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作者：吴彪;张涵逊;庞然;张鹏;
单位：黑龙江工程学院汽车与交通工程学院;
摘要：为分析不同情景下公路运输碳排放量的时序特征和动态演进，利用2000—2022年黑龙江省交通运行数据，构建集成最小绝对值收缩和选择算子-自回归积分滑动平均模型(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-AutoRegressive Integrated Moving Average, LASSO-ARIMA)的公路运输周转量预测模型和基于长期能源替代规划系统(Long-range Energy Alternatives Planning System, LEAP)的公路运输碳排放预测模型，并设置基准、结构优化、燃油经济、公转铁、低碳出行和强化低碳6种情景，预测2023—2060年黑龙江省公路运输碳排放量。研究结果显示：GDP,人均GDP,第一、二、三产业增加值，常住人口，公路里程和进出口总额与公路货物周转量显著相关；第二产业增加值和常住人口与公路旅客周转量显著相关，且呈显著相关的变量均影响公路运输碳排放量；基准情景以外的5种情景在2030—2060年能实现不同的碳减排效果，其中强化低碳情景、结构优化情景分别于2029年、2037年实现碳达峰，峰值分别为2 594.6万t和3 283.2万t。研究成果为区域公路运输碳减排政策制定提供了科学依据。
关键词：环境工程学;;公路运输;;碳排放;;最小绝对值收缩和选择算子;;自回归积分滑动平均模型;;长期能源替代规划系统
基金资助：黑龙江省“双一流”学科协同创新成果项目(LJGXCG2024-Pl6);; 黑龙江省交通运输厅科技项目(HJK2025B011)
