围绕国家“双碳”战略目标和全球1.5℃温控目标，面向全球气候治理、国家绿色低碳转型及碳减排路径设计的重大科学问题，本研究方向聚焦“能源-经济-环境”复杂系统建模与协同优化。团队致力于构建跨尺度、多主体、多因素耦合的建模分析框架，融合可计算一般均衡（CGE）模型、气候变化综合评估模型（IAM）、投入产出分析（IOA）等方法，探索人工智能与机器学习在系统建模中的深度融合。

研究内容包括但不限于：温室气体减排路径模拟、碳定价政策评估、减污降碳协同治理、气候投融资分析、公众健康影响评估、交通运输优化、人口老龄化及水-能-粮系统协同等关键问题模拟与评估研究。

面向气候变化背景下政策响应机制刻画与复杂经济系统行为演化建模的科学需求，本方向探索具备行为异质性与自适应特征的多主体系统建模方法，依托自主研发的CLUES-ABM（Climate-resilient & Low-carbon Unfolding Economic Scenarios）多主体建模框架，聚焦企业、产业部门、个人与运输链等关键主体的行为异质性与决策机制，刻画其在资源配置、减缓路径选择与系统演化过程中的动态特征与非线性规律，支撑复杂经济系统的政策模拟与风险评估。

研究内容包括但不限于：多主体系统下的经济-环境互动建模、行为决策与资源配置协同演化模拟、高时空分辨率下的经济活动与环境因素耦合建模、自然灾害与政策干预等扰动因素的传播路径识别、政策工具组合的效果模拟与行为响应评估，以及区域协同减排路径的构建与量化分析。

相关教师：梁巧梅、曲申、刘丽静、姜洪殿