已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Urban expansion simulation towards low-carbon development: A case study of Wuhan, China

城市化 城市扩张 等级制度 可持续发展 城市规划 土地利用 碳纤维 中国 环境经济学 环境规划 环境科学 环境资源管理 计算机科学 自然资源经济学 业务 土木工程 地理 工程类 生态学 经济 经济增长 考古 市场经济 复合数 生物 算法
作者
Yan Zhang,Yanfang Liu,Yiheng Wang,Dianfeng Liu,Chang Xia,Zhenyu Wang,Haofeng Wang,Yaolin Liu
出处
期刊:Sustainable Cities and Society [Elsevier]
卷期号:63: 102455-102455 被引量:64
标识
DOI:10.1016/j.scs.2020.102455
摘要

• Urban simulation aims for carbon emission reduction and sequestration conservation. • The integrated Markov-BRL-CA is feasible to simulate constrained urban expansion. • Four simulation scenarios based on different low-carbon strategies are designed. • Low-carbon strategies benefit compact and sustainable urban development. Rapid urbanization causes great changes of carbon metabolism. Current research mainly focuses on carbon consequences of urban expansion projections, but rarely explores how carbon management strategies affect future urban growth trajectories. Here, we propose a hierarchy of low-carbon management strategies and incorporate it into an integrated cellular automata model to obtain sustainable urban development plans. In the hierarchy, a top-down strategy regarding carbon emission reduction is used to adjust future urban land demand, while a bottom-up strategy regarding carbon sequestration conservation of land patches is used to constrain land use conversions. We design four expansion scenarios based on different combinations of the two low-carbon strategies for Wuhan in 2025, including business as usual (BAU), the scenario with top-town strategy (T-UES), the scenario with bottom-up strategy (B-UES), and the scenario with both two strategies (TB-UES). Our results demonstrate that the proposed method can generate promising urban expansion plans with less ecological loss, and promote compact and infilling urban development.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
领导范儿应助RC采纳,获得10
刚刚
烟花应助Sinner采纳,获得10
1秒前
Allurin完成签到 ,获得积分10
1秒前
3秒前
巫马尔槐发布了新的文献求助30
4秒前
李健的小迷弟应助哈哈哈采纳,获得10
5秒前
jojo发布了新的文献求助10
5秒前
科研通AI6应助拉长的人雄采纳,获得10
6秒前
JamesPei应助牧笛采纳,获得10
6秒前
驼鹿队长完成签到,获得积分10
8秒前
ding应助Ni采纳,获得10
9秒前
9秒前
科研通AI6应助抹茶木木采纳,获得10
11秒前
12秒前
LJP发布了新的文献求助10
12秒前
科目三应助nicholas采纳,获得10
13秒前
HHH完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
imagine完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
安详的海风完成签到,获得积分10
17秒前
Ni发布了新的文献求助10
17秒前
张某某完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
19秒前
打打应助LJP采纳,获得10
19秒前
完美世界应助彬彬采纳,获得10
20秒前
科研通AI6应助悬铃木采纳,获得10
20秒前
22秒前
22秒前
23秒前
JM发布了新的文献求助10
23秒前
酷波er应助云澈采纳,获得10
24秒前
24秒前
爱lx完成签到,获得积分10
24秒前
RC发布了新的文献求助10
25秒前
27秒前
27秒前
27秒前
榴芒兔发布了新的文献求助10
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 临床微生物学程序手册,多卷,第5版 2000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1621
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] | NHBS Field Guides & Natural History 1500
The Victim–Offender Overlap During the Global Pandemic: A Comparative Study Across Western and Non-Western Countries 1000
King Tyrant 720
T/CIET 1631—2025《构网型柔性直流输电技术应用指南》 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5590041
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4674484
关于积分的说明 14794065
捐赠科研通 4629905
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2532488
邀请新用户注册赠送积分活动 1501195
关于科研通互助平台的介绍 1468558