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在全球氣候變化和環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻的背景下，碳排放成為全球共同面臨的挑戰(zhàn)。其中，商住建筑作為能源消耗的重要領(lǐng)域，其碳排放問題直接影響著城市的可持續(xù)發(fā)展。因此，研究商住建筑碳排放的影響因素、預(yù)測方法和優(yōu)化策略，對于實現(xiàn)低碳城市建設(shè)具有重要意義。本書從我國綠色低碳發(fā)展理念出發(fā)，研究不同層面的碳排放定量估計與減排策略，分別從數(shù)據(jù)處理、評估模型構(gòu)建和減排策略分析三個方面，對目標(biāo)區(qū)域的商住建筑碳排放進行關(guān)聯(lián)特征分析研究。書中通過微觀地分析地區(qū)的商住建筑碳排放特點，再到宏觀層面的區(qū)域碳足跡分析，實現(xiàn)從點到面地綜合分析區(qū)域碳排放情況，并提出相應(yīng)的碳減排策略。本書的目標(biāo)讀者包括研究人員、工程實踐者以及政策制定者。我們希望通過本書的介紹和研究成果，能夠為相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士提供科學(xué)的指導(dǎo)和啟發(fā)，促進碳減排技術(shù)的應(yīng)用與推廣。本書提出了基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的商住建筑碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測與優(yōu)化的技術(shù)框架，主要通過采用多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，結(jié)合遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和商住建筑碳排放數(shù)據(jù)等多個維度的信息，建立了基于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測模型，

前言在全球氣候變化和環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻的背景下，碳排放成為全球共同面臨的挑戰(zhàn)。其中，商住建筑作為能源消耗的重要領(lǐng)域，其碳排放問題直接影響著城市的可持續(xù)發(fā)展。因此，研究商住建筑碳排放的影響因素、預(yù)測方法和優(yōu)化策略，對于實現(xiàn)低碳城市建設(shè)具有重要意義。本書從我國綠色低碳發(fā)展理念出發(fā)，研究不同層面的碳排放定量估計與減排策略，分別從數(shù)據(jù)處理、評估模型構(gòu)建和減排策略分析三個方面，對目標(biāo)區(qū)域的商住建筑碳排放進行關(guān)聯(lián)特征分析研究。書中通過微觀地分析地區(qū)的商住建筑碳排放特點，再到宏觀層面的區(qū)域碳足跡分析，實現(xiàn)從點到面地綜合分析區(qū)域碳排放情況，并提出相應(yīng)的碳減排策略。本書的目標(biāo)讀者包括研究人員、工程實踐者以及政策制定者。我們希望通過本書的介紹和研究成果，能夠為相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士提供科學(xué)的指導(dǎo)和啟發(fā)，促進碳減排技術(shù)的應(yīng)用與推廣。本書提出了基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的商住建筑碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測與優(yōu)化的技術(shù)框架，主要通過采用多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，結(jié)合遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和商住建筑碳排放數(shù)據(jù)等多個維度的信息，建立了基于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測模型，具體展開了以下四個方面的研究工作。(1) 針對不同地區(qū)的商住建筑碳排放和遙感圖像進行多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)管理，在第2章中，構(gòu)建了一個基于多源碳排放的信息管理平臺，主要功能包括多源數(shù)據(jù)匯集、處理分析和數(shù)據(jù)展示等。通過多源碳排放數(shù)據(jù)平臺可以快速了解目標(biāo)區(qū)域碳排放的時空數(shù)據(jù)，再結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法來監(jiān)測和評估碳排放程度，及時發(fā)現(xiàn)碳排放量異常波動。(2) 對于商住建筑的碳排放通用預(yù)測模型構(gòu)建，在第3章中，利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集商住建筑的碳排放數(shù)據(jù)，并構(gòu)建了一種基于深度學(xué)習(xí)的通用碳排放預(yù)測模型。它是基于自注意力機制的多維度時間序列預(yù)測算法，結(jié)合不同周期的碳排放趨勢特征，提升了模型的性能與泛化能力。實驗結(jié)果表明，所提出的模型除了有不錯的預(yù)測結(jié)果，還可以在不同地區(qū)和氣候環(huán)境下的觀測點進行遷移預(yù)測，進一步驗證了該模型的通用性。(3) 量化評估縣級尺度的碳排放水平，在第4章中，提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碳足跡估計方法，從多源遙感圖像中分析縣級碳排放相關(guān)信息特征，并量化計算縣級尺度的碳足跡水平，然后將結(jié)果反演到空間網(wǎng)格上。通過實驗證明，所提出的縣級碳排放評估算法具有較高的精度和可靠性，可以有效地估計出我國縣級行政區(qū)的碳排放量，為碳足跡估計提供一種新的可行途徑。(4) 宏觀分析碳足跡的空間差異分布，在第5章中，以我國各縣級碳足跡的估算結(jié)果作為基礎(chǔ)，提出了基于遙感圖像的空間聚類方法，對遙感數(shù)據(jù)與碳排放進行關(guān)聯(lián)分析，以揭示我國縣級行政區(qū)碳排放的空間分布特征，分析碳排放與地形、氣候等自然因素之間的關(guān)系，了解碳排放的形成機制。再根據(jù)分析結(jié)果，對不同程度的碳排放空間特征和對應(yīng)地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展特點，結(jié)合前面商住建筑排放的結(jié)果分析，針對性地提出從宏觀到微觀的減排策略。本書之所以能夠順利完成，要感謝所有對本書撰寫工作給予支持和幫助的人士，也感謝各位同行的討論和建議。同時，我也要感謝家人和朋友的理解與支持。希望本書能夠為讀者帶來新的思考和啟發(fā)，為推動中國的低碳發(fā)展做出貢獻。由于作者水平有限，書中難免存在不妥與疏漏之處，非常歡迎讀者對本書提出寶貴的意見和建議，以便我們進一步完善和改進。

