正版现货新书 基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化研究 9787568092777 郭永德

前言在全球气候变化和环境污染问题日益严峻的背景下，碳排放成为全球共同面临的挑战。其中，商住建筑作为能源消耗的重要领域，其碳排放问题直接影响着城市的可持续发展。因此，研究商住建筑碳排放的影响因素、预测方法和优化策略，对于实现低碳城市建设具有重要意义。本书从我国绿色低碳发展理念出发，研究不同层面的碳排放定量估计与减排策略，分别从数据处理、评估模型构建和减排策略分析三个方面，对目标区域的商住建筑碳排放进行关联特征分析研究。书中通过微观地分析地区的商住建筑碳排放特点，再到宏观层面的区域碳足迹分析，实现从点到面地综合分析区域碳排放情况，并提出相应的碳减排策略。本书的目标读者包括研究人员、工程实践者以及政策制定者。我们希望通过本书的介绍和研究成果，能够为相关领域的专业人士提供科学的指导和启发，促进碳减排技术的应用与推广。本书提出了基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化的技术框架，主要通过采用多源数据驱动的方法，结合遥感卫星数据和商住建筑碳排放数据等多个维度的信息，建立了基于机器学习和数据挖掘技术的碳排放关联预测模型，具体展开了以下四个方面的研究工作。(1) 针对不同地区的商住建筑碳排放和遥感图像进行多源异构的数据管理，在第2章中，构建了一个基于多源碳排放的信息管理平台，主要功能包括多源数据汇集、处理分析和数据展示等。通过多源碳排放数据平台可以快速了解目标区域碳排放的时空数据，再结合数据驱动的算法来监测和评估碳排放程度，及时发现碳排放量异常波动。(2) 对于商住建筑的碳排放通用预测模型构建，在第3章中，利用物联网设备收集商住建筑的碳排放数据，并构建了一种基于深度学习的通用碳排放预测模型。它是基于自注意力机制的多维度时间序列预测算法，结合不同周期的碳排放趋势特征，提升了模型的性能与泛化能力。实验结果表明，所提出的模型除了有不错的预测结果，还可以在不同地区和气候环境下的观测点进行迁移预测，进一步验证了该模型的通用性。(3) 量化评估县级尺度的碳排放水平，在第4章中，提出了一种基于深度卷积神经网络的碳足迹估计方法，从多源遥感图像中分析县级碳排放相关信息特征，并量化计算县级尺度的碳足迹水平，然后将结果反演到空间网格上。通过实验证明，所提出的县级碳排放评估算法具有较高的精度和可靠性，可以有效地估计出我国县级行政区的碳排放量，为碳足迹估计提供一种新的可行途径。(4) 宏观分析碳足迹的空间差异分布，在第5章中，以我国各县级碳足迹的估算结果作为基础，提出了基于遥感图像的空间聚类方法，对遥感数据与碳排放进行关联分析，以揭示我国县级行政区碳排放的空间分布特征，分析碳排放与地形、气候等自然因素之间的关系，了解碳排放的形成机制。再根据分析结果，对不同程度的碳排放空间特征和对应地区的经济发展特点，结合前面商住建筑排放的结果分析，针对性地提出从宏观到微观的减排策略。本书之所以能够顺利完成，要感谢所有对本书撰写工作给予支持和帮助的人士，也感谢各位同行的讨论和建议。同时，我也要感谢家人和朋友的理解与支持。希望本书能够为读者带来新的思考和启发，为推动中国的低碳发展做出贡献。由于作者水平有限，书中难免存在不妥与疏漏之处，非常欢迎读者对本书提出宝贵的意见和建议，以便我们进一步完善和改进。

在全球气候变化和环境污染问题日益严峻的背景下，碳排放成为全球共同面临的挑战。其中，商住建筑作为能源消耗的重要领域，其碳排放问题直接影响着城市的可持续发展。因此，研究商住建筑碳排放的影响因素、预测方法和优化策略，对于实现低碳城市建设具有重要意义。本书从我国绿色低碳发展理念出发，研究不同层面的碳排放定量估计与减排策略，分别从数据处理、评估模型构建和减排策略分析三个方面，对目标区域的商住建筑碳排放进行关联特征分析研究。书中通过微观地分析地区的商住建筑碳排放特点，再到宏观层面的区域碳足迹分析，实现从点到面地综合分析区域碳排放情况，并提出相应的碳减排策略。本书的目标读者包括研究人员、工程实践者以及政策制定者。我们希望通过本书的介绍和研究成果，能够为相关领域的专业人士提供科学的指导和启发，促进碳减排技术的应用与推广。本书提出了基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化的技术框架，主要通过采用多源数据驱动的方法，结合遥感卫星数据和商住建筑碳排放数据等多个维度的信息，建立了基于机器学习和数据挖掘技术的碳排放关联预测模型，

