将场地级资源使用预测模型与施工阶段排放生命周期评估相结合，用于碳限额管理

《Developments in the Built Environment》：Linking predictive modelling of site-level resource use with life cycle assessment of construction-phase emissions for managing carbon limits

为解决建筑生命周期评估(LCA)中施工阶段(模块A4-A5)温室气体排放(GHGe)因缺乏颗粒化预测工具而被简化处理的问题，本研究开发了一种模块化建模方法。该方法利用随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)模型，基于丹麦建筑项目经验数据，预测电力、供暖、燃料、材料运输和建筑废弃物的时间分布流量。研究结果展示了该模型能够捕捉不同任务和材料类别的变化，为动态生命周期评估和情景分析提供更详细的输入。通过将施工物流与环境绩效联系起来，该方法可在可持续建筑规划的早期阶段促进更准确的排放预算和明智的决策。

　　

建筑行业作为全球碳排放的重要来源，正面临日益紧迫的脱碳压力。传统的建筑环境影响评估多聚焦于建筑运行阶段的能耗，而将建筑从“摇篮”到“大门”的碳排放，特别是建造施工阶段(包括A4材料运输和A5现场施工活动)的排放，往往被视为次要因素或被简化处理。然而，随着建筑运行能效的提升和电网的脱碳，蕴含碳排放(包括施工排放)在建筑全生命周期碳足迹中的占比变得愈发突出。它们发生在建筑入住之前，无法通过未来的能源效率提升来抵消，因此是建筑生命早期阶段可采取行动的关键减排目标。为此，欧盟及多个国家正加强建筑环境性能法规，将生命周期评估(LCA)纳入新建建筑的碳排放计算，甚至设定排放限值。例如，丹麦已走在前列，从2025年7月起对模块A4和A5的排放设定了75 kg CO₂e/m²的监管限值。在此快速演变的监管背景下，不仅需要能够回顾性评估排放的工具，更需要能够支持前瞻性规划、估算未来资源需求及其相关排放的预测方法。

现有研究在量化施工阶段资源消耗方面存在显著不足：许多研究局限于单一资源流或固定排放输入，与实际项目特定的消耗模式或预测模型脱节。这限制了其在情景分析、早期设计阶段评估或与动态资源使用预测相结合方面的效用。因此，如何开发一种能够将场地级资源消耗预测与环境影响评估框架联系起来的方法，从而实现对施工阶段更灵敏、更具情境感知能力的生命周期评估，成为当前研究的关键缺口。

针对这一问题，Lea Hasselsteen及其同事在《Developments in the Built Environment》上发表了一项开创性研究。他们开发了一种创新的模块化建模方法，将机器学习预测模型与生命周期评估框架无缝整合，旨在精确预测和管理施工阶段的碳排放。该研究的核心目标是为建筑项目的早期规划阶段提供一种工具，使其能够基于项目参数预测施工过程中的资源消耗和温室气体排放，从而为可持续设计和施工决策提供数据支持，并助力遵守日益严格的碳法规。

为了达成这一目标，研究人员构建了一个系统的研究框架，其关键技术方法主要包括：首先，数据收集与预处理，从63个丹麦建筑项目中收集了按时间序列记录的电力、供暖、燃料、材料运输和废弃物生成数据，并对数据进行清洗和异常值剔除。其次，他们将建筑材料使用量（材料强度系数，MIC）与12个标准化施工任务及12种废弃物类别进行映射，以此实现对材料运输和废弃物生成的时间分配预测。最后，他们采用随机森林回归（RFR）模型，分别对不同类型的资源消耗（如12种废弃物组分、两类电力消耗、供暖、燃料）进行训练，以预测其在施工时间线上的分布份额。所有预测最终与基于丹麦建筑法规（BR18）和EN 15978标准的动态排放因子结合，进行前瞻性生命周期评估，计算模块A4-A5的温室气体排放（GWP，kg CO₂e/m²）。

研究结果揭示了施工过程中各种资源消耗的动态模式及其碳排放贡献。在基于通用化施工进度的材料运输分析中，研究通过综合七个丹麦建筑项目的施工时间线，构建了一个标准化的施工进度模型。分析发现，大多数材料（按重量计）在施工期的前半段运抵现场。具体而言，与地基工程相关的材料运输约占建筑材料总重量的36.0%，而结构系统部件则占49.2%。这些早期任务对材料运输产生的环境影响（LCA模块A4）贡献显著，排放主要集中在项目前半期。

在施工废弃物生成分析中，研究为12种废弃物组分分别建立了随机森林回归模型。结果显示，不同材料类型的废弃物生成时间模式各异。大多数废弃物（如砖瓦、石膏、绝缘材料、塑料）在施工进度约40%之后才开始大量收集，这与从结构工程向内部装修和安装的过渡期相对应。而可燃物、混凝土和金属等废弃物的累积高峰则出现得更早，与挖掘、地基工作和早期结构组装活动相关。木材废弃物的收集也普遍较晚，与其在内部框架、安装和包装材料中的使用阶段相符。这些时间分布预测为基于时间序列的废弃物管理环境影响评估和现场物流规划提供了依据。

在施工期能源使用分析中，研究对电力、供暖和燃料消耗进行了细致剖析。电力消耗分为现场施工活动和临时办公室用电两类。研究发现，临时办公室用电具有显著的季节性，在寒冷月份需求更高，主要由于供暖需求；而施工活动用电则在施工期内分布相对均匀。供暖需求通常在施工进度约50%时开始，主要用于建筑围护结构封闭后的室内气候控制，其峰值出现在施工末期进行室内精装修时，且消耗量因项目连接供热系统的季节和时长差异很大（2.02至76.49 kWh/m²）。燃料消耗（主要是柴油）则高度集中于施工初期，峰值出现在项目时间线的头三分之一阶段，这与挖掘、地基工作等高度机械化的任务需求相符。

在预测模型应用于碳限额管理的案例分析中，研究利用开发的模型评估了七个建筑项目是否满足丹麦75 kg CO₂e/m²的A4-A5排放限值。结果显示，除了废弃物排放外，其余所有资源类别的平均温室气体排放均超出了基于文献平均值设定的预算份额。废弃物排放尽管未超预算，但其贡献了最大的排放份额（占总限额的51.7%，平均31.69 kg CO₂e/m²），是主要的现场排放源。运输排放平均为24.23 kg CO₂e/m²，也集中在前半期。电力（超出预算14.5%）和供暖（超出预算45.7%）排放预计将随着能源供应脱碳而减少。燃料排放（超出预算65.4%）严重超标，尤其是在使用柴油作为主要燃料时，凸显了施工初期重型机械电气化或使用生物柴油等清洁替代燃料的必要性。

研究结论表明，该方法成功地将预测模型与生命周期评估相结合，实现了对施工阶段温室气体排放的时间解析预测。它超越了传统的静态评估方法，能够捕捉资源消耗的动态变化，并评估不同施工策略（如优化调度、使用清洁能源、减少废弃物）对排放预算的影响。通过与先前研究的对比，本模型预测的各类资源排放份额（运输28-40%，废弃物23-50%，电力3-18%，供暖3-20%，燃料3-16%）与文献范围基本一致，但提供了更精细的时间维度信息。研究还讨论了不同承包模式（如交钥匙、总承包、分包）下碳排放责任划分的复杂性，强调了将时间分阶段的排放预测纳入合同条款，以明确各方责任和风险的重要性。

这项研究的重要意义在于，它为建筑行业管理施工碳排放提供了一个强大的预测工具。它使得设计师、规划者和承包商能够在项目早期阶段，仅输入基本的项目参数（如材料清单和工期），就能预估出整个施工过程的动态碳足迹，从而支持基于证据的决策，优化施工物流和资源使用，并确保项目符合日益严格的碳排放法规。该模型为将动态生命周期评估整合到数字建筑规划和碳排放预算管理中铺平了道路，是推动建筑环境脱碳的关键一步。