基于STIRPAT和CNN-LSTM组合模型的福建省碳达峰预测

来源：环境科学杂志2025年第1期北京时间：

作者：连艳琼,苏墩煌,施生旭

单位：福建农林大学公共管理与法学院, 福州 350002,福建农林大学公共管理与法学院, 福州 350002,福建农林大学公共管理与法学院, 福州 350002

摘要：碳达峰对中国实现“双碳”目标、推动经济社会绿色转型具有重要意义.基于改进的STIRPAT模型分析影响福建省碳排放的主要因素,设置3种情景方案,利用CNN-LSTM神经网络混合模型对福建省2022~2035年碳排放量进行预测.结果表明：①人口、人均GDP和产业结构对福建省碳排放有正向驱动作用,能源强度、能源结构和对外贸易度则起负向驱动作用；②基准情景下于2033年实现碳达峰,达峰值为361.107 9 Mt,低碳情景和优化情景可以提早1 a达峰且达峰值均有不同程度下降,分别为333.028 4 Mt和301.748 3 Mt；③对比优化情景和低碳情景,调整产业和能源结构能够控制福建省碳峰值降低10.37%,加快推动能源和产业结构优化转型是解绑碳排放与经济发展之间束缚的关键所在.最后,结合福建省当前政策规划和发展现状,从能源减排、产业结构和制度体系等角度提出低碳发展建议.

关键词：碳排放,碳达峰,STIRPAT模型,CNN-LSTM模型,政策,