CN114548475A - 一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法和可视化系统 - Google Patents

一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法和可视化系统 Download PDF

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王骁睿
屈俊峰
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Abstract

本发明提供一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法及可视化系统，涉及大数据预测技术领域，基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来各个年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据，并由此计算未来各省份各行业的碳排放强度和未来各省份、各行业和全国的碳排放量和GDP数据，进而确定各年份各省份的碳排放强度和全国总碳排放量和总GDP数据得到相应的碳排放强度；最终，对各年份的各省份和各行业的碳排放强度、对各年份的某行业各省份的碳排放强度和对各年份的某省份各行业的碳排放强度进行可视化评价；本方法及可视化系统为各个省份各个行业的碳排放强度优化提供决策基础。

Description

一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法和可视化 系统
技术领域
本发明涉及大数据预测技术领域，具体涉及一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法和可视化系统。
背景技术
2020年9月22日的联合国一般性辩论指出中国二氧化碳排放量力争在2030 年达到峰值。2020年12月12日的气候雄心峰会上进一步提出到2030年单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65％以上，非化石能源资源占一次能源消费比重将达到25％左右，森林蓄积量比2005年增加60亿立方米，风能、太阳能发电量将达到12亿千瓦以上。
中国自2013年开始至2020年，在北京、上海、天津、重庆、湖北、广东、深圳、福建8个省市开展了碳排放交易的试点工作，使得碳排放强度大幅度下降，而其他还未引进碳排放交易市场的省市的碳排放较高，导致碳排放强度的区域分布不均匀，目前缺乏一种对各省份的碳排放强度进行系统评价的方法，以缩小碳排放强度的区域差异性，从而降低整体的碳排放强度。另外，不同行业的碳排放强度差异较大，例如工业碳排放强度是服务业的3-4倍，随着经济发展水平的提高，服务业在国民经济中的比重将进一步提高，有利于国家整体的碳排放强度的降低，但是实现双碳目标仅仅依靠经济结构的自发调整是远远不够的，还要推动工业的绿色低碳转型。通过对预测的各个行业的碳排放强度进行分级评价，及时地对相应行业进行调整，加强低碳措施。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法和可视化系统，根据历史的碳排放量和GDP数据预测未来的碳排放量和GDP，从而得到未来各年份的碳排放强度，并通过可视化系统展示各年份各省份各行业碳排放强度的分级评价结果，为决策提供数据支持。
为达成上述目的，本发明提出如下技术方案：一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，包括：
基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据；
根据预测的未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来若干年份各省份各行业的碳排放强度，并根据未来若干年份各省份各行业的碳排放强度计算未来若干年份全国的总碳排放量、总GDP和总碳排放强度；
根据预测的未来若干年份的同一省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据计算未来各省份的碳排放强度；
根据预测的未来若干年份的各省份同一行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各行业的碳排放强度；
以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定行业的碳排放强度为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定省份的碳排放强度为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价。
进一步的，所述基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据的具体过程为：
分别对自回归移动平均模型和曲线模型进行优化，获得优化后各模型的标准差；
比较优化后各模型标准差的大小，选择标准差最小的模型为预测模型；
输入各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据至预测模型，获得未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据。
进一步的，所述通过网格搜索法对自回归移动平均模型进行优化的过程包括：
对历史碳排放量和GDP数据进行平稳性检验，判断历史碳排放量和GDP 数据是否为非平稳时间序列；若为非平稳时间序列，则需要对该非平稳序列进行差分，以获得平稳时间序列；其中，差分次数不超过2次；
