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      一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法

      文檔序號:6620390閱讀:1238來源:國知局
      一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法
      【專利摘要】本發(fā)明涉及一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法,基于全新建模,操作方便快捷,能夠根據(jù)該被測地區(qū)碳排放影響因素變化趨勢和該被測地區(qū)未來年份發(fā)展規(guī)劃,準(zhǔn)確實現(xiàn)不同碳排放情景下,碳排放量的預(yù)測,且步驟清晰簡明。
      【專利說明】一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法

      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法。

      【背景技術(shù)】
      [0002] 目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對碳排放峰值預(yù)測方面的研究主要集中在能源消費的碳排放 量峰值方面,研究主要方法集中在運用STIRPAT模型、LEAP模型、EKC曲線、MARKAL-MACR0 模型方面,根據(jù)能源消耗量、碳排放強度等預(yù)估未來的碳排放變化趨勢等。
      [0003] 國家發(fā)改委能源所2010年對中國2050年低碳發(fā)展道路進行研究,發(fā)現(xiàn)中國2035 年基本達(dá)到中國工業(yè)化階段后,低碳情景的國家碳排放總量和人均碳排放開始出現(xiàn)拐點, 并隨后保持較快的持續(xù)下降趨勢。陳俊武2011年對中國的碳排放峰值進行了預(yù)測,表明我 國二氧化碳排放峰值年大約在2025年,大約是85. 6億噸C02。姜克雋等利用IPAC模型,對 我國未來中長期的能源需求與溫室氣體排放情景進行分析。結(jié)果顯示:基準(zhǔn)情景下,中國化 石燃料產(chǎn)生的碳排放將于2040年達(dá)到峰值;強化低碳情景下,中國將于2030年達(dá)到峰值, 因此如何準(zhǔn)確研究預(yù)測碳排放量將有助于更好的實現(xiàn)低碳發(fā)展。


      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0004] 針對上述技術(shù)問題,本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于全新預(yù)測模型, 操作方便快捷,能夠更準(zhǔn)確的實現(xiàn)碳排放量預(yù)測的地區(qū)碳排放量預(yù)測方法。
      [0005] 本發(fā)明為了解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案:本發(fā)明設(shè)計了一種地區(qū)碳排放 量預(yù)測方法,包括如下步驟:
      [0006] 步驟001.核算被測地區(qū)的各歷史年份碳排放量I和各歷史年份對應(yīng)的碳排放影 響因素,其中,碳排放影響因素包括被測地區(qū)人口因素 P、被測地區(qū)人均財富A、被測地區(qū)技 術(shù)水平T ;
      [0007] 步驟002.建立碳排放量預(yù)測模型如下所示:
      [0008] lnl = a+b (InP)+c (InA)+d (InT)+e
      [0009] 根據(jù)各歷史年份碳排放量I、各歷史年份對應(yīng)的碳排放影響因素,獲取碳排放量預(yù) 測模型中常數(shù)項a的值、回歸系數(shù)b、c、d的值和誤差項e的值;
      [0010] 步驟003.根據(jù)該被測地區(qū)歷年碳排放影響因素變化趨勢、該被測地區(qū)未來年份 發(fā)展規(guī)劃,設(shè)定不同的碳排放情景,并獲得不同碳排放情景下,各未來年份對應(yīng)碳排放影響 因素的預(yù)測值;
      [0011] 步驟004.根據(jù)不同碳排放情景下,各未來年份對應(yīng)碳排放影響因素的預(yù)測值,分 別通過碳排放量預(yù)測模型獲得不同碳排放情景下,該被測地區(qū)各未來年份的碳排放量。
      [0012] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案:所述步驟002中,采用嶺回歸分析方法消除各 個碳排放影響因素的多重共線性,并根據(jù)消除了多重共線性的各個碳排放影響因素建立碳 排放量預(yù)測模型。
      [0013] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案:還包括位于步驟004之后的步驟005如下:
      [0014] 步驟005.根據(jù)所述不同碳排放情景下,該被測地區(qū)各未來年份的碳排放量,分別 獲得不同碳排放情景下,該被測地區(qū)未來年份碳排放量的變化趨勢,并分別獲得不同碳排 放情景下,該被測地區(qū)未來年份碳排放量峰值。
      [0015] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案:所述被測地區(qū)技術(shù)水平包括被測地區(qū)能源強度 和被測地區(qū)二產(chǎn)比重。
      [0016] 本發(fā)明所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有 以下技術(shù)效果:
      [0017] (1)本發(fā)明設(shè)計的地區(qū)碳排放量預(yù)測方法,基于全新建模,操作方便快捷,能夠根 據(jù)該被測地區(qū)碳排放影響因素變化趨勢和該被測地區(qū)未來年份發(fā)展規(guī)劃,準(zhǔn)確實現(xiàn)不同碳 排放情景下,碳排放量的預(yù)測,且步驟清晰簡明;
      [0018] (2)本發(fā)明設(shè)計的地區(qū)碳排放量預(yù)測方法中,針對碳排放量預(yù)測模型的建立,采用 嶺回歸分析方法能夠有效消除各個碳排放影響因素的多重共線性,并據(jù)此建立碳排放量預(yù) 測模型,有效提高了最終碳排放量預(yù)測的準(zhǔn)確性;
      [0019] (3)本發(fā)明設(shè)計的地區(qū)碳排放量預(yù)測方法中,針對獲得不同碳排放情景下,被測地 區(qū)各未來年份的碳排放量,還可由此進一步獲得不同碳排放情景下,被測地區(qū)的碳排放量 峰值,可以為城市發(fā)展規(guī)劃提供有力的參考數(shù)據(jù)。

