碳排放预测的区间灰数模型研究

碳排放预测的区间灰数模型研究

全球气候变暖是人类迄今面临的最重大环境问题，温室气体的排放是全球变暖的主要原因。对未来碳排放水平进行科学准确地预测，具有重要的现实意义。应用区间灰数DGM（1，1）模型对碳排放量进行模拟和预测。结果表明，该模型进行碳排放预测所需实验数据少，预测精度高，具有可行性和实用性。

标签：碳排放 区间灰数 DGM（1，1）模型

全球气候变暖是人类迄今面临的最重大环境问题，也是21世纪人类面临的最复杂的挑战之一[1]。其中，温室气体的排放是全球变暖的主要原因。为了应对气候的不断变化，实现经济可持续发展，中国确定了到2020年碳排放水平比2005年减少40%-50%的目标，同时在“十二五规划纲要”中进一步提出，到2015年碳排放强度要比2010年分别减少16%和17%，并提出了“探索建立低碳产品标准、标识和认证制度，建立完善温室气体排放统计核算制度，逐步建立碳排放交易市场，推进低碳试点示范”等工作内容及要求[2]。

因此，对未来碳排放水平进行科学准确的预测，具有重要的现实意义。

有学者对碳排放预测进行了研究，为我国低碳经济发展提供了指导[3-4]。考虑到一个地区的碳排放量具有明显的动态特征和不确定性，如受到当地经济水平、科学技术、法律法规和政策文化等诸多方面的影响，而这些因素的影响程度不完全清楚，可以作为一个灰色系统。文献[5]-[6]应用灰色GM（1，1）模型对碳排放量进行了模拟和预测，结果令人满意。但目前的研究成果大部分以“实数”为灰色建模前提，而以“灰数”为建模对象预测碳排放量的文献尚少。本文探讨采用区间灰数DGM（1，1）模型对碳排放进行模拟和预测，证明该模型的可行性和实用性。

1 区间灰数的标准化及区间灰数序列的白化形式

2 基于区间灰数标准化形式的区间灰数预测模型

基于区间灰数标准化形式的区间灰数预测模型的实施分为三个步骤。

3 应用分析

当k=9时，预测该市2009年的碳排放量为4469.43万吨，而2009年实际碳排放量为4325.17万吨，相对误差为3.33%，预测结果与实际值的误差较小，能够很好地用来预测该市的碳排放量，为该市碳排放减排措施的制定提供参考。

4 结论

基于区间灰数的DGM（1，1）模型所需实验数据较少，具有运算方便、易

于检验等优点，拓宽了灰色理论的应用范围，为碳排放的预测提供了一种简单而可靠的新途径。

参考文献：

[1]曹昶，樊重俊.上海市碳排放影响因素的灰色关联分析与预测[J].上海理工大学学报，2013（5）：484-488.

[2]徐杰.保定市电力行业碳排放计量与预测[J].河北大学学报（自然科学版），2014（2）：123-128.

[3]姜克隽，胡秀莲，庄幸，等.中国2050年低碳情景和低碳发展之路[J].中外能源，2009（6）：1-7.

[4]渠慎宁，郭朝先.基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究[J].中国人口资源环境， 2010（12）：10-15.

[5]赵爱文，李东.中国碳排放灰色预测[J].数学的实践与认识， 2012（2）：61-67.

[6]王钟羡，吴春笃.GM（1，1）改进模型及其应用[J].数学的实践与认识，2003（9）：20-25.

陈勤（1980-），女，湖北宜昌人，讲师，硕士，主要从事数理统计方面的研究。