成果简介

近日，课题组朱星航等人在Sustainable Cities and Society期刊，发表题为“Spatiotemporal variations of carbon dioxide (CO2) at urban neighborhood scale: Characterization of distribution patterns and contributions of emission sources”的学术论文。该研究结合国民发展与前沿领域对碳排放研究的高度需求，基于交通专业优势与课题组实测仪器储备，对临近交通源的不同城市用地（城市住宅区、城市临街区、城市绿化区）进行了时间跨度长达数月的气候、道路交通、大气CO2等多维大数据的实地收集，利用地图匹配、像素识别等技术完成抽象土地的参数量化，并将所得大数据投入机器学习算法，由此量化挖掘出不同碳源与碳汇对城市CO2时空布局的影响程度。 该研究所发表的Sustainable Cities and Society期刊是城市规划领域JCR一区期刊以及中科院工程技术类一区期刊，影响因子(IF)为10.696。

引言

2020年9月，我国提出要在2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。在此背景下，国家生态环境部及地方单位在全国开展碳排放监测。在此基础上，诸多学者开展了一系列深入研究。然而，对于城市街区范围内的碳排放监测及其时空分布涉及较少，尤其城市土地利用与碳排放的相互关系仍然有待深入探讨。在此动机下，本研究利用便携式碳排放设备，对城市临街社区碳排放进行研究。

主要成果及结论

该研究利用便携式碳排放监测设备，对涵盖不同土地利用类型的2km×2km的城市区域进行了CO2浓度的移动测量，分别探讨了城市路边、住宅和绿地区域CO2的时空分布规律。

实测结果显示，晚间（UTC+8，当地时间17-18时）的CO2浓度高于中午（当地时间11-12时）的浓度，且冬季的CO2浓度高于夏季。在空间分布差异上，路边地区的CO2浓度水平最高，为452.66 ± 20.59 ppm，其次是住宅区（436.34 ± 27.02 ppm）和绿地地区（428.98 ± 20.49 ppm）。

图1 城市三种土地利用中CO2浓度的时空分布箱型图 （白色背景区：11-12时；灰色背景区：18-19时）

此外，实测结果也表明，交通源带来了更多的碳排放，并导致CO2浓度的显著增加，而城市绿地则引起了更多的碳吸收，并降低了CO2浓度。随后本研究对路边交通量流量和CO2浓度进行深入研究，发现两者呈现出强烈的正相关（R2=0.86），表明了交通源对碳排放的重要贡献。

图2 路边地区的交通量和二氧化碳浓度的相关性 （a）路边地区的六条车道；（b）回归分析拟合图

最后，研究运用了两个机器学习模型，即随机森林和eXtreme Gradient Boost，以量化不同碳排放源对二氧化碳分布的单独贡献，包括交通流量、绿化率和家庭能源消耗。该部分的研究结论主要基于碳排放源分布复杂的城市住宅区。结果显示，与交通有关的碳排放是最重要的影响因素，对环境中CO2浓度的影响性约占60%，其次是绿化率（20%）和家用能源消耗（10%）。这些研究结果可以为城市街区二氧化碳的时空分布和来源贡献提供见解，并显示了在小尺度城市土地上减少不同源头碳排放的巨大潜力，也证实了机器学习方法对多因素影响性挖掘的应用能力。

图3 三个住宅用地的CO2浓度时空分布图

图4 机器学习预测结果与因素贡献度结论

小结

以往城市CO2的相关研究依赖于稀疏的监测站定点数据，无法对CO2的时空分布进行精细的研究，更无法分辨出不同排放源的具体影响。基于上述考虑，本研究在2km×2km的城市区域进行了大气移动测量，分别记录不同类型的土地利用下CO2的浓度。此外，两个机器学习模型（即随机森林和eXtreme Gradient Boost）都被用来研究不同排放源对城市邻里尺度下CO2分布的贡献，包括交通流、绿化率和家庭能源消耗。这些定量结果有助于阐明城市CO2时空分布的形成机制，并提出有针对性的碳减排建议，对低碳城市、低碳社区的建设提供参考。

论文链接

https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103646

论文引用方式

Zhu X. H., Lu K. F., Peng Z. R., He, H.D., Xu, S. Q. (2022). Spatiotemporal variations of carbon dioxide at Urban neighborhood scale: Characterization of distribution patterns and contributions of emission sources. Sustainable Cites and Society, 78:103646

第一作者：朱星航 硕士研究生

研究方向：机动车交通碳排放、城市交通大数据分析与土地利用规划

个人照片：