2020年9月22日，习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上的讲话，应对气候变化《巴黎协定》代表了全球绿色低碳转型的大方向，是保护地球家园需要采取的最低限度行动，各国必须迈出决定性步伐。中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。

前期大量研究表明人口、产业结构、能源强度、经济增长和能源消费结构这些因子均会对未来碳排放量的改变造成一定影响，碳排放的强弱受到多个因素影响，而各个因素对碳排放的影响程度又有不同，因此非常值得把各个因素的影响程度区分开来。但是纵观国内外已有的研究成果，仍主要存在几个方面的问题，一是对于碳排放引起的气候、环境等变化，大部分研究成果，定性分析要多于定量分析；二是对于影响碳排放量的因子分析，主要是以单一因素为着手点，对于因子的选择多属于直接选定，没有经过合理筛选。通过分析合理的影响因素，开展碳排放影响因素选取，结合大数据技术实现碳排放预测分析。
分析能够影响碳排放的因素，比如地区生产总值、产业结构、人口、能源消费等。通过皮尔逊相关性分析等算法进行显著性和相关性分析，达到影响因子预选的目的，构建出多因子与碳排放量之间的数学模型，应用神经网络等算法，实现碳排放量的精准预测。

1、报名参赛：选手选择竞赛，点击“报名参赛”完成注册或者登录即可报名成功。选手可以单人建队参赛，也可以与他人组队参赛。

2、提交结果：报名后选手“下载数据”，按照比赛要求进行数据处理，根据要求“提交结果”并获得分数。

3、赛后获奖：比赛结束后官方工作人员会在竞赛圈公布获奖队伍名单，并联系获奖选手。

比赛过程中请仔细阅读赛程安排、参赛规则、赛题数据说明等竞赛信息，如有疑问请联系竞赛工作人员。