【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及城市绿元体，尤其涉及一种用于城市绿元体的智能碳减排方法及系统。
技术介绍
1、城市绿元体作为城市内重要的自然碳汇一直被广泛关注，然而目前成熟的用于城市绿元体的智能碳减排方法及系统却鲜有研究。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于城市绿元体的智能碳减排方法及系统，通过构建合理的评价指标体系，构建绿色低碳城乡空间并完善城市绿元体建设碳汇市场交易及其回报机制形成系统的用于城市绿元体的智能碳减排方案。
2、本专利技术一方面提供了一种城市绿元体的智能碳减排方法，包括：
3、s1，构建评价指标体系；
4、s2，构建绿色低碳城乡空间；
5、s3，构建城市绿元体碳汇市场交易及其回报机制；
6、s4，基于评价指标体系、绿色低碳城乡空间以及碳汇市场交易及其回报机制进行城市绿元体碳减排。
7、优选的，所述s1包括：
8、s11，构建“碳达峰”与“碳中和”的评价指标，并在不同区域的发展阶段对所述评价指标进行不同的评价；
9、s12，基于所述不同的评价，建立基于区域尺度的碳中和评价模型，实现对区域尺度的碳排放及碳汇量的量化；
10、s13，基于碳排放及碳汇量的量化建立空间规划减排技术系统，并进行系统集成。
11、优选的，所述碳排放及碳汇量的量化，包括：
12、(1)采集数据并进行数据的筛选和预处理；
13、(2)基于光能利用率模型以及筛选和
14、优选的，所述采集数据并进行数据的筛选和预处理包括：获取遥感数据并对遥感数据进行校正；获取气象数据并对所述气象数据进行空间可视化；选取碳汇效益估算的年份；其中，校正包括大气校正和辐射定标；其中大气校正的过程用于消除拍摄过程中大气和光照等因素对于遥感数据产生的误差，采用envi遥感处理软件完成；所述辐射定标采用envi软件中的辐射定标模块完成；所述气象数据包括站点的温度、降水和太阳辐射数据以及其站点的地理坐标数据；在arcgis软件里利用克里金插值法将气象数据可视化，并叠加一定地域范围的矢量图进行掩膜提取，裁剪获得一定地域范围的气象数据栅格图；并且将其空间分辨率调整为与遥感数据分辨率相同；按照城市绿元体的单元区域上方的遥感卫星图像质量以及运量覆盖程度的特点选取对应的典型年份；所述光能利用率模型包括光合有效辐射和光能利用率的计算。
15、优选的，所述基于光能利用率模型以及筛选和预处理后的数据对城市绿元体碳汇效益进行估算包括：
16、计算常态化植生指数ndvi，包括：将每一年的校正后的遥感数据的红光波段和近红光波段导入软件中，并借助栅格计算器工具输入ndvi计算公式，以及近红光和红光差与和的比值，计算得到一定地域范围每一年的ndvi空间分布栅格；常态化植生指数ndvi由遥感影响的两个波段计算得到，分别为红光波段和近红外波段，两个波段数值的差与和的比值则为常态化植生指数的值，公式如下式(1)所示：
17、
18、将ndvi数据在arcgis软件中按照公式(2)获得比值植生指数sr的空间分布栅格图；
19、
20、利用栅格计算器工具获取常态化植生指数和比值植生指数的光合作用有效辐射分量，配合太阳辐射数据得到每一年的光合作用有效吸收辐射apar；
21、其中光合作用有效吸收辐射量apar由两个指数所决定，分别为植被所在地的太阳总辐射量和植物的光合有效辐射吸收率，其中光合作用有效吸收辐射量的计算公式如下式(3)所示：
22、apar(x,t)＝sol(x,t)×fpar(x,t)×0.5(3)；
23、其中，sol(x,t)和fpar(x,t)分别表示为t时期x地点的太阳总辐射量和t时期x地点的植物光合有效辐射吸收率，并且公式中的0.5为恒定常数，表示能被植物用来光合作用的波段辐射量所占的太阳所有波段的总辐射量的比值；
24、fpar由两个值确定，分别为植生指数ndvi的有效辐射分量和比值植生指数sr；求取两者的平均值作为fpar值，公式如下(4)：
25、fpar(x，t)＝(fparndvi+fparsr)×0.5 (4)；
26、通过常态化植生指数和比值植生指数分别计算fpar，公式如(5)和(6)所示，其中ndvii,min表示当植被类型为i的时候计算得到的ndvi的最小值，ndvii,max表示标志当植被类型为i的时候计算得到的ndvi的最大值，ndvi(x,t)表示t时期地点x上的ndvi值，而fparmax与fparmin与植被类型i没有关系，分别取值为0.95和0.001；
27、
28、
29、计算光能利用率，公式如(7)所示：
30、ε(x，t)＝w(x，t)×t(x，t)×εmax (7)；
31、其中，ε(x，t)表示t时期地点x的实际光能利用率，w(x，t)为水分胁迫因子，t(x，t)为温度胁迫因子，εmax为最大光能利用率；
32、结合降水、温度和最大光能利用率计算的光能利用率，估算得到城市绿元体碳汇效益；其中，估算过程主要涉及到两个限制因子，分别为光合有效辐射和光能利用率，而植被净初级生产力npp由光合有效辐射和光能利用率的乘积获得，公式如(8)所示，
