[發(fā)明專利]一種道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)方法及預(yù)測(cè)系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110923903.7
• 申請(qǐng)日: 2021-08-12
• 公開（公告）號(hào): CN114118509B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔡博峰;夏楚瑜;楊璐;呂晨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/26;G06Q50/30;G06F30/15;G06F30/20;G06F111/08;G06F113/08
• 代理公司: 北京方安思達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11472
• 代理人: 李彪;劉振

1.一種道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)方法，該方法包括：

針對(duì)未來(lái)目標(biāo)年份的待測(cè)區(qū)域，將待測(cè)區(qū)域在空間上劃分為多個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格為10km×10km的空間基準(zhǔn)網(wǎng)格，結(jié)合人口空間分布預(yù)測(cè)結(jié)果和城市建設(shè)用地空間擴(kuò)張預(yù)測(cè)結(jié)果，獲取每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取未來(lái)目標(biāo)年份的加權(quán)路網(wǎng)密度空間分布密度數(shù)據(jù)集；

根據(jù)歷史年份的新能源車的注冊(cè)量和保有量，得到新能源車中的乘用車的存活概率和新能源車中的商用車的存活概率，作為新能源車的車齡存活概率；

根據(jù)Gompertz預(yù)測(cè)模型和增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的保有量，同時(shí)，基于未來(lái)目標(biāo)年份的新能源車的新車滲透率，并結(jié)合新能源車的車齡存活概率，得到目標(biāo)年份的新能源車保有量，利用目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車總量減去目標(biāo)年份的新能源車保有量，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量；

將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量分配至每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，基于每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)和每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的燃油車保有量，以及燃油車數(shù)量與二氧化碳排放的函數(shù)關(guān)系，預(yù)測(cè)目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)；

所述目標(biāo)年份的加權(quán)路網(wǎng)密度空間分布密度數(shù)據(jù)集的具體獲取過程為：

采用基于共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑開發(fā)的全球2010-2100年間每十年的人口網(wǎng)格預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，按照預(yù)先設(shè)定的行政級(jí)別，提取不同年份的人口數(shù)據(jù)，再結(jié)合待測(cè)區(qū)域的實(shí)際情況的逐年總?cè)丝陬A(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，得到符合實(shí)際的人口分布數(shù)據(jù)集D1，作為人口空間分布預(yù)測(cè)結(jié)果；

根據(jù)歷史建設(shè)用地?cái)U(kuò)張空間數(shù)據(jù)，以預(yù)先設(shè)定的基準(zhǔn)年2020年60％的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于熱點(diǎn)閾值打分的方法，得到目標(biāo)年份城市建設(shè)用地空間分布數(shù)據(jù)集D2，作為城市建設(shè)用地空間擴(kuò)張預(yù)測(cè)結(jié)果；

從城市建設(shè)用地空間擴(kuò)張預(yù)測(cè)結(jié)果中，提取目標(biāo)年份城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積；并結(jié)合對(duì)應(yīng)的人口空間分布預(yù)測(cè)結(jié)果，獲取第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)Road_ni：

其中，Road_ni代表第n目標(biāo)年份的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)；其中，n為2025，2030，2035，2040，2050和2060年；

UL_ni為第n目標(biāo)年份的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積；UL_2020i為2020年的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積；Pop_ni為第n目標(biāo)年份的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的人口數(shù)據(jù)；Pop_2020i為2020年的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的人口數(shù)據(jù)；Road_2020i為2020年第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)；

將通過上式，將獲取的每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，得到目標(biāo)年份加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)集D3；

所述根據(jù)歷史年份的新能源車的注冊(cè)量和保有量，得到新能源車中的乘用車的存活概率和新能源車中的商用車的存活概率，作為新能源車的車齡存活概率，其具體過程為：

假設(shè)機(jī)動(dòng)車分為新能源車和燃油車兩大類；其中，新能源車包括：乘用車和商用車；燃油車包括：乘用車和商用車；

根據(jù)新能源車的歷史年份2000-2020每年的注冊(cè)量和保有量，分別擬合得到新能源車乘用車和商用車存活曲線，該曲線反映新能源車群體隨著車齡增加其存活比例逐漸下降的規(guī)律：

新能源車中的乘用車的存活概率：

其中，為第k目標(biāo)年份，車型j為乘用車，車齡為i的新能源車中的乘用車的存活概率；n_0,j(k)¹為第k目標(biāo)年份車型j為乘用車的注冊(cè)量；n_i,j(k+1)¹為車型j為乘用車的車輛在第k+i目標(biāo)年份仍然正常使用的車輛數(shù)，即新乘用車保有量；

