CN113837912A - 一种建筑业碳排放影响因素分析方法 - Google Patents
一种建筑业碳排放影响因素分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113837912A CN113837912A CN202111031433.XA CN202111031433A CN113837912A CN 113837912 A CN113837912 A CN 113837912A CN 202111031433 A CN202111031433 A CN 202111031433A CN 113837912 A CN113837912 A CN 113837912A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- carbon emission
- industry
- building
- construction industry
- factor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 281
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 281
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 187
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 103
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 102
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 33
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 25
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims description 14
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 10
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 21
- 238000011160 research Methods 0.000 description 12
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 3
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 3
- 235000006732 Torreya nucifera Nutrition 0.000 description 2
- 244000111306 Torreya nucifera Species 0.000 description 2
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种建筑业碳排放影响因素分析方法，包括：确定建筑业碳排放影响因素，构建建筑业碳排放影响因素恒等式；构建建筑业碳排放驱动效应历史数据集；基于IDA构建建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应计算模型；绘制趋势图验证计算模型与实际建筑业碳排放趋势是否对应；构建建筑业历年碳排放变动量计算公式；构建建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式；导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析。本发明的基础数据主要来自各地区历年建筑业统计数据，容易获取且保证数据完整性、时效性、准确性，可支持各地区建筑业碳排放驱动效应分析工作，帮助减少建筑业碳排放量。
Description
技术领域
本发明涉及建筑能耗分析技术领域，具体而言涉及一种建筑业碳排放影响因素分析方法。
背景技术
建筑业作为全球能源消耗和二氧化碳排放的三大部门(工业、交通业、建筑业)之一，很大程度决定了各国“碳中和”目标能否如期达成。因此合理科学分析建筑业碳排放趋势，解析建筑业碳排放影响因素具有非常重要的意义，通过研究建筑业碳排放走向及其影响因素，可以深层次解读建筑业碳排放趋势及对建筑业碳增排/减排贡献最大的主要因素，从而提出科学可行、切实有效、针对性强的节能减排措施及政策建议，加快实现“碳中和”目标。
当前碳排放影响因素分析主要涉及以下三类模型分析方法：IPAT系列模型(线性：Kaya；非线性：STIRPAT等)、结构分解法(SDA)、指数分解法(IDA)。从应用现状来看，IPAT系列模型一般不作为独立分析模型，通常与指数分解法(IDA)相结合；结构分解法(SDA)则多集中于国家、区域范围的研究。从数据需求上看，两类方法均需要大量的样本数据且理论与操作复杂。对比之下，指数分解法(IDA)从应用现状来看，其中LMDI模型为主流应用，该模型可按需与多种方法相结合。从研究范围来看，并不局限于特定的研究范围；从数据需求来看，LMDI模型本身对数据的要求较低，这一点优于前两种方法。
