中国2020年碳排放强度目标的情景分析

碳达峰碳中和情况报告目前，全球气候变化已经成为全球性问题，温室气体排放对地球气候系统产生了深远的影响。

中国作为世界上最大的碳排放国，也在积极采取措施促进碳减排，并努力实现碳达峰和碳中和的目标。

本报告将就中国在碳达峰碳中和方面的现状进行分析，以及未来发展方向提出建议。

一、碳达峰目标的实现情况中国政府在2020年提出了碳达峰的目标，即在2030年前后实现碳达峰。

截至目前，中国在碳减排方面已经取得了显著进展。

根据官方数据显示，中国在2019年的碳排放已经出现了减少，这表明中国的碳排放已经有所减少，并正朝着碳达峰的目标迈进。

在实现碳达峰目标的过程中，中国政府采取了一系列积极措施。

首先是推动能源结构的升级，大力发展清洁能源。

中国大力发展核能、太阳能、风能等清洁能源，逐步减少对煤炭等传统高碳能源的依赖。

其次是强化环境保护政策，严格控制工业排放。

中国还加大了对碳排放的监管力度，推动企业进行碳排放核算，并对高排放企业进行限制和约束。

二、碳中和目标的挑战和机遇除了碳达峰目标，中国政府还提出了2060年前实现碳中和的目标。

中国在碳中和方面也有着巨大的挑战和机遇。

在挑战方面，中国经济结构的转型、能源供应体系的重构、技术创新的推进等都是碳中和目标的挑战。

特别是在传统产业结构较为复杂的情况下，推进碳中和需要面临诸多重重难题。

中国在碳中和方面也拥有足够的机遇。

近年来，中国在清洁能源、新能源汽车、碳捕集存储等技术创新领域取得了显著发展。

经济结构的转型给予了中国更多探索碳中和路径的空间，推动碳中和战略的进一步推进。

三、未来发展建议在实现碳达峰和碳中和的道路上，中国面临着许多挑战和机遇，同时也需要更多的政策和技术支持。

未来发展中，我们建议政府和企业应该强化合作，加大对环境保护和碳减排技术领域的投入，推动碳减排技术的创新和应用，促进清洁能源的发展和应用。

加强对碳排放的监管力度，建立更为完善的碳市场制度，推动企业对碳排放的管理和核算。

中国区域低碳发展的情景分析——以江苏省为例刘慧;张永亮;毕军【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2011(021)004【摘要】本文以江苏省为例,旨在对我国地方层面的低碳经济发展(目标年为2020年)进行探讨,并通过设定基准情景(BAU),低碳经济政策情景(LES),以及进一步推进低碳发展的国际合作与技术转移情景(ICS)三种政策情景对江苏省未来中长期能源需求与二氧化碳排放强度进行分析,提出我国地方层面实现2020年二氧化碳减排目标所需要的发展路径与对策.研究表明,在地方和区域层面上实现2020年二氧化碳排放强度在2005年的基础上降低40%-45%的目标是有可能的,通过采取发展低碳经济的相关措施,到2020年,江苏省的能源需求将比基准情景减少28%,二氧化碳排放强度将在2007年的基础上削减50%,而通过积极参与国际合作和国际间的技术转移,将有可能将二氧化碳排放强度在2007年的基础上削减52%左右.【总页数】9页(P10-18)【作者】刘慧;张永亮;毕军【作者单位】南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏,南京,210093;南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏,南京,210093;南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】F207【相关文献】1.发展低碳农业的路径分析——以江苏省无锡市为例 [J], 孟菲2.基于情景分析的区域经济社会低碳发展路径研究——以陕西省为例 [J], 张伟;张金锁;李朋林;邹绍辉3.基于情景分析的城市交通低碳发展模式选择r——以深圳市为例 [J], 吕先洋;赵胜男;耿铭君4.中国区域碳强度目标设定的情景分析——以北京市为例 [J], 陈占锋;刘通凡;殷方超;郭彩云5.区域碳排放因素分解及最优低碳发展情景分析——以中部地区为例 [J], 张纪录因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

中国2020年CO2减排目标的省级分配方案研究摘要：本文将信息论中的信息熵理论引入到co2总量目标分解中，将我国各地区co2排放的影响指标分解为人口规模、人均gdp、经济结构、能源结构、能源强度、排放强度和历史排放量七个指标。

根据信息熵理论计算出各指标的信息熵和信息熵权重，根据熵权进一步计算出各地区的综合评价值，从而将我国2020年减排目标分配到全国30个地区。

最后根据研究结果给出了一些减排措施意见。

关键词： co2减排目标；省级；分配方案；信息熵中图分类号：te09 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）15-0005-030 引言为了响应全球节能减排的号召，中国政府承诺到2020年co2排放强度在2005年的基础上下降40%-45%的目标。

为了实现这一目标，国内必须进行艰苦而持久的努力，由于我国各省份的经济状况和减排能力存在较大差异，如何将这一减排目标公平、公正、合理地分解到各地区和各省份是我国目前亟待解决的问题。

本文根据信息熵相关理论，综合考虑各省份的实际情况，给出了一份2020年我国各省份的co2减排目标分配方案。

1 基于信息熵理论的碳减排目标分配模型在信息论中，信息是系统有序程度的度量，而熵则是系统无序程度的度量，信息和熵绝对值相等，符号相反。

一个系统有序化程度越高，有效信息量就越大，熵值就越小，反之，一个系统有序化程度越低，其有效信息量就越小，熵值就越大。

近年来，信息论不断得到完善与发展，应用范围不断扩展，在环境科学领域、生物科学领域、经济学领域、社会科学领域、工业技术领域等各个领域都得到了广泛的应用，均取得了满意的结果。