該存活概率符合兩參數(shù)的Weibull分布：

其中，b_j表示失效陡度；T_j表示新能源車中的車型j為乘用車的壽命；

新能源車中的商用車的存活概率：

其中，為第k目標(biāo)年份，車型j為商用車，車齡為i的新能源車中的商用車的存活概率；n_0,j(k)²為第k目標(biāo)年份車型j為商用車的注冊(cè)量；n_i,j(k+1)²為車型j為商用車的車輛在第k+i目標(biāo)年份仍然正常使用的車輛數(shù)，即新商用車保有量；

該存活概率符合兩參數(shù)的Weibull分布：

其中，b_j表示失效陡度，T_j1表示車型j為新能源車中的商用車的壽命；

所述根據(jù)Gompertz預(yù)測(cè)模型和增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的保有量，同時(shí)，基于未來(lái)目標(biāo)年份的新能源車的新車滲透率，并結(jié)合新能源車的車齡存活概率，得到目標(biāo)年份的新能源車保有量，利用目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車總量減去目標(biāo)年份的新能源車保有量，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量，其具體過程為：

獲取未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量的具體過程如下：

假設(shè)機(jī)動(dòng)車的車型分為乘用車和商用車；根據(jù)Gompertz預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的乘用車保有量：

其中，V_p為未來(lái)目標(biāo)年份的乘用車的保有量，其單位為輛；K為飽和保有量；a為第一常數(shù)值，b為第二常數(shù)值，二者均為已知的常數(shù)值；g為人均GDP，其單位為元/人；

根據(jù)增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的商用車的保有量：

V＝a′+b′×H (7)

其中，V為未來(lái)目標(biāo)年份的商用車的保有量，其單位為萬(wàn)輛；a′、b′為常數(shù)值，根據(jù)2002-2010年商用貨車保有量和貨運(yùn)量的線性關(guān)系擬合得到；H為貨運(yùn)量，其單位為萬(wàn)噸；

則未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量A：

A＝V_p+V； (8)

未來(lái)目標(biāo)年份的新能源車保有量的具體計(jì)算過程如下：

假設(shè)新能源車包括：乘用車和商用車；

基于基準(zhǔn)年的新能源車車齡分布，根據(jù)未來(lái)每年的新能源車的新車滲透率，預(yù)測(cè)未來(lái)年份每年的新能源車新車注冊(cè)量，結(jié)合車輛存活概率曲線，進(jìn)而得到目標(biāo)年份的乘用車與商用車的新能源車的保有量：

未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的乘用車保有量NVP_k：

NVP_k＝∑_j∑_iNVP_i,j,k (10)

其中，NVP_i,j,k為k年的乘用車新能源車車齡分布，表示k年車齡為i的乘用車新能源車保有量，NVP_k為k年新能源車中的乘用車保有量，NSP_j,k-i為第k-i年的新能源車注冊(cè)量，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)迭代的公式，當(dāng)k-i等于2020時(shí)代表基準(zhǔn)年2020年的車輛車齡分布，即NVP₂₀₂₀，為k年、車型j為新能源乘用車、車齡為i的存活概率；

其中，

NSP_j,k-i＝SP_k-i×MSP_k-i (11)

其中，SP_k-i為k-i年乘用車的總銷售量，MSP_k-i為第k-i年的新能源車的新車滲透率；

未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的商用車保有量NV_k：

NV_k＝∑_j∑_iNV_i,j,k (13)

其中，NV_i,j,k為k年的商用車新能源車車齡分布，表示k年車齡為i的商用車新能源車保有量，NV_k為k年新能源車中的商用車保有量，NS_j,k-i為第k-i年的商用車新能源車注冊(cè)量，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)迭代的公式，當(dāng)k-i等于2020時(shí)代表基準(zhǔn)年2020年的車輛車齡分布，即NV₂₀₂₀，為k年j車型為商用車新能源車、車齡為i的存活概率；

NS_j,k-i＝S_k-i×MS_k-i (14)

其中，S_k-i為k-i年商用車的總銷售量，MS_k-i為第k-i年的商用車新能源車的新車滲透率；

目標(biāo)年份的新能源車保有量等于未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的乘用車保有量NVP_k加上未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的商用車保有量NV_k；

將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量減去目標(biāo)年份的新能源車保有量，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量：

具體地，未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量A和k年新能源車乘用車和商用車的保有量NVP_k、NV_k，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量FV_k；

