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申请/专利权人：生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)

摘要：本发明涉及环境数据分析技术领域，具体为一种基于大数据的减污降碳耦合指数分析方法及系统，方法包括：收集气候、工业排放和交通排放的环境监测数据，并对环境监测数据的情况进行记录，执行环境监测数据的纠错与完整性校验并处理不准确或残缺记录，对环境监测数据格式化并进行标准化处理，得到环境与碳排放数据。本发明中，通过集成地理数据和GIS技术，提高环境质量和碳排放的空间分析精度，利用空间插值和趋势预测，增强环境变化预测，提供详尽的决策支持，通过空间连通性和缓冲区分析，在关键区域进行策略调整，优化环保策略的实施效率，利用深入分析和GIS应用，提高环境治理的实时性和适应性，为环保和可持续发展提供科学依据。

主权项：1.一种基于大数据的减污降碳耦合指数分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：收集气候、工业排放和交通排放的环境监测数据，并对环境监测数据的情况进行记录，执行环境监测数据的纠错与完整性校验并处理不准确或残缺记录，对环境监测数据格式化并进行标准化处理，得到环境与碳排放数据；基于所述环境与碳排放数据，分析环境监测数据中的环境影响因子与碳排放数据之间的定量关系，聚合环境监测数据中的关键环境影响因子，优化耦合模型参数，得到碳排放影响分析结果；基于所述碳排放影响分析结果，进行地理数据的集成和空间属性编码，使用GIS技术进行地理数据映射和地理标记，执行空间插值和趋势预测，进行环境质量和碳排放的分布分析，获取空间分析决策支持信息；所述空间插值和趋势预测的执行步骤为：基于所述碳排放影响分析结果，集成关联的地理数据，包括地理位置信息、碳排放量数据和时间序列，地理数据对所述碳排放数据和地理位置信息进行合并，进行所述碳排放数据的质量控制，使用所述GIS技术赋予空间属性编码；通过所述GIS技术，对地理数据点之间进行空间插值，填补地理数据空缺区域，执行所述空间插值对地理数据点进行处理，并对空缺区域进行估算，调整插值参数，匹配差异化的地理数据特性和分布，基于所述空间插值的空间数据，对未来时间段内的碳排放进行趋势预测，采用公式如下： ；其中，表示在地理坐标的插值结果，表示从第个数据点到插值点的权重，取决于数据点的重要性和数据的时间新旧，表示从第个数据点到插值点的距离，表示衰减参数，表示第个数据点的碳排放量，表示总数据点的数量；所述空间分析决策支持信息的获取步骤为：收集并整合所述环境质量与碳排放的关联数据，对所述关联数据执行空间分布计算，计算多区域环境质量和碳排放的均值、标准差；使用所述地理位置信息标记关键的环境和碳排放影响因子分布区域，输出临时决策支持图层；对所述环境和影响因子分布区域进行融合和优化，生成空间分析决策支持信息，采用公式如下： ；其中，表示空间分析决策支持信息，表示第区域的环境质量数据，表示第区域碳排放数据，是根据区域重要性而定的权重参数，avg是区域数据的平均值，std是标准差，和分别表示的平均值和标准差，和分别表示的平均值和标准差，、、是调节参数，δ是新引入参数，表示总区域的数量；基于所述空间分析决策支持信息，进行地理定位信息和环境指标评估，使用GIS技术执行空间连通性评估和缓冲区分析，对关键区域进行策略调整和地理细化定位，建立策略调整实施方案。

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