城市信息学其四—城市新陈代谢

摘要：

城市新陈代谢（UM）基本上是一个会计框架，其目标是量化城市中资源（如材料和能源）的流入、流出和积累。本章的主要目的是介绍UM。首先，简要介绍了UM的历史。然后介绍了执行UM的三种不同方法：第一种方法采用自底向上的方法，通过收集/估计单个流；第二种方法采用自上而下的方法，使用全国范围的输入输出数据；第三种方法采用混合方法。随后，为了说明应用UM的过程，我们提供了一个实际案例研究，使用新加坡的特殊状态作为下一个模板。最后，讨论了UM当前和未来的机遇和挑战。总的来说，到21世纪初，UM的开发和应用相对缓慢，但随着越来越多更好的数据源可用，以及世界努力变得更可持续、更具弹性，这种情况可能会发生变化。

介绍：

水、电、汽油、天然气、食品、混凝土和沥青是每天从城市输入、消耗、储存或输出的一些能源和资源。跟踪这些交流和过程可能非常具有挑战性，是城市新陈代谢（UM）的核心。代谢一词与人体如何将营养摄入转化为能量有关。第一次尝试定量（人类）代谢核算可能是在17世纪早期发展起来的，在第一次有文献记载的实验中，Sanctorius（1561–1636）花了30多年时间在称重椅上称重他的饮食摄入量和身体排泄物，以创建质量平衡表。他明白并不是所有被消耗的东西都是直接排泄出来的，因此得出结论，他的消耗量中有很大一部分是通过皮肤汗液流失的（Eknoyan 1999）。量化一座城市的新陈代谢需要一种类似的方法。现代形式的UM的起源可以追溯到1965年，当时Abel Wolman在《科学美国人》上写了一篇十页的文章，题为《城市的新陈代谢》（Wolman 1965）。作为一名卫生工程师，沃尔曼的研究兴趣是深入研究污染，认识到了解城市内外的资源流动是从根本上解决问题的关键。这个概念在21世纪初变得越来越流行，主要得益于全球可持续发展研究议程的兴起，以及确定主要能源消费国和温室气体（GHG）排放国的需要。多年来，UM的理解发展为三大流派：马克思主义生态学、工业生态学和城市生态学（Newell and Cousins 2014）。马克思将UM定义为复杂自然的表征——产生不均衡结果的社会关系；工业生态学将UM视为物质和能量的存量和流动；城市生态学将其视为复杂的社会生态系统。更广泛地说，UM符合Haberl等人（2019）定义的社会代谢领域，即“研究不同时空尺度下社会-自然相互作用的系统方法”从起源开始，UMS就从方法论的角度进行了重大发展，部分原因是数据格式和可访问性的变化。从概念上讲，UM基本上仍是一个会计框架，如图7.1所示，包括水（W）、能量（E）、材料（M）和食物（F）的输入（I）、输出（O）、内部流量（Q）、储存（S）和生产（P）。由于其最初的重点是资源和材料，UM已经发展到考虑能源（除了资源）和城市内发生的内生过程（例如，考虑城市中的粮食生产）

 城市以及内部材料的再利用和回收），再次符合全球可持续性努力。肯尼迪等人（Kennedy et al.（2007）对UM的一个普遍采用的定义是：“城市中发生的技术和社会经济过程的总和，导致增长、能源生产和废物消除。”从方法论的角度来看，遵循工业生态学的思维方式，材料流动分析（MFA）极大地激发了我们的灵感，例如，它量化了特定材料在工业部门之间的流动。对能量流的描述被添加到这一方法中，从而促进了材料能量流分析（MEFA）。概括地说，研究城市面貌有两种主要方法：自下而上的方法基于直接收集城市的流量数据（例如，消耗了多少水），而自上而下的方法基于经济投入产出数据（例如，来自联合国国际贸易统计数据库，也称为UN COMTRADE）。本章介绍了这两种技术。此外，结合自下而上和自上而下数据集的混合方法促进了本章中讨论的几种方法的发展，并将其归类为混合方法。最终，可用数据量是限制UM研究内容的主要因素。尽管我们已经进入了大数据时代，但UM涉及的流量如此之大，数据可用性可以说是UM没有更系统地应用于世界各地城市的主要原因。然而，正如将要讨论的那样，新的数据集和新的UM方法可能有助于部分解决这个问题。事实上，就城市信息学而言，UM占据着核心地位，并有可能直接为政策和设计提供信息，以帮助城市变得更具可持续性和弹性（Mohareb et al.2016；Derrible 2019a）。根据本书的主题，本章的主要目的是通过以下方式简要介绍城市新陈代谢：

•简要回顾城市新陈代谢的历史；

•引入两种计算城市新陈代谢的方法；

•将UM应用于实际案例研究（新加坡）；

讨论城市新陈代谢的未来。

本书章节的结构按顺序遵循这些目标。要了解更多关于这个，读者可以参考几部重要的著作（启发了本章），包括费朗和费尔南德斯（2013）的《可持续城市新陈代谢》，理解语言禁忌：Chrysoulakisetal的城市规划。Derrible的《可持续发展的城市工程》（2019b），以及Kennedy的《城市新陈代谢的数学描述》（2012）一章。为了更快地获得关于城市的参考资料和数据，强烈建议读者查看城市新陈代谢在线平台，网址为https://metabolismof城市。org/。

