专利名称：一种基于gis技术的土地利用碳排放减量化控制优化方法
技术领域：
本发明涉及计算机环境评价与变化监测领域，具体涉及一种基于GIS技术构建土地利用碳排放减量化控制优化核算的模型与方法，实现了土地利用变化分析模块、碳排放数据的空间映射模块、土地利用的碳排放影响分析模块及土地利用空间布局规划模块的集成。
背景技术：
可视化低碳分析决策集成技术。一是实现了低碳经济基础数据库(温室气体排放、 社会经济、人口、基础地理等数据库)与GIS基础功能的整合，实现低碳经济信息的可视化、 信息查询、统计分析、空间分布表达、趋势性分析和相关性分析等功能。二是实现了可视化的低碳经济数量分析模型、技术和系统，基于宏观经济、政策分析、指标评价、情景分析、排放核算等功能。国土空间碳排放监测技术。一是陆地生态系统碳通量的监测设备和技术，包括涡度和箱法测定，也是中国陆地生态系统碳通量观测网络中主要方法。二是人为源监测网络和排放模拟技术集成，并实现化石燃料碳排放的时空模拟，最细粒度达到1小时和IOkm网格。城市空间碳排放评估技术。一是以城市中介要素为联系，构建起城市空间形态与碳排放关系的定量研究框架，包括电力传送分配、住房市场和城市热岛效应，进而影响城市碳排放格局。二是通过产业结构调和城市空间结构的互馈关系，即产业结构调整影响城市空间结构，同时城市空间结构和资源要素限制产业结构，三是通过定量化的空间形态指数来分析空间形态与碳排放的关系，如空间分型指数、信息商指数等。碳排放结构优化控制技术。一是线性规划技术。即采用线性规划模型，来实施土地利用结构的优化配置。如采用生态系统碳储量最大化或人为源排放最小化为目标函数， 以土地利用类型面积为决策变量，建立约束条件，进行土地利用结构优化设计。二是多情景分析比对方法，如运用马尔可夫链模型预测碳强度趋势，分别评估多个组合情景下不同能源结构对实现碳强度目标的贡献潜力，进而选择最优方案。三是结构分析模型，包括投入产出分析技术、SDA因素分解技术等，可分析能源结构、行业结构的减排效果。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明要解决以下两个问题。(1)要解决以碳排放为技术控制指标的土地利用布局优化技术问题，即低碳导向的土地利用规划控制技术。目前，低碳导向的城市空间规划、交通体系规划、建筑空间设计控制技术已有开发和应用，但低碳导向的土地利用规划或国土空间规划控制技术仍属于起步阶段。当前相关技术只在概念、总量、模式、结构层面上实现了土地利用碳排放优化的模型和方法，缺乏空间层面的优化分析技术。
本发明集成了基于GIS技术的空间层次分析算法和土地利用的碳排放核算技术， 实现了低碳导向的土地利用的优化布局及控制。(2)要解决以空间为载体的土地利用碳排放分析问题，具体就是采用碳排放指标空间映射和分配技术，实现土地利用直接碳排放和土地利用的间接碳排放的整合分析。土地利用的直接碳排放系指农、林、土地利用等部门直接的土地利用行为对陆地生态系统碳循环的影响，如采伐森林、围湖造田、退耕还林、农田耕作、草场退化、养分投入或种植制度改变等。土地利用的间接碳排放系指土地空间载体上的其他人为源排放，包括化石燃料燃烧、工业过程和产品、废弃物处理等。陆地生态系统碳循环的观测、模拟、评估技术已经比较成熟；同时，全球、区域、城市、社区各尺度上的排放盘查核算的方法学和技术标准也已实现。但两类碳源/汇在空间维度上的融合分析技术仍有待开发，目前只在数量层次上实现简单整合，缺乏空间层次上的融合技术。本发明提出一种综合陆地生态系统碳循环和人为源排放的指标空间映射和分配技术，以实现从空间维的角度，来综合评估自然和人为排放的空间布局效果，并结合空间布局优化的核心算法和技术标准，进一步实现排放效果的空间优化布局控制。本发明的技术方案为该方法的总体步骤如下，
(1) 土地利用变化分析。获取各时期土地利用现状图，检验数据的分类和边界一致性， 数据融合处理，Gis叠合分析，获取土地利用变化信息。(2)碳排放数据的空间映射。将碳排放数据落实到具体的土地利用类型上，并将点源、线源、面源数据进行空间插值，落实到空间上，实现国土空间碳排放布局模拟。(3)土地利用变化的碳排放影响分析。绘制土地利用变化的碳排放影响图，并获取不同变化的影响数据矩阵。(4) 土地利用碳排放的空间布局优化。采用了 GIS技术和线性规划技术相结合的模型，实现土地利用空间布局的优化，确定碳减排导向的土地利用空间布局。本发明的有益效果(1)本发明集成了 GIS空间分析算法、土地利用的碳排放核算技术和土地利用空间布局优化方法，实现了低碳导向的土地利用优化布局及控制；(2)本发明提出一种综合陆地生态系统碳循环和人为源排放的指标空间映射和分配技术，以实现从空间维的角度，来综合评估自然和人为排放的空间布局效果，并结合空间布局优化的核心算法和技术标准，进一步实现排放效果的空间优化布局控制。
