碳中和预测实验
基于机器学习和大数据分析的全球碳中和路径预测与情景模拟
实验介绍
了解碳中和预测实验的背景、目标和方法
01实验背景
在全球气候变化和碳减排的国际背景下，开展区域碳收支核算并预测碳中和未来演变态势，不仅有助于综合评估区域碳平衡状况、预估碳中和实现程度，也是推动经济社会绿色低碳转型发展的迫切需求。从省域尺度开展碳达峰碳中和预测、评估不同省份"双碳"目标的实现程度，对于区域差别化碳减排、增汇政策的设计、推动区域公平协同减排、促进"双碳"目标的实现具有重要意义。
02实验目的
实验目的在于从理论上进一步深化省域尺度碳达峰碳中和评价和情景预测研究，揭示未来碳达峰及碳中和实现程度的省际差异，为区域差别化碳减排、增汇政策的制定提供参考和实践指导。
03实验方法
第一步：碳收支核算
从省域尺度对2005-2019年不同省份的碳收支进行核算
第二步：影响因素分析
基于STIRPAT模型分析各地区碳排放的影响因素
第三步：情景预测
基于惯性发展、规划控制、达峰约束和绿色发展等4种不同情景，对2020-2060年度各地区碳达峰和碳中和实现程度进行预测
碳中和目标
预测2060年碳中和实现路径
多情景分析
四种不同发展情景对比
省域尺度
精确到省级的碳收支核算