一种碳汇核算方法与流程

1.本发明涉及碳汇核算技术领域，具体为一种碳汇核算方法。


背景技术：

2.碳汇是指通过植树造林、植被恢复等措施，吸收大气中的二氧化碳，从而减少温室气体在大气中浓度的过程、活动或机制，且碳汇不仅往往是从植物中产出，在不同的物料中也有对应的碳汇产出，为了更好的对区域中的碳汇进行对应的核算从而形成环境效果的观测，往往需要采用到对应的碳汇核算方法，
3.参阅公开号为“cn115169884a”的“一种基于计量模型的碳汇核算系统及方法”可知，该专利够通过统一的计量模型对非人工种植不同区域内的森林碳汇进行核算；
4.但是，现有的碳汇核算方法在使用过程中，由于需要独立测算，缺乏与大数据的联动，导致整体进行碳汇核算时，效率较差且效果较差。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种碳汇核算方法，以解决现有的问题：现有的碳汇核算方法在使用过程中，由于需要独立测算，缺乏与大数据的联动，导致整体进行碳汇核算时，效率较差且效果较差。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种碳汇核算方法，至少包括以下步骤：
7.s1：建立搭建具有大数据计算平台；
8.s2：通过对需要核算碳汇的区域进行生物种类的获取，将获取的种类量进行输入大数据计算平台内侧；
9.s3：将生物种类中植物的生长增量进行和生物的，形成部分数据，在数据计算平台内侧进行存储；
10.s4：需要核算碳汇量时，通过大数据计算平台中检索提取需要核算碳汇位置的生物量和对应数据；
11.s5：对区域内的土表生物体进行碳汇核算；
12.s6：对区域内的水体生物进行碳汇核算；
13.s7：对区域内的土壤进行碳汇核算；
14.s8：将植物体碳汇、水体碳汇、土壤碳汇和岩石碳汇进行相加获取整体环境内的碳汇核算。
15.优选的，所述s1至少包括以下步骤：
16.建立数据湖，配合数据湖将大数据进行存储的同时进行分化处理；
17.采用一个底层引擎，在其上面建设flink，利用flink形成整个大数据批式任务计算平台的基础框架，在基础框架的外侧建立模型，采用raft协议，将数据保存在rocksdb中，采用rocksdb进行数据落地，使得平台同时支持流处理和批处理；
18.在平台内扩展sql语言，采用sql语言对数据湖中的数据进行高效批量统计；
19.在基础框架内侧搭载列式存储，并在主机内建立hadoop的框架，并在框架中增加hbase信息存储模块，提供可靠高性能的实时读写可伸缩的分布式存储数据库；
20.在基础框架内搭载mpp查询引擎；
21.在底层引擎外侧搭建向量化执行引擎；
22.在基础框架内增加代码动态生成技术；
23.利用分布式关系型大数据存储平台将整个key-value空间分成很多段，每一段是一系列连续的key，形成region，每一个regio采用startkey到endkey左闭右开区间来描述；
24.以region为单位做数据的分散和复制，形成分布式的具备容纳能力的keyvalue系统；
25.在基础框架内侧搭载预聚合技术，形成整体的大数据批式任务计算平台。
26.优选的，所述s5至少包括以下步骤：
27.提取生物量碳密度，提取生物量增量，提取分类面积，该分类按照相同植物种类的占地面积为一组；
28.按照植物体碳汇核算总汇＝生物量碳密度(生物量增量
×
分类面积)。
29.优选的，所述s6至少包括以下步骤：
30.提取水体内的具体生物种类，将生物种类进行沉积物碳汇能力和碳汇能力进行测算获取，将沉积物碳汇能力相加碳汇能力获得该生物种类的碳汇总力；
31.其中沉积物碳汇能力的计算方法为：提取沉积物容重、沉积物有机碳含量、沉积物沉积速率和生物面积；
32.沉积物碳汇能力＝沉积物容重
×
沉积物有机碳含量
×
沉积物沉积速率
×
生物面积；
33.其中碳汇能力的计算方法为：提取生物面积、生物增长量和含碳比率；
34.碳汇能力＝∑(提取生物面积
×
生物增长量
×
含碳比率)。
35.优选的，所述s7至少包括以下步骤：
36.土壤碳汇包括林下土壤碳汇和非林下土壤碳汇；
37.林下土壤碳汇核算时，提取土壤呼吸通量、碳淋滤量、地上凋落物碳归还量和地下碳库变化量；