设置自回归移动平均模型的阶数的网格范围和间隔，用Python语言表示为二重for循环，逐个对二重for循环中的取值进行拟合；
首先，对二重for循环中位于首位的取值的自回归移动平均模型，使用矩估计法估计自回归移动平均模型中的未知参数的值；
随后，检验估计的每一个未知参数是否显著非零，删除不显著非零参数，以精简自回归移动平均模型的结构，获得精简模型；
其次，利用得到的精简模型进行拟合，获得残差序列；
然后，根据白噪声检验法检验残差序列是否为白噪声序列；若残差序列为白噪声序列，表明进行拟合的精简模型有效、通过检验；否则对二重for循环中下一取值的自回归移动平均模型进行的拟合，直至二重for循环中所有取值的自回归移动平均模型均被检验；
最后，选择通过白噪声检验法检验的所有精简模型中标准差最小的模型为优化后的自回归移动平均模型。
进一步的，所述曲线模型包括三种，分别为修正指数曲线模型、Compertz 曲线模型和Logistic曲线模型；
对各曲线模型进行优化的过程包括：
检验历史碳排放量和GDP数据是否适用于各模型；
若历史碳排放量和GDP数据不符合上述三种曲线模型的任一检验结果，则该历史碳排放量和GDP数据不适用曲线模型，仅采用自回归移动平均模型拟合；若历史碳排放量和GDP数据至少适用于上述三种曲线模型中的一种，则采用三和法计算观察值的各部分之和；然后依据其分别适用的曲线模型，根据三和法的计算结果计算相应模型的参数估计值，得到相应的数学模型，并利用模型进行拟合；
根据历史碳排放量和GDP数据适用的三种曲线模型的数量，选择标准差最小的曲线模型为优化后曲线模型；当历史数据仅适用一种曲线模型时，直接选择该曲线模型对应的数学模型为优化后曲线模型。
进一步的，所述以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义总碳排放强度为E，未来各年份的各省份的碳排放强度为Ei，则：
令
Figure RE-GDA0003579199720000041
若Ni>2，该省份需要高度重视；若2≥Ni>1，该省份需要中度重视；若Ni≤1，该省份的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
进一步的，所述以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各行业的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义总碳排放强度为E，未来各年份的各省份的碳排放强度为Ej，则：
令
Figure RE-GDA0003579199720000042
若Nj>2，该行业需要高度重视；若2≥Nj>1，该行业需要中度重视；若Nj≤1，该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
进一步的，所述以未来各年份中特定行业的碳排放强度为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义总碳排放强度为E，未来各年份中特定行业的碳排放强度为Ej，各年份各省份特定行业的碳排放强度Eij，则：
当Ej>E时，若Eij>Ej，该省份该特定行业需要高度重视；若Ej>Eij>E，该省份该特定行业需要中度重视；若Eij<E，则该省份该特定行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度；
当Ej≤E时，令
Figure RE-GDA0003579199720000043
若Nij>2，该省份该特定行业需要高度重视；若2≥Nij>1，该省份该特定行业需要中度重视；若Nj≤1，该省份该特定行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
进一步的，所述以未来各年份中特定省份的碳排放强度为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义未来各年份中特定省份的碳排放强度为Ei，则：
当Ei>E时，若Eij>Ei，该特定省份该行业需要高度重视；若Ei>Eij>E，该特定省份该行业需要中度重视；若Eij<E，该特定省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
当Ei≤E时，令
Figure RE-GDA0003579199720000051
若Nij>2，该特定省份该行业需要高度重视；若 2≥Nij>1，该特定省份该行业需要中度重视；若Nij≤1，该特定省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
本发明另一技术方案在于公开一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价可视化系统，该系统包括处理器，处理器用于执行存储在存储器中的以下程序模块；
预测模块，用于基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据；
第一计算模块，用于根据预测的未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来若干年份各省份各行业的碳排放强度，并根据未来若干年份各省份各行业的碳排放强度计算未来若干年份全国的总碳排放量、总GDP和总碳排放强度；
第二计算模块，用于根据预测的未来若干年份的同一省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据计算未来各省份的碳排放强度；
第三计算模块，用于根据预测的未来若干年份的各省份同一行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各行业的碳排放强度；
