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摘要
二氧化碳、甲烷等的排放是造成全球温室效应的主要气体，预测温室气体未来的排放是实现碳达峰、碳中和目标的重要基础，对于减缓全球气候变暖、科学制定碳达峰及碳中和路径举措具有重要意义。本文通过对数据种类、数据来源、预测方法介绍碳排放数据预测方式，对常见的碳排放模型如LEAP模型、STIRPAT模型、神经网络模型、组合模型进行综合对比，通过介绍不同情景应用，对比模式应用案例，深化碳排放预测模型的使用方式，助力城市及重点行业编制“双碳”行动方案，减缓全球温室效应。
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二氧化碳、甲烷等的排放是造成全球温室效应的主要气体，预测温室气体未来的排放是实现碳达峰、碳中和目标的重要基础，对于减缓全球气候变暖、科学制定碳达峰及碳中和路径举措具有重要意义。本文通过对数据种类、数据来源、预测方法介绍碳排放数据预测方式，对常见的碳排放模型如LEAP模型、STIRPAT模型、神经网络模型、组合模型进行综合对比，通过介绍不同情景应用，对比模式应用案例，深化碳排放预测模型的使用方式，助力城市及重点行业编制“双碳”行动方案，减缓全球温室效应。
