基于现有政策及建筑全生命周期体系，从农村低碳住宅的发展决策、材料与建造过程、日常运营、居民低碳行为、拆除及回收5个方面对农村低碳住宅研究进行了总结，分析了影响农村住宅碳排放的主要因素，例如低碳材料、能源效率、建材回收、居民价值观等，阐述了提高农村住宅建筑能源效率需从引入市场激励、鼓励低碳材料、优化住宅建筑、引导社区参与等战略计划出发，并指出未来农村低碳住宅的研究可扩大数据样本、形成标准体系，从而制定因地制宜的改造方案；同时结合数字化技术深入探究居民行为意愿及高质量的农村低碳住宅建筑。

城市是可持续发展的关键领域，量化评价城市建成环境的环境影响具有重要意义。系统分析了城市信息模型（CIM）与生命周期评价（LCA）集成的可行性，结果表明，CIM与LCA集成在技术上具备可行性，在效果上具备增强效应，且符合未来城市的发展需求。基于CIM平台数据，遵循LCA评价范式，探索构建了包括确定评估目标和范围、CIM数据提取、实景清单数据收集、环境影响量化评价与应用5个部分的城市建成环境CIM-LCA评价框架，并分析了该框架在城市全生命周期各个阶段的潜在应用价值，如规划阶段推演城市环境负荷、建设运行阶段监测城市环境影响等，探讨了CIM与LCA工具化发展前景。

回顾了全球范围内相关研究，从移民与跨境迁移、跨境日常出行2个方面展开讨论。根据当前研究存在的空白和未来发展潜力，指出了中国粤港澳大湾区跨境出行未来应更关注日常出行行为的微观研究（不同时空、不同出行目的、不同群体的个体层面等），促进绿色出行习惯，为提升低碳交通设施和政策提供依据。跨境出行的日常化不仅是跨境区域一体化发展的必然结果，还可以推动更多维度和更深层次的“双碳”型一体化进程。

随着国民经济不断发展，社会对于绿色低碳建成环境的需求越来越高。但不断增长的机动车保有量，使尾气排放问题成为城市绿色化、低碳化的一大阻碍。以北京市为例，通过道路运输排放计算（computer programme to calculate emissions from road transport，COPERT）模型推算路段中机动车尾气排放量的时间分布变化情况；基于各类建成环境要素，通过普遍最小二乘法（ordinary least squares，OLS）和熵权法分析各类建成环境要素对机动车尾气排放的主、客观影响程度；利用综合集成赋权法，分析尾气排放的显著影响要素。结果显示，工作日与休息日尾气排量变化趋势相似，均随着时间变化呈现先增后减的趋势，但工作日的日均排放量明显高于休息日。在众多建成环境要素中，路段长度为影响机动车排放的最显著要素。

了解不同年龄阶段儿童的出行特征，对建设儿童友好型社区具有重要意义。以成都市双流区为例，开展儿童出行特征调查，利用随机森林模型，考察了儿童年龄与其日常出行行为的非线性关系。结果表明：儿童年龄是家庭社会人口特征中影响儿童出行行为最重要的因素，特别是在出行陪伴方式中，相对重要性达到了25.37%；儿童出行方式随年龄变化呈现非线性特征，儿童出行方式随年龄变得更独立和多样化；出行陪伴方式和目的地选择也呈现年龄非线性特征，特别是在14岁后，儿童更倾向于选择独自出行和朋友陪伴，同时出行距离也开始显著上升。

活力出行不仅是老年人重要的体力活动方式，也是其日常出行的关键组成部分。然而，它与建成环境之间的非线性关系仍未得到充分揭示。研究基于成都市综合交通调查数据及多源大数据，构建可解释机器学习框架（随机森林融合SHAP模型），系统解析社区建成环境对老年人活力出行倾向的非线性影响。结果发现，健康设施可达性、步道率和绿视率是影响老年人活力出行倾向最为显著的建成环境要素。各建成环境变量与老年人活力出行倾向之间均呈现复杂的非线性关系，并表现出显著的“阈值”效应。健康设施可达性和绿视率等指标的影响是非对称的：低值带来的抑制作用远远大于高值的促进作用。