“双碳”目标下中国能源消费碳排放量预测

【目的】面对“碳达峰、碳中和”全球性主题，预测与模拟中国能源消费碳排放量，探索碳达峰时间及碳中和可实现性，为促进减排目标的实现提供理论依据。【方法】本文运用碳排放系数法测算1986—2019年中国26种能源消费的碳排放量，从经济、社会、环境、能源、技术5个方面出发，建立了包含18个变量的能源消费碳排放影响因素指标体系，利用Lasso回归筛选出5个主要因素。运用3种机器学习方法和Lasso回归构建了支持向量机回归（SVR）、随机森林（RF）、BP神经网络和Lasso-SVR、Lasso-RF、Lasso-BP共6种碳排放量预测模型，基于均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）对6种预测模型进行比较和分析。结合情景分析法设置新常态化情景、绿色低碳情景、2℃目标情景和1.5℃目标情景4种情景，选择最优预测模型对4种情景下中国2020—2060年的碳排放量进行模拟分析。【结果】研究显示：4种情景下，随着减排力度加强，中国碳达峰平台期逐渐缩短，平台期内碳达峰时间分别为2035、2029、2026、2025年，峰值分别为95.8亿、74.48亿、67.23亿、65.23亿tCO2e,2℃目标情景...