1. 本选题研究的目的及意义
随着全球经济的快速发展和城市化进程的不断加快，城市作为人口、资源和能源消耗的主要区域，其碳排放问题日益凸显。
准确监测和有效控制城市碳排放，对于缓解全球气候变化、实现可持续发展目标具有重要意义。
本研究旨在利用DMSP/OLS夜间灯光数据，探索其与城市碳排放之间的关系，构建基于夜间灯光数据的城市碳排放监测模型，并进行案例应用，以期为城市碳排放监测提供一种新的方法和思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，夜间灯光数据作为一种新型的地球遥感数据，已被广泛应用于城市扩张监测、社会经济参数估算、环境污染评估等领域。
在城市碳排放研究方面，夜间灯光数据也展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述：系统查阅国内外相关文献，了解夜间灯光数据、城市碳排放监测、模型构建等方面的研究进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与预处理：收集研究区域的DMSP/OLS夜间灯光数据、社会经济统计数据、土地利用数据等，并对数据进行预处理，包括数据格式转换、地理配准、数据裁剪等。
3.模型构建与验证：基于夜间灯光数据与城市碳排放之间的关系，选择合适的模型，例如线性回归模型、多元回归模型或机器学习模型等，构建城市碳排放监测模型。
5. 研究的创新点
1.在模型构建方面，本研究将尝试引入机器学习算法，例如随机森林、支持向量机等，以提高城市碳排放监测模型的精度和可靠性。
2.在案例应用方面，本研究将结合多源数据，例如土地利用数据、人口密度数据等，对城市碳排放的时空格局演变特征进行更为深入的分析。
3.在结果分析方面，本研究将尝试分析不同城市化水平、不同发展阶段城市碳排放的驱动机制，为制定差异化的城市碳减排政策提供科学依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 吴健, 刘纪远, 宁佳, 等. 2000—2015年中国能源消费碳排放的时空格局演变[J]. 地理学报, 2018, 73(1): 3-18.
2. 郭慧, 周成虎, 李景刚, 等. 全球夜间灯光数据及其应用研究进展[J]. 地理科学进展, 2014, 33(11): 1420-1430.
3. 陈晋, 刘湘南, 马丽, 等. 夜间灯光数据反映的中国城市扩张及其对碳排放的影响[J]. 生态学报, 2018, 38(1): 315-324.
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