区域双碳目标与路径规划研究（华为杯数模数据分析题）

 1. 问题重述

1.1 问题背景

  随着经济和人口的增长，人类对自然环境的影响越来越大。其中碳排放问题已经成为 全球性的环境问题。碳排放是指由于人类活动而对大气中二氧化碳的释放，从而导致大气 中二氧化碳浓度升高的过程。二氧化碳和大气中的其他温室气体一起，形成了温室效应。 几十年来，全球的工业、车辆、建筑和能源生产等领域的发展，已经极大地增加了碳排放 量。这种排放不仅对全球气候变化产生了深刻的影响，也对地球的生态系统、人类健康和 社会经济发展带来了巨大的负面影响。 三年前的 9 月 22 日，中国向全世界宣布，将使用科学绿色的发展方式保护人类共同的 地球家园，中国政府将采取更加有力的政策和措施，力争在 2030 年前实现二氧化碳排放 达到峰值，在 2060 年前实现碳中和。 三年后，高质量发展使得中国逐渐掌握了平衡经济发展和低碳绿色环保的秘诀。2022 年，中国经济总量突破 120 万亿元，同时根据国际组织的测算，2022 年全球碳排放量相较 去年增加约 1%，而中国的碳排放量约下降 0.9%。 在同时实现中国式现代化和碳达峰碳中和目标的路上，我们需要做的还有很多：高质 量发展经济、不断提高能源利用效率、不断提高非化石能源消费比重等等。而想要对区域 碳排放量进行合理的分析与规划，我们需要聚焦于经济、人口以及能源消费量几个方面。 这正是 Kaya 模型内涵，即二氧化碳排放量=人口*人均 GDP*单位 GDP 能耗*单位能耗二氧 化碳排放量。在这道题目中，我们将运用数学建模的方法，分析地区碳排放现状，预测经 济、能源和碳排放的变化，并为该区域实现碳达峰和碳中提供路径规划参考。

1.2 问题提出

问题一：碳排放量、经济、人口、能源消费量的现状分析。 （1）我们需要使用指标体系来描述经济、人口、能源消费量和碳排放量的状况，以 及能源供应、工业消费、建筑消费、交通消费、居民生活消费和农林消费六个部门的碳排 放状况。指标体系还应该描述各主要指标之间的相互关系，指标的变化需要为碳排放量预 测建立基础。 （2）我们需要分析碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状，以 2010 年为基期， 分析十二五（2011-2015 年）和十三五（2016-2020 年）期间的碳排放量状况，并分析对该 区域碳排放量产生影响的各因素及其贡献。需要研究该区域实现碳达峰与碳中和需要面对 的主要挑战，为该区域双碳路径规划中差异化的路径选择提供依据。 （3）我们需要建立关于碳排放量以及经济、人口、能源消费量的关联模型，来分析 相关指标的变化。基于相关指标的变化，结合双碳政策与技术进步等多重效应，确定碳排 放预测模型参数的取值。

问题二：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的预测模型。 （1）我们需要以 2020 年为基期，结合中国式现代化的两个时间节点（2035 和 2050）， 预测某区域十四五至二十一五期间人口、经济和能源消费量变化。其中，能源消费量与人 口预测是相关联的，能源消费量与经济预测也是相关联的。2）我们需要进行碳排放量的预测。其中碳排放量与人口、GDP 和能源消费量预测 是相关联的。碳排放量与工业消费部门、建筑消费部门、交通消费部门、居民生活消费、 农林消费部门以及能源供应部门的能源消费量是相关联的，比如反映能效提升对总能耗在 上述能源消费部门分布的影响。另外，碳排放量与各能源消费部门的能源消费品种以及能 源供应部门的能源消费品种（化石能源发电与非化石能源发电）相关联，比如反映非化石 能源消费比重提升对各部门能源消费品种或碳排放因子的影响。

问题三：区域双碳（碳达峰与碳中和）目标与路径规划方法 （1）我们需要设计多种情景来作为未来区域发展的情况，如无人为干预的自然情景、 按时碳达峰与碳中和的基准情景、率先碳达峰与碳中和的雄心情景。这些情景需要与碳达 峰和碳中和的时间节点相关联，并且与能效提升和非化石能源消费比重提升相关联。 （2）我们需要将以上情景的碳排放量进行核算。并满足以下假设：2035 年的 GDP 比 基期翻一番；2060 年的 GDP 比基期翻两番；2060 年生态碳汇的碳消纳量为基期碳排放量 的 10%；2060 年工程碳汇或碳交易的碳消纳量为基期碳排放量 10%。另外，区域碳排放需 要与多情景假设相一致；区域碳排放与各部门碳排放量的总和相一致；碳排放量核算模型 与问题二中预测模型相一致，即在多情景条件约束下，区域与各部门能源消费量、能源消 费品种及其碳排放量预测方法相一致。 （3）最终我们需要确定碳达峰与碳中和的目标与路径，确定 GDP、人口和能源消费 量的目标值）；还需要确定提高能源利用效率和提高非化石能源消费比重的目标值；并完 成能效提升、产业（产品）升级、能源脱碳和能源消费电气化的定性与定量分析。

