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引用本文：Fan Zhang、Arianna Salazar-Miranda、Fábio Duarte、Lawrence Vale、Gary Hack、Min Chen、Yu Liu、Michael Batty 和 Carlo Ratti（2024 年 4 月 8 日）：城市视觉智能：利用人工智能和街道级图像研究城市，《美国地理学家协会年鉴》，DOI：10.1080/24694452.2024.2313515
自从 19 世纪末至 20 世纪中叶卡米洛·西特、凯文·林奇、鲁道夫·阿恩海姆和简·雅各布斯等学者的开创性工作以来，城市的视觉维度一直是城市研究的一个基本主题。几十年后，大数据和人工智能 (AI) 正在彻底改变人们移动、感知和与城市互动的方式。本文回顾了有关城市外观和功能的文献，以说明如何使用视觉信息来理解城市。引入一个概念框架——城市视觉智能，系统地阐述新的图像数据源和人工智能技术如何重塑研究人员感知和衡量城市的方式，从而能够研究物理环境及其与不同尺度的社会经济环境的相互作用。文章认为，这些新方法将使研究人员能够重新审视经典的城市理论和主题，并有可能帮助城市在当今人工智能驱动和以数据为中心的时代创造与人类行为和愿望相一致的环境。关键词：深度学习、人与环境的互动、地点、街道级图像、城市视觉智能。
在四城市中引起气候挑战
随着气候温暖，降水模式变得越来越可变，导致某些地区的洪水风险增加，而其他地区则长时间干燥时期。这些变化会影响农业，水资源和环境。当地的景观，现有的洪水控制基础设施，土地使用决策和城市发展也将影响未来的洪水危害。通过使用未来的排放场景，即设想“低”和“高”温室气体排放率，气候科学家可以预测（一定程度的确定性）未来的气候变化影响。此评估的洪水模型模拟表明，由于降雨增加和河流流动增加，靠近密西西比河的地区越来越容易容易受到河流的洪水，尤其是在洛克岛（Rock Island）等下游地区。2080 - 2090年的大雨事件可能会使洪水接近I-74密西西比河桥和岩石岛下游地区，对行人和商业交通产生了巨大影响，并对当地经济产生了不利影响。
城市和地区的蓝色经济
经合组织对海洋经济的定义涵盖了海洋产业的经济活动，以及海洋生态系统提供的资产、商品和服务。本报告还考虑了另外三个因素。首先，除了海洋产业和海洋生态系统之外，海洋经济还涉及淡水产业和生态系统，从“海洋”经济转向“蓝色”经济。其次，由于淡水和海水在全球水循环中有着内在联系，报告认为水安全应被视为具有弹性的蓝色经济部门的关键要素。第三，报告强调了对蓝色经济或海洋经济采取地域性方法的重要性，这意味着要根据当地挑战制定政策，包括通过有效的多层次治理。
城市气候行动的新建议
城市气候变化研究网络（UCCRN）于2024年3月27日在巴西里约热内卢宗教天主教大学举办了一场Rio G20的比赛。由哥伦比亚全球中心赞助| Rio de Janeiro，UCCRN教育和UCCRN的拉丁美洲枢纽，专家会议将国际城市专家（作为UCCRN气候行动年份的一部分）汇集在一起，以参与全球关于气候变化和城市的论述。会议激发了突破性的思维，点燃了合作的机会，并在即将到来的G20 Summit，IPCC AR7的有关城市的特别报告和Innovate4Cities之前产生了可行的策略。城市，气候变化和城市化过程本身处于十字路口。尽管世界城市人口不断增长，但越来越多的城市受到慢性和急性压力的压力，例如不平等，污染空气和水，有限的治理和财务能力，不安全感，冲突以及 - 不是最小的 - 诸如COVID-19-19-9流行的危机。气候变化现已加剧了这些问题，在许多情况下，在要求城市成为气候解决方案的堡垒的时候。自2007年成立以来，UCCRN拥有来自世界各地城市的2,000多名学者和专家，进行了以城市为中心的评估。目前，有300名UCCRN作者 - 超过一半是女性，来自全球南方 - 现在通过第三份关于气候变化和城市的评估报告（ARC3.3）提高了这一研究议程和其他关键主题（ARC3.3），该报告由12个同伴评估的专着组成，该专有文章由Cambridge Universal Elements出版，均以剑桥大学出版社的形式和20225年分别为Cambridge Universal Element
城市的地球科学文章：交付欧洲的可持续城市未来
