整合可持續發展目標和新一代信息技術體系，實現城市“熱—碳—污”協同降減

原文發表于《科技導報》2025 年第22 期 《 整合可持續發展目標和新一代信息技術體系，實現城市“熱—碳—污”協同降減 》

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的新視角出發，綜合評述了多尺度、多維度下“熱—碳—污”協同規劃的理論、技術與應用，同時指出當前研究在數據整合、視角融合與目標協同等方面仍存在局限。進一步從理論與方法創新、數據技術融合、實踐與政策協同三方面展望未來挑戰，為我國城市多目標協同治理與可持續發展提供創新思路。

聯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，加劇了城市生態系統受到的壓力和負面影響，導致城市區域普遍出現了顯著的熱島效應、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，中國生態文明建設正重點突出降碳戰略，推動減污降碳協同增效，促進經濟社會全面向綠色轉型，實現生態環境質量由量變向質變的重要轉折。在此背景下，城市生態環境多目標治理的緊迫性進一步顯現。

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。實現城市“熱—碳—污”協同降減，對于促進中國經濟的綠色轉型、提高居民生活質量、提升城市競爭力具有重要意義。

1 全球發展議程與城市熱、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、碳排放和環境污染問題日益嚴重，對人類社會和自然環境構成了巨大挑戰。在這一背景下，聯合國提出了17個可持續發展目標（SDGs），旨在促進全球經濟、社會和環境的協調發展，其中包括減少溫室氣體排放、提高空氣質量以及增強城市韌性等目標。城市“熱—碳—污”降減與多個SDGs具有內在聯系（圖1）。因此，城市“熱—碳—污”降減不僅有助于實現SDGs，還能顯著提升城市居民的生活質量，提供良好健康與福祉，推動更加包容和可持續的城市發展。

圖1 “熱—碳—污”協同降減與聯合國可持續發展目標之間的對應關系

2 新一代信息技術對熱、碳、污協同降減的應用潛力

基于區塊鏈、數據傳感和分析、深度學習，以及人工智能支持的城市功能和空間形態實時監測等技術對于優化城市管理和增強城市韌性至關重要。這些技術能夠實現城市環境的實時監測、數據分析和智能管理，提高能源利用效率，優化交通系統，促進綠色建筑發展，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、污環境研究中，利用人工智能技術中的機器學習和深度學習算法分析數據的方法越來越普及。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、數據融合和多源數據分析等。

新一代信息技術在智能優化與協同調度、數據融合與分析、實時監控與反饋、決策支持與模擬等方面具有很強的優勢。新一代信息技術可以集成來自不同來源的數據，使用大數據分析技術進行深度挖掘，能夠有效幫助識別和理解復雜的環境問題，支持更精確的決策制定。另外，新一代信息技術能夠創建虛擬仿真環境，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，實現城市熱、碳、污多方面的綜合減排與優化。

未來城市環境研究將更加注重智能化監測、大數據應用和跨學科合作。通過實時在城市范圍內采集和分析“熱—碳—污”數據，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劃、建筑設計和環境管理的關系，為制定適應性規劃和提高城市環境質量的策略提供支持。

3 城市熱、碳、污協同降減的規劃應對

3.1 城市空間形態新視角

為了應對氣候變化的挑戰，通過城市規劃和設計減少城市熱島效應、碳排放和污染的負面影響，實現城市環境的協同降減是至關重要的。

一些學者開始研究城市形態與減緩熱島效應、減少碳排放和污染等雙重或多重目標之間的定量關聯。這些研究旨在通過規劃和建設城市通風廊道系統，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展和科學性。同時，結合減污和降碳的雙重目標，利用GIS技術和空間自相關方法研究其空間分布格局，并應用空間計量模型探索其驅動因素。此外，利用遙感數據反演多種生態效應指標，采用統計模型分析城市空間形態參數與生態效應之間的關系，并應用多目標優化框架確定最佳的城市空間形態，為特定城市更新試驗區提供優化設計建議。

