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학술저널
저자정보
Lei Wen (The Academy of Baoding Low-Carbon Development) Zeyang Ma (North China Electric Power University) Yue Li (North China Electric Power University) Qiao Li (North China Electric Power University)
저널정보
대한환경공학회 Environmental Engineering Research Environmental Engineering Research 제22권 제4호
발행연도
2017.12
수록면
407 - 416 (10page)

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CO₂ emission is increasingly focused by public. Beijing and Tianjin are conceived to be a new economic point of growth in China. However, both of them are suffering serious environmental stress. In order to seek for the effect of socioeconomic factors on the CO₂ emission of this region, a novel methodology –symbolic regression– is adopted to investigate the relationship between CO₂ emission and influential factors of Beijing and Tianjin. Based on this method, CO₂ emission models of Beijing and Tianjin are built respectively. The models results manifested that Beijing and Tianjin own different CO₂ emission indicators. The RMSE of models in Beijing and Tianjin are 255.39 and 603.99, respectively. Further analysis on indicators and forecast trend shows that CO₂ emission of Beijing expresses an inverted-U shaped curve, whilst Tianjin owns a monotonically increasing trend. From analytical results, it could be argued that the diversity rooted in different development orientation and the mixture of different natural and industrial environment. This research further expands the investigation on CO₂ emission of Beijing and Tianjin region, and can be used for reference in the study of carbon emissions in similar regions. Based on the investigation, several policy suggestions are presented.
#Beijing and Tianjin #CO₂ emission #Driven factors #Genetic programming #Pareto front #Symbolic regression

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Methods
3. Results
4. Discussion
5. Conclusions and Policy Implications
References

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
Ehrlich PR, Holdren JP. Impact of population growth. Science 1971;171:1212-1217. Hubacek K, Feng K, Chen B. Changing lifestyles towards a low carbon economy: An IPAT analysis for China. Energies 2012;5:22-31. Waggoner PE, Ausubel JH. A framework for sustainability science: A renovated IPAT identity. P. Natl. Acad. Sci. USA. 2002;99:7860-7865. York R, Rosa EA, Dietz T. STIRPAT, IPAT and ImPACT: Analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts. Ecol. Econ. 2003;46:351-365. Dietz T, Rosa EA. Effects of population and affluence on CO2 emissions. P. Natl. Acad. Sci. USA. 1997;94:175-179.

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