本发明涉及环保，特别是涉及一种区域碳减排监测方法、设备及介质。
背景技术：
1、目前碳排放总量计算方法主要采用“自上而下”和“自下而上”2种方法。近年来，随着信息基础设施建设的完善，通过宏观统计数据，产生高精度多出行方式的多源异构的交通数据，为交通碳排放、碳减排的监测提供了可能。
2、然而，由于多源异构出行数据收集与处理要求高，现行大尺度的交通碳排放检测多依赖于宏观统计数据，难以支撑对于区域交通碳减排的实时、精准监测。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种区域碳减排监测方法、设备及介质，以对区域交通碳减排的实时、精准监测。
2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
3、第一方面，本发明提供了一种区域碳减排监测方法，该方法包括：
4、基于监测周期，获取监测区域内各切分路段上的低碳出行数据，所述低碳出行数据表示所述监测区域内各切分路段上的各低碳出行对象的交通数据；
5、根据所述低碳出行数据确定各低碳出行对象的出行参数；
6、根据所述出行参数确定所述监测区域内的区域出行碳排放数据，所述区域出行碳排放数据包括区域碳排放量及区域碳减排量。
7、可选地，本发明提供的区域碳减排监测方法，所述根据设置的所述出行参数确定所述监测区域内的区域出行碳排放数据包括：
8、根据所述出行参数确定各切分路段上的路段出行碳排放数据；
9、将各切分路段的路段出行碳排放数据进行累加，得到所述监测区域内的区域出行碳排放数据。
10、可选地，本发明提供的区域碳减排监测方法，所述根据所述出行参数确定各切分路段上的路段出行碳排放数据包括：
11、根据所述出行参数确定处于同一切分路段上各低碳出行对象的出行碳排放数据；
12、将处于同一切分路段上的各低碳出行对象的出行碳排放数据进行累加，得到对应切分路段上的路段出行碳排放数据。
13、可选地，本发明提供的区域碳减排监测方法，任一低碳出行对象的出行碳排放数据包括该低碳出行对象的碳排放量及碳减排量；
14、所述根据所述出行参数确定处于同一切分路段上各低碳出行对象的出行碳排放数据包括：
15、根据各所述低碳出行对象的基准碳排放因子、碳排放因子及出行参数，确定各所述低碳出行对象的基准线情景碳排放量及碳排放量；
16、确定所述基准线情景碳排放量与所述碳排放量的差值，作为相应低碳出行对象的碳减排量。
17、可选地，本发明提供的区域碳减排监测方法，所述低碳出行对象包括自然人，所述自然人的碳排放量为步行碳排放量，所述自然人的碳减排量为步行碳减排量，所述自然人的出行参数包括步行距离；所述自然人的基准线情景碳排放量为步行基准线情景碳排放量；
18、则所述根据各所述低碳出行对象的基准碳排放因子、碳排放因子及出行参数，确定各所述低碳出行对象的基准线情景碳排放量及碳排放量包括：
19、确定所述步行距离及基准碳排放因子的乘积，作为步行基准线情景碳排放量；
20、确定所述步行距离及步行碳排放因子的乘积，作为所述步行碳排放量；
21、则所述步行基准线情景碳排放量与所述步行碳排放量的差值为所述步行碳减排量。
22、可选地，本发明提供的区域碳减排监测方法，所述低碳出行对象包括自行车，所述自行车的碳排放量为自行车碳排放量，所述自行车的碳减排量为自行车碳减排量，所述自行车的出行参数包括自行车出行距离；所述自行车的基准线情景碳排放量包括自行车基准线情景碳排放量；
23、则所述根据低碳出行对象的基准碳排放因子、碳排放因子及所述出行参数，确定所述低碳出行对象的基准线情景碳排放量及碳排放量包括：
24、确定所述自行车出行距离及基准碳排放因子的乘积，作为所述自行车基准线情景碳排放量；
25、确定所述自行车出行距离及自行车碳排放因子的乘积，作为所述自行车碳排放量；
26、则所述自行车基准线情景碳排放量与所述自行车碳排放量的差值为所述自行车碳减排量。
27、可选地，本发明提供的区域碳减排监测方法，所述低碳出行对象包括地面公交，所述地面公交的碳排放量为地面公交碳排放量，所述地面公交的碳减排量为地面公交碳减排量，所述地面公交的出行参数包括地面公交出行距离及公交乘车人数；所述地面公交的基准线情景碳排放量包括地面公交基准线情景碳排放量；
28、则所述根据低碳出行对象的基准碳排放因子、碳排放因子及所述出行参数，确定所述低碳出行对象的基准线情景碳排放量及碳排放量包括：
29、确定所述地面公交出行距离、所述公交乘车人数及基准碳排放因子的乘积，作为所述地面公交基准线情景碳排放量；
