组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测

根据山东省2000—2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数。选用2000—2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年碳排放量。结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。利用组合模型预测山东省2013—2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴。     

河北省碳排放及其影响因素变化趋势研究

在国家"十三五"规划政策的指引下,减少碳排放是当今社会的大势所趋。以产业结构调整优化为目的,就河北省碳排放及其影响因素变化趋势进行研究,旨在生态文明建设中促进京津冀产业协同发展。在研究碳排放时,运用STIRPAT模型,根据河北省实际情况,将影响碳排放的因素分为城市化水平、人口数量、富裕度和能源强度,并选取了河北省2003-2014年碳排放及其相关数据作为研究样本,经过对能源消耗量的转换计算得到比较精确的碳排放数据。在此基础上分别建立碳排放灰色GM(1,1)预测模型和碳排放影响因素灰色GM(1,1)预测模型来预测2015-2020年对应的数据变化。并分析各个影响因素的变化趋势及其对碳排放的影响。经过分析发现,富裕度对碳排放影响最大,所以政府等相关部门应加大对该方面的监督与管理,从而从整体上达到低碳的目标。     

发电行业碳排放先进值研究——以武汉市为例

发电行业作为能源消耗量最多、CO_2排放量最大的部门之一,对环境产生了严重的影响。介绍了碳排放核算方法,并对国内电厂781座发电机组的碳排放进行分析,确定了国内发电机组碳排放的平均值、先进值、基准值,并研究了武汉市发电行业2013—2015年的碳排放情况。结果表明:武汉市发电行业整体的碳排放水平较为先进,个别发电厂碳排放水平远低于先进值;在武汉市发电行业碳排放核算的基础上,提出了相应的碳减排管理策略以及技术升级改造方法。     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

中国各省区碳排放权初始分配研究

构建省级碳排放预测模型,对减排总目标的可行性进行分析;划分各省区的碳排放等级,按公平、效率和可持续原则将减排目标缺口向下分配到高碳排区;对各省区的减排工作做出展望。研究结果表明:我国若保持原有的碳排放态势,将会产生减排目标缺口,可对宁夏、山西、内蒙古和新疆4个高碳排省区适当调整碳排放权配额,从而实现减排目标。     

基于机器学习的交通碳排放预测模型构建与分析

针对交通运输碳排放问题,基于2005~2019年30个省份的面板数据,采用多种机器学习算法构建不同预测模型对30个省份的交通碳排放量与影响因素进行分析.首先,基于固定效应模型思想将省份差异转化为影响因素,进一步采用Pearson相关系数法与Spearman秩相关系数相结合的方法对18个交通碳排放影响因素进行筛选;其次,采用K-折交叉验证方法,并绘制学习曲线对各预测模型性能进行测试,选用MSE、MAE、R²和MAPE作为模型的评价指标进行分析,来选定最佳预测模型,并选择SHAP值来计算最佳预测模型中各解释变量的重要度.结果表明,省份差异、社会商品消费总额、城市绿地面积、货运周转量、私家车数量、交通运输业产值和常住人口这7个因素之间多重共线性弱且均通过显著性检验,可作为交通运输碳排放预测模型的解释变量;随机森林算法和XGBoost算法预测结果均表现优异,R²均高于0.97,误差均低于10 %,且不存在过拟合与欠拟合现象,其中XGBoost算法表现最优,而KNN算法表现欠佳;各解释变量的重要度排名为:省份差异 > 社会商品消费总额 > 私家车数量 > 常住人口 > 货运周转量 > 城市绿地面积 > 交通运输业产值, 综合相关性与重要性分析来看,在交通运输碳排放预测中,省份差异是一个不可忽视的变量.研究结果可为政策制定者和决策者提供参考,促进交通运输行业的可持续发展.     

双碳目标背景下宁夏地区碳达峰预测

为了提高区域碳达峰的峰值和出现时间的预测精度,以宁夏地区为研究对象,在利用IPCC碳排放系数法核算地区的历史碳排放量,创新性地使用动态时间规整算法(DTW)准确识别碳排放的主要影响因素的基础上,联合运用主成分分析法和可拓展的随机性的环境影响评估模型(STIRPAT),构建了基于STIRPAT模型的区域碳排放量预测模型;然后,引入基于因素重要程度评估的情景分析法,结合重要因素的未来可能变化趋势,设计和生成反映不同的社会经济发展状况、技术水平和政策实施效果的情景,最终计算得到不同情景模式下的区域未来碳排放量,准确预估了区域的碳达峰峰值和出现时间,为后续区域碳达峰峰值综合控制策略和对策建议的制定和实施提供了有益的参考依据.     

