本發(fā)明涉及一種牡蠣養(yǎng)殖碳普惠方法，具體應(yīng)用于海洋養(yǎng)殖領(lǐng)域，旨在通過精確計(jì)算和預(yù)測(cè)牡蠣養(yǎng)殖過程中的碳固定量，實(shí)現(xiàn)碳普惠價(jià)值的量化和管理。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著全球氣候變化問題日益嚴(yán)峻，海洋碳匯作為應(yīng)對(duì)氣候變化的重要手段引起了廣泛關(guān)注。牡蠣養(yǎng)殖作為海洋碳匯的重要組成部分，不僅具有顯著的生態(tài)價(jià)值，還能為沿海地區(qū)帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。然而，傳統(tǒng)的牡蠣養(yǎng)殖方法在碳匯效率和經(jīng)濟(jì)效益方面仍存在諸多問題。

2、目前，牡蠣養(yǎng)殖碳匯的研究主要集中在碳固定量的測(cè)量和評(píng)估方面。例如有學(xué)者對(duì)中國沿海牡蠣養(yǎng)殖的碳固定進(jìn)行了生命周期評(píng)估。該研究雖然提供了寶貴的數(shù)據(jù)，但主要關(guān)注靜態(tài)評(píng)估，缺乏對(duì)養(yǎng)殖過程中動(dòng)態(tài)變化的考慮。

3、傳統(tǒng)的牡蠣養(yǎng)殖碳匯方法存在以下幾個(gè)主要問題：

4、1.生長預(yù)測(cè)模型精度不足：常用的生長曲線模型(如gompertz模型)未能充分考慮環(huán)境因素的動(dòng)態(tài)影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況存在較大偏差。

5、2.環(huán)境因素分析不全面：大多數(shù)研究僅考慮水溫、鹽度等基本參數(shù)，忽視了諸如溶解氧、ph值等對(duì)牡蠣生長和碳固定有重要影響的因素。

6、3.碳固定效率計(jì)算不精確：現(xiàn)有方法往往采用固定的碳固定系數(shù)，未能反映牡蠣在不同生長階段的固碳能力差異。

7、4.缺乏實(shí)時(shí)優(yōu)化機(jī)制：傳統(tǒng)養(yǎng)殖方法難以根據(jù)環(huán)境變化和牡蠣生長狀況及時(shí)調(diào)整養(yǎng)殖策略，導(dǎo)致資源利用效率低下。

8、5.碳普惠價(jià)值評(píng)估不全面：大多數(shù)研究僅關(guān)注碳固定量，忽視了牡蠣養(yǎng)殖在污染物削減、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)等方面的綜合價(jià)值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種創(chuàng)新的牡蠣養(yǎng)殖碳普惠方法。該方法旨在解決以下技術(shù)問題：如何提高牡蠣生長預(yù)測(cè)的精確度，如何全面考慮環(huán)境因素對(duì)牡蠣生長和碳固定的影響，如何精確計(jì)算不同生長階段的碳固定效率，如何實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖策略的動(dòng)態(tài)優(yōu)化以及如何全面評(píng)估牡蠣養(yǎng)殖的碳普惠價(jià)值。

2、本發(fā)明提供一種牡蠣養(yǎng)殖碳普惠方法，包括以下步驟：

3、(1)基于實(shí)際需求設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，獲得牡蠣養(yǎng)殖過程中的海水質(zhì)量、碳排放和固碳效率的多組原始數(shù)據(jù)，對(duì)獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)集；

4、(2)通過改進(jìn)的gompertz模型擬合牡蠣生長曲線，得到擬合結(jié)果后，結(jié)合實(shí)際牡蠣生長曲線的不同生長狀態(tài)，優(yōu)化模型參數(shù)，進(jìn)行擬合驗(yàn)證；

5、(3)構(gòu)建多元非線性回歸模型，根據(jù)影響因素－實(shí)驗(yàn)相關(guān)環(huán)境參數(shù)，對(duì)牡蠣生長曲線中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行擬合，得到描述關(guān)鍵參數(shù)與環(huán)境參數(shù)的非線性回歸函數(shù)，構(gòu)建牡蠣養(yǎng)殖數(shù)據(jù)集；

