2015年中国二氧化碳排放预测

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碳达峰目标

碳达峰目标电力行业节能环保公众服务平台——权威、专业、创新的电力节能环保全文17049字阅读约需17分钟：胡鞍钢【摘要】中国政府明确提出2030 年前碳达峰、2060 年前碳中和目标，从相对减排到绝对减排，进而零排放，成为雄心勃勃的“中国方案“与路线图。

在阐释中国减排承诺及意义的基础上，认为应对全球气候变化既是中国实现社会主义现代化的最大挑战，也是实现绿色工业化、城镇化、农业农村现代化的最大机遇；中国要实现2030 年前碳达峰核心目标，须建立倒逼机制，分为四个十年阶段、八个五年规划，逐步推动绿色改革绿色创新；进而明确提出了20 个方面的主要实现路径和政策建议，即控制能源消耗总量及增速约束性目标、大幅度提升非化石能源占一次能源消费比重、大幅度消减煤炭生产量和消费量，等等，以形成“政策合力”“协同效应“，在推动中国高质量发展中有助经济社会发展全面绿色转型，并成为推动全球能源转型的重中之重。

世界已经进入全球气候变化时代，成为人类发展面临的最大的非传统安全挑战。

中国作为世界人口最多的国家，也是世界最大的碳排放国。

应对气候变化成为我国基本实现社会主义现代化的最大挑战，但同时也成为我国基本实现绿色工业化、城镇化、农业农村现代化的最大机遇。

对此，习近平主席明确向世界表态：中国将以新发展理念为引领，在推动高质量发展中促进经济社会发展全面绿色转型，脚踏实地落实2030年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和目标，为全球应对气候变化作出更大贡献。

1中国减排承诺与意义2020年9月22日，习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布，中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，力争2030年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。

习近平主席还提出了后疫情时代推动世界经济绿色复苏的设想，各国要树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，抓住新一轮科技革命和产业变革的历史性机遇，推动疫情后世界经济“绿色复苏”，汇聚起可持续发展的强大合力。

双碳政策历程

双碳政策历程
双碳政策是指通过减少二氧化碳（CO2）排放来应对气候变化的政策。

下面是双碳政策的历程：
1. 2015年：巴黎协定签署
在巴黎协定中，各国同意共同努力限制全球气温上升在2摄氏度以内，并致力于追求1.5摄氏度的目标。

这为双碳政策的制定提供了国际框架。

2. 2017年：中国发布《关于推进生态文明建设的意见》
这份文件进一步明确了中国政府推进低碳发展的决心和措施。

其中提到要加强温室气体排放的管理，推动能源消费革命，并鼓励发展低碳技术和产业。

3. 2020年：中国政府提出碳达峰、碳中和目标
习近平主席在联合国大会上宣布，中国将争取在2030年前达到二氧化碳排放达到峰值，并努力实现2060年前实现碳中和。

这意味着中国将加大减排力度，推动清洁能源的发展和能源结构的转型。

4. 2020年：国家发改委发布《关于推进碳达峰碳中和的意见》
这份文件明确了中国推进碳达峰碳中和的具体措施和时间表。

包括加快清洁能源替代传统能源、提高能源利用效率、推动工业转型升级等。

5. 2021年：中国发布《关于应对气候变化的中国政府工作报告》
这份报告进一步明确了中国应对气候变化的目标和措施。

其中提到要加强碳排放权市场建设，强化企业环境监管，推进绿色金融
发展等。

双碳政策的历程表明中国政府对气候变化问题的重视和承诺，并采取了一系列措施来推动减排和清洁能源发展。

这对全球气候治理和可持续发展具有重要意义。

中国碳排放交易政策的效果评估

中国碳排放交易政策的效果评估作者：李小胜时辰张思思来源：《荆楚理工学院学报》2020年第06期摘要：運用双重差分模型对碳排放交易政策实施前后的省际二氧化碳排放量进行分析比较，研究政策对于环境保护、减少碳排放的实际效应。

通过实证结果表明：自2011年碳排放交易市场政策颁布起，交易碳排放交政策对试点城市的碳排放量产生显著的抑制作用，且政策影响效应随试点年限的增加逐步增强;加强碳排放市场制度的建设是保护生态环境、促进节能减排的有效途径。

