一种自下而上预测城市二氧化碳总量的方法与流程

1.本发明属于城市二氧化碳的预测技术领域，具体地说，涉及一种自下而上预测城市二氧化碳总量的方法。


背景技术：

2.目前，针对城市二氧化碳排放量的控制和约束还较弱，二氧化碳排放总量的控制以相对减排为主，并未设置绝对量化减排目标。因此，在碳排放强度控制制度的基础上，建立碳排放总量控制制度，实行碳排放总量和强度双控，能够更好地准确预测每个城市的二氧化碳排放量，以及更好地控制和分配城市二氧化碳量。但是，现有的预测城市二氧化碳排放量的方法中，并不能准确预测未来某一年的城市二氧化碳排放量，也不能精确控制和分配城市二氧化碳排放量，降低了减排效果；另外，由于各个城市对于控制和分配城市二氧化碳排放量的标准不一，导致其分配结果各不相同，不能直接拿来作为减排数据，需要通过大量的人力筛选，将各个城市的分配结果进行转换，从而得到减排数据，大大降低了工作效率和数据的准确度。


技术实现要素：

3.为解决现有技术存在的上述缺陷，本发明提出了一种自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，该方法包括：
4.步骤1)根据城市所处的地理位置和某一年产业结构，将全国多个地级城市分成7类；按照二氧化碳排放的来源，对每类地级城市又分成7大部门，以某一年的每类地级城市中的各个部门的标杆值作为未来某一年二氧化碳排放的基准线；
5.步骤2)根据未来某一年二氧化碳排放的基准线，对某一类地级城市中的各个部门设定各自的标杆值，并结合未来某一年预测的人口总量或者该年实际的单位工业增加值，获得未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量，然后将每一类城市的二氧化碳排放总量相加，得到全国二氧化碳排放量；判断该全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间；
6.如果该全国二氧化碳排放量正好位于初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则完成对未来某一年所有城市二氧化碳排放量预测；
7.如果该全国碳排放量未在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则转至步骤3)；
8.步骤3)对每一类地级城市的各个部门重新设定标杆值，重复步骤2)，获得未来某一年预测的每一类城市的二氧化碳排放总量；并累加起来，得到新的全国二氧化碳排放量，并再次判断新的全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间；
9.如果该新的全国二氧化碳排放量正好位于初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则将其作为最终的全国二氧化碳排放量，完成对未来某一年所有城
市二氧化碳排放量预测；
10.如果该新的全国碳排放量未在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则重复步骤3)。
11.作为上述技术方案的改进之一，所述7类城市包括：东部工业类城市、中部工业类城市、西部工业类城市、东部非工业类城市、西部非工业类城市、中部非工业类城市和服务业型城市。
12.作为上述技术方案的改进之一，每一类城市包括：生活服务部门、重点工业部门和非重点工业部门；所述生活服务部门包括：交通部门、农村生活部门、城镇生活部门和服务部门。
13.作为上述技术方案的改进之一，所述步骤2)中，所述获得未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量；其具体过程包括：
14.以2020年为基准年，2025年为预测年；j为7类城市中的某一类；
15.预测年第j类城市中生活服务部门的二氧化碳排放量q
a-2025,j
：
16.q
a-2025,j
＝q
a1-2025,j
+q
a2-2025,j
+q
a3-2025,j
+q
a4-2025,j
；
17.其中，q
a1-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量；q
a2-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量；q
a3-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的城镇生活部门的二氧化碳排放量；q
a4-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量；
18.其中，预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量q
a1-2025,j
：
19.q
a1-2025,j
＝e
a1-benchmark
×
p
2025,j
20.其中，p
2025,j
为预测年预测的第j类城市的人口数量；e
a1-benchmark
为预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准值，即预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
21.其中，
22.p
2025,j
＝p
2020,j
×
(1+rj)523.其中，p
2020,j
为基准年的第j类城市的人口数量；
24.其中，rj为j类城市每一年的人口平均变化率。
25.预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量q
a2-2025,j
：
26.q
a2-2025,j
＝e
a2-benchmark
×
p
2025,农村,j
27.其中，p
2025,农村,j
为预测年预测的第j类城市农村的人口数量；e
