CN104063630A - 一种地区碳排放量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种地区碳排放量预测方法，基于全新建模，操作方便快捷，能够根据该被测地区碳排放影响因素变化趋势和该被测地区未来年份发展规划，准确实现不同碳排放情景下，碳排放量的预测，且步骤清晰简明。
Description
技术领域
本发明涉及一种地区碳排放量预测方法。
背景技术
目前国内外学术界对碳排放峰值预测方面的研究主要集中在能源消费的碳排放量峰值方面，研究主要方法集中在运用STIRPAT模型、LEAP模型、EKC曲线、MARKAL-MACRO模型方面，根据能源消耗量、碳排放强度等预估未来的碳排放变化趋势等。
国家发改委能源所2010年对中国2050年低碳发展道路进行研究，发现中国2035年基本达到中国工业化阶段后，低碳情景的国家碳排放总量和人均碳排放开始出现拐点，并随后保持较快的持续下降趋势。陈俊武2011年对中国的碳排放峰值进行了预测，表明我国二氧化碳排放峰值年大约在2025年，大约是85.6亿吨CO2。姜克隽等利用IPAC模型，对我国未来中长期的能源需求与温室气体排放情景进行分析。结果显示：基准情景下，中国化石燃料产生的碳排放将于2040年达到峰值；强化低碳情景下，中国将于2030年达到峰值，因此如何准确研究预测碳排放量将有助于更好的实现低碳发展。
发明内容
针对上述技术问题，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于全新预测模型，操作方便快捷，能够更准确的实现碳排放量预测的地区碳排放量预测方法。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种地区碳排放量预测方法，包括如下步骤：
步骤001.核算被测地区的各历史年份碳排放量I和各历史年份对应的碳排放影响因素，其中，碳排放影响因素包括被测地区人口因素P、被测地区人均财富A、被测地区技术水平T；
步骤002.建立碳排放量预测模型如下所示：
lnI＝a+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+e
根据各历史年份碳排放量I、各历史年份对应的碳排放影响因素，获取碳排放量预测模型中常数项a的值、回归系数b、c、d的值和误差项e的值；
步骤003.根据该被测地区历年碳排放影响因素变化趋势、该被测地区未来年份发展规划，设定不同的碳排放情景，并获得不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值；
步骤004.根据不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值，分别通过碳排放量预测模型获得不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤002中，采用岭回归分析方法消除各个碳排放影响因素的多重共线性，并根据消除了多重共线性的各个碳排放影响因素建立碳排放量预测模型。
作为本发明的一种优选技术方案：还包括位于步骤004之后的步骤005如下：
步骤005.根据所述不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量，分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量的变化趋势，并分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量峰值。
作为本发明的一种优选技术方案：所述被测地区技术水平包括被测地区能源强度和被测地区二产比重。
本发明所述一种地区碳排放量预测方法采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
(1)本发明设计的地区碳排放量预测方法，基于全新建模，操作方便快捷，能够根据该被测地区碳排放影响因素变化趋势和该被测地区未来年份发展规划，准确实现不同碳排放情景下，碳排放量的预测，且步骤清晰简明；
(2)本发明设计的地区碳排放量预测方法中，针对碳排放量预测模型的建立，采用岭回归分析方法能够有效消除各个碳排放影响因素的多重共线性，并据此建立碳排放量预测模型，有效提高了最终碳排放量预测的准确性；
(3)本发明设计的地区碳排放量预测方法中，针对获得不同碳排放情景下，被测地区各未来年份的碳排放量，还可由此进一步获得不同碳排放情景下，被测地区的碳排放量峰值，可以为城市发展规划提供有力的参考数据。
附图说明
图1是本发明设计地区碳排放量预测方法的流程示意图；
图2是实施例中某被测地区碳排放量变化趋势示意图；
图3是实施例中某被测地区未来年份碳排放量的变化趋势示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明设计一种地区碳排放量预测方法在实际应用过程中，具体包括如下步骤：
步骤001.统计被测地区年鉴中的相关数据，核算该被测地区的各历史年份碳排放量I和各历史年份对应的碳排放影响因素，其中，碳排放影响因素包括被测地区人口因素P、被测地区人均财富A、被测地区技术水平T，所述被测地区技术水平包括被测地区能源强度和被测地区二产比重；
步骤002.考虑各个碳排放影响因素之间存在彼此关联、互相影响的关系，采用岭回归分析方法消除各个碳排放影响因素的多重共线性，并根据消除了多重共线性的各个碳排放影响因素建立碳排放量预测模型如下所示：
lnI＝a+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+e
根据各历史年份碳排放量I、各历史年份对应的碳排放影响因素，获取碳排放量预测模型中常数项a的值、回归系数b、c、d的值和误差项e的值；
步骤003.根据该被测地区历年碳排放影响因素变化趋势、该被测地区未来年份发展规划，设定不同的碳排放情景，并获得不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值；
步骤004.根据不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值，分别通过碳排放量预测模型获得不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量；
步骤005.根据所述不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量，分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量的变化趋势，并分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量峰值；
