CN117522654B - 一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及减污降碳技术领域，尤其涉及一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法。所述方法包括以下步骤：对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算和污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量；基于区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量进行区域总体集成计算，以得到区域长序列灰水足迹量；对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以得到区域碳排放总量；基于区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量进行协同度计算，得到减污降碳协同度系数；根据减污降碳协同度系数进行协同效果判断分析和减排弹性修正处理，得到减污降碳协同度修正系数。本发明能够精准计算区域水环境治理与碳减排的协同度。

Description

一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法
技术领域
本发明涉及减污降碳技术领域，尤其涉及一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法。
背景技术
目前的减污降碳协同研究多聚焦于大气污染，针对水污染的减污降碳协同度分析相对较少，且《地表水环境质量标准（GB 3838-2002）》中有多项水质指标，如何合理评估某策略对区域整体的减污降碳协同效果已成为开展水污染治理面临的重要难题。目前，无法对减污降碳策略进行定量化分析。
发明内容
基于此，本发明有必要提供一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法，其通过精准计算区域水环境治理与碳减排的协同度，实现对减污降碳策略的定量化分析、评估与反馈，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：对减污降碳区域内不同的污染物进行排放稀释评估分析，得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据；基于区域污染物排放稀释损失系数对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以得到区域污染物灰水足迹量；根据区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量；
步骤S2：基于区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量进行区域总体集成计算，以得到区域长序列灰水足迹量；
步骤S3：基于IPCC温室气体排放清单指南方法利用区域碳排放量核算公式对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以得到区域碳排放总量；
其中，区域碳排放量核算公式如下所示：
；
式中，为区域碳排放总量，为减污降碳区域内能源类型的数量，为减污降碳区域内第类能源的终端消费量，为减污降碳区域内第类能源的碳排放系数；
本发明构建了一个区域碳排放量核算公式，用于对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，该区域碳排放量核算公式首先通过使用相对分子质量的比例来进行计算，该比例是由二氧化碳（CO2）的相对分子质量为44以及碳的相对原子质量为12形成的，这个比较是为了将终端消费量转换为碳排放量，然后，通过使用求和项对所有能源类型进行求和，该公式基于减污降碳区域内各个能源类型的终端消费量和相应的碳排放系数，通过对这些项的累加计算，最终得出了整个区域的碳排放总量，这是在减污降碳领域中评估碳排放情况的一种方法，通过这个公式可以更好地理解不同能源对总碳排放的贡献。综上所述，该公式充分考虑了区域碳排放总量，减污降碳区域内能源类型的数量，减污降碳区域内第类能源的终端消费量，减污降碳区域内第类能源的碳排放系数，根据区域碳排放总量与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该公式能够实现对减污降碳区域内的碳排放量的估计核算过程，从而提高了区域碳排放量核算公式的准确性和适用性。
步骤S4：基于区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量对减污降碳区域进行协同度计算，得到减污降碳协同度系数；根据减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，得到减污降碳协同效果数据；基于减污降碳协同效果数据对减污降碳协同度系数进行减排弹性修正处理，得到减污降碳协同度修正系数。
本发明首先通过对减污降碳区域内不同的污染物进行排放稀释评估分析，有助于了解不同污染物在水体中的传播和扩散情况，并评估其对水质的影响程度，从而得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据，而区域污染物排放水质稀释标准数据能够提供关于污染物排放后在水中的浓度变化情况，有助于制定针对性的水资源保护措施。同时，通过获取减污降碳区域的环境最大容许浓度并使用区域污染物排放稀释损失系数，构造一个合适的灰水足迹计算公式对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以量化污染物在水环境中的影响程度，并全面了解区域污染物排放的影响，能够为评估区域水资源受污染的程度提供了有力支持。灰水足迹量的获取有助于识别污染物来源及其对水资源的潜在风险，为后续的污染源治理提供了指导。随后，通过使用区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，能够将污染物的来源细分为点源和面源，帮助识别主要的污染物来源及其对水体造成的影响，这样有助于有针对性地制定区域内不同类型污染源的治理措施，为水资源管理和保护提供科学依据。其次，基于区域点源污染灰水足迹量和区域面源污染灰水足迹量对应不同污染物的点源或面源污染灰水足迹量进行整体集成计算，能够更全面地反映减污降碳区域的环境负荷，并为制定减污降碳策略提供了基础数据，使决策者能够更好地理解区域环境状况。然后，通过基于IPCC温室气体排放清单指南内的方法，采用区域碳排放量核算公式对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以得到区域碳排放总量。这一步骤有助于全面了解区域的碳排放状况，为制定碳减排策略提供了基础数据，从而更有效地减缓气候变化影响。最后，通过基于区域长序列灰水足迹量和区域碳排放总量，运用协同度计算公式对减污降碳区域进行协同度计算，此过程旨在通过综合考虑水体污染和碳排放的数据，计算减污降碳协同度系数，从而量化反映减污和降碳工作协同效果的程度。并且，通过根据计算得到的减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，这一步骤旨在通过对协同度系数的解释和分析，得出减污降碳协同效果的数据。通过评估协同度，可以确定减污和降碳工作的协同性，为优化环境治理政策和实践提供指导。此外，还通过基于减污降碳协同效果数据引入减排弹性修正因素对减污降碳协同度系数进行减排弹性修正处理，以更准确地衡量减污降碳协同效果对排放总量的影响，并通过考虑排放源的弹性变化，对减污降碳协同度系数进行修正，使其更为准确地反映减污降碳工作的实际效果，从而为未来区域水环境治理与碳减排提供更精准的指导。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图；
图3为图2中步骤S12的详细步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，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。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：对减污降碳区域内不同的污染物进行排放稀释评估分析，得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据；基于区域污染物排放稀释损失系数对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以得到区域污染物灰水足迹量；根据区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量；
步骤S2：基于区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量进行区域总体集成计算，以得到区域长序列灰水足迹量；
