温室气体净排放的估算方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及农业信息技术领域，提供一种温室气体净排放的估算方法、装置、设备和存储介质，方法包括：利用训练好的第一模型，在第一预设时间范围内对第一预设区域的氧化亚氮N2O的累积排放量进行估算，得到第一估计量；利用训练好的第二模型，在第一预设时间范围内对第一预设区域的甲烷CH4的累积排放量进行估算，得到第二估计量；利用训练好的第三模型，在第一预设时间范围内对第一预设区域的土壤有机碳SOC的变化量进行估算，得到第三估计量；根据第一估计量、第二估计量和第三估计量，估算得到第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量。本发明专利技术提高了估算效率。本发明专利技术提高了估算效率。本发明专利技术提高了估算效率。

【技术实现步骤摘要】
温室气体净排放的估算方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及农业信息
，尤其涉及一种温室气体净排放的估算方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]农业生产消耗大量的化肥、农药和水资源等，农田土壤是重要的温室气体（Greenhouse Gas，GHG）排放源，具有很大的固碳减排潜力，针对农田土壤的温室气体净排放的测量和估算至关重要。
[0003]现有技术中，通常采用田间试验方法直接监测温室气体的排放，以及土壤有机碳（Soil Organic Carbon，SOC）的变化量，但是大规模的监测需要耗费大量时间，效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种温室气体净排放的估算方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有技术中效率较低的缺陷，实现提高估算效率的目的。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种温室气体净排放的估算方法，包括：利用训练好的第一模型，在第一预设时间范围内对第一预设区域的氧化亚氮N2O的累积排放量进行估算，得到第一估计量；其中，所述第一模型为基于第一训练数据训练得到的，所述第一训练数据包括：在第二预设时间范围内第二预设区域的N2O的累积排放量，以及目标信息，所述目标信息包括预设区域的土壤理化性质信息、气象信息、水分管理信息和肥料管理信息中的至少一项；利用训练好的第二模型，在所述第一预设时间范围内对所述第一预设区域的甲烷CH4的累积排放量进行估算，得到第二估计量；其中，所述第二模型为基于第二训练数据训练得到的，所述第二训练数据包括：在第三预设时间范围内第三预设区域的CH4的累积排放量以及所述目标信息；利用训练好的第三模型，在所述第一预设时间范围内对所述第一预设区域的土壤有机碳SOC的变化量进行估算，得到第三估计量；其中，所述第三模型为基于第三训练数据训练得到的，所述第三训练数据包括：在第四预设时间范围内第四预设区域的SOC的变化量以及所述目标信息；根据所述第一估计量、所述第二估计量和所述第三估计量，估算得到所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量。
[0006]可选地，所述SOC的变化量基于所述第一预设时间范围的起始时刻的SOC含量、所述第一预设时间范围的终止时刻的SOC含量以及土壤干容重得到。
[0007]可选地，所述第一模型通过如下步骤进行训练得到，包括：利用第一模型评价指标对所述第一模型进行性能评价，得到第一评价结果；基于所述第一评价结果对所述第一模型的参数进行更新，所述第一模型评价指标包括以下至少一项：第一决定系数、第一均方根误差、第一模型效率和第一绝对偏差。
[0008]可选地，所述第二模型通过如下步骤进行训练得到，包括：利用第二模型评价指标对所述第二模型进行性能评价，得到第二评价结果；基于所述第二评价结果对所述第二模型的参数进行更新，所述第二模型评价指标包括以下至少一项：第二决定系数、第二均方根误差、第二模型效率和第二绝对偏差。
[0009]可选地，所述第三模型通过如下步骤进行训练得到，包括：利用第三模型评价指标对所述第三模型进行性能评价，得到第三评价结果；基于所述第三评价结果对所述第三模型的参数进行更新，所述第三模型评价指标包括以下至少一项：第三决定系数、第三均方根误差、第三模型效率和第三绝对偏差。
[0010]可选地，所述根据所述第一估计量、所述第二估计量和所述第三估计量，估算得到所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量之前，还包括：对所述第一预设区域的土壤进行分类，得到第一预设区域的土壤的类型，所述第一预设区域的土壤的类型包含以下至少一项：旱地类型和水田类型。
[0011]可选地，当所述第一预设区域的土壤的类型为旱地类型，所述根据所述第一估计量、所述第二估计量和所述第三估计量，估算得到所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量，包括：根据所述第一估计量和第三估计量，估算得到所述旱地类型对应的所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量；利用如下公式（1）估算所述旱地类型对应的所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量： （1）其中，表示所述旱地类型对应的所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量，为第一估计量，为的全球增温潜势值，为第三估计量。
