基于LSSVM方法的廣東省十三五期間CO₂排放預測

趙開誠

摘 要：隨著全球氣候的不斷變化和國際社會對于氣候問題的關注，碳排放成為了世界研究的熱點問題。本文利用了機器學習的方法，構建了最小二乘支持向量機模型（LSSVM），通過收集廣東省十三五期間的相關數據，對廣東省截至2020年的碳排放量做出了預測，并根據結果提出了相關的政策建議

關鍵詞：碳排放預測；機器學習；LSSVM；實證分析

1 緒論

1.1 研究背景與意義

人類文明的不斷發展導致全球氣候發生了深刻變化，其中最重要的表現就是全球變暖。全球變暖的主要原因是空氣中二氧化碳濃度大幅增加，造成這一點的主要原因就是人類對于能源的消耗導致的碳排放。作為世界上最大的能源消耗國家，中國的碳排放對全球氣候和環境都具有重大影響。中國政府在“應對氣候變化的國家計劃”中提出，到2020年，單位GDP的二氧化碳排放強度應比2005年低40%-45%。十三五期間是實現減排目標的關鍵時期，各省政府都開始出臺一系列的減排政策，探索綠色發展的新模式。

廣東省是中國的人口和工業大省，自進入20世紀以來，廣東省的碳排放量一直高居全國前列，因此二氧化碳排放量預測已成為一個具有重要研究價值的熱點問題，引起了世界各國學者的關注。由于廣東省在中國碳排放格局的重要地位，以及廣東地區人民對健康生活環境與氣候環境的需求，對未來廣東省的碳排放進行預測具有重要現實意義。

1.2 國內外研究現狀

國際上對于CO2排放的影響因素分析和短期、中長期預測已經形成了豐富的研究成果。隨著近年來溫室效應的加劇，大量的學者運用了傳統計量分析，協整分析，投入產出分析，智能優化算法等方法，對世界上發達國家和發展中國家的CO2排放進行了更加深入的研究。在進行影響CO2排放量主要因素和碳排放預測的研究中，經濟，人口和能源消費作為主要的影響因素，已經得到了國內外學者的普遍認同，除了傳統的總量指標，結構性指標如產業結構，能源消費結構和城鎮化率在近些年的研究中也受到了更多學者的重視。隨著分析指標和方法的不斷完善，國外很多地區的CO2排放預測已經比較成熟，擁有較高的精確度。

國內對于CO2排放預測的起步較晚，但隨著氣候問題的不斷升溫，很多學者開始對CO2排放進行了研究，但是國外最為成熟的傳統分析，如計量經濟學分析，在我國的運用具有一定的局限性，由于我國地理跨度極大，又處于經濟發展與能源消費的關鍵轉型期，過于依賴歷史數據的傳統計量分析容易產生較大的誤差。近年來機器學習技術得到了廣泛運用，這種方法很大程度上克服了傳統方法處理海量數據，變量關系復雜化問題時精度不足的缺陷，很多國內學者將機器學習的方法，如BP神經網絡，支持向量機等運用在了CO2排放預測領域。同時，我國不同省份之間的地區差異極大，當前對于我國具體地區的CO2預測成果仍然較少，缺少精確度較高，對于地區溫室氣體減排具有現實指導意義的研究成果。

本文綜合考慮了國內外對于CO2排放影響因素的研究，查找了大量歷史與規劃數據，運用精度較高的LSSVM模型，對于十三五期間廣東省地區的CO2排放進行了預測。

2 LSSVM模型的建立

最小二乘支持向量機（LSSVM）是二次損失函數下的支持向量機（SVM），是一種被廣泛運用于短期預測的機器學習方法。它利用小樣本數據的統計學習理論，在高維特征空間中找到最優線性回歸。通過超平面回歸數據的模型。基本思想來自超平面的最佳分離-最大化分離和采用核學習的方法。它是統計學習中結構風險最小化原則的具體實現。

3 實證分析

參考國內外學者在碳排放預測領域的研究成果，本文選取了GDP，產業結構，能源消費總量，能源消費結構，人口以及城鎮化率等6個指標作為影響廣東省CO2排放量的主要因素。通過查閱《中國統計年鑒》與《中國能源統計年鑒》，整理出廣東省2000-2015年上述指標的統計值和廣東省的歷年碳排放總量，其中產業結構和能源消費結構分別用第二產業占GDP總增加值的比重和煤炭消費占能源消費的比重來計量。通過查找《廣東省國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》、《廣東省能源發展“十三五”規劃（2016—2020年）》以及《廣東省人口發展“十三五”規劃》可以得到影響碳排放的主要6個因素的規劃數據，如表1所示：

以未來的規劃數據作為輸入變量，2000-2015年的相關指標和碳排放數據作為訓練樣本和測試樣本，代入構建好的LSSVM模型，可以得到廣東省2016年-2020年的CO2排放量預測值，LSSVM模型在matlab中的運行結果和最終的碳排放預測結果如下：

4 結論與政策建議

通過實證分析的結果可以發現，廣東省的CO2排放量在2015年達到峰值，在十三五期間廣東省的CO2的排放量開始呈現了下降趨勢，這與《BP世界能源統計年鑒》中中國2016年的CO2排放量開始出現下降的趨勢基本吻合，到2020年，廣東省的CO2排放總量將下降至52398.48萬噸，相比2015年下降12.40%，大大超出了5.7%的國家預期平均水平，說明在現行的政策規劃下，廣東省的溫室氣體排放將得到很大程度上的緩解，減排目標能夠如期實現。

通過觀察影響CO2排放量的因素與CO2排放量的變化關系可以發現，對于人口基數巨大，工業經濟較為發達的廣東地區，產業結構和能源消費結構與CO2排放量之間的關系并不明顯，GDP和能源消費總量在影響CO2排放量的因素中仍然占據重要地位，因此要想在保持經濟發展的同時減少碳排放，廣東省仍需加快產業結構調整和清潔能源技術開發的力度，釋放結構性因素在碳減排領域的活力，保證經濟發展的同時達成節能減排的目標。另一方面，政府應加快推動產業轉移，將部分高耗能，高排放的工業向臨近工業基礎相對薄弱，環境壓力相對較小的貴州，廣西，江西等省份轉移，保證地區氣候環境穩定和節能減排目標的實現，同時促進地區經濟發展。

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