Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
YZ
Yirui Zhang
Author with expertise in Influence of Built Environment on Active Travel
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(50% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
2
/
i10-index:
0
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Quantifying heterogeneous impacts of 2D/3D built environment on carbon emissions across urban functional zones: A case study in Beijing, China

Shouhang Du et al.Jul 6, 2024
Rapid urbanization has led to a significant increase in carbon emissions (CES), adversely affecting the urban ecological environment. As fundamental units in urban planning and management, urban functional zones (UFZs) exhibit similar energy consumption patterns. Previous studies on urban CES have often focused on large-scale regions, lacking research on CES differentials at the scale of UFZs. This study, using Beijing as a case study, employed multi-source geospatial data to estimate CES and analyze influencing factors at the UFZ scale. First, a multi-scale semantic segmentation network was constructed to produce UFZ map using high-resolution remote sensing images and OpenStreetMap road data. Second, a top-down approach was employed, incorporating nighttime light data to calculate the UFZ-scale CES to analyze differences in CES among various UFZs. Finally, factors influencing urban CES, including socioeconomic factors and two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) urban built environment, were analyzed using Pearson analysis and GeoDetector analysis. Results indicate that: 1) Among the 2813 UFZs in Beijing, the majority belong to residential zones (34.23 %), followed by institutional zones (20.33 %); 2) The total CES in study area amount to 4.07 × 107 tons. Commercial zones contribute significantly higher CES than other UFZs, followed by residential zones. 3) For different types of UFZs, the impact of various factors on CES differs significantly. Population density, the highest building height, base area, and average building volume are the main correlation factors. Spatial analysis of CES at the UFZ scale contributes to the management of low-carbon cities, energy allocation, and optimization of urban planning implementation.
0
Paper
Citation1
0
Save
0

Sub-District Level Spatiotemporal Changes of Carbon Storage and Driving Factor Analysis: A Case Study in Beijing

Yirui Zhang et al.Jan 13, 2025
Analyzing the current trends and causes of carbon storage changes and accurately predicting future land use and carbon storage changes under different climate scenarios is crucial for regional land use decision-making and carbon management. This study focuses on Beijing as its study area and introduces a framework that combines the Markov model, the Patch-based Land Use Simulation (PLUS) model, and the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) model to assess carbon storage at the sub-district level. This framework allows for a systematic analysis of land use and carbon storage spatiotemporal evolution in Beijing from 2000 to 2020, including the influence of driving factors on carbon storage. Moreover, it enables the simulation and prediction of land use and carbon storage changes in Beijing from 2025 to 2040 under various scenarios. The results show the following: (1) From 2000 to 2020, the overall land use change in Beijing showed a trend of “Significant decrease in cropland area; Forest increase gradually; Shrub and grassland area increase first and then decrease; Decrease and then increase in water; Impervious expands in a large scale”. (2) From 2000 to 2020, the carbon storage in Beijing showed a “decrease-increase” fluctuation, with an overall decrease of 1.3 Tg. In future carbon storage prediction, the ecological protection scenario will contribute to achieving the goals of carbon peak and carbon neutrality. (3) Among the various driving factors, slope has the strongest impact on the overall carbon storage in Beijing, followed by Human Activity Intensity (HAI) and Nighttime Light Data (NTL). In the analysis of carbon storage in the built-up areas, it was found that HAI and DEM (Digital Elevation Model) have the strongest effect, followed by NTL and Fractional Vegetation Cover (FVC). The findings from this study offer valuable insights for the sustainable advancement of ecological conservation and urban development in Beijing.