2026年数维杯今天开赛了，学长为大家提供了最新的c题资料

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数维杯C题代码思路文献

基于附件 1、2 碳排放数据，分析各省碳排放核心指标是否存在显著空间差异；结合碳排放规模、效率、经济关联度，构建多维度分类分级指标体系，对省份进行分类分级。

一、分析目标

1. 空间差异分析：确定各省碳排放核心指标（总量、强度、效率等）在空间上的差异是否显著。
2. 指标体系构建：整合碳排放规模、效率及经济关联度，形成多维度指标体系。
3. 省份分类分级：基于指标体系对省份进行分群或分级，实现科学分类。

二、数据处理与指标提取

1. 数据整理

• 附件 1：2019–2025 年各省碳排放数据（总量、分能源排放等）。
• 附件 2：2022 年 30 个省份排放清单（核查各省分项数据准确性）。
• 额外数据：统计年鉴中 GDP、人口、能源结构等指标，用于经济关联度分析。

数据标准化

 

2. 核心指标选择

根据题目要求和能源碳排放研究经验，可选择以下核心指标：

三、空间差异分析

空间差异分析可以使用统计检验或空间统计量：

1. 方差分析（ANOVA）

2. 空间自相关分析

四、多维度分类分级指标体系构建

五、可视化与验证

1. 空间分布图：用中国地图展示省份分类结果。
2. 箱线图/小提琴图：展示各类指标的省份分布。
3. 敏感性分析：尝试不同加权方式和聚类方法，验证分类稳健性。

结合中国统计年鉴中的能源结构数据，识别影响碳排放的基本因素，建立碳排放的预测模型。

一、分析目标

1. 影响因素识别：找出影响各省碳排放的关键因素（能源结构、GDP、人口、工业结构等）。
2. 预测模型建立：构建可以预测碳排放总量或碳强度的模型。
3. 模型评价与选择：评估预测精度，选择最优模型。

二、数据准备与处理

1. 数据来源

• 碳排放数据：附件 1（2019–2025 年各省碳排放总量、分能源排放）
• 能源结构数据：统计年鉴（煤炭、石油、天然气、水电、核电、风电、光伏等各类能源占比）
• 经济社会数据：各省 GDP、人口、工业比重、城镇化率等

三、影响因素识别

3. 降维或特征选择

• 

四、碳排放预测模型选择

3. 机器学习方法

• 决策树/随机森林：可以处理非线性关系和交互效应
• XGBoost/LightGBM：可做特征重要性分析，预测精度高
• 神经网络（LSTM/GRU）：适合长时间序列预测（年度碳排放）

五、模型训练与评价

1. 数据划分

• 训练集：2019–2023 年
• 测试集：2024–2025 年

3. 模型选择

• 比较不同模型预测误差，选择最优模型作为后续问题 3 的预测基础。
• 对机器学习模型，可用 交叉验证 调整参数（如 RF 树数、XGBoost 学习率等）。

Third Question: Future Carbon Emission Projection under Multiple Scenarios

1. Scenario Definition and Assumptions

未来碳排放取决于能源结构、经济发展和政策约束。设三种情景：

1. Baseline Scenario (BS)：经济和能源结构延续历史趋势
2. Low-Carbon Scenario (LCS)：新能源比例提升，煤炭下降，能源效率适度提高
3. Enhanced Low-Carbon Scenario (ELCS)：政策强化，新能源占比大幅提高，碳强度快速下降

2. Model Integration

3. Projection Method

4. Peak Detection and Analysis

5. Visualization and Interpretation