a2-benchmark
为基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
28.其中，
29.p
2025,农村,j
＝p
2020,j
×
(1-urj)
30.其中，p
2020,j
为基准年的第j类城市的人口数量；urj为预测年第j类城市的城镇化率；
31.预测年第j类城市中生活服务部门的城镇生活部门的二氧化碳排放量q
a3-2025,j
：
32.q
a3-2025,j
＝e
a3-benchmark
×
p
2025,城镇,j
33.其中，p
2025,城镇,j
为预测年预测的第j类城市城镇的人口数量；e
a3-benchmark
为基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
34.其中，
35.p
2025,城镇,j
＝p
2025,j
×
urj36.预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量q
a4-2025,j
：
37.q
a4-2025,j
＝e
a4-benchmark
×
p
2025,j
38.其中，p
2025
为预测年预测的第j类城市的人口数量；e
a4-benchmark
为基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
39.预测年第j类城市非重点行业部门的二氧化碳排放量q
b-2025,j
：
40.q
b-2025,j
＝e
b-benchmark
×i2025,j
41.其中，e
b-benchmark
为基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准值，即基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准线对应的标杆值；i
2025,j
为预测年第j类城市的预测单位工业增加值；
42.其中，
43.i
2025,j
＝i
2020,j
×
(1+irj)544.其中，i
2020,j
为基准年第j类城市的单位工业增加值；irj为基准年第j类城市的单位工业增加值的年平均增速。
45.预测年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量q
k-2025,j
：
46.q
k-2025,j
＝q
k-2020,j
+δq
47.其中，q
k-2020,j
为基准年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量；δq为预测年第j类城市中重点工业部门的新增项目、淘汰落后产能、节能改造引起的二氧化碳变化量；
48.则预测年第j类城市的二氧化碳排放总量：
49.q
j,2025
＝∑q
a-2025,j
+q
b-2025,j
+q
k-2025,j
。
50.作为上述技术方案的改进之一，步骤2)之前，根据各个部门的人均碳排放的基准值，判断各个部门是否需要调整各自设定的标杆值，并根据判断结果，对每一类地级城市的各个部门设定各自的标杆值；其具体过程包括：
51.每个部门的城市二氧化碳排放量根据标杆值、人口以及单位工业增加值确定；
52.对于生活服务部门，其包括：交通、农业、城镇生活、农村生活、服务业部门这五个部门，上述五个部门均基于各自部门的人均碳排放指标计算未来的城市碳排放量；
53.若某部门的人均碳排放量低于或等于标杆值的城市，则不调整该部门的标杆值，并且该部门的碳排放量为该部门的2020年人均碳排放量乘以2025年人口数量；
54.若某部门的人均碳排放量高于标杆值的城市，则调整该部门的人均碳排放量至标杆值，并且该部门的碳排放量为该部门设定的标杆值乘以2025年人口数量；
55.对于非重点工业部门，若该部门的人均碳排放量低于或等于标杆值的城市，则不调整该部门的标杆值，该城市非重点工业部门的碳排放量将是其2020年人均碳排放量乘以2025年人口数量；
56.若该部门的人均碳排放量高于标杆值的城市，则调整该部门的人均碳排放量至标杆值，该城市非重点工业部门的碳排放量将是该部门设定的标杆值乘以2025年人口数量；
57.重点工业部门的二氧化碳排放量，与新增项目、淘汰落后产能、节能改造引起的二氧化碳变化量之和是城市重点工业部门2025年二氧化碳排放量。
58.若重点工业部门碳排放量高于标杆值，则调整该城市重点工业碳排放量至标杆值，标杆值和2025年单位工业增加值的乘积为城市工业部门2025年二氧化碳排放量。
59.本发明与现有技术相比的有益效果是：
60.本发明的预测方法能够准确预测未来某一年的城市二氧化碳排放量，并修正预测结果，同时能够更好地控制和分配城市二氧化碳排放量，大大提高了工作效率和数据的准确度。
附图说明
61.图1是本发明的一种自下而上预测城市二氧化碳总量的方法的流程图。
具体实施方式
62.现结合附图对本发明作进一步的描述。
63.如图1所示，本发明提供了一种自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，该方法包括：
64.步骤1)根据城市所处的地理位置和某一年产业结构，将全国多个地级城市分成7类；按照二氧化碳排放的来源，对每类地级城市又分成7大部门，以某一年的每类城市中的各个部门的标杆值作为未来某一年二氧化碳排放的基准线；其中，在本实施例中，将全国337个地级城市分成7类；
65.具体地，所述7类城市包括：东部工业类城市、中部工业类城市、西部工业类城市、东部非工业类城市、西部非工业类城市、中部非工业类城市和服务业型城市。
66.每一类城市包括：生活服务部门、重点工业部门和非重点工业部门；所述生活服务部门包括：交通部门、农村生活部门、城镇生活部门和服务部门。