步骤S3：基于IPCC温室气体排放清单指南方法利用区域碳排放量核算公式对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以得到区域碳排放总量；
其中，区域碳排放量核算公式如下所示：
；
式中，为区域碳排放总量，为减污降碳区域内能源类型的数量，为减污降碳区域内第类能源的终端消费量，为减污降碳区域内第类能源的碳排放系数；
步骤S4：基于区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量对减污降碳区域进行协同度计算，得到减污降碳协同度系数；根据减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，得到减污降碳协同效果数据；基于减污降碳协同效果数据对减污降碳协同度系数进行减排弹性修正处理，得到减污降碳协同度修正系数。
本发明实施例中，请参考图1所示，为本发明基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法的步骤包括：
步骤S1：对减污降碳区域内不同的污染物进行排放稀释评估分析，得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据；基于区域污染物排放稀释损失系数对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以得到区域污染物灰水足迹量；根据区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量；
本发明实施例首先通过对减污降碳区域内不同污染物的产排污情况进行调研，并系统梳理区域污染源排放清单，依据全国污染源普查产排污系数手册确定不同污染源、不用污染物产排污系数，并通过对区域人口、产业规模等进行统计，从而获取区域污染物排放负荷数据。同时，通过使用稀释评估方法对区域污染物排放负荷数据进行分析，以了解不同污染物在水体中的传播和扩散情况，并评估其对水质的影响程度，从而得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据。通过结合计算得到的区域污染物排放稀释损失系数使用一个合适的灰水足迹计算公式对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以量化污染物在水环境中的影响程度，从而得到区域污染物灰水足迹量。然后，通过使用区域污染物排放水质稀释标准数据进行污染源划分，以将污染物的来源细分为点源（包括工业来源、第三产业来源以及城镇生活来源等）和面源（包括农村居民生活、种植业、畜牧养殖业、水产养殖业等），并帮助识别主要的污染物来源及其对水体造成的影响，最终得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量。
步骤S2：基于区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量进行区域总体集成计算，以得到区域长序列灰水足迹量；
本发明实施例通过考虑同一水体能够同时稀释多种污染物的规律从区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量中获取相对应污染物的点源污染灰水足迹量（包括来自工业污染、第三产业、城镇生活等点源方面的污染灰水足迹）以及面源污染灰水足迹量（包括来自农村居民生活、种植业、水产养殖业、畜牧养殖业等面源方面的污染灰水足迹）。然后，通过对相对应污染物的点源污染灰水足迹量以及面源污染灰水足迹量进行区域总体集成计算，以更全面、全局地集成区域水体的总体污染状况，最终得到区域长序列灰水足迹量。
步骤S3：基于IPCC温室气体排放清单指南方法利用区域碳排放量核算公式对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以得到区域碳排放总量；
本发明实施例通过使用IPCC温室气体排放清单指南中的方法获取减污降碳区域内的碳排放相关参数，然后，通过结合能源类型的数量、能源的终端消费量、能源的碳排放系数以及相关常数构成了一个合适的区域碳排放量核算公式对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以量化减污降碳区域内的碳排放状况，最终得到区域碳排放总量。另外，该区域碳排放量核算公式还能够使用本领域内任意一种碳排放检测方法来代替碳排放估计核算的过程，并不局限于该区域碳排放量核算公式。
其中，区域碳排放量核算公式如下所示：
；
式中，为区域碳排放总量，为减污降碳区域内能源类型的数量，为减污降碳区域内第类能源的终端消费量，为减污降碳区域内第类能源的碳排放系数（如下表1所示）；
本发明构建了一个区域碳排放量核算公式，用于对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，该区域碳排放量核算公式首先通过使用相对分子质量的比例来进行计算，该比例是由二氧化碳（CO2）的相对分子质量为44以及碳的相对原子质量为12形成的，这个比较是为了将终端消费量转换为碳排放量，然后，通过使用求和项对所有能源类型进行求和，该公式基于减污降碳区域内各个能源类型的终端消费量和相应的碳排放系数，通过对这些项的累加计算，最终得出了整个区域的碳排放总量，这是在减污降碳领域中评估碳排放情况的一种方法，通过这个公式可以更好地理解不同能源对总碳排放的贡献。综上所述，该公式充分考虑了区域碳排放总量，减污降碳区域内能源类型的数量，减污降碳区域内第类能源的终端消费量，减污降碳区域内第类能源的碳排放系数，根据区域碳排放总量与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该公式能够实现对减污降碳区域内的碳排放量的估计核算过程，从而提高了区域碳排放量核算公式的准确性和适用性。
步骤S4：基于区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量对减污降碳区域进行协同度计算，得到减污降碳协同度系数；根据减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，得到减污降碳协同效果数据；基于减污降碳协同效果数据对减污降碳协同度系数进行减排弹性修正处理，得到减污降碳协同度修正系数。
本发明实施例通过结合区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量使用一个合适的协同度计算公式对减污降碳区域进行协同度计算，以量化反映减污和降碳工作协同效果的程度，从而得到减污降碳协同度系数。其次，通过使用计算得到的减污降碳协同度系数对减污降碳区域的减污降碳协同效果进行判断，并根据判断结果使用相应的减排协同策略（当减污降碳协同度系数小于或等于0时则采用非协同减污降碳策略、当减污降碳协同度系数大于0且小于1时则采用减污强化策略、当减污降碳协同度系数等于1时则维持现有工作、当减污降碳协同度系数大于1时则采用降碳强化策略）进行处理，以确保污染治理和碳减排工作的高效实施，从而得到减污降碳协同效果数据。然后，通过引入减排弹性修正因素来衡量减污降碳协同效果数据对排放总量的影响修正程度，并对原始的减污降碳协同度系数进行修正，以实现对减污降碳协同效果的弹性和修正调整，使其能够更为准确地反映减污降碳工作的实际效果，最终得到减污降碳协同度修正系数。
本发明首先通过对减污降碳区域内不同的污染物进行排放稀释评估分析，有助于了解不同污染物在水体中的传播和扩散情况，并评估其对水质的影响程度，从而得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据，而区域污染物排放水质稀释标准数据能够提供关于污染物排放后在水中的浓度变化情况，有助于制定针对性的水资源保护措施。同时，通过获取减污降碳区域的环境最大容许浓度并使用区域污染物排放稀释损失系数，构造一个合适的灰水足迹计算公式对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以量化污染物在水环境中的影响程度，并全面了解区域污染物排放的影响，能够为评估区域水资源受污染的程度提供了有力支持。灰水足迹量的获取有助于识别污染物来源及其对水资源的潜在风险，为后续的污染源治理提供了指导。随后，通过使用区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，能够将污染物的来源细分为点源和面源，帮助识别主要的污染物来源及其对水体造成的影响，这样有助于有针对性地制定区域内不同类型污染源的治理措施，为水资源管理和保护提供科学依据。其次，基于区域点源污染灰水足迹量和区域面源污染灰水足迹量对应不同污染物的点源或面源污染灰水足迹量进行整体集成计算，能够更全面地反映减污降碳区域的环境负荷，并为制定减污降碳策略提供了基础数据，使决策者能够更好地理解区域环境状况。然后，通过基于IPCC温室气体排放清单指南内的方法，采用区域碳排放量核算公式对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以得到区域碳排放总量。这一步骤有助于全面了解区域的碳排放状况，为制定碳减排策略提供了基础数据，从而更有效地减缓气候变化影响。最后，通过基于区域长序列灰水足迹量和区域碳排放总量，运用协同度计算公式对减污降碳区域进行协同度计算，此过程旨在通过综合考虑水体污染和碳排放的数据，计算减污降碳协同度系数，从而量化反映减污和降碳工作协同效果的程度。并且，通过根据计算得到的减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，这一步骤旨在通过对协同度系数的解释和分析，得出减污降碳协同效果的数据。通过评估协同度，可以确定减污和降碳工作的协同性，为优化环境治理政策和实践提供指导。此外，还通过基于减污降碳协同效果数据引入减排弹性修正因素对减污降碳协同度系数进行减排弹性修正处理，以更准确地衡量减污降碳协同效果对排放总量的影响，并通过考虑排放源的弹性变化，对减污降碳协同度系数进行修正，使其更为准确地反映减污降碳工作的实际效果，从而为未来区域水环境治理与碳减排提供更精准的指导。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过区域产排污调研并系统梳理形成区域污染源排放清单，结合全国污染源普查产排污系数手册，确定不同类型污染物产排污系数，以核算区域污染物排放负荷数据；
