一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法，基于全新建模，操作方便快捷，能夠根據(jù)該被測(cè)地區(qū)碳排放影響因素變化趨勢(shì)和該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份發(fā)展規(guī)劃，準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)不同碳排放情景下，碳排放量的預(yù)測(cè)，且步驟清晰簡(jiǎn)明。
【專利說(shuō)明】一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)碳排放峰值預(yù)測(cè)方面的研究主要集中在能源消費(fèi)的碳排放 量峰值方面，研究主要方法集中在運(yùn)用STIRPAT模型、LEAP模型、EKC曲線、MARKAL-MACR0 模型方面，根據(jù)能源消耗量、碳排放強(qiáng)度等預(yù)估未來(lái)的碳排放變化趨勢(shì)等。
[0003] 國(guó)家發(fā)改委能源所2010年對(duì)中國(guó)2050年低碳發(fā)展道路進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中國(guó)2035 年基本達(dá)到中國(guó)工業(yè)化階段后，低碳情景的國(guó)家碳排放總量和人均碳排放開(kāi)始出現(xiàn)拐點(diǎn)， 并隨后保持較快的持續(xù)下降趨勢(shì)。陳俊武2011年對(duì)中國(guó)的碳排放峰值進(jìn)行了預(yù)測(cè)，表明我 國(guó)二氧化碳排放峰值年大約在2025年，大約是85. 6億噸C02。姜克雋等利用IPAC模型，對(duì) 我國(guó)未來(lái)中長(zhǎng)期的能源需求與溫室氣體排放情景進(jìn)行分析。結(jié)果顯示：基準(zhǔn)情景下，中國(guó)化 石燃料產(chǎn)生的碳排放將于2040年達(dá)到峰值；強(qiáng)化低碳情景下，中國(guó)將于2030年達(dá)到峰值， 因此如何準(zhǔn)確研究預(yù)測(cè)碳排放量將有助于更好的實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于全新預(yù)測(cè)模型， 操作方便快捷，能夠更準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)碳排放量預(yù)測(cè)的地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法。
[0005] 本發(fā)明為了解決上述技術(shù)問(wèn)題采用以下技術(shù)方案：本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種地區(qū)碳排放 量預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：
[0006] 步驟001.核算被測(cè)地區(qū)的各歷史年份碳排放量I和各歷史年份對(duì)應(yīng)的碳排放影 響因素，其中，碳排放影響因素包括被測(cè)地區(qū)人口因素 P、被測(cè)地區(qū)人均財(cái)富A、被測(cè)地區(qū)技 術(shù)水平T ;
[0007] 步驟002.建立碳排放量預(yù)測(cè)模型如下所示：
[0008] lnl = a+b (InP)+c (InA)+d (InT)+e
[0009] 根據(jù)各歷史年份碳排放量I、各歷史年份對(duì)應(yīng)的碳排放影響因素，獲取碳排放量預(yù) 測(cè)模型中常數(shù)項(xiàng)a的值、回歸系數(shù)b、c、d的值和誤差項(xiàng)e的值；
[0010] 步驟003.根據(jù)該被測(cè)地區(qū)歷年碳排放影響因素變化趨勢(shì)、該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份 發(fā)展規(guī)劃，設(shè)定不同的碳排放情景，并獲得不同碳排放情景下，各未來(lái)年份對(duì)應(yīng)碳排放影響 因素的預(yù)測(cè)值；
[0011] 步驟004.根據(jù)不同碳排放情景下，各未來(lái)年份對(duì)應(yīng)碳排放影響因素的預(yù)測(cè)值，分 別通過(guò)碳排放量預(yù)測(cè)模型獲得不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)各未來(lái)年份的碳排放量。
[0012] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟002中，采用嶺回歸分析方法消除各 個(gè)碳排放影響因素的多重共線性，并根據(jù)消除了多重共線性的各個(gè)碳排放影響因素建立碳 排放量預(yù)測(cè)模型。
[0013] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：還包括位于步驟004之后的步驟005如下：
[0014] 步驟005.根據(jù)所述不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)各未來(lái)年份的碳排放量，分別 獲得不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份碳排放量的變化趨勢(shì)，并分別獲得不同碳排 放情景下，該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份碳排放量峰值。
