2023年华为杯研赛D题 区域双碳目标与路径规划研究
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第一问：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析
要求是构建指标体系，可以基于附件给到的数据建立指标体系，所包含的指标项得符合4点要求，如果可以找到其他指标数据可以增添;研赛论文可以页数多，丰富，具有逻辑感，就像一篇硕士论文一样。
1.1
首先要选取合适的指标，经济指标可以选择GDР增长率，能够综合反映一个区域的经济发展水平和经济活动的活跃程度;人口指标选择人口总量和人口增长率，可以反映区域人口的规模和增长速度，对能源消费和碳排放有直接影响;能源消费指标选择能源消费总量和能源消费结构（化石能源与非化石能源比例)，它们是衡量能源消费状况的关键指标，直接影响碳排放量的大小和结构;碳排放指标选择总碳排放量和单位GDP碳排放量，可以反映区域人口的规模和增长速度，对能源消费和碳排放有直接影响;部门划分可以将可以反映区域人口的规模和增长速度，对能源消费和碳排放有直接影响。
多元回归是建立关联模型的强大工具，所以这里我们可以采用多元线性回归模型，将碳排放量作为因变量，其余指标作为自变量，建立它们之间的数学关系。例如，可以探究GDP增长率、人口增长率和能源消费结构对碳排放量的影响程度，分析它们之间的敏感性和弹性。对于选定的指标，计算它们的同比和环比变化，这些变化可以作为碳排放量预测的基础。如果某一年的能源消费量出现显著增加，那么这一年的碳排放量很可能也会增加。通过分析这些变化，我们可以更好地理解各个指标对碳排放的影响。之后进行敏感性分析，考虑不同情况下模型的稳定性，以了解不确定性对预测结果的影响。
1.2
做一下碳排放情况（整体和各部门)的总量统计图和趋势图，可以做预测，分析碳排放指标与其余指标的相关性系数，从而分析碳排放量对于其他指标的影响，并讨论正负相关性，从而说明是给其他指标带来正向影响还是负向影响;
关于碳达峰和碳中和，首先得知道下概念，碳达峰是二氧化碳排放量由增转降的历史拐点，碳中和是节能减排的术语，比如通过植树造林、节能减排等形式，以抵消自身产生的二氧化碳或温室气体排放量;前面求出来与各部门碳排放相关性比较高的指标，这里就借此说明下实现碳达峰与碳中和需要面对的主要挑战，其实就是说明各部分碳排放主要受到哪些因素的影响。
1.3
做一下关系模型（参考题目后文模型，需要拟合参数)，然后做预测的话，首先预测自变量在预测因变量，算法可以自行选择。
第二问：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的预测模型
2.1
基于人口预测我们要考虑到出生率、死亡率等因素的影响，可以采用对数线性模型或者
Logistic模型，依据该区域历史人口数据来预测未来的变化趋势，当然要考虑到上述因素的影响，需要不断地调整参数，使预测结果保持准确;GDP的预测可以用时间序列分析，ARIMA模型，Prophet模型等。如果实力允许，可以采用更加高级灵活的机器学习模型，进行更加准确的预测。
人口和经济变化都与时间有关，所以可以采用相同的模型。
教大家—个小技巧：加分项
—定要经过验证！！！！！！比如：有2000-2023年的经济数据，预测2024的经济数据。
(1)）先使用2000-2020，的经济数据，直接性预测2021-2023的结果，对比误差(2）先使用2000-2020，的经济数据，间接性预测2021-2023的结果，对比误差(3)再使用2000-2023数据，来预测2024，直接和间接同时预测,
还有一个小技巧：使用不同的模型去进行预测。
2.2
同样是预测，不过自变量是各部门能源指标消耗量，第二小问和第一小问的区别是第二小问考虑的是行业发展的能源消耗会给其他行业带来影响。
第三问：区域双碳（碳达峰与碳中和)目标与路径规划方法
第一二小问的场景设计取决于你要怎么分析第三小问。可以像下面这样假设:
3.1
碳达峰时间2030年，碳中和时间2060年
能效提升：在碳达峰和碳中和期间，能效每年提高1%非化石能源比重逐渐提高
3.2
首先计算各年GDP，依据本问下假设1.进行计算，之后计算生态碳汇的碳消纳量依据假设2使用适当的生态学模型估计，依据假设3计算工程碳汇或碳交易的碳消纳量.碳排放量=各部门碳排放总和+生态碳汇消纳量-工程碳汇或碳交易消纳量。检验是否与模问题二的模型一致。
3.3
首先确定GDP、人口和能源消费量的目标值，之后确定能效提升和非化石能源消费占比的目标值，最后完成定性与定量分析包括能效提升，非化石能源消费比重，产业升级和能源脱碳以及能源消费电气化。
第三小问:这里的路径规划其实很简单，并不是说直接减少煤炭天然气什么，而是减少煤炭天然气这类能源消耗，增大热力和电力能源的供应，首先对GDP、人口和能源消耗量预测出2025年、2030年、2035年、2050年和2060年的数值，要求2设置目标值，前面有了一系列的关系模型，这里分别带入目标值，设置自变量范围，寻优使得与目标误差最小的自变量值，然后用以说明改进措施。
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