發(fā)布時(shí)間：2020-10-16 23:18

　　 中國(guó)經(jīng)濟(jì)在高速發(fā)展的過(guò)程當(dāng)中,由于工業(yè)生產(chǎn)和人口活動(dòng)造成了化石能源的大量消耗,與之伴隨的是二氧化碳的巨大排放�，F(xiàn)今,中國(guó)已經(jīng)躍居成為世界上最大的碳排放國(guó)家。近幾年,雖然我國(guó)碳排放的增長(zhǎng)趨勢(shì)有所放緩,但是由于我國(guó)擁有著龐大的能源消耗基數(shù),每年仍要向大氣中排放大量二氧化碳。面對(duì)環(huán)境惡化的嚴(yán)峻形勢(shì),我國(guó)正承擔(dān)著巨大的節(jié)能減排責(zé)任。獲取準(zhǔn)確的碳排放分布數(shù)據(jù),是開(kāi)展精準(zhǔn)減排工作的前提與重點(diǎn)。目前我國(guó)能源消耗碳排放量數(shù)據(jù)主要是通過(guò)統(tǒng)計(jì)年鑒當(dāng)中化石能源消耗總量計(jì)算而來(lái)。但是由于國(guó)家級(jí)、省級(jí)和地市級(jí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)口徑的不一致,以及大量地市及以下行政尺度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失,造成目前我國(guó)大部分碳排放研究工作只能針對(duì)省級(jí)區(qū)域和部分發(fā)達(dá)城市開(kāi)展。由美國(guó)國(guó)防部氣象衛(wèi)星計(jì)劃(Defence Meteorological Satellite Program,DMSP)搭載的(Operational Linescan System,OLS)傳感器能夠?qū)Φ靥綔y(cè)來(lái)自城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、工業(yè)場(chǎng)所、油氣燃燒、以及諸如火災(zāi)和閃電照明云等短暫事件的亮光,因此DMSP/OLS夜間燈光遙感數(shù)據(jù)能夠客觀(guān)真實(shí)的反映人類(lèi)活動(dòng)情況。國(guó)內(nèi)外大量學(xué)者的研究表明,夜間燈光量與能源消耗碳排放量之間存在著很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。本文旨在利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建夜間燈光數(shù)據(jù)與能源消耗碳排放量之間的關(guān)系模型,從而借助燈光數(shù)據(jù)更為客觀(guān)準(zhǔn)確估計(jì)地區(qū)的能源消耗碳排放量,為我國(guó)能源碳排放研究工作提供數(shù)據(jù)參考。本文針對(duì)燈光數(shù)據(jù)的預(yù)處理、能源消耗碳排放數(shù)據(jù)計(jì)算、能源消耗碳排放時(shí)空分布分析以及燈光-碳排放模型構(gòu)建等方面完成了如下研究。(1)本文采用Elvidge等人2009年提出的互校正方法,對(duì)我國(guó)1992~2013年F10、F12、F14、F15、F16和F18傳感器獲取的34幅年度燈光影像進(jìn)行同年度多傳感器影像融合以及多年間影像互校正工作,計(jì)算得到各傳感器獲取的燈光影像與2006年F16衛(wèi)星獲取影像之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)。(2)利用2004~2013年廣東省21個(gè)地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),計(jì)算得到了十年間廣東省各地市能源消耗二氧化碳的排放量。通過(guò)時(shí)間趨勢(shì)分析,發(fā)現(xiàn)珠三角地區(qū)大部分城市碳排放增長(zhǎng)速率處于整體放緩的趨勢(shì)。通過(guò)計(jì)算全局Moran’s I指數(shù),對(duì)廣東省能源消耗碳排放的空間自相關(guān)情況進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)廣東省能源消耗碳排放在整體上屬于高值聚集。通過(guò)計(jì)算局部Moran’s I指數(shù),分析廣東省各地級(jí)市的碳排放空間自相關(guān)關(guān)系。發(fā)現(xiàn)廣州、東莞和深圳表現(xiàn)為碳排放的空間高值聚集,惠州和佛山兩個(gè)城市的碳排放空間聚類(lèi)特征在十年間由高值包含低值異常變成了高值聚集,而清遠(yuǎn)市則由碳排放的空間低值聚集變成了沒(méi)有明顯的聚類(lèi)特征。總體而言,珠三角地區(qū)為廣東省能源消耗碳排放的高值聚集區(qū),這也與廣東省常住人口和GDP總量空間分布特征相一致。此外通過(guò)對(duì)廣東省各地市的校正燈光影像進(jìn)行空間自相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)從空間相關(guān)性角度而言,廣東省分市夜間燈光量與能源消耗碳排放量在聚類(lèi)特征上表現(xiàn)很強(qiáng)的相似性。(3)利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建燈光-能源消耗碳排放估計(jì)模型,并對(duì)廣東省各地級(jí)市的能源消耗碳排放量進(jìn)行計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,利用該模型對(duì)2013年廣東省21個(gè)地市的能源消耗碳排放量進(jìn)行估計(jì),得到大部分地市的能源碳排放估計(jì)值相對(duì)誤差在30%以?xún)?nèi),估計(jì)值平均相對(duì)誤差為18.14%。相比之下,利用地區(qū)燈光量、常住人口和地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值構(gòu)建的化石能源消耗碳排放多元回歸模型的外推值平均相對(duì)誤差33.43%�？梢钥闯鲞z傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于廣東省地市級(jí)的能源消耗碳排放量有著更為準(zhǔn)確的估計(jì)精度。不僅如此,利用分省校正燈光數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)共同訓(xùn)練的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)我國(guó)除港、澳、臺(tái)、藏之外的30個(gè)省級(jí)行政單位2013年的能源消耗碳排放量進(jìn)行估計(jì),得到估計(jì)值的平均相對(duì)誤差為20.57%。而對(duì)于2007~2013年廣州市區(qū)與縣級(jí)市的能源碳排放量估計(jì),遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)值的平均相對(duì)誤差為2.58%。可以發(fā)現(xiàn),利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于省級(jí)和區(qū)縣級(jí)的能源消耗碳排放量估計(jì)也有著很好的效果,這為我國(guó)各級(jí)行政單位的能源消耗碳排放研究提供了一定的數(shù)據(jù)支持和參考。
【學(xué)位單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：P237
【部分圖文】：