第一评价模块，用于以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；
第二评价模块，用于以未来各年份中特定行业的碳排放强度为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价；
第三评价模块，用于以未来各年份中特定省份的碳排放强度为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价。
进一步的，所述系统还包括：
图表生成模块，用于生成各评价模块根据设定的标准统计的可视化表格数据和统计图；
排序模块，用于对可视化表格数据由低到高排序；
显示模块，用于显示生成的可视化表格数据。
由以上技术方案可知，本发明的技术方案获得了如下有益效果：
本发明公开的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法及可视化系统，基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来各个年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据，并由此计算未来各省份各行业的碳排放强度和确定未来各省份、各行业和全国的碳排放量和GDP数据，进而确定各年份各省份的碳排放强度和全国总碳排放量和总GDP数据得到相应的碳排放强度；最终，以各年份的全国碳排放强度为标准，对各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；以各年份的某行业的碳排放强度为标准，对各年份的某行业各省份的碳排放强度进行可视化评价；以各年份的某省份的碳排放强度为标准，对各年份的某省份各行业的碳排放强度进行可视化评价。
本发明的碳排放强度分级评价方法及可视化系统根据历史的碳排放量和 GDP数据预测未来的碳排放量和GDP，从而得到未来各年份的碳排放强度，并通过可视化系统平台展示各年份各省份各行业碳排放强度的分级评价结果，进而各省份各行业可以通过可视化系统平台查看碳排放强度的排名和等级，从而为各个省份各个行业的碳排放强度优化提供决策基础，及时采取低碳措施。此外，本发明通过计算机程序根据历史的碳排放量和GDP数据自动拾取最优模型来预测未来各省份各行业的碳排放量和GDP，得到未来各省份各行业的碳排放强度，并能够随着历史数据的更新重新选择最优模型并输出相应的结果，同时解决了目前根据经验人工选择预测模型和确定相应参数效率低下且准确性无法保证的问题。
应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。
结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：
图1为本发明分级评价方法的流程图；
图2为本发明分级评价方法中预测模型的筛选流程；
图3为实施例中特定年份各省份碳排放强度可视化表格数据；
图4为实施例中特定年份各行业碳排放强度可视化表格数据；
图5为实施例中当Ej>E时的各省份在特定年份特定行业的碳排放强度可视化表格数据；
图6为实施例中当Ej<E时的各省份在特定年份特定行业的碳排放强度可视化表格数据；
图7为实施例中当Ei>E时的各行业在特定年份特定省份的碳排放强度可视化表格数据；
图8为实施例中当Ei<E时的各行业在特定年份特定省份的碳排放强度可视化表格数据；
图9为实施例中可视化系统的操作步骤示例图一；
图10为实施例中可视化系统的操作步骤示例图二。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的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。除非另作定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。
本发明专利申请说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一个”“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现在“包括”或者“包含”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“包含”后面列举的特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件，并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
基于当前社会对碳排放的重点关注，各省市纷纷出台低碳措施以降低碳排放强度，但是由于各省市产业分布不同、政策不同导致各省市碳排放强度的区域也分布不均匀，目前缺乏一种对各省份的碳排放强度进行系统评价的方法；本发明针对上述情况，提出一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法和可视化系统，从整体上指导各省份进行产业调整和政策发布，达到缩小碳排放强度的区域差异性、降低整体的碳排放强度的目的。
下面结合附图所示的实施例，对本发明公开的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法和可视化系统作进一步具体介绍。
实施例公开的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，包括：
基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据；
