我国碳排放量预测模型汇编
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
2050年中国碳排放量的情景预测_碳排放与社会发展_
。 Kaya
。碳强度数据引自美国能
恒等式将碳排放分解为不同因子的乘积， 即 C = P E C = Pgec ， (G P )( G )( E )
包 括 世 界 各 国 1980 —2006 源部能源信 息 署 （ EIA ） ， 年 GDP 碳 强 度 数 据 （ 根 据 基 于 市 场 汇 率 的 GDP 计
2050年中国碳排放量的情景预测碳排放与社会发展其他研究对中国未来碳排放预测与本研究预测结果的比较tableemissionprojectionsotherstudies分类预测来源预测时间段碳排放年增长率2030年前20302050apercoutlook20021719992020发改委能源所劳伦斯国家伯克利实验室20031019982020ieaworldenergyoutlook20041820022030eiainternationalenergyoutlook20051920012025sheehan等20061320022030blanford等2008vanvuuren等200320a1bc情景高速经济增长高能源消耗20002030b2c情景低速经济增长低能源消耗20002030国务院发展研究中心200421情景a现有政策20002020情景b积极政策20002020情景c强化积极政策20002020本研究最大可能预测20002030最佳可能范围上限20002030最佳可能范围下限20002030最小可能预测20002030vanvuuren200320a1bc高速经济增长高能源消耗20302050b2c低速经济增长低能源消耗20302050本研究最大可能预测20302050最佳可能范围上限20302050最佳可能范围下限20302050最小可能预测20302050的非常接近下限与国务院发展研究中心21的情景b积极政策比较接近
我国交通运输业的碳排放情景预测模型研究
上述 的情景预测模 型中所采用 的汉族要 的参数预测应 当通过对 国家 政策 、 相 关的学术研 究及报告 以及 国家的发展规 划等 ， 最 重要史要根据 测 算来 进行数据 的确定 。总人 口的 自然增长速 率 Ｐ在 三种情 景下 分别 为 ：
、
情 景 预 测 的 模 型
国的经济水平。
“ 十五 ” 时 期的工业化速 度， 到达 ２ ０ ２ ０年左 右中 国就 能够基本 上实现工业 化进程 。 进入后期之后 ， 我 国的工业化进程脚步就将逐渐 的放缓 ， 若 在大体 上能够维持现有的发展速度及发展态势 ， 其 中经济 发展 的速度不应 当低与
上一年 的 ８ ０ ％， 这样 ， 预计 直到 ２ ０ ２ ５ 年到２ ０ ３ ０年之间我 国将初 步 的实现 工业化。 我 国交通运输业 的碳排放会逐渐 随着 工业化 进程的加快及完成放 缓脚步， 预计到 ２ ０ ２ ５ 年 之后， 我国的交通运输业将 放缓碳排放的总量 。
科 学 发 展
吴 振 震
敏 嗨 与囊 苦 嵩
我 国交通 运输业 的碳 排放情 景预测模 型研 究
（ 首钢京唐公 司，河北 唐 山 ０ ６ ３ ２ ０ ０ ） 摘 要： 随着 社会经济的发展及对 大气污染的重视程度不 断增加， 碳排放成 为各 界关注 的热点 问题之 一， 而中国的碳减排 工作 中的核 心之一便 是交 通运输业的碳减排。 文章采用 了 情 景预测 的分析方法分别对基 准、 节能以及低碳 三个情景进行设计， 预测中国未来碳排放量。 而研究的结果说明产业减排
根据相关的研究， Ｃ Ｏ 的排放量 受到许多因素 的制约 ，包括 能源 消费 的结构、能源效率以及经济水平、人 口的增长速度等等 ，这 一结论表明 ， ＣＯ 的排放与能源 、 经济 以及 人口之间存在着较为密切 的联系 根据 日本
基于 STIRPAT 模型的中国碳排放峰值预测研究
