城市居民生活能源消費(fèi)研究進(jìn)展綜述

崔一瀾　劉毅　諸葛承祥

摘要：近十年來(lái)中國(guó)城市消費(fèi)領(lǐng)域能耗年增長(zhǎng)率已達(dá)到 7.4%， 超過(guò)中國(guó)總能耗量5.9%的年增長(zhǎng)率。隨著中國(guó)逐漸完成工業(yè)化進(jìn)程，其工業(yè)用能將呈現(xiàn)增速放緩甚至總量減少的趨勢(shì)，而居民生活及交通能源需求將隨著人民生活水平提高而穩(wěn)步增長(zhǎng)，最終呈現(xiàn)總量與比重逐漸增加的態(tài)勢(shì)。城市居民活動(dòng)與其能源消費(fèi)的定量化分析已成為當(dāng)前多學(xué)科的研究熱點(diǎn)。本文以家庭室內(nèi)和室外直接能源消費(fèi)作為研究對(duì)象，對(duì)城市居民生活能耗的影響因素、能源足跡核算方法、時(shí)間-室內(nèi)能耗模擬，及空間-交通-能源耦合模擬等關(guān)鍵問(wèn)題的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。研究發(fā)現(xiàn)，第一，家庭能源消費(fèi)屬于派生性需求，不同的時(shí)間利用方式會(huì)產(chǎn)生能源消費(fèi)水平和結(jié)構(gòu)上的差異，但現(xiàn)有研究較少?gòu)臅r(shí)間及活動(dòng)鏈分析角度展開(kāi)。第二，由于家庭預(yù)算及時(shí)間約束的存在，室內(nèi)外能源消費(fèi)行為密切相關(guān)，但少有研究對(duì)上述兩個(gè)城市生活部門的能源消費(fèi)進(jìn)行整體性分析核算。第三，基于活動(dòng)的建模方法可以提供一種將居民室內(nèi)外用能行為進(jìn)行整合的分析框架。最后對(duì)今后該領(lǐng)域的研究開(kāi)展進(jìn)行了展望：第一，從活動(dòng)分析和時(shí)間利用視角，建立自下而上的居民室內(nèi)外用能活動(dòng)仿真模型，在更小的時(shí)間和空間尺度模擬家庭能源需求，識(shí)別家庭能耗的主要來(lái)源、控制的重點(diǎn)人群、時(shí)段和區(qū)域，指導(dǎo)能源政策制定；第二，深入剖析能源回彈效應(yīng)產(chǎn)生的決策機(jī)理，以及怎樣的政策或政策組合可以有效減少回彈；第三，將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析引入居民生活能耗研究，更加全面理解影響家庭用能行為的機(jī)制，為家庭能源消費(fèi)管理提供新思路。

關(guān)鍵詞 ：室內(nèi)外能源消費(fèi)；影響因素；核算方法；時(shí)間-能源綜合建模；空間-交通-能源綜合建模

中圖分類號(hào)：X24

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

文章編號(hào)： 1002-2104（2016）12-0117-08

近十年來(lái)中國(guó)城市消費(fèi)領(lǐng)域能耗年增長(zhǎng)率已達(dá)到7.4%， 超過(guò)中國(guó)總能耗量5.9%的年增長(zhǎng)率[1]。從發(fā)達(dá)國(guó)家的歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，隨著中國(guó)逐漸完成工業(yè)化進(jìn)程，其工業(yè)用能將呈現(xiàn)增速放緩甚至總量減少的趨勢(shì)，而居民生活及交通能源需求將隨著人民生活水平提高而穩(wěn)步增長(zhǎng)，最終呈現(xiàn)總量與比重逐漸增加的態(tài)勢(shì)。北京代表了中國(guó)較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從北京近幾年各產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)量的變化情況來(lái)看，總能耗的增長(zhǎng)主要受到第三產(chǎn)業(yè)及生活能耗增長(zhǎng)推動(dòng)[2]。2012年，北京交通運(yùn)輸業(yè)與生活能耗占北京市總能耗的比例近40%[2]。從居民消費(fèi)端來(lái)看，居住和交通開(kāi)支占總開(kāi)支的比例近25%[3]，而能耗占消費(fèi)活動(dòng)總能耗的55%[4]。有研究預(yù)測(cè)隨著收入水平提高，交通和居住領(lǐng)域的環(huán)境壓力將會(huì)進(jìn)一步增大，最明顯的是交通[4]。因此，本研究以家庭居住能耗（室內(nèi)能耗）和交通能耗（室外能耗）作為主要研究對(duì)象，統(tǒng)稱為居民生活能耗，主要考察室內(nèi)照明、取暖、炊事燒水、電器使用及室外交通出行等過(guò)程中的直接能源使用。通過(guò)對(duì)已有研究中影響因素識(shí)別、核算方法、時(shí)間-室內(nèi)能源耦合模擬，及土地利用-交通-環(huán)境耦合模擬等關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行綜述，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究中存在的不足，提出今后在居民用能行為及生活能耗領(lǐng)域開(kāi)展理論及實(shí)證研究的必要性及需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

1 居民生活能源消費(fèi)的影響因素

綜合已有研究結(jié)論，空間結(jié)構(gòu)、由設(shè)備能效提高導(dǎo)致的回彈效應(yīng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及個(gè)體和家庭屬性被認(rèn)為會(huì)對(duì)家庭能源消費(fèi)產(chǎn)生影響。此部分將逐一對(duì)上述四個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容、研究方法、主要結(jié)論及存在的不足進(jìn)行梳理。

1.1 空間因素

1.1.1 空間與家庭室內(nèi)能耗

一般認(rèn)為，使用維護(hù)階段的居家能耗會(huì)受到住區(qū)空間因素影響[5]。所處空間區(qū)位，比如地區(qū)地形、氣候條件影響室外溫度，進(jìn)而影響取暖及空調(diào)使用；此外，城市基礎(chǔ)設(shè)施的空間分布也會(huì)影響用能行為[6]。住區(qū)的密度對(duì)住區(qū)碳排放也有一定影響，主要體現(xiàn)在空氣流動(dòng)和可能產(chǎn)生的熱島效應(yīng)[5]。

