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摘要
基于排放因子法估算2000—2020年甘肃省三大产业及生活能源消费直接CO2排放量，描述分析其时序演变特征。建立BP神经网络模型并预测2021—2030年甘肃省CO2排放量。构建甘肃省CO2排放影响因素的STIRPAT拓展模型，利用多元回归分析定量探究了各因素对CO2排放量的影响程度和内在作用机理，并结合随机森林进一步识别重要影响因素。结果表明：甘肃省产业及生活能源消耗直接CO2排放总体呈波动增长趋势，且第二产业占比在70%以上，是主要的CO2排放源；BP神经网络模型的预测误差为2×10-4,相关系数>0.99,对于预测甘肃省CO2排放具有较高精度，并得出2026年的甘肃省能源消耗直接CO2排放量达到最大；甘肃省CO2排放的驱动因素作用差异显著，CO2排放强度、经济发展、城乡消费对CO2排放的正向作用较大，城镇居民人均消费支出是主要影响因素。森林覆盖率的增长抑制了CO2排放，能源强度的降低有助于CO2排放量减少，3大产业结构的调整与转型可引起CO2排放量下降。
- 出版日期2023
- 单位甘肃农业大学
