一种利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法及系统

本发明涉及碳排放监测方法，尤其涉及一种利用大数据的黄河流域碳排放动态监测系统。

背景技术：

1、随着全球气候变化问题日益严峻，碳排放监测对于环境保护和可持续发展至关重要。黄河流域涵盖众多产业、人口密集区域，能源消耗量大，碳排放来源复杂多样，包括工业生产、能源开采、交通运输、居民生活等各个领域。传统的碳排放监测手段往往依赖于定期的实地调研、抽样检测以及企业自行上报数据，这些方法存在诸多局限性：一是数据获取周期长，难以实时反映碳排放动态变化；二是抽样范围有限，无法精准涵盖整个流域的各类排放源，易造成数据偏差；三是不同部门、地区间数据格式与标准不统一，整合难度大，阻碍了对流域碳排放全景的准确掌握。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是如何提供一种可以及时、全面、准确的对黄河流域的碳排放进行监测的方法及系统。

2、为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，包括如下步骤：

3、s1，数据采集：构建多源数据采集网络，整合来自黄河流域的卫星遥感、地面监测站点、物联网传感器以及各类政务、企业信息系统的与碳排放相关的数据；

4、s2，数据预处理：首先对采集的多源数据进行清洗，然后进行数据标准化，依据统一的数据字典，将不同来源数据的单位、量纲进行统一；最后进行数据融合，形成表征多源数据之间关系的多维融合特征向量；

5、s3，碳排放核算模型构建：通过融合神经网络以及支持向量机，构建碳排放核算模型构建，以处理后的多维融合特征向量作为输入，碳排放信息作为输出，训练所述碳排放核算模型，并利用随机森林回归算法，对碳排放核算模型进行核算参数动态调整，优化模型参数；

6、s4，动态监测与预警：利用构建的碳排放核算模型，对黄河流域碳排放进行实时动态监测，当监测到某区域或行业碳排放增速过快或强度超标时，系统自动触发预警；

7、s5，数据更新与模型优化：持续更新数据采集网络中的各类数据，并使用新的数据对多维融合特征向量以及碳排放核算模型进行优化，然后再使用优化后的碳排放核算模型对黄河流域的碳排放量进行监测。

8、相应的，本发明还公开了一种利用大数据的黄河流域碳排放动态监测系统，包括：

9、数据采集模块：用于构建多源数据采集网络，整合来自黄河流域的卫星遥感、地面监测站点、物联网传感器以及各类政务、企业信息系统的与碳排放相关的数据；

10、数据预处理模块：用于首先对采集的多源数据进行清洗，然后进行数据标准化，依据统一的数据字典，将不同来源数据的单位、量纲进行统一；最后进行数据融合，形成表征多源数据之间关系的多维融合特征向量；

11、碳排放核算模型构建模块：用于通过融合神经网络以及支持向量机，构建碳排放核算模型构建，以处理后的多维融合特征向量作为输入，碳排放信息作为输出，训练所述碳排放核算模型，并利用随机森林回归算法，对碳排放核算模型进行核算参数动态调整，优化模型参数；

12、动态监测与预警模块：用于利用构建的碳排放核算模型，对黄河流域碳排放进行实时动态监测，当监测到某区域或行业碳排放增速过快或强度超标时，系统自动触发预警；

13、数据更新与模型优化模块：用于持续更新数据采集网络中的各类数据，并使用新的数据对多维融合特征向量以及碳排放核算模型进行优化，然后再使用优化后的碳排放核算模型对黄河流域的碳排放量进行监测。

14、采用上述技术方案所产生的有益效果在于：1）整合了卫星遥感、地面监测站点、物联网传感器以及政务、企业信息系统等多种不同类型数据源，极大扩充了碳排放监测的数据广度与深度，且不同数据源各自具备适配其特性的快速更新频率，能跟踪黄河流域碳排放动态变化，捕捉如工厂突发设备故障导致能耗剧增、城市交通高峰时段碳排放飙升等瞬时波动，使得碳排放监测数据更真实。

15、2）利用地理信息系统gis，以黄河流域地图为基底进行数据融合，能够实现多源数据在空间上准确对位，将流域各地理位置上的碳排放相关信息整合，并通过三维时空呈现，直观展现碳排放随时间在流域空间内的演化态势，为后续碳排放核算模型提供高质量输入数据。

16、3）针对黄河流域不同行业，不同领域特点设置核算模型，能够贴合流域实际情况，大幅提升碳排放核算精度。引入机器学习算法，挖掘隐性影响因素，动态调整模型的核算参数，并能自适应学习碳排放规律变化，实时优化精度，能够精准反映黄河流域碳排放实际。

17、4）利用构建的碳排放核算模型，能够定时计算一次流域总体碳排放强度及各区域、行业分布，并以可视化图表在监控大屏展示。高频次的计算更新与直观图表呈现，将黄河流域碳排放动态变化实时转化为可视化信息；设定多级别碳排放预警阈值，一旦监测到区域或行业碳排放增速过快、强度超标，系统立即自动触发预警。

技术特征：

1.一种利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，其特征在于包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，其特征在于，所述s1数据采集步骤中：

3.如权利要求1所述的利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，其特征在于，所述步骤s2数据预处理包括：

4.如权利要求3所述的利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，其特征在于，形成多维融合特征向量的方法包括如下步骤：

5.如权利要求1所述的利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，其特征在于，所述步骤s2-4）属性融合与特征提取包括如下步骤：

6.如权利要求5所述的利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，其特征在于，所述分析不同数据源数据对于反映该位置碳排放特征的相对重要性包括如下步骤：

7.如权利要求1所述的利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法，其特征在于，所述s3具体包括如下步骤：

8.一种利用大数据的黄河流域碳排放动态监测系统，其特征在于包括：

技术总结
本发明公开了一种利用大数据的黄河流域碳排放动态监测方法及系统，包括如下步骤：构建多源数据采集网络，对采集的多源数据进行清洗，然后进行数据标准化，最后进行数据融合，形成表征多源数据之间关系的多维融合特征向量；通过融合神经网络以及支持向量机，构建碳排放核算模型，利用构建的碳排放核算模型，对黄河流域碳排放进行实时动态监测；持续更新数据采集网络中的各类数据，并使用新的数据对多维融合特征向量以及碳排放核算模型进行优化，然后再使用优化后的碳排放核算模型对黄河流域的碳排放量进行监测。所述方法和系统可以及时、全面、准确的对黄河流域的碳排放进行监测。

技术研发人员：王蓉,牟翠翠
受保护的技术使用者：兰州大学
技术研发日：
技术公布日：2025/4/17