在经济快速发展的今天,随着工业、建筑业和城市交通等行业的飞速发展,人类向大气中排放的二氧化碳等一系列温室气体总量逐年增多,导致了全球温度上升等多种环境问题的浮现,这些问题已经严重影响到当今社会的发展进程。根据IPCC评估报告,排放到大气中的气体有90%都是污染性气体,其中二氧化碳排放量的爆发性增长最为突出,这些排放物是导致全球温度上升的主要原因。同时气象专家和医学专家也都指出,雾霾天气也源于碳排放量的日益增加,因此,迫切需要针对影响碳排放的主要因素,碳排放趋势的预测以及高碳排放行业相关问题进行研究。本文从碳排放影响因素出发,利用自上而下的计算方法,以经过处理后的直接碳排放系数为准,对2005年到2015年的陕西省碳排放量进行了测算,得出近年来碳排放总量的变化趋势;利用粗糙集的属性约简思想,从影响碳排放的因素中提取出主要影响因素,形成了碳排放预测指标体系,结合BP神经网络模型对陕西省碳排放进行了预测;同时选取出陕西省高碳排放行业,依据投入产出理论构建了行业完全碳排放分析框架,并利用其测算出高碳排行业的直排系数、完排系数及各环节碳排放占比,依据行业在隐含转移环节、居民消费环节、政府消费环节、投资环节、进口与出口环节等相关终端环节产生的碳排放数值,对高碳排行业进行排序,从而得到陕西省高碳排行业碳格局分布,据此提出了陕西省碳减排过程中应重点关注的行业、环节及群体,为陕西省碳减排政策的制定提供辅助。