導(dǎo)語：碳排放量控制優(yōu)化模型構(gòu)建一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

全球氣候變暖已成為國際社會(huì)極為關(guān)注的話題，由于氣候變化可能導(dǎo)致的海平面上升、洪澇災(zāi)害、生物多樣性降低等一系列環(huán)境問題開始威脅人類的正常生存，氣候問題亟待解決，溫室氣體減排已迫在眉睫[1]。自2003年英國政府提出“低碳經(jīng)濟(jì)”的概念以來，作為應(yīng)對(duì)氣候變化的最佳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，低碳經(jīng)濟(jì)一直受到全世界的廣泛青睞。世界各國向低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型是世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，低碳經(jīng)濟(jì)由此成為相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[2-5]。我國也在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和溫室氣體減排方面做出了積極的努力，并在丹麥哥本哈根舉行的聯(lián)合國氣候變化會(huì)議上，承諾在2020年單位GDP溫室氣體排放量比2005年下降40%~45%的碳減排目標(biāo)。然而，碳減排和低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的道路并不平坦，我國低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也受制于多方面因素，其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理就是一個(gè)重要方面[6-7]。因此，科學(xué)合理地構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的碳減排模型，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放量控制進(jìn)行優(yōu)化，能夠在保障經(jīng)濟(jì)增速不變的前提下，實(shí)現(xiàn)碳排放總量的降低，有效地指導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，從而為政府管理部門科學(xué)有效的管理規(guī)劃、低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向的制定提供依據(jù)，達(dá)到實(shí)現(xiàn)低碳化發(fā)展的目標(biāo)。近年來，低碳經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的相關(guān)研究不斷涌現(xiàn)，許多學(xué)者以低碳經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo)，從內(nèi)涵、特征、發(fā)展原則等方面進(jìn)行了廣泛的研究，并將低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展所涉及的各因素經(jīng)過收集和歸納，從不同角度構(gòu)建了低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)的指標(biāo)體系，如低碳經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、低碳城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、低碳城市控制指標(biāo)體系等，為低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深入研究奠定了基礎(chǔ)[8-10]。但是，目前低碳發(fā)展相關(guān)研究多集中于定性分析，定量分析仍然較少，本文基于以往的研究工作，結(jié)合數(shù)學(xué)模型進(jìn)一步對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行定量化研究。

1模型構(gòu)建

1.1目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建

本文基于低碳經(jīng)濟(jì)理論，分別設(shè)定2005、2020年為基準(zhǔn)年和預(yù)期年，以預(yù)期年的碳排放總量最小為優(yōu)化目標(biāo)，影響低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)期年各行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量作為優(yōu)化模型的決策變量，構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)減排的不確定性低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展碳排放總量控制優(yōu)化模型，選取我國在哥本哈根會(huì)議上承諾的2020年單位GDP溫室氣體減排目標(biāo)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)增速不變、行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量等作為約束條件，運(yùn)用區(qū)間規(guī)劃數(shù)學(xué)方法進(jìn)行模型求解。模型目標(biāo)函數(shù)具體表達(dá)如下：

1.2約束條件的選取

在約束條件的選取過程中，溫室氣體減排目標(biāo)約束為我國在哥本哈根會(huì)議上承諾的2020年單位GDP溫室氣體排放量較2005年降低40%~45%的減排目標(biāo)；預(yù)期年社會(huì)經(jīng)濟(jì)總量約束以2005年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總量為基準(zhǔn)，參考近年來我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速率，考慮金融危機(jī)等經(jīng)濟(jì)因素的影響，以保守經(jīng)濟(jì)增速預(yù)測(cè)2020年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總量；行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量約束，以2005年各行業(yè)經(jīng)濟(jì)值為基準(zhǔn)，以各行業(yè)保守經(jīng)濟(jì)增速預(yù)測(cè)2020年行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量。（1）溫室氣體減排目標(biāo)約束：（Ii=1ΣPi0±+Ii=1ΣExi±×ΔPi±ΔEi±）/Ii=1ΣExi±≤C0/E0×（1-η±）（2）社會(huì)經(jīng)濟(jì)總量約束：Ii=1ΣExi±≥E0×（1+δ±）n（3）行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量約束：Exi±≥AE0andExi±≥AB01.3決策變量及參數(shù)的意義（1）決策變量。模型選取各行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量作為決策變量，并以區(qū)間形式表示。（2）參數(shù)。f±：預(yù)期年的碳排放總量，萬t；C1±：不同行業(yè)預(yù)期年的碳排放量，萬t；PF0±：農(nóng)、林、水利業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExF±：農(nóng)、林、水利業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPF±/ΔEF±：農(nóng)、林、水利業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PG0±：采掘業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExG±：采掘業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPG±/ΔEG±：采掘業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PH0±：制造業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExH±：制造業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPH±/ΔEH±：制造業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PI0±：能源生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExI±：能源生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPI±/ΔEI±：能源生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PJ0±：建筑業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExJ±：建筑業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPJ±/ΔEJ±：建筑業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PK0±：交通運(yùn)輸業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExK±：交通運(yùn)輸業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPK±/ΔEK±：交通運(yùn)輸業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PL0±：銷售住宿餐飲業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExL±：銷售住宿餐飲業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPL±/ΔEL±：銷售住宿餐飲業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PM0±：其他行業(yè)基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExM±：其他行業(yè)預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPM±/ΔEM±：其他行業(yè)單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；PN0±：居民日常生活基準(zhǔn)年的碳排放量，萬t；ExN±：居民日常生活預(yù)期年經(jīng)濟(jì)總量，萬元；ΔPN±/ΔEN±：居民日常生活單位經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量的碳排放量，萬t/萬元；E0：基準(zhǔn)年社會(huì)經(jīng)濟(jì)總量，萬元；η+：預(yù)期年的碳減排目標(biāo)，無量綱；C0：基準(zhǔn)年的碳排放總量，萬t；δ±：預(yù)期年社會(huì)經(jīng)濟(jì)增速，無量綱。