当前针对建筑业碳排放影响因素分析，可灵活处理、操作便捷的分析方法存在缺失。1)已有技术专业性及地域性过强，阻碍了建筑业碳排放影响因素分析的普适研究；2)已有技术忽略了对行业从统计数据层面建立可实时更新、调用及分析的历史数据集；3)作为高能耗行业的工业、交通业等行业碳排放影响因素分析较多，已有技术针对建筑业碳排放在影响因素分析方面的研究尚显空白。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种建筑业碳排放影响因素分析方法，采用基于指数分解法(IDA)的LMDI模型，该模型可以弥补建筑业碳排放影响因素分析中可灵活处理、简易操作的分析方法的缺失，解决建筑业碳排放影响因素分解过程中的模型原理复杂、地区受限、数据获取困难及操作困难等问题，利用好LMDI模型较强的可塑性及可操作性的优势，实现对国家、省域乃至城市区域的建筑业碳排放影响因素的解析。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明实施例提出了一种建筑业碳排放影响因素分析方法，所述分析方法包括以下步骤：
S1，依据各地区建筑业碳排放相关资料，确定建筑业碳排放影响因素，构建建筑业碳排放影响因素恒等式；
S2，构建建筑业碳排放驱动效应历史数据集；
S3，基于指数分解法构建建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应计算模型；
S4，将建筑业碳排放驱动效应历史数据集导入累计总效应计算模型，针对计算结果绘制历年累计效应计算结果趋势图，验证其与实际建筑业碳排放趋势是否相符，如果相符，进入步骤S5，否则，进行二次检查，以对建筑业碳排放影响因素、建筑业碳排放影响因素恒等式和建筑业碳排放驱动效应历史数据集进行核查，直至历年累计效应计算结果趋势图与实际建筑业碳排放趋势相符；
S5，构建建筑业历年碳排放变动量计算公式；
S6，构建建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式；
S7，导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析。
进一步地，步骤S1中，所述依据各地区建筑业碳排放相关资料，确定建筑业碳排放影响因素，构建建筑业碳排放影响因素恒等式的过程包括以下步骤：
S11，确定建筑业碳排放影响因素，建筑业碳排放影响因素包括建筑业碳排放系数因子、建筑业能源结构因子、建筑业能源强度因子、建筑业经济水平因子、人口密度因子、新增节能建筑面积率因子和新增建筑面积因子；
S12，构建建筑业碳排放影响因素恒等式：
其中，C为建筑业能源消费碳排放总量；I为建筑业能源强度因子，为建筑业能源消费总量与建筑业生产总值的比值，
G为建筑业经济水平因子，为建筑业生产总值与人口数量的比值，
ρ为人口密度因子，为人口数量与新增节能建筑面积的比值，
η为新增节能建筑面积率因子，为新增节能建筑面积与新增建筑面积的比值，
A为新增建筑面积；Fi为碳排放系数因子，为建筑业第i种能源碳排放与其能源消费量的比值，
Si为建筑能源结构因子，为建筑业第i种能源消费量与建筑业能源消费总量的比值，
进一步地，步骤S2中，所述建筑业碳排放驱动效应历史数据集中存储有各类能源碳排放系数、标准煤折算系数、电力碳排放系数、建筑业各类能源消费量、城市人口数量、建筑业生产总值、新增节能建筑面积和新增建筑面积。
进一步地，步骤S3中，所述累计总效应计算模型为：
△C＝CT-C0＝△CF+△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA
式中，ΔC为建筑业碳排放变化量，ΔCI为建筑业能源强度效应，ΔCG为建筑业人均生产总值效应，ΔCρ为建筑业人口密度效应，ΔCη为新增节能建筑面积率效应，ΔCA为新增建筑面积效应，ΔCF为建筑业碳排放系数因子，ΔCS为建筑业能源结构效应；
设各类建筑业能源碳排放系数均为定值，经过模型计算后ΔCF计算结果为0，则建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应最终计算模型为：
△C＝CT-C0＝△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA。
进一步地，步骤S5中，所述建筑业历年碳排放变动量计算公式为：
k＝△CT-△CT-1
其中，k为碳排放变动因子，数值为历年建筑业碳排放变化量的同比差值，ΔCT是第T年的建筑业碳排放变化量，ΔCT-1是第T-1年的建筑业碳排放变化量；如果k＞0，说明第T年相对第T-1年的碳排放为正变动；如果k＜0，说明第T年相对第T-1年的碳排放为负变动。
进一步地，步骤S6中，所述建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式为：
其中，Pj为某阶段第j类影响因子的k值占该阶段所有影响因子k值总和的比重；kj为某阶段第j类影响因子产生的碳排放变动量；Pj＞0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所促进；Pj＜0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所抑制。
进一步地，步骤S7中，所述导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析的过程包括以下步骤：
S71，将基础历史数据集计算得出的建筑业碳排放总量、建筑业能源强度、建筑业人均生产总值、建筑业人口密度、新增节能建筑面积率、新增建筑面积数值导入建筑业历年碳排放变动量计算公式及贡献率计算公式；
S72，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析，明确碳增排/减排所处阶段，以及同一阶段不同影响因素驱动效应贡献率大小和不同阶段相同影响因素驱动效应的贡献率大小。
本发明的有益效果是：
1)所需基础数据较易获取。与现有技术相比，该方法所需基础数据来自各地区历年建筑业统计年鉴及报告文件，同时诸类资料的数据公开透明且完整，时效性、准确性有保障。
