本文围绕双碳专题分为五大内容，分别为：

基于LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析实践应用 (qq.com)

双碳目标下农田温室气体排放模拟实践技术应用 (qq.com)

环境影响与碳排放生命周期评估应用及案例分析 (qq.com)

“双碳”目标下资源环境中的可计算一般均衡（CGE）模型实践技术应用 (qq.com)

双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、碳循环等多领域监测与模拟 (qq.com)

基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析 (qq.com)

一、LEAP模型

目标：

掌握LEAP软件操作基础流程

掌握不同能源系统数据核算及能源现状评价

掌握应用多种数据处理方法以测算模型输入数据预测年内变化情况

掌握LEAP软件构建基本的能源需求及供应分析模型

掌握LEAP软件构建细化的能源需求情景分析模型

掌握LEAP软件对情景进行成本效益分析、对非能源活动的温室气体排放进行分析

掌握LEAP软件构建交通部门减排模型

掌握LEAP软件预测结果不确定分析

二、农田温室气体 

农业是甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）等温室气体的主要排放源，占全产业排放的13.5%。农田温室气体又以施肥产生的N2O和稻田生产产生的CH4为主，如何对农田温室气体进行有效模拟，不确定性较大。

将从生命周期评价法（LCA）、经验模型和过程模型三个维度讲解农田温室气体排放的模拟，详细介绍甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）和二氧化碳（CO2）的排放过程以及模拟技术，掌握农田温室气体排放的模拟技术。

专题一 温室气体排放模拟研究
农田温室气体的前沿应用
农田温室气体排放的经典实验设计
农田温室气体排放的全球数据整合
农田温室气体排放的模拟研究

专题二 农田CH4和N2O排放模拟
1. 农田CH4排放的模拟研究
1）甲烷（CH4）排放的过程
2）CH4排放的模拟研究
3）CH4排放的经验算法和过程算法
4）CH4排放程序的编写
 

2. 农田N2O排放的模拟研究
1）氧化亚氮（N2O）排放的过程（氮素的硝化作用与反硝化作用）
1）N2O的模拟的主流方法和模型
2）N2O排放的模拟练习

专题三 农田碳库模型和土壤呼吸
农田主流碳库分解模型
1）碳库的概念
2）一级动力学碳库方程
3）主流碳库模型及其算法
4）两三库模型的编写和呼吸CO2的模拟

专题四 基于生命周期评价法的农田温室气体排放估算
1 生命周期评价法
1）生命周期评价法介绍
2）生命周期排放清单数据库
2 自下而上的农田碳排放估算
1）生命周期边界的设定
2）不同农业活动情景下农田温室气体排放估算

专题五-六 基于过程模型的温室气体排放模拟
1. DSSAT模型土壤养分动态过程及温室气体排放的模拟
1）DSSAT模型的CH4模拟
2）DSSAT模型的N2O模拟
3）DSSAT模型的CO2模拟
4）DSSAT模型的总温室气体和作物生产模拟
2. DSSAT模型温室气体模拟的实操练习
3. 不同农田管理情景下温室气体的模拟

专题七 更多案例模拟与疑难解答
1 不同作物、不同情景下温室气体排放的模拟
2 实例回顾、训练、巩固
3 答疑与讨论

三、生命周期

生命周期分析 (Life Cycle Analysis, LCA) 是评价一个产品系统生命周期整个阶段——从原材料的提取和加工，到产品生产、包装、市场营销、使用、再使用和产品维护，直至再循环和最终废物处置——的环境影响的工具。这种方法被认为是一种“从摇篮到坟墓”的方法。
生命周期分析是一种分析工具，它可帮助人们进行有关如何改变产品或如何设计替代产品方面的环境决策，即由更清洁的工艺制造更清洁的产品。例如，生命周期分析的结果表明，某种产品能耗低，寿命长，不含有毒化学物质，其包装及残余物体积小，从而占用较少的填埋场空间，这就成为我们进行产品选择的依据。此外，生命周期分析能够确定产品的哪些组成部分将造成不利的环境影响，提醒生产者改进。

