王苗 王鹏雅

摘  要：该文基于世界银行数据库1984—2014年美国的碳排放量、美国人均GDP、美国人口总量、化石燃料能耗百分比、人均耗电量等数据，结合多种预测模型，较为准确地预测了美国未来30年的碳排放量。首先基于灰色预测模型表明，未来30年美国的碳排量将呈现逐年递增的趋势。为了进一步提高预测精度，将偏差的关系归纳到BP神经网络模型中，利用神经网络模型趋势外推法对预测结果作进一步完善，预估未来30年美国的碳排量呈现先递增然后逐年开始递减的趋势，即曲线呈现比较明显的倒U型，与Kuznets曲线相符。

关键词：碳排放  《巴黎协定》  灰色预测  BP神经网络

中图分类号：TP183   文献标识码：A           文章编号：1672-3791（2019）05（b）-0202-05

伴随着全球气温升高、海平面上升、冰川和冻土消融等，气候变暖已经威胁人类的生存与发展。为降低地表升温速度，减少二氧化碳排放量，2015年联合国通过了《巴黎气候变化协定》。中美两国积极推动了协议的签署。而美国在2017年宣布退出该协议，对于美国政府的这一决策全球反应强烈。美国退出《巴黎协议》后不仅直接影响到全球的碳排放和温升控制，同时也影响到世界各国未来的经济增长。因此，研究美国退出《巴黎协定》后未来30年美国的碳排放量，对于有效分析和控制全球的碳排放量、制定能源战略、保护环境等有重要的现实意义。

该文基于1984—2014年美国碳排放量的数据，评估2020—2050年美国碳排放的总值及变化趋势。文献[1]表明灰色预测模型适用于短期和中期预测，精确度较高，但是在长期预测中可能受到一些扰动因素的影响，会使得预测精度降低。……