常用的分析方法包括相關(guān)性分析、工程分析-相關(guān)性分析混合方法。相關(guān)性分析主要基于大量歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)方程擬合，包括回歸分析，離散選擇等。比如，Boydell[6]等建立居住地選擇、能耗水平與個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性之間的計(jì)量模型，預(yù)測(cè)悉尼2010—2030年居住及交通能耗的空間分布特征。Yu[7]等采用MNL-MDCEV模型，分析北京住區(qū)層面空間因素及建筑設(shè)計(jì)對(duì)家庭室內(nèi)電器和私家車使用及能耗的影響；研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)扇、微波爐及私家車使用對(duì)建成環(huán)境變化較為敏感，而空調(diào)、煤氣淋浴、個(gè)人電腦的使用對(duì)建成環(huán)境不敏感。工程方法為基于虛擬模型構(gòu)建的模擬分析方法，如建筑能耗仿真模型，該方法在建筑節(jié)能領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。部分研究綜合了工程分析及相關(guān)性分析方法，比如Chingcuanco[8]等在多智能體建?？蚣芟拢瑢LUTE模型與家庭取暖設(shè)備及燃料選擇與使用模塊、傳統(tǒng)工程性建筑能耗預(yù)測(cè)模型（HOT 2000）整合，預(yù)測(cè)人口、住房市場(chǎng)演化下，家庭取暖能耗的變化情況。

1.1.2 空間與交通出行能耗

城市空間與交通出行的內(nèi)在聯(lián)系一直是近年來(lái)相關(guān)研究試圖解決的重要問(wèn)題。研究中涉及的空間形態(tài)變量包括宏觀、中觀和微觀三個(gè)層次。宏觀層次主要指城市形態(tài)、城市空間結(jié)構(gòu)、土地使用密度及混合度等；在中觀交通分區(qū)及微觀住區(qū)尺度，通常采用的是城市建成環(huán)境“5D”指標(biāo)，包括密度（Density）、混合度（Diversity）、街區(qū)設(shè)計(jì)（Design）、目的地可達(dá)性（Destination Accessibility）及公共交通距離（Distance to Transit）[9-17]。

通常認(rèn)為，城市空間結(jié)構(gòu)決定了人口、就業(yè)及服務(wù)設(shè)施空間分布，對(duì)交通出行具有支配性影響[10-13]。土地使用密度對(duì)交通出行的影響是客觀且顯著存在的；提高土地使用密度使增加公共服務(wù)設(shè)施成為可能，同時(shí)使就業(yè)、居住、休閑娛樂(lè)等城市社會(huì)活動(dòng)聚集在較小空間范圍內(nèi)，減少機(jī)動(dòng)交通出行需求；但也有學(xué)者指出土地使用密度對(duì)交通出行的影響微弱[11]。此外，已有大量研究表明居住地的土地混合使用與交通出行具有密切關(guān)系，其對(duì)交通出行的影響機(jī)制在于使得居民的城市社會(huì)活動(dòng)需求在較小的空間范圍內(nèi)得到滿足，從而減少遠(yuǎn)距離小汽車出行[11]。城市的規(guī)模、密度和功能的分布對(duì)于城市的碳排放具有一定影響，但城市形態(tài)的碳排放的機(jī)制尚不清晰[5]。

在中微觀尺度，諸多學(xué)者從人行道或自行車道角度、某一空間尺度內(nèi)的街區(qū)地塊規(guī)模及交叉口密度來(lái)表征街區(qū)設(shè)計(jì)因素，分析其對(duì)交通出行的影響[10-14]；采用空間區(qū)位表達(dá)目的地可達(dá)性，如距離市中心距離，認(rèn)為其對(duì)交通出行具有直接影響[5，11，15-16]；此外，到公共交通站點(diǎn)的距離、停車設(shè)施可達(dá)性，也被認(rèn)為直接影響居民交通出行決策行為[5，11，15-16]。

量化城市空間對(duì)交通出行的影響，宏觀尺度使用的主要方法是基于情景分析的模擬方法[10，12，17]。中微觀上主要采用對(duì)比性分析和相關(guān)性分析兩種分析框架。對(duì)比性分析研究比較不同街區(qū)形態(tài)的社區(qū)間居民家庭出行能耗的差異[18-19]。相關(guān)性分析借助數(shù)學(xué)分析模型，識(shí)別對(duì)交通出行及能耗產(chǎn)生影響的主要因素，使用的模型為衍生行為需求模型[5，11，14，16，18]及隨機(jī)效用模型[5，7，11，20]。

總體上，在城市空間與能源消費(fèi)的研究領(lǐng)域，有關(guān)土地利用與交通能耗的研究較多，但由于城市空間在不同城市具有不同表現(xiàn)形式，加之研究方法、分析框架及理論模型的差異，產(chǎn)生了分析結(jié)果間的差異。相比之下，有關(guān)土地利用與居住能耗之間的研究未得到同等的重視。關(guān)于城市空間與居民室內(nèi)外能源消費(fèi)的相互關(guān)系仍需要進(jìn)一步的理論及實(shí)證研究支撐。

1.2 回彈效應(yīng)

能源消費(fèi)的回彈效應(yīng)是指能源效率的提高使得能源服務(wù)的有效價(jià)格降低，從而增加了能源服務(wù)的需求，進(jìn)而部分或者全部抵消了預(yù)期能源效率提高所導(dǎo)致的能源消費(fèi)的減少。

關(guān)于能源消費(fèi)回彈效應(yīng)的研究主要關(guān)注直接回彈效應(yīng)，即某一用能終端能源效率的提高導(dǎo)致對(duì)該終端服務(wù)需求的增加；且大部分研究集中在室內(nèi)取暖設(shè)備及私家車使用[21]。已有研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)內(nèi)陸及香港地區(qū)私家車使用均存在顯著的直接回彈效應(yīng)；內(nèi)陸地區(qū)回彈效應(yīng)水平在96%左右，而香港地區(qū)在45%左右[22-23]。Ouyang[24]等采用宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，分析得到中國(guó)居民家庭能源使用的直接回彈效應(yīng)為30%—50%。Yu[21]等以北京為例，采用Logit模型及資源分配模型模擬用能終端選擇和使用行為，發(fā)現(xiàn)空調(diào)、洗衣機(jī)、微波爐和私家車存在顯著的回彈效應(yīng)；空調(diào)和小轎車的能效提高能夠減少家庭用能終端在使用環(huán)節(jié)的能耗。

總體上，學(xué)者們就“回彈效應(yīng)”的客觀存在已達(dá)成共識(shí)，但對(duì)于其產(chǎn)生原因和強(qiáng)度仍存在一定分歧。此外，已有研究大部分采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法通過(guò)計(jì)算彈性來(lái)量化回彈效應(yīng)，雖然可以對(duì)回彈效應(yīng)的整體水平進(jìn)行刻畫，但尚有一些關(guān)鍵問(wèn)題有待解決，其中包括哪些區(qū)域、哪類人群、哪種設(shè)備或設(shè)備之間存在回彈，什么樣的決策過(guò)程會(huì)產(chǎn)生回彈，以及什么樣的政策可以有效減少回彈等。對(duì)于能源服務(wù)需求尚未飽和的發(fā)展中國(guó)家，回彈效應(yīng)可能會(huì)更為顯著，開(kāi)展能源回彈效應(yīng)的研究更具有重要價(jià)值。

