创新灰色断点模型：精准预测金砖国家 CO2排放，助力全球气候治理

为解决金砖国家 CO2排放预测难题，研究人员开展 “利用灰色断点预测模型预测金砖国家 CO2排放” 的研究。他们建立新模型并对比分析，结果显示新模型更精准。这为各国制定减排政策提供依据，助力全球气候治理。

　　全球气候变暖已成为二十一世纪最为严峻的挑战之一，而 CO₂排放作为温室气体的主要来源，严重影响着各国的可持续发展和气候治理成效。金砖国家在快速工业化和城市化进程中，能源消耗与 CO₂排放持续攀升，其排放总量占全球 40% 以上，减排路径对实现《巴黎协定》的温控目标至关重要。然而，这些国家经济发展水平、能源结构、工业结构以及减排技术差异显著，导致 CO₂排放的驱动因素和变化模式复杂多样，精准预测难度极大。

在这样的背景下，西安财经大学西部能源经济与区域发展协同创新研究中心的研究人员胡平王和郭新格开展了相关研究。他们建立了三种新型灰色断点预测模型，并将其应用于金砖国家 CO₂排放的模拟与预测。研究发现，通过设置时间断点和模糊断点区间，新模型能有效捕捉系统突变，实现精准预测，且在所有情况下对 CO₂排放预测的估计效果更佳。预测显示，2022 - 2025 年，巴西和南非的 CO₂排放将逐年下降，而中国、俄罗斯和印度的 CO₂排放虽会逐年上升，但印度的上升趋势有所放缓。这一研究成果发表在《Carbon Balance and Management》上，为金砖国家制定科学合理的减排政策提供了有力支持，对全球气候治理具有重要意义。

研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，构建了基于模糊断点假设、统一参数估计和时间响应方程的新型灰色断点预测模型（包括 NOGBPM (1,1,t)、NGBPM (1,1,t) 和 AGBPM (1,1,t)）；其次，采用粒子群优化算法（PSO）对模型的背景值进行优化；最后，运用平均绝对百分比误差（MAPE）、预测平均绝对百分比误差（FMAPE）和综合平均绝对百分比误差（CMAPE）等指标对模型的准确性进行评估 。

新型灰色断点模型的构建

1. 基本概念：研究基于灰色预测模型 GM (1,1)，引入时间断点的概念构建新型模型。GM (1,1) 的基本形式为x(0)(k)+az(1)(k)=b，在此基础上，GBPM (1,1,t) 和 OGBPM (1,1,t) 考虑了外部冲击对系统的影响，但存在断点设置主观、参数估计易产生误差等问题。
2. 新型模型的建立：为解决上述问题，研究人员提出了三种新型灰色断点预测模型。假设断点t?为一个时间区间，确定其中的最优断点tm。NOGBPM (1,1,t) 通过改进 OGBPM (1,1,t) 的参数估计方法和模糊断点假设，调整灰色行动参数和发展趋势；NGBPM (1,1,t) 基于 GBPM (1,1,t) 改进相关方法并调整灰色行动参数；AGBPM (1,1,t) 则在模糊断点假设下修改发展趋势。
3. 背景值优化：研究采用两阶段背景值计算方法，并利用 PSO 算法确定最优背景值，以提高模型精度。同时，通过不同的误差指标，如 BMAPE、AMAPE、MAPE、FMAPE 和 CMAPE，对模型进行评估。

灰色断点预测模型的验证

研究选取金砖国家 2009 - 2019 年的 CO₂排放数据进行建模，2020 - 2021 年的数据用于预测对比。对比了传统灰色模型（GM）、分数阶灰色模型（FGM）、GBPM 和 OGBPM 模型与三种新型模型的预测准确性。结果表明，在不同国家的 CO₂排放预测中，新型模型展现出更好的拟合度和预测精度。如在巴西的预测中，NOGBPM (1,1,t) 的 FMAPE 最小，预测精度最高；在中国的预测中，AGBPM (1,1,t) 表现最佳。

金砖国家 CO₂排放预测应用

基于上述分析，研究人员选取最优预测模型和断点对金砖国家 2022 - 2025 年的 CO₂排放进行预测。结果显示，巴西和南非的 CO₂排放将逐年下降，俄罗斯、印度和中国的 CO₂排放将逐年上升。这主要是由于各国发展路径和能源结构的差异，如巴西大规模应用生物燃料和水电，俄罗斯出口核能技术，中国依赖煤炭但积极发展可再生能源，印度依赖火电但也在扩大可再生能源规模，南非加速煤电替换并实施碳税政策。

研究建立的新型灰色断点预测模型，有效提高了对金砖国家 CO₂排放预测的准确性。通过考虑外部干扰、模糊断点区间和优化参数估计等方法，这些模型能够更好地反映系统的实际变化。同时，研究揭示了金砖国家 CO₂排放的未来趋势，为各国制定减排政策提供了科学依据。此外，研究还提出了金砖国家建立协同治理框架的建议，包括制定清洁能源转型路径、建立多边绿色融资平台、联合攻克关键技术、建立气候治理对话机制以及重构国际能源定价权和话语权等，对推动全球气候治理具有重要的理论和实践意义。