CN117787571B - 一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统，具体涉及碳排放领域，通过动态调整更新速度，根据单位区域之间的空间距离计算精准实时的空间权重矩阵，能够适应地理空间关系的变化，提高了空间权重矩阵的准确性和稳定性。结合莫兰指数，在构建碳排放和大气污染的相似性度量值时更全面考虑空间相关性，挖掘邻域单位区域的相似性特征，有助于精确测量碳排放和大气污染的关联程度。综合运用地理加权回归和空间权重矩阵方法，考虑地理空间影响，更贴近实际情况。引入空间权重有助于反映地理邻近性对碳排放与大气污染物关系的影响，提高了模型的解释能力，更准确描述空间异质性，使模型更具对碳排放与大气污染物之间协同效应的可解释性。

Description

一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统

技术领域

本发明涉及碳排放领域，更具体地说，本发明涉及一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统。

背景技术

在当前全球环境问题日益凸显的背景下，区域大气治理成为一项重要的任务。碳排放作为主要的温室气体之一，与大气污染物共同影响着空气质量和气候变化。

目前，针对区域大气治理的碳排放测算面临一些显著的不足之处。首先，现有方法在数据获取方面存在局限性，基本是针对直接排放来进行的，而对间接排放即隐含碳的关注不足，导致测算结果的精确度和全面性不足。其次，现有的在空间分析和地理加权回归模型的建立上存在不足，未能充分考虑地理位置因素对碳排放与大气污染物之间关系的影响，限制了对协同效应的深入理解。此外，现有在模型的应用和结果解释方面存在一定的复杂性，限制了其在实际决策和规划中的操作性。

因此，需要一种更全面、精确且易操作的区域大气治理的碳排放测算方法及系统，以克服现有方法的不足之处，为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统，通过动态调整更新速度，根据单位区域之间的空间距离计算精准实时的空间权重矩阵，能够适应地理空间关系的变化，提高了空间权重矩阵的准确性和稳定性。结合莫兰指数分析方法，在构建碳排放和大气污染的相似性度量值时更全面考虑空间相关性，挖掘邻域单位区域的相似性特征，有助于精确测量碳排放和大气污染的关联程度，为单位区域的合并提供科学依据。综合运用地理加权回归和空间权重矩阵方法，考虑地理空间影响，使模型更贴近实际情况。引入空间权重有助于反映地理邻近性对碳排放与大气污染物关系的影响，提高了模型的解释能力，更准确描述空间异质性，使模型更具针对性和可解释性。充分考虑地理位置因素对碳排放与大气污染物之间关系的影响，辅助对协同效应的深入理解。综上所述，结合这些方式有助于全面理解碳排放与大气污染物之间的关系，为环境管理和政策制定提供更有针对性的信息，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

在一个优选的实施方式中，步骤S100，收集多个单位区域的碳排放和大气污染物浓度数据，包括直接和间接排放；

步骤S200，将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单；

步骤S300，利用地理分析工具，构建单位区域之间的空间权重矩阵，依据空间矩阵的波动情况自行动态调整更新时间，并且通过莫兰指数方法分析碳排放和大气污染物的空间分布特征，对相似单位区域进行融合；