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

新一代信息技術，特別是人工智能技術，可以通過大數據分析實現精準的環境預測和資源優化，提升規劃的科學性和準確性。基于實時數據的動態調整能力使得規劃對策能夠靈活應對變化的環境條件，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系，可以制定出更加全面和有效的規劃對策。因此，針對城市空間形態參數、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。融合大數據和人工智能技術成為必然趨勢，并顯得日益重要。利用大數據挖掘和分析，可以建立大氣污染與氣候變化、城市熱島效應等之間的關系模型，從而支持多目標多情景的預測。借助人工智能技術，能夠構建精確的“熱—碳—污”環境模型，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、大數據和人工智能算法（如隨機森林回歸、人工智能決策樹等）的發展，城市規劃面臨著許多新的機遇和挑戰。在未來的學科發展中，基于AI+“規劃和設計”將成為城鄉規劃學科重要的發展方向，也是城鄉規劃理論與技術融合創新的新興領域。另外，城市空間形態對“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化策略和工具。

綜上所述，國內外相關研究通常按照“特征識別—影響因素—作用機制—優化策略”的邏輯線索進行城市空間形態與“熱—碳—污”關聯研究，其研究內容和方法日益多樣化。從研究趨勢來看，也逐漸向多目標協同增效的系統性研究過渡。

3.2 面臨的問題及挑戰

對于中國大城市而言，針對“熱—碳—污”協同減少目標的城市空間形態多維度優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，城市空間形態的優化必須考慮城市存量更新的背景，并在“熱緩減—碳減排—降污”的多目標協同增效下進行耦合，以更加突出城市生態環境的多目標協同治理需求。現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性。此外，“熱—碳—污”數據采集方式的局限性增加了原始多源數據的采集難度，影響了對相應尺度城市空間形態指標優化分析研究的支持。

其次，目前的多尺度多維度城市空間形態指標篩選仍存在局部性和片面性，對空間形態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、三維空間或社會經濟維度等）下對“熱—碳—污”生態效應的影響程度及作用機理尚不清晰。某些空間形態指標可能在短期內對“熱—碳—污”效應產生顯著影響，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與城市熱島效應、碳排放量以及空氣污染物濃度的耦合關系及機制，定量分析關鍵城市空間形態指標對不同生態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優化的精準度，提高“熱緩減—碳減排—降污”空間規劃應對的決策質量，可基于大數據及“熱—碳—污”為知識驅動的融合框架，重構長周期、高空間分辨率且年際季相可比的“熱—碳—污”綜合數據集；利用機器學習智能識別覆蓋城市建成環境宏觀、中觀、微觀局地熱島、高碳排放區、高污染區的長周期差異化表現空間，精準厘清決定不同尺度和功能城市空間不同維度“熱—碳—污”的關鍵調控指標及其有效作用區間；并從城市宏觀層面提出城市空間結構和總量控制的優化對策，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劃調控技術。

4 結論

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

2）新一代信息技術，如大數據和機器學習，在識別和分析城市空間形態對“熱—碳—污”效應的影響方面具有顯著優勢。

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

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

未來研究可以主要關注以下方面：

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

• 其次，建議繼續挖掘新技術在城市治理中的應用潛力，如高分辨率遙感數據、智能傳感器網絡等。

• 最后，推動跨學科合作，結合城市規劃、環境科學、信息技術等領域的知識，以全面應對“熱—碳—污”問題。

整合可持續發展目標與新一代信息技術，通過多方協同和創新應用，不僅能夠有效應對中國城市面臨的“熱—碳—污”問題，而且為實現可持續城市發展提供重要支持。從多維度城市空間形態視角出發，綜合多尺度開展“熱—碳—污”多目標協同降減的規劃響應研究，已成為解決中國城市環境挑戰的關鍵路徑。

本文作者：王偉武、何杰、厲華笑

作者簡介：王偉武，浙江大學城鄉規劃理論與技術研究所，副教授，研究方向為國土空間規劃與城鄉規劃設計，大數據分析與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. 整合可持續發展目標和新一代信息技術體系，實現城市“熱—碳—污”協同降減[J]. 科技導報, 2025, 43(22): 52?58 .

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