CN117668093A - 一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法 - Google Patents
一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117668093A CN117668093A CN202311647165.3A CN202311647165A CN117668093A CN 117668093 A CN117668093 A CN 117668093A CN 202311647165 A CN202311647165 A CN 202311647165A CN 117668093 A CN117668093 A CN 117668093A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- model
- carbon sink
- carbon
- monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 169
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 167
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 42
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 22
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 claims abstract description 6
- YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N moclobemide Chemical compound C1=CC(Cl)=CC=C1C(=O)NCCN1CCOCC1 YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 29
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 17
- 238000005311 autocorrelation function Methods 0.000 claims description 16
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 9
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 9
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 7
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 5
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000003648 Ljung–Box test Methods 0.000 claims description 3
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 3
- 238000000540 analysis of variance Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 3
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 230000009919 sequestration Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，包括：设计一个综合的数据平台，集成多源数据，利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据；利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，使用监督学习算法来训练模型；利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，使用实时数据流分析来监测碳汇的动态变化；用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，调整模型参数，提高其对碳汇动态的预测能力；生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势。本发明有助于实时了解碳汇的变化情况，及时制定响应措施，提高对生态系统变化的灵敏度。
Description
技术领域
本发明属于碳汇监测技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法。
背景技术
尽管遥感技术在获取地表覆盖数据方面取得了巨大进展，但仍然存在一些限制，如云覆盖、传感器分辨率等，这可能影响对碳汇的准确估算。区域内的生态系统和土地利用情况可能因地理位置而异，这种差异性可能使得设计通用的计量方法变得更为复杂。利用机器学习等技术建立的碳汇预测模型可能受到输入数据质量、模型参数选择和模型结构等因素的影响，存在一定的不确定性。对于一些地区，长期的碳汇监测数据可能不足，这使得难以分析碳汇的长期变化趋势和周期性。缺乏明确的碳市场、碳交易和碳补偿机制，可能降低了对区域内碳汇的监测和计量的动力，也可能缺乏相应的法规框架。高昂的监测成本和需要先进技术的技术门槛可能限制了一些地区或组织参与碳汇监测和计量的能力。不同地区、组织或国家可能采用不同的碳汇监测标准和方法，导致数据的不一致性和难以比较性。缺乏统一的监测标准可能影响对区域内碳汇的准确评估。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述或现有的区域内碳汇监测计量方法存在的问题，提出了本发明。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，包括：设计一个综合的数据平台，集成多源数据，利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据；利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，使用监督学习算法来训练模型；利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，使用实时数据流分析来监测碳汇的动态变化；用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，调整模型参数，提高其对碳汇动态的预测能力；生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势。
作为本发明所述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的一种优选方案，其中：所述设计一个综合的数据平台，集成多源数据包括利用云服务提供商计算资源，配置虚拟机和容器化环境，支持数据处理和存储，制定数据采样频率和分辨率满足监测需求；所述利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据包括从卫星数据提供商或开放数据平台获取地表覆盖数据，进行大气校正，消除大气干扰，进行辐射定标，将数字计数转化为辐射亮度；选择多功能气象传感器，包括温度、湿度、风速以及降水量，采集土壤样品进行分析，包括有机碳含量、质地以及湿度。