2)模型科学可实现自检。与现有技术相比，该模型基于指数分解法，公式形式上结合了日本学者Yoichi Kaya于1989年IPCC研讨会上首次提出的碳排放Kaya恒等式，就理论和建模过程而言科学可行；同时该模型不仅作为地区建筑业碳排放趋势及影响因素的分析模型，本发明通过增设“二次检查”，使该计算模型起到了自检作用，保证了影响因素选取及历史数据集构建的合理性及灵活性。
3)深入累计总效应计算进一步分析各阶段变动量及其贡献率。与现有技术相比，本发明明确了各步骤的现实意义。建筑业碳排放影响因素的分析不应局限于累计总效应及其贡献率的计算，而应深入各阶段变动量及其贡献率的剖析。此过程对比累计总效应而言相对客观，实现了从对总体碳排放增加/减少的认识到剖析各阶段碳排放变动量的突破。
附图说明
图1是本发明实施例的建筑业碳排放影响因素分析方法流程图。
图2为本发明实施例的某市2011-2017年建筑业碳排放累计效应结果。
图3为本发明实施例的某市2011-2017年建筑业碳排放趋势图。
图4为本发明实施例的某市2011-2017年建筑业碳排放变动量贡献率。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
图1是本发明实施例的建筑业碳排放影响因素分析方法流程图。参见图1，该分析方法包括以下步骤：
S1，依据各地区建筑业碳排放相关资料，确定建筑业碳排放影响因素，构建建筑业碳排放影响因素恒等式。
在步骤S1中，建筑业碳排放影响因素的确定依据各地区相关资料汇总，文献报告总结，实际调研及讨论分析，较全面地筛选出对地区建筑业碳排放存在影响的因素，所选影响因素不可忽略次要成分。具体的，通过各地区相关资料汇总、文献总结及实地调研分析确定影响因素为建筑业碳排放系数因子、建筑业能源结构因子、建筑业能源强度因子、建筑业经济水平因子、人口密度因子、新增节能建筑面积率因子及新增建筑面积因子，构建的建筑业碳排放影响因素恒等式如下：
根据各指标对上层要素的相对重要性两两对比计算各指标权重。
结合指标权重数值分析，根据养老设施建设实际情况、老年群体行为特征及偏好分别计算养老服务设施建设分值、距离衰减分值、质量衰减分值和供需匹配分值。
根据所述养老服务设施建设综合水平分值，确定预设评价范围养老服务设施建设等级。
本发明的养老服务设施评价方法基于养老生活圈要素指标体系框架，相较于以往研究评价而言：
其中，C为建筑业能源消费碳排放总量；I为建筑业能源强度因子，为建筑业能源消费总量与建筑业生产总值的比值，
G为建筑业经济水平因子，为建筑业生产总值与人口数量的比值，
ρ为人口密度因子，为人口数量与新增节能建筑面积的比值，
η为新增节能建筑面积率因子，为新增节能建筑面积与新增建筑面积的比值，
A为新增建筑面积；Fi为碳排放系数因子，为建筑业第i种能源碳排放与其能源消费量的比值，
Si为建筑能源结构因子，为建筑业第i种能源消费量与建筑业能源消费总量的比值，
S2，构建建筑业碳排放驱动效应历史数据集。
示例性地，数据集中包括各类能源碳排放系数、标准煤折算系数，电力碳排放系数以及建筑业各类能源消费量；地区人口数量、建筑业生产总值、新增节能建筑面积、新增建筑面积。地区人口数量、建筑业生产总值、新增建筑面积、节能建筑新增面积数据通过地区历年统计年鉴及建筑业发展报告等统计数据文件获取；各类能源碳排放系数来源于《2006年IPCC国家温室气体清单指南(2019修订版)》；能源折算标准煤系数来源于《综合能耗计算通则》(GB/T 2589-2008)；电力碳排放系数来源于中国区域电网基准线排放因子；城市人口数量、建筑业生产总值、新增节能建筑面积、新增建筑面积数据通过地区历年统计年鉴及建筑业发展报告等统计数据文件获取。建筑业碳排放总量计算采用基于能源种类法的计算公式
进行计算(其中，Ei＝ei×θi)。其中，C为建筑碳排放量，Ei为各类能源消费量(标煤折算后)，Fi为各类能源碳排放系数，ei为各类能源消费量，θi为各类能源折算标准煤系数。表1是各类能源折算标准煤系数θ及碳排放系数F；表2是中国区域电网电力碳排放因子。
表1各类能源折算标准煤系数θ及碳排放系数F
来源：《综合能耗计算通则》(GB/T 2589-2008)；2016年IPCC国家温室气体清单指南(2019修订版)
折标煤系数单位：kg标准煤/kg；碳排放系数单位：t碳/t标准煤
表2中国区域电网电力碳排放因子
注：所列为更新至2017年的相关数据；来源：2017年度减排项目中国区域电网基准线排放因子
单位：kg二氧化碳/kWh
S3，基于指数分解法构建建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应计算模型。
基于指数分解法(IDA)构建建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应计算模型；将历史数据集导入上述模型，验证累计总效应计算结果与实际建筑业碳排放趋势是否对应。其中建筑业历年碳排放较基准期累计总效应计算系列公式如下：
△C＝CT-C0＝△CF+△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA
式中，ΔC为建筑业碳排放变化量，ΔCI为建筑业能源强度效应，ΔCG为建筑业人均生产总值效应，ΔCρ为建筑业人口密度效应，ΔCη为新增节能建筑面积率效应，ΔCA为新增建筑面积效应，ΔCF为建筑业碳排放系数因子，ΔCS为建筑业能源结构效应。由于各类建筑业能源碳排放系数均为定值，经过模型计算后ΔCF计算结果为0，因此建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应最终计算模型为：
