基于遗传编程的碳排放因子分析与预测模型研究

《Results in Engineering》：Analysis and Prediction of Carbon Emission Factors Based on Genetic Programming

本研究针对全球极端天气频发背景下碳排放精准预测的难题，创新性地采用遗传编程符号回归（GP）技术，系统分析了2013-2023年中国省级碳排放数据。研究发现GP模型在碳排放强度（CO2Intensity）和总量（CO2Quantity）预测中均显著优于传统最小二乘法（OLS），其中GP1模型对碳排放总量的预测R2达0.8696。研究揭示了外商直接投资（FI）、原煤消耗（OC）和原油消耗（CC）等关键驱动因素，为低碳政策制定提供了新方法。

　　

全球二氧化碳排放量从1850年的2.08亿吨猛增至2023年的34.4亿吨，这种持续增长加剧了气候变化和自然灾害，使减排成为全球共同面临的挑战。碳排放强度——每单位经济活动产生的二氧化碳量——成为评估排放效率的关键指标。尽管存在众多影响因素，现有研究多局限于传统统计方法，在预测精度和模型灵活性方面存在明显不足。

在这一背景下，潘文超团队在《Results in Engineering》发表的研究中，创新性地将遗传编程（Genetic Programming, GP）技术引入碳排放分析领域。研究人员基于2013-2023年中国省级碳排放数据，系统比较了最小二乘回归（OLS）与三种遗传编程符号回归模型在碳排放因子分析和预测方面的性能差异。

研究采用了遗传编程符号回归技术，通过设置种群规模为50、最大迭代次数10000等参数，利用Matlab的GPOLS工具箱构建预测模型。关键技术方法包括：基于二进制树的符号回归函数生成、选择交叉变异操作，以及针对碳排放强度（CO₂Intensity）和碳排放总量（CO₂Quantity）的差异化建模策略。数据来源于中国国家统计局、中国统计年鉴等权威渠道，涵盖全国各省份2012-2023年的330组数据。

样本数据与变量

研究选取中国各省份2012-2023年数据，包含二氧化碳排放量、碳排放强度、GDP、外商直接投资（FI）、城镇化率（UR）、金融业GDP（GDPFP）、金融业GDP占比（GDPF）、原煤消耗量（OC）和原油消耗量（CC）等9个核心变量，建立了完整的碳排放分析指标体系。

碳排放影响因素回归分析

通过广义泊松回归和OLS分析发现，碳排放量的主要正向影响因素为外商直接投资（系数584,641.9）、原油消耗（系数24,217.16）和原煤消耗（系数6,545.669），而城镇化率（系数-3,792,632）和金融业GDP（系数-90,795.51）呈负相关。GP符号回归模型R2达到0.8133，显示出较强的解释力。对于碳排放强度，原油消耗（系数0.0000553）和原煤消耗（系数0.0000295）是主要正向驱动因素，而GDP（系数-0.0000315）和城镇化率（系数-0.0256735）则呈现抑制作用。

碳排放与碳强度预测模型研究

研究人员将330条数据按8:2比例分为训练集和测试集，构建了OLS基准模型和三个GP预测模型。对于碳排放量预测，GP1模型表现最优，其平均绝对误差（MAE）为6.3635×10⁷，决定系数R2为0.8696，显著优于OLS模型的0.7259。对于碳排放强度预测，GP3模型展现出最佳性能，R2达到0.7112，而OLS模型仅为0.5680。误差指标对比显示，三个GP模型在均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上全面优于传统OLS方法。

研究结论表明，遗传编程符号回归模型在碳排放预测方面具有显著优势，其随机性特征虽然导致每次生成的模型形式不同，但都保持较强的预测能力。该模型能够有效捕捉碳排放与经济发展、能源消耗等复杂因素间的非线性关系，为精准预测碳排放趋势提供了新方法。值得注意的是，GP模型生成的方程虽然预测性能优越，但存在可解释性较弱的问题，且其应用受到数据时空范围和中国特定政策环境的影响。未来研究需要整合更高分辨率的数据，嵌入空间因果识别机制，并通过跨国比较测试来提升模型的稳健性和政策适用性。

这项研究的创新之处在于将遗传编程这一人工智能技术成功应用于碳排放预测领域，突破了传统统计方法的局限，为碳中和目标下的碳排放精准管控提供了科学依据。特别是在双碳目标背景下，该研究提出的预测模型能够为区域差异化减排政策制定、行业碳排放配额分配等提供技术支撑，对推动绿色低碳发展具有重要实践价值。