應用組合模型對河南省碳排放量的預測

國土與自然資源研究●64●TERRITORY & NATURAL RESOURCES STUDY2012 No.4文章編號:1003-7853( 2012 )04- 0064-02中圖分類(lèi)號:F224.7文獻標識碼:A基金項目:國家社科基金“我國農村水污染受害者社會(huì )救助機制及對策研究"(08CSH018 )和河南省骨干教師資助計劃項目“河南改善農村人居環(huán)境社區機制研究"階段性成果應用組合模型對河南省碳排放量的預測周紀昌(中原工學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)院41191) .摘要;過(guò)多依賴(lài)化石能源的消費,進(jìn)而引起全球氣候的問(wèn)題越來(lái)越嚴重。中國經(jīng)濟的快速發(fā)展所伴隨的高耗能產(chǎn)業(yè)等對化石燃料的消耗,成為當前發(fā)展低碳經(jīng)濟的重要阻礙。河南省作為發(fā)展中原經(jīng)濟區的一個(gè)非常重要的成員,對于中國的低碳經(jīng)濟發(fā)展起到非常重要的作用。本文在對河南省碳排放量測算的基礎上,并對未來(lái)幾年的碳排放量的進(jìn)行預測,并提出合理建議。關(guān)鍵詞:碳排放量;預測;組合模型Prediction on Henan Province's Carbon Emissions Based on Combined ModelZHOU Ji-chang (Economics &Management Departent of Zhongyuan University of Technology, 451191, China)Abstract: Excessive dependence on fossil eaergy consumption causes the global climate problem i getting worse. With the rapid devel-opment of Chinese economy. the high consumption of fossil fuels in energy -intensive industries is becoming major impediment to thedevelopment of low- -carbon economy. As a very imporant member of Zhongyuan Economic Zone, Henan Province is playing a signifcantrole in the low- carbon economic development of China. In this paper, the prediction on Carbon Emissions of the coming several yearsand some reasonable proposals will be given based on the measurement of Henan Province's Carbon Emissions.Key words: Carbon Emissions; Prediction of Carbon Emissions; Combination Mode碳排放的問(wèn)題已經(jīng)引起了世界各國的重視，并且共同認排放系數K,如下式:C= EEK為,無(wú)論是發(fā)達國家和發(fā)展中國家,都應為世界的低碳經(jīng)濟發(fā)展承擔共同但有區別的責任。河南省作為中原經(jīng)濟區發(fā)展中的排放系數的選取對CO2總排放量影響很大。本文中除電力重要一員,其碳排放量的控制對于發(fā)展中原經(jīng)濟區以及完成中以外的 8種化石燃料的排放系數均來(lái)自IPCC06年版。而火國對世界上所做出的碳排放目標的承諾都具有非常重要的意力碳排放系 數計算方法如下，首先根據中國能源平衡表中火力義”。所以,本文針對目前低碳經(jīng)濟發(fā)展和河南省所面臨的碳排發(fā)電指標中各種能源的投入量.乘以各自的CO:排放系數加總放的形勢,通過(guò)運用組合模型對河南省未來(lái)幾年的碳排放量進(jìn)求 出總的co2排放量，再除以總的能耗最作為電力部門(mén)每年的行預測.進(jìn)而提出相關(guān)的政策建議。排放系數[)。河南省CO2排放總量由9種燃料排放的CO2加總1河南省碳排放量測算得到。通過(guò)以上方法,可以測算出河南省從1996 2009年的碳本文采用查冬蘭(200) 對中國各省市的碳排放的測算方排放量， 具體的變化趨勢如圖1所示。法凹。根據<中國能源統計年鑒>將最終能源消費種類(lèi)劃分為92 單項預測模型類(lèi)(煤炭、汽油、柴油、天然氣、柴油、燃料油、原油、電力和焦2.1 三次指數平滑法炭)，在計算CO2排放量時(shí)采用9類(lèi)能源消費總量乘以各自的從圖1曲線(xiàn)的變化趨勢可以看出,河南省碳排放量呈二次表1廣西2000- 2009年能源消費碳足跡[10]王錚,朱永彬我國各省區碳排放量狀況及減排對策研究年份人口CDP億元)人均單位CDP能托單位GDP碳足跡()[J]中國科學(xué)院院刊.2008, 23(2): 109-115.