中国省级能源消耗CO_(2)排放状况及未来趋势分析.pdfVIP

环境与社会EnvironmentandSociety

10.19634/j.cnki.11-1403/c.2024.01.019

DOI：

中国省级能源消耗CO排放状况及未来趋势分析

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□唐小焱

（贵州财经大学大数据应用与经济学院，贵州贵阳550025）

［［］］制定“碳减排”措施需要信息支持，为获得必要的辅助信息，首先用动态时间规整聚类方法将中国30个省份按CO

摘要2

排放的相似性划分为4种类型，再对每种排放类型用LASSO回归模型识别出总CO2排放量的关键排放源，最后用长短期记

忆和门控循环单元神经网络模型预测了4种场景下的排放量，并探索“碳达峰”路径。结果显示：类型1和2的关键排放

源是交通运输业的柴油、发电供热行业的原煤和非金属矿物产品部门的生产过程（水泥）；类型3的关键排放源是发电供热

行业的原煤和钢铁行业的焦炭，类型4的关键排放源是交通运输业的汽油、发电供热行业的原煤以及非金属矿物产品部门

的生产过程（水泥）。针对当前的“碳达峰”目标，在基准场景下所有类型都不能按时达峰；在达峰任务方面，类型3的省份

比其它各类型的省份任务更为艰巨。

［［关键词］］省级CO2排放；聚类分析；神经网络模型

［［］］［［］］［［］］

中图分类号X196,F124,F222.1文献标识码A文章编号1003-1154(2024)01-0180-10

中国政府为应对全球气候变化问题，积极采取了一地区，直辖市处于低排放区，而陕西、新疆和内蒙古则

系列政策进行节能降碳、能源结构优化和产业结构转在快速跃升。贺泽远[4]则用聚类分析方法，研究了中

型，扭转了CO2排放快速上升的趋势，降低了煤炭在能源国省级碳排放量与经济发展的关系。他发现中国经济

消费结构中的占比[1]。2020年9月中国政府在联合国发达地区碳排放情况普遍改善，而中西部地区碳排放

大会上承诺了“双碳”目标，对减少碳排放任务提出了改善不明显。这些研究都认为不同地区应该实施差异

更高要求。为了能够在短时间内达成“双碳”目标，有化低碳政策。

必要根据中国省级CO2排放源的动态特征划分类型、识省份分类后，各排放类型的一个重要特征是存在

别各类型中影响CO2排放量的关键排放源、预测各类型对总排放量有关键贡献的排放源。识别出关键排放

未来的“碳达峰”情况，并在此基础上根据各类型的排源有助于构建各类型排放量的预测模型，并探索实现

放特点制定相应的减排措施。“碳达峰”的路径。在对CO排放量的关键影响因

2

经过分类的数据可提供更准确有用的信息。在早素和对CO2排放量达峰的研究中，传统的方法通常是

期对省份进行分类的研究中，常用相邻区域进行划分。采用各种技术将非线性的模型转换为线性回归模型，

例如潘文卿、刘婷、和王丰国[2]分析了中国1997年至分析关键影响因素、构建预测模型并预测未来CO2排

2014年八大区域的生产性CO2排放情况，发现对全国放量达峰状况[2,5-8]。潘文卿、刘婷、和王丰国[2]采用

碳排放增长贡献最小的是京津和南部沿海地区