李可馨,代大為

(安徽理工大學(xué) 人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院,安徽 淮南 232001)

工業(yè)革命以來(lái),大量的化石燃料被開(kāi)采使用,二氧化碳排放量顯著增加,全球氣溫升高。作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家,中國(guó)政府承諾將努力在2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,并在2060年實(shí)現(xiàn)碳中和。作為拉動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè),建筑業(yè)長(zhǎng)期存在高污染、高耗能的問(wèn)題。隨著我國(guó)城市化程度的不斷提高,建筑生產(chǎn)過(guò)程中的碳排放也在不斷攀升。針對(duì)建筑業(yè)碳排放進(jìn)行研究預(yù)測(cè),并對(duì)建筑業(yè)碳達(dá)峰實(shí)現(xiàn)路徑提出切實(shí)可行的意見(jiàn)十分必要。

一、文獻(xiàn)綜述

近年來(lái),學(xué)界針對(duì)建筑業(yè)碳減排工作做了大量研究,涉及建筑業(yè)碳排放量的測(cè)算、碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析、建筑業(yè)碳排放預(yù)測(cè)等方面。關(guān)于建筑碳排放測(cè)算的方法,常用的有投入產(chǎn)出法、全生命周期法以及排放因子法等。張智慧等[1]使用投入產(chǎn)出法核算建筑業(yè)碳排放量。馮博和王雪青[2]根據(jù)IPCC碳排放測(cè)算方法建立了基于排放因子的建筑碳排放測(cè)算模型。對(duì)于建筑業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素分解分析,常用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)(LMDI)分解法、STIRPAT 模型等方法。人口數(shù)量、建筑業(yè)產(chǎn)值、勞動(dòng)生產(chǎn)率等都是影響建筑業(yè)碳排放的關(guān)鍵因素。

目前,針對(duì)建筑業(yè)碳排放預(yù)測(cè)研究主要采用情景分析法、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色預(yù)測(cè)模型等方法。趙冬蕾等[3]使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)建筑業(yè)碳排放,研究表明節(jié)能減排能夠有效降低建筑業(yè)直接碳排放量。馬彩云等[4]使用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)安徽省建筑業(yè)2017—2021年碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果顯示安徽省建筑業(yè)碳排放量呈上升趨勢(shì)。灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型適用于樣本數(shù)據(jù)較少的研究,但該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果往往呈單調(diào)遞增或遞減趨勢(shì),不能很好地反應(yīng)碳排放變化情況。高思慧等[5]使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)中國(guó)建筑業(yè)2017—2020年的碳排放,研究表明此模型精度較高,適用于建筑業(yè)碳排放研究。

文章選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立建筑業(yè)碳排放預(yù)測(cè)模型,使用灰色關(guān)聯(lián)分析和情景分析法對(duì)建筑業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行篩選與分析,基于2004—2019 年建筑業(yè)相關(guān)歷史數(shù)據(jù),對(duì)中國(guó)建筑業(yè)2020—2035年的碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提出切實(shí)可行的意見(jiàn),為實(shí)現(xiàn)建筑業(yè)碳達(dá)峰提供參考。

二、研究方法

(一)建筑業(yè)碳排放測(cè)算方法

建筑業(yè)碳排放主要分為兩部分:一是直接碳排放,即由建筑業(yè)活動(dòng)自身生產(chǎn)消耗的化石能源所產(chǎn)生的碳排放;二是間接碳排放,主要是建筑材料的生產(chǎn)及使用過(guò)程中產(chǎn)生的碳排放。本研究采用IPCC提供的排放因子法對(duì)建筑業(yè)碳排放進(jìn)行測(cè)算?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲取性,文章選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力9種能源產(chǎn)生的碳排放作為直接碳排放的來(lái)源,選取水泥、鋼材、木材、玻璃和鋁材5種建筑材料產(chǎn)生的碳排放作為間接碳排放,建立建筑業(yè)碳排放測(cè)算模型如下:

