宋金昭，翟佳瑶,王晓平，胡 振

(西安建筑科技大学 管理学院， 西安 710055)

城市碳排放引发的气候问题日益严峻，城市作为控制温室气体排放的空间载体，实现其工业、住宅、交通等产业低碳化发展成为国家应对气候变化的一个主要方向，其中，住宅碳排放成为建设低碳城市的重大挑战之一。联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change，IPCC)第五次评估报告显示，城市住宅部门的能源需求占全球能源需求高达67%以上，并且产出的CO2排放量超过全球二氧化碳排放量的70%[1]。我国城市的快速发展带来住宅面积迅猛增加，同时伴随着巨大的能源消耗及碳排放量。建筑物总能耗占到社会总能耗的25%～28%，二氧化碳排放量占比社会总排放量的40%左右[2]，而在住宅全寿命周期中，其运行使用阶段的碳排放占整个建筑物碳排放的60%～80%[3]。因此，住宅使用阶段的节能减排对改善城市环境以及促进可持续发展至关重要。本文以西安市为例从系统角度分析城市人口、经济及能源的投入与住宅碳排放产出之间关系，有利于深入研究住宅碳排放因素对碳排放的动态影响，对于发展低碳住宅以及建设“环境友好型”社会具有较强的现实意义。

家庭住宅碳排放的影响因素较多，概括起来包括经济方面(经济发展、居民收入、居民消费)、社会方面(人均居住面积、居民低碳意识、城市化)、人口规模、能源方面(能源结构、能源效率)等[4-6]。Jackson等[7]通过对英国家庭碳排放量变化研究，分析了影响碳排放的主要社会因素。Dietz等[8]研究说明，受教育程度高的居民环保意识更强。Lin等[9]的研究说明，居民生活水平的提高是居民碳排放增加的主要驱动因素，但是能源效率的提高抑制了其增长的趋势。杨艳芳等[10]通过对北京市宏观建筑碳排放影响因素分析，结果表明城市化是北京市建筑碳排放增长的最大影响因素。胡文发等[11]、谭春平等[12]通过LMDI方法分析了住宅建筑的宏观影响因素，提出住宅使用阶段碳排放的正向驱动和负向驱动影响因素及其规律，为建筑节能提供建议。蒋金荷[13]分析了影响碳排放量及其强度的社会经济和能源强度因子，提出了住宅用能政策的几点启示。上述文献基本上遵循从住宅碳排放的影响机理出发，测算住宅使用阶段的碳排放量，分析其变化的影响因素，由此提出降低碳排放的政策建议的分析脉络[14]。影响因素分析只是基于单一因素对它的影响分析，但是住宅碳排放是一个复杂的动态系统，对于城市社会经济系统与住宅碳排放的系统分析，以及系统内各因素间相互作用机理的研究文献相对较少，并且按照可持续发展的要求，对可控参数变量(居民收入水平、技术进步等)变动对城市住宅碳排放系统的影响程度关注不够。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域

西安市位于关中平原中部，是国家西部地区中心城市，亦是全国重要的科研、教育、工业基地。西安市现有11个辖区，面积10 108 km2。近年来，“一带一路”倡议使国家发展战略不断聚焦于西安，国家旨在把西安打造为国际化大都市，这对其发展提供了机遇，也提出了要求。住宅作为城市碳排放的重要贡献者，应承担起协调生态环境与经济发展的责任，为了更好地以低碳理念指导住宅绿色发展，需要对西安市城市住宅碳排放系统进行仿真测算及情景模拟，从而为降低碳排放量提供决策参考。

1.2 研究方法

系统动力学模型作为一种仿真预测模型，在研究分析信息反馈系统以及解决系统问题方面具有显著优势，并且在我国研究碳排放影响机制方面也得到广泛的应用。范清敏等[15]、唐德才等[16]采用SD模型分析模拟城市碳排放系统，以此提出减排措施。周银香[17]、张建慧等[18]通过构建城市交通系统动力学模型，探寻城市交通低碳发展的减排措施。庞婕等[19]将人口、经济以及环境3方面因素纳入我国居民居住碳排放系统动力学模型中，仿真模拟不同情境下省域间碳排放的差异。系统动力学是研究因素间相互作用关系以及解决系统问题的综合性学科，因此本文基于系统学理论和可持续发展理论，在分析城市住宅碳排放影响因素的基础上，利用系统动力学模型研究人口、经济、能源与环境之间的相互作用，并以西安市为例建立碳排放的仿真预测模型，模拟历年西安市住宅碳排放变化趋势及减排潜力分析，进一步为降低城市住宅碳排放提供理论依据与合理建议。

