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ISSN: 2333-9721
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华中地区碳达峰预测——基于扩展的STIRPAT模型
Carbon Peak Prediction in Central China—Based on Extended STIRPAT Model

DOI: 10.12677/AAM.2024.131022, PP. 189-198

Keywords: IPCC排放因子法,岭回归,STIRPAT模型,情景分析法,碳达峰
IPCC Emission Factor Method
, Ridge Regression, STIRPAT Model, The Scenario Analysis Method, Carbon Peaking

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Abstract:

本文从我国“双碳”目标出发,以华中地区为研究对象,首先采用IPCC排放因子法对华中地区2005~2021年碳排放量数据进行核算整合,发现该地区在2012年后碳排放量呈现缓慢增长趋势;然后利用人口规模、人均GDP等五个指标建立了扩展的STIRPAT模型,拟合模型R2 = 0.9763,各指标均通过了95%的显著性检验;再运用情景分析法对该地区碳达峰时间及达峰排放量进行预测,预测结果显示该地区碳达峰时间最早出现于2026年,达峰排放量为162,432万吨,最迟达峰时间为2029年,达峰排放量为165,062万吨;最后根据预测结果给出了实现华中地区碳达峰的三条路径。
Starting from China’s “dual-carbon” goal, this paper takes central China as the research object, first-ly, the IPCC emission factor method is used to account for and integrate the carbon emission data of Central China from 2005 to 2021, and it is found that the carbon emissions in this area show a slow growth trend after 2012. Then, an extended STIRPAT model is established by using five indicators, such as population size and per capita GDP. The fitting model R2 = 0.9763, and all indicators have passed the significance test of 95%. Then the scenario analysis method is used to predict the peak carbon time and peak emissions in the region, and the prediction results show that the earliest peak carbon time in the region will occur in 2026, with peak emissions of 1624.32 million tonnes, and the latest peak time will be 2029, with peak emissions of 1650.62 million tonnes. Finally, ac-cording to the forecast results, three paths for carbon peaking in Central China are given.

References

[1]  习近平: 中国力争碳排放2030年前达到峰值, 努力争取2060年前实现碳中和[J]. 今日制造与升级, 2020(9): 10.
[2]  2030年前碳达峰行动方案[N]. 人民日报, 2021-10-27(007).
https://doi.org/10.28655/n.cnki.nrmrb.2021.011296
[3]  李建豹, 黄贤金, 揣小伟, 孙树臣. “双碳”背景下长三角地区碳排放情景模拟研究[J]. 生态经济, 2022, 38(11): 13-18+35.
[4]  王力, 冯相昭, 马彤, 高健. 典型城市减污降碳协同控制潜力评价研究: 以渭南市为例[J]. 环境科学研究, 2022, 35(8): 2006-2014.
https://doi.org/10.13198/j.issn.1001-6929.2022.06.30
[5]  刘茂辉, 翟华欣, 刘胜楠, 岳亚云, 杨多堃, 李婧. 基于LMDI方法和STIRPAT模型的天津市碳排放量对比分析[J]. 环境工程技术学报, 2023, 13(1): 63-70.
[6]  黎孔清, 陈俭军, 马豆豆. 基于STIRPAT和GM(1,1)模型的湖南省农地投入碳排放增长机理及趋势预测[J]. 长江流域资源与环境, 2018, 27(2): 345-352.
[7]  胡剑波, 罗志鹏, 李峰. “碳达峰”目标下中国碳排放强度预测——基于LSTM和ARIMA-BP模型的分析[J]. 财经科学, 2022(2): 89-101.
[8]  赵慈, 宋晓聪, 刘晓宇, 沈鹏, 陈忱, 刘磊. 基于STIRPAT模型的浙江省碳排放峰值预测分析[J]. 生态经济, 2022, 38(6): 29-34.
[9]  李心萍, 苏时鹏, 张雅珊, 朱翔. 福建省碳排放预测与碳达峰路径分析[J]. 资源开发与市场, 2023, 39(2): 139-147.
[10]  廖祖君, 张剑宇, 陈诗薇. 碳排放影响因素及达峰路径研究——基于四川省的分析[J/OL]. 软科学, 2022: 1-11. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1268.G3.20221109.1110.004.html, 2023-03-17.
[11]  孙洁, 王鹏飞. 基于STIRPAT模型研究南京碳排放的影响因素[J]. 物流科技, 2022, 45(2): 117-122.
https://doi.org/10.13714/j.cnki.1002-3100.2022.02.028
[12]  郭芳, 王灿, 张诗卉. 中国城市碳达峰趋势的聚类分析[J]. 中国环境管理, 2021, 13(1): 40-48.
https://doi.org/10.16868/j.cnki.1674-6252.2021.01.040
[13]  Guan, Y.R., Shan, Y.L., Huang, Q., Chen, H.L., Wang, D. and Hubacek, K. (2021) Assessment to China’s Recent Emission Pattern Shifts. Earth’s Future, 9, e2021EF002241.
https://doi.org/10.1029/2021EF002241
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2021EF002241
[14]  Shan, Y., Huang, Q., Guan, D., et al. (2020) China CO2 Emission Accounts 2016-2017. Scientific Data, 7, Article No. 54.
https://www.nature.com/articles/s41597-020-0393-y
https://doi.org/10.1038/s41597-020-0393-y

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