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。

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．．．

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...

为应对全球气候变暖问题，我国提出2030年前实现碳达峰的目标。为探究该目标实现的可达性，以浙江省为例，充分考虑人口、人均GDP、碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构等因素对碳排放的影响，建立了修正的STIRPAT模型，经过实证分析发现该模型精确度良好，R~2值达到0.982，能够很好地预测未来浙江省的碳排放。设定三种情景对浙江省二氧化碳排放峰值时间进行预测，结果表明：基准情景、低碳情景和强化低碳情景下浙江省均能在2030年前实现碳达峰目标。通过分析模型系数发现人口、能源结构、人均GDP是影响浙江省碳减排的主要因素。

为应对全球气候变暖问题，我国提出2030年前实现碳达峰的目标。为探究该目标实现的可达性，以浙江省为例，充分考虑人口、人均GDP、碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构等因素对碳排放的影响，建立了修正的STIRPAT模型，经过实证分析发现该模型精确度良好，R~2值达到0.982，能够很好地预测未来浙江省的碳排放。设定三种情景对浙江省二氧化碳排放峰值时间进行预测，结果表明：基准情景、低碳情景和强化低碳情景下浙江省均能在2030年前实现碳达峰目标。通过分析模型系数发现人口、能源结构、人均GDP是影响浙江省碳减排的主要因素。

山西省是中国重要的能源重化工基地，温室气体排放量位居中国前列，减排压力巨大，合理预测碳排放峰值年，有助于明晰减排目标，为有效设计减排路径提供帮助。本文采用ＩＰＡＴ模型，对山西省中长期能源碳排放量以及峰值年进行了预测。结果显示，在山西省当前能源与结构状态下，相较于可再生能源年替代率，年ＧＤＰ增速和年节能率对山西省中长期碳排放影响更为显著，是２０３０年达到碳排放峰值年的关键控制指标。在ＧＤＰ低速和中速发展情景下，山西省碳排放量均可在２０３０年前达到峰值，碳排放最大峰值量分别为６．６亿Ｔ和７．１亿Ｔ；在ＧＤＰ高速发展情景下，预测结果显示，２０１５－２０４０年碳排放量一直增长，无法达到峰值年，上调年节．．．

造纸行业作为中国八大重点排放行业之一，其碳排放情况直接影响中国能否在2030年之前实现碳达峰目标。为了科学预测造纸行业碳达峰情况，明确未来造纸行业碳减排目标，文章首先基于2001-2019年中国造纸行业数据，利用排放系数法对其碳排放总量进行核算；其次结合可拓展的随机性环境评估模型（STIRPAT模型）和岭回归进行造纸行业碳排放影响因素分析；最后在STIRPAT模型的基础上，采用情景分析法，设置13种情景对造纸行业碳峰值进行预测。研究表明：（1）能源结构、就业规模、经济发展与造纸行业碳排放呈正向相关，而能源强度和碳强度与造纸行业碳排放呈负向相关；各因素影响程度从大到小依次为能源结构（1.168）、就业规模（0.200）、经济发展（0.171）、能源强度（-0.165）、碳强度（-0.177）。（2）在13种情景中，情景4更符合未来造纸行业碳排放发展趋势，即保持经济的中速发展、就业规模趋于稳定，同时强化碳减排目标，此时，碳达峰量为155.20百万吨，达峰时间为2029年。（3）根据情景分析，要保证造纸行业如期实现碳达峰，需要控制就业规模和经济发展的增长速度，并进一步优化能源效率，到2030年，能源结构应控制在61%左右，能源强度每年应降低3.4%，碳强度每年应降低4.4%。鉴于此，文章认为造纸行业应该以经济高质量发展为导向，加强能源消费结构的优化，提高能源利用效率，培养行业低碳意识，早日实现碳达峰目标。

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。

本文选取北京、天津、保定、青岛、上海、宁波、重庆、广州等低碳试点城市作为研究对象,通过Tapio脱钩模型分析其"十五"至"十二五"期间经济规模与区域碳排放的脱钩状态。结果表明:八个典型城市整体碳强度脱钩状态呈现强脱钩;除北京、青岛在"十二五"期间出现强脱钩外,其他城市碳排放总量呈现弱脱钩,说明碳排放量在经济规模稳定增长的同时也在持续增长,但碳排放增速明显低于经济增速,经济增长方式已从粗放向集约过渡,个别城市仍存在波动性。进一步运用滞后期工具变量法研究经济规模、产业结构等八个影响因素对区域碳排放的作用机制。分析显示中国典型城市区域碳排放EKC假设成立,呈倒"U"型,产业结构的调整与对外贸易的扩大还未起到有效降低区域碳排放的作用;城镇化的推进与能耗结构的优化明显有利于典型城市的碳减排目标的实施,而人口数量与技术创新对碳排放作用短期内不显著;各城市均未越过拐点,预计2023年左右实现峰值目标。

