近年来,温室气体排放引发的全球变暖导致高温、暴雨等极端天气问题,威胁了世界的可持续发展,对此,中国提出了“双碳”目标。而作为全球最大的能源消耗国和温室气体排放国,相较于发达国家,中国2060年实现“碳中和”需要付出更多努力。因而作为中国经济中心、能源消费的净输入地和生态文明建设的先行示范区,长三角肩负着率先完成“双碳”的重要使命。本文基于此背景探索研究了长三角碳排放的主要影响因素和三种情景下的未来发展趋势,并提出对应减排建议,对长三角协同发展下的能源规划和低碳经济有重要现实意义。通过对长三角碳排放研究,得出以下成果:1)核算能源消费碳排放量并分析现状。长三角碳排放量当前处于逐渐回落阶段,能源利用效率优于平均水平,但经济增长仍依赖能源消费,随着经济发展和技术的提升,降低能源消费需要花费更多的时间与资金。2)构建长三角影响因素模型。基于变量筛选的改进“扩展—STIRPAT”模型的构建,发现能源消费总量为长三角碳排放最显著的影响因素,第二产业结构降低与城市化水平的提高对碳排放有抑制作用,且三省一市的显著变量根据地区的不同存在差异。3)构建三种情景下长三角趋势预测模型并验证贝叶斯优化的有效性。基于Lasso及改进方法变量筛选结果,采用贝叶斯优化的SVR模型,确定Lasso-BOA-SVR为最终预测模型,结合情景分析法预测未来趋势。长三角碳排放呈现“倒U”趋势,高碳、基准、低碳情景分别于2030年、2028年、2026年达峰,峰值为219543万吨、203574万吨、190360万吨,政府对人口、能源、经济的要求越高,碳排放量越低。4)三省一市完成达峰时间与建议。高碳情景下上海、江苏、浙江、安徽分别于2022年、2029年、2033年、2031年达峰,上海和江苏可以完成于2025年实现达峰和率先达峰的目标,基准和低碳情景下三省一市均可以完成“碳达峰”目标,基于此在区域协同发展、机制体系构建、能源技术创新、产业结构与能源结构、绿色生活发展5个方面提出建议。本文以长三角碳排放量为研究对象,采用变量筛选的“扩展—STIRPAT”构建影响因素模型、情景分析法的BOA-SVR构建预测模型,从理论层面看,选取长三角作为研究对象为碳排放理论研究拓宽了范围,更好的完善了理论研究,也为其他协同发展区域提供了理论基础,而且采用Lasso-BOA-SVR组合模型,为碳排放预测提供了更多模型组合的可能。从实际应用层面看,采用更全面的能源分类数据和符合现实情况的碳排放系数,提高了能源消费碳排放核算的准确性,并且依据结论提出的政策建议也为其他区域未来能源规划提供可借鉴的经验。