△C＝CT-C0＝△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA。
针对计算结果绘制历年累计效应计算结果折线图，验证其与实际建筑业碳排放趋势是否相符。若历年累计效应计算结果折线图与实际建筑业碳排放趋势相符，则继续流程；反之应进行“二次检查”：检查①主要核实影响因素是否选取准确，构建的恒等式是否存在因式漏项等问题；其中检查②主要核实历史数据集是否存在错误记录等问题。
S4，将建筑业碳排放驱动效应历史数据集导入累计总效应计算模型，针对计算结果绘制历年累计效应计算结果趋势图，验证其与实际建筑业碳排放趋势是否相符，如果相符，进入步骤S5，否则，进行二次检查，以对建筑业碳排放影响因素、建筑业碳排放影响因素恒等式和建筑业碳排放驱动效应历史数据集进行核查，直至历年累计效应计算结果趋势图与实际建筑业碳排放趋势相符。
将步骤S2中的建筑业碳排放驱动效应基础历史数据集导入计算得出的建筑业能源强度、建筑业人均生产总值、建筑业人口密度、新增节能建筑面积率、新增建筑面积数值，进一步导入构建的建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应最终计算模型，针对计算结果绘制历年累计效应计算结果趋势图，验证其与实际建筑业碳排放趋势是否相符。若历年累计效应计算结果趋势图与实际建筑业碳排放趋势相符，则继续后续流程；反之应进行“二次检查”：检查①目的在于核实影响因素是否选取准确，构建的恒等式是否存在因式漏项等问题；其中检查②目的在于核实历史数据集是否存在错误记录等问题。
S5，构建建筑业历年碳排放变动量计算公式。
由建筑业历年碳排放较基准期累计效应计算公式变形后，构建的建筑业历年碳排放变动量计算公式如下：
k＝△CT-△CT-1
其中，k为碳排放变动因子，数值为历年ΔC同比差值，ΔCT是第T年的建筑业碳排放变化量，ΔCT-1是第T-1年的建筑业碳排放变化量。k＞0说明第T年相对第T-1年的碳排放为正变动；k＜0说明第T年相对第T-1年的碳排放为负变动。
S6，构建建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式。
由建筑业历年碳排放较基准期累计效应计算公式变形后，构建的建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式如下：
其中，Pj为某阶段第j类影响因子的k值占该阶段所有影响因子k值总和的比重；kj为某阶段第j类影响因子产生的碳排放变动量；Pj＞0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所促进；Pj＜0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所抑制。
步骤S5与步骤S6中，历年碳排放变动量及其贡献率计算公式均由步骤S3中累计效应计算公式经检验后延伸而来，因此步骤S4中“二次检查”至关重要，只有二次检查通过后，才可构建建筑业历年碳排放变动量计算公式和建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式。
S7，导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析。将通过步骤S2中基础历史数据集导入计算得出的建筑业碳排放总量、建筑业能源强度、建筑业人均生产总值、建筑业人口密度、新增节能建筑面积率、新增建筑面积数值导入建筑业历年碳排放变动量计算公式及贡献率计算公式，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析，明确碳增排/减排所处阶段；同一阶段不同影响因素驱动效应贡献率大小；不同阶段相同影响因素驱动效应的贡献率大小。
本发明的一种建筑业碳排放影响因素分析方法，确定建筑业碳排放的影响因素，构建建筑业碳排放影响因素恒等式；构建建筑业碳排放驱动效应历史数据集；基于指数分解法构建建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应计算模型，导入历史数据得出计算结果后，绘制趋势图并验证实际建筑业碳排放趋势是否对应；构建建筑业历年碳排放变动量及贡献率计算公式；导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析。本发明将碳排放影响因素研究对象细及建筑行业，同时不局限于国家、省域及城市，从数据获取及整合成集、模型合理科学化到研究的深入化层面，对已有技术做了一定的拓展。首先该模型可以保证研究对象数据获取的完整性、公开性，且数据整合成集可以一键式导入模型种，大大提高了用户的研究效率；；其次本发明增设模型“自检”环节，保证了影响因素选取及历史数据集构建的科学性，最后本发明就研究深度而言致力于突破建筑业碳排放累计总效应计算的局限，深入剖析影响因素对各阶段建筑业碳排放变动量的驱动效应。
实例1：
选取某市作为案例城市，对该地区2011-2017年建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析，分析过程如下：
1)通过某市相关资料汇总、文献总结及实地调研分析确定该市建筑业碳排放影响因素为建筑业碳排放系数因子、建筑业能源结构因子、建筑业能源强度因子、建筑业经济水平因子、人口密度因子、新增节能建筑面积率因子及新增建筑面积因子，构建的该市建筑业碳排放影响因素恒等式如下：
其中，C为建筑业能源消费碳排放总量；I为建筑业能源强度因子，为建筑业能源消费总量与建筑业生产总值的比值，
G为建筑业经济水平因子，为建筑业生产总值与人口数量的比值，
ρ为人口密度因子，为人口数量与新增节能建筑面积的比值，