67.步骤2)根据未来某一年二氧化碳排放的基准线，对某一类城市中的各个部门设定各自的标杆值，并结合未来某一年预测的人口总量或者该年实际的单位工业增加值，获得未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量，然后将所有城市的二氧化碳排放量相加，得到全国二氧化碳排放量；判断该全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间；
68.如果该全国二氧化碳排放量正好位于初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则完成对未来某一年所有城市二氧化碳排放量预测；
69.如果该全国碳排放量未在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则转至步骤3)；
70.具体地，所述步骤2)中，判断该全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间；其具体过程包括：
71.以2020年为基准年，2025年为预测年；j为7类城市中的某一类；
72.预测年第j类城市中生活服务部门的二氧化碳排放量q
a-2025,j
：
73.q
a-2025,j
＝q
a1-2025,j
+q
a2-2025,j
+q
a3-2025,j
+q
a4-2025,j
；
74.其中，q
a1-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量；q
a2-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量；q
a3-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的城镇生活部门的二氧化碳排放量；q
a4-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量；
75.其中，预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量q
a1-2025,j
：
76.q
a1-2025,j
＝e
a1-benchmark
×
p
2025,j
77.其中，p
2025,j
为预测年预测的第j类城市的人口数量；e
a1-benchmark
为预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准值，即预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
78.其中，
79.p
2025,j
＝p
2020,j
×
(1+rj)580.其中，p
2020,j
为基准年的第j类城市的人口数量；
81.其中，rj为j类城市每一年的人口平均变化率。
82.预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量q
a2-2025,j
：
83.q
a2-2025,j
＝e
a2-benchmark
×
p
2025,农村,j
84.其中，p
2025,农村,j
为预测年预测的第j类城市农村的人口数量；e
a2-benchmark
为基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
85.其中，
86.p
2025,农村,j
＝p
2020,j
×
(1-urj)
87.其中，p
2020,j
为基准年的第j类城市的人口数量；urj为预测年第j类城市的城镇化率；
88.预测年第j类城市中生活服务部门的城镇生活部门的二氧化碳排放量q
a3-2025,j
：
89.q
a3-2025,j
＝e
a3-benchmark
×
p
2025,城镇,j
90.其中，p
2025,城镇,j
为预测年预测的第j类城市城镇的人口数量；e
a3-benchmark
为基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
91.其中，
92.p
2025,城镇,j
＝p
2025,j
×
urj93.预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量q
a4-2025,j
：
94.q
a4-2025,j
＝e
a4-benchmark
×
p
2025,j
95.其中，p
2025
为预测年预测的第j类城市的人口数量；e
a4-benchmark
为基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；
96.预测年第j类城市非重点行业部门的二氧化碳排放量q
b-2025,j
：
97.q
b-2025,j
＝e
b-benchmark
×i2025,j
98.其中，e
b-benchmark
为基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准值，即
基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准线对应的标杆值；i
2025,j
为预测年第j类城市的预测单位工业增加值；
99.其中，
100.i
2025,j
＝i
2020,j
×
(1+irj)5101.其中，i
2020,j
为基准年第j类城市的单位工业增加值；irj为基准年第j类城市的单位工业增加值的年平均增速。
102.预测年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量q
k-2025,j
：
103.q
k-2025,j
＝q
k-2020,j
+δq
104.其中，q
k-2020,j
为基准年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量；δq为预测年第j类城市中重点工业部门的新增项目、淘汰落后产能、节能改造引起的二氧化碳变化量；
