三峡库区碳排放预测模型

为减小三峡工程对下游地区生态环境的影响,对三峡库区二氧化碳的排放进行预测。主要研究三峡库区的二氧化碳排放预测问题,利用庞特里亚金最大值原理和马尔可夫过程建立三峡库区的二氧化碳排放模型,再将碳排放问题转化为一阶偏微分方程,然后利用四阶变步长龙格-库塔方法计算出2015~2021年三峡库区的整体二氧化碳排放量。根据这些数据,得出能源使用量与碳的排放量有着直接关系,二氧化碳的大量排放很可能导致全球的温室效应,然而一味减少能源使用量会影响经济的增长,如何在两者之间达到平衡就显得很重要,同时为三峡库区环境治理提供数据支持。     

海南省交通运输业能源需求与碳排放预测分析

为预测海南省交通运输业的能源需求与碳排放情况,以美国和瑞典共同开发的模型—"长期能源替代规划系统(LEAP)"和MATLAB为工具,在分析2005—2014年间海南省交通运输业能源消耗及碳排放现状的基础上,建立了海南省交通运输的能源与环境LAEP模型,同时,采用回归分析法,对海南省交通运输业的能源需求和二氧化碳排放量进行了预测,并设置了基准、结构和政策3种情境,以2010年为基准期,估测了2015—2035年交通运输的能源需求量和二氧化碳排放量.分析结果表明,在节能低碳情景下,2035年海南省的能源需求和CO_2排放量显著减缓,其中能源需求的结构情境相比基准情境将降低11.45%,单位产值的CO_2排放则减少15.01%.政策情境相比基准情境将降低11.08%,单位产值的CO_2排放则减少12.24%.因此,调整交通运输的结构比例和从政策角度降低各终端的能源强度,有利于节能减排的实现.     

2050年中国碳排放量的情景预测——碳排放与社会发展Ⅳ

在简要评价碳排放预测方法和模型的基础上,对我国2050年的碳排放量进行了预测。结果表明,我国2050年碳排放量最佳可能范围为2.4～3.3PgC/a;人均碳排放量为1.7～2.3tC。最佳可能上限预测的碳排放量峰值年为2035年,碳排放量峰值为4.4PgC/a,人均碳排放量峰值为3.0tC。2006—2050年我国累计碳排放总量的最佳可能范围为102～156PgC,人均累计碳排放量为71～109tC。人均累计排放最佳预测上限低于美国同期累计人均排放,与发达国家同期累计人均排放相差不大,但在1850—2005年,我国累计人均排放分别是发达国家和美国的约1/10和1/20。这些表明就人均累计排放而言,我国与发达国家间仍然有较大的差距。     

基于支持向量回归机的中国碳排放预测模型

选取人口、城镇化率、人均GDP、服务业增加值比重、单位GDP能耗、煤炭消费比例等6项影响因素作为自变量,运用支持向量回归机方法构建中国碳排放预测模型。以1980—2009年碳排放及影响因素数据为样本,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的支持向量回归机模型。结合"十二五"规划,设置不同情境下影响因素预测值,对2010—2015年中国碳排放进行预测。预测结果表明,中国可适当降低GDP增速,不断优化能源结构,以确保碳减排目标的有效实现。     

福建省交通运输业碳排放影响因素的实证分析（英文）

随着经济的快速发展及城镇化进程的不断加快,交通运输业已成为碳排放的重要来源部门,识别碳排放的关键因素对于交通运输业节能减排与绿色发展至关重要。采用方差分析法对福建省交通运输业碳排放影响因素进行实证研究,结果表明,交通效能对碳排放的影响最为显著,交通碳排放强度的影响次之,运输结构对碳排放的影响不显著,同时存在交通效能和运输结构的显著交互作用。基于此,为了促进交通运输业绿色低碳发展,建议重点围绕着交通效能创新节能减排技术,对于交通运输业的绿色低碳发展具有重要意义。     

基于BP神经网络的我国碳排放情景预测

碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素,选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量,以1980-2009年的指标数据为训练样本,运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型,并对2010-2015年我国碳排放进行预测,结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速,促使碳排放目标的有效实现。     

