“蓝碳慧算”平台：以可解释算法推动舟山海洋牧场蓝碳核算走向规范化

新闻稿

“蓝碳慧算”平台：以可解释算法推动舟山海洋牧场蓝碳核算走向规范化

近日，面向“双碳”目标下海洋蓝碳资源核算与市场化应用需求，“蓝碳慧算：舟山海洋牧场碳足迹智能核算与减排决策平台”完成技术方案设计。平台聚焦舟山海洋牧场贝类和大型藻类养殖场景，将国家标准物理核算方法与机器学习校准、模型解释和审计追溯结合，为区域蓝碳资源形成一套可复核、可解释、可延展的核算支撑工具。

海洋蓝碳是沿海地区实现减排增汇的重要资源。舟山海域养殖类型多样、海洋环境梯度明显，水温、盐度、叶绿素和溶解氧等因素会影响养殖生物的固碳效率。传统固定排放因子方法依赖区域平均参数，难以充分反映局地差异，也容易出现数据来源分散、参数版本不清和核算结果难以追溯等问题。

平台采用两阶段核算框架。第一阶段依据 HY/T 0349—2022、HY/T 0305—2021 等标准，利用生物量、品种特性和排放因子建立物理基线，明确系统边界、计算口径和参数来源；第二阶段使用 XGBoost 学习独立观测值与物理基线之间的残差，将水温、盐度、pH、溶解氧、叶绿素、流速以及养殖活动等信息纳入校准，生成更贴近舟山海域特征的校准碳汇量。

这一设计保留了标准方法透明、可审计的优点，同时利用数据驱动模型识别局地环境对固碳效率的非线性影响。平台还设置非负约束和时间阻塞验证，降低模型在小样本场景下出现不合理结果的风险。

针对机器学习模型可能存在的“黑箱”问题，平台引入 TreeSHAP 解释方法，对残差校准结果进行特征贡献分解，说明具体环境和养殖因素如何影响最终结果。申报书验证结果显示，水温、叶绿素和溶解氧是影响实际固碳偏离物理基线的主要因素。相关解释既可辅助研究人员修订本地化排放因子，也可为监测点布设、数据采集优先级和异常记录复核提供依据。

“蓝碳慧算”将数据采集、参数管理、物理核算、模型校准、MRV复核、凭证草稿和价格情景分析纳入统一流程。平台为每条记录保留区域、年份、品种、养殖周期、排放因子版本、模型版本和审核状态等信息，支持对历史核算过程进行回溯。通过凭证草稿字段和证据索引设计，平台可为后续第三方核查、确权认证和市场准入准备结构化材料。

平台同时提供碳价情景分析功能，用于测算不同碳价假设下的潜在价值和减排收益，为养殖主体、行业管理部门和相关研究机构开展成本收益分析、低碳转型路径评估提供参考。需要说明的是，平台输出的情景结果不等同于实际市场报价，校准碳汇量也须经一手数据和独立第三方核查后，才能用于正式认证或交易。

研究人员表示，下一步将围绕一手监测数据接入、排放因子本地化、模型持续验证和第三方 MRV 协同等方向完善平台。通过加强与海洋牧场经营主体、科研机构和相关管理部门的数据协作，平台有望为舟山及其他沿海地区开展养殖蓝碳核算、碳汇凭证管理和低碳决策提供可复制的技术参考。

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