林业复杂场景下“双碳”颠覆性技术主题识别

摘要

【目的】颠覆性技术是“双碳”战略下林业自主控碳范式构建、绿色技术主导权竞争的关键变量，其识别与培育对推动传统林业向自主控碳转型具有重要现实价值与深远战略意义。本文以精准识别“双碳”领域颠覆性技术为目标，构建系统化识别体系，比较分析单源数据与多源异构数据在技术主题抽取中的适用性，旨在为林业自主控碳等复杂场景下的关键技术挖掘提供可复制、可推广的方法框架，为自主控碳技术清单构建提供支撑。【方法】围绕颠覆性技术特征改进现有测度指标体系，采用兼顾单源数据与多源异构数据的TNG模型抽取技术主题，计算主题颠覆性指数。结合支撑“双碳”目标的林业（以下简称“林业双碳”）领域知识背景，按“源头减排”“末端治理”两大技术路径，对识别出的颠覆性技术进行分类解读与深入分析。【结果】经第三方资料对比验证，本文构建的方法识别效果良好，且多源异构数据融合的识别效果显著优于单源数据。在林业双碳领域，成功识别出核心技术主题——源头减排类（综合能源系统、智能配电网、生物质能减排）、末端治理类（森林土壤固碳技术、热反应二氧化碳捕获、离子液体-碳吸附、复合材料电催化剂制备），覆盖碳减排-碳捕集-碳利用-碳固存全链条，支撑自主控碳林业技术体系构建。【结论】本文提出的识别体系在颠覆性技术挖掘中表现出良好的适用性和稳定性，不仅为林业双碳领域“自主控碳转型”提供了精准的技术识别路径与核心技术清单，也为该方法在其他复杂领域的迁移应用提供了理论基础与实践依据。

关键词

主题识别 / 颠覆性技术 / 多源异构数据 / TNG模型 / 颠覆性指数 / “双碳” / 自主控碳