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[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
杜强 陈乔 杨锐
在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国30个省区2011～2020年碳排放进行了预测。首先对中国30个省区1987～2010年的历史累计排放量和人均累计排放量进行计算,依据历史累计排放量和人均累计排放量两个指标,运用K-均值聚类分析法将中国各省区碳排放分成了5类。分别绘出5类区域中各省的历年碳排放量曲线,并进行数据分析,发现:以2002年为界线,2002年前后两个时段中国各省区碳排放变化差异很大。这一现象说明2002年以前的各省碳排放趋势并不能表征未来年份各省的碳排放。在此结论的基础上,构建了碳排放量增长的Logistic预测模型,并以2002～2010年碳排放数据为样本数据,对2...
[期刊] 生态经济
[作者]
丁胜 温作民 彭玲
Logistic模型突破以往的对于碳计量的静态评估,可对数据进行动态预测。根据江苏林业产业的发展现状,将江苏林业产业分为18个小类,基于Logistic模型对江苏各林业产业碳排量进行动态预测,指出江苏林业的碳排放水平总体处于上升阶段,但增幅趋缓。江苏可以通过产业结构调整特别是通过林业第二产业结构的优化来降低碳排放水平,林业新技术的应用将提高产业碳减排效率,从而为江苏提出林业产业的低碳发展战略提供决策依据。
[期刊] 技术经济
[作者]
方德斌 董博
系统分析了中国CO2排放的影响因素,在此基础上建立了基于高斯过程回归的CO2排放预测模型,运用历史数据进行模型精度检验,并与传统的GM(1,1)模型、人工神经网络和支持向量机的预测结果比较。结合情景设计,预测了中国"十三五"时期的CO2排放量和CO2排放强度。结果表明:高斯过程回归模型具有显著的精度优势,中国能达到2020年CO2排放强度较2005年下降40%~45%的减排目标。指出:对于CO2减排,应结合各地区的实际情况灵活处理,以调整产业结构、优化能源结构、推动技术创新为重点,不可片面牺牲经济发展。
关键词：
CO2排放 碳排放 高斯过程回归
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
渠慎宁 郭朝先
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...
关键词：
STIRPAT模型 碳排放 峰值预测
[期刊] 财贸经济
[作者]
赵忠秀 王苒 Hinrich Voss 闫云凤
本文使用1960-2010年14个碳排放环境库兹涅茨曲线呈现典型倒U型国家的面板数据,采用改进的STIRPAT模型考察了碳排放拐点在能源结构、生产结构、技术水平、贸易结构、消费水平、政策等因素影响下的变化情况。研究发现,碳排放环境库兹涅茨曲线的拐点并未在上述因素的冲击下产生显著变化,该结果证明了经典环境库兹涅茨曲线在拐点预测方面的有效性。在该结论的基础上,本文使用经典环境库兹涅茨模型对中国的碳排放拐点进行了预测,结论表明,在人均GDP增长率为7%的高油价情景下,中国碳排放拐点最早将会在2022年出现。
[期刊] 生态经济
[作者]
郭炳南 曹国勇
在全要素生产技术框架下,考虑非期望产出,采用非径向、非角度的SBM超效率模型对中国各省份二氧化碳排放效率进行了测算,将二氧化碳排放效率进一步分解为纯技术效率与规模效率,并计算了各省份产出与二氧化碳的目标值、增进空间与减排潜力。研究结果表明:中国二氧化碳排放效率总体上处于较低水平,纯技术效率作用大于规模效率,但省份之间差距很大,半数以上的省份二氧化碳减排潜力超过50%,中国整体的减排空间巨大。最后,基于上述结论提出了建议。
关键词：
非期望产出 超效率 二氧化碳排放效率
[期刊] 生态经济
[作者]
郭炳南 曹国勇
在全要素生产技术框架下,考虑非期望产出,采用非径向、非角度的SBM超效率模型对中国各省份二氧化碳排放效率进行了测算,将二氧化碳排放效率进一步分解为纯技术效率与规模效率,并计算了各省份产出与二氧化碳的目标值、增进空间与减排潜力。研究结果表明:中国二氧化碳排放效率总体上处于较低水平,纯技术效率作用大于规模效率,但省份之间差距很大,半数以上的省份二氧化碳减排潜力超过50%,中国整体的减排空间巨大。最后,基于上述结论提出了建议。
关键词：
非期望产出 超效率 二氧化碳排放效率
[期刊] 管理评论
[作者]
涂闯 穆献中 胡广文 陈健