昆明市二氧化碳排放峰值研究

通过对国内外二氧化碳排放峰值预测模型的分析研究,在2010年昆明市社会发展及能源消耗数据的调查基础上,设定昆明市2011—2035年低、中、高3种排放情景模式。分析影响昆明市碳排放量的因素,对STIRPAT模型进行拓展,计算相应的碳排放峰值出现年份及峰值量。结果显示:在低排放模式和中排放模式的情景下,昆明市的碳排放峰值可分别在2021年及2028年达到,而在设定的高排放模式下,2011—2035年,碳排放量一直呈上升趋势。应提高能源效率,优化能源结构,科学规划产业结构,降低碳排放强度,尽早达到碳排放峰值年。     

燃气电厂GHG计算方法探讨

目前国内对固定排放源的碳排放量计算主要有在线监测法、移动监测法、时间比法、负荷法、质量比法、质量平衡(碳平衡)法、排放因子法,本文通过实地监测和数据收集,获得了燃气电厂不同方法的碳排放量,对各种方法进行了对比,为同类企业和政府进行碳排放量计算提供了依据。     

安徽省近15年建设用地变化对碳排放效应测度及趋势预测——基于STIRPAT模型

建设用地变化的碳排放效应是现阶段土地利用变化研究热点之一.因此,本文运用安徽省统计年鉴数据,采用建设用地动态度模型及IPCC碳排放计算方法,对安徽省1997-2011年建设用地与碳排放动态变化特征进行了分析.同时,基于STIRPAT模型,采用偏最小二乘回归方法,揭示了建设用地对碳排放的边际效应,并运用SPSS软件对未来碳排放进行了预测.结果表明:研究时序内,建设用地与碳排放均呈增长态势,建设用地年均扩展速率为16.91％,碳排放年均增长6.61％,建设用地与碳排放正向效应显著;建设用地对碳排放的边际弹性系数为0.1194;惯性情景模式下,2015年、2020年安徽省建设用地扩展导致的碳排放将分别增至14472.42万t、19930.37万t;通过政策规制控制建设用地扩展趋势有利于抑制或减缓碳排放.本研究对了解安徽省碳排放变化趋势和指导土地利用规划有重要的现实意义,也可为省域尺度的建设用地碳排放效应研究提供范式借鉴.     

我国碳交易试点地区化工行业碳排放量核算方法比较分析

我国在应对气候变化方面面临着严峻的挑战,化工行业作为我国碳排放的主要行业有必要对其碳排放量核算方法进行研究,以利于该行业的碳减排。本文比较了我国国家和地方层面发布的适用于化工行业的碳排放量核算方法,为国内相关行业和企业碳排放量核算提供借鉴。     

未来十年中国煤炭碳排放量预测

应对全球气候变化,低碳经济是实现经济社会可持续发展的一种模式。为了对低碳经济进行深入研究,把握中国低碳经济研究文献现状是很有必要的,但运用文献计量学的方法对低碳经济进行定量方面的研究也是相当的必要。本文在对近十年中国煤炭碳排放量计算的基础上,运用移动平均法、滑动平滑法和回归分析法三种方法对未来十年中国煤炭碳排放量进行预测。预测结果表明:与近十年中国煤炭碳排放量相比,未来十年中国煤炭碳排放年均增长率虽有降低,但碳排放增长总量却呈上升的趋势。     

碳交易助推建筑绿色转型

随着2013年深圳、上海、北京、天津等地碳排放权交易市场的启动,中国碳交易由此掀起帷幕,运用市场化手段治理污染的步伐也显著加快。这一新局面带动了建筑企业积极转型,推动国内绿色、低碳建筑市场的增长。     

基于居民合理生活消费的人均碳排放计算

分析了我国居民消费直接与间接碳排放的变化及现状,并通过居民消费的微观角度,分析计算基于居民合理生活消费人均碳排放.试图通过居民消费的角度建立人均碳排放的核算方法,给出建议数据.根据国内当前主要消费环节的碳排放水平,对比国际先进水平和国内碳减排升级潜力,计算了满足居民正常小康生活水平条件下的人均碳排放,年人均排放约2203kg~2333kg碳.居民基本生活的碳排放主要集中在供暖制冷、住宅使用、污染治理和基础建设分摊等方面,而衣物与食品消耗、生活物质材料等方面的碳排放量所占比重相对较低.     

