本發明涉及碳排放，具體涉及一種供應鏈隱含碳排放轉移路徑計算與可視化分析方法及系統。
背景技術：
1、人為排放的二氧化碳(co2)是推動全球氣候變化的核心驅動因素。自工業革命以來，全球大氣co2濃度持續攀升，導致氣溫升高、極端天氣頻發、海平面上升等一系列氣候問題。根據政府間氣候變化專門委員會(ipcc)第6次氣候評估報告，人類活動已使全球平均氣溫上升1.1℃，地球系統面臨空前的氣候變化。為了應對全球氣候變化，國際社會通過制定《巴黎協定》和《蒙特利爾議定書》等多項協議，試圖遏制co2排放并限制全球平均溫升到本世紀末保持在相對于工業化前水平2℃以內。然而，世界各國就實現氣候目標的減排責任分配方案難以達成共識。這一方面是由于co2排放的歷史積累與責任分配存在顯著的不平衡，另一方面來源于國際貿易活動引起的“碳轉移”“碳泄漏”等問題。隨著全球經濟一體化的發展，部分發達國家在減排承諾中以國際貿易的方式將高排放、高污染產業轉移至環境標準更寬松的發展中國家，在減少本地排放的同時增加了他國負擔。這些排放因在跨國貿易的商品或服務的生產、運輸和消費的過程中產生，故被稱為“貿易隱含碳”。
2、目前，國際碳排放核算主要采用基于生產的核算(pba)或基于消費的核算(cba)方法。pba作為當下最成熟的碳排放核算方法，主要計算某一國家或地區主權領土內產生的排放，其方法簡單且易于在各尺度上應用，目前主流的溫室氣體排放清單(如edgar、cams、ceds)均采用此方法。然而，pba無法捕獲國際貿易中進口和高消費水平引發的隱含排放，其“公平性”也受到質疑。相比之下，cba通過將排放歸因于最終消費者，能夠有效地避免國際貿易中的“碳轉移”“碳泄漏”等問題，被視為是一種更加公平的責任分配機制，彌補了pba的不足。
3、作為cba方法的理論基礎，環境擴展的多區域投入產出(ee-mrio)方法在全球碳足跡、隱含碳排放及消費、生產視角下的環境影響評估中發揮了重要作用。ee-mrio的核心是一種基于投入產出(io)模型的經濟學理論分析方法，用于研究國民經濟各部門間平衡關系。根據研究尺度不同，投入產出模型包括單區域投入產出模型(srio)和多區域投入產出模型(mrio)，二者不存在優劣之分，僅在不同用途時各自具有優越性。在mrio模型的基礎上，結合特定的環境影響因子，即可探究多區域范圍內各經濟部門間的環境問題，將已知的過程、產品或地區的基于生產的環境影響轉化為基于消費的視角，發展成環境擴展的多區域投入產出(ee-mrio)方法。在利用ee-mrio方法從生產和消費視角對各國碳排放進行核算的基礎上，結構路徑分析(spa)方法可以進一步拓展碳排放核算的研究深度。spa通過對生產系統的排放路徑分解，可以量化分析供應鏈中每一生產層級的碳排放量及逐層排放轉移路徑，從而揭示復雜生產部門中消費與生產的關聯。隨著環境與經濟交叉科學領域的發展，ee-mrio與spa相結合的技術方法已多次被應用于探究全球價值鏈隱含的生產、消費與環境影響之間的復雜聯系，為推動建立更加公平有效的國際合作減排機制提供技術支撐。然而，現有技術存在以下缺陷：
4、第一，現有ee-mrio方法難以追溯碳不同排放國家或地區的部門間排放轉移情況：在當前方法中，碳排放負擔的跨區域轉移情況僅得到總體量化，但其在產業部門間的分布解析尚未得到充分技術支持。
5、第二，現有spa技術對碳排放關鍵供應鏈轉移路徑的識別有限：現有spa技術對不同區域碳排放路徑的解析僅大多針對單一國家或地區，鮮見可以實現解析全球貿易往來之間的供應鏈解析技術方法。
6、第三，現有的供應鏈隱含碳排放轉移路徑計算方法尚未形成系統化、標準化的技術路線和可視化分析系統，限制了該方法的進一步推廣與應用。
技術實現思路