1.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

自20世紀(jì)50年代中期，學(xué)界便認(rèn)識(shí)到個(gè)體在做出行為決策時(shí)會(huì)極大地受到其社會(huì)關(guān)系網(wǎng)中或與其處于同一地理區(qū)域內(nèi)的其他個(gè)體行為的影響；這種影響主要通過(guò)信息共享、行為規(guī)范建立等途徑發(fā)揮作用[25-26]。目前，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注社會(huì)網(wǎng)絡(luò)如何影響個(gè)體出行行為及用能決策。如，Pike[25]指出社會(huì)網(wǎng)絡(luò)會(huì)影響日?；顒?dòng)安排及交通需求的產(chǎn)生，因此在預(yù)測(cè)出行需求時(shí)需考慮社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響；此外，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的出行方式選擇也會(huì)相互影響。Siriwardena S[27]等以及Bale C.S.[28]等研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體社會(huì)關(guān)系網(wǎng)中其他成員的電動(dòng)汽車所有情況會(huì)對(duì)個(gè)體電動(dòng)汽車的選擇傾向產(chǎn)生積極影響。CHEN J[24]等通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)證實(shí)在樓房住戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中共享能源消耗信息可以持續(xù)影響個(gè)體用能行為決策。

1.4 家庭和個(gè)體特征

家庭作為能源消費(fèi)的基本單元，除了上述提到的宏觀因素，家庭及其成員的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性也會(huì)對(duì)居民能源消耗產(chǎn)生重要影響。其中，家庭收入水平被認(rèn)為是最主要的因素之一，能源消費(fèi)水平隨著收入水平提升而增加[20，29-30]。收入水平較高的家庭更傾向于購(gòu)買空調(diào)、私家車等高耗能的產(chǎn)品，進(jìn)而產(chǎn)生了能耗水平的差異[20]。Feng[30]等發(fā)現(xiàn)中國(guó)城市地區(qū)高收入水平家庭的年均能耗水平是低收入家庭的5.4倍。此外，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)也隨收入水平有所改變。收入水平越高的家庭，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)更加多樣化，且在食品方面能耗占比較低，而在文教娛樂(lè)、服裝、交通通信方面的能耗占比較高[30]。

家庭規(guī)模也被認(rèn)為是影響家庭能耗水平的重要因素。由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)性的存在，家庭成員通過(guò)共享居住區(qū)域及家用電器，減少取暖、制冷及電器使用產(chǎn)生的能源需求[31]。Yu[20]等研究發(fā)現(xiàn)，受家庭可支配收入的限制，規(guī)模越大的家庭相比于規(guī)模較小的家庭更傾向于購(gòu)買和使用更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的產(chǎn)品（比如風(fēng)扇），這類產(chǎn)品能耗強(qiáng)度一般也較低；而家庭規(guī)模對(duì)私家車使用的影響并不顯著。

隨著居住面積增加，家庭購(gòu)買和使用的各類終端設(shè)備數(shù)均會(huì)增加（除了煤氣淋浴設(shè)備），私家車能耗水平也會(huì)顯著增加；居住年限會(huì)對(duì)室內(nèi)電器的擁有和使用情況產(chǎn)生重要影響，但對(duì)私家車的使用沒(méi)有影響[20]。

此外，就業(yè)狀況、態(tài)度因素也可能對(duì)家庭能耗產(chǎn)生影響。家庭內(nèi)部就業(yè)人數(shù)越多，由于通勤導(dǎo)致的能耗水平會(huì)提升，并且會(huì)以商品和服務(wù)的購(gòu)買取代家庭生產(chǎn)活動(dòng)，導(dǎo)致室外能耗水平高于就業(yè)人數(shù)較少的家庭；而在就業(yè)人數(shù)較少的家庭中，室內(nèi)能耗水平可能較高[31]。態(tài)度因素也會(huì)影響家庭能耗水平。環(huán)境意識(shí)較高的個(gè)體使用高能耗設(shè)備（如，空調(diào)、私家車）的可能性相對(duì)較低[20]；居家能耗的上升與生活滿意度有密切的關(guān)系，但交通能耗與滿意度的關(guān)系則不明顯[5]。

2 居民生活能源消費(fèi)核算

2.1 核算單元?jiǎng)澐?/p>

已有關(guān)于居民能源消費(fèi)的研究中對(duì)核算單元的劃分方法不盡相同。大部分研究基于居民家庭消費(fèi)開(kāi)支調(diào)查中的消費(fèi)類別劃分核算單元[4，30，32-33]。直接能源使用一般按照能源種類劃分為電力、熱力、燃料等[4，30，33]；或按照生活部門劃分為居住、交通等[32，34]。然而，這種劃分方法無(wú)法體現(xiàn)能源是如何滿足家庭各種消費(fèi)活動(dòng)的需求，難以有效識(shí)別家庭能源消費(fèi)的主要來(lái)源。

家庭能源消費(fèi)屬于派生性需求：比如，交通出行的需求及能耗滿足于人們上班、購(gòu)物等活動(dòng)需求；同樣，熱水可能被用于做飯、個(gè)人清潔等多種目的。因此，需要從能源消費(fèi)支撐的服務(wù)功能角度分析家庭能源需求的產(chǎn)生。Druckman[35]等在研究中將消費(fèi)支出類別、能源支出均折算至活動(dòng)類型；例如，在食品能耗范疇中，包括了去超市購(gòu)物的交通、做飯使用的燃?xì)夂蜔崴笆称非岸松a(chǎn)和超市日常經(jīng)營(yíng)的能耗。