η为新增节能建筑面积率因子，为新增节能建筑面积与新增建筑面积的比值，
A为新增建筑面积；Fi为碳排放系数因子，为建筑业第i种能源碳排放与其能源消费量的比值，
Si为建筑能源结构因子，为建筑业第i种能源消费量与建筑业能源消费总量的比值，
2)构建建筑业碳排放驱动效应历史数据集(表3)。其中包括各类能源碳排放系数、标准煤折算系数，电力碳排放系数以及建筑业各类能源消费量；地区人口数量、建筑业生产总值、新增节能建筑面积、新增建筑面积。
表3某市建筑业碳排放驱动效应历史数据集合
其中人口数量、建筑业生产总值通过《某市统计年鉴》(2011-2017)获取；新增建筑面积、节能建筑新增面积数据通过《某市建筑业发展报告》(2011-2017)获取；各类能源碳排放系数见表1，电力碳排放系数见表2；建筑业碳排放总量计算采用基于能源种类法计算公式
进行计算(其中，Ei＝ei×θi)。其中，C为建筑碳排放量，Ei为各类能源消费量(标煤折算后)，Fi为各类能源碳排放系数，ei为各类能源消费量，θi为各类能源折算标准煤系数；建筑业能源强度为消费总量与建筑业生产总值比值；建筑业经济水平为建筑业生产总值与人口数量的比值；人口密度为人口数量与新增节能建筑面积；新增节能建筑面积率因子为新增节能建筑面积与新增建筑面积的比值。建筑业能源结构因子为该市建筑业第i种能源消费量与建筑业能源消费总量的比值。具体计算公式参见“发明内容”部分。
3)基于指数分解法(IDA)构建建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应计算模型；将市区历史数据集导入模型，验证累计总效应计算结果与市区实际建筑业碳排放趋势对应与否。其中建筑业历年碳排放较基准期累计总效应计算系列公式如下：
△C＝CT-C0＝△CF+△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA
其中，ΔC为建筑业碳排放变化量，ΔCI为建筑业能源强度效应，ΔCG为建筑业人均生产总值效应，ΔCρ为建筑业人口密度效应，ΔCη为新增节能建筑面积率效应，ΔCA为新增建筑面积效应，ΔCF为建筑业碳排放系数因子，ΔCS为建筑业能源结构效应。由于各类建筑业能源碳排放系数均为定值，经过模型计算后ΔCF计算结果为0，因此市区建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应最终计算模型为：
△C＝CT-C0＝△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA
导入历史数据集得出以下计算结果，详见表4：
表4某市建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应贡献量
单位：万t二氧化碳
针对上述计算结果绘制历年建筑业碳排放累计效应计算结果趋势图，验证其与实际建筑业碳排放趋势是否相符。
经过趋势图比对后，历年累计效应计算的总碳排放变化趋势与实际建筑业碳排放变化趋势基本一致(详见图2和图3)，因此可得所选历史数据集及影响因素均符合实际，可作进一步分析。反之应进行“二次检查”，详情见“具体实施方式”部分。
4)构建建筑业历年碳排放变动量计算公式；
由本市建筑业历年碳排放较基准期累计效应计算公式变形后，构建的建筑业历年碳排放变动量计算公式如下：
k＝△CT-△CT-1
其中，k为碳排放变动因子，数值为历年ΔC同比差值。k＞0说明第T年相对第T-1年的碳排放为正变动；k＜0说明第T年相对第T-1年的碳排放为负变动。
5)构建建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式；
由本市建筑业历年碳排放较基准期累计效应计算公式变形后，构建的建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式如下：
其中，Pj为某阶段第j类影响因子的k值占该阶段所有影响因子k值总和的比重；kj为某阶段第j类影响因子产生的碳排放变动量；Pj＞0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所促进；Pj＜0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所抑制。
6)导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析。设j＝CS,CI,CG,Cρ,Cη,CA，相应的计算结果如表5和表6所示。其中，CS为建筑业能源结构，CI为建筑业能源强度，CG为建筑业经济水平总体，Cρ为人口密度，Cη为新增节能建筑面积率，CA为新增建筑面积。
表5 2011-2017年某市建筑业碳排放变动量
注：“+”表示正变动，“-”表示负变动；单位：万t二氧化碳
表6 2011-2017年某市建筑业碳排放变动量贡献率
由表5，表6及图4可以得出以下结论：
(1)2012-2013年、2014-2015年、2016-2017年为碳排放负变动阶段(图4中虚线框标出)，2013-2014年、2015-2016年为碳排放正变动阶段。其变动趋势可反映相应时期内实际碳排放变化特征，并且变动量k绝对值越大，既表示所处阶段碳排放变动量越多，也说明该阶段碳增排/减排的速度越快，力度越大。
(2)从同一阶段不同影响因素驱动效应贡献率大小及不同阶段相同影响因素驱动效应的贡献率大小进行分析，可以看出碳排放变动因子贡献率P反映各影响因子对某市建筑业碳排放变动量的促进/抑制作用。贡献率P反映各因子对变动量的促进/抑制作用，且绝对值越大，所处阶段碳增排(减排)的促进(抑制)作用越明显。
