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，我國國民經濟的快速增長促使交通運輸業(yè)也得到了穩(wěn)步發(fā)展。交通運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倍增長，二氧化碳也數倍增加，二氧化碳的排放會十分驚人，且流動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的問題也更加受到人們的關注。樹木經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。對樹木固碳量進行分析和預測能夠定量地把樹木

2、中的碳儲量表示出來，其有助于定量地評價其對碳減排的作用，樹木固碳量的研究對于低碳交通的研究將會起到促進的作用。
　　論文把樹木固碳考慮成定量評價碳減排的一種措施，定量地評價二氧化碳排放量是低碳交通的一個主要特征，進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測進行了研究，通過主要影響因素的分析提出了利用智能算法預測樹木固碳量的方法并對結果進行了誤差分析，結果顯示BP神經網絡預測結果平均相對誤差和均方誤差為6.82％

3、和0.5564;GA-BP神經網絡預測結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算得到的平均相對誤差和均方誤差為20.13％和4.6950，BP神經網絡預測模型和GA-BP神經網絡預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神經網絡預測模型具有更高的準確度和較小的誤差。結合前面的研究內容以固碳成本為目標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