目前一致认为co2排放的影响因素主要有经济、人口、能源、经济结构等，鉴于此，本文选取人口规模、人均gdp、经济结构、能源结构、能源强度、排放强度、历史排放量七个指标，具体建模步骤如下：1.1 建立原始评价矩阵设有n个待评价的对象，本文为全国30个省市区，每个对象有7个评价指标，则建立的特征值矩阵为：1.5 计算熵权指标j的信息量与熵值成反比关系，即第j个指标的信息量为：综合评价值是反映各个地区在总量分配中的综合属性情况，是总量控制的依据。

碳排放情景分析与预测随着全球化的加速，人类经济和社会发展已经变得越来越依赖于能源。

保证足够的能源供应已经成为国家和企业的优先考虑的问题。

然而，使用化石燃料所排放的二氧化碳已经成为全球暖化的重要因素之一。

将减少碳排放作为减缓气候变化的重要手段，已经在国际上引起了越来越多的关注。

在这个背景下，对碳排放情景进行分析与预测，可以帮助我们更好地制定目标和措施。

首先，需要了解当前的碳排放情况。

根据国际能源署的数据，2019年全球二氧化碳排放量为33.1亿吨。

其中，中国是最大的碳排放国，占全球总排放的28%。

其次是美国和印度，分别占7.3%和6.5%。

此外，工业是最大的碳排放来源，约占全球总排放的38%。

能源、交通和建筑等领域的碳排放也非常重要。

然而，随着国际气候变化的形势的加剧，各国都认识到了减少碳排放的必要性。

自2016年巴黎气候协议签署以来，各国都开始制定国家计划，减少碳排放并逐步实现碳中和。

中国在2020年宣布将在2060年前实现碳中和。

美国于2021年重新加入巴黎气候协议。

欧盟、英国、日本等多个国家和地区也都制定了碳中和目标。

这些措施可以帮助降低全球碳排放，并减缓气候变化的速度。

其次，预测未来的碳排放情景也是非常重要的。

国际能源署在其2021年的报告中预测，到2030年，全球碳排放将增加约5.5%。

欧盟和英国的碳排放可能会下降，但中国和印度的碳排放可能会继续增长。

在进一步的2030年以后，由于各国制定的碳中和目标，全球碳排放预计将逐步下降。

如果各国能够实现碳中和，到本世纪中叶，全球二氧化碳排放可以降至零。

这将对人类的生存和未来带来积极的影响。

最后，需要思考如何实现减少碳排放。

首先，需要加强政策制定和执行力度，在能源、交通、建筑等领域加强碳排放控制，加强技术研发和创新，推进可再生能源的使用和普及。

其次，需要培养和激励公众的环保意识，倡导低碳生活，改变不良生活习惯。

综上所述，对碳排放情景分析与预测是非常必要的。

我国碳排放量预测模型我国碳排放量预测模型随着全球气候变化的加剧，碳排放量成为全球关注的重要问题。

我国作为全球最大的碳排放国之一，建立碳排放量预测模型对于制定减排策略和推动可持续发展具有重要意义。

本文将介绍我国碳排放量预测模型的研究现状、模型构建方法和未来发展趋势。

一、研究现状我国在碳排放量预测领域的研究起步较晚，但近年来随着国家对碳排放控制重视程度的提高，相关研究逐渐增多。

目前，国内外学者主要采用情景分析、多元回归分析、神经网络等方法对我国碳排放量进行预测。

其中，情景分析法通过设定不同的政策、经济、能源等情景，预测未来碳排放量；多元回归分析法利用历史碳排放数据和相关影响因素建立回归模型，预测未来碳排放量；神经网络法则通过构建复杂的神经网络模型，对碳排放量进行预测。

二、模型构建方法1.数据收集与处理首先，收集历史碳排放数据及相关影响因素数据，如能源消费、经济增长、人口变化等。

对数据进行清洗、整理和标准化处理，确保数据的质量和可靠性。

2.确定影响因素通过对历史数据的分析，筛选出与碳排放量相关性较高的影响因素。

例如，能源消费结构、能源强度、产业结构、城市化率等。

3.建立回归模型利用筛选出的影响因素，建立多元线性回归模型或非线性回归模型，对碳排放量进行预测。

通过调整模型参数，优化模型的预测精度和稳定性。

4.模型验证与评估将建立的模型应用于实际数据，对模型进行验证和评估。

可以采用交叉验证、ROC曲线分析等方法对模型的预测性能进行评估。

5.制定减排策略根据模型的预测结果，制定相应的减排策略。

例如，调整能源消费结构、提高能源利用效率、推广清洁能源等措施。

三、未来发展趋势1.考虑更多影响因素随着研究的深入，未来预测模型将考虑更多与碳排放相关的因素，如气候变化、政策调整、技术创新等。

这将有助于提高模型的预测精度和稳定性。

2.结合先进技术方法随着人工智能、机器学习等技术的发展，未来预测模型将结合这些先进技术方法，构建更加复杂、精准的模型。

“双碳”目标下中国能源转型路径思考摘要中国提出碳排放达峰、碳中和“双碳”目标以来，社会各界有关能源转型路径的关键判断趋于一致。

要早日实现“双碳”目标，必须加强节能工作，降低能源消费总量；大幅增加风能和太阳能发电，加快建立高比例可再生能源体系；增加能源系统的储备和调节能力，适应波动性能源增加的趋势；加快终端电气化比重，不断增强电能替代；大力发展氢能，这是一些难以减排领域重要的深度减排途径；加快碳捕集封存和利用技术创新及产业化，是建设碳中和社会的重要准备。