[0012]可选地，当所述第一预设区域的土壤的类型为水田类型，所述根据所述第一估计量、所述第二估计量和所述第三估计量，估算得到所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量，包括：利用如下公式（2）估算所述水田类型对应的所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量： （2）其中，表示所述水田类型对应的所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量，为第一估计量，为的全球增温潜势值，为第二估计量，为的全球增温潜势值，为第三估计量。
[0013]第二方面，本专利技术提供一种温室气体净排放的估算装置，装置包括：模型估计模块和综合估算模块，其中，所述模型估计模块，用于利用训练好的第一模型，在第一预设时间范围内对第一
预设区域的氧化亚氮N2O的累积排放量进行估算，得到第一估计量；其中，所述第一模型为基于第一训练数据训练得到的，所述第一训练数据包括：在第二预设时间范围内第二预设区域的N2O的累积排放量，以及目标信息，所述目标信息包括预设区域的土壤理化性质信息、气象信息、水分管理信息和肥料管理信息中的至少一项；所述模型估计模块，还用于利用训练好的第二模型，在所述第一预设时间范围内对所述第一预设区域的甲烷CH4的累积排放量进行估算，得到第二估计量；其中，所述第二模型为基于第二训练数据训练得到的，所述第二训练数据包括：在第三预设时间范围内第三预设区域的CH4的累积排放量以及所述目标信息；所述模型估计模块，还用于利用训练好的第三模型，在所述第一预设时间范围内对所述第一预设区域的土壤有机碳SOC的变化量进行估算，得到第三估计量；其中，所述第三模型为基于第三训练数据训练得到的，所述第三训练数据包括：在第四预设时间范围内第四预设区域的SOC的变化量以及所述目标信息；所述综合估算模块，用于根据所述第一估计量、所述第二估计量和所述第三估计量，估算得到所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量。
[0014]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述温室气体净排放的估算方法。
[0015]第四方面，本专利技术还提供本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述温室气体净排放的估算方法。
[0016]第五方面，本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述温室气体净排放的估算方法。
[0017]本专利技术提供的一种温室气体净排放的估算方法、装置、设备和存储介质，通过利用训练好的第一模型，在第一预设时间范围内对第一预设区域的氧化亚氮N2O的累积排放量进行估算，得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种温室气体净排放的估算方法，其特征在于，包括：利用训练好的第一模型，在第一预设时间范围内对第一预设区域的氧化亚氮的累积排放量进行估算，得到第一估计量；其中，所述第一模型为基于第一训练数据训练得到的，所述第一训练数据包括：在第二预设时间范围内第二预设区域的氧化亚氮的累积排放量，以及目标信息，所述目标信息包括预设区域的土壤理化性质信息、气象信息、水分管理信息和肥料管理信息中的至少一项；利用训练好的第二模型，在所述第一预设时间范围内对所述第一预设区域的甲烷的累积排放量进行估算，得到第二估计量；其中，所述第二模型为基于第二训练数据训练得到的，所述第二训练数据包括：在第三预设时间范围内第三预设区域的甲烷的累积排放量以及所述目标信息；利用训练好的第三模型，在所述第一预设时间范围内对所述第一预设区域的土壤有机碳的变化量进行估算，得到第三估计量；其中，所述第三模型为基于第三训练数据训练得到的，所述第三训练数据包括：在第四预设时间范围内第四预设区域的土壤有机碳的变化量以及所述目标信息；根据所述第一估计量、所述第二估计量和所述第三估计量，估算得到所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量。2.根据权利要求1所述的温室气体净排放的估算方法，其特征在于，所述土壤有机碳的变化量基于所述第一预设时间范围的起始时刻的土壤有机碳含量、所述第一预设时间范围的终止时刻的土壤有机碳含量以及土壤干容重得到。3.根据权利要求1或2所述的温室气体净排放的估算方法，其特征在于，所述第一模型通过如下步骤进行训练得到，包括：利用第一模型评价指标对所述第一模型进行性能评价，得到第一评价结果；基于所述第一评价结果对所述第一模型的参数进行更新，所述第一模型评价指标包括以下至少一项：第一决定系数、第一均方根误差、第一模型效率和第一绝对偏差。4.根据权利要求1或2所述的温室气体净排放的估算方法，其特征在于，所述第二模型通过如下步骤进行训练得到，包括：利用第二模型评价指标对所述第二模型进行性能评价，得到第二评价结果；基于所述第二评价结果对所述第二模型的参数进行更新，所述第二模型评价指标包括以下至少一项：第二决定系数、第二均方根误差、第二模型效率和第二绝对偏差。5.根据权利要求1或2所述的温室气体净排放的估算方法，其特征在于，所述第三模型通过如下步骤进行训练得到，包括：利用第三模型评价指标对所述第三模型进行性能评价，得到第三评价结果；基于所述第三评价结果对所述第三模型的参数进行更新，所述第三模型评价指标包括以下至少一项：第三决定系数、第三均方根误差、第三模型效率和第三绝对偏差。6.根据权利要求1所述的温室气体净排放的估算方法，其特征在于，所述根据所述第一估计量、所述第二估计量和所述第三估计量，估算得到所述第一预设区域中土壤单位面积对应的温室气体净排放量之前，还包括：对所述第一预设区域的土壤进行分类，得到所述第一预设区域的土壤的类型，所述第一预设区域的土壤的类型包含以下至少一项：旱地类型和水田类型。
7.根据权利要求6所述的温室气体净排放的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周文晶，陈立波，程琨，徐向瑞，孙建飞，李云鹏，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：