步骤S12：对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释评估分析，得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据；
步骤S13：根据预设的区域关键断面考核目标以及相应的地表水环境质量标准对减污降碳区域进行环境容许浓度确定，得到区域环境最大容许浓度值；
步骤S14：通过区域污染物排放稀释损失系数以及区域环境最大容许浓度值利用灰水足迹计算公式对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以得到区域污染物灰水足迹量；
步骤S15：根据区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量。
作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过区域产排污调研并系统梳理形成区域污染源排放清单，结合全国污染源普查产排污系数手册，确定不同类型污染物产排污系数，以核算区域污染物排放负荷数据；
本发明实施例首先通过对区域产排污情况进行调研，并系统梳理区域污染源排放清单，依据全国污染源普查产排污系数手册确定不同污染源、不用污染物产排污系数，然后，通过对区域人口、产业规模等进行统计，最终得到区域污染物排放负荷数据。
步骤S12：对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释评估分析，得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据；
本发明实施例通过使用稀释评估方法对区域污染物排放负荷数据进行分析，以了解不同污染物在水体中的传播和扩散情况，并评估其对水质的影响程度，最终得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据。
步骤S13：根据预设的区域关键断面考核目标以及相应的地表水环境质量标准对减污降碳区域进行环境容许浓度确定，得到区域环境最大容许浓度值；
本发明实施例通过使用预先设置的区域关键断面考核目标以及相应的地表水环境质量标准（GB 3838-2002）来确定减污降碳区域内的环境容许浓度，并根据标准评估污染物在环境中的安全容许度，最终得到区域环境最大容许浓度值。
步骤S14：基于区域污染物排放稀释损失系数以及区域环境最大容许浓度值对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以得到区域污染物灰水足迹量；
本发明实施例通过从减污降碳区域中获取自然条件下区域污染物背景浓度值以及区域污染物排放量并结合区域污染物排放稀释损失系数以及区域环境最大容许浓度值构成了一个合适的灰水足迹计算公式核算减污降碳区域的灰水足迹量，最终得到区域污染物灰水足迹量。
步骤S15：根据区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量。
本发明实施例通过使用区域污染物排放水质稀释标准数据进行污染源划分，以将污染物的来源细分为点源（包括工业来源、第三产业来源以及城镇生活来源等）和面源（包括农村居民生活、种植业、畜牧养殖业、水产养殖业等），并帮助识别主要的污染物来源及其对水体造成的影响，最终得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量。
本发明首先通过深入的区域产排污调研，以系统梳理形成了详实的区域污染源排放清单，并结合全国污染源普查产排污系数手册，对不同类型污染物的产排污系数进行了明确定义，为核算区域污染物排放负荷数据提供了精准而全面的基础，这一过程不仅揭示了污染源的种类和分布，还为后续的排放量计算提供了科学依据。其次，通过对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释评估分析，有助于了解不同污染物在水体中的传播和扩散情况，评估其对水质的影响程度，这些标准数据提供了关于污染物排放后在水中的浓度变化情况，有助于制定针对性的水资源保护措施。通过这一步骤，不仅获得了区域污染物排放稀释损失系数，还得到了区域污染物排放水质稀释标准数据，这使得对排放物在环境中的传播和稀释有了全面的了解，为后续的环境影响评估提供了基础数据。然后，通过使用预先设置的区域关键断面考核目标以及相应的地表水环境质量标准（GB 3838-2002）来确定减污降碳区域的环境容许浓度，这一步骤得到的区域环境最大容许浓度值是基于环境保护标准的依据，有助于评估污染物在环境中的安全容许度，这个数值是制定环境管理政策、监控和预防水质问题的基础，从而能够指导区域内污染物排放的合理控制。接下来，通过结合得到的区域污染物排放入河稀释损失系数以及区域环境最大容许浓度值使用合适的灰水足迹计算公式对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，能够量化污染物在水环境中的影响程度，为评估区域水资源受污染的程度提供了有力支持。灰水足迹量的获得有助于识别污染物来源及其对水资源的潜在风险，为后续的污染源治理提供了指导。最后，通过使用区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，能够将污染物的来源细分为点源和面源，帮助识别主要的污染物来源及其对水体造成的影响，这样有助于有针对性地制定区域内不同类型污染源的治理措施，为水资源管理和保护提供科学依据。
优选地，步骤S12包括以下步骤：
步骤S121：利用稀释系数计算公式对区域污染物排放负荷数据进行稀释系数计算，以得到区域污染物排放稀释损失系数；
其中，稀释损失系数计算公式如下所示：
；
式中，为区域污染物排放稀释损失系数，为区域污染物排放最小体积，为区域污染物排放最大体积，为区域污染物排放体积积分变量参数，为在排放体积处的区域污染物浓度参数，为稀释时间变量参数，为区域污染物排放稀释时间衰减参数，为在排放体积处的区域污染物稀释扩散系数，为区域污染物源头压力参数，为区域污染物受体位置压力参数，为区域污染物水平风速扩散影响参数，为区域污染物垂直风速扩散影响参数，为区域污染物排放稀释损失系数的修正值；
步骤S122：对区域污染物排放负荷数据进行排放影响因素评估分析，得到区域污染物排放影响因素数据；
步骤S123：基于区域污染物排放影响因素数据对区域污染物排放稀释损失系数进行稀释优化，得到区域污染物介质稀释优化系数；
步骤S124：根据区域污染物介质稀释优化系数对区域污染物排放负荷数据进行稀释风险评估分析，得到区域污染物稀释风险影响数据；
步骤S125：根据区域污染物稀释风险影响数据制定相应的区域水质稀释标准，并通过区域水质稀释标准对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释分析，得到区域污染物排放水质稀释标准数据。
作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图2中步骤S12的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S12包括以下步骤：
步骤S121：利用稀释系数计算公式对区域污染物排放负荷数据进行稀释系数计算，以得到区域污染物排放稀释损失系数；
本发明实施例通过结合区域污染物排放体积参数、区域污染物排放体积积分变量参数、区域污染物浓度参数、稀释时间变量参数、区域污染物排放稀释时间衰减参数、区域污染物稀释扩散系数、区域污染物源头压力参数、区域污染物受体位置压力参数、区域污染物水平风速扩散影响参数、区域污染物垂直风速扩散影响参数以及相关参数构成了一个合适的稀释系数计算公式对区域污染物排放负荷数据进行稀释系数计算，以污染物排放过程中在特定介质的稀释损失程度，最终得到区域污染物排放稀释损失系数。另外，该稀释系数计算公式还能够使用本领域内任意一种稀释检测算法来代替稀释系数计算的过程，并不局限于该稀释系数计算公式。
其中，稀释损失系数计算公式如下所示：