目錄

第1章緒論(1)

1.1研究背景(1)

1.1.1全球氣候變化與碳排放關(guān)系(1)

1.1.2中國碳排放發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)(2)

1.1.3城市化對碳排放影響(3)

1.2研究意義和應(yīng)用價值(5)

1.3國內(nèi)外研究進展(6)

1.3.1碳排放評價標(biāo)準(zhǔn)與評估方法研究(6)

1.3.2建筑碳排放相關(guān)研究(7)

1.3.3碳排放關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫研究(10)

1.3.4基于遙感技術(shù)的碳排放監(jiān)測研究(11)

1.3.5碳排放空間反演研究(12)

1.4關(guān)鍵問題與研究內(nèi)容(14)

1.4.1關(guān)鍵研究問題(14)

1.4.2研究思路(16)

1.4.3多源碳排放數(shù)據(jù)平臺功能實現(xiàn)(17)

1.4.4基于物聯(lián)網(wǎng)的商住建筑碳排放預(yù)測研究(17)

1.4.5基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碳足跡遙感估計(18)

1.4.6基于遙感數(shù)據(jù)的碳排放空間特征關(guān)聯(lián)分析與碳減排

策略(18)

1.5全書結(jié)構(gòu)安排與研究內(nèi)容(19)

第2章多源碳排放數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)(22)

2.1本章引論(22)

2.2研究背景與相關(guān)工作(23)

2.2.1嵌入式系統(tǒng)(23)

2.2.2物聯(lián)網(wǎng)平臺(25)

2.2.3遙感技術(shù)(25)

2.2.4地理信息系統(tǒng)(26)

2.3多源碳排放數(shù)據(jù)平臺設(shè)計(27)

2.3.1多源碳排放數(shù)據(jù)平臺的總體概述(27)

2.3.2多源碳排放數(shù)據(jù)平臺設(shè)計原則(27)

2.3.3多源碳排放數(shù)據(jù)平臺的設(shè)計目標(biāo)與要求(28)

2.3.4多源碳排放數(shù)據(jù)平臺總體結(jié)構(gòu)(28)

2.4多源碳排放數(shù)據(jù)平臺模塊(30)

2.4.1商住建筑碳排放監(jiān)測模塊設(shè)計(30)

2.4.2多源數(shù)據(jù)模塊設(shè)計(31)

2.4.3碳排放數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計(33)

2.4.4碳排放數(shù)據(jù)管理平臺設(shè)計(35)

2.5多源碳排放數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)(35)

2.5.1商住建筑碳排放數(shù)據(jù)功能實現(xiàn)(36)

2.5.2多源遙感圖像功能實現(xiàn)(44)

2.6本章小結(jié)(46)

··基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的商住建筑碳排放關(guān)聯(lián)預(yù)測與優(yōu)化研究目錄第3章基于物聯(lián)網(wǎng)的商住建筑碳排放預(yù)測研究(47)

3.1本章引論(47)

3.2研究背景與相關(guān)工作(48)

3.2.1傳統(tǒng)時間序列分析(48)

3.2.2支持向量機(50)

3.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法(51)

3.2.4Transformer模型(54)

3.3基于差分自回歸移動平均模型的商住建筑碳排放預(yù)測(56)

3.4基于支持向量回歸算法的商住建筑碳排放預(yù)測(60)

3.5基于多維度時間序列的商住建筑碳排放預(yù)測算法(61)

3.5.1單因素多維度時間序列預(yù)測算法(62)

3.5.2多因素多維度時間序列預(yù)測算法(65)

3.6實驗結(jié)果與分析(68)

3.6.1評價標(biāo)準(zhǔn)(68)

3.6.2實驗結(jié)果與分析(69)

3.7本章小結(jié)(78)第4章基于混合注意力機制的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳足跡遙感估計(79)

4.1本章引論(79)

4.2研究背景與相關(guān)工作(80)

4.2.1應(yīng)用的遙感數(shù)據(jù)(80)

4.2.2殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(82)

4.2.3混合注意力機制(83)

4.2.4基于遙感圖像的碳足跡算法(85)

4.3基于混合注意力機制的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縣級碳足跡評估算法(86)

4.4實驗結(jié)果與分析(89)

4.4.1碳足跡數(shù)據(jù)集(89)

4.4.2實驗結(jié)果分析(90)

4.5本章小結(jié)(94)

第5章基于遙感數(shù)據(jù)的碳排放空間特征關(guān)聯(lián)分析與減排策略(95)

5.1本章引論(95)

5.2研究背景與相關(guān)工作(96)

5.2.1聚類算法介紹(96)

5.2.2碳減排策略研究(98)

5.2.3本章主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排(99)

5.3基于遙感圖像的碳排放空間特征關(guān)聯(lián)分析(99)

5.4針對性碳減排策略(102)

5.4.1宏觀的碳減排策略分析(102)

5.4.2微觀的碳減排策略分析(104)

5.5本章小結(jié)(105)

第6章全書總結(jié)和展望(106)

6.1全書總結(jié)(106)

6.2未來展望(108)

參考文獻(110)

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