基于套索算法和灰色模型的浙江省碳排放量分析与预测
洪竞科1
杜薇1
邵金1
劳慧敏2
1.重庆大学管理科学与房地产学院,重庆 4000442.浙江省科技信息研究院,浙江杭州 310006
摘要：在我国"碳达峰、碳中和"的绿色低碳发展背景下,对碳排放量的周期性分析与准确预测具有重要的现实意义.以浙江省碳排放量为研究对象,引入变分模态分解方法提取多尺度信息,将套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)和灰色模型 GM(1,N)相结合,对浙江省的碳排放量进行深入分析和预测.首先,使用变分模态分解方法对浙江省碳排放量进行数据分解,分析其历史波动的周期性.其次,利用套索算法对影响碳排放的关键因素进行有效筛选,降低数据维度,提取主要特征.最后,结合"十四五"规划与实际发展路径,假设了常态、低碳、惯性发展情景,并采用GM(1,N)模型对浙江省2020-2030年碳排放量进行预测,克服了传统预测方法在处理非线性、小样本数据时的局限性,预测结果更加稳健.结果表明浙江省的碳排放量的主导因素包括第三产业占GDP的比重、私人汽车拥有量、全省固定资产投资、电力消费总量、研发强度、技术市场成交额6个指标.预计到2030年,仅低碳发展情景下的碳排放量达到峰值,为400.28 Mt,而常态发展情景的碳排放量为474.23 Mt,惯性发展情景为568.77 Mt,且常态发展情景和惯性发展情景下的碳达峰量在2030年后仍会有所增长.因此,建议浙江省继续优化产业结构、提升能源效率、增加低碳研发投入,稳扎稳打推进"碳达峰"目标.
关键词：碳排放量套索算法GM(1N)预测
分类号：X32(环境规划与环境管理)
资助基金：浙江省尖兵领雁研发攻关计划资助项目(2022C03146)国际合作重点资助项目(T2261129477)教育部哲学社会科学研究重大课题攻关资助项目(21JZD029)浙江省重点软科学研究资助项目(2023C25059)
论文发表日期：2024-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 152-161 )
英文信息