      【專利附圖】

      【附圖說明】
      [0020] 圖1是本發(fā)明設(shè)計地區(qū)碳排放量預(yù)測方法的流程示意圖;
      [0021] 圖2是實施例中某被測地區(qū)碳排放量變化趨勢示意圖;
      [0022] 圖3是實施例中某被測地區(qū)未來年份碳排放量的變化趨勢示意圖。

      【具體實施方式】
      [0023] 下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】作進一步詳細(xì)的說明。
      [0024] 如圖1所示,本發(fā)明設(shè)計一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法在實際應(yīng)用過程中,具體包 括如下步驟:
      [0025] 步驟001.統(tǒng)計被測地區(qū)年鑒中的相關(guān)數(shù)據(jù),核算該被測地區(qū)的各歷史年份碳排 放量I和各歷史年份對應(yīng)的碳排放影響因素,其中,碳排放影響因素包括被測地區(qū)人口因 素 P、被測地區(qū)人均財富A、被測地區(qū)技術(shù)水平T,所述被測地區(qū)技術(shù)水平包括被測地區(qū)能源 強度和被測地區(qū)二產(chǎn)比重;
      [0026] 步驟002.考慮各個碳排放影響因素之間存在彼此關(guān)聯(lián)、互相影響的關(guān)系,采用嶺 回歸分析方法消除各個碳排放影響因素的多重共線性,并根據(jù)消除了多重共線性的各個碳 排放影響因素建立碳排放量預(yù)測模型如下所示:
      [0027] lnl = a+b (InP)+c (InA)+d (InT)+e
      [0028] 根據(jù)各歷史年份碳排放量I、各歷史年份對應(yīng)的碳排放影響因素,獲取碳排放量預(yù) 測模型中常數(shù)項a的值、回歸系數(shù)b、c、d的值和誤差項e的值;
      [0029] 步驟003.根據(jù)該被測地區(qū)歷年碳排放影響因素變化趨勢、該被測地區(qū)未來年份 發(fā)展規(guī)劃,設(shè)定不同的碳排放情景,并獲得不同碳排放情景下,各未來年份對應(yīng)碳排放影響 因素的預(yù)測值;
      [0030] 步驟004.根據(jù)不同碳排放情景下,各未來年份對應(yīng)碳排放影響因素的預(yù)測值,分 別通過碳排放量預(yù)測模型獲得不同碳排放情景下,該被測地區(qū)各未來年份的碳排放量;
      [0031] 步驟005.根據(jù)所述不同碳排放情景下,該被測地區(qū)各未來年份的碳排放量,分別 獲得不同碳排放情景下,該被測地區(qū)未來年份碳排放量的變化趨勢,并分別獲得不同碳排 放情景下,該被測地區(qū)未來年份碳排放量峰值;
      [0032] 本發(fā)明設(shè)計的地區(qū)碳排放量預(yù)測方法,基于全新建模,操作方便快捷,能夠根據(jù)該 被測地區(qū)碳排放影響因素變化趨勢和該被測地區(qū)未來年份發(fā)展規(guī)劃,準(zhǔn)確實現(xiàn)不同碳排放 情景下,碳排放量的預(yù)測,且步驟清晰簡明。其中,針對碳排放量預(yù)測模型的建立,采用嶺回 歸分析方法能夠有效消除各個碳排放影響因素的多重共線性,并據(jù)此建立碳排放量預(yù)測模 型,有效提高了最終碳排放量預(yù)測的準(zhǔn)確性;并且,針對獲得不同碳排放情景下,被測地區(qū) 各未來年份的碳排放量,還可由此進一步獲得不同碳排放情景下,被測地區(qū)的碳排放量峰 值,可以為城市發(fā)展規(guī)劃提供有力的參考數(shù)據(jù)。
      [0033] 本發(fā)明設(shè)計的地區(qū)碳排放量預(yù)測方法在實際的應(yīng)用過程中,可以參加如下具體實 施例:
      [0034] 步驟001.如圖2所示為某被測地區(qū)2000-2013年的相關(guān)數(shù)據(jù),核算該被測地區(qū) 2000-2013年的各歷史年份碳排放量,并由此獲取該被測地區(qū)碳排放影響因素的歷年變化 趨勢,如下表1所示,其中,碳排放影響因素包括被測地區(qū)人口因素 P、被測地區(qū)人均財富A、 被測地區(qū)技術(shù)水平T,所述被測地區(qū)技術(shù)水平包括被測地區(qū)能源強度Τε和被測地區(qū)二產(chǎn)比 重凡;
      [0035]

