大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法及装置，所述方法包括：所述预测参数数据包括人口与技术参数、排放参数、碳循环参数、温度参数，以及预设的消费者关注参与度；根据所述预测参数数据采用动态整合不确定性气候经济学模型计算获得预测评估结果；将预测评估结果进行显示。本发明专利技术提供的一种大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法及装置，通过在预测参数数据中增加消费者关注参与度这个不确定性因素后，并采用动态不确定性气候经济学模型对数据进行分析处理，获得预测评估结果，并将预测评估结果以文字、图标或图片的形式进行显示，使预测结果较之先前的预测更加准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环境经济学
，尤其涉及一种大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法及装置。
技术介绍
随着工业化进程的加剧，空气中的碳浓度呈现上升趋势，随之而来的气候问题日益严重。气候变化是个长期现象，影响着我们生活中的方方面面。许多经济学家采用整体评估模型(IAM)对气候变化进行评估和预测，以期控制碳浓度和温度升高。现阶段的各个模型和平台，都是基于PAGE、FUND、DICE等模型进行更新和改进，比如将气候、能源等外在因素加入模型中去，或是对模型中的某些参数进行重新赋值，进而评估这些因素对碳浓度和温度变化的影响。这些模型和平台，虽然在一定程度上可以对未来气候的变化趋势产生影响，但仍存在缺点：1、建立在忽略甚至掠夺现阶段消费者效用和福利的基础上，来达到增加后代福利的目的，其本质是效用的转移。2、忽略消费者在模型中的作用。
技术实现思路
本专利技术提供一种大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法及装置，用于更可靠的评估和预测碳浓度和温度的变化趋势。一方面，本专利技术提供一种大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法，包括：获取预测参数数据，所述预测参数数据包括人口与技术参数、排放参数、碳循环参数、温度参数，以及预设的消费者关注参与度；根据所述预测参数数据采用动态整合不确定性气候经济学模型计 算获得预测评估结果；将预测评估结果进行显示。优选地，根据所述预测参数数据采用动态整合不确定性气候经济学模型计算获得预测评估结果，包括：根据所述预测参数数据采用温度变化预测模型计算获得温度预测评估结果；根据所述预测参数数据采用碳循环预测模型计算获得碳循环预测评估结果；其中，所述动态整合不确定性气候经济学模型包括温度变化预测模型和碳循环预测模型。优选地，根据所述预测参数数据采用温度变化预测模型计算获得温度预测评估结果，包括：根据排放参数采用公式EInd＝σ[1-μ]AKγL1-γ计算获得工业排放量，其中，EInd表示工业排放量，μ表示减排系数，σ表示碳浓度水平；根据碳循环参数和工业排放量采用公式计算获得大气中的碳浓度量，其中，E表示工业排放量，j表示AT、UP、LO，依次为大气层，海平面和生物圈中的碳浓度，表示大气层，海平面和生物圈之间的碳转换率，表示大气层，海平面和生物圈自身及两两相互转换的碳转换率；根据温度参数和碳浓度量采用公式F(t)＝η{log2[MAT/MAT(t)]本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法，其特征在于，包括：获取预测参数数据，所述预测参数数据包括人口与技术参数、排放参数、碳循环参数、温度参数，以及预设的消费者关注参与度；根据所述预测参数数据采用动态整合不确定性气候经济学模型计算获得预测评估结果；将预测评估结果进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种大气中碳浓度和温度的变化趋势预测方法，其特征在于，包括：获取预测参数数据，所述预测参数数据包括人口与技术参数、排放参数、碳循环参数、温度参数，以及预设的消费者关注参与度；根据所述预测参数数据采用动态整合不确定性气候经济学模型计算获得预测评估结果；将预测评估结果进行显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预测参数数据采用动态整合不确定性气候经济学模型计算获得预测评估结果，包括：根据所述预测参数数据采用温度变化预测模型计算获得温度预测评估结果；根据所述预测参数数据采用碳循环预测模型计算获得碳循环预测评估结果；其中，所述动态整合不确定性气候经济学模型包括温度变化预测模型和碳循环预测模型。3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴德胜，
申请(专利权)人：中国科学院大学，
类型：发明
国别省市：北京;11