2020年提出了中国新的碳排放达峰目标和碳中和愿景，对能源发展提出了全新要求，对能源转型边界做了清晰划定，更是对整个经济社会发展模式和前进方向、动力都做了重新动员。

业界总体上在绿色低碳发展方向上的行业共识日益凝聚；特别是对那些当前发展还面临一定挑战、存有争议的行业，或对一些还处于发展起步期、规模尚小的产业，甚至对一些发展路径尚不明确、多种路线齐头并进的技术领域，相关方面的认知愈发趋于一致；全社会技术创新方面的投入也越来越集中。

1加大节能是主要选择在所有一次能源中，节能已被公认为除煤炭、石油、天然气、一次电力之外的“第五能源”。

通过提高现有能源利用效率，或充分从利用过后的“废弃能源”中回收能量，来满足能源需求，是比开发一次能源资源更有价值的能源发展方式。

特别是在居住和公共建筑、能源基础设施、工艺过程等，锁定效应强、投资高、影响范围大的重点用能领域，提高能效标准，将会形成数十年持续性的节能效益。

“十一五”以来，中国把节能工作放在重要位置，特别是近年来，通过实施控制能源消费总量和单位国内生产总值（GDP）能耗强度的“双控”制度，有效抑制了能源消费快速增长。

据统计，2006－2019年，中国单位GDP 能耗下降了42.5%，环比累计节能22.2亿吨标准煤当量，相当于减少了超过40亿吨的二氧化碳排放量。

国际能源署（IEA）也把节能和提高能效作为减少温室气体排放的最主要途径。

Forum学术论坛中国能源消费和经济增长及碳排放的情景分析中国地质大学人文经管学院 夏凌娟中南大学公共管理学院 彭婉丽摘 要：能源是一个国家最为重要的战略资源，对经济的发展起着重要的推动作用。

从我国现阶段的情况来看，发展低碳经济对于环境的改善显得刻不容缓。

基于此，本文重点研究了中国减少碳排放的路径和发展对策，发现可持续发展情景的碳排放量要低于技术进步情景中的碳排放量，并提出了相关政策建议。

关键词：碳排放 情景分析 系统动力学中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2016)01(c)-177-04能源作为人类社会发展的重要物质基础，也是一个国家最为重要的战略资源，为人类提供了源源不断的动力支持。

一个国家的工业化进程取决于一个国家的能源消费量与生产量的多少。

20世纪70年代出现的石油危机促使人类意识到了能源对经济增长的重要作用，随之而来的能源消费也成为新世纪备受关注的主要问题。

1 研究背景20世纪70年代以来，我国的能源生产量全面提升，能源消费也大幅度上升。

我国消耗的能源主要来源于不可再生能源，其中对于煤炭和石油的消耗比重比较高。

在这种能源的消耗过程中，会产生大规模的废渣和废气等污染环境的物体。

在倡导低碳环保的大环境下，为了适应这种变化，我国政府进行了深刻的变革，把改造生存环境作为改善民生的最重要的工程来进行，并同他国共同立下“到2035年将亚太地区总能源强度比2005年降低45%”的指标。

从我国现在的情况来看，发展低碳经济对于环境的改善显得刻不容缓。

基于此，本文以中国能源“十二五”规划和《中美气候变化联合声明》作为参考依据，研究中国减少碳排放的路径和发展对策。

2 研究方法本文采用情景分析的思路和方法，从经济增长速度、能源消费、碳排放等不同层面进行探究，设置出三类不同情景来分析中国能源消费在经济增长中所起的作用，这三类情景分别反映出不同的经济发展趋势和能源消费的情况。