城市新陈代谢史

作为一个会计框架，UM用于了解城市与其周围环境之间的流量。随着城市规模的扩大和污染水平的显著增加，这主要是因为工业的发展显著地推动了郊区化的初步推进（Hall 2002），像UM这样的技术的发展只是时间问题。1894年，西奥多·韦林（Theodorweylin）撰写了第一篇题为“代谢代谢论”的论文，并对柏林内外的营养流进行了量化（LedererandKral2015）。在帕特里克·格迪斯（Patrick Geddes）的书《进化中的城市》（Geddes 1915）中，我们可以看到一些关于这个的痕迹。然而，直到更多的数据开始被收集并可用时，UM才以更现代的形式出现，因此，在卫生工程和二十世纪，UM的兴起并不令人惊讶。与数据可用性相关的问题一直是UM的核心。事实上，即使在他的原始文章中，沃尔曼也无法计算一个实际城市的UM，而是估计了一个假设的拥有100万居民的美国城市的UM，重点是三个输入（水、食物和燃料）和三个输出（污水、固体废物和空气污染物）。图7.2显示了Wolman使用的原始数据，显示了典型城市的大量水进口和污水出口。

        

沃尔曼1965年的《城市新陈代谢》是一个假设中的美国城市，人口100万，重点关注水、食物和燃料作为投入，污水、固体废物和空气污染物作为产出

在所有早期的UM研究中，最著名的可能是20世纪70年代杜维尼奥（Duvigneaud）和德纳耶尔·德斯梅特（Denaeyer De Smet，1977）对布鲁塞尔进行的令人惊讶的详尽案例研究。研究的主要数据如图所示。7.3.在布鲁塞尔研究一年后，1978，纽波特等人（1978）计算了香港建筑材料和制成品流入和流出的1971，预见到对日益富裕和城市世界的材料和资源需求的惊人增长。肯尼迪等人（2007年）在他们的文章中报告了九座城市的情况： 

•1965年的美国典型（沃尔曼研究）
•1970年代的布鲁塞尔（比利时）
•1970年的东京
1971和1997香港（中国）
•1970年和1990年悉尼（澳大利亚）
•1987年和1999年多伦多（加拿大）
•1990年代的维也纳（奥地利）
•2000年伦敦（联合王国）
•开普敦（南非），2000年。

自21世纪初以来，从巴黎（Barles 2009）到胡志明市（ADB 2014），已经进行了更多的UM研究，包括一项特别大型的研究Ykennedyetal。（2015）调查了27个特大城市。重要的数据要求仍然是计算更多城市的UM的限制因素。在 下一节，我们将回顾两种评估城市新陈代谢的标准方法。

城市新陈代谢的方法

图7.1中的流量估算可以通过许多不同的方式完成。事实上，只要能够识别流量，就没有正确的技术。大体上，我们可以将技术分为三类：自下而上、自上而下和混合方法。从底部向上，流程可以单独进行调查，例如联系当地的水、气和电力公用事业公司。自上而下，可以收集经济投入产出（IO）数据，通常是在国家层面，然后分解到城市层面。自下而上的方法通常是首选的，因为它倾向于提供更多关于城市的见解；例如，调查住宅和商业消费模式之间的差异。自下而上的方法也可能更准确，因为将数据从全国范围分解到城市范围可能会很困难。然而，在方法上，自上而下的方法可能更容易应用，因此在某些情况下可能更可取。其他方法，包括使用能值、生态或环境网络分析和其他方法学进展，发现势头较小，但可以成为UM研究的有力工具。本节将介绍三组方法。

自下而上的方法

识别流程图。7.1自下而上可以通过向有关部门索取数据或使用某种方法进行估算来实现。例如，与水、电、气和其他资源消耗相关的流量可以从当地公用事业公司收集。与降水量相关的流量可从当地气象站收集。然而，收集这些数据可能会带来挑战，当地公用事业公司可能不想共享数据，或者他们可能一开始就无法访问数据。本节介绍了估算这些流量的一些方法。首先，我们将使用分而治之的技术，将问题分解为多个部分；Mahajan（2014）充分讨论了一般方法（与UM无关）。这种方法深受IPAT方程的影响，该方程最初由Ehrlich和Holdren（1971）开发，定义为

其中I、P、A和T分别代表影响、人口、富裕和技术。基本上，最终目标是估算总能源使用或排放量（例如，以瓦时或Wh为单位），并巧妙地将问题划分为单位。例如，如果我们正在寻找与水消耗量（单位：升[L]）相关的总能源消耗量，我们可以通过估算人均水消耗量和每升水的平均能源消耗量来使用IPAT方程；就单位而言，我们得到：[Wh]=[pers]×[L/pers]×[Wh/L]。在本节中，我们将介绍四个部门：材料、能源、水和食品。这一章深受肯尼迪（2012）的启发，更多细节可以在德瑞贝尔（2019b）的书中找到。 

材料

城市实体上由许多材料组成。虽然不可能对进出城市的每种材料的流量进行量化，但某些材料值得调查。特别是，对于许多城市来说，这两大巨头是建筑用混凝土和道路用沥青。就重量而言，混凝土生产实际上往往是世界上生产最多的材料，超过石油和天然气生产（Ashby 2013）。在本节中，我们将看到估算这两种材料的两种方法，但这些方法很容易扩展到其他材料，如钢和其他金属。对于建筑，我们可以尝试将问题分为估算城市人均可用建筑面积（单位：m2/pers）和建筑材料强度（单位：吨/平方米（即[t/m2]）。具体而言，对于i型建筑，材料m（例如混凝土）的存量S可通过以下公式估算：

右边三个变量的单位是[pers]×[m2/pers]×[t/m2]，因此给出了[t]的答案（即权重）。对于道路，我们可以遵循相同的程序，或者尝试使用以下等式，以[km/km2]为单位估算单位面积占用的道路空间比例：

