一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法及系统技术方案

本申请公开了一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法及系统，主要涉及城市碳排放核算技术领域。包括：S1、选取若干城市特征因素，获取城市特征因素各自的预设区间历年数据；S2、通过扩展的STIRPAT方程，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值，确定影响程度值大于预设影响阈值的城市特征因素为显著特征因素；S3、利用XGBoost计算显著特征因素的重要程度值，确定重要程度值大于预设重要阈值的显著特征因素为核算特征因素；S4、以碳排放量为因变量，以夜间灯光因素和核算特征因素为自变量，通过空间杜宾模型核算城市碳排放。本申请通过上述方法实现了综合因素核算碳排放。请通过上述方法实现了综合因素核算碳排放。请通过上述方法实现了综合因素核算碳排放。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法及系统


[0001]本申请涉及城市碳排放核算
，尤其涉及一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法及系统。

技术介绍

[0002]节能减排工作迫在眉睫。城市作为温室气体的主要排放源，具备较大的节能减排潜力，在碳减排进程中发挥关键作用。准确有效的碳排放核算是掌握城市碳排放趋势，挖掘城市节能减排潜力的重要抓手，对于开展城市碳减排工作、制定碳达峰路径具有至关重要的作用。然而影响城市碳排放的因素众多且多因素相互耦合，给城市的碳排放核算带来巨大挑战。
[0003]针对以上问题，学者们从不同视角展开了碳排放核算的相关研究和讨论。娄伟等人通过计算化石能源消费排放二氧化碳总量、工业产品生产的二氧化碳绝对排放量、森林二氧化碳吸收量等核算城市碳排放；任峰等人主要对能源消费、工业生产、秸秆燃烧、牲畜肠道发酵和粪便管理、工业及生活废水排放、稻田甲烷排放等碳源，森林、果园、耕地、城市绿地等碳汇进行核算，采用碳源量和碳汇量之间的差额作为净碳排放量。
[0004]但是，仍没有碳排放总量的准确数据，大多数学者通常直接采用能源消耗量、能源碳排放预设系数估算、夜间灯光数据的方式对碳排放进行研究。因此，亟需一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法及系统，以进行综合考虑所核算城市的专属特征因素。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的上述不足，本专利技术提供一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法及系统，以解决上述技术问题。
[0006]第一方面，本申请提供了一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法，方法包括：S1、选取若干城市特征因素，获取城市特征因素各自的预设区间历年数据；S2、通过扩展的STIRPAT方程，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值，确定影响程度值大于预设影响阈值的城市特征因素为显著特征因素；S3、利用XGBoost计算显著特征因素的重要程度值，确定重要程度值大于预设重要阈值的显著特征因素为核算特征因素；S4、以碳排放量为因变量，以夜间灯光因素和核算特征因素为自变量，通过空间杜宾模型核算城市碳排放。
[0007]进一步地，若干城市特征因素至少包括：GDP、工业、交通、人口总量、能源结构、产业结构、科技水平、对外贸易、能源消费强度、土地。
[0008]进一步地，通过扩展的STIRPAT方程，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值，具体包括：通过公式：，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值；其中，E为城市碳排放量；a为预设常数量；B1、B2...Bk为城市特征因素；b1、b2...bk分别为城市特征因素的预设系数。
[0009]进一步地，利用XGBoost计算显著特征因素的重要程度值，确定重要程度值大于预
设重要阈值的显著特征因素为核算特征因素，具体包括：步骤S31：将显著特征因素分为训练集和测试集，在整个训练数据集上进行模型训练；步骤S32：使用训练数据集计算特征重要性；步骤S33：获取更新校验阈值，重复进行特征选择并构成特征子集；步骤S34：在测试集上评估模型，直至得到核算特征因素的子集结束。
[0010]进一步地，以碳排放量为因变量，以夜间灯光因素和核算特征因素为自变量，通过空间杜宾模型核算城市碳排放，具体包括：通过公式：，核算城市碳排放；其中，Ei为城市i碳排放量；ω为城市i碳排放量的空间回归预设系数；Qij为空间权重矩阵，城市i、j相邻时为1，否则为0；Ci为城市i碳排放的夜间灯光；λ1和γ1分别夜间灯光的核算预设系数和空间滞后项预设系数；Ri为城市i核算特征因素的集合；λ2和γ2分别为集合因素的核算预设系数和空间滞后预设系数；ε为满足正态独立同分布的随机扰动项。
