【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时空大数据分析领域，具体涉及一种基于ais数据的船舶碳排放的估算及分析方法。
技术介绍
1、船舶碳排放量在环境议程中占有重要地位，因此有必要进行详尽的测算和研究。现有技术中存在船舶碳排放量的时空分析，例如基于ais数据估算沿海地区的船舶废气排放量，以及船舶类型、操作模式、排放设备、时间和位置对船舶废气排放量的影响。但对于船舶排放在具体空间和时间上的详细动态分析，以及其整体潜在环境影响的深入研究仍相对不足，亟需开展相关研究。其次，船舶碳排放量估算具有不确定性，需要对其开展定量不确定性评估。除此之外，针对于具体一种交通运输形式的碳排放量相关研究相对较少。在沿海区域船舶碳排放驱动因素方面，目前缺乏相关研究。
技术实现思路
1、本专利技术目的：在于提供一种基于ais数据的船舶碳排放的估算及分析方法，综合利用ais数据、船舶类型、航行状态、燃油消耗等因素，构建船舶碳排放估算模型，以提高估算精度。采用蒙特卡罗模拟方法评估模型的不确定性，并提出最小二乘法对不确定性进行平差的思路，进一步增强计算结果的可靠性。此外，细化了针对船舶碳排放估算结果的分析思路及流程，对各驱动因素的贡献进行定量分析，明确其对碳排放变化的影响程度。
2、为实现以上功能，本专利技术设计一种基于ais数据的船舶碳排放的估算及分析方法，针对目标区域内的船舶，执行如下步骤s1-步骤s4，计算船舶碳排放量，并完成船舶碳排放量的特征、变化趋势、驱动因素的分析：
3、步骤s1：基于船舶动静态数据及二氧
4、步骤s2：对船舶动静态数据及二氧化碳排放因子进行不确定性评估，基于船舶交通排放评估模型，采用蒙特卡罗模拟与最小二乘方法对船舶碳排放量计算结果进行不确定性分析与平差；
5、步骤s3：从船舶碳排放量、碳排放量时序特征和碳排放量空间特征三个维度分析目标区域的船舶碳排放量的变化趋势，结合目标区域船舶碳排放量的空间分布，分析地理位置和季节变化对船舶碳排放量的变化趋势的影响；
6、步骤s4：基于kaya恒等式，构建船舶碳排放量变化因素分解模型，并采用lmdi加法分解法进行船舶碳排放量的驱动因素分解，进而量化地评估每个驱动因素在船舶碳排放量变化中所起的作用。
7、有益效果：相对于现有技术，本专利技术的优点包括：
8、1、本专利技术采用ais船舶数据和自下而上的排放因子法，能够全面、准确地估算沿海地区海域船舶碳排放量，并提供了一种对船舶碳排放计算的不确定性进行平差的思路，细化了对估算结果的不确定分析。
9、2、本专利技术通过对船舶碳排放的特征及其时空分布进行深入的动态剖析，提供了针对船舶碳排放估算结果的具体分析思路及流程，为未来采取针对性的减排措施提供了重要依据。
10、3、本专利技术利用kaya恒等式和lmdi加法分解法，分析并量化各驱动因素对船舶碳排放变化的贡献，得到影响船舶碳排放变化的驱动因素的相互作用机制。
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1.一种基于AIS数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，针对目标区域内的船舶，执行如下步骤S1-步骤S4，计算船舶碳排放量，并完成船舶碳排放量的特征、变化趋势、驱动因素的分析：
2.根据权利要求1所述的一种基于AIS数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，船舶动静态数据包括：主机功率、主机负载系数、辅机功率、辅机负载系数、锅炉功率、锅炉负载系数、船舶运行时间；
3.根据权利要求1所述的一种基于AIS数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于AIS数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于AIS数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，步骤S2.3的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于AIS数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于AIS数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，步骤S4的具体步
...【技术特征摘要】
1.一种基于ais数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，针对目标区域内的船舶，执行如下步骤s1-步骤s4，计算船舶碳排放量，并完成船舶碳排放量的特征、变化趋势、驱动因素的分析：
2.根据权利要求1所述的一种基于ais数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，船舶动静态数据包括：主机功率、主机负载系数、辅机功率、辅机负载系数、锅炉功率、锅炉负载系数、船舶运行时间；
3.根据权利要求1所述的一种基于ais数据的船舶碳排放的估算及分析方法，其特征在于，步骤s1的具体步...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈焱明，蔡欣宇，沈东辉，杨欣月，刘哲，沈月千，陈奕恒，陈丹晖，崔越，尹昌贵，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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