(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(10)申請(qǐng)公布號(hào)CN120196933A219號(hào)沈帥朱簫波張躍馨(74)專利代理機(jī)構(gòu)南京千語(yǔ)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)32394基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備本申請(qǐng)公開了基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備，屬于環(huán)境預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取目標(biāo)區(qū)域中的二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征，以及目標(biāo)區(qū)域中區(qū)域網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，并將時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行融合；對(duì)融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散操作和逆向去噪，得到初步預(yù)測(cè)結(jié)果；并通過局部平滑性損失約束預(yù)測(cè)結(jié)果中相鄰時(shí)刻之間的平滑過度，通過趨勢(shì)一致性損失約束初步預(yù)測(cè)結(jié)果和現(xiàn)有數(shù)據(jù)之間變化趨勢(shì)的一致性。本申請(qǐng)整合時(shí)空特征融合，基于擴(kuò)散模型進(jìn)行前向加噪與逆向去噪重構(gòu)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，通過局部與趨勢(shì)一致性損失保確認(rèn)目標(biāo)區(qū)域，獲取目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)有的多個(gè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；確認(rèn)目標(biāo)區(qū)域，獲取目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)有的多個(gè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；第一數(shù)據(jù)包括二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，第二數(shù)據(jù)包括目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)融合第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和第二數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，獲取融合特征基于擴(kuò)散模型對(duì)融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散和逆向去噪，獲取初步預(yù)測(cè)結(jié)果基于局部平滑性損失約束初步預(yù)測(cè)結(jié)果中相鄰時(shí)刻之間平滑過度，并基于趨勢(shì)一致性損失約束初步預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)有的二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的一致性，荻取最終預(yù)測(cè)結(jié)果21.一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，確認(rèn)目標(biāo)區(qū)域，獲取所述目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)有的多個(gè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；所述第一基于局部平滑性損失約束所述初步預(yù)測(cè)結(jié)果中相鄰所述時(shí)刻勢(shì)一致性損失約束所述初步預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)有的所述二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的一致2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方基于所述時(shí)刻的順序，通過多個(gè)所述第一向量更新多層長(zhǎng)短ht,ct=LSTM(xt,ht-1,C向量；ht-1為對(duì)應(yīng)時(shí)刻t-1的所述多層長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的隱藏狀態(tài)；Ct-1為對(duì)應(yīng)時(shí)刻t-1的所述多層長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的記憶單元狀態(tài)；3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方獲取所述第二數(shù)據(jù)的網(wǎng)格信息，基于所述網(wǎng)格信息將各個(gè)所述第二數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為第二向其中，yt為對(duì)應(yīng)時(shí)刻t的第二向量，t=1、2……Tinput,Tinput為時(shí)刻的數(shù)量；將所述空間特征輸入多層長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，基于所述時(shí)刻的順序，通過多個(gè)所述空間3其中，F(xiàn)aux為所述第二數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征；LSTM為所述多層長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)；4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方基于所述時(shí)空動(dòng)態(tài)特征的維度，將所述時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和所述時(shí)空動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