本发明设计的地区碳排放量预测方法，基于全新建模，操作方便快捷，能够根据该被测地区碳排放影响因素变化趋势和该被测地区未来年份发展规划，准确实现不同碳排放情景下，碳排放量的预测，且步骤清晰简明。其中，针对碳排放量预测模型的建立，采用岭回归分析方法能够有效消除各个碳排放影响因素的多重共线性，并据此建立碳排放量预测模型，有效提高了最终碳排放量预测的准确性；并且，针对获得不同碳排放情景下，被测地区各未来年份的碳排放量，还可由此进一步获得不同碳排放情景下，被测地区的碳排放量峰值，可以为城市发展规划提供有力的参考数据。
本发明设计的地区碳排放量预测方法在实际的应用过程中，可以参加如下具体实施例：
步骤001.如图2所示为某被测地区2000-2013年的相关数据，核算该被测地区2000-2013年的各历史年份碳排放量，并由此获取该被测地区碳排放影响因素的历年变化趋势，如下表1所示，其中，碳排放影响因素包括被测地区人口因素P、被测地区人均财富A、被测地区技术水平T，所述被测地区技术水平包括被测地区能源强度Te和被测地区二产比重Ti；
表1 碳排放影响因素的历年变化趋势
步骤002.由于人口因素P、人均财富A、能源强度、二产比重相互影响，且其方差膨胀因子VIF均大于10，表明这四个影响因素存在将强的多重共线性，为了消除各个碳排放影响因素之间的多重共线性，采用岭回归分析方法消除各个碳排放影响因素的多重共线性，并根据消除了多重共线性的各个碳排放影响因素建立碳排放量预测模型如下所示：
lnI＝a+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+e
根据各历史年份碳排放量I、各历史年份对应的碳排放影响因素，获取碳排放量预测模型中常数项a的值、回归系数b、c、d的值和误差项e的值，即该被测地区的碳排放量预测模型如下所示：
lnI＝4.1957(lnP)+0.3263(lnA)+0.7156(lnTi)-0.0634(lnTe)-15.9299
(R2＝0.9802,F＝645.281,sig.＝0.000)
(R2为回归分析的决定系数，该值越接近1，表明该回归方程的拟合度较高，F值检验是对回归方程整体显著性的检验，F值为645.281，其对应的表征该方程的显著性水平的值sig为0.000，明显小于0.05，表明该方程的显著性水平较高)
步骤003.根据该被测地区历年碳排放影响因素变化趋势、该被测地区未来年份发展规划，如“十二五”发展规划、能源发展规划、经济发展规划、人口发展规划等区域规划，设定不同的碳排放情景，包括基准碳排放情景、中等减排碳排放情景、强减排碳排放情景三种不同的碳排放情景，其中，根据该被测地区历年碳排放影响因素变化趋势，确定基准碳排放情景下，该被测地区各碳排放影响因素的变化幅度；并根据该被测地区未来年份发展规划，确定强减排碳排放情景下各碳排放影响因素变化幅度；根据该被测地区历年碳排放影响因素变化趋势和该被测地区未来年份发展规划，确定中等减排碳排放情景下各碳排放影响因素的变化幅度；并获得不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值；不同的碳排放情景如下表所示：
表2 不同的碳排放情景下碳排放影响因素变化幅度
步骤004.根据不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值，分别通过碳排放量预测模型获得不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量；
步骤005.根据所述不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量，分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量的变化趋势，如图3所示，并分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量峰值，即该被测地区在强减排碳排放情景下将在2023年出现碳排放量峰值，在中等减排碳排放情景下将在2022年出现碳排放量峰值，可以为城市发展规划提供有力的参考数据。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (4)
1.一种地区碳排放量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤001.核算被测地区的各历史年份碳排放量I和各历史年份对应的碳排放影响因素，其中，碳排放影响因素包括被测地区人口因素P、被测地区人均财富A、被测地区技术水平T；
步骤002.建立碳排放量预测模型如下所示：
lnI＝a+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+e
根据各历史年份碳排放量I、各历史年份对应的碳排放影响因素，获取碳排放量预测模型中常数项a的值、回归系数b、c、d的值和误差项e的值；
步骤003.根据该被测地区历年碳排放影响因素变化趋势、该被测地区未来年份发展规划，设定不同的碳排放情景，并获得不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值；
步骤004.根据不同碳排放情景下，各未来年份对应碳排放影响因素的预测值，分别通过碳排放量预测模型获得不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量。
2.根据权利要求1所述一种地区碳排放量预测方法，其特征在于：所述步骤002中，采用岭回归分析方法消除各个碳排放影响因素的多重共线性，并根据消除了多重共线性的各个碳排放影响因素建立碳排放量预测模型。
3.根据权利要求1或2所述一种地区碳排放量预测方法，其特征在于：还包括位于步骤004之后的步骤005如下：
步骤005.根据所述不同碳排放情景下，该被测地区各未来年份的碳排放量，分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量的变化趋势，并分别获得不同碳排放情景下，该被测地区未来年份碳排放量峰值。
4.根据权利要求1所述一种地区碳排放量预测方法，其特征在于：所述被测地区技术水平包括被测地区能源强度和被测地区二产比重。
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