萨和雅, 罗 翔, 王一辰

(1.内蒙古师范大学 数学科学学院,内蒙古 呼和浩特 010022;2.内蒙古师范大学 应用数学中心,内蒙古 呼和浩特 010022;3.内蒙古师范大学 经济管理学院,内蒙古 呼和浩特 010022)

基于全球气候变化的严峻形势,人们已经认识到工业化发展带来的巨大危害。二氧化碳作为温室气体,是导致全球气候变暖的关键所在。2020年的联合国大会上,我国提出在2030年前实现碳达峰的宏伟目标,并努力争取2060年前实现碳中和。在2021年的政府工作报告中,再次强调了做好碳达峰和碳中和的各项准备工作。但在中国多煤炭、少油气资源的背景下,采取什么样的路径实现碳达峰与碳中和目标,是一个值得研究的问题。

1 研究现状

张莉军等[1]梳理了国内的碳排放预测模型,如IPAT方程、随机回归影响模型、成本分析模型、LEAP模型、神经网络、灰色预测模型等。其中LEAP模型功能强大,预测信息更多。邱硕等[2]利用该模型,对不同政策情景下陕西省能源消耗及温室气体排放情况做出了预测,对相关政策进行定量评价并分析节能减排的潜力。

相比建模过程复杂的LEAP模型而言,IPAT方程与随机回归影响模型更加简单与实用。York等[3]以IPAT模型为基础提出的STIRPAT模型更具可拓展性和随机性,在能源排放预测与评估研究方面得到广泛应用。STIRPAT模型一方面可以对我国碳排放的影响因素进行定量分析[4-6]; 另一方面也常被用于政策的评估及制定,如刘满芝[7]分析评估了人口规模、收入水平等要素对生活能源消费的效应。……