作为本发明所述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的一种优选方案，其中：所述利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，包括：使用监督学习算法来训练模型，通过方差分析方法选择与碳汇相关的特征，使用标准化或归一化方法将特征缩放到一致范围；使用线性回归方法构建预测模型，其表达式如下所示：
Y＝β0+β1X+∈
其中，Y是碳汇的测量结果，X是选定的影响因素，β0是截距，β1是斜率，∈是误差；
划分训练集和测试集，将数据划分为80％训练集和20％测试集，使用训练集训练线性回归方法，通过最小化损失函数来优化模型参数，使用测试集进行碳汇预测。
作为本发明所述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的一种优选方案，其中：所述利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，包括：
利用层次聚类算法对碳汇数据进行分组，确定碳汇在不同区域的变化趋势，其表达式如下所示：
其中，Ci和Cj分别表示两个待合并的簇；
应用时间序列分析方法，揭示碳汇的周期性和长期趋势，使用自回归集成移动平均模型预测未来的碳汇变化。
作为本发明所述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的一种优选方案，其中：所述应用时间序列分析方法，揭示碳汇的周期性和长期趋势，使用自回归集成移动平均模型预测未来的碳汇变化，包括：将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，使用季节分解方法周期性分解；使用移动平均或指数平滑，平滑季节性和随机波动；建立ARIMA模型，确定ARIMA模型的阶数，包括自回归、差分以及移动平均的阶数，使用自相关函数和偏自相关函数进行模型定阶；利用历史数据拟合ARIMA模型，使用选定的ARIMA阶数，通过最大似然估计拟合模型；使用残差分析进行模型检验，使用模型进行单步或多步预测，得到未来时间点的预测值，利用已建立的ARIMA模型对未来的碳汇变化进行预测，所述ARIMA模型表达式如下所示:
Y′t＝c+φ1Y′t-1+φ2Y′t-2+...+φpY′t-p+θ1εt-1+θ2εt-2+...+θqεt-q+εt
其中，Yt′是经过d次差分后的时间序列，c是常数项，φ1,φ2,…,φp是自回归系数，表示当前值与前p个值的线性关系，θ1,θ2,…,θq是移动平均系数，表示当前值与前q个噪声项的线性关系，εt是白噪声误差。
作为本发明所述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的一种优选方案，其中：所述用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，包括：收集碳汇相关数据，包括观测值和时间戳，使用ACF和PACF分析确定p和q的阶数，观察差分次数d，使用训练集拟合ARIMA模型，得到模型参数，使用已训练的ARIMA模型对测试集之外的未来时间点进行预测，获取测试集中的实际测量数据，对模型的残差进行Ljung-Box检验，将预测结果与实际测量数据绘制在同一张图上，以直观比较，绘制残差图，检查残差序列是否符合白噪声假设。
作为本发明所述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的一种优选方案，其中：所述生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势，包括：使用地理信息系统创建热力图，色深表示碳汇的密度；创建时间序列地图，每个时间点显示碳汇的空间分布，通过动画或滑块演示随时间的演变；绘制趋势图，横轴表示时间，纵轴表示碳汇量，采用平滑技术以凸显趋势；分离出季节性和趋势成分，使用季节性分解技术，绘制趋势、季节性以及残差成分的图表。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量系统，其包括，数据收集模块，用于设计一个综合的数据平台，集成多源数据，利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据；模型构建模块，用于利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，使用监督学习算法来训练模型；数据分析模块，用于利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，使用实时数据流分析来监测碳汇的动态变化；模型验证模块，用于用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，调整模型参数，提高其对碳汇动态的预测能力；趋势生成模块，用于生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的任一步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的任一步骤。
本发明的有益效果为：本发明可以处理大规模、多源、高维度的数据，使得对区域内碳汇的评估更为准确。通过综合遥感、气象、土壤等多种数据，可以更全面地了解碳汇的分布和动态变化，提高评估的空间和时序分辨率。能够实现对数据的实时处理和监测，使得监测计量过程更为及时。这有助于实时了解碳汇的变化情况，及时制定响应措施，提高对生态系统变化的灵敏度。可以整合来自不同领域和源头的数据，实现数据的互通和集成。这有助于更好地理解碳汇与其他环境因素之间的关系，揭示碳汇变化的影响因素，促进跨学科的研究。优化监测方法，避免不必要的重复监测，降低了碳汇监测的成本。通过智能化的数据处理和分析，可以更有效地利用有限的资源。可以支持高级的数据可视化技术，以图形、图表、热力图等形式展示碳汇的时空分布。这有助于更生动地向决策者、公众传递监测计量结果，提高环保意识。精确的碳汇监测计量结果有助于推动碳交易市场的发展。通过提供可信赖的碳汇数据，促进碳市场的运作，鼓励企业和组织更积极地参与碳汇项目。大数据分析为决策者提供更全面、深入的数据支持，有助于精细化碳汇管理策略。通过分析碳汇与气候变化、土地利用等之间的关系，提供更有针对性的决策建议。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量系统的结构示意图。
图3为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的模型预测的步骤流程图。
图4为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
实施例
参照图1～图3，为本发明一个实施例，该实施例提供了一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，包括：