郭永德男，汉族，中国澳门人。澳门城市大学助理教授，澳门城市大学-珠海欧比特时空大数据与人工智能联合实验室主任。作者分别在2014年和2020年取得了清华大学电子系的工学硕士和工学博士学位。曾到美国俄勒冈州立大学电气工程与计算机系作访问学者，师从Thomas Dietterich荣誉教授，参与有关非洲环境可持续计算的应用项目，研究遥感图像因遮挡导致的数据缺失问题。在2021年1月起，入职澳门城市大学数据科学研究院，担任助理教授一职，同时为硕士生导师。作者的研究方向是图像处理、计算机视觉、模式识别、环境可持续计算和遥感数据空间化等，已发表学术论文10余篇(SCI/EI)和专著1本，并分别主持与参与多个澳门基金会和国家自然科学基金的研究项目。

目录

第1章绪论(1)

1.1研究背景(1)

1.1.1全球气候变化与碳排放关系(1)

1.1.2中国碳排放发展现状与挑战(2)

1.1.3城市化对碳排放影响(3)

1.2研究意义和应用价值(5)

1.3国内外研究进展(6)

1.3.1碳排放评价标准与评估方法研究(6)

1.3.2建筑碳排放相关研究(7)

1.3.3碳排放关联数据库研究(10)

1.3.4基于遥感技术的碳排放监测研究(11)

1.3.5碳排放空间反演研究(12)

1.4关键问题与研究内容(14)

1.4.1关键研究问题(14)

1.4.2研究思路(16)

1.4.3多源碳排放数据平台功能实现(17)

1.4.4基于物联网的商住建筑碳排放预测研究(17)

1.4.5基于深度卷积神经网络的碳足迹遥感估计(18)

1.4.6基于遥感数据的碳排放空间特征关联分析与碳减排

策略(18)

1.5全书结构安排与研究内容(19)

第2章多源碳排放数据平台实现(22)

2.1本章引论(22)

2.2研究背景与相关工作(23)

2.2.1嵌入式系统(23)

2.2.2物联网平台(25)

2.2.3遥感技术(25)

2.2.4地理信息系统(26)

2.3多源碳排放数据平台设计(27)

2.3.1多源碳排放数据平台的总体概述(27)

2.3.2多源碳排放数据平台设计原则(27)

2.3.3多源碳排放数据平台的设计目标与要求(28)

2.3.4多源碳排放数据平台总体结构(28)

2.4多源碳排放数据平台模块(30)

2.4.1商住建筑碳排放监测模块设计(30)

2.4.2多源数据模块设计(31)

2.4.3碳排放数据预处理模块设计(33)

2.4.4碳排放数据管理平台设计(35)

2.5多源碳排放数据平台实现(35)

2.5.1商住建筑碳排放数据功能实现(36)

2.5.2多源遥感图像功能实现(44)

2.6本章小结(46)

··基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化研究目录第3章基于物联网的商住建筑碳排放预测研究(47)

3.1本章引论(47)

3.2研究背景与相关工作(48)

3.2.1传统时间序列分析(48)

3.2.2支持向量机(50)

3.2.3神经网络预测方法(51)

3.2.4Transformer模型(54)

3.3基于差分自回归移动平均模型的商住建筑碳排放预测(56)

3.4基于支持向量回归算法的商住建筑碳排放预测(60)

3.5基于多维度时间序列的商住建筑碳排放预测算法(61)

3.5.1单因素多维度时间序列预测算法(62)

3.5.2多因素多维度时间序列预测算法(65)

3.6实验结果与分析(68)

3.6.1评价标准(68)

3.6.2实验结果与分析(69)

3.7本章小结(78)第4章基于混合注意力机制的深度卷积神经网络碳足迹遥感估计(79)

4.1本章引论(79)

4.2研究背景与相关工作(80)

4.2.1应用的遥感数据(80)

4.2.2残差神经网络(82)

4.2.3混合注意力机制(83)

4.2.4基于遥感图像的碳足迹算法(85)

4.3基于混合注意力机制的残差神经网络县级碳足迹评估算法(86)

4.4实验结果与分析(89)

4.4.1碳足迹数据集(89)

4.4.2实验结果分析(90)

4.5本章小结(94)

第5章基于遥感数据的碳排放空间特征关联分析与减排策略(95)

5.1本章引论(95)

5.2研究背景与相关工作(96)

5.2.1聚类算法介绍(96)

5.2.2碳减排策略研究(98)

5.2.3本章主要内容与结构安排(99)

5.3基于遥感图像的碳排放空间特征关联分析(99)

5.4针对性碳减排策略(102)

5.4.1宏观的碳减排策略分析(102)

5.4.2微观的碳减排策略分析(104)

5.5本章小结(105)

第6章全书总结和展望(106)

6.1全书总结(106)

6.2未来展望(108)

参考文献(110) 