FV_k＝A-NVP_k-NV_k (15)；

所述將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量分配至每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，基于每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)和每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的燃油車保有量，以及燃油車數(shù)量與二氧化碳排放的函數(shù)關(guān)系，預(yù)測(cè)目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)，其具體過程為：

針對(duì)待測(cè)區(qū)域在空間上劃分的多個(gè)10km×10km的基準(zhǔn)網(wǎng)格，將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量分配至每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，得到未來(lái)目標(biāo)年份的各個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量V_nj：

其中，V_nj為目標(biāo)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量；′RLS_2020j為基準(zhǔn)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)，RLS_2020j為基準(zhǔn)年份的n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)的總和；V_n為目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車的保有量，V_n＝FV_k；

基于燃油車數(shù)量與二氧化碳排放的函數(shù)關(guān)系：

其中，C_n為預(yù)測(cè)的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)；a1為第一權(quán)重值；b1為第二權(quán)重值；c為常數(shù)；RLS_n為目標(biāo)年份的n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)的總和；RLS₂₀₂₀為目標(biāo)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)，即目標(biāo)年份加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)集D3；V₂₀₂₀為基準(zhǔn)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的機(jī)動(dòng)車的燃油車的保有量；C₂₀₂₀為基準(zhǔn)年份的二氧化碳排放量，記為已知值；

根據(jù)得到的C_n，獲取目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)C：

C＝n×C_n (18)

其中，n為針對(duì)待測(cè)區(qū)域在空間上所劃分的基準(zhǔn)網(wǎng)格的數(shù)量；

并將所述目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)C作為預(yù)測(cè)結(jié)果，再根據(jù)二氧化碳排放總量與預(yù)測(cè)結(jié)果的差異進(jìn)行倍數(shù)調(diào)整，得到橫坐標(biāo)為時(shí)間、縱坐標(biāo)為二氧化碳排放量的變化曲線，根據(jù)該變化曲線的變化率平滑得到逐年的二氧化碳排放量。

2.一種道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)基于上述權(quán)利要求1所述的道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)，該系統(tǒng)包括：

密度數(shù)據(jù)獲取模塊，用于針對(duì)未來(lái)目標(biāo)年份的待測(cè)區(qū)域，將待測(cè)區(qū)域在空間上劃分為多個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格為10km×10km的空間基準(zhǔn)網(wǎng)格，結(jié)合人口空間分布預(yù)測(cè)結(jié)果和城市建設(shè)用地空間擴(kuò)張預(yù)測(cè)結(jié)果，獲取每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取未來(lái)目標(biāo)年份的加權(quán)路網(wǎng)密度空間分布密度數(shù)據(jù)集；

新能源車存活概率獲取模塊，用于根據(jù)歷史年份的新能源車的注冊(cè)量和保有量，得到新能源車中的乘用車的存活概率和新能源車中的商用車的存活概率，作為新能源車的車齡存活概率；

燃油車保有量獲取模塊，根據(jù)Gompertz預(yù)測(cè)模型和增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的保有量，同時(shí)，基于未來(lái)目標(biāo)年份的新能源車的新車滲透率，并結(jié)合新能源車的車齡存活概率，得到目標(biāo)年份的新能源車保有量，利用目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車總量減去目標(biāo)年份的新能源車保有量，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量；和

預(yù)測(cè)模塊，用于將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量分配至每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，基于每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)和每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的燃油車保有量，以及燃油車數(shù)量與二氧化碳排放的函數(shù)關(guān)系，預(yù)測(cè)目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)；

所述密度數(shù)據(jù)獲取模塊中，對(duì)于目標(biāo)年份的加權(quán)路網(wǎng)密度空間分布密度數(shù)據(jù)集的具體獲取過程為：

采用基于共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑開發(fā)的全球2010-2100年間每十年的人口網(wǎng)格預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，按照預(yù)先設(shè)定的行政級(jí)別，提取不同年份的人口數(shù)據(jù)，再結(jié)合待測(cè)區(qū)域的實(shí)際情況的逐年總?cè)丝陬A(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，得到符合實(shí)際的人口分布數(shù)據(jù)集D1，作為人口空間分布預(yù)測(cè)結(jié)果；

根據(jù)歷史建設(shè)用地?cái)U(kuò)張空間數(shù)據(jù)，以預(yù)先設(shè)定的基準(zhǔn)年2020年60％的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于熱點(diǎn)閾值打分的方法，得到目標(biāo)年份城市建設(shè)用地空間分布數(shù)據(jù)集D2，作為城市建設(shè)用地空間擴(kuò)張預(yù)測(cè)結(jié)果；

