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| 基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析 |
| 张迪1,4, 王彤彤2,3, 支金虎1,4,* |
1. 塔里木大学植物科学学院, 阿拉尔 843300
2. 西北农林科技大学资源环境学院, 杨凌 712100
3. 长江水利委员会长江科学院重庆分院, 重庆 400026
4. 塔里木大学南疆绿洲农业资源与环境研究中心, 阿拉尔 843300 |
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摘要 在低碳经济发展背景下, 针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题, 统计相关数据, 根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度, 并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探究碳排放的动态变化趋势; 基于5项最重要的碳排放影响因素, 建立改进的粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络模型, 对山东省的碳排放量和排放强度进行仿真预测。结果表明: 山东省工业耗能占总量的78.5 %左右。2000—2017年间山东省碳排放量呈增长趋势, 年平均为52328.10 万吨; 碳排放强度却呈下降趋势, 年平均为1.73 万吨/亿元。总体而言, 2000—2017年间山东省碳排放量与GDP之间呈弱脱钩的态势, 碳承载力呈先增长后减小的趋势, 18年间碳承载力减少了8 %, 全省从2005年开始出现碳赤字, 并呈现增大趋势。IPSO算法明显优化了BP神经网络, 误差更小、精度更高, 更适于碳排放量及相关指标的预测。预测结果显示山东省未来碳排放量呈缓慢增长趋势, 而碳排放强度有所降低, 以期为政府决策提供科学依据。
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