其中S i，m是[t]中材料m的道路类型i存量，D是[km 2]中的城市面积，a是[km/km 2]中道路的富裕程度，m是[t/km]中的材料强度。结果单位重量不能分别乘以能量或碳转换因子，例如[MWh/t]和[t CO 2/t]。这些转换因子可以在文献中找到。例如，CircularLogyGroup提供了相当广泛的免费数据库，可在https://www.circularecology.com/.在该数据库中，混凝土的能量和碳转换系数为1.53 MWh/t和0.95tCO 2/t，以及沥青的一些因素696。95kWh/m2和99kg/m2——注意混凝土和沥青之间的单位差异。

能源

 由于几乎每个过程都需要某种能量，所以能量的来源可以包括很多。在这里，我们将总能源使用分为六个来源：建筑、交通、工业、建筑、抽水和废物，因此：

I和E分别代表冲击和能量。量化这些能源来源可能会带来挑战，其他来源取决于研究的范围。理想情况下，数据可以从当地公用事业公司收集。如果没有，可以将单个来源分解为更容易估计的数量。建筑物中的能源使用可分为加热、冷却、水加热和照明的能源使用。建筑物中约50%的能源用于空间调节（加热和冷却），约20%的能源用于水加热，尽管数值差异很大，尤其是随着气候的变化。在美国，这四个子类别的数据可从能源部获得。德里布尔（Derrible）的书中还提供了其他策略。对于交通运输，我们要么需要知道消耗了多少化石燃料，并将其转化为能源/排放，要么需要估计每种车型（如汽车和公交车）的平均行驶距离和多个能源转换系数。虽然全国性调查可以帮助估算每种车型的行驶距离，但本地调查还是需要估算每种车型的行驶距离。在美国，全国家庭旅行调查提供了美国范围内的旅行模式数据，环境保护局（EPA）提供了碳排放的典型转换系数。对于工业和建筑业来说，流量可能更难估计；这就是自上而下的方法可能提供的替代方案。在抽水方面，能源使用因几个因素而有很大差异，包括城市的拓扑结构（即丘陵地形与平坦地形）。Chini和Stillwell（2018）收集并提供了美国的大型数据库。文献中还提供了其他值。我们必须谨慎一点，因为文献中的一些值可能会考虑配水系统的整个生命周期（即，包括水处理厂和配水系统的建设、运行和处置），而其他许多值则不会。对于废物，必须首先估算废物产生量（例如，单位[kg/y]）。城市规模的数据很少可用，但许多国家提供的国家人均估算数据可能足够了。世界银行还编制了一个重要的数据库（Kaza等人，2019年）。更困难的可能是，要了解垃圾的循环利用率、污染率和填埋率。一旦然而，EPA的废物减少模型（WARM）为不同的处置策略提供了碳排放强度值。最后，一些研究还包括自然能量输入，例如从太阳接收的能量量（如图7.3所示）。Kennedy（2012）提供了一个方程式，如果需要可以参考。最终，包含在UM研究中的能源使用取决于研究范围。

水

正如沃尔曼在他的研究中已经阐明的那样，水是最重要的资源之一，而水资源的利用也包括在许多研究中。此外，尽管能源和碳排放与水资源有着密切的关系，但水对于发电（即能源-水关系）和农业灌溉（即生产粮食）来说是必不可少的，在UM框架内监测水流通常是可取的。一般来说，一个城市的总体水平衡可以通过以下七个变量来描述： 

 式中，I W，precip表示降水产生的自然流量，I W，pipe表示雨水流入，I W，surface表示地表水净流入（如溪流），I W，ground表示地下水净流入，O W，evap表示通过蒸发蒸腾产生的水损失，O W，out表示管道流出，ΔS W表示城市内储存的水的年变化，通常接近于0，除非地下水位发生变化，例如，由于过度抽水。在公式（7.5）中，四个变量是水文变量（降水量、地表水流入量、地下水流入量和蒸发量），应该可以从大多数地方的当地气象站获得。管道流入量与用水直接相关。管道流出与用水和雨水管理有关。管道流入往往与水的使用相匹配，并同时考虑消耗和损失（例如，通过泄漏）。然而，如果没有足够的数据，估计水的使用可能会很困难。泄漏率变化很大，从美国一些城市的约6%到里约热内卢等地的50%（Derrible 2019a）。对于水的消耗，Kennedy（2012）提出了一种计算基本需求和季节需求的方法，该方法由Derrible（2019b）重现。理想情况下，可以收集来自水处理厂的计量数据，因为它同时考虑了消耗和泄漏。管道流出可分为三种类型：卫生废水、雨水和渗透废水（来自渗入下水道系统的地下含水层）。生活污水直接来自用水，尽管这两个数量并不相等，因为所用的一些水通过泄漏流失，一些蒸发，一些根本不进入下水道系统（例如草坪浇水）；肯尼迪（2012）发现−多伦多25%的用水没有进入废水系统。在这里，同样可以从当地的污水处理设施获得数据。暴雨和废水主要由地表径流组成，在强降水期间进入下水道系统。当地废水公用事业公司可能也有一些数据，这取决于下水道系统是合并的还是分离的。例如，通过使用Enabler Resources Conservation Service CurveNumberModel建模，也可以生成雨水流量的估算值。渗透废水流量更难估计，可能可以忽略不计。