105.则预测年第j类城市的二氧化碳排放总量：
106.q
j,2025
＝∑q
a-2025,j
+q
b-2025,j
+q
k-2025,j
107.上述预测得到的二氧化碳排放总量的过程之前，即步骤2)之前，根据各个部门的人均碳排放的基准值，判断各个部门是否需要调整各自设定的标杆值，并根据判断结果，对每一类地级城市的各个部门设定各自的标杆值；其中，每个部门的城市二氧化碳排放量根据标杆值、人口以及单位工业增加值确定。
108.对于生活服务部门，其包括：交通、农业、城镇生活、农村生活、服务业部门这五个部门，这五个部门主要受到人口的影响。这五个部门均基于人均碳排放指标计算未来的城市碳排放量。
109.若某部门的人均碳排放量低于或等于标杆值的城市，则不调整该部门的标杆值，并且该部门的碳排放量为该部门的2020年人均碳排放量乘以2025年人口数量；
110.若某部门的人均碳排放量高于标杆值的城市，则调整该部门的人均碳排放量至标杆值，并且该部门的碳排放量为该部门设定的标杆值乘以2025年人口数量；
111.对于非重点工业部门，若该部门的人均碳排放量低于或等于标杆值的城市，则不调整该部门的标杆值，该城市非重点工业部门的碳排放量将是其2020年人均碳排放量乘以2025年人口数量；
112.若该部门的人均碳排放量高于标杆值的城市，则调整该部门的人均碳排放量至标杆值，该城市非重点工业部门的碳排放量将是该部门设定的标杆值乘以2025年人口数量；
113.对于重点工业部门，主要是受第二产业增加值的影响；
114.重点工业部门的二氧化碳排放量，与新增项目、淘汰落后产能、节能改造引起的二氧化碳变化量之和是城市重点工业部门2025年二氧化碳排放量。
115.若重点工业部门碳排放量高于标杆值，则调整该城市重点工业碳排放量至标杆值，标杆值和2025年单位工业增加值的乘积为城市工业部门2025年二氧化碳排放量。
116.重点工业行业在2025年之前实现达峰，重点工业部门主要考虑的新增项目、淘汰落后产能、节能改造的碳排放量。
117.步骤3)对每一类城市的各个部门重新设定标杆值，重复步骤2)，获得全国未来某一年预测的每一类城市的二氧化碳排放总量；并累加起来，得到新的全国二氧化碳排放量，并再次判断新的全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排
放量预测区间；
118.如果该新的全国二氧化碳排放量正好位于初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则将其作为最终的全国二氧化碳排放量，完成对未来某一年所有城市二氧化碳排放量预测；
119.如果该新的全国碳排放量未在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则转至步骤2)。
120.所述方法还包括：对预测的某一年预测的7类城市的二氧化碳排放总量进行控制和分配；
121.1.城市分类。根据全国各地级市的地理位置和基准年2020年的产业结构，将337个地级市分为7类，每类城市均包括6个部门(农村生活、城市生活、交通、农业、服务业、工业)，其中工业部门分为重点工业行业(钢铁、火电、水泥)和非重点工业行业。重点工业行业需提前达峰，重点工业部门的碳排放量主要由新增项目、淘汰落后产能、节能改造变化计算。
122.2.指标确定。对于交通、农业、城镇生活、农村生活、服务业部门采用2020年人均二氧化碳排放量确定标杆值；对于非重点工业部门，采用2020年单位工业增加值碳排放量确定标杆值。
123.3.基准线确定。由全国总量确定，如果所有城市的二氧化碳排放量汇总等于所设定的2025年的中国碳排放总量，那么最终将获得基准线。否则，重新调整基准线。对于低于基准线值的城市，则不调整人均排放量或单位工业增加值排放量；高于基准线值的城市，则调整至基准线水平。
124.4.确定最终分配。根据每个城市预测的2025年人口数量、工业增加值和最终标杆值，计算出每个城市2025年每个部门二氧化碳排放量，相加得出2025年每个城市的二氧化碳排放量。
125.根据历史二氧化碳排放量结合已有文献研究综合考虑未来社会经济发展水平，研判2025年二氧化碳排放水平，确定2025年二氧化碳排放量的目标总量(即地区的未来某一年的所有城市的二氧化碳排放量)。在此区间范围内以2015年为基准年，预设定人均二氧化碳和单位工业增加值二氧化碳排放量的基准线，根据基准线的标杆值以城市为基本分配单元进行预分配，若总量在目标区间内，标杆值为实际分配的标杆值，若二氧化碳排放总量低于目标值，则提高基准线；若二氧化碳排放总量高于目标值，则降低基准线。确定最终的基准线，分配流程见图1。其中，目标区间的获得是根据已有文献研究综合考虑未来社会经济发展水平，研判2025年二氧化碳排放水平获得的，在本实施例中，该目标区间为预测区间。
126.具体分配思路如下：第一，根据全国各地级市的地理位置(东部地区，中部地区，西部地区)和2015年的产业结构(服务类型，产业类型，其他类型)，将31个省的340个地级市分为7类：服务型(45个)，东部工业型(33个)，中部工业型(49个)，西部工业型(36个)，东部其他型(67个)，中部其他型(62个)和西部其他型(48个)。每类城市均包括6大部门：农村生活、城市生活、交通、农业、服务业、工业，其中工业部门分为重点工业(钢铁、火电、水泥)和非重点工业。
127.表1城市分类依据
[0128][0129]