根据预测的未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来若干年份各省份各行业的碳排放强度，并根据未来若干年份各省份各行业的碳排放强度计算未来若干年份全国的总碳排放量、总GDP和总碳排放强度；
根据预测的未来若干年份的同一省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据计算未来各省份的碳排放强度；
根据预测的未来若干年份的各省份同一行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各行业的碳排放强度；
以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定行业的碳排放强度Ej为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定省份的碳排放强度Ei为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价。
实施例以网络公布的中国2005至2020年30个省份和直辖市的碳排放数据预测2021至2030年30个省份和直辖市的碳排放数据，例如其中，北京2005-2020 年运输、仓储、邮电服务行业的碳排放量为9.5、12.0、14.0、16.0、16.6、17.9、 19.0、19.4、20.4、21.7、22.2、23.24、24.60、26.48、27.4、28.5(百万吨CO2)，根据下述的分级评价流程对各项结果分别计算，获得各项碳排放强度数据并进行可视化评价。
结合图1所示具体流程，假设全国有i个省份，j个行业，则记特定省份特定行业的碳排放量和GDP数据分别为Tij和Gij、特定省份的碳排放量和GDP数据分别为Ti和Gi、特定行业的碳排放量和GDP数据分别为Tj和Gj、全国的总碳排放量和总GDP数据分别为T和G，则基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法的预测、计算和评价的过程包括如下步骤：
1)根据特定省份特定行业的碳排放量Tij和GDP数据Gij的历史数据预测未来各个年份的特定省份特定行业的碳排放量Tij和GDP数据Gij，利用python语言通过网格搜索法从自回归移动平均模型和曲线模型中自动选取最优的预测模型进行预测；
对于碳排放量的预测，目前通常由专家根据经验采用一种固定的方法来预测，而且模型的参数通过人工选择，效率低下且无法保证准确度；因此，实施例中采用计算机程序先对两种模型分别进行优化，之后从两种最优模型里面选择误差更小的模型进行预测。上述被选择的模型存在如下假设：
(1)事物发展过程没有跳跃式变化，即事物的发展变化是渐进型的；
(2)所研究系统的结构、功能等基本保持不变。
例如，在一设定年份碳排放量达峰值，则当前至该设定年份止碳排放量是一个增长率减小到0的过程；同理，由于中国GDP数据接近指数增长，因此可以通过自回归移动平均模型和曲线模型进行预测，曲线模型包括修正指数曲线模型、Compertz曲线模型和Logistic曲线模型。
结合图2所示，首先，对于自回归移动平均模型(ARIMA模型)，实现步骤如下：
1.1)对历史数据进行平稳性检验(单位根检验)，若为非平稳序列，则需要对序列进行差分，得到一个平稳时间序列；其中，差分次数d通常不大于2，因此差分次数d设置为[0:2，1]，0表示序列为平稳序列，即不需要进行差分。
1.2)设置ARMA模型的阶数，即设置自回归模型的阶数p和移动平均模型的阶数q的网格范围和间隔为[0-5，1]，其中，自回归移动平均模型ARMA(p，q)的数学形式可表示为：
Figure RE-GDA0003579199720000111
其中，n为观察值数量；
Figure RE-GDA0003579199720000112
称为自回归系数；θ1，θ2，…，θq称为移动平均系数，即模型的待估计的参数；Xt-1，Xt-2，…，Xt-p为Xt的前期观察值，即真值；ut，ut-1，…，ut-q为随机误差项，随机误差项是相互独立的白噪声序列，且服从均值为0、方差为σ2的正态分布。
当q＝0时，
Figure RE-GDA0003579199720000113
即自回归模型AR(p)；当p＝0 时，Xt＝ut-θ1ut-1-θ2ut-2-…-θqut-q，即移动平均模型MA(q)；自回归模型AR(p) 和移动平均模型MA(q)是自回归移动平均模型ARMA(p，q)的特殊形式。
自回归移动平均模型的阶数用Python语言表示为二重for循环，如下所示：
for p in[0,1,2,3,4,5]：
for q in[0,1,2,3,4,5]：
arma＝ARMA(p,q)；
逐个对二重for循环中的取值进行拟合，即表示从ARMA(0,0)到ARMA(5,5) 逐个进行下述步骤；
1.3)模型参数估计：在阶数给定的情形下可以对步骤1.2)中模型ARMA (p，q)的未知参数
Figure RE-GDA0003579199720000114
和θ1，θ2，…，θq进行估计，这里使用矩估计法估计模型中未知参数的值；
对于AR(p)模型，自回归系数和白噪声方差的矩估计采用Levison递推方法：
Figure RE-GDA0003579199720000115
其中，r0,r1,…,rp为AR(p)模型的自协方差函数，得到自回归系数和白噪声方差的矩估计分别为
Figure RE-GDA0003579199720000121
对于MA(q)模型，利用自协方差函数与参数的关系：
rt＝σ2(θ0θt+θ1θt+1+…+θq-tθq)，0≤t≤q
可以得到q+1个方程，解方程组可得到参数的矩估计。
1.4)模型的未知参数检验和模型检验：检验步骤1.3)中的每一个未知参数是否显著非零，删除不显著参数使模型结构最精简；
1.5)利用得到的精简模型进行拟合，获得残差序列；
