基于夜间灯光数据和土地利用数据的能源消费碳排放空间化方法比较研究

发布时间：2020-05-23 14:31

【摘要】：随着全球气温升高,控制碳排放总量成为各界共识。根据各区域碳排放实际情况,研究制定符合当地实际的碳排放减排方案需要较低尺度区域上的碳排放及其空间分布。碳排放的核算多是基于能源终端消费量统计数据计算而来的,能源终端消费量统计数据一般都是以国家或者省级为单位统计的数据,很难获取市级甚至更小尺度区域上的能源终端消费量统计数据,县级及以下区域尺度的碳排放的核算相对较少。本研究在国内外相关研究的基础上,基于DMSP/OLS夜间灯光数据(稳定灯光数据)、土地利用数据和能源终端消耗碳排放数据,构建不同空间尺度的碳排放空间化模型,并利用相关数据对其进行检验。首先模拟夜间灯光数据和我国30个省、自治区和直辖市(除西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾)的能源终端消费量统计数据计算的碳排放量二者之间的定量关系模型,建立碳排放的空间化模型,根据该模型对河南省1km×1km网格上的碳排放量进行空间化(未考虑特殊点源的碳排放,如火电厂等),并根据省级能源终端消费量统计数据计算的碳排放量进行精度验证;然后,基于土地利用数据和不同的土地利用类型碳排放计算方法计算能源消费产生的碳排放量,结合GDP空间分布数据,建立基于土地利用数据的碳排放空间化模型,并对河南省的碳排放进行1km×1km网格上的空间化;最后,对基于两种方法模拟的碳排放空间化数据进行市级尺度、县级尺度和乡级尺度上的对比分析,验证两种方法的模拟效果。主要研究内容及结论如下:(1)基于稳定夜间灯光数据值与能源终端消费量统计数据计算的碳排放量建立的碳排放空间化模型,在0.01的水平上显著相关,拟合优度R~2为0.7231。根据该模型,对基于能源终端消耗量统计数据计算的碳排放量和根据该模型模拟的碳排放量进行精度验证,省级尺度上得出均方根误差RMSE为1651.84×10~4吨,平均相对误差MRE为7.41%,河南省的平均相对误差为9.93%(在10%以内)。总的来看误差较小,精度可以接受。也就是说,基于稳定夜间灯光数据模拟的能源碳排放量精度良好,可以用来模拟碳排放量。基于该模型对河南省1km×1km网格上的碳排放空间化进行模拟,并对格网碳排放汇总计算,得到1999—2013年河南省的碳排放,与终端消费统计数据计算碳排放相比,平均绝对误差为9.73%,精度可以接受。(2)根据河南省的土地利用类型数据和建设用地(农村居民点、城镇建设用地和其他建设用地)的碳排放量计算公式得出碳排放总量,并结合GDP空间分布数据,建立了基于土地利用数据的碳排放空间化模型。根据该模型对河南省2000年、2005年、2010年和2013年碳排放在1km×1km网格上进行空间化,并汇总得到全省的碳排放。将根据土地利用类型数据模拟的碳排放量与能源终端消耗量统计数据计算的碳排放量进行对比,结果表明土地利用数据模拟的能源碳排放量与统计数据计算值一致。(3)对基于稳定夜间灯光数据和土地利用数据两种方法模拟得到的河南省2000年、2005年、2010年和2013年碳排放量进行市级尺度、县级尺度和乡级尺度上的对比分析,结果表明:市级尺度上,经过相对差异和在0.005的水平上回归分析可知,四年数据综合分析平均相对差异为11.50%,对二者进行线性回归拟合,拟合优度R~2为0.946,回归分析的显著性水平达到0.005以上,说明两种方法模拟的结果相差不大,因此这两种方法可以用来模拟市级尺度上的碳排放量;用同样的方法对县级尺度上的模拟结果对比分析,四年平均相对差异为13.75%,回归分析的显著性水平达到0.005,拟合优度R~2为0.8922,说明两种方法模拟的结果在县级尺度上差异不大,相对于市级尺度差异有所增大;乡级尺度上进行回归分析,结果表明乡级尺度上回归分析的效果一般。(4)两种方法的模拟结果随着区域尺度的增大,他们之间的相对差异逐渐增大。总体上看,基于土地利用类型模拟的碳排放空间化结果要优于基于稳定夜间灯光数据模拟结果,经过分析认为,稳定夜间灯光数据主要反映夜间经济和社会活动,未区分点源和非点源碳排放,不能全面反映区域的碳排放,而土地利用数据模拟结果考虑了GDP的空间分布,数据精度相对较高,能相对较准确地反映区域碳排放。(5)两种方法模拟结果,在市级尺度、县级尺度、乡级尺度上其精度呈现逐渐降低趋势,市级模拟精度最高,乡级最低。在要求精度不太高的情况下,市级尺度、县级尺度上可以采用以上两种方法模拟碳排放的空间化;在两种数据均可获取的情况下,建议采用土地利用数据进行碳排放的空间化。
【图文】：

技术路线图,碳排放量,夜间灯光,终端消费

1.5 技术路线首先，对 1999-2013 年的稳定夜间灯光影像数据进行预处理（包括投影变换、重、裁剪、数据相互校正、年内融合、年际间系列校正和饱和校正），根据能源终端量统计数据计算 30 省级行政区的能源消费碳排放量，然后对能源终端消费统计量的碳排放量和稳定夜间灯光数据值拟合分析，构建基于稳定夜间灯光数据的碳排间化模型，并根据该模型 1km×1km 网格上的碳排放量进行空间化；基于不同的土用类型、能源终端消费数据计算河南省不同的土地利用类型的碳排放量以及结合P 空间分布数据，构建基于土地利用类型数据的碳排放空间化模型，，并采用该模型分析 1km×1km 单位网格上碳排放量的空间分布；并对两种方法模拟的碳排放量通计数据的能源消耗碳排放进行校核。然后，对基于两种方法模拟的碳排放量进行空间尺度（市级尺度、县级尺度和乡级尺度）的对比分析，探讨不同尺度的碳排间化方法及适用尺度。具体技术路线详见下图 1-1。

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行政区边界矢量数据 1:400 万的行政区边界矢量数据（30 个省级行政区的省级和市学院资源环境科学数据中心和国家基础地理信息系统网站。河来源于黄河下游科学数据中心。数据处理稳定的夜间灯光数据处理间灯光影像来自于不同的传感器，并且不同传感器获取的相同性，需要对稳定夜间灯光影像数据的进行预处理。夜间灯光数据不能直接用于基础数据进行研究，本研究运用数据进行预处理，如图 2-1 所示：
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：X24;F426.2

【参考文献】