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基于GIS的区域碳排放空间化方法与可视化分析1

基于GIS的区域碳排放空间化方法与可视化分析

摘要

本报告系统阐述了基于地理信息系统（GIS）的区域碳排放空间化方法与可视化分

析的理论框架、技术路线和实施方案。随着全球气候变化问题日益严峻，碳排放监测与

管控已成为各国政府的重要议题。传统碳排放统计方法存在空间分辨率低、时效性差等

问题，难以满足精细化管理的需求。本研究通过整合多源数据，构建了碳排放空间化模

型，实现了区域碳排放的高精度空间分布模拟。报告详细介绍了数据获取与预处理、空

间化算法设计、可视化分析平台构建等关键技术环节，并提出了完整的实施方案和保障

措施。研究表明，基于GIS的碳排放空间化方法能够有效提升碳排放监测的时空精度，

为区域碳达峰、碳中和目标实现提供科学支撑。本报告适用于政府环保部门、科研机构

及相关企业的碳排放管理与决策参考。

引言与背景

1.1研究背景

全球气候变化已成为21世纪人类面临的最严峻挑战之一。根据政府间气候变化专

门委员会（IPCC）第六次评估报告年全球平均温度较工业化前水平上升约

1.1℃，如不采取有效措施，预计本世纪末全球温升将超过2℃。在此背景下，各国纷纷

提出碳中和目标，中国于2020年正式提出”2030年前碳达峰、2060年前碳中和”的战略

目标。实现这一目标需要建立科学、精准的碳排放监测体系，而传统基于行政区的碳排

放统计方法已难以满足精细化管理的需求。

地理信息系统（GIS）技术的发展为碳排放空间化研究提供了新的技术手段。通过

GIS技术，可以将分散的碳排放数据整合到统一的空间框架下，实现碳排放的高精度空

间分布模拟。美国环保署（EPA）早在2000年代就开发了基于GIS的温室气体排放清

单系统，欧盟也建立了CO2监测与验证支持（CO2MVS）系统。这些国际经验表明，空

间化方法能够显著提升碳排放监测的时空精度。

1.2研究意义

本研究的理论意义在于完善了碳排放空间化的方法论体系。传统碳排放研究多侧

重于总量核算和因素分解，对空间维度的关注相对不足。本研究通过构建多尺度、多源

数据融合的空间化模型，丰富了碳排放研究的理论框架。同时，本研究提出的可视化分

析方法为碳排放空间格局研究提供了新的视角。

实践意义体现在三个方面：一是为政府制定差异化碳减排政策提供科学依据，通过

识别碳排放热点区域，实现精准施策；二是为企业碳管理提供技术支持，帮助企业了解

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自身碳排放的空间分布特征；三是为公众参与碳减排提供信息平台，通过可视化手段增

强公众对碳排放空间分布的认知。

1.3国内外研究现状

国外研究方面，欧洲联合研究中心（JRC）开发了高分辨率温室气体排放地图，空

间分辨率达到1km×1km；美国能源信息署（EIA）发布了基于GIS的全国碳排放空间

分布数据；日本国立环境研究所建立了亚洲地区碳排放空间数据库。这些研究多采用自

上而下的空间分配方法，即根据人口密度、经济活动等指标将行政区碳排放数据分配到

空间网格。

国内研究起步较晚但发展迅速。中国科学院地理科学与资源研究所构建了中国

1km×1km碳排放网格数据集；清华大学开发了基于夜间灯光数据的碳排放空间化模

型；北京师范大学研究了基于土地利用数据的碳排放空间分配方法。这些研究为我国碳

排放空间化奠定了基础，但仍存在数据来源单一、模型精度有限等问题。

1.4研究目标与内容

本研究的主要目标是构建一套完整的基于GIS的区域碳排放空间化方法体系，实

现碳排放的高精度空间分布模拟与可视化分析。具体包括：1）建立多源数据融合的碳

排放空间数据库；2）开发适用于不同区域特征的碳排放空间化模型；3）构建碳排放可

视化分析平台；4）提出基于空间化结果的碳减排政策建议。

研究内容涵盖数据获取与预处理、空间化算法设计、模型验证与优化、可视化系统

开发等多个环节。特别关注如何整合遥感数据、社会经济数据、能源统计数据等多源异

构数据，提高空间化模型的精度和适用性。

1.5技术路线概述

本研究采用”数据模型应用”三位一体的技术路线。首先，通过多渠道获取各类相关

数据，进行标准化处理和空间化；其次，构建基于机器学习和空间统计的碳排放空间化