【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区域可持续发展监测、碳源及碳汇监测领域，尤其涉及一种面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、现有面向双碳目标的研究当中主要是从碳排放与经济、碳排放与环境、碳汇等方面展开探讨，然而，各地区的碳汇能力、碳排放量、城市化和生态环境均存在差异，因此地区碳中和能力、城市化和生态环境之间的联系也错综复杂，需要进一步研究三者之间的关联，综合度量城市发展趋势，为城市规划建设和政策制定提供一定参考。目前，将可持续发展目标和中国提出的双碳目标相结合，促进城市化发展和生态优化的良性互动，可以为多角度探讨区域可持续发展和碳中和目标的实现提供助力。但是，现目前如何构建可持续发展目标下的城市化-生态环境-碳中和三体系指标，如何构建耦合协调动态模型实现对区域的城市化-生态环境-碳中和能力进行指数评估，以便于进行量化整体协调发展态势和可视化，以及实现动态评估耦合协调趋势，为研究区可持续发展战略和双碳目标实现进程提供技术支撑与数据支撑，是目前亟需解决的技术问题。
2、
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决
技术介绍
所指出的技术问题，提供一种面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法、系统及存储介质。
2、本专利技术的目的通过下述技术方案实现：
3、一种面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其方法包括：
4、s1、获取研究区域的多源遥感数据，构建模型指标体系并对多源遥感数据进行数据提取处理构建模型指标遥感数据集，模型指标体
5、s2、构建耦合协调动态模型，采集并构建与模型指标体系对应的样本数据，耦合协调动态模型利用样本数据对城市化指标子体系的各个城市化指标进行标准化处理以及采用熵权法计算权重，耦合协调动态模型利用样本数据对生态环境指标子体系的各个生态环境指标进行标准化处理以及采用熵权法计算权重；耦合协调动态模型对模型指标遥感数据集按照如下方法计算得到城市可持续发展指数usdi和生态可持续发展指数esdi：
6、
7、其中wj为城市指标j的权重，xij为评估对象i的城市指标j的标准化值，wk为生态指标k的权重，xik为评估对象i的生态指标k的标准化值；
8、s3、采集与多源遥感数据对应的碳排放统计数据并计算得到碳排量总和ce，基于nep模型对模型指标遥感数据集计算获得植被生态系统净生产力nep，表达式如下：
9、nep＝npp-rh
10、其中npp表示净第一性生产力，rh表示生物呼吸消耗量，t表示温度，p为表示降水量，soc表示土壤有机碳密度；
11、按照如下公式计算获得研究区域的碳中和指数cncs：
12、
13、cnc＝nep-ce；其中cnc表示碳收支量化结果，min(cnc)表示研究区域的碳收支最小值，max(cnc)表示研究区域的碳收支最大值；
14、s4、耦合协调动态模型内部具有耦合度指数、综合评价指数和耦合协调度指数，耦合协调动态模型对模型指标遥感数据集采用耦合度指数、综合评价指数和耦合协调度指数进行耦合协调动态评估；耦合度指数c评估表达式如下：
15、
16、综合评价指数t评估表达式如下：
17、t＝α×usdi+β×esdi+γ×cncs；其中α、β、γ表示城市可持续发展指数、生态可持续发展指数、碳中和指数的预设权重系数；
18、耦合协调度指数d评估表达式如下：
19、
20、为了更好地本专利技术耦合协调动态模型评估方法，本专利技术还包括如下方法：
21、s5、耦合协调动态模型基于研究区域的历史数据获取耦合协调度指数进行划分若干个协调水平区间或者预设若干个协调水平区间，采集研究区域、研究日期对应数据输入耦合协调动态模型得到对应的耦合协调度指数并归类于协调水平区间；对研究区域按时间计算获取耦合协调度指数与协调水平区间归类判断，利用图表工具进行可视化展示。
22、进一步的，本专利技术耦合协调动态模型评估方法还包括如下方法：
23、s6、耦合协调动态模型基于研究区域的历史数据获取耦合度指数进行划分若干个耦合阶段区间或者预设若干个耦合阶段区间，采集研究区域、研究日期对应数据输入耦合协调动态模型得到对应的耦合度指数并进行耦合阶段区间归属判断。
24、优选地，在步骤s2中，城市化指标子体系的城市化指标分为促进性和抑制性两个类型，促进性城市化指标的标准化处理方法如下：
