低碳经济下能源—经济—环境系统仿真与预测

 （一）系统仿真
本文运用系统动力学方法对能源—经济—环境系统进行仿真和预测。系统动力学是处理信息反馈系统的动态行为的方法论。作为其研究对象的实际系统一般都是高阶次、非线性、多重反馈的复杂系统。它把研究对象划分为若干子系统，并且建立起各个子系统之间的因果关系网络，立足于整体以及整体之间的关系研究。系统动力学的研究方法是建立计算机仿真模型——流图和构造方程式，进行仿真试验，由此来验证模型的有效性，从而为战略与决策的制定提供依据。被称为“政策实验室”。本文即运用系统动力学将能源—经济—环境系统划分为五大子系统，分析系统结构与行为模式之间的关系，以采取相应的策略调整系统结构，起到干预和控制系统，改善系统行为模式的作用。
本文以河北省为例对能源—经济—环境系统SD模型的检验，选取了模型回路中重要指标，GDP、能源消费量、人口数量和污染物排放量等进行仿真值和实际值的比较，来检验模型与河北省能源—经济—环境系统实际运行的拟合程度。在仿真过程中，取DT=1年，初始时间为2000年，仿真的完成时间为2009年，共计10年。通过VENSIM PLE软件编写仿真程序，模拟河北省能源—经济—环境系统运行情况，得到2000—2009年河北省GDP、人口总量、能源消费量、工业固体废弃物排放量等指标的仿真值、实际值及误差值如图3所示。
（二）参数检验与灵敏性分析
根据前文选定的系统输出和响应指标，对所建立的能源—经济—环境仿真模型进行了检验，变量仿真值误差率基本控制在-10%～10%。检验结果显示模型与河北省能源—经济—环境系统运行实际的拟合程度较高，因数据选取时间区间仅为10年，个别变量短期内有较大幅度的波动，所以出现个别变量模拟结果误差超过10%的情况，这是一种正常现象，因为能源—经济—环境系统本身就存在许多不确定性因素，有时由于国家政策、自然灾害或其他外部环境的影响，导致有些变量的统计数据在某一时点上波动较大；在用线性回归的方法确定变量关系时，表现在模型中就会出现个别误差较大的情况。可以说，系统仿真结果能够达到理想状态，数据结果有效可信，说明本文所建立的能源—经济—环境系统仿真模型成立。
灵敏性分析是指当系统中某个影响因素发生较小变化时，某效果指标发生较大变化，这时我们说该效果指标对此因素敏感；反之，当系统中影响因素发生大变化时，其效果指标发生较小变化，这时我们称某效果指标对此因素不敏感。那么，当影响因素发生同样变化时，效果指标变化大的方案就是敏感性强的方案，效果指标变化小的方案为敏感性弱的方案。本文能源—经济—环境系统模型建立的最终目的就是通过调试寻找模型中较为灵敏的参数，从而帮助我们找到政策作用点，为制定最佳政策提供参数依据。为测试系统的灵敏度，通过改变模型中计划生育率、能源消费弹性系数、GDP增长率等常数参数-5%～5%的变化幅度显示：模型的行为曲线在振幅大小上有所改变，但模型的行为变化趋势并未出现大的变动，对GDP、能源消费量、人口总量、污染物排放量的灵敏度都在合理的范围之内。其中人口总量对于各指标的灵敏度较低，其他因素变化不会对人口数量产生较大影响。三次产业能源消费、单位工业增加值能耗、三次产业万元单位增加值对能源消费弹性系数灵敏度较高。能源消费相对于二氧化碳排放量、人口总量较灵敏，这是由于能源消费量和污染排放量会随着GDP的变化而发生较大调整，环境污染治理量则与每万元投资污染治理系数密切相关，敏感度值较高。而人口数量对于各项指标的灵敏度均极低，接近于0，人口模型相对具有更高的稳定性，因此灵敏度会偏小。
（三）系统分析与预测
通过参数检验与灵敏性检验后，可以运用该模型对河北省能源—经济—环境系统的未来运行情况进行预测，从而为政府经济决策提供有效的依据。根据河北省能源—经济—环境系统模型的仿真，预测在其他条件不变的情况下，河北省“十二五”及2020年河北省GDP、人口总量、能源消费量及工业固体废弃物将会不断提高，其结果如图4所示。