近日，城市研究领域著名期刊Urban Climate（IF=6.3，JCR－Q1）刊发了题为《Characterizing and predicting carbon emissions from an emerging land use perspective: A comprehensive review》的研究综述，从文献计量学、实证研究和方法论研究视角总结了基于土地利用的碳排放表征与预测研究进展。
Fig. 2 研究综述技术路线
Fig. 5 研究领域涉的学科交叉趋势
Fig. 9 各聚类的新兴主题词
Fig. 17 方法论研究的核心步骤与亟需解决的关键技术问题
从实证研究视角，发现这一研究方向主要围绕土地利用对碳排放的影响机制开展分析。总结了土地利用承载碳排放的机制，土地利用碳排放强度的影响因素，土地利用规划视角下的碳减排策略，并提出了未来展望。论证了土地利用碳排放实证研究的重要性与优势。
Fig. 20 土地利用碳排放强度的影响因素总结
总结了基于土地利用的碳排放表征与预测研究领域总体框架，为城乡规划学、土地资源管理、地理学等学科开展碳减排相关研究提供了新的研究视角与思路。
Fig. 21 基于土地利用的碳排放表征预测领域研究框架
本文引用信息：
Luo H., Liu Z., Li Y., Meng X., Yang X. Characterizing and predicting carbon emissions from an emerging land use perspective: A comprehensive review.Urban Climate 2024; 58: 102141. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2024.102141
该研究综述的开放获取地址：https://authors.elsevier.com/c/1k36r7s~EVwjuz
扩展阅读：
近期，该研究团队在土地利用与可持续发展领域的一区TOP期刊发表了一系列的研究成果，欢迎广大同行关注交流：
1、基于土地利用的中国－省－市－区县多尺度电力消费表征与预测（Advances in Applied Energy，IF=13.1）：
https://doi.org/10.1016/j.adapen.2024.100197
2、基于土地利用与可解释性机器学习的城市群多尺度碳排放预测（Applied Energy，IF=11.2）：
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.122819
3、采用空间权重矩阵优化人工神经网络，并从土地利用视角预测重点行业碳排放（Energy，IF=9.0）：
https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.131722
4、基于土地利用的城市级碳排放多情景预测模型（Applied Energy，IF=11.2）：
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121488
5、基于土地利用的城市级碳排放表征模型（Journal of Cleaner Production，IF=11.1）：
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.140069
6、对比论证土地利用相较于社会经济指标在碳排放表征与预测研究领域的优势（Science of the Total Environment，IF=8.6）：
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.176500