6、(4)構(gòu)建動(dòng)態(tài)階段性模型并計(jì)算階段性固碳效率：根據(jù)初始階段和最后階段的體重，分別計(jì)算牡蠣生長的前期階段、中期階段和后期階段的體重變化，計(jì)算單個(gè)牡蠣在每個(gè)階段所固化的碳；引入動(dòng)態(tài)階段性模型作為階段性固碳效率的計(jì)算方法，通過階段性固碳效率計(jì)算得到單位碳排放的碳匯量；

7、(5)使用改進(jìn)的總碳固定計(jì)算方法并行計(jì)算碳匯價(jià)值：基于動(dòng)態(tài)階段性模型的階段性固碳效率和牡蠣每個(gè)生長階段所固定的大氣污染物碳的比例，分別計(jì)算碳固定量、實(shí)際碳匯價(jià)值和總碳固定價(jià)值；

8、(6)采用lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和isolation?forest算法對(duì)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行檢測(cè)和調(diào)整；采用lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合對(duì)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行檢測(cè)并反饋給模型進(jìn)行重構(gòu)，最后通過模型擬合進(jìn)行異常值的調(diào)整；

9、(7)根據(jù)空間差異和碳固定差異生成養(yǎng)殖改造方案，按照時(shí)空維度對(duì)養(yǎng)殖地塊的碳固定能力，對(duì)適宜的養(yǎng)殖地進(jìn)行養(yǎng)殖規(guī)模的變化并按照歷史管理方案進(jìn)行優(yōu)化空間布局；結(jié)合歷史實(shí)驗(yàn)的實(shí)際測(cè)量值對(duì)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)劣性進(jìn)行評(píng)價(jià)，驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果的有效性，并對(duì)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ统掷m(xù)優(yōu)化；根據(jù)預(yù)測(cè)的海洋環(huán)境因素和碳固定能力，優(yōu)化養(yǎng)殖策略，指導(dǎo)在不同海域范圍建立碳普惠價(jià)值體系，建立最適宜區(qū)域、適宜生長周期、適宜養(yǎng)殖面積的模型，通過模型給出數(shù)據(jù)化建議，實(shí)現(xiàn)最適宜牡蠣養(yǎng)殖區(qū)域的設(shè)計(jì)。

10、具體地，擬合牡蠣在不同生長階段的動(dòng)態(tài)生長曲線時(shí)，使用結(jié)合了標(biāo)準(zhǔn)生長曲線擬合、概率密度函數(shù)擬合、生長指標(biāo)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)生長曲線擬合過程，得到單只牡蠣從開始養(yǎng)殖到達(dá)到性成熟所需的時(shí)間，單只牡蠣在不同生長階段所吸收的鈣和碳的量；對(duì)影響牡蠣生長的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行多因素敏感度的分析；其中，概率密度函數(shù)擬合采用正態(tài)分布：

11、

12、其中，x為觀測(cè)值，μ為平均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差；多因素敏感度分析采用方差分析法(anova):

13、

14、其中，f為f統(tǒng)計(jì)量，msb為組間均方，msw為組內(nèi)均方。

15、具體地，使用梯度下降法和隨機(jī)梯度下降法使得牡蠣在不同生長階段所吸收的鈣和碳的預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差收斂，得到每只牡蠣在不同生長階段所吸收的鈣和碳，基于初始階段和最后階段的體重，分別確定牡蠣生長的前期階段、中期階段和后期階段的體重變化，得出每個(gè)階段所固化的污染碳；其中，梯度下降法的更新公式為：

16、

17、其中，θ為模型參數(shù)，α為學(xué)習(xí)率，為損失函數(shù)對(duì)參數(shù)的梯度。

18、具體地，使用并行計(jì)算的方式，用動(dòng)態(tài)調(diào)整因子對(duì)不同牡蠣的生長狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，優(yōu)化模型的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力，在生長周期中分段得到每個(gè)階段的固碳率和總的碳固定量；其中，動(dòng)態(tài)調(diào)整因子計(jì)算公式為：

19、

20、其中，af為動(dòng)態(tài)調(diào)整因子，β為調(diào)整系數(shù)，observed_growth為觀察到的生長量，predicted_growth為預(yù)測(cè)的生長量。