基于 STIRPAT 模型的中国碳排放峰值预测研究渠慎宁;郭朝先【摘要】利用STIRPAT模型对未来中国碳排放峰值进行相关预测.首先,通过对中国30个省市的面板数据分析展示目前我国各地碳排放的基本情况;其次,对中国1980-2008年的时间序列数据进行回归,从中得出我国总体碳排放趋势;再次,在先前回归的基础上对今后我国碳排放的峰值出现时间进行预测.研究发现:技术对峰值的影响较为重要.若经济社会发展速度较高,而碳排放强度下降速度相对较低,则不能在2050年内出现峰值.同样,若碳强度降低速度相比经济社会发展速度为快,则会推动排放提早达到峰值.按照目前发展趋势,若经济社会发展的同时保持碳排放强度合理下降,中国的峰值到达时间应为2020-2045年之间.因此,保持碳排放强度的不断下降对我国尽快出现碳排放峰值至关重要,加大清洁能源使用,减少传统能源消耗应是今后的重点工作任务.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2010(020)012【总页数】6页(P10-15)【关键词】STIRPAT模型;碳排放;峰值预测【作者】渠慎宁;郭朝先【作者单位】中国社会科学院研究生院,北京,100102;中国社会科学院工业经济研究所,北京,100836;中国社会科学院工业经济研究所,北京,100836【正文语种】中文【中图分类】F206针对目前国内关于中国碳排放峰值预测的研究相对较少,学者们主要依托环境库兹涅茨曲线(EKC曲线)对其进行预估的现状[1],本文利用STIRPAT模型对未来中国碳排放峰值进行了相关预测。
IPAT恒等式是研究能源经济和碳排放峰值的重要方法之一。
IPAT恒等式最早由Enrlich与Holden于1971年提出,反映人口对环境压力的影响。
该方程将环境影响和人口规模、人均财富以及对环境毁坏的技术水平联系起来,建立4者之间的恒等式“IMPACT(I)=POPULATION(P)×AFFLUENCE(A)×TECHNOLOGY(T)”。
中国碳排放量预测研究
基于ARMA模型的中国碳排放量预测研究摘要：依据1980—2008年我国碳排放量年度资料相关数据，应用软件EViews构造ARMA 模型，对我国碳排放量年度资料进行时问序列分析和短期预测，对1980年到2008年碳排放量进行时间序列模型分析，并预测2009年到2015年的碳排放量。
关键字：ARMA模型；预测；碳排放量一引言温室气体排放权作为全球范围内的一个特殊公共物品，日益受到全球所有国家的关注，经过哥本哈根、坎昆、德班等联合国COP系列会议的谈判和宣传，减少温室气体排放已经变成一种共识。
而中国作为当前每年贡献全球碳排放量近五分之一的经济快速发展大国，温室气体每年的增量也非常巨大。
近年来，西方国家相继以碳税、碳关税、限额贸易等手段对本国乃至全球的碳排放加以限制。
近年，许多国家特别是伞形组织国家）以主要发展中国家游离于《京都议定书》的限制之外等原因为由，纷纷摈弃《京都议定书》第二阶段减排目标。
因此可以得出。
在当前背景下，中国加入温室气体绝对减排行列只是时间问题（目前有专家预测会在2020年左右）．在这种情况下．中国需要加强碳排放量影响因素的研究。
在2009年哥本哈根气候大会（COP一15）上，中国承诺到2020年的单位GDP能耗比2005年减少40％一45％。
当前中国正处在城市化和rT业化的进程中，实现这一目标有很大的难度。
而与此目标相伴生的绿色GDP、可持续发展、发展环境友好型社会对于当前的中国也不能仅仅是一个口号。
因此，弄清影响我国碳排量的驱动因素以及各驱动因素的解释度。
可以为设计与碳减排相关的政策机制提供理论支撑，为将来中国的政策制定提供有益的参考。
纵观已有的研究成果，很少有学者用ARMA模型对中国排放量进行预测，本文将进行这方面的尝试，ARMA模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。
中国2030年CO2排放总量预测研究
中国作为全球最大的温室气体排放国家之一，其CO2排放量对全球气候变化具有重要的影响。
因此，预测中国2030年的CO2排放总量具有重要的意义。
本次研究旨在根据中国的经济发展趋势以及相关政策措施，预测中国2030年的CO2排放总量。
首先，我们需要分析中国经济发展的趋势。
根据过去的数据和经验，中国的经济一直保持较高的增长率。
预计在2030年，中国的经济规模将继续增长，但增长速度可能有所放缓。
因此，在预测中国2030年的CO2排放总量时，需要考虑经济发展的趋势。
其次，我们需要分析中国的能源结构。
目前，中国主要依赖化石燃料，特别是煤炭，来满足能源需求。
然而，中国政府已经采取了一系列的政策措施，以减少对煤炭的依赖，并逐步提高清洁能源比例。
这包括加大可再生能源的发展力度，推广核能等。
在未来的几年里，这些政策措施将进一步得到实施，这将有助于减少CO2的排放。
另外，我们还需考虑技术创新的影响。
随着科技的不断进步，新的清洁能源技术和低碳技术的研发将得到推广和应用。
这将有助于减少中国的CO2排放。
例如，电动汽车技术的发展将减少传统汽车的使用，从而减少燃油的消耗和CO2的排放。
从以上几个方面综合考虑，我们可以对中国2030年的CO2排放总量进行预测。
根据经济发展趋势和相关政策措施的影响，预计中国2030年的CO2排放总量将会减少。
但需要注意的是，这个预测是基于当前的政策和技术发展状况，并假设这些趋势将持续下去。
如果出现意外因素或政策措施发生重大变化，预测结果可能会有所偏差。
在未来研究中，可以进一步考虑其他因素的影响，如城市化进程对能源需求的影响，以及各个行业对CO2排放的贡献等。
此外，还可以加大对清洁能源技术和低碳技术的研究力度，以促进其在中国的推广和应用，从而进一步降低CO2排放。
温室气体碳排放预测模型研究进展与分析
温室气体碳排放预测模型研究进展与分析作者：孟繁健贺思思郭家宏郝优优李丽芬孟凡旭来源：《经济师》2015年第11期摘要：中国温室气体排放量在全球范围内占较大比例，为碳排放大国，减排压力巨大。
为了更好地进行碳排放预测，估算中国碳减排潜力，文章对六种常用的碳排放预测模型从基本优缺点比较、基础数据的可得性、设计参数的难易程度等角度进行了分析，并根据相关文献与应用实例阐述了不同模型的碳排放预测应用差异和可行性。
提出在碳排放预测的实际工作中，应当充分考虑本地区的产业经济、能源消耗等特征，筛选出碳排放的主要驱动因素，并根据不同因素对碳排放影响的权重选择适当的模型，以达到最好的拟合和预测效果的建议。
关键词：温室气体碳排放预测模型优化中图分类号：F205 ;文献标识码：A文章编号：1004-4914（2015）11-216-04引言政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change， IPCC）第4次评估报告认为，以气温升高为主要特征的全球气候变化在很大程度上是由于人为活动导致的温室气体排放，尤其是化石能源使用引起的CO2的排放。
2013年度《全球碳预算》报告指出，中国已成为化石燃料燃烧CO2排放量最大的国家，占全球总排量的27%，大于美国和欧盟排放总和，碳排放增长对全球增长量的贡献达到71%？譹？訛。
2014年发布的《中美气候变化联合声明》中，中国承诺到2030年前停止增加CO2排放，即等于承诺2030年达到碳排放峰值点？譺？訛。
因此，中国作为碳排放大国，在未来10—15年碳减排压力巨大。
实行严格的低碳政策、减少化石能源的使用并提高能源使用效率是减少CO2排放的主要途径，而预测中国未来的碳排放量从而合理估算碳减排潜力则是制定减排目标的重要基础。
本文结合目前国内外碳排放预测的相关研究，重点介绍了IPAT、Kaya、STIRPAT、LMDI、LEAP、Logistic六种模型，并通过对这些模型的对比分析，总结出各种模型的特点、侧重领域和优化方向，对不同领域碳排放预测的模型选择提供了帮助。
基于面板数据的省级碳排放模型构建及预测分析
引言2005年《京都议定书》正式实施以来，学界对于碳排放的研究就如火如荼地展开。
到目前为止，学者们主要的研究方向集中在碳排放影响因素分析、碳排放量核算以及减排路径研究等方面。
学界针对碳排放模型的研究以LMDI 模型、STIRPAT 模型、Kaya 恒等式以及BP 神经网络为主；针对碳排放量核算方式的研究也多以指标值乘以碳排放因子为主。
但是，目前我国针对碳排放量的测算多以出于管理需要的统计年鉴面板数据为支撑，缺乏统一标准的碳排放指标数据库、测算公式以及误差范围设定，故碳排放量测算及分析结果存在一定程度的误差。
侯丽朋、唐立娜等人运用STIRPAT 模型建立碳排放模型，并设置增长情景以分析闽三角城市的达峰情况[1]。
薛悦鑫、谢静超等人用LMDI 法探寻2005—2020年北京市碳排放影响因素及趋势并提出应对策略[2]。
刘晓蝶、孟祥瑞等人利用Lassoc 回归模型与BP 神经网络分析江苏省碳达峰时间及碳达峰量[3]。
陈恩通过线性回归并引入3E 综合指数与固定成本分摊模型（FCAM ）研究武汉城市圈碳放权空间分配[4]。
谭丹、黄贤金通过测算东中西部碳排放总量及增速并结合灰色关联分析研究生产总值与碳排放间的相互关系[5]。
本文选取全国30个省市自治区（除西藏自治区、台湾、香港和澳门外）作为研究对象，基于面板数据转换为各省市占比后，参照已有研究，并运用Pearson 相关性分析法与主成分分析法重新构建基于三次产业划分下的指标体系，运用多元线性回归分析及Arima 时间序列模型进行指标值系数确定和目标年指标值预测。
结合各省市自治区以及七大地理区域的碳排放量、占比以及变化速率等指标，分析目前发展趋势下的碳达峰情况并提出发展建议。
一、研究方法Pearson 相关性分析是利用空间向量模型分析两特征值之间的距离的分析方法[6]。