從城市建設(shè)用地空間擴(kuò)張預(yù)測(cè)結(jié)果中，提取目標(biāo)年份城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積；并結(jié)合對(duì)應(yīng)的人口空間分布預(yù)測(cè)結(jié)果，獲取第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)Road_ni：

其中，Road_ni代表第n目標(biāo)年份的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)；其中，n為2025，2030，2035，2040，2050和2060年；

UL_ni為第n目標(biāo)年份的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積；UL_2020i為2020年的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積；Pop_ni為第n目標(biāo)年份的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的人口數(shù)據(jù)；Pop_2020i為2020年的第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的人口數(shù)據(jù)；Road_2020i為2020年第i個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)；

將通過上式，將獲取的每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，得到目標(biāo)年份加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)集D3；

所述新能源車存活概率獲取模塊中，根據(jù)歷史年份的新能源車的注冊(cè)量和保有量，得到新能源車中的乘用車的存活概率和新能源車中的商用車的存活概率，作為新能源車的車齡存活概率的具體過程為：

假設(shè)機(jī)動(dòng)車分為新能源車和燃油車兩大類；其中，新能源車包括：乘用車和商用車；燃油車包括：乘用車和商用車；

根據(jù)新能源車的歷史年份2000-2020每年的注冊(cè)量和保有量，分別擬合得到新能源車乘用車和商用車存活曲線，該曲線反映新能源車群體隨著車齡增加其存活比例逐漸下降的規(guī)律：

新能源車中的乘用車的存活概率：

其中，為第k目標(biāo)年份，車型j為乘用車，車齡為i的新能源車中的乘用車的存活概率；n_0,j(k)¹為第k目標(biāo)年份車型j為乘用車的注冊(cè)量；n_i,j(k+1)¹為車型j為乘用車的車輛在第k+i目標(biāo)年份仍然正常使用的車輛數(shù)，即新乘用車保有量；

該存活概率符合兩參數(shù)的Weibull分布：

其中，b_j表示失效陡度；T_j表示新能源車中的車型j為乘用車的壽命；

新能源車中的商用車的存活概率：

其中，為第k目標(biāo)年份，車型j為商用車，車齡為i的新能源車中的商用車的存活概率；n_0,j(k)²為第k目標(biāo)年份車型j為商用車的注冊(cè)量；n_i,j(k+1)²為車型j為商用車的車輛在第k+i目標(biāo)年份仍然正常使用的車輛數(shù)，即新商用車保有量；

該存活概率符合兩參數(shù)的Weibull分布：

其中，b_j表示失效陡度，T_j1表示車型j為新能源車中的商用車的壽命；

所述燃油車保有量獲取模塊中，根據(jù)Gompertz預(yù)測(cè)模型和增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的保有量，同時(shí)，基于未來(lái)目標(biāo)年份的新能源車的新車滲透率，并結(jié)合新能源車的車齡存活概率，得到目標(biāo)年份的新能源車保有量，利用目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車總量減去目標(biāo)年份的新能源車保有量，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量的具體過程為：

獲取未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量的具體過程如下：

假設(shè)機(jī)動(dòng)車的車型分為乘用車和商用車；根據(jù)Gompertz預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的乘用車保有量：

其中，V_p為未來(lái)目標(biāo)年份的乘用車的保有量，其單位為輛；K為飽和保有量；a為第一常數(shù)值，b為第二常數(shù)值，二者均為已知的常數(shù)值；g為人均GDP，其單位為元/人；

根據(jù)增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算未來(lái)目標(biāo)年份的商用車的保有量：

V＝a′+b′×H (7)

其中，V為未來(lái)目標(biāo)年份的商用車的保有量，其單位為萬(wàn)輛；a′、b′為常數(shù)值，根據(jù)2002-2010年商用貨車保有量和貨運(yùn)量的線性關(guān)系擬合得到；H為貨運(yùn)量，其單位為萬(wàn)噸；

則未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量A：

A＝V_p+V； (8)

未來(lái)目標(biāo)年份的新能源車保有量的具體計(jì)算過程如下：

假設(shè)新能源車包括：乘用車和商用車；

基于基準(zhǔn)年的新能源車車齡分布，根據(jù)未來(lái)每年的新能源車的新車滲透率，預(yù)測(cè)未來(lái)年份每年的新能源車新車注冊(cè)量，結(jié)合車輛存活概率曲線，進(jìn)而得到目標(biāo)年份的乘用車與商用車的新能源車的保有量：