食物

从历史上看，食品作为一个特定部门很少被纳入UM研究。尽管如此，专注于能源和水的研究通常包括用于准备和处理食物的能源和水的量。此外，收集关于食物的数据可能更困难，但我们仍然可以考虑如何估计与食物有关的UM。首先，这里的食物既包括固体食物，也包括液体食物。例如，包装饮料可以在这里进行说明。与食物相关的用水，比如厨房用水、I W、Kit，可以包括在这里，但如果已经包含在与水相关的UM部分，我们应该小心不要重复计算。此外，食物既可以在城市中运输，也可以在城市中生产。就出口而言，食物垃圾可以在垃圾填埋场处置，也可以循环利用（例如，通过压缩）。Wecanalso计算蒸腾和蒸发损失的碳和水O F，MET（其中MET代表新陈代谢），以及污水管中处理的水O F，S（除非在与废水相关的UM部分中进行了计算）。总的来说，我们得到了以下关于食物的公式： 

根据研究范围，等式（7.6）中的全部或部分变量可能可用。特别是，食品进出口可以从货运数据来源获得。估计其他变量可能更具挑战性。就单位而言，食物通常都以吨为单位表示重量，尽管它可以以Wh或焦耳为单位，通过适当的转换系数表示能量。这就是我们将在本节中介绍的所有内容，但是可以想象更多的方法和技术，并将其应用于从下到上的研究。现在，我们将通过自上而下估计流量，切换到一种不同的概念方法。

自上而下的方法 

自下而上的UM会计方法往往耗时且数据密集。作为替代方案，大多数国家都会保存整个经济体的资源进口、出口和生产数据，这些数据可以用于UM评估。自上而下的方法主要得益于以聚合形式提供相关数据。通常，在整个经济范围内对UM进行深入了解，可以成为影响国家或地区范围内可持续性工作的有力工具。此外，自上而下的方法倾向于使用国际数据集，这有助于进行时间序列评估，以跟踪一段时间内的进展。本节首先介绍了整个经济体物质流会计的历史演变。它还讨论了资源类别、数据来源，以及可以根据UM研究的范围和边界选择的会计方法。

一般方法

全经济范围内（ew）的FAIN运动表明了领土的社会经济代谢。尽管该部分为新的货币金融机构提供了方法，但通常只对材料和商品以及流入和交易或某些组合的流出进行部分核算。如图7.4所示，ew MFA旨在评估国民经济的总体物质投入、经济系统内的物质存量变化以及外部环境和经济的物质产出（Krausmann等人，2018年）。这种练习旨在以物理量描述社会经济活动的总规模。20世纪90年代，奥地利、日本和德国开始了对ew MFA的初步研究，但由于主导了全球比较ew MFA方法，因此经常被认为是SETAL的杰出研究。(2000).从1975年到1996年，他们对奥地利、荷兰、德国、日本和美国这五个国家的综合质量平衡物流进行了评估，并制定了物流指标。

为了协调方法学细节和指标，欧盟统计局发布了2001年的报告《全经济物质流账户和衍生指标：方法学指南》（欧盟统计局2001年），该报告经过多年的发展（欧盟统计局2018年），至今仍被广泛用于ew MFA。对于执行ew MFA的分步程序，读者可以参考Krausmann等人（2018）开发的综合指南。ew MFA的基本概念遵循质量平衡原则，单位为公吨/年（即[t/y]），其中：

输入=输出+添加库存−删除库存=输出+NetStockChanges

 

一个典型的MFA方法涵盖了70多个材料组，集合了四个材料类别，即生物质、金属矿、非金属矿物和化石能源载体。在社会的生物物理学基础上，这四大类物质满足了社会经济代谢的所有物质和能量需求，如食物、饲料、能源、住房和基础设施，包括所有人造物品。水和空气通常不与这四大类材料一起计算，不包括水分等质量平衡项目。表7。1定义用于将数据输入和输出到经济体的最小容量参数，以及用于社会库存的最小容量参数。最常见的情况是，ew MFA SidersDirectFlows，定义为跨越系统（国家）边界的流动。主要的直接物流类别包括国内开采（DE）和输入端的进口，包括

表7.1 MFA参数和定义
参数                          定义
国内提取（DE）      用于提取包括固体、液体和气体原料在内的材料来自自然环境的材料（不包括水和空气）
进口、出口               所有进口或出口商品的重量（如公吨）。贸易商品包括加工各个阶段的商品从基本商品到精加工产品
储存                          社会的物理结构：人类、牲畜和制造业首都        
制造资本                  所有在用人工制品（建筑物、基础设施和耐用品）
NAS                         库存净增加量；股票的年度变动
DPO                         废物和排放物的国内处理输出，包括故意使用的材料（如肥料）
DPO*                       DPO不包括氧气和水的平衡流（即DE中所含DPO的分数）
平衡                         燃烧和呼吸过程中吸收的氧气和水人类和牲畜的吸收
代谢率                     人口人均物质消耗量
材料强度                 单位GDP材料消耗 

DE + Imports + InputBalancingItems = Exports + DPO + OutputBalancingItems + NAS (7.8)

在社会经济代谢中，物质流动代表着经济对环境的压力。这些压力可以通过综合物流指标来衡量，这些指标反映了所研究系统的社会经济可持续性。直接材料投入（DMI）衡量所有具有经济价值并用于生产和消费活动的材料的直接投入。生活材料消耗（DMC）为一个经济体提供所有材料投入，这些材料将被消耗并最终作为废物排放到环境中，代表着生活废物的潜力。实物贸易平衡（PTB）代表进出口的平衡。这些指标的主题定义如下：

为了进行跨国比较，物流指标需要采取适当的措施来说明规模的差异。总的来说，通过将DMC与GDP联系起来来评估材料效率。DMC与GDP之比定义为材料强度，而GDP与DMC之比定义为材料生产率。物质流与总土地面积之比衡量的是物质经济的规模自然环境。DE/DMC比率衡量实体经济对国内原材料供应的依赖程度。DMI的进出口比例衡量实体经济的进出口贸易强度。