(3)基于本发明的某市建筑业碳排放影响因素驱动效应分析，可以看出建筑业能源强度为促进碳负变的主要影响因素，建筑业经济水平为促进碳正变的主要影响因素。其中建筑业能源强度、人口密度、建筑业能源结构、新增建筑面积总体为促进碳排放负变动，贡献率分别为114.13％，36.13％，26.83％，20.31％；新增节能建筑面积率、建筑业经济水平总体为抑制碳排放负变动，贡献率分别为-5.13％，-92.26％。
根据以上结论针对某市建筑业碳减排，可提出如下参考建议：
1)结合历史数据集与适当碳减排时间节点，为某市建筑业碳排放影响因素提供可参考的数值范围建议。
2)大力发展以可再生能源为主的发电技术，科学调整能源结构。
3)以资源高效和循环利用为核心，推动建筑业循环经济的发展。
4)采取相应政策与适当技术措施把控节能建筑产量与建筑节能率的正面升级
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种建筑业碳排放影响因素分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步骤：
S1，依据各地区建筑业碳排放相关资料，确定建筑业碳排放影响因素，构建建筑业碳排放影响因素恒等式；
S2，构建建筑业碳排放驱动效应历史数据集；
S3，基于指数分解法构建建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应计算模型；
S4，将建筑业碳排放驱动效应历史数据集导入累计总效应计算模型，针对计算结果绘制历年累计效应计算结果趋势图，验证其与实际建筑业碳排放趋势是否相符，如果相符，进入步骤S5，否则，进行二次检查，以对建筑业碳排放影响因素、建筑业碳排放影响因素恒等式和建筑业碳排放驱动效应历史数据集进行核查，直至历年累计效应计算结果趋势图与实际建筑业碳排放趋势相符；
S5，构建建筑业历年碳排放变动量计算公式；
S6，构建建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式；
S7，导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析。
2.根据权利要求1所述的建筑业碳排放影响因素分析方法，其特征在于，步骤S1中，所述依据各地区建筑业碳排放相关资料，确定建筑业碳排放影响因素，构建建筑业碳排放影响因素恒等式的过程包括以下步骤：
S11，确定建筑业碳排放影响因素，建筑业碳排放影响因素包括建筑业碳排放系数因子、建筑业能源结构因子、建筑业能源强度因子、建筑业经济水平因子、人口密度因子、新增节能建筑面积率因子和新增建筑面积因子；
S12，构建建筑业碳排放影响因素恒等式：
其中，C为建筑业能源消费碳排放总量；I为建筑业能源强度因子，为建筑业能源消费总量与建筑业生产总值的比值，
G为建筑业经济水平因子，为建筑业生产总值与人口数量的比值，
ρ为人口密度因子，为人口数量与新增节能建筑面积的比值，
η为新增节能建筑面积率因子，为新增节能建筑面积与新增建筑面积的比值，
A为新增建筑面积；Fi为碳排放系数因子，为建筑业第i种能源碳排放与其能源消费量的比值，
Si为建筑能源结构因子，为建筑业第i种能源消费量与建筑业能源消费总量的比值，
3.根据权利要求1所述的建筑业碳排放影响因素分析方法，其特征在于，步骤S2中，所述建筑业碳排放驱动效应历史数据集中存储有各类能源碳排放系数、标准煤折算系数、电力碳排放系数、建筑业各类能源消费量、城市人口数量、建筑业生产总值、新增节能建筑面积和新增建筑面积。
4.根据权利要求2所述的建筑业碳排放影响因素分析方法，其特征在于，步骤S3中，所述累计总效应计算模型为：
△C＝CT-C0＝△CF+△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA
式中，ΔC为建筑业碳排放变化量，ΔCI为建筑业能源强度效应，ΔCG为建筑业人均生产总值效应，ΔCρ为建筑业人口密度效应，ΔCη为新增节能建筑面积率效应，ΔCA为新增建筑面积效应，ΔCF为建筑业碳排放系数因子，ΔCS为建筑业能源结构效应；
设各类建筑业能源碳排放系数均为定值，经过模型计算后ΔCF计算结果为0，则建筑业历年碳排放较基准期的累计总效应最终计算模型为：
△C＝CT-C0＝△CS+△CI+△CG+△Cρ+△Cη+△CA。
5.根据权利要求1所述的建筑业碳排放影响因素分析方法，其特征在于，步骤S5中，所述建筑业历年碳排放变动量计算公式为：
k＝△CT-△CT-1
其中，k为碳排放变动因子，数值为历年建筑业碳排放变化量的同比差值，ΔCT是第T年的建筑业碳排放变化量，ΔCT-1是第T-1年的建筑业碳排放变化量；如果k＞0，说明第T年相对第T-1年的碳排放为正变动；如果k＜0，说明第T年相对第T-1年的碳排放为负变动。
6.根据权利要求5所述的建筑业碳排放影响因素分析方法，其特征在于，步骤S6中，所述建筑业历年碳排放变动量贡献率计算公式为：
其中，Pj为某阶段第j类影响因子的k值占该阶段所有影响因子k值总和的比重；kj为某阶段第j类影响因子产生的碳排放变动量；Pj＞0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所促进；Pj＜0说明第j类影响因子对该阶段碳排放变动有所抑制。
7.根据权利要求1所述的建筑业碳排放影响因素分析方法，其特征在于，步骤S7中，所述导入检验后的历史数据集，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析的过程包括以下步骤：
S71，将基础历史数据集计算得出的建筑业碳排放总量、建筑业能源强度、建筑业人均生产总值、建筑业人口密度、新增节能建筑面积率、新增建筑面积数值导入建筑业历年碳排放变动量计算公式及贡献率计算公式；