未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的乘用車保有量NVP_k：

NVP_k＝∑_j∑_iNVP_i,j,k (10)

其中，NVP_i,j,k為k年的乘用車新能源車車齡分布，表示k年車齡為i的乘用車新能源車保有量，NVP_k為k年新能源車中的乘用車保有量，NSP_j,k-i為第k-i年的新能源車注冊(cè)量，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)迭代的公式，當(dāng)k-i等于2020時(shí)代表基準(zhǔn)年2020年的車輛車齡分布，即NVP₂₀₂₀，為k年、車型j為新能源乘用車、車齡為i的存活概率；

其中，

NSP_j,k-i＝SP_k-i×MSP_k-i (11)

其中，SP_k-i為k-i年乘用車的總銷售量，MSP_k-i為第k-i年的新能源車的新車滲透率；

未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的商用車保有量NV_k：

NV_k＝∑_j∑_iNV_i,j,k (13)

其中，NV_i,j,k為k年的商用車新能源車車齡分布，表示k年車齡為i的商用車新能源車保有量，NV_k為k年新能源車中的商用車保有量，NS_j,k-i為第k-i年的商用車新能源車注冊(cè)量，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)迭代的公式，當(dāng)k-i等于2020時(shí)代表基準(zhǔn)年2020年的車輛車齡分布，即NV₂₀₂₀，為k年j車型為商用車新能源車、車齡為i的存活概率；

NS_j,k-i＝S_k-i×MS_k-i (14)

其中，S_k-i為k-i年商用車的總銷售量，MS_k-i為第k-i年的商用車新能源車的新車滲透率；

目標(biāo)年份的新能源車保有量等于未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的乘用車保有量NVP_k加上未來(lái)目標(biāo)年份新能源車中的商用車保有量NV_k；

將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量減去目標(biāo)年份的新能源車保有量，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量：

具體地，未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車保有量A和k年新能源車乘用車和商用車的保有量NVP_k、NV_k，得到未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量FV_k；

FV_k＝A-NVP_k-NV_k (15)；

所述預(yù)測(cè)模塊中，將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量分配至每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，基于每一個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)和每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的燃油車保有量，以及燃油車數(shù)量與二氧化碳排放的函數(shù)關(guān)系，預(yù)測(cè)目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路交通二氧化碳排放的預(yù)測(cè)的具體過程為：

針對(duì)待測(cè)區(qū)域在空間上劃分的多個(gè)10km×10km的基準(zhǔn)網(wǎng)格，將未來(lái)目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量分配至每個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格，得到未來(lái)目標(biāo)年份的各個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量V_nj：

其中，V_nj為目標(biāo)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的機(jī)動(dòng)車的燃油車保有量；′RLS_2020j為基準(zhǔn)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)，RLS_2020j為基準(zhǔn)年份的n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)的總和；V_n為目標(biāo)年份的機(jī)動(dòng)車的燃油車的保有量，V_n＝FV_k；

基于燃油車數(shù)量與二氧化碳排放的函數(shù)關(guān)系：

其中，C_n為預(yù)測(cè)的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)；a1為第一權(quán)重值；b1為第二權(quán)重值；c為常數(shù)；RLS_n為目標(biāo)年份的n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)的總和；RLS₂₀₂₀為目標(biāo)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)，即目標(biāo)年份加權(quán)路網(wǎng)空間分布密度數(shù)據(jù)集D3；V₂₀₂₀為基準(zhǔn)年份的第n個(gè)基準(zhǔn)網(wǎng)格的機(jī)動(dòng)車的燃油車的保有量；C₂₀₂₀為基準(zhǔn)年份的二氧化碳排放量，記為已知值；

根據(jù)得到的C_n，獲取目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)C：

C＝n×C_n (18)

其中，n為針對(duì)待測(cè)區(qū)域在空間上所劃分的基準(zhǔn)網(wǎng)格的數(shù)量；

并將所述目標(biāo)年份的道路交通二氧化碳排放空間網(wǎng)格數(shù)據(jù)C作為預(yù)測(cè)結(jié)果，再根據(jù)二氧化碳排放總量與預(yù)測(cè)結(jié)果的差異進(jìn)行倍數(shù)調(diào)整，得到橫坐標(biāo)為時(shí)間、縱坐標(biāo)為二氧化碳排放量的變化曲線，根據(jù)該變化曲線的變化率平滑得到逐年的二氧化碳排放量。