评估城市土地利用情景下二氧化碳减排与颗粒物2.5浓度降低的协同效益:来自中国西安的证据

【字体: 时间:2026年03月03日 来源:Sustainable Cities and Society 12

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  本研究以西安13个区县为对象,通过集成土地模拟、空气质量预测和成本效益评估,比较了五种土地利用情景对CO2和PM2.5的影响,发现紧凑发展和生态恢复能提升协同效益,为快速城市化城市提供政策参考。

  
赵雪|邵碧琳|苏佳|曾慧斌|戴宏斌
西安建筑科技大学管理学院,中国西安710055

摘要

城市空间规划可以通过引导建筑用地和生态用地来减少与土地利用相关的二氧化碳(CO2)排放和细颗粒物(PM2.5)暴露。然而,不同路径的成本效益和协同效益尚未得到充分量化。本研究以中国西安的13个区县为研究对象,通过整合土地利用模拟、空气质量预测以及成本和健康效益评估,开发了一个基于情景的分析框架,对2030年和2035年的五种土地利用方案(S0–S4)进行了评估。这些方案代表了在整个区县范围内一致应用的城市发展路径,评估结果在区县层面进行。土地利用变化采用Opti-LEAS–Markov–CA模型进行模拟,二氧化碳排放量则根据土地利用排放系数估算。年均PM2.5浓度通过双机器学习固定效应(DML-FE)模型进行预测,该模型能够捕捉建筑密度、生态用地比例和产业结构对PM2.5浓度的非线性影响。通过边际减排成本和支付意愿参数计算出每种方案的净效益指数。研究结果表明,未来城市发展可能呈现紧凑型平原发展、山地修复和走廊引导扩张的趋势。在某些区域,紧凑型增长和产业升级提高了成本效益,但未能解决城市核心区和北部工业带的污染问题。生态修复在秦岭-渭河走廊形成了连续的低排放、低PM2.5带,但成本较高。综合方案在大多数人口密集的区县实现了二氧化碳和PM2.5的同时减排,并形成了最大的高净效益区域。

缩写说明

BAU照常发展
CO2二氧化碳LU-CE与土地利用相关的碳排放
AFOLU农业、林业及其他土地利用Opti-LEAS优化土地利用扩张策略
PM2.5细颗粒物(PM2.5MAE平均绝对误差
RESDC资源与环境科学数据中心PLUS斑块生成土地利用模拟(PLUS)模型
LUCC土地利用与土地覆盖变化InVEST生态系统服务与权衡的综合评估
GIS地理信息系统IPCC政府间气候变化专门委员会

研究区域

西安被选为研究核心区域。西安位于中国西北部的关中平原中部,地理坐标为东经107.40°–109.49°,北纬33.42°–34.45°,行政上划分为11个区和2个县,总面积为10,752平方公里(图1;表1)。该市包括雁塔和渭阳等典型的城市核心区,以及蓝田和周至等过渡性生态区,作为国家中心城市,承担着行政、经济等多重功能。

区域环境建模

本节总结了用于描述西安各区县环境状况的关键预测系统。这些指标分为人为驱动因素(由社会经济和可达性变量表示)和生物物理约束(由地形-气候-生态因素体现),共同支持后续的土地利用建模和差异化治理单元的识别。社会经济和交通可达性因素,以及自然因素

驱动因素的贡献分析

图9显示了不同驱动因素对六类土地利用扩张概率的相对贡献。总体而言,与人类活动和可达性相关的因素(NTL、PopDensity、Dist_Gov以及距主要道路的距离)对建筑用地扩张的贡献最大,表明未来的扩张将主要集中在交通走廊和多中心节点周围;因此,预计碳排放和PM2.5将进一步集中在这些区域。

结论

本研究开发了一个综合框架,结合了基于Opti-LEAS和Markov模型的多情景土地利用模拟、双机器学习模型(含固定效应)以及成本和健康效益评估模块。利用西安13个区县的数据,系统地分析了2030年和2035年不同城市空间规划方案下与土地利用相关的二氧化碳排放和PM2.5暴露的联合响应,并评估了减排成本。

数据可用性

数据可应要求提供。

作者贡献说明

赵雪:方法论、正式分析、可视化、软件、初稿撰写。邵碧琳:概念构思、监督、可视化。苏佳:方法论、可视化。曾慧斌:方法论、软件。戴宏斌:数据管理、验证。

未引用参考文献

黄、安德森和张,2018年;李、巴基利亚、朴和洪,2024年;刘等人,2024年;恩达穆齐、阿基马纳、加洪古和比梅尼马纳,2024年;吴、何、谭和郑,2024年;谢等人,2016年;徐等人,2022年;张等人,2025年

CRediT作者贡献说明

赵雪:初稿撰写、可视化、软件、方法论、正式分析。邵碧琳:可视化、监督、概念构思。苏佳:可视化、方法论。曾慧斌:软件、方法论。戴宏斌:数据管理、验证。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了中国国家自然科学基金(项目编号72504216)、陕西省自然科学基础研究计划(项目编号2025JC-YBMS-830)、陕西省教育厅人文社会科学专项计划(项目编号24JK0131)以及重庆市自然科学基金(项目编号CSTB2025NSCQ-GPX0990)的支持。
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