基于多维情景分析的碳减排路径优化决策方法研究——以浙江沿岸海湾为例

针对区域碳减排路径选择中情景单一、措施交互作用分析不足的问题，本研究提出Stepwise Multidimensional Scenario Analysis（SMSA）方法，集成Entropy Weight Method（EWM）多目标优化，构建128种情景（含10项减排措施），以浙江燕浦湾为案例识别出CS-BITEG等最优路径，为区域碳中和政策提供量化决策工具。

　　

随着全球碳中和进程加速，区域级碳减排路径的精准决策成为平衡经济发展与生态目标的核心挑战。现有研究多采用单一情景假设或有限措施组合，难以反映减排措施（ERMs）间的协同/拮抗效应，且评估指标集中于碳排放量，忽视能源节约与经济成本的动态博弈。例如，LEAP模型和STIRPAT框架虽能预测排放趋势，但未系统解构措施组合的边际效益；而系统动力学研究如Li等（2023a）虽构建13种情景，却未量化措施交互影响。这种局限性导致政策落地时易遭遇经济阻力或能源管控失效，正如中国"十四五"规划要求能源强度降低13.5%的刚性约束所凸显的复合目标难题。

针对这一科学瓶颈，浙江省某研究团队在《Sustainable Cities and Society》发表研究，创新性提出Stepwise Multidimensional Scenario Analysis（SMSA）与Entropy Weight Method（EWM）耦合的决策框架。该研究以亚热带典型滨海区域——燕浦湾（70.75 km²，含红树林湿地113公顷）为对象，通过七部门（建筑、工业、交通等）10项ERMs的排列组合生成128种情景（1种基线BLS+127种替代方案CSs），首次实现减排量、节能量、经济效益三目标协同优化。关键技术包括：SMSA情景生成算法（逐步多维分解措施组合）、EWM权重分配模型（基于信息熵量化指标重要性），以及动态排放预测系统（整合能源消费、水泥生产等模块）。数据来源于地方政府统计年鉴与企业能源审计报告（2021-2060）。

研究结果

1. 基线情景（BLS）：燕浦湾碳排放从2021年的-8,047 tCO₂e飙升至2060年686,117 tCO₂e，主因产业园建设带动人口与企业激增，其中2024-2025年因制造企业投产出现163%的跃升。
2. 最优路径识别：EWM分析显示，单一目标下CS-BITAMEG（减排量最优）、CS-BIT(AMEG)（节能最优）、CS-BT（经济最优）分别可实现48%、35%和29%的指标改善；三目标均衡方案CS-BITEG则实现综合效益最大化，其核心措施包括建筑光伏一体化（ERM1）、工业碳捕集（ERM4）及电网智能化（ERM9）。
3. 电力部门关键作用：情景对比揭示电力部门贡献超60%减排潜力，特别是海上风电（ERM10）与跨区域绿电交易（ERM8）的组合可使能源强度下降22%，远超国家"十四五"目标。

结论与意义
该研究突破传统单维评估局限，通过SMSA-EWM框架首次实现：① 减排措施组合的排列组合穷举（2⁷-1种可能）；② 多目标动态权重优化（熵值法避免主观偏差）。案例证明CS-BITEG路径可使燕浦湾2060年净排放降至-12,304 tCO₂e，同时维持GDP年均增长4.2%。方法论创新为区域碳规划提供两重范式转变——从"经验驱动"转向"数据驱动"，从"末端治理"转向"过程协同"。后续研究可拓展至高密度城市群，并纳入社会接受度等软性指标。