基于PCA-SVR的中国省际碳排放量预测与时空演化研究

发布时间：2020-11-19 20:53

　　 自二战后,全球经济发展日新月异,经济发展在改善人类生活的同时也带来一系列问题,尤其是环境问题。全球气候问题又是亟待解决的环境问题,全球气温变暖导致两级冰川日渐消融,海平面升高给人类生存带来严峻考验。这主要由温室气体引致,温室气体又主要来源于含碳化合物燃烧的排放。为缓解温室气体的排放,世界各国有必要通力合作,承担有区别的责任,减少全球温室气体的排放。我国作为世界上碳排放量最多的国家承担着节能减排的重要责任,因此,有必要从全国省际范围实行碳减排政策遏制碳排放量不断增加的趋势。首先,本文对1995-2017年我国30个省区碳排放量进行比较,并将30个省区按各省碳排放量、各省人均碳排放量、各省碳排放强度进行省际差异性分析。本文通过实验发现:我国省际碳排放量在1995-2017年呈增长趋势;个别省的人均碳排放量在部分年份有波动,我国省际人均碳排放量总体上在1995-2017年也呈增长态势;省际碳排放强度在1995-2017年的变化态势正好与省际碳排放量和省际人均碳排放量变化趋势相反。此外,经过聚类可知,我国的省际碳排放量可划分为低、中、高三种排放类型。在三种碳排放量类型中,山东、辽宁、广东处于高碳排放量区域,并且其总量显著高于其它省区。内蒙古、新疆等省区处于低碳排放量区域,但其省际碳排放强度相对其它省区较高。对省际碳排放量的差异性分析表明,中国碳排放量总体呈上升趋势,但是碳排放强度的下降从侧面反映我国经济进入高质量发展时期。其次,在对30个省区域碳排放量比较分析的基础上,研究省际碳排放量影响因素。本文选取能源消费结构、人口、人均碳排放量、碳排放强度、人均GDP、产业结构、城镇化水平七个特征变量来探索其中的影响因素。经过信息增益的萃取发现人口、人均GDP、城镇化水平三个变量主要影响中国省际碳排放量,能显著促进省际碳排放量的增加。能源消费结构、产业结构在一定程度上会抑制碳排放。在中国省际碳排放量预测方面,根据省际碳排放量的现状分析并基于信息增益筛选的主要影响因素,应用机器学习的PCA-SVR组合模型对中国省际碳排放量进行预测,预测结果表明PCA-SVR模型误差较小,能进行省际碳排放量的预测,此外,实验发现各省的碳排放量差异较大,这与各省的人口、人均GDP和城镇化水平有关,而整个中国在2023年的碳排放量将在99.5亿吨到280.1亿之间浮动。最后,基于省际碳排放量的预测,对省际碳排放量进行时空演变分析,实证分析表明,中国省际碳排放量的非均衡度有逐渐增大趋势,并表现出严重地“极化”现象。针对非平衡的“极化”现象,有必要及时地控制省际碳排放量的非均衡增长,积极制定适宜的碳减排调控策略,实现预定的碳减排目标。
【学位单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：X321;F124.5
【部分图文】：

技术路线图

图 3.1 省际碳放排量趋势Fig. 3.1 Inter-provincial carbon emission trends低碳排放量地区碳排放量均值的基础上，运用 origin 画出我国省际碳 3.1。由图可知，在 1995-2017 年的时间段内，全国多数省份的碳排别年份出现小幅度减少。北京、江西、湖南、甘肃、吉林、海南等省

图 3.2 省际年平均碳排放强度（单位：千克/元）Fig. 3.2 Inter-provincial annual average carbon intensity (Unit: kg / yuan)图 3.2 可知，基于省际年平均碳排放强度视角，煤炭大省山西和西北的宁，从侧面反映这两个省份经济发展还有很大活力。此外，山西、宁夏、内新疆、甘肃等省区的碳排放强度高于全国平均值。从区域视角来看，碳排高的顺序为：华南、华东、华中、西南、东北、华北、西北。该顺序表明
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本文编号：2890429