步骤S400，利用地理加权回归模型，结合空间权重矩阵，建立碳排放与大气污染物之间的关系模型；

步骤S500，通过地理加权回归模型的结果，计算碳排放与大气污染物之间的协同效应。

在一个优选的实施方式中，步骤S100具体包括以下内容：

将数据划分为直接排放和间接排放，确定数据收集的源头和单位区域位置，对于直接排放，采用以下公式计算：；

其中：是直接排放量；/>是不同的排放源；/>是单位排放因子；/>是相应源的活动水平；

对于间接排放，即隐含碳，采用以下公式计算：；

其中：是间接排放量；/>表示不同的产业；/>是单位污染物排放的驱动因子；是相应产业的总产值；

整合来自不同数据源的碳排放和大气污染物浓度数据，形成一个综合的数据集。

在一个优选的实施方式中，步骤S200具体包括以下内容：

收集大气污染排放数据：获取各种大气污染物的排放数据；

单位标准化，确保碳排放数据和大气污染物排放数据采用相同的计量单位；

将碳排放数据按行业、活动等分类整理，建立碳排放清单；

计算每个类别的碳排放总量和每个类别的大气污染物排放总量；

将数据综合清单中的类别与具体区域进行匹配，建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单。

在一个优选的实施方式中，步骤S300具体包括以下内容：

对每个单位区域，根据距离度量方法计算它们之间的空间距离；

使用反比权重函数，对每个单位区域计算权重，对于反比权重：，/>表示单位区域/>和/>的权重，/>是权重衰减系数，用于控制空间距离对权重的影响程度

将计算得到的空间权重进行标准化，使得每一行的权重总和等于1，以确保权重的相对性，标准化公式如下：；

将计算得到的标准化空间权重组成空间权重矩阵。

在一个优选的实施方式中，定期获取单位区域的空间权重矩阵，将每次获取的权重值和时间戳对应，计算获得空间矩阵权重的波动度指标，计算波动度情况的公式如下：；

其中，是波动度，/>为空间矩阵数据点的数量，/>是空间矩阵每个数据点的值，/>是空间矩阵数据的平均值，/>是空间矩阵数据点的序号；

根据当前波动度，计算微调幅度触发系数，计算公式为：

；

其中，目标波动度是事先设定的目标值；

将微调幅度触发系数和触发阈值进行比较，若微调幅度触发系数大于或等于触发阈值，生成强相关信号；若微调触发系数小于触发阈值，不生成信号。

在一个优选的实施方式中，汇总碳排放和大气污染物的空间分布数据，确保数据与研究区域的地理边界相匹配，利用莫兰指数方法，通过以下公式计算碳排放和大气污染物的莫兰指数：；

其中，为单位区域的数量；/>表示第/>个单位区域的碳排放值；/>表示第/>个单位区域的大气污染值；/>和/>分别为所有区域的碳排放和大气污染物的平均值；/>表示空间权重矩阵中第/>和/>个区域的权重；

若莫兰指数大于或等于融合阈值，生成合并信号；反之，若莫兰指数小于融合阈值，不生成信号。

在一个优选的实施方式中，步骤S400具体包括以下内容：

在获得合并信号后，重新经过步骤S100、步骤S200和步骤S300处理，得到更新后的单位区域的碳排放和大气污染数据；

假设碳排放与大气污染物之间存在线性关系，建立地理加权回归模型；

通过计算模型的拟合优度评估回归模型拟合程度，当拟合优度大于或等于拟合阈值，生成解释能力高度信号；当拟合优度小于拟合阈值，生成解释能力低度信号。

在一个优选的实施方式中，步骤S500具体包括以下内容：

在获得解释能力高度信号后，使用已拟合的模型，对每个单位区域的碳排放进行预测，对于每个单位区域，计算协同效应系数，可以使用以下公式：；

其中，是每个单位区域的协同效应系数，/>是模型中碳排放的回归系数，表示每个单位区域的碳排放的预测值；

对所有单位区域的协同效应系数进行汇总，得到碳排放与大气污染物之间的整体协同效应情况。

在一个优选的实施方式中，包括数据收集模块、数据整合模块、空间分析模块、回归模型建立模块、协同效应计算模块；

数据收集模块收集多个单位区域的碳排放和大气污染物浓度数据，包括直接和间接排放，将原始碳排放和大气污染物浓度数据传递给数据整合模块；

数据整合模块将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单，将整合后的碳排放和大气污染物数据清单传递给空间分析模块；

空间分析模块利用地理分析工具，构建单位区域之间的空间权重矩阵，依据空间矩阵的波动情况自行动态调整更新时间，并且通过莫兰指数方法分析碳排放和大气污染物的空间分布特征，对相似单位区域进行融合，将空间权重矩阵和更新后的单位区域传递至回归模型建立模块；

回归模型建立模块利用地理加权回归模型，结合空间权重矩阵，建立碳排放与大气污染物之间的关系模型，将地理加权回归模型发送至协同效应计算模块；

协同效应计算模块通过地理加权回归模型的结果，计算碳排放与大气污染物之间的协同效应。

本发明一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统的技术效果和优点：

1.首先，基于实时的空间距离计算有助于捕捉单位区域之间的动态空间关系，使得空间权重能够更准确地反映地理邻近性的变化。其次，通过动态调整更新速度，可以更灵活地适应空间关系的波动，使得空间权重的获取更为灵敏，更好地应对地理空间关系的复杂性和变化性。这样的操作有助于提高空间权重矩阵的时效性和准确性，为后续的空间分析提供更可靠的基础。综合而言，动态调整空间权重的策略有助于保持空间关系的实时敏感性，从而提升地理空间分析的质量和实用性。