；
式中，为区域污染物排放稀释损失系数，为区域污染物排放最小体积，为区域污染物排放最大体积，为区域污染物排放体积积分变量参数，为在排放体积处的区域污染物浓度参数，为稀释时间变量参数，为区域污染物排放稀释时间衰减参数，为在排放体积处的区域污染物稀释扩散系数，为区域污染物源头压力参数，为区域污染物受体位置压力参数，为区域污染物水平风速扩散影响参数，为区域污染物垂直风速扩散影响参数，为区域污染物排放稀释损失系数的修正值；
本发明构建了一个稀释系数计算公式，用于对区域污染物排放负荷数据进行稀释系数计算，该稀释系数计算公式分为两个部分：分子部分和分母部分。其中，分子部分表示在排放体积范围内，通过结合污染物浓度、稀释时间以及稀释扩散系数的积分计算得到对区域稀释情况的综合影响，而分母部分表示排放源头和受体位置的压力差、水平和垂直风速的影响。该部分是通过对这些参数的对数和平方根的综合得到的。通过这个公式，可以综合考虑多个因素对污染物在排放过程中的稀释损失程度。在实际应用中，该公式的参数需要根据具体情况进行测定和调整，此公式的计算结果可用于评估区域污染物的排放稀释损失程度，从而更好地理解污染物在水体中的传播和影响。综上所述，该公式充分考虑了区域污染物排放稀释损失系数，区域污染物排放最小体积，区域污染物排放最大体积，区域污染物排放体积积分变量参数，在排放体积处的区域污染物浓度参数，稀释时间变量参数，区域污染物排放稀释时间衰减参数，在排放体积处的区域污染物稀释扩散系数，区域污染物源头压力参数，区域污染物受体位置压力参数，区域污染物水平风速扩散影响参数，区域污染物垂直风速扩散影响参数，区域污染物排放稀释损失系数的修正值，根据区域污染物排放稀释损失系数与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：
；
该公式能够实现对区域污染物排放负荷数据的稀释系数计算过程，同时，通过区域污染物排放稀释损失系数的修正值的引入可以根据计算过程中出现的误差情况进行调整，从而提高了稀释系数计算公式的准确性和适用性。
步骤S122：对区域污染物排放负荷数据进行排放影响因素评估分析，得到区域污染物排放影响因素数据；
本发明实施例通过使用影响因素评估方法对区域污染物排放负荷数据进行分析，以分析影响污染物在水体中传输和扩散的影响因素，例如水流方向、流速、水体深度等关键影响因素，最终得到区域污染物排放影响因素数据。
步骤S123：基于区域污染物排放影响因素数据对区域污染物排放稀释损失系数进行稀释优化，得到区域污染物介质稀释优化系数；
本发明实施例通过根据区域污染物排放影响因素数据中相应的影响因素情况对区域污染物排放稀释损失系数进行优化，以根据影响因素调整原始稀释损失系数，使其能够更准确地反映污染物在环境中的实际稀释情况，最终得到区域污染物介质稀释优化系数。
步骤S124：根据区域污染物介质稀释优化系数对区域污染物排放负荷数据进行稀释风险评估分析，得到区域污染物稀释风险影响数据；
本发明实施例通过使用优化后的区域污染物介质稀释优化系数对区域污染物排放负荷数据进行风险评估，以评估污染物在环境中的扩散和浓度变化情况，并以更全面地理解污染物对环境的潜在影响，最终得到区域污染物稀释风险影响数据。
步骤S125：根据区域污染物稀释风险影响数据制定相应的区域水质稀释标准，并通过区域水质稀释标准对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释分析，得到区域污染物排放水质稀释标准数据。
本发明实施例通过使用区域污染物稀释风险影响数据中的稀释风险影响情况制定适当的区域水质稀释标准，该区域水质稀释标准是为了评估和管理污染物在水体中的浓度，特别是在排放点周围的区域内，通过水体的稀释效应，以确保水体质量达到一定的环境标准，主要是通过稀释效应来控制水体中的污染物浓度，以更加全面地保护水体生态系统和人类健康的需要，然后，通过使用制定的区域水质稀释标准对区域污染物排放负荷数据进行分析，以确定排放后的污染物浓度是否符合水质稀释标准，并确保污染物排放后环境水质的合规性和可持续性，最终得到区域污染物排放水质稀释标准数据。
本发明首先通过使用稀释系数计算公式对区域污染物排放负荷数据进行稀释系数计算，从而获取区域污染物的排放稀释损失系数，这一步骤的核心在于利用具体的数学公式精确地计算出污染物在特定介质中的稀释损失程度，有助于评估在排放后污染物在环境中的浓度变化情况，进而为污染物的风险评估提供重要数据依据。其次，通过对区域污染物排放负荷数据进行排放影响因素评估分析，以获得影响排放的关键因素数据，这一步骤的目的在于识别和理解污染物排放过程在不同介质中传输负荷的规律和机制，从而确定对排放影响最显著的因素，为后续的优化和风险评估提供基础和参考。然后，通过基于区域污染物排放影响因素数据对区域污染物排放稀释损失系数进行优化调整，以获得区域污染物介质稀释优化系数，这一步骤旨在通过综合考虑排放影响因素，优化稀释系数，以更准确地反映污染物在环境中的实际稀释情况，为后续风险评估提供更精准的数据支持。接下来，通过使用区域污染物介质稀释优化系数对区域污染物排放负荷数据进行稀释风险评估分析，旨在结合优化后的稀释系数，评估污染物在环境中的扩散和浓度变化情况，从而更全面地理解污染物对环境的潜在影响。最后，通过根据区域污染物稀释风险影响数据制定相应的区域水质稀释标准，并利用这些区域水质稀释标准对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释分析，旨在基于风险评估数据，制定具体的水质稀释标准，以确保污染物排放后环境水质的合规性和可持续性。
优选地，步骤S14包括以下步骤：
步骤S141：基于特征断面对减污降碳区域内不同的污染物进行历史资料分析或实地监测，以得到区域污染物排放量；
本发明实施例通过基于特征断面对减污降碳区域内不同的污染物进行历史资料分析，以获取减污降碳区域内污染物的长期排放趋势，从而获取不同污染物的长序列浓度趋势数据，然后，通过结合水体特征断面的面积和流速等因素，计算减污降碳区域内不同污染物的具体排放量，最终得到区域污染物排放量。
步骤S142：结合实测资料对减污降碳区域进行环境背景调查分析，得到自然条件下区域污染物背景浓度值；
本发明实施例通过结合实测资料对减污降碳区域进行环境背景调查，包括调查地理、气象、水文等自然条件以及人类活动等因素，并根据调查结果确定在没有人为干预的自然条件下污染物存在的浓度水平，最终得到自然条件下区域污染物背景浓度值。
步骤S143：根据区域污染物排放稀释损失系数、区域环境最大容许浓度值、自然条件下区域污染物背景浓度值及区域污染物排放量，通过灰水足迹计算公式核算区域污染物灰水足迹量。
本发明实施例通过结合区域污染物排放稀释损失系数、区域环境最大容许浓度值、自然条件下区域污染物背景浓度值及区域污染物排放量构成了一个合适的灰水足迹计算公式对减污降碳区域进行计算，以量化污染物在水环境中的影响程度，最终得到区域污染物灰水足迹量。另外，该灰水足迹计算公式还能够使用本领域内任意一种灰水足迹检测算法来代替污染物灰水足迹计算的过程，并不局限于该灰水足迹计算公式。
本发明首先通过基于特征断面对减污降碳区域内不同的污染物进行历史资料分析或实地监测，以获取了区域内不同污染物的详细排放量数据，这样的数据能够为深入了解污染物的来源和分布提供了关键信息。通过历史资料分析可以揭示长期趋势，而实地监测则提供了更加准确的当下数据，两者结合为后续的灰水足迹计算奠定了坚实基础。然后，通过结合实测资料对减污降碳区域进行环境背景调查分析，能够获得了自然条件下区域污染物背景浓度值。这一环境背景调查的目的在于理解在自然条件下污染物的存在水平，为后续的污染物灰水足迹计算提供了对比基准。实测资料的使用增加了数据的真实性和可信度，确保了环境背景调查的科学性。最后，通过考虑区域污染物排放稀释损失系数、区域环境最大容许浓度值、自然条件下区域污染物背景浓度值以及区域污染物排放量，运用灰水足迹计算公式核算了区域污染物的灰水足迹量，这一计算过程通过结合了多个关键参数，使得灰水足迹量的估算更加综合和真实，从而能够提供了关于污染物在区域内的实际环境效应的量化数据，为制定减污降碳策略提供了科学依据。
优选地，步骤S143中的灰水足迹计算公式具体为：
；
；
式中，为区域污染物灰水足迹量，为减污降碳区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量，为区域环境最大容许浓度值，为自然条件下区域污染物背景浓度值，为区域污染物排放稀释损失系数，为区域污染物排放量。
本发明构建了一个灰水足迹计算公式，用于核算区域污染物灰水足迹量，该灰水足迹计算公式首先通过将区域污染物排放量乘以区域污染物排放稀释损失系数获取得到经过陆面输移和消减后进入水体污染物的负荷量，并通过区域环境最大容许浓度值与自然条件下区域污染物背景浓度值的差值来表示环境容许浓度的范围，最后通过将负荷量除以环境容许浓度范围得到该区域单位浓度范围内的灰水足迹量，通过这个公式，可以评估污染物在减污降碳区域内的灰水足迹量，能够考虑了环境容许浓度范围以及污染物的排放和损失情况，这有助于评价区域的水质状况和减污降碳效果。综上所述，该公式充分考虑了区域污染物灰水足迹量，减污降碳区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量，区域环境最大容许浓度值，自然条件下区域污染物背景浓度值，区域污染物排放稀释损失系数，区域污染物排放量，其中，通过使用区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放量构成了一种减污降碳区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量的函数关系，根据区域污染物灰水足迹量与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该公式能够实现对减污降碳区域的污染物灰水足迹计算过程，从而提高了灰水足迹计算公式的准确性和适用性。
