本报讯（记者高雅丽）近日，中国科学院空天信息创新研究院遥感与数字地球全国重点实验室研究员王力团队，提出一项创新技术——将“全景人工智能”（全景AI）与多源走航观测相结合，实现了对城市道路二氧化碳排放量的高时空分辨率精准刻画与溯源，清晰揭示了二氧化碳排放的时空动态特征及驱动机制。全景AI模型的平均精度超过93%、平均误差低于1.3ppm。相关研究成果近日发表于《可持续城市与社会》。

随着经济社会发展和居民出行需求增加，道路交通已成为城市碳排放的重要来源之一。当前国内外广泛使用的碳排放清单空间分辨率大多在1至5公里之间，难以准确捕捉道路二氧化碳排放快速变化的细节特征，尤其是在复杂城市环境中，无法有效区分不同区域的排放差异、追溯来源或分析变化原因。

为解决这一难题，研究团队与深圳生态环境监测中心站合作，组建了“全景AI碳排放走航观测平台”。该平台集成了全景摄像机、高精度温室气体分析仪、气象要素传感器等多源设备，可同步获取道路场景的三维环境特征、气象参数及二氧化碳排放等信息。同时，利用全景AI模型中的可解释机器学习模块（IML）成功量化气象条件、交通流量、道路周边景观这三大因素对二氧化碳排放的影响程度。凭借以上优势，全景AI不仅成功捕捉道路二氧化碳排放量的时空动态变化，刻画城市道路日间逐小时30米空间分辨率的二氧化碳排放动态、来源和驱动因素，还清晰识别出不同因素对道路碳排放的影响边界和变化曲线，实现城市道路碳排放高分辨率的精准刻画和溯源。

据介绍，目前该技术已在深圳市率先应用，未来有望推广到其他城市，用于评估城市道路二氧化碳减排的实际效果。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106730