2. 问题分析

2.1 问题一的分析

在问题一中，首先我们需要正确识别重要的数据信息和潜在相关关系，建立一个指标 体系，旨在分析该地区的碳排放情况，并深入了解碳排放与经济、人口和能源消费之间的 关系。分析步骤包括：建立指标体系：设计能够描述碳排放、经济水平、人口规模和能源 消费的指标，以及各部门的碳排放指标。数据收集与处理：获取历史数据，包括碳排放、 GDP、人口和能源消费等数据。数据分析：通过数据分析方法，探讨碳排放量随时间的变 化趋势，以及与经济、人口和能源消费的关联性。影响因素分析：研究各因素对碳排放的 影响程度，识别主要的碳排放来源。指标间关系建模：建立各指标之间的关系模型，例如 主成分分析模型，以帮助预测未来的碳排放。

2.2 问题二的分析

在该问题中，需要对现有的数据情况有充分的掌握，结合问题一的现状分析情况建立 合适的数学模型。针对任务一，由于现有人口和经济数据的不充足和其直接影响的相关因 素的缺失，使用了一个符合预测且较为稳定的 LSTM 神经网络时间序列预测模型，再根据 预测出的人口和经济数据建立一个预测能源消耗的多元线性回归预测模型。针对任务二， 要建立与人口、GDP 和能源消费量以及各部门、各种能源相关的区域碳排放量预测模型， 需要将上述因素作为模型中的自变量，使得这些因素的变化会引起区域碳排放量的变化， 而 Kaya 恒等式具有极强的可扩展性，通过对等式的扩展，能使得区域碳排放量与人口规 模、经济水平以及各部门内各种能源的碳排放因子、能源结构、能源强度和产业结构紧密联系。

2.3 问题三的分析

首先需要查阅了解碳排放相关政策信息以及了解该地区具体现状情况与未来发展趋势， 再结合能源预测模型与碳排放预测模型和一些重要相关指标进行情景设置、碳排放核算、 目标规划。针对任务一，设置了三种不同的碳排放发展情景，分别是无人为干预的自然情 景、按时碳达峰与碳中和的基准情景、率先碳达峰与碳中和的雄心情景，根据各自情景的 指标数据发展趋势计算总碳排放波动曲线，并从中了解各指标对模型的灵敏度。针对任务 二，按照多情景的假设，在每个情景中我们可以使用以下方法核算碳排放量：基于情景假 设，根据 GDP 的增长和其他参数，预测未来碳排放量。根据生态碳汇和工程碳汇的设定， 计算碳消纳量。计算区域碳排放与各部门碳排放量的总和是否一致，以确保模型的内部一 致性。针对任务三，以区域现状以及预测数据为基础，建立一个多目标方程，分别考虑能 耗、能源效率、非化石能源消耗占比和一些约束条件，运用 NSGA-III 算法进行求解，再 依据数据结果和碳排放相关指标模型推算出 2025 年、2030 年、2035 年、2050 年和 2060 年的 GDP、人口和能源消费量的目标值与提高能源利用效率和提高非化石能源消费比重的 目标值。

3. 模型假设

（1）不考虑如自然灾害等不可抗力对于区域经济发展及双碳目标实现的影响。 （2）不考虑新型能源技术、材料电力等科学技术的大规模发展。 （3）不考虑该区域的行政面积的变化。

4. 符号说明

5. 问题一的模型建立与求解：现状分析

5.1 基于 DPSIR 模型的碳排放量指标体系

5.1.1 DPSIR 模型

DPSIR 模型是由欧洲环境署在 1999 年提出，常用于环境管理与人类活动的一种分析模 型。它可以帮助人们系统地理解外部环境问题的生成原因和发展趋势。DPSIR 模型从驱动 力（Drivers）、压力（Pressures）、状态（State）、影响（Impacts）、响应（Responses） 五个方面进行分析，并建立了它们之间的因果关系。通过这种分析，人们可以更好地了解 问题的基本情况，制定相应的管理措施，减少该问题对人类社会的影响。在碳排放背景下 有着良好的适配效果。 在 DPSIR 模型中，驱动力描述问题的来源，它们可以由人类活动、经济发展、社会变 革、人口增长和自然因素等多种因素引起。压力则描述驱动因素对环境的直接影响。状态 模块描述环境问题的现状，以及这些问题对环境和人类社会的影响。影响模块描述问题的 远期发展趋势，以及这些趋势对人类社会和生态环境的影响。最后，响应模块描述了各种 管理和调控手段，如政策制定、技术创新、教育宣传等，以应对该问题的挑战[1]。 DPSIR 模型的优势在于它能够将复杂的问题拆解成不同的分析模块，遵循科学性、系 统性、完整性、有效性等原则，并且还有可持续性的特点，便于对该问题进行系统而深入 的研究和预测。