其反映在两方面，一方面是Pearson 相关系数（R 2），另一方面是显著性（P 值）。
R 2为-1到1之间的无量纲统计指标，当|R 2|越靠近1时表示两特征值之间的相关性越高，越靠近0时表示两特征值之间的相关性越低。
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我国碳排放量预测模型 摘要
本文主要我国碳排放预测问题，同时根据预测结果提出合理性建议。以人口总量，城镇化，人均GDP,第三产业GDP比例,能源强度吨标准煤,煤炭消费比例 的数据，建立GM（1,1）预测模型、多元线性回归预测模型、BP神经网络预测模型，借助Matlab软件逐个对碳排放量和影响因素数据进行模拟与预测，然后采用绝对误差与相对误差两个参数对模型进行评价与对比，接着应用关联度分析法求得影响因素的重要性排序，最后结合重要性排序向相关部门提出建议。 对于GM（1,1）预测模型，通过对1986至2010年原始单变量数据进行生成处理，寻找系统的变化规律建立相应的微分方程预测模型，代入相关单变量数据用Matlab编程得到各单变量在2011至2015年的预测值。 对于多元线性回归预测模型，确定线性预测变量和因变量，即影响因素和测度指标，将数据代入Matlab统计软件，求得多元线性方程，将1986至2010年所有数据代入该方程，同时结合GM（1,1）预测模型对2011至2015年各单变量预测结果，用Matlab编程得到对应年份的碳排放量模拟值和预测值。 对于BP神经网络预测模型，首先根据碳排放量的排放趋势，确定输出层、中间隐层和输入层，然后把样本分为训练样本和测试样本两个部分，在以上基础,对样本数据进行归一化预处理，结合GM（1,1）预测模型对2011至2015年各单变量预测结果，采用Matlab软件中的神经网络计算功能,建立合理训练模型得到对应年份的旅游人数模拟值和预测值。 在模型求解过程中，将得到其对应的平均绝对误差值和相对误差值，通过比较知3个预测模型的精确度都合格。其中BP神经网络模型误差最小，预测效果最佳，三种模型2011-2015年预测数据如下表。
模型 2011 2012 2013 2014 2015 GM(1,1)模型 77.8641 83.4852 89.5121 95.9741 102.9026 线性回归模型 85.073 90.4646 96.1978 102.2945 108.7775
Bp网络模型 87.2029 95.4649 104.5097 114.4115 125.2514
对于影响因素重要性确定，本文应用关联度分析法建立因素排序模型，将数据代入关联系数公式得出影响因素数列对参考数列在每个年份的关联系数，关联度即各个关联系数之和的平均值，按关联度大小排序可得影响因素的重要性排序：人均GDP>人口>煤炭消费比例>城镇化>能源强度比例>第三产业GDP比例。 最后根据重要性排序，向有关部门提出一些减少碳排放量的建议。
关键词：碳排放量预测 GM（1,1）预测模型 BP神经网络预测模型 多元线性回归预测 关联度分析法 碳排放 Matlab软件 目录 1.问题重述…………………………………………………………………………4 2.问题分析…………………………………………………………………………4 3.问题假设…………………………………………………………………………4 4.符号说明…………………………………………………………………………5 5.模型建立与求解…………………………………………………………………5 5.1GM(1,1)预测模型……………………………………………………………6 5.1.1模型思路………………………………………………………………6 5.1.2模型建立………………………………………………………………6 5.1.3模型求解………………………………………………………………7 5.2多元线性回归预测模型……………………………………………………9 5.2.1模型思路………………………………………………………………9 5.2.2模型建立………………………………………………………………10 5.2.3模型求解………………………………………………………………10 5.3BP神经网络预测模型………………………………………………………11 5.3.1模型思路………………………………………………………………11 5.3.2模型建立………………………………………………………………11 5.3.3模型求解………………………………………………………………12 5.4因素排序模型………………………………………………………………13 5.4.1模型思路………………………………………………………………13 5.4.2模型建立………………………………………………………………13 5.4.3模型求解………………………………………………………………14 6.