25、其中xij表示xij的标准化值，xij表示评估对象i的指标j的样本数据或模型指标遥感数据，min(xij)表示评估对象i、指标j样本数据或模型指标遥感数据的最小值，max(xij)表示评估对象i、指标j样本数据或模型指标遥感数据的最大值；
26、抑制性城市化指标的标准化处理方法如下：
27、
28、优选地，在步骤s2中，城市化指标子体系的城市化指标熵权法获取权重方法如下：
29、
30、
31、其中pij为评价指标的判断矩阵因素，n表示研究区中评估对象i的总和，dj为指标j的差异性系数。
32、优选地，城市化指标子体系中的城市化指标包括困发生率、农民人均纯收入、职工平均工资、人均道路面积、实际可利用外资、gdp、财政收入占gdp比重、万人医院床位数、人均教育财政支出、用水普及率、燃气普及率、人均粮食产量、城乡居民收入比、货运量、客运量、人口密度；生态环境指标子体系的生态环境指标包括工业so2排放量、城市绿地率、污水处理率、农村卫生厕所普及率、工业固体废物利用率、人均公共绿地面积、植被覆盖度、pm2.5浓度、植被净生产力。
33、优选地，步骤s1中的多源遥感数据包括人口密度数据、gdp数据、植被覆盖度数据、npp数据、年均气温数据、年降水数据、土壤碳密度数据、pm2.5浓度数据；步骤s3中的碳排放统计数据包括交通建筑碳排放量、工业生产碳排放量、土地利用碳排放量、废弃物处理碳排放量。
34、优选地，耦合协调动态模型预设的协调水平区间包括较低、中等、较高、极高四个等级区间，依次分别为0＜d≤0.3、0.3＜d≤0.5、0.5＜d≤0.8、0.8＜d≤1。
35、一种面向sdgs的耦合协调动态模型评估系统，包括数据采集模块、耦合协调动态模型和nep模型，耦合协调动态模型包括指数计算模块和耦合协调动态评估处理模块，所述数据采集模块用于研究区域的多源遥感数据和对应的碳排放统计数据，所述数据采集模块将多源遥感数据输入耦合协调动态模型，数据采集模块将碳排放统计数据输入nep模型；所述耦合协调动态模型内部构建有模型指标体系并用于对多源遥感数据进行数据提取处理构建模型指标遥感数据集，模型指标体系包括城市化指标子体系和生态环境指标子体本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于，其方法包括：
2.按照权利要求1所述的面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于，还包括如下方法：
3.按照权利要求1所述的面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于，还包括如下方法：
4.按照权利要求1所述的面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：在步骤S2中，城市化指标子体系的城市化指标分为促进性和抑制性两个类型，促进性城市化指标的标准化处理方法如下：
5.按照权利要求4所述的面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：在步骤S2中，城市化指标子体系的城市化指标熵权法获取权重方法如下：
6.按照权利要求1所述的面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：城市化指标子体系中的城市化指标包括困发生率、农民人均纯收入、职工平均工资、人均道路面积、实际可利用外资、GDP、财政收入占GDP比重、万人医院床位数、人均教育财政支出、用水普及率、燃气普及率、人均粮食产量、城乡居民收入比、货运量、客运量、人口密度；生态环境指标子体系
7.按照权利要求1所述的面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：步骤S1中的多源遥感数据包括人口密度数据、GDP数据、植被覆盖度数据、NPP数据、年均气温数据、年降水数据、土壤碳密度数据、PM2.5浓度数据；步骤S3中的碳排放统计数据包括交通建筑碳排放量、工业生产碳排放量、土地利用碳排放量、废弃物处理碳排放量。
8.按照权利要求2所述的面向SDGs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：耦合协调动态模型预设的协调水平区间包括较低、中等、较高、极高四个等级区间，依次分别为0＜D≤0.3、0.3＜D≤0.5、0.5＜D≤0.8、0.8＜D≤1。