2.2 核算方法

居民消費(fèi)活動(dòng)能源壓力核算主要包括基于生命周期評(píng)價(jià)（Life Cycle Analysis， LCA）和基于用能終端兩類核算方法?；贚CA的評(píng)價(jià)方法可分為基本投入產(chǎn)出法、投入產(chǎn)出家庭支出法、基于物理單元的LCA方法，投入產(chǎn)出過(guò)程分析法四類。前兩類方法能源消費(fèi)系數(shù)均通過(guò)環(huán)境投入產(chǎn)出分析方法得到，不同的是基本投入產(chǎn)出法以國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，而投入產(chǎn)出家庭支出法以家庭開(kāi)支調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)?？紤]到收入水平高的家庭傾向于購(gòu)買更貴的產(chǎn)品，基于消費(fèi)開(kāi)支的核算方法會(huì)高估價(jià)高產(chǎn)品的環(huán)境影響，由此提出基于物理單元的LCA方法；該方法基于家庭消費(fèi)商品和服務(wù)的基本物理單元（比如，食品重量、人均行駛里程等），采用基于過(guò)程的LCA方法進(jìn)行核算[34]。投入產(chǎn)出過(guò)程分析法分步測(cè)定家庭各消費(fèi)項(xiàng)目的生命周期能源使用，產(chǎn)品生命周期內(nèi)各個(gè)過(guò)程綜合使用基于物理單元和基于貨幣單元的核算方法[32]。

消費(fèi)可以看作一種日常活動(dòng)，居民消費(fèi)商品或服務(wù)，同時(shí)伴隨一定時(shí)間的投入[36]。因此，人們每天如何分配和利用有限的時(shí)間會(huì)對(duì)消費(fèi)活動(dòng)的環(huán)境壓力產(chǎn)生重要影響[31]。減少消費(fèi)活動(dòng)的能源壓力，除了改變消費(fèi)水平及消費(fèi)結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)思路，還可以從改變時(shí)間利用方式的新視角切入[37]。Druckman[37]等以及Jalas[36]等基于消費(fèi)開(kāi)支調(diào)查數(shù)據(jù)及環(huán)境投入產(chǎn)出分析方法，并結(jié)合個(gè)體時(shí)間分配調(diào)查數(shù)據(jù)，分別

估算了各活動(dòng)類型

的單位時(shí)間能耗及溫室氣體排放強(qiáng)度?？傮w上，從活動(dòng)及時(shí)間分配角度探討家庭能源消費(fèi)的理論和實(shí)證研究均較少，也尚未形成統(tǒng)一的分析框架。

基于終端的核算方法中，居民生活用能按照終端用途一般被分為取暖、熱水使用、炊事、照明、家用電器使用及私家車使用六大類[20，38-39]。通常采用問(wèn)卷調(diào)查或者入戶調(diào)查的方式，獲取家庭各項(xiàng)用能設(shè)備的技術(shù)參數(shù)、使用時(shí)間/頻率及家庭成員出行日志數(shù)據(jù)，采用自下而上的方式，從微觀個(gè)體用能行為的角度核算家庭室內(nèi)外的直接能源消費(fèi)[20，38]。

2.3 小結(jié)

國(guó)內(nèi)外對(duì)于居民生活能耗的研究大部分基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或家庭消費(fèi)開(kāi)支調(diào)查數(shù)據(jù)，集中于從能源種類或生活部門角度探討家庭直接能源消費(fèi)，無(wú)法體現(xiàn)能源是如何滿足家庭各種消費(fèi)活動(dòng)的需求。僅有少數(shù)基于活動(dòng)單元或時(shí)間利用角度研究家庭直接用能行為，但對(duì)于如何劃分活動(dòng)單元并核算能耗水平并沒(méi)有統(tǒng)一的研究框架，并且核算多基于國(guó)家層面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)不同區(qū)域、家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性差異考慮不足。此外，核算方法普遍存在的局限是僅對(duì)樣本特征進(jìn)行識(shí)別與分析，而未將這種規(guī)律性特征擴(kuò)展至更大范圍的人口，因而無(wú)法滿足在區(qū)域、群體層面進(jìn)行戰(zhàn)略管理的需求。

3 居民生活能源消費(fèi)模擬

影響因素的識(shí)別為能源消費(fèi)模擬提供了模型構(gòu)建的依據(jù)。能源消費(fèi)模擬通?；跁r(shí)間利用和出行日志調(diào)查數(shù)據(jù)，從時(shí)間、空間和活動(dòng)三個(gè)維度，對(duì)不同屬性集合的個(gè)體及家庭的能源消費(fèi)活動(dòng)進(jìn)行模擬和評(píng)估，從而勾勒出家庭、社區(qū)和區(qū)域尺度居民生活用能的時(shí)空分布特征。此類研究較好體現(xiàn)了個(gè)體時(shí)間分配及活動(dòng)安排對(duì)能源消費(fèi)的影響，并可以服務(wù)于區(qū)域?qū)用娴墓芾硇枨?；具體的應(yīng)用包括基于時(shí)間利用的室內(nèi)活動(dòng)和能耗模擬，以及土地利用、交通與環(huán)境耦合建模兩方面。

3.1 時(shí)間-室內(nèi)能耗耦合模擬

國(guó)外一些研究基于時(shí)間利用調(diào)查數(shù)據(jù)模擬家庭能源負(fù)荷，比如電力負(fù)荷；目的是進(jìn)行能源系統(tǒng)優(yōu)化，及需求端響應(yīng)措施（比如，錯(cuò)峰用電）的設(shè)計(jì)。建模思路涉及人口合成、活動(dòng)計(jì)劃生成、用能設(shè)備使用計(jì)劃生成，及能源消費(fèi)估算四個(gè)方面的主要問(wèn)題（如圖1）。

個(gè)體及家庭活動(dòng)計(jì)劃的生成多采用基于統(tǒng)計(jì)概率的隨機(jī)模擬方法[40-46]，依據(jù)選定的個(gè)體屬性特征（如，性別、職業(yè)狀態(tài)等），從時(shí)間利用調(diào)查樣本中為其抽取相匹配的活動(dòng)計(jì)劃；其中應(yīng)用最為廣泛的是馬爾科夫鏈方法（Markov-Chain technique）[41-42，44，46]。此外，也有研究基于預(yù)先設(shè)定的決策規(guī)則對(duì)個(gè)體用能活動(dòng)進(jìn)行模擬[47]?；诨顒?dòng)與用能設(shè)備使用固定對(duì)應(yīng)關(guān)系的假定，進(jìn)而得到設(shè)備使用的計(jì)劃；進(jìn)一步根據(jù)設(shè)備使用時(shí)長(zhǎng)及設(shè)備功率估計(jì)能源消費(fèi)情況[40，43，46]。

大部分研究?jī)H在典型或“均一化”個(gè)體或家庭層面驗(yàn)證模擬效果、分析居民能源消費(fèi)特征[40-41，44-47]；相比之下，人口合成方法，通過(guò)人為構(gòu)建與研究區(qū)域人口數(shù)量和分布規(guī)律相匹配的模擬人口，以人口屬性特征為紐帶，進(jìn)而可將由典型樣本得到的規(guī)律性特征擴(kuò)展至區(qū)域?qū)用鎇43]；這里應(yīng)用較為廣泛的為模擬退火算法（Simulated Annealing），該算法被證明在不同的空間尺度均可較為準(zhǔn)確地合成微觀空間數(shù)據(jù)[48-49]。

