【报告摘要】减缓气候变化是一项跨越国界的全球性挑战，需要在广泛层面进行有效的国际合作。人类生产和消费活动中产生的温室气体排放路径不明确的问题一直是国际合作减缓气候变化的主要障碍。本研究为解决该问题提供了一种可行的方法，基于投入产出分析、复杂网络分析等方法，给出了在多国间生产与消费的复杂网络中辨识温室气体减排关键路径的EDFM方法。以甲烷减排为例，应用该方法辨识了2000-2018年各年度全球67个主要经济体和14个行业的国内与国际生产和消费网络中甲烷减排的关键路径，分析了该关键路径的结构随时间变化的特征，定量测算了引起关键路径中甲烷排放量变化的6个主要驱动因素的贡献率。同时，针对关键路径包含的主要国别和行业，我们以我国温室气体排放主要来源的水稻生产和居民食物消费为例，基于大数据和机器学习等方法，构建了对应它们减排策略研究的GBoost，LightGBM等机器学习组合模型、最优化模型等，给出了我国水稻各主产省份详细的温室气体的减排策略、及通过我国居民膳食结构调整实现温室气体减排的最优策略。本报告仅是减缓气候变化行动策略研究的初探，为未来全面系统地制定更有效的减缓气侯变化行动国际合作方案提供了初步的量化分析框架和适用的模型方法。

【报告人简介】刘秀丽，中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博士生导师，经济分析与预测科学研究室主任、党支部书记，国家万人计划领军人才入选者。Harvard University, University of Illinois at Urbana-Champaign, New York University 高级访问学者。研究方向是面向可持续发展的宏观经济-人口-资源-环境复杂系统分析与建模；大数据、因果分析与预测；政策仿真与决策支持等。已在Sustainable Production and Consumption, Energy, Desalination, Nutrients等相关领域顶级和重要期刊发表论文120余篇，出版中英文专著4部，合编著作近20部。向中办和国办提交主笔的政策研究报告90余篇，获得国家主要领导人的批示几十次，部分建议被纳入中央文件和国家发展规划中。部分研究成果曾获国家科技进步奖二等奖、大禹水利科学技术奖一等奖、中国科学院科技促进发展奖二等奖、北京市科学技术奖一等奖等重要奖项。兼任中国投入产出学会副理事长与常务理事、中国运筹学会理事、中国系统工程学会系统理论专业委员会委员、中国投入产出与大数据研究会副会长等。