论文综合了分析了中国1970年至2007年间的27种影响全球气候变化的因素,包括人为因素、经济因素以及因工业、迁徙以及自然因素等变量。实证研究表明所列的各种变量不能仅用碳排放量或其他因素准确的评价。这主要是因为评价常数因不同地区碳排放强度而不同。需要结合经济发展等因素做综合分析。研究采用科学性和逻辑性较强的预测工具-灵敏度模型对中国气候变化进行模拟分析。模拟了中国未来10年环境的可持续变化,并给出了11个模拟变量。积极影响因素GDP增长值变量显示排放量随GDP增长值的增加而增加,但最后呈回落趋势。与Environmental Kuznet Curve (EKC)相矛盾的发现是,人口对排放量的影响在低收入范围内比高收入范围显著。此外在中国,能源效应的微分效应因富裕程度的不同而变化。当CO2的排放量达到峰值时,能源效应对排放量的影响最大。为验证此推论,论文根据中国不同富裕程度分析人口压力对排放量的影响。模型针对不同基线模型体系建立,相互嵌套。经验证,模拟结果与数据吻合性良好,标志着可进一步缩小Akaike Information Criterion (AIC)统计基线模型(-852对-826),相应的一个自由度变化((n-1),本文为+26.0 )。消极影响因素是人口的边缘效应相对于收入稳定程度对排放量影响小。改进的灵敏度模型有利于政府决策并采取适当手段。对于已经建立起相应手段的地区,本研究可加深所研究因素对中国乃至全球气候变化的理解。灵敏度模型为全球气候变化和可持续性的连锁反应提供了适当的解决途径。相对于现有手段它具有以下特点:用控制方法论既考虑了系统结构中的个性因素,又可模拟例如风险意识,自然景观质量等非定量因素。