3.2 土地利用-交通-環(huán)境耦合模擬

城市土地利用決定了交通需求的產(chǎn)生，并對(duì)城市交通的演化產(chǎn)生影響；城市交通主要通過(guò)可達(dá)性對(duì)居民的活動(dòng)地點(diǎn)選擇等產(chǎn)生影響，宏觀表現(xiàn)為影響土地利用布局[50]。上述土地利用和交通的互動(dòng)反饋在微觀尺度涉及個(gè)體多維決策過(guò)程，包括居住和活動(dòng)選址、活動(dòng)計(jì)劃（方式、時(shí)段等）、出行決策、目的地選擇、模式選擇、路徑選擇等。目前的研究趨勢(shì)是建立基于活動(dòng)的土地利用與交通聯(lián)合模擬模型，即通過(guò)對(duì)個(gè)體或家庭上述決策過(guò)程進(jìn)行仿真，模擬地區(qū)土地利用變化、交通需求產(chǎn)生及交通流分配狀況。此外，也有研究將預(yù)測(cè)得到的交通流作為機(jī)動(dòng)車排放及能耗核算模型的輸入，進(jìn)一步評(píng)估土地利用及交通對(duì)環(huán)境的影響。出于這一研究目的開(kāi)發(fā)的模型包括交通-土地利用模型（TRANUS）[13，51]，基于活動(dòng)的交通-能源聯(lián)合模型（iTEAM）[52]，土地利用-交通聯(lián)合模擬模型（ILUMASS）[53]，土地利用-交通-環(huán)境聯(lián)合模型（ILUTE）[54]等。表1從研究對(duì)象、建模方法及建模依據(jù)三方面對(duì)當(dāng)前的主要模型進(jìn)行了比較。

土地利用與交通聯(lián)合建模方法通過(guò)對(duì)個(gè)體多維活動(dòng)決策過(guò)程進(jìn)行模擬，與城市能源需求密切相關(guān)；但該類方法較少應(yīng)用于城市能源系統(tǒng)的研究，僅有的類似研究也局限于對(duì)交通能耗及排放情況進(jìn)行模擬，而對(duì)建筑內(nèi)能耗幾乎沒(méi)有涉及。基于活動(dòng)的建模方法可以提供一種將居民室內(nèi)外用能行為進(jìn)行整合的分析框架[54]，在城市居民生活能耗研究領(lǐng)域有很好地應(yīng)用價(jià)值。

3.3 小結(jié)

基于時(shí)間利用的家庭能源消費(fèi)模擬通過(guò)對(duì)個(gè)體微觀用能活動(dòng)進(jìn)行刻畫，可以較好體現(xiàn)能源是如何滿足家庭各種消費(fèi)活動(dòng)的需求，從而幫助在個(gè)體層面進(jìn)行節(jié)能潛力的挖掘和行為引導(dǎo)；此外，建模過(guò)程考慮了活動(dòng)時(shí)間分配和活動(dòng)方式的個(gè)體多樣性，可以用于人口數(shù)量和構(gòu)成特征變化明顯的城市新區(qū)的生活能源需求預(yù)測(cè)，從而幫助指導(dǎo)城市新區(qū)合理人口規(guī)模和用地布局規(guī)劃。

然而，該領(lǐng)域仍存在一些尚待解決的問(wèn)題，一方面是由于數(shù)據(jù)收集方式本身的局限性導(dǎo)致的。時(shí)間利用調(diào)查及出行日志調(diào)查的核心內(nèi)容是調(diào)查日中居民一天24小時(shí)內(nèi)所有與研究相關(guān)的活動(dòng)與出行及其時(shí)空信息；通常采用問(wèn)卷調(diào)查形式，被調(diào)查者依靠回憶或隨時(shí)記錄的方式填寫。這種調(diào)查方式主要依賴被調(diào)查者的記憶和填寫態(tài)度，主觀性較強(qiáng)，不可避免地會(huì)存在錯(cuò)誤記錄及故意遺漏信息的情況，數(shù)據(jù)收集量、地理精度也難以保障[55-56]。此外，活動(dòng)的細(xì)化與調(diào)查成本的權(quán)衡，導(dǎo)致一些活動(dòng)的描述無(wú)法直

接與用能設(shè)備建立聯(lián)系，比如烹飪活動(dòng)；基于個(gè)體的調(diào)查數(shù)據(jù)也無(wú)法體現(xiàn)家庭的共享活動(dòng)。時(shí)間利用調(diào)查數(shù)據(jù)直接用于能耗估計(jì)仍存在一定誤差。

另一方面，目前的研究中，城市居民生活能源消費(fèi)各部門（如，室內(nèi)居住、交通出行等）多被視為獨(dú)立系統(tǒng)而分別進(jìn)行研究。Yu[5]等提出由于家庭收入及個(gè)體時(shí)間約束的存在，室內(nèi)外用能行為之間存在相互聯(lián)系；并通過(guò)實(shí)證研究證實(shí)了這種聯(lián)系的存在。陳梓烽[12]等通過(guò)對(duì)北京居

民非工作時(shí)間分配的研究，也發(fā)現(xiàn)了室內(nèi)外各活動(dòng)間的替代關(guān)系，即居民工作日的工作或通勤時(shí)間的減少，將釋放居民工作日的室內(nèi)非工作活動(dòng)需求，因此僅會(huì)增加較小的出行需求，但卻可能帶來(lái)室內(nèi)能耗水平的上升。因此，以往僅僅關(guān)注單一部門的研究以及管理思路，通常忽略了上述內(nèi)在聯(lián)系的存在，在應(yīng)對(duì)復(fù)雜城市系統(tǒng)的能源問(wèn)題時(shí)顯得不足。

4 結(jié)論及展望

生活能源需求的產(chǎn)生涉及個(gè)體多維決策問(wèn)題，長(zhǎng)時(shí)間尺度的決策問(wèn)題包括居住地和工作地的選擇，中尺度時(shí)間決策包括機(jī)動(dòng)車購(gòu)買和家電購(gòu)買決策，短期決策包括活動(dòng)場(chǎng)所的選擇、活動(dòng)時(shí)段的選擇、出行方式選擇、車輛使用及家電使用等。城市空間因素、技術(shù)效率提升導(dǎo)致的回彈效應(yīng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及家庭和個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性均會(huì)對(duì)上述決策行為產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響居民生活能耗水平。

