油气资源供应量变化趋势预测

Question

如题所述

Answer 1

（一）预测模型选择及可行性分析

用于预测研究的模型有很多，如指数平滑模型、回归分析模型、灰色预测模型等。使用不同的预测模型需要满足不同的条件，因此，对中国石油或天然气的储量、生产量、消费量和进口量值进行预测，首先要根据数据变化的基本规律选择相关预测模型。

1.石油资源供应量预测模型选择

根据BP公司2013年的能源统计报告，可以得到从1980年至2012年间中国石油储量和生产量（表4-5）。

表4-5 中国石油历年储产量统计　单位：10⁶t

续表

数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013 和中国国土资源综合统计。

注：储量数据换算系数吨桶7.3（中石油）。

将表4-5数据做散点图（图4-4）后可见，1980年至2010年间，中国石油储量值的变化规律略显特殊，需要分段研究。石油生产量数据规律性较强，可以采用回归分析法。将表4-4数据做散点图（图4-5）可见，进口量的数据变化规律性较强，也可采用回归分析法。如果预测采用回归分析，其模型的选择需根据计算出的可决系数（R²）来决定。

2.天然气资源供应量预测模型选择

根据BP公司2013年的能源统计报告，可以得到从1980年至2012年间中国天然气储量和生产量（表4-6）。

表4-6 中国天然气历年储产量统计　单位：10⁸m³

数据来源：BP Statistical Review of World Energy June 2013。

将表4-6数据做散点图（图4-6）。散点图趋势显示，中国天然气储量和生产量的数据变化规律性较强，可采用回归分析法。

图4-4 中国历年石油储产量数据散点图

图4-5 中国历年石油进口量数据散点图

图4-6 中国历年天然气储产量数据散点图

（二）储量预测

1.石油资源储量预测

对表4-5中的储量数据进行初步观察，发现数据分布呈现的规律分为两时段（图4-5显示）。并且因勘查条件的影响，石油储藏量与当年是否发现新的更大的油田有很大的关系，因此数据呈现不太规则的周期性变化。为了提高预测的准确度和可信度，对中国石油储量的预测分为两段进行：第一时段，1980年至1998年间，散布图具有周期波动状变化特征，但起伏较大；用1998年以前的数据，预测1999年至2020年的储备量，时间跨度为22年。第二时段，1999年至2012年间，散布图基本呈现单调上升趋势；用1999年至2012年的数据，预测2013年至2020年间8年的储量值。这样可讨论在两种经济、技术环境背景下的中国石油储量可能的变化规律。

另外，为了使预测更加准确并可信，使用GM（1，1）、GM（2，1）模型预测实验，其结果无法通过检验。所以最终使用回归方法预测。

石油储量第一时段预测利用SPSS 19.0 软件，将表4-5 中的数据进行处理，得到不同回归模型的可决系数（R²）和拟合度结果状态值，包括线性、二次、三次和幂函数的回归模型。而三次回归的可决系数R²=0.780，其他模型的可决系数值远远小于该值。单因素方差分析时，F＞F_0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国石油储量1980年至1998年间的回归预测模型见公式（4—1）。

y=0.746x³－25.049x²+257.055x+1451.431（4—1）

而且，

=3.29。

所以可以使用预测模型公式（4—1）进行中国石油储量的回归预测。预测结果见表4-7。

表4-7 中国石油储量1999-2020预测值　单位：10⁶t

石油储量第二时段预测，依上步骤，出局处理后结果显示，三次回归的可决系数R²=0.915，其他模型的可决系数值都远小于该值。单因素方差分析时，F＞F_0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，也表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国石油储量1999年至2012年间的回归预测模型见公式（4—2）。

y=0.452x³－7.414x²+42.734x+2033.524（4—2）

而且，

＝3.71。

所以可以使用预测模型公式（4—2）进行中国石油储量的回归预测。预测结果见表4-8。

表4-8 中国石油储量2013-2020预测值　单位：10⁶t

比较2011-2020年间数据，显示两个模型预测的结果差别很大，这与预测的时间跨度有很大关系。一般情况下，回归预测方法预测3年内的变化趋势较为准确，8年内的具有一定的参考价值。所以，本次研究将使用第二时段的预测数据。

另外，两个时段的预测模型也可能代表两种不同的技术条件下的环境情况。第一种模型说明，如果石油勘查技术有所突破而使石油勘查成果显著，那么中国石油储量的变化走势趋近于该模型。第二种情况显示，如果中国石油勘查技术没有什么大的改变，与目前情况大致相当，则随着开采量的迅速上升储量的增加值变化不大。

