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近日，中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院研究員王力團(tuán)隊(duì)，將“全景人工智能”（全景AI）與多源走航觀測(cè)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)城市道路二氧化碳排放量的高時(shí)空分辨率精準(zhǔn)刻畫與溯源，清晰揭示了二氧化碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征及驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和居民出行需求增加，道路交通已成為城市碳排放的重要來(lái)源之一。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外廣泛使用的碳排放清單空間分辨率大多在1至5公里之間，難以準(zhǔn)確捕捉道路二氧化碳排放快速變化的細(xì)節(jié)特征，尤其是在復(fù)雜城市環(huán)境中，無(wú)法有效區(qū)分不同區(qū)域的排放差異、追溯來(lái)源或分析變化原因。

為解決這一難題，研究團(tuán)隊(duì)與深圳生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站合作，組建了“全景AI碳排放走航觀測(cè)平臺(tái)”。該平臺(tái)集成了全景攝像機(jī)、高精度溫室氣體分析儀、氣象要素傳感器等多源設(shè)備，可同步獲取道路場(chǎng)景的三維環(huán)境特征（如交通密度、建筑布局、植被覆蓋率）、氣象參數(shù)（如風(fēng)速、溫度、濕度）及二氧化碳排放等信息。借助全景AI模型實(shí)現(xiàn)二氧化碳排放源的精準(zhǔn)提取，模型的平均精度超過(guò)93%、平均誤差低于1.3ppm。

利用全景AI模型中的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模塊（IML），可成功量化氣象條件、交通流量、道路周邊景觀這三大因素對(duì)二氧化碳排放的影響程度。憑借以上優(yōu)勢(shì)，全景AI不僅成功捕捉道路二氧化碳排放量的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，刻畫城市道路日間逐小時(shí)30米空間分辨率的二氧化碳排放動(dòng)態(tài)、來(lái)源和驅(qū)動(dòng)因素，還清晰識(shí)別出不同因素對(duì)道路碳排放的影響邊界和變化曲線，實(shí)現(xiàn)城市道路碳排放高分辨率的精準(zhǔn)刻畫和溯源。

該技術(shù)為碳排放計(jì)算與人工智能交叉創(chuàng)新提供了新思路，不僅在動(dòng)態(tài)觀測(cè)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和追溯二氧化碳排放來(lái)源方面具備智能化優(yōu)勢(shì)，還可與傳統(tǒng)的碳排放清單、衛(wèi)星溫室氣體監(jiān)測(cè)技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建多維度、全方位的碳監(jiān)測(cè)體系，為城市規(guī)劃者和政策制定者開(kāi)展低碳管理、強(qiáng)化減排舉措提供了科學(xué)支撐，將有效助力城市低碳規(guī)劃與可持續(xù)發(fā)展。

相關(guān)成果發(fā)表在《可持續(xù)城市與社會(huì)》（Sustainable Cities and Society）上。研究工作得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金等的支持。

論文鏈接

融合全景AI和多源觀測(cè)的碳排放刻畫