【技术实现步骤摘要】
本申请涉及碳减排评估，特别是涉及一种区域碳减排能力的量化评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、碳排放是关于温室气体排放的一个简称，其主要是由于燃烧化石燃料（如煤、石油、天然气等）以及土地利用变化（如森林砍伐和农业活动）等人类活动产生的。碳排放具有流动性、连续性和整体性的基本特征，依靠单个区域主体难以实现碳减排整体效果最大化，需从系统视角出发，建立区域间碳减排协同联动机制，打破区域壁垒，促进碳减排要素跨区域流动。
2、传统技术中，一般都是通过相关技术人员进行人工计算评估的方式来衡量某个区域的碳减排能力。然而，通过人工计算评估的过程比较复杂，且非常容易出现计算错误的情况，导致计算评估的效率和准确率较低。因此，亟需一种能够高效准确地量化评估区域碳减排能力的方法来为碳达峰碳中和发展提供数据基础。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种区域碳减排能力的量化评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种区域碳减排能力的量化评估方法，包括：
3、获取各目标区域的历史面板数据以及预设的投入指标和产出指标，基于所述历史面板数据、所述投入指标和所述产出指标，构建超效率随机块模型，并利用所述超效率随机块模型，测算各所述目标区域的碳排放效率；
4、根据预设的评价指标，构建碳减排潜力评价体系，并基于所述碳减排潜力评价体系，计算各所述目标区域的碳减排潜
5、根据所述碳排放效率和所述碳减排潜力值，量化出各所述目标区域的碳减排能力值；
6、获取所述碳减排能力值对应的莫兰指数，基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的全局空间相关性和局部空间关联性。
7、在其中一个实施例中，所述基于所述碳减排潜力评价体系，计算各所述目标区域的碳减排潜力值，包括：
8、采用熵权法，获取所述碳减排潜力评价体系中各所述评价指标对应的信息熵；根据所述信息熵，得到各所述评价指标对应的计算权重；在所述碳减排潜力评价体系中，根据各所述评价指标对应的所述计算权重，计算各所述目标区域的所述碳减排潜力值。
9、在其中一个实施例中，所述根据所述碳排放效率和所述碳减排潜力值，量化出各所述目标区域的碳减排能力值，包括：
10、对所述碳排放效率和所述碳减排潜力值进行标准化处理，并分别赋予相同的目标权重；根据所述目标权重，对所述碳排放效率和所述碳减排潜力值进行等权重加和计算，得到各所述目标区域的碳减排能力值。
11、在其中一个实施例中，所述基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析之前，还包括：
12、获取各所述目标区域对应的邻接距离、地理距离和经济距离，根据所述邻接距离、所述地理距离和所述经济距离对各所述目标区域的位置进行量化，得到邻接距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵和经济距离空间权重矩阵；对所述邻接距离空间权重矩阵、所述地理距离空间权重矩阵和所述经济距离空间权重矩阵进行矩阵相乘，得到所述空间权重矩阵。
13、在其中一个实施例中，所述获取所述碳减排能力值对应的莫兰指数，包括：
14、基于预设的全局莫兰指数计算模型，对所述碳减排能力值进行测算，得到所述莫兰指数中的全局莫兰指数；基于预设的局部莫兰指数计算模型，对所述碳减排能力值进行测算，得到所述莫兰指数中的局部莫兰指数。
15、在其中一个实施例中，所述基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的全局空间相关性和局部空间关联性，包括：
16、基于所述空间权重矩阵，对所述全局莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的所述全局空间相关性；基于所述空间权重矩阵，对所述局部莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的所述局部空间关联性。
17、第二方面，本申请还提供了一种区域碳减排能力的量化评估装置，包括：
18、效率测算模块，用于获取各目标区域的历史面板数据以及预设的投入指标和产出指标，基于所述历史面板数据、所述投入指标和所述产出指标，构建超效率随机块模型，并利用所述超效率随机块模型，测算各所述目标区域的碳排放效率；
19、潜力计算模块，用于根据预设的评价指标，构建碳减排潜力评价体系，并基于所述碳减排潜力评价体系，计算各所述目标区域的碳减排潜力值；
20、能力量化模块，用于根据所述碳排放效率和所述碳减排潜力值，量化出各所述目标区域的碳减排能力值；
21、指数分析模块，用于获取所述碳减排能力值对应的莫兰指数，基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的全局空间相关性和局部空间关联性。
22、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
23、获取各目标区域的历史面板数据以及预设的投入指标和产出指标，基于所述历史面板数据、所述投入指标和所述产出指标，构建超效率随机块模型，并利用所述超效率随机块模型，测算各所述目标区域的碳排放效率；根据预设的评价指标，构建碳减排潜力评价体系，并基于所述碳减排潜力评价体系，计算各所述目标区域的碳减排潜力值；根据所述碳排放效率和所述碳减排潜力值，量化出各所述目标区域的碳减排能力值；获取所述碳减排能力值对应的莫兰指数，基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的全局空间相关性和局部空间关联性。
24、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
25、获取各目标区域的历史面板数据以及预设的投入指标和产出指标，基于所述历史面板数据、所述投入指标和所述产出指标，构建超效率随机块模型，并利用所述超效率随机块模型，测算各所述目标区域的碳排放效率；根据预设的评价指标，构建碳减排潜力评价体系，并基于所述碳减排潜力评价体系，计算各所述目标区域的碳减排潜力值；根据所述碳排放效率和所述碳减排潜力值，量化出各所述目标区域的碳减排能力值；获取所述碳减排能力值对应的莫兰指数，基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的全局空间相关性和局部空间关联性。
26、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
27、获取各目标区域的历史面板数据以及预设的投入指标和产出指标，基于所述历史面板数据、所述投入指标和所述产出指标，构建超效率随机块模型，并利用所述超效率随机块模型，测算各所述目标区域的碳排放效率；根据预设的评价指标，构建碳减排潜力评价体系，并基于所述碳减排潜力评价体系，计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种区域碳减排能力的量化评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述碳减排潜力评价体系，计算各所述目标区域的碳减排潜力值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述碳排放效率和所述碳减排潜力值，量化出各所述目标区域的碳减排能力值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析之前，还包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述碳减排能力值对应的莫兰指数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析，得到所述碳减排能力值的全局空间相关性和局部空间关联性，包括：
7.一种区域碳减排能力的量化评估装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种区域碳减排能力的量化评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述碳减排潜力评价体系，计算各所述目标区域的碳减排潜力值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述碳排放效率和所述碳减排潜力值，量化出各所述目标区域的碳减排能力值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先构建的空间权重矩阵，对所述莫兰指数进行空间相关性分析之前，还包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述碳减排能力值对应的莫兰指数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预先构...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾金灿，刘玺，王钦，邓鎔峰，杨鑫和，黄国日，刘民伟，孙鹏，陈政，尚楠，何耿生，姚尚衡，冷媛，卢治霖，李沛，游广增，吴琛，司大军，李玲芳，黄润，何烨，陈姝敏，陈义宣，高杉雪，郑超铭，余强，
申请(专利权)人：南方电网能源发展研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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