[0011]第二方面，本申请提供了 一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算系统，系统包括：获取模块，用于选取若干城市特征因素，获取城市特征因素各自的预设区间历年数据；确定模块，用于通过扩展的STIRPAT方程，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值，确定影响程度值大于预设影响阈值的城市特征因素为显著特征因素；还用于利用XGBoost计算显著特征因素的重要程度值，确定重要程度值大于预设重要阈值的显著特征因素为核算特征因素；核算模块，用于以碳排放量为因变量，以夜间灯光因素和核算特征因素为自变量，通过空间杜宾模型核算城市碳排放。
[0012]进一步地，确定模块还包括影响计算单元；用于通过公式：，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值；其中，E为城市碳排放量；a为预设常数量；B1、B2...Bk为城市特征因素；b1、b2...bk分别为城市特征因素的预设系数。
[0013]进一步地，核算模块还包括核算单元；用于通过公式：，核算城市碳排放；其中，Ei为城市i碳排放量；ω为城市i碳排放量的空间回归预设系数；Qij为空间权重矩阵，城市i、j相邻时为1，否则为0；Ci为城市i碳排放的夜间灯光；λ1和γ1分别夜间灯光的核算预设系数和空间滞后项预设系数；Ri为城市i核算特征因素的集合；λ2和γ2分别为集合因素的核算预设系数和空间滞后预设系数；ε为满足正态独立同分布的随机扰动项。
[0014]本领域技术人员能够理解的是，本专利技术至少具有如下有益效果：本专利技术提出了一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法，综合考虑所核算城市的专属特征因素，并结合扩展的STIRPAT方程和XGBoost对影响城市碳排放的各因素进行筛选特征筛选，后以碳排放量为因变量，夜间灯光、n个显著影响因素为自变量，借助空间杜宾模型完成城市碳排放核算。其中，在样本总数相对较少时，利用扩展STIRPAT方程的初步特征筛将会显著提高XGBoost模型的训练效果，采用空间杜宾模型将更好地考虑将自变量和因变量的空间效应、解释空间变量间的关系。
附图说明
[0015]下面参照附图来描述本公开的部分实施例，附图中：
图1是本申请实施例提供的一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法流程图。
[0016]图2是本申请实施例提供的一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算系统内部结构示意图。
具体实施方式
[0017]本领域技术人员应当理解的是，下文所描述的实施例仅仅是本公开的优选实施例，并不表示本公开仅能通过该优选实施例实现，该优选实施例仅仅是用于解释本公开的技术原理，并非用于限制本公开的保护范围。基于本公开提供的优选实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所获得的其它所有实施例，仍应落入到本公开的保护范围之内。
[0018]还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0019本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法，其特征在于，所述方法包括：S1、选取若干城市特征因素，获取城市特征因素各自的预设区间历年数据；S2、通过扩展的STIRPAT方程，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值，确定影响程度值大于预设影响阈值的城市特征因素为显著特征因素；S3、利用XGBoost计算显著特征因素的重要程度值，确定重要程度值大于预设重要阈值的显著特征因素为核算特征因素；S4、以碳排放量为因变量，以夜间灯光因素和核算特征因素为自变量，通过空间杜宾模型核算城市碳排放。2.根据权利要求1所述的考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法，其特征在于，若干城市特征因素至少包括：GDP、工业、交通、人口总量、能源结构、产业结构、科技水平、对外贸易、能源消费强度、土地。3.根据权利要求1所述的考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法，其特征在于，通过扩展的STIRPAT方程，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值，具体包括：通过公式：，分析城市特征因素对城市碳排放的影响程度值；其中，E为城市碳排放量；a为预设常数量；B1、B2...Bk为城市特征因素；b1、b2...bk分别为城市特征因素的预设系数。4.根据权利要求1所述的考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法，其特征在于，利用XGBoost计算显著特征因素的重要程度值，确定重要程度值大于预设重要阈值的显著特征因素为核算特征因素，具体包括：步骤S31：将显著特征因素分为训练集和测试集，在整个训练数据集上进行模型训练；步骤S32：使用训练数据集计算特征重要性；步骤S33：获取更新校验阈值，重复进行特征选择并构成特征子集；步骤S34：在测试集上评估模型，直至得到核算特征因素的子集结束。5.根据权利要求1所述的考虑混合因素特征选择的城市碳排放核算方法，其特征在于，以碳排放量为因变量，以夜间灯光因素和核算特征因素为自变量，通过空间杜宾模型核算城市碳排放，具体包括：通过公式...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟彬，李冰若，兰巧倩，杨柳，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：