目前關(guān)于居民生活能源消費(fèi)的研究集中于從能源種類或較高層次的用能終端角度探討家庭直接能源消費(fèi)，無(wú)法體現(xiàn)能源是如何滿足家庭各種消費(fèi)活動(dòng)的需求。家庭能源消費(fèi)屬于派生性的需求，不同的時(shí)間分配及利用方式產(chǎn)生了家庭及個(gè)體間能源消費(fèi)水平和結(jié)構(gòu)的差異，然而較少研究從活動(dòng)分析和時(shí)間利用的角度切入。由于家庭預(yù)算約束及個(gè)體時(shí)間約束的存在，家庭室內(nèi)外能源使用行為相互關(guān)聯(lián)，而目前將家庭室內(nèi)外用能行為置于統(tǒng)一分析框架的研究較少。

未來(lái)對(duì)于城市居民生活能源消費(fèi)的研究可從以下幾方面入手：①借鑒基于活動(dòng)的建模方法，從活動(dòng)分析和時(shí)間利用視角，建立自下而上的居民室內(nèi)外用能活動(dòng)仿真模型，在更小的時(shí)間和空間尺度模擬家庭能源需求，識(shí)別家庭能耗的主要來(lái)源、控制的重點(diǎn)人群、時(shí)段和區(qū)域，幫助指導(dǎo)能源政策制定；②深入剖析能源回彈效應(yīng)產(chǎn)生的決策機(jī)理，以及怎樣的政策或政策組合可以有效減少回彈；③將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析引入居民生活能耗研究，更加全面理解影響家庭用能行為的機(jī)制，為家庭能源消費(fèi)管理提供新思路。個(gè)體的活動(dòng)方式具有多樣性、復(fù)雜性，試圖對(duì)個(gè)體活動(dòng)的能源需求進(jìn)行模擬和量化將面臨巨大的挑戰(zhàn)，這種挑戰(zhàn)主要來(lái)自微觀尺度個(gè)體室內(nèi)外用能活動(dòng)匹配數(shù)據(jù)的稀缺。對(duì)個(gè)體室內(nèi)外用能活動(dòng)進(jìn)行模擬至少需要個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、時(shí)間利用數(shù)據(jù)、用能終端使用數(shù)據(jù)及交通出行日志調(diào)查數(shù)據(jù)四大類的數(shù)據(jù)，而據(jù)筆者了解，中國(guó)僅于2008年開(kāi)展過(guò)一次全國(guó)尺度的時(shí)間利用調(diào)查；北京市于1986年開(kāi)始每隔5年進(jìn)行一次全市交通綜合調(diào)查；中國(guó)人民大學(xué)能源經(jīng)濟(jì)系分別于2012—2013年（城鄉(xiāng)）及2014—2015年（農(nóng)村）開(kāi)展過(guò)全國(guó)尺度家庭能源消費(fèi)調(diào)查等?？傮w上，中國(guó)目前并沒(méi)有開(kāi)展國(guó)家尺度權(quán)威的居民生活用能和時(shí)間利用調(diào)查，已有調(diào)查數(shù)據(jù)的可得性及匹配性也制約了數(shù)據(jù)的有效利用。然而，另一方面，智能電表、能源傳感器[42]和基于地圖的GPS數(shù)據(jù)[55，57]、基于LBS的手機(jī)移動(dòng)數(shù)據(jù)[58-59]，以及社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)[60]正在為我們帶來(lái)更多元化的個(gè)體實(shí)時(shí)時(shí)空行為數(shù)據(jù)信息；將其與傳統(tǒng)社會(huì)調(diào)查方法相結(jié)合，多元數(shù)據(jù)相互融合，將會(huì)在一定程度上彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的稀缺性，使研究更加科學(xué)化、精細(xì)化。

（編輯：李 琪）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]中國(guó)環(huán)境與發(fā)展國(guó)際合作委員會(huì).城市發(fā)展的能源效率政策—建筑和交通部門[R].2009.[CCICED. Energy efficiency policies for urban development[R]. 2009.]

[2]北京市統(tǒng)計(jì)局.北京統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京： 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社， 2014.[Beijing Statistical Bureau. Beijing statistical yearbook[M]. Beijing： China Statistics Press，2014.]

[3]中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京： 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社， 2014.[National Statistical Bureau of China. China statistical yearbook[M]. Beijing： China Statistics Press，2014.]

[4]ARVESEN A， LIU J， HERTWICH E G. Energy cost of living and associated pollution for Beijing residents[J]. Journal of industrial ecology， 2010，14（6）：890-901.

[5]謝進(jìn)宇.基于離散模型的住區(qū)能耗與規(guī)劃研究[D]. 北京： 清華大學(xué)， 2012.[XIE Jinyu. Research on energy consumption and planning of neighborhood based on discrete model analysis[D]. Beijing： Tsinghua University，2012.]

[6]BOYDELL S， GIURCO D， RICKWOOD P， et al. Using an integrated assessment model for urban development to respond to climate change in cities[R]. Energy efficient cities： assessment tools and benchmarking practices， 2010：65-91.

[7]FUJIWARA A， ZHANG J， YU B， et al. Integrated analysis of household energy behavior across the residential and transport sectors[M]// FUJIWARA A， ZHANG J. Sustainable transport studies in Asia. German： Springer， 2013：211-235.

[8]CHINGCUANCO F， MILLER E J. A microsimulation model of urban energy use： modelling residential space heating demand in ILUTE[J]. Computers， environment and urban systems， 2012，36（2）：186-194.

[9]金鳳君.功效空間組織機(jī)理與空間福利研究[M].北京： 科學(xué)出版社， 2013.[JIN Fengjun. Study on the mechanism and welfare of the functional spaces[M]. Beijing： Science Press，2013.]

[10]龍瀛， 毛其智， 楊東峰， 等.城市形態(tài)、交通能耗和環(huán)境影響集成的多智能體模型[J].地理學(xué)報(bào)，2011（8）：1033-1044. [LONG Ying， MAO Qizhi， YANG Dongfeng， et al. A multiagent model for urban form， transportation energy consumption and environmental impact integrated simulation[J]. Acta geographica sinica，2011（8）：1033-1044.]

[11]丁川.考慮空間異質(zhì)性的城市建成環(huán)境對(duì)交通出行的影響研究[D]. 哈爾濱： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2014.[DING Chuan. Research on impacts of urban built environment on travel accounting for spatial heterogeneity[D]. Harbin： Harbin Institute of Technology，2014.]

