Exploration of China's net CO2 emissions evolutionary pathways by 2060 in the context of carbon neutrality

碳中和 环境科学 碳汇 背景(考古学) 温室气体 自然资源经济学 人均 气候变化 水槽(地理) 碳纤维 全球变暖 环境工程 大气科学 环境保护 生态学 经济 地理 数学 生物 人口 地质学 复合数 社会学 人口学 考古 地图学 算法
作者
Wei Li,Shuohua Zhang,Chaofeng Lü
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:831: 154909-154909 被引量:70
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.154909
摘要

In the context of global climate governance, as the biggest carbon emitter, China bears momentous responsibility for mitigating emissions. Especially after the carbon neutrality target is proposed, it is urgent for China to seek a feasible pathway to achieve net-zero carbon dioxide (CO2) emissions by 2060. With the aims of exploring the net-zero emission pathways, an integrated prediction model incorporating the extreme learning machine (ELM) network, the Aquila optimizer (AO) technique, and the Elastic Net (EN) regression method is constructed. Then the prediction model is employed to project CO2 emissions and forest carbon sinks during 2021-2060 under the nine designed scenarios. The simulation results reveal that China has the potential to achieve net-zero CO2 emissions by 2060 under the combined effects of reducing emissions and increasing forest carbon sinks. Specifically, the total CO2 emissions will be peaked at 11441 million tons CO2 (MtCO2) in 2029. The post-peak carbon reduction rate should be 8% per year, and the average annual forest carbon sink is required to be 209.45 TgC/year during 2021-2060. In addition, in accordance with the optimal carbon neutrality pathway, the GDP per capita growth rate should be maintained at 5.5% during the period of 2021-2030, China's urbanization rate should be increased to 72% in 2030, and the total energy consumption should be limited to a peak value of 6000 million tons of coal equivalent (Mtce) in 2030.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
cyndi发布了新的文献求助10
1秒前
wy.he的应助被干净山彤采纳,获得20
1秒前
1秒前
聪明绝顶完成签到,获得积分10
1秒前
Dream完成签到,获得积分10
1秒前
rngay完成签到,获得积分10
1秒前
zyd发布了新的文献求助10
2秒前
Superman完成签到,获得积分10
2秒前
zpy完成签到,获得积分10
2秒前
yawngale发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
chenyouya发布了新的文献求助10
3秒前
隐形曼青的应助被beriko采纳,获得10
3秒前
无极微光的应助被洁净香寒采纳,获得20
4秒前
钟少发布了新的文献求助10
4秒前
陈宝川发布了新的文献求助10
5秒前
韭菜盒子发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
SAMO2023完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
优美采蓝发布了新的文献求助10
7秒前
HellBoy完成签到,获得积分10
8秒前
斯文败类的应助被小苏采纳,获得10
8秒前
上官若男的应助被沉静滑板采纳,获得10
8秒前
英俊的铭的应助被小苏采纳,获得10
8秒前
啦啦啦发布了新的文献求助10
8秒前
ava完成签到,获得积分10
8秒前
情怀的应助被fdn采纳,获得10
8秒前
yyyyy发布了新的文献求助10
8秒前
Watermanlil完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
佳俊发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
甜美白易完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8139346
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9540000
关于积分的说明 21636798
捐赠科研通 7723617
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420828
关于科研通互助平台的介绍 2545988
邀请新用户注册赠送积分活动 2462780