9、交通运输:现状与未来趋势洞察

交通运输:现状与未来趋势洞察

1. 当今运输活动的背后因素

全球化进程使得货物生产地与使用地的距离愈发遥远,生产出的商品价值也不断提高。若全球化是货运量增长的主因,那么每吨货物的运输距离和价值均可能上升。

除了全球化,一些本地因素也对运输活动产生重要影响:
- 外包 :将制造过程的部分环节分包给可能位于远方的工厂。在一些行业,如汽车制造业,外包增加的同时,流程整合也更为紧密,甚至外包企业会设在发包企业的工厂内。
- 即时交付(JIT) :用精确安排的物料交付取代仓储,这意味着更频繁的交付,可能使用未满载的车辆。不过,公路运输成本的上升以及日益严重的道路拥堵,一定程度上抑制了JIT的需求。

对美国数据的分析显示,20世纪90年代,卡车行驶里程的增长主要由两个因素贡献,且贡献程度大致相同:1990 - 1999年,平均行程距离增加了17%,行程次数增加了18%。

2. 交通运输的未来预测

国际能源署(IEA)为世界可持续发展工商理事会(WBCSD)的可持续 mobility 项目(SMP)制定了参考案例,对全球“照常营业”模式下的运输活动进行了预测。需要注意的是,这些预测未包括水运方式,也不涵盖航空或管道货运。

2.1 人员移动预测

从2000年(SMP的基准年)到2025年,全球总人公里预计增长50%,到2050年预计增长129%。其中,中国的人公里增长速度预计在各国和地区中最高,2000 - 2025年增长110%,2000 - 2050年增长339%。但实际数据表明,SMP模型大大低估了中国和美国

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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