我国碳排放权交易状况及企业开展碳交易探讨

我国碳排放权交易市场将于2017启动,碳排放权交易作为一种运用市场化机制实现碳减排目标的重要手段,是一项重要的制度创新,将促进企业选择低成本减排路径。本文阐述了近年来我国出台的一系列政策以及我国碳排放权交易的现状,对参与企业开展碳排放权交易工作进行了探讨。     

5G对中国碳排放峰值的影响研究

基于目前5G技术的发展情况,利用holt指数平滑法和动态分析法预测了未来20年5G基站产生的直接碳排放量.根据预测模型,5G基站建设会在2038年左右达到饱和状态,数量约为1434万个.考虑到5G技术的发展推动其他产业发展可能导致的碳排放量变化,利用投入产出法和灰度时间预测法等方法评估了5G技术引起的各行业间接碳排放量.结果显示,5G基站处于低负载（30%负载）情况下,能在2038年碳排放达峰时年产生142.61Mt的直接碳排放;而如果满负荷运行,则能在2038年碳排放达峰时产生196.26Mt的直接碳排放,基于中国两种不同碳排放达峰情景,综合分析了5G技术导致的直接和间接碳排放对中国碳排放达峰时间和碳排放峰值的影响,最后对预测结果进行了稳健性检验.研究发现,实际GDP情况情景下5G技术对于社会各行业的碳排放影响在2030年达到峰值,约为255.96Mt.并且,2030年前5G技术发展对社会总体碳排放增量以间接碳排放为主,2030年后对社会碳排放增量以直接碳排放为主;综合考虑下5G技术的发展会导致中国碳排放达峰时间推后至少2年,相应的碳排放峰值至少提高了383.96Mt.若中国政府要削减5G导致的额外碳排放,完成二氧化碳总量控制,需要降低基站能耗水平,控制基站数量,避免重复建设导致5G基站低负荷运行.     

山西省资源型产业碳排放驱动力分析及减排对策

作为典型的资源型地区,山西资源型产业低碳化是实现区域绿色发展的重要内容。在对山西资源型产业碳排放现状分析的基础上,运用Kaya理论及LMDI方法对资源型产业碳排放进行驱动因素分析。研究结果表明:山西资源型产业碳排放的驱动因素呈较强的阶段性特点,经济增长是影响碳排放的主要驱动因素,能源强度对碳排放强度总体呈负向抑制作用,产业结构调整应成为未来减排的主要方向。据此提出了加快资源型产业转型、调整能源结构等对策建议。     

低碳农业在我国碳交易市场中的现状及发展探析

为了解决我国农业碳减排问题并实现农业可持续发展,本文对我国低碳农业以及碳排放交易市场的现状进行了研究,并提出了将农业碳交易纳入碳排放权交易市场,运用市场手段解决农业发展和碳减排问题。最后,对农业进入碳排放权交易市场的发展方向进行了探析,为我国低碳农业的发展和农业碳交易市场的建设提供参考和借鉴。     

基于国内水泥生产现状的碳排放因子测算

水泥生产过程中碳排放因子的测算是计算水泥碳排放量的基础,为了准确测算我国水泥行业熟料煅烧阶段碳酸盐矿物分解释放CO2的碳排放因子,就需要对水泥生产线上相关样品做成分测定和综合分析.通过对国内近百条代表性较强的水泥生产线上的生料、熟料、水泥、石灰石、燃煤等样品进行钙、镁、烧失量、碳酸盐等化学成分的定量分析,并考虑新型干法窑和立窑两种生产工艺类型的差别,分析测算了基于国内水泥生产的工艺碳排放因子.结果表明:生料碳酸盐法测算碳排放因子的结果较熟料法的结果低约10kgCO2/tcl;不同窑型的碳排放因子存在明显差异,新型干法窑的碳排放因子多集中在500~520kgCO2/tcl,立窑碳排放因子多集中在480~500kgCO2/tcl;多数熟料含有少量碳酸盐.生料碳酸盐法不涉及燃煤灰分的化学成分,可以规避燃煤灰分成分的影响,测算碳排放因子采用生料碳酸盐法较准确,并且应基于不同窑型,同时考虑碳酸盐分解率问题.     

浙江省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素研究

运用IPCC参考方法、Tapio脱钩模型、协整分析和Granger因果检验,研究了浙江碳排放特征及其驱动因素.结果表明:碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,多数年份碳排放与经济增长之间呈"弱脱钩"状态;经济增长、外贸和人口增长对碳排放正向驱动,能源效率和城市化对碳排放负向驱动;经济增长、外贸、城市化和人口增长是引起碳排放增长的单向Granger原因,能源效率与碳排放互为Granger原因.