摘要
环境规划与管理必须在数据丰富但信息分散的情况下，协调多个可持续性目标、不确定的影响以及不同利益相关者的优先事项。多标准决策（MCDM）提供了比较各种方案的结构化方法，而数字孪生技术及相关智能工具（如GIS、BIM、物联网监测和决策支持平台）可以模拟系统行为并支持情景测试。本文是一篇全面的叙述性综述（并非注册的系统性综述或元分析），综合了通过Scopus/Web of Science风格的布尔字符串、引文追踪以及在2026年9月2日执行的OpenAlex检索所获得的68个来源的文献证据。对这些证据的编码显示，AHP/ANP是最常见的多标准决策方法；GIS是最常见的数字层；GIS/空间多标准决策（模式A）是最常见的显式耦合路径；完全可操作的双向孪生技术和封闭的自适应排序循环仍然较为罕见。本文的类型学贡献在于提供一种分类框架，该框架结合了（i）决策结构、（ii）数字表示类型（常规智能工具、部分孪生技术或完全可操作的孪生技术）以及（iii）耦合模式A–D；这与仅关注方法的MCDM调查和仅关注架构的孪生技术综述不同，因为它将耦合作为综合 Units。反复出现的限制包括处理和验证不确定性时的不公平性、互操作性和成本障碍、治理与公平性的差距，以及罕见的监测-排序循环。优先考虑的因素包括透明的数据溯源、具备不确定性意识和公平性的耦合机制、互操作的决策层次结构，以及实施后的学习过程。