(萬(wàn)人)CDP(元) (噸標準煤1萬(wàn)元)碳排放量[11]趙敏,張衛國,俞立中.上海市能源消費碳排放分析[J].環(huán)境2000年4751 2080.0446521.280.938112 1951.31 科學(xué)研究，2009 ,2( B):984-989.2001年4788 2279.3450581.270.930783 2121.57 12]劉森， 寧遠滿(mǎn).生態(tài)足跡方法及研究進(jìn)展[).生態(tài)學(xué)雜志，2002年4822 2523.7355581.180.864822 2182.58 2006, 25(3):334-339.2003年4857 2821.1161691.210.886809 2501:79 (13)于曼 ,彭萬(wàn)貴.葛大兵"“碳足跡"分析與研究[].農技服務(wù)，004年4889 3433.507461I .250.916125 3145.522011. 28(1):114-115. .2005年4925 4075.758788 .0.8941383644.28006年4961 4828.51102960:872151 411.19 (14I趙榮欽， 黃賢金基于能源消費的江蘇省土地利用碳排放2007年5002 5955.65125551.150.842835 5019.63與碳足述[J].地理研究, 2010.29(9):34-37.:008年5049 7171 58149661.110.8135195834.22[15|李玲,陳國生,謝俊明.基于碳足跡分析法的湖南省低碳發(fā)2009年5092 7759.16 _160451.060.776874 6027.89展研究[J].資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng),2011,27(02): 135~137.[6]錢(qián)杰,俞立中.上海市化石燃料排放二氧化碳貢獻量的研究[]I上海環(huán)境科[16]徐國梟,劉則淵,姜照華.中國碳推放的因素分解模型及實(shí)證分析:1995-2004小]中國人口●資源與環(huán)境. 2006, 16(6);學(xué).2003.22( 11):836-839.[7]直冬蘭,周德群,地區能源效率與二氧化碳排放的差異性:基于Kaya因素分中國煤化工內分析[].當代經(jīng)擠,008，解UI,系統:工程,2007. 25(11):65-71.(8]陳文穎,吳宗鑫.王偉中.CO2收集封存戰略及其對我國遠期減縵co,排放HC NMH G果人。的潛在作用UJ].環(huán)境科學(xué), 2007 ,28(6): 18-1182.2[9]高鵬飛,陳文穎，何建坤.中國的二氧化碳邊際減排減本J].清華大學(xué)學(xué)報通訊作者:鄧曉軍(1981-),男,江西吉安人。講師,主要從事資源開(kāi)發(fā)與區域可持續發(fā)展等方面的研究。(自然科學(xué)版), 2004.449):192-1195959(2011-10-24收稿S編輯)周紀昌應用組合模型對河南省碳排放量的預測●65.曲線(xiàn)上升,可用三次指數平滑法進(jìn)行預測凹。指數平滑法是根據碘插放(萬(wàn)噸)圖1河南省1996 -2009年碳排放量歷史數據來(lái)進(jìn)行預測，通過(guò)加權平均進(jìn)而進(jìn)行預測的一種方法,指數平滑法根據平滑次數不同,可分為一次指數平滑法、二80000次指數平滑法和三次指數平滑法凹。三次指數平滑法的計算公7000060000式如下:y wm=a+b,T+cTr1)500004000030000式中:y叮r是碳排放預測值,T、t是預測的時(shí)間周期和預測初始20000年份,a、b.a三次指數平滑系數。a=35S()-3S,P+S.9)(2)A。sfffAfffffp f=一a，l(6-5a)S() -2(5- 4a)S2+(4 -3a )S岡](3)2(1-a)表1兩個(gè)橫型的預測值_a2((-S.+SM)(4)時(shí)間2010 2011 20122013三次指數平滑預測值73553.79 78853.42 84234.11 89695.87式中:a是指數平滑加權系數。GM(1.1)預測值80567.74 90291 .47 101188.77 113401.27S(W=ay+(1-a )S."(5)確定各個(gè)模型的權重,充分提取各模型殘差信息,具體如下:設S)=aS"+(1-a)S.四(6)CM(1,1)模型得到的預測值為yi,預測誤差為e;多項式曲線(xiàn)SP)=aS+(1-a)S.m7)趨勢外推預測模型為yz,預測誤差為e m。設y=wyr+wy/z, .式中S是三次指數平滑值。