中國日報9月11日電（記者 李夢涵）近日，中國科學院空天信息創新研究院（空天院）遙感與數字地球全國重點實驗室研究員王力團隊，成功提出一項創新技術——將"全景人工智能"（全景AI）與多源走航觀測相結合，實現了對城市道路二氧化碳排放量的高時空分辨率精準刻畫與溯源，清晰揭示了二氧化碳排放的時空動態特征及驅動機制。相關研究成果于近日發表于國際學術期刊《可持續城市與社會》（Sustainable Cities and Society）。

隨著經濟社會發展和居民出行需求增加，道路交通已成為城市碳排放的重要來源之一。當前國內外廣泛使用的碳排放清單空間分辨率大多在1至5公里之間，難以準確捕捉道路二氧化碳排放快速變化的細節特征，尤其是在復雜城市環境中，無法有效區分不同區域的排放差異、追溯來源或分析變化原因。

為解決這一難題，研究團隊與深圳生態環境監測中心站合作，組建了"全景AI碳排放走航觀測平臺"，該平臺集成了全景攝像機、高精度溫室氣體分析儀、氣象要素傳感器等多源設備，可同步獲取道路場景的三維環境特征（如交通密度、建筑布局、植被覆蓋率）、氣象參數（如風速、溫度、濕度）及二氧化碳排放等信息。借助全景AI模型實現二氧化碳排放源的精準提取，模型的平均精度超過93%、平均誤差低于1.3ppm。同時，利用全景AI模型中的可解釋機器學習模塊（IML）成功量化氣象條件、交通流量、道路周邊景觀這三大因素對二氧化碳排放的影響程度。憑借以上優勢，全景AI不僅成功捕捉道路二氧化碳排放量的時空動態變化，刻畫城市道路日間逐小時30米空間分辨率的二氧化碳排放動態、來源和驅動因素，還清晰識別出不同因素對道路碳排放的影響邊界和變化曲線，實現城市道路碳排放高分辨率的精準刻畫和溯源。

目前，該技術已在深圳市率先應用，未來有望推廣到其他城市，用于評估城市道路二氧化碳減排的實際效果。作為一種新質生產力技術，該技術為碳排放計算與人工智能交叉創新提供了新思路，不僅在動態觀測、精準預測和追溯二氧化碳排放來源方面具備智能化優勢，還可與傳統的碳排放清單、衛星溫室氣體監測技術結合，構建多維度、全方位的碳監測體系，為城市規劃者和政策制定者開展低碳管理、強化減排舉措提供了科學支撐，將有效助力城市低碳規劃與可持續發展。

相關成果以"Integrating panoptic-AI and multi-source observations for daytime dynamic CO? increment prediction in urban traffic networks"（《融合全景 AI 與多源觀測的城市交通網絡日間動態二氧化碳增量預測》）為題，發表在國際學術期刊《可持續城市與社會》（Sustainable Cities and Society）。該期刊為中國科學院1區TOP期刊，影響因子12。王力為論文通訊作者，空天院助理研究員張永霖、深圳生態環境監測中心站高級工程師孫天樂為共同第一作者。研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金等項目的支持。