数据源

 存在多个数据源，以满足执行ew MFA所需的数据要求；例如，收集流入、流出或国内开采。国家统计数据和数据库因其直接收集机制而成为主要和最可靠的数据来源。此外，还存在多个国际数据库，这些数据库在各国和商品之间具有统一的价值。特别是，联合国国际贸易统计数据库（UN COMTRADE）仍然是国际贸易最全面的数据集之一，为进出口商品提供货币和数量数据。该数据集可以与基于生物量、金属、化石或非金属矿物的UM练习重点的MFA计算表对齐。此外，联合国粮食及农业组织（FAO）为所有生物评估生产和贸易维护了FAOSTADD数据库，该数据库更详细、更可靠。

表7.2提供了各种材料类别的主要数据来源。重要的是要强调时间范围（1917年至2018年）和地理覆盖范围

（从几个国家到全世界）这些数据来源有很大差异。其他数据来源包括科学研究、报告和调查，在某些情况下非常有用。对于数据集有限的国家，多年来的几项学术研究已导致对社会经济代谢的全面理解，从而产生了重要的数据集。人类工业生态社区的持续努力产生了数据存储库，如德国锡约夫雷堡大学的工业生态数据库(https://www.database.industrialecology.uni-freiburg.de/)，联合国环境规划署MFA数据库(https://www.resourcepanel.org/global-material-flows-dat贬低https://www.materialflows.net/)，以及欧盟统计局MFA数据库(https://ec.欧罗巴。欧盟/欧盟统计局/网络/环境/数据/数据库）。如果某些商品或国家的数据质量较差，可以合并各种数据集。当组合用于UM评估的数据集时，应遵循适当的验证过程。例如，国内主要资源开采、采矿活动、食品和蔬菜生产的数据应该通过国家统计数据进行验证。非金属矿物的消耗数据可以通过水泥和沥青的消耗数据进行验证。同样，金属矿石总产量可以根据采矿中的金属产量和矿石品位数据进行估算。这样的练习有助于确保物质流动的质量平衡。现在我们继续使用混合方法进行UM研究。

混合方法 

根据AMFAST研究的范围和界限，可根据生命周期评估（LCA）、环境扩展投入产出模型或两者结合计算交易商品的原材料当量（商品生产中使用的所有材料）。这是一个特别有用的基于消费的指标，比如一个经济体的物质足迹。多区域输入-输出（MRIO）模型被最广泛地用于基于货币输入和输出的物理流的部门解析。在考虑全球加工链和贸易的同时，可以根据有关一个部门的经济和结构的货币信息，为最终消费产品分配材料提取的实物量；然而，挑战也是存在的（Krausmannetal.2017a）。为了估算材料和物质存量，开发了几个扩展，具有不同的时间、部门和空间分辨率。在方法上，它包括自上而下和自下而上的静态或动态股票评估模型。存量评估的基本概念取决于已建存量的使用寿命和存量更新率，存量更新率是针对基础设施、建筑物、道路网络和车辆等存量建筑工件进行估算的（Fishman等人，2014年；Krausmann等人，2017b）。地理信息系统和卫星成像等技术使存量和资源流动的计量取得了各种进展。此外，混合方法结合了自下而上和自上而下两种方法来评估城市的UM。从生态系统的角度从这个角度来看，能值分析和生态网络分析（ENA）的使用引起了更大的兴趣。能值的使用起源于20世纪50年代，奥登兄弟在地球生态的能量基础上进行了开创性的工作。Hau和Bakshi（2004）认为，能值分析“提供了生态和人类活动的生态中心观点，可用于评估和改善工业活动。”这一方法基本上是基于附近的生态和经济活动的唯一主要能源的原则。它将太阳能和地球深部热能视为地球上额外的非太阳能能源，并将其转化为一个可以相加的能源质量目标矩阵。因此，制造商或供应商或所有产品和服务所需的所有直接或间接能源都可以用太阳能当量来描述。因此，能值是根据执行功能或服务所需的能量估算的，太阳能是唯一的能源来源（Odum 1996）。作为一个科学单位，能值以太阳的具体焦耳表示，缩写为[sej]。为了解释从高质量到低质量或转化为热量的能量转换，人们提出了太阳能转换的概念。太阳能转换，作为能源质量或转换的衡量标准，被定义为制造服务或产品所需的太阳能能值（以[sej/J]为单位）。从数学上来说，

其中M是能值，τ是变换性，B是可用能量。该方程式为估算商品、资源和服务的能值提供了一种方便的方法。奥德姆率先对大多数输入进行转换性估计，在撰写本文时，研究仍然依赖于奥德姆的矩阵来估计能值。输入到地球的总能值可以从太阳照射、潮汐能和地球深部热量的能值之和得出。为了估算生态和代谢压力，可以从行星层面到生产或城市层面进行能值估算。为了整合经济系统的活动，有可能估算能源总产量及其国民经济总产值的经济产出，从而进行客观比较。这种方法的热力学严格性，经济活动中的传染病贡献，以及基于其主要优势的单一测量的客观比较的容易性。读者应参考图多姆（1996）的详细方法。作为一种不同的方法，在一些研究中，通过逻辑网络分析和变异，对自然-社会互动的复杂性进行建模。这种方法开发了不同参与者之间的城市代谢网络，并将可能的转化过程分配给流量（Fath等人，2007年）。与线性关系相比，网络分析捕捉到了各种利益相关者和流动之间更现实的相互作用。然而，网络模拟涉及的复杂性和假设主要是数据有限的。该方法已经演变为捕捉城市代谢活动的完整动态。城市代谢网络的范围和边界因碳排放、污染物、能量、材料、营养素和其他物质而异。最后，几项研究将网络分析与能值分析和MFA相结合，为北京和维也纳等地提供了可靠的对比结果（Chen和Chen，2012；Zhang等人，2009）。作为一个实际案例研究，我们现在将转向新加坡的UM。

