基于Lasso-BP神经网络模型的河南省碳达峰路径研究

为探索河南省碳达峰路径，满足河南省碳达峰战略需求，选取河南省2001—2020年社会、经济、能耗、资源4个维度的12个指标，使用Lasso-BP神经网络方法，建立河南省碳排放量预测模型。基于12个指标数据的回归分析，设计了6条发展路径，对河南省2021—2035年的碳排放量进行预测。结果表明：1)12个维度的因素中，影响碳达峰的6大关键因素为煤炭消费占比、单位GDP能耗、森林覆盖率、能源消费总量、第二产业GDP比重和私人汽车拥有量；2)追求单因素发展的路径1—4均无法在2030年实现碳达峰；在路径5、6下，河南省将于2029年碳达峰，相较于路径5,路径6的峰值排放量低2.53 Mt,峰值为510.91 Mt CO2;3)为实现碳达峰，在“十四五”和“十五五”阶段，应分别将煤炭消费占比、单位GDP能耗、森林覆盖率、能源消费总量、第二产业GDP比重、私人汽车拥有量的年均增长率控制在-4.0%和-5.0%、-3.5%和-4.0%、2.0%和3.0%、0.5%和0.4%、-1.5%和-2.0%、7.5%和7.0%。