优选地，步骤S15包括以下步骤：
步骤S151：对区域污染物排放水质稀释标准数据进行污染源划分分析，以得到区域点源污染物排放稀释标准数据以及区域面源污染物排放稀释标准数据；
本发明实施例通过根据污染源的不同对区域污染物排放水质稀释标准数据进行分析，以将其污染源划分为点源和面源，并考虑不同污染源排放对水体稀释标准的贡献进行划分，最终得到区域点源污染物排放稀释标准数据以及区域面源污染物排放稀释标准数据。
步骤S152：基于区域点源污染物排放稀释标准数据利用点源污染灰水足迹度量公式对区域污染物灰水足迹量进行点源计算，以得到区域点源污染灰水足迹量；
本发明实施例首先通过使用区域点源污染物排放稀释标准数据确定来自工业污染、第三产业、城镇生活等点源方面的污染，其中点源污染主要指污染物通过直接连接地表水体的下水系统直接排入水体中造成的污染，然后，通过结合最大值函数、污染物的种类数量度量参数、点源污染灰水足迹量（包括工业来源、第三产业来源以及城镇生活来源等所产生的）以及相关参数构成了一个合适的点源污染灰水足迹度量公式进行点源计算，以量化点源污染物在区域范围内的排放对水质的影响程度，最终得到区域点源污染灰水足迹量。另外，该点源污染灰水足迹度量公式还能够使用本领域内任意一种点源污染度量算法来代替点源计算的过程，并不局限于该点源污染灰水足迹度量公式。
其中，点源污染灰水足迹度量公式如下所示：
；
式中，为区域点源污染灰水足迹量，为最大值函数，为污染物的种类数量度量参数，其中，为第种污染物的点源污染灰水足迹量；
其中，第种污染物的点源污染灰水足迹量根据如下公式进行确定：
；
式中，为工业来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量，为第三产业来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量，为城镇生活来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量；
本发明构建了一个点源污染灰水足迹度量公式，用于对区域污染物灰水足迹量进行点源计算，该公式充分考虑了区域点源污染灰水足迹量，最大值函数，污染物的种类数量度量参数，其中，第种污染物的点源污染灰水足迹量，其中，每种污染物的点源污染灰水足迹量是由不同点源行业来源所产生的，而点源污染主要指污染物通过直接连接地表水体的下水系统直接排入水体中造成的污染，具体而言，它是由工业、第三产业和城镇生活等方面的贡献之和组成的，所以，通过工业来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量，第三产业来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量以及城镇生活来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量构成了一种第种污染物的点源污染灰水足迹量的函数关系：
；
根据区域点源污染灰水足迹量与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该公式能够实现对区域污染物灰水足迹量的点源计算过程，从而提高了点源污染灰水足迹度量公式的准确性和适用性。
步骤S153：基于区域面源污染物排放稀释标准数据利用面源污染灰水足迹度量公式对区域污染物灰水足迹量进行面源计算，以得到区域面源污染灰水足迹量；
本发明实施例首先通过使用区域面源污染物排放稀释标准数据确定来自农村居民生活、种植业、水产养殖业、畜牧养殖业等面源方面的污染，其中种植业取化肥，散养畜牧业取畜禽粪便，水产养殖取淡水渔业的污染物排放，农村生活取人粪尿、生活污水和生活垃圾，水产养殖取淡水渔业的污染物排放造成的污染，然后，通过结合最大值函数、污染物的种类数量度量参数、面源污染灰水足迹量（包括农村居民生活、种植业、畜牧养殖业、水产养殖业等所产生的）以及相关参数构成了一个合适的面源污染灰水足迹度量公式进行面源计算，以量化面源污染物在区域范围内的排放对水质的影响程度，最终得到区域面源污染灰水足迹量。另外，该面源污染灰水足迹度量公式还能够使用本领域内任意一种面源污染度量算法来代替面源计算的过程，并不局限于该面源污染灰水足迹度量公式。
其中，面源污染灰水足迹度量公式如下所示：
；
式中，为区域面源污染灰水足迹量，为最大值函数，为污染物的种类数量度量参数，其中，为第种污染物的面源污染灰水足迹量；
其中，第种污染物的面源污染灰水足迹量根据如下公式进行确定：
；
式中，为农村居民生活所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，为种植业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，为畜牧养殖业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，为水产养殖业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量。
本发明构建了一个面源污染灰水足迹度量公式，用于对区域污染物灰水足迹量进行面源计算，该公式充分考虑了区域面源污染灰水足迹量，最大值函数，污染物的种类数量度量参数，其中，第种污染物的面源污染灰水足迹量，其中，每种污染物的面源污染灰水足迹量由不同面源方面所产生的，而面源污染主要包括农村居民生活、种植业、水产养殖业、畜牧养殖业等，其中种植业取化肥，散养畜牧业取畜禽粪便，水产养殖取淡水渔业的污染物排放，农村生活取人粪尿、生活污水和生活垃圾，水产养殖取淡水渔业的污染物排放所造成的污染，具体而言，它是由农村居民生活、种植业、水产养殖业、畜牧养殖业等方面的贡献之和组成的，所以，通过农村居民生活所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，种植业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，畜牧养殖业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，水产养殖业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量构成了一种第种污染物的面源污染灰水足迹量的函数关系，根据区域面源污染灰水足迹量与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该公式能够实现对区域污染物灰水足迹量的面源计算过程，从而提高了面源污染灰水足迹度量公式的准确性和适用性。
本发明首先通过对区域污染物排放水质稀释标准数据进行污染源划分分析，以针对不同类型的污染源进行综合分析和评估，从而获取区域内点源和面源污染物排放的稀释标准数据，该步骤的关键在于对区域污染源进行分类和划分，确定不同污染源类型对水质稀释的影响程度，从而为后续计算和量化不同类型污染源的灰水足迹提供基础和准确性。然后，通过基于区域点源污染物排放稀释标准数据确定来自工业污染、第三产业、城镇生活等点源方面的污染，并运用点源污染灰水足迹度量公式进行点源计算，以获取区域点源污染的灰水足迹量，这一步骤旨在利用点源污染灰水足迹度量公式对点源污染物进行量化评估，计算点源污染物在区域范围内的排放对水质的影响程度，为有效监控和管理点源污染提供量化数据支持。最后，通过基于区域面源污染物排放稀释标准数据确定来自农村居民生活、种植业、水产养殖业、畜牧养殖业等面源方面的污染，并利用面源污染灰水足迹度量公式对区域污染物的灰水足迹量进行面源计算，这一步骤的目的在于运用面源污染灰水足迹度量公式，对面源污染物在区域范围内的排放进行定量评估，进而理解和量化面源污染对水质的潜在影响，为采取针对性措施提供科学依据。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：通过考虑同一水体稀释污染物规律从区域点源污染灰水足迹量中获取对应污染物的点源污染灰水足迹量，并从区域面源污染灰水足迹量中获取对应污染物的面源污染灰水足迹量；
本发明实施例通过考虑同一水体能够同时稀释多种污染物的规律从区域点源污染灰水足迹量中获取相对应污染物的点源污染灰水足迹量（包括来自工业污染、第三产业、城镇生活等点源方面的污染灰水足迹），同时，从区域面源污染灰水足迹量中获取相对应污染物的面源污染灰水足迹量（包括来自农村居民生活、种植业、水产养殖业、畜牧养殖业等面源方面的污染灰水足迹）。
步骤S22：通过结合对应污染物的点源污染灰水足迹量以及面源污染灰水足迹量利用区域总体灰水足迹计算公式进行区域总体集成计算，以得到区域长序列灰水足迹量；