案例研究：新加坡的新陈代谢 

新加坡有独特的特点，这使它成为展示UM方法的一个很好的案例研究。2016年，这个东南亚人口稠密的小国在720平方公里的总土地上安置了560万人，并进口了大部分材料、食品和能源需求。与许多其他城市不同，城邦有明确的国家和城市边界，彼此重合（Abou Abdo等人，2011年）。因此，所有进出该市的资金都被归类为国际贸易，并在新加坡高度管制的入境口岸有详细记录。此外，新加坡的水流由公共事业局（PUB）进行高度管理，使得会计核算相对容易。雨水和用过的水收集在“单独的雨水和生活污水系统”（Irvine et al.2014）中，该系统将雨水和地表径流输送至河流和水库，并将用过的水输送至水处理厂（Tortajada et al.2013）。配水网络非常坚固，“没有非法连接，所有的水连接都是计量的”（Tortajada和Buurman，2017年）。从物质流的角度对新加坡的UM进行研究始于Schulz（2007），他使用实物贸易流和其他数据源进行了ew MFA，如前一节所述。在1962年至2003年的41年间，对生物质、建筑材料、工业矿物、化石燃料以及半成品和成品的流动进行了分析。研究发现，DMC“与经济活动密切相关”，与新加坡独立以来的大规模经济增长同步上升。Chertow等人（2011年）在2000年、2004年和2008年继续开展这项工作，并将流量范围扩大到包括排放、废物和回收。作者发现DMC的巨大差异在人均14至55公吨之间，这主要是由建筑矿物进口的差异造成的。新加坡的其他UM研究包括磷流量分析（Pearce和Chertow，2017年），以及住宅建筑中混凝土和钢材的存量和流量（Arora等人，2019年）。除了对物质流的分析，系统动力学还被用于研究城市资源流（Abou Abdoetal.2011）和水（Welling2011），而后者则被用于研究城市资源流。（2019）利用火用和生态网络分析研究新加坡的资源效率。作为UM方法的一个例子，本节采用了更简单的自上而下的方法来估计2016年新加坡的UM，因为作为一个城市国家，国家数据不需要在欧洲范围内进行统计。使用了一系列广泛的数据来源，如联合国商品贸易委员会的国际贸易统计数据、联合国粮食及农业组织（FAO）、国际能源署（IEA）和新加坡统计局的数据。将这些数据源报告的物理流进行组合和调整，以实现质量平衡。根据这些平衡流量，计算关键代谢指标，如DMI和DMC（Euro-stat 2001），并与1965年新加坡独立期间的相同指标进行比较（Schulz 2007）。图7.5显示了2016年新加坡经济的物质流。总共进口了2.703亿吨材料，其中大部分是化石燃料（18720万吨，69%），其次是Dynon金属矿物（65万吨，24%），主要用于建筑和基础设施，如9308车道公里长的道路网（新加坡政府2019年）。作为一个主要的石油贸易和炼油中心，中国进口的大部分化石燃料都是以原油的形式存在的，原油被交易或提炼成其他石油产品用于出口（16080万吨）。作为一个小岛屿，没有自然资源，可再生能源的选择有限（NCCS 2019），新加坡95%的电力来自进口天然气的燃烧。太阳能发电和垃圾焚烧发电设施产生的能源比例也很小（MEWR 2019）。在2016年48.6太瓦时的用电量中，制造业（38%）所占比例最大，其次是商业和服务业（36%）和家庭（16%）（Singstat2019）。2016年（MEWR 2019年），炼油、发电和956430辆机动车（陆运局，2018年）——其中大部分使用化石燃料——共排放了5150万吨温室气体（二氧化碳当量）。

2016年新加坡的新陈代谢。主要的物流（以百万公吨为单位）、水和能源以及一些关键的统计数据被显示出来。从MEWR（2019年）获得的水流、再循环和温室气体排放数据。VectorStock上Kiraan设计的新加坡天际线

ATOTALRenewableWaterResource（TRWR）percapitaof105。每年100万立方米，新加坡被认为面临绝对缺水（食品和农业组织2014年、2019年）。尽管新加坡位于赤道以北一度，每年降雨量超过两米（weather.gov.sg 2019），但其面积小，几乎没有足够的集水空间来满足其用水需求。从历史上看，新加坡依赖其最近的邻国进口水，因此在水回收（当地称为“新水”）和脱盐方面投入了大量资金，以“关闭水循环”（PUB 2016），实现水资源的自给自足。对水回收的投资导致了大量的二次流，占输送给最终用户的所有水的25%以上。表7。3.展示新加坡从1965年到2016年的独立性增长。除了福特，2016年的所有其他指标都比1965年增加了5-7倍，进口增长最大，从人均6.8公吨增加到48.2公吨。化石燃料一直占新加坡进出口的大部分，尽管化石燃料在总出口中的份额有所增加，而进口则相反。这些代谢指标显示了新加坡物质流的惊人增长，这与新加坡从一个以农业为主的经济体崛起为一个以制造业、炼油业和服务业为主的全球经济体是同步的。尽管如此，新加坡并不是唯一一个走上这条道路的国家。在过去的一个世纪里，其他城市的人均材料消耗量也大幅增加（Kennedy等人，2007年）。例如，香港的人均材料消耗总量从2增加了141%。1971年至1997年为9米。1997年（沃伦·罗德斯和柯尼格，2001年）。当世界各地的城市都在增长并达到新的经济高度时，材料消耗和强度不断增加的趋势是否会无限制地继续下去？如果环境库兹涅茨理论

