中国团队融合全景AI与走航观测 研发“火眼金睛”监测城市道路碳排放|欧美精产国品一区二区区别
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中新网北京9月11日电 (记者 孙自法)中国科学院空天信息创新研究院(空天院)9月11日向媒体发布消息说，该院科研团队最近创新研发出融合全景人工智能(AI)与多源走航观测的技术平台，成功实现对城市道路二氧化碳排放量的高时空分辨率精准刻画与溯源。
这项被形象称为“火眼金睛”监测城市道路碳排放、清晰揭示二氧化碳排放时空动态特征及驱动机制的重要研发成果，由中国科学院空天院遥感与数字地球全国重点实验室王力研究员团队和合作者共同完成，相关研究论文于近日在国际专业学术期刊《可持续城市与社会》(Sustainable Cities and Society)发表。
研究团队介绍说，随着经济社会发展和居民出行需求增加，道路交通已成为城市碳排放的重要来源之一。当前中外广泛使用的碳排放清单空间分辨率大多在1-5公里之间，难以准确捕捉道路二氧化碳排放快速变化的细节特征，尤其是在复杂城市环境中，无法有效区分不同区域的排放差异、追溯来源或分析变化原因。
为解决这一难题，研究团队创新组建“全景AI碳排放走航观测平台”，集成全景摄像机、高精度温室气体分析仪、气象要素传感器等多源设备，可同步获取道路场景的三维环境特征(如交通密度、建筑布局、植被覆盖率)、气象参数(如风速、温度、湿度)及二氧化碳排放等信息，借助全景AI模型实现二氧化碳排放源的精准提取，该模型的平均精度超过93%、平均误差低于1.3ppm(百万分比浓度)。
同时，利用全景AI模型中的可解释机器学习模块，研究团队成功量化气象条件、交通流量、道路周边景观这三大因素对二氧化碳排放的影响程度。
基于这些创新技术优势，“火眼金睛”式全景AI不仅成功捕捉道路二氧化碳排放量的时空动态变化，刻画城市道路日间逐小时30米空间分辨率的二氧化碳排放动态、来源和驱动因素，还清晰识别出不同因素对道路碳排放的影响边界和变化曲线，从而实现城市道路碳排放高分辨率的精准刻画和溯源。
目前，通过与深圳生态环境监测中心站合作，“全景AI碳排放走航观测平台”技术已在深圳市率先应用，未来有望推广到其他城市，用于评估城市道路二氧化碳减排的实际效果。
研究团队表示，他们研发的这项新技术可为碳排放计算与人工智能交叉创新提供新思路，不仅在动态观测、精准预测和追溯二氧化碳排放来源方面具备智能化优势，还可与传统的碳排放清单、卫星温室气体监测技术结合，构建多维度、全方位的碳监测体系，助力城市低碳规划与可持续发展。(完)
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