21、具體地，使用并行計(jì)算的方式，分別得到氣候變化引起的二氧化碳排放在未來50年的變化，以氣候模型和自適應(yīng)氣候模型等模型研究氣候變化所引起的氣候因素為輸入，實(shí)現(xiàn)氣候?qū)W模型、排放模型等不同模型的耦合，基于已有的模型模擬未來50年內(nèi)氣候變化和溫室氣體排放的情況，使用耦合氣候模型進(jìn)行未來氣候情景的研發(fā)，分析溫室氣體排放對(duì)未來氣候的影響風(fēng)險(xiǎn)；其中，耦合氣候模型的基本方程為：

22、

23、其中，t為全球平均溫度，t為時(shí)間，q為太陽常數(shù)，α為地球反照率，∈為地球有效發(fā)射率，σ為stefan-boltzmann常數(shù)，f為溫室氣體引起的輻射強(qiáng)迫。

24、具體地，使用計(jì)算過程多次迭代并結(jié)合lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化，引入空間環(huán)境特征和時(shí)間變化信息，充分考慮海洋環(huán)境中不同海域?qū)Σ煌廴疚锏奈蘸娃D(zhuǎn)換，使用lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建基于海洋空間域的環(huán)境預(yù)測(cè)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；其中，lstm網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型為：

25、y(t)＝f(x(t)，x(t-1)，...，x(t-n))，

26、其中，y(t)為t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值，x(t)為t時(shí)刻的輸入特征，f為lstm網(wǎng)絡(luò)定義的非線性函數(shù)，n為考慮的歷史時(shí)間步長。

27、具體地，用隨機(jī)森林模型描述不同特征的養(yǎng)殖方法所導(dǎo)致的海洋環(huán)境中不同要素變化的動(dòng)力變化規(guī)律，通過海洋生物生長速率和生理行為變化規(guī)律描述碳變化的規(guī)律模型，并構(gòu)建生長曲線特征的環(huán)境模型；用isolation?forest模型對(duì)生長曲線進(jìn)行特征提取，并使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)；將環(huán)境數(shù)據(jù)作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、特征提取及預(yù)測(cè)的依據(jù)，實(shí)現(xiàn)生長曲線的海洋環(huán)境要素預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建；其中，隨機(jī)森林模型的基本公式為：

28、

29、其中，f(x)為隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)結(jié)果，b為決策樹的數(shù)量，fb(x)為第b棵決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果；isolation?forest異常檢測(cè)分?jǐn)?shù)為：

30、

31、其中，s(x,n)為異常分?jǐn)?shù)，e(h(x))為樣本x的平均路徑長度，c(n)為樣本集大小為n時(shí)的平均路徑長度。

32、具體地，使用實(shí)際得到的碳固定值和通過碳排放預(yù)測(cè)得到的未來的碳固定值得到真實(shí)碳固定值，基于全球碳匯的預(yù)測(cè)，給出對(duì)應(yīng)的補(bǔ)償比例；引入標(biāo)準(zhǔn)生長曲線和概率密度函數(shù)擬合生長過程，優(yōu)選gompertz模型作為生長曲線函數(shù)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算中對(duì)個(gè)體發(fā)育參數(shù)和階段的劃分，將相關(guān)參數(shù)輸入隨機(jī)森林模型，完成各參數(shù)對(duì)計(jì)算過程的優(yōu)化，得到階段性固碳效率。

33、具體地，對(duì)碳普惠價(jià)值，其價(jià)值包括污染物削減價(jià)值、碳匯量和實(shí)現(xiàn)區(qū)域治理價(jià)值，基于生長階段動(dòng)態(tài)擬合牡蠣養(yǎng)殖碳匯估算，碳排放價(jià)值計(jì)算包括大氣污染物的當(dāng)前價(jià)值、未來價(jià)值、預(yù)防價(jià)值、減排價(jià)值和碳排放管理成本；所述牡蠣養(yǎng)殖碳普惠方法分為大氣污染物指標(biāo)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、碳排放與碳匯量核算預(yù)測(cè)系統(tǒng)和碳普惠價(jià)值核算系統(tǒng)，所述大氣污染物指標(biāo)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)包括大氣污染物監(jiān)測(cè)設(shè)備和大氣污染物計(jì)算云、存儲(chǔ)設(shè)備，其中包括能夠采集、計(jì)算和匯總大氣污染物數(shù)據(jù)的程序代碼。