38.林下土壤碳汇核算＝土壤呼吸通量+碳淋滤量-地上凋落物碳归还量-地下碳库变化量；
39.非林下土壤碳汇核算时，提取土壤类型、土壤面积、土壤平均厚度、土壤有机质含量、土壤平均容重；
40.c土壤类型＝0.58
×
土壤面积∑(土壤平均厚度
×
土壤有机质含量
×
土壤平均容重)；
41.非林下土壤碳汇核算＝c土壤类型1+c土壤类型2+...+c土壤类型n。
42.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
43.本发明通过基于大数据的配合应用计算，大大提高了对局部地区按照该地区存在的生物质不同进行对应匹配的碳汇核算，大大提高了核算过程中的效果和效率。
具体实施方式
44.一种碳汇核算方法，至少包括以下步骤：
45.s1：建立搭建具有大数据计算平台；
46.s2：通过对需要核算碳汇的区域进行生物种类的获取，将获取的种类量进行输入大数据计算平台内侧；
47.s3：将生物种类中植物的生长增量进行和生物的，形成部分数据，在数据计算平台内侧进行存储；
48.s4：需要核算碳汇量时，通过大数据计算平台中检索提取需要核算碳汇位置的生物量和对应数据；
49.s5：对区域内的土表生物体进行碳汇核算；
50.s6：对区域内的水体生物进行碳汇核算；
51.s7：对区域内的土壤进行碳汇核算；
52.s8：将植物体碳汇、水体碳汇、土壤碳汇和岩石碳汇进行相加获取整体环境内的碳汇核算。
53.s1至少包括以下步骤：
54.建立数据湖，配合数据湖将大数据进行存储的同时进行分化处理；
55.采用一个底层引擎，在其上面建设flink，利用flink形成整个大数据批式任务计算平台的基础框架，在基础框架的外侧建立模型，采用raft协议，将数据保存在rocksdb中，采用rocksdb进行数据落地，使得平台同时支持流处理和批处理；
56.在平台内扩展sql语言，采用sql语言对数据湖中的数据进行高效批量统计；
57.在基础框架内侧搭载列式存储，并在主机内建立hadoop的框架，并在框架中增加hbase信息存储模块，提供可靠高性能的实时读写可伸缩的分布式存储数据库；
58.在基础框架内搭载mpp查询引擎；
59.在底层引擎外侧搭建向量化执行引擎；
60.在基础框架内增加代码动态生成技术；
61.利用分布式关系型大数据存储平台将整个key-value空间分成很多段，每一段是一系列连续的key，形成region，每一个regio采用startkey到endkey左闭右开区间来描述；
62.以region为单位做数据的分散和复制，形成分布式的具备容纳能力的keyvalue系统；
63.在基础框架内侧搭载预聚合技术，形成整体的大数据批式任务计算平台。
64.s5至少包括以下步骤：
65.提取生物量碳密度，提取生物量增量，提取分类面积，该分类按照相同植物种类的占地面积为一组；
66.按照植物体碳汇核算总汇＝生物量碳密度(生物量增量
×
分类面积)。
67.s6至少包括以下步骤：
68.提取水体内的具体生物种类，将生物种类进行沉积物碳汇能力和碳汇能力进行测算获取，将沉积物碳汇能力相加碳汇能力获得该生物种类的碳汇总力；
69.其中沉积物碳汇能力的计算方法为：提取沉积物容重、沉积物有机碳含量、沉积物沉积速率和生物面积；
70.沉积物碳汇能力＝沉积物容重
×
沉积物有机碳含量
×
沉积物沉积速率
×
生物面积；
71.其中碳汇能力的计算方法为：提取生物面积、生物增长量和含碳比率；
72.碳汇能力＝∑(提取生物面积
×
生物增长量
×
含碳比率)。
73.s7至少包括以下步骤：
74.土壤碳汇包括林下土壤碳汇和非林下土壤碳汇；
75.林下土壤碳汇核算时，提取土壤呼吸通量、碳淋滤量、地上凋落物碳归还量和地下碳库变化量；
76.林下土壤碳汇核算＝土壤呼吸通量+碳淋滤量-地上凋落物碳归还量-地下碳库变化量；
77.非林下土壤碳汇核算时，提取土壤类型、土壤面积、土壤平均厚度、土壤有机质含量、土壤平均容重；
78.c土壤类型＝0.58
×
土壤面积∑(土壤平均厚度
×
土壤有机质含量
×
土壤平均容重)；
79.非林下土壤碳汇核算＝c土壤类型1+c土壤类型2+...+c土壤类型n。
80.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