第一章 生命周期评价的理论基础
1.1 生命周期评价的定义及发展历史

1.2 生命周期评价的原则框架与要求指南
1.2.1 目的与范围的确定，包括系统边界、功能单位等；
1.2.1 清单分析，包括数据收集（物质能量输入、输出）、数据库介绍等；

图 1 生命周期评估系统边界示例 

1.3 生命周期分析的常用指标及分析方法
1.3.1 影响类型及分类，以及影响类型的计算（特征化）；
1.3.2 包括不同评估方法的对比；
1.3.3 归一化、分组和加权；

图 2 不同评估方法所涵盖的影响类型

1.4 生命周期分 析结果的解释，包括重大问题识别、敏感性分析、结论建议等

第二章 OpenLCA的安装使用及生命周期评估模型构建
2.1 OpenLCA的简介、下载与安装
包括简介、下载地址、程序下载与安装方法

2.2 OpenLCA的基本操作
2.2.1 OpenLCA的界面介绍
2.2.2 数据库的下载与导入
2.2.3 创建用户自定义数据要素及相关的选项参数调整
2.2.4 结果计算

2.3 实践演练
2.3.1 不同材质矿泉水瓶的生命周期评估模型构建与分析
- 研究目标、系统边界、功能单元的确定
- 矿泉水瓶生产系统的模型构建与数据输入
- 模型计算以及不同参数结果的对比
- 矿泉水瓶废弃环境影响的评

2.3.2 热电厂工艺改进及CCS对碳中和的贡献
- 热电厂生命周期评估模型的构建及碳排放分析
- 热电厂工艺改进后碳排放分析
- 引入CCS技术后的减排分析

2.3.3 生物质固体颗粒加工厂优化选址对碳排放和能源消耗的影响
- 固体颗粒生命周期评估模型的构建
- 固体颗粒加工厂厂址的优化
- 对比不同情景下固体颗粒生产的碳排放和能源消耗

第三章 GREET的介绍
3.1 GREET的由来与发展
对GREET的应用范围和发展历程进行简要介绍
应用范围：模拟多种交通工具与燃料燃烧的能源消耗和气体排放

3.2 下载与安装
介绍GREET的主要模块、下载方法及安装技巧

3.3 软件基本操作技巧
3.3.1 软件操作界面的介绍
3.3.2 软件基本操作
- 燃料生产和燃烧、交通工具气体排放的提取
- 数据输入、管理、编辑
- 生命周期评估模型的构建

图 7 原料运输途径模型设置实例

3.4 实践演练
3.4.1 柳枝稷生产生物乙醇的温室气体排放
- 确定研究目标和系统边界
- 构建模型
- 调整参数
- 输出和整理结果

3.4.2 气候变化下柳枝稷产量变化对温室气体排放的影响
- 不通过气候变化情景下，柳枝稷产量的提取（GAEZ模型）
- 利用R语言处理NetCDF数据
- 修改GREET内的参数，获得评估结果
- 将评估结果绘制地图

第四章 生物质能源的碳排放
4.1 生物质碳排放的特殊性
- 生物质能源化利用的必要性
- 生物质源碳排放的特殊性

4.2 生物质碳排放的评估框架的构建
- 化石能源的GHG排放
- 生物质源CO2的温室效应
- 生物质再生长的抵消作用
- 利用与未利用的固碳差异
- 评估框架在R语言环境中的实现

