摘要
本发明公开了一种基于GWR模型的多源数据融合高分辨率碳排放清单构建方法,通过收集电力、工业、交通、民用部门的碳排放统计数据,并结合夜间灯光、道路密度、人口密度和点源排放位置等多种空间代理数据,改进传统的降尺度方法。利用GWR模型动态捕捉碳排放的空间异质性,生成增强型空间代理指数。实验结果表明,本方法在空间分辨率和预测精度上显著优于传统方法,为精准碳排放管理和政策制定提供了技术支持。
技术关键词
夜间灯光数据
空间聚类算法
土地利用数据
碳排放管理
排放量
指数
交通
工业
分辨率
电力
总量
网格
密度
能源
热源
火灾
校正
照明
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模型建立方法
烧结固体燃料
熔剂
氮氧化物排放量
基准
异常数据
子模块
预警系统
空间分布特征
空间分析算法
排放预测方法
CEMS系统
样本
实时数据
数据更新
SVR模型
排放预测方法
SSA算法
输入模块
输出模块
阶段
LSTM神经网络
实时数据
计算机执行指令
排放量