城市道路交通CO2排放測算及其樹木固碳方法研究.pdf

1、2000年來，我國國民經(jīng)濟(jì)的快速增長促使交通運(yùn)輸業(yè)也得到了穩(wěn)步發(fā)展。交通運(yùn)輸使用的化石燃料排放的二氧化碳約占總排放量的30％。由于車輛和能耗的數(shù)倍增長，二氧化碳也數(shù)倍增加，二氧化碳的排放會(huì)十分驚人，且流動(dòng)源的二氧化碳難以回收利用，二氧化碳的排放促使溫室效應(yīng)的問題也更加受到人們的關(guān)注。樹木經(jīng)過光合作用吸收空氣中的二氧化碳釋放出氧氣，能夠在很大程度上減少或阻止空氣中溫室氣體（主要是二氧化碳）的增加。對樹木固碳量進(jìn)行分析和預(yù)測能夠定量地把樹木

2、中的碳儲(chǔ)量表示出來，其有助于定量地評(píng)價(jià)其對碳減排的作用，樹木固碳量的研究對于低碳交通的研究將會(huì)起到促進(jìn)的作用。
　　論文把樹木固碳考慮成定量評(píng)價(jià)碳減排的一種措施，定量地評(píng)價(jià)二氧化碳排放量是低碳交通的一個(gè)主要特征，進(jìn)而建立了城市道路交通二氧化碳排放測算模型。對木材年固碳量的預(yù)測進(jìn)行了研究，通過主要影響因素的分析提出了利用智能算法預(yù)測樹木固碳量的方法并對結(jié)果進(jìn)行了誤差分析，結(jié)果顯示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果平均相對誤差和均方誤差為6.82％

3、和0.5564;GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果平均相對誤差和均方誤差為4.73％和0.2578;多元線性回歸分析計(jì)算得到的平均相對誤差和均方誤差為20.13％和4.6950，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的平均相對誤差和均方誤差小于已有的多元線性回歸模型且GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有更高的準(zhǔn)確度和較小的誤差。結(jié)合前面的研究內(nèi)容以固碳成本為目標(biāo)建立了基于樹木固碳的二氧化碳減排優(yōu)化控制模型，并以日照市迎賓路為例，對路段201