2.通过依据单位区域之间的空间距离计算空间权重，并使用动态调整更新速度，可以使得获得的空间权重矩阵更加精准和实时。这种动态调整能够更灵活地应对地理空间关系的变化，提高空间权重矩阵的准确性和稳定性。在构建碳排放和大气污染的相似性度量值时，结合莫兰指数分析方法，可以更全面地考虑空间相关性，挖掘邻域单位区域之间的相似性特征。这有助于精确测量碳排放和大气污染的关联程度，为后续的单位区域合并提供科学依据。通过此方法，可以更细致地刻画空间关系，使得合并后的区域更具有空间上的相关性，为地理空间分析和环境管理提供更准确的基础数据。

3.利用地理加权回归模型结合空间权重矩阵建立碳排放与大气污染物之间的关系模型具有多重好处。首先，该方法能够考虑到地理空间的影响，充分利用空间权重矩阵捕捉不同地区之间的空间依赖性，使模型更贴近实际情况。其次，通过引入空间权重，模型能够更好地反映地理邻近性对碳排放与大气污染物关系的影响，从而提高模型的解释能力。此外，地理加权回归模型可以更准确地描述碳排放和大气污染物之间的空间异质性，使得模型更具针对性和可解释性。综合而言，结合地理加权回归和空间权重矩阵的方法有助于更全面地理解碳排放与大气污染物之间的关系，为环境管理和政策制定提供更有针对性的信息。

附图说明

图1为本发明一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统的流程示意图；

图2为本发明一种区域大气治理的碳排放测算方法及系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

图1给出了本发明一种区域大气治理的碳排放测算方法，其特征在于：

步骤S100，收集多个单位区域的碳排放和大气污染物浓度数据，包括直接和间接排放；

步骤S200，将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单；

步骤S300，利用地理分析工具，构建单位区域之间的空间权重矩阵，依据空间矩阵的波动情况自行动态调整更新时间，并且通过莫兰指数方法分析碳排放和大气污染物的空间分布特征，对相似单位区域进行融合；

步骤S400，利用地理加权回归模型，结合空间权重矩阵，建立碳排放与大气污染物之间的关系模型；

步骤S500，通过地理加权回归模型的结果，计算碳排放与大气污染物之间的协同效应。

步骤S100具体包括以下内容：

以单位区域为基础收集碳排放和大气污染物浓度数据具有多方面的优势。首先，单位区域的划分能够更好地反映地理、社会和经济特征，使得数据的收集更具有针对性和区域性。这样的划分可以帮助识别特定地区的主要碳排放来源和大气污染物浓度变化，为制定区域性环保政策提供科学依据。

其次，将直接排放和间接排放数据同时纳入考虑更能全面评估碳足迹。直接排放通常是指来自特定活动或产业的直接废气排放，而间接排放则涵盖了整个供应链中的环境影响。通过收集直接排放数据，我们能够深入了解当地特定活动的环境影响，但是仅考虑直接排放可能忽略了整个生产和消费过程中其他间接排放的影响。通过综合考虑这两种排放，可以更全面、准确地评估碳排放的实际影响，为实施更全面的环保措施提供基础。

最后，以单位区域为基础进行数据收集有助于建立更精准的环境模型，为气候变化、环境保护和可持续发展等方面的科学研究提供可靠的数据支持。这样的数据收集方法有助于形成更科学、更具体的政策和措施，以减缓气候变化、改善空气质量，保护生态环境。

