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人口因素驱动下的中国碳排放强度预测

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基于组合神经网络(LSTM-IPSO-BP)模型,研究中国碳排放强度的影响因素以及在未来人口数量和结构变动条件下中国碳排放强度的变化趋势.结果表明:1)中国未来人口数量的持续下降将会导致碳排放强度的增加,人口数量下降的速率与碳排放强度正相关;2)城镇化水平提高虽然会降低碳排放强度,但中国未来城镇化进程放缓会增加碳减排的压力;3)在现有各影响因素发展趋势下,特别是人口数量和结构变动的条件下,中国将难以在2030年前实现碳达峰,这也表明未来10年中国政府需要加大碳排放政策的调控力度.
Predicting China's carbon emission driven by population factors

carbon emissionpath predictionnegative population growthurbanizationneural network model

李汉东、向梓航、崔雪峰

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北京师范大学系统科学学院,100875,北京

碳排放 路径预测 人口负增长 城镇化 神经网络模型

中国农业农村部农业设施结构工程重点实验室开放基金

202003

2023

10.12202/j.0476-0301.2023152

北京师范大学学报(自然科学版)
北京师范大学

北京师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.505
ISSN：0476-0301
年,卷(期)：2023.59(5)
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