城市二氧化碳排放量根据标杆值、人口以及单位工业增加值确定。其中，每一个二氧化碳贡献部门的标杆值都不相同，同一类城市类型同一部门确定一个二氧化碳排放标杆值。对于交通、农业，城镇生活、农村生活、服务业部门这五个部门主要受到人口的影响。因此，这五个部门均基于人均碳排放指标。工业被认为是中国经济增长的主要驱动力，工业部门是基于单位工业产出碳排放量的指标，而第一产业和第三产业的活动对中国的碳排放量影响很小。因此，第二产业增加值的碳排放被选为工业部门指标。对于低于标杆值的城市，则不调整标杆值；若高于标杆值，则调整至标杆值水平。标杆值和2025年人口总量或者单位工业增加值的乘积为城市2025年二氧化碳排放量。重点工业行业需提前达峰，假定2025年排放与2015年排放相等。如果所有城市的二氧化碳排放量汇总等于所设定的2025年的中国碳排放总量，那么最终将获得基准线。否则，重新调整基准线。
[0130]
最后，计算了2025年每个城市每个部门的二氧化碳排放量分配。以服务型城市为例，该组中所有城市的非重点工业均基于其单位工业增加值的碳排放量进行排名(从小到大排列)。如果城市的单位工业增加值的碳排放量大于基准线所对应的标杆值，则该城市的非重点工业部门的碳排放量将是标杆值乘以预测的工业增加值。如果城市的单位工业增加值的碳排放量小于基准值，那么该市非关键工业部门的碳排放量将是其单位工业增加值的排放量(真实值)乘以预测的工业增加值。此城市组中其他部门类似。
[0131]
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

技术特征：
1.一种自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，该方法包括：步骤1)根据城市所处的地理位置和某一年产业结构，将全国多个地级城市分成7类；按照二氧化碳排放的来源，对每类地级城市又分成7大部门，以某一年的每类地级城市中的各个部门的标杆值作为未来某一年二氧化碳排放的基准线；步骤2)根据未来某一年二氧化碳排放的基准线，对某一类地级城市中的各个部门设定各自的标杆值，并结合未来某一年预测的人口总量或者该年实际的单位工业增加值，获得未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量，然后将每一类城市的二氧化碳排放总量相加，得到全国二氧化碳排放量；判断该全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间；如果该全国二氧化碳排放量正好位于初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则完成对未来某一年所有城市二氧化碳排放量预测；如果该全国碳排放量未在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则转至步骤3)；步骤3)对每一类地级城市的各个部门重新设定标杆值，重复步骤2)，获得未来某一年预测的每一类城市的二氧化碳排放总量；并累加起来，得到新的全国二氧化碳排放量，并再次判断新的全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间；如果该新的全国二氧化碳排放量正好位于初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则将其作为最终的全国二氧化碳排放量，完成对未来某一年所有城市二氧化碳排放量预测；如果该新的全国碳排放量未在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，则重复步骤3)。2.根据权利要求1所述的自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，所述7类城市包括：东部工业类城市、中部工业类城市、西部工业类城市、东部非工业类城市、西部非工业类城市、中部非工业类城市和服务业型城市。3.根据权利要求2所述的自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，每一类城市包括：生活服务部门、重点工业部门和非重点工业部门；所述生活服务部门包括：交通部门、农村生活部门、城镇生活部门和服务部门。4.根据权利要求3所述的自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，所述步骤2)中，所述获得未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量；其具体过程包括：以2020年为基准年，2025年为预测年；j为7类城市中的某一类；预测年第j类城市中生活服务部门的二氧化碳排放量q
a-2025,j
：q
a-2025,j
＝q
a1-2025,j
+q
a2-2025,j
+q
a3-2025,j
+q
a4-2025,j
；其中，q
a1-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量；q
a2-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量；q
a3-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的城镇生活部门的二氧化碳排放量；q
a4-2025,j
为预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量；其中，预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量q
a1-2025,j
：q
a1-2025,j
＝e
a1-benchmark
×
p
2025,j
其中，p
2025,j
为预测年预测的第j类城市的人口数量；e
a1-benchmark
为预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准值，即预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；其中，p
2025,j
＝p
2020,j
×
(1+r
j
)5其中，p
2020,j
为基准年的第j类城市的人口数量；其中，r
j
