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龙图腾网获悉中国城市规划设计研究院深圳分院申请的专利一种基于大数据的交通通勤碳排放分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114528501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210082377.0，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于大数据的交通通勤碳排放分析方法是由方煜;张越;程崴知;王成坤;王陶;郑琦;戴继锋;郝奇;孙文勇;刘永合设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的交通通勤碳排放分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于碳排放分析领域，特别涉及到了一种基于大数据的交通通勤碳排放分析方法，该方法包括有以下步骤：步骤1、数据提供；步骤2、选定研究范围；步骤3、平均出行分担率计算；步骤4、阈值筛选；步骤5、平均出行距离计算；步骤6、碳排放计算。在本发明中，该方法利用百度LBS数据可以较为准确的获取各类型交通通勤方式的平均出行分担率及平均出行距离，大幅度提升交通碳排放计算所需数据精度。百度LBS数据与通勤人群年龄结构适应性较高，大幅提升所需数据的稳定性、均匀性、准确性。并通过研究范围选择和阈值判断，大幅度提升了对不同尺度、不同方式的通勤碳排放计算的灵活性、便利性，有效降低了因传统调查所工作所带来的人力物力成本。

本发明授权一种基于大数据的交通通勤碳排放分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的交通通勤碳排放分析方法，其特征在于，该方法包括有以下步骤： 步骤1、数据提供：获取百度LBS数据，形成多个基础数据集；基础数据集包括有出发点位置坐标、目标点位置坐标、通勤距离、多个通勤方式占比； 步骤2、选定研究范围：选定一个空间位置为研究范围，筛选出出发点位置坐标目标点位置坐标位于该研究范围内的基础数据集； 步骤3、平均出行分担率计算：计算出研究范围内的多个基础数据集的各个通勤方式占比的平均值；任意一种通勤方式的平均出行分担率即为研究范围内的多个基础数据集中该通勤方式占比的平均值； 步骤4、阈值筛选：设定一个阈值，筛选出研究范围内的多个基础数据集中存在有通勤方式占比大于该阈值的基础数据集；且多个被筛选出来的基础数据集中占比大于该阈值的通勤方式和通勤距离匹配，以形成为多个“通勤方式-通勤距离”的指标对； 步骤5、平均出行距离计算：在多个“通勤方式-通勤距离”的指标对中，分别求出同类通勤方式的指标对的通勤距离的平均值，作为该种通勤方式的平均出行距离； 步骤6、碳排放计算：选择任意一种通勤方式，代入该通勤方式的平均出行分担率和平均出行距离以计算其碳排放总量，计算公式为 M＝∑Di*Ci*P*Si M——碳排放总量g； Di——平均出行距离km； Ci——碳排放系数g人次.km； P——出行人次人次； Si——平均出行分担率； 在步骤1中，获取百度LBS数据时，获取到数据1和数据2；数据1包括有多个样本1，样本1包括有出发点位置坐标、目标点位置坐标、通勤距离；数据2包括有多个样本2，样本2包括有出发点位置坐标、目标点位置坐标、多个通勤方式占比；将数据1和数据2进行清洗、筛选后进行匹配，以形成多个基础数据集； 数据1和数据2的清洗：剔除数据1存在“出发点位置坐标amp;目标点位置坐标”非唯一情况的所有样本1，剔除数据2存在“出发点位置坐标amp;目标点位置坐标”非唯一情况的所有样本2； 样本1中还包括有通勤数量，数据1和数据2的筛选为对数据1进行筛选，在数据1中筛选出通勤数量为1的样本1； 数据1和数据2的匹配为：出发点位置坐标和目标点位置坐标相同的样本1和样本2融合，以形成基础数据集； 在将数据1和数据2进行清洗、筛选前，统一数据1和数据2的坐标精度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国城市规划设计研究院深圳分院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区振兴路6号建艺大厦11楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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