基于时空深度学习模型的碳储量预测方法

随着全球工业化和城市化的快速发展，大气中温室气体急剧增加，导致全球变暖、海平面上升以及极 端气象灾害频发。中国作为全球最大的能源消费国和二氧化碳排放国，在应对气候变化方面发挥着至关重 要的作用。为实现“碳达峰”和“碳中和”目标，减少碳排放和提升碳固存已成为学术界的研究热点和难点。 然而，受区域经济、技术发展水平和生态环境差异的影响，不同区域的固碳能力呈现出显著的时空特征。

为解决上述问题，本团队融合了图卷积网络( GCN) 和双向长短期记忆网络( BiLSTM), 构 建 GCN-BiLSTM 模型，综合考虑空间和时间因素，并纳入城市绿化率、GDP 等社会经济因素的影响，为区域 碳储量研究提供了更精确的基础数据。该模型为区域碳循环过程的动态分析提供了技术支持，为科学制定 减排政策和实现“双碳”目标提供了重要参考。

随着全球气候变化日益严峻，精准预测区域碳储量已成为实现“双碳”目标的关键技术手段。不同区域 因经济发展、技术水平和生态环境的差异，其固碳能力呈现出显著的复杂性。本团队针对该问题，提出了一 种融合图卷积网络(GCN) 和双向长短期记忆网络(BiLSTM) 的时空模型。该模型通过构建基于城市间的 邻接矩阵，利用GCN 的空间特征提取能力，捕捉邻近地区的影响因子和碳储量的相互作用，从而提升模型 对区域间相互影响的理解和预测能力。此外，团队将GCN 提取的空间特征与BiLSTM 提取的时间特征相结 合，实现了空间和时间维度的综合分析，使得模型能够更全面地理解碳储量数据中的复杂模式和依赖关 系，显著提升了预测的精度和鲁棒性，使其在面对不同城市数据时表现更为稳定。

在模型优化过程中，团队采用Dropout 优化、Adam 优化器和L2正则化等技术手段，确保模型在复杂 数据环境中的稳定性和准确性。同时，团队还创新性地将城市绿化率、GDP 等社会经济因素纳入模型输入。 此外，团队利用不同研究区域的植被类型，并结合生物量扩展因子法重新估算不同生态系统的碳密度，为 区域碳储量研究提供了更精确的基础数据。

与传统碳储量预测方法相比，本团队提出的GCN-BiLSTM 模型实现了在空间和时间维度上的综合分 析，并创新性地将城市绿化率、GDP 等社会经济因素纳入模型输入，进一步考虑自然、社会因素对区域碳储 量的影响。此外，团队还依据不同研究区域的植被类型，结合生物量扩展因子法重新估算生态系统碳密度， 为区域碳储量研究提供了更精确的基础数据。

该成果可广泛应用于生态环境管理、城市规划、区域发展政策制定等多个领域。在生态环境管理方面， 精准的碳储量预测能够为制定减排策略、评估固碳效果提供科学依据，助力实现“双碳”目标。在城市规划 中，通过分析城市绿化率、GDP 等社会经济因素与碳储量的关系，可优化城市布局，提升城市碳汇能力。对 于区域发展政策制定，该模型能够提供不同区域碳储量的时空分布特征，为政策制定者提供数据支持，促 进区域间的协调发展。随着全球对气候变化的关注度不断提高，以及国家“双碳”目标的推进，对精准碳储 量预测技术的需求将持续增长。该模型凭借其高精度、强鲁棒性以及对复杂数据环境的适应能力，有望在 碳储量预测市场中占据重要地位。