为j类城市每一年的人口平均变化率；预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量q
a2-2025,j
：q
a2-2025,j
＝e
a2-benchmark
×
p
2025,农村,j
其中，p
2025,农村,j
为预测年预测的第j类城市农村的人口数量；e
a2-benchmark
为基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；其中，p
2025,农村,j
＝p
2020,j
×
(1-ur
j
)其中，p
2020,j
为基准年的第j类城市的人口数量；ur
j
为预测年第j类城市的城镇化率；预测年第j类城市中生活服务部门的城镇生活部门的二氧化碳排放量q
a3-2025,j
：q
a3-2025,j
＝e
a3-benchmark
×
p
2025,城镇,j
其中，p
2025,城镇,j
为预测年预测的第j类城市城镇的人口数量；e
a3-benchmark
为基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；其中，p
2025,城镇,j
＝p
2025,j
×
ur
j
预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量q
a4-2025,j
：q
a4-2025,j
＝e
a4-benchmark
×
p
2025,j
其中，p
2025
为预测年预测的第j类城市的人口数量；e
a4-benchmark
为基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；预测年第j类城市非重点行业部门的二氧化碳排放量q
b-2025,j
：q
b-2025,j
＝e
b-benchmark
×
i
2025,j
其中，e
b-benchmark
为基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准值，即基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准线对应的标杆值；i
2025,j
为预测年第j类城市的预测单位工业增加值；其中，i
2025,j
＝i
2020,j
×
(1+ir
j
)5其中，i
2020,j
为基准年第j类城市的单位工业增加值；ir
j
为基准年第j类城市的单位工业增加值的年平均增速；预测年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量q
k-2025,j
：q
k-2025,j
＝q
k-2020,j
+δq其中，q
k-2020,j
为基准年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量；δq为预测年第j
类城市中重点工业部门的新增项目、淘汰落后产能、节能改造引起的二氧化碳变化量；则预测年第j类城市的二氧化碳排放总量：q
j,2025
＝∑q
a-2025,j
+q
b-2025,j
+q
k-2025,j
。5.根据权利要求4所述的自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，步骤2)之前，根据各个部门的人均碳排放的基准值，判断各个部门是否需要调整各自设定的标杆值，并根据判断结果，对每一类地级城市的各个部门设定各自的标杆值；其具体过程包括：每个部门的城市二氧化碳排放量根据标杆值、人口以及单位工业增加值确定；对于生活服务部门，其包括：交通、农业、城镇生活、农村生活、服务业部门这五个部门，上述五个部门均基于各自部门的人均碳排放指标计算未来的城市碳排放量；若某部门的人均碳排放量低于或等于标杆值的城市，则不调整该部门的标杆值，并且该部门的碳排放量为该部门的2020年人均碳排放量乘以2025年人口数量；若某部门的人均碳排放量高于标杆值的城市，则调整该部门的人均碳排放量至标杆值，并且该部门的碳排放量为该部门设定的标杆值乘以2025年人口数量；对于非重点工业部门，若该部门的人均碳排放量低于或等于标杆值的城市，则不调整该部门的标杆值，该城市非重点工业部门的碳排放量将是其2020年人均碳排放量乘以2025年人口数量；若该部门的人均碳排放量高于标杆值的城市，则调整该部门的人均碳排放量至标杆值，该城市非重点工业部门的碳排放量将是该部门设定的标杆值乘以2025年人口数量；重点工业部门的二氧化碳排放量，与新增项目、淘汰落后产能、节能改造引起的二氧化碳变化量之和是城市重点工业部门2025年二氧化碳排放量；若重点工业部门碳排放量高于标杆值，则调整该城市重点工业碳排放量至标杆值，标杆值和2025年单位工业增加值的乘积为城市工业部门2025年二氧化碳排放量。

技术总结
本发明属于城市二氧化碳的预测技术领域，涉及一种自下而上预测城市二氧化碳总量的方法，该方法包括：步骤1)根据城市所处的地理位置和某一年产业结构，将全国多个地级城市分成7类；步骤2)根据初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间，获得未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量，然后将所有城市的二氧化碳排放量相加，得到全国二氧化碳排放量；判断该全国二氧化碳排放量是否在初始预先设定的全国未来某一年二氧化碳排放量预测区间；步骤3)如果不在预测区间，对每一类城市的各个部门重新设定标杆值，重复步骤2)，获得全国未来某一年预测的每一类城市的二氧化碳排放总量；并累加起来，得到新的全国二氧化碳排放量。化碳排放量。化碳排放量。


技术研发人员：曹丽斌 蔡博峰 张哲
受保护的技术使用者：生态环境部环境规划院
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2022/3/8