人工智能在城市碳达峰、碳中和规划与治理中的应用

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城市是我国温室气体排放的主要来源,也是各项节能减排政策实施的行动中心,因此亟须在城市层面加快制定与实施“碳达峰、碳中和”行动方案。目前,城市碳排放研究的难点主要有三个方面:空间非线性、城市异质性和数据可得性。针对这三个难点,本文提出使用人工智能模型方法探析城市空间形态演化与碳排放关系的研究框架,包括机器学习、土地利用与空间形态演化模拟、系统集成与“自下而上”碳排放计量等方法支撑国土空间规划。通过芝加哥与斯德哥尔摩气候行动方案支撑研究案例,本文展示了整合城市扩张异质性影响因素分析、土地利用与空间形态演化预测、分门类精细空间碳排放计量的空间人工智能模型,并对未来研究方向提出了建议。
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