1、針對現有技術中存在的當前供應鏈隱含碳核算和分析方法存在解析精度不足、關鍵產業鏈識別較少等缺陷，本發明提供一種供應鏈隱含碳排放轉移路徑計算與可視化分析方法及系統，旨在基于ee-mrio和spa方法的理論基礎，全面構建系統化的全球隱含碳排放轉移路徑計算技術體系，細化碳排放核算精度至全球所有產業部門，充分解析全球產業鏈不同層級的直接排放與隱含排放流向；在此基礎上建立結果可視化呈現方法，增強國家間及產業間隱含碳排放量與轉移路徑的透明度，從而提升供應鏈隱含碳核算與轉移路徑解析方法的技術水平與可推廣性。
2、本發明實施例提供一種供應鏈隱含碳排放轉移路徑計算與可視化分析方法，所述方法包括：
3、s1、收集全球多區域投入產出數據和co2排放清單數據，經過數據預處理后，建立mrio矩陣數組和碳排放系數向量數組；
4、s2、設定目標年份，基于所述mrio矩陣數組，利用leontief逆矩陣構建mrio模型基本形式，并結合所述碳排放系數向量數組，計算目標年份各國各行業基于生產和基于消費的碳排放量，建立所有國家及產業部門的碳排放數據集，構建生產與消費雙視角的碳排放核算模型，即ee-mrio模型，所述ee-mrio模型用于核算連續多年間的各國和各行業分別從生產角度和消費角度歸因的co2排放量，并對兩種視角下的核算結果進行橫向對比；
5、s3、基于所述ee-mrio模型，利用spa結構路徑分析方法，將生產系統的所有國家與行業間的價值流分解為多個生產層下的多條產業路徑，結合所述碳排放系數向量數組中的碳排放系數和最終需求，計算各個生產層最終消費驅動的co2排放總量和每個生產層下每條供應鏈的隱含碳排放量，識別出供應鏈隱含碳排放的關鍵路徑；
6、s4、從現有研究估算的目標年份碳排放數據中提取關鍵結果建立外源排放數據集，從不同角度將所述所有國家及產業部門的碳排放數據集與所述外源排放數據集進行對比校驗，得到不同角度的校驗結果；
7、s5、從多個維度選取相應的圖表類型對步驟s2、s3和s4的模擬結果進行可視化呈現，所述多個維度包括全球基于生產和基于消費的分產業部門排放總量、代表國家的分產業類型排放量、隱含碳排放的各生產層貢獻及所占比例情況、最終消費引起的碳排放轉移路徑情況、全球總量校驗結果和世界典型國家逐年排放量校驗結果。
8、優選的，步驟s1中，所述全球多區域投入產出數據包括世界投入產出數據庫、全球貿易分析項目以及eora全球供應鏈數據庫；所述co2排放清單數據包括eora衛星賬戶中的primapv2.4“剔除土地使用、土地使用變化和林業類別”的國家總co2排放量。
9、優選的，步驟s1中，
10、經過數據預處理后，建立mrio矩陣數組，包括：
11、基于所述全球多區域投入產出數據和所述碳排放清單數據，分別建立交易矩陣z、附加值矩陣va和最終需求矩陣y；
12、將所述全球多區域投入產出數據和所述碳排放清單數據以txt文本形式輸入python編程軟件，利用pandas包對兩類數據進行清洗、過濾和整合；
13、(1)清洗：去掉z、y、va矩陣建立時為了維持平衡所添加的行和列，即z矩陣最后一行和最后一列、y矩陣最后一行和最后六列、va矩陣最后一列以及q的最后一列；
14、(2)過濾：查找z和y矩陣中的負值，將其設置為零；
15、(3)整合：將z、y和va按照行列標簽對應拼接，對行列求和；
16、將預處理后的輸入數據轉換成numpy數組，得到數組形式的交易矩陣z、附加值矩陣va、最終需求矩陣y和碳排放系數向量e，對以上矩陣按照各自的行列標簽進行整合，建立完整的mrio表，即mrio矩陣數組。
17、優選的，步驟s1中，
18、建立碳排放系數向量數組，包括：
19、從所述co2排放清單數據集中提取碳排放數據，將其與所述mrio表中的國家和部門信息進行匹配，基于所述mrio矩陣數組，計算并建立碳排放系數向量數組，計算公式為：
20、x＝z+y
21、(1)
22、e＝p/x
23、(2)
