建成环境抑制交通碳排放的时空分析及政策启示

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原文题目： Spatiotemporal analysis of built environment restrained traffic carbon emissions and policy implications   原文作者： Jishi Wu, Peng Jia, Tao Feng, Haijiang Li, Haibo Kuang.  期刊： Transportation Research Part D: Transport and Environment DOI： https://doi.org/10.1016/j.trd.2023.103839 原文链接： https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1361920923002365 文章导读 论文旨 在探讨基于时空异质性的建成环境与交通碳排放的非线性关系。 利用中国大连的GPS出租车大数据，借助树增强算法(GPBoost)和SHapley加性解释模型(SHAP)，揭示建成环境与交通碳排放之间的关系。 研究发现，与传统的机器学习模型相比，考虑空间异质性的GPBoost模型的整体预测能力有所提高。 大多数建成环境变量与交通碳排放呈非线性关系，且阈值效应随时间变化，表明动态城市管理的必要性。 文章亮点 1、该研究使用了考虑空间异质 ………………………………