综述：绿色建筑评级系统中的脱碳：关于隐含碳和运营碳信用的系统性回顾

《Journal of Environmental Management》：Decarbonization in green building rating systems: A systematic review on embodied and operational carbon credits

本研究系统评估了LEED、BREEAM等8大绿色建筑评估体系在全生命周期碳核算中的表现，发现多数体系侧重运营碳，DGNB首次分配超50%权重给嵌入碳，并提出整合生命周期评估、提升材料透明度等改进路径。

　　

吴伟霖（Wai Lam Ng）|凯尔·塞巴斯蒂安·穆利亚（Kyle Sebastian Mulya）|黄庚寅（Keng Yinn Wong）|谭慧仪（Huiyi Tan）|鲍志康（Zhikang Bao）|陈琳（Lin Chen）|叶宝松（Pow-Seng Yap）|姜鹏（Peng Jiang）|吴国新（Kok Sin Woon）

碳中和与气候变化研究小组，香港科技大学（广州）社会中心，中国广州，511453

摘要

建筑业是全球碳排放的主要来源之一。尽管绿色建筑评级系统（GBRS）被广泛用于促进可持续发展，但它们对整个生命周期碳排放的处理仍不均衡，通常更重视运营过程中的碳排放，而较少关注与材料生产、运输和报废阶段相关的隐含碳排放。虽然生命周期评估（LCA）在建筑项目层面已经得到广泛应用，但在GBRS中的整合仍然存在碎片化现象。现有的GBRS文献主要比较高层次的可持续性指标，并未系统地将碳排放相关指标与生命周期阶段联系起来，也未研究不同系统在边界定义、治理结构和验证机制方面的差异。本研究首次对主要GBRS中的碳排放相关指标进行了标准化生命周期映射，并评估了它们作为隐含碳排放和运营碳排放全生命周期核算及治理框架的能力。此外，该研究还明确报告了各GBRS对隐含碳排放与运营碳排放的相对权重，指出大多数系统更侧重于运营碳排放，而隐含碳排放的重视程度较低；其中，DGNB是唯一一个将超过50%的碳排放相关指标分配给隐含碳排放的系统。同时，不同系统在边界覆盖范围、环境产品声明（EPD）的使用以及治理成熟度方面也存在关键差异。基于这些发现，本研究提出了通过整合从摇篮到终点的LCA、提高材料透明度以及支持建筑全生命周期内的低碳设计和施工策略来加强GBRS的路径。总体而言，本研究为在GBRS中纳入隐含碳排放和运营碳排放提供了基于证据的见解，以促进建筑环境的全生命周期脱碳。

引言

建筑环境占全球能源消耗和排放量的三分之一以上，以及全球材料积累量的约65%，使其成为气候变化缓解工作中的关键领域（联合国环境规划署，2023年）。预计到2030年，全球建筑面积将增长15%，相当于当前北美的总建筑面积（国际能源署，2023b年）。预计其中约80%的增长将发生在新兴市场和发展中经济体（Santamouris和Vasilakopoulou，2021年）。要实现2030年的零碳建筑目标，需要通过改善空间冷却性能和建筑围护结构大幅减少运营碳排放，尤其是考虑到2022年有超过24亿平方米的建筑面积未能达到能源性能要求（Woon等人，2023年；国际能源署，2023b年）。与此同时，与建筑材料相关的隐含碳排放变得越来越重要，目前占建筑行业温室气体排放量的70%以上，并预计在没有干预的情况下，这一比例将在本世纪中叶上升至近50%（Zhong等人，2021年；经合组织，2019年）。这一转变凸显了需要制定综合策略，以同时解决建筑生命周期内的运营碳排放和隐含碳排放问题。

绿色建筑评级系统（GBRS）在推动向可持续建筑转型方面发挥着关键作用，通过推广低碳策略来实现这一目标。然而，它主要关注运营碳排放，而对隐含碳排放的关注相对有限（Ng等人，2022年）。Olanrewaju等人（2024年）发现，在发达国家和发展中国家，GBRS更倾向于给予运营碳排放更多的权重。随着建筑从现有标准升级到新的先进设计，隐含碳排放的比例预计将增加，从新先进建筑中的约20%-50%上升到极端情况下的90%以上（R?ck等人，2020年）。这种不平衡与更广泛的建筑行业脱碳研究形成对比，后者越来越强调全生命周期碳排放的减少。近期文献强调了从全生命周期角度评估建筑温室气体排放的重要性，这种评估需要综合考虑隐含碳排放和运营碳排放的影响。系统性的脱碳策略评估指出了一系列减排措施，并指出了缺乏跨不同情境的统一框架（Alaux等人，2024年）。此外，纳入时间动态的LCA研究表明，未来电网和材料生产的脱碳可以显著改变全生命周期碳排放结果，进一步强调了需要具备适应排放趋势变化的评估框架（Norouzi等人，2025年）。

尽管已有大量文献对GBRS进行了研究，但大多数研究侧重于比较评估结构、核心可持续性指标和权重方案，而非直接分析碳排放（如表1所示）。对LEED、BREEAM、CASBEE、Green Star、Green Mark、BEAM Plus、GBI和IGBC等主要系统的比较分析一致表明，能源、水、材料和室内环境质量是评估框架的重点，其中能源相关指标的权重最高（Doan等人，2017年；Illankoon等人，2017年；Mattoni等人，2018年；Shan和Hwang，2018年）。最近的研究还将比较范围扩展到改造情境和治理分类，但仍侧重于广泛的可持续性维度而非具体的碳排放指标（Liu等人，2022年；Braulio-Gonzalo等人，2022年；Doan等人，2023a年）。

重要的是，尽管一些GBRS包含与能源效率、材料和废物管理相关的指标，但这些指标很少从其对隐含碳排放、运营碳排放或全生命周期碳排放减少的直接贡献角度进行评估。例如，Lu等人（2019年）指出，尽管有针对性的指标，GBRS对改进建筑废物管理行为的激励作用有限。

总体而言，现有文献表明，现有的GBRS评估主要侧重于类别和方法上的比较，而对碳排放相关指标、生命周期边界和验证机制的综合研究仍不足。

尽管关于建筑行业脱碳的研究众多，GBRS也被广泛采用，但在这些框架内系统地处理碳排放方面仍存在关键空白。现有研究和综述论文主要从评估结构、权重方案和总体可持续性绩效等方面评估GBRS，通常通过能源、材料或废物相关类别间接处理碳排放。因此，没有一项综述同时综合了主要GBRS中的隐含碳排放、运营碳排放和LCA边界指标，导致各GBRS指标对全生命周期碳排放减少的直接贡献了解不足。这一限制制约了GBRS作为有效的全生命周期碳排放核算和治理工具的功能，凸显了重新调整这些系统以考虑隐含碳排放和运营碳排放的必要性。

尽管最近的一些研究开始关注某些评级系统中的碳排放相关指标，但它们并未提供多个GBRS中具体碳排放指标的标准化综合分析，也未探讨LCA边界定义、数据要求和验证机制的差异如何影响碳排放核算结果的一致性和可比性。特别是，确保GBRS之间公平和可比的碳排放量化所需的最小LCA范围尚未明确界定。在新兴脱碳目标和国家自主贡献的背景下，这些限制尤为重要，因为需要一致且透明的碳排放核算框架。

现有综述很少评估当前的GBRS框架是否能够支持先进隐含碳排放减少策略的实施，如低碳材料、基于生命周期的材料透明度和施工阶段的干预措施，或评估它们在不同监管和经济背景下的适用性。因此，缺乏关于如何重新调整GBRS以平衡隐含碳排放和运营碳排放以及有效指导整个建筑生命周期脱碳的综合性证据。为解决这些关于碳排放相关指标、生命周期边界定义和治理机制的差距，本研究基于以下研究问题展开：

1.

主要GBRS如何在建筑生命周期内处理隐含碳排放和运营碳排放？这两种成分之间的权重分配如何？

2.

不同GBRS中的碳排放相关指标在LCA边界定义、数据要求、指标权重和验证机制方面有何差异？这些差异对碳排放核算结果的一致性和可比性有何影响？

3.

现有GBRS在多大程度上能够作为有效的全生命周期碳排放核算和治理框架，以支持不同监管和经济背景下的隐含碳排放和运营碳排放减少？

绿色建筑评级系统选择

为了确保广泛的地理覆盖和相关性，本研究重点关注在国际上被广泛采用或在区域和国家层面起主导作用的GBRS。选择了八种适用于新建非住宅建筑的GBRS进行分析：LEED v4.1建筑设计及施工版、BREEAM国际新建建筑版v6.0、DGNB系统新建建筑标准集2023版、BEAM Plus新建建筑版v2.0、Green Star设计和建成版v1.2、Green Mark

绿色建筑发展的总体趋势

全球向可持续建筑发展的趋势明显，认证建筑的数量不断增加，人们对绿色建筑实践的重要性认识也在提升。数据显示，这一趋势受到监管框架、市场需求和环境意识的推动（图1展示了不同国家和地区中各种GBRS的全球分布和采用情况）。

建筑施工中的碳减排策略

本节重点介绍了建筑行业主要碳排放源的减排策略，即混凝土和水泥的隐含碳排放，以及主动能源系统的运营碳排放。其他方面的减排策略，如低碳钢材、可持续木材、建筑废物管理、被动设计和可再生能源整合，在补充材料中有详细说明。

建筑脱碳策略的现状与可行性

虽然脱碳策略和GBRS不断发展，但其适用性可能受到社会经济和技术障碍的限制。为此，对发达国家和发展中国家进行了SWOT分析（见表4）。国家分类遵循联合国的标准（2025年），处于转型阶段的经济体被归类为发展中国家。

结论

本研究旨在探讨GBRS如何处理建筑生命周期内的隐含碳排放和运营碳排放，并评估这些系统在支持全面生命周期碳排放减少方面的作用。针对第一个研究问题，分析表明，大多数GBRS仍然优先考虑运营碳排放，主要通过能源效率和运营性能指标来实现；而隐含碳排放的关注程度较低。在所研究的系统中，DGNB...

CRediT作者贡献声明

吴伟霖（Wai Lam Ng）：撰写初稿、可视化设计、方法论制定、数据收集、数据分析、概念化。 凯尔·塞巴斯蒂安·穆利亚（Kyle Sebastian Mulya）：撰写初稿、方法论制定、数据收集、数据分析。 黄庚寅（Keng Yinn Wong）：撰写与编辑。 谭慧仪（Huiyi Tan）：撰写与编辑。 鲍志康（Zhikang Bao）：撰写与编辑。 陈琳（Lin Chen）：撰写与编辑。 叶宝松（Pow-Seng Yap）：撰写与编辑。 姜鹏（Peng Jiang）：撰写与编辑。 吴国新（Kok Sin Woon）：撰写与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。