基于天气预报与机器学习的企业碳排放核算系统研究
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周瑞雪
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安徽出版集团有限责任公司，安徽合肥，230071
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摘要：本研究融合天气预报与机器学习，提出企业碳排放核算和管理新方法。先搭建天气数据获取系统，获取实时及未来15 天天气预报数据；再运用碳排放计算方法，实时监测核算企业能源消耗和生产过程中的二氧化碳排放；然后借助神经网络等机器学习算法，基于历史数据构建预测模型，分析预测不同因素对碳排放量的影响；最后经数据分析和成本预测，为企业提供可靠的碳成本预测与管理服务，助力企业调整生产计划、提升生产效率，制定科学有效的减排策略。该方法显著提升了碳排放量预测的准确性和稳定性，对企业碳成本核算与管理具有重要实践意义，能帮助企业降低环境风险与成本，为企业碳排放管理和可持续发展提供新思路与新方法。
关健词：天气预报；机器学习；碳排放核算；企业管理；成本预测
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Research on enterprise carbon emission accounting system based on weather forecast and machine learning
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Ruixue Zhou
Anhui Publishing Group Co., Ltd., Hefei, Anhui, 230071, China
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Abstract: This study integrates weather forecasting and machine learning to propose a new method forcorporate carbon emissions accounting and management. First, a weather data acquisition system is built toobtain real-time and 15-day weather forecast data. Then, carbon emission calculation methods are used tomonitor and calculate corporate energy consumption and carbon dioxide emissions during productionprocesses in real time. Then, with the help of machine learning algorithms such as neural networks, aprediction model is built based on historical data to analyze and predict the impact of different factors oncarbon emissions. Finally, through data analysis and cost forecasting, reliable carbon cost forecasting andmanagement services are provided to companies, helping them adjust production plans, improve productionefficiency, and formulate scientific and effective emission reduction strategies. This method significantlyimproves the accuracy and stability of carbon emission forecasts, has important practical significance forcorporate carbon cost accounting and management, can help companies reduce environmental risks and costs,and provide new ideas and methods for corporate carbon emission management and sustainable development.
Keywords : weather forecast; Machine learning; Carbon emission accounting; Enterprise management; Cost Forecast
参考文献
[1] 杨仕轩,于扬,李阳,等. 调峰燃气发电机组碳排放核算方法的适用性验证及优化路径探讨[J]. 环境工程学报,2025,19(1):201-213. DOI:10.12030/j.cjee.202312106.
[2] 魏源源,丁超,冯骞. 长三角典型城镇灰色雨水排水系统运维期碳排放影响因素研究[J]. 水资源保护,2025,41(3):153-160. DOI:10.3880/j.issn.1004-6933.2025.03.018.
[3] 汪哲宇,曹萍,韩力,等. 县域尺度的土地利用碳排放时空变化特征及影响因素研究——以陕西省为例[J].西安理工大学学报,2025,41(3):314-323,389. DOI:10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2025.03.002.
[4] 陈诺,刘路,姚久迪,等. 造纸和纸制品行业企业碳排放核算模型构建及应用[J]. 东华大学学报（自然科学版）,2025,51(3):134-142. DOI:10.19886/j.cnki.dhdz.2024.0391.
[5] 李国清,白斌,李桂奇,等. 高寒生态脆弱区露天矿山碳排放核算模型研究[J]. 工程科学学报,2025,47(3):430-440. DOI:10.13374/j.issn2095-9389.2024.07.07.003.
[6] 李捷,周娟,李沁原,等. 城市生态系统碳核算方法演进与应用分析[J]. 环境工程技术学报,2025,15(2):474-485. DOI:10.12153/j.issn.1674-991X.20240317.
[7] 李晓江,吕晓蓓,邵玲,等. "社区减碳":计量方法、排放特征及其实现路径[J]. 城市规划学刊,2024(5):40-46.DOI:10.16361/j.upf.202405006.
[8] 毛戈平,孟婷,王娜,等. 基于土地利用的乡村尺度碳排放:核算方法与微观实证[J]. 中国生态农业学报（中英文）,2025,33(4):619-631. DOI:10.12357/cjea.20240549.
[9] 崔倩,周志祥,官冬杰,等. 交通碳排放核算、模拟及影响因素研究进展[J]. 环境工程,2025,43(1):31-41.DOI:10.13205/j.hjgc.202501004.
[10] 张超,张钰雪,李清嘉,等. 镇街级治理单元碳排放差异化分布特征及影响因素研究:以广州市为例[J]. 华中农业大学学报,2024,43(6):75-86. DOI:10.13300/j.cnki.hnlkxb.2024.06.008.
[11] 黎霞, 兰小机. 环鄱阳湖城市群土地利用碳排放轨迹分析与多情景预测[J]. 环境科学与技术, 2024,47(11): 11-21.
[12] 娄明月,刘广兵,刘伟京,等. 基于厌氧碳循环理论的污水收集典型单元碳排放核算方法研究[J]. 环境工程,2024,42(11):61-71. DOI:10.13205/j.hjgc.20241100 7.
[13] 刘红叶,汪敏,王震. 煤矿区土地复垦工程碳减排量核算体系构建研究[J]. 中国煤炭,2024,50(11):123-132. DOI:10.19880/j.cnki.ccm.2024.11.017.
[14] 邱勇,孙萍,刘雪洁,等. 基于时序监测数据的企业生产碳排放因子本地化研究[J]. 环境污染与防治,2024,46(10):1396-1401. DOI:10.15985/j.cnki.1001-3865.202403063.
[15] 尚闽,刘宜,邓毅,等. 固体废物衍生燃料碳减排核算模型构建与实例研究[J]. 环境污染与防治,2024,46(10):1402-1407,1413. DOI:10.15985/j.cnki.1001-3865.202304037.
[16] 鞠彤瑶,高嵩焱,杨柳,等. 高速公路运营期碳排放核算研究[J]. 公路,2024,69(10):404-411.__
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利益冲突
Conflict of Interest
作者声明不存在任何利益冲突。
The author declares no conflict of interest.
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