作为时空同步系统的城市数字孪生：构建可持续与韧性城市的四层框架

《Sustainable Cities and Society》：Urban Digital Twins as Spatiotemporal Synchronization Systems: A Four-Layer Framework for Sustainable and Resilient Cities

　　•城市数字孪生被重新定义为时空同步系统。
•四个同步层涵盖参考、实体/语义、状态和反馈。
•状态维护与决策-行动反馈循环区分开来。
•不同城市领域、时间尺度和风险对同步需求有不同的要求。
•评估优先级支持可靠和有韧性的城市孪生系统。

**引言**
城市必须在适应气候灾害、基础设施老化、交通中断、资源限制和不平等的风险暴露的同时减少环境负担。这些挑战是动态且相互关联的：洪水会改变交通可达性和应急需求；热事件会改变能源使用和公共卫生风险；而交通干预会重新分配延迟、排放和访问权限。因此，有效的应对措施不仅仅需要详细的空间清单，还需要了解哪些城市实体和人口受到影响、证据的时效性、不同部门对报告状态的定义是否一致，以及干预措施如何改变后续情况。数字孪生数据和城市规模融合研究展示了如何连接观测、模型、网络和服务，但也暴露了下游分析对这些连接质量和连续性的依赖性（Wu等人，2023年；Li等人，2025年；Zhang等人，2022年）。

在这个背景下，可持续发展要求在满足当前需求的同时保护未来福祉所依赖的环境和社会条件（世界环境与发展委员会1987年）。可持续城市通过资源高效的服务、降低环境负担以及公平获取住房、交通、基础设施和公共空间来实现这些目标（联合国经济和社会事务部2026年）。城市韧性是指城市系统和社区吸收中断、维持基本功能、恢复和适应的能力（联合国减少灾害风险办公室2017年）；如果快速恢复导致不平等的风险暴露或风险转移，那是不够的。当环境指标指向正确的地点和时间，中断证据在决策者作出决策之前就传递给他们，并且受影响的社区能够审查最终选择时，同步贡献了这些目标。相关的结果是城市服务和环境保护的质量与分配。

因此，城市数字孪生（UDTs）被提出作为用于监测、建模、模拟和决策支持的共享环境。综述描述了它们的潜力以及持续的集成挑战（Mazzetto，2024年；Weil等人，2023年），而平台研究和城市倡议展示了不同形式的城市规模表示和服务提供（Martella等人，2023年；Schrotter & Hürzeler，2020年；Adreani等人，2024年）。这种潜力不应与实际的环境或社会效益混淆。一个静态的三维模型、定期更新的GIS数据库或聚合实时数据的平台可能很有价值，但它不一定是一个可操作的UDT。只有当观测结果与正确的城市对象和含义相关联，所表示的状态在决策时间内仍然有效，并且输出可以基于后续证据进行验证时，它才具有决策相关性。这种区分很重要，因为同步失败会直接导致城市问题：过时的交通状态可能导致控制或应急访问错误；错误的资产或传感器关联可能将维护工作发送到错误的部分；不兼容的土地使用或灾害语义可能阻碍跨部门协调；与证据和不确定性无关的模型输出可能会扭曲灾害或环境决策。如果干预措施没有被记录和重新观测，管理者无法确定其是否有效，也无法为下一次决策修改模型。当自动化建议不透明或难以 override 时，技术错误还可能放大分配和社会风险。正式的建筑模型、标准、城市用途分类和实施调查分别解决了这一领域的一部分问题（Noardo等人，2022年；Jacoby & Usl?nder，2020年；Al-Sehrawy等人，2021年；Ammar等人，2022年），但没有一种方法单独能确保物理和数字的一致性。