1.6)根据白噪声检验(Ljung-Box检验)检验步骤1.5)中得到的残差序列是否为白噪声序列；若残差序列为非白噪声序列，意味着残差序列中还残留着相关信息未被提取，这就说明拟合模型不够有效，则不通过检验；若残差序列为白噪声序列，则通过检验。依次对二重for循环中下一取值的自回归移动平均模型进行的拟合，直至二重for循环中所有取值的自回归移动平均模型均被检验；
1.7)模型优化：从通过了步骤1.6)的检验的所有精简模型中找到标准差最小的模型，即最优的ARIMA模型。计算预测标准差：
Figure RE-GDA0003579199720000122
其中，yt,
Figure RE-GDA0003579199720000123
分别为观察值和预测值，
Figure RE-GDA0003579199720000124
为模型拟合残差。
其次，对于曲线模型，实现步骤如下：
2.1)检验历史数据是否适用于模型：
对于修正指数曲线模型：检验数据的逐期增长率是否接近某一常数b：
Figure RE-GDA0003579199720000125
对于Compertz曲线模型：检验数据的对数逐期增长率是否接近某一常数b：
Figure RE-GDA0003579199720000126
对于Logistic曲线模型：检验数据的倒数逐期增长率是否接近某一常数b：
Figure RE-GDA0003579199720000131
2.2)若历史数据不符合上述三种曲线模型的任一检验结果，则该历史数据不适用曲线模型，仅采用自回归移动平均模型拟合；若历史数据至少适用于上述三种曲线模型中的一种，则采用三和法计算观察值的各部分之和；然后依据其分别适用的曲线模型，根据三和法的计算结果计算相应模型的参数估计值，得到相应的数学模型，并利用模型进行拟合；
其中，三和法的计算过程为把历史数据时间序列的n个观察值等分为三部分，每部分有m期，n＝3m，三部分之和分别记为S1、S2、S3；
Figure RE-GDA0003579199720000132
对于修正指数曲线模型和Logistic曲线模型的参数估计值，计算过程如下：
Figure RE-GDA0003579199720000133
对于Compertz曲线模型的参数估计值，计算过程如下：
Figure RE-GDA0003579199720000134
其中，a，b，K为曲线模型的参数估计值。
将a，b，K分别带入相应的数学模型，其中，修正指数曲线的数学模型：
Figure RE-GDA0003579199720000141
Compertz曲线的数学模型：
Figure RE-GDA0003579199720000142
Logistic曲线的数学模型：
Figure RE-GDA0003579199720000143
根据历史数据适用的模型分别依据上述计算过程获得对应的数学模型，依据该数学模型进行拟合。
2.3)根据历史数据适用的三种曲线模型的数量，选择标准差最小的曲线模型为优化后曲线模型；当历史数据仅适用一种曲线模型时，直接选择该曲线模型对应的数学模型为优化后曲线模型。
最后，通过比较优化后ARIMA模型和优化后曲线模型的标准差，选择标准差更小的模型作为未来若干年份的各省份各行业的碳排放量Tij和GDP数据Gij的预测模型。本实施例中，选择优化后Logistic曲线模型为预测模型，未来2021 年-2030年北京运输、仓储、邮电服务行业的碳排放量依次预测为29.6、30.8、 31.9、33.1、34.2、35.3、36.5、37.6、38.8、39.9(百万吨CO2)。
2)根据预测的未来各个年份的特定省份特定行业的碳排放量Tij和GDP数据Gij，计算未来各个年份的各个省份各个行业的碳排放强度Eij；
Figure RE-GDA0003579199720000144
3)将预测的未来各个年份的特定省份特定行业的碳排放量Tij和GDP数据 Gij中相同省份各个行业的Tij和Gij相加，得到未来各个年份各个省份的碳排放量Ti和GDP数据Gi；
Figure RE-GDA0003579199720000145
之后根据未来各个年份各个省份的碳排放量Ti和GDP数据Gi，计算各个省份的碳排放强度Ei；
Figure RE-GDA0003579199720000146
4)将预测的未来各个年份的特定省份特定行业的碳排放量Tij和GDP数据 Gij中相同行业各个省份的Tij和Gij相加，得到未来各个年份各个行业的碳排放量Tj和GDP数据Gj；
Figure RE-GDA0003579199720000151
之后根据未来各个年份各个行业的碳排放量Tj和GDP数据Gj，计算各个行业的碳排放强度Ej；
Figure RE-GDA0003579199720000152
5)将预测的未来各个年份的特定省份特定行业的碳排放量Tij和GDP数据 Gij中所有的Tij和Gij相加，得到未来若干年内全国的总碳排放量T和总GDP数据G；
Figure RE-GDA0003579199720000153
之后根据全国的总碳排放量T和总GDP数据G，计算全国的总碳排放强度 E。
Figure RE-GDA0003579199720000154
6)以总碳排放强度E为标准，对未来各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定行业的碳排放强度Ej为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定省份的碳排放强度Ei为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价；可视化评价为根据标准，划分评价项为三类关注程度，包括高度重视、中度重视和低于国家整体碳排放强度，进而根据评价项所指代的省份或行业的关注程度辅助规划，产业调整或政策下发。
实施例公开的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法的具体评价过程包括如下四个方面。
