| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-19页 |
| 1.2.1 碳排放量测算的研究 | 第14-16页 |
| 1.2.2 碳排放影响因素分解研究 | 第16-18页 |
| 1.2.3 碳排放量预测研究 | 第18-19页 |
| 1.2.4 碳减排路径分析研究 | 第19页 |
| 1.3 昆明市能源消费和碳排放特征 | 第19-22页 |
| 1.3.1 昆明市能源消费分析 | 第19-20页 |
| 1.3.2 昆明市二氧化碳排放特征 | 第20-22页 |
| 1.4 研究内容及创新点 | 第22-23页 |
| 1.4.1 研究内容及方法 | 第22页 |
| 1.4.2 创新点 | 第22-23页 |
| 第二章 预测理论及预测模型 | 第23-34页 |
| 2.1 预测理论 | 第23页 |
| 2.2 预测内容 | 第23-24页 |
| 2.3 预测模型 | 第24-34页 |
| 2.3.1 灰色GM(1,1)预测模型 | 第24-26页 |
| 2.3.2 多元线性回归模型 | 第26-28页 |
| 2.3.3 STIRPAT模型 | 第28-31页 |
| 2.3.4 BP神经网络模型 | 第31-33页 |
| 2.3.5 预测效果评价 | 第33-34页 |
| 第三章 昆明市碳排放预测模型结果分析 | 第34-46页 |
| 3.1 变量选取与数据来源 | 第34-35页 |
| 3.1.1 变量选取 | 第34页 |
| 3.1.2 数据来源 | 第34-35页 |
| 3.2 GM(1,1)模型预测结果与检验 | 第35-36页 |
| 3.3 多元线性回归模型预测与检验 | 第36-39页 |
| 3.4 STIRPAT模型建立结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.5 神经网络模型预测结果与分析 | 第42-43页 |
| 3.6 模型比较与评价 | 第43-45页 |
| 3.7 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 昆明市碳排放影响因素分析 | 第46-55页 |
| 4.1 经济增长对二氧化碳排放的影响 | 第46-47页 |
| 4.2 人口增长对二氧化碳排放的影响 | 第47-48页 |
| 4.3 城镇化对二氧化碳排放的影响 | 第48-49页 |
| 4.4 碳排放增长驱动因素分析 | 第49-53页 |
| 4.5 对各时期影响因素分析 | 第53-54页 |
| 4.6 小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于昆明市十三五规划的碳排放情景预测 | 第55-71页 |
| 5.1 昆明市十三五规划及约束性指标 | 第55页 |
| 5.2 人口预测 | 第55-56页 |
| 5.3 碳排放强度的引入 | 第56页 |
| 5.4 模型预测结果 | 第56-69页 |
| 5.4.1 GDP对碳排放量、碳排放强度的影响 | 第56-59页 |
| 5.4.2 能源强度对碳排放量、碳排放强度的影响 | 第59-62页 |
| 5.4.3 城镇化对碳排放量、碳排放强度的影响 | 第62-65页 |
| 5.4.4 化石燃料消耗比率对碳排放量、碳排放强度的影响 | 第65-69页 |
| 5.5 小结 | 第69-71页 |
| 第六章 昆明市碳减排对策 | 第71-73页 |
| 1. 设置碳排放总量控制约束指标 | 第71页 |
| 2. 大力发展低碳经济 | 第71页 |
| 3. 科学合理地制订 GDP 增速 | 第71-72页 |
| 4. 大力调整能源结构 | 第72页 |
| 5. 依靠科技创新强化低碳发展动力 | 第72页 |
| 6. 健全碳减排综合机制 | 第72-73页 |
| 第七章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 结论 | 第73-74页 |
| 7.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 附录A：攻读硕士学位期间发表成果 | 第85-87页 |
| 附录B：攻读硕士学位期间参与科研项目 | 第87页 |