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在人工智能飞速发展与多源时空数据爆发式增长的背景下，数字孪生已成为重塑城市建模、模拟与管理的突破性范式。然而当前城市数字孪生的发展多聚焦于信息基础设施建设与数据采集，却忽视了城市作为动态复杂系统的核心特质 —— 其演化过程中的非线性动态、自组织涌现与多尺度交互特性，也未能充分融入城市科学的理论根基，导致数字孪生难以精准支撑城市全生命周期的模拟、预测与决策。《城市数字孪生：城市动态与复杂性建模》一书针对这一核心痛点，构建了一套整合城市动态、复杂性理论与数字孪生技术的通用框架，为解决城市演化中的复杂问题提供了系统性解决方案。
书籍开篇明确了城市作为动态复杂系统的本质，指出城市动态学（研究系统随时间的变化与反馈交互）与复杂性理论（揭示系统自组织、涌现与多尺度特性）是数字孪生的核心支柱，而非单纯依赖数据堆砌。基于这一核心认知，书籍构建了多层次的研究框架：当已知城市系统的控制方程（如偏微分方程、常微分方程）时，通过低维流形学习（如正交分解 POD、奇异值分解 SVD）推导降阶模型（ROM），在保留核心动态特性的同时降低计算复杂度，实现高效模拟；当控制方程未知时，提出数据驱动方法，通过稀疏非线性动态识别（SINDy）、长短期记忆网络（LSTM）、高斯混合模型等技术，从时空序列数据中挖掘隐藏动态，并通过融入城市理论提升模型的可解释性；针对高度非线性系统，进一步提出城市理论知情神经网络（如物理知情神经网络 PINN），将租金缺口理论、空间交互理论等城市科学成果嵌入神经网络训练，实现理论与数据的协同优化。
除宏观建模视角外，书籍还拓展了城市数字孪生的多元构建路径：将城市视为复杂依赖网络，通过网络低秩近似与稀疏性分析捕捉城市实体间的交互动态；从微观视角出发，构建多智能体系统（MAS），模拟个体、企业等主体的行为与交互如何涌现为宏观城市现象；针对城市动态的多尺度特性，打破宏观 - 微观二元划分，提出包含中观层面的多尺度建模框架，解析不同尺度间的动态传导与协同演化机制。
为确保数字孪生的动态适应性，书籍重点探讨了模型与数据的互操作性，提出通过数据同化（如卡尔曼滤波）建立模型与数据的双向反馈循环 —— 模型指导数据的智能采集与优化，数据持续更新模型参数与结构，实现数字孪生在实时、近实时及长期尺度上的动态迭代。同时，书籍还关注传感器网络设计、数据质量保障与误差传播控制等关键技术，为数字孪生的工程化应用提供了实操支撑。
本书的研究成果兼具理论深度与应用价值，其目标读者涵盖地理学、城市规划、区域科学、人工智能、机器学习、应用数学等多学科研究人员，可作为相关领域研究生的高级教材或参考书籍，也为政府部门与实务从业者构建韧性、可持续的城市数字孪生提供了理论依据与技术路径。通过整合城市科学、信息技术与人工智能的前沿成果，本书不仅推动了城市建模理论的创新，更为应对城市增长、交通拥堵、环境污染等复杂挑战提供了全新的工具，助力城市治理迈向智能化、精细化与可持续化。Digital Twins of Cities