2.天然气资源储量预测

将表4-6中的数据进行处理，得到不同回归模型的可决系数（R²）和拟合度结果状态值，包括二次、三次、复合函数和指数函数的回归模型。而三次回归的可决系数R²=0.890，其他模型的可决系数值小于该值。单因素方差分析时，F＞F_0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著影响力特征。因此，中国天然气储量1980年至2012年间的回归预测模型见公式（4—3）。

y=0.0003x³－0.011x²+0.161x+0.394 （4—3）

而且，

＝2.9223。

所以可以使用预测模型公式（4—3）进行中国天然气储量的回归预测。预测结果见表4-9。

表4-9 中国天然气储量预测值统计　单位：10¹²m³

从预测结果可见，中国天然气储量到2015年可达近6×10¹²m³，2020年升至近10×10¹²m³。

（三）产量预测

1.石油资源生产量预测

将表4-5 中的年份作为自变量，产量作为因变量。利用SPSS 19.0 版本软件，处理储量数据，得到不同的回归模型的可决系数（R²）和拟合度结果状态值，包括线性、二次、三次、幂和复合等函数的回归模型。单因素方差分析，F＞F_0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著的影响力。但综合拟合分析结果显示，线性回归模型拟合度最高。因此，中国石油生产量的线性回归预测模型见公式（4—4）。

y=3.068x+101.714 （4—4）

而且，F储量（1980—2012）=

＝1282.343＞F_0.05（1，31）储量（1980—2012）＝4.1709。

所以可以使用预测模型公式（4—4）进行中国石油生产量的回归预测。预测结果见表4-10。

使用灰色预测方法，中国石油的生产量符合“灰因白果律”的灰色预测事件。本次预测的X⁽⁰⁾即为1980年的产量值，即

(1)＝106.0；t从1取到33的整数。可得GM（1，1）预测模型公式（4—5）。

中国油气战略储备研究

检验计算，平均相对残差值为0.0048，小于0.05。

后验差检验计算结果显示C_生产量＝0.0365＜0.35。

小误差概率检验计算

＝0.9952＞0.95。

则说明中国石油生产量的G M（1，1）模型公式（4—4）精度为一级。用此模型进行预测计算结果见表4-10。

表4-10 中国石油生产量预测值统计　单位：10¹⁰t

使用线性回归预测模型和G M（1，1）模型计算出中国石油生产量2013年以后8年间的变化趋势情况（表4-10）显示，历年的变化趋势水平线性回归预测小于灰色预测的增量值，但都是呈现稳步上升趋势。所以按照目前的开采技术等条件，到2015年中国石油生产量将达到（212.16～220.45）×10⁶t，2020年会升至（227.50～243.51）×10⁶t。

2.天然气资源生产量预测

依据以上的方法，将表4-6的数据处理后得到不同的回归模型的可决系数（R²）和拟合度结果状态值，包括二次、三次、复合函数和指数函数等的回归模型。其中三次回归预测的R²=0.992为最大。

单因素方差分析时，F＞F_0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，表现出因素具有显著的影响力。因此，中国天然气生产量的线性回归预测模型见公式（4—6）。

y=0.005x³－0.244x²+3.678x+3.875 （4—6）

而且，

＝2.8387。

所以，可以使用模型公式（4—6）进行预测。预测结果见表4-11。

表4-11 中国天然气生产量预测值统计　单位：10⁹m³

结果显示，2015年中国的天然气生产量将达到约178×10⁹m³，2020年可能会升至约264×10⁹m³。

（四）进口量预测

利用SPSS 19.0软件，将表4-4中的数据进行处理，得到不同回归模型的可决系数（R²）和拟合度结果状态值，包括线性、二次、三次和幂函数的回归模型。单因素方差分析时，F＞F_0.05（r－1，n－r）或p＜0.05，也表现出因素具有显著影响力特征。综合拟合分析结果显示，二次回归模型拟合度最高。因此，中国石油进口量的二次回归预测模型见公式（4—7）。

y=0.5482x²+4.1546x－0.8693 （4—7）

而且，

＝3.5219。

所以，可以使用预测模型公式（4—7）进行中国石油进口量预测。预测结果见表4-12。

表4-12 中国石油进口量预测值统计　单位：10⁶t

预测结果显示，在目前的生产量水平和消费需求增长趋势下，中国石油进口量在2015年和2020年分别达到3.5×10⁸t和5.1×10⁸t左右。如果中国的能源消耗结构变化不大，新型能源开发利用速度不太快，那么中国的石油进口依存度将会长期处于一个高的水平。