y, 是初始年份對應的原始數據。(wr+W2 =1),預測誤差為e.則:e=wer+wer根據測算出的河南省1996 2009年的碳排放數據,利用三Var(e,)=w?Ver(e)+w2"Var(e>)+2mwoov(e1.c2)次指數平滑法的公式進(jìn)行計算.其預測結果如表1中所示。且令12000則河南省碳排放的三次指數平滑預測公式對Va()求極小值可得:m=Var(e)- cov(cr.elVar(e)+Var(e)-2cov(e,2)為:y m.-68335.24+5178.03T+40.53T8)不難看出:Var(e)-十∞,w=;Var(e2)-→∞,w=1。即y預鍘2.2 CM(1,1)模型值越可靠。yI 的權數越大，反之亦然?？梢宰C明,Var (e)≤已知原始數據((()(2..x*(n),原始數據的一次min(Var(e). Var(e)).表明組合預測方法優(yōu)于單一模型方法圈。累加生成的結果為(x=x(",W...灰色系統預測中根據各模型的參差計算權重得:w=0.507 ,w2=0.493一般使用GM(1,1)模型,模型中的(1,1)表示的是1階方程，4結論與啟示單變量的灰模型CM(1, 1)預測模型為:在對河南省碳排放量測算的基礎上，應用灰色系統CM( 1.1 )預測模型和三次指數平滑模型組合模型,對河南省未:dd*"0tax"(0)=b (其中a,b為參數)(9)來(lái)幾年的碳排放量進(jìn)行了預測?？傻贸鲆韵陆Y論和啟示。4.1未來(lái)幾年,河南省碳排放量呈現逐年遞增的趨勢,并且增由式(1)可求解得:(4(!)=[x01)-號].*+也(10)長(cháng)幅度相對較高。所以,為了更好地發(fā)展河南省的低碳經(jīng)濟,應不斷優(yōu)化能源消費結構，提高能源利用效率。逐漸降低煤炭和-1 (*()+*"(2)] 1石油等化石燃料在能源消費結構中的比例。河南省能源利用水x(2) |平不高,若能達到發(fā)達地區的地區利用水平,則可大大減少其x0(3)--([()+x"(3)]碳排放量。同時(shí)要加大在能源利用方面的研發(fā)投入,特別是新令:Y=.B[n ].X=能源技術(shù)方面的創(chuàng )新,更多依靠和使用新能源。(xO(n)]4.2優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構,大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)特別是服務(wù)業(yè)。河南省號[xO( 1)+r%Y2)} 1|當前的產(chǎn)業(yè)結構主要體現在第二產(chǎn)業(yè)特別是高耗能的重工業(yè)，這對于降低碳排放量具有很大障礙。所以根據月前形勢,應大所以可得:B=| ]=x)xr)(11)力發(fā)展服務(wù)業(yè), 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。這些產(chǎn)業(yè)對能源消耗的依賴(lài)比較低,并且對于減少碳排放量具有很大的提升空間。GM(1,1)模型在實(shí)踐中應用的基本步聚如下:參考文獻:1 )檢驗x數列的光滑性;(1]付標，秦正,王琳琳.李光,楊嘶.河南省省轄市相對資源承載力研=i,e=Oo .(=.3..(12)究U小國土與 自然資源研究20112);10-11.2]查冬蘭，局德群.地區能源效率與二氧化碳排放的差異性-基于2 )按式(6)求模型中的a和b的值;Kaya因素分解[J]系統工程,2007 ,25 ,(11):65~-1.3)按式(5)求預測值x (+1);[3]索瑞霞.王福林組合預測模型在能源消費預測的應用[J].數學(xué)的實(shí)4)檢驗預測值;賤與認識, 2010, 40( 18):80-85.[4劉思峰，黨耀國,方志耕灰色系統理論及其應用(M].北京:科學(xué)出版8=(13)社,2004.[5]盧奇,顧培亮.邱世明.組合預測模型在我國能源消費系統中的建構一般各| 8, |小于5%就可以通過(guò)。及用[J]系統工程理論與實(shí)踐,2003,(3).5)根據x (+1)累減生成x (+1)為預測值[6]周建經(jīng)濟轉型期中國能源需求的長(cháng)期均衡及短期波動(dòng): 1978-2005[].南中國煤化工、x (+t)=x (+1)-x ()(14)[7]高新[型的構建U].統計與決策，模型2:x(t+1) 151766.79e*0-129714.72YHCNMH G模型檢驗C-0.0931 ,很好;p<1.0000,很好。[8]劉思峰,黨耀國.預測萬(wàn)張與技術(shù)[M].北京:高等教育出版社, 2005.3組合預測模型作者簡(jiǎn)介:周紀昌( 1969-),河南魔邑縣人,副教授,博士,研究方向:采用組合預測楔型可以提高預測精度。本文采用定權重組環(huán)境經(jīng)濟與管理。合預測模型及標準差法確定組合權重。根據最小方差原理來(lái)(2012- 01-03收稿S編輯)