碳排放量控制優化模型構建

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全球氣候變暖已成為國際社會極為關注的話題，由于氣候變化可能導致的海平面上升、洪澇災害、生物多樣性降低等一系列環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“低碳經濟”的概念以來，作為應對氣候變化的最佳經濟發展模式，低碳經濟一直受到全世界的廣泛青睞。世界各國向低碳經濟轉型是世界經濟的發展趨勢，低碳經濟由此成為相關領域研究的熱點[2-5]。我國也在發展低碳經濟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合國氣候變化會議上，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。然而，碳減排和低碳經濟發展的道路并不平坦，我國低碳經濟的發展也受制于多方面因素，其中，產業結構不合理就是一個重要方面[6-7]。因此，科學合理地構建低碳經濟發展的碳減排模型，對經濟發展和碳排放量控制進行優化，能夠在保障經濟增速不變的前提下，實現碳排放總量的降低，有效地指導產業結構調整，從而為政府管理部門科學有效的管理規劃、低碳經濟發展方向的制定提供依據，達到實現低碳化發展的目標。近年來，低碳經濟領域的相關研究不斷涌現，許多學者以低碳經濟理論為指導，從內涵、特征、發展原則等方面進行了廣泛的研究，并將低碳經濟發展所涉及的各因素經過收集和歸納，從不同角度構建了低碳經濟發展相關的指標體系，如低碳經濟綜合評價指標體系、低碳城市評價指標體系、低碳城市控制指標體系等，為低碳經濟發展的深入研究奠定了基礎[8-10]。但是，目前低碳發展相關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，結合數學模型進一步對低碳經濟發展進行定量化研究。

1模型構建

1.1目標函數的構建

本文基于低碳經濟理論，分別設定2005、2020年為基準年和預期年，以預期年的碳排放總量最小為優化目標，影響低碳經濟發展的預期年各行業經濟增長量作為優化模型的決策變量，構建基于結構減排的不確定性低碳經濟發展碳排放總量控制優化模型，選取我國在哥本哈根會議上承諾的2020年單位GDP溫室氣體減排目標、社會經濟增速不變、行業經濟增長量等作為約束條件，運用區間規劃數學方法進行模型求解。模型目標函數具體表達如下：

1.2約束條件的選取

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

1.3模型參數

模型參數均取自國家統計局出版的中國統計年鑒，其中，C1±~C9±分別代表九大行業，表1為各行業基準年經濟總量、能源消耗量等模型參數。

2模型求解及分析

2.1模型求解結果

在模型參數及約束條件輸入后，利用Lingo11.0軟件求解預期年各行業經濟總量、碳排放量，并計算預期年的單位GDP碳排放量（表2）。

2.2模型結果分析

將基于結構減排的不確定性碳排放總量控制優化方案下預期年的單位GDP碳排放量與基準年單位GDP碳排放量以柱形圖形式表達，如圖1所示。結合圖1和表2分析可知：（1）基于結構減排的不確定性優化方案下，預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，較基準年單位GDP碳排放量有明顯降低，能夠保證在2020年實現37.07%~41.08%的降低幅度，但僅有不確定性優化上限能夠達到我國在哥本哈根會議上承諾的2020年單位GDP溫室氣體減排目標。（2）基于結構減排的不確定性優化方案中，各行業單位GDP碳排放量降低幅度均較為明顯，下降值最大的行業是建筑業、銷售住宿餐飲業和農林牧漁水利業，表明以上行業相比其他行業具有經濟效益好、碳排放量低的優勢，若積極推廣低碳能源應用、低碳飲食習慣和低碳消費方式，大力發展低碳社區，能夠十分有效、顯著地降低單位GDP的碳排放量，亦可彌補其他行業低碳發展的不足。（3）所有行業中，交通運輸業、制造業和能源生產供應業單位GDP碳排放優化量較基準年的降低比重低于整體單位GDP碳排放降低值的均值，其中，交通運輸業的單位GDP碳排放量降低幅度最低，表明此行業碳減排阻力很大，同時，新能源、新技術在交通運輸業的推廣不僅面臨著技術難題還有成本壓力，若不從技術上突破、大力扶持公共交通事業，單位GDP碳排放量較難有大幅度降低。

3結語

本研究以保障經濟發展為前提，以預期年低碳經濟發展碳排放總量最小化為優化目標，構建基于結構減排的不確定性低碳經濟發展碳排放總量控制優化模型，通過查閱權威統計數據、確定模型所需參數及約束條件，運用數學方法獲取碳排放總量控制的最優配置方案。模型優化方案顯示，優化后預期年的單位GDP碳排放量較基準年降低了37.07%~41.08%；優化方案為區間形式，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越條件之間平衡的基礎上，在優化方案區間內權衡利弊，選擇合適的方案。雖然不確定性優化方案下的單位GDP碳排放量相比基準年有十分顯著的降低，但僅優化方案上限能夠滿足我國在哥本哈根會議上承諾的2020年單位GDP溫室氣體減排目標。因此，為了確保完成減排任務，在未來的研究中仍應進一步探尋更寬廣泛、更深入可行的減排途徑。