综述：基于机器学习追溯家庭碳排放研究的演进

这篇综述系统回顾了4647篇期刊论文，通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术（如SPECTER模型、UMAP降维）揭示了家庭碳排放研究的主题演变与区域差异。研究发现，2015年后研究数量激增，形成7大主题集群，涵盖能源系统（如可再生能源）、食物体系、供应链排放等方向，并指出全球南北研究焦点差异（如非洲关注炊具与健康，欧美侧重政策与交通）。研究为可持续消费实践和气候治理提供了数据驱动的决策依据。

　　

引言

家庭消费作为全球温室气体（GHG）排放的主要驱动力，贡献了约72%的全球碳排放。近年来，随着气候变化议题升温，家庭碳排放研究从单一的能源消费分析扩展到食物系统、供应链整合及行为干预等多维度探索。机器学习技术的引入，如SPECTER模型和聚类算法，使得大规模文献的语义分析与主题演化追踪成为可能，填补了传统文献综述在动态性和区域性差异上的空白。

方法论

研究团队从Web of Science筛选出4647篇相关论文，结合标题与摘要生成768维向量嵌入，通过K-Means和层次聚类识别出7个核心研究集群。自然语言处理技术（如TF-IDF和N-gram分析）进一步提取关键词，揭示不同时期和地区的主题偏好。例如，非洲研究聚焦“生物质燃料”与“呼吸道疾病”，而北美则高频出现“汽油价格”和“交通政策”。

研究趋势与主题演化

时间维度：2015年《巴黎协定》后，研究数量呈指数增长，主题从传统的“能源效率”转向“食物浪费”和“循环经济”。方法论上，生命周期评估（LCA）和投入产出分析（IOA）仍是主流，但机器学习模型（如CGE）的应用显著增加。
区域差异：

• 全球南方：以解决能源贫困为核心，如改进炊具减少室内空气污染（关联SDG 3健康与SDG 7能源）。
• 欧洲：政策导向明显，关键词“碳税”和“支付意愿”凸显经济杠杆作用。
• 亚洲：关注快速城市化下的“城乡不平等”与“电力消费”。

关键词与跨学科关联

高频生命科学关键词如“呼吸道疾病”（生物质燃烧导致PM_2.5暴露）和“可持续饮食”（降低碳足迹同时改善营养）揭示了环境与健康的紧密联系。此外，“供应链排放”研究通过混合生命周期评估（Hybrid LCA）量化了全球贸易中的隐含碳，为跨区域协同减排提供依据。

讨论与展望

当前研究存在三大缺口：

1. 跨区域可比性不足：需建立统一的家户碳排放核算标准。
2. 技术落地障碍：如非洲清洁炉灶推广面临经济与文化阻力。
3. 政策整合缺失：多数研究未将家庭减排与SDG 12（负责任消费）等全球目标联动。

未来方向包括：

• 开发包容性政策工具（如补贴低收入家庭光伏安装）。
• 强化供应链-消费端协同分析（如MRIO模型）。
• 推动“健康-气候”双赢策略（如低碳饮食降低糖尿病风险）。

结语

机器学习驱动的文献分析不仅映射了学术研究的演进路径，更揭示了家庭碳排放作为交叉学科枢纽的潜力——从公共卫生到全球经济，每一环节的减排创新都是向可持续未来的关键一跃。