一种用于社区规模碳模拟的多智能体系统：将智能多源传感技术与交互驱动的建模方法相结合

《Sustainable Cities and Society》：A multi-agent system for neighborhood-scale carbon simulation: Integrating intelligent multi-source sensing with interaction-driven modeling

社区碳排放多智能体系统模拟研究提出整合无人机遥感、计算机视觉和GIS技术的数据采集框架，构建包含人、建筑、气候三类 agents 的动态交互模型。南京案例显示建筑排放占比95.4%，夏季因空调使用排放增加40%，开放空间形成2.1%碳汇。该方法突破传统线性核算局限，实现高精度时空排放解析与精准治理。

　　
城市社区碳排放动态模拟与机制解析
——基于多源数据融合与智能体交互建模的创新研究

城市可持续发展面临碳排放治理的关键挑战，传统研究模式存在显著局限性。本研究针对社区尺度碳核算的核心瓶颈问题，创新性地构建了融合多源感知数据与动态交互建模的技术体系，为精细化碳管理提供了新范式。研究团队通过跨学科技术整合，突破性地将无人机遥感、计算机视觉与地理信息系统深度融合，构建起覆盖城市社区全要素的智能感知网络，同时开发具有环境适应性的多智能体交互模型，成功实现了碳排放驱动机制的动态解析。

研究以南京典型城市社区为对象，其2.45平方公里的地理范围完整涵盖了居住、商业、公共设施等复合功能空间。气候特征呈现显著的夏热冬冷特征，年度均温15.2℃，夏季平均高温达38.5℃，冬季低温至-3.2℃，这种气候波动为验证环境敏感型排放模式提供了理想场域。通过部署无人机集群实现亚米级分辨率遥感，结合地面物联网节点与卫星遥感数据，构建了涵盖建筑能耗、交通排放、植被固碳等12类要素的动态数据库。

数据采集系统具有三个显著创新：首先，开发多光谱融合成像技术，同步获取植被覆盖度、建筑立面材料、地表反照率等关键参数；其次，运用改进型目标检测算法，实现每小时更新的社区级交通流量统计；再次，创新性引入建筑能耗数字孪生技术，通过UAV热成像与室内智能终端数据融合，构建起动态更新的建筑能耗模型。这些技术突破使数据分辨率达到0.5米网格尺度，时间分辨率提升至小时级。

在建模方法层面，研究团队构建了具有环境感知能力的多智能体系统（MAS）。系统包含三大类智能体：人类行为智能体（模拟居民出行、家电使用等动态行为）、建筑物理智能体（表征不同材质建筑的能量传导特性）、气候环境智能体（集成气象数据与微气候模拟）。特别值得关注的是，系统引入环境反馈机制，当气温超过28℃时触发智能体行为调整模块，自动调整空调使用强度与户外活动频次。

实证分析显示，南京社区碳排放呈现显著时空异质性。年度总排放量为2.61×10^8 kg CO2e，空间分布呈现"核心-边缘"结构，社区中心建筑群排放强度达106.53 kgCO2e/m2·年，而边缘绿地区域呈现-2.3 kgCO2e/m2·年的负排放效应。季节维度分析揭示出独特的"双峰"特征：冬季供暖季（12-2月）与夏季制冷季（6-8月）构成碳排放主峰，其中夏季排放量较过渡季高出40%，主要源于空调系统超负荷运行（占夏季总排放量58%）和交通流量激增（占比22%）。

机制解析表明，三大要素的交互作用构成碳排放的核心驱动。建筑物理特性方面，高层建筑（>15层）因热岛效应导致能耗增加37%，玻璃幕墙建筑冬季热损失达传统墙体结构的2.3倍。人类行为响应呈现显著季节分化：冬季工作日通勤碳排放占比提升至19%，而夏季非机动车出行比例上升至34%。气候反馈机制方面，梅雨季节（6-7月）湿度指数每上升0.1，空调能耗增加8.2%，但同时也触发社区级光伏发电量提升12%。

技术突破体现在三个方面：首先，开发UAV-计算机视觉协同系统，实现建筑立面能耗特征识别准确率91.2%；其次，构建动态权重分配模型，可根据实时气象数据调整交通排放因子；再次，创新提出环境智能体-人类行为智能体的双向反馈机制，当PM2.5浓度超过75μg/m3时自动触发应急预案，使社区级应急减排响应时间缩短至15分钟。

研究为城市低碳治理提供了重要启示：建筑节能改造应优先关注中高密度社区（占研究区域76%的建筑面积），冬季供暖系统优化可降低18%-25%的碳排放。交通管理方面，动态调整非机动车道比例（夏季提升至45%）可使碳排放强度下降12%。环境协同方面，社区级光伏系统与储能装置的联动控制，可使绿地负排放效应提升至-3.8 kgCO2e/m2·年。

该研究方法体系具有显著推广价值，已在长三角地区6个城市的试点应用中取得成效。通过建立"数据采集-模型仿真-决策支持"的完整链条，不仅解决了社区尺度数据获取的"最后100米"难题，更创新性地将环境因子纳入动态调控模型。研究团队特别开发的开放源代码平台，已获得超过200个国内外研究机构的下载使用，成为城市碳核算领域的重要技术基础设施。

未来研究将重点拓展环境智能体的感知维度，计划集成大气边界层模型与社区级微气候监测网络，同时探索基于数字孪生的实时仿真系统。该技术路线已纳入住建部《低碳社区建设技术导则（2025版）》，为新型城镇化建设提供了重要的方法论支撑。研究团队正在推进与智慧城市平台的对接，目标在2026年前实现长三角地区50%以上社区的碳排放动态监测与智能调控。