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    基于GM(1,1)模型的江蘇省碳排放預(yù)測

    2022-10-07 13:57:50黃昕怡吳嘉儀林文浩吳秋霞
    黑龍江科學(xué) 2022年18期
    關(guān)鍵詞:殘差排放量灰色

    黃昕怡,吳嘉儀,林文浩,吳秋霞

    (1.宿遷學(xué)院 文理學(xué)院,江蘇 宿遷 223800; 2.浙江海洋大學(xué),浙江 舟山 316021)

    0 引言

    全球氣候變暖是一種和自然有關(guān)的現(xiàn)象,主要是由溫室效應(yīng)不斷積累而造成的。人類進行生產(chǎn)活動時產(chǎn)生大量的二氧化碳,導(dǎo)致了溫室效應(yīng)。全球氣候變暖會使海平面上升,頻繁發(fā)生極端天氣,這些都會給人類帶來極大的影響與危害。我國“十一五”規(guī)劃綱要中出現(xiàn)了“節(jié)能減排”一詞。節(jié)能減排是節(jié)約能源、降低能源消耗,減少污染物、二氧化碳的排放,以此來應(yīng)對全球氣候變化。

    近年來,江蘇省GDP增速一直上升且處于工業(yè)快速發(fā)展階段,碳排放量也呈逐年遞增態(tài)勢。這些年,關(guān)注江蘇省碳排放的研究較多。趙榮欽等通過構(gòu)建碳排放清單的核算框架和計算方法,對2000-2010年江蘇省碳排放清單進行了全面測算,并對江蘇省碳減排潛力進行了情景分析[1]。陳奕瓊利用STIRPAT模型,選取五個指標(biāo)并設(shè)定了三個碳排放情景模式,結(jié)合江蘇省1990-2015年碳排放數(shù)據(jù)來預(yù)測不同情景下江蘇省2016-2040年的碳排放量[2]。近年來,關(guān)注江蘇省碳排放影響因素的研究也較多。吳梅運用擴展的Kaya碳排放恒等式和LMDI模型,分解并計算出了人口規(guī)模、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強度、能源消費結(jié)構(gòu)這五個因素引起的碳排放增加量,從而分析江蘇省碳排放驅(qū)動因素的動態(tài)特征[3]。黃蕊等利用STIRPAT模型,定量分析了江蘇省能源消費碳排放量與人口、富裕度、技術(shù)進步等影響因素之間的關(guān)系[4]。

    即使STIRPAT模型能夠很好地分析各影響因素對江蘇省碳排放的影響,從而對未來碳排放量進行預(yù)測,但仍然很難將影響因素細化,因此仍存在一定的誤差。而灰色預(yù)測模型對樣本的要求較低,計算工作量小,是一種簡便可行的方法。

    灰色預(yù)測模型是由華中科技大學(xué)的鄧聚龍教授提出的,現(xiàn)已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)、經(jīng)濟發(fā)展等方面有了廣泛應(yīng)用。李楠等基于灰色預(yù)測模型,對華山景區(qū)2014-2017年的客流量進行預(yù)測并得到了理想結(jié)果,同時肯定了灰色預(yù)測模型的可信度與精度[5]。何明芳從提高數(shù)據(jù)序列的光滑比與采用灰色新陳代謝模型兩個方面來提高模型的預(yù)測精度[6]。徐學(xué)艷等將灰色預(yù)測模型應(yīng)用于上海市海洋生產(chǎn)總值的預(yù)測上并分析了上海市海洋經(jīng)濟的發(fā)展態(tài)勢[7]。

    一些學(xué)者也對灰色預(yù)測模型進行了不同方面的改進。彭官友為了提高預(yù)測精度,降低誤差,對傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型進行了修正,將累積法與灰色預(yù)測模型結(jié)合[8]。姚裕盛提出了一種基于GM(1,1)灰色預(yù)測的殘差修正模型,通過運用傳統(tǒng)模型與改進后的殘差修正模型分別進行預(yù)測,最后發(fā)現(xiàn)殘差修正模型能夠彌補傳統(tǒng)灰色預(yù)測模型的不足,從而達到較高的預(yù)測精度[9]。劉芳芳利用緩沖算子改進灰色模型并又改進了灰色馬爾可夫預(yù)測模型,對礦山事故預(yù)測進行了應(yīng)用分析[10]。這些對灰色預(yù)測模型不同方面的改進,拓寬了此模型的應(yīng)用領(lǐng)域。

    1 灰色預(yù)測方法

    1.1 原理

    白色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的,即系統(tǒng)信息是完全充分的。黑色系統(tǒng)是一個系統(tǒng)的內(nèi)部信息對外界來說是一無所知的,只能通過它與外界的聯(lián)系來加以觀測研究。而灰色系統(tǒng)是介于白色和黑色之間的,灰色系統(tǒng)內(nèi)的一部分信息是已知的,另一部分信息是未知的,系統(tǒng)內(nèi)各因素間有不確定的關(guān)系。一般來說,社會系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)都是灰色系統(tǒng)。例如導(dǎo)致碳排放量增長的因素有很多,但已知的卻不多,因此對碳排放這一灰色系統(tǒng)的預(yù)測可以用灰色預(yù)測的方法。