确定数据收集的源头，包括但不限定以下途径：

环保部门和地方环保局的统计年鉴。

各区域内相关产业的排放数据报告。

大气监测站实时的监测数据。

将数据划分为直接排放和间接排放。直接排放来自明确的源头，如工业生产、交通尾气。间接排放则考虑间接贡献，例如电力生产和供应链。

对于直接排放，采用以下公式计算：；

其中：

是直接排放量，表示单位区域的总直接碳排放。

是不同的排放源，例如不同的工厂、交通工具等。

是单位排放因子，表示每个排放源每产生一个单位的活动（例如产值或活动水平）时排放的碳量，由环保部门、研究机构或行业标准提供。

是相应源的活动水平，例如产值、产量、行驶里程等，与单位排放因子相乘得到相应的排放。

单位排放因子的获取是通过参考环保部门发布的行业标准、统计年鉴或相关研究文献获得。每个行业或活动都有相应的排放因子。

活动水平的获取是从相关产业报告、统计数据或监测站数据中获得。可以是产值、产量、行驶里程等。

对于间接排放，即隐含碳，采用以下公式计算：；

其中：

是间接排放量，表示单位区域内的总间接碳排放。

表示不同的产业，例如不同的行业部门。

是单位污染物排放的驱动因子，表示每个产业每产生一个单位的产值时排放的碳量。驱动因子反映了产业的排放强度。

是相应产业的总产值，包括直接和间接产值。

单位污染物排放的驱动因子获取是从环境影响输入产出表（EIO-LCA）等数据中获取，反映了每个产业单位产值对环境的影响。

相应产业的总产值获取是从统计数据、产业报告或经济年鉴中获取。可以包括直接产值和间接产值。

隐含碳指的是在生产、供应链或消费过程中间接产生的碳排放量。包括了生产中所需的能源、原材料等资源的碳排放，以及相关产品或服务在生命周期内的碳排放。通过考虑这些间接排放，隐含碳更全面地反映了产品或服务的整体环境影响。具体而言，隐含碳涵盖了供应链中各个环节产生的排放，包括生产、运输、材料制备等，以及相关产品在使用、维护和废弃阶段的环境影响。这种综合性的考虑使得隐含碳的测算更符合生命周期评估的理念，为全面了解产品或服务的碳足迹提供了重要信息。

确保数据的一致性和可比性，进行单位标准化，使用标准的计量单位如吨、二氧化碳当量（tCO2e）和浓度单位（微克/立方米）。

进行数据质量检查，排除异常值和不准确数据，确保采集的数据是可靠的。

整合来自不同数据源的碳排放和大气污染物浓度数据，以形成一个综合的数据集。

收集多个单位区域的碳排放和大气污染物浓度数据，旨在实现对整个地区的环境状况全面把握。这一综合性数据的收集涵盖了直接排放和间接排放，有助于深入了解不同产业和活动对环境的综合影响。直接排放反映了特定源头的具体碳排放量，而间接排放则考虑了整个供应链和生命周期内的环境负担。通过这样的数据收集，可以更准确地评估碳排放的实际贡献，揭示不同区域的排放状况及其对大气污染物浓度的影响。这有助于制定有针对性的环保政策、指导产业结构调整，并为制定全面的区域大气治理方案提供科学依据。整合直接和间接排放数据，实现了对碳排放及其与大气污染物之间关系的全面理解，从而为环境保护和可持续发展提供了更精准的决策支持。

步骤S200具体包括以下内容：

将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单，是为了在环境管理和可持续发展方面提供更全面的信息和决策支持。通过整合这两类数据，可以实现以下目的：

首先，整合清单有助于全面了解单位区域的环境状况。碳排放和大气污染物是环境负荷的两个主要方面，通过将它们汇总到一个清单中，可以形成更全面的环境影响评估。这有助于企业和研究机构更准确地了解碳排放与大气污染物之间的关联，制定相应的环保政策和应对措施。

其次，整合数据为跨领域的决策提供了基础。许多环境问题是相互关联的，碳排放和大气污染是其中重要的两个方面。通过建立统一的清单，可以更好地了解它们之间的关系，有助于制定综合性的环保计划，促进各领域协同工作，达到更综合的环境管理目标。

最后，建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单，为制定可持续发展模式提供了科学依据。这样的清单有助于识别环境热点区域，指导资源分配，推动可持续生产和消费模式，促进经济社会的可持续发展。通过整合数据，单位区域可以更全面地了解其环境影响，有助于建立更有效的环境保护和气候变化应对措施。

收集大气污染排放数据：获取各种大气污染物（SO2、NOx、PM等）的排放数据，可以通过监测站、环保部门发布的统计数据等渠道获取。

单位标准化，确保碳排放数据和大气污染物排放数据采用相同的计量单位，使用通用的单位如吨二氧化碳当量（tCO2e）和微克/立方米。

检查和处理可能存在的异常值，确保数据的准确性和一致性。

将碳排放数据按行业、活动等分类整理，建立碳排放清单。

计算每个类别的碳排放总量，使用如下公式：；

其中，表示总排放量，/>表示每个类别的碳排放量，/>表示碳排放清单中的不同类别或来源，例如，不同的行业、活动、企业等。

将大气污染物排放数据按照不同的污染物种类、源头等分类整理，建立大气污染物排放清单。

计算每个类别的大气污染物排放总量，使用如下公式：；

其中，表示总排放量，/>表示每个类别的大气污染物排放量，/>表示大气污染物排放清单中的不同种类或不同来源的大气污染物的索引。

将建立的碳排放清单和大气污染物排放清单进行合并，确保相应的类别匹配。

将数据综合清单中的类别与具体区域进行匹配，建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单，明确列示每个区域的排放数据。