本发明实施例通过结合最大值函数、污染物的种类数量度量参数、对应污染物的点源污染灰水足迹量、面源污染灰水足迹量以及相关参数构成了一个合适的区域总体灰水足迹计算公式进行区域总体集成计算，以更全面、全局地集成区域水体的总体污染状况，该区域内同种污染物水足迹的最大值即为区域内灰水足迹，最终得到区域长序列灰水足迹量。另外，该区域总体灰水足迹计算公式还能够使用本领域内任意一种区域灰水足迹集成算法来代替区域总体集成计算的过程，并不局限于该区域总体灰水足迹计算公式。
其中，区域总体灰水足迹计算公式如下所示：
；
式中，为区域长序列灰水足迹量，为最大值函数，为污染物的种类数量度量参数，其中，为第种污染物的点源污染灰水足迹量，为第种污染物的面源污染灰水足迹量。
本发明构建了一个区域总体灰水足迹计算公式，用于进行区域总体集成计算，该公式充分考虑了区域长序列灰水足迹量，最大值函数，污染物的种类数量度量参数，其中，第种污染物的点源污染灰水足迹量，第种污染物的面源污染灰水足迹量，根据区域长序列灰水足迹量与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该公式的计算思路是对每种污染物，分别将其点源和面源的灰水足迹量相加，然后取所有种类中的最大值，可以考虑不同来源的灰水足迹量，更全面、全局地评估区域水体的污染状况，并确保区域总体的灰水足迹量被最主要的污染物所主导，这样能够实现区域总体集成计算的计算过程，从而提高了区域总体灰水足迹计算公式的准确性和适用性。
本发明首先通过考虑同一水体中稀释污染物的规律，从区域点源污染灰水足迹量中获取相应污染物的点源污染灰水足迹量。通过深入分析水体的稀释机制，确保点源污染物的灰水足迹量反映了水体内污染物的实际浓度和分布情况。同时，从区域面源污染灰水足迹量中获取相应污染物的面源污染灰水足迹量，以全面考虑水体受到的面源污染的影响。这一步骤的关键在于细致入微地了解水体中不同污染物的传输和扩散规律，为后续的综合计算提供准确的数据基础。最后，通过结合对应污染物的点源污染灰水足迹量和面源污染灰水足迹量，并利用区域总体灰水足迹计算公式进行区域总体集成计算，从而获得区域长序列灰水足迹量。该步骤的目标是通过综合考虑点源和面源的贡献，得出区域水体污染物灰水足迹的总体量化结果。通过这一计算过程，可以更全面、全局地评估区域水体的污染状况，为制定污染治理政策和保护水资源提供科学依据。该综合计算考虑了不同污染源类型、水体特性和污染物的复杂相互作用，为制定综合性的环境管理策略提供了有力的支持。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量利用协同度计算公式对减污降碳区域进行协同度计算，得到减污降碳协同度系数；
本发明实施例通过结合区域长序列灰水足迹量、区域碳排放总量、微分符号、减污降碳区域的基准年碳排放量、基准年灰水足迹量、二氧化碳等温室气体减排量、灰水足迹减少量、年份度量参数、第年碳排放量、第年灰水足迹量以及相关参数构成了一个合适的协同度计算公式对减污降碳区域进行协同度计算，以量化反映减污和降碳工作协同效果的程度，最终得到减污降碳协同度系数。另外，该协同度计算公式还能够使用本领域内任意一种减排协同检测算法来代替协同度计算的过程，并不局限于该协同度计算公式。
其中，协同度计算公式如下所示：
；
式中，为减污降碳协同度系数，为微分符号，为区域碳排放总量，为区域长序列灰水足迹量，为减污降碳区域的基准年碳排放量，为减污降碳区域的基准年灰水足迹量，为二氧化碳等温室气体减排量，为灰水足迹减少量，为年份度量参数，为减污降碳区域的第年碳排放量，为减污降碳区域的第年灰水足迹量；
本发明构建了一个协同度计算公式，用于对减污降碳区域进行协同度计算，该公式充分考虑了减污降碳协同度系数，微分符号，区域碳排放总量，区域长序列灰水足迹量，减污降碳区域的基准年碳排放量，减污降碳区域的基准年灰水足迹量，二氧化碳等温室气体减排量，灰水足迹减少量，年份度量参数，减污降碳区域的第年碳排放量，减污降碳区域的第年灰水足迹量，根据减污降碳协同度系数与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：
；
该公式的目的是评估碳排放和灰水足迹之间的协同关系，如果协同度系数的值为正，说明减污降碳效果好，因为碳排放和灰水足迹都在下降。如果协同度系数的值为负，说明存在不协同的情况，其中一个减少而另一个增加。而该协同度计算公式的分子部分表示碳排放变化率与基准年碳排放量的比率，分母部分表示灰水足迹变化率与基准年灰水足迹量的比率。通过比较这两个比率，可以判断在减污降碳过程中，区域的碳排放和灰水足迹是否协同变化，根据以上的计算过程能够实现对减污降碳区域的协同度计算，从而提高了协同度计算公式的准确性和适用性。
步骤S42：根据减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，得到减污降碳协同效果数据；
本发明实施例通过使用计算得到的减污降碳协同度系数对减污降碳区域的减污降碳协同效果进行判断，并根据判断结果使用相应的减排协同策略（当减污降碳协同度系数小于或等于0时则采用非协同减污降碳策略、当减污降碳协同度系数大于0且小于1时则采用减污强化策略、当减污降碳协同度系数等于1时则维持现有工作、当减污降碳协同度系数大于1时则采用降碳强化策略）进行处理，以确保污染治理和碳减排工作的高效实施，最终得到减污降碳协同效果数据。
步骤S43：利用减排弹性修正系数计算公式对减污降碳协同效果数据进行减排弹性修正计算，以得到协同减排弹性修正系数；
本发明实施例通过结合时间范围参数、积分时间变量参数、碳排放量、碳排放量变化影响权重参数、污染物排放量、环境质量指标参数、污染物排放环境影响权重参数、灰水足迹量、灰水足迹量变化影响权重参数以及相关参数构成了一个合适的减排弹性修正系数计算公式对减污降碳协同效果数据进行减排弹性修正计算，以引入减排弹性修正因素来衡量减污降碳协同效果对排放总量的影响修正程度，最终得到协同减排弹性修正系数。另外，该减排弹性修正系数计算公式还能够使用本领域内任意一种减排修正算法来代替减排弹性修正计算的过程，并不局限于该减排弹性修正系数计算公式。
步骤S44：根据协同减排弹性修正系数对减污降碳协同度系数进行修正处理，得到减污降碳协同度修正系数；
其中，通过以下修正计算公式进行修正处理：
；
式中，为减污降碳协同度修正系数，为减污降碳协同度系数，为协同减排弹性修正系数。
本发明实施例通过使用计算得到的协同减排弹性修正系数对原始的减污降碳协同度系数进行修正，以实现对减污降碳协同效果的弹性和修正调整，使其能够更为准确地反映减污降碳工作的实际效果，最终得到减污降碳协同度修正系数。
本发明首先通过基于区域长序列灰水足迹量和区域碳排放总量，运用协同度计算公式对减污降碳区域进行协同度计算，此过程旨在通过综合考虑水体污染和碳排放的数据，计算减污降碳协同度系数，从而量化反映减污和降碳工作协同效果的程度。协同度系数的计算有助于全面评估区域环境治理综合效果，为后续的决策提供依据。其次，通过根据计算得到的减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，这一步骤旨在通过对协同度系数的解释和分析，得出减污降碳协同效果的数据。通过评估协同度，可以确定减污和降碳工作的协同性，为优化环境治理政策和实践提供指导。然后，通过使用合适的减排弹性修正系数计算公式对减污降碳协同效果数据进行减排弹性修正计算，此步骤的目的在于通过引入减排弹性修正因素，更准确地衡量减污降碳协同效果对排放总量的影响，考虑环境治理工作对不同排放源的影响程度。最后，通过使用协同减排弹性修正系数对减污降碳协同度系数进行修正处理，这样能够通过考虑排放源的弹性变化，对减污降碳协同度系数进行修正，使其更为准确地反映减污降碳工作的实际效果。修正后的协同度系数为决策者提供了更可靠的信息，有助于制定更具针对性的环境治理策略。
优选地，步骤S42包括以下步骤：
步骤S421：对减污降碳协同度系数进行比较判断，当减污降碳协同度系数小于或等于0时，则利用非协同减污降碳策略对该减污降碳区域执行相应的非协同减污降碳作业；
本发明实施例通过对计算得到的减污降碳协同度系数进行比较判断，如果减污降碳协同度系数小于或等于0，说明该减污降碳区域不具有可协同性，则通过使用非协同减污降碳策略（例如独立的减污或降碳策略）对减污降碳区域采取相应的非协同减污降碳作业，以确保污染治理和碳减排工作的高效实施。
步骤S422：当减污降碳协同度系数大于0且小于1时，则利用减污强化策略对该减污降碳区域进行污染物减排强化处理，得到区域污染物减排强化协同效果数据；
本发明实施例如果判断减污降碳协同度系数大于0且小于1，说明该减污降碳区域对污染物的减排作用大于对二氧化碳等温室气体的减排作用，则通过使用减污强化策略对该减污降碳区域进行减排强化，以强化污染物的减排工作，并同时监测和管理温室气体的排放，以兼顾环境综合效益，最终得到区域污染物减排强化协同效果数据。
步骤S423：当减污降碳协同度系数等于1时，则对该减污降碳区域进行减排工作平衡处理，得到区域减排平衡协同效果数据；
本发明实施例如果判断减污降碳协同度系数等于1，说明该减污降碳区域对温室气体和污染物的减排程度相对，此时，通过维持现有的减污降碳工作水平，以确保水环境治理和碳减排的平衡，最终得到区域减排平衡协同效果数据。
