低碳經(jīng)濟(jì)下能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)仿真與預(yù)測

 （一）系統(tǒng)仿真
本文運用系統(tǒng)動力學(xué)方法對能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)進(jìn)行仿真和預(yù)測。系統(tǒng)動力學(xué)是處理信息反饋系統(tǒng)的動態(tài)行為的方法論。作為其研究對象的實際系統(tǒng)一般都是高階次、非線性、多重反饋的復(fù)雜系統(tǒng)。它把研究對象劃分為若干子系統(tǒng)，并且建立起各個子系統(tǒng)之間的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，立足于整體以及整體之間的關(guān)系研究。系統(tǒng)動力學(xué)的研究方法是建立計算機仿真模型——流圖和構(gòu)造方程式，進(jìn)行仿真試驗，由此來驗證模型的有效性，從而為戰(zhàn)略與決策的制定提供依據(jù)。被稱為“政策實驗室”。本文即運用系統(tǒng)動力學(xué)將能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)劃分為五大子系統(tǒng)，分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與行為模式之間的關(guān)系，以采取相應(yīng)的策略調(diào)整系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，起到干預(yù)和控制系統(tǒng)，改善系統(tǒng)行為模式的作用。
本文以河北省為例對能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)SD模型的檢驗，選取了模型回路中重要指標(biāo)，GDP、能源消費量、人口數(shù)量和污染物排放量等進(jìn)行仿真值和實際值的比較，來檢驗?zāi)Ｐ团c河北省能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)實際運行的擬合程度。在仿真過程中，取DT=1年，初始時間為2000年，仿真的完成時間為2009年，共計10年。通過VENSIM PLE軟件編寫仿真程序，模擬河北省能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)運行情況，得到2000—2009年河北省GDP、人口總量、能源消費量、工業(yè)固體廢棄物排放量等指標(biāo)的仿真值、實際值及誤差值如圖3所示。
（二）參數(shù)檢驗與靈敏性分析
根據(jù)前文選定的系統(tǒng)輸出和響應(yīng)指標(biāo)，對所建立的能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境仿真模型進(jìn)行了檢驗，變量仿真值誤差率基本控制在-10%～10%。檢驗結(jié)果顯示模型與河北省能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)運行實際的擬合程度較高，因數(shù)據(jù)選取時間區(qū)間僅為10年，個別變量短期內(nèi)有較大幅度的波動，所以出現(xiàn)個別變量模擬結(jié)果誤差超過10%的情況，這是一種正?，F(xiàn)象，因為能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)本身就存在許多不確定性因素，有時由于國家政策、自然災(zāi)害或其他外部環(huán)境的影響，導(dǎo)致有些變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)在某一時點上波動較大；在用線性回歸的方法確定變量關(guān)系時，表現(xiàn)在模型中就會出現(xiàn)個別誤差較大的情況?？梢哉f，系統(tǒng)仿真結(jié)果能夠達(dá)到理想狀態(tài)，數(shù)據(jù)結(jié)果有效可信，說明本文所建立的能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)仿真模型成立。
靈敏性分析是指當(dāng)系統(tǒng)中某個影響因素發(fā)生較小變化時，某效果指標(biāo)發(fā)生較大變化，這時我們說該效果指標(biāo)對此因素敏感；反之，當(dāng)系統(tǒng)中影響因素發(fā)生大變化時，其效果指標(biāo)發(fā)生較小變化，這時我們稱某效果指標(biāo)對此因素不敏感。那么，當(dāng)影響因素發(fā)生同樣變化時，效果指標(biāo)變化大的方案就是敏感性強的方案，效果指標(biāo)變化小的方案為敏感性弱的方案。本文能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)模型建立的最終目的就是通過調(diào)試尋找模型中較為靈敏的參數(shù)，從而幫助我們找到政策作用點，為制定最佳政策提供參數(shù)依據(jù)。為測試系統(tǒng)的靈敏度，通過改變模型中計劃生育率、能源消費彈性系數(shù)、GDP增長率等常數(shù)參數(shù)-5%～5%的變化幅度顯示：模型的行為曲線在振幅大小上有所改變，但模型的行為變化趨勢并未出現(xiàn)大的變動，對GDP、能源消費量、人口總量、污染物排放量的靈敏度都在合理的范圍之內(nèi)。其中人口總量對于各指標(biāo)的靈敏度較低，其他因素變化不會對人口數(shù)量產(chǎn)生較大影響。三次產(chǎn)業(yè)能源消費、單位工業(yè)增加值能耗、三次產(chǎn)業(yè)萬元單位增加值對能源消費彈性系數(shù)靈敏度較高。能源消費相對于二氧化碳排放量、人口總量較靈敏，這是由于能源消費量和污染排放量會隨著GDP的變化而發(fā)生較大調(diào)整，環(huán)境污染治理量則與每萬元投資污染治理系數(shù)密切相關(guān)，敏感度值較高。而人口數(shù)量對于各項指標(biāo)的靈敏度均極低，接近于0，人口模型相對具有更高的穩(wěn)定性，因此靈敏度會偏小。
（三）系統(tǒng)分析與預(yù)測
通過參數(shù)檢驗與靈敏性檢驗后，可以運用該模型對河北省能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)的未來運行情況進(jìn)行預(yù)測，從而為政府經(jīng)濟(jì)決策提供有效的依據(jù)。根據(jù)河北省能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境系統(tǒng)模型的仿真，預(yù)測在其他條件不變的情況下，河北省“十二五”及2020年河北省GDP、人口總量、能源消費量及工業(yè)固體廢棄物將會不斷提高，其結(jié)果如圖4所示。