《Cleaner Logistics and Supply Chain》：Investigation of carbon footprint thresholds for designing climate neutral logistics warehouses in France at the early design stage
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本文针对物流仓库早期设计阶段缺乏碳减排量化目标的问题，研究团队基于16个Lidl法国物流仓库的生命周期评估（LCA）数据，通过相关性分析和NSGA-II优化算法，开发了预测误差低于7%的碳足迹阈值函数。该模型量化了不同仓储类型（如干货高架库1.11 TCO2eq/托盘、生鲜块储4.96 TCO2eq/托盘）的碳排放，为气候中性工业建筑的设计提供了数据驱动工具，填补了该领域标准化碳阈值方法的空白。
在全球应对气候变化的紧迫背景下，建筑领域的碳排放控制成为关键战场。其中，物流仓库作为供应链的重要节点，因其规模庞大、能耗需求高而具有显著的环境影响。特别是在项目早期设计阶段，当详细的建筑材料、结构系统和设备参数尚未确定时，决策者往往缺乏可靠的量化工具来设定碳减排目标，这使得可持续设计难以有效落地。法国国家低碳战略（SNBC）虽设定了宏观减排目标，但缺乏针对物流仓库的具体碳阈值指导，导致实际操作中存在空白。
为解决这一难题，发表在《Cleaner Logistics and Supply Chain》上的研究论文《Investigation of carbon footprint thresholds for designing climate neutral logistics warehouses in France at the early design stage》提出了一种创新方法。由Sébastien Visse、Francesca Contrada、Arnaud Lapertot、Andrea Kindinis和Abderrahim Boudenne组成的研究团队，以法国16个Lidl公司的物流仓库为案例，开发了一套基于数据的碳足迹阈值函数，旨在为早期设计提供科学依据。
研究主要采用了四种关键技术方法：首先，通过整合DPGF（全球定价分解）、INIES（法国环境数据库）、Lidl内部数据库、Géoportail（地震数据）和Cegibat/Météo France（气候数据）等多源数据，构建了完整的物流仓库信息库；其次，采用静态生命周期评估（LCA）方法，以全球变暖潜能值（GWP）为核心指标，以托盘空间为功能单位，评估了仓库从建材生产到废弃全周期的碳足迹；第三，利用单维热图结合皮尔逊相关系数进行敏感性分析，识别出仓库面积和冷藏容量为碳足迹的关键预测因子（相关系数分别为0.78和0.68）；最后，通过非支配排序遗传算法II（NSGA-II）优化线性回归模型，建立了碳足迹阈值函数，误差控制在7%以内。
研究结果揭示了物流仓库碳足迹的详细构成和关键影响因素。通过生命周期评估发现，能源消耗、屋面围护系统（钢结构和保温材料）和混凝土框架是碳排放的主要来源，其中能源消耗占比显著，尤其在冷藏区域。敏感性分析进一步表明，仓库总面积、冷藏托盘空间数量与碳足迹呈强正相关，而光伏装机容量等因素影响相对较弱。基于这些发现，研究人员开发了碳足迹阈值函数，该函数以八类仓储空间（如冷冻、冷藏、干货等）的托盘数量为变量，并引入基于SNBC目标的时间递减系数αYear。模型显示，不同仓储类型的碳强度差异明显，生鲜块储空间因无法利用垂直空间而碳强度最高（4.96 TCO2eq/托盘），而干货高架库因空间利用率高而碳强度最低（1.11 TCO2eq/托盘）。模型验证表明，预测值与实测值之间的相对误差最大不超过7%，证明了其可靠性。
研究的结论部分强调，该碳足迹阈值函数为物流仓库的早期设计提供了可量化的减排目标，直接支持了法国2050年碳中和目标。讨论中指出，尽管法国因核电为主的能源结构使得运营能耗与碳足迹关联较弱，但该方法可灵活适配于不同能源背景的地区。此外，研究揭示了通过优化仓储布局（如用高架库替代块储）、采用低碳材料和技术创新是降低碳足迹的有效途径。最终，这项研究不仅填补了物流建筑领域碳阈值方法的空白，也为全球工业建筑的可持续设计提供了重要参考框架。
