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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
ID：64
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-09 10:38:51 Hits：2473
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 14:10（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S8 主题8、人文地理与区域高质量发展 »
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Abstract
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。
Keywords
城市形态,碳排放,机器学习,边际效应
Speaker
蔡萌
讲师 武汉大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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