果為浙江省低碳經濟發展提出了具有實踐價值的建議。

4 結 論

(1) 浙江省2000—2011年碳足跡一直增加，2012有下降波動，在2012-2015年基本穩定；浙江省能源利用效率提高、經濟增長對能源消耗的依賴程度不斷降低；人均凈碳足跡與人均碳足跡在研究年份內呈現相似的變動趨勢；人均碳承載力基本保持穩定，總體呈下降趨勢；浙江省碳承載力在研究年份內基本穩定，總體呈下降趨勢，森林、竹林、農田貢獻超過90%的全省碳承載力；水稻、油菜、蔬菜、茶葉貢獻超過88%的農田碳承載力。

(2) 浙江省在2002年后碳壓力指數均大于1.50，碳安全等級為第Ⅴ級，碳安全程度較低；碳足跡指數在0.21～0.59，碳足跡安全等級在ⅡA—ⅢA之間，2005年開始浙江省碳足跡在全球范圍內屬于中等以上水平，碳足跡水平較高。盡管兩個指數在2011年后有較小的下降趨勢，但碳足跡基數大，碳壓力指數較高，浙江省的節能減排壓力依然很大；浙江省碳安全程度主要受碳足跡影響。

(3)浙江省及其各地級市碳足跡的驅動因素包括總人口、城鎮化率、生產總值、第二產業占比、原煤碳足跡占比；主要因素是人口因素，次要因素是第二產業占比和原煤碳足跡占比；GDP也促進碳足跡增加，但影響程度不大。地級市層面，各因素的影響效應存在差異，平均水平與省級基本一致。

綜合來說，在2000—2015年，浙江省碳足跡經歷了先增加后穩定并略微下降的過程。能源利用效率提高，經濟發展對能源的依賴程度不斷降低，但由于碳足跡基數較大，未來幾年浙江省減排壓力依然較大。浙江省碳承載力基本穩定，碳安全程度主要受碳足跡大小影響。為實現可持續發展目標，控制碳安全水平，浙江省應采取控制人口數量、提高城鎮化質量、發展低碳產業、促進高碳產業低碳化、推廣使用清潔能源等措施減少碳足跡，同時增加城市綠化面積，保護森林以增加浙江省碳承載力。