[12]何嘉耀， 葉楨翔.基于多智能體系統(tǒng)的單元城市交通需求特性研究[J].華東交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（3）：5-11. [HE Jiayao， YE Zhenxiang. The travel demand of unit city based on multiagent system[J]. Journal of East China Jiaotong University，2013（3）：5-11.]

[13]ZHOU J， LIN J， CUI S， et al. Exploring the relationship between urban transportation energy consumption and transition of settlement morphology： a case study on Xiamen Island， China[J]. Habitat international， 2013，37：70-79.

[14]楊陽(yáng).濟(jì)南市住區(qū)建成環(huán)境與家庭出行能耗關(guān)系的量化研究[D]. 北京： 清華大學(xué)， 2013.[YANG Yang. A research on neighborhood built environment and household travel energy consumption in Jinan[D]. Beijing： Tsinghua University，2013.]

[15]柴彥威， 肖作鵬， 劉志林.基于空間行為約束的北京市居民家庭日常出行碳排放的比較分析[J].地理科學(xué)，2011（7）：843-849. [CHAI Yanwei， XIAO Zuopeng， LIU Zhilin. Comparative analysis on CO₂ emission per household in daily travel based on spatial behavior constraints[J]. Scientia geographica sinica，2011（7）：843-849.]

[16]肖作鵬， 柴彥威， 劉志林.北京市居民家庭日常出行碳排放的量化分布與影響因素[J].城市發(fā)展研究，2011（9）：104-112. [XIAO Zuopeng， CHAI Yanwei， LIU Zhilin. Quantitative distribution and related factors for household daily travel CO₂emissions in Beijing[J]. Urban studies，2011（9）：104-112.]

[17]HANKEY S， MARSHALL J D. Impacts of urban form on future us passengervehicle greenhouse gas emissions[J]. Energy policy， 2010，38（9）：4880-4887.

[18]柴彥威， 肖作鵬， 劉志林.居民家庭日常出行碳排放的發(fā)生機(jī)制與調(diào)控策略——以北京市為例[J].地理研究，2012（2）：334-344. [CHAI Yanwei， XIAO Zuopeng， LIU Zhilin. Lowcarbon optimization strategies based on CO₂ emission mechanism of household daily travels： a case study of Beijing[J]. Geographical research，2012（2）：334-344.]

[19]郭佳星， 田永英， 姜洋， 等.不同街區(qū)形態(tài)居民交通能耗和CO₂排放特征研究[J].建設(shè)科技，2014（15）：34-39. [GUO Jiaxing， TIAN Yongying， JIANG Yang， et al. Transport energy consumption and CO₂ emission characteristics of residents from different districts[J]. Construction science and technology，2014（15）：34-39.]

[20]YU B， ZHANG J， FUJIWARA A. Representing inhome and outofhome energy consumption behavior in Beijing[J]. Energy policy， 2011，39（7）：4168-4177.

[21]YU B， ZHANG J， FUJIWARA A. Evaluating the direct and indirect rebound effects in household energy consumption behavior： a case study of Beijing[J]. Energy policy， 2013，57：441-453.

[22]WANG H， ZHOU P， ZHOU D Q. An empirical study of direct rebound effect for passenger transport in urban china[J]. Energy economics， 2012，34（2）：452-460.

[23]WANG H， ZHOU D Q， ZHOU P， et al. Direct rebound effect for passenger transport： empirical evidence from Hong Kong[J]. Applied energy， 2012，92：162-167.

[24]OUYANG J， LONG E， HOKAO K. Rebound effect in Chinese household energy efficiency and solution for mitigating it[J]. Energy， 2010，35（12）：5269-5276.

[25]PIKE S. Travel mode choice and social and spatial reference groups[J]. Transportation research record： journal of the Transportation Research Board， 2014，2412：75-81.

[26]CHEN J， TAYLOR J E， WEI H. Modeling building occupant network energy consumption decisionmaking： the interplay between network structure and conservation[J]. Energy and buildings， 2012，47：515-524.

[27]SIRIWARDENA S， HUNT G， TEISL M F， et al. Effective environmental marketing of green cars： a nestedlogit approach[J]. transportation research part D： transport and environment， 2012，17（3）：237-242.

[28]BALE C S， MCCULLEN N J， FOXON T J， et al. Harnessing social networks for promoting adoption of energy technologies in the domestic sector[J]. Energy policy， 2013（63）：833-844.

[29]BCHS M， SCHNEPF S V. Who emits most？ Associations between socioeconomic factors and UK households home energy， transport， indirect and total CO₂emissions[J]. Ecological economics， 2013，90：114-123.

[30]FENG Z， ZOU L， WEI Y. The impact of household consumption on energy use and CO₂ emissions in china[J]. Energy， 2011，36（1）：656-670.

[31]CLIFT R， DRUCKMAN A， DRUCKMAN A， et al. Understanding households as drivers of carbon emissions[M]// Taking stock of industrial ecology. Springer International Publishing， 2016：181-203.

[32]BENDERS R M J， MOLL H C， NIJDAM D S. From energy to environmental analysis[J]. Journal of industrial ecology， 2012，16（2）：163-175.

[33]DRUCKMAN A， JACKSON T. Household energy consumption in the UK： a highly geographically and socioeconomically disaggregated model[J]. Energy policy， 2008，36（8）：3177-3192.

[34]GIROD B， De HAAN P. More or better？ A model for changes in household greenhouse gas emissions due to higher income[J]. Journal of industrial ecology， 2010，14（1）：31-49.

[35]DRUCKMAN A B I H B. Carbon and time： a study of the carbon implications of British adults use of time[Z]. Resolve， 2012： 12.

[36]JALAS M， JUNTUNEN J K. Energy intensive lifestyles： time use， the activity patterns of consumers， and related energy demands in Finland[J]. Ecological economics， 2015，113：51-59.

[37]DRUCKMAN A， BUCK I， HAYWARD B， et al. Time， gender and carbon： a study of the carbon implications of British adults use of time[J]. Ecological economics， 2012，84：153-163.

[38]鄭新業(yè).中國(guó)家庭能源消費(fèi)研究報(bào)告（2014）[M].北京： 科學(xué)出版社， 2015.[ZHENG Xinye. Chinese Households Energy Consumption Research Report （2014） [M]. Beijing： Science Press，2015.]

