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新加坡国立大学开发出可识别建筑排放的开源人工智能模型
秦冰雪
2025-09-05
所属快报气候变化快报
出版年2025
17
语种中文
领域气候变化
栏目GHG排放评估与预测
中文关键词建筑排放 ; 脱碳 ; 图神经网络
英文关键词Building Emissions Decarbonization Graph Neural Network
中文摘要

城市在全球可持续发展过程中起着关键作用,随着气候变化不断带来严峻挑战,碳中和已成为城市可持续发展的核心议题。然而,由于当前对城市建筑排放与其周围环境之间关系的了解有限,许多城市仍难以实现建筑环境脱碳,从而导致城市碳中和目标的实现受阻。8月15日,来自新加坡国立大学(National University of Singapore)的研究团队在《自然·可持续性》(Nature Sustainability)发表题为《揭示多个城市的建筑运行碳动态》(Revealing Building Operating Carbon Dynamics for Multiple Cities)的文章,利用自主开发的可以识别建筑排放的开源人工智能模型,确定了影响建筑运行碳排放的关键因素,包括城市形态、规划历史和收入水平等。

原文题名Revealing Building Operating Carbon Dynamics for Multiple Cities
原文链接查看原文
文献类型快报文章
条目标识符http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/355954
专题气候变化
推荐引用方式
GB/T 7714
秦冰雪. 新加坡国立大学开发出可识别建筑排放的开源人工智能模型. 2025.
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