 

曲线（EKC）认为，随着社会变得更加富裕，环境影响将下降。该理论的经验支持是混合的。DMI、DMC和DPowerefund与富裕工业经济体的人均GDP相关性较差（Fischer-Kowalski和Amann，2001年），与2001年至2011年特大城市的用水和固体废物生产相关性较差（Kennedy等人，2015年）。另一方面，后者发现能源使用的增长速度只有经济增长速度的一半，伦敦甚至在GDP增长的同时降低了人均用电量。回到新加坡的情况，从1965年到2016年，DMC的增长率不到GDP增长率的一半（表7.3）。此外，Abou Abdo等人（2011年）提出了新加坡在EKC之后人均用水量的证据，在20世纪90年代初达到峰值，人均用水量为115m3，城市总收入约为34000新元。城市的物质足迹是其新陈代谢的直接结果；回顾Kennedy等人（2007）的定义：“技术和社会经济过程的总和。”通过分析进出城市的物质和能量流，我们可以一瞥保持城市运转的引擎罩下的景象。这些流动也成为我们城市的指纹，反映了过去和现在推动城市持续增长和适应的独特环境。 

        城市规划和城市基础设施规划的目的考虑了对城市基础设施的研究。对城市资源存量和流量交换的研究为城市系统分析提供了一个视角，并有可能理解自给自足、效率和弹性。UM的优点在于检查资源需求、可用性、变化率和积累。它提供了维持增长所需的来源（流入）的理解，或城市调节流量、吸收或处理废物以及捕获排放的能力。作为一种交流工具，UM还可用于传达城市内的资源消耗，并暗示增长的限制。事实上，许多城市都是资源汇，经常积累物质储备，需要持续流入。虽然UM研究有助于分析城市系统的过去和当前状态，但许多UM研究在初始评估之外还没有提出可采取行动的建议。UM的一个主要批评是，由于它基本上提供了资源存量和流动的回顾性视图，因此必须与其他方法相结合，以便考虑实现资源效率的机会。因此，UM研究提供了诊断，但缺少一个可遵循的处方。John等人（2019年）发现，221项UM研究中有三分之二采用了以问题为导向的方法来描述系统的新陈代谢并了解风险，而不是寻求解决所发现挑战的方法。

        UM的这种局限性部分是由于它的系统视角，它掩盖了城市内部发生的许多复杂的互动，而且还不能充分捕捉。因此，它缺乏关于哪些参与者在推动流量、流量发生在哪里以及潜在的使用和消费模式的可见性。在不考虑资源流的原因和驱动因素的情况下，这很难提取特定基础设施系统、控制杠杆的细节，并考虑如何管理、优化LATALONE。因此，许多会计准则都强调需要将实践领域从会计、评估和报告拓展到设计、优化和决策的指导。为了将评估转化为实际的城市设计和规划，许多研究已经提出了将可持续设计理念结合起来的选择。例如：•欧洲桥梁研究项目（2011年）开发了基于aGIS的决策支持UM评估工具，用于评估城市规划方案。研究团队强调了UM关注当地规模的必要性González等人（2013年）使用UM评估城市规划替代方案的可持续性影响，如建筑类型或交通和基础设施开发的位置汤姆森和纽曼（2018）探讨了澳大利亚珀斯市不同城市形式对资源流入、废物和排放流出的影响在对不同大型城市的比较研究中，Hanetal。（2018）考虑了城市的工业结构，并提出，追求服务业而非制造业可以让城市实现绿色增长。随着该领域的发展，我们看到了进一步应用UM的四个挑战：1。如前所述，除非城市内部的流动在UM中得到充分描述，否则很难将研究结果转化为干预方案。Pincetl等人（2012年）建议将代谢研究与驱动其动力学的因素联系起来。他们还强调需要考虑城市内部的政治、经济和社会过程，以便更好地了解可能发生的变化的复杂性。他们更好地理解了“支配流动和模式的社会经济和政策驱动因素”2.流经城市的能源和物质的数量或质量可能并不总是正确的衡量标准，也不是所有重要的指标。驱动资源消耗的力量是对从这些资源中获得的服务的需求，或获得的效用。需要捕捉衍生服务的价值，而不仅仅是资源的数量。Carreón和Worrell（2018）主张在UM研究中考虑能源服务及其驱动因素。3.UM的研究仍然受到质量数据可用性的高度限制。大多数现有的UM研究涉及有限的资源材料（尤其是金属）、能源、水和营养素。分析通常仅限于一个时间段（例如，一年）。此外，库里和穆桑戈（2017年）鉴于其他地方缺乏数据，这项研究通常局限于全球北部的物种。4.尽管已经尝试在各个城市进行比较研究（包括库里和穆桑戈2017年的研究；韩等人2018年的研究），但如果没有标准方法，通常很难进行比较研究。Beloin Saint Pierre等人（2017年）报告了评估方法缺乏一致性的问题。Zhang等人（2015）建议建立“多层次、统一和标准化的分类系统，以支持创建一致的库存数据库”，这可以指导比较分析。即便如此，工作的协调可能会极大地挑战引擎和数据集的分散性以及数据集的缺失。尽管存在这些挑战，但我们看到了以多种方式推进该领域的相关机遇。最重要的是，新的数据源越来越多，可以更好地检查城市系统。这允许（i）以更精细的时间分辨率运行，（ii）在空间上明确，以及（iii）集成相关信息源。通过普及的传感和改进的通信技术，建筑物、地区甚至城市层面的时间序列数据越来越可用，例如实时用电、个人移动模式、用水和管理工具。随着分析时间的缩短，可以更仔细地监控和跟踪资源消耗。这也让我们能够理解变化的速度，理解时间尺度的影响和潜在的干预。在这个方向上，Shahrokni等人（2015）提出了他们称之为智能城市新陈代谢的概念，它能够将UM概念与信息和通信技术（ICT）和智能城市技术相结合，从而为城市规划者生成自动数据收集、实时分析和反馈。在空间上，地图上的资源流动揭示了另一个潜在的发展领域。通过移动超出标度的数量，这使得我们能够理解物种内部流动的方向和分布。影响源于推动资源需求的活动的分布性质，从而产生流动。规划者可以考虑土地利用或基础设施选址决策的资源效率影响。Voskamp等人（2018年）还建议采用更精细的时空分辨率来监测能源和水流，认为这是制定干预措施以优化资源流动所必需的。也有机会将不同类型的信息在分解级别集成到评估中心。信息和工具的相关来源包括供应链数据（例如，来自企业资源规划系统的交易数据）或建筑信息建模（BIM）数据。研究人员甚至使用卫星和夜光图像（谢和翁2016）、地理信息系统工具（李和关2018）和货运调查（Yeow和Cheah 2019）来更好地检查UM。此外，有关不同资源的数据可以进行融合或集成，以使分析师更好地理解不同资源流之间的相互依赖性和关系，而不是单独检查单个资源。探索水消耗和能源使用之间的相互作用

