[口头报告]基于GRU模型的中国沿海城市碳排放预测及关键因素识别

基于GRU模型的中国沿海城市碳排放预测及关键因素识别
编号：3790 稿件编号：437 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-14 12:24:23 浏览：421次 口头报告

报告开始：2024年05月19日 15:50 （Asia/Shanghai）

报告时间：7min

所在会议：[S20] 主题20、城市海岸带与陆海统筹 » [S20-3] 主题20、城市海岸带与陆海统筹 专题20.4、专题20.6、专题20.7（19日下午，4F观海厅2）

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摘要
科学预测碳排放趋势是准确把握碳排放水平的重要判断依据，同时也是实现双碳目标的重要参考。文章构建了基于GRU深度学习方法的碳排放量预测模型，对中国16个沿海城市1997—2021年的数据进行实证检验。通过设定8种情景预测了2022—2031年的中国沿海城市碳排放量，以探究影响碳排放量因素中对经济规模、产业结构及公共收入因素的组合效应。结果表明：①2022-2031年的碳排放量呈增长趋势，相比于1997-2021年碳变化趋势，其增速显著放缓。②通过设定的8种情景方案，表明公共收入、产业结构及经济规模可作为关键因素，其变动能够大幅影响碳的排放，其中经济规模对碳降幅的影响最为显著。为此，应转变海洋经济增长模式，引导海洋经济向减排方向发展，形成低碳发展的良性循环。
 
关键字
碳排放；深度学习；GRU网络；情景设定；沿海城市
报告人
侯智文
博士研究生 辽宁师范大学

稿件作者
侯智文 辽宁师范大学
狄乾斌 辽宁师范大学
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