问题三图表解释说明

图1 多情景全国碳排放总量预测与达峰研判

展示 2019-2024 年历史排放与 2024-2045 年三情景预测路径。预测线为端点锚定的最小二乘趋势校准结果，已消除原始 STIRPAT 外推中的局部噪声反弹。图中标注各情景达峰年份和峰值水平，是回答“能否2030年前达峰”的主图。
若最高值落在 2045 年边界，则按“预测期末最高值”解释，不直接视作真实达峰点。

图2 多情景碳排放强度变化趋势

展示 CO2/GDP 强度随时间下降路径，并给出较 2005 年下降 65% 的目标参考线。强度由校准后的 CO2 路径和 2000 年不变价 GDP 路径计算，用于同口径近似校验。

图3 Monte Carlo 不确定性模拟

展示三情景下 CO2 预测的 5%/50%/95% 分位数。每条 Monte Carlo 路径均先进行同一套端点锚定最小二乘趋势校准，再汇总分位数；阴影越宽，说明该情景对参数扰动越敏感。

图4 三情景达峰特征对比

并列比较达峰/期末最高年份、峰值水平和 2045 年排放水平，便于直观看出政策强度提高对峰值和长期排放的压降效果。

图5 减排潜力

以基准情景为参照，展示低碳和强化低碳情景的年度减排差额与累计减排潜力。面积越大，代表政策组合带来的累计减排收益越大。

图6 单变量±10%敏感性分析

以低碳情景 2045 年为基准，比较各驱动变量扰动对排放结果的影响。该图用于识别未来预测最敏感的政策变量。

图7 三情景核心驱动变量路径

展示人口、人均 GDP（2000 年不变价）、城镇化率、煤炭占比、第二产业占比和能耗强度的情景化演化，用于说明预测曲线背后的参数依据。

图8 原始STIRPAT预测与趋势校准对比

对比原始 Ridge-STIRPAT 外推曲线和端点锚定最小二乘趋势校准曲线，并标注各情景最大校准幅度。该图用于说明趋势校准的必要性和调整范围，避免只展示平滑后结果而隐藏原始模型输出。