[发明专利]一种碳排放时空大数据的定位和计算方法及系统

说明书

本申请提出了一种碳排放时空大数据的定位和计算方法及系统，涉及大数据计算领域。一种碳排放时空大数据的定位和计算方法包括：建立卫星监测数据和无人机近地面获取数据的融合模型，获取化工园区碳排放的时空大数据；建立化工园区二氧化碳排放时空大数据数据库及开发可视化软件；通过BP神经网络和多元线性回归模型对化工园区企业碳排放进行预测分析，结合园区碳排放的时空大数据进行验证与改进建立化工园区的碳排放预测模型。利用时空大数据结合区域碳排放预测模型，精准监测园区碳排放情况，帮助园区企业做好提前的碳排放预测，能够更有效的实施温室气体减排，使园区企业更积极主动参与到碳交易中，既实现企业价值最大化。

技术领域

本申请涉及大数据计算领域，具体而言，涉及一种碳排放时空大数据的定位和计算方法及系统。

背景技术

碳排放导致全球气候变化加剧，极端天气事件增加。资源、环境、灾害问题日趋显著，对人类乃至全球生态系统造成严重威胁。在这一背景下，世界各国以全球协议的方式减排温室气体。

而实现减排温室气体，量化监测跟踪是非常重要的环节。

IPCC核算方法存在诸多缺陷，而且每次核算排查都耗时几个月之久，核算成本也极高。针对该核算方法的缺点，Climate Trace在2021年举行COP26会议上，提出：使用卫星+图像识别AI算法的技术路线来快速核实碳排放的建议。这一技术路线可通过卫星图片的差异来分辨排放者主动上报数据的正确性，快速识别错报漏报。此项工作为核实碳排放做出了有益的探索，但也存在一些不足；2021年11月发表在《Science》上的一篇文章指出了这一技术在量化测量和时间刷新上的不足，并指出“卫星+传感器+预测模型算法”的技术路线将是下一代的最佳路线，欧美发达国家将在2023年实现并应用这一新技术。即卫星遥感将会是碳数据最核心的数据采集和计算手段。

发明内容

本申请的目的在于提供一种碳排放时空大数据的定位和计算方法，其能够对碳排放的监测、溯源和改进起到量化监管的作用，为绿色可再生能源的产业体系构建提供数字化指导，而且能在碳吸收方面起到及时发现生态问题和守护生态平衡的作用。

本申请的另一目的在于提供一种碳排放时空大数据的定位和计算系统，其能够运行一种碳排放时空大数据的定位和计算方法。

本申请的实施例是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种碳排放时空大数据的定位和计算方法，其包括建立卫星监测数据和无人机近地面获取数据的融合模型，获取化工园区碳排放的时空大数据；建立化工园区二氧化碳排放时空大数据数据库及开发可视化软件；通过BP神经网络和多元线性回归模型对化工园区企业碳排放进行预测分析，结合园区碳排放的时空大数据进行验证与改进建立化工园区的碳排放预测模型。

在本申请的一些实施例中，上述建立卫星监测数据和无人机近地面获取数据的融合模型，获取化工园区碳排放的时空大数据包括：通过卫星光谱、影像和近地面数据的融合模型进行定位和计算得到碳排放的时空大数据，实现对化工园区的碳排放的精准监测；收集空气质量数据，通过相应软件系统对收集的数据进行处理和分析，并进行可视化呈现。

在本申请的一些实施例中，上述还包括：无人机二氧化碳立体网格化监测以预设范围为一个监测单元，对多个监测单元的连续监测及数据分析和呈现。

在本申请的一些实施例中，上述建立化工园区二氧化碳排放时空大数据数据库及开发可视化软件包括：建立化工园区二氧化碳排放时空大数据数据库，并进行数据库功能的开发。

在本申请的一些实施例中，上述还包括：将Pythom、Flask作为系统的开发语言，并结合ArcGIS Engine的组件技术进行系统的二次开发可视化软件功能。