Resumen

La mejora de la estructura de la energía primaria se ha considerado una de las medidas importantes para alcanzar los objetivos de reducción de las emisiones de carbono en China. En este trabajo se ha construido un modelo de cadena de Markov que se ha utilizado para predecir la transición de la estructura de la energía primaria. Se utilizaron el modelo GM (1, 1) y un modelo de regresión lineal para predecir el consumo total de energía en 2020 y 2030. A continuación, se calculó la intensidad de las emisiones de CO2 y se analizó la consecución de los objetivos de reducción de emisiones de carbono en China. Los resultados indicaron que (1) la cuota de energía no fósil en la energía primaria de China no puede alcanzarse de forma natural. (2) Parte de la intensidad de las emisiones de carbono en los compromisos de China no era realmente vinculante. (3) La consecución del pico de emisiones de carbono y del objetivo de reducción de la intensidad de las emisiones de carbono en 2030 requeriría la intervención política. En la última parte de este documento, se ofrecen recomendaciones políticas sobre la reducción de las emisiones de carbono en China.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Mejora; estructura de la energía primaria; objetivos de reducción de las emisiones de carbono; China; modelo de cadena de Markov; modelo GM (1; 1); modelo de regresión lineal; consumo total de energía; intensidad de las emisiones de CO2; cuota de energía no fósil; intervención política; recomendaciones políticas.
• Keywords:Improvement; primary energy structure; carbon emissions reduction targets; China; Markov chain model; GM (1; 1) model; linear regression model; total energy consumption; CO2 emissions intensity; nonfossil energy share; policy intervention; policy recommendations