通过地理信息系统，将结果以地图的形式展示，突显不同区域的碳排放和大气污染物排放特征。

将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单，有助于实现全面的环境影响评估和可持续发展管理。整合清单能够为决策者提供综合的信息，使其能够更全面地了解碳排放与大气污染物之间的关联，同时洞察到不同活动和产业对环境的复合影响。这种综合性的清单有助于精准确定碳排放的来源，从而指导有针对性地减排策略和环保政策的实施。通过一并考虑碳排放和大气污染物排放，可以形成更全面的环境管理方案，促进单位区域内的可持续发展，实现碳中和空气质量改善的双重目标。整合清单不仅提供了科学依据，也为制定和评估环保政策提供了更全面的数据支持，有助于推动单位区域内的绿色发展和环境保护工作。

步骤S300具体包括以下内容：

对每个单位区域，根据距离度量方法计算它们之间的空间距离，例如对于欧式距离的计算：/>；

其中，和/>分别是单位区域/>和/>的地理坐标。

使用反比权重函数，对每个单位区域计算权重。例如，对于反比权重：，表示单位区域/>和/>的权重，/>是权重衰减系数，用于控制空间距离对权重的影响程度。

将计算得到的空间权重进行标准化，使得每一行的权重总和等于1，以确保权重的相对性。标准化公式如下：；

将计算得到的标准化空间权重组成空间权重矩阵，矩阵的每一行代表一个单位区域，每一列代表与该单位区域相邻的其他区域的权重。

定期获取单位区域的空间权重矩阵，将每次获取的权重值和时间戳对应，计算获得空间矩阵权重的波动度指标，计算波动度情况的公式如下：；

其中，是波动度，/>为空间矩阵数据点的数量，/>是空间矩阵每个数据点的值，/>是空间矩阵数据的平均值，/>是空间矩阵数据点的序号。

根据当前波动度，计算微调幅度触发系数，计算公式为：

；

其中，目标波动度是事先设定的目标值。

微调幅度触发系数用于表示单位区域的空间权重矩阵数据点的波动情况与设定目标波动度之间的关系。该系数越大表示当前的波动度相对目标波动度较大，单位区域之间的关联关系波动较为明显，因此为精准更好地把控空间的权重关系，需要调整缩短定期获取的时间。反之，系数越小表示波动较为平稳，可以依据原始的定期获取时间为准，不需要调整获取时间。

将微调幅度触发系数和触发阈值进行比较，若微调幅度触发系数大于或等于触发阈值，表示单位区域的空间权重矩阵数据点的波动情况相对较大，与设定的目标波动度之间存在明显偏差，意味着单位区域之间的关联关系波动较为明显，当前的数据采集频率可能无法准确把握这种波动，因此需要进行相应的调整，生成强相关信号，需要缩短定期获取的时间，发出预警；

若微调触发系数小于触发阈值，表示单位区域的空间权重矩阵数据点的波动情况相对较小，与设定的目标波动度之间的偏差较小，表明当前的数据采集频率可以较好地把握单位区域之间的关联关系波动，无需频繁调整，不生成信号。

通过依据单位区域之间的空间距离计算空间权重，并采用动态调整更新速度的方法，可以获得更加精准的空间权重矩阵。这种操作有益的效果主要体现在以下几个方面：首先，基于实时的空间距离计算有助于捕捉单位区域之间的动态空间关系，使得空间权重能够更准确地反映地理邻近性的变化。其次，通过动态调整更新速度模式，可以更灵活地适应空间关系的波动，使得空间权重的获取更为灵敏，更好地应对地理空间关系的复杂性和变化性。这样的操作有助于提高空间权重矩阵的时效性和准确性，为后续的空间分析提供更可靠的基础。综合而言，动态调整空间权重的策略有助于保持空间关系的实时敏感性，从而提升地理空间分析的质量和实用性。