后果是累积的，而不仅仅是局限于一个数据处理阶段。参考不匹配可能会导致错误的实体链接；链接可能会将当前的观测结果分配到错误的状态；状态可能会启动不合适的预测；而预测可能会引导出结果未被归因或审查的干预措施。相反，重新观测可能会揭示问题实际上源于上游而非干预本身。因此，从同步的角度来看是有用的，因为它在整个决策链中追踪证据和责任，同时允许分别诊断不同类型的失败。

技术证据同样分布广泛。云到物和雾计算架构支持分布式访问和计算（Moreno等人，2023年；Moura & Hutchison，2020年）。特定任务的研究将交通、公共空间、设计和土地使用的观测结果转化为模拟或优化变量（Yao等人，2020年；Almahmood & Skov-Petersen，2020年；Zhang等人，2018年；Tian等人，2020年；Xu等人，2015年；Xu等人，2020年），而高维时空分析则发现了数字变电站设置中的薄弱异常，而不仅仅是整个城市的同步架构（He等人，2022年）。这些机制可能实现UDT的功能，但支持性研究不应被视为完全实施的城市孪生。数据转换不是实体匹配；统计关联不是持久身份；场景模拟不是变化检测；概念性反馈机制也不是验证闭环的证据。

现有的综述通常按应用领域、生命周期阶段、技术组件、平台或案例研究进行组织。关于交通数据融合、语义构建孪生和建筑应用的综述提供了重要的领域证据（Kashinath等人，2021年；Boje等人，2020年；Afzal等人，2023年）。更新的工作区分了领域内部和不同城市之间的孪生（Wu & Guan，2025年），而生命周期分析表明，集成需求在创建、使用和更新过程中会发生变化（Jeddoub等人，2025年）。关键的学术研究进一步指出，成熟度不能仅从视觉真实性、技术复杂性或自动化程度推断，因为城市仍然是开放、解释性的和受制度管理的系统（van der Meer等人，2026年；Moroni，2025年）。尚未明确综合的是物理和数字对应问题本身：如何保持参考、实体和含义、变化的状态以及决策-行动反馈作为一个可追踪的系统。

最近在《Sustainable Cities and Society》上发表的综述调查了支持技术、全球数字孪生智慧城市项目、功能类别（被动型、预测型、可编程型和自主型）、项目开发成熟度、部署挑战和合成感知（Alvi等人，2025年）。它提供了一个面向技术、应用、功能和成熟度的广泛全球综合。在此基础上，本综述探讨了一个不同的分析问题：如何保持参考、实体和语义、状态以及反馈的对应关系；为何必须将当前状态维护与决策-行动-重新观测反馈区分开来；以及同步失败如何进入城市决策链。因此，本综述提出了以下核心论点：只有当城市数字孪生能够保持物理城市系统与数字表示之间的可追踪、及时、语义一致且可修订的对应关系时，才能支持环境可持续和社会有韧性的城市。同步本身不是目的，而是实现及时可靠决策、资源高效运营、基础设施韧性、灾害响应、公众学习和问责的基础。这些贡献是有条件的：孪生系统只有在其同步状态、模型和反馈过程适合相关决策和人口的情况下才能支持特定结果。

与围绕数字孪生应用、平台、生命周期阶段或通用挑战组织的广泛综述不同，本综述将UDTs视为多层同步系统。它区分了维护最新的数字状态与完成观测-模型-决策-行动-重新观测循环，并考察同步质量如何促进可持续、有韧性和负责任的城市管理。该框架确定了研究建立了哪些对应关系，哪些是假设的，以及失败可能在决策链中的位置。

本综述做出了三个贡献。首先，它通过一个包含参考、实体和语义、状态以及反馈四个层次的框架提供了概念性贡献。其次，它综合了四种技术路径——异构数据融合、时空建模、实时状态更新和面向反馈的同步——并解释了它们之间的跨层关系，而不是强加一一对应。第三，它阐明了同步能力及其失败在可持续性、韧性和负责任治理方面的城市后果。这种视角支持批判性比较，而不会将文献简化为技术或个别研究的目录。