24、其中，x為總產出列向量，z為交易矩陣，y為最終需求矩陣，e為碳排放系數向量，p為co2排放行向量。
25、優選的，步驟s2包括：
26、設定目標年份，基于所述mrio矩陣數組，利用leontief逆矩陣構建mrio模型基本形式，即總產出矩陣等于leontief逆矩陣乘以最終需求矩陣；
27、基于所述mrio模型基本形式，將總產出矩陣與碳排放系數向量相乘，得到基于消費的碳排放矩陣，建立所有國家及產業部門的碳排放數據集，構建生產與消費雙視角的碳排放核算模型，即ee-mrio模型；
28、通過以下方式計算得到目標年份各國基于消費的碳排放矩陣，計算公式為：
29、x＝ax+y???(3)
30、x＝(i-a)-1y＝ly???(4)
31、c＝ely???(5)
32、其中，x為總產出矩陣，e為碳排放系數向量，a為直接消耗系數矩陣，i為單位陣，l為leontief逆矩陣，y為最終需求矩陣，c為目標年份各國基于消費的碳排放矩陣；
33、對于碳排放矩陣c，其中，矩陣的行表示該國作為產品生產方時，不同部門所產生的排放量，矩陣的列表示該國作為商品使用方時，在本國或其他國家引發的排放量；
34、對碳排放矩陣c每x行求和，合并同一國家的x個部門，得到基于生產的逐國家碳排放矩陣pbcf，每y列求和，合并同一國家的y種最終消費類別，得到基于消費的逐國家碳排放矩陣cbcf，在矩陣cbcf的基礎上，對每一列每x個值求加，即可得到全球分產業部門的co2排放量，x、y為正整數。
35、優選的，步驟s3包括：
36、基于所述ee-mrio模型，利用spa結構路徑分析方法，將leontief逆矩陣進行冪級數展開，追溯每個生產層下的隱含碳排放量及其產業路徑，結合碳排放系數和最終需求，將碳排放總量劃分為由最終需求引起的各個生產層下的逐條供應鏈碳排放量，計算公式為：
37、l＝(i-a)-1＝i+a+a2+a3+…+an+…???(6)
38、
39、其中，eany為每個生產層的碳排放量；eiy為第0層的碳排放量，表示由最終產品生產直接引起的碳排放量，第0層的產業路徑為部門i至最終需求；eay為第1層的碳排放量，表示最終產品的中間投入品生產引起的碳排放量，第1層的產業路徑為部門j轉移至部門i再轉移至最終需求；ea2y為第2層的碳排放量，表示最終產品的生產經歷了2次中間品轉移；eany為第n層的碳排放量，表示產業路徑經歷了n次的中間過程；n為考慮到計算需求與合理解釋的平衡，針對不同情況多次實驗選擇的分解層數，n為正整數；
40、在spa建模過程中，經反復測試，設置截止閾值，以保證分解的路徑具有足夠代表性，剔除排放量不足總排放量的預設百分比的路徑；
41、對于公式(7)中的每一層，第0層是將矩陣e、i、y中的元素逐一相乘，其他生產層是將矩陣e、a、y中的元素逐一相乘，所求之積構成該層下大于所述截止閾值的所有供應鏈傳遞過程中的隱含碳排放量，對每一層做循環處理，提取出n個生產層的最終消費驅動的co2總排放量和涉及到的每個供應鏈隱含碳排放的產業路徑；
42、根據碳排放量，對分解出的各生產層的所有產業路徑進行排序，識別并提取出在全球生產鏈中對碳排放量影響最大的產業路徑，即供應鏈隱含碳排放的關鍵路徑。
43、優選的，步驟s4包括：
44、從不同角度將所述所有國家及產業部門的碳排放數據集與所述外源排放數據集進行對比檢驗，所述不同角度包括全球排放總量和典型國家基于生產和基于消費的碳排放量，其中，用于檢驗基于消費的碳排放量的外源排放數據來自全球碳項目的全球碳預算報告數據，用于校驗基于生產的碳排放量的外源排放數據取自國際主流排放清單數據產品，包括edgar、ceds、cams數據庫。
45、優選的，步驟s5包括：
46、對于全球基于生產和基于消費的分產業部門排放總量，選用對稱形式的柱狀圖呈現，針對代表國家的分產業類型排放量，選用環形圖體現其產業部門結構；
