基于改进LSSVM的河北省碳排放预测研究

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伴随我国经济的快速发展与工业化进程的日益加快,能源消费水平大幅增长,碳排放形势严峻,推动节能减排、走低碳经济的发展道路成为我国实现可持续发展的重要措施。河北省经济发展依赖于重工业,能耗高。作为我国碳排放大省,其雾霾与环境污染等问题突显,对人们身体健康造成严重威胁。为此,如何实现经济与能源、环境的协同发展成为河北省亟待解决的问题,其碳排放变化趋势也成为关注的焦点。因此,本文选取河北省为研究对象,分析其碳排放现状与影响因素,并对未来一段时间内的碳排放量予以预测,这为政府部门制定减排措施、促进河北省碳减排工作具有重要的现实意义。本文基于河北省1990年至2015年的能源消费数据,利用碳排放系数法对各年的碳排放量进行测算,并选取碳排放总量、人均碳排放量以及碳排放强度三个指标衡量河北省碳排放总体水平。通过运用Tapio脱钩指标,研究河北省经济增长与碳排放量之间的关系,并进行因果链分解。结果表明,河北省碳排放与经济增长之间的关系呈现出弱脱钩为主的状态,且主要由减排弹性决定。以此为基础,从能源消费结构、人口结构、经济结构、技术水平四个层面选取煤炭消费比例、人口数量、城镇化率、实际GDP总额、第二产业比例以及能源效率共六个影响因子,并利用灰色关联度分析法(GRA)验证了各影响因素与碳排放量的关联性。通过构建基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法(GCS)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合使用的混合模型GCS-LSSVM,探究碳排放量与各影响因子之间的关系。以河北省1990年至2015年碳排放量与各影响因子的数据进行实例分析,该模型表现出良好的拟合精度,证明了本文所提出的GCS-LSSVM模型应用于碳排放预测的可行性与有效性。结合影响因素变化趋势,本文设定自然情景、低碳情景与强低碳情景三种情况,对2016年至2025年的河北省碳排放量进行预测。根据碳排放影响因素分析与预测结果,有针对性地提出河北省碳减排的相关对策,为河北省制定节能减排、低碳经济等相关政策与方针提供理论参考。
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