[发明专利]一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法

权利要求书

1.一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，包括①提取统计卫星遥感产品高浓度像素点、②获取地面观测数据、③反向模拟分析计算、④大气后向轨迹模型聚类分析、⑤建立电子污染地图和⑥识别碳排放源和排放单位。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述提取统计卫星遥感产品高浓度像素点基于卫星遥感产品，反演主要温室气体甲烷和二氧化碳浓度，与同期相同区域数据产品反演数据值进行比对，互相校验，彼此印证，确保近地面大气甲烷和二氧化碳浓度产品的可靠性以及准确性，大尺度上获取温室气体时空分布特征。

3.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述获取地面观测数据基于地面观测站，与卫星遥感产品反演结果对比，分析时空分布特征，并进一步校正卫星产品精度。

4.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述反向模拟分析计算基于近地面温室气体观测数据和卫星遥感数据，利用反向模拟法模拟温室气体浓度，识别排放源。

5.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述大气后向轨迹模型聚类分析基于近地面温室气体观测数据，利用大气后向轨迹模型识别大气中温室气体气团和粒子运动轨迹，进一步验证排放源。

6.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述建立电子污染地图基于文献资料和实际勘察，建立企业数据库，全面了解企业碳排放特征，结合地理信息系统GIS，建立动态电子污染地图。

7.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述识别碳排放源和排放单位，基于多重验证反演的卫星遥感数据和地面观测数据，利用反向模拟计算和大气后向轨迹模型聚类分析，识别验证碳排放源，结合企业电子污染地图，进一步精准识别气体排放单位，锁定具体排放源。

8.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述卫星遥感产品各探空数据互相验证。

9.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，所述建立电子污染地图是利用IPCC法编制源清单结果，经横向和纵向比较验证可靠性，无误后导入地理信息系统GIS，形成动态电子污染地图。

10.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，反向模拟分析计算基于卫星遥感和地面观测数据同化技术的大气化学传输反向模拟，降低了温室气体排放估计的不确定性。

11.如权利要求1所述的一种基于大数据关联分析技术碳中和温室气体排放识别方法，其特征在于，识别碳排放源和排放单位是综合利用卫星遥感数据、地面监测数据和企业电子地图，结合反向模拟计算和大气后向轨迹模型聚类分析，从大尺度到小尺度到微尺度最后精确到排放单位，精准识别碳排放源。