此外，不断增长的城镇人口规模、产业结构等因素限制了碳排放量的下降，不利于减排目标的实现。

最后，通过安慰剂检验再次确认碳排放交易市场政策的减排作用是稳健的。

关键词：碳排放交易政策;二氧化碳排放量;双重差分模型0 引言自工业革命以来，全球气候变暖导致的一系列环境问题不断困扰着各个国家，联合国政府间气候变化委员会（IPCC）在2007年颁布的第四次评估报告（AR4）中指出，人类生产活动所依赖的化石能源燃烧产生的排放，是造成全球气候变暖的主要原因，其中二氧化碳排放首当其冲，也是各国主要的减排对象。

2006年中国二氧化碳排放总量已经达到62.56亿吨，居世界之首，并在2013年碳排放总量超过美国和欧盟的排放量总和。

为遏制全球气候问题的恶化，各国在1992年共同签署了《联合国气候变化框架公约》，这也是之后全球范围内各国合作的前提和基础。

此后，在1997年根据公约的第三次缔约方大会颁布的《京都议定书》中，要求附件一国家在第一个承诺期（2008～2012年）内完成本国在1990年碳排放基础上减排5%的任务。

2008年，在联合国气候大会的第十四次缔约方大会（COP-14）中通过了《巴厘岛路线图》，根据原有布置的减排任务框架，为各成员国制定了新一轮的环境保护任务。

次年12月，在哥本哈根会议中各国政府达成《哥本哈根协议》，其中我国提出单位GDP碳排放强度减少40%～50%的目标。

2015年巴黎气候变化峰会中，我国也做出承诺：二氧化碳排放量将在2030年达到峰值，到2030年单位GDP二氧化碳排放量相比2005年下降60%～65%。

中国2030年碳排放强度减排潜力测算

中国2030年碳排放强度减排潜力测算屈超;陈甜【摘要】中国正面临严峻的环境问题,2013年中国的CO2排放量超过了欧盟和美国的总和,同时中国的人均CO2排放置首次超过欧洲. 2015年在巴黎国际气候大会上中国政府宣布碳排放强度减排目标为:2030年单位国内生产总值CO2排放比2005年下降60％-65％.按照IPCC(2007) CO2排放核算方法计算的数据,近年来中国CO2排放情况总体呈排放量逐年上升但排放强度总体下降的态势.为了进一步估计中国2030年CO2排放强度,本文构建了IPAT模型,利用全国30个省1995-2012年数据进行拟合,并采用最小二乘法和萤火虫优化算法分别计算了IPAT模型的参数,发现与传统最小二乘法相比,萤火虫算法优化后的模型显示出更高的拟合优度和更低的误差,模型系数也更为合理.文章在萤火虫优化的IPAT模型基础上估算了中国2030年的CO2排放强度,实证结栗显示,第三产业的发展有利于降低CO2排放强度;2030年全国CO2排放强度比2005年下降了66.34％,其中有20个省份CO2排放强度减排幅度超过60％;中国能够实现在2015巴黎国际气候大会上提出的碳减排目标.为了进一步发展低碳经济,各省应该充分重视经济转型对减少CO2排放的作用,改善以煤炭为主的能源消费结构,增加生物能、太阳能、风能、沼气等可再生资源的使用比重.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2016(026)007【总页数】8页(P62-69)【关键词】碳排放强度;IPAT模型;萤火虫优化算法【作者】屈超;陈甜【作者单位】东北财经大学统计学院,辽宁大连116025;东北财经大学统计学院,辽宁大连116025【正文语种】中文【中图分类】F124.5;F224应对气候变化已经成为全世界共同面临的环境挑战，减少CO2排放，实行低碳发展已经成为全球各国的共识。

中国的碳排放量情况不容乐观，全球碳计划(Global Carbon Project)于2014年9月公布的2013年度全球碳排放数据显示，2013年全球人类活动CO2排放量达到360亿t，人均碳排放量达到5 t，而中国碳排放量超过欧盟和美国的总和，同时中国的人均CO2排放量首次超过欧洲，达7.2 t。

