2.度日回歸的計(jì)量方法。基于度日(冷度日和暖度日)指標(biāo)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)回歸方法是氣候?qū)δ茉葱枨髠?cè)的影響評價研究中最常采用的研究方法類型，這方面的研究始于1980年代后期。度日是研究氣溫與能源消費(fèi)之間關(guān)系時最常用到的一種時間溫度指標(biāo)，是指日平均溫度與規(guī)定的基準(zhǔn)溫度間的實(shí)際離差。為了研究方便，度日又分為：采暖供熱度日(HeatingDegreeDay，HDD，簡稱熱度日)和制冷降溫度日(CoolingDegreeDay，CDD，簡稱冷度日)。凡是平均溫度低于基礎(chǔ)溫度的均計(jì)入熱度日數(shù)，而高于基準(zhǔn)溫度的均計(jì)入冷度日數(shù)�；鶞�(zhǔn)溫度由人為設(shè)定，一般取18℃作為人體最舒適溫度。將冷度日和暖度日作為回歸元引入能源供需回歸模型中，即為最常見的度日回歸的計(jì)量方法。度日計(jì)量回歸模型由于方法簡單、適用性強(qiáng)、結(jié)果穩(wěn)健等得到廣泛應(yīng)用，但其缺點(diǎn)在于需要收集大量的時間序列數(shù)據(jù)作為變量條件。
3.能源生產(chǎn)仿真模型。能源生產(chǎn)仿真模型主要用于氣候變化對可再生能源生產(chǎn)影響的研究中，一般將氣候因子變量作為原始輸入變量，進(jìn)而利用降尺度方法得到對機(jī)組運(yùn)行起作用的有效氣候因子，最后由產(chǎn)量仿真模型進(jìn)行模擬。如DeLucena等胡在分析巴西水電生產(chǎn)和液態(tài)生物燃料生產(chǎn)的氣候變化易損性時運(yùn)用了能源生產(chǎn)仿真模型。首先，由大尺度GCM模型預(yù)測得到目標(biāo)年的天然降雨量，然后用統(tǒng)計(jì)降尺度方法ARMAl2季節(jié)調(diào)整模型預(yù)測得到局部盆地詳細(xì)的水流量信息，兩者結(jié)合預(yù)測水電機(jī)組注入水流量，最后以此作為輸入變量輸入到能源生產(chǎn)仿真模型來預(yù)測水電產(chǎn)量。
四、當(dāng)前研究特點(diǎn)及未來發(fā)展方向
(一)供需預(yù)測研究中存在較多的不確定性問題
由于氣候變化是較長期的影響和反應(yīng)過程，考慮氣候變化影響的能源供需預(yù)測研究的預(yù)測范圍大多是幾十年甚至上百年。不同的氣候情景直接影響預(yù)測結(jié)果，而未來溫室氣體排放總量、大氣溫室氣體濃度和全球氣候變化均存在較高的不確定性，這直接導(dǎo)致能源供需的長期預(yù)測結(jié)果同樣存在不確定性。例如，水電生產(chǎn)取決于水流量和全年不同時間的變化，長期趨勢預(yù)測不會捕捉到這樣詳細(xì)的信息。此外，能源生產(chǎn)與使用除受氣候變化的影響外，還會受眾多其他因素的影響，如經(jīng)濟(jì)增長模式、土地利用、人口增長、技術(shù)水平、社會和文化差異等。因此，目前氣候變化對能源系統(tǒng)影響的預(yù)測研究還僅僅是方向性和趨勢性的情景分析，而非準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，更加確定性的預(yù)測是未來研究中的重要問題。
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