摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.2.1 碳排放影响因素研究现状 | 第11-13页 |
1.2.2 碳排放预测研究现状 | 第13-15页 |
1.3 本文研究的主要内容及框架 | 第15-16页 |
1.4 本文的创新点 | 第16-17页 |
第2章 相关理论基础与方法 | 第17-25页 |
2.1 碳排放相关理论介绍 | 第17-20页 |
2.1.1 温室气体与碳排放 | 第17-18页 |
2.1.2 能源经济理论 | 第18页 |
2.1.3 节能减排理论 | 第18-19页 |
2.1.4 可持续发展理论 | 第19-20页 |
2.2 碳排放研究方法概述 | 第20-24页 |
2.2.1 碳排放核算方法 | 第20-21页 |
2.2.2 碳排放影响因素分析方法 | 第21-23页 |
2.2.3 碳排放预测方法 | 第23-24页 |
2.3 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 京津冀能源消费碳排放现状分析 | 第25-35页 |
3.1 京津冀能源消费现状分析 | 第25-28页 |
3.1.1 能源消费总量 | 第25-26页 |
3.1.2 能源消费强度 | 第26-27页 |
3.1.3 能源消费结构 | 第27-28页 |
3.2 京津冀能源消费碳排放特征分析 | 第28-31页 |
3.2.1 碳排放量测算 | 第28-29页 |
3.2.2 碳排放总量 | 第29-30页 |
3.2.3 人均碳排放量 | 第30页 |
3.2.4 碳排放强度 | 第30-31页 |
3.3 京津冀能源消费碳排放影响因素分析 | 第31-34页 |
3.4 本章小结 | 第34-35页 |
第4章 京津冀能源消费碳排放实证模型构建 | 第35-43页 |
4.1 碳排放影响因素分解模型构建 | 第35-38页 |
4.1.1 广义费雪分解模型 | 第35-36页 |
4.1.2 碳排放影响因素分解模型的构建 | 第36-38页 |
4.2 碳排放情景预测模型构建 | 第38-42页 |
4.2.1 BP神经网络模型 | 第38-39页 |
4.2.2 IPSO-BP神经网络模型 | 第39-41页 |
4.2.3 基于情景分析法的IPSO-BP神经网络预测模型构建 | 第41-42页 |
4.3 本章小结 | 第42-43页 |
第5章 京津冀能源消费碳排放情景预测 | 第43-53页 |
5.1 碳排放影响因素分解结果 | 第43-46页 |
5.1.1 人均GDP效应 | 第43-44页 |
5.1.2 人口规模效应 | 第44-45页 |
5.1.3 能源结构效应 | 第45页 |
5.1.4 能源强度效应 | 第45-46页 |
5.2 情景设定及参数预测 | 第46-49页 |
5.2.1 人口规模预测情景 | 第46-47页 |
5.2.2 人均GDP预测情景 | 第47-48页 |
5.2.3 能源强度预测情景 | 第48页 |
5.2.4 能源结构预测情景 | 第48-49页 |
5.3 碳排放情景预测结果 | 第49-50页 |
5.4 京津冀节能减排措施建议 | 第50-52页 |
5.5 本章小结 | 第52-53页 |
第6章 研究成果与结论 | 第53-55页 |
参考文献 | 第55-59页 |
附录 | 第59-63页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第63-64页 |
致谢 | 第64页 |