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作者：田利军;刘鑫;
单位：中国民航大学中国民航环境与可持续发展研究中心;
摘要：研究旨在通过综合分析可持续航空燃料的应用潜力和航空碳市场机制，评估二者协同作用下的减排效益，以为中国民航业的绿色转型提供策略和政策支持。首先，利用遗传算法优化的反向传播神经网络(Genetic Algorithm Optimized Backpropagation Neural Network, GA-BP)模型对我国民航2025—2060年航空燃油需求进行分阶段预测；其次，在此基础上构建基于未来能源需求的CO_2排放模型；最后，构建航空碳市场减排模型并分析不同碳市场与SAF配额组合下的协同减排效益。结果显示：(1)在高应用情景下，到2060年我国可持续航空燃油(Sustainable Aviation Fuel, SAF)需求量将达到6 900万t,同时，相比于基准情景最高可减少87.4%的碳排放量；(2)SAF应用的增加会对民航业造成巨大的减排成本压力，在2025—2060年，航空公司为使用SAF脱碳需付出的额外减排成本将达到124 719亿元；(3)在免费碳配额比例为0.8、碳价达到500元/t时，航空公司通过碳市场减排可以获得13 148.83亿元。当碳配额过低时，航空公司无法通过碳市场减排获利，甚至为了满足碳市场减排要求还会付出额外的减排成本。因此，SAF应用的增加可以有效降低民航业的碳排放量，但也会给行业带来显著的经济压力；在合适的碳市场机制下，航空公司可以通过SAF减排获利。建议政府在提供必要的财政补贴和税收优惠的同时，优化碳市场政策，以确保航空公司在减排过程中的经济可行性。
关键词：环境工程学;碳中和;碳市场;可持续航空燃油;遗传算法优化的反向传播神经网络模型;协同减排效益
基金资助：国家社科基金一般项目(22BJY020)