S1：设计一个综合的数据平台，集成多源数据，利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据。
优选的，利用云服务提供商计算资源，配置虚拟机和容器化环境，支持数据处理和存储，制定数据采样频率和分辨率满足监测需求；从卫星数据提供商或开放数据平台获取地表覆盖数据，进行大气校正，消除大气干扰，进行辐射定标，将数字计数转化为辐射亮度；选择多功能气象传感器，包括温度、湿度、风速以及降水量，采集土壤样品进行分析，包括有机碳含量、质地以及湿度。
S2：利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素。
优选的，使用监督学习算法来训练模型，通过方差分析方法选择与碳汇相关的特征，使用标准化或归一化方法将特征缩放到一致范围；使用线性回归方法构建预测模型，其表达式如下所示：
Y＝β0+β1X+∈
其中，Y是碳汇的测量结果，X是选定的影响因素，β0是截距，β1是斜率，∈是误差；
划分训练集和测试集，将数据划分为80％训练集和20％测试集，使用训练集训练线性回归方法，通过最小化损失函数来优化模型参数，使用测试集进行碳汇预测。
S3：利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势。
优选的，利用层次聚类算法对碳汇数据进行分组，确定碳汇在不同区域的变化趋势，其表达式如下所示：
其中，Ci和Cj分别表示两个待合并的簇；
应用时间序列分析方法，揭示碳汇的周期性和长期趋势，使用自回归集成移动平均模型预测未来的碳汇变化。
进一步的，若拥有一份包含不同区域的碳汇测量结果的时间序列数据，每个区域的碳汇数据都在不同的时间点进行测量，形成一个多变量时间序列数据集。首先使用层次聚类算法对碳汇数据进行分组，过程基于各个区域之间的相似性，形成不同的簇。通过聚类，识别出具有相似变化趋势的区域。对于每个簇，进行时间序列分析，揭示碳汇在这些区域的变化趋势。包括趋势分析和季节性分解，以更深入地了解碳汇在不同区域内的周期性和长期趋势。
S4:应用时间序列分析方法，揭示碳汇的周期性和长期趋势，使用自回归集成移动平均模型预测未来的碳汇变化。
优选的，将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，使用季节分解方法周期性分解；使用移动平均或指数平滑，平滑季节性和随机波动；建立ARIMA模型，确定ARIMA模型的阶数，包括自回归、差分以及移动平均的阶数，使用自相关函数和偏自相关函数进行模型定阶；利用历史数据拟合ARIMA模型，使用选定的ARIMA阶数，通过最大似然估计拟合模型；使用残差分析进行模型检验，使用模型进行单步或多步预测，得到未来时间点的预测值，利用已建立的ARIMA模型对未来的碳汇变化进行预测，所述ARIMA模型表达式如下所示:
Y′t＝c+φ1Y′t-1+φ2Y′t-2+...+φpY′t-p+θ1εt-1+θ2εt-2+...+θqεt-q+εt
其中，Yt′是经过d次差分后的时间序列，c是常数项，φ1,φ2,…,φp是自回归系数，表示当前值与前p个值的线性关系，θ1,θ2,…,θq是移动平均系数，表示当前值与前q个噪声项的线性关系，εt是白噪声误差。
进一步的，根据自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的分析，选择了ARIMA(1,1,1)模型。模型的拟合结果表明它能够较好地捕捉到数据的动态特征。进行残差分析，确保模型没有遗漏的模式或系统性误差。残差时序图和直方图显示残差基本符合正态分布，没有明显的模式。利用已建立的ARIMA模型进行未来碳汇的单步和多步预测。单步预测提供了下一个月的碳汇估计，而多步预测则展望了未来一年的趋势。
S5：用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据。
优选的，收集碳汇相关数据，包括观测值和时间戳，使用ACF和PACF分析确定p和q的阶数，观察差分次数d，使用训练集拟合ARIMA模型，得到模型参数，使用已训练的ARIMA模型对测试集之外的未来时间点进行预测，获取测试集中的实际测量数据，对模型的残差进行Ljung-Box检验，将预测结果与实际测量数据绘制在同一张图上，以直观比较，绘制残差图，检查残差序列是否符合白噪声假设。
进一步的，通过对数据进行自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的分析，确定ARIMA模型的阶数。ACF图选择移动平均阶数(q)，而PACF图则选择自回归阶数(p)。观察数据是否平稳，如果不是，需要进行差分。通过观察差分后的数据，确定差分次数(d)，使得数据达到平稳状态。将数据分为训练集和测试集。使用训练集拟合ARIMA模型，选择确定的p、d、q值，得到模型参数。使用已训练的ARIMA模型对测试集之外的未来时间点进行预测。这提供了对未来碳汇测量的预期值。对模型的残差进行Ljung-Box检验。有助于判断残差序列是否存在自相关，以确认模型是否捕捉到了时间序列中的信息。将预测结果与测试集中的实际测量数据绘制在同一张图上，以直观比较模型的准确性。绘制残差图，检查残差序列是否符合白噪声假设。
S6：生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势。
优选的，使用地理信息系统创建热力图，色深表示碳汇的密度；创建时间序列地图，每个时间点显示碳汇的空间分布，通过动画或滑块演示随时间的演变；绘制趋势图，横轴表示时间，纵轴表示碳汇量，采用平滑技术以凸显趋势；分离出季节性和趋势成分，使用季节性分解技术，绘制趋势、季节性以及残差成分的图表。
进一步的，使用地理信息系统工具，创建了碳汇密度的热力图。图中的色深表示碳汇密度的高低，能够直观地了解碳汇在地理空间上的分布情况。通过GIS工具，生成了一个时间序列地图。每个时间点都显示了碳汇密度的空间分布。通过动画或滑块，可以观察碳汇密度随时间的演变。绘制了碳汇密度随时间变化的趋势图。为了凸显趋势，使用了Loess平滑技术。图表展示了碳汇密度的整体变化趋势。利用季节性分解技术，分离出碳汇密度时间序列的季节性和趋势成分。绘制了趋势、季节性和残差成分的图表，深入地理解碳汇密度的动态特征。
在一个优选实施例中，一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量系统，该系统包括数据收集模块，用于设计一个综合的数据平台，集成多源数据，利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据；模型构建模块，用于利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，使用监督学习算法来训练模型；数据分析模块，用于利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，使用实时数据流分析来监测碳汇的动态变化；模型验证模块，用于用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，调整模型参数，提高其对碳汇动态的预测能力；趋势生成模块，用于生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势。
上述各单元模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