汇总碳排放和大气污染物的空间分布数据，确保数据与研究区域的地理边界相匹配。

利用莫兰指数方法，通过以下公式计算碳排放和大气污染物的莫兰指数：

；

其中，为单位区域的数量；

表示第/>个单位区域的碳排放值；

表示第/>个单位区域的大气污染值；

和/>分别为所有区域的碳排放和大气污染物的平均值；

表示空间权重矩阵中第/>和/>个区域的权重。

莫兰指数用于表示空间数据集中的空间相关性程度。当莫兰指数越大时，表明空间数据集中的值在地理上更趋向于相似，即存在正的空间自相关，即相邻区域的值更相似。这可能暗示着空间上的集聚现象，即某些相似的特征在地理空间上聚集在一起。相反，当莫兰指数越小时，表明空间数据集中的值在地理上更趋向于差异，即存在负的空间自相关，即相邻区域的值更为异质。这可能暗示着空间上的离散现象，即相邻区域的特征差异较大。因此，莫兰指数的大小反映了空间数据集内部值的相似性或差异性，有助于理解地理空间上的分布模式。

若莫兰指数大于或等于融合阈值，表示在单位区域之间存在显著的空间自相关性。具体来说，这表明观测值在空间上呈现出集聚（聚集）的趋势，即相邻区域的观测值相似度较高。在这种情况下，区域之间存在一定的空间结构，则将这些相似的区域合并为一个单一的聚类，生成合并信号；

反之，若莫兰指数小于融合阈值，表示在单位区域之间的空间自相关性较弱。意味着观测值在空间上分布较为均匀，相邻区域的观测值差异较大。在这种情况下，合并相邻区域不具有显著的合理性，因为彼此之间的空间结构较弱，不生成信号。

通过依据单位区域之间的空间距离计算空间权重，并使用动态调整更新速度，可以使得获得的空间权重矩阵更加精准和实时。这种动态调整能够更灵活地应对地理空间关系的变化，提高空间权重矩阵的准确性和稳定性。在构建碳排放和大气污染的相似性度量值时，结合莫兰指数分析方法，可以更全面地考虑空间相关性，挖掘邻域单位区域之间的相似性特征。这有助于精确测量碳排放和大气污染的关联程度，为后续的单位区域合并提供科学依据。通过此方法，可以更细致地刻画空间关系，使得合并后的区域更具有空间上的相关性，为地理空间分析和环境管理提供更准确的基础数据。

步骤S400具体包括以下内容：

建立碳排放与大气污染物之间的关系模型时，采用地理加权回归模型并结合空间权重矩阵是出于以下考虑。首先，地理空间具有一定的相关性，即相邻地区的环境条件可能存在相似性。其次，传统的回归模型没有考虑地理空间的影响，容易忽略空间异质性。因此，引入地理加权回归模型，通过考虑区域之间的空间关系，能更准确地捕捉碳排放和大气污染物之间的地理相关性。

空间权重矩阵的引入有助于体现邻近区域对目标区域的影响程度，即通过考虑相邻地区的权重，模型更关注周围区域对目标区域的贡献。这样的空间权重矩阵有助于提高模型的解释力和预测准确性。通过结合空间关系，建立的模型能够更好地反映碳排放与大气污染物之间的空间依赖性，为环境管理和政策制定提供更可靠的科学依据。因此，利用地理加权回归模型结合空间权重矩阵建立关系模型是一种更符合实际地理背景的方法。

在获得合并信号后，重新经过步骤S100、步骤S200和步骤S300处理，得到更新后的单位区域的碳排放和大气污染数据；

假设碳排放与大气污染物之间存在线性关系，建立地理加权回归模型公式：

；

其中，表示第k个单位区域的碳排放值，/>为第l个单位区域的大气污染物值，为空间权重矩阵中第k个单位区域和第l个单位区域之间的权重，/>和/>为模型参数，/>为误差项，p表示模型中的自变量数量。

利用地理加权最小二乘法，估计模型参数和/>。

通过计算模型的拟合优度评估回归模型拟合程度，当拟合优度大于或等于拟合阈值，表示模型能够很好地解释大气污染的变异，生成解释能力高度信号；当拟合优度小于拟合阈值，表示模型的解释能力较弱，需要重新采集参数构建分析模型，生成解释能力低度信号。

