[发明专利]一种城市群交通碳排放特征分析的方法在审

专利信息
申请号: 202310599742.X 申请日: 2023-05-25
公开(公告)号: CN116663921A 公开(公告)日: 2023-08-29
发明(设计)人: 张琪;吴鼎新;柴树林;谢乐恬;闻静;葛格;强燊;宋占炯;庄俊杰;吴涛 申请(专利权)人: 淮阴工学院
主分类号: G06Q10/0637 分类号: G06Q10/0637;G06Q10/0639;G06Q50/26
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 223003 江苏省淮*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 城市群 交通 排放 特征 分析 方法
【权利要求书】:

1.一种城市群交通碳排放特征分析的方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)基于ArcGIS软件,将城市群交通碳排放的空间格局进行可视化;

(2)基于引力模型构建碳排放空间关联网络,计算出引力矩阵之后,接着将交通碳排放的引力关联矩阵转化为二值矩阵,构建出交通碳排放空间关联矩阵;

(3)利用UCINET软件中的可视化工具Netdraw绘制交通碳排放关联网络演化图;

(4)利用软件UCINET运行计算网络密度,用其中的CONCOR模块对空间关联网络进行凝聚子群分析,将城市群分为四个子群;

(5)对子群密度矩阵和像矩阵的分析探究子群间相互作用机理;

(6)运用UCINET软件中的QAP对交通碳排放关联性分析,得到城市群空间关联与影响因素的回归结果。

2.根据权利要求1所述的一种城市群交通碳排放特征分析的方法,其特征在于,所述步骤(1)具体为:

基于ArcGIS软件,将城市群交通碳排放的空间格局进行可视化,以5年为1个间隔,分别绘制出所研究年限每隔五年的交通碳排放现状的总量、碳排放量以及交通碳排放强度空间分布图。

3.根据权利要求1所述的一种城市群交通碳排放特征分析的方法,其特征在于,所述步骤(2)具体为:

(2.1)基于引力模型构建碳排放空间关联网络;所述引力具体模型构建如下式:

其中,i、j表示城市;Gij表示城市i与城市j之间的交通碳排放引力,即交通碳排放关联程度;P表示城市人口规模;T表示城市交通碳排放量;G表示城市生产总值;kij表示城市i在城市i、j之间交通碳排放联系中的贡献率;Dij表示城市i到城市j之间的距离;

(2.2)计算出引力矩阵之后,分别将所研究年限的交通碳排放引力进行可视化;

(2.3)将交通碳排放的引力关联矩阵转化为二值矩阵,若引力值高于该行的平均值,则取值为1,表明两个城市间存在碳排放存在关联关系,反之则取值为0,由此构建出交通碳排放空间关联矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种城市群交通碳排放特征分析的方法,其特征在于,所述步骤(4)具体为:

(4.1)通过节点之间的实际关系数与节点间理论上最大关系数的比值来计算的,具体的计算公式见下式:

其中,D表示城市群交通碳排放关联网络密度,N表示城市数量,M表示交通碳排放网络边数;

(4.2)根据软件UCINET运行结果,得到所研究年限的网络密度和网络关系数;

(4.3)用UCINET软件中的CONCOR模块对空间关联网络进行凝聚子群分析,选择最大分割深度为3,得到8个模块,4个子群。

5.根据权利要求1所述的一种城市群交通碳排放特征分析的方法,其特征在于,所述步骤(5)具体为:计算整体密度,若模块密度大于关联网络整体密度,则像矩阵取值为1,反之则为0,由此得出城市间碳排放之间关系的紧密程度。

6.根据权利要求1所述的一种城市群交通碳排放特征分析的方法,其特征在于,所述步骤(6)具体为:

(6.1)假设城市群交通碳排放空间关联性的影响因素为:地理位置D、经济发展水平G、城市人口规模P、能源消耗E;运用UCINET软件中的QAP对交通碳排放关联性分析,得到城市群空间关联与影响因素的回归结果;

(6.2)根据回归结果,地理位置、经济发展、城市人口、能源消耗所构成的差异矩阵有效解释城市群交通碳排放空间关联关系。

7.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的一种城市群交通碳排放特征分析的方法。

8.一种计算机设备,包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的一种城市群交通碳排放特征分析的方法。

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