一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法

摘要

本发明公开一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法，包括以下步骤：基于城市区域尺度采集城市基础数据,测算城市区域尺度的碳排放量,计算碳排放扩散浓度,分析城市碳排放扩散影响因素；本发明通过对城市基础数据进行采集，使数据来源更全面，从而使分析结果根据代表性，通过估算城市表观燃料消费量来计算器碳排放量，使城市碳排放量的计算结果更为精确，且计算方法简单快捷，通过结合城市区域尺度内的碳排放量以及高斯高价连续点源扩散模式构建出城市碳排放扩散模型，并根据该模型计算出城市碳排放扩散浓度的变化值，以此对城市碳排放扩散影响进行分析，从而得出对城市碳排放扩散的影响因素，便于制定降低城市碳排放量的工作。

说明书

技术领域

本发明涉及碳排放分析技术领域，尤其涉及一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法。

背景技术

碳排放一般指温室气体排放，温室气体排放造成温室效应，使全球气温上升，地球在吸收太阳辐射的同时，本身也向外层空间辐射热量，其热辐射以3～30μm的长波红外线为主，当这样的长波辐射进入大气层时，易被某些分子量较大、极性较强的气体分子所吸收，由于红外线的能量较低，不足以导致分子键能的断裂，因此气体分子吸收红外线辐射后没有化学反应发生，而只是阻挡热量自地球向外逃逸，相当于地球和外层空间的一个绝热层，温室气体大量排放导致的全球气候变化，已对社会经济的可持续发展带来了严峻的挑战，深度触及了能源安全、生态安全、农业和粮食安全、水资源安全和公共卫生安全。

为准确评估城市碳排放量并有效降低城市碳排放量，需要对城市碳排放的扩散影响进行分析，而现有的碳排放扩散影响分析方法大都较为复杂繁琐，对城市数据采集不够全面，导致分析结果不具备代表性，且分析结果不够精确，不能准确得出城市碳排放扩散的影响因素，给制定降低城市碳排放量的工作带来困难，因此，本发明提出一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法以解决现有技术中存在的问题。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提出一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法，解决现有的碳排放扩散影响分析方法流程复杂繁琐且分析结果不够精确的问题。

为了实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法，包括以下步骤：

步骤一：先在城市中选取一个区域，并在选取的城市区域尺度范围内采集城市空间规模数据、城市经济规模数据和城市人口规模数据作为城市基础数据，再根据采集的城市基础数据对城市能源的生产结构和消费结构进行分析，得到城市能源的生产和消费状况；

步骤二：先根据城市能源的生产和消费状况估算选取的城市区域尺度内的表观燃料消费量，再根据不同能源的标煤系数将表观燃料消费量转化为通用能源单位标准煤，接着对表观燃料消费量进行热值转换并估算燃料中的含碳量，然后根据含碳量计算表观燃料的碳排放量；

步骤三：根据城市基础数据确定城市区域尺度内的碳排放源头，再结合城市区域尺度内的碳排放量以及高斯高价连续点源扩散模式构建出城市碳排放扩散模型，然后利用城市碳排放扩散模型计算出城市碳排放扩散浓度，并获取单位时间段内城市碳排放扩散浓度的变化值；

步骤四：先选定城市空间规模、城市经济规模、城市人口规模作为城市碳排放扩散的影响因素，再采集单位时间段内碳排放扩散影响因素的变化数据，并与单位时间段内城市碳排放扩散浓度变化值进行对比分析，得出城市碳排放扩散浓度与城市空间规模、城市经济规模以及城市人口规模的变化关系。

进一步改进在于：所述步骤一中，所述城市空间规模数据为城市的占地面积，所述城市经济规模数据为城市的产业结构，所述城市人口规模数据为城市人口数量。

进一步改进在于：所述步骤一中，进行城市基础数据采集时，以选取的城市区域尺度作为分析范围，以选取的城市区域中心点作为网格中心点，再将选取的城市区域按直角坐标系划分网格，并按网格的形式进行数据采集。

进一步改进在于：所述步骤二中，计算碳排放量的具体步骤为：先根据不同表观燃料的热值含量，将不同表观燃料消耗量转换乘以共同能源单位焦耳表示的消耗量，再乘上不同表观燃料的有效碳排放因子，最后通过有效碳排放因子计算求得表观燃料消耗中实际碳排放量。