第一方面，结合图3所示，以全国总碳排放强度E为标准，对2005-2030 年各省份的碳排放强度Ei进行可视化评价，不同省份的碳排放强度由低到高排序。以2018年为例，可视化评价图形如图所示。图中虚线表示2018年全国的碳排放强度E为1.16吨CO2/万元；图中，可以看到北京的碳排放强度是最小的，这是因为北京是全国首批开展碳排放交易的试点省市，北京市自2013年正式启动了碳排放权交易市场工作。其中，宁夏自治区的碳排放强度最大(5.17)，约为北京市(0.3)的13倍，说明碳排放强度的区域分布严重失衡。
令
Figure RE-GDA0003579199720000161
若Ni>2，则该省份需要高度重视，标记为红色；若2≥Ni>1，则该省份需要中度重视，标记为黄色；若Ni≤1，则该省份的碳排放强度低于国家整体碳排放强度，标记为绿色。
第二方面，结合图4所示，以2005-2030年全国碳排放强度E为标准，对 2005-2030年各行业的碳排放强度Ej进行可视化评价，不同行业的碳排放强度由低到高排序。图中虚线表示某年全国的碳排放强度E为0.6吨CO2/万元。其中行业分类根据国民经济行业分类(GB/T 4754—2017)，将国民经济行业分为A-T 共20个门类，分别为A农、林、牧、渔业；B采矿业；C制造业；D电力、热力、燃气及水生产和供应业；E建筑业；F批发和零售业；G交通运输、仓储和邮政业；H住宿和餐饮业；I信息传输、软件和信息技术服务业；J金融业；K房地产业；L租赁和商务服务业；M科学研究和技术服务业；N水利、环境和公共设施管理业；O居民服务、修理和其他服务业；P教育；Q卫生和社会工作；R文化、体育和娱乐业；S公共管理、社会保障和社会组织；T国际组织。
令
Figure RE-GDA0003579199720000162
若Nj>2，则该行业需要高度重视，标记为红色；若2≥Nj>1，则该行业需要中度重视，标记为黄色；若Nj≤1，则该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度，标记为绿色。
第三方面，结合图5-图6所示，以2005-2030年某个行业的碳排放强度Ej为标准，对2005-2030年某行业各个省份的碳排放强度Eij进行可视化评价，某行业各个省份的碳排放强度由低到高排序。图中虚线表示某年某行业的碳排放强度Ej和全国的碳排放强度E。共有j个行业，每个年份可以得到j个图形。
当Ej>E时，若Eij>Ej，则该省份该行业需要高度重视，标记为红色；若 Ej>Eij>E，则该省份该行业需要中度重视，标记为黄色；若Eij<E，则该省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度，标记为绿色。
当Ej≤E时，令
Figure RE-GDA0003579199720000171
若Nij>2，则该省份该行业需要高度重视，标记为红色；若2≥Nij>1，则该省份该行业需要中度重视，标记为黄色；若Nj≤1，则该省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度，标记为绿色。
第四方面，结合图7-图8所示，以某年某个省份的碳排放强度为标准，对某年某省份各个行业的碳排放强度Eij进行可视化评价，某省份各个行业的碳排放强度由低到高排序。图中虚线表示某年某省份的碳排放强度Ei和全国的碳排放强度E。共有i个省份，每个年份可以得到i个图形。
当Ei>E时，若Eij>Ei，则该省份该行业需要高度重视，标记为红色；若 Ei>Eij>E，则该省份该行业需要中度重视，标记为黄色；若Eij<E，则该省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度，标记为绿色。
当Ei≤E时，令
Figure RE-GDA0003579199720000172
若Nij>2，则该省份该行业需要高度重视，标记为红色；若2≥Nij>1，则该省份该行业需要中度重视，标记为黄色；若Nij≤1，则该省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度，标记为绿色。
附图所示的实施例还提供一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价可视化系统，该系统包括处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的以下程序模块，多个程序模块是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法在所述基于大数据预测的碳排放强度分级评价可视化系统中的执行过程。
具体的，程序模块包括：预测模块，用于基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据；第一计算模块，用于根据预测的未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP 数据计算未来若干年份各省份各行业的碳排放强度，并根据未来若干年份各省份各行业的碳排放强度计算未来若干年份全国的总碳排放量、总GDP和总碳排放强度；第二计算模块，用于根据预测的未来若干年份的同一省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据计算未来各省份的碳排放强度；第三计算模块，用于根据预测的未来若干年份的各省份同一行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各行业的碳排放强度；第一评价模块，用于以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；第二评价模块，用于以未来各年份中特定行业的碳排放强度为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价；第三评价模块，用于以未来各年份中特定省份的碳排放强度为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价。
