基于PCA-BP神经网络的用地碳排放预测研究

量化和预测用地的碳排放是实现规划控碳的前提和基础。基于城镇建设用地分类体系，从城市用地建筑能源消费的碳排放核算视角，提出以“用地”作为碳排放的核算终端和核算单元，基于PCA-BP神经网络建立规划用地碳排放预测模型来预测用地碳排放。将调研获得的样本地块的碳排放数据作为因变量，以其用地特征指标(包括：容积率、建筑单体数量、用地面积、建筑密度、建筑高度、用地类型、用地兼容性、人口密度)作为自变量，建立用地碳排放预测模型。以长兴县老城区为实例，应用该模型预测用地碳排放，从模型预测结果来看，该方法能较准确地预测用地的碳排放，为城市的低碳规划和碳排放管控提供了量化依据。