《Sustainable Cities and Society》：Assessing CO
2 mitigation and PM
2.5 exposure reduction co-benefits under urban land-use scenarios: Evidence from Xi’an, China
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本研究以西安13個(gè)區(qū)縣為對(duì)象，通過集成土地模擬、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)和成本效益評(píng)估，比較了五種土地利用情景對(duì)CO2和PM2.5的影響，發(fā)現(xiàn)緊湊發(fā)展和生態(tài)恢復(fù)能提升協(xié)同效益，為快速城市化城市提供政策參考。
趙雪|邵碧琳|蘇佳|曾慧斌|戴宏斌
西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院，中國(guó)西安710055
摘要
城市空間規(guī)劃可以通過引導(dǎo)建筑用地和生態(tài)用地來減少與土地利用相關(guān)的二氧化碳（CO2）排放和細(xì)顆粒物（PM2.5）暴露。然而，不同路徑的成本效益和協(xié)同效益尚未得到充分量化。本研究以中國(guó)西安的13個(gè)區(qū)縣為研究對(duì)象，通過整合土地利用模擬、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)以及成本和健康效益評(píng)估，開發(fā)了一個(gè)基于情景的分析框架，對(duì)2030年和2035年的五種土地利用方案（S0–S4）進(jìn)行了評(píng)估。這些方案代表了在整個(gè)區(qū)縣范圍內(nèi)一致應(yīng)用的城市發(fā)展路徑，評(píng)估結(jié)果在區(qū)縣層面進(jìn)行。土地利用變化采用Opti-LEAS–Markov–CA模型進(jìn)行模擬，二氧化碳排放量則根據(jù)土地利用排放系數(shù)估算。年均PM2.5濃度通過雙機(jī)器學(xué)習(xí)固定效應(yīng)（DML-FE）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，該模型能夠捕捉建筑密度、生態(tài)用地比例和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)PM2.5濃度的非線性影響。通過邊際減排成本和支付意愿參數(shù)計(jì)算出每種方案的凈效益指數(shù)。研究結(jié)果表明，未來城市發(fā)展可能呈現(xiàn)緊湊型平原發(fā)展、山地修復(fù)和走廊引導(dǎo)擴(kuò)張的趨勢(shì)。在某些區(qū)域，緊湊型增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)提高了成本效益，但未能解決城市核心區(qū)和北部工業(yè)帶的污染問題。生態(tài)修復(fù)在秦嶺-渭河走廊形成了連續(xù)的低排放、低PM2.5帶，但成本較高。綜合方案在大多數(shù)人口密集的區(qū)縣實(shí)現(xiàn)了二氧化碳和PM2.5的同時(shí)減排，并形成了最大的高凈效益區(qū)域。
縮寫說明
| BAU | 照常發(fā)展 |
| CO2 | 二氧化碳 | LU-CE | 與土地利用相關(guān)的碳排放 |
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| AFOLU | 農(nóng)業(yè)、林業(yè)及其他土地利用 | Opti-LEAS | 優(yōu)化土地利用擴(kuò)張策略 |
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| PM2.5 | 細(xì)顆粒物（PM2.5） | MAE | 平均絕對(duì)誤差 |
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| RESDC | 資源與環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心 | PLUS | 斑塊生成土地利用模擬（PLUS）模型 |
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| LUCC | 土地利用與土地覆蓋變化 | InVEST | 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與權(quán)衡的綜合評(píng)估 |
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| GIS | 地理信息系統(tǒng) | IPCC | 政府間氣候變化專門委員會(huì) |
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研究區(qū)域
西安被選為研究核心區(qū)域。西安位于中國(guó)西北部的關(guān)中平原中部，地理坐標(biāo)為東經(jīng)107.40°–109.49°，北緯33.42°–34.45°，行政上劃分為11個(gè)區(qū)和2個(gè)縣，總面積為10,752平方公里（圖1；表1）。該市包括雁塔和渭陽等典型的城市核心區(qū)，以及藍(lán)田和周至等過渡性生態(tài)區(qū)，作為國(guó)家中心城市，承擔(dān)著行政、經(jīng)濟(jì)等多重功能。
區(qū)域環(huán)境建模
本節(jié)總結(jié)了用于描述西安各區(qū)縣環(huán)境狀況的關(guān)鍵預(yù)測(cè)系統(tǒng)。這些指標(biāo)分為人為驅(qū)動(dòng)因素（由社會(huì)經(jīng)濟(jì)和可達(dá)性變量表示）和生物物理約束（由地形-氣候-生態(tài)因素體現(xiàn)），共同支持后續(xù)的土地利用建模和差異化治理單元的識(shí)別。社會(huì)經(jīng)濟(jì)和交通可達(dá)性因素，以及自然因素
驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)分析
圖9顯示了不同驅(qū)動(dòng)因素對(duì)六類土地利用擴(kuò)張概率的相對(duì)貢獻(xiàn)。總體而言，與人類活動(dòng)和可達(dá)性相關(guān)的因素（NTL、PopDensity、Dist_Gov以及距主要道路的距離）對(duì)建筑用地?cái)U(kuò)張的貢獻(xiàn)最大，表明未來的擴(kuò)張將主要集中在交通走廊和多中心節(jié)點(diǎn)周圍；因此，預(yù)計(jì)碳排放和PM2.5將進(jìn)一步集中在這些區(qū)域。
結(jié)論
本研究開發(fā)了一個(gè)綜合框架，結(jié)合了基于Opti-LEAS和Markov模型的多情景土地利用模擬、雙機(jī)器學(xué)習(xí)模型（含固定效應(yīng)）以及成本和健康效益評(píng)估模塊。利用西安13個(gè)區(qū)縣的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地分析了2030年和2035年不同城市空間規(guī)劃方案下與土地利用相關(guān)的二氧化碳排放和PM2.5暴露的聯(lián)合響應(yīng)，并評(píng)估了減排成本。
數(shù)據(jù)可用性
數(shù)據(jù)可應(yīng)要求提供。
作者貢獻(xiàn)說明
趙雪：方法論、正式分析、可視化、軟件、初稿撰寫。邵碧琳：概念構(gòu)思、監(jiān)督、可視化。蘇佳：方法論、可視化。曾慧斌：方法論、軟件。戴宏斌：數(shù)據(jù)管理、驗(yàn)證。
未引用參考文獻(xiàn)
黃、安德森和張，2018年；李、巴基利亞、樸和洪，2024年；劉等人，2024年；恩達(dá)穆齊、阿基馬納、加洪古和比梅尼馬納，2024年；吳、何、譚和鄭，2024年；謝等人，2016年；徐等人，2022年；張等人，2025年
CRediT作者貢獻(xiàn)說明
趙雪：初稿撰寫、可視化、軟件、方法論、正式分析。邵碧琳：可視化、監(jiān)督、概念構(gòu)思。蘇佳：可視化、方法論。曾慧斌：軟件、方法論。戴宏斌：數(shù)據(jù)管理、驗(yàn)證。
利益沖突聲明
作者聲明沒有已知的財(cái)務(wù)利益沖突或個(gè)人關(guān)系可能影響本文的研究結(jié)果。
致謝
本研究得到了中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金（項(xiàng)目編號(hào)72504216）、陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃（項(xiàng)目編號(hào)2025JC-YBMS-830）、陜西省教育廳人文社會(huì)科學(xué)專項(xiàng)計(jì)劃（項(xiàng)目編號(hào)24JK0131）以及重慶市自然科學(xué)基金（項(xiàng)目編號(hào)CSTB2025NSCQ-GPX0990）的支持。
