除測算已產生的 CO2外，對CO2的排放預測也非常重要。在我國“雙碳”目標頒布后，碳排放的預測對政策的制定與實施有著重要的指導意義。用于這類預測的方法或模型主要有IPAT模型、STIRPAT模型、對數平均迪氏指數法（LMDI）、廣義迪氏指數分解法（GDIM）、經濟—能源—環(huán)境—一般均衡模型等。

 

IPAT模型是美國斯坦福大學人口學家 Ehrlich和Holder于1971年針對技術改善環(huán)境惡化提出的人文驅動因素對環(huán)境影響的模型。IPAT模型的核心公式是I=PAT恒等式，其中I代表環(huán)境影響（impact）、P代表人口（population）、A代表富裕程度（affluence）以及T代表技術（technology）。由于該模型反映的是碳排放與影響因素之間單調線性關系，而且與環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）的研究結論相悖， 因而Dietz and Rosa將其改為隨機形式，即STIRPAT模型。兩個模型均采用指數的方法，結合對影響碳排放的因素，對未來的碳排放做出預測。學者陳占明等利用二氧化碳數據庫與地級市數據，通過擴展的STIRPAT模型進行實證分析表明，控制人口規(guī)模是大型城市碳減排的關鍵，而中、小型城市應注重技術提升與產業(yè)結構優(yōu)化，城市規(guī)模會影響整體碳達峰的路徑設計。

 

在碳排放變化影響因素分解研究領域，對數均值迪氏指數分解法（Logarithmic Mean Divisia Index method, LMDI）因具備諸多優(yōu)良的特性而得到了廣泛的應用，該方法不但能夠消除不能解釋的殘差項，而且能夠處理數據中的0值問題，還具有計算過程簡單、所得分解結果直觀的特點，LMDI方法可以使模型結果具有更強的說服力。李佛關和吳立軍利用LMDI分析發(fā)現能源結構與人口規(guī)模方面的碳減排效益有待優(yōu)化，經濟發(fā)展水平過于激進會導致減排受阻，技術提升成為減排主攻方面。之后逐漸演變出了廣義迪氏指數分解法（GDIM）王勇等針對東北地區(qū)的交通運輸情況，利用 GDIM 分別進行在基期、低碳、低碳與技術雙重提升三類不同情景下進行碳達峰預測，預計在倡導和實現低碳節(jié)能、提升能源技術的情形下，中國交通運輸行業(yè)能夠在2030年及之前實現不同程度的碳達峰。

 

經濟—能源—環(huán)境—一般均衡模型則是設計在2025年低值單峰情景、2025年高值單峰情景、2027年中值單峰情景、2025-2027年平臺型達峰情景等4種碳達峰情景下，碳減排政策對我國GDP增長、居民消費、固定資產投資、就業(yè)等的影響，以探尋在實現碳排放量最小情況下，對經濟發(fā)展負面影響相對更小的路徑。張世國等基于國家信息中心經濟—能源—環(huán)境一般均衡模型模擬估計我國在2025年實現不同碳達峰峰值帶來的經濟損失，通過對比發(fā)現，在到達碳達峰之前，節(jié)能減排力度越大，不僅會降低達峰絕對值，更會減輕后期碳中和所面臨的環(huán)境壓力。