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基于空间机器学习的三维城市形态对碳排放影响研究：以武汉市主城区为例
编号：64
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更新：2024-04-09 10:38:51 浏览：372次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 14:10（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S8] 主题8、人文地理与区域高质量发展 [S8-3] 主题8、人文地理与区域高质量发展 专题8.4、专题8.9（19日下午，109）
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摘要
城市是减少碳排放及应对气候变化的主战场，其形态特征为碳排放的重要驱动因素。既有城市形态的碳效应研究更多针对二维平面，少有研究基于三维城市形态特征制定精细化的减碳策略。本研究以武汉市主城区为研究区域，首次纳入建筑间遮挡等三维形态指标与街道拓扑结构，运用随机森林和可解释性算法揭示城市形态对排放的贡献，并采用地理随机森林提出空间精细化的减排策略。主要结论包括：微观尺度下，城市形态对碳排放的贡献超过人口密度、土地利用等传统解释因素；天空视域因子显著影响排放；垂直高密度开发与高排放相关联；确定了碳减排最优三维城市形态参数值。根据局部主导影响因素，将研究区域划分为四类，并为每类提出针对性低碳建议。
关键词
城市形态,碳排放,机器学习,边际效应
报告人
蔡萌
讲师 武汉大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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