式(1)中:44/12為碳轉(zhuǎn)換系數(shù);C為建筑業(yè)碳排放總量;C1為直接碳排放量;C2為間接碳排放量;Ni為第i種能源的消耗量;αi為第i種能源的碳排放系數(shù);μi為標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù);Mj為建筑業(yè)第j類(lèi)建筑材料的消耗量;βj為第j種建筑材料的二氧化碳排放系數(shù);εj為第j種建筑材料的回收系數(shù)。建筑材料的碳排放系數(shù)以及各類(lèi)能源的碳排放系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)見(jiàn)表1和表2。

表1 建筑材料的二氧化碳排放系數(shù)

表2 9類(lèi)能源的碳排放系數(shù)及標(biāo)煤折算系數(shù)

(二)灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析適用于處理數(shù)量較小且樣本規(guī)律不太明顯的數(shù)據(jù),因此本研究采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)建筑業(yè)碳排放影響因素指標(biāo)進(jìn)行篩選。灰色關(guān)聯(lián)分析通過(guò)計(jì)算關(guān)聯(lián)度來(lái)反映兩個(gè)因素之間的相關(guān)程度。關(guān)聯(lián)度越大說(shuō)明識(shí)別對(duì)象對(duì)研究對(duì)象的影響程度越高。步驟如下:

第一步,設(shè)參考序列為X0=(X0(1),X0(2),…,X0(n));

比較序列Xi=(Xi(1),Xi(2),…,Xi(k),…,Xi(n)),其中i=1,2,…,m;k=1,2,…,n。第二步,數(shù)據(jù)歸一化。計(jì)算公式為:

其中,i=0,1,2,…,m。

第三步,計(jì)算比較數(shù)列與參考數(shù)列的絕對(duì)差值。計(jì)算公式如下:其中,其中i=1,2,…,m;k=1,2,…,n。

第四步,計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)γ。計(jì)算公式如下:

其中,ξ為分辨系數(shù),通常情況下取值為0.5;i=1,2,…,m;k=1,2,…,n。

第五步,計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度。計(jì)算公式如下:

其中,i=1,2,…,m;k=1,2,…,n。

(三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在1986年由魯梅爾哈特與麥克利蘭領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)中所提出的,它是一種基于誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性學(xué)習(xí)能力,它實(shí)際上是一個(gè)由多個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成的并行分布的處理器,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)掌握對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)判斷能力。學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束后,根據(jù)已習(xí)得的規(guī)律作出對(duì)應(yīng)反應(yīng)?；驹砣鐖D1所示。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為n,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為m,wij為輸入層第i節(jié)點(diǎn)到隱含層第j節(jié)點(diǎn)的權(quán)值;wj為隱含層第j節(jié)點(diǎn)到輸出層的權(quán)值。BP 算法的主要思想是通過(guò)激活函數(shù)將輸入層數(shù)據(jù)映射到輸出層,數(shù)據(jù)通過(guò)正向傳播計(jì)算和誤差反向傳播并更正,一直重復(fù)此過(guò)程直到誤差小于先前設(shè)定好的目標(biāo)誤差。

三、建筑業(yè)碳排放實(shí)證模型構(gòu)建

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

近年來(lái),國(guó)內(nèi)許多學(xué)者都對(duì)建筑業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行過(guò)相關(guān)研究。文章通過(guò)梳理文獻(xiàn),對(duì)建筑業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 碳排放影響因素識(shí)別結(jié)果[5-6][7](P48-49)[8]

本研究通過(guò)對(duì)2004—2019年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)建筑業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》等資料進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和整理,將相關(guān)數(shù)據(jù)代入建筑業(yè)碳排放測(cè)算公式(1)可得建筑業(yè)碳排放量。碳排放數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 2004—2019年中國(guó)建筑業(yè)碳排放量

(二)影響因素篩選

將碳排放作為參考序列,其他9個(gè)影響因素作為比較序列,代入關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式可得各因素間的關(guān)聯(lián)度如表5所示。

表5 影響因素關(guān)聯(lián)度

由表5可知,影響中國(guó)建筑業(yè)碳排放量由大到小的因素為:人均GDP、建筑面積、人均可支配收入、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、建筑業(yè)能源消耗量、建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)、建筑業(yè)總產(chǎn)值、城市化率、總?cè)丝诤湍茉磸?qiáng)度。