行拼接，基于所述自注意力機(jī)制獲取所述加權(quán)特征中特征之間的相似5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方在所述擴(kuò)散模型中，基于所述權(quán)重系數(shù)對(duì)所述融合特征添加高6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方基于所述權(quán)重系數(shù)，通過噪聲預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述噪聲序列進(jìn)行7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方4其中，Llocat為所述局部平滑性損失；Tfuture為未來預(yù)測(cè)的時(shí)刻跨度，用于平衡不同時(shí)刻窗口下趨勢(shì)的增長(zhǎng)幅度；t為時(shí)刻的排序號(hào)；Xt為擴(kuò)散逆過程中t時(shí)刻的生成結(jié)果；Xt-1為擴(kuò)散逆過程中t-1時(shí)刻的生成結(jié)果；w(·)為動(dòng)態(tài)權(quán)重函數(shù)；αt為調(diào)節(jié)偏離程度的控制8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方其中，Ltrend為所述趨勢(shì)一致性損失；△Xfuture為預(yù)測(cè)的未來數(shù)據(jù)序列的平均變化趨勢(shì)；△Xnustory為現(xiàn)有的數(shù)據(jù)序列的平均變化趨勢(shì)；kt·Tfutur預(yù)設(shè)的現(xiàn)有上升趨勢(shì)的斜率，Tfuture為未來預(yù)測(cè)的時(shí)刻跨度，用于平衡不同時(shí)刻窗口下趨勢(shì)的增長(zhǎng)幅度。9.一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，數(shù)據(jù)獲取模塊(10),所述數(shù)據(jù)獲取模塊(10)用于確認(rèn)目標(biāo)區(qū)域，獲取所述目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)有的多個(gè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；所述第一數(shù)據(jù)包括二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，所述第二數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)；時(shí)空特征融合模塊(20),所述時(shí)空特征融合模塊(20)用于融合所述第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和所述第二數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，獲取融合特征；濃度預(yù)測(cè)模塊(30),所述濃度預(yù)測(cè)模塊(30)用于對(duì)所述融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散和逆向時(shí)刻一致性約束模塊(40),所述時(shí)刻一致性約束模塊(40)用于基于局部平滑性損失約束所述初步預(yù)測(cè)結(jié)果中相鄰所述時(shí)刻之間平滑過度，并基于趨勢(shì)一致性損失約束所述初步預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)有的所述二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的一致性，獲取最終預(yù)測(cè)結(jié)果。10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器(100)和處理器(200),所述存儲(chǔ)器(100)存儲(chǔ)有所述處理器(200)可執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器(200)執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8中任一項(xiàng)所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法的步驟。5基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請(qǐng)屬于環(huán)境預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備。背景技術(shù)[0002]二氧化碳濃度的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)氣候研究、環(huán)境管理和政策制定具有重要意義。傳統(tǒng)方法主要依賴大氣擴(kuò)散模型(如WRF模型),基于物理方程模擬擴(kuò)散過程，但其精度受限于輸入?yún)?shù)質(zhì)量、網(wǎng)格分辨率及長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的累積誤差。此外，物理模型難以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜時(shí)空模式和非線性關(guān)系。同時(shí)由于衛(wèi)星XCO?數(shù)據(jù)的空間和時(shí)刻分辨率有限，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確反映局部復(fù)雜地形或短時(shí)排放峰值，導(dǎo)致對(duì)城市或工業(yè)園區(qū)等小尺度區(qū)域的碳濃度預(yù)測(cè)精度較低。發(fā)明內(nèi)容[0003]發(fā)明目的：本申請(qǐng)開發(fā)了一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中碳濃度預(yù)測(cè)精度較低的技術(shù)問題。