[发明专利]一种预测城市二氧化碳总量的方法

权利要求书

1.一种预测城市二氧化碳总量的方法，该方法包括：

步骤1)根据某一地区的地理位置和某一年产业结构，对该地区进行城市分类，将该地区内的城市分为7类城市；并以该某一年的每类城市中的各个部门的标杆值作为基准线；

步骤2)对某一类城市中的各个部门设定各自的标杆值，并结合未来某一年预测的人口总量或者该某一年实际的单位工业增加值，获得未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量；

步骤3)重复步骤2)，获取该地区的未来某一年预测的每一类城市的二氧化碳排放总量；并累加该地区的未来某一年预测的7类城市的二氧化碳排放总量，得到该地区的未来某一年的所有城市的二氧化碳排放量，完成对未来某一年的所有城市的二氧化碳排放量的预测。

2.根据权利要求1所述的预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，所述7类城市包括：东部工业类城市、中部工业类城市、西部工业类城市、东部非工业类城市、西部非工业类城市、中部非工业类城市和服务业型城市。

3.根据权利要求2所述的预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，每一类城市包括：生活服务部门、重点工业部门和非重点工业部门；所述生活服务部门包括：交通部门、农村生活部门、城镇生活部门和服务部门。

4.根据权利要求3所述的预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，所述步骤2)中未来某一年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量的具体获得过程为：

以某一年为基准年，未来某一年为预测年；j为7类城市中的某一类；

预测年第j类城市中生活服务部门的二氧化碳排放量Q_A-2025,j：

Q_A-2025,j＝Q_A1-2025,j+Q_A2-2025,j+Q_A3-2025,j+Q_A4-2025,j；

其中，Q_A1-2025,j为预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量；Q_A2-2025,j为预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量；Q_A3-2025,j为预测年第j类城市中生活服务部门中的城镇生活部门的二氧化碳排放量；Q_A4-2025,j为预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量；

其中，预测年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量Q_A1-2025,j：

Q_A1-2025,j＝E_A1-benchmark×P_2025,j

其中，P₂₀₂₅为预测年预测的第j类城市的人口数量；E_A1-benchmark为预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准值，即预测年生活服务部门中的交通部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；

其中，

P_2025,j＝P_2015,j×(1+0.46％)⁵×(1+0.26％)⁵

其中，P_2015,j为基准年的第j类城市的人口数量；

其中，

其中，Q_A1-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的二氧化碳排放量；E_A1-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的交通部门的人均碳排放量；

预测年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量Q_A2-2025,j：

Q_A2-2025,j＝E_A2-benchmark×P_2025,j

其中，P₂₀₂₅为预测年预测的第j类城市的人口数量；E_A2-benchmark为基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；

其中，

P_2025,j＝P_2015,j×(1+0.46％)⁵×(1+0.26％)⁵

其中，P_2015,j为基准年的第j类城市的人口数量；

其中，

其中，Q_A2-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的二氧化碳排放量；E_A2-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的农村生活部门的人均碳排放量；

预测年第j类城市中生活服务部门中的城镇生活部门的二氧化碳排放量Q_A3-2025,j：

Q_A3-2025,j＝E_A3-benchmark×P_2025,j

其中，P₂₀₂₅为预测年预测的第j类城市的人口数量；E_A3-benchmark为基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；

其中，

P_2025,j＝P_2015,j×(1+0.46％)⁵×(1+0.26％)⁵

其中，P_2015,j为基准年的第j类城市的人口数量；

其中，

其中，Q_A3-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的城镇生活部门的二氧化碳排放量；E_A3-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的城镇生活部门的人均碳排放量；

预测年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量Q_A4-2025,j：

Q_A4-2025,j＝E_A4-benchmark×P_2025,j

其中，P₂₀₂₅为预测年预测的第j类城市的人口数量；E_A4-benchmark为基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准值，即基准年生活服务部门中的服务部门的人均碳排放的基准线对应的标杆值；

其中，

P_2025,j＝P_2015,j×(1+0.46％)⁵×(1+0.26％)⁵

其中，P_2015,j为基准年的第j类城市的人口数量；

其中，

其中，Q_A4-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的二氧化碳排放量；E_A4-2015,j为基准年第j类城市中生活服务部门中的服务部门的人均碳排放量；

预测年第j类城市非重点行业部门的二氧化碳排放量Q_B-2025,j：

Q_B-2025,j＝E_B-benchmark×I_2025,j

其中，E_B-benchmark为基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准值，即基准年非重点工业部门的单位工业增加值碳排放的基准线对应的标杆值；I_2025,j为预测年第j类城市的预测单位工业增加值；

其中，

I_2025,j＝I_2015,j×(1+6％)¹⁰

其中，I_2015,j为基准年第j类城市的单位工业增加值；

其中，

其中，Q_B-2015,j为基准年第j类城市非重点工业部门的碳排放量；E_B-2015,j为基准年第j类城市的单位工业增加值碳排放量；

预测年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量Q_K-2025,j：

Q_K-2025,j＝Q_K-2015,j

其中，Q_K-2015,j为基准年第j类城市中重点工业部门的二氧化碳排放量；

则预测年第j类城市的二氧化碳排放总量：

Q_j,2025＝∑Q_A-2025,j+Q_B-2025,j+Q_K-2025,j。

5.根据权利要求1或4所述的预测城市二氧化碳总量的方法，其特征在于，该方法还包括：

对得到的该地区的未来某一年的所有城市的二氧化碳排放量进行校验，判断其是否和某一年的该地区的所有城市的二氧化碳排放量相同；

其中，假设每类城市的生活服务部门的二氧化碳排放量和重点工业部门的二氧化碳排放量默认为恒定；某一年为基准年；未来某一年为预测年；

如果该地区的预测年的所有城市的二氧化碳排放量小于或等于基准年的该地区的所有城市的二氧化碳排放量，则最终将基准年的每类城市中的各个部门所设定的标杆值作为对应的基准线；

如果该地区的预测年的所有城市的二氧化碳排放量大于基准年的该地区的所有城市的二氧化碳排放量，则进一步核查每类城市的非重点工业部门的碳排放量，并判断每类城市的单位工业增加值碳排放量是否大于每类城市的非重点工业部门的标杆值；

如果每类城市的单位工业增加值碳排放量大于或等于每类城市的非重点工业部门的标杆值，则采用每类城市的非重点工业部门的标杆值，计算预测年的每类城市非重点工业部门的碳排放量；

如果每类城市的单位工业增加值碳排放量小于每类城市的非重点工业部门的标杆值，则直接采用每类城市的单位工业增加值碳排放量，计算预测年的每类城市非重点工业部门的碳排放量；

根据上述判断结果，按照步骤2)的具体过程，重新计算预测年预测的某一类城市的二氧化碳排放总量和该地区的预测年的所有城市的二氧化碳排放量，完成校验。