(三)建立建筑業(yè)碳排放預(yù)測(cè)模型

選擇關(guān)聯(lián)度大于0.6的影響因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入值,將2004—2019年的建筑業(yè)碳排放量作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出變量,則輸入層為9,輸出層為1。按照經(jīng)驗(yàn)公式,隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為p=n+m+a,a∈[1,10],計(jì)算可得隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)在5～13個(gè)之間,本研究將隱含層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)為10 個(gè),建立9-10-1 結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸曲線如圖2所示。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果回歸曲線

由圖2可以看出,訓(xùn)練樣本的輸出值與期望值之間的相關(guān)系數(shù)為0.995 74,驗(yàn)證樣本與測(cè)試樣本的相關(guān)系數(shù)都為0.999 99,全樣本相關(guān)系數(shù)為0.995 64,數(shù)據(jù)回歸較好。2004—2019年建筑業(yè)碳排放的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的擬合圖如圖3所示。

圖3 2004—2019年建筑業(yè)碳排放量實(shí)際值與預(yù)測(cè)值擬合圖

由擬合曲線來(lái)看實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)期數(shù)據(jù)的偏離較小,所得訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)泛化能力較強(qiáng)。此模型適用于建筑業(yè)碳排放量的預(yù)測(cè)。

四、情景分析與碳排放預(yù)測(cè)

(一)情景設(shè)定

“情景”一詞最早由赫爾曼·卡恩和維納提出,他們提到:未來(lái)的發(fā)展是多樣的,在未來(lái)可能有各種情況出現(xiàn),各種情況的實(shí)現(xiàn)途徑也不是唯一的,所以對(duì)未來(lái)各種情況的描述及實(shí)現(xiàn)的多種途徑構(gòu)成了情景。文章運(yùn)用情景分析方法,分析2020—2035年建筑行業(yè)的碳排放影響因素,并在不同情況下對(duì)建筑行業(yè)的碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。

他作為核物理專(zhuān)家深知核爆炸的關(guān)鍵技術(shù)就是加速器，他選擇“滯留”美國(guó)的目的十分明確：設(shè)法購(gòu)買(mǎi)到加速器！這時(shí)，國(guó)民政府給他匯了5萬(wàn)美元，作為購(gòu)買(mǎi)加速器的費(fèi)用。可買(mǎi)一臺(tái)加速器起碼要40萬(wàn)美元，這點(diǎn)錢(qián)根本就不夠。何況，即便買(mǎi)到了，也拿不到出口許可證，無(wú)法運(yùn)回中國(guó)——美國(guó)政府嚴(yán)禁此類(lèi)尖端技術(shù)設(shè)備出口。

根據(jù)我國(guó)近年來(lái)人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消費(fèi)的實(shí)際情況,結(jié)合中國(guó)國(guó)際問(wèn)題研究院“十四五”系列規(guī)劃研究及《“十四五”時(shí)期我國(guó)碳達(dá)峰和碳中和機(jī)遇與挑戰(zhàn)》等文獻(xiàn)資料,將9項(xiàng)影響建筑碳排放因素的發(fā)展情況分為高碳、基準(zhǔn)和低碳3種情景。情景分析的預(yù)測(cè)時(shí)間為2020—2035年,根據(jù)不同時(shí)期國(guó)家規(guī)劃對(duì)各類(lèi)影響因素的要求,必要時(shí)會(huì)對(duì)時(shí)間段進(jìn)行劃分,以期得到更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

高碳情景:對(duì)當(dāng)前建筑業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消耗不做強(qiáng)制性約束,按照既往的發(fā)展速率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

基準(zhǔn)情景:考慮外界環(huán)境變化,參考建筑業(yè)相關(guān)政策,對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消耗做調(diào)整來(lái)減緩建筑業(yè)碳排放的情景。

低碳情景:以實(shí)現(xiàn)2030 年之前碳達(dá)峰為目標(biāo),參考“十四五”時(shí)期相關(guān)政策,加大力度對(duì)建筑產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消費(fèi)進(jìn)行減排工作的情景。

(二)情景參數(shù)預(yù)測(cè)

1.人口規(guī)模情景預(yù)測(cè)