[0004]技術(shù)方案：第一方面，本申請(qǐng)的實(shí)施例提供一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法，包括：[0005]確認(rèn)目標(biāo)區(qū)域，獲取所述目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)有的多個(gè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；所述第一數(shù)據(jù)包括二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，所述第二數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)；融合所述第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和所述第二數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，獲取融合特對(duì)所述融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散和逆向去噪，獲取初步預(yù)測(cè)結(jié)果；基于局部平滑性損失約束所述初步預(yù)測(cè)結(jié)果中相鄰所述時(shí)刻之間平滑過度，并基于趨勢(shì)一致性損失約束所述初步預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)有的所述二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的[0006]在一些實(shí)施例中，獲取所述第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征的步驟包括：將各個(gè)時(shí)刻的所述第一數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為第一向量；所述第一向量的表征公式包括：Rdmain為維度為dmain的矩陣，dmain為第一數(shù)據(jù)中參量類型的數(shù)量；基于所述時(shí)刻的順序，通過多個(gè)所述第一向量更新多層長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的隱藏狀ht,ct=LSTM(xt,ht-1,C6輸出更新后的所述隱藏狀態(tài)的序列為所述第一數(shù)態(tài)特征維度。7基于所述權(quán)重系數(shù)，通過噪聲預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述噪聲序列進(jìn)行逆向去噪操作，獲取其中，Xt-1為t-1時(shí)刻逆向去噪后的結(jié)果；βt為第t步擴(kuò)散過程中的噪聲強(qiáng)度參碼和二氧化碳柱濃度分布；Z為從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中采樣的隨機(jī)噪聲向量，用于模擬擴(kuò)散過程中的噪聲。[0011]在一些實(shí)施例中，所述局部平滑性損失的表征公式包括：其中，Ltocat為所述局部平滑性損失同時(shí)刻窗口下趨勢(shì)的增長(zhǎng)幅度；t為時(shí)刻的排序號(hào)；Xt為擴(kuò)散逆過程中t時(shí)刻的生成結(jié)果；Xt-1為擴(kuò)散逆過程中t-1時(shí)刻的生成結(jié)果；w(·)為動(dòng)態(tài)權(quán)重函[0012]在一些實(shí)施例中，所述趨勢(shì)一致性損失的表征公式包括：其中，Ltrena為所述趨勢(shì)一致性損失；△Xfuture為預(yù)測(cè)的未來數(shù)據(jù)序列的平均變化趨勢(shì)；△Xnustory為現(xiàn)有的數(shù)據(jù)序列的平均變化趨勢(shì)；kt·Tfuture為顯式的斜率調(diào)整項(xiàng)，kt為預(yù)設(shè)的現(xiàn)有上升趨勢(shì)的斜率，Tfuture為未來預(yù)測(cè)的時(shí)刻跨度，用于平衡不同時(shí)刻窗口下趨勢(shì)的增長(zhǎng)幅度。[0013]第二方面，本申請(qǐng)的實(shí)施例還提供一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧數(shù)據(jù)獲取模塊，所述數(shù)據(jù)獲取模塊用于確認(rèn)目標(biāo)區(qū)域，獲取所述目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)有的多個(gè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；所述第一數(shù)據(jù)包括二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，所述第二數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)；時(shí)空特征融合模塊，所述時(shí)空特征融合模塊用于融合所述第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和所述第二數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，獲取融合特征；濃度預(yù)測(cè)模塊，所述濃度預(yù)測(cè)模塊用于對(duì)所述融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散和逆向去時(shí)刻一致性約束模塊，所述時(shí)刻一致性約束模塊用于基于局部平滑性損失約束所8方面中任一項(xiàng)所述的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法的步附圖說明[0017]圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度圖3為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度圖4為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度圖5為本申請(qǐng)的實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃9本申請(qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施[0019]二氧化碳濃度的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)氣候研究、環(huán)境管理和政策制定具有重要意義。傳統(tǒng)方法主要依賴大氣擴(kuò)散模型(如WRF模型),基于物理方程模擬擴(kuò)散過程，但其精度受限于輸入?yún)?shù)質(zhì)量、網(wǎng)格分辨率及長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的累積誤差。此外，物理模型難以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜時(shí)空模式和非線性關(guān)系。值得注意的是，目前缺乏使用深度學(xué)習(xí)算法的相關(guān)研究，特別是基于能力，可以從廣泛的數(shù)據(jù)集中自動(dòng)學(xué)習(xí)高級(jí)特征，這是彌合不同特征級(jí)別的數(shù)據(jù)模式之間的差距的關(guān)鍵一步。