当今世界,各个国家都在关注气候变暖问题,温室气体排放是公认的导致气候变暖的最主要原因,如何降低温室气体排放已经成为全世界人民需要共同解决问题。中国正处于高速发展的阶段,作为碳排放大国,中国所面临的碳减排任务是非常艰巨的。探讨区域人类活动对碳排放的影响,对制定相关政策实现碳减排目标有重要的意义。辽宁省作为我国传统工业大省,在城市化发展和经济发展的双重推动下,能源燃烧碳排放量的增长是难以规避的。辽宁省在保证经济发展的同时,如何制定相关政策,实现碳减排是应该关注和探讨的问题。本文选取辽宁省2000-2016年相关数据,计算了能源消耗碳排放量,并基于STIRPAT模型对辽宁省人口、富裕度(以人均GDP表示)、技术进步(以能源强度表示)、第二产业产值、第三产业产值和城镇化水平这六种影响碳排放的因素进行了定量分析。通过STIRPAT模型回归结果可知,辽宁省各影响因素对于碳排放的影响从大到小以此为:人口、城市化率、人均GDP、第二产业产值、第三产业产值和能源强度。其中人口对碳排放量的影响要远大于其他影响因素,第二产业产值比第三产业产值对碳排放量的影响更大,在经济发展当中要侧重于第三产业。在此基础上通过灰色Verhulst模型对各影响因素进行预测,通过验证发现灰色Verhulst模型对各影响因素预测的拟合效果较好。将灰色Verhulst模型预测结果代入到STIRPAT模型当中对碳排放量进行预测。结果表明,2017-2030年辽宁省碳排放始终呈上升趋势,增长率逐渐降低,到2030年碳排放量将达到22991万吨,在2030年之前没有出现峰值。对2017-2030年碳排放的发展趋势以STIRPAT模型和灰色Verhulst模型结合的预测结果为基准,按照不同发展趋势,结合相关政策规定,分成了24种情景。未来24种情景中,高人口增长率的情景的碳排放量都要高于基准情景,低人口增长率的情景仅一种情景的碳排放量高于基准情景。通过比较不同情景的碳排放量,发现人口对碳排放影响最大,第二产业产值比第三产业产值对碳排放量的影响更大,经济发展应倾向第三产业,与STIRPAT模型的计算结论相同。