Resumen

El calentamiento global causado por las emisiones de carbono se ha vuelto cada vez más prominente. Como la segunda economía mundial, China está bajo una enorme presión para reducir sus emisiones de dióxido de carbono. Es urgente buscar métodos efectivos para prever las emisiones de carbono y proponer medidas concretas y efectivas para reducir las emisiones. En este documento, primero utilizamos el software Eviews para analizar la aleatoriedad de los datos de emisiones de carbono en las cuatro provincias y la ciudad representativas, Beijing, Henan, Guangdong y Zhejiang, en términos de sus datos de emisiones de carbono desde 1997 hasta 2017. Luego, de acuerdo con sus características distintivas, se adoptan los métodos de procesamiento estacionario de la diferencia, promedio móvil y sustitución de puntos de impacto fuertes, respectivamente, para realizar el preprocesamiento de datos. Luego, se llevan a cabo la identificación del modelo, la estimación de parámetros y la prueba del modelo para establecer el modelo ARIMA

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Calentamiento global; Emisiones de carbono; China; Pronóstico; Medidas de reducción; Conservación de energía
• Keywords:Global warming; Carbon emissions; China; Forecast; Reduction measures; Energy conservation