基于先进时间序列模型的印度畜牧业甲烷与氧化亚氮排放预测研究

《Next Energy》：Predicting methane and nitrous oxide emissions from Indian cattle farming using advanced time series techniques

本研究针对印度畜牧业温室气体排放预测需求，采用Holt-Winters、ARIMA和TBATS三种时间序列模型，对1961-2022年CH4和N2O排放数据进行建模分析。结果表明ARIMA模型预测精度超90%，ARIMA(0,1,0)和ARIMA(2,1,2)分别为N2O和CH4最优模型，为制定2030年减排策略提供科学依据。

　　

随着全球气候变暖问题日益严峻，畜牧业作为农业领域温室气体排放的重要来源备受关注。印度拥有全球最大的 cattle population（牛群数量），其畜牧业产生的甲烷和氧化亚氮排放对气候变化产生显著影响。这两种温室气体的全球变暖潜能值分别达到CO₂的25倍和298倍，但针对印度畜牧业排放的精准预测研究仍相对缺乏。传统预测方法如因果模型需要大量解释变量，而机器学习模型则需要复杂参数调优，均存在一定局限性。

为解决这一科学问题，来自印度拉什特里亚农民研究生学院的科研团队在《Next Energy》发表了创新性研究成果。研究人员收集了1961-2022年间印度 cattle farming（畜牧业）的CH₄和N₂O排放数据，首次系统比较了三种先进时间序列预测模型的性能。研究采用90:10的数据分割策略，将1961-2012年作为训练集，2013-2022年作为测试集，通过多维度评估指标验证模型可靠性。

关键技术方法包括：1）Holt-Winters三指数平滑法处理趋势和季节性数据；2）ARIMA模型进行非平稳时间序列分析；3）TBATS模型应对复杂季节性模式；4）使用AIC、RMSE、MAPE和MASE等统计指标进行模型验证。所有分析均在RStudio平台完成。

描述性统计结果显示，N₂O排放量从73.19kt增至101.37kt，增长38%；CH₄排放量从5621kt增至7124kt，增长27%。数据分布特征显示N₂O呈对称分布，而CH₄呈现负偏态分布，表明两种气体排放模式存在本质差异。

模型构建过程中，研究人员首先通过Augmented Dickey-Fuller检验确认数据非平稳性，经一阶差分后达到平稳要求。自动ARIMA算法确定N₂O最优模型为ARIMA(0,1,0)，CH₄为ARIMA(2,1,2)。残差诊断显示Ljung-Box检验p值均大于0.05，表明模型设定合理。ETS模型分析显示N₂O适用ETS(A,Ad,N)模型，CH₄适用ETS(A,A,N)模型，平滑参数分别为0.5494和0.7261。TBATS模型分析表明两种气体均无需Box-Cox变换，且不存在显著季节性成分。

模型比较与选择环节通过多指标综合评估显示，ARIMA模型在AIC值（N₂O:170.42; CH₄:576.18）和预测精度方面均优于ETS和TBATS模型。N₂O的ARIMA模型RMSE为1.225，MAPE为1.0315；CH₄的相应指标为62.5252和0.7519，进一步证实ARIMA模型的优越性。

基于最优模型的预测结果显示，到2030年，N₂O排放量将达到115.533kt，CH₄排放量将达到7696.742kt。预测区间分析表明，随着预测时间延长，不确定性逐渐增大，但整体保持在合理范围内。这种精确的预测为政策制定者提供了重要的决策依据。

本研究通过系统比较三种时间序列模型，确立了ARIMA在温室气体排放预测中的优势地位。研究成果不仅为印度畜牧业减排策略提供了科学依据，也为全球农业温室气体预测研究提供了方法论参考。特别值得关注的是，研究发现两种温室气体的排放模式存在显著差异，这提示未来需要针对不同气体特性制定差异化管控措施。该研究的预测结果可直接应用于气候变化政策制定，助力印度实现2030年减排目标，同时对全球农业可持续发展具有重要启示意义。