確立される可能性のある指標は次のとおりです。
経済指標:
一人当たり地域総生産（GDP） GDP、第一次産業（農林業）産出額、第二次産業（エネルギー供給、工業部門）産出額、第三次産業（建設、運輸部門）産出額、住民総消費額。
人口指標:総人口、人口増加率
エネルギー消費指標:
総エネルギー消費量、一人当たりのエネルギー消費量、非化石エネルギー消費量の割合、各部門（農林業、エネルギー供給、工業、建設、運輸、住居）のエネルギー消費量、GDP原単位当たりのエネルギー消費量、との関係一人当たりGDPと一人当たりエネルギー消費比率
炭素排出指標: 総炭素排出量、1 人当たりの炭素排出量、さまざまな部門 (農林業、エネルギー供給、産業、建設、運輸、住宅生活) の炭素排出量、生態学的炭素吸収源と工学的炭素吸収源の比率、間接的な炭素排出量
問題解決の詳細なプロセスについては、を参照してください。
インジケーターシステム:
経済発展、人口増加、エネルギー消費、二酸化炭素排出量の関係について説明します。
経済発展、エネルギー消費、炭素排出における各部門の役割と貢献について説明します。
非化石エネルギー消費、GDP 単位当たりのエネルギー消費、一人当たり GDP と一人当たりエネルギー消費の比率、生態学的炭素吸収源と工学的炭素吸収源の比率、間接炭素排出量、および炭素排出に関するその他の指標の影響について説明します。
炭素排出量予測: 経済成長率、人口増加率、エネルギー消費量増加率、炭素排出量増加率、その他の指標の過去のデータを使用し、カヤ モデルと組み合わせた統計モデルを通じて将来の炭素排出量を予測します。
特定の指標を決定したら、エントロピー法の使用を開始して各指標の重みを決定することも、エルゴード係数法を使用して各指標の重みを決定することもできます。このプロセスには通常、スコアリングと専門家の参加が必要です (このスコアリングは、(炭素排出量との関係に応じた) さまざまな指標のランク付けを指します) (初めて与えられたコードには多くの結果グラフがあり、これらを分析する必要があります)あなた自身）））、彼にスコアを与えて、続行してください）。
数式：
指標の重みの決定方法：変動係数法
因子の
項目インジケーターの値を表します。
項目インジケーターの平均値は次のとおりです。
このうち、 は
システム数、
指標数、項目指標の平均値
を表します。
インジケーターの標準偏差は次のとおりです。
項目インジケーターの標準偏差を表します。次に、インジケーターの無次元処理を実行する必要があります。この記事では、データ標準化を通じてデータを処理します。具体的な式は次のとおりです:
標準化された指標の平均値は
次のとおりです。
正規化後のインデックスの標準偏差は
次のとおりです。
したがって、
インジケーターの変動係数は次のようになります。
このうち、
指標を表す変動係数の
ことを標準偏差係数ともいいます。各インジケーターの重みは次のようになります。
インジケーターの重み係数を表します
この質問には、ここ数年間の炭素排出データがすでに存在するため、複雑な指標システムは必要ありません。このデータを直接比較および分析することで、炭素排出量が時間の経過とともにどのように変化するかを理解できます。
年間の炭素排出量の平均、中央値、最大値、最小値などの統計を計算することで、炭素排出量の分布を把握することができます。
折れ線グラフや棒グラフなどのグラフを描くことで、炭素排出量の時間的変化を視覚的に表示することができます（最初の質問では多くのグラフが示されていますが、実際にはそれらの関係が直接得られるため、分析する必要があります）さらにいくつかのパラメータ)
このようにして私たちは
地域総生産、人口とエネルギー消費量、産業エネルギー消費構造、エネルギー消費品種構造などを抽出しており、地域総生産はGDP、人口は人口、エネルギー消費量はエネルギー消費量で測定されます。産業エネルギー消費構造は、産業炭素排出量の割合が大きい産業の消費、つまり第一次産業、第二次産業、第三次産業の割合に基づいて測定されます。第二次産業の割合で見ると。エネルギー消費カテゴリーの構造は、石炭と石油の消費が大半を占めています。
上記指標のうち、GDP、人口、エネルギー消費量が第1勾配指標であり、産業エネルギー消費構造とエネルギー消費品種構造が第2勾配指標であり、第2勾配指標はエネルギー消費量など第1勾配指標と関連しています。産業のエネルギー消費構造やエネルギー消費品種構造と深い関係があり、以下にそのモデリングを分析する。
モデル構築カヤとLMD1
炭素排出量に影響を与える要因の分析モデルの構築: LMDL モデル
対数平均ディビシア指数法は、LMDI と呼ばれる指数分解法の一種です。LMDI の基本的な考え方は、ターゲット変数の変化をいくつかの影響要因の変化の組み合わせに分解することです。
図1 研究フロー図
このうち、c tは t 年の総炭素排出量、I は石炭、石油製品、天然ガス、熱、電気、その他のエネルギーを含むさまざまなエネルギー カテゴリの集合、J は以下を含むさまざまな産業部門の集合です。第一次産業、第二次産業、第三次産業など; e i、j、t
は、t 年のタイプ j 産業によるタイプ i エネルギーの消費量であり、α i , tは、t 年のタイプ i エネルギーの炭素排出係数です。
(3) 人口、経済成長、エネルギー構造、産業構造、エネルギー消費原単位、炭素排出係数等が炭素排出量増加に与える影響の分析
さらに、炭素排出に影響を与える要因の分析モデルには、式(5)-( 10). 段階的な影響:
あらかじめ構築された炭素排出影響要因分析モデルに、人口データ、産業構造データ、各産業のGDPデータ、各産業の各種エネルギー消費量データ、各種エネルギーの炭素排出係数を入力し、データ分析を行います。分析結果は棒グラフとして描画されます。
図 1 を参照してください。
人口、経済成長、エネルギー構造、産業構造、エネルギー消費原単位、炭素排出係数の6つの要因の炭素排出量への寄与度の合計は、2,086万トン、6億3,779万トン、-108.36トン、-2億9,921万トン、2,105万トンとなっている。まず、人口は炭素排出量の増加を促進する役割を果たしており、炭素排出量の増加全体の6.72%を占めており、人口増加による炭素排出量の増加は依然として妥当な範囲内にあることがわかります。第二に、経済成長が炭素排出量増加の主な原動力であり、炭素排出量総増加量の 205.60% を占めています。この要因によって引き起こされる炭素排出量の増加は毎年プラスであり、これは経済成長が依然として高炭素排出量のエネルギーの大量消費を犠牲にして実現されていることを示しています。