图1为本发明实施例的总流程示意图。图2为本发明实施例的步骤1流程示意图。图3为本发明实施例的步骤2流程示意图。
图4为本发明实施例的步骤3流程示意图。图5为本发明实施例的步骤4流程示意图。
具体实施例方式以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细阐述。如图1所示，本发明实施例的总流程示意图。本实施例的基于GIS技术的土地利用碳排放减量化控制优化方法，步骤1、土地利用变化分析获取各时期土地利用现状图， 检验数据的分类和边界一致性，并进行图层叠加，分析土地利用变化；步骤2、碳排放数据的空间映射将碳排放数据落实到具体的土地利用类型上，并将点源、线源、面源数据进行空间插值，落实到空间上，实现国土空间碳排放布局模拟；步骤3、土地利用变化的碳排放影响分析绘制土地利用变化的碳排放影响图，并计算不同变化的影响数据矩阵；步骤4、 土地利用碳排放的空间布局优化采用了 GIS技术和线性规划技术相结合的模型，实现土地利用空间布局的优化，确定碳减排导向的空间布局。图2为本发明实施例的步骤1流程示意图。[Si] 土地利用变化识别。包括获取土地利用空间数据，辨识土地利用变化。[S101] 土地利用现状图的导入，使用GIS平台，将各时期土地利用现状图层导入，并一统一网格化处理。[S102]数据分类检验。辨识土地利用类型，检验数据分类是否符合标准，否则进行重分类，进行数据的标准化处理。[S103]数据边界检验。检验各时期土地利用数据边界是否一致，否则需进行边界的一致化处理操作。[S104]数据叠加处理。对各期土地利用现状图层进行叠加分析，识别土地利用类型变化，作为土地利用碳排放核算的基础。图3为本发明实施例的步骤2流程示意图。[S2]排放项目的空间映射。将碳排放项目落实到具体的土地利用类型上，并将点源、线源、面源数据进行空间插值，落实到空间上，实现国土空间碳排放布局模拟。[S201]碳排放项目的用地类型映射。调查评价区可能存在的碳排放项目，并将排放项目和土地利用类型进行一一映射。获取相应的活动水平和排放因子数据，进行单项排放核算，计算每个土地利用类型上的单项排放项目规模。[S202]不同空间属性的碳排放数据的空间映射。将点源排放(如工业源)、线源排放(交通排放)和面源排放(如农业和土地利用排放)统一转化为面状分布。(1)点源排放，权重呈同心圆放射状衰减。取值采用线性方法或者指数方法。(2)线源排放，权重呈线状衰减，如河道两边。取值采用线性方法或者指数方法。(3)面源排放，权重是空间均质的，主要以不同的土地利用方式区别，呈覆盖状分布。面状排放因子取值采用区域赋值法，直接将面状因子样块与土地利用单元进行空间叠加，落入单元，直接赋值。其中，指数衰减模型为
权利要求
1.一种基于GIS技术的土地利用碳排放减量化控制优化方法，它包括步骤Si、土地利用变化分析模块获取各时间点土地利用现状图，并对所有时点的数据进行数据分类和边界一致性检验，利用Gis空间分析技术，分析土地利用变化时空特征， 获取土地利用变化信息；步骤S2、碳排放数据的空间映射将碳排放数据落实到具体的土地利用类型上，并将点源、线源、面源数据进行空间插值和缓冲区分析等空间分析，落实到空间上，实现国土空间碳排放布局模拟；步骤S3、土地利用变化的碳排放影响分析整合土地利用变化数据和碳排放数据，获取不同变化的影响数据矩阵，绘制土地利用变化的碳排放影响图；步骤S4、土地利用碳排放的空间布局优化采用了 GIS技术和线性规划技术相结合的模型，实现土地利用空间布局的优化，确定以碳减排为导向的土地利用空间布局。
2.根据权利要求1所述的土地利用碳排放减量化控制优化方法，其特征在于步骤Si、 土地利用变化识别，包括借助获取土地利用空间数据，空间数据的一致性检验与数据融合， 获取土地利用变化信息；具体步骤为[5101]土地利用现状图的导入，使用GIS平台，将各时期土地利用现状图层导入，并对其统一进行网格化处理；[5102]数据分类检验辨识土地利用类型，检验数据分类是否符合标准，否则进行重分类，进行数据的标准化处理；[5103]数据边界检验检验各时期土地利用数据边界是否一致，否则需进行边界的一致化处理操作；[5104]数据叠加处理对各期土地利用现状图层进行叠加分析，识别土地利用类型变化，作为土地利用碳排放核算的基础。