本文参数设定主要以中国能源“十二五”规划和《中美气候变化联合声明》作为参考依据。

〔DOI〕10.19653/ki.dbcjdxxb.2018.05.003〔引用格式〕段福梅.中国二氧化碳排放峰值的情景预测及达峰特征 基于粒子群优化算法的BP神经网络分析[J].东北财经大学学报,2018,(5):19-27.中国二氧化碳排放峰值的情景预测及达峰特征 基于粒子群优化算法的BP神经网络分析段福梅(东北财经大学统计学院,辽宁　大连　116025)〔摘　要〕实现碳排放达到峰值既是中国在全球气候谈判中的国际承诺,也是中国实现经济结构转型和可持续发展的必要选择㊂本文运用基于粒子群优化算法的BP神经网络分析,在8种发展模式下对中国二氧化碳排放峰值进行预测研究㊂研究发现,中国能在经济衰退模式㊁节能模式2等5种模式下实现2030年二氧化碳排放达峰;人均GDP㊁城市化率㊁研发强度㊁非化石能源消费量比重对二氧化碳排放的影响较大,人口㊁能源强度的影响较小㊂〔关键词〕二氧化碳排放峰值;BP神经网络;粒子群优化算法;情景分析法中图分类号:F124;X321 文献标识码:A 文章编号:1008⁃4096(2018)05⁃0019⁃09一㊁问题的提出近年来,随着中国在全球经济体系中的地位愈加重要,能源消耗量和温室气体排放量更是迅速增长㊂为了积极应对全球气候变化,推动世界各国切实采取措施降低二氧化碳排放,2014年11月12日,中国政府与美国政府在北京联合发表了‘气候变化联合声明“,声明提出: 中国计划2030年左右二氧化碳排放达到峰值且将努力早日达峰,并计划到2030年非化石能源占一次能源消费比重提高到20%左右㊂”这个目标在2015年中国向联合国提交的 国家自主决定贡献”及气候变化巴黎大会中都得到了重申㊂二氧化碳排放达到峰值既体现着中国经济的发展方式发生了根本转变,也意味着国内资源限制和环境污染状况得到积极的改善,低碳技术达到更高水平,更是粗犷的发展方式向绿色低碳转型的重要标志,这将会对中国经济和社会产生重大而深远的影响㊂以中国实现碳排放达到峰值的宏观目标为背景,碳排放达峰预测也得了学术界的广泛关注㊂二氧化碳排放峰值预测包括预测模型和情景设计,预测模型有STIRPAT模型㊁IAMC模型㊁IPAT模型㊁GPR模型㊁灰色预测模型㊁时间序列分析和组合模型等,情景设计依据目前已有研究㊁政策对未来经济㊁社会和技术发展路径的预期,通过赋予模型参数不同数值实现,将参数输91收稿日期:2018⁃02⁃27基金项目:中国博士后科学基金特别资助项目 中国完全消耗水资源的规模测算㊁流动格局及影响机理”(2017T100180);中国博士后科学基金面上项目 中国碳排放达峰的情景预测㊁路径规划与经济影响研究”(2016M601318);辽宁省经济社会发展研究课题 辽宁省碳排放达峰的情景预测及经济影响评估”(2018lslktzd-010);辽宁省社会科学规划基金项目 辽宁省高等教育财政支出效率评价”(L17BJY042)作者简介:段福梅(1994-),女,山西吕梁人,硕士研究生,主要从事碳排放研究㊂E⁃mail:187****0242@入模型,进而进行碳排放预测,由于所使用的模型和考虑的情景不同导致得出的结论也不同㊂邓小乐和孙慧[1]运用STIRPAT 模型预测西北五省区碳排放峰值,研究发现在碳排放下降速度与经济发展不能同步增长时,2030年前不能出现峰值;渠慎宁和郭朝先[2]运用STIRPAT 模型预测中国碳排放峰值,研究发现技术对峰值的影响较为重要;柴麒敏和徐华清[3]运用IAMC 模型对中国碳排放总量控制和峰值的四种路径及情景进行深入分析,得出了碳排放出现峰值需要的条件;席细平等[4]运用IPAT 模型研究发现在经济社会发展的同时保持能源强度和碳排放强度合理下降,江西省的碳排放峰值到达时间约在20322035年;聂锐等[5]运用IPAT 模型与情景分析相结合,研究发现低碳情景是江苏省发展最现实㊁最合适的方案;方德斌和董博[6]运用GPR 模型预测中国 十三五”时期碳排放趋势,研究表明与其他方法相比,GPR 具有明显的精度优势,中国能够实现2020年碳排放强度较2005年下降40% 45%的目标;纪广月[7]首先利用灰色关联法筛选指标,其次运用BP 神经网络预测中国碳排放,达到了良好的预测效果,预测相对误差小于1%;赵成柏和毛春梅[8]运用ARIMA 和BP神经网络组合模型预测中国碳排放强度,碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,预测中国没有达到2020年碳排放强度较2005年下降40% 45%的目标;Dietz 和Rosa [9]运用IPAT 模型和环境库兹涅茨曲线,利用131个国家的截面数据,研究发现碳排放总量在人均GDP 轴上呈现倒U 型㊂目前关于中国碳排放达峰的研究为碳排放峰值预测提供了较好的研究方法和研究思路参考㊂同时,大部分研究主要基于传统计量模型进行碳排放峰值预测,而二氧化碳排放的影响是一个复杂多变的非线性系统,传统计量模型在预测二氧化碳排放峰值时受到模型选择㊁变量选取和参数估计等影响,造成预测精确性较差㊂BP 神经网络具有很强的非线性㊁自组织㊁自学习能力,能够很好地处理非线性信息[10]㊂目前BP 神经网络在汽车车速预测[11]㊁交通流量预测[12]㊁房价预测[13]㊁气象预报[14]等方面应用广泛,而很少有研究利用BP 神经网络预测二氧化碳排放㊂因此,本文利用BP 神经网络预测二氧化碳排放峰值,并对不同情景模式下二氧化碳排放达峰特征进行分析㊂二、二氧化碳排放影响因素的筛选(一)数据来源二氧化碳排放受人口㊁经济发展㊁能源消费和科技进步等方面的影响,本文初步选取的影响因素为:人口(万人)㊁人均GDP (元/人)㊁城市化率(%)㊁工业增加值比重(%)㊁非化石能源消费量比重(%)㊁能源强度(吨标准煤/万元)和研发强度(%)[1],其中研发强度是全国技术市场成交额占GDP 的比重㊂本文选取1988 2014年的数据,数据来源于‘中国统计年鉴“‘中国能源统计年鉴“和国家统计局网站㊂人均GDP 是以1988年为基期计算的实际GDP;能源强度中的GDP 是以1988年为基期计算的实际GDP,二氧化碳排放量是根据相关公式计算得出㊂目前中国80%以上的二氧化碳排放来自于能源消费的排放,已有研究大部分将地区能源消费总量造成的二氧化碳排放量作为该地区实际的二氧化碳排放量[4]㊂本文也将中国化石能源煤炭㊁石油㊁天然气排放的二氧化碳作为中国实际的二氧化碳排放量㊂计算公式为式(1):二氧化碳排放总量=∑某能源消费量×该能源碳排放因子×4412(1)其中,煤炭㊁石油㊁天然气的碳排放因子采用席细平等[4]㊁方德斌和董博[6]以及赵成柏和毛春梅[8]研究中使用的碳排放因子的平均数,即煤炭燃烧过程碳排放因子为0.7276,石油燃烧过程碳排放因子为0.5666,天然气燃烧过程碳排放因子为0.4367㊂(二)二氧化碳排放影响因素的筛选 