灰色量子粒子群优化通用向量机的中国行业间碳排放转移网络预测研究

针对行业间碳排放转移量预测问题,以中国1997-2017年间9年度28个行业间碳排转移量数据为样本,本文提出了基于小样本随机振荡序列的灰色量子粒子群优化通用向量机混合预测模型ROGM-QPSO-GVM。该模型首先使用ROGM(1,1)模型得到各行业对其他行业碳排放转移量的预测序列和残差序列,然后提出了一种新的量子粒子群优化(QPSO)算法优化GVM模型网络参数,构建了QPSO-GVM模型对残差序列进行修正,再将两部分的预测值相加得到行业间碳排放转移量预测值,最后根据所有预测值构建出行业间碳排放转移网络。结果表明ROGM-QPSO-GVM模型与其他模型相比具有更好的预测效果,并利用该模型对2020年、2025年、2030年中国行业间碳排放转移网络进行了预测及变化趋势分析。

河北省产业协同降碳与降碳潜力分析

核算生产侧和消费侧的直接和隐含碳排放、评价行业部门的协同降碳效应和降碳潜力对河北省产业低碳转型具有重要意义。该文以河北省28个行业为研究对象,基于EIO-LCA模型计算各行业直接和隐含碳排放量,构建隐含碳排放转移网络分析行业的协同降碳效应,建立降碳潜力模型评价各行业部门的碳减排潜力。结果表明:(1)金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业、电力和热力的生产与供应业是直接碳排放最多的3个行业;(2)从生产链视角来看,金属冶炼及压延加工业、煤炭的开采和洗选业、电力和热力的生产与供应业产生最多的隐含碳排放量;(3)从消费需求视角来看,金属冶炼及压延加工业、煤炭的开采和洗选业产生的隐含碳排放最多;(4)部门之间基于投入产出关联形成碳排放转移网络结构,其他行业、金属冶炼及压延加工业、交通运输储运业和邮政业始终处于网络的枢纽地位,是产业协同降碳减排的关键部门;(5)煤炭、金属、电力等产业链上游和中游产业的降碳潜力最为明显。