步骤S424：当减污降碳协同度系数大于1时，则利用降碳强化策略对该减污降碳区域进行碳减排强化处理，得到区域碳减排强化协同效果数据；
本发明实施例如果判断减污降碳协同度系数大于1，说明该减污降碳区域对二氧化碳等温室气体的减排作用大于对污染物的减排作用，则通过使用降碳强化策略对该减污降碳区域进行减排强化，以重点推动碳减排的工作，并同时监测和管理污染物的排放，以兼顾环境综合效益，最终得到区域碳减排强化协同效果数据。
步骤S425：对区域污染物减排强化协同效果数据、区域减排平衡协同效果数据以及区域碳减排强化协同效果数据进行效果集成处理，得到减污降碳协同效果数据。
本发明实施例通过使用数据集成方法对区域污染物减排强化协同效果数据、区域减排平衡协同效果数据以及区域碳减排强化协同效果数据进行合并处理，以综合考虑整个减污降碳过程的协同效果，从而提供全面的、综合的减污降碳协同效果评估结果，最终得到减污降碳协同效果数据。
本发明首先通过对减污降碳协同度系数进行比较判断，若减污降碳协同度系数小于或等于0，表明该减污降碳区域不具有可协同性，此时执行非协同减污降碳策略，通过该判断过程，能够自动识别并针对非协同的区域采取相应的非协同减污降碳作业，确保污染治理和碳减排工作的高效实施。其次，当减污降碳协同度系数大于0且小于1时，说明该区域对污染物的减排作用大于对二氧化碳等温室气体的减排作用，可以进一步采用减污强化策略对该区域进行污染物减排强化处理，以强化污染物减排工作，从而实现更好的环境效益。这一步骤旨在利用协同度系数的判断结果，对协同性较弱但存在改进潜力的区域进行有针对性的减污强化措施，以提升减污效果，同时记录并获得区域污染物减排强化协同效果数据。然后，当减污降碳协同度系数等于1时，表示该区域的减污降碳工作已经达到平衡状态。此时，对该区域进行减排工作平衡处理，以维持现有减排水平，确保水环境治理和碳减排的平衡，有助于监测和维持区域的环境质量。接下来，当减污降碳协同度系数大于1时，说明该区域对二氧化碳等温室气体的减排作用大于对污染物的减排作用，在此情况下，通过采用降碳强化策略对该区域进行碳减排强化处理，但仍需监测和管理污染物的排放，以兼顾环境综合效益。这一步骤的目的是根据协同度系数的判断结果，对碳排放效果有改进潜力的区域进行有针对性的碳减排强化措施，以提升减碳效果。最后，通过综合处理区域污染物减排强化协同效果数据、区域减排平衡协同效果数据以及区域碳减排强化协同效果数据，这一步骤的关键在于对各方面效果进行整合，为决策者提供全面的、综合的减污降碳协同效果评估结果，从而指导未来环境治理和减排工作的调整和改进。
优选地，步骤S43中的减排弹性修正系数计算公式具体为：
；
式中，为协同减排弹性修正系数，为减排弹性修正计算的时间范围参数，为减排弹性修正计算的积分时间变量参数，为减污降碳协同效果数据中协同效果在时间处的碳排放量，为碳排放量变化影响权重参数，为污染物排放环境影响权重参数，为减污降碳协同效果数据中协同效果在时间处的灰水足迹量，为灰水足迹量变化影响权重参数，为协同减排弹性修正系数的修正值。
本发明构建了一个减排弹性修正系数计算公式，用于对减污降碳协同效果数据进行减排弹性修正计算，该减排弹性修正系数计算公式通过引入减排弹性修正因素，并充分考虑了碳排放、污染物排放和环境质量之间的复杂关系，使协同度系数更符合实际情况，以能够更准确地衡量减污降碳协同效果对排放总量的影响。所以，该公式充分考虑了协同减排弹性修正系数，减排弹性修正计算的时间范围参数，减排弹性修正计算的积分时间变量参数，减污降碳协同效果数据中协同效果在时间处的碳排放量，碳排放量变化影响权重参数，污染物排放环境影响权重参数，减污降碳协同效果数据中协同效果在时间处的灰水足迹量，灰水足迹量变化影响权重参数，协同减排弹性修正系数的修正值，根据协同减排弹性修正系数与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：
；
该公式能够实现对减污降碳协同效果数据的减排弹性修正计算过程，同时，通过协同减排弹性修正系数的修正值的引入可以根据计算过程中出现的误差情况进行调整，从而提高了减排弹性修正系数计算公式的准确性和适用性。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (2)

1.一种基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对减污降碳区域内不同的污染物进行排放稀释评估分析，得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据；基于区域污染物排放稀释损失系数对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以得到区域污染物灰水足迹量；根据区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量，其中，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过区域产排污调研并系统梳理形成区域污染源排放清单，结合全国污染源普查产排污系数手册，确定不同类型污染物产排污系数，以核算区域污染物排放负荷数据；
步骤S12：对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释评估分析，得到区域污染物排放稀释损失系数以及区域污染物排放水质稀释标准数据，其中，步骤S12包括以下步骤：
步骤S121：利用稀释损失系数计算公式对区域污染物排放负荷数据进行稀释系数计算，以得到区域污染物排放稀释损失系数；
其中，稀释损失系数计算公式如下所示：
；
式中，为区域污染物排放稀释损失系数，为区域污染物排放最小体积，为区域污染物排放最大体积，为区域污染物排放体积积分变量参数，为在排放体积处的区域污染物浓度参数，为稀释时间变量参数，为区域污染物排放稀释时间衰减参数，为在排放体积处的区域污染物稀释扩散系数，为区域污染物源头压力参数，为区域污染物受体位置压力参数，为区域污染物水平风速扩散影响参数，为区域污染物垂直风速扩散影响参数，为区域污染物排放稀释损失系数的修正值；
步骤S122：对区域污染物排放负荷数据进行排放影响因素评估分析，得到区域污染物排放影响因素数据；
步骤S123：基于区域污染物排放影响因素数据对区域污染物排放稀释损失系数进行稀释优化，得到区域污染物介质稀释优化系数；
步骤S124：根据区域污染物介质稀释优化系数对区域污染物排放负荷数据进行稀释风险评估分析，得到区域污染物稀释风险影响数据；
步骤S125：根据区域污染物稀释风险影响数据制定相应的区域水质稀释标准，并通过区域水质稀释标准对区域污染物排放负荷数据进行排放稀释分析，得到区域污染物排放水质稀释标准数据；
步骤S13：根据预设的区域关键断面考核目标以及相应的地表水环境质量标准对减污降碳区域进行环境容许浓度确定，得到区域环境最大容许浓度值；
步骤S14：基于区域污染物排放稀释损失系数以及区域环境最大容许浓度值对减污降碳区域进行污染物灰水足迹计算，以得到区域污染物灰水足迹量，其中，步骤S14包括以下步骤：
步骤S141：基于特征断面对减污降碳区域内不同的污染物进行历史资料分析或实地监测，以得到区域污染物排放量；
步骤S142：结合实测资料对减污降碳区域进行环境背景调查分析，得到自然条件下区域污染物背景浓度值；
步骤S143：根据区域污染物排放稀释损失系数、区域环境最大容许浓度值、自然条件下区域污染物背景浓度值及区域污染物排放量，通过灰水足迹计算公式核算区域污染物灰水足迹量；
其中，灰水足迹计算公式具体为：
；
；
式中，为区域污染物灰水足迹量，为减污降碳区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量，为区域环境最大容许浓度值，为自然条件下区域污染物背景浓度值，为区域污染物排放稀释损失系数，为区域污染物排放量；
步骤S15：根据区域污染物排放水质稀释标准数据对区域污染物灰水足迹量进行污染源划分处理，以得到区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量；
步骤S2：基于区域点源污染灰水足迹量以及区域面源污染灰水足迹量进行区域总体集成计算，以得到区域长序列灰水足迹量，其中，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：通过考虑同一水体稀释污染物规律从区域点源污染灰水足迹量中获取对应污染物的点源污染灰水足迹量，并从区域面源污染灰水足迹量中获取对应污染物的面源污染灰水足迹量；
步骤S22：通过结合对应污染物的点源污染灰水足迹量以及面源污染灰水足迹量利用区域总体灰水足迹计算公式进行区域总体集成计算，以得到区域长序列灰水足迹量；
其中，区域总体灰水足迹计算公式如下所示：
；
式中，为区域长序列灰水足迹量，为最大值函数，为污染物的种类数量度量参数，其中，为第种污染物的点源污染灰水足迹量，为第种污染物的面源污染灰水足迹量；
步骤S3：基于IPCC温室气体排放清单指南方法利用区域碳排放量核算公式对减污降碳区域内的碳排放量进行估计核算，以得到区域碳排放总量；
其中，区域碳排放量核算公式如下所示：
；