基于灰色关联分析灰色关联主要考察参考序列与若干比较序列的曲线相似程度确定联系紧密程度[15],故本文可使用灰色关联分析法确定与二氧化碳排放联系紧密的影响因素,参考序列为二氧化碳排放量,具体步骤如下所示:第一步,对各变量进行无量纲化处理㊂对人口㊁人均GDP㊁城市化率㊁非化石能源消费量比重和研发强度用式(2)变换,对工业增加值比重和能源强度用式(3)变换㊂X′i ()k =X i ()k -minX i ()k maxX i ()k -minX i ()k (2)2X′i ()k =maxX i ()k -X i ()k maxX i ()k -minX i ()k (3)其中,X i =X i ()1,X i ()2, ,X i (){}n ,i =0,1, ,7,X 0为二氧化碳排放序列㊂第二步,计算参考序列与比较序列的关联系数和关联度,分别为式(4)和式(5):ξ0i ()k =min X′0()k -X′i ()k +ρmax X′0()k -X′i ()k X′0()k -X′i ()k +ρmax X′0()k -X′i ()k (4)r 0i =1n ∑nk =1ξ0i()k (5)其中,ξ0i ()k 为参考序列与比较序列在某一时刻的关联系数,ρ为分辨系数,一般取0.5;r 0i 为参考序列与比较序列之间的关联度㊂根据上述步骤计算出的二氧化碳关联度分别为人口(0.7132)㊁人均GDP (0.8875)㊁城市化率(0.8982)㊁工业增加值比重(0.6104)㊁非化石能源消费量比重(0.7998)㊁能源强度(0.7082)㊁研发强度(0.8017)㊂将影响二氧化碳排放的各因素的关联度由大到小排列为:城市化率㊁人均GDP㊁研发强度㊁非化石能源消费量比重㊁人口㊁能源强度㊁工业增加值比重㊂最终选取城市化率㊁人均GDP㊁研发强度㊁非化石能源消费量比重㊁人口㊁能源强度作为影响二氧化碳排放的主要因素㊂三、中国二氧化碳排放峰值预测模型(一)BP 神经网络基本原理BP 神经网络能学习和存贮大量的输入 输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程㊂它的学习规则是使用梯度下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小㊂BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层㊁隐含层和输出层,可以将BP 神经网络看成一个非线性函数,网络输入值和输出值分别为该函数的自变量和因变量㊂典型的BP 神经网络是含有一个隐含层的神经网络结构㊂根据BP 神经网络模型的拓扑结构,设置本文二氧化碳预测模型,具体步骤如下:第一步,网络输入层㊁隐含层㊁输出层节点数的确定㊂将人口㊁人均GDP㊁城市化率㊁非化石能源消费量比重㊁能源强度㊁研发强度这6个主要因素作为输入层的输入,二氧化碳排放量作为输出层的输出,即输入层节点数n =6,输出层节点数m =1;隐含层节点数n 1=n+m +C,C 为1 10的常数,即取值范围为4 13㊂第二步,网络的初始化㊂输入层㊁隐含层㊁输出层之间的连接权值w ij ㊁w jk ,隐含层阈值a,输出层阈值b,其初始值由网络随机给定;初始学习率η()0=0.1,误差精度ε=0.001%,迭代次数M 0=100;激励函数㊁传递函数㊁输出函数选用系统默认设置㊂第三步,输入样本和测试样本的确定㊂本文将1988 2010年数据作为训练样本,20112014年数据作为测试样本,为消除样本数据的差异,需要对数据归一化处理,处理后的数据取值范围为[0.1,0.9],具体公式为式(6):x′ij =0.1+x ij -x minx max -x min×0.8(6)其中,x ij 第i 个影响因素的第j 个观察值,x max ㊁x min 分别为第i 个影响因素的最大值和最小值㊂第四步,网络拓扑结构的确定㊂高玉明和张仁津[13]通过比较在相同样本集和训练次数下各隐含层节点的均方误差值,选取均方误差值最小的网络进行仿真测试㊂本文选取迭代次数为3次㊂当n 1=7或12时,网络训练后的均方误差值很小,但当n 1=7时,BP 神经网络陷入局部最优,故确定隐含层节点数n 1=12,即确定的网络拓扑结构为6-12-1㊂第五步,根据确定的网络结构进行网络训练,训练结束后对测试样本进行仿真测试,预测二氧化碳排放量㊂(二)中国二氧化碳排放预测的模型训练和仿真测试 基于BP 神经网络使用Matlab 进行BP 神经网络的构建㊁训练和仿真测试,经过多次训练,将预测值和实际值的相对误差较小的网络为作为最优网络模型,即确定了最优的连接权值和阈值,使用该网络对二氧化碳排放量进行预测㊂仿真预测结果如表1所示㊂表1BP 神经网络仿真预测结果年　份实际值(亿吨)预测值(亿吨)相对误差(%)201188.849383.7103-5.7839201290.786591.05550.2962201393.319092.1903-1.2096201494.034793.2752-0.8078由表1可知,2011 2014年预测的平均相12对误差仅为2.0244%㊂本文对1988 2014年二氧化碳排放的实际值和预测值进行Mann -Whitney 检验和Kolmogorov -Smirnov 检验,P 值均大于0.8000,远大于显著性水平,则两样本中位数无差异,显示了由模型得到的预测值与实际值非常接近,表明模型的拟合效果较好㊂基准BP 神经网络也存在一些缺陷和不足:首先,网络的收敛速度慢,需要较长时间训练;其次,BP 算法会使误差为局部最小值,而不是全局最小值,造成网络训练达到全局最优的假象㊂而粒子群优化算法能对BP 算法进行优化,克服基准BP 神经网络的缺点㊂(三)基于粒子群优化算法的BP 神经网络原理粒子群优化算法(PSO 算法)用于求解优化问题㊂算法中的每个粒子代表问题的一个潜在解,粒子的特征由位置㊁速度和适应度值来表示,每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值,其值的好坏代表粒子的优劣[16]㊂将粒子群优化算法应用于BP 神经网络,具体算法流程为:确定待优化BP 神经网络的拓扑结构㊁初始权值和阈值;对初始权值和阈值进行编码,编码方式有两种,即向量编码和矩阵编码,本文采用向量编码,假设有N 