33、npp(x，t)＝apar(x，t)×ε(x，t) (8)；
34、式中，x代表空间，t代表时间，因此npp(x,t)表示x地点t时期的植被净初级生产力；apar(x，t)则表示x地点t时期该地区植物的光合有效辐射值，单位为mj/m2；ε(x，t)表示t时期地点x上的植物实际光能利用效率，单位为gc/mj。
35、优选的，所述s2包括：
36、s21，建设绿色低碳都市空间，利用城市绿元体促进生物多样性保护与山水林田湖草系统治理，对碳汇空间格局进行优化；
37、s22，以“绿元体”为导向，实现绿色化和低碳化，包括绿地、水体、道路的综合规划，使绿地、灰土等基本设施对河流水体进行有效综合利用，通过对微地貌的优化，建立降雨-产流通道，并根据当地实际情况进行lucc；
38、s23，基于自然环境建立低碳城市环境，保持一定规模和比例的田园风光格局。
39、优选的，所述s3包括：
40、s31，确定城市绿元体使用权的交易价值；
41、s32，基于所述交易价值确定生态使用量市场化调节，通过对生态资源的消耗或者对其造成的破坏向生态服务提供者购买生态利用的权利、对土地的投入进行补偿以及对天然生物资源的直接投资进行补偿。
42、本专利技术的第二方面在于提供一种城市绿元体的智能碳减排系统，包括：
43、指标体系构建模块，用于构建评价指标体系；
44、城乡空间构建模块，用于构建绿本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根据权利要求2所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述碳排放及碳汇量的量化，包括：
4.根据权利要求3所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述采集数据并进行数据的筛选和预处理包括：获取遥感数据并对遥感数据进行校正；获取气象数据并对所述气象数据进行空间可视化；选取碳汇效益估算的年份；其中，校正包括大气校正和辐射定标；其中大气校正的过程用于消除拍摄过程中大气和光照等因素对于遥感数据产生的误差，采用ENVI遥感处理软件完成；所述辐射定标采用ENVI软件中的辐射定标模块完成；所述气象数据包括站点的温度、降水和太阳辐射数据以及其站点的地理坐标数据；在ArcGIS软件里利用克里金插值法将气象数据可视化，并叠加一定地域范围的矢量图进行掩膜提取，裁剪获得一定地域范围的气象数据栅格图；并且将其空间分辨率调整为与遥感数据分辨率相同；按照城市绿元体的单元区域上方的遥感卫星图像质量以及运量覆盖程度的
5.根据权利要求4所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述基于光能利用率模型以及筛选和预处理后的数据对城市绿元体碳汇效益进行估算包括：
6.根据权利要求5所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述S2包括：
7.根据权利要求6所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述S3包括：
8.一种城市绿元体的智能碳减排系统，用于实施权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如权利要求1-7任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如权利要求1-7任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求2所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述碳排放及碳汇量的量化，包括：
4.根据权利要求3所述的一种城市绿元体的智能碳减排方法，其特征在于，所述采集数据并进行数据的筛选和预处理包括：获取遥感数据并对遥感数据进行校正；获取气象数据并对所述气象数据进行空间可视化；选取碳汇效益估算的年份；其中，校正包括大气校正和辐射定标；其中大气校正的过程用于消除拍摄过程中大气和光照等因素对于遥感数据产生的误差，采用envi遥感处理软件完成；所述辐射定标采用envi软件中的辐射定标模块完成；所述气象数据包括站点的温度、降水和太阳辐射数据以及其站点的地理坐标数据；在arcgis软件里利用克里金插值法将气象数据可视化，并叠加一定地域范围的矢量图进行掩膜提取，裁剪获得一定地域范围的气象数据栅格图；并且将其空间分辨率调整为与...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚利民，黎洪元，李婷，林峰，王锋，杜红，黄文章，
申请(专利权)人：深圳市水务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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