[39]清華大學(xué)建筑節(jié)能研究中心.中國(guó)建筑節(jié)能年度發(fā)展研究報(bào)告（2013）[M].北京： 中國(guó)建筑工業(yè)出版社， 2013.[Building Energy Conservation Research Center， Tsinghua University. China building energy conservation annual research report （2013） [M]. Beijing： China Architecture & Building Press，2013.]

[40]CHIOU Y， CARLEY K M， DAVIDSON C I， et al. A high spatial resolution residential energy model based on American time use survey data and the bootstrap sampling method[J]. Energy and buildings， 2011，43（12）：3528-3538.

[41]BRANDON J J， MICHEAL R， STARKE O. A method for modeling household occupant behavior to simulate residential energy consumption[C]// Innovative Smart Grid Technologies Conference （ISGT）， IEEE PES， 2014：1-5.

[42]TORRITI J. A review of time use models of residential electricity demand[J]. Renewable and sustainable energy reviews， 2014，37：265-272.

[43]RAJESH S， KRISTIAN LUM ACHLA M. Activity based energy demand modeling for residential buildings[C]// Innovative Smart Grid Technologies （ISGT）， IEEE PES， 2013：1-6.

[44]WILKE U， HALDI F， SCARTEZZINI J， et al. A bottomup stochastic model to predict building occupants timedependent activities[J]. Building and environment， 2013，60：254-264.

[45]RICHARDSON I， THOMSON M， INFIELD D. A highresolution domestic building occupancy model for energy demand simulations[J]. Energy and buildings， 2008，40（8）：1560-1566.

[46]MURATORI M， ROBERTS M C， SIOSHANSI R， et al. A highly resolved modeling technique to simulate residential power demand[J]. Applied energy， 2013，107：465-473.

[47]AMOUROUX E， HARADJI Y， HURAUX T， et al. Simulating human activities to investigate household energy consumption[C]// ICAART，2013：71-80.

[48]MA J， HEPPENSTALL A， HARLAND K， et al. Synthesizing carbon emission for megacities： a static spatial microsimulation of transport CO₂ from urban travel in Beijing[J]. Computers， environment and urban systems， 2014，45：78-88.

[49]MA J， MITCHELL G， HEPPENSTALL A. Exploring transport carbon futures using population microsimulation and travel diaries： Beijing to 2030[J]. Transportation research part D： transport and environment， 2015，37：108-122.

[50]諸葛承祥.基于自組織理論的城市交通和土地利用動(dòng)態(tài)演化機(jī)理研究[D]. 北京： 北京交通大學(xué)， 2014.[ZHUGE Chengxiang. Dynamic evolution mechanism of urban transportland use based on selforganizing theory[D]. Beijing： Beijing Jiaotong University，2014.]

[51]LEFVRE B. Longterm energy consumptions of urban transportation： a prospective simulation of ‘transportland uses policies in Bangalore[J]. Energy policy， 2009，37（3）：940-953.

[52]GHAUCHE A. Integrated transportation and energy activitybased model[D]. Massachusetts Institute of Technology， 2010.

[53]WAGNER P W M. Urban land use， transport and environment models： experiences with an integrated microscopic approach[J]. DisPthe planning review， 2007，170（43）：45-56.

[54]KEIRSTEAD J， JENNINGS M， SIVAKUMAR A. A review of urban energy system models： approaches， challenges and opportunities[J]. Renewable and sustainable energy reviews， 2012，16（6）：3847-3866.

[55]柴彥威， 申悅， 馬修軍， 等.北京居民活動(dòng)與出行行為時(shí)空數(shù)據(jù)采集與管理[J].地理研究，2013（3）：441-451. [CHAI Yanwei， SHEN Yue， MA Xiujun， et al. The collection and management of spacetime data of individual behavior based on locationbased technologies： A case study of activitytravel survey in Beijing[J]. Geographical research，2013，（3）：441-451.]

[56]柴彥威， 趙瑩， 馬修軍， 等.基于移動(dòng)定位的行為數(shù)據(jù)采集與地理應(yīng)用研究[J].地域研究與開(kāi)發(fā)，2010（6）：1-7. [CHAI Yanwei， ZHAO Ying， MA Xiujun， et al.

Mobile positioning method for spatialtemporal behavioral data collection and its geographical applications[J].Areal research and development，2010（6）：1-7.]

[57]ZHANG F， YUAN N J， WILKIE D， et al. Sensing the pulse of urban refueling behavior： a perspective from taxi mobility[J]. ACM transactions on intelligent systems and technology， 2016，6（3）：1-24.

[58]RATTI C， PULSELLI R M， WILLIAMS S， et al. Mobile landscapes： using location data from cell phones for urban analysis[J]. Environment and planning B： planning and design， 2006，33（5）：727-748.

[59]KANG C， GAO S， LIN X， et al. Analyzing and geovisualizing individual human mobility patterns using mobile call records[C]// 2010 18th International Conference on Geoinformatics，IEEE， 2010：1-7.

[60]ZHONG Y， YUAN N J， ZHONG W， et al. You are where you go： inferring demographic attributes from location checkins[C]// Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Web Search and Data Mining，ACM2， 2015：295-304.

Abstract Over the last decade， the growth rate of urban Chinas domestic energy consumption has reached 7.4%， more than that of Chinas total energy consumption， which is 5.9%. It is believed that， with industrial reconstruction and revolution， household energy demand will represent an even more influential proportion of Chinas total energy consumption. Urban household energy consumption has attracted increasing attention in recent years. This article， focusing on household direct

indoor and outdoor energy consumption， reviews most recent progresses in this field， including identification of influential factors， accounting domestic energy footprints， realtime domestic energy modelling and integrated land usetransportenergy modelling. An examination of current practices reveals that， firstly， household energy consumption represents derived demand. Different ways of allocating time can result in varieties of the amount and structure of energy consumption. However， little relevant literature to date has examined from the perspective of activity schedule and time allocation. Secondly， due to the existence of financial budget and time constraint， indoor and outdoor energy consuming activities are highly correlated. However， little has been done in the integrated analysis of these two domestic sectors. Thirdly， this article highlights the feasibility of using activitybased modelling as an integrated analysis framework. This article ends with three potential directions for future discussion： ①constructing a bottomup activitybased domestic energy demand model for urban households， at a higher temporal and spatial resolution， in order to serve as a supplementary tool for governors to identify the subpopulation， time periods and regions in need of special control； ②examining the decisionmaking mechanism behind energy rebound effect， and preliminarily designing effective tools to reduce such effect； ③integrating social network into the accounting model， in order to have a more thorough and accurate understanding of household energy consuming features.

Key words indoor and outdoor energy consumption； influential factors； accounting method； time useenergy modelling； land usetransportenergy integrated modelling