建筑碳排放影响因素分析及情景预测

为了解建筑碳排放的影响因素,以江苏省2005—2019年的建筑碳排放数据为研究对象,采用STIRPAT模型对影响建筑碳排放因素进行分析,并以常住人口、城镇化率、人均GDP、第三产业增加值、钢材产量、平均运输里程、建筑企业劳动生产率等为建筑全生命周期各阶段的主要影响因素,利用GA-BP神经网络模型对该省2020—2030年的建筑碳排放进行预测.实验结果表明：常住人口、城镇化率、钢材产量、平均运输里程以及建筑企业劳动生产率的提高会增加建筑碳排放;而人均GDP和第三产业增加值的上升有利于建筑碳排放量的减少.预测结果显示,江苏省建筑全生命周期碳排放在2012年已达到峰值,表明未来江苏省建筑碳排放总体呈下降趋势.该文结果为江苏省建筑业碳减排工作提供理论依据,同时江苏省作为建筑业大省,其在建筑业发展及碳减排工作推进中的经验也将为其他省份提供宝贵的参考价值.     

中国人口预测模型

针对近年来我国的人口总数仍持续增高,老龄化进程加速从而导致的抚养比不断提高,对社会保障体系和公共服务体系的压力加大,并影响到社会代际关系的和谐,根据高教杯全国大学生数模竞赛给出的数据,建立了一个关于中国人口预测的模型．该模型对未来我国总人口的变化趋势和老龄化结构做出了较好的分析,并对中短期内我国的城、镇、乡人口变化情况进行了比较和分析．利用灰色系统理论中的GM（1,1）模型对我国城、镇、乡人人口、总人口以及老龄化比例进行了中短期的预测,后又利用函数拟合方法对中国总人口和老龄化比例进行长期的预测．使用了Mathematica数学软件、EXCEL表格并辅以灰色系统软件进行计算求解验证,很好地实现了编程和一些数据的处理,得到了较高的准确度,并结合预测出的数据分析了中国未来人口的发展情况,提出了一些相应的控制人口数量,改善老龄化问题,乡村城镇化问题的建议．     

深圳市主要道路交通碳排放特征与低碳交通发展情景研究

应用国际机动车排放模型(IVE)和实地观测数据, 计算深圳市3种类型机动车的碳排放因子和主要道路的碳排放强度, 得到深圳市主要道路交通碳排放的时空特征, 并应用情景分析法, 定量化地比对各种低碳交通发展模式。结果表明: 1) 深圳市交通碳排放空间分布极不均衡, 市中心区主要干道的碳排放强度显著高于中心区外围路段, 连接城市组团干道的碳排放强度显著高于组团内道路; 2) 深圳市交通碳排放日变化趋势主要有4种类型(单峰型、双峰型、波动型和均衡型), 工作日早晚高峰碳排放量最高; 3) 对比高、中、低3种程度低碳交通模式, 发现中度严格的减碳模式符合深圳社会经济和交通发展的要求。     

交通运输业的节能减排

我国经济快速增长,各项建设取得巨大成就,但也付出了巨大的资源和环境代价,经济发展与资源环境的矛盾日趋尖锐,群众对环境污染问题反应强烈.这种状况与经济结构不合理、增长方式粗放直接相关.不加快调整经济结构、转变增长方式,资源支撑不住,环境容纳不下,社会承受不起,经济发展难以为继.只有坚持节约发展、清洁发展、安全发展,才能实现经济又好又快发展.同时,温室气体排放引起全球气候变暖,备受国际社会广泛关注.进一步加强节能减排工作,也是应对全球气候变化的迫切需要,是我们应该承担的责任.     

中国机动车碳排放估算的研究进展

中国机动车是交通领域碳排放的一个重要贡献者,中国机动车的碳排放及其对碳排放总量的贡献预计将在未来增加。道路交通领域是重要的碳排放源, 文章综述了中国机动车碳排放估算的研究进展,阐明各省市机动车排放清单、时间趋势和区域特征,为助力实现中国碳中和目标,对未来碳排放措施提供相应的决策支持。     

美国的交通运输业小议

美国是世界上交通运输业较发达的国家之一,这给美国的社会、经济生活带来了极大方便和好处。但随着交通运输业的发展,也出现了许多问题,引起了专家学者的注意,他们对此正在进行探讨和研究。现摘要介绍给读者。特大城市和新的运输规律的出现。今天,美国城市以每年1百万英亩的速度扩展着。据估计,有2/3以上的美国人居住在象纽约、芝加哥和洛杉矶这样的大城市。城市问题专家皮克德预言,到本世纪末下世纪初,美国将出现大城市密集地区,可称为大城市带。它东起缅因州,延伸到弗吉尼亚,向西扩展到     