1.2.1数据来源

本文建立的城市住宅碳排放系统动力学模型涉及总人口、GDP、 各能源消费量、人均建筑面积、财政收入、科学技术、教育投入、居民可支配收入、居民居住消费支出等数据，均来源于历年《西安市统计年鉴》。

1.2.2建模目的

建立城市住宅碳排放系统动力学模型，目的是采用动态系统模型定量和定性地深化分析与住宅碳排放相关的各因素之间的因果反馈关系，便于更全面掌握相关变量的运行机理以及变化趋势。

模型的空间边界为西安市城市住宅，时间为2001—2030年，主要历史数据时段为2001—2016年，时间步长为1年。系统环境主要由人口、社会、经济、能源等住宅碳排放影响因素构成。根据西安市历史年度数据以及未来发展规划，运用数学方法确定模型的参数，借助计算机软件Vensim进行以下仿真：① 模拟西安市2017—2030年城市住宅碳排放量的主要变化趋势；② 调节模型可控参数变量，进行情景模拟，分析不同模拟情景下的城市住宅碳排放量的变化程度。

1.2.3模型因果关系图

系统动力学的模型因果关系图能够反映各因素间的相互影响和相互制约关系，本文通过综合考虑经济发展、人口数量、人均可支配收入、科学技术、城市化率、能源消费结构、人均居住面积等因素之间的相互关联，依靠信息、物质交换将这些因素整合为一个有机的整体，构成以经济、能源、环境以及社会4个子系统构成的城市住宅碳排放系统，通过对城市住宅碳排放系统边界的分析，对系统中涉及的各种变量及关系进行归纳与提炼，形成西安市城市住宅碳排放的因果关系，如图1所示。

图1 住宅碳排放因果关系

图1简洁地表达了4个系统之间复杂的因果反馈关系，其存在5条主要反馈路径，分别为：

① 经济发展→+教育投入→+低碳意识→-能源消耗→-城市住宅碳排放→+环境质量→+经济发展

② 经济发展→+科技投入→+低碳技术→-能源消耗→-城市住宅碳排放→+环境质量→+经济发展

③ 城市住宅能耗→+城市住宅碳排放→-环境质量→+经济发展→+科技投入→+低碳技术→-城市住宅能耗

④ 经济发展→+人均收入→+人均居住面积→+居民人均居住消费→+人均生活用能→+城市住宅总能耗→+城市住宅碳排放→-环境质量→-经济发展

⑤ 城镇人口→+城镇化率→+人均生活用能

1.2.4住宅碳排放系统流量图

住宅碳排放系统是一个涉及能源、经济、社会和环境的复杂系统，本文通过数学方法定量表述各因素间的关系，运用计算机技术将系统内各子系统连接为一个有机整体，将研究对象放入系统中研究以增加结果的准确性。本文通过对图1因果关系的适当拓展与延伸，得到了图2的城市住宅碳排放系统流量(见图2)。本文方程参数的确定主要有以下几种方法:① 回归分析法，采用一元回归确定城市人口、教育投入比例的参数；② 表函数法，模型中有些变量参数不能通过简单的线性回归得到，表函数可以精确描述非线性关系变量的参数变化，如能源价格、城市化率等；③ 参考相关文献[20]确定煤炭、液化石油气、天然气以及电力的碳排系数。通过对模型的不断调整使之与历史数据相吻合。

图2 住宅碳排放系统流量

2 模型检验分析

2.1 模型一致性检验

本文运用Vensim-PLE软件对模型系统进行一致性检验，选取系统中2001—2016年的人均可支配收入、人均生活用能和住宅年碳排放量、城市人口以及人均住房建筑面积为检验变量，其中可支配收入、城市人口以及人均住房建筑面积的历史数据均来自于西安市统计年鉴，人均生活用能以及住宅年碳排放量的历史数值是通过分品种能源计算以及IPCC国家温室气体清单指南的测算方法得到的，模拟结果显示该系统相对误差都不超过12%(见表1)，其误差均在系统动力学模型允许的误差15%以内[21-23]，因此本模型真实可靠，可以仿真调控不同政策情境下的西安市住宅碳排放。

