基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测

为助力交通运输业实现碳达峰、碳中和目标,本研究基于拓展的STIRPAT模型选取人口、机动车保有量和能源强度等8个变量作为中国交通运输业碳排放量影响因素,并根据1990-2019年指标数据建立LSTM碳排放模型,在低碳、基准及高碳3种情景下对交通运输业碳排放进行预测.结果表明:1990-2019年间中国交通运输业碳排放量总体呈现上升趋势.低碳、基准及高碳情景下,碳排放达峰时间分别为2033年、2035年及2038年,峰值量分别为1145.64,1218.68,1308.40百万t.中国应积极采取节能降碳措施,优化交通运输业结构,推进清洁能源应用,促进中国交通碳排放向低碳情景发展,助力达峰目标早日实现.

基于文献计量的居民食物消费碳排放研究进展及发展态势

食物是人类生存和发展的基础,然而城市化过程中食物消费产生的碳排放也影响着生态环境与人类福祉。双碳目标下,如何协调食物消费增长与低碳减排之间的矛盾,亟需从不同尺度制定绿色消费优化策略。基于此,从居民食物消费碳排放研究的发文态势、研究方法以及研究内容3个方面进行归纳和梳理。研究发现:①由居民食物消费引起的碳排放问题仍是未来学术界的研究热点之一;②从生产端、消费端及系统视角3个方面对居民食物消费碳排放概念和内涵进行理解,有助于界定碳排放核算边界;③目前居民食物消费碳排放核算的主流测算方法包括生命周期评价(LCA)、碳排放系数、投入产出分析(IOA)和物质流分析(MFA)方法这4种;④从碳排放分布特征看,国内外学者从不同尺度(全球、国家、地区、省域、城市)、不同方式(直接与间接)、不同环节(生产与消费等)、不同消费结构(植物型与动物型)等多角度对其进行探讨;⑤从影响机制来看,基于多尺度时空融合视角量化分析居民食物消费碳排放作用机理这一科学问题值得关注。因此,综合考虑人口、社会、经济等多要素,同时考虑空间异质性,识别居民食物消费碳排放关键机制,构建面向双碳目标的碳减排潜力情景并揭示不同情景下的碳减排贡献,将有助于提出最优的居民生活绿色消费模式。

基于系统动力学的中国居民生活碳排放模拟

从直接与间接排放源角度,运用系统动力学方法分析人口、经济以及能源对于中国居民生活碳排放的影响,并对中国2010—2030年3种不同政策情景下的居民生活碳排放进行了仿真模拟。未来,中国居民生活碳排放将保持上升的趋势,直接碳排放将呈现先上升后下降的趋势,间接碳排放将保持迅速攀升的趋势,居民生活碳排放强度将持续下降,因地制宜进行低碳建设等措施将成为减排的重要保障。

基于STIRPAT模型的甘肃省碳排放影响因素研究

为探索“双碳”背景下甘肃省碳达峰实现路径,文章基于STIRPAT模型,立足甘肃省情选取六个影响因素,利用1997年-2020年数据构建了甘肃省碳排放岭回归模型,并以此对2020年-2035年3种政策情景下甘肃省的碳排放量进行预测。结果表明,GDP、碳排放强度和能源消耗强度是促进甘肃省碳排放增长的主要因素。在低碳和基准情景下,甘肃省碳排放将于2030年实现碳达峰,而后开始逐年下降。在高碳情景下,甘肃省碳排放量将逐年攀升,在2035年前碳达峰较为困难。最后提出提高经济发展质量,优化第三产业内部结构,推进传统能源绿色清洁高效发展是减少甘肃省碳排放的有效路径。