′~117°20′。廣東省北接湖南、江西，南鄰南海，西與廣西相連，珠的深圳、珠海兩市分別與香港、澳門(mén)特別行政區(qū)接壤，雷州半島隔南相望。大陸岸線(xiàn)長(zhǎng)度位居中國(guó)首位，長(zhǎng)達(dá) 3368.1km1。廣東省處于亞歐大陸板塊與太平洋板塊的交界處，受到板塊運(yùn)動(dòng)斷裂構(gòu)造以及外力作用的綜合影響，致使廣東省的地貌復(fù)雜多樣廣東省山地、丘陵面積占全省面積的 56.6%，臺(tái)地面積占 14.2 21.7%，河流湖泊面積占 5.5%。廣東省北部多山地丘陵，南部多體地勢(shì)北高南低。全省的山脈大致與地質(zhì)構(gòu)造的走向一致，以北居多。構(gòu)成各種地貌的基巖以花崗巖最為普遍，砂巖和變質(zhì)巖也有大片的石灰?guī)r分布，沿海地區(qū)多為第四季沉積巖，是構(gòu)成耕地的小丹，2013）。省按照區(qū)域可以劃分為珠三角、粵北、粵東和粵西地區(qū)。其中括有廣州、深圳、珠海、佛山、東莞、中山、肇慶、惠州和江門(mén)括有汕頭、潮州、揭陽(yáng)、汕尾、梅州和河源市，粵西地區(qū)包括有名和陽(yáng)江市，粵北地區(qū)包擴(kuò)了韶關(guān)和清遠(yuǎn)市。

（3）年內(nèi)融和因?yàn)?DMSP/OLS 影像是由多個(gè)衛(wèi)星傳感器獲取得到的，同一年可能有兩個(gè)不同傳感器衛(wèi)星所獲取的數(shù)據(jù)，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。進(jìn)行融合處理的過(guò)程如下：對(duì)比兩幅影像，若兩幅影像相同位置只有獲取時(shí)間靠前的影像具有亮度信息，那么這類(lèi)像元稱(chēng)為不穩(wěn)定像元，需要賦予零值。若兩幅影像相同位置都有亮度信息，我們?nèi)煞跋竦幕叶绕骄底鳛樵撓裨牧炼戎怠＃?）DMSP/OLS 影像間連續(xù)性校正不同年份的影像和同一年份不同傳感器所獲取的影像，在進(jìn)行影像互校正和年內(nèi)融合過(guò)后仍然可能存在某個(gè)像元在較早的影像中存在著亮度信息，在之后的影像之中消失，這類(lèi)像元我們稱(chēng)之為年際間不穩(wěn)定像元，而其余像元?jiǎng)t認(rèn)定為穩(wěn)定像元。影像間的連續(xù)性校正是指將年際間不穩(wěn)定像元的 DN 值用 0 值替代，而穩(wěn)定像元的值要確保前一期影像的 DN 值小于后一期影像的 DN 值。本文采用MATLAB R2014a 編譯平臺(tái)，完成了研究區(qū) DMSP/OLS 燈光影像的互校正工作。

1 廣東省能源消耗碳排放全局 Moran’s I 指數(shù)計(jì)算利用Arcgis 10.3軟件空間統(tǒng)計(jì)工具中的SpatialAutocorrelatio（nM對(duì) 2004 年、2008 年和 2013 年廣東省能源消耗碳排放量的全局 M行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如圖 3-1、圖 3-2 和圖 3-3 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2843914