在全球气候变化和环境污染问题日益严峻的背景下，碳排放成为全球共同面临的挑战。其中，商住建筑作为能源消耗的重要领域，其碳排放问题直接影响着城市的可持续发展。因此，研究商住建筑碳排放的影响因素、预测方法和优化策略，对于实现低碳城市建设具有重要意义。本书从我国绿色低碳发展理念出发，研究不同层面的碳排放定量估计与减排策略，分别从数据处理、评估模型构建和减排策略分析三个方面，对目标区域的商住建筑碳排放进行关联特征分析研究。书中通过微观地分析地区的商住建筑碳排放特点，再到宏观层面的区域碳足迹分析，实现从点到面地综合分析区域碳排放情况，并提出相应的碳减排策略。本书的目标读者包括研究人员、工程实践者以及政策制定者。我们希望通过本书的介绍和研究成果，能够为相关领域的专业人士提供科学的指导和启发，促进碳减排技术的应用与推广。本书提出了基于多源数据驱动的商住建筑碳排放关联预测与优化的技术框架，主要通过采用多源数据驱动的方法，结合遥感卫星数据和商住建筑碳排放数据等多个维度的信息，建立了基于机器学习和数据挖掘技术的碳排放关联预测模型，

郭永德男，汉族，中国澳门人。澳门城市大学助理教授，澳门城市大学-珠海欧比特时空大数据与人工智能联合实验室主任。作者分别在2014年和2020年取得了清华大学电子系的工学硕士和工学博士学位。曾到美国俄勒冈州立大学电气工程与计算机系作访问学者，师从Thomas Dietterich荣誉教授，参与有关非洲环境可持续计算的应用项目，研究遥感图像因遮挡导致的数据缺失问题。在2021年1月起，入职澳门城市大学数据科学研究院，担任助理教授一职，同时为硕士生导师。作者的研究方向是图像处理、计算机视觉、模式识别、环境可持续计算和遥感数据空间化等，已发表学术论文10余篇(SCI/EI)和专著1本，并分别主持与参与多个澳门基金会和国家自然科学基金的研究项目。

1.1研究背景1.1.1全球气候变化与碳排放关系全球气候变暖是目前最大的环境问题，这一观点已被大部分专家认可。温室气体是造成气候变暖的主要因素，其中最主要的成分是二氧化碳。因此，人们通常用碳排放来表示温室气体的排放量。联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)的气候评估报告显示，大量的二氧化碳和其他温室气体排放主要源于化石能源的使用、工业生产以及交通运输等活动。由于二氧化碳可以吸收太阳热辐射，改变地球的温度平衡，进而导致全球气候变化愈发严重。国内外大量的观测数据表明，自工业化以来，二氧化碳的浓度大幅度增加，其主要来源是化石燃料的使用、森林砍伐以及土地利用的碳净排放。根据美国国家海洋和大气管理局的报告，温室气体的排放量在2015年达到了历史新高［1］。近年来，二氧化碳的排放量持续惊人增长，每年可高达400亿吨，是1950年排放量的7倍。一些科学数据也证实，二氧化碳的浓度增加会导致地表温度上升，两者呈现正相关性。美国夏威夷Mauna Loa观测站的数据显示，自从1957年开始统计大气中二氧化碳的浓度以来，大气中的二氧化碳排放量一直处于上升趋势。这一趋势与世界人口的增加和经济的发展密切相关，同时也导致全球气温持续上升［2］。IPCC于2021年发布的第六次报告表明，碳排放造成的全球变暖是不可逆的，大气中二氧化碳的浓度处于200万年来的最高点，北冰洋面积在1000年内达到最低点，气温上升速度也是自2000年以来最快的，使海平面大幅度提升。由于二氧化碳的排放量不断增加，全球温室效应持续加剧，使得地球系统的生态平衡被打破，导致全球平均气温持续上升。世界气象组织(World Meteorological Organization, WMO)在2020年发布的报告指出，地表温度达到了14.9 ℃，相较于1850年的地表温度增加了1.2 ℃，海平面高度比1993年增加了70 mm，严重干旱地区的数量也增加了很多［3］。南极洲的最高温度也达到了20.75 ℃，在历史上首次超过20 ℃，如果南极洲的温度持续升高，冰川将持续融化，甚至给一些临海城市带来巨大的灾难［4］。其他自然灾害，如2019年东非爆发的大规模蝗灾以及澳大利亚发生的严重干旱，对农业生产造成了极大的破坏，导致多个地区出现“气候难民”。对于全球变暖导致气候系统整体发生变化，海平面、冻土层、极地冰盖和山地冰川都受到了很大的影响，而这个变化过程是不可逆的［5］。此外，国外的一些学者也论证了二氧化碳排放和全球气候变暖之间的关系，二氧化碳排放已成为导致全球变暖的主要成因，并成为学术界的共识［69］。全球气候变暖是一项世界性的问题，不仅会对生态系统带来不利影响，还会威胁到人们的生存环境和可持续发展。因气候变暖造成海平面上升所引发的自然灾害频繁发生，包括火山爆发、山体滑坡、洪水和地震海啸等。因此，了解和干预碳排放和气候变化之间的关系是必要的，以最大限度地减少碳排放量，为人们的生存和社会的可持续发展提供有利条件。