| 基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测 |
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| 引用本文： | 刘淳森,曲建升,葛钰洁,唐稷兴,高欣悦,刘莉娜.基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测[J].中国环境科学,2023(5):2574-2582. |
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| 作者姓名： | 刘淳森 曲建升 葛钰洁 唐稷兴 高欣悦 刘莉娜 |
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| 作者单位： | 1. 兰州大学数学与统计学院;2. 中国科学院成都文献情报中心;3. 兰州大学资源环境学院;4. 中国科学院西北生态环境资源研究院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(42171300)； |
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| 摘 要： | 为助力交通运输业实现碳达峰、碳中和目标,本研究基于拓展的STIRPAT模型选取人口、机动车保有量和能源强度等8个变量作为中国交通运输业碳排放量影响因素,并根据1990-2019年指标数据建立LSTM碳排放模型,在低碳、基准及高碳3种情景下对交通运输业碳排放进行预测.结果表明:1990-2019年间中国交通运输业碳排放量总体呈现上升趋势.低碳、基准及高碳情景下,碳排放达峰时间分别为2033年、2035年及2038年,峰值量分别为1145.64,1218.68,1308.40百万t.中国应积极采取节能降碳措施,优化交通运输业结构,推进清洁能源应用,促进中国交通碳排放向低碳情景发展,助力达峰目标早日实现.
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| 关 键 词： | 交通运输 碳排放预测 LSTM 情景分析 |
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