用于城市级碳排放核算的多尺度领域适应方法：一种受大脑启发的元学习模型

《Journal of Cleaner Production》：Multi-scale domain adaptation method for city-level carbon emissions accounting: a brain-inspired meta-learning model

城市级二氧化碳排放估算方法基于脑启发元学习模型，通过MSP模块存储跨区域共性特征，TSP模块抑制干扰信息并更新知识库，结合LSTM处理时间序列数据，有效解决省级模型与城市数据分布差异问题。实验表明该方法在长江三角洲41个城市中表现出色，R2值达0.974，MAE仅3.878，且在跨区域迁移中保持高泛化能力。

　　城市层面的二氧化碳（CO?）排放核算对于全球气候变化应对和低碳发展战略具有重要意义。然而，由于缺乏详细的能源数据，使得准确核算城市级别的CO?排放面临较大挑战。尽管以往的研究已经确认了社会经济特征与省级CO?排放之间的关系，但由于社会经济差异带来的异质性，直接使用省级模型进行城市层面的核算往往会导致不准确的结果。为了解决这一问题，本文提出了一种基于脑启发式元学习的CO?排放核算方法，旨在通过元学习策略实现从省级到城市层面的数据降尺度迁移，从而增强模型对城市数据分布特性的适应能力。

该方法利用省级数据进行预训练，以积累特征和知识，并将学习成果迁移到城市层面，使其适应城市数据的分布特征。为了解决因样本社会经济属性差异导致的知识遗忘问题，设计了MSP（Monosynaptic Loop）和TSP（Trisynaptic Loop）模块，这些模块受到神经科学中海马体记忆机制的启发。MSP模块通过学习不同知识的通用特征表示，优化样本特征空间，而TSP模块则通过比较新旧样本，更新和巩固知识表示，从而探索特征差异。这些模块能够捕捉省级和城市层面社会经济特征的共性与异质性，提高模型对新城市核算任务的适应能力。

实验结果表明，该方法能够有效预测城市层面的CO?排放，并且预测结果与CEADs（China Emissions Accounts and Datasets）提供的CO?排放值高度一致，验证了该方法在城市层面核算中的可靠性与有效性。该方法实现了CO?排放知识的降尺度迁移，展现出良好的泛化能力，支持多尺度区域CO?排放核算。城市层面的CO?排放核算不仅有助于提升国家层面的核算精度，也为城市绿色发展战略提供了数据支持。

随着人工智能技术的发展，元学习在准确预测城市CO?排放方面展现出广阔的应用前景。传统方法如统计模型、机器学习模型和深度学习模型在处理非线性和波动性CO?排放数据时存在局限性。而元学习方法能够通过跨数据集的迁移学习，适应不同的数据分布，为城市层面的CO?排放研究提供了新的思路。此外，时间序列模型如LSTM（Long Short-Term Memory）网络模块被嵌入到元学习框架中，解决了传统迁移学习在时间序列回归问题中的限制，提高了模型在处理动态时间序列数据中的适用性。

本研究提出的BIML（Brain-Inspired Meta-Learning）模型，结合了社会经济特征和时间序列特性，能够有效适应城市层面的CO?排放核算需求。通过对比分析，该模型在多个实验中展现出优于其他模型的性能，尤其是在处理数据分布差异和知识遗忘问题方面表现突出。BIML模型通过元学习策略，利用省级数据进行预训练，构建了一个能够捕捉城市层面特征的模型，从而提高了模型的泛化能力和适应性。

在模型结构设计上，BIML模型包括MSP和TSP两个核心模块。MSP模块通过类原型记忆存储，提取社会经济特征的通用表示，构建一个涵盖多种区域和社会经济条件的CO?排放特征库。TSP模块则通过对比新旧样本，更新和优化特征表示，提高模型的适应性。这两个模块共同作用，有效解决了知识遗忘问题，同时提升了模型在不同数据分布下的表现。实验结果表明，BIML模型在多个评价指标上均优于其他模型，其R2值从0.108提升至0.529，同时RMSE、MSE和MAE等误差指标显著下降，显示出良好的适应性和泛化能力。

此外，本文还进行了多个实验，包括对比实验、有效性验证实验、模块重要性验证实验以及模型泛化能力测试。这些实验验证了BIML模型在不同数据分布下的适应能力，展示了其在城市层面CO?排放核算中的优越性。模型在多个城市和区域的测试中表现良好，尤其是在处理数据分布差异和知识遗忘问题方面。实验结果表明，BIML模型能够有效应用于不同地区，展现出良好的泛化能力。

研究还对BIML模型的各个模块进行了详细分析，包括CA1、DG和CA3模块的作用。CA1模块负责编码和存储记忆，形成通用的知识表示；DG模块通过随机噪声削弱不重要的特征，使模型能够专注于关键特征；CA3模块则通过对比新旧样本，提升模型的适应性。这些模块共同作用，使得BIML模型在不同数据分布下表现优异，验证了其在城市层面CO?排放核算中的有效性。

总体而言，BIML模型在城市层面CO?排放核算中展现出显著优势。然而，该模型目前尚不适用于社会经济特征与省级样本差异较大的极端城市，或者缺乏基础数据的城市。因此，未来的研究可以考虑扩展样本多样性，以增强模型的通用性。同时，BIML模型具有较强的泛化能力，为多尺度区域CO?排放核算提供了广阔的应用前景。理论上，该模型的降尺度方法可以拓展至县一级核算，但由于县一级社会经济数据远比其他尺度的数据更为稀缺和碎片化，使得数据收集更加困难，因此在县一级的适用性仍需进一步验证。

本研究的创新点在于将元学习与城市层面的CO?排放核算相结合，通过脑启发式机制优化模型的适应性和泛化能力。这种方法不仅提高了模型在不同数据分布下的表现，还为城市层面的CO?排放研究提供了新的思路。研究结果表明，BIML模型能够有效解决数据缺失和分布差异问题，为城市层面的CO?排放核算提供了可靠的方法支持。同时，该模型在不同区域和城市的应用中展现出良好的适应性和泛化能力，具有广阔的应用前景。

本研究还对BIML模型的各个模块进行了详细分析，以验证其在城市层面CO?排放核算中的重要性。实验结果表明，MSP和TSP模块在提升模型性能、减少知识遗忘和增强适应性方面发挥着关键作用。特别是TSP模块，通过对比新旧样本，能够有效更新特征表示，提高模型的适应性。研究还发现，虽然MSP模块在特征表示中提供了基础，但TSP模块在模型性能提升方面具有更强的影响。

在数据处理和模型构建过程中，本文采用了多种方法，包括数据预处理、元学习过程、回归学习以及模型评估指标的计算。通过这些方法，BIML模型能够有效适应城市层面的数据分布，提高模型的泛化能力。研究结果表明，该模型在多个评价指标上均优于其他模型，显示出良好的适应性和泛化能力。

综上所述，本文提出的BIML模型在城市层面CO?排放核算中具有重要的应用价值。通过元学习策略，该模型能够有效解决数据缺失和分布差异问题，为城市层面的CO?排放研究提供了新的方法支持。同时，该模型在不同区域和城市的应用中展现出良好的适应性和泛化能力，具有广阔的应用前景。未来的研究可以进一步扩展该模型的适用范围，以增强其在不同尺度区域中的应用能力。