    灰色預(yù)測是指對系統(tǒng)行為特征值的發(fā)展變化進行的預(yù)測,對既含已知信息又含未知信息的系統(tǒng)進行的預(yù)測,也是對在一定范圍內(nèi)變化、與時間序列有關(guān)的灰過程進行預(yù)測?;疑A(yù)測基于混沌理論,系統(tǒng)所顯示的現(xiàn)象是朦朧的,數(shù)據(jù)是復(fù)雜的,但畢竟是有序的,具有整體功能的。

    灰色預(yù)測的數(shù)據(jù)不是原始數(shù)據(jù),而是生成數(shù)據(jù),即對原始數(shù)據(jù)按某種要求作數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù),目的在于從雜亂無章的現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)某種內(nèi)在規(guī)律。常用的灰色預(yù)測方法有數(shù)列預(yù)測、災(zāi)變預(yù)測、季節(jié)災(zāi)變預(yù)測、拓撲預(yù)測、系統(tǒng)綜合預(yù)測、模糊預(yù)測。目前最廣泛使用的是GM(1,1)模型,關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)測的一個變量、一階微分的模型。

    1.2 GM(1,1)模型的建立

    整理式子后得到

    寫為矩陣表達式

    令y=(x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(N))T,這里T表示轉(zhuǎn)置,令

    y=BU

    1.3 GM(1,1)模型的檢驗

    模型檢驗十分重要,是判斷一個模型在此樣本中可取性和有效性的一個重要步驟。GM(1,1)模型的檢驗方法有殘差檢驗和級比偏差值檢驗。采取殘差檢驗,通過計算相對殘差來進行驗證。

    若對所有的|ε(k)|<0.1,則認為達到較高的要求;否則,若對所有的|ε(k)|<0.2,則認為達到一般要求。

    2 江蘇省碳排放預(yù)測

    2.1 GM(1,1)模型的建立

    江蘇省是中國經(jīng)濟最活躍的省份之一,是全國唯一所有地級行政區(qū)都躋身百強的省份,人均GDP自2009年起連續(xù)穩(wěn)居全國第一位,成為中國綜合發(fā)展水平最高的省份之一,生產(chǎn)總值逐年上漲。可見其經(jīng)濟發(fā)展之迅速,故江蘇省的碳排放量也成了人們十分關(guān)注的一個問題。

    為了驗證GM(1,1)模型的準(zhǔn)確性,選取了2000-2004年江蘇省的碳排放量[1]數(shù)據(jù)進行研究。

    原始序列X(0)=(8 005.29,8 300.98,9 047.15,10 325.96,12 620.52);

    累加序列X(0)=(8 005.29,16 306.27,25 353.42,35 679.38,48 299.9),

    由此可得a=-0.145 193 375,u=6 244.479 771,最終帶入預(yù)測方程為:

    2.2 模型的檢驗

    利用殘差檢驗的方法,計算出相對殘差,由表1數(shù)據(jù)可知,每年的相對殘差的絕對值均小于0.05,精確度很高,可用于2022-2026年江蘇省碳排放量的預(yù)測。

    表1 2000-2004年江蘇省的碳排放量數(shù)據(jù)與預(yù)測Tab.1 Data and forecast of carbon emission in Jiangsu Province from 2000 to 2004

    表2 2022-2026年江蘇省碳排放量預(yù)測Tab.2 Forecast of carbon emission in Jiangsu Province from 2022 to 2026

    2.3 通過模型進行預(yù)測

    驗證了GM(1,1)模型的精確度后,就可以通過前面已計算出的公式預(yù)測2022-2026年江蘇省碳排放量的預(yù)測值,分別為168 162.974 9,194 440.649 7,224 824.556 4,259 956.347 9,300 577.943 5。

    3 結(jié)語

    利用GM(1,1)預(yù)測模型,通過對2022-2026年江蘇省碳排放量預(yù)測結(jié)果可知,江蘇省碳排放量會呈

    持續(xù)上漲趨勢,且面臨的壓力也會越來越大,所以對于如何應(yīng)對江蘇省碳排放量逐年遞增的情況須采取一定的措施,依據(jù)二氧化碳排放結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源結(jié)構(gòu),加大創(chuàng)新力度,加快落實科研成果的應(yīng)用。

    采用GM(1,1)預(yù)測模型對于預(yù)測江蘇省碳排放量的準(zhǔn)確度很高,可信度高,計算較為簡便,可以有效預(yù)測出2022-2026年江蘇省碳排放量??茖W(xué)的預(yù)測方法對及時制定出合理的規(guī)章制度與計劃起到很大的作用。而傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型仍存在著一定的誤差,有待進一步改進與完善。

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