一区TOP！基于土地利用的城市级碳排放预测模型研究

以下文章来源于GISerQ ，作者GISerQ

！文献信息

题目：

Carbon emission prediction model of prefecture-level administrative region: A land-use-based case study of Xi'an city, China

来源：

Applied energy

时间：

2023

DOI：

https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121488

主要内容

气候变化已成为全球关注的问题，碳排放预测是实现碳减排目标的关键。现有框架不能准确反映碳排放的空间分布，难以指导城市规划和管理。

因此，本研究建立了碳排放空间模拟与预测模型。该模型包括用于建成区划分的gis核密度子模型、用于建立土地利用与碳排放相关性的土地利用-碳排放子模型、用于开发情景预设的多目标规划-主成分分析- bp神经网络子模型和用于预测的斑块生成土地利用模拟子模型。选择西安作为研究地点，并确定了两个极端情景。从区间中共分割出373318条开发路径，并选出最优路径。对所有情景进行了模拟，计算了碳排放量及其空间分布。

结果表明，模拟的总体精度超过90%。在最优路径下，西安市碳排放量峰值达到6060万吨，到2060年将减少到4738万吨。此外，该模型还分析了碳源和碳汇的时空变化，提出了通过技术和城市规划实现碳减排的路径。该模型可为区域碳减排规划和碳减排技术植入提供参考。它可以从规划和管理的角度提出策略。

研究背景

气候变化已成为一个全球性问题。其中，温室气体的排放，特别是二氧化碳的排放，是各国非常关注的问题。要求各级政府制定政策以实现其碳减排目标。碳排放预测是实现碳减排的关键环节;它可以帮助各级政府选择明智的发展道路。不同行政级别的规划侧重点存在显著差异，因此对碳排放预测方法和模型的需求也存在显著差异。地级市是地方二级行政区域，如美国的县和中国的市。因此，地级行政区域碳排放预测研究可以从城市规划和能源管理的角度帮助各区域乃至全国实现碳减排目标。同时，地级市在行政规划中的特殊地位使其研究既需要准确性又需要完整性。

研究步骤：

研究结果

土地利用变化的驱动因素

CARS模型的验证

西安的生态变化

四种发展情景的土地利用模拟结果

碳源向碳汇的转化

碳减排技术加入后的碳排放格局

转自：“生态遥感前沿”微信公众号

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