碳排放影響因素省域聚類研究

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1、碳排放影響因素省域聚類研究【摘要】本文基于Kaya恒等式,找出與碳排放相關(guān)的素,然后以這些因素為指標(biāo),對中國省域碳排放進(jìn)行K均值聚類分析,從而將國內(nèi)各省市分為4個區(qū)域,并根據(jù)不同的區(qū)域進(jìn)行具體分析?!娟P(guān)鍵詞】碳排放Kaya恒等式聚類分析一、引言我國幅員遼闊,各地收入水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦等存在著很大的差異,因此在倡導(dǎo)節(jié)能環(huán)保、實(shí)施低碳發(fā)展時(shí),必須要考慮到影響區(qū)域排放的因素差異,從而有目的、有針對性地制定不同的減排目標(biāo)和策略。二、指標(biāo)選取在碳排放的因素分解分析中,Kaya恒等式得到推廣并被廣泛的運(yùn)

2、用。Kaya恒等式是由日本學(xué)者YoichiKaya(1990)在聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會的一次研討會上首次提出的。Kaya恒等式通過一種簡單的數(shù)學(xué)公式把人類活動產(chǎn)生的二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)、政策、人口等影響因素聯(lián)系起來了。其表達(dá)式為:C=(C/E)(E/GDP)(GDP/P)P)(1)Kaya恒等式把能源相關(guān)的碳排放(C)對能源(E)、產(chǎn)出(GDP,國內(nèi)生產(chǎn)總值)和人口(P)連接起來了。C/E表示能源的碳排放強(qiáng)度,也就是單位能源碳排放;E/GDP表示單位產(chǎn)出能源消耗(產(chǎn)出的能源強(qiáng)度);GDP/P

3、表示人均收入;P表示人口總量。根據(jù)JohanA.,DelphineF.和KoenS.(2002)的方法,可以在Kaya恒等式的基礎(chǔ)上把碳排放按照下面的公式分解。在公式(2)中,C為碳排放總量;Ci為第i種一次能源的碳排放量;E為一次能源的消費(fèi)量;Ei為i種能源的消費(fèi)量;Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP);P為人口。公式(3)表示的是人均碳排放的Kaya分解。從公式(3)可以看出,人均碳排放與能源結(jié)構(gòu)()、各種一次能源的碳排放強(qiáng)度()、產(chǎn)出的能源強(qiáng)度()和人均收入()有關(guān)。其中各種能源的碳排放強(qiáng)度()可以看

4、做是一個常數(shù),具體的數(shù)值可以參考國家發(fā)改委能源所和國家科委氣候變化項(xiàng)目組等研究機(jī)構(gòu)給出的數(shù)值;產(chǎn)出的能源強(qiáng)度()與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。因此,本文選取人均碳排放、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)出的能源強(qiáng)度、人均收入這5個指標(biāo)作為進(jìn)行碳排放分析的相關(guān)指標(biāo)。三、聚類分析聚類分析是一種很常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),它的主要作用是用于揭示數(shù)據(jù)庫中未知的對象類。簡單地說,就是對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,使得同一類別的數(shù)據(jù)之間的相似度盡可能大、相異度盡可能小,而不同類別之間的數(shù)據(jù)的相似度要盡可能小、相異度盡可能大。聚類分析的本質(zhì)特征就

5、是按照事物的所有特征來構(gòu)建組,每組的成員應(yīng)該顯示出盡可能類似的結(jié)構(gòu)。聚類分析來的目的是為了在眾多對象中確定對象的同質(zhì)性。本文的研究過程中采用了K均值(K-means)聚類算法。K均值算法是以平均值作為類的中心的一種聚類方法。假設(shè)有n個對象,把它分為k類。其中,分成的聚類個數(shù)k是采用k均值算法必須預(yù)先制定的參數(shù)。聚類的過程可以通過以下幾個步驟來進(jìn)行:首先,隨機(jī)選取k個對象,把每個對象作為一個類的中心,分別代表k各類;其次,根據(jù)距離中心最近的原則,尋找與各對象最相似的類,將其分配到各相應(yīng)的類中;再次,

6、在完成分配后重新計(jì)算每個類的平均值(中心),作為該類的新中心;接著根據(jù)距離中心最近的原則重新進(jìn)行所有對象的分類;最后,返回步驟3,直到?jīng)]有變化為止。下面對我國內(nèi)地各省的碳排放和與碳排放相關(guān)的發(fā)展情況運(yùn)用K均值聚類算法進(jìn)行分類分析。選取2008年我國內(nèi)地30個省市自治區(qū)的人均收入、人均碳排放、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為指標(biāo)來進(jìn)行聚類分析。由于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失,所以這里沒有把西藏納入到分析過程中。指標(biāo)中的人均收入、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口數(shù)據(jù)直接來源于《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》,能源結(jié)構(gòu)用煤炭消費(fèi)

7、占能源消費(fèi)的比例表示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第二產(chǎn)業(yè)占國民經(jīng)濟(jì)的比重來表示,能源強(qiáng)度是用能源消費(fèi)除以GDP算出來的,能源消費(fèi)和GDP的數(shù)據(jù)也來源于《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》,人均碳排放數(shù)據(jù)是先根據(jù)Kaya恒等式算出各省一次能源的碳排放,然后除以各省的人口數(shù)得來的。聚類分析中如果參與聚類的變量的量綱不同會導(dǎo)致錯誤的聚類結(jié)果。例如在本文分析中,能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都是用百分比表示的,因而絕對值都不會超過1,而人均收入的單位是元,具體數(shù)值在幾千到幾萬不等,如果不對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化,那么在最終的聚類結(jié)果中,由于產(chǎn)業(yè)結(jié)

8、構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的數(shù)值絕對值太小,就會完全起不了作用。因此在進(jìn)行聚類分析之前必須對變量值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,消除量綱的影響。具體的消除量綱是通過下面公式來進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化的,結(jié)果見表1。在進(jìn)行聚類分析時(shí),我們初始K值選4,就是說把全國省份分為四類,運(yùn)用SPSS運(yùn)算得到表2的聚類結(jié)果。四、結(jié)論通過K均值聚類分析,按照和低碳經(jīng)濟(jì)相關(guān)的5個因素人均收入、人均碳排放、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),可將中國內(nèi)地(西藏除外)分為四個區(qū)域。第一個區(qū)域?yàn)楸本┖蜕虾?。該區(qū)域是中國最發(fā)迗的地區(qū),經(jīng)過這么多年的產(chǎn)業(yè)結(jié)

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