考虑多因素、多层面评判的内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征分析.pdf

11JournalofBEENo.8 in 2023(Total Vol.51,No.390)Carbon Neutrality in Buildings2023年第8 期（总第51卷第39 0 期）建筑碳中和建筑节能（中英文）doi:10.3969/j.issn.2096-9422.2023.08.002考虑多因素、多层面评判的内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征分析*常琛，引张杰浩，朱能，马马广兴（1.内蒙古工业大学土木工程学院，呼和浩特010051；2.天津大学环境科学与工程学院，天津300072)摘要：为探究内蒙古地区居住建筑供热碳排放现状与制定控碳策略，研究采用描述性统计方法分析样本建筑的供热碳排放特征和分布情况，同时筛选影响供热碳排放水平的特征参数，对各参数与内蒙古地区居住建筑供热碳排放的相关性加以分析，明确除室外气象参数外影响居住建筑供热碳排放量的主要因素。基于建筑供热碳排放量及其主要影响因素，采用K-means聚类方法对建筑进行分类，建立居住建筑供热碳排放基准模型，评价内蒙古地区居住建筑的碳排放水平，验证模型的可靠性，并对该模型在控碳策略制定过程中的应用进行探讨。研究结果表明内蒙古地区居住建筑供热碳排放差异显著，碳排放平均水平偏高，具有较大的减碳空间。内蒙古地区居住建筑供热领域减碳工作重点仍是供热管网智能热调度关键词：P内蒙古地区；居住建筑供热碳排放；矿碳排放基准评价；K-means聚类分析中图分类号：TU98文献标志码：A文章编号：2096-9422(2023)08-0011-08Carbon Emission Characteristics Analysis for Residential Buildings Heatingbased on Multi-factors and Multi-levels in Inner MongoliaCHANG Chen,ZHANG Jiehao,ZHU Neng,MA Guangxing(1.College of Civil Engineering,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot 010051,China;2.School of Environmental Science and Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China)Abstract:In order to explore the current situation of heating carbon emission of residential buildingsin Inner Mongolia and develop carbon control strategies,descriptive statistics are used to analyze thecharacteristics and distribution of heating carbon emissions in sample buildings;Meanwhile,thecharacteristic parameters affecting the carbon emission level of heating supply are selected.The correlationof various parameters and the heