中国区域交通碳排放预测与碳达峰路径规划

来源：环境科学杂志2025年第1期北京时间：

作者：宋永朝,舒秦,金程容,郑少鹏,罗亮

单位：重庆交通大学交通运输学院, 重庆 400074,重庆交通大学交通运输学院, 重庆 400074,重庆交通大学交通运输学院, 重庆 400074,云南省交通规划设计研究院股份有限公司, 昆明 650220,中铁五局第一工程有限责任公司, 长沙 410000

摘要：区域交通减排是实现全局减排和交通低碳发展的关键.为助力中国交通运输业提前实现碳达峰、碳中和战略发展目标,利用2000~2021年中国30个省（市、自治区）的面板数据,采用多种机器学习回归算法,构建了区域交通运输业碳排放预测模型,其中Lasso回归模型与支持向量机算法相结合所建立的预测模型表现最佳.以粤沪鲁川4省（市）的交通运输业为例,设定了基准、节能减排和技术减排这3种未来发展情景,并运用预测模型（Lasso_SVM）对粤沪鲁川2022~2035年交通运输碳排放量进行了预测.结果表明,在基准、节能减排和技术减排情景下,粤沪鲁川最早实现交通碳排放达峰时间节点分别为2029年、2028年、2030年和2029年,其峰值分别为73.59、52.16、55.08和33.46 Mt.最后,结合4省（市）在不同情景下的碳排放预测结果,制定了科学可行的减排路径,为促进中国交通运输业提前实现碳达峰提供技术支持.

关键词：交通运输,碳排放,机器学习,情景预测,减排路径,