2020年末,中國(guó)人口達(dá)到141 212萬(wàn)人,全國(guó)人口凈增204萬(wàn)人。相較于2019年的467萬(wàn)新增人口、2018年的530萬(wàn)新增人口,2020年的凈增人口規(guī)模降幅超過(guò)一半,幾乎接近0 增長(zhǎng)①。中國(guó)人口與發(fā)展研究中心預(yù)計(jì),“十四五”時(shí)期總?cè)丝谀昃隽繛?46萬(wàn)人,中國(guó)總?cè)丝谠?027年后開(kāi)始進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng),預(yù)計(jì)2027年將達(dá)到峰值14.17億,此后開(kāi)始下降,2035年將降至14.03億②。

根據(jù)我國(guó)的人口發(fā)展情況,本研究采用中國(guó)人口與發(fā)展研究中心的統(tǒng)計(jì)資料數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)情景下的人口增長(zhǎng)率。不同情景下的中國(guó)人口數(shù)量參數(shù)詳見(jiàn)表6。

表6 不同情景下的中國(guó)人口平均增速

2.建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)情景預(yù)測(cè)

截至2019 年末,我國(guó)建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)為5 427.37萬(wàn)人,較2018年減少135.93萬(wàn)人,同比下降2.44%。近幾年,我國(guó)建筑市場(chǎng)進(jìn)入到發(fā)展的平緩期,以往的粗放式經(jīng)營(yíng)已不適合當(dāng)下的大環(huán)境,各種建筑企業(yè)破產(chǎn),行業(yè)人員流失。由此可以預(yù)見(jiàn),未來(lái)幾年建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)會(huì)繼續(xù)逐年降低。根據(jù)以往建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)增加速率,文章設(shè)定不同情景下的建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)如表7所示。

表7 不同情景下的建筑業(yè)從業(yè)人數(shù)平均增速

2020 年,我國(guó)全年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)1 015 986億元,較上一年增長(zhǎng)2.3%。黨的十九大指出,到2035年,“我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、科技實(shí)力將大幅躍升,躋身創(chuàng)新型國(guó)家前列”,“人民生活更為寬裕,中等收入群體比例明顯提高”。劉偉等[9]預(yù)測(cè),要實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),2020—2035 年中國(guó)經(jīng)濟(jì)至少要完成人均實(shí)際GDP水平翻一番的增長(zhǎng)目標(biāo),即年均GDP增速達(dá)到4.8%。李平等[10]預(yù)測(cè),基準(zhǔn)情景下,在未來(lái)的3個(gè)階段,即2021—2025年、2026—2030年、2031—2035年,GDP的增長(zhǎng)率分別為5.6%、4.9%和4.5%。

本研究依據(jù)“十四五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要指標(biāo)及上述文獻(xiàn)資料,確定不同情境下的GDP增長(zhǎng)率詳見(jiàn)表8。人均GDP 通過(guò)上文不同情景下的人口數(shù)與GDP確定,增長(zhǎng)速度與GDP 增速保持一致。

表8 不同情景下的GDP平均增長(zhǎng)率

4.城市化率情景預(yù)測(cè)

2019年,中國(guó)常住人口城市化率首次突破60%。“十四五”開(kāi)局第一年我國(guó)城市化率就升至63.89%,城市數(shù)量達(dá)687個(gè)。“十四五”規(guī)劃預(yù)期2025年城市化率達(dá)到65%,目前來(lái)看能穩(wěn)定達(dá)到預(yù)期。到2025 年,預(yù)計(jì)中國(guó)城鎮(zhèn)化率將達(dá)到67.8%左右,2035年有望達(dá)到74.39%?；诖?文章預(yù)測(cè)不同情景下的城市化率增速如表9數(shù)據(jù)所示。

表9 不同情景下的城市化率平均增速

5.建筑業(yè)總產(chǎn)值情景預(yù)測(cè)

中國(guó)建筑業(yè)在過(guò)去五年迎來(lái)快速發(fā)展。2020年,全國(guó)建筑業(yè)總產(chǎn)值263 947億元,較2019年同比增長(zhǎng)6.2%。近幾年建筑業(yè)總產(chǎn)值基本保持平均10%的增長(zhǎng)率,建筑業(yè)總產(chǎn)值占GDP 總量的25%。根據(jù)影響建筑業(yè)總產(chǎn)值因素的變化情況并結(jié)合實(shí)際增長(zhǎng),將基準(zhǔn)情景下2020—2025年的建筑業(yè)產(chǎn)值的增長(zhǎng)率設(shè)為6%,高碳情景和低碳情景下的增長(zhǎng)率各浮動(dòng)1%。具體參數(shù)見(jiàn)表10。

