关于碳排放的数学建模
世界碳排放预测模型 数学建模
本文在参考相关文献的基础之上，根据以上 3 个原则选取了 4 个一级指标和 10 个二级指标。指标体系如表（5-1）：
一级指标 编号 1
经济因素 2 3 4
社会因素 5
二级指标 人均 GDP 工业增加值 农业增加值 总人口
耗电量
指标含义 国内生产总值除以年中人口数（美元）
工业产出相加再减去中间投入 农业产出相加再减去中间投入 所有的居民（人） 发电厂和热电厂的发电量减去输配电和 变电损耗以及热电厂自用电（千瓦时）
人均 G D P 是世界生产总值除以人口，其增长依赖煤炭、石油以及其他化石 燃料的使用。几个世纪以来，人均 G D P 快速增长，这给温室排放带来了负面影
响。单位是（元/每人） 计算公式如下：
M m
n
其中 m为人均 G D P ， M 为世界总 G D P ， n 为世界人数。
（2）工业增加值 工业增加值的主要内容为：采矿业、制造业、建筑行业、水力、天然气行业
在 2002-2011 年期间，IPCC 报告指出：因人为土地使用变化导致的 年净 排放量每年平均 0.9 。美国弗吉尼亚大学气象学教授拉曼地曾说：“要不是早 期的农业带来的温室气体，地球气温很可能还是冰川时期的气温。”因此，选取 “农业用地”作为二级指标来预测世界排放。 指标四：能源指标 （1）化石燃料能耗
2023高教数学建模c题
2023高教数学建模c题
2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题题目如下：
C题：双碳目标下绿色电力发展
背景：
随着全球气候变化问题日益严重，各国政府纷纷提出碳减排的目标。
中国政府也提出了“双碳”目标，即碳达峰和碳中和。
为了实现这一目标，中国正在大力发展绿色电力，如风能、太阳能等可再生能源。
问题：
1. 给出中国年每年的绿色电力装机容量、发电量、平均利用小时数以及弃风率、弃光率的具体数据。
2. 分析中国绿色电力的发展趋势，并预测未来5年中国风能和太阳能的装机容量和发电量。
3. 根据预测结果，讨论中国实现“双碳”目标的前景。
4. 针对中国绿色电力发展存在的问题，提出有效的解决方案。
要求：
1. 根据给出的数据，利用适当的数学模型和软件进行数据分析和预测。
2. 预测结果应尽可能准确，并给出合理的解释。
3. 解决方案应具有可操作性和实用性。
4. 回答应符合学术规范，并适当引用相关文献和资料。
碳排放系统动力学模型
碳排放系统动力学模型引言：碳排放问题已经成为全球关注的焦点之一。
为了有效应对气候变化和减少碳排放，许多国家和地区开始采取各种措施。
而碳排放系统动力学模型则成为了研究和预测碳排放趋势的重要工具。
本文将介绍碳排放系统动力学模型的概念、原理以及在实际应用中的意义。
一、碳排放系统动力学模型的概念碳排放系统动力学模型是一种用于描述和预测碳排放行为的数学模型。
它基于一系列假设和参数，通过建立各种碳排放因素之间的关联，模拟和预测碳排放的变化趋势。
这些模型通常包括碳排放源、碳排放汇以及各种碳循环过程等要素，以反映碳排放系统的复杂性和动态性。
二、碳排放系统动力学模型的原理碳排放系统动力学模型的核心原理是动力学方程。
它基于质量守恒定律和能量守恒定律，利用微分方程描述系统中碳的输入、输出和转化过程。
通过对碳排放源、碳排放汇以及碳循环过程进行建模，可以揭示碳排放系统中各个因素之间的相互作用和影响关系。
三、碳排放系统动力学模型的应用意义1. 预测碳排放趋势：通过对历史数据的拟合和参数调整，碳排放系统动力学模型可以较为准确地预测未来的碳排放趋势。
这对于决策者和政策制定者来说非常重要，可以帮助他们评估政策的效果和制定更科学的措施。
2. 评估碳减排策略：碳排放系统动力学模型可以模拟各种碳减排策略的影响，比如能源结构调整、节能减排措施等。
通过对模型的运行和分析，可以评估不同策略对碳排放的影响程度，为决策提供科学依据。
3. 优化碳排放管理：碳排放系统动力学模型可以帮助企业和组织优化碳排放管理。
通过建立模型，可以识别碳排放的主要来源和关键环节，进而制定具体的减排措施和管理方案。
4. 探索碳排放机制：碳排放系统动力学模型可以帮助科学家和研究人员深入理解碳排放的机制。
通过对模型的参数敏感性分析和场景模拟，可以揭示碳排放系统中的非线性关系和阈值效应，为进一步的研究提供基础。
结论：碳排放系统动力学模型是研究和预测碳排放趋势的重要工具。
它通过建立碳排放源、碳排放汇以及碳循环过程等要素之间的关联，模拟和预测碳排放的变化趋势。
碳中和与碳达峰预测问题数学建模
碳中和与碳达峰预测问题数学建模碳中和与碳达峰是当前全球环保议题的热点，是指在一定时间内实现二氧化碳排放量与二氧化碳吸收量相等，达到减少温室气体的目的。
而碳中和和碳达峰的实现是一个复杂的过程，其中涉及到很多的问题。
在这种情况下，数学建模可以为我们提供非常有价值的预测分析。
首先，要实现碳中和和碳达峰，我们需要对当前二氧化碳的排放产生的影响进行量化分析。
二氧化碳排放量主要来自工业生产、农业生产、能源利用等方面，因此，我们可以将这些领域的排放情况建模，确定二氧化碳排放量的总量和排放的趋势。
借助时间序列分析和趋势预测模型等方法，可以预测未来的二氧化碳排放量。
同时，我们也需要研究二氧化碳在自然环境中的吸收情况，确定各种生态系统和植物对二氧化碳的吸收率，可以量化二氧化碳吸收量的总量和趋势。
通过对二氧化碳排放量和吸收量的预测和分析，我们可以确定实现碳中和的时间节点和碳达峰的可行性。
其次，在建立碳中和和碳达峰的数学模型时，还需要考虑其他因素，如经济、能源政策等。
法国在经济、能源政策的调整中，设定了2035年实现碳中和的目标。
那么我们需要评估这样的目标是否合理，为了实现这样的目标，应该在何种程度上削减二氧化碳排放量以及吸收量，这些都需要我们用数学模型来研究，评估不同因素、不同政策极端情况下的效果和可能性，从而找到最合理的方案。
最后，数学建模的另一个重要作用是对实现碳中和和碳达峰的成本和效益进行评价。
对于一些实现碳中和的技术，如碳捕捉和储存等，需要成本和效益的评估。
此时，成本效益分析、风险评估和管理方法等常用的金融和经济模型可以提供非常有价值的预测分析。
总之，数学建模可以为实现碳中和和碳达峰提供有效的预测分析。
通过数学模型的研究和分析，我们可以对二氧化碳的排放和吸收情况进行评估和预测，从而确定实现碳中和和碳达峰的时间节点和可行性。
同时，数学模型还可以考虑其他因素，如经济、能源政策等，为实现碳中和和碳达峰找到最合理的方案，并评估成本和效益。
数学建模21年c题
数学建模21年c题
2021年数学建模C题是关于“双碳”目标下，如何实现二氧化碳排放达峰和碳中和的问题。
题目要求：
1. 预测二氧化碳排放量，确定达峰时间，制定达峰方案；
2. 探讨如何实现碳中和目标，提出可行的措施和方案；
3. 分析在实现碳中和目标过程中可能遇到的风险和挑战，并提出应对策略。
解题思路：
1. 对于预测二氧化碳排放量的问题，可以使用时间序列分析、回归分析等统计方法进行预测。
在确定达峰时间时，需要综合考虑国内外政策、技术进步、经济发展等因素，采用多种方法进行预测和比较，最终确定一个合理的达峰时间。
2. 对于制定达峰方案的问题，需要从产业结构、能源结构、交通结构等方面入手，提出切实可行的措施和方案。
例如，推广清洁能源、加强节能减排、
提高能源利用效率等。
在制定方案时，需要考虑技术的可行性和经济成本等因素。
3. 对于探讨如何实现碳中和目标的问题，需要从碳吸收和碳利用两个方面入手。
在碳吸收方面，可以加强森林、草原等生态系统的保护和修复，增加碳汇能力；在碳利用方面，可以推广碳捕获和储存技术，利用工业过程实现碳的循环利用。
在提出措施和方案时，需要考虑技术的成熟度和经济成本等因素。
4. 对于分析实现碳中和目标过程中可能遇到的风险和挑战的问题，需要考虑国内外政策、技术进步、经济发展等因素的变化。
在应对策略的制定上，需要采取多种措施来降低风险和应对挑战，例如加强国际合作、推动技术创新、完善政策法规等。
总之，解题思路需要综合考虑多种因素，提出切实可行的措施和方案，以实现二氧化碳排放达峰和碳中和的目标。
数学建模 碳达峰
数学建模碳达峰碳达峰是指在一定时间内，碳排放量达到峰值后开始逐步减少，最终实现碳排放量与碳吸收量相平衡的状态。
碳达峰是全球应对气候变化的重要目标之一，也是中国在应对气候变化方面的重要承诺。
数学建模可以帮助我们更好地理解碳达峰的意义和实现方法。
首先，我们可以通过建立碳排放量的数学模型来分析碳达峰的意义。
假设某个国家的碳排放量为f(t)，其中t表示时间，那么碳达峰的意义就是在某个时间点t0，f(t0)达到峰值后开始逐步减少，最终实现f(t)=0的状态。
这意味着该国家的碳排放量不再对全球气候变化产生负面影响，同时也为其他国家提供了一个积极的榜样。
我们可以通过建立碳排放量的优化模型来探讨碳达峰的实现方法。
假设某个国家的碳排放量受到多个因素的影响，如经济发展水平、能源结构、技术水平等，那么我们可以建立如下的优化模型：minimize f(t)subject to:g1(t)<=0g2(t)<=0...gn(t)<=0其中f(t)表示碳排放量，g1(t)、g2(t)、...、gn(t)表示各种限制条件，如碳排放强度、能源消耗强度、环境污染等。
通过求解上述优化模型，我们可以得到最优的碳排放量控制方案，从而实现碳达峰的目标。
我们可以通过建立碳排放量的预测模型来评估碳达峰的效果。
假设某个国家的碳排放量受到多个因素的影响，如经济发展水平、能源结构、技术水平等，那么我们可以建立如下的预测模型：f(t+1)=a1*f(t)+a2*g1(t)+a3*g2(t)+...+an*gn(t)其中f(t+1)表示下一年的碳排放量，a1、a2、a3、...、an表示各个因素的权重。
通过求解上述预测模型，我们可以预测未来的碳排放量，从而评估碳达峰的效果。
数学建模可以帮助我们更好地理解碳达峰的意义和实现方法，同时也可以评估碳达峰的效果。
我们应该积极探索数学建模在应对气候变化方面的应用，为实现碳达峰和全球气候治理做出更大的贡献。
碳中和与碳达峰预测问题数学建模
碳中和与碳达峰预测问题数学建模
碳中和和碳达峰是指在特定时间内将碳排放量减至零的目标。
预测碳中和和碳达峰问题，可以使用数学建模方法来分析和预测碳排放量的变化。
一种常用的数学建模方法是利用时间序列分析。
时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点，可以用来分析数据的趋势和周期性。
对于碳排放量的预测，可以收集过去几年或几十年的碳排放数据，然后利用时间序列分析方法来建立数学模型，预测未来的碳排放趋势。
另一种数学建模方法是回归分析。
回归分析可以用来研究变量之间的关系，并预测未来的数值。
对于碳中和和碳达峰问题，可以收集相关的环境和经济数据，然后通过回归分析来建立碳排放与这些变量之间的关系模型，并利用该模型来预测未来的碳排放量。
除了时间序列分析和回归分析，还可以使用其他数学建模方法，如统计模型、机器学习等。
这些方法都可以根据已有的数据建立模型，通过对模型进行训练和验证，来预测未来的碳排放量。
需要注意的是，碳中和和碳达峰问题涉及到很多不确定性因素，如技术进步、政策变化等，这些因素都可能对预测结果产生影响。
因此，在建立数学模型时，需要考虑这些不确定性因素，并对模型进行灵敏性分析，评估模型的可靠性和准确性。
总之，预测碳中和和碳达峰问题可以利用数学建模方法，如时间序列分析、回归分析等，来分析和预测碳排放量的变化。
但需要考虑不确定性因素，并对模型进行验证和灵敏性分析，以提高预测结果的
准确性和可靠性。
2023华为杯数学建模c题
2023华为杯数学建模c题在2023年的华为杯数学建模竞赛中，C题是一个充满挑战性的题目。
本文将通过三个主要部分来解答这道数学建模题目，包括问题的描述和分析、模型的建立和求解、以及结果的分析和讨论。
问题描述和分析该题目要求我们研究某火电厂的烟筒高度的优化问题。
火电厂中的烟筒是将废气排放到大气中的重要设备。
现在我们需要确定最佳的烟筒高度，以确保废气在排放过程中尽量减少对周围环境的污染。
首先，我们需要了解问题背景和目标。
烟筒的高度对废气排放的影响是复杂而多样的。
根据大气动力学原理，排放的废气会受到风速、温度、湿度等因素的影响，这些因素又会随着时间的推移而变化。
因此，我们需要建立一个模型来分析和优化烟筒的高度。
模型的建立和求解为了解决这个问题，我们可以从以下几个方面入手：1. 建立大气环境模型：根据气象数据以及大气动力学理论，我们可以获得风速、温度、湿度等相关信息，并将其作为模型的输入。
2. 建立排放废气模型：根据火电厂的废气排放数据和环境保护标准，我们可以获得废气的组成和排放浓度等信息，并将其作为模型的输入。
3. 建立烟筒高度模型：通过对模型1和模型2的分析，我们可以建立一个烟筒高度与排放浓度、风速、温度等参数之间的数学关系模型。
4. 求解最佳烟筒高度：利用数学优化方法，我们可以求解出使得排放浓度最小的最佳烟筒高度。
结果的分析和讨论根据我们的模型和求解结果，我们可以得到最佳烟筒高度以及对应的排放浓度。
通过分析这些结果，我们可以得出以下结论：1. 最佳烟筒高度是一个动态的概念，它受到环境因素的影响。
在不同的气象条件下，最佳烟筒高度会有所变化。
2. 烟筒高度的增加可以降低排放浓度，减少对周围环境的污染。
但是高度过高可能会增加排烟系统的成本和能耗。
3. 在实际应用中，我们需要权衡烟筒高度、成本、能耗等多个因素，并在实际可行的范围内选择最佳方案。
总结通过对2023华为杯数学建模C题的描述和分析，我们建立了一个模型来解决火电厂烟筒高度的优化问题。
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数学建模题目名称：关于全球碳排放的预测模型组别：2014004B*****学号：************2014年5月目录目录 (2)摘要 (3)1. 前言 (4)1.1全球碳排放现状 (4)1.2 全球变暖 (4)1.3 面临的问题 (4)2.问题重述 (5)3.问题假设 (5)4.符号约定与说明 (5)5.问题澄清 (6)6.模型建立与求解 (6)6.1 问题一至2030、2050年碳排放预测 (7)6.1.1 GM(1,1)模型设定 (7)6.1.2 模型检验方法 (8)6.1.3 GM(1,1)碳排放模型的建立 (9)6.1.4 碳排放预测值分析 (11)6.1.5 对于GM(1,1)模型的评价 (11)6.2 问题二控制全球温度变化的预测 (12)6.2.1相关分析 (12)6.2.2 模型求解 (14)6.2.3 模型评价 (15)6.3 问题三各国排碳权及承担义务 (16)6.3.1 模型的假设 (19)6.3.2 求解 (20)6.3.3影响碳排放分配的因素 (21)6.3.4分配碳排放的原则和措施 (21)7.技术报告 (22)7.1 简介 (22)7.2 全球碳排放 (22)7.2.1全球碳排放形式 (22)7.2.1全球碳排放的预测 (23)7.3 抑制全球温度上升的解决方案 (23)7.4 各国义务 (23)参考文献 (24)关于全球碳排放的预测模型摘要本文建模的方法多元，因为碳排放模型的复杂与不确定性，于是我们应用基于灰色模型的方法对世界的碳排放量做出预测和分析。
依据1981-2010年全球碳排放量数据采用GM(1,1)模型对全球2030年的碳排放量进行了预测，从而进一步预测后20年碳排放量，在数据预测完成之后对数据进行残差计算，验证模型的预测精度。
建立热力学方程，运用回归模型，得到全球二氧化碳浓度和全球平均温度的关系，运用热力学方程设置温度上限，继而得到一个合理的碳浓度上限，通过与碳排放量之间的关系来制定减排的目标，完成联合国气候目标，二氧化碳浓度的变化的极限值。
问题三种，把世家上的国家的分为发达国家联盟、金砖四国和其它国家。
在金砖四国发展到发达国家阶段后，可以通过发达国家之前的碳排放趋势作为达到发达国家之后的发展趋势。
同时考虑人口数目和国土面积，对碳排放权进行相对公平的分配，得到每个国家的减排量。
关键词：碳排放量预测；灰度模型；分类预测；曲线拟合1. 前言1.1全球碳排放现状自18世纪中叶工业革命以来，随着全球生产力的创造性变革，促使全球经济的快速的发展。
而伴随着经济的发展大量的化石能源在人类生产、生活活动中的应用。
造成了大量的温室气体的排放。
温室气体中主要的气体是二氧化碳，而二氧化碳在大气中少则50多则200都不会消失。