鑒于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出色特征提取性能，它們?cè)谌诤隙嘣磾?shù)據(jù)以提取關(guān)鍵信息方面具有巨大潛力。[0020]目前仍存在以下工程問題尚未解決：?jiǎn)栴}1:衛(wèi)星XCO?數(shù)據(jù)的空間和時(shí)刻分辨率有限，無法準(zhǔn)確反映局地復(fù)雜地形或短時(shí)排放峰值，影響對(duì)城市或工業(yè)園區(qū)等小尺度區(qū)域的碳濃度預(yù)測(cè)精度。[0021]問題2:觀測(cè)數(shù)據(jù)缺失或不均衡，導(dǎo)致基于衛(wèi)星遙感的碳濃度預(yù)測(cè)模型存在數(shù)據(jù)稀[0022]有鑒于此，本申請(qǐng)的實(shí)施例提供一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法，包括獲取目標(biāo)區(qū)域中的二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征，以及目標(biāo)區(qū)域中區(qū)域網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，并將時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行融合，獲取融合特征；并對(duì)融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散操作和逆向去噪操作，得到初步預(yù)測(cè)結(jié)果；并通過局部平滑性損失約束預(yù)測(cè)結(jié)果中相鄰時(shí)刻之間的平滑過度，保證時(shí)刻序列的平滑連續(xù)性，通過趨勢(shì)一致性損失約束初步預(yù)測(cè)結(jié)果和現(xiàn)有數(shù)據(jù)之間變化趨勢(shì)的一致性，保證整體物理合理性。本申請(qǐng)通過整合時(shí)空特征融合為擴(kuò)散模型提供充分的條件信息，然后基于擴(kuò)散模型對(duì)融合特征進(jìn)行前向加噪與逆向去噪以重構(gòu)未來的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，最后通過局部與趨勢(shì)一致性損失保證了預(yù)測(cè)結(jié)果的時(shí)刻序列平滑連續(xù)性和整體物理合理性，提高了碳濃度預(yù)測(cè)精度。[0023]在一些實(shí)施例中，請(qǐng)參閱圖1,圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法的步驟流程圖，本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法具體通過步驟100至步驟400實(shí)現(xiàn)：步驟100:確認(rèn)目標(biāo)區(qū)域，獲取目標(biāo)區(qū)域現(xiàn)有的多個(gè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；第一數(shù)據(jù)包括二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，第二數(shù)據(jù)包括目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域網(wǎng)格化氣象[0024]在一些實(shí)施例中，對(duì)歷史二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，獲取據(jù)進(jìn)行卷積降維與時(shí)序建模，獲取第二數(shù)據(jù)。[0025]步驟200:融合第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和第二數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，獲取融合特[0026]在一些實(shí)施例中，請(qǐng)參閱圖2,圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法中獲取第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征的步驟流程圖，獲取第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征的步驟具體通過步驟210至步驟230實(shí)現(xiàn)：[0029]在一些實(shí)施例中，為充分捕捉時(shí)間動(dòng)態(tài)特征，本申請(qǐng)采用多層長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)ht,Ct=LSTM(xt,ht-1,[0032]具體地，經(jīng)過全部Tinput個(gè)時(shí)間步迭代后，得到第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征Fmain∈RTinput×dmainfeatures,RTinput×dmain_features為維度為Tinput×dmain_features[0033]在一些實(shí)施例中，請(qǐng)參閱圖3,圖3為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)量。其中，Yt為對(duì)應(yīng)時(shí)刻t的第二向量，t=Fspatial,t=CNN(yt),Fs,t∈R[0039]在一些實(shí)施例中，通過多個(gè)空間特征提取第二數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征的表征公式包[0040]在一些實(shí)施例中，請(qǐng)參閱圖4,圖4為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法中融合第一數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和第二數(shù)據(jù)的時(shí)步驟270:基于時(shí)空動(dòng)態(tài)特征的維度，將時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行拼接，F(xiàn)concat=[Fmain;Faux],Fconcat∈RTinpTinput×(dmain_features+daux_features)的矩陣。[0046]步驟300:基于擴(kuò)散模型對(duì)融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散和逆向去噪，獲取初步預(yù)測(cè)結(jié)果。