应说明的是，以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，其特征在于，包括：
设计一个综合的数据平台，集成多源数据，利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据；
利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，使用监督学习算法来训练模型；
利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，使用实时数据流分析来监测碳汇的动态变化；
用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，调整模型参数，提高其对碳汇动态的预测能力；
生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势。
2.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，其特征在于，所述设计一个综合的数据平台，集成多源数据包括利用云服务提供商计算资源，配置虚拟机和容器化环境，支持数据处理和存储，制定数据采样频率和分辨率满足监测需求；所述利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据包括从卫星数据提供商或开放数据平台获取地表覆盖数据，进行大气校正，消除大气干扰，进行辐射定标，将数字计数转化为辐射亮度；选择多功能气象传感器，包括温度、湿度、风速以及降水量，采集土壤样品进行分析，包括有机碳含量、质地以及湿度。
3.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，其特征在于，所述利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，包括：
使用监督学习算法来训练模型，通过方差分析方法选择与碳汇相关的特征，使用标准化或归一化方法将特征缩放到一致范围；使用线性回归方法构建预测模型，其表达式如下所示：
Y＝β0+β1X+∈
其中，Y是碳汇的测量结果，X是选定的影响因素，β0是截距，β1是斜率，∈是误差；
划分训练集和测试集，将数据划分为80％训练集和20％测试集，使用训练集训练线性回归方法，通过最小化损失函数来优化模型参数，使用测试集进行碳汇预测。
4.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，其特征在于，所述利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，包括：
利用层次聚类算法对碳汇数据进行分组，确定碳汇在不同区域的变化趋势，其表达式如下所示：
其中，Ci和Cj分别表示两个待合并的簇；
应用时间序列分析方法，揭示碳汇的周期性和长期趋势，使用自回归集成移动平均模型预测未来的碳汇变化。
5.如权利要求4所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，其特征在于，所述应用时间序列分析方法，揭示碳汇的周期性和长期趋势，使用自回归集成移动平均模型预测未来的碳汇变化，包括：
将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，使用季节分解方法周期性分解；使用移动平均或指数平滑，平滑季节性和随机波动；建立ARIMA模型，确定ARIMA模型的阶数，包括自回归、差分以及移动平均的阶数，使用自相关函数和偏自相关函数进行模型定阶；利用历史数据拟合ARIMA模型，使用选定的ARIMA阶数，通过最大似然估计拟合模型；使用残差分析进行模型检验，使用模型进行单步或多步预测，得到未来时间点的预测值，利用已建立的ARIMA模型对未来的碳汇变化进行预测，所述ARIMA模型表达式如下所示:
Y′t＝c+φ1Y′t-1+φ2Y′t-2+...+φpY′t-p+θ1εt-1+θ2εt-2+...+θqεt-q+εt
其中，Yt′是经过d次差分后的时间序列，c是常数项，φ1,φ2,…,φp是自回归系数，表示当前值与前p个值的线性关系，θ1,θ2,…,θq是移动平均系数，表示当前值与前q个噪声项的线性关系，εt是白噪声误差。
6.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，其特征在于，所述用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，包括：
收集碳汇相关数据，包括观测值和时间戳，使用ACF和PACF分析确定p和q的阶数，观察差分次数d，使用训练集拟合ARIMA模型，得到模型参数，使用已训练的ARIMA模型对测试集之外的未来时间点进行预测，获取测试集中的实际测量数据，对模型的残差进行Ljung-Box检验，将预测结果与实际测量数据绘制在同一张图上，以直观比较，绘制残差图，检查残差序列是否符合白噪声假设。
7.如权利要求1所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法，其特征在于，所述生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势，包括：
使用地理信息系统创建热力图，色深表示碳汇的密度；创建时间序列地图，每个时间点显示碳汇的空间分布，通过动画或滑块演示随时间的演变；绘制趋势图，横轴表示时间，纵轴表示碳汇量，采用平滑技术以凸显趋势；分离出季节性和趋势成分，使用季节性分解技术，绘制趋势、季节性以及残差成分的图表。
8.一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量系统，其特征在于，包括：
数据收集模块，用于设计一个综合的数据平台，集成多源数据，利用遥感技术获取地表覆盖数据，收集气象数据和土壤数据；
模型构建模块，用于利用机器学习技术建立区域内碳汇的预测模型，考虑对碳汇的影响因素，使用监督学习算法来训练模型；
数据分析模块，用于利用大数据技术处理数据集，运用数据挖掘和分析方法，发现碳汇变化的模式和趋势，使用实时数据流分析来监测碳汇的动态变化；
模型验证模块，用于用历史数据验证模型，通过比较模型预测结果和实际测量数据，调整模型参数，提高其对碳汇动态的预测能力；
趋势生成模块，用于生成可视化报告，展示碳汇的时空分布和变化趋势。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311647165.3A CN117668093A (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311647165.3A CN117668093A (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117668093A true CN117668093A (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=90078388