[0015] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述被測(cè)地區(qū)技術(shù)水平包括被測(cè)地區(qū)能源強(qiáng)度 和被測(cè)地區(qū)二產(chǎn)比重。
[0016] 本發(fā)明所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有 以下技術(shù)效果：
[0017] (1)本發(fā)明設(shè)計(jì)的地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法，基于全新建模，操作方便快捷，能夠根 據(jù)該被測(cè)地區(qū)碳排放影響因素變化趨勢(shì)和該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份發(fā)展規(guī)劃，準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)不同碳 排放情景下，碳排放量的預(yù)測(cè)，且步驟清晰簡(jiǎn)明；
[0018] (2)本發(fā)明設(shè)計(jì)的地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法中，針對(duì)碳排放量預(yù)測(cè)模型的建立，采用 嶺回歸分析方法能夠有效消除各個(gè)碳排放影響因素的多重共線性，并據(jù)此建立碳排放量預(yù) 測(cè)模型，有效提高了最終碳排放量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；
[0019] (3)本發(fā)明設(shè)計(jì)的地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法中，針對(duì)獲得不同碳排放情景下，被測(cè)地 區(qū)各未來(lái)年份的碳排放量，還可由此進(jìn)一步獲得不同碳排放情景下，被測(cè)地區(qū)的碳排放量 峰值，可以為城市發(fā)展規(guī)劃提供有力的參考數(shù)據(jù)。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0020] 圖1是本發(fā)明設(shè)計(jì)地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法的流程示意圖；
[0021] 圖2是實(shí)施例中某被測(cè)地區(qū)碳排放量變化趨勢(shì)示意圖；
[0022] 圖3是實(shí)施例中某被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份碳排放量的變化趨勢(shì)示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0023] 下面結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0024] 如圖1所示，本發(fā)明設(shè)計(jì)一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，具體包 括如下步驟：
[0025] 步驟001.統(tǒng)計(jì)被測(cè)地區(qū)年鑒中的相關(guān)數(shù)據(jù)，核算該被測(cè)地區(qū)的各歷史年份碳排 放量I和各歷史年份對(duì)應(yīng)的碳排放影響因素，其中，碳排放影響因素包括被測(cè)地區(qū)人口因 素 P、被測(cè)地區(qū)人均財(cái)富A、被測(cè)地區(qū)技術(shù)水平T，所述被測(cè)地區(qū)技術(shù)水平包括被測(cè)地區(qū)能源 強(qiáng)度和被測(cè)地區(qū)二產(chǎn)比重；
[0026] 步驟002.考慮各個(gè)碳排放影響因素之間存在彼此關(guān)聯(lián)、互相影響的關(guān)系，采用嶺 回歸分析方法消除各個(gè)碳排放影響因素的多重共線性，并根據(jù)消除了多重共線性的各個(gè)碳 排放影響因素建立碳排放量預(yù)測(cè)模型如下所示：
[0027] lnl = a+b (InP)+c (InA)+d (InT)+e
[0028] 根據(jù)各歷史年份碳排放量I、各歷史年份對(duì)應(yīng)的碳排放影響因素，獲取碳排放量預(yù) 測(cè)模型中常數(shù)項(xiàng)a的值、回歸系數(shù)b、c、d的值和誤差項(xiàng)e的值；
[0029] 步驟003.根據(jù)該被測(cè)地區(qū)歷年碳排放影響因素變化趨勢(shì)、該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份 發(fā)展規(guī)劃，設(shè)定不同的碳排放情景，并獲得不同碳排放情景下，各未來(lái)年份對(duì)應(yīng)碳排放影響 因素的預(yù)測(cè)值；
[0030] 步驟004.根據(jù)不同碳排放情景下，各未來(lái)年份對(duì)應(yīng)碳排放影響因素的預(yù)測(cè)值，分 別通過(guò)碳排放量預(yù)測(cè)模型獲得不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)各未來(lái)年份的碳排放量；
[0031] 步驟005.根據(jù)所述不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)各未來(lái)年份的碳排放量，分別 獲得不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份碳排放量的變化趨勢(shì)，并分別獲得不同碳排 放情景下，該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份碳排放量峰值；