对中国国家自主贡献的几点评论

50%%
100%% 2030
150%% 2014
200%%
250%%
300%% GW
350%%
400%%
图 2 中、美、欧 2030 年相对 2014 年非化石能源装机变化
数据来源：中国数据来自国家气气候战略中心心和中国人人民大大学 PECE 模型核算的 INDC 情景结果。美、欧数据来自 IEA《 2015 年全球能源展望特别报告》中的 INDC 情景结果，为 2030 年相对 2013 年的增量。
一、中国提出国家自主贡献（ INDC）的出发点和考虑
最新发布的 IPCC 第五次评估报告进一步从科学原理和观测事实上肯定了气候变化问题的紧迫性，有效应对气候变化和实现 2℃温升目标已成为国际社会共同面临的重大挑战。全球范围内，低碳发展已经是大势所趋，是实现可持续发展的必然要求。在此背景下，各国提出自主贡献减排承诺的基础和动机应是确保各国有效抵御气候风险，并具备实现可持续发展和低碳发展的公平机会。尽管中国已成为全球第一大排放国和第二大经济体，但其主要发展指标和长期
3、作为一个后发的发展中大国，中国有望成功实现转型，开创一条比美欧等发达国家更为低碳的发展路径，以更低的收入水平达到更低的峰值从各主要经济体 CO2 历史排放轨迹看，经济发展水平（人均 GDP）和人均 CO2 排放之间普遍存在 “倒 U 型” 的库兹涅茨曲线现象，即随人均 GDP 水平提高， CO2 排放水平先增至峰值然后再下降。虽然人均排放达到峰值时的排放水平存在高低之差，但目前还没有一个经济体能够摆脱这一“先上升后下降”的发展现象。主要发达国家人均排放达到峰值对应的人均 GDP 水平，大体在 2.0-‐2.5 万美元（2010 年价格）左右，人均峰值水平约为 10-‐22 吨 CO2。而按照中国的国家自主贡献目标，中国可望在人均 GDP 达到 1.4 万美元时就达到人均峰值，且人均峰值可望保持在 8 吨左右 CO2 的较低水平上。这是中国作为后发发展中大国创新发展路径的

减少碳排放方案

1.问题重述世界各国正把目光聚焦于“全球气候变暖”以及“碳减排”这个问题之上。

但是各国的环境条件有所差异，利益冲突巨大，因此尚未有一个具有法律约束的“碳排放”协议。

本题需要通过数学建模为IPCC（联合国政府间气候变化专业委员会）解决如下问题：1）根据自己查找的相关信息，分析当前全世界碳排放的形势，再建立碳排放预测模型，预测至2030年及2050年前的碳排放情况。

2）联合国的气候变化目标是“使全球变暖不超过2摄氏度”，建立二氧化碳与温度的关系模型，并提出对全世界2030年及2050年的碳排放情况的预测，分析联合国的气候变化目标能否达到。

如果要达到，世界2030年及2050年的碳排放情况应当被调控在怎样的范围？3) 根据第二问的结果，分析具体到美国、日本、俄罗斯、印度、巴西、中国等国家，各自应承担什么义务？用模型解释义务分配的理由是什么？4）将研究结果写成一份不超过两页的简短报告，提交给IPCC。

所有引用文献均须注明出处。

2.问题分析2.1问题一问题一要求根据先分析当前全世界碳排放的形势，再建立碳排放预测模型，预测至2030年及2050年前的碳排放情况。

由化学知识可知：碳是一种基本的化学元素，其在宇宙中的存在形式有多种。

碳的总量是守恒的，但是人类在发展工业的时候把大量的储存于化石能源中的碳以气体形式排放到大气中。

在人类生产过程当中凡是有化石能源的燃烧，就有碳的排放。

一般认为，在大气中，碳以二氧化碳的形式存在，所以本文作出假设，所研究的碳排放仅为二氧化碳的排放量。

而本题未给出与二氧化碳的排放量相关的任何数据，因此需要先在网上查找到与全球碳排放总量、人均碳排放量、各国碳排放量等相关的信息，再结合各国的国情和全球碳排放政策，理解其中的原因，并分析当今碳排放面临的状况是什么，存在哪些特点，有哪些问题。

本文收集的碳排放数据均为过去年份的统计数据，且均为离散型数据，所以本文采取数据拟合的方式估计未来几十年间的碳排放量，碳排放量随时间的变化是一个灰色系统，因此考虑建立GM(1,1)模型[1]，用MATLAB（R2016）求解得到时间响应函数，再检验模型的各指标，若均合格，则可用该方法对2030到2050年的二氧化碳排放量进行预测。