      【權(quán)利要求】
      1. 一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法,其特征在于,包括如下步驟: 步驟001.核算被測地區(qū)的各歷史年份碳排放量I和各歷史年份對應(yīng)的碳排放影響因 素,其中,碳排放影響因素包括被測地區(qū)人口因素 P、被測地區(qū)人均財富A、被測地區(qū)技術(shù)水 平T ; 步驟002.建立碳排放量預(yù)測模型如下所示: lnl = a+b (InP)+c(InA)+d(InT)+e 根據(jù)各歷史年份碳排放量I、各歷史年份對應(yīng)的碳排放影響因素,獲取碳排放量預(yù)測模 型中常數(shù)項a的值、回歸系數(shù)b、c、d的值和誤差項e的值; 步驟003.根據(jù)該被測地區(qū)歷年碳排放影響因素變化趨勢、該被測地區(qū)未來年份發(fā)展 規(guī)劃,設(shè)定不同的碳排放情景,并獲得不同碳排放情景下,各未來年份對應(yīng)碳排放影響因素 的預(yù)測值; 步驟004.根據(jù)不同碳排放情景下,各未來年份對應(yīng)碳排放影響因素的預(yù)測值,分別通 過碳排放量預(yù)測模型獲得不同碳排放情景下,該被測地區(qū)各未來年份的碳排放量。
      2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法,其特征在于:所述步驟002中,采 用嶺回歸分析方法消除各個碳排放影響因素的多重共線性,并根據(jù)消除了多重共線性的各 個碳排放影響因素建立碳排放量預(yù)測模型。
      3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法,其特征在于:還包括位于步 驟004之后的步驟005如下: 步驟005.根據(jù)所述不同碳排放情景下,該被測地區(qū)各未來年份的碳排放量,分別獲得 不同碳排放情景下,該被測地區(qū)未來年份碳排放量的變化趨勢,并分別獲得不同碳排放情 景下,該被測地區(qū)未來年份碳排放量峰值。
      4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種地區(qū)碳排放量預(yù)測方法,其特征在于:所述被測地區(qū)技術(shù) 水平包括被測地區(qū)能源強度和被測地區(qū)二產(chǎn)比重。
      【文檔編號】G06F19/00GK104063630SQ201410340546
      【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年7月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月16日
      【發(fā)明者】辛穎梅, 吳炎, 宋飛飛, 孫潔晶 申請人:南京擎天科技有限公司
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