中国交通运输业全要素生产率地区差异的实证研究

在构建1984—2010年中国30个省(区、市)交通运输业面板数据的基础上,同时采用LLC检验、IPS检验、Breiting检验、ADF-F检验和PP-F检验等方法对面板数据进行了单位根检验,采用EG两步法对变量之间的协整关系进行了检验.实证研究的检验结果表明,中国交通运输业的全要素生产率(TFP)存在明显的地区差异,地区间及地区内部资金、技术、劳动力等要素投入是引起差异的主要原因.运用σ收敛法考察了1984—2010年中国各地区交通运输业TFP的收敛性,检验表明,中国交通运输业TFP在三大区域之间和区域内部都存在发散的趋势.政府应注重交通运输业的规划、管理,通过适当的政策调节地区差距,鼓励地区间的学习、模仿和技术流动,以促进交通运输业在各地区的协调发展.     

中国居民消费价格指数的ARIMA预测模型

本文将2009年1月至2014年12月期间的中国居民消费价格总指数进行了分析,对序列进行了季节性检验和季节性调整,通过计算季节指数,利用时间序列图以及ADF检验方法检验了调整后序列的平稳性,得到了居民消费价格总指数的ARIMA模型.最后分别对CPI进行静态预测和动态预测,将预测结果乘以季节指数将预测结果还原,得到了较为满意的结果.     

中国社会消费品零售总额的预测模型

用自回归、移动平均、自回归移动平均模型(ARIMA)拟合分析2002年1月到2008年8月中国社会消费品零售总额,建立预测消费品零售总额的疏系数乘积季节模型,并用该模型预测2008年6~10月的社会消费品零售总额和2009年月度消费品零售总额.模型预测误差率都在0.03以内,估计值与真实值吻合,拟合效果能达到预期的目的.     

中国人口发展的灰色预测模型

应用灰色系统理论对我国的人口数量进行预测,首先预测净增人口数量,进而预测总人口数量,给出了不同维数的预测结果并进行对比,对比结果表明,7维灰色预测模型为最佳模型,最后利用其对我国的总人口进行预测。     

基于因素分解的碳排放分析及情景预测——以东营市为例

笔者采用因素分解法对东营市的一次能源碳排放进行分析,并利用IPAT方程对东营市未来中长期的经济发展与碳排放进行了情景预测．研究表明：2005—2009年东营市一次能源消费的碳排放总量逐年增长,年均增长率为7．5％;人均碳排放量随着人口的增长呈增长趋势,年均增长速率为6．6％;碳排放强度呈下降趋势,年均下降速率为7．2％;能源结构不断优化,碳能源强度逐年下降,年均下降率为0．5％;第二产业能源消费所占比重最高,是影响碳排放的主要产业部门;低碳情景是东营市实现可持发展的最佳方案且该情景的实现在一定程度上是以减缓经济增长桌宴现节能减排目标的     

中国能源服务需求预测模型

为系统研究中国能源服务需求预测问题,基于中国的终端能源消费构成的特点,应用集合模型方法建立了一个具有饱和水平限制模块的中国能源服务需求预测模型(energy service demand projection model,ESDPM)。在对未来人口和经济增长进行合理假设的基础上,预测了5个高耗能部门的产量。结果显示:中国主要的高耗能工业将于2020年左右进入缓慢增长时期,并于2035年达到产量峰值,之后保持稳定水平。其中,钢铁、水泥、合成氨和铝的产量峰值分别为7.4、17.8、0.9和0.3亿t;而机制纸及纸板产量将持续稳步增长,于2050年达到5.3亿t。     

中国城市居民生活碳排放的量化——个人碳排放计算器的设计与应用

根据IPCC温室气体清单方法,以投入产出表为基础,测算直接和间接碳排放系数,确定我国城市居民日常生活碳排放的量化公式.使用Visual Studio软件开发工具,制作出可以独立运行于WindowsXP、Win7等操作系统的碳排放计算器.以问卷调查和计算器为基础,分析我国城市居民的消费模式,计算人均每天碳排放.针对特定案例,对个人碳排放进行动态分析,为个人减少碳排放提供简便易行的帮助指导.     

试论加快交通运输业的发展

随着经济全球化进程的发展．特别是我国加入世贸组织以后,交通运输发展必然要与世界接轨,因此,加快交通运输发展必须要适应当前世界运输发展的趋势。本文从促进科技术发展;调整交通规划;强化政府责任等几个方面对交通运输业的发展进行了论述。