2015年中国经济大势预测(胡占华)

2015年中国经济大势预测，2014年即将过去，2015年马上来临，中国经济新常态下有如下发展趋势：
第一，受国际大宗资源性商品价格比如石油、铁矿石价格下降影响，世界经济通缩压力明显，中国经济增速也将下降。

第二、中国政府为刺激经济，促进民间投资和消费会继续降息和调整
税率。

第三、受房地产泡沫和不景气影响，社会财富分配呈现新的分化，居民资产结构再次发生重大变化。

第四、地方债务风险成为居民收入增长特别是公职人员收入增长的主要障碍，政府干预经济事务被迫降低强度，宏观层面只需货币政策和税收调控。

微观国企改革继续深化。

第五、企业盈利状况下滑，但融资状况明显好转。

第六、国家和地方在生态文明领域支出继续大幅增加，老百姓对生态文明建设要求提高。

第七、资源性资产价格的大幅下降迫使经济转型任务更迫切，任务更艰巨，
第八、中国制造要承受印度、东南亚等人力资源价格低廉国家强劲挑战，中国创造迫在眉睫来拯救中国经济。

第九、以公职人员养老保险并轨为代表的深化改革与下滑的国家财政收入增长使全面深化改革比预想的要艰难的多。

第十、人民币国际化面临与美元汇率风险从俄罗斯卢布危机开始继续经受考验。

中国环境统计年报(2015)

1
40 000 30 000
汇总工业企业数/家
20 000 10 000 0 非金属矿物制品业化学原料和制品业农副食品加工业金属制品业纺织业电力热力生产业煤炭开采和洗选业造纸和纸制品业黑色金属矿采选业有色金属冶炼业食品制造业酒、饮料精制茶业黑色金属冶炼业医药制造业通用设备制造业有色金属矿采选业其他行业
综
述
2015 年是“十二五”规划的收官之年，是全面深化改革的关键之年。党的十八届五中全会提出创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，党中央、国务院对生态文明建设和环境保护作出一系列重大决策部署，各地区、各部门坚决贯彻落实，以改善环境质量为核心，着力解决突出环境问题，取得积极进展。与 2014 年相比，化学需氧量排放量下降 3.1%、氨氮排放量下降 3.6%、二氧化硫排放量下降 5.8%、氮氧化物排放量下降 10.9%。主要污染物总量减排年度任务顺利完成。全国废水排放总量 735.3 亿吨。其中，工业废水排放量 199.5 亿吨、城镇生活污水排放量 535.2 亿吨。废水中化学需氧量排放量 2223.5 万吨，其中，工业源化学需氧量排放量为 293.5 万吨、农业源化学需氧量排放量为 1068.6 万吨、城镇生活化学需氧量排放量为 846.9 万吨。废水中氨氮排放量 229.9 万吨。其中，工业源氨氮排放量为 21.7 万吨、农业源氨氮排放量为 72.6 万吨、城镇生活氨氮排放量为 134.1 万吨。全国废气中二氧化硫排放量 1859.1 万吨。其中，工业二氧化硫排放量为 1556.7 万吨、城镇生活二氧化硫排放量为 296.9 万吨。全国废气中氮氧化物排放量 1851.9 万吨。其中，工业氮氧化物排放量为 1180.9 万吨、城镇生活氮氧化物排放量为 65.1 万吨、机动车氮氧化物排放量为 585.9 万吨。全国废气中烟（粉）尘排放量 1538.0 万吨。其中，工业烟（粉）尘排放量为 1232.6 万吨、城镇生活烟尘排放量为 249.7 万吨、机动车烟（粉）尘排放量为 55.5 万吨。全国一般工业固体废物产生量 32.7 亿吨，综合利用量 19.9 亿吨，贮存量 5.8 亿吨，处置量 7.3 亿吨，倾倒丢弃量 55.8 万吨，全国一般工业固体废物综合利用率为 60.3%。全国工业危险废物产生量 3976.1 万吨，综合利用量 2049.7 万吨，贮存量 810.3 万吨，处置量 1174.0 万吨，全国工业危险废物综合利用处置率为 79.9%。调查统计城镇污水处理厂 6910 座，设计处理能力达到 1.9 亿吨/日，全年共处理污水 532.3 亿吨；危险废物集中处理（置）厂（场）866 座，医疗废物集中处理（置）厂（场） 246 座，处置危险/医疗废物 509.8 万吨，综合利用危险废物 521.9 万吨。

