原文發(fā)表于《科技導報》2025 年第22 期 《 整合可持續(xù)發(fā)展目標和新一代信息技術(shù)體系，實現(xiàn)城市“熱—碳—污”協(xié)同降減 》

中國正處于快速城市化進程中，城市熱、碳、污問題尤為突出。本文從城市空間形態(tài)的新視角出發(fā)，綜合評述了多尺度、多維度下“熱—碳—污”協(xié)同規(guī)劃的理論、技術(shù)與應用，同時指出當前研究在數(shù)據(jù)整合、視角融合與目標協(xié)同等方面仍存在局限。進一步從理論與方法創(chuàng)新、數(shù)據(jù)技術(shù)融合、實踐與政策協(xié)同三方面展望未來挑戰(zhàn)，為我國城市多目標協(xié)同治理與可持續(xù)發(fā)展提供創(chuàng)新思路。

聯(lián)合國人居署指出城市化和氣候變化的雙重影響正在以危險的方式融合，加劇了城市生態(tài)系統(tǒng)受到的壓力和負面影響，導致城市區(qū)域普遍出現(xiàn)了顯著的熱島效應、高碳排放和空氣污染，給居民健康、能源負荷及生活品質(zhì)帶來了嚴重影響。

中國正處于快速城市化進程中，城市熱、碳、污問題尤為突出。進入“十四五”時期，中國生態(tài)文明建設正重點突出降碳戰(zhàn)略，推動減污降碳協(xié)同增效，促進經(jīng)濟社會全面向綠色轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量由量變向質(zhì)變的重要轉(zhuǎn)折。在此背景下，城市生態(tài)環(huán)境多目標治理的緊迫性進一步顯現(xiàn)。

將熱島效應、碳排放及空氣污染納入同一框架進行綜合評估是未來城市研究和政策制定的重要方向。實現(xiàn)城市“熱—碳—污”協(xié)同降減，對于促進中國經(jīng)濟的綠色轉(zhuǎn)型、提高居民生活質(zhì)量、提升城市競爭力具有重要意義。

1 全球發(fā)展議程與城市熱、碳、污降減目標的一致性

隨著全球化和城市化的迅速推進，城市熱島效應、碳排放和環(huán)境污染問題日益嚴重，對人類社會和自然環(huán)境構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。在這一背景下，聯(lián)合國提出了17個可持續(xù)發(fā)展目標（SDGs），旨在促進全球經(jīng)濟、社會和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，其中包括減少溫室氣體排放、提高空氣質(zhì)量以及增強城市韌性等目標。城市“熱—碳—污”降減與多個SDGs具有內(nèi)在聯(lián)系（圖1）。因此，城市“熱—碳—污”降減不僅有助于實現(xiàn)SDGs，還能顯著提升城市居民的生活質(zhì)量，提供良好健康與福祉，推動更加包容和可持續(xù)的城市發(fā)展。

圖1 “熱—碳—污”協(xié)同降減與聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標之間的對應關(guān)系

2 新一代信息技術(shù)對熱、碳、污協(xié)同降減的應用潛力

基于區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)傳感和分析、深度學習，以及人工智能支持的城市功能和空間形態(tài)實時監(jiān)測等技術(shù)對于優(yōu)化城市管理和增強城市韌性至關(guān)重要。這些技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)城市環(huán)境的實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析和智能管理，提高能源利用效率，優(yōu)化交通系統(tǒng)，促進綠色建筑發(fā)展，有效減少城市熱島效應、碳排放和空氣污染的影響。

目前在城市熱、碳、污環(huán)境研究中，利用人工智能技術(shù)中的機器學習和深度學習算法分析數(shù)據(jù)的方法越來越普及。研究主要集中在幾個方面，包括機器學習算法、深度學習算法、數(shù)據(jù)融合和多源數(shù)據(jù)分析等。

新一代信息技術(shù)在智能優(yōu)化與協(xié)同調(diào)度、數(shù)據(jù)融合與分析、實時監(jiān)控與反饋、決策支持與模擬等方面具有很強的優(yōu)勢。新一代信息技術(shù)可以集成來自不同來源的數(shù)據(jù)，使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行深度挖掘，能夠有效幫助識別和理解復雜的環(huán)境問題，支持更精確的決策制定。另外，新一代信息技術(shù)能夠創(chuàng)建虛擬仿真環(huán)境，幫助決策者模擬不同方案的效果，預測各類干預措施的長期影響，支持科學決策，降低了決策風險，實現(xiàn)城市熱、碳、污多方面的綜合減排與優(yōu)化。

未來城市環(huán)境研究將更加注重智能化監(jiān)測、大數(shù)據(jù)應用和跨學科合作。通過實時在城市范圍內(nèi)采集和分析“熱—碳—污”數(shù)據(jù)，可以深入探討城市熱島效應、碳排放、空氣污染傳播等科學問題，并研究這些問題與城市規(guī)劃、建筑設計和環(huán)境管理的關(guān)系，為制定適應性規(guī)劃和提高城市環(huán)境質(zhì)量的策略提供支持。

