一种基于社会经济数据的区域碳排放预测方法

技术领域

本发明涉及碳排放预测领域，具体为一种基于社会经济数据的区域碳排放预测方法。

背景技术

环境库兹涅茨曲线是一种表明一定区域GDP数据与该区域碳排放量关系的模型，根据不同区域的实际情况的不同，目前在环境库兹涅茨曲线的基础上出现了多种变种公式，用于更加精准的计算不同区域的碳排放量，从而方便相关部门更加清晰的了解碳排放量在一定时间内的变化趋势，从而加快推进环境的整治工作。

但是由于不同地区的技术水平差异较大，基于区域政策，为了加快部分地区的发展进程，部分地区发展开始借鉴并引进经济发达地区的先进技术水平，从而使该部分地区的碳排放碳排减排量发生激增，使该部分地区的碳排放历史数据与后续数据发生脱节，此时若仍然基于历史数据并通过环境库兹涅茨曲线来预测该部分地区的碳排放量，则必然会使预测的碳排放量比实际偏大，容易产生较大误差。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于社会经济数据的区域碳排放预测方法，解决了在受突发因素干扰下，容易导致环境库兹涅茨曲线难以准确预测一些加速发展地区碳排放量的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于社会经济数据的区域碳排放预测方法，包括如下步骤：

S1、获取各区域的历史GDP数据，并利用ARIMA函数计算任一时刻T时各区域的GDP预测数据；

S2、采用环境库兹涅茨曲线根据GDP预测数据计算任一时刻T时的各区域碳排放初始预测量E

S3、计算各区域的二氧化碳大气自净化阈值E'；

S4、计算各种碳排放源头对该地区的GDP贡献强度；

S5、设置对比地区，并获取对比地区内各种碳排放源头的GDP贡献强度；

S6、计算各碳排放源头的资金投入对碳排放减排的干预指数G；

S7、计算在0～T时刻内各干预源对不同碳排放源头的总干预力度

S8、根据各区域的碳排放初始预测量E

作为优选，在步骤S3中，具体包括如下步骤：

S31、统计各区域的植物分布信息；

S32、基于光合作用原理计算各种植物的二氧化碳吸收速率；

二氧化碳吸收速率的计算公式为：

上式中，V

S33、计算二氧化碳大气自净化阈值E'。

作为优选，在步骤S33中，二氧化碳大气自净化阈值E'的计算公式如下：

上式中：E'表示二氧化碳大气自净化阈值，α和β均为常数，H

作为优选，在步骤S4中，各种碳排放源头对该地区的GDP贡献强度的计算公式为：

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作为优选，在步骤S6中，各碳排放源头的资金投入对碳排放减排的干预指数G的计算公式如下：

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作为优选，在步骤S5中，具体包括如下步骤：

S51、设置多个对比地区，并获得各地区不同碳排放源头的GDP贡献强度；

S52、按照固定的碳排放源头排列顺序将对应的GDP贡献强度进行排列；则地区i不同碳排放源头的GDP贡献强度可以表示为矩阵X

X

上式中，X

S53、将不同地区同一碳排放源头的GDP贡献强度相互差分运算获得矩阵p，矩阵p的表达式为：

上式中，p为矩阵标识，x

S54、按照不同碳排放源头将获得的差分数值进行排列，并选择同一列的差分数值绝对值最大的碳排放源头所在的相应地区作为该项GDP贡献强度的对比地区。

作为优选，在步骤S7中，具体包括如下步骤：

S71、确定在0～T时刻内受外部干预源影响的若干个碳排放源头；

S72、提取在0～T时刻内外部干预源对碳排放源头的影响因素j的数量和相对应的影响程度。

S73、计算在0～T时刻内外部干预源对各碳排放源头的碳排放的总干预力度。

作为优选，在步骤S73中，碳排放总干预力度的计算公式为：

为外部干预源对第/>

作为优选，在步骤S8中，碳排放预测量的计算公式为：

上式中，E(CO

与现有技术相比，本发明提供了一种基于基于社会经济数据的区域碳排放预测方法，具备以下有益效果：

1、本发明通过将因经济加速发展导致的二氧化碳大气自净化阈值变化和政策对当地发展的干预作为影响碳排放量偏离预测值的变量，通过将二氧化碳大气自净化阈值与绿化面积关联，通过统计推算二氧化碳大气自净化阈值来测算部分的碳排放偏离量，另外结合干预指数来推算当地的技术引进对象，从而进一步的计算外部干预源对当地碳排放源头的总干预力度，并据此预算出外部干预引起的碳排放量相比较于正常发展时的偏离量，从而计算出当地在没有过多干预情况下碳排放的预测量与两个变量的差值即可得出更加符合当地发展情况的碳排放预测量。

2、本发明通过进一步丰富二氧化碳大气自净化阈值的概念，将其进一步与植物光合作用相关联，从而与当地的绿化面积相关，从政府规划的角度获取当地的绿化规划目标，从而将相关数值通过公式进行计算以获得因二氧化碳大气自净化阈值变化而导致的偏离正常发展时的碳排放偏离量。

3、本发明通过设置干预指数的概念来评估在一定资金投入的情况下能够获得的碳排放减排效果，从而建立资金投入与碳排放减排量之间的关系，用于评估和计算因政策加大投入或者企业加大投入导致的碳排放减排量，从而方便后续计算当地的碳排放预测量。

4、本发明通过设置GDP贡献强度的概念，用于寻找相对先进的技术地区，从而在一定程度上代表政府和企业引进的先进技术水平地区的大致情况，并且通过两地之间的技术水平差距，确定干预指数计算的数据选取对象，以及进一步的细化资金投入与碳排放减排量之间的关系。