[0050]經(jīng)Tinput步迭代后，輸出系統(tǒng)預(yù)測(cè)得到的未來XCO?濃度分布圖。該生成過程充分利用了融合模塊提取的時(shí)空條件信息以及WRF區(qū)域氣象數(shù)據(jù)，使預(yù)測(cè)結(jié)果在空間分辨率和中，將歷史數(shù)據(jù)X?與其前向擴(kuò)散得到的Xt對(duì)應(yīng)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，逐步優(yōu)化網(wǎng)[0054]可以理解地，這個(gè)局部平滑性損失公式通過最小化相鄰時(shí)間步預(yù)測(cè)結(jié)果的差異，保證模型生成的時(shí)間序列平滑、連續(xù)，如果數(shù)據(jù)中存在突發(fā)性事件(如火災(zāi)、大規(guī)模排放式包括：[0056]可以理解地，該公式保持未來預(yù)測(cè)的趨勢(shì)變化量與歷史趨勢(shì)變化量一致，同時(shí)沒[0057]在一些實(shí)施例中，為兼顧局部平滑性和整體趨勢(shì)一致性，在模型訓(xùn)練時(shí)，將兩部分損失進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終時(shí)間一致性損失Ltotal:其中，λ1與λ2為用于平衡局部與全局約束的超參數(shù)，其值可通過交叉驗(yàn)證確定；Lmodel為模型損失。[0058]在訓(xùn)練過程中，將Ltotal與擴(kuò)散模型原始損失一同作為總損失進(jìn)行反向傳播，促使生成的XCO?預(yù)測(cè)序列在時(shí)間上既保持連續(xù)平滑，又反映歷史長(zhǎng)期趨勢(shì)變化。[0059]可以理解地，本申請(qǐng)的實(shí)施例提供一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)方法，包括獲取目標(biāo)區(qū)域中的二氧化碳柱濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)的時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征，以及目標(biāo)區(qū)域中區(qū)域網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，并將時(shí)刻動(dòng)態(tài)特征和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行融合，獲取融合特征；并對(duì)融合特征進(jìn)行前向擴(kuò)散操作和逆向去噪操作，得到初步預(yù)測(cè)結(jié)果；并通過局部平滑性損失約束預(yù)測(cè)結(jié)果中相鄰時(shí)刻之間的平滑過度，保證時(shí)刻序列的平滑連續(xù)性，通過趨勢(shì)一致性損失約束初步預(yù)測(cè)結(jié)果和現(xiàn)有數(shù)據(jù)之間變化趨勢(shì)的一致性，保證整體物理合理性。本申請(qǐng)通過整合時(shí)空特征融合為擴(kuò)散模型提供充分的條件信息，然后基于擴(kuò)散模型對(duì)融合特征進(jìn)行前向加噪與逆向去噪以重構(gòu)未來的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，最后通過局部與趨勢(shì)一致性損失保證了預(yù)測(cè)結(jié)果的時(shí)刻序列平滑連續(xù)性和整體物理合理性，提高了碳濃度預(yù)測(cè)精度。[0060]通過本申請(qǐng)的詳細(xì)描述，可知，本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆桨竿ㄟ^整合時(shí)空特征融合、基于擴(kuò)散模型與WRF數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)以及時(shí)間一致性約束，實(shí)現(xiàn)了對(duì)未來XCO?濃度分布的高精度制進(jìn)行深度融合，為擴(kuò)散模型提供充分的條件信息；在生成過程中，采用前向加噪與逆向去噪策略重構(gòu)未來數(shù)據(jù)，并通過局部與趨勢(shì)一致性損失保證了時(shí)間序列的平滑連續(xù)性和整體物理合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本申請(qǐng)的方法在預(yù)測(cè)精度、時(shí)空一致性以及物理約束滿足度等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法，具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。[0061]以上各步驟的實(shí)施細(xì)節(jié)均可根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整和擴(kuò)展，確保在不同區(qū)域、不同數(shù)據(jù)條件下均能取得良好效果。本申請(qǐng)的方案充分體現(xiàn)了利用深度生成模型與物理氣象數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜時(shí)空動(dòng)態(tài)建模的創(chuàng)新思路，為碳濃度預(yù)測(cè)提供了一種全新的技術(shù)路問題1:衛(wèi)星XCO?數(shù)據(jù)的空間和時(shí)間分辨率有限，無法準(zhǔn)確反映局地復(fù)雜地形或短時(shí)排放峰值，影響對(duì)城市或工業(yè)園區(qū)等小尺度區(qū)域的碳濃度預(yù)測(cè)精度。[0062]問題2:觀測(cè)數(shù)據(jù)缺失或不均衡，導(dǎo)致基于衛(wèi)星遙感的碳濃度預(yù)測(cè)模型存在數(shù)據(jù)稀[0063]從而在碳濃度預(yù)測(cè)任務(wù)時(shí)，得到更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。[0064]相應(yīng)地，本申請(qǐng)的實(shí)施例還提供一種基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融合模型的二氧化碳柱濃度預(yù)測(cè)系統(tǒng)，請(qǐng)參閱圖5,圖5為本申請(qǐng)的實(shí)施例提供的基于生成擴(kuò)散與大氣擴(kuò)散融ht,ct=LSTM(xt,ht-1,C存儲(chǔ)器100和處理器200,存儲(chǔ)器100和處理器200之間互相通信[0071]在一些實(shí)施例中，處理器200可以為中央處理器(CentralProcessingUnit,陣列(Field-Programmable管邏輯器件、分立硬件組件等芯片，或者上述各類芯片的組合。[0072]在一些實(shí)施例中，存儲(chǔ)器100作為一