3 城市熱、碳、污協(xié)同降減的規(guī)劃應對

3.1 城市空間形態(tài)新視角

為了應對氣候變化的挑戰(zhàn)，通過城市規(guī)劃和設計減少城市熱島效應、碳排放和污染的負面影響，實現(xiàn)城市環(huán)境的協(xié)同降減是至關(guān)重要的。

一些學者開始研究城市形態(tài)與減緩熱島效應、減少碳排放和污染等雙重或多重目標之間的定量關(guān)聯(lián)。這些研究旨在通過規(guī)劃和建設城市通風廊道系統(tǒng)，減少城市熱島效應和空氣污染，提高城市的居住舒適度，并促進氣候適應性城市設計的發(fā)展和科學性。同時，結(jié)合減污和降碳的雙重目標，利用GIS技術(shù)和空間自相關(guān)方法研究其空間分布格局，并應用空間計量模型探索其驅(qū)動因素。此外，利用遙感數(shù)據(jù)反演多種生態(tài)效應指標，采用統(tǒng)計模型分析城市空間形態(tài)參數(shù)與生態(tài)效應之間的關(guān)系，并應用多目標優(yōu)化框架確定最佳的城市空間形態(tài)，為特定城市更新試驗區(qū)提供優(yōu)化設計建議。

基于“熱—碳—污”協(xié)同減降的城市空間形態(tài)優(yōu)化模擬與規(guī)劃能夠提供更加可持續(xù)的發(fā)展路徑，促進城市資源利用效率的提升和環(huán)境質(zhì)量的改善。因此，通過將城市空間形態(tài)與熱緩減、降碳、減污等目標一起研究，可以在城市規(guī)劃和設計中綜合考慮多個目標。不僅可以優(yōu)化城市熱環(huán)境和空氣質(zhì)量，還可以提高能源利用效率和資源循環(huán)利用，另外還可以促進協(xié)同效應的產(chǎn)生。

新一代信息技術(shù)，特別是人工智能技術(shù)，可以通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)精準的環(huán)境預測和資源優(yōu)化，提升規(guī)劃的科學性和準確性?；趯崟r數(shù)據(jù)的動態(tài)調(diào)整能力使得規(guī)劃對策能夠靈活應對變化的環(huán)境條件，從而提高實施效果。另外，與單目標治理，“熱—碳—污”多目標協(xié)同治理存在更為復雜的相互作用和潛在的目標沖突。通過綜合考慮各個目標之間的相互關(guān)系，可以制定出更加全面和有效的規(guī)劃對策。因此，針對城市空間形態(tài)參數(shù)、城市“熱—碳—污”空間分布及演化特征及其之間的相互作用機制，需要進行多尺度、多維度和高精度的研究。融合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)成為必然趨勢，并顯得日益重要。利用大數(shù)據(jù)挖掘和分析，可以建立大氣污染與氣候變化、城市熱島效應等之間的關(guān)系模型，從而支持多目標多情景的預測。借助人工智能技術(shù)，能夠構(gòu)建精確的“熱—碳—污”環(huán)境模型，并預測熱島效應、碳排放量和空氣污染物的空間分布和變化趨勢。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和人工智能算法（如隨機森林回歸、人工智能決策樹等）的發(fā)展，城市規(guī)劃面臨著許多新的機遇和挑戰(zhàn)。在未來的學科發(fā)展中，基于AI+“規(guī)劃和設計”將成為城鄉(xiāng)規(guī)劃學科重要的發(fā)展方向，也是城鄉(xiāng)規(guī)劃理論與技術(shù)融合創(chuàng)新的新興領(lǐng)域。另外，城市空間形態(tài)對“熱—碳—污”影響的研究展示出多尺度空間效應。針對不同的空間尺度，需要提出合適的模型建議，分析并確定有效且可操作的優(yōu)化策略和工具。

綜上所述，國內(nèi)外相關(guān)研究通常按照“特征識別—影響因素—作用機制—優(yōu)化策略”的邏輯線索進行城市空間形態(tài)與“熱—碳—污”關(guān)聯(lián)研究，其研究內(nèi)容和方法日益多樣化。從研究趨勢來看，也逐漸向多目標協(xié)同增效的系統(tǒng)性研究過渡。

3.2 面臨的問題及挑戰(zhàn)

對于中國大城市而言，針對“熱—碳—污”協(xié)同減少目標的城市空間形態(tài)多維度優(yōu)化方法仍處于起步階段，需要深入解決和探索以下問題。

首先，城市空間形態(tài)的優(yōu)化必須考慮城市存量更新的背景，并在“熱緩減—碳減排—降污”的多目標協(xié)同增效下進行耦合，以更加突出城市生態(tài)環(huán)境的多目標協(xié)同治理需求。現(xiàn)有研究多局限于單一空間尺度、單一目標或雙目標組合的研究，未能充分考慮城市在不同尺度下“熱—碳—污”生成及其演變機理的空間異質(zhì)性。此外，“熱—碳—污”數(shù)據(jù)采集方式的局限性增加了原始多源數(shù)據(jù)的采集難度，影響了對相應尺度城市空間形態(tài)指標優(yōu)化分析研究的支持。