作为一种可增加的实施方式，该可视化系统还包括：图表生成模块，用于生成各评价模块根据设定的标准统计的可视化表格数据和统计图；排序模块，用于对可视化表格数据由低到高排序；显示模块，用于显示生成的可视化表格数据。
如图9和图10所示，统计图包括如某年份的碳排放强度排名及等级的可视化柱状图和各年份的碳排放强度排名及等级变化的可视化折线图；各统计图在显示模块的中操作步骤示意图可如图9和图10所示。例如，通过各省份-年份(如 2023)可以通过可视化图形查看2023年各省份的碳排放强度排名及等级情况；通过各行业-年份(2023)可以通过可视化图形查看2023年各行业的碳排放强度排名及等级情况。通过某行业各省份-年份(2023)-行业(H)可以通过可视化图形查看2023年H行业各省份的碳排放强度排名及等级情况；通过某省份各行业-年份(2023)-省份(河南)可以通过可视化图形查看2023年河南省各行业的碳排放强度排名及等级情况。
该可视化系统平台随着时间的推移自动更新历史碳排放量和GDP值、重新寻找最优预测模型并输出相应预测结果，最后体现在可视化图形中。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (10)

1.一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，包括：
基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据；
根据预测的未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来若干年份各省份各行业的碳排放强度，并根据未来若干年份各省份各行业的碳排放强度计算未来若干年份全国的总碳排放量、总GDP和总碳排放强度；
根据预测的未来若干年份的同一省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据计算未来各省份的碳排放强度；
根据预测的未来若干年份的各省份同一行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各行业的碳排放强度；
以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定行业的碳排放强度为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价；以未来各年份中特定省份的碳排放强度为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价。
2.根据权利要求1所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，所述基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据的具体过程为：
分别对自回归移动平均模型和曲线模型进行优化，获得优化后各模型的标准差；
比较优化后各模型标准差的大小，选择标准差最小的模型为预测模型；
输入各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据至预测模型，获得未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据。
3.根据权利要求2所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，所述对自回归移动平均模型进行优化的过程为利用Python语言通过网格搜索法进行优化，具体包括：
对历史碳排放量和GDP数据进行平稳性检验，判断历史碳排放量和GDP数据是否为非平稳时间序列；若为非平稳时间序列，则需要对该非平稳序列进行差分，以获得平稳时间序列；其中，差分次数不超过2次；
设置自回归移动平均模型的阶数的网格范围和间隔，用Python语言表示为二重for循环，逐个对二重for循环中的取值进行拟合；
首先，对二重for循环中位于首位的取值的自回归移动平均模型，使用矩估计法估计自回归移动平均模型中的未知参数的值；
随后，检验估计的每一个未知参数是否显著非零，删除不显著非零参数，以精简自回归移动平均模型的结构，获得精简模型；
其次，利用得到的精简模型进行拟合，获得残差序列；
然后，根据白噪声检验法检验残差序列是否为白噪声序列；若残差序列为白噪声序列，表明进行拟合的精简模型有效、通过检验；否则对二重for循环中下一取值的自回归移动平均模型进行的拟合，直至二重for循环中所有取值的自回归移动平均模型均被检验；
最后，选择通过白噪声检验法检验的所有精简模型中标准差最小的模型为优化后的自回归移动平均模型。
4.根据权利要求2所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，所述曲线模型包括三种，分别为修正指数曲线模型、Compertz曲线模型和Logistic曲线模型；
对各曲线模型进行优化的过程包括：
检验历史碳排放量和GDP数据是否适用于各模型；
若历史碳排放量和GDP数据不符合上述三种曲线模型的任一检验结果，则该历史碳排放量和GDP数据不适用曲线模型，仅采用自回归移动平均模型拟合；若历史碳排放量和GDP数据至少适用于上述三种曲线模型中的一种，则采用三和法计算观察值的各部分之和；然后依据其分别适用的曲线模型，根据三和法的计算结果计算相应模型的参数估计值，得到相应的数学模型，并利用模型进行拟合；
