基础设施、能源与服务

通过光伏、电动汽车与V2H逐步普及推动2050年城市能源转型：日本吹田市情景评估

研究构建情景框架，评估2018至2050年屋顶光伏、电动汽车和车辆到家庭（V2H）系统逐年部署的影响，并比较吹田市的基准增长与加速部署情景。结果显示，尽管前期投资较高，加速部署到2050年可使二氧化碳排放最多减少60%、成本节省超过25%；约从2035年起，三者整合部署的总体效果优于仅部署光伏。

迈向气候中和的两条路径：葡萄牙与斯洛伐克迥异的能源战略

本文从未来将参与能源转型的STEM学生视角，比较葡萄牙以可变可再生能源整合为特征、斯洛伐克以核能稳定基荷为特征的低碳路径。研究基于布拉迪斯拉发和波尔图技术大学的在线问卷。结果显示，两国居民家庭能源结构存在差异，斯洛伐克木材燃烧比例较高；受访学生认为能源转型成本主要应由政府承担。

评估城市水量平衡动态：纳入植被—不透水面—土壤（V-I-S）比例的水文模型方法

本文以印度马哈拉施特拉邦穆拉—穆塔河流域为例，分析2000、2010、2020年及预测的2030年植被—不透水面—土壤（V-I-S）比例变化对水文过程的影响，并使用SWAT模型进行模拟。结果显示，城市面积扩大伴随地表径流增加、地下水补给减少；基于V-I-S比例推导的径流曲线数模拟，模型表现优于使用土地利用/土地覆被数据的模拟。

基于开源工具与GIS的城市采光模型：意大利案例研究

本文分析意大利南部卡塔尼亚市中心建筑的采光表现。研究从地理数据中提取建筑参数，构建100种“立面—房间”原型，并将其关联至约2.9万个地理编码立面。结果显示，研究区平均天空可视因子为0.28；与无建筑遮挡情景相比，有用日光照度自主性平均降低50%，采光系数下降40%，日照时间减少1,550小时。

让隐形者现身：亚的斯亚贝巴的内生循环网络

研究通过追踪亚的斯亚贝巴的废弃物工作者与材料开展沉浸式民族志，探讨人、资源和空间之间自组织关系如何维系循环实践。研究将“内生循环网络”视为重要城市基础设施，指出其依靠默会规则、互信和日常协商运作，同时存在张力与不平等；包容性循环治理应立足既有实践，而非将其取代。

次氯酸钠对城市污水处理过程中枝角类种群及休眠卵孵化的影响

研究评估次氯酸钠（NaOCl）控制城市污水处理厂枝角类种群的效果及其对休眠卵孵化的影响。中试氧化沟活性污泥系统模拟全规模污水处理厂条件，并在澄清水和混合液中开展急性毒性试验。结果显示，NaOCl可抑制活体生物，但较高浓度及低温预处理可能促进休眠卵孵化，因此需要优化控制策略。

越南河内城市轨道项目延期对土地价格的影响

研究结合机器学习与空间双重差分模型，考察河内首条城市轨道线路建设完成及运营延期对土地价格的影响。建设完成后，处理区土地价格较对照区上涨3.76%，距施工地点150—300米的地块涨幅最大。运营延期期间，车站750米范围内土地价格显著下降3.45%，表明长期不确定性可能削弱市场对未来可达性收益的预期。

从“准时制”到“以防万一”：圣迭戈—蒂华纳的供应链城市主义

本文分析圣迭戈—蒂华纳城市系统自2013年以来物流业发展的原因，并比较2003—2013年与2013—2023年运输和仓储业的变化。研究指出，贸易法规与关系变化、全球及跨太平洋供应链的不确定性，以及跨国规划和基础设施投资推动了供应链城市主义；仓储逻辑也由“准时制”转向“以防万一”。