3.根据权利要求1所述的土地利用碳排放减量化控制优化方法，其特征在于步骤S2、 排放项目的空间映射具体步骤为[5201]碳排放项目的用地类型映射调查评价区可能存在的碳排放项目，并将排放项目和土地利用类型进行一一映射，获取相应的活动水平和排放因子数据，进行单项排放核算，计算每个土地利用类型上的单项排放项目规模；[5202]不同空间属性的碳排放数据的空间映射将点源排放、线源排放和面源排放统一转化为面状分布；[5203]土地利用的碳排放空间布局模拟结合步骤[S201]和步骤[S202]的结果，实现网格化的土地利用的碳排放空间布局模拟。
4.根据权利要求3所述的土地利用碳排放减量化控制优化方法，其特征在于步骤 [S202]中，所述点源排放，权重呈同心圆放射状衰减，取值采用线性方法或者指数方法；所述线源排放，权重呈线状衰减，取值采用线性方法或者指数方法；所述面源排放，权重是空间均质的，以不同的土地利用方式区别，呈覆盖状分布，面状排放因子取值采用区域赋值法，直接将面状因子样块与土地利用单元进行空间叠加，落入单元，直接赋值；其中，指数衰减模型为直线衰减模型为/ = EO-r) {r = t￡/d)；上述两式中，I为作用到某个网格上的排放强度，E为某项排放的规模，r为相对距离， di为实际距离，d为影响半径。
5.根据权利要求3所述的土地利用碳排放减量化控制优化方法，其特征在于步骤S3、 土地利用变化的碳排放影响具体步骤为[5301]获取碳密度图和碳汇分布图；[5302]土地利用变化对生态系统碳密度的影响图层，利用调查数据或经验数据，估算全境转化为某土地利用类型所导致的碳密度变化图；[5303]土地利用变化的碳排放的影响图层结合步骤[S203]和步骤[S302]，绘制土地利用变化的碳排放影响图，并令土地利用现状全部转化为土地利用类型i后导致的碳排放影响图的属性数据矩阵为Wi。
6.根据权利要求1所述的土地利用碳排放减量化控制优化方法，其特征在于步骤S4、 土地利用碳排放的空间布局优化具体步骤为[5401]土地利用结构优化采用线性规划方法，建立土地利用结构优化模型，提出优化措施；[5402]土地利用空间布局优化根据步骤[S3]计算的碳排放强度影响矩阵，进行空间优化。
7.根据权利要求6所述的土地利用碳排放减量化控制优化方法，其特征在于步骤[5401]中，数学模型为求满足下列约束条件，Γ H.工Jfi = Area( = 1,2,3^ , π)‘i-lXuui > Xi > Xijaf (/ = 1,2,3,Λ , is)使111·+小·函数片x)Xi) Min的一组最优解_ 公式中足为决策变量，即土地利用类型i的面积；1胃和为土地利用类型i 的最大或最小约束性面积，宜取土地利用总体规划目标或土地适宜性评价结果；如无约束性目标，应保证面积非负；—为土地利用类型i的碳排放强度；Il^为国土空间的碳排放量。
8.根据权利要求6所述的土地利用碳排放减量化控制优化方法，其特征在于步骤[5402]中，具体按以下模型，巧表示现有土地利用布局全部转变为土地利用类别i的排放强度矩阵Grid^n = AimtxlWl, JC^T7,χ,ΙΤ,Λ 讽Λ XaITa)公式中，Xi表示网格 ^的土地利用类型属性值i，Wi，m，η表示土地利用类型全部转变为土地利用类型i后的碳排放强度矩阵，其网格m，η的取值。
全文摘要
本发明公开了一种基于GIS技术的土地利用碳排放减量化控制优化方法，具体是将土地利用变化分析方法、碳排放数据的空间映射方法、土地利用变化的碳排放影响矩阵获取方法和碳减排导向的土地利用空间优化布局方法整合，实现GIS空间分析算法、土地利用变化的碳排放和土地利用空间优化布局规划方法的集成。本发明由国土资源部公益性行业专项(200811033)、公益性行业(农业)科研专项经费项目(200903001-1-4)、国家社会科学基金重大项目(10ZD&M030)、江苏省高校哲学社会科学研究重大项目(2010ZDAXM008)等项目资助完成。
文档编号G06Q10/04GK102509172SQ20111032758
公开日2012年6月20日 申请日期2011年10月25日 优先权日2011年10月25日
发明者张墨逸, 彭佳雯, 揣小伟, 李丽, 章志, 赖力, 赵荣钦, 都金康, 钟太洋, 陈志刚, 陈逸, 黄贤金 申请人:南京大学