二氧化碳排放达峰期、平台期及下降期定量判断方法研究

基于Bootstrap数理统计方法,构建二氧化碳排放状态判断方法模型（evaluation model on the status of CO₂ emissions,ESC）。选取排放统计基础较好的地区,利用权威机构的多源长时间序列数据,结合IPCC清单指南确定和分析二氧化碳排放数据的分布特征,包括标准差和不确定性范围（取95%置信区间）,以此作为建立碳排放达峰期、平台期及下降期的定量判断的基础,解决因核算、计量方法的不同造成排放结果的误差。研究结果表明,达峰期判断需要以峰值排放量浮动1%（0.9%~1.1%）的范围为依据,若碳排放量满足条件,则认为处于达峰期;平台期和下降期则以达峰后排放量的连续多年的年均下降率与2%（1.8%~2.2%）比较,若碳达峰后排放量的年均下降率小于2%,则认为碳排放仍处于平台期,否则认为碳排放处于下降期。基于ESC模型对欧盟和美国的历史碳排放数据进行排放状态判断,结果显示,欧盟地区在1979年碳排放达峰后,在1980-1983年进入下降期。美国在2007年碳达峰后,在2008-2012年进入下降期。ESC模型的分析结果与2个地区的排放趋势呈高度一致,表明该模型可以作为国家、地区（省份）、城市CO₂排放状态的定量判断方法,为碳排放路径分析和情景模拟研究提供重要支撑,为决策者提供科学的参考依据。     

城市大气污染物排放路径对于碳达峰的借鉴

基于可获取的城市SO₂和CO₂排放清单数据,从数据挖掘的角度去探究两者排放趋势的相似性或差异性,分析这种趋势之间的相互关系对预测CO₂今后趋势的借鉴意义。利用DTW算法实现SO₂和CO₂在时间轴上的匹配关系,将城市按照滞后型、同步型、超前型进行分类,对于各类城市进行碳达峰年预判,最后根据研究结果对碳减排行动提出了建议。