[0032] 本發(fā)明設(shè)計(jì)的地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法，基于全新建模，操作方便快捷，能夠根據(jù)該 被測(cè)地區(qū)碳排放影響因素變化趨勢(shì)和該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份發(fā)展規(guī)劃，準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)不同碳排放 情景下，碳排放量的預(yù)測(cè)，且步驟清晰簡(jiǎn)明。其中，針對(duì)碳排放量預(yù)測(cè)模型的建立，采用嶺回 歸分析方法能夠有效消除各個(gè)碳排放影響因素的多重共線性，并據(jù)此建立碳排放量預(yù)測(cè)模 型，有效提高了最終碳排放量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；并且，針對(duì)獲得不同碳排放情景下，被測(cè)地區(qū) 各未來(lái)年份的碳排放量，還可由此進(jìn)一步獲得不同碳排放情景下，被測(cè)地區(qū)的碳排放量峰 值，可以為城市發(fā)展規(guī)劃提供有力的參考數(shù)據(jù)。
[0033] 本發(fā)明設(shè)計(jì)的地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，可以參加如下具體實(shí) 施例：
[0034] 步驟001.如圖2所示為某被測(cè)地區(qū)2000-2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，核算該被測(cè)地區(qū) 2000-2013年的各歷史年份碳排放量，并由此獲取該被測(cè)地區(qū)碳排放影響因素的歷年變化 趨勢(shì)，如下表1所示，其中，碳排放影響因素包括被測(cè)地區(qū)人口因素 P、被測(cè)地區(qū)人均財(cái)富A、 被測(cè)地區(qū)技術(shù)水平T，所述被測(cè)地區(qū)技術(shù)水平包括被測(cè)地區(qū)能源強(qiáng)度Τε和被測(cè)地區(qū)二產(chǎn)比 重凡；
[0035]

【權(quán)利要求】
1. 一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟001.核算被測(cè)地區(qū)的各歷史年份碳排放量I和各歷史年份對(duì)應(yīng)的碳排放影響因 素，其中，碳排放影響因素包括被測(cè)地區(qū)人口因素 P、被測(cè)地區(qū)人均財(cái)富A、被測(cè)地區(qū)技術(shù)水 平T ; 步驟002.建立碳排放量預(yù)測(cè)模型如下所示： lnl = a+b (InP)+c(InA)+d(InT)+e 根據(jù)各歷史年份碳排放量I、各歷史年份對(duì)應(yīng)的碳排放影響因素，獲取碳排放量預(yù)測(cè)模 型中常數(shù)項(xiàng)a的值、回歸系數(shù)b、c、d的值和誤差項(xiàng)e的值； 步驟003.根據(jù)該被測(cè)地區(qū)歷年碳排放影響因素變化趨勢(shì)、該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份發(fā)展 規(guī)劃，設(shè)定不同的碳排放情景，并獲得不同碳排放情景下，各未來(lái)年份對(duì)應(yīng)碳排放影響因素 的預(yù)測(cè)值； 步驟004.根據(jù)不同碳排放情景下，各未來(lái)年份對(duì)應(yīng)碳排放影響因素的預(yù)測(cè)值，分別通 過(guò)碳排放量預(yù)測(cè)模型獲得不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)各未來(lái)年份的碳排放量。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟002中，采 用嶺回歸分析方法消除各個(gè)碳排放影響因素的多重共線性，并根據(jù)消除了多重共線性的各 個(gè)碳排放影響因素建立碳排放量預(yù)測(cè)模型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法，其特征在于：還包括位于步 驟004之后的步驟005如下： 步驟005.根據(jù)所述不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)各未來(lái)年份的碳排放量，分別獲得 不同碳排放情景下，該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份碳排放量的變化趨勢(shì)，并分別獲得不同碳排放情 景下，該被測(cè)地區(qū)未來(lái)年份碳排放量峰值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述被測(cè)地區(qū)技術(shù) 水平包括被測(cè)地區(qū)能源強(qiáng)度和被測(cè)地區(qū)二產(chǎn)比重。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104063630SQ201410340546
【公開(kāi)日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2014年7月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月16日
【發(fā)明者】辛穎梅, 吳炎, 宋飛飛, 孫潔晶 申請(qǐng)人:南京擎天科技有限公司