基于BP神经网络的甘肃省二氧化碳排放预测及影响因素研究

基于排放因子法估算2000—2020年甘肃省三大产业及生活能源消费直接CO₂排放量，描述分析其时序演变特征。建立BP神经网络模型并预测2021—2030年甘肃省CO₂排放量。构建甘肃省CO₂排放影响因素的STIRPAT拓展模型，利用多元回归分析定量探究了各因素对CO₂排放量的影响程度和内在作用机理，并结合随机森林进一步识别重要影响因素。结果表明：甘肃省产业及生活能源消耗直接CO₂排放总体呈波动增长趋势，且第二产业占比在70%以上，是主要的CO₂排放源；BP神经网络模型的预测误差为2×10^-4,相关系数>0.99,对于预测甘肃省CO₂排放具有较高精度，并得出2026年的甘肃省能源消耗直接CO₂排放量达到最大；甘肃省CO₂排放的驱动因素作用差异显著，CO₂排放强度、经济发展、城乡消费对CO₂排放的正向作用较大，城镇居民人均消...