基于系统动力学的框架用于建模和评估智慧城市韧性：以中国成都为例

《Sustainable Cities and Society》：System dynamics–based framework for modeling and assessing smart city resilience: a case study of Chengdu, China

本研究聚焦中国七大矿业城市，构建耦合协调度模型，结合地理加权随机森林与SHAP框架，揭示空间形态指标对碳减排强度与PM2.5的非线性协同效应及空间异质性。结果表明：北方城市建筑密度主导协同效应，南方以平均建筑高度为核心，空间形态需差异化规划以实现双碳目标。

　　
矿业城市空间形态与碳排放及空气质量协同治理机制研究

（一）研究背景与科学价值
随着全球气候变化加剧和中国"双碳"战略推进，矿业城市作为传统工业基地面临独特的环境治理挑战。这类城市长期依赖高能耗、高排放的采掘和加工产业，导致碳排放强度（CEI）与PM2.5污染呈现显著空间关联。现有研究多聚焦宏观政策或单一污染物分析，存在三方面局限：其一，缺乏对城市街区尺度（block level）的精细化解析，难以制定精准的治理策略；其二，未充分揭示空间形态参数非线性作用机制及其阈值规律；其三，忽视气候地域差异对协同治理效果的调节作用。

研究选择七类典型矿业城市作为样本，覆盖中国从东北老工业基地到西南资源型城市的完整地理梯度。通过构建耦合协调度（CCD）评价体系，重点突破三个理论瓶颈：首先，建立空间异质性分析框架，揭示不同气候带下空间形态要素的差异化影响机制；其次，开发机器学习与地理加权技术融合模型，突破传统线性模型的解释局限；最后，提出基于空间分异特征的环境协同治理策略。

（二）技术创新与方法突破
研究采用"机器学习建模+可解释性分析"的创新技术路径。通过地理加权随机森林（GWRF）捕捉空间异质性，结合SHAP值分解技术揭示关键驱动因子。相较于传统全局模型，该方法具有三大优势：1）空间加权机制自动适配不同地理单元的参数特征，提升模型解释力；2）树模型天然处理非线性关系，突破线性回归对阈值效应的建模局限；3）SHAP框架实现特征重要性可视化解析，为政策制定提供精准依据。

模型验证显示，在七座样本城市中，GWRF模型整体R2值提升达38.59%，特别是在多中心城市结构（如鄂尔多斯）和山地城市（如六盘水）中表现尤为突出。对比实验表明，全局随机森林模型难以捕捉到0.5-1.2km2尺度内空间形态要素的阈值效应，而引入地理加权技术后，模型在识别建筑高度（MH）10-12米敏感区间、路网密度（RND）0-0.002km/km2优化窗口等关键参数时展现出显著优势。

（三）关键研究发现
1. 空间形态要素作用层级与阈值特征
研究发现，建筑高度（MH）是影响协同效应的核心要素，其关键作用区间集中在10-12米。当街区平均高度超过12米时，建筑密集带来的通风受阻效应开始显现，CEI与PM2.5的协同负向关系减弱。路网密度（RND）在0-0.002km/km2区间具有显著正向协同效应，超过该阈值后边际效益递减。建筑密度（BD）的优化窗口为0-12%，超过此范围反而导致能源效率下降。绿地率（GSR）与协同效应呈负相关，15%作为分界点具有特殊意义：当绿地率低于15%时，植被固碳功能与空气扩散效应形成竞争关系。

2. 区域分异规律与空间类型学
基于气候-地形-产业复合特征，研究揭示三大区域分异规律：北方温带地区（如大同、鹤岗）呈现"建筑密度主导型"协同模式，12%以下建筑密度与PM2.5浓度呈显著负相关；南方亚热带地区（如平顶山、六盘水）则形成"高度-密度协同型"，MH与BD的交互效应在200-400米海拔带达到峰值。空间结构上识别出三类高协调度区域：
- 多中心组团式结构（典型区域：鄂尔多斯矿区周边）
- 单核心辐射式结构（典型区域：淮南煤矿区）
- 交通走廊延伸式结构（典型区域：晋煤运输通道沿线）

3. 非线性作用机制解析
通过SHAP值分解技术，发现空间形态要素存在明显的非线性响应特征。例如建筑密度（BD）在0-8%区间呈现倒U型关系，当BD超过12%后转为负相关。路网密度（RND）在0.001-0.003km/km2区间协同效应最强，超出该范围后关联性减弱。特别值得注意的是，当绿地率（GSR）与建筑高度（MH）形成1:0.8的黄金比例时，协同效应达到最优值，这一发现修正了传统"绿地越多越好"的规划理念。

（四）治理策略与政策启示
基于研究结果，提出"三维协同治理"框架：在空间维度构建"梯度管控"体系，将城市划分为核心区（MH 10-12m）、过渡带（BD 8-12%）和外围区（GSR＞15%）；在时间维度建立动态监测机制，重点跟踪MH＞12m区域从2025-2030年间的碳汇能力演变；在制度维度创新"空间-产业"联动政策，如在北方矿区推广"多层立体开发"模式，南方地区实施"绿廊-建筑-路网"三元耦合规划。

针对不同气候区提出差异化策略：温带地区应优先控制建筑密度（BD＜10%），配合路网加密（RND＞0.002km/km2）；亚热带地区需重点优化建筑高度（MH 10-12m），同时保持绿地率（GSR）在15%-20%区间。研究特别强调交通廊道（如晋煤外运通道）的协同治理价值，其空间扩展效应可使CEI降低18%-25%，PM2.5浓度下降12%-15%。

（五）理论贡献与实践意义
本研究在理论层面构建了"空间形态-环境响应-治理反馈"的闭环分析模型，突破了传统环境治理研究的二元对立思维。实践层面形成三项创新成果：开发适用于矿业城市的空间形态评价指数（CCD-SPI），建立基于地理分异的空间规划指标体系（含7个关键阈值参数），提出"形态引导-产业适配-政策协同"的三维治理框架。

研究数据表明，在南方矿业城市实施"高密度-低高度"改造方案，可使CEI年降幅达4.7%，PM2.5浓度下降8.3%；北方城市推行"低密度-适度高度"规划，协同效益提升23%。这些量化结果为《全国国土空间规划纲要》中资源型城市转型提供了科学依据，特别是对山西、内蒙古等煤炭主产区具有重要指导价值。

（六）研究展望与局限
未来研究可拓展至更多气候类型（如高原山地、滨海城市）和新型矿业形态（如稀土、锂矿城市）。建议建立动态监测平台，实时追踪空间形态参数与环境指标的耦合变化。当前研究存在三个局限：1）未完全解析地形坡度对模型的影响机制；2）缺乏长期（＞10年）数据支撑；3）未涉及极端气候事件（如沙尘暴）的调节作用。这些不足为后续研究指明方向。

该研究通过空间计量模型与机器学习技术的深度融合，为矿业城市环境治理提供了兼具科学性和操作性的解决方案。其创新方法体系已初步应用于神华集团矿区规划，数据显示应用后CEI年降幅达6.2%，PM2.5浓度下降9.8%，验证了理论模型的实践价值。研究结果为《关于加快资源型地区高质量发展破解资源诅咒体制机制的意见》提供了关键技术支撑，对实现"双碳"目标具有重要参考价值。