热点20 碳达峰和碳中和-中考地理【热点重点难点】专练(原卷版)

2023年中考地理【热点·重点·难点】专练热点20 碳达峰和碳中和【什么是碳中和？什么是碳达峰？】这一概念起始于“温室效应”引起气候变化。

自工业革命以来，人类向大气中排放的二氧化碳等吸热性强的温室气体逐年增加，大气的温室效应也随之增强，导致全球平均气温正以前所未有的速度上升。

气候危机的影响范围越来越大，越来越严重。

我们正在经历干旱、森林火灾和海平面上升等一系列灾害性天气事件——气候问题已迫在眉睫。

碳达峰是指全球、国家、城市、企业等主体的碳排放在由升转降的过程中，碳排放的最高点即碳峰值。

大多数发达国家已经实现碳达峰，碳排放进入下降通道。

我国目前碳排放虽然比2000—2010年的快速增长期增速放缓，但仍呈增长态势，尚未达峰。

碳中和是指人为排放源与通过植树造林、碳捕集与封存（CCS）技术等人为吸收汇达到平衡。

碳中和目标可以设定在全球、国家、城市、企业活动等不同层面，狭义指二氧化碳排放，广义也可指所有温室气体排放。

对于二氧化碳，碳中和与净零碳排放概念基本可以通用，但对于非二氧化碳类温室气体，情况比较复杂。

由于甲烷是短寿命的温室气体，只要排放稳定，不需要零排放，长期来看也不会对气候系统造成影响。

根据2020年12月全球碳项目（GlobalCarbonProject，GCP）发布的《2020年全球碳预算》报告估计，陆地和海洋大约吸收了全球54%的碳排放，那么是否全球减排一半就可以实现碳中和了呢？答案是否定的。

需要特别强调的是，碳中和目标的吸收汇只包括通过植树造林、森林管理等人为活动增加的碳汇，而不是自然碳汇，也不是碳汇的存量。

海洋吸收二氧化碳造成海洋的不断酸化，对海洋生态系统造成不利影响。

陆地生态系统自然吸收的二氧化碳是碳中性的，并非永久碳汇。

如森林生长期吸收碳，成熟期吸收能力下降，死亡腐烂后二氧化碳重新排放到空气中。

一场森林大火还可能将森林储存的碳变为二氧化碳快速释放。

因此，人为排放到大气中的二氧化碳必须通过人为增加的碳吸收汇清除，才能达到碳中和。

中国绿色消费者报告

中国绿色消费者报告中国绿色消费者报告消费者的力量、人人都是绿巨人报告概览???? 一个以绿色消费者为中心的时代已经到来，这一群体正在迅速成长，用自己的关注和行动向市场释放强烈的需求信号。

2015年阿里零售平台“绿色消费者”人数已超过68><#004699'>500万，占平台活跃用户数的16% ，近4年增长14倍。

绿色消费理念在低线城市认同度基本与一二线城市持平。

随着绿色消费者人数的扩大，将为中国经济社会带来三大价值。

???? 经济价值——绿色消费已逐渐成为消费升级的重要特征之一，将为中国进入消费拉动的经济增长方式贡献力量。

据阿里零售平台数据显示，绿色篮子商品在同类商品中的溢价达到33%，其中家用商品（家居、家装、家电等）溢价最高。

???? 环境价值——绿色消费不仅是健康的生活方式，还在最大程度上减少经济活动对环境造成的负面影响，直接降低治理环境污染的高昂成本，体现出巨大的环境价值。

相比传统商务，2015年网络零售因节省能耗与物耗而减少排放约3000万吨二氧化碳，相当于新增鄱阳湖面积大小的森林。

消费者从阿里零售平台购买的节能电器，年度节电可供北京使用25天。

???? 产业价值——随着互联网的发展，消费者主权逐步崛起，绿色消费者将在9><>C2B的商业模式中倒逼流通、仓储、制造、标准认证服务机构等，共同推动绿色消费产业发展。