4.3 评估框架的应用实践——以采伐剩余物为例
- 参数的设定
- 森林再生长和剩余物分解的模拟（YASSO模型）
- 调整R语言程序，运行获取结果

4.4评估框架的应用实践——以餐厨垃圾为例
- 参数的设定
- 餐厨垃圾分解的模拟（LandGEM模型） 
- 调整R语言程序，运行获取结果

四、双碳”目标下CGE

专题一 CGE模型的原理及经济学基础
1.均衡与一般均衡的定义，什么时候能达到一般均衡
2.瓦拉尔斯定理：相对价格
3.生产技术：Leontief,　Cobb-Douglas,　CES
4.效用偏好：Cobb-Douglass,　CES
5.替代弹性
6.CGE模型的环境模型比拟

专题二 社会核算矩阵与一般均衡模型条件及数值计算方法
1.投入产出表及其自动平衡
2.资源与环境的投入产出分析
3.社会核算矩阵
4.社会核算矩阵在CGE模型中的作用
5.一般均衡条件：零利润条件，市场出清，平衡条件
6.最优化与一阶条件:拉格朗日算子法
7.数值计算方法：差分方程的求解，迭代方法

专题三 静态CGE模型
1.Leontief技术模型
2.Cobb-Douglass技术模型
3.混合技术模型与嵌套模型
4.CGE模型的验证

专题四 动态CGE模型
1.递推动态模型
2.跨期动态效用函数
3.跨期动态模型

专题五 CGE模型总结与复杂CGE模型
1.国际贸易的政策分析
2.CGE模型的建模步骤
3.模型的闭合问题
4.CGE模型参数的估计

五、碳库、碳平衡、温室气体、碳循环

六、GAMS的数学建模和优化分析

优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题，求解优化问题的一般做法是：建立模型、编写算法、求解计算。常见的问题类型有线性规划、非线性规划、混合整数规划、混合整数非线性规划、二次规划等，优化算法包括人工智能算法和内点法等数学类优化方法。算法编写是一个较为复杂的过程，对于规模较大且复杂性较高的优化问题尤其如此，且同一种算法在处理不同问题时参数的设置、架构的改动相对不够便利。而GAMS作为一款功能强大的通用代数建模优化软件，能够化繁为简，避开复杂的算法编写，将使用者的目光更多地聚焦到模型上而非算法上，为各类优化问题的求解带来极大便利。本课程旨在帮助各领域研究人员掌握GAMS这一强大优化工具的使用，更好地解决专业问题，课程内容包括典型优化模型和算法介绍、GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试、实际应用算例演示与经验分享等五个章节，算例中除了一般案例展示还涵盖了基于GAMS的实际应用案例分析。

第一章 典型优化模型、算法讲解和基于GAMS进行优化分析的优越性
一、典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等）
二、人工智能算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等）
三、数学优化方法（分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、内点法、奔得斯分解法等）
四、基于GAMS进行数学建模和优化分析的优势

第二章 GAMS安装和界面
一、GAMS安装
二、File功能
三、Edit功能
四、Search功能
五、Windows功能
六、Model Libraries模型库
七、Help功能

第三章 GAMS程序编写【讲解+实践操作】
一、模型构成
二、编程原则
三、建立集合Set
1.静态集合
2.多重集合
3.动态集合
4.有序集合（SOS1、SOS2）
四、录入参数Parameter 
1.一般标量
2.索引参数
3.表格参数
4.数据导入（Excel表格数据）
5.参数赋值
五、设置变量Variable
1.一般标量
2.索引参数
3.表格参数
4.数据导入（Excel表格数据）
5.参数赋值
六、构建方程Equation
1.方程定义
2.方程关系符
3.函数和运算表达
4.标量方程
5.索引方程
6.条件方程（条件控制$）
七、计算模型Model solve
1.模型的分类和求解
2.计算参数设置（Options）
3.求解器(Solver)的比较分析与选择
八、展示结果Display
1.变量结果展示
2.参数展示
九、一般算例演示

第四章 GAMS程序调试【讲解+实践操作】
一、查看计算日志
二、分析求解报告
三、程序调试方法

第五章 实际应用算例与经验分享
一、基于GAMS的优化实例分享
二、常用表达式注意事项
三、属性修改的其他方法
四、其他软件调用GAMS

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