进一步改进在于：所述步骤二中，所述不同表观燃料包括原煤、焦炭、原油和液化天然气，所述原煤的标煤系数为0.7143，二氧化碳排放系数为0.756，所述焦炭的标煤系数为0.9714，二氧化碳排放系数为0.855，所述原油的标煤系数为1.4286，二氧化碳排放系数为0.586，所述液化天然气的标煤系数为1.33，二氧化碳排放系数为0.448。

进一步改进在于：所述步骤二中，所述不同表观燃料包括汽油、煤油、柴油和燃料油，所述汽油的标煤系数为1.4714，二氧化碳排放系数为0.554，所述煤油的标煤系数为1.4714，二氧化碳排放系数为0.571，所述柴油的标煤系数为1.4571，二氧化碳排放系数为0.591，所述燃料油的标煤系数为1.4286，二氧化碳排放系数为0.619。

进一步改进在于：所述步骤三中，碳排放源头的碳排放过程中污染物呈正态分布，且风速和碳排放源均匀变化和物质守恒。

进一步改进在于：所述步骤四中，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市空间规模数据得出城市单位空间所产生的碳排放扩散浓度，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市人口规模数据得出城市人均碳排放扩散浓度。

进一步改进在于：所述步骤四中，所述城市经济规模包括城市产业结构水平、城市能源强度水平、城市科技进步水平和城市经济发展水平，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市经济规模数据得出城市不同经济体的平均碳排放扩散浓度。

本发明的有益效果为：本发明通过将城市空间规模数据、城市经济规模数据和城市人口规模数据作为城市基础数据，使数据来源更全面，从而使分析结果根据代表性，通过估算城市表观燃料消费量来计算器碳排放量，使城市碳排放量的计算结果更为精确，且计算方法简单快捷，通过结合城市区域尺度内的碳排放量以及高斯高价连续点源扩散模式构建出城市碳排放扩散模型，并根据该模型计算出城市碳排放扩散浓度的变化值，以此对城市碳排放扩散影响进行分析，从而得出对城市碳排放扩散的影响因素，便于制定降低城市碳排放量的工作。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参见图1，本实施例提供了一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法，包括以下步骤：

步骤一：先在城市中选取一个区域，该区域根据用户的实际分析需要进行选择，并保证该区域可以采集到全面的城市基础数据，接着在选取的城市区域尺度范围内采集城市空间规模数据、城市经济规模数据和城市人口规模数据作为城市基础数据，通过上述数据的采集，使数据来源更全面，从而使分析结果根据代表性，其中城市空间规模数据为城市的占地面积，城市经济规模数据为城市的产业结构，城市人口规模数据为城市人口数量，城市基础数据中包含有城市能源相关数据，再根据采集的城市基础数据对城市能源的生产结构和消费结构进行分析，得到城市能源的生产和消费状况，进行城市基础数据采集时，以选取的城市区域尺度作为分析范围，以选取的城市区域中心点作为网格中心点，再将选取的城市区域按直角坐标系划分网格，并按网格的形式进行数据采集，通过划分网格的形式对城市基础数据进行采集，更为便捷；

步骤二：先根据城市能源的生产和消费状况估算选取的城市区域尺度内的表观燃料消费量，再根据不同能源的标煤系数将表观燃料消费量转化为通用能源单位标准煤，接着对表观燃料消费量进行热值转换并估算燃料中的含碳量，然后根据含碳量计算表观燃料的碳排放量，通过估算城市表观燃料消费量来计算器碳排放量，使城市碳排放量的计算结果更为精确，且计算方法简单快捷，具体为：先根据不同表观燃料的热值含量，将不同表观燃料消耗量转换乘以共同能源单位焦耳表示的消耗量，再乘上不同表观燃料的有效碳排放因子，最后通过有效碳排放因子计算求得表观燃料消耗中实际碳排放量，其中不同表观燃料不同表观燃料包括原煤、焦炭、原油和液化天然气，原煤的标煤系数为0.7143，二氧化碳排放系数为0.756，焦炭的标煤系数为0.9714，二氧化碳排放系数为0.855，原油的标煤系数为1.4286，二氧化碳排放系数为0.586，液化天然气的标煤系数为1.33，二氧化碳排放系数为0.448；

