一种基于大数据分析的区域内碳汇监测计量方法与流程

本发明属于碳汇监测，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：

1、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。

技术实现思路

1、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。在本部分以及本技术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。

2、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。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、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。

5、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。

6、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：

7、y＝β0+β1x+∈

8、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；

9、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。

10、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：

11、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：

12、

13、其中，ci和cj分别表示两个待合并的簇；

14、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。

15、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:

16、y′t＝c+φ1y′t-1+φ2y′t-2+...+φpy′t-p+θ1εt-1+θ2εt-2+...+θqεt-q+εt

17、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。

18、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。

19、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。

20、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。

21、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。

22、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。

23、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。