《Sustainable Cities and Society》：A Machine Learning-Based Mediation Analysis of Urban Form Influences on Building Energy Use: Evidence from Seoul, South Korea
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研究探讨城市形态通过太阳辐射、微气候温度和居民行为三个中介机制对首尔住宅建筑能耗的影响。采用ANN和OLS模型对比分析，发现微气候温度在夏冬电及天然气能耗中占比24-54%，太阳辐射在冬季电中贡献达47%，居民行为影响2-5%。残差效应显示建筑高度及与绿地水体的距离存在未建模路径。研究验证了ANN模型在捕捉非线性关系和交互作用上的优势，为城市规划和能源政策提供理论支撑。
帕斯·班萨尔（Parth Bansal）|史蒂文·吉格·权（Steven Jige Quan）
首尔国立大学环境研究研究生院城市能源实验室（City Energy Lab, Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University）
摘要
了解城市空间形态如何影响建筑能源使用的机制对于开发精确的城市建筑能源模型至关重要。然而，很少有研究探讨城市形态对建筑能源使用影响的中介机制。本研究考察了三种将城市形态与建筑能源使用联系起来的中介机制：太阳辐射、微气候温度和居住者行为。通过分析韩国首尔住宅地块的月度能源使用数据，本研究估算了夏季和冬季的中介效应。研究使用人工神经网络（ANN）中介模型来捕捉这些关系中的非线性及相互作用，并将其与传统的线性中介模型进行了比较。结果表明，基于ANN的方法具有更高的准确性和更好的可解释性。分析显示，微气候温度是夏季电力和冬季能源使用的主要中介因素，其影响幅度为24-54%；太阳辐射也在冬季电力使用中起到了重要作用，影响幅度可达47%。居住者行为大约中介了城市形态对季节性能源使用影响的2-5%。尽管这些影响幅度较小，但对于绿色空间和水体的覆盖情况而言仍然具有重要意义。值得注意的是，建筑高度以及与绿色空间和水体的距离对能源使用仍有显著影响，尤其是在冬季燃气使用方面，这表明存在一些未被模型捕捉到的其他影响因素。部分依赖图被用来评估这些关系的性质。此外，还对背景规模、模型规格、正则化处理、空间自相关性和子背景等因素进行了敏感性分析，提供了比较和方法论上的见解。总体而言，本研究阐明了城市形态如何影响能源使用，为城市规划和能源政策提供了依据。
引言
由于气候变化问题日益严峻，减少能源需求和缓解碳排放成为重点，因此城市地区的能源使用一直受到持续关注。在城市区域内，建筑物是主要的能源消耗者，消耗了总能源的20%-40%（Pérez-Lombard等人，2008年）。因此，人们广泛研究了建筑设计、功能、系统、气候、居住者行为以及城市背景对建筑能源使用的影响（Quan和Li，2021年），以制定促进能源高效利用的建筑和城市设计规范。虽然所有这些因素都影响着建筑能源使用，但它们对干预措施的反应程度各不相同。例如，居住者行为导致的能源使用变化会随着环境和政策的改变而迅速调整（Bansal和Quan，2024年；Quan和Kim，2023年），而一旦建立起来，建筑系统和建筑形式在很长一段时间内基本保持不变，从而影响未来数十年的能源效率。