30、确定所述地面公交出行距离、所述公交乘车人数及地面公交碳排放因子的乘积，作为所述地面公交碳排放量；
31、则所述地面公交基准线情景碳排放量与所述地面公交碳排放量的差值为所述地面公交碳减排量。
32、可选地，本发明提供的区域碳减排监测方法，所述低碳出行对象包括轨道交通，所述轨道交通的碳排放量为轨道交通碳排放量，所述轨道交通的碳减排量为轨道交通碳减排量，所述轨道交通的出行参数包括轨道交通出行距离及轨道交通乘车人数；所述轨道交通的基准线情景碳排放量包括轨道交通基准线情景碳排放量；
33、则所述根据低碳出行对象的基准碳排放因子、碳排放因子及所述出行参数，确定所述低碳出行对象的基准线情景碳排放量及碳排放量包括：
34、确定所述轨道交通出行距离、所述轨道交通乘车人数及基准碳排放因子的乘积，作为所述轨道交通基准线情景碳排放量；
35、确定所述轨道交通出行距离、所述轨道交通乘车人数及轨道交通碳排放因子的乘积，作为所述轨道交通碳排放量；
36、则所述轨道交通基准线情景碳排放量与所述轨道交通碳排放量的差值为所述轨道交通碳减排量。
37、第二方面，本发明提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如第一方面所述的区域碳减排监测方法。
38、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的区域碳减排监测方法。
39、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
40、本发明提供了一种区域碳减排监测方法、设备及介质，基于监测区域路网的路段时空监测单元划分结果，同时基于不同出行方式出行数据的出行参数统计及挖掘，进而利用预先设置的计算方式，最终得到监测区域内包括出行碳排放量和碳减排量的出行碳排放数据，实现了区域交通碳减排的实时、精准监测，即本发明由于以监测区域内的各切分路段的各低碳出行的交通数据为基础，其粒度远小于宏观统计数据，从而克服了大尺度的交通碳排放检测多依赖于宏观统计数据存在的区域监测难题，并能够以此作为依据帮助管理者进行区域交通碳排放评价分析，助力构建新型绿色低碳城市交通体系。
1.一种区域碳减排监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的区域碳减排监测方法，其特征在于，所述根据设置的所述出行参数确定所述监测区域内的区域出行碳排放数据包括：
3.根据权利要求2所述的区域碳减排监测方法，其特征在于，所述根据所述出行参数确定各切分路段上的路段出行碳排放数据包括：
4.根据权利要求3所述的区域碳减排监测方法，其特征在于，任一低碳出行对象的出行碳排放数据包括所述低碳出行对象的碳排放量及碳减排量；
5.根据权利要求4所述的区域碳减排监测方法，其特征在于，所述低碳出行对象包括自然人，所述自然人的碳排放量为步行碳排放量，所述自然人的碳减排量为步行碳减排量，所述自然人的出行参数包括步行距离；所述自然人的基准线情景碳排放量为步行基准线情景碳排放量；
6.根据权利要求4所述的区域碳减排监测方法，其特征在于，所述低碳出行对象包括自行车，所述自行车的碳排放量为自行车碳排放量，所述自行车的碳减排量为自行车碳减排量，所述自行车的出行参数包括自行车出行距离；所述自行车的基准线情景碳排放量包括自行车基准线情景碳排放量；
7.根据权利要求4所述的区域碳减排监测方法，其特征在于，所述低碳出行对象包括地面公交，所述地面公交的碳排放量为地面公交碳排放量，所述地面公交的碳减排量为地面公交碳减排量，所述地面公交的出行参数包括地面公交出行距离及公交乘车人数；所述地面公交的基准线情景碳排放量包括地面公交基准线情景碳排放量；
8.根据权利要求4所述的区域碳减排监测方法，其特征在于，所述低碳出行对象包括轨道交通，所述轨道交通的碳排放量为轨道交通碳排放量，所述轨道交通的碳减排量为轨道交通碳减排量，所述轨道交通的出行参数包括轨道交通出行距离及轨道交通乘车人数；所述轨道交通的基准线情景碳排放量包括轨道交通基准线情景碳排放量；
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1-8中任一项所述的区域碳减排监测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的区域碳减排监测方法。
