一种基于大气CO_2浓度时空特征的碳排放分区估算方法

作者：张少卿; 雷莉萍; 宋豪; 郭开元; 吉张辉; 绳梦雅

来源：中国环境科学, 2023, 43(10): 5604-5613.

DOI：10.3969/j.issn.1000-6923.2023.10.057

• 人为碳排放
• 神经网络
• 多源数据
• 机器学习

针对人为碳排放的空间分布量级差异大导致排放数据的非正态分布问题,提出了一种基于卫星大气CO_2柱浓度(XCO_2)时空变化特征聚类分区构建人为碳排放神经网络估算模型方法.通过利用与人为碳排放强相关的卫星XCO_2数据时空变化(2010～2021年)特征的聚类分区,利用卫星观测的XCO_2和SIF以及夜间灯光、人口密度和人为排放清单数据EDGAR作为训练学习数据,以聚类区为单位分别构建人为碳排放神经网络估算模型,估算了2021年研究区人为碳排放.与EDGAR交叉验证结果显示,相比以中国全区数据作为训练学习样本统一建模方法的估算,本研究提出的分区建模估算结果从相关系数(R~2)的0.43提高到了0.82;空间分布更为合理;平均偏差由0.03 9Mt CO_2降低到0.018Mt CO_2.研究表明利用多源数据的神经网络训练学习进行人为碳排放的估算,能够为区域碳排放特征和排放清单的不确定性提高提供评估分析依据.

• 单位
  中国公路工程咨询集团有限公司; 中国科学院; 中国科学院大学; 中国地质大学（北京）