因此，许多研究集中在从社区到城市尺度上理解建筑能源使用情况。这些研究通常基于城市形态和景观特征（Li等人，2018年；Li等人，2024年；Wang等人，2024年；Moghadam等人，2018年）、城市环境中发现的复合类型（Bansal和Quan，2022年；Zhao等人，2024年；Ratti等人，2005年；López-Moreno等人，2022年），或特征与类型的组合（Zhao等人，2024年；Hamilton等人，2017年）来解释建筑能源使用。它们通常使用记录的能源使用数据或建筑能源模拟结果（Quan和Li，2021年；Sezer等人，2023年）。尽管在不同气候和地理背景下，城市空间形态的影响方向和幅度已经得到了广泛研究，但城市形态如何影响能源使用仍缺乏深入探讨。虽然一些模拟研究通过（Quan和Li，2021年）确定的各个子系统之间的联系考虑了一些机制，但大多数研究，尤其是基于实证观察的研究，只是将机制作为解释城市形态与建筑能源使用之间关系的推测性因素（Bansal和Quan，2022年；Wang等人，2023年）。另一方面，专注于建筑能源使用及其机制本身的研究（Zhao等人，2024年；Jalali等人，2024年）往往忽略了城市形态特征。因此，连接城市形态与建筑能源使用的不同中介机制尚未得到充分理解，这可能是关于城市形态对建筑能源使用影响存在争议的主要原因之一。
本研究旨在通过回答以下研究问题来填补这一研究空白：在城市空间形态对建筑能源使用的影响中，太阳辐射、环境温度和居住者行为的相对中介作用是什么？为此，本研究使用了来自韩国首尔的住宅公寓建筑能源使用数据集，以及通过观察和模拟估算出的空间形态特征和机制。鉴于机器学习和统计方法可以相互补充——机器学习能够捕捉复杂的非线性关系，而统计模型则提供显著性检验并作为基准（Bzdok等人，2018年），本研究采用了两种方法：基于人工神经网络（ANN）的中介模型和基于普通最小二乘法（OLS）的模型。研究发现，微气候温度是夏季电力和冬季燃气使用的主要中介机制，而太阳辐射则是冬季电力的主要中介机制。讨论进一步强调了背景规模在城市建筑能源研究中的作用、基于季节和能源使用类型的替代模型规格、残差效应的潜在解释，以及城市形态与建筑能源使用之间关系的非线性。
研究范围
首尔是韩国最大的城市，面积超过605平方公里，平均人口密度为每平方公里16,000人。其城市空间形态以空间密集的低至中层住宅、板式公寓和塔式办公楼为主。约25%的面积位于绿化带内，那里的发展程度较低至中等。由于首尔的多中心结构、随时间循环发展的特点以及大量绿色空间和水体的存在，这座城市具有多样性
模型性能
表2显示了基于OLS和ANN的中介模型在三个能源使用指标（EUIs）上的表现。基于ANN的中介模型在测试子集上的表现优于基于OLS的模型，其RMSE更低，R2值更高。对于基于ANN的模型，在验证子集上的表现介于训练子集和测试子集之间，RMSE略高于训练RMSE但略低于测试RMSE，这与基于验证损失的提前停止策略一致。由于基于OLS的模型
讨论
本研究探讨了太阳辐射、环境温度和居住者行为在中介城市形态对夏季电力、冬季电力和冬季燃气能源使用指标（EUIs）影响中的作用。研究发现，这三种机制在不同能源类型和季节下都可能具有显著影响。例如，建筑高度的增加与电力和燃气使用指标的增加相关
结论
本研究利用太阳辐射、环境温度和居住者行为作为中介机制，研究了城市空间形态特征与建筑能源使用指标（EUIs）之间的关系。具体而言，研究了夏季电力、冬季电力和冬季燃气使用指标，并通过基于ANN的中介模型比较了不同因素的中介作用比例。结果表明
作者贡献声明
帕斯·班萨尔（Parth Bansal）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化处理、数据验证、方法论设计、研究实施、正式分析、数据整理、概念构建。史蒂文·吉格·权（Steven Jige Quan）：撰写——审稿与编辑、数据验证、项目监督、资源协调、方法论设计、资金筹集、概念构建。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本研究得到了首尔国立大学（SNU）的“创意先锋研究者计划”、韩国国家研究基金会（NRF）（由韩国政府（科学技术信息通信部）资助，项目编号分别为2018R1C1B5043758和2022R1C1C1004953）以及韩国国家研究基金会（NRF）（由韩国政府（教育部）资助，项目编号为5120200113713）的支持。