34、具體地，所述大氣污染物監(jiān)測(cè)設(shè)備基于大氣污染物和碳普惠價(jià)值核算方法對(duì)大氣污染物與碳普惠價(jià)值的變化規(guī)律及碳匯量、碳匯效益進(jìn)行監(jiān)測(cè)；所述的基于大氣污染物與碳普惠價(jià)值的變化規(guī)律及碳匯量、碳匯效益進(jìn)行監(jiān)測(cè)包括：a)監(jiān)測(cè)與計(jì)算碳普惠核算方法；b)監(jiān)測(cè)海洋生態(tài)與環(huán)境變化；通過監(jiān)測(cè)得到的數(shù)據(jù)與碳普惠價(jià)值核算方法的分析，建立最適宜區(qū)域、適宜養(yǎng)殖面積的模型，通過模型給出數(shù)據(jù)化建議，在適宜養(yǎng)殖區(qū)增加適宜的養(yǎng)殖規(guī)模實(shí)現(xiàn)最適宜牡蠣養(yǎng)殖區(qū)域的設(shè)計(jì)；(2)所述碳排放與碳匯量核算預(yù)測(cè)系統(tǒng)中構(gòu)建有養(yǎng)殖碳匯算法，用于迭代算法的優(yōu)化，計(jì)算過程輸出各階段碳固定量和整體碳固定量，并輸出系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)際養(yǎng)殖與計(jì)算的各階段碳固定量和整體碳固定量進(jìn)行比對(duì)，得出碳普惠價(jià)值；(3)所述碳普惠價(jià)值核算系統(tǒng)采集歷史數(shù)據(jù)，基于預(yù)測(cè)的氣候變化數(shù)據(jù)和污染情況得到未來各階段的季節(jié)性海水運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)信息，基于不同種類污染物所占的比例，結(jié)合不同種類污染物碳封存能力與碳匯效益，計(jì)算碳匯量。

35、本發(fā)明通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建和系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)了以下有益效果：

36、1.提高預(yù)測(cè)精度：采用改進(jìn)的gompertz模型和lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯著提高了牡蠣生長預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法的生長預(yù)測(cè)誤差比傳統(tǒng)方法降低了約30％。

37、2.全面環(huán)境分析：引入多維環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)和分析，包括水溫、鹽度、ph值、溶解氧等，全面評(píng)估環(huán)境因素對(duì)牡蠣生長的影響。這使得養(yǎng)殖管理更加精準(zhǔn)，提高了牡蠣的存活率和生長速度。

38、3.精確碳固定計(jì)算：通過動(dòng)態(tài)階段性模型，實(shí)現(xiàn)了不同生長階段碳固定效率的精確計(jì)算。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，本方法測(cè)算的碳固定量比傳統(tǒng)方法高出20-30％。

39、4.實(shí)時(shí)優(yōu)化策略：基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整養(yǎng)殖策略，如調(diào)整養(yǎng)殖密度、投餌量等。這不僅提高了資源利用效率，還降低了養(yǎng)殖風(fēng)險(xiǎn)。

40、5.全面價(jià)值評(píng)估：本方法綜合考慮了碳固定、污染物削減和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)等多方面因素，實(shí)現(xiàn)了牡蠣養(yǎng)殖碳普惠價(jià)值的全面評(píng)估。這為制定相關(guān)政策和激勵(lì)措施提供了科學(xué)依據(jù)。

41、6.經(jīng)濟(jì)效益提升：通過優(yōu)化養(yǎng)殖管理，本方法顯著提高了牡蠣的產(chǎn)量和質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本方法的養(yǎng)殖場(chǎng)利潤率比傳統(tǒng)方法提高了15-25％。

42、7.可擴(kuò)展性強(qiáng)：本方法設(shè)計(jì)了模塊化的系統(tǒng)架構(gòu)，可以根據(jù)不同地區(qū)的特點(diǎn)進(jìn)行局部化調(diào)整，具有良好的適應(yīng)性和推廣價(jià)值。

43、總之，本發(fā)明提出的牡蠣養(yǎng)殖碳普惠方法不僅解決了傳統(tǒng)方法存在的技術(shù)問題，還在提高碳匯效率、優(yōu)化養(yǎng)殖管理、提升經(jīng)濟(jì)效益等方面取得了顯著成效。這為推動(dòng)海洋碳匯管理和可持續(xù)水產(chǎn)養(yǎng)殖提供了創(chuàng)新的技術(shù)支持，具有重要的實(shí)踐意義和社會(huì)價(jià)值。