利用地理加权回归模型结合空间权重矩阵建立碳排放与大气污染物之间的关系模型具有多重好处。首先，该方法能够考虑到地理空间的影响，充分利用空间权重矩阵捕捉不同地区之间的空间依赖性，使模型更贴近实际情况。其次，通过引入空间权重，模型能够更好地反映地理邻近性对碳排放与大气污染物关系的影响，从而提高模型的解释能力。此外，地理加权回归模型可以更准确地描述碳排放和大气污染物之间的空间异质性，使得模型更具针对性和可解释性。综合而言，结合地理加权回归和空间权重矩阵的方法有助于更全面地理解碳排放与大气污染物之间的关系，为环境管理和政策制定提供更有针对性的信息。

步骤S500具体包括以下内容：

在获得解释能力高度信号后，使用已拟合的模型，对每个单位区域的碳排放进行预测，对于每个单位区域，计算协同效应系数。可以使用以下公式：；

其中，是每个单位区域的协同效应系数，/>是模型中碳排放的回归系数，/>表示每个单位区域的碳排放的预测值。

对所有单位区域的协同效应系数进行汇总，得到碳排放与大气污染物之间的整体协同效应情况。

协同效应用于体现和表示碳排放与大气污染物之间的相互作用程度。具体而言，协同效应的数值大小反映了碳排放的变化对大气污染物的影响程度，正负号表示二者之间的方向性关系。当协同效应为正时，表示碳排放的增加与大气污染物的增加呈正相关；而当协同效应为负时，则表示二者呈负相关关系。协同效应越大，说明碳排放对大气污染的影响越显著；反之，越小则表示其影响相对较弱。

在分析碳排放和大气污染之间的关联时，协同效应的作用在于量化二者之间的关系强度，并提供了一种具体的度量方式。通过观察和解释协同效应的正负和大小，可以深入理解碳排放与大气污染物之间的相互作用特征，为环境管理、政策制定以及可持续发展提供科学依据。因此，协同效应的分析对于综合评估碳排放对大气污染的潜在影响具有重要意义。

实施例2

图2给出了本发明一种区域大气治理的碳排放测算系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据整合模块、空间分析模块、回归模型建立模块、协同效应计算模块；

数据收集模块收集多个单位区域的碳排放和大气污染物浓度数据，包括直接和间接排放，将原始碳排放和大气污染物浓度数据传递给数据整合模块；

数据整合模块将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单，将整合后的碳排放和大气污染物数据清单传递给空间分析模块；

空间分析模块利用地理分析工具，构建单位区域之间的空间权重矩阵，依据空间矩阵的波动情况自行动态调整更新时间，并且通过莫兰指数方法分析碳排放和大气污染物的空间分布特征，对相似单位区域进行融合，将空间权重矩阵和更新后的单位区域传递至回归模型建立模块；

回归模型建立模块利用地理加权回归模型，结合空间权重矩阵，建立碳排放与大气污染物之间的关系模型，将地理加权回归模型发送至协同效应计算模块；

协同效应计算模块通过地理加权回归模型的结果，计算碳排放与大气污染物之间的协同效应。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD），或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和装置，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-onlymemory，ROM）、随机存取存储器（randomaccessmemory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种区域大气治理的碳排放测算方法，其特征在于：

步骤S100，收集多个单位区域的碳排放和大气污染物浓度数据，包括直接和间接排放；

步骤S200，将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单；

步骤S300，利用地理分析工具，构建单位区域之间的空间权重矩阵，依据空间矩阵的波动情况自行动态调整更新时间，并且通过莫兰指数方法分析碳排放和大气污染物的空间分布特征，对相似单位区域进行融合；