9.一种面向SDGs的耦合协调动态模型评估系统，其特征在于：包括数据采集模块、耦合协调动态模型和NEP模型，耦合协调动态模型包括指数计算模块和耦合协调动态评估处理模块，所述数据采集模块用于研究区域的多源遥感数据和对应的碳排放统计数据，所述数据采集模块将多源遥感数据输入耦合协调动态模型，数据采集模块将碳排放统计数据输入NEP模型；所述耦合协调动态模型内部构建有模型指标体系并用于对多源遥感数据进行数据提取处理构建模型指标遥感数据集，模型指标体系包括城市化指标子体系和生态环境指标子体系，城市化指标子体系包括n1个城市化指标，生态环境指标子体系包括n2个生态环境指标；所述耦合协调动态模型内部输入并存储有样本数据，指数计算模块用于对城市化指标子体系的各个城市化指标进行标准化处理以及采用熵权法计算权重，指数计算模块用于对生态环境指标子体系的各个生态环境指标进行标准化处理以及采用熵权法计算权重，指数计算模块按照如下方法计算得到城市可持续发展指数USDI和生态可持续发展指数ESDI：其中Wj为城市指标j的权重，Xij为评估对象i的城市指标j的标准化值，Wk为生态指标k的权重，Xik为评估对象i的生态指标k的标准化值；所述NEP模型按照如下方法计算得到研究区域的被生态系统净生产力NEP、碳中和指数CNCs，植被生态系统净生产力NEP的计算方法如下：NEP＝NPP-Rh，其中NPP表示净第一性生产力，Rh表示生物呼吸消耗量，T表示温度，P为表示降水量，SOC表示土壤有机碳密度；
10.一种存储介质，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可执行程序，其特征在于，所述处理器执行所述可执行程序时实现权利要求1至8中一项所述的耦合协调动态模型评估方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于，其方法包括：
2.按照权利要求1所述的面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于，还包括如下方法：
3.按照权利要求1所述的面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于，还包括如下方法：
4.按照权利要求1所述的面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：在步骤s2中，城市化指标子体系的城市化指标分为促进性和抑制性两个类型，促进性城市化指标的标准化处理方法如下：
5.按照权利要求4所述的面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：在步骤s2中，城市化指标子体系的城市化指标熵权法获取权重方法如下：
6.按照权利要求1所述的面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：城市化指标子体系中的城市化指标包括困发生率、农民人均纯收入、职工平均工资、人均道路面积、实际可利用外资、gdp、财政收入占gdp比重、万人医院床位数、人均教育财政支出、用水普及率、燃气普及率、人均粮食产量、城乡居民收入比、货运量、客运量、人口密度；生态环境指标子体系的生态环境指标包括工业so2排放量、城市绿地率、污水处理率、农村卫生厕所普及率、工业固体废物利用率、人均公共绿地面积、植被覆盖度、pm2.5浓度、植被净生产力。
7.按照权利要求1所述的面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：步骤s1中的多源遥感数据包括人口密度数据、gdp数据、植被覆盖度数据、npp数据、年均气温数据、年降水数据、土壤碳密度数据、pm2.5浓度数据；步骤s3中的碳排放统计数据包括交通建筑碳排放量、工业生产碳排放量、土地利用碳排放量、废弃物处理碳排放量。
8.按照权利要求2所述的面向sdgs的耦合协调动态模型评估方法，其特征在于：耦合协调动态模型预设的协调...
【专利技术属性】
技术研发人员：武丹，吕玲，黄涛，路锋，王科，包玉斌，张启斌，杨勇，张慧娟，马大为，刘自增，顾继升，张永康，吴娟，王芳芳，赵新，
申请(专利权)人：宁夏回族自治区遥感调查院高分辨率对地观测系统宁夏数据与应用中心，
类型：发明
国别省市：
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