S72，基于计算结果对建筑业碳排放影响因素驱动效应进行分析，明确碳增排/减排所处阶段，以及同一阶段不同影响因素驱动效应贡献率大小和不同阶段相同影响因素驱动效应的贡献率大小。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111031433.XA CN113837912B (zh) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 一种建筑业碳排放影响因素分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111031433.XA CN113837912B (zh) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 一种建筑业碳排放影响因素分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113837912A true CN113837912A (zh) | 2021-12-24 |
| CN113837912B CN113837912B (zh) | 2023-09-26 |
Family
ID=78962195
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111031433.XA Active CN113837912B (zh) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 一种建筑业碳排放影响因素分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113837912B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114444780A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-05-06 | 阿里云计算有限公司 | 一种碳排放量预测方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN114723134A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-07-08 | 江苏丰彩节能科技有限公司 | 一种多情景建筑碳排放预测方法及装置 |
| CN115688433A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-02-03 | 武汉正元环境科技股份有限公司 | 一种碳排放影响测度方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107016095A (zh) * | 2017-04-07 | 2017-08-04 | 北京理工大学 | 基于多源碳数据的气候变化综合评估方法 |
| CN108182543A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-06-19 | 福建四创软件有限公司 | 一种精细化网格内涝水淹预报方法 |
| CN109508849A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-03-22 | 西安建筑科技大学 | 一种基于城市统计数据的城市碳排放影响因素分析方法 |
-
2021
- 2021-09-03 CN CN202111031433.XA patent/CN113837912B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107016095A (zh) * | 2017-04-07 | 2017-08-04 | 北京理工大学 | 基于多源碳数据的气候变化综合评估方法 |
| CN108182543A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-06-19 | 福建四创软件有限公司 | 一种精细化网格内涝水淹预报方法 |
| CN109508849A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-03-22 | 西安建筑科技大学 | 一种基于城市统计数据的城市碳排放影响因素分析方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114444780A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-05-06 | 阿里云计算有限公司 | 一种碳排放量预测方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN114723134A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-07-08 | 江苏丰彩节能科技有限公司 | 一种多情景建筑碳排放预测方法及装置 |
| CN115688433A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-02-03 | 武汉正元环境科技股份有限公司 | 一种碳排放影响测度方法及装置 |