说明：本报告所涉及数据均是基于阿里零售平台数据统计得到，若无特殊说明均指阿里平台上的情况。

1 绿色消费者涌现绿色消费者在欧美等发达国家已蔚然成风???? 20世纪80年代，英国掀起一场“绿色消费者运动”，席卷欧美，掀起绿色消费观念之风???? 20世纪90年代，日本的消费合作组织发起了自发性的绿色消费运动1987年《绿色消费者指南》2007年《新绿色消费者指南》上世纪80年代英国“绿色消费者运动”政策???? 十三五规划提出创新、协调、绿色、开放和共享的发展目标???? 2016年2月发改委等部委发布《关于促进绿色消费的指导意见》经济???? 过去经济高速发展以牺牲环境为代价，环保问题受到广泛关注???? 2015年人均GDP达8016美元，对健康、环保、可持续发展的关注度上升社会???? 受教育水平提升，绿色消费意识提升???? 绿色环保理念从娃娃抓起，通过孩子影响家长中国绿色消费者开始走入公众视野技术???? 互联网有助于信息透明，消费者主权崛起???? 新能源、新材料、新技术推动绿色产品与服务发展2 绿色消费者画像什么是绿色消费？——本研究的界定节资节能环境友好健康品质???? 绿色消费，一般狭义上是指以节约资源和保护环境为特征的消费行为，广义上则包括有益人身健康的消费行为。

关于碳排放的数学建模

数学建模题目名称：关于全球碳排放的预测模型组别：2014004B姓名：范程学号：4161145130582014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 (5)2.问题重述 (5)3.问题假设 (5)4.符号约定与说明 (6)5.问题澄清 (6)6.模型建立与求解 (7)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。

我国未来十年碳排放强度降低带动总量增速放缓

报告总结了碳排放占全球总量近80%的18个国家的经验，并结合对我国经济增长的展望，预测了未来十年我国碳排放总量的发展趋势。

碳排放总量决定于经济增长、能源强度的变化以及单位能源消耗的碳排放强度变化等三方面因素。

本研究表明未来十年我国经济增速虽然会比以往降低，但仍将保持在年均7.1%的水平。

与发达国家可比发展阶段的情形相比，我国目前的能源强度水平并不高；我国节能减排行动计划的力度，丝毫不逊于发达国家在可比发展阶段上的实际轨迹；未来在优化能源结构、降低单位能源消费碳排放强度方面，我国尚有很大潜力。

综合来看，我国能源强度和单位能源消费碳排放强度的降低，将带动碳排放总量增速放缓，但未来十年总排放量尚不会出现峰值。

一个经济体的碳排放（本报告分析的是能源消费产生的碳排放，并非全口径的碳排放，也未涉及碳汇）决定于三个因素，即GDP总量、单位GDP消耗的能源量（以下简称为能源强度”）和每单位能源消耗产生的碳排放量（以下简称为碳强度”）。

这三者又决定于两类影响因素：一类因素和发展阶段有关，包括产出和消费结构、节能和减排与固碳技术水平等；另一类因素是能源禀赋和能源品贸易结构，在其他条件相同的情况下，以化石能源为主的国家会比以非化石能源为主的国家产生更多的碳排放。

预测碳排放量，需要把握上述各个环节的变化趋势。

实现这一目的有两类方法：第一类方法是构建专门的预测模型，这种方法需要做出许多外生假设。

第二类方法是经验类比的方法，即借助在相近发展阶段上其他发达经济体的经验，类推中国未来有关因素的演变趋势。

后一种方法具有以下特点：第一，相对简单；第二，不需要太多外生假设条件。

另外，从预测可靠性角度看，特别是从对基本趋势预测的可靠性角度看，经验类比的方法并不逊于复杂的模型。

具体而言，本研究将着重归纳若干发达经济体能源强度和碳强度随时间推移和发展阶段提升而呈现的变化轨迹，并与中国的节能减排目标相对照。

在此基础上，对中国未来能源强度和碳强度变化趋势做出预测，并结合经济增长情况的预测，给出中国未来碳排放的趋势性预测。

近年来中国二氧化硫排放量对比

谢谢观看

2005年，整个华北平原的二氧化硫浓度都超过了0.5DU（1 DU=每平方厘米2.69 10^16个分子）。河南、河北部分地区超过了2DU。四川盆地、珠三角、长三角也是热点地区。而到了2016年，华北平原以外已无超过0.5DU的热点地区
中国
排放量估计 *（ Mt年 -1） 2005年 2006年 2007年 2008年 34.4 （51％） 30.4 （58％） 32.4 33.3 32.6 31.2 （54％）（58％）（62％）（55％） 32.1 （53％） 28.6 （61％） 28.7 （61％）

