隨著全球經濟的持續復甦和綠色轉型的加速推進，有色金屬行業作為現代工業的重要基礎，在2025年面臨著新的發展機遇與挑戰。據相關數據顯示，全球有色金屬市場規模在2025年有望進一步擴大，尤其是在新能源、電動汽車等新興領域的需求增長顯著。然而，有色金屬行業作為能源密集型行業，其碳排放問題也日益受到關注。以中國陝西省為例，有色金屬行業在過去多年間碳排放量呈現顯著增長趨勢，如何科學預測碳排放峰值並制定合理的減排策略，成為實現行業可持續發展的關鍵。本文通過對陝西省有色金屬行業碳排放情景的預測研究，探討實現「雙碳」目標的路徑，為有色金屬行業的低碳發展提供參考。

  一、有色金屬行業碳排放現狀與挑戰

  《2025-2030年全球及中國有色金屬行業市場現狀調研及發展前景分析報告》有色金屬行業在全球經濟中占據重要地位，其能源消費和碳排放量也隨著行業規模的擴大而顯著增加。自2012年以來，中國有色金屬行業規模已擴大了22.19倍，碳排放量在2020年達到約6.6億噸，占全國碳排放總量的4.7%。陝西省作為中國重要的能源和資源供應大省，有色金屬行業的能源消費在過去幾年間從2016年的153.77萬噸標準煤增長到2021年的474.45萬噸標準煤。這一趨勢表明，控制能源消費增長和減少碳排放已成為有色金屬行業可持續發展的關鍵。為了實現碳減排目標，必須科學識別碳排放的主要影響因素並精準預測碳排放峰值，為行業管理部門制定因地制宜的節能減排政策提供重要依據。

  二、有色金屬行業碳排放影響因素分析

  有色金屬市場布局分析提到在研究有色金屬行業碳排放的過程中，識別主要影響因素是預測和控制碳排放的基礎。本研究基於1997—2021年陝西省經濟社會發展和有色金屬能源消費數據，運用Lasso回歸模型識別影響陝西省有色金屬行業碳排放的主要因素。研究結果顯示，省級經濟增長率、第二產業比重、能源消費總量、能源強度、能源結構以及行業年平均從業人數是影響陝西省有色金屬行業碳排放的關鍵因素。通過Lasso回歸模型的篩選，剔除了不顯著的變量，從而提高了模型的預測準確性和可解釋性。這一結果為後續的碳排放情景預測提供了重要的數據支持。

  三、有色金屬行業碳排放預測模型構建

  為了準確預測有色金屬行業的碳排放趨勢，本研究構建了基於粒子群優化(PSO)算法優化的深度極限學習機(DELM)模型。該模型通過引入自編碼器機制，採用多層ELM-AE堆疊結構，逐層優化重構誤差以提升預測精度。同時，PSO算法通過疊代更新個體和群體最優解，有效提升了模型的預測精度和泛化性能。模型評估結果顯示，PSO-DELM模型的決定係數(R²)為0.99，平均絕對百分比誤差(Ep)為0.36%，均方根誤差(Es)為0.02，平均絕對誤差(Ea)為0.03，明顯優於未經優化的DELM模型。這表明PSO-DELM模型能夠更準確地預測有色金屬行業的碳排放趨勢。

  四、有色金屬行業碳排放情景預測

  基於上述模型，本研究對陝西省有色金屬行業2022—2035年的碳排放進行了情景預測。研究設定了低碳、基準和高碳三種情景，並分別預測了在不同情景下的碳排放峰值和達峰時間。結果顯示，在低碳情景下，陝西省有色金屬行業的碳排放預計將在2028年達到峰值，約為280.05萬噸;在基準情景下，預計將在2032年達到峰值，約為432.05萬噸;在高碳情景下，預計將在2034年達到峰值，約為616.23萬噸。這一預測結果表明，若按照當前的發展趨勢，陝西省有色金屬行業難以在2030年前實現碳達峰目標，需要採取更積極的減排措施以應對挑戰。

  綜上所述，有色金屬行業作為能源密集型行業，在實現「雙碳」目標的過程中面臨著巨大的挑戰。通過對陝西省有色金屬行業碳排放情景的預測研究，本文揭示了影響碳排放的主要因素，並構建了高精度的預測模型。研究結果表明，採取低碳發展策略對於實現有色金屬行業的碳達峰目標至關重要。未來，有色金屬行業應進一步優化能源結構，提高能源利用效率，同時加強技術創新和管理創新，推動行業的可持續發展。