分析 accordingly 结构化。第2节解释了综述设计和证据范围。第3节定义了这四个层次及其城市功能。第4节探讨了技术支持和实施限制；第5节比较了特定领域的要求和后果；第6节将反复出现的限制转化为可测量的研究议程。第7节总结了这对城市决策的影响。

**综述设计和分析方法**
本综述采用结构化、批判性和以框架为导向的设计，来研究研究如何建立、维护、验证和修订物理城市系统与数字表示之间的对应关系。分析语料库是通过一次结构化搜索和两次针对反馈机制和最近框架相关发展的定向识别阶段构建的。该设计支持同步机制、它们之间的关系以及证据的比较。

**可持续和有韧性城市数字孪生的四层同步框架**
当UDT的表示与其预期的决策所需的物理城市足够对齐时，它在操作上是有意义的。“足够”是特定于应用的：交通控制器、长期土地使用计划和建筑翻新计划不需要相同的延迟或粒度。然而，所有这些都需要知道观察了什么、它描述的对象或人口是什么、观察的意义是什么、它在何时有效、它如何改变了模型以及后来的证据是否适用。

**时空同步的技术路径**
这四条路径根据它们执行的操作来组织方法：组合观测结果、构建表示、维护当前状态以及将证据与决策和结果连接起来。本节探讨了这些操作的工作原理、它们支持的同步要求以及可用证据的局限性。

**跨领域对城市可持续性和韧性的贡献**
跨领域比较将同步质量与特定决策联系起来，然后再与城市结果联系起来。相关目标必须与服务提供者、公共当局和受影响社区共同确定，同时考虑当地危害、资源限制和不平等的访问权限。联合国可持续发展目标11通过其对可及交通、参与式规划、灾害损失和环境影响的关注提供了政策背景（联合国）。

**值得信赖的城市数字孪生的开放挑战和研究议程**
研究议程应从对更多数据或更高保真度的通用呼吁转向可测量的对应关系和决策质量。下面的每个挑战都结合了当前的局限性、其可持续性或韧性的重要性、具体的方向和评估要求。这些挑战是相互依赖的。薄弱的身份认同会削弱不确定性估计；不一致的时间和尺度会复杂化验证；计算失败可能会导致状态过时；治理则决定了最终结果。

**结论**
时空同步是城市数字孪生的关键操作能力。静态模型、集成数据库或实时可视化可以支持有价值的工作，但不一定能保持与不断变化的城市之间的可追踪和可修订的关系。只有当UDT的观测结果、实体、含义、状态、模型、决策和干预措施足够对齐时，它们才能支持环境可持续和社会有韧性的管理。

**数据可用性声明**
本综述没有生成新的实证数据集。分析语料库中包含的所有出版物都在参考列表中列出，搜索和筛选过程在第2节和图1中报告。

**手稿准备过程中生成式AI和AI辅助技术的声明**
在准备本工作期间，作者使用了OpenAI Codex来辅助结构编辑和语言润色。作者随后审查并编辑了输出内容，并对文章内容负全部责任。

**资助**
本工作部分得到了国家自然科学基金（批准编号42601725）；深圳市医学研究基金（批准编号C2501033）；广东省普通高校工程技术研究中心（批准编号2024GCZX005）；以及LIESMARS开放研究基金计划（批准编号25I01）的支持。

**作者贡献**
李月津：概念化；方法论；调查；验证；形式分析；可视化；项目管理；初稿撰写；修订和编辑。
叶世轩：概念化；方法论；调查；验证；数据管理；形式分析；软件；初稿撰写。
张世杰：资源协调；验证；修订和编辑。
吴华毅：监督；资金获取；修订和编辑。

**利益声明**
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或可能影响本文工作的个人关系。李西同：写作、审稿与编辑；利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作的财务利益或个人关系。

致谢
无。

李越进 | 叶世轩 | 张世杰 | 吴华一 | 李西同