从1850年到2005年这155年间全球二氧化碳排放量达1.12万亿吨。
其中发达国家排放达8千多亿吨，占全球百分比达72%。
美国占世界累计百分比亦达到41%。
而从近年的发展来看，中国、印度、俄罗斯等金砖国家随着经济的快速发展二氧化碳排放量的增长非常迅猛，占世界总排放比也逐渐加重，这与发达国家历史的发展也十分相似。
美、欧、日等发达国家的排放量已经趋于稳定且有下降趋势，然而其占比重也是十分可观。
从人均的碳排放量来看，美国人均历史排放量达1105吨高居世界第一，其他发达国家也拥有非常高的比重。
根据目前情况来说，中国的人均排放量较于发达国家来说只有其1/3左右，实际总排放量则达世界第一[1]。
1.2 全球变暖全球变暖是近年来备受热议的一个议题，其主要原因是由于人们焚烧化石燃料，例如天然气、石油、煤炭等，产生大量的温室气体（主要是二氧化碳）。
这些温室气体对于来自太阳的辐射具有高透性，而对于地球发射出的长波辐射具有高吸收性，从而使能量的收支不平衡而造成地球的气温上升，即温室效应。
在整个20世纪全世界的平均温度约上升了0.6℃北半球的春天冰雪解冻比150年前提前了9天而秋天霜冻却晚了约10天。
全球变暖将导致诸如海平面上升，冰川消融，城市被淹没，热浪袭击，生物链断层，生态失衡等一系列的影响人类生存的问题。
1.3 面临的问题前文提到全球碳排放的增长短期内似是一个无法阻止的进程，也就意味着全球变暖的步伐无法得到有效的抑制。
面临生存危机的挑战，如何建立一个有效的世界性的约束机制正摆在世界各国的面前。
本文的研究正是基于此的考虑，若能够以一个较为准确的方法预测未来世界范围内的碳排放量，合理的分配碳排放权限将会十分的有益。
我们这里从经济、社会、人口等各个角度考虑，借助数学方法期望以一个定性的量化分析帮助在控制碳排放上做一个参考意见。
2.问题重述“全球气候变暖”（Global Warming）以及“碳减排”（Carbon emission reduction）问题，已成为世界关注的一个热点问题。
但是由于各国环境条件的巨大差异以及利益间的巨大冲突，世界各国却无法达成一个有法律约束力的“碳排放”协议，为此，联合国政府间气候变化专业委员会—IPCC特聘请你们提供相关研究报告，内容应包括：1.在收集相关信息的基础上，对当前全世界碳排放形势作出分析，并据此建立模型预测至2030年及2050年前的碳排放情况。
2.如果要达到联合国“使全球变暖不超过2摄氏度”的气候变化目标，给出你们认为合理、现实的解决方案，并据此预测全世界2030年及2050年的碳排放情况。
联合国的气候变化目标是否可以达到？3.按照你们的解决方案，具体到美国、日本、俄罗斯、印度、巴西、中国等国家，各自应承担什么义务？理由是什么？4. 将你们的研究结果写成一份不超过两页的简短报告，提交给IPCC。
要注意所引用数据的可靠性。
所有引用文献请注明出处。
3.问题假设1）碳排放量仅与所述条件相关，忽略其他非重要因素对碳排放量的影响。
2）所排放的碳完全转化为CO2，且温室气体中仅考虑CO2浓度对温度的影响。
3）忽略数据统计与收集时的误差。
4.符号约定与说明5.问题澄清影响碳排放量的因素非常多，人类活动所造成的碳排放主要与人类的生产活动与生活活动相关。
生产活动中的影响因素有生产技术水平与含碳能源消耗，生产技术主要是对能源转化效率的影响。
生活活动中有人口的变化、城镇化等。
对于问题一，通过数据的查询我们能够得到全世界近些年的碳排放等各项数据，分析可知碳排放的全球形势。
关于未来一段时间内的碳排放的预测，我们这里采用拟合原有数据的方式估算碳排放量。
碳作为宇宙中的一种化学元素，在地球上来说其总量是相对固定的，大气中的碳组成主要是以二氧化碳形势存在的。
而二氧化碳排放到大气中的主要途径是通过化石燃料的燃烧，土地利用的形式，等等。
而这些因素的综合都在人类的活动中创造价值。
我们这里用GDP来抽象财富。
通过GDP考量综合因素，建立碳排放量与之数学模型关系。
并推算预测未来的碳排放。
对于问题二，CO2在反射太阳辐射与吸收地球长波辐射中，保存了部分的能量导致地球能量的收支不均，进而引起地球表面温度上升。