Logistic预测模型在能源预测领域有广泛的应用，但Logistic原模型的能源产量、储量等预测结果与实际值差异较大。其原因是在大多研究中将Logistic原模型中的“环境容量”和“种群内禀增长率”两个参数假设为常量，而实际上这两个参数是随时间变化的。本文通过将这两个常量参数函数化以改进模型。基于奇异摄动相关理论，使用匹配展开法设计了模型参数求解方法。以中国天然气历年的可采储量和产量数据进行实证研究，并与几种常用预测模型对比，验证改进模型的预测能力。结果表明，相较于Logistic原模型，改进后的模型明显地提高了预测精确度。最后运用改进的Logistic模型预测了我国2019—2036年的天然气产量，在2028年天然气产量达到峰值为3311.3亿立方米。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
牛鸿蕾
文章根据低碳经济发展目标对工业行业进行重新归类,并基于动态多目标优化模型,预测未来5年中国工业结构调整的碳排放效应,力图为相关政策的制定提供理论参考。研究结果表明:通过工业结构调整来协调"降碳、增长与就业"之间的关系,在一定程度上发挥降碳效应;第Ⅰ、Ⅳ类工业行业短期内可大幅缩减其所占比重,但长期来看,其降碳效果有限,节能技术的开发、创新和应用才是关键所在;非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业都属于高碳行业,但两者的发展分别对经济增长和扩大就业有突出的贡献,因而适度的规模扩张仍是其短期内的必然选择;此
关键词：
工业结构 碳排放 产业结构 低碳经济
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。
关键词：
对数回归模型 Logistic模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡广阔 李春梅 惠树鹏
文章基于加权平均、施瓦茨验证的后验概率选取,实施贝叶斯法对于STRIPAT模型的解释变量筛选,并通过剔除人口总规模、产业结构分解、生态化效应改进STRIPAT模型。利用该改进模型验证我国碳排放强度与选取解释变量的关联影响,并以城市化进展水平、经济增长规模、能源强度、能源一次结构等选取高稳健性、解释力变量预测未来11年我国碳排放强度。
[期刊] 经济师
[作者]
余航
以我国1980年到2016年碳排放量的数据为研究对象,通过时间序列分析,建立ARIMA模型,然后对模型参数和残差分别进行检验并预测,检验通过,运用该模型对我国碳排放量预测。结果表明:ARIMA(1,1,0)模型即ARI(1,1)模型适用于对我国碳排放量的预测。
[期刊] 生态经济
[作者]
邓小乐 孙慧
利用ＳＴＩＲＰＡＴ模型对未来西北五省区碳排放峰值进行了预测。首先，对西北五省区１９９０～２０１２年的时间序列数据进行回归，得出西北五省区碳排放总体趋势；其次，对西北五省区碳排放峰值的出现时间与峰值额进行预测；最后，计算了西北五省区财富生态弹性。研究发现：技术与财富对峰值的影响较为重要。若碳排放强度下降速度与经济社会发展速度不能同步增长，则不能在２０３０年内出现峰值。若碳排放强度降低速度相比经济社会发展速度为快，则能推动碳排放提前达峰。同时现阶段的财富生态弹性富有弹性，可通过增加人均ＧＤＰ使碳排放峰值提前。因此可以在西北五省区经济增长下，保持碳排放强度合理下降，西北五省区将能在２０３０年之前达峰．．．
[期刊] 科技管理研究
[作者]
唐晓灵 刘嘉敏
在对BP神经网络、LSTM网络和PSO-LSTM模型在碳排放预测方面进行对比选优的基础上，通过训练好的PSO-LSTM模型在低碳、基准、高碳3种情景下，分别对建筑碳排放峰值进行预测。结果表明，低碳、基准、高碳3种情景的建筑碳排放峰值分别为226 774.56万吨、239 738.11万吨和253 379.47万吨；达峰时间分别为2029年、2032年和2033年。可见，在当前社会发展状况下，仍难在2030年前实现建筑领域的碳达峰，还需采取相应的低碳措施来推进目标的实现。
[期刊] 财经科学
[作者]
胡剑波 罗志鹏 李峰
本文基于LSTM神经网络模型并在一定的经济增长预期下推导预测出我国碳排放强度变化趋势,同时,建立ARIMA-BP神经网络模型作为验证模型对碳排放强度进行直接预测。研究结论为:(1)LSTM神经网络模型在验证集上的均方误差(MSE)为0.00001,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.33%,表明模型泛化能力十分优秀,在LSTM神经网络模型预测框架下,中国碳排放强度将在2030年达到0.9237吨/万元,相较于2005年的碳排放强度2.9755吨/万元下降68.96%;(2)在ARIMA-BP神经网络模型的预测分析中,预估中国2030年碳排放强度能够下降至0.9840吨/万元,相较于2005年2.9755吨/万元的碳排放强度下降66.93%;(3)将ARIMA-BP神经网络模型得到的碳排放强度预测值与LSTM神经网络模型进行对比,LSTM模型在预测精度上的表现更佳,两个模型对于2030年碳排放强度值的预测相差0.0603吨/万元,对于碳排放强度较2005年降幅预测相差2.03个百分点,验证了本文预测模型的稳健性。
关键词：
碳达峰 碳排放强度 预测
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