区域经济间的分工合作及相互依赖,对区域碳排放峰值有重要影响。本文以能源生产区域山西省为例,从山西和全国两个层面选择驱动因素构建开放STIRPAT模型,并运用情景分析方法预测山西省2016—2040年碳排放峰值。结果显示,全国层面选择节能或低碳情景,可实现山西碳排放量在2035年达峰;而同时山西以节能或低碳情景相配合,可实现2030年之前达峰;在当前全国碳排放控制趋于严格的背景下,山西碳排放量2030年达峰是可以实现的;山西碳排放峰值大小主要受全国层面情景选择影响,受山西情景选择影响较小;山西碳排放峰值的可控性较差,自身减排努力对碳排放峰值时间及大小的影响相对较小;与开放视角相比,封闭STIRPAT模型会推迟山西碳峰值年份,在预测时段无峰值,并高估其排放量。因此,山西应该从开放视角,关注全国层面的节能发展状况,将其作为山西碳峰值政策的重要约束因素,制定灵活的碳排放达峰方案。

探讨不同因素对能源消费碳排放峰值的影响,对国家(地区)低碳政策具有重要意义。本文以吉林省为例,根据低碳社会发展各个不同阶段设定低碳情景、节能-低碳情景、节能情景和基准情景等4种情景,基于扩展STIRPAT模型,对能源消费碳排放进行预测,峰值时间分别为2029年、2036年、2040年和2045年,对应峰值依次为264.0×106t,356.2×106t,430.0×106t和477.3×106t。在此基础上,对吉林省能源消费碳排放展开可控性研究,探讨各因素变化对峰值大小和峰值时间的影响,分析表明各因素对峰值均有不同程度的影响,其中人口、城市化率只影响峰值大小,人均GDP、碳排放强度和第二产业占...

碳排放权交易作为一种重要的环境政策工具在全球范围内得到了广泛应用。如何运用深度学习等技术提高碳排放权价格预测能力是一个重要问题，基于此，提出一种Transformer-LSTM多因素碳排放权交易价格预测的深度学习模型，以湖北省碳排放权交易价格为例，旨在探索运用深度学习的方法，预测湖北省碳排放权交易价格的变动趋势。输入Transformer-LSTM模型进行预测，同时运用支持向量机回归(SVR)、多层感知机(MLP)、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer模型进行预测与对比。通过在历史数据上进行训练，实验结果表明，Transformer-LSTM模型得到的预测价格与湖北省碳排放权交易价格价（HBEA）的实际价格更为吻合，在平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和R~(2)评估指标上也有更佳的表现。

[目的]通过研究新疆农业碳排放峰值预测和影响因素能真正为新疆低碳农业发展和减排路径选择作出科学的评判和提供借鉴。[方法]文章基于种植业活动、牲畜养殖、农田土壤、秸秆焚烧4个方面23类碳源,测算了新疆1995~2014年农业碳排放量,并从时间、结构和空间维度分析其变化特征;在此基础上构建STIRPAT模型,并运用情景分析法对未来新疆农业碳排放峰值进行相关预测;同时,利用LMDI方法对新疆农业碳排放影响因素进行分解。[结果]新疆农业碳排量呈现"波动上升—持续上升"两阶段变化特征,碳排放量由1995年的1 942.7万t增加到2014年3 921.3万t,增幅1 978.6万t,年均增长3.77%;各地(州,市)区域差异明显,喀什地区属碳排放量、碳排放强度"双高"型地区,阿勒泰等4地区属低碳排放量、高碳排放强度地区,乌鲁木齐等5地区属碳排放量、碳排放强度"双低"型地区,昌吉回族州等4地区属高碳排放量、低碳排放强度地区;若农业碳排放影响因素保持原有增长率不变情况下,新疆农业碳排放不会在2050年内达到峰值,在基准情景和低碳情景下,新疆农业碳排放峰值出现时间分别为2040年和2029年,碳排量分别为7 457.68万t和4 755.23万t;与1995年相比,效率因素、结构因素分别累计实现0.33亿t(97.47%)、0.008 6亿t(2.53%)的农业碳减排,经济因素是农业碳排放最主要的驱动因素,累计实现了0.41亿t的碳增加,人口因素为农业碳排放另一重要因素,累计实现了0.13亿t的碳增加。[结论]秸秆焚烧是导致新疆农业碳排放量增加的最主要碳源;碳排放量、碳排放强度和碳排放结构空间差异明显;不同情景下新疆农业碳排放峰值出现时间差异较大;经济因素是导致新疆农业碳排增加的主要驱动因素。据此,根据新疆实际合理优化调整农业产业结构,加快推进绿色农业现代化;加强生态环境建设,提高农业生产资料的利用效率;转变增长方式,走两型农业之路。

[目的]通过研究新疆农业碳排放峰值预测和影响因素能真正为新疆低碳农业发展和减排路径选择作出科学的评判和提供借鉴。[方法]文章基于种植业活动、牲畜养殖、农田土壤、秸秆焚烧4个方面23类碳源,测算了新疆19952014年农业碳排放量,并从时间、结构和空间维度分析其变化特征;在此基础上构建STIRPAT模型,并运用情景分析法对未来新疆农业碳排放峰值进行相关预测;同时,利用LMDI方法对新疆农业碳排放影响因素进行分解。[结果]新疆农业碳排量呈现"波动上升—持续上升"两阶段变化特征,碳排放量由1995年的1 942

预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将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,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。