5、本发明通过在计算碳排放预测量时增加成果转化率的概念，用于考虑不同技术之间的转化关系，充分考虑到一项碳排放源头技术进步对另一项碳排放源头技术的影响，从而进一步的考虑到这一部分内容对碳排放减排量的影响，实现更加精准的预测。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明区域碳排放预测方法的流程图；

图2为本发明设置对比地区方法的流程图；

图3为本发明外部干预前后区域碳排放曲线对比简图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。

本领域普通技术人员可以理解实现以下实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

图1-图3为本发明的一个实施例，通过对环境库兹涅茨曲线进行一定的改变，充分考虑到政策变化与技术引进实现的碳排放减排量的加速变化，导致碳排放历史数据与未来数据趋势发生割裂，通过计算这部分碳排放减排量的变化量从而结合原始的环境库兹涅茨曲线实现对该类地区碳排放量的预测。

S1、获取各区域的历史GDP数据，并利用ARIMA函数计算任一时刻T时各区域的GDP预测数据；任一时刻T指的是与当前时刻相比处于未来的任一时刻。

在步骤S1中，ARIMA函数的一般表达式如下：

其中，c为常数，

通过该公式能够计算在没有技术引进以及政府政策干预的情况下时，该地区通过正常发展在任一时刻T时的GDP预测数据。

S2、采用环境库兹涅茨曲线根据GDP预测数据计算任一时刻T时的各区域碳排放初始预测量E

上式中，E

S3、计算各区域的二氧化碳大气自净化阈值E'；

由于二氧化碳大气自净化阈值实际与气体流动、降雨溶解和植物吸收，相关，为了更加准确的统计和计算二氧化碳大气自净化阈值，在步骤S3中，具体包括如下步骤：

S31、统计各区域的植物分布信息；不同的植物分布在不同的区域，同时影响其光合作用效率的因素也可能存在较大的差别，因此需要对其进行统计，以方便后续更加准确的计算。

S32、基于光合作用原理计算各种植物的二氧化碳吸收速率；通过统计不同光合作用影响因素对不同植物的影响关系，并拟合出通用公式以以便于计算不同植物的二氧化碳吸收速率，二氧化碳吸收速率的计算公式为：

上式中，V

S33、计算二氧化碳大气自净化阈值E'；

充分考虑到气体流动、降雨溶解和植物吸收三个方面对二氧化碳大气自净化阈值的影响，在步骤S33中，二氧化碳大气自净化阈值E'的计算公式如下：

上式中：E'表示二氧化碳大气自净化阈值，α和β均为常数，H

通过上述公式可以统计计算因气体流动、降雨溶解和植物吸收所实现的二氧化碳大气自净化的总量，通过统计各个变量，从而能够更加准确的预测任一时刻T时的二氧化碳大气自净化能力，以便于预测任一时刻T时的碳排放量，在计算时，需要根据政府的区域规划数据，将在任一时刻T时的数据带入到上述公式中进行计算。

步骤S4、计算各种碳排放源头对该地区的GDP贡献强度；则第

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S5、设置对比地区，并获取对比地区内各种碳排放源头的GDP贡献强度；由于不同地区的不同碳排放源头的技术水平不一，为了更好的选择合适的地区作为某个碳排放源头的对比地区，在步骤S5中，具体包括如下步骤：

S51、设置多个对比地区，并获得各地区不同碳排放源头的GDP贡献强度；地区不同碳排放源头的GDP贡献强度可以通过上述GDP贡献强度的计算公式进行实际测算。

S52、按照固定的碳排放源头排列顺序将对应的GDP贡献强度进行排列；则地区i不同碳排放源头的GDP贡献强度可以表示为矩阵X

X

上式中，X

S53、将不同地区同一碳排放源头的GDP贡献强度相互差分运算获得矩阵p，矩阵p的表达式为：

上式中，p为矩阵标识，x

S54、按照不同碳排放源头将获得的差分数值进行排列，并选择同一列的差分数值绝对值最大的碳排放源头所在的相应地区作为该项GDP贡献强度的对比地区。

可以通过matlab软件将矩阵P内的数据按列进行提取，并对每一列数据挑选最大值，则最大值数据对应的相应地区则被选为对比地区，比如x

S6、计算各碳排放源头的资金投入对碳排放减排的干预指数G；

干预指数G的计算公式如下：

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从该函数可以看出，随着资金的投入用于引进

S7、计算在0～T时刻内不同碳排放源头受到的总干预力度

S71、确定在0～T时刻内受外部干预源影响的若干个碳排放源头；

S72、提取在0～T时刻内外部干预源对碳排放源头的影响因素j的数量和相对应的影响程度；通过了解相关政策以及发展规划从而提取出对于不同碳排放源头的影响因素数量和影响程度，影响程度一般表现为资金投入，或者等价与资金的相关政策，如税收减少、贷款利率减少所折合的资金数量。

S73、计算在0～T时刻内外部干预源对各碳排放源头的碳排放的总干预力度；

为了通过具体数据来表现在0～T时刻内各碳排放源头的碳排放受到的总干预力度，在步骤S73中，碳排放干预力度的计算公式为：

为外部干预源对第/>

S8、根据各区域的碳排放初始预测量E

为了进一步的计算出符合当地发展情况的碳排放预测量，在步骤S8中，碳排放预测量的计算公式为：

上式中，E(CO

通过上述公式，利用按照环境库兹涅茨曲线计算所获得的碳排放初始预测量E

以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。