根据历史碳排放量和GDP数据适用的三种曲线模型的数量，选择标准差最小的曲线模型为优化后曲线模型；当历史数据仅适用一种曲线模型时，直接选择该曲线模型对应的数学模型为优化后曲线模型。
5.根据权利要求1所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，所述以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义总碳排放强度为E，未来各年份的各省份的碳排放强度为Ei，则：
令
Figure FDA0003365537010000031
若Ni>2，该省份需要高度重视；若2≥Ni>1，该省份需要中度重视；若Ni≤1，该省份的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
6.根据权利要求1所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，所述以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各行业的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义总碳排放强度为E，未来各年份的各省份的碳排放强度为Ej，则：
令
Figure FDA0003365537010000032
若Nj>2，该行业需要高度重视；若2≥Nj>1，该行业需要中度重视；若Nj≤1，该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
7.根据权利要求1所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，所述以未来各年份中特定行业的碳排放强度为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义总碳排放强度为E，未来各年份中特定行业的碳排放强度为Ej，各年份各省份特定行业的碳排放强度Eij，则：
当Ej>E时，若Eij>Ej，该省份该特定行业需要高度重视；若Ej>Eij>E，该省份该特定行业需要中度重视；若Eij<E，则该省份该特定行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度；
当Ej≤E时，令
Figure FDA0003365537010000041
若Nij>2，该省份该特定行业需要高度重视；若2≥Nij>1，该省份该特定行业需要中度重视；若Nj≤1，该省份该特定行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
8.根据权利要求7所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价方法，其特征在于，所述以未来各年份中特定省份的碳排放强度为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价包括：
定义未来各年份中特定省份的碳排放强度为Ei，则：
当Ei>E时，若Eij>Ei，该特定省份该行业需要高度重视；若Ei>Eij>E，该特定省份该行业需要中度重视；若Eij<E，该特定省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
当Ei≤E时，令
Figure FDA0003365537010000042
若Nij>2，该特定省份该行业需要高度重视；若2≥Nij>1，该特定省份该行业需要中度重视；若Nij≤1，该特定省份该行业的碳排放强度低于国家整体碳排放强度。
9.一种基于大数据预测的碳排放强度分级评价可视化系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的以下程序模块；
预测模块，用于基于各省份各行业的历史碳排放量和GDP数据预测未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据；
第一计算模块，用于根据预测的未来若干年份的各省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来若干年份各省份各行业的碳排放强度，并根据未来若干年份各省份各行业的碳排放强度计算未来若干年份全国的总碳排放量、总GDP和总碳排放强度；
第二计算模块，用于根据预测的未来若干年份的同一省份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各省份的碳排放量和GDP数据计算未来各省份的碳排放强度；
第三计算模块，用于根据预测的未来若干年份的各省份同一行业的碳排放量和GDP数据计算未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据，并根据未来各年份各行业的碳排放量和GDP数据计算未来各行业的碳排放强度；
第一评价模块，用于以总碳排放强度为标准，对未来各年份的各省份和各行业的碳排放强度进行可视化评价；
第二评价模块，用于以未来各年份中特定行业的碳排放强度为标准，对各年份各省份特定行业的碳排放强度进行可视化评价；
第三评价模块，用于以未来各年份中特定省份的碳排放强度为标准，对各年份各行业特定省份的碳排放强度进行可视化评价。
10.根据权利要求9所述的基于大数据预测的碳排放强度分级评价可视化系统，其特征在于，还包括：
图表生成模块，用于生成各评价模块根据设定的标准统计的可视化表格数据和统计图；
排序模块，用于对可视化表格数据由低到高排序；
显示模块，用于显示生成的可视化表格数据。
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