【佳文推荐】区域差异视角下中国城市街区形态对城市生活碳排放和空气污染排放的影响

学术 2024-10-27 10:26 河南

来源：

土地科学文献传递

主题：城市街区形态（Urban block form）、随机森林（Random forests）、碳排放（Carbon emissions）、空气污染（Air pollution）。

本文发表在国际期刊Sustainable Cities and Society，2024年第115卷上，第一作者和通讯作者都为合肥工业大学建筑与艺术学院的Wang Wei。

（图片来自原文）

科学问题

空气污染排放（PE）和碳排放（CE）是全球实现可持续发展目标（SDGs）的重大障碍。为应对气候变化和环境问题，中国已承诺实现“碳峰值”和“碳中和”目标。作为全球能源消费和节能减排的主要贡献者，中国在应对气候变化方面发挥着关键作用。

目前的研究主要是从宏观角度考察PE和CE的协同效应，重点关注城市层面的社会经济政策的影响。城市空间形态既影响建筑能耗，也影响污染物排放，建筑能耗与大气污染物之间存在协同关系。然而，为了有效地将这些见解应用于城市规划实践，有必要对潜在机制进行更深入的了解。文章以城市规划的空间形态指数为研究对象，对不同气候带的街区空间进行调查，探讨与空间属性密切相关的城市发展强度和空间形态对PE和CE的影响。

研究亮点

1.区域差异对体育与教育支出有重要影响。

2.给出了各个因素对于不同气候区PE和CE的重要性。

3.NDVI、PR、AH是影响PE-CE的关键因子。

4.提出了降低PE–CE 的 PR 和 BD 的最佳间隔。

数据与方法

1.数据来源

SNPP/VIIRS夜光数据来源Visible and Infrared Imaging Suite (VIIRS) 在JPSS 卫星上的数据。MODIS气溶胶观测提供了大气气溶胶的光学厚度数据。Sentinel-5气象数据供了气象相关的观测数据。30米NDVI（归一化植被指数）数据来源Landsat 8。地表PM2.5数据基于GEOS-Chem化学传输模型计算得到。

2.研究方法

2.1 城市街区形态

为了从区域差异角度阐明城市街区形态对PE-CE的影响格局，本研究以街区为基本分析单位。在这种情况下，街区被定义为被主要和次要道路包围的区域。图1给出了研究样本的示意图，并指出了它们所属的区域和基本特征。

首先，利用卫星平台数据和地面测绘数据，计算中国不同气候带城市街区的空间形态指数，并获得这些街区相应的年度PE和CE数据，构建城市街区空间数据集；接下来，基于该数据集，分析了不同气候带样品的PE与CE的相关性以及影响因素的显著性。在此过程中，根据中国建筑热分区对样本数据进行分类，探索不同气候带邻里空间形态对PE-CE影响的重要性，并识别关键因素。最后，利用全局数据构建预测模型，并对关键因素进行区间分析。通过不同的值区间计算关键空间形态因子对PE-CE相互作用的影响，最终得出旨在降低PE-CE的最佳值区间（图2）。

（图片来自原文）

2.2 空间分配和城市空间模式

利用夜光数据和人口数据，结合建筑、交通、商业活动和城市生活的能源消耗数据，计算CE的空间分布。聚焦于PM2.5、PM10、SO₂、NO₂和O₃等城市中高排放水平的污染物，用加权系数对不同污染物进行综合评估，计算PE的栅格数据像素值。选择与PE-CE密切相关的六个空间形态指标，包括建筑密度（BD）、容积率（PR）、归一化植被指数（NDVI）、建筑差异性（BO）和平均高度（AH）。

2.3 相关性分析

使用Spearman相关性测试评估CE和PE之间的相关性。

通过线性回归分析量化每个城市街区的CE和PE之间的关系，并计算斜率（k）作为PE-CE协同作用的指标。使用随机森林模型对不同空间形态指标的预测区间进行设置，并比较结果。分析关键空间形态因素在不同值区间对PE-CE交互作用的影响。

研究结果

1.PE与CE的相关分析

在本研究选取的11个城市中，昆明、贵阳、成都、广州、佛山等城市街区的CE与PE具有显著的相关性，相关系数均超过0.5（图4a-e）。沈阳、西安、银川、深圳的相关系数相对较低，相关系数在0.3 ~ 0.5之间。沈阳、西安、银川都是中国北方的城市，而深圳是珠江三角洲地区的新兴城市（图4f- 1）。北京和上海城市街区的PE和CE之间的相关性不显著（图4j和图4k），这表明这些城市中大多数高CE城市街区的PE值没有明显的规律。相比之下，气候温和的贵阳和昆明与其他气候区相比，PE-CE相关性更强，表明这些地区具有协同治理的潜力。