技术特征：
1.一种碳汇核算方法，其特征在于：至少包括以下步骤：s1：建立搭建具有大数据计算平台；s2：通过对需要核算碳汇的区域进行生物种类的获取，将获取的种类量进行输入大数据计算平台内侧；s3：将生物种类中植物的生长增量进行和生物的，形成部分数据，在数据计算平台内侧进行存储；s4：需要核算碳汇量时，通过大数据计算平台中检索提取需要核算碳汇位置的生物量和对应数据；s5：对区域内的土表生物体进行碳汇核算；s6：对区域内的水体生物进行碳汇核算；s7：对区域内的土壤进行碳汇核算；s8：将植物体碳汇、水体碳汇、土壤碳汇和岩石碳汇进行相加获取整体环境内的碳汇核算。2.根据权利要求1所述的一种碳汇核算方法，其特征在于：所述s1至少包括以下步骤：建立数据湖，配合数据湖将大数据进行存储的同时进行分化处理；采用一个底层引擎，在其上面建设flink，利用flink形成整个大数据批式任务计算平台的基础框架，在基础框架的外侧建立模型，采用raft协议，将数据保存在rocksdb中，采用rocksdb进行数据落地，使得平台同时支持流处理和批处理；在平台内扩展sql语言，采用sql语言对数据湖中的数据进行高效批量统计；在基础框架内侧搭载列式存储，并在主机内建立hadoop的框架，并在框架中增加hbase信息存储模块，提供可靠高性能的实时读写可伸缩的分布式存储数据库；在基础框架内搭载mpp查询引擎；在底层引擎外侧搭建向量化执行引擎；在基础框架内增加代码动态生成技术；利用分布式关系型大数据存储平台将整个key-value空间分成很多段，每一段是一系列连续的key，形成region，每一个regio采用startkey到endkey左闭右开区间来描述；以region为单位做数据的分散和复制，形成分布式的具备容纳能力的keyvalue系统；在基础框架内侧搭载预聚合技术，形成整体的大数据批式任务计算平台。3.根据权利要求1所述的一种碳汇核算方法，其特征在于：所述s5至少包括以下步骤：提取生物量碳密度，提取生物量增量，提取分类面积，该分类按照相同植物种类的占地面积为一组；按照植物体碳汇核算总汇＝生物量碳密度，即：生物量增量
×
分类面积。4.根据权利要求1所述的一种碳汇核算方法，其特征在于：所述s6至少包括以下步骤：提取水体内的具体生物种类，将生物种类进行沉积物碳汇能力和碳汇能力进行测算获取，将沉积物碳汇能力相加碳汇能力获得该生物种类的碳汇总力；其中沉积物碳汇能力的计算方法为：提取沉积物容重、沉积物有机碳含量、沉积物沉积速率和生物面积；沉积物碳汇能力＝沉积物容重
×
沉积物有机碳含量
×
沉积物沉积速率
×
生物面积；其中碳汇能力的计算方法为：提取生物面积、生物增长量和含碳比率；
碳汇能力＝∑，即：提取生物面积
×
生物增长量
×
含碳比率。5.根据权利要求1所述的一种碳汇核算方法，其特征在于：所述s7至少包括以下步骤：土壤碳汇包括林下土壤碳汇和非林下土壤碳汇；林下土壤碳汇核算时，提取土壤呼吸通量、碳淋滤量、地上凋落物碳归还量和地下碳库变化量；林下土壤碳汇核算＝土壤呼吸通量+碳淋滤量-地上凋落物碳归还量-地下碳库变化量；非林下土壤碳汇核算时，提取土壤类型、土壤面积、土壤平均厚度、土壤有机质含量、土壤平均容重；c土壤类型＝0.58
×
土壤面积∑，即：土壤平均厚度
×
土壤有机质含量
×
土壤平均容重；非林下土壤碳汇核算＝c土壤类型1+c土壤类型2+...+c土壤类型n。

技术总结
本发明公开了一种碳汇核算方法，涉及碳汇核算技术领域。本发明至少包括以下步骤：S1：建立搭建具有大数据计算平台；S2：通过对需要核算碳汇的区域进行生物种类的获取，将获取的种类量进行输入大数据计算平台内侧；S3：将生物种类中植物的生长增量进行和生物的，形成部分数据，在数据计算平台内侧进行存储；S4：需要核算碳汇量时，通过大数据计算平台中检索提取需要核算碳汇位置的生物量和对应数据；S5：对区域内的土表生物体进行碳汇核算；S6：对区域内的水体生物进行碳汇核算。本发明通过基于大数据的配合应用计算，大大提高了对局部地区按照该地区存在的生物质不同进行对应匹配的碳汇核算，大大提高了核算过程中的效果和效率。大大提高了核算过程中的效果和效率。


技术研发人员：姚小峰
受保护的技术使用者：广东纵横零碳科技有限公司
技术研发日：2023.05.30
技术公布日：2023/9/12