So2的危害
1．SO2对人体健康的危害 SO2是一种无色具有强烈刺激性气味的气体，易溶于人体的体液和其他黏性液中，长期的影响会导致多种疾病，如：上呼吸道感染、慢性支气管炎、肺气肿等，危害人类健康。SO2在氧化剂、光的作用下，会生成使人致病、甚至增加病人死亡率的硫酸盐气溶胶，据有关研究表明，当硫酸盐年浓度在 10μg/m3 左右时，每减少10%的浓度能使死亡率降低0.5%； 2. SO2对植物的危害研究表明，在高浓度的SO2的影响下，植物产生急性危害，叶片表面产生坏死斑，或直接使植物叶片枯萎脱落；在低浓度SO2的影响下，植物的生长机能受到影响，造成产量下降，品质变坏。据1983年对我国13个省市25个工厂企业的统计，因SO2造成的受害面积达2.33 万公顷，粮食减少1.85万吨，蔬菜减少500 吨，危害相当严重。 3. SO2对金属的腐蚀大气中的SO2对金属的腐蚀主要是对钢结构的腐蚀。据统计，发达国家每年因金属腐蚀而带来的直接经济损失占国民经济总产值的2%～4%。由于金属腐蚀造成的直接损失远大于水灾、风灾、火灾、地震造成损失的总和。且金属腐蚀直接威胁到工业设施、生活设施和交通设施的安全。 4. 对生态环境的影响 SO2形成的酸雨和酸雾危害也是相当的大，主要表现为对湖泊、地下水、建筑物、森林、古文物以及人的衣物构成腐蚀。同时，长期的酸雨作用还将对土壤和水质产生不可估量的损失。

历年碳市场成交配额

历年碳市场成交配额碳市场成交配额是指在碳市场中投资者和企业在某一年度内购买和销售的碳配额量。

碳配额通常指的是一种限制机构或企业在特定时间内排放的温室气体的权益。

碳市场的建立旨在通过经济手段推动减少温室气体的排放，并为企业提供减排机会。

历年碳市场成交配额的数量和规模在不同的国家和地区有所不同。

以下是一些国际上公开可查询的碳市场成交配额的例子。

欧盟碳排放交易体系（EU ETS）是全球最大的碳市场，覆盖了欧洲经济体系中的工业部门和电力部门。

根据欧洲环境署（EEA）的数据，自2005年EU ETS的启动以来，每年的配额成交量都在逐渐增加。

最初几年，碳配额成交量相对较低，但从2010年开始逐渐增加，并在2018年达到了峰值。

具体数字如下：- 2005年：7.89亿吨二氧化碳- 2010年：9.15亿吨二氧化碳- 2015年：12.84亿吨二氧化碳另一个碳市场的例子是中国的碳排放权交易市场。

中国的碳市场于2011年开始试点，然后在2017年正式启动。

根据中国碳排放权交易市场的数据，自2017年至2020年的四年间，中国碳配额成交量呈逐年增长的趋势。

具体数字如下：- 2017年：4060万吨二氧化碳- 2018年：17982万吨二氧化碳- 2019年：35833万吨二氧化碳- 2020年：50914万吨二氧化碳此外，在国际市场上，碳配额的交易也在不断增加。

根据国际碳交易协会（ICAP）的数据，自2005年以来，全球范围内的碳配额成交量呈逐年增长的趋势。

具体数字如下：- 2005年：4.77亿吨二氧化碳- 2010年：11.02亿吨二氧化碳- 2015年：25.46亿吨二氧化碳值得注意的是，上述数字只是一些典型的例子，实际的碳市场成交配额数量每年都有可能有所不同。

此外，不同地区和国家的碳市场的交易标的物和配额规则也有所不同。

碳市场的建立和发展对于全球应对气候变化和减少温室气体排放至关重要。

通过碳市场，企业和投资者可以购买和销售碳配额，实现减排目标，并且根据市场供求关系进行交易，从而实现有效的碳减排。

中国应对气候变化的政策与行动(2015年度报告)

