极端天气因子对长三角地区碳排放的影响研究
发布时间：2023-12-04 17:50
长三角地区是目前中国经济发展速度最快、经济总量规模最大的经济板块,同时也是能源消费和二氧化碳排放量最多的区域之一。在全球气候变暖以及极端天气频发的背景下,本文主要对长三角地区碳排放现状和趋势以及极端天气因子对该地区碳排放是否产生影响进行了探析。 首先,本文采用IPCC碳排放技术指南提供的能源消费碳排放计算公式,对长三角地区1996-2010年能源消费引起的碳排放量进行了计算。在此基础上分别建立灰色预测GM(1,1)模型和Gompertz曲线预测模型,分析了长三角地区未来碳排放趋势。研究发现,长三角地区能源消费以煤炭为主,碳排放量正处于而且还将处于持续增长阶段,短期内难以达到峰值。 其次,对极端天气的概念及其常见类型进行了描述,并对其可能产生的影响进行了分析。同时,引出了本文的核心问题,即极端天气因子是否会对长三角地区的碳排放产生影响? 再次,分别运用DEA模型和多元线性回归模型,分析了极端高温、极端低温、无降水、大雨和暴雨等极端天气因子对长三角地区单位GDP二氧化碳排放量的影响。研究表明,极端天气因子对长三角地区单位GDP二氧化碳排放量有影响作用。 (1)江苏省高温天数每增长1%会引起...
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
目录
摘要
ABSTRACT
第一章 前言
1.1 选题背景及其意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 碳排放及其影响因素
1.2.2 极端天气及其经济社会影响
1.2.3 研究述评
1.3 论文研究的主要思路和结构
第二章 长三角地区碳排放现状及趋势
2.1 长三角地区碳排放量计算
2.1.1 数据来源与处理
2.1.2 数据分析
2.1.3 上海市碳排放现状
2.1.4 江苏省碳排放现状
2.1.5 浙江省碳排放现状
2.1.6 长三角两省一市碳排放现状比较分析
2.2 长三角地区碳排放趋势预测
2.2.1 灰色预测GM(1,1)模型
2.2.2 Gompertz(龚柏兹)曲线预测模型
2.2.3 结果分析
2.2.4 上海市碳排放趋势分析
2.2.5 江苏省碳排放趋势分析
2.2.6 浙江省碳排放趋势分析
2.2.7 长三角两省一市碳排放趋势比较分析
2.3 本章小结
第三章 极端天气及其产生的影响
3.1 极端天气的概念
3.2 极端天气可能产生的影响
3.2.1 极端天气对自然环境的影响
3.2.2 极端天气对人类社会的影响
3.3 本章小结
第四章 极端天气因子与长三角地区碳排放量的DEA分析
4.1 研究方法
4.2 数据来源及处理
4.2.1 输出指标的数据来源及处理
4.2.2 输入指标的数据来源及处理
4.3 长三角地区极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.1 确定决策单元
4.3.2 建立DEA模型
4.3.3 江苏省极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.4 浙江省极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.5 上海市极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.6 长三角两省一市极端天气因子与碳排放量的投入产出效率比较分析
4.4 本章小结
第五章 极端天气因子与长三角地区碳排放量的回归分析
5.1 研究方法
5.1.1 数据单位根检验
5.1.2 多元线性回归模型
5.2 数据来源及处理
5.2.1 数据来源
5.2.2 数据的单位根检验
5.3 长三角地区单位GDP碳排放量与极端天气因子的回归分析
5.3.1 极端天气因子对江苏省单位GDP碳排放量的影响
5.3.2 极端天气因子对浙江省单位GDP碳排放量的影响
5.3.3 极端天气因子对上海市单位GDP碳排放量的影响
5.3.4 极端天气因子对长三角两省一市单位GDP碳排放量的影响差异分析
5.4 本章小结
第六章 对策建议
6.1 加强长三角地区碳减排的区域协作
6.2 加强对极端天气的监测与预警预报
6.3 加强全民防灾减灾与节能减排知识的宣传与普及
第七章 总结与讨论
7.1 研究结论
7.2 本研究的主要创新之处
7.3 研究不足与展望
参考文献
作者简介
致谢
本文编号：3870416
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
目录
摘要
ABSTRACT
第一章 前言
1.1 选题背景及其意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 碳排放及其影响因素
1.2.2 极端天气及其经济社会影响
1.2.3 研究述评
1.3 论文研究的主要思路和结构
第二章 长三角地区碳排放现状及趋势
2.1 长三角地区碳排放量计算
2.1.1 数据来源与处理
2.1.2 数据分析
2.1.3 上海市碳排放现状
2.1.4 江苏省碳排放现状
2.1.5 浙江省碳排放现状
2.1.6 长三角两省一市碳排放现状比较分析
2.2 长三角地区碳排放趋势预测
2.2.1 灰色预测GM(1,1)模型
2.2.2 Gompertz(龚柏兹)曲线预测模型
2.2.3 结果分析
2.2.4 上海市碳排放趋势分析
2.2.5 江苏省碳排放趋势分析
2.2.6 浙江省碳排放趋势分析
2.2.7 长三角两省一市碳排放趋势比较分析
2.3 本章小结
第三章 极端天气及其产生的影响
3.1 极端天气的概念
3.2 极端天气可能产生的影响
3.2.1 极端天气对自然环境的影响
3.2.2 极端天气对人类社会的影响
3.3 本章小结
第四章 极端天气因子与长三角地区碳排放量的DEA分析
4.1 研究方法
4.2 数据来源及处理
4.2.1 输出指标的数据来源及处理
4.2.2 输入指标的数据来源及处理
4.3 长三角地区极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.1 确定决策单元
4.3.2 建立DEA模型
4.3.3 江苏省极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.4 浙江省极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.5 上海市极端天气因子与碳排放量的投入产出效率评价
4.3.6 长三角两省一市极端天气因子与碳排放量的投入产出效率比较分析
4.4 本章小结
第五章 极端天气因子与长三角地区碳排放量的回归分析
5.1 研究方法
5.1.1 数据单位根检验
5.1.2 多元线性回归模型
5.2 数据来源及处理
5.2.1 数据来源
5.2.2 数据的单位根检验
5.3 长三角地区单位GDP碳排放量与极端天气因子的回归分析
5.3.1 极端天气因子对江苏省单位GDP碳排放量的影响
5.3.2 极端天气因子对浙江省单位GDP碳排放量的影响
5.3.3 极端天气因子对上海市单位GDP碳排放量的影响
5.3.4 极端天气因子对长三角两省一市单位GDP碳排放量的影响差异分析
5.4 本章小结
第六章 对策建议
6.1 加强长三角地区碳减排的区域协作
6.2 加强对极端天气的监测与预警预报
6.3 加强全民防灾减灾与节能减排知识的宣传与普及
第七章 总结与讨论
7.1 研究结论
7.2 本研究的主要创新之处
7.3 研究不足与展望
参考文献
作者简介
致谢
本文编号：3870416
本文链接：https://www.wllwen.com/wenshubaike/hetongwenben/3870416.html
