近期，中国科学院城市环境研究所绿色空间研究组在国际清洁生产和可持续发展领域的顶级期刊Journal of Cleaner Production发表题为The importance of the functional mixed entropy for explanation of residential CO₂ emissions at the urban center of China的研究论文。城市环境研究所左舒翟副研究员为第一作者与通讯作者，任引研究员、荷兰特文特大学的戴劭勍博士与硕士生田蕴枫等人参与了相关研究。 

　　城市空间形态对环境的影响是复杂而长期的。由于缺乏广泛的城市形态数据和高精度的CO₂排放图，在城市尺度上进行城市形态和居民CO₂排放的空间分析具有挑战性。本研究利用遥感数据和降尺度插值方法生成130 m空间分辨率的中国31个主要城市中心区域的居住与交通二氧化碳排放图，并通过地理加权回归(GWR)方法研究了3类城市形态指标与居住交通CO₂排放之间的关系。其中，3类城市形态指标分别是内部特征指标，包括功能区混合熵(FME)、公交站点密度(BS)和道路交叉口密度(RI)；外部形态指标，包括建筑物形状指数(LSI)和建筑物楼层(BF)；发展强度指标，包括道路长度密度(RL)、绿地密度(GS)和建筑面积密度(BA)。 

　　研究结果表明，约50%的居住交通CO₂排放可归因于城市形态、土地结构、建筑类型和交通网络等城市形态因素；内部特征指标对城市居住与交通CO₂排放的影响高于发展强度指标；FME是对居住与交通CO₂排放影响最大的城市形态因子，外部形态指标中的LSI次之。有研究表明高混合度和高密度得土地利用可以提高可访问性，减轻交通CO₂排放，尤其是人均排放，而过高的密度和混合度也可能导致缓慢的车辆速度和更多排放，功能区混合的程度应该有一个合理的范围。在较大的地理尺度上，土地利用与出行之间的正向相关关系可能由于居民对其他区域的功能需求而导致作用方向的不同。本研究发现，FME对居住与交通CO₂排放的影响是正向的。但随着FME值的增加（阈值为0.28），在昆明、厦门、宁波等中心区域面积较小、FME值较高的城市，FME的影响力逐渐降低。其原因可能是排放量的增长被经济规模（例如人口和资源）效应所产生的规模效应所抵消。因此，我们假设在本研究中发现的规律符合U型曲线的左半部分的下降趋势(如图1所示)。然而，由于缺乏实验数据，右半部分的上升趋势尚未显示出来。因此，我们建议应在更多的城市开展实验，而FME低于阈值(0.28)的城市应该适当提高它，FME接近0.28或大于0.28的城市应该保持或逐渐降低。 　　  

　　该研究得到了国家自然科学基金(42001210、31972951、31670645、41801182、41807502);国家社会科学基金(17ZDA058);福建省科技厅项目(2021I0041、2021T3058、2019J01136)的赞助。 

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图1 31个城市功能区混合熵与其对居住、交通CO2排放平均回归系数的关系。红色、黄色、浅蓝色和蓝点分别代表I、II、III和IV型城市。在城市名称后面的数字代表了中心城区的面积大小顺序。点A、B和C点是假设的。