基于机器学习的城市形态影响建筑能耗的中介效应分析：来自韩国首尔的证据

通过设施协同优化碳路径：中等规模城市能源动态的时空减排

干旱城市污水回用对水—社会—生态系统韧性的非线性作用机制：以中国西安为例

一种可扩展、自动化且具进化能力的城市建筑能耗模型校准算法

构想收缩型城市与地区的循环未来：转型驱动因素背后的目标依赖

研究比较芬兰萨塔昆塔和荷兰帕克斯塔德林堡两个结构性收缩地区，探讨循环经济如何进入地方政策，以及共同构想的未来如何影响当下治理选择。萨塔昆塔将循环经济与工业现代化、增长及吸引外资相连；帕克斯塔德则侧重循环建筑，以应对地区污名、重建公众信任并提升地区定位。

欧洲环境健康脆弱性与呼吸系统疾病死亡率：来自面板计量、聚类和机器学习的证据

研究整合面板数据计量、聚类分析与机器学习预测，考察欧洲各国年度呼吸系统疾病死亡率及其环境、基础设施、气候和能源关联因素。结果显示，农业用地和煤电与死亡率呈正相关，电力可及性和淡水取用量呈负相关；聚类识别出10种国家—年份环境健康特征。机器学习用于辅助预测，K近邻模型表现最佳，但预测结果不应视为因果证据。

将二分法不透水面数据集用于高分辨率城市气候研究的障碍

研究利用Urban-PLUMBER站点观测、多尺度空间分析及CoLM-UBCM城市冠层模拟，评估10种高分辨率全球不透水面数据集。多数二分法产品存在显著偏差，分辨率提高并未根本解决问题；模拟还显示，数据不确定性会传导至城市能量与水文过程，影响地表温度、辐射、热通量和径流。

利用机器学习预测，以地球观测微气候数据增强基于模拟的建筑能耗模型：框架构建

研究提出一种可扩展的自下而上框架，将EnergyPlus模拟结果与地球观测及城市形态数据结合，并利用机器学习改进洛杉矶建筑能耗预测。结果显示，TMYx站点的城市形态指标与实际环境存在明显偏差；模型生成的住宅能耗热力图呈现街区差异，地表温度是重要预测因子。

循环城市治理：创新型地块移交流程案例

文章探讨促进循环经济的创新城市治理方式，重点关注地方建筑企业的资源、专业能力与承诺，城市规划中的制度逻辑、利益相关者对创新实践的看法，以及创新地块移交流程中的杠杆点。实证案例为芬兰坦佩雷市举办的基桑马地块移交竞赛。研究识别出层级、市场、网络与伙伴关系在混合治理中的递进作用及其与城市土地利用和建设循环化杠杆点的联系。

超越原型：通过多源数据概率整合构建行为感知型合成建筑群，用于多领域城市分析

研究提出一种面向总体规模的合成框架，以概率方式关联家庭与个人微观数据、建筑属性、时间利用日记和气象数据，生成带有不确定性估计的合成建筑群。该方法采用概率记录链接、正则化期望最大化和分层阻断，并生成可用于后续建筑能耗模拟的输入数据，而非模拟或验证后的时序负荷曲线。

城市自然本底解决方案的空间与社会地理决定因素：气候韧性、生物多样性与绿地管理

研究考察波兰卢布林和土耳其伊斯坦布尔17类自然本底解决方案及26项指标，分析其空间特征与社会地理背景如何影响应对城市挑战的成效。结果显示，城市水体和森林对气候韧性的作用最大；波兰案例的绿地管理总体成效更高，但空间结构与生物多样性提升之间的直接关系尚无定论。

家庭能源管理系统的优化技术：综合综述、批判性分析与未来方向

本文综述并批判性分析家庭能源管理系统中的优化技术，涵盖数学方法、元启发式算法、人工智能方法和规则策略，并比较其可扩展性、计算复杂度、不确定性处理及实时适用性。文章指出，多目标优化、不确定性与电动汽车整合及现实应用仍有不足，并提出混合优化和物联网智能能源管理等研究方向。