个待优化的权值和阈值,即群体中的每个粒子被编码成由N 个权值和阈值构成的N 维向量;将训练得到的误差指标函数值作为适应度函数值;计算每个粒子的适应度值;将每个个体的适应度值与其相应个体极值的适应度值进行比较,如果更优则将其作为个体极值;将每个个体的适应度值与全体极值的适应度值进行比较,如果更优,则将其作为全局极值;更新粒子的速度和位置;当满足终止条件时,将粒子解码,得到最优权值和阈值并赋给神经网络;对BP 神经网络进行训练㊂(四)中国二氧化碳排放预测的模型训练和仿真预测 基于粒子群优化算法的BP 神经网络根据设置好的参数,将训练样本输入对网络进行训练,粒子在迭代寻优过程中的适应度随着进化代数逐渐减小,进化45次以后适应度值达到最小,说明粒子群优化算法具有较强的寻优能力㊂通过粒子群优化算法优化后,进行网络训练和仿真测试,具体结果如表2所示㊂表2基于粒子群优化算法的BP 神经网络仿真预测结果年　份实际值(亿吨)预测值(亿吨)相对误差(%)201188.849391.71843.2292201290.786590.5500-0.2606201393.319093.0687-0.2682201494.034793.9066-0.1363由表2可知,2011 2014年预测的平均相对误差仅为0.9736%,低于BP 神经网络预测的相对误差㊂由该模型得到的预测值与实际值非常接近,同样由两独立样本检验得两组数据没有显著差别,说明网络的泛化能力强,也表明该模型的拟合效果优于BP 神经网络㊂为了验证粒子群算法优化BP 神经网络的优势,本文选取了GM (1,1)㊁STIRPAT 模型(分别运用岭回归㊁偏最小二乘回归)两种预测模型作为对照,这三种模型同样使用19882010年数据进行训练,对2011 2014年的二氧化碳排放量进行预测,结果如表3所示㊂由表3可知,神经网络的预测精度高,因而基于粒子群算法优化的BP 神经网络能更准确地预测二氧化碳排放量㊂表3不同预测模型的预测值及相对误差年　份实际值(亿吨)GM (1,1)STIRPAT(岭回归)STIRPAT(偏最小二乘回归)BP 神经网络预测值(亿吨)相对误差(%)预测值(亿吨)相对误差(%)预测值(亿吨)相对误差(%)预测值(亿吨)相对误差(%)201188.849383.8938-5.577577.7020-12.546385.1009-4.218883.7103-5.7839201290.786589.5586-1.352585.0933-6.270988.2418-2.803091.05550.2962201393.319095.60602.450789.4553-4.140390.8607-2.634492.1903-1.2096201494.0347102.06188.536293.3453-0.733291.2481-2.963493.2752-0.8078平均相对误差(%)4.47925.92273.15492.024422四㊁中国二氧化碳排放峰值的情景设定通过建立基于粒子群优化算法的BP 神经网络模型,结合情景分析法就可以预测未来二氧化碳排放量㊂本文参考谌莹和张捷[17]设置情景的方法,将影响二氧化碳排放的各因素的预测结果分为高㊁低两种情景,如表4所示㊂在对各因素预测时参考中国已发布政策及未来发展目标,使预测结果尽可能准确㊂本文以2015年为预测基础年,预测周期设置到2050年,分为七个阶段[18],分别为:2016 2020年㊁2021 2025年㊁2026 2030年㊁2031 2035年㊁20362040年㊁2041 2045年和2046 2050年㊂表42016 2050年各变量的发展速率单位:%因　素速率2016-2020年2021-2025年2026-2030年2031-2035年2036-2040年2041-2045年2046-2050年人口高速0.550.350.15-0.10-0.15-0.20-0.25低速0.400.20-0.05-0.15-0.25-0.35-0.45GDP 增速高速7.006.896.315.694.834.173.69低速6.505.504.504.003.503.303.00城市化率高速1.902.071.270.360.380.050.08低速1.000.500.600.550.500.470.40非化石能源消费量比重高速5.004.002.005.004.001.861.00低速4.003.001.504.003.001.701.50能源强度高速4.364.163.963.763.663.563.46低速2.462.262.061.961.861.761.70研发强度高速9.008.508.007.507.006.506.00低速8.508.007.507.006.506.005.50第一,人口㊂中国1988 2014年人口呈现上升趋势,但中国人口增长率整体呈下降趋势㊂2015年中国人口达137462万人㊂国家卫生计生委指出全面开放二胎政策后,预计2030年中国总人口达14.50亿人,并且随后出现人口负增长,2050年总人口为13.80亿人,本文将该预测结果作为人口高速增长的预测值;中国社科院人口与劳动经济研究所研究认为,中国人口将会在2025年达到14.13亿人的峰值,而到2050年中国人口数量将会比2015年还低,故本文将该预测结果作为低速增长的预测值㊂第二,人均GDP㊂已预测出未来中国总人口数,通过预测不变价GDP 即可得到人均GDP 的预测值㊂2014年中国GDP 增长率为7.30%,按可比价格计算,2015年中国GDP 增长率为6.90%㊂根据目前的经济形势,中国应主动适应经济发展新常态,坚持供给侧改革,实现经济 稳中求进”,因而在未来发展过程中,中国GDP 增长速率不会上升㊂本文将毕超[19]研究中的GDP 增长率作为GDP 高速增长的预测值;将国家统计局核算司的预测[20]作为GDP 低速增长的预测值㊂第三,城市化率㊂中国城镇化进程推动了交通㊁建筑业和工业的能源需求,2015年中国城市化率为55.77%,与发达国家还有较大的差距㊂国家新型城镇化规划(2014 2020年)发展目标为:常住人口城镇化率达到60%左右㊂本文将毕超[19]对中国城市化率水平的预测作为城市化率高速增长的预测值;将张妍和黄志龙[21]的预测作为低速增长的预测值㊂第四,非化石能源消费量比重㊂新能源的发展成为世界发展的必然趋势,中国将加大对非化石能源的投资,促进非化石能源的进一步发展㊂2015年中国非化石能源消费量比重达到12%㊂毕超[19]根据中国一次能源消费结构测算出非化石能源比重,本文将其作为高速发展的预测结果;‘2050年世界与中国能源展望“中指出中国2050年煤炭㊁石油㊁天然气消费比重分别为37%㊁14%㊁18%,即非化石能源比重为31%,本文将其作为低速发展的预测结果㊂第五,能源强度㊂‘IEA 