| CN115688433B (zh) * | 2022-11-03 | 2023-09-01 | 武汉正元环境科技股份有限公司 | 一种碳排放影响测度方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113837912B (zh) | 2023-09-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Yang et al. | Assessment and optimization of provincial CO2 emission reduction scheme in China: an improved ZSG-DEA approach | |
| CN113837912A (zh) | 一种建筑业碳排放影响因素分析方法 | |
| Kamal et al. | Role of energy efficiency policies on energy consumption and CO2 emissions for building stock in Qatar | |
| Zhao et al. | How will China's coal industry develop in the future? A quantitative analysis with policy implications | |
| CN108416691B (zh) | 一种能源替代环保潜力计算方法 | |
| Doukas | Modelling of linguistic variables in multicriteria energy policy support | |
| CN114819997A (zh) | 一种产品的碳足迹核算模型及服务平台构建方法 | |
| Niu et al. | Effects of digitalization on energy efficiency: evidence from Zhejiang Province in China | |
| CN115879632A (zh) | 工业企业碳排放测算数据的数据处理方法 | |
| Jalaei | Integrate building information modeling (BIM) and sustainable design at the conceptual stage of building projects | |
| Wang | Energy efficiency in China's industry sectors: A non-parametric production frontier approach analysis | |
| Wei et al. | Impact of intelligence on the carbon emissions of energy consumption in the mining industry based on the expanded STIRPAT model | |
| Esram et al. | Knowledge Infrastructure: The Critical Path to Advance Embodied Carbon Building Codes | |
| CN113222445A (zh) | 考虑空心化率的乡村振兴电力综合指数的计算方法及系统 | |
| Teh et al. | Integrated carbon metrics and assessment for the built environment | |
| CN115796385A (zh) | 一种多维度碳核算方法、系统、设备和存储介质 | |
| Yu et al. | Research on the post occupancy evaluation of green public building environmental performance combined with carbon emissions accounting | |
| Ke et al. | The drivers of carbon intensity and emission reduction strategies in heavy industry: Evidence from nonlinear and spatial perspectives | |
| CN112508231A (zh) | 一种基于系统动力学的中长期电力负荷预测方法及系统 | |
| CN118114335A (zh) | 一种基于数据库平台的建筑碳排放预测方法及系统 | |
| CN107392385A (zh) | 一种基于质量数据深度分析的生产计划编制方法 | |
| Zhang et al. | Job losses or gains? The impact of supply-side energy transition on employment in China | |
| Coşkun et al. | Global Research Trends on Energy Efficient Retrofitting in Existing Buildings | |
| Kolobe | Tracking SDG7 progress for Lesotho using energy indicators for sustainable development | |
| Al-Sakkaf et al. | Evaluating Life-Cycle Energy Costs of Heritage Buildings. Buildings 2022, 12, 1271 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |