基于LMDI-Tapio-GA-BP的中国城乡居民消费碳排放分析

• Published in: 华南师范大学学报（自然科学版） Vol. 56; no. 6; pp. 1 - 16
• Main Authors: 何淼, 张阳, 栾韶涵, 高慧, 张文霞, 黄俊立
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 保定市碳中和与数据科学重点实验室,保定 071002%河北大学经济学院,保定 071002%河北大学国际学院,保定 071002%北京大学马克思主义学院,北京 100871 2024; 河北大学资源利用与环境保护研究中心,保定 071002; 河北大学经济学院,保定 071002
• Subjects: ARIMA-GA-BP-神经网络; Tapio; LMDI; 中国城乡居民消费碳排放; ARMI-GA-BP-neural network; 趋势预测; consumption carbon emissions of Chinese urban and rural residents; trend prediction
• ISSN: 1000-5463
• DOI: 10.6054/j.jscnun.2024071

X322%X196%F126.1; 基于IPCC-CLA法对中国居民消费碳排放进行溯源测度、使用LMDI-Tapio法进行驱动因素分解和脱钩分析,采用ARIMA-GA-BP法预测2030年碳排放总量及驱动效果的趋势.研究表明:中国城乡居民生活消费碳排放在2003-2019年间一直处于上升阶段,并且总体上城镇居民生活消费碳排放相对更高,城镇居民生活消费间接碳排放的增长是城乡碳排放差异扩大的主要来源.主要驱动因素的脱钩情况说明了城乡能源利用强度、能源利用结构、人口数量与居民消费碳排放的负向脱钩状态;城镇人均收入水平与居民消费碳排放在扩张性负连接和扩张连接之间呈现阶段性转换,乡村人均收入水平脱钩状态呈现出向弱脱钩转换的良好状态.在驱动因素的影响趋势中,城市人口的驱动作用将进一步上升,农村人口的驱动作用将进一步下降,能源强度的驱动作用将进一步下降.2020-2030年间城市直接碳排放和乡村直接碳排放预测将一直处于上升阶段,但碳排放增长速率在2021年出现了峰值之后出现下降趋势,城市直接碳排放下降幅度较大,农村直接碳排放下降幅度相对较缓.收入和城市人口数量变化的影响效应明显,兼顾城乡统筹发展,并注重城乡的能源利用和农村地区消费模式的革新是促进居民消费碳减排的有效路径.