模型检验分析……………………………………………………………………14 7.建议………………………………………………………………………………15 8.模型评价与推广…………………………………………………………………15 8.1模型优点………………………………………………………………………15 8.2模型缺点………………………………………………………………………15 8.3模型推广………………………………………………………………………15 参考文献……………………………………………………………………………15 附录…………………………………………………………………………………16 附件一……………………………………………………………………………16 附件二……………………………………………………………………………16 附件三……………………………………………………………………………19 附件四……………………………………………………………………………22 1、问题重述 中国是世界上能源生产与消费大国。碳排放问题在我国已引起广泛的关注，“十二五”规划中明确提出要“节约能源，降低温室气体排放强度”。要实现这一目标，需要对碳排放的影响因素进行深入分析，构建科学的预测模型对未来碳排放进行预测，为制定有效的碳减排路径提供决策依据。 据此我们需要解决以下问题： 1、收集中国历年碳排放及其影响因素数据（收集至少近20年的相关数据）； 2、建立至少3种定量预测模型（其中GM（1,1）和BP神经网络模型必需，其它可考虑微分方程、多元回归分析等）对未来中国碳排放进行预测； 3、结合若干性能评价指标对模型进行分析比较； 4、指出影响碳排放的主要因素，向有关部门提出具体建议。
2、问题分析 本文整个过程主要解决问题是我国碳排放预测问题，通过分析确定测度指标为碳排放量y，相关影响因素为以下六个方面：人口总量1x，城镇化2x，人均
GDP3x,第三产业GDP比例4x,能源强度吨标准煤5x,煤炭消费比例6x。 本文将建立建立GM（1,1）预测模型、多元线性回归预测模型、BP神经网络预测模型，借助Matlab软件逐个对碳排放量进行模拟与预测。3种定量预测模型各有各的优势与不足，故在几处采用了多个预测模型相结合的方法进行预测，使得模型进一步优化。 通过关联度分析得出影响因素的重要性排序，在此基础上结合我国碳排放量的发展趋势向有关部门提出合理建议，可提高模型建立的科学性。
3、模型假设 1、假设统计的数据真实科学，短期内稳定变化； 2、假设建立模型中，个别偏离太远的数据可据题适当调整； 3、假设碳排放量变化主要受人口总量，城镇化，人均GDP,第三产业GDP比例,能源强度吨标准煤,煤炭消费比例六方面因素的影响； 4、假设碳排放量y值大部分呈线性，满足多元线性回归条件； 5、假设影响碳排放量变化的各因素之间存在相关关系、各因素与碳排放量存在非线性关系，适用BP神经网络的性能。
4、符号说明 iX：原始数据序列 a：发展恢数 b：内生控制恢数
ix：自变量5,2,1i
y：测度指标
i：参系数
Tix
：样本实际输入值
Oix
：网络模型输出值
)(ki
：比较数列ix对参考数列0x在k时刻的关联系数
：分辨系数，且[0,1]
ir：数列ix对参考数列0x的关联度
5、模型建立与求解 本文探讨的是中国碳排放量的预测模型，根据中国近25年的碳排放量变化趋势进行解题。本文确定测度指标为碳排放量，相关影响因素为以下六方面：人
口总量1x，城镇化2x，人均GDP3x,第三产业GDP比例4x,能源强度吨标准煤5x,
煤炭消费比例6x。 根据2011年全国年鉴统计表得到有关真实数据如下： 表1 1986至2010年各自变量及测度指标有关数据
年份 人口/（万人） 城镇化/% 人均GDP/（元/人） 第三产业GDP比例/% 能源强度吨标准煤/（万元）
煤炭消费比例/% 碳排放量/
亿吨
1986 107507 24.52 963 29.14 9.8 75.8 19.70823 1987 109300 25.32 1112 29.64 9.4 76.2 21.0278 1988 111026 25.81 1366 30.51 9.1 76.1 22.40368 1989 112704 26.21 1519 32.06 9.1 76.1 22.75338 1990 114333 26.41 1644 31.54 8.9 76.2 22.69709