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农田碳排放监测的时空大数据分析1

农田碳排放监测的时空大数据分析

摘要

本报告系统阐述了农田碳排放监测的时空大数据分析框架与方法体系。在全球气

候变化背景下，农业作为重要的碳排放源，其精准监测与科学管理对实现”双碳”目标具

有重要意义。报告基于多源异构数据融合技术，构建了覆盖农田碳循环全过程的监测

网络，提出了基于机器学习的碳排放预测模型，并设计了时空大数据分析平台的技术架

构。研究表明，该方案能够实现农田碳排放的动态监测、精准核算与智能预警，为农业

碳减排政策制定提供科学依据。报告详细分析了技术路线、实施路径、预期成果及风险

防控措施，为相关领域的研究与应用提供了系统性参考。

引言与背景

1.1研究背景与意义

农业生态系统是全球碳循环的重要组成部分，据联合国粮农组织(FAO)统计，农

业活动产生的温室气体约占全球总排放量的24%，其中农田碳排放占比超过60%。随

着我国”碳达峰、碳中和”战略目标的提出，农业碳减排已成为应对气候变化的关键领域。

传统的农田碳排放监测方法存在采样点少、时效性差、代表性不足等问题，难以满足精

细化管理的需求。时空大数据分析技术的快速发展为解决这一难题提供了新的思路，通

过整合遥感、物联网、气象等多源数据，构建高精度、高时效的监测体系，对推动农业

绿色低碳转型具有重要现实意义。

1.2国内外研究现状

国际上，美国农业部(USDA)和欧盟联合研究中心(JRC)已建立了较为完善的农

业温室气体监测网络，采用涡度相关法、箱式法等技术手段开展长期定位观测。国内学

者如中国农业科学院李院士团队在华北平原开展了农田碳通量观测研究，积累了丰富的

实测数据。然而，现有研究多集中于单一区域或单一作物类型，缺乏全国尺度、多作物

类型的系统性监测。在数据分析方面，机器学习算法如随机森林、深度学习等已初步应

用于碳排放预测，但模型泛化能力和解释性仍有待提升。时空大数据分析技术在交通、

城市规划等领域应用成熟，但在农业碳排放监测中的应用尚处于探索阶段。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建基于时空大数据分析的农田碳排放监测体系，具体目标包括：(1)

建立覆盖主要农区的多源数据采集网络；(2)开发高精度的碳排放反演算法；(3)构建

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动态预测与预警模型；(4)设计可视化分析平台。研究内容涵盖数据采集、处理、分析、

应用全链条，重点解决数据异构性、时空变异性、模型不确定性等关键技术问题。通过

本研究的实施，将显著提升我国农田碳排放监测的科学化水平，为农业碳减排提供技术

支撑。

1.4技术挑战与创新点

农田碳排放监测面临多重技术挑战：一是数据源多样，包括遥感影像、地面观测、

气象数据等，格式和分辨率差异大；二是碳循环过程复杂，受土壤、作物、管理措施等

多因素影响；三是时空尺度效应显著，需要兼顾宏观监测与微观过程。本研究的创新点

在于：(1)提出多尺度数据融合方法，实现从地块到区域的无缝监测；(2)构建基于物理

机制与数据驱动的混合模型，提高预测精度；(3)设计轻量化边缘计算架构，降低监测

成本。这些创新将有效突破现有技术瓶颈，推动农业碳监测向智能化、精准化方向发展。

1.5报告结构安排

本报告共分为十四章节，系统阐述农田碳排放监测的时空大数据分析方案。第一章

为引言，介绍研究背景与意义；第二章分析政策与行业环境；第三章诊断现状与问题；

第四章构建理论基础；第五章设定研究目标；第六章设计技术路线；第七章规划实施方

案；第八章分析经济效益；第九章评估风险；第十章提出保障措施；第十一章设定评价

指标；第十二章总结研究成果；第十三章展望未来方向；第十四章提出政策建议。各章

节层层递进，形成完整的研究框架。

政策与行业环境分析

2.1国家碳达峰碳中和战略

我国已明确提出2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的战略目标，农业是

落实这一目标的重要领域。《“十四五”农业农村现代化规划》将农业绿色发展列为重点任

务，要求推进化肥农药减量增效，提升农田固碳能力。2022年，农业农村部印发《农业

农村减排固碳实施方案》，提出到2025年农田甲烷和氧化亚氮排放强度分别降低10%

和5%的量化目标。这些政策为农田碳排放监测提供