2.2 灵敏度分析

灵敏度分析是当某些参数的取值发生改变时，观测系统的行为是否因为某些参数的微小变动而发生重大改变，表达式如下：

本文针对煤炭消耗、液化石油气消耗和天然气消耗比重、科技投入比例4个参数进行灵敏度分析(见表2)。根据灵敏度分析数据可知：天然气、液化石油、煤炭消耗比重灵敏度均不超过5%，科技投入比例的灵敏度在10%以内，4个参数的灵敏度都较低，说明该模型比较稳定，可用来进行情景仿真模拟。

表1 住宅碳排放模拟相对误差

%

年份可支配收入人均生活用能住宅年碳排放量城市人口人均住房建筑面积2001-8.199.416.75-0.27-3.052002-0.844.125.950.777.8420036.117.068.47-0.029.8020049.73-0.39-1.170.089.62200511.65-6.29-6.54-0.975.40200611.413.882.120.351.5220079.221.38-1.62-1.041.9020083.356.395.14-0.20-5.97

年份可支配收入人均生活用能住宅年碳排放量城市人口人均住房建筑面积2009-5.557.62-3.02-0.95-9.152010-8.450.57-8.581.28-8.102011-9.94-5.55-8.88-0.91-5.282012-11.36-8.86-8.760.40-9.642013-8.32-4.42-5.280.06-7.8020148.421.02-5.99-0.57-2.5420157.822.282.931.051.9420168.975.60-6.66-0.051.18

表2 住宅碳排放参数灵敏性分析

3 西安市城市住宅碳排放仿真模拟

3.1 碳排放预测

通过对西安市城市住宅碳排放系统的仿真，得到西安市2001—2030年城市住宅碳排放量的模拟数据及变化趋势(图3)。模拟结果显示:随着城市化推进以及居民生活水平的改善，西安市城市住宅年碳排放量将保持逐年攀升的趋势，且2030年达到365.3万t，约为2016年的4.1倍。2016年，中国政府在《巴黎协定》中提高了2030年的碳减排目标，因此为了积极响应国家减排承诺，西安市应加快制定低碳发展战略，及早实现环境经济和谐发展的目标。

图3 2001—2030年西安市城市住宅碳排放变化趋势

3.2 情景模拟及讨论分析

3.2.1情景模拟

情景模拟旨在通过调控主要参数设置不同情景，进而模拟分析其对碳排放的影响程度，本文主要研究增加人均收入、调整能源结构、提供技术水平和低碳意识以及控制城市化增长速率、提高能源价格等情景对碳排放量的影响(表3)，为减排政策的制定提供参考依据。

根据6个情景的系统模拟分别得到西安市2017—2030年的城市住宅碳排放量(见表4、图4)。从测算结果可以发现：情景1的城市住宅碳排放量从2016年86.89万t上升到2030年的385万t，增加了4.4倍，年均增长11.2%；情景2中，从2016年至2030年平均每年增加10.77%的住宅碳排放量，在2030年达到364.4万t；在情景3中，2030年的碳排放量为364.8万t，年均增长率为10.79%；在情景4中，西安市城市住宅碳排放量在2030年达到348.4万t，年均增长率为10.44%；在情景5中，2030年的碳排放量为349.6万t，年均增长率为10.46%；在情景6中，2030年碳排放为332.1万t，年均增长率为10.05%。数据表明，除情景1外，各情景的碳排放量年均增长率相较于基础情景的10.81% 都有所下降。

表3 情景模拟方案

表4 各情景住宅碳排放量模拟结果 105 t

图4 各情景年碳排放量与原预测值对比

在设定的6种政策情景中，情景4、情景5和情景6的减排潜力逐年增加，情景2和情景3增加趋势相对平稳，情景1没有减排效果。其中情景6的减排潜力最大，累计减排量达到218.94万t，情景5次之，情景3的累计减排量最小(见图5、图6)。

图5 各情景减排潜力比较

图6 2017—2030年各情景累计减少碳排放量

3.2.2讨论分析

数据分析表明，在2030年，情景1中人均收入占人均GDP的比例提高10%，将会导致城市住宅碳排放增加5.39%，说明人均收入是促进城市住宅碳排放上升的驱动因素，伴随着居民生活水平的提高，居民能源消费也逐渐上升，随之带来碳排放的增加。情景2中能源消费结构的调整带来0.25%的碳排放的减少，且在2028年该方案的减排潜力下降，随着化石能源向二次能源的逐渐过渡，虽然碳排放有所降低，但是减排效果不显著，因为二次能源并不是低碳能源，以电力为主的二次能源消费产生的二氧化碳逐渐增加。情景3中5%能源价格的增加将会带来0.14%的碳排放的减少，且减排趋势平稳，说明在短期时间内能源价格的提升对减少碳排放贡献不大，在现有的能源消费结构下，提高能源价格对居民能源需求没有明显的影响。情景4中增加科技及教育投入将减少4.7%的碳排放，人具有主观能动性，良好的用能习惯对城市住宅碳减排有一定的积极作用，且技术进步促进能源效率的提高，能源的充分利用对减少碳排放有着正向的调节作用，所以加大科技以及教育投入对今后实现碳减排有着至关重要的作用。情景5中城市化速率减小2%将会减少4.3%的碳排放，城市化发展速度对居民住宅能源消费有着正向的驱动作用，合理地推进城市化将对城市住宅碳减排有较为明显的效果。情景6在综合考虑所有因素下，住宅碳排放在2030年将减少9.1%，说明综合调控的减排效果比单一因素的调控减排效果更明显。城市碳排放是内部因素相互作用、相互影响的整体系统，在实际发展中要综合调控，才能有效减少碳排放。

4 结论及建议

4.1 结论

本文基于系统动力学模型，对2017—2030年西安市不同情境下的城市住宅碳排放进行了模拟研究， 主要结论如下：

1) 基于系统动力学模型测试结果，运用该模型预测西安市城市住宅碳排放量以及进行相应的情景模拟是可行的，并且通过SD模型定量分析西安市住宅碳排放，有助于解释西安市住宅碳排放动态变化中存在的问题并探寻其节能减排的策略。这一模型将可作为参照研究其他区域类似问题。

2) 若外在条件未发生任何显著变化，依照目前系统环境的发展趋势，西安市城市住宅碳排放将呈现逐年上升的趋势，因此应加快制定城市住宅节能减排对策，促进低碳城市的建设。

3) 人均可支配收入的提高对城市住宅碳排放的增加有显著的影响，所以随着居民收入水平的提高，引导居民绿色消费、低碳消费变得尤为重要。

4) 改变能源消费结构以及能源价格对减排效果影响甚微，控制城市化发展进程以及增加教育科技投入对减少碳排放有积极的影响，但是综合调控比单因素调控减排效果更明显。

4.2 政策建议

基于以上分析，结合西安市城市住宅碳排放系统动力学模型各指标的影响程度，为改善未来西安市住宅碳排放的严峻形势提出以下政策建议：

1) 在改善居民收入水平的基础上，合理提升能源价格，积极引导居民消费模式升级。随着居民生活水平的提高，能源价格的提升短期内不会影响居民对能源的需求，这就要求政府积极采取措施促使居民可持续性消费模式的构建，例如节能产品的惠民工程，政府通过财政补贴消费政策，积极引导居民低碳消费，这对城市经济的可持续发展有深远的影响。

2) 转变城镇化发展思维方式，提高居民素质教育，改变消费观念，减少城市住宅碳排放。倡导低碳生活方式，加大对建造低碳城市的宣传力度，培养居民低碳环保意识，养成良好用能习惯，塑造健康文明的消费文化，教育引导居民从前期的被动减排上升为后期的主动减排。居民作为能源消费的最小单元，其低碳意识的形成决定了城市低碳住宅的健康持续发展。

3) 推进低碳能源的使用，构建合适的低碳能源体系。 以二次能源为主的能源结构并不是都有利于住宅碳排放量减少，因此提高“低碳能源”比重是未来能源结构调整的重点方向，全方位推广可再生能源包括太阳能、风能、核能等能源，突破生物质能源的最大利用效率，降低火力发电量在电力系统中的比例。低碳能源体系的构建有利于增加能源多样性、调整电能和化石能源为主的能源消费结构，这将极大缓解城市住宅碳排放。

4) 开发先进的低碳发展技术，推进建设节能住宅，加强节能设备以及节能材料的使用，提高建筑能效。在建造过程引入“新风系统、恒温恒湿系统”等节能技术。使用过程中加强高效节能家电设备的研发，通过技术革新不断提升家用设备的节能效率。并且政府应高效实施节能创新奖励政策，通过财政、税收等政策的积极引导使企业研发先进节能技术，不断提高能源利用效率，使之更有效地减少住宅碳排放。

5) 各能源消费主体同步参与节能减排，促进城市可持续发展。政府应发挥在节能减排中的主导作用，健全激励约束机制，联动企业主体细化管理措施、提升技术水平以及培养消费者低碳意识，坚持在市场驱动下，内化企业和各类社会主体的节能减排要求，最终形成全民携手、共同促进城市环境改善的良好氛围。