47、對于隱含碳排放的各生產層貢獻及所占比例情況，采用柱狀圖結合累積曲線圖的形式呈現，對于最終消費引起的碳排放轉移路徑情況，采用桑基圖表征；
48、對于全球總量校驗結果和目標年份的世界典型國家逐年排放量校驗結果，均采用時間序列圖呈現。
49、基于同一發明構思，本發明還提供一種供應鏈隱含碳排放轉移路徑計算與可視化分析系統，所述系統包括：
50、數據收集模塊，用于收集全球多區域投入產出數據和co2排放清單數據，經過數據預處理后，建立mrio矩陣數組和碳排放系數向量數組；
51、模型構建模塊，用于設定目標年份，基于所述mrio矩陣數組，利用leontief逆矩陣構建mrio模型基本形式，并結合所述碳排放系數向量數組，計算目標年份各國各行業基于生產和基于消費的碳排放量，建立所有國家及產業部門的碳排放數據集，構建生產與消費雙視角的碳排放核算模型，即ee-mrio模型，所述ee-mrio模型用于核算連續多年間的各國和各行業分別從生產角度和消費角度歸因的co2排放量，并對兩種視角下的核算結果進行橫向對比；
52、路徑分析模塊，用于基于所述ee-mrio模型，利用spa結構路徑分析方法，將生產系統的所有國家與行業間的價值流分解為多個生產層下的多條產業路徑，結合所述碳排放系數向量數組中的碳排放系數和最終需求，計算各個生產層最終消費驅動的co2排放總量和每個生產層下每條供應鏈的隱含碳排放量，識別出供應鏈隱含碳排放的關鍵路徑；
53、校驗模塊，用于從現有研究估算的目標年份碳排放數據中提取關鍵結果建立外源排放數據集，從不同角度將所述所有國家及產業部門的碳排放數據集與所述外源排放數據集進行對比校驗，得到不同角度的校驗結果；
54、可視化模塊，用于從多個維度選取相應的圖表類型對所述模型構建模塊、所述路徑分析模塊和所述校驗模塊的模擬結果進行可視化呈現，所述多個維度包括全球基于生產和基于消費的分產業部門排放總量、代表國家的分產業類型排放量、隱含碳排放的各生產層貢獻及所占比例情況、最終消費引起的碳排放轉移路徑情況、全球總量校驗結果和世界典型國家逐年排放量校驗結果。
55、優選的，所述全球多區域投入產出數據包括世界投入產出數據庫、全球貿易分析項目以及eora全球供應鏈數據庫；所述co2排放清單數據包括eora衛星賬戶中的primapv2.4“剔除土地使用、土地使用變化和林業類別”的國家總co2排放量。
56、與現有技術相比，本發明的有益效果為：
57、本發明基于全球多區域投入產出數據和co2排放衛星賬戶，結合leontief完全消耗系數矩陣，分別計算世界各國、各產業部門基于生產和基于消費的co2排放量，之后結合spa方法解析各產業部門從生產到最終消費之間的供應鏈中隱含碳排放的轉移路徑，最后從全球貿易隱含碳分產業部門排放總量、代表國家的分產業類型排放量以及碳轉移關鍵路徑流向等維度進行結果數據的可視化，建立適用于歷史多年供應鏈隱含碳排放轉移路徑的系統評估與分析技術。
58、1.提高計算效率：本發明構建的模型可以實現原始eora數據和碳排放核算的自動化處理，減少了人為操作的時間和工作量，大大提高了計算的效率。此外，模型程序運行穩定，確保了結果的可靠性與可重復性。
59、2.碳排放核算方法進一步細化：本發明同時從生產視角和消費視角對世界各國、各產業部門的碳排放進行核算，彌補了現有方法在核算過程中部門精細度不足的問題，在保證效率和準確性的前提下實現對全球各國產業部門維度的排放核算。
60、3.產業鏈碳排放的轉移路徑解析范圍得到拓展：本發明所建立的技術方法對全球各個國家生產系統的產業路徑及其排放進行分解，能夠高效追溯每一生產層級的隱含碳排放量及其轉移路徑，深入揭示全球復雜貿易鏈條中消費與生產的關聯性，從而拓展了碳排放供應鏈路徑解析的范圍與深度。
61、4.增加可視化模塊：通過對模擬結果進行可視化分析，更直觀明晰的呈現結果，便于理解與分析，有助于技術的推廣與應用。