基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國(guó)省域居民直接碳排放預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、全球氣候變化與人類(lèi)碳排放緊密相關(guān)，并將影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、自然生態(tài)環(huán)境、糧食安全以及水資源供應(yīng)等諸多方面，已成為當(dāng)今社會(huì)普遍關(guān)注的重要問(wèn)題之一。全球氣候系統(tǒng)極其復(fù)雜，導(dǎo)致全球氣候變化的因素也復(fù)雜多樣，政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）發(fā)布的第四次評(píng)估報(bào)告將全球變暖原因歸結(jié)于人類(lèi)活動(dòng)所產(chǎn)生的溫室氣體排放，并于第五次評(píng)估報(bào)告中進(jìn)一步證實(shí)了該結(jié)論的科學(xué)性。此結(jié)論作為各國(guó)政府在氣候變化問(wèn)題上的共識(shí)，也為各國(guó)在應(yīng)對(duì)全球變化問(wèn)題方面提供了重要的

2、理論依據(jù)。
　　近年來(lái)，發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家和欠發(fā)達(dá)國(guó)家之間圍繞碳排放義務(wù)展開(kāi)了激烈的博弈。中國(guó)是當(dāng)今世界上最大的發(fā)展中國(guó)家，也是目前能源消耗大國(guó)之一，在履行負(fù)責(zé)任大國(guó)義務(wù)的同時(shí)，也應(yīng)考慮歷史過(guò)程和現(xiàn)實(shí)發(fā)展，制定科學(xué)公平的碳排放方案。2015年11月30日，國(guó)家主席習(xí)近平出席氣候變化巴黎大會(huì)開(kāi)幕式時(shí)發(fā)表演講，并承諾中國(guó)將在2030年左右碳排放達(dá)到峰值。因此，依據(jù)目前中國(guó)能源消費(fèi)情況以及各省市居民直接碳排放水平，對(duì)中國(guó)省域居民直接碳

3、排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)，將具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。
　　本文整理分析了1995-2014年中國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)（西藏、港、澳、臺(tái)數(shù)據(jù)缺失）的19種能源消費(fèi)情況，并根據(jù)各個(gè)省市人口總數(shù)，核算得出30個(gè)省市自治區(qū)以及中國(guó)整體范圍內(nèi)的萬(wàn)人居民直接消費(fèi)碳排放數(shù)據(jù)。基于GIS與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)方法，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)出中國(guó)省域居民直接碳排放預(yù)測(cè)系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新如下：
　?。?）在分析目前我國(guó)的碳排放形勢(shì)以及面臨的減排壓力，總結(jié)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)

4、碳排放核算及預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用等方面的研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，對(duì)基于Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在省域居民直接碳排放預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可行性進(jìn)行了預(yù)判。
　　（2）整理分析了各年份、各省市能源統(tǒng)計(jì)年鑒以及人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用碳排放系數(shù)法及數(shù)理統(tǒng)計(jì)等核算方法，得到了1995-2014年中國(guó)省域居民直接碳排放數(shù)據(jù)及人均碳排放數(shù)據(jù)，為進(jìn)行居民直接碳排放數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　?。?）依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適宜于處理強(qiáng)非線性數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇BP神

5、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等常用的三種智能預(yù)測(cè)模型，對(duì)其結(jié)構(gòu)原理、學(xué)習(xí)算法和設(shè)計(jì)流程進(jìn)行分析研究后，分別對(duì)北京市居民直接碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)三種方法的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，運(yùn)用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所得的預(yù)測(cè)結(jié)果精度較高，更適用于碳排放數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。
　?。?）分別對(duì)系統(tǒng)需求分析和設(shè)計(jì)原則進(jìn)行了闡述，并利用VS2012、ArcGIS Engine10.2以及Matlab R2014a等軟件平臺(tái)構(gòu)建了系統(tǒng)各功能

6、模塊，且將Matlab中的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌入到系統(tǒng)中，運(yùn)用C＃語(yǔ)言設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)中國(guó)省域居民直接碳排放預(yù)測(cè)系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了基本地圖操作、地圖布局、碳排放專(zhuān)題圖制作及基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳排放預(yù)測(cè)等模塊功能，經(jīng)測(cè)試運(yùn)行穩(wěn)定。
　?。?）基于開(kāi)發(fā)的智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)2015-2035年中國(guó)省域居民直接碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，在毫無(wú)外力作用、居民直接碳排放自由發(fā)展的情況下，中國(guó)居民直接碳排放在未來(lái)幾年內(nèi)將呈現(xiàn)增速由快到慢的上升趨勢(shì)，并于

7、2020年以后呈現(xiàn)增長(zhǎng)相對(duì)緩慢的狀態(tài)，且將于2032年達(dá)到人均居民直接碳排放的峰值。此結(jié)論從側(cè)面進(jìn)一步證實(shí)了中國(guó)承諾2030年前碳排放將達(dá)到峰值的可實(shí)現(xiàn)性。
　　總之，本研究以碳排放相關(guān)概念及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論為基礎(chǔ)，以GIS組件技術(shù)和智能化方法為支撐，分析了BP、RBF和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測(cè)居民碳排放的可行性，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了綜合集成可視化智能平臺(tái)，操作方便，運(yùn)行穩(wěn)定，且具有可擴(kuò)展性。以1995-2014年中國(guó)省域居民直接碳排