1.3模型參數(shù)

模型參數(shù)均取自國家統(tǒng)計(jì)局出版的中國統(tǒng)計(jì)年鑒，其中，C1±~C9±分別代表九大行業(yè)，表1為各行業(yè)基準(zhǔn)年經(jīng)濟(jì)總量、能源消耗量等模型參數(shù)。

2模型求解及分析

2.1模型求解結(jié)果

在模型參數(shù)及約束條件輸入后，利用Lingo11.0軟件求解預(yù)期年各行業(yè)經(jīng)濟(jì)總量、碳排放量，并計(jì)算預(yù)期年的單位GDP碳排放量（表2）。

2.2模型結(jié)果分析

將基于結(jié)構(gòu)減排的不確定性碳排放總量控制優(yōu)化方案下預(yù)期年的單位GDP碳排放量與基準(zhǔn)年單位GDP碳排放量以柱形圖形式表達(dá)，如圖1所示。結(jié)合圖1和表2分析可知：（1）基于結(jié)構(gòu)減排的不確定性優(yōu)化方案下，預(yù)期年的碳排放總量控制在[273274.96,288285.27]萬t之間，單位GDP碳排放量為[0.48,0.50]萬t/萬元，較基準(zhǔn)年單位GDP碳排放量有明顯降低，能夠保證在2020年實(shí)現(xiàn)37.07%~41.08%的降低幅度，但僅有不確定性優(yōu)化上限能夠達(dá)到我國在哥本哈根會(huì)議上承諾的2020年單位GDP溫室氣體減排目標(biāo)。（2）基于結(jié)構(gòu)減排的不確定性優(yōu)化方案中，各行業(yè)單位GDP碳排放量降低幅度均較為明顯，下降值最大的行業(yè)是建筑業(yè)、銷售住宿餐飲業(yè)和農(nóng)林牧漁水利業(yè)，表明以上行業(yè)相比其他行業(yè)具有經(jīng)濟(jì)效益好、碳排放量低的優(yōu)勢(shì)，若積極推廣低碳能源應(yīng)用、低碳飲食習(xí)慣和低碳消費(fèi)方式，大力發(fā)展低碳社區(qū)，能夠十分有效、顯著地降低單位GDP的碳排放量，亦可彌補(bǔ)其他行業(yè)低碳發(fā)展的不足。（3）所有行業(yè)中，交通運(yùn)輸業(yè)、制造業(yè)和能源生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)單位GDP碳排放優(yōu)化量較基準(zhǔn)年的降低比重低于整體單位GDP碳排放降低值的均值，其中，交通運(yùn)輸業(yè)的單位GDP碳排放量降低幅度最低，表明此行業(yè)碳減排阻力很大，同時(shí)，新能源、新技術(shù)在交通運(yùn)輸業(yè)的推廣不僅面臨著技術(shù)難題還有成本壓力，若不從技術(shù)上突破、大力扶持公共交通事業(yè)，單位GDP碳排放量較難有大幅度降低。

3結(jié)語

本研究以保障經(jīng)濟(jì)發(fā)展為前提，以預(yù)期年低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展碳排放總量最小化為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)減排的不確定性低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展碳排放總量控制優(yōu)化模型，通過查閱權(quán)威統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、確定模型所需參數(shù)及約束條件，運(yùn)用數(shù)學(xué)方法獲取碳排放總量控制的最優(yōu)配置方案。模型優(yōu)化方案顯示，優(yōu)化后預(yù)期年的單位GDP碳排放量較基準(zhǔn)年降低了37.07%~41.08%；優(yōu)化方案為區(qū)間形式，可為決策者提供一定范圍的決策空間，決策者可以在考慮保守和優(yōu)越條件之間平衡的基礎(chǔ)上，在優(yōu)化方案區(qū)間內(nèi)權(quán)衡利弊，選擇合適的方案。雖然不確定性優(yōu)化方案下的單位GDP碳排放量相比基準(zhǔn)年有十分顯著的降低，但僅優(yōu)化方案上限能夠滿足我國在哥本哈根會(huì)議上承諾的2020年單位GDP溫室氣體減排目標(biāo)。因此，為了確保完成減排任務(wù)，在未來的研究中仍應(yīng)進(jìn)一步探尋更寬廣泛、更深入可行的減排途徑。