世界能源展望报告2015“指出,中国能源强度已经进入一个大幅度下降的阶段㊂2015年中国能源强度为2.49吨标准煤/万元㊂李虹和娄雯[22]测算出 十三五”规划期间单位GDP 能耗的低速率和高速率年均下降率为2.46%和4.36%,本文分别将其作为低速和高速下降的能源强度下降率,本文假定各情景的下降率在各阶段中递减㊂32第六,研发强度㊂‘技术市场 十二五”发展规划“明确提出,到2015年技术合同成交额突破10000亿元,研发强度达1.48%㊂本文将 十二五”期间中国研发强度作为低速增长时第一阶段的年均增长率,第二至第七阶段增长率递减;高速增长的年均增长率根据低增长率设定㊂五、中国二氧化碳排放的峰值预测利用基于粒子群优化算法的BP 神经网络对中国未来二氧化碳排放量进行预测,将不同的情景组合输入网络,预测64种情景下中国20152050年二氧化碳排放量,其中变量顺序为人口㊁人均GDP㊁城市化率㊁非化石能源消费量比重㊁能源强度和研发强度㊂根据二氧化碳排放的预测结果,将64种情景划分为8种情景模式,具体结果如表5所示㊂表5各情景模式下的二氧化碳排放预测值注:H 表示各因素高速增长;L 表示各因素低速增长; 表示该情景在2050年内没有达到峰值㊂(一)2030前实现碳排放达峰的情景分析低碳模式2中的情景59能够在2030年前实现碳排放达峰,达峰时间为2029年,峰值为990182.2609万吨㊂该情景下中国人口在2030年达峰,GDP 与城市化率以低速率增长,其增长率分别为4.50%㊁0.60%,能源强度以低速42率下降,但非化石能源消费量比重与研发强度均已高速增长,达峰时非化石能源消费量比重达19.58%,研发强度达4.97%,中国采用该路径实现排放达峰需采取强有力的节能减排政策㊂(二)2030年实现碳排放达峰的情景分析第一,经济衰退模式下中国二氧化碳排放量在2030年达到峰值,峰值为991101万吨左右㊂经济衰退模式强调各因素均以低速率发展,该模式下二氧化碳排放虽已达峰,但与节能模式2相比,人均GDP 同样低速增长,节能模式2的能源技术水平更高,二氧化碳排放峰值较小,故不采取该种模式来实现碳排放达峰㊂第二,节能模式2下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为990600 991100万吨,该模式强调人均GDP 低速增长,政府及企业节能意识加强,主要驱动因素为能源技术水平㊂节能模式2与节能模式1最大的区别是人口和GDP 的增长速率较低,说明人均GDP 对二氧化碳排放影响作用较大,中国在实现经济低速稳定增长时,着力于节约能源㊁降低能源消耗,采用新兴能源代替能耗高㊁效率低的能源,二氧化碳排放可达峰㊂第三,低碳模式2下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为990182 991100万吨,该模式强调人均GDP 低速增长,实行全方位的节能减排,主要驱动因素为能源技术水平㊂低碳模式2与低碳模式1的区别同样为人均GDP,低碳模式2下二氧化碳排放峰值低于节能模式2,说明相对于节能模式2,发展全方位的节能减排能使得二氧化碳峰值有所下降㊂第四,强化节能模式下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为991069 991102万吨,该模式强调人均GDP 高速增长,节能减排强度与强化低碳模式相同,经济发展与能源技术水平共同驱动㊂该模式下,影响二氧化碳排放的促进因素和抑制因素都高速增长,但该种情景很难达到,这是由于在转变经济发展方式时,中国GDP 很难再以高的增速增长,而人口在全面开放二胎后会有短暂的增长,即人均GDP 很难以高速增长,城市化率也会受一定影响㊂第五,强化低碳模式下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为990124 991093万吨,该模式强调人均GDP 低速增长,节能减排强度强于低碳模式,主要驱动因素为能源技术水平㊂人均GDP 低速稳定增长,经济发展方式实现快速转变,其中能源强度快速下降是节约能源,降低消耗的结果,加大技术投资力度及新能源的开发使用使得研发强度和非化石能源消费量比重快速增长㊂强化低碳模式与低碳模式2下的二氧化碳排放趋势类似,其中情景64峰值最小,但该种模式发展也不切合实际㊂(三)2030年后实现碳排放达峰的情景分析第一,基准模式下二氧化碳排放在2050年前未达到峰值㊂该模式强调中国按目前发展趋势并且不采取任何强制措施进行减排,主要驱动因素是人均GDP,依旧以经济增长来促进社会发展,能源强度及技术发展以历史趋势发展,发展速率较慢㊂基准模式以中高速发展经济为目标尽快完成工业化进程㊂因此,需要采取一定措施来控制影响二氧化碳排放的各因素的增长率㊂第二,节能模式1大部分情景下中国二氧化碳排放量在2050年前未达到峰值,情景13 16二氧化碳排放在2044 2046年达峰㊂该模式强调人均GDP 高速增长,主要驱动因素为经济发展㊂政府及企业有节能意识,认识到通过减少化石能源消费㊁降低能源消耗㊁提高技术水平㊁加大开发新型能源的投资能够实现节能减排㊁低碳发展的目标,然而践行力度较差㊂由情景5 16可知,仅能源强度或非化石能源消费量比重快速发展,经济保持高速增长时,二氧化碳排放在2050年前不能达峰;而在仅研发强度快速增长,促进二氧化碳排放的各因素都保持高速增长时,二氧化碳排放在2050年前能够达峰,达峰时间为2044 2046年,峰值为991102 991103万吨㊂分析可知,人口对二氧化碳排放的影响较小,甚至出现在人口高速变化情景下二氧化碳排放量要小于低速变化情景,这是由于使用神经网络训练后只能体现出高的预测精度,不能够体现各因素如何影响二氧化碳排放㊂第三,低碳模式1大部分情景下二氧化碳排放量在2030年不能达到峰值,其中情景26 28可达峰㊂该模式强调人均GDP 高速增长,实行全方位的节能减排,经济发展和能源技术水平共同驱动㊂情景17 21二氧化碳排放在2050年前未达峰,其特点是经济增长的速度仍高于抑制二氧化碳排放因素的发展速度;而情景22 25二氧化碳排放在2044 2046年达峰,峰值小于节能模式1;情景26 28下二氧化碳排放在203052。