步骤三：根据城市基础数据确定城市区域尺度内的碳排放源头，碳排放源头的碳排放过程中污染物呈正态分布，且风速和碳排放源均匀变化和物质守恒，再结合城市区域尺度内的碳排放量以及高斯高价连续点源扩散模式构建出城市碳排放扩散模型，然后利用城市碳排放扩散模型计算出城市碳排放扩散浓度，并获取单位时间段内城市碳排放扩散浓度的变化值；

步骤四：先选定城市空间规模、城市经济规模、城市人口规模作为城市碳排放扩散的影响因素，城市经济规模包括城市产业结构水平、城市能源强度水平、城市科技进步水平和城市经济发展水平，再采集单位时间段内碳排放扩散影响因素的变化数据，并与单位时间段内城市碳排放扩散浓度变化值进行对比分析，得出城市碳排放扩散浓度与城市空间规模、城市经济规模以及城市人口规模的变化关系，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市空间规模数据得出城市单位空间所产生的碳排放扩散浓度，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市人口规模数据得出城市人均碳排放扩散浓度，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市经济规模数据得出城市不同经济体的平均碳排放扩散浓度。

不同表观燃料的标煤系数和二氧化碳排放系数如下表1所示：

表1表观燃料标煤系数和二氧化碳排放系数表

实施例二

参见图1，本实施例提供了一种基于城市区域尺度的碳排放扩散影响分析方法，包括以下步骤：

步骤一：先在城市中选取一个区域，并在选取的城市区域尺度范围内采集城市空间规模数据、城市经济规模数据和城市人口规模数据作为城市基础数据，其中城市空间规模数据为城市的占地面积，城市经济规模数据为城市的产业结构，城市人口规模数据为城市人口数量，再根据采集的城市基础数据对城市能源的生产结构和消费结构进行分析，得到城市能源的生产和消费状况，进行城市基础数据采集时，以选取的城市区域尺度作为分析范围，以选取的城市区域中心点作为网格中心点，再将选取的城市区域按直角坐标系划分网格，并按网格的形式进行数据采集；

步骤二：先根据城市能源的生产和消费状况估算选取的城市区域尺度内的表观燃料消费量，再根据不同能源的标煤系数将表观燃料消费量转化为通用能源单位标准煤，接着对表观燃料消费量进行热值转换并估算燃料中的含碳量，然后根据含碳量计算表观燃料的碳排放量，具体为：先根据不同表观燃料的热值含量，将不同表观燃料消耗量转换乘以共同能源单位焦耳表示的消耗量，再乘上不同表观燃料的有效碳排放因子，最后通过有效碳排放因子计算求得表观燃料消耗中实际碳排放量，其中不同表观燃料不同表观燃料包括汽油、煤油、柴油和燃料油，汽油的标煤系数为1.4714，二氧化碳排放系数为0.554，煤油的标煤系数为1.4714，二氧化碳排放系数为0.571，柴油的标煤系数为1.4571，二氧化碳排放系数为0.591，燃料油的标煤系数为1.4286，二氧化碳排放系数为0.619；

步骤三：根据城市基础数据确定城市区域尺度内的碳排放源头，碳排放源头的碳排放过程中污染物呈正态分布，且风速和碳排放源均匀变化和物质守恒，再结合城市区域尺度内的碳排放量以及高斯高价连续点源扩散模式构建出城市碳排放扩散模型，然后利用城市碳排放扩散模型计算出城市碳排放扩散浓度，并获取单位时间段内城市碳排放扩散浓度的变化值；

步骤四：先选定城市空间规模、城市经济规模、城市人口规模作为城市碳排放扩散的影响因素，城市经济规模包括城市产业结构水平、城市能源强度水平、城市科技进步水平和城市经济发展水平，再采集单位时间段内碳排放扩散影响因素的变化数据，并与单位时间段内城市碳排放扩散浓度变化值进行对比分析，得出城市碳排放扩散浓度与城市空间规模、城市经济规模以及城市人口规模的变化关系，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市空间规模数据得出城市单位空间所产生的碳排放扩散浓度，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市人口规模数据得出城市人均碳排放扩散浓度，通过将计算出的城市碳排放扩散浓度除以城市经济规模数据得出城市不同经济体的平均碳排放扩散浓度。

不同表观燃料的标煤系数和二氧化碳排放系数如下表2所示：

表2表观燃料标煤系数和二氧化碳排放系数表

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。