步骤S400，利用地理加权回归模型，结合空间权重矩阵，建立碳排放与大气污染物之间的关系模型；

步骤S500，通过地理加权回归模型的结果，计算碳排放与大气污染物之间的协同效应；

步骤S100具体包括以下内容：

将数据划分为直接排放和间接排放，确定数据收集的源头和单位区域位置，对于直接排放，采用以下公式计算：；

其中：是直接排放量；/>是不同的排放源；/>是单位排放因子；/>是相应源的活动水平；

对于间接排放，即隐含碳，采用以下公式计算：；

其中：是间接排放量；/>表示不同的产业；/>是单位污染物排放的驱动因子；/>是相应产业的总产值；

整合来自不同数据源的碳排放和大气污染物浓度数据，形成一个综合的数据集；

步骤S200具体包括以下内容：

收集大气污染排放数据：获取各种大气污染物的排放数据；

单位标准化，确保碳排放数据和大气污染物排放数据采用相同的计量单位，使用国家通用的单位进行转换；

将碳排放数据按行业、活动分类整理，建立碳排放清单；

计算每个类别的碳排放总量和每个类别的大气污染物排放总量；

将数据综合清单中的类别与具体区域进行匹配，建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单；

步骤S300具体包括以下内容：

对每个单位区域，根据距离度量方法计算它们之间的空间距离；

使用反比权重函数，对每个单位区域计算权重，对于反比权重：，/>表示单位区域/>和/>的权重，/>是权重衰减系数，用于控制空间距离对权重的影响程度

将计算得到的空间权重进行标准化，使得每一行的权重总和等于1，以确保权重的相对性，标准化公式如下：；

将计算得到的标准化空间权重组成空间权重矩阵；

定期获取单位区域的空间权重矩阵，将每次获取的权重值和时间戳对应，计算获得空间矩阵权重的波动度指标，计算波动度情况的公式如下：；

其中，是波动度，/>为空间矩阵数据点的数量，/>是空间矩阵每个数据点的值，/>是空间矩阵数据的平均值，/>是空间矩阵数据点的序号；

根据当前波动度，计算微调幅度触发系数，计算公式为：

；

其中，目标波动度是事先设定的目标值；

将微调幅度触发系数和触发阈值进行比较，若微调幅度触发系数大于或等于触发阈值，生成强相关信号；若微调触发系数小于触发阈值，不生成信号；

汇总碳排放和大气污染物的空间分布数据，确保数据与研究区域的地理边界相匹配，利用莫兰指数方法，通过以下公式计算碳排放和大气污染物的莫兰指数：

；

其中，为单位区域的数量；/>和/>分别为第/>和/>个单位区域的碳排放和大气污染值；/>和/>分别为所有区域的碳排放和大气污染物的平均值；/>表示空间权重矩阵中第/>和/>个区域的权重；

若莫兰指数大于或等于融合阈值，生成合并信号；反之，若莫兰指数小于融合阈值，不生成信号；

步骤S400具体包括以下内容：

在获得合并信号后，重新经过步骤S100、步骤S200和步骤S300处理，得到更新后的单位区域的碳排放和大气污染数据；

假设碳排放与大气污染物之间存在线性关系，建立地理加权回归模型；

通过计算模型的拟合优度评估回归模型拟合程度，当拟合优度大于或等于拟合阈值，生成解释能力高度信号；当拟合优度小于拟合阈值，生成解释能力低度信号；

步骤S500具体包括以下内容：

在获得解释能力高度信号后，使用已拟合的模型，对每个单位区域的碳排放进行预测，对于每个单位区域，计算协同效应系数，使用以下公式：；

其中，是每个单位区域的协同效应系数，/>是模型中碳排放的回归系数，/>表示每个单位区域的碳排放的预测值；

对所有单位区域的协同效应系数进行汇总，得到碳排放与大气污染物之间的整体协同效应情况。

2.一种区域大气治理的碳排放测算系统，用于实现权利要求1所述的碳排放测算方法，包括数据收集模块、数据整合模块、空间分析模块、回归模型建立模块、协同效应计算模块；

数据收集模块收集多个单位区域的碳排放和大气污染物浓度数据，包括直接和间接排放，将原始碳排放和大气污染物浓度数据传递给数据整合模块；

数据整合模块将碳排放和大气污染物的数据整合到一个清单中，以建立单位区域的碳排放与大气污染物排放清单，将整合后的碳排放和大气污染物数据清单传递给空间分析模块；

空间分析模块利用地理分析工具，构建单位区域之间的空间权重矩阵，依据空间矩阵的波动情况自行动态调整更新时间，并且通过莫兰指数方法分析碳排放和大气污染物的空间分布特征，对相似单位区域进行融合，将空间权重矩阵和更新后的单位区域传递至回归模型建立模块；

回归模型建立模块利用地理加权回归模型，结合空间权重矩阵，建立碳排放与大气污染物之间的关系模型，将地理加权回归模型发送至协同效应计算模块；

协同效应计算模块通过地理加权回归模型的结果，计算碳排放与大气污染物之间的协同效应。