6.建筑面積情景預(yù)測(cè)

在過(guò)去十年里,建筑業(yè)房屋施工面積在2011年增長(zhǎng)率達(dá)到峰值,增速為20%,2011年后增長(zhǎng)放緩,近五年增速維持在4%左右。當(dāng)前房地產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展階段,考慮到未來(lái)仍以“房住不炒、因城施策”的大背景為主基調(diào),以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)地價(jià)、穩(wěn)房?jī)r(jià)、穩(wěn)預(yù)期的調(diào)控目標(biāo),本研究設(shè)定的不同情景下的建筑面積如表11所示。

表11 不同情景下的建筑面積平均增速

7.建筑業(yè)能源消費(fèi)情景預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)建筑業(yè)能源消耗占全部能源消耗量的三分之一。“十三五”期間,建筑業(yè)能源消耗量年均增速為4.9%?！笆晃濉睍r(shí)期年均增速為9.4%,“十二五”時(shí)期建筑業(yè)能源消耗量年均增長(zhǎng)6.4%,2020年之后我國(guó)建筑業(yè)能源消費(fèi)量將持續(xù)走低。不同情景下的建筑業(yè)能源消耗量如表12所示。能源消費(fèi)方面,第十四個(gè)五年規(guī)劃指出,到2025 年,能源強(qiáng)度要累積降低13.5%。而在“十三五”期間,政府提出能源強(qiáng)度累積降低15%的目標(biāo),對(duì)比2015年,2020年中國(guó)萬(wàn)元GDP能耗將下降10.61%,并未完成預(yù)期目標(biāo)。因此,本研究將以2020—2025年能源強(qiáng)度降低13.5%為基準(zhǔn)情景,其他不同情景下的具體參數(shù)詳見(jiàn)表13。

表12 不同情景下的建筑業(yè)能源消耗量平均增速

表13 不同情景下的能源強(qiáng)度增速

(三)建筑業(yè)碳排放預(yù)測(cè)

文章根據(jù)情景分析所得到的3個(gè)情景預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),將得到的2020—2035年的相關(guān)數(shù)據(jù)歸一化后代入BP建筑業(yè)碳排放預(yù)測(cè)模型,借助MATLAB 2021a軟件使用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逐年對(duì)建筑業(yè)碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。各情景下的預(yù)測(cè)值及未來(lái)趨勢(shì)變化如表14和圖4所示。

圖4 2020—2035年建筑業(yè)碳排放量預(yù)測(cè)

表14 2020—2035年建筑業(yè)碳排放量預(yù)測(cè)結(jié)果

根據(jù)模型仿真結(jié)果(圖4)可以看出在3種不同情景下建筑業(yè)的碳排放量走勢(shì)。在情景1(高碳情景)下,建筑業(yè)碳排放量處于高速增長(zhǎng)狀態(tài),在2035年以前未見(jiàn)峰值。2020年建筑業(yè)碳排放量為307 000萬(wàn)噸,2035年為551 000萬(wàn)噸,年均增長(zhǎng)率為4.03%。在情景2(基準(zhǔn)情景)下,建筑業(yè)碳排放量于2031 年到達(dá)峰值,為386 400 萬(wàn)噸。情景2下的建筑業(yè)碳排放量增長(zhǎng)速度放緩,說(shuō)明國(guó)家和行業(yè)內(nèi)出臺(tái)的減排政策和措施已取得一定成效,但碳排放仍未在2030年之前達(dá)到峰值。在情景3(低碳情景)下,以實(shí)現(xiàn)2030年之前碳達(dá)峰為目標(biāo),根據(jù)“十四五”時(shí)期相關(guān)減排政策對(duì)建筑產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)進(jìn)行強(qiáng)制性約束,在維持GDP增速和人口數(shù)量的情況下,通過(guò)縮減建筑面積與降低建筑業(yè)能源強(qiáng)度來(lái)控制建筑業(yè)能源消耗量,建筑業(yè)碳排放量于2026年達(dá)到峰值,為315 800萬(wàn)噸。

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié) 論

文章針對(duì)建筑業(yè)碳達(dá)峰問(wèn)題,根據(jù)IPCC 碳排放量測(cè)算方法計(jì)算了2004—2019年的建筑業(yè)碳排放量。通過(guò)梳理文獻(xiàn)并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析篩選出9項(xiàng)影響建筑業(yè)碳排放量的主要因素,使用MATLAB 2021a軟件通過(guò)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)2004—2019年的建筑業(yè)碳排放量及影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行模擬訓(xùn)練,所得到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)誤差小,適用于建筑業(yè)碳排放量的預(yù)測(cè)。此外,運(yùn)用情景分析法對(duì)2020—2035年建筑業(yè)碳排放的影響因素設(shè)定3種情景并討論,將相關(guān)數(shù)據(jù)代入BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建筑業(yè)碳排放預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),研究結(jié)果顯示,在高碳情景下建筑業(yè)碳排放量未能達(dá)峰,在基準(zhǔn)情景下碳排放量將于2031年達(dá)峰,峰值為386 400萬(wàn)噸,在低碳情景下建筑業(yè)碳排放量于2026年達(dá)峰,峰值為315 800萬(wàn)噸。

(二)建 議

我國(guó)作為碳排放大國(guó),要在2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,必須堅(jiān)持節(jié)能減排。對(duì)于建筑業(yè)來(lái)說(shuō),要把碳達(dá)峰目標(biāo)落實(shí)在日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中。對(duì)此,文章提出如下建議。

1.將綠色低碳要求融入城鄉(xiāng)規(guī)劃管理中

建筑規(guī)劃設(shè)計(jì)階段必須考慮全生命周期的建筑能耗。合理規(guī)劃城鎮(zhèn)住宅面積,根據(jù)城市發(fā)展情況及人口數(shù)量合理規(guī)劃住宅面積,減少不必要的人力物力資源的消耗。

2.降低建筑材料生產(chǎn)能耗

目前,中國(guó)建筑材料碳排放占建筑全壽命周期碳排放的9% ～12%,這意味著間接碳排放占總碳排放比重較大,建筑材料消耗量不斷增加,建筑材料的生產(chǎn)及使用過(guò)程中產(chǎn)生的二氧化碳持續(xù)增長(zhǎng)。因此,對(duì)于建筑業(yè)來(lái)說(shuō),必須對(duì)建筑材料的生產(chǎn)工藝進(jìn)行創(chuàng)新,研發(fā)低碳的建筑材料。

3.實(shí)施工程建設(shè)綠色化轉(zhuǎn)型

創(chuàng)新工程建造技術(shù),大力發(fā)展裝配式建筑。裝配式建筑能在縮短建造工期、減少物料損耗的同時(shí)節(jié)約人力,更加節(jié)能環(huán)保。此外,有關(guān)部門(mén)應(yīng)推廣并發(fā)展零碳公共建筑,減少零碳建筑自身產(chǎn)生的污染。

4.推動(dòng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化,學(xué)習(xí)借鑒先進(jìn)減排經(jīng)驗(yàn)

我國(guó)開(kāi)展“雙碳”研究時(shí)間較短,可吸收借鑒先進(jìn)碳減排經(jīng)驗(yàn),控制能源消費(fèi)總量,優(yōu)化消費(fèi)結(jié)構(gòu)。對(duì)于建筑業(yè)來(lái)說(shuō),應(yīng)該在建材生產(chǎn)、加工以及建造過(guò)程中控制能源消費(fèi)量,降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。

注 釋:

① 數(shù)據(jù)結(jié)果根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2021》部分相關(guān)內(nèi)容整理所得。② 數(shù)據(jù)結(jié)果由《我國(guó)“十四五”時(shí)期及中長(zhǎng)期人口發(fā)展態(tài)勢(shì)分析》(李月、張?jiān)S穎,《人口與健康》2020年第8期)中部分相關(guān)內(nèi)容整理所得。