基于情景分析的城市交通低碳发展模式选择作者：吕先洋赵胜男耿铭君来源：《科技资讯》2015年第28期摘要：本文提出了3种城市交通低碳发展模式，以深圳市为例，采用情景分析方法探讨不同发展模式对城市交通未来能源消耗和碳排放的影响。

通过碳排放预测模型分析3种不同情景下2020年深圳市城市交通行业碳排放量和排放强度。

研究结果显示，综合考虑深圳市城市发展阶段、机动化发展水平以及资金、技术等一系列因素，深圳市现阶段可采取逐步推进减碳的发展模式，达到相对减碳的目标。

关键词：情景分析；低碳交通；发展模式；深圳中图分类号：U12 ？文献标识码：A？？文章编号：1672-3791（2015）10（a）-0000-002014年底，深圳市机动车保有量已突破314万辆，小汽车碳排放量以年均19%的速度持续增加，占城市交通碳排放的80%以上。

有效减少城市交通CO2排放是实现节能减排、发展低碳经济的重要组成部分。

因此，现阶段采用何种发展模式，能在实现城市经济增长目标的同时又能保持交通系统对能源的高效利用和环境的友好，建立一个低碳的城市交通体系，已成为城市管理与建设的首要任务。

本文以深圳市为例，采用情景分析方法分析不同发展模式下城市交通的减碳潜力和减碳成本，通过对比分析，寻求最适合深圳市的低碳交通发展模式。

1 城市低碳交通发展模式低碳交通的发展模式就是明确宏观层面的发展方向，确定中观层面的发展方式，从微观角度采取有效的发展途径，最终达到低碳交通的发展目标。

[10]低碳交通发展模式直观图如图1所示。

图1 低碳交通发展模式示意图以低碳交通发展途径为依据，城市交通低碳发展模式可总结为：（1）相对减碳模式：其发展方式是抑制碳源，通过空间减碳和方式减碳途径削减机动化需求，降低能源消耗与碳排放，实现单位GDP碳排放降低。

（2）绝对减碳模式：其发展方式是增强碳汇，通过技术减碳和管理减碳途径，消除载运工具、交通行业活动及基础设施建设过程中的碳排放，实现碳排放总量的降低。

基于多情景分析的西藏山南地区碳达峰预测及路径研究
张扬;张锦博;姜少睿;郭怀成;王书航;付正辉
【期刊名称】《北京大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(60)2
【摘要】以西藏山南地区为研究对象,通过构建GM-ImPACT模型,根据不同情景下山南市碳排放峰值预测结果,提出达峰路径和具体的政策建议。

研究结果表明,在当前经济增速的基础上,配合强减排策略是山南市获得碳达峰的最优路径。

预计山南市提前10年于2024年实现碳达峰,碳排放总量减少20.72%,碳排放强度的下降幅度比全国高7.89个百分点。

所提模型框架可用于探索其他城市的碳达峰最优路径。

【总页数】7页(P350-356)
【作者】张扬;张锦博;姜少睿;郭怀成;王书航;付正辉
【作者单位】北京大学环境科学与工程学院;生态环境部环境规划院;中国环境科学研究院;衢州市建设事业服务中心
【正文语种】中文
【中图分类】F42
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