式中，为区域碳排放总量，为减污降碳区域内能源类型的数量，为减污降碳区域内第类能源的终端消费量，为减污降碳区域内第类能源的碳排放系数；
步骤S4：基于区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量对减污降碳区域进行协同度计算，得到减污降碳协同度系数；根据减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，得到减污降碳协同效果数据；基于减污降碳协同效果数据对减污降碳协同度系数进行减排弹性修正处理，得到减污降碳协同度修正系数，其中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于区域长序列灰水足迹量以及区域碳排放总量利用协同度计算公式对减污降碳区域进行协同度计算，得到减污降碳协同度系数；
其中，协同度计算公式如下所示：
；
式中，为减污降碳协同度系数，为微分符号，为区域碳排放总量，为区域长序列灰水足迹量，为减污降碳区域的基准年碳排放量，为减污降碳区域的基准年灰水足迹量，为温室气体减排量，为灰水足迹减少量，为年份度量参数，为减污降碳区域的第年碳排放量，为减污降碳区域的第年区域长序列灰水足迹量；
步骤S42：根据减污降碳协同度系数对减污降碳区域进行协同效果判断分析，得到减污降碳协同效果数据，其中，步骤S42包括以下步骤：
步骤S421：对减污降碳协同度系数进行比较判断，当减污降碳协同度系数小于或等于0时，则利用非协同减污降碳策略对该减污降碳区域执行相应的非协同减污降碳作业；
步骤S422：当减污降碳协同度系数大于0且小于1时，则利用减污强化策略对该减污降碳区域进行污染物减排强化处理，得到区域污染物减排强化协同效果数据；
步骤S423：当减污降碳协同度系数等于1时，则对该减污降碳区域进行减排工作平衡处理，得到区域减排平衡协同效果数据；
步骤S424：当减污降碳协同度系数大于1时，则利用降碳强化策略对该减污降碳区域进行碳减排强化处理，得到区域碳减排强化协同效果数据；
步骤S425：对区域污染物减排强化协同效果数据、区域减排平衡协同效果数据以及区域碳减排强化协同效果数据进行效果集成处理，得到减污降碳协同效果数据；
步骤S43：利用减排弹性修正系数计算公式对减污降碳协同效果数据进行减排弹性修正计算，以得到协同减排弹性修正系数；
其中，减排弹性修正系数计算公式具体为：
；
式中，为协同减排弹性修正系数，为减排弹性修正计算的时间范围参数，为减排弹性修正计算的积分时间变量参数，为减污降碳协同效果数据中协同效果在时间处的碳排放量，为碳排放量变化影响权重参数，为污染物排放环境影响权重参数，为减污降碳协同效果数据中协同效果在时间处的灰水足迹量，为灰水足迹量变化影响权重参数，为协同减排弹性修正系数的修正值；
步骤S44：根据协同减排弹性修正系数对减污降碳协同度系数进行修正处理，得到减污降碳协同度修正系数；
其中，通过以下修正计算公式进行修正处理：
；
式中，为减污降碳协同度修正系数，为减污降碳协同度系数，为协同减排弹性修正系数。
2.根据权利要求1所述的基于灰水足迹的减污降碳协同度分析方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：
步骤S151：对区域污染物排放水质稀释标准数据进行污染源划分分析，以得到区域点源污染物排放稀释标准数据以及区域面源污染物排放稀释标准数据；
步骤S152：基于区域点源污染物排放稀释标准数据利用点源污染灰水足迹度量公式对区域污染物灰水足迹量进行点源计算，以得到区域点源污染灰水足迹量；
其中，点源污染灰水足迹度量公式如下所示：
；
式中，为区域点源污染灰水足迹量，为最大值函数，为污染物的种类数量度量参数，其中，为第种污染物的点源污染灰水足迹量；
其中，第种污染物的点源污染灰水足迹量根据如下公式进行确定：
；
式中，为工业来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量，为第三产业来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量，为城镇生活来源所产生的第种污染物的点源污染灰水足迹量；
步骤S153：基于区域面源污染物排放稀释标准数据利用面源污染灰水足迹度量公式对区域污染物灰水足迹量进行面源计算，以得到区域面源污染灰水足迹量；
其中，面源污染灰水足迹度量公式如下所示：
；
式中，为区域面源污染灰水足迹量，为最大值函数，为污染物的种类数量度量参数，其中，为第种污染物的面源污染灰水足迹量；
其中，第种污染物的面源污染灰水足迹量根据如下公式进行确定：
；
式中，为农村居民生活所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，为种植业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，为畜牧养殖业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量，为水产养殖业所产生的第种污染物的面源污染灰水足迹量。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118134210B (zh) * 2024-05-07 2024-07-05 深圳碳中和生物燃气股份有限公司 钢铁生产的碳足迹管理方法及系统
CN118172076B (zh) * 2024-05-11 2024-08-27 国网天津市电力公司电力科学研究院 燃煤发电的减污降碳协同分析方法和装置
CN118396243B (zh) * 2024-06-25 2024-08-27 浙江省通信产业服务有限公司 一种碳排放智能监控方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110075787A (ko) * 2009-12-29 2011-07-06 주식회사 케이에프이앤이 교통수단별 온실가스 및 대기오염물질 저감효과 분석 시스템
CN110909484A (zh) * 2019-12-03 2020-03-24 中国环境科学研究院 一种流域灰水足迹评估方法及水环境治理策略制定方法
CN114822711A (zh) * 2022-04-19 2022-07-29 南开大学 一种基于观测数据的多种大气污染物-温室气体协同溯源方法
CN116167657A (zh) * 2023-02-10 2023-05-26 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 一种企业全生命周期碳足迹评价方法和系统、存储介质
CN116843201A (zh) * 2023-07-13 2023-10-03 米塔碳(杭州)智能科技有限公司 一种企业能耗、污染物、碳资产实时展示协同管理的系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230020417A1 (en) * 2021-07-12 2023-01-19 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Control system with adaptive carbon emissions optimization
KR20240002028A (ko) * 2022-06-28 2024-01-04 한국전력공사 도시에너지 온실가스 인벤토리 구축 장치 및 방법, 및 탄소배출량 관리시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110075787A (ko) * 2009-12-29 2011-07-06 주식회사 케이에프이앤이 교통수단별 온실가스 및 대기오염물질 저감효과 분석 시스템
CN110909484A (zh) * 2019-12-03 2020-03-24 中国环境科学研究院 一种流域灰水足迹评估方法及水环境治理策略制定方法
CN114822711A (zh) * 2022-04-19 2022-07-29 南开大学 一种基于观测数据的多种大气污染物-温室气体协同溯源方法
CN116167657A (zh) * 2023-02-10 2023-05-26 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 一种企业全生命周期碳足迹评价方法和系统、存储介质
CN116843201A (zh) * 2023-07-13 2023-10-03 米塔碳(杭州)智能科技有限公司 一种企业能耗、污染物、碳资产实时展示协同管理的系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版》解读;蔡博峰 等;环境工程;20190831;第37卷(第8期);1-11页 *
一种改进的灰水足迹计算方法;王丹阳 等;自然资源学报;20151231;第30卷(第12期);2120-2130页 *
河南省农田灰水足迹估算和治理对策;曹连海 等;人民黄河;20161130;第38卷(第11期);65-70、74页 *

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