基于灰色關聯方法的山東省碳排放量影響因素研究

張杰

（山東魯金環境工程有限公司，山東 濟南 250000）

一、引言

氣候變動在當前環境下形勢正越來越嚴峻，碳減排也備受關注。各國先后簽署了《聯合國氣候變化框架公約》、《京都議定書》、《巴黎協定》等法律文件，并在2020 年舉行了氣候雄心峰會，督促各國制定長遠戰略保證碳減排計劃的順利完成。

新世紀以來，我國經濟發展速度快，碳排放量巨大，山東省在我國經濟占比高，同時在國內碳排放總量中也占有很高比例，結合2001-2017 年《山東統計年鑒》和2001-2017 年《中國能源統計年鑒》中的能源結構和能源消費數據，2000-2016 年，山東省碳排放量整體呈上漲趨勢，由2000 年的2.48 億噸二氧化碳增加至2016 年的9.33 億噸二氧化碳，增加了277%。2000-2010 年期間山東省碳排放增速較快，2011年后碳排放增速放緩，但總量仍較大[1]。明確山東省內碳排放量的影響因素，對于制定下一步的減排計劃，規劃減排量，有著重要意義。

灰色關聯方法在分析不同因素關聯程度方面和應用極為廣泛，其是通過分析各子序列與母序列之間的相似程度，來明確各影響因素之間的關聯度。因此，本文通過灰色關聯方法對不同因素對于碳排放量的影響進行探析。

二、灰色關聯方法

灰色關聯法的實質是對于一個系統發展變化態勢的定量描述和比較，它包括母序列與子序列的選取、原始數據變換、關聯度及權重的計算等。

（一）母序列與子序列的選定

母序列又稱參考序列，是指按一定順序排列的，反映系統內部實際性質的序列，子序列是指影響參考系統屬性的各因素的序列[2]。碳排放量影響因素較為復雜，通過分析山東省產業經濟發展的實際情形，本文選取了山東省2000-2017 年的產業結構投資比例，人口增長率，城鎮化率作為模型的子序列，相應的碳排放量為母序列，數據如表1 所示。

表1 山東省2000-2017 年碳排放量影響因素表

（二）原始數據轉換

由表1 可看出，不同子序列的物理意義不同，因此量綱并不統一，在進行關聯度的求取之前，需要對母序列和子序列進行歸一化處理，結果如表2 所示。

表2 山東省2000-2017 年碳排放量影響因素歸一化值表

根據表2，作了歷年的產業投資比例圖，及人口增長率、城鎮化率與碳排放量的趨勢圖，結果如圖1-2 所示。由圖1 可看出，2000-2017 年，山東省的第一產業投資比例基本維持不變，第二產業投資比例經歷了先增后降的趨勢，第三產業投資比例則相反。同時，除2014 年外，其余年份的人口增長率較為平穩，城鎮化率逐年提高，其趨勢與碳排放量的總趨勢均是平穩上漲，在2012 年后，碳排放量有所降低，但上升的趨勢不變，這也驗證了所選取子序列的正確性。

圖1 山東省2000-2017 年產業投資比例圖

圖2 山東省2000-2017 年人口因素與碳排放量關系歸一化圖

（三）關聯度及權系數的計算

在對原始數據進行歸一化轉換后，可對不同子序列的關聯系數和關聯度進行求取。關聯系數和關聯度的公式如式（1）、（2）所示[3-4]。

式中：ro,i(k)-關聯系數；xo(k)-母序列值；xi’(k)-各子序列值；ξ-分辨系數，一般取0.5；ri(k)-關聯度。

通過關聯度求取后，可確定不同的子序列的權系數，公式如式（3）所示[5]。

式中：αi：各因素權重；ri：各因素關聯度。

利用MATLAB 軟件編寫灰色關聯程序并求選取的子序列的關聯度，結果如表3 所示。

表3 碳排放量影響因素關聯度及權系數表

由表3 可知，對于碳排放量，在選取的影響因素中，城鎮化率與碳排放量的關聯性最大，關聯度達到0.798；其次為第三、二產業投資比例，分別為0.766、0.643；人口增長率、第一產業投資比例與碳排放量的關聯度相對較小，分別為0.576、0.569。

三、結論

本文通過選取了山東省歷年來影響碳排放量的典型因素，并對其進行灰色關聯分析，有如下結論：

（1）在選取出的影響碳排放量的因素中，與碳排放量關聯程度從大到小依次為城鎮化率>第三產業投資比例>第二產業投資比例>人口增長率>第一產業投資比例。

（2）在接下來制定的碳排放計劃中，應重點關注城鎮化率，第三產業投資比例，兼顧第二產業投資比例，從而達到保證完成碳排放計劃的同時，保證山東省的經濟發展。