基于机器学习理论的长江流域碳排放与碳排放权交易研究.pdf

摘要

改革开放以来，随着我国工业化进程的不断推进，人民生活水平得到了显著提升。

然而，这一进程也伴随着能源消耗量的急剧增长，导致二氧化碳排放量大幅上升，加

剧了全球气候变暖的严峻挑战。面对这一全球性问题，我国展现出了坚定的决心和积

极的态度。在2020年9月的联合国大会上，习近平总书记郑重宣布了碳达峰和碳中

和的目标，即力争在2030年前实现碳排放达峰，争取在2060年前实现碳中和。这一

目标的提出，不仅彰显了我国应对气候变化的决心，也体现了我国作为全球大国的责

任与担当。长江流域作为我国的重要区域，横跨东、中、西三大地带，覆盖多个省级

行政区域和城市群，其碳排放问题尤为突出。促进长江流域的高效碳减排，不仅有助

于实现国家层面的碳达峰和碳中和目标，更是推动区域高质量发展的重要途径。因此，

对长江流域二氧化碳排放量的准确预测与深入分析显得尤为重要。时间序列预测作为

一种重要的数据分析方法，在社会经济发展中发挥着不可或缺的作用。通过对长江流

域二氧化碳排放量进行时间序列预测与分析，我们可以深入了解其排放趋势、影响因

素以及潜在风险，从而为碳减排的决策分析与政策制定提供有力的理论依据和数据支

撑，因此本文研究具有重要的研究价值和实践意义。

本文综合运用生态经济学理论与机器学习方法，通过运用交叉研究的方式，研究

时间序列预测问题，深入剖析了政府实施的碳排放权交易体系策略对长江流域地区二

氧化碳排放的影响。本研究不仅旨在揭示这些影响因素的复杂性和交互性，还致力于

预测该区域未来的碳排放趋势，为政府和社会各界实现2030年碳达峰目标提供坚实

的科学依据。同时，还针对碳排放权交易试点地区的碳价格进行了深入研究，为政策

制定者提供重要的参考信息。

本文的研究内容主要为六个章节：第一章为绪论部分，该部分主要对研究背景、

研究目的、理论意义和实践意义以及研究的内容与思路进行描述；第二章介绍了相关

理论知识，以机器学习方法为基础模型的时间序列预测模型为研究点，基于不同的方

法对预测模型进行分类和梳理；第三章主要对长江流域碳排放现状和影响因素进行分

析，并介绍了该区域能源、二氧化碳排放、经济、人口相关数据，并使用STIRPAT

模型分析了该流域内上海、湖北、重庆的各个影响因素对二氧化碳排放的影响；第四

章介绍了相关的神经网络模型，并运用了循环神经网络模型和数据分解方法分析和预

测了长江流域三个试点地区碳交易市场的碳价格；第五章基于双重差分方法分析了碳

市场对长江流域的减排影响，得出相应的回归方程，使用基于注意力机制的GRU模

I

型对三个试点地区的2022-2035年进行了预测，发现碳达峰目标是可以实现的，并提

供了四个情景来模拟碳达峰情景预测，以验证其可解释性；第六章对本文研究的内容

进行详细总结，说明了研究的局限性，并展望了下一步研究工作。

本文的主要研究结论总结如下：

1、通过深入研究，我们发现人口增长和人均GDP的提升是推动长江流域地区二

氧化碳排放增加的主要因素，能源效率的提高对抑制二氧化碳排放起到了积极作用；

通过双重差分模型可以发现在实施碳排放权交易体系过后可以有效地减少试点地区

的二氧化碳排放量。这两个结论为我们理解碳排放的驱动因素提供了重要依据，也为

制定减排政策提供了理论支撑。

2、本研究在构建碳价格的时间序列预测模型时，充分考虑了外部影响因素，通

过引入多变量的集成预测模型，显著提升了碳价格预测的精度，这一改进不仅有助于

更准确地把握碳市场的动态变化，也为政策制定者提供了更为可靠的决策依据。在模

型优化方面，利用注意力机制对模型的影响特征进行权重分配，有效筛选出了关键输

入变量。这一举措不仅提高了模型的预测性能，还增强了模型的可解释性，使得预测

结果更加符合实际情况。在与单一变量输入的碳交易价格预测模型进行比较时，发现

LSTM和GRU的预测精度明显优于CNN和BPNN。同时，我们发现采用了集成预测

模型CEEMADAN-Attention-LSTM/GRU，其预测精度远高于单一模型。

3、从数据驱动的角度来看，本文基于历史数据构建了Attention-GRU模型，并

应用于上海、湖北、重庆三个地区的二氧化碳排放量预测。预测结果表明，这三个地

区有望提前实现“2030年碳达峰”的目标。为了进一步验证这一预测结果的准确性，

我们采用情景模拟预测的方法，通过设定不同的参数和假设条件，模拟了多种可能的

排放情景，并