北京和西安的街道PE-CE相关性普遍较低，均处于寒冷地区。两个城市都是从历史悠久的古城发展而来，有着相似的城市结构。每个城市的空间中心也是其文化枢纽，其特点是低层高密度的空间形态，城市中心有网格状的道路网络（图5b、5c、5e、5f、5h、5i）。然而，作为中国的首都，北京在城市发展过程中比西安走得更远。北京在清洁能源采用和PE控制方面的努力起步较早，这导致其PE - CE相关性较弱。这表明，北京城市建设中实施的可持续发展战略有效地促进了能耗与PE的空间脱钩（图5）。

（图片来自原文）

2.指标重要性的比较

如图7所示，利用11个城市的整体数据构建的随机森林模型的解释精度较高，PE的R²为0.93，CE的R²为0.76。然而，基于气候带的模式解译结果差异较大，表明气候带对PE-CE指标的重要性有实质性影响。本研究从区域角度进一步探讨了受这些指标影响的CE和PE的空间差异。除温带地区外，不同气候带的城市街区在分区尺度下的解释精度普遍较高，满足影响因素研究的要求。这些模型的R²、RMSE和MAE值如图7所示。

街区形态因素对PE-CE的重要性在不同气候带有所不同。对于CE， PR和AH在严寒和寒冷地区的城市街区更为重要。在严寒地区，PR对CE的贡献率为32.22%，AH对CE的贡献率为28.25%。在寒冷地区，PR对CE年空间变异的贡献率为30.60%，AH对CE年空间变异的贡献率为24.13%。在夏热冬冷地区的城市街区，NDVI和PR是最重要的指标，NDVI的贡献率为30.47%。在温带地区，各因子的重要性相对较小，但AH和BD更为显著，分别贡献率为21.93%和20.78%的CE空间差异。在夏热冬暖地区，PR和BA更为重要，分别占25.34%和21.78%（图8a）。

总的来说，在不同气候带的城市街区中，每个驱动因素对CE的解释力比PE的解释力更明显。在严寒地区，AH是影响区块PE-CE的关键因素。在夏热冬冷地区，NDVI对不同气候带的PE影响较大，对CE的影响尤为重要。BO对所有气候带的PE-CE影响最小。

（图片来自原文）

3.基于随机森林的不同地带性空间格局的碳排放预测

本文以PR和BD为例，分析了PE和CE之间的相互作用。该研究进一步调查了PR和BD的变化如何影响这种相互作用。在这种情况下，PE和CE之间的回归线的斜率（k）用来表示PE和CE的空间效应。对11个城市街区设置了PR和BD的不同区间预测，并对结果进行了比较。具体来说，每次改变一个PR和BD，同时控制块内的其他影响因素，并在不同的间隔内设置为随机值。在此基础上，预测PE和CE，探讨PR控制在不同区间时PE - CE数量和k值的变化。预测PE-CE值的回归线斜率（k）随PR的增加先增大后减小。k值在PR为2-3时达到峰值，PR为3-4时下降。这表明，当PR在2-3范围内时，PE和CE之间的协同作用最强。同样，BD的k值也先增加后降低，尽管与PR相比变化不那么明显。当BD在20%-30%范围内时，k值达到最高点，在30%-40%范围内下降。这表明，在BD在20%-30%范围内的区块，PE和CE之间的协同作用最强（图10）。

随着BD的增加，CE和PE值呈下降趋势。对于CE，该值在0-50%范围内下降，但在50%-70%范围内增加，表明由于BD调整导致的CE降低在40%-50%范围内最为显著。这表明紧凑的块布局有助于减少CE，但过高的BD会导致CE增加。对于PE，该值在0-20%范围内增加，在20%-70%范围内减少（图11b）。

（图片来自原文）

推荐人点评

本文通过空间统计和随机森林模型分析了中国不同气候区城市街区形态对碳排放和空气污染物排放的影响，研究创新性地应用了遥感数据和机器学习技术，量化了建筑密度、容积率和归一化植被指数等空间形态指标对PE和CE的影响。文章的局限性在于数据分辨率和重采样方法可能影响结果的准确性，且研究主要集中于宏观层面的城市街区，未深入到建筑个体层面的详细分析。

声明

来源：土地科学文献传递。

原文请见：Wang, W. and W. Su, Impacts of urban block form on carbon and pollutant emissions from urban life in China from the perspective of regional differences. Sustainable Cities and Society, 2024. 115: p. 105849.

Land-CUG

编辑｜刘旭同

审核｜王春茂

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTc4ODk0Ng==&mid=2652946050&idx=2&sn=15e01aa6db87b20eaaa89e5831db0993

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