温室效应的效果是与CO2的浓度直接相关的，通过考虑CO2浓度与吸收热量之间的关系，若需要控制温度上升不超过2℃，那么必需控制CO2的浓度保持在一个范围之内，也就是直接控制碳排放量。
问题三，在世界经济的发展过程中，各国的发展情况不可一概而论，美、欧、日等发达国家在工业发展的过程中历史的碳排放达70%。
而近年来中、印、俄、巴西等发展较快的国家在全球的碳排放比例日益加大。
由此，我们可以根据历史情况与当前实际情况两个方面对这些主要国家所要承担的世界责任作出恰当的分配。
6.模型建立与求解建立的各模型之间的关系：灰度模型碳排放量CO2浓度温室效应模型IPCC调节各国采取措施碳排放分配模型6.1 问题一至2030、2050年碳排放预测6.1.1 GM(1,1)模型设定设：通过一阶累加生成新序列：其中，定义的灰导数为令=(k=2,3,…n)，则GM(1，1)的灰色方程模型为：+a,即：其中a称为发展灰度，b称为灰色作用量，为GM(1,1)模型的基本形式。
GM(1,1)模型的最小二乘估计参数满足其中Y=, B=设(k)的时刻k(k=2,3,…,n)视为连续的变量t,则序列就可以看成时间t的函数，记为。
于是得到GM(1,1)的灰微分方程对应的白微分方程称为GM(1,1)的白化型。
(1)白化方程的解也称时间相应函数为：(2)GM(1,1)模型的时间响应序列为(3)还原值其中发展灰度a反映了及的发展态势，灰作用量反应数据变化的关系。
6.1.2 模型检验方法(1) 残差合格模型检验设原始序列为相应的预测模型模拟序列为残差序列为相对误差序列为1.对于,称为k点模拟相对误差，称的平均相对误差；2.称为平均相对精度，为k点的模拟精度，k=1,2,…,n;3.给定α，当且成立时，称模型为残差合格模型。
(2) 关联度合格模型检验设为原始序列，为相应的模拟序列，为与的绝对关联度，如果对于给定的>0,有,则称模型为关联度合格模型。
(3) 小误差概率合格模型检验设为原始序列，为相应的模拟序列,为残差序列，则分别为的均值和方差：分别为残差的均值和方差。
1.称为均方差比值，对于给定的，当时, 称模型为均方差比合格模型。
2.称为小误差概率，对于给定的,当p>时，称模型为小误差概率合格模型。
以上三种方法都是通过对残差的考察来判断模型的精度。
其中，平均相对误差和模拟误差都要求越小越好, 关联度要求越大越好，均方差比值C越小越好以及小误差概率p越大越好。
给定α，，，的一组取值，就确定了检验模型模拟精度的一个等级。
常用的精度等级如表1所示。
表 1 精度检验等级参照表指标临界值精度等级相对误差α关联度均方差比值小误差概率一级0.010.900.350.95二级0.05 0.80 0.50 0.80三级0.10 0.70 0.65 0.70四级0.20 0.60 0.80 0.606.1.3 GM(1,1)碳排放模型的建立根据1981-2010年世界碳排放量为原始序列，建立了30维德GM(1,1)模型，进而对未来碳排放量进行预测。
从世界银行的数据银行中可以得到世界近30年的碳排放数据，如图表2表2 世界碳排放总量数据年份198119821983198419851876718621.318542.41921419786.4排放量（亿吨）年份1986198719881989199020388.720899.921652.922123.222222.9碳排放量（百万吨）年份1991199219931994199522546.62234822333.922717.823202.1碳排放量（百万吨）年份19961997199819992000碳排放量23732.824154.52435924238.924807.3（百万吨）年份2001200220032004200525401.325654.327194.528628.329677碳排放量（百万吨）年份2006200720082009201030692.821411.532207.232049.633615.4碳排放量（百万吨）表2中的1981~2010年份的碳排放量为基准值，对2030及2050的碳排放量进行GM(1,1)预测，具体预测结果如图1所示。