碳中和城市的城市智能：数据、分析和气候行动之间的协同效应

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尽管城市仅覆盖约3%的陆地面积，但由于城市中高强度的生产和消费活动，它们产生了约72%的温室气体排放。气候行动的一个关键目标是实现碳中和：即个人、组织、企业、国家甚至全球范围内产生的二氧化碳净排放量为零的状态。如今，全球许多城市都制定了长期计划，通过升级基础设施、改善管理、优化运营和转变生活方式以实现更绿色的城市生活，成为碳中和城市 (Carbon Neutral Cities, CNC)。同时，数字技术和智慧城市应用的迅速发展改变了城市的规划、运营和治理。在碳中和的研究背景下，城市智能可以促进多系统协同作用，并最大限度地提高不同气候行动之间的协同效益。然而，由于缺乏关于这种能力如何支持城市实现碳中和的概念框架，城市智能的潜在价值尚未得到完全开发。

研究框架

首先，概述全球气候变化共识和相关的碳中和高层战略，为确立碳中和城市的愿景奠定了基础；其次，基于城市作为复杂系统体系的视角为本研究提供了一个理论框架，用于理解各个领域如何共同促成城市碳中和；最后，对城市智能的概念阐述进一步解释了数据、分析和行动的结合如何能够促进不同气候行动之间的协同效应 (图1)。

图1. 碳中和城市智能的研究框架。

1. 碳中和城市

1) 全球气候共识

关于碳中和的决策和行动源于全球、国家、区域和城市层面对气候变化的共识。不同国家相应制定了这一时期更可持续发展的国家战略。除了国际和国家层面的努力之外，人们愈加重视建立一个全球城市网络，以交流实现城市碳中和的经验。

2) 城市的碳中和

碳中和城市即通过减少初级碳排放和抵消残余排放，实现净零排放的城市。根据《全球社区规模温室气体排放清单协议》，可以在多个范围内估算特定城市的温室气体排放：

范围 1 是指其地理边界内来源的温室气体排放量；

范围 2 是指城市内用电、供暖、制冷产生的排放；

范围 3 是指在城市以外发生但由于其地理边界内的活动而产生的其他排放。

3) 智慧城市

智能城市概念起源于2008年，是 IBM 下一代城市基础设施愿景的一部分，通过基础设施和软件应用程序的各种数据互联构想更智能的城市。

2. 通向碳中和城市的途径

由于城市由复杂的多重系统体系 (System-of-Systems, SOS) 组成，城市向 CNC 的过渡充满了不确定性和复杂性。可借由 SOS 框架来阐释 CNC 与更大范围的地球健康之间的关系，包括内部、外部和中间效应 (图2)。

图2. 系统体系框架中的城市概念图。

通向 CNC 的途径涉及跨各种系统 (如能源、食品、废物、制造和自然保护) 的碳减排、碳汇和碳抵消的措施。直接碳减排依赖于能源结构的变化；碳汇通常依靠更多的生态方法来容纳、储存和吸收与碳相关的化合物；碳抵消则通过减少一个地点的碳排放来补偿一个地点。

协同作用是协调不同碳相关行动和实现 CNC 整体目标的关键。表1总结了基于先前研究确定的主要方法和协同作用。

表1. 城市中的主要碳中和的方法及相关协同作用。

考虑到城市复杂的生物物理、技术和社会因素，通向 CNC 的途径需要协同思维，结合线性问题解决 (关系思维)、进化场景 (发散思维) 和协同进化 (新兴思维) 来促进协同作用。

3. 碳中和城市的城市智能

1) 城市智能的构成

城市智能是一种通过感知信息、分析数据、生成知识以及指导响应、行为和决策以获得更好的城市结果的能力。它代表了一系列智能，包括数据智能、设计智能和人群智能，以及各种社会和技术因素。与智慧城市不同，城市智能强调基于城市动态的数字化和分析能力。特别是对于 CNC 而言，城市智能主要通过数据、分析和行动三个方面来支持城市实现碳中和的协同效应 (图3)。

图3. 碳中和城市的城市智能构成要素。

2) 城市智能在碳中和的作用

打破数据孤岛和信息不对称

城市智能可以通过数据收集和集成来创建更好的信息管理，以解决信息不对称和数据孤岛问题。传统的城市信息管理往往依赖于具有多个行政等级的树形系统，这对于单一机构的运作来说是可取的，但对于跨部门的协调来说并不理想。因此，有价值的数据往往被深埋在特定的分支机构中，限制了集成以获得更大的监管和运营洞察力。

将系统与高阶分析集成

城市智能利用高阶分析来：

(1) 实现更智能的决策或运营流程；(2) 在各个领域获得对 CNC 的更全面和系统的理解。

来自物联网设备和云计算基础设施的数据流能够在整个生命周期内对智能控制系统和自动化进行实时分析，提高效率和准确性，同时降低劳动力需求和时间成本。这种智能可以在单个建筑系统的规划、设计和运营之间产生协同作用。

实施具有社会技术考虑的行动

城市智能可以对涉及跨不同时空尺度的碳中和以及跨不同领域和各方的人-自然-机器之间的协同作用提供系统和整体的概述。除了更好的信息系统和先进的数据分析来支持决策和运营，城市还通过创新举措、试点项目和社区参与的公民科学计划来实施城市智能。

讨论

未来的城市智能可以通过更具创新性的数字化、分析和跨学科协作来支持 CNC。物联网、普适计算和大数据能够更好地收集代表 CNC 中复杂过程的数字轨迹数据。例如，通过集成信息系统、仿真模型和预测分析，数字孪生可以跟踪和评估整个产品生命周期和建筑物的碳排放。预计未来将有更多的技术产品将数字孪生应用于日常消费，以便于监控和优化商品材料的全生命周期和跨不同物流的复杂交互。协同效应不仅是一种结果产品，而且是一个需要多方在不同尺度上持续同步和协作的过程。这种跨学科研究将促进碳减排、经济发展、公共卫生和社会公平之间的更多协同作用。

结论

城市智能是整合数据、分析和行动以支持城市做出更明智决策和响应行动的能力。在碳中和的特定背景下，城市智能基于城市系统的观点促进了对碳中和的科学理解和协同作用。随着智慧城市的发展和相关信息技术对城市系统的影响越来越大，我们需要进一步通过研究碳中和城市的长期生态-技术-社会转型来确定城市智能的核心功能。

文章链接：https://www.mdpi.com/1677266

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