1环境科学中心，英国地质调查局，Keyworth NG12 5GG，英国2捷克地质调查局，KLáROV131/3，118-21 Prague，捷克共和国； Jan.jelenek@geology.cz 3丹麦和格陵兰的地质调查局，DK-1350，丹麦哥本哈根； pke@geus.dk 4意大利意大利环境保护与研究研究所，意大利地质调查局，通过意大利罗马罗马市60-00144的Vitaliano Brancati； francesco.lavigna@isprambiente.it 5爱尔兰地质调查局，Booterstown Hall，Booterstown，Booterstown，Blackrock，A94 N2R6 Dublin，Dublin； sophie.oconnor@gsi.ie 6波兰地质研究所-National Institute Institute，4，波兰00-975 Rakowiecka Street，波兰； gryz@pgi.gov.pl 7 Lyell Center，英国地质调查局，爱丁堡EH14 4AP，英国； msmi@bgs.ac.uk 8荷兰地质调查局，荷兰普林斯顿州6，3584 CB UTRECHT； jeroen.schokker@tno.nl 9地球科学系，科学系，Vrije Universiteit Amsterdam，de Boelelaan 1085，1081 HV Amsterdam，荷兰10挪威地质调查局，挪威地质调查局，P.B。6315 Torgarden，7491 Trondheim，挪威； guri.venvik@ngu.no *通信：step@bgs.ac.uk
开放数据和可解释人工智能对智慧城市房地产价格预测的影响
摘要：在快速发展的城市发展格局中，智慧城市越来越依赖人工智能 (AI) 解决方案来应对复杂挑战，利用人工智能准确预测房地产价格已成为城市规划和经济发展中不可或缺的多方面关键任务。本文深入研究了这一努力，强调了特定选择的上下文开放数据的变革性影响以及可解释人工智能 (XAI) 的最新进展，以提高智慧城市内房地产价格预测的准确性和透明度。我们专注于 2018 年至 2021 年里斯本的动态房地产市场，将各种开放数据源集成到使用 Optuna 超参数框架优化的极限梯度增强 (XGBoost) 机器学习模型中，以提高其预测精度。我们的初始模型实现了 51,733.88 欧元的平均绝对误差 (MAE)，在纳入开放数据特征后显著降低了 8.24%。这一实质性改进凸显了开放数据提升房地产价格预测的潜力。此外，我们采用了 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 来解决我们模型的透明度问题。这种方法阐明了每个预测因子对价格估计的影响，并增强了对 AI 驱动的房地产分析的责任感和信任度。本研究的结果强调了 XAI 的作用和开放数据在提高 AI 驱动的城市发展透明度和有效性方面的价值，明确展示了它们如何有助于更准确、更有洞察力的房地产分析，从而为智慧城市的可持续发展提供信息和改进政策决策。
任务城市的政策简要循环经济政策实验室| ...
在循环结构上，最近对建筑物指令的能源绩效的修订（自2010年以来的第三次修订）和《建筑产品法规》（CPR）开辟了一个机会窗口，以使城市建筑环境脱碳。宣教城市EPBD修订的积极成果包括引入要求的要求和国家一级所有新建筑物的全寿命计算目标。新的CPR的协议包括在其生命周期内对全球变暖潜力（GWP）的强制性声明，该标准将适用新的CPR标准（整个目录的持续修订）。该列表将在4年后将其扩展到其他指标，并将涵盖6年后的所有生命周期指标。
5-E杠杆：一种新的概念模型，用于在城市中实现碳中立性
气候变化构成了目前面临的人类面临的最大挑战，这就是为什么减少温室气体排放和大气中遏制CO 2的全球必要性已经在全球政策制定者的议程中根深蒂固的原因。在欧洲大陆上，到2050年达到碳中立性，描述了欧盟国家政策的雄心勃勃的轨迹。科学共识牢固地肯定了气候变化的起源和影响，主要是由于化石燃料燃烧引起的碳排放量的积累[1]。广泛的研究强调了超过巴黎协定中规定的全球温度阈值的影响[2]。目前，解决气候变化已经固有地成为政治上的政治，需要强大的决策过程和明确的治理框架，以指导旨在减少CO 2排放的有针对性行动。近年来，已经出现了许多框架来应对这一挑战。这样的框架是2030年议程，该议程于2015年9月批准了联合国大会。该议程概述了雄心勃勃的大修，旨在在2030年到2030年培养跨环境，社会和经济领域的更具可持续性的世界。2030年议程的核心是17个总体可持续发展目标（SDG），它们是整合变革性项目的政治工具。起源于2016年的媒体，该术语迅速获得了吸引力，导致政府和非政府组织发表此类声明的政府和非政府组织的泛滥。在环境层面上，这些目标对于实现《巴黎协定》中所规定的目标是必不可少的，特别是将全球温度的升高限制为1.5°C。政府和科学家在气候紧急宣言后面给予了支持，强调了解决各个国家和地区气候危机的紧迫性。