基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测

作者：刘淳森; 曲建升^*; 葛钰洁; 唐稷兴; 高欣悦; 刘莉娜

来源：中国环境科学, 2023, 43(05): 2574-2582.

DOI：10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20221207.010

• 交通运输
• 碳排放预测
• LSTM
• 情景分析

为助力交通运输业实现碳达峰、碳中和目标,本研究基于拓展的STIRPAT模型选取人口、机动车保有量和能源强度等8个变量作为中国交通运输业碳排放量影响因素,并根据1990-2019年指标数据建立LSTM碳排放模型,在低碳、基准及高碳3种情景下对交通运输业碳排放进行预测.结果表明:1990-2019年间中国交通运输业碳排放量总体呈现上升趋势.低碳、基准及高碳情景下,碳排放达峰时间分别为2033年、2035年及2038年,峰值量分别为1145.64,1218.68,1308.40百万t.中国应积极采取节能降碳措施,优化交通运输业结构,推进清洁能源应用,促进中国交通碳排放向低碳情景发展,助力达峰目标早日实现.

• 单位
  中国科学院成都文献情报中心; 中国科学院西北生态环境资源研究院; 兰州大学