（水-能源关系）或将资源需求与城市活动联系起来，有助于制定整体政策决策和综合资源管理。哈米奇塔尔。（2016）对水与能源的关系进行了审查，以揭示水与发电之间的复杂联系。Movahedi和Derrible（2020）研究了纽约市大型建筑中水、电和天然气消耗之间的相互关系。图7.6显示了由美国能源部（Bauer et al.2014）开发的混合Sankey图，该图描绘了2011年美国互联的水和能量流。最后，UM分析可能会从一种描述性的方法发展到一种更具规范性的方法，这种方法考虑了对资源流经城市的模拟，使分析师有机会测试潜在的干预措施。图7.7显示了该领域的潜在发展，向更精细的时间和空间分辨率的更分类分析迈进，并最终使用实时数据对系统状态进行预测。通过实时数据流，人们可以实时或接近实时地监控需求和调节资源流。这将类似于实时系统监控，即使有反馈和控制的可能性。这些进步已经在单个建筑甚至社区的规模上变得可用，并有可能以城市的数字孪生兄弟的形式扩展到虚拟城市表示，尽管其复杂性更高。例如，在虚拟新加坡项目中，开发了一个城市的数字孪生兄弟，目的是让城市规划师模拟替代政策（Wall 2019）。什么时候

可用，例如城市表格的虚拟代表性，以提供更好地监控、管理和优化资源使用的机会。未来，城市的新陈代谢甚至可以预测和自我调节。最终，城市新陈代谢与可持续城市规划和设计的耦合可以提供全面的诊断，以及考虑解决方案的能力。这使得利益相关者能够探索影响城市发展的途径，并考虑实现可持续城市更新和增长的战略。城市及其新陈代谢是居民复杂行为聚集的结果。对城市的研究监测着城市的脉搏，让人们能够洞察并采取行动，实现更大的城市可持续性。 

 结论

从简单的开始量化营养素的流入和流出以及卫生工程，UM已经发展成为一个成熟的领域，其主要目标是量化能源和资源流入、流出以及在城市中的生产。在本章中，首先介绍了UM的简短历史，特别是回顾了Wolman 1965年研究中的发现。由于需要估计大量的流量，执行UM不一定是直接的。在方法上，目标主要是对城市进行物质和能量流动分析（MEFA）。在本章中，描述了两个主要的MAPPROACHES家族。第一个家庭试图通过收集或估计单个流量，例如量化消耗的水量，从下至上计算UM。第二个家族采用自上而下的方法，利用和分解全国范围的经济输入输出数据源。最后，存在一些混合方法来进行UM研究，包括一种利用能值概念的方法和另一种利用生态网络分析概念的方法。作为一个实际案例研究，随后对新加坡的UM进行了研究。作为一个城市国家，新加坡特别有趣，因为它可以采用自下而上和自上而下的方法。这次演习导致了图7.5的发展，图7.5提供了2016年进入或离开新加坡的物质和能量流的相互测试和深刻快照。随后，回顾了UM的应用、机遇和挑战。特别是，UM的一个主要挑战在于，它纯粹是一种会计方法，不会直接导致制定适当的设计和政策来解决具体问题。相反，随着越来越多的数据源可用，越来越有可能以更精细的时空分辨率执行UM。总的来说，在上个世纪，微波的发展和使用相对较低，但未来可能会出现重大进展。一方面，越来越多更好的数据源即将面世；另一方面，世界各地的城市都在努力让自己的记忆变得持久和灵活。因此，它提供了重要的机会来帮助了解能源和资源是如何被消耗的，因此，它可以为更好的设计和政策提供信息，从而在21世纪从根本上改变人们在城市中的生活方式。这项研究得到部分支持，由美国国家科学基金（NSF）职业奖1551731和新加坡技术与设计大学（SUTD）研究生奖学金从新加坡教育部。作者还想感谢OeAD Ernst Mach奖（奖项#ICM-2018-09903），并感谢维也纳社会生态研究所的Fridolin Krausmann教授。