5.1.2 指标体系的构建

使用 DPSIR 模型对碳排放问题进行分析，可以得到如下结果。基于 DPSIR 模型的指标 体系架构如图 1 所示。

（1）驱动力 D 驱动力指标是与经济发展或社会活动密切相关的指标，能够对这些领域产生推动作用。 通常，这些指标与经济因素和社会因素息息相关。因为这些因素与碳排放密切相关，因此 我们将人均 GDP、能源效率和人口增长率作为评估碳排放影响因素的驱动力层指标。

（2）压力 P 7 压力指标是与环境因素或人类活动直接或间接相关的因素，对碳排放产生影响。因此， 在本文中，我们选择了人均能源消费量、人均碳排放量、碳强度和人口总量作为评估碳排 放影响因素的压力层指标。

（3）状态 S 状态指标是碳排放水平在压力作用后的状态，因此本文选择非化石能源消费比重、能 源消费总量和单位碳排放的经济产值作为碳排放影响因素状态层评价指标。

（4）影响 l 影响层评价指标是指在碳排放作用下，对社会公众和环境状况产生的影响。因此，本 文选择碳排放因子和 GDP 增长率作为评估碳排放影响因素的影响层指标。

（5）响应 R 响应是指为降低碳排放，改善环境状况所采取的措施等，考虑低碳目标下社会的可持 续发展，本文选择生产总值能耗下降率作为响应层指标。

下文的现状分析将以基于 DPSIR 模型的碳排放量指标体系为基础来进行展开。

5.2 围绕碳排放量的区域现状分析

5.2.1 十二五到十三五的碳排放量状况

本文涉及区域位于中国东南沿海，地势平坦，水陆交通便利，人口密集，经济发达， 科教资源丰富，但能源及生态碳汇资源相对匮乏。从已知的该地区 2010 年-2020 年关于碳 排放的历史数据，我们可以了解到该地区的碳排放量状况。对于碳排放总量、变化趋势、 各消费部门的排放情况充分的理解，可以为后续该地区的发展规划、双碳目标的实现奠定 良好的基础。 首先对于该地区的碳排放量进行可视化表达，如图 2 所示。

该地区在十二五和十三五期间的碳排放情况为缓慢增加。该地区的碳排放量主要由工 业消费部门排放，但占总碳排放量的比例呈下降趋势。碳排放量第二多的部门为居民生活 消费，但与工业消费部门相差一个数量级。其次为交通消费部门和建筑消费部门，二者的 碳排放量近似持平。碳排放量最低的部门是农林消费部门，碳排放量在 2000 万吨以下。 将碳排放总量与每个部门的排放量计算增长率，可以得到各部门与总碳排放量的增长 率变化，如图 3 所示。碳排放总量在 2013 年、2014 年、2020 年相比上一年有所下降，但 除 2011 年外，其他年份的增长率不超过 4%。工业消费部门的碳排放量增长率与碳排放总 量增长率的数值大致近似，在 2013 至 2015 年和 2018 和 2020 年有所下降，说明工业消费 部门是碳排放量的主导部门。农林消费部门、建筑消费部门和居民生活消费的碳排放量趋 势基本一致，在 2014 年有明显的下降。 碳排放量数据与五年计划相结合来看，在十二五和十三五的末期，即 2015 年和 2020 年左右，碳排放量的增加会得到较大的抑制。数据以 5 年为一个周期，每个周期内都相似 的数据趋势特点。

5.2.2 供应与消费部门的碳排放指标分析

根据基于 DPSIR 模型的碳排放量指标体系，我们选取地区（部门）生产总值、能源消 费量、碳排放量和能源效率这四个指标，来对各个供应和消费部门的碳排放状况进行分析。 其中，地区生产总值用 GDP 代称，能源效率指的是单位能源消费下的 GDP 产出，即能源 效率=GDP/能源消费量。

通过能源效率指标来对各个部门进行分析，如图 4 所示。我们可以得到建筑消费部门 的能源效率远高于其他部门，并呈现上涨的趋势。而工业消费部门、交通消费部门、能源 供应部门的能源效率很低。说明这几个部门的单位能源消耗对于 GDP 的贡献较低，需要 大量的能源消耗以产生经济影响。

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