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311647165.3A Pending CN117668093A (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117668093A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117871792A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-12 | 河北省建筑科学研究院有限公司 | 用于对园区绿植碳汇的动态监测方法及系统 |
-
2023
- 2023-12-04 CN CN202311647165.3A patent/CN117668093A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117871792A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-12 | 河北省建筑科学研究院有限公司 | 用于对园区绿植碳汇的动态监测方法及系统 |
| CN117871792B (zh) * | 2024-03-13 | 2024-05-14 | 河北省建筑科学研究院有限公司 | 用于对园区绿植碳汇的动态监测方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Milly et al. | Potential evapotranspiration and continental drying | |
| Wang et al. | Sample surveying to estimate the mean of a heterogeneous surface: reducing the error variance through zoning | |
| Booth et al. | A hierarchical Bayesian framework for calibrating micro-level models with macro-level data | |
| Oh et al. | Using deep-learning to forecast the magnitude and characteristics of urban heat island in Seoul Korea | |
| Mogheir et al. | Characterizing the spatial variability of groundwater quality using the entropy theory: I. Synthetic data | |
| Vanvyve et al. | Wind resource estimates with an analog ensemble approach | |
| Chen et al. | Precipitation extremes in the Yangtze River Basin, China: regional frequency and spatial–temporal patterns | |
| Weekes et al. | Evaluation of a semi-empirical model for predicting the wind energy resource relevant to small-scale wind turbines | |
| Bottaccioli et al. | GIS-based software infrastructure to model PV generation in fine-grained spatio-temporal domain | |
| CN117668093A (zh) | 一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法 | |
| Qu et al. | Comparison of four methods for spatial interpolation of estimated atmospheric nitrogen deposition in South China | |
| Gerken et al. | Robust observations of land-to-atmosphere feedbacks using the information flows of FLUXNET | |
| Oliveira et al. | An urban climate-based empirical model to predict present and future patterns of the Urban Thermal Signal | |
| Wang et al. | A pathway analysis method for quantifying the contributions of precipitation and potential evapotranspiration anomalies to soil moisture drought | |
| Wu et al. | Optimal reduction of the ozone monitoring network over France | |
| CN116680658A (zh) | 一种基于风险评价的热浪监测站选址方法及系统 | |
| Zhao et al. | Extending a joint probability modelling approach for post-processing ensemble precipitation forecasts from numerical weather prediction models | |
| Hobeichi et al. | Reconciling historical changes in the hydrological cycle over land | |
| Zagouras et al. | Objective framework for optimal distribution of solar irradiance monitoring networks | |
| CN107316131A (zh) | 一种基于图像识别的电能计量装置安装工艺质量检测系统 | |
| CN113901348A (zh) | 一种基于数学模型的钉螺分布影响因素识别与预测方法 | |
| CN112016744A (zh) | 一种基于土壤水分的森林火灾预测方法、装置及存储介质 | |
| Li et al. | DMSP/OLS night-time light intensity as an innovative indicator of regional sustainable development | |
| Jin et al. | The Building Data Genome Directory–An open, comprehensive data sharing platform for building performance research | |
| CN115879594A (zh) | 一种基于地理探测器的城市定居人口分布趋势预测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |