基于投影寻踪法的中国各省区碳排放聚类分析

发布时间：2017-08-12 04:33

  本文关键词：基于投影寻踪法的中国各省区碳排放聚类分析

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【摘要】：随着我国工业化和城市化的推进,化石能源燃烧所产生的二氧化碳等温室气体的排放量不断增长,一方面造成了我国环境的急剧恶化,另一方面也给我国的能源供给产生了很大的压力。由于当前我国产业发展水平低下、产业结构不合理,以煤为主的能源结构先天失衡、能源利用效率低下等原因,严重制约了我国低碳经济的发展。在这样一个大背景下,我国政府根据我国实际情况提出了发展节能减排,这是升级产业结构、优化能源结构、改善生态环境、实现低碳发展的重要途径,通过节能减排我们可以在实现低碳目标的同时,最大化的不影响经济发展,甚至相关技术的创新还是新的经济增长点,因此我国需要大力推动节能减排。鉴于此,本文研究我国省域低碳经济发展水平并分析碳排放影响因素与碳排放空间分布格局差异性,对指导我国碳减排与低碳经济发展具有重要意义。本文主要的研究内容可归纳为以下三个方面:首先,本文选取中国30个省市区2003—2012年的面板数据,运用《IPCC2006清单法》计算出了2003—2012年中国以及各省份碳排放数量,并对其结果进行了空间差异分析。其次,利用Kaya恒等式确定我国省域碳排放各影响因素,进一步应用基于加速遗传算法的投影寻踪法对各省区碳排放进行聚类,确定了最佳投影方向,得到我国各省域低碳经济发展水平的投影值,并将我国碳排放分为四类区域;再次,采用LMDI因素分解法对我国四类区域的碳排放影响因素进行分解研究。通过对模型进行计算,最终得出各个影响因素对我国二氧化碳排放总量增长的贡献率。对各种影响因素进行归纳分类,并分别对碳排放强度、能源结构、产业结构和人口规模以及经济增长五类效应进行分析。最后,针对不同尺度区域碳排放影响因素的LMDI分解结果,提出了有针对性的碳排放调控措施。本研究不仅丰富了低碳经济理论与方法,而且对我国省域低碳经济的发展提供了理论支撑。
【关键词】：碳排放 聚类分析 投影寻踪 LMDI模型
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X321;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 碳排放国外研究现状11-12
• 1.2.2 碳排放国内研究现状12-13
• 1.3 研究目的及创新点13-14
• 1.3.1 研究目的13
• 1.3.2 主要创新点13-14
• 1.4 研究内容及研究思路14-16
• 1.4.1 研究内容14
• 1.4.2 研究思路14-16
• 第2章 基础理论研究16-26
• 2.1 碳排放相关理论16-18
• 2.1.1 碳排放基本概念16-17
• 2.1.2 碳排放水平衡量指标17-18
• 2.2 基于实数编码的加速遗传算法简介18-21
• 2.2.1 遗传算法简介18-20
• 2.2.2 模型构建20-21
• 2.3 投影寻踪聚类模型21-24
• 2.3.1 投影寻踪的产生背景21-22
• 2.3.2 投影寻踪的基本内容22-23
• 2.3.3 模型建立23-24
• 2.4 本章小结24-26
• 第3章 我国碳排放量测算和特征分析26-36
• 3.1 我国碳排放量测算26-27
• 3.2 我国碳排放特征分析27-35
• 3.2.1 我国碳排放总量分析27-29
• 3.2.2 我国各省市碳排放量分析29-35
• 3.2.3 我国碳排放特征35
• 3.3 本章小结35-36
• 第4章 我国碳排放影响因素的省域聚类分析36-48
• 4.1 基于Kaya模型的指标选取36-37
• 4.2 碳排放影响因素分析37-39
• 4.3 数据来源39-46
• 4.4 聚类结果分析46-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 我国各省区碳排放影响因素差异分析48-55
• 5.1 基于LMDI方法的碳排放因素分解模型48-49
• 5.2 我国各省区碳排放影响因素的分解分析49-52
• 5.2.1 区域碳排放量LMDI分解49-51
• 5.2.2 区域碳排放量LMDI分解结果分析51-52
• 5.3 政策建议52-54
• 5.4 本章小结54-55
• 第6章 研究成果和结论55-57
• 参考文献57-62
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文和科研成果62-63
• 致谢63

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