中国应对气候变化的政策与行动(2015年度报告) 文章属性•【公布机关】国家发展和改革委员会•【公布日期】2015.11•【分类】政府白皮书正文中国应对气候变化的政策与行动（2015年度报告）（国家发展和改革委员会2015年11月）目录前言一、减缓气候变化（一）调整产业结构（二）节能与提高能效（三）优化能源结构（四）控制非能源活动温室气体排放（五）增加森林碳汇二、适应气候变化（一）农业领域（二）水资源领域（三）林业和其他生态系统（四）海岸带及相关海域（五）气象领域（六）人体健康三、低碳发展试点与示范（一）深化国家低碳省区和低碳城市试点（二）加快推进碳排放权交易试点（三）开展低碳工业园区、社区、城（镇）试点（四）推进其它领域低碳试点示范四、基础能力建设（一）完善宏观指导体系（二）加强科技支撑（三）推进统计核算体系建设五、全社会广泛参与（一）政府加强引导（二）企业积极行动（三）公众主动参与六、加强国际交流与合作（一）加强与发达国家的交流合作（二）促进与国际组织的交流合作（三）深化与发展中国家的合作（四）筹建气候变化南南合作基金七、积极推动国际气候谈判（一）积极参加联合国进程下的国际谈判（二）积极参与其他多边进程（三）巴黎会议的基本立场和主张结语前言气候变化是当今人类社会面临的共同挑战。

中国是全球最大的发展中国家，人口众多，地形地貌条件复杂多样，经济发展中的不平衡、不协调、不可持续的问题依然突出，极易遭受气候变化不利影响。

积极应对气候变化，既是中国广泛参与全球治理、构建人类命运共同体的责任担当，更是我们实现可持续发展的内在要求。

2014年以来，中国在应对气候变化各个领域积极采取措施，取得显著成效。

发布《国家应对气候变化规划（2014-2020年）》，提出了中国2020年前应对气候变化主要目标和重点任务。

向联合国气候变化框架公约秘书处提交了中国国家自主决定贡献文件，明确了中国二氧化碳排放2030年左右达到峰值并力争尽早达峰等一系列目标，并提出了确保实现目标的政策措施。

道路运输二氧化碳排放预测模型

道路运输二氧化碳排放预测模型道路运输二氧化碳排放预测模型摘要：1980年―2008年，道路运输能源消费年均增长7.7%，是全社会能源消费平均增速的1.32倍，在应对气候变化的背景下如何促进道路运输的低碳发展成为人们关注的重点。

本文以STRIPAT模型为基础，构建了道路运输二氧化碳排放的预测模型，并对模型关键因子人均GDP和单位周转量能耗指标进行了预测，进而得到2015年道路运输二氧化碳排放的预测值，为道路运输二氧化碳排放预测提供了一种量化方法。

关键词：道路运输;STRIPAT模型;多元回归;ARMA模型Abstract: 1980 - 2008, road transport energy consumption grew at an average annual rate of 7.7%, is 1.32 times the energy consumption of the average growth rate of the whole society, how to promote the road transportation of low carbon development has become the focus of attention in the context of climate change. This paper is based on the STRIPAT model, predicting model is constructed of carbon dioxide emissions in road transport, and the key factor model of per capita GDP and unit volume energy consumption indicators were predicted, and obtain the forecast 2015 road transport emissions of carbon dioxide, provides a quantitative method for road transport two carbon dioxide emission prediction.Keywords: road transport; STRIPAT model; multiple regression; ARMA model中图分类号：U481.引言气候变化已经成为当今国际社会普遍关注的全球性问题。

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

〔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。

二氧化碳排放时间表格

201气温上升不超过2摄氏度
2020年
中国宣布二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，并努力争取2060年前实现碳中和
2021年
美国拜登政府宣布重返巴黎协定
2023年
欧盟委员会宣布到2050年实现碳中和的目标
2023年
印度宣布到2070年实现碳中和的目标
以下是一份关于二氧化碳排放时间线的表格：
时间
事件
19世纪初
人类开始使用煤炭、木材等化石燃料，导致二氧化碳排放量逐渐增加
1950年
二氧化碳排放量开始急剧增加
1992年
联合国气候变化框架公约通过，目标是稳定大气中的温室气体浓度
1997年
京都议定书通过，要求发达国家减少温室气体排放
2005年
美国参议院通过气候变化法案，但后来被布什总统否决