其次，目前的多尺度多維度城市空間形態(tài)指標篩選仍存在局部性和片面性，對空間形態(tài)指標的典型性和合理性選擇仍需進一步審慎推敲。不同城市空間形態(tài)指標在不同時間空間尺度和多維度（二維空間、三維空間或社會經(jīng)濟維度等）下對“熱—碳—污”生態(tài)效應的影響程度及作用機理尚不清晰。某些空間形態(tài)指標可能在短期內(nèi)對“熱—碳—污”效應產(chǎn)生顯著影響，而在長期效果上則不顯著。

最后，迫切需要深入探討不同空間尺度下城市空間形態(tài)與城市熱島效應、碳排放量以及空氣污染物濃度的耦合關(guān)系及機制，定量分析關(guān)鍵城市空間形態(tài)指標對不同生態(tài)效應影響的最佳空間尺度。

針對以上3個問題，為保障多尺度多維度視角下城市空間形態(tài)優(yōu)化的精準度，提高“熱緩減—碳減排—降污”空間規(guī)劃應對的決策質(zhì)量，可基于大數(shù)據(jù)及“熱—碳—污”為知識驅(qū)動的融合框架，重構(gòu)長周期、高空間分辨率且年際季相可比的“熱—碳—污”綜合數(shù)據(jù)集；利用機器學習智能識別覆蓋城市建成環(huán)境宏觀、中觀、微觀局地熱島、高碳排放區(qū)、高污染區(qū)的長周期差異化表現(xiàn)空間，精準厘清決定不同尺度和功能城市空間不同維度“熱—碳—污”的關(guān)鍵調(diào)控指標及其有效作用區(qū)間；并從城市宏觀層面提出城市空間結(jié)構(gòu)和總量控制的優(yōu)化對策，基于城市中微觀尺度，提出面向多目標組合和多場景差異化實踐需求的規(guī)劃調(diào)控技術(shù)。

4 結(jié)論

1）“熱—碳—污”問題的有效治理必須采取綜合性的多目標協(xié)同策略。多目標協(xié)同治理能夠更好地兼顧熱島效應、碳排放和空氣污染，從而實現(xiàn)城市環(huán)境的整體改善。

2）新一代信息技術(shù)，如大數(shù)據(jù)和機器學習，在識別和分析城市空間形態(tài)對“熱—碳—污”效應的影響方面具有顯著優(yōu)勢。

3）多尺度和多維度的分析方法對于優(yōu)化城市空間形態(tài)至關(guān)重要。研究強調(diào)在不同尺度和多維度下進行“熱—碳—污”目標協(xié)同的必要性，這有助于揭示不同空間尺度下的關(guān)鍵調(diào)控指標及其作用機制。

4）當前的數(shù)據(jù)采集方法和模型構(gòu)建仍存在局限性，如數(shù)據(jù)的空間覆蓋不足、指標選擇不完善等。這些挑戰(zhàn)影響了研究的全面性和準確性，未來需要在數(shù)據(jù)整合和模型優(yōu)化方面進行更多探索。

未來研究可以主要關(guān)注以下方面：

• 首先，應進一步探索多目標協(xié)同治理的理論框架和方法，尤其是在不同城市規(guī)模和環(huán)境條件下的應用。

• 其次，建議繼續(xù)挖掘新技術(shù)在城市治理中的應用潛力，如高分辨率遙感數(shù)據(jù)、智能傳感器網(wǎng)絡等。

• 最后，推動跨學科合作，結(jié)合城市規(guī)劃、環(huán)境科學、信息技術(shù)等領(lǐng)域的知識，以全面應對“熱—碳—污”問題。

整合可持續(xù)發(fā)展目標與新一代信息技術(shù)，通過多方協(xié)同和創(chuàng)新應用，不僅能夠有效應對中國城市面臨的“熱—碳—污”問題，而且為實現(xiàn)可持續(xù)城市發(fā)展提供重要支持。從多維度城市空間形態(tài)視角出發(fā)，綜合多尺度開展“熱—碳—污”多目標協(xié)同降減的規(guī)劃響應研究，已成為解決中國城市環(huán)境挑戰(zhàn)的關(guān)鍵路徑。

本文作者：王偉武、何杰、厲華笑

作者簡介：王偉武，浙江大學城鄉(xiāng)規(guī)劃理論與技術(shù)研究所，副教授，研究方向為國土空間規(guī)劃與城鄉(xiāng)規(guī)劃設計，大數(shù)據(jù)分析與AI?Planning，城市高溫場、風場、污染場三維精細化模擬研究等。

文章來 源 ： 王偉武, 何杰, 厲華笑. 整合可持續(xù)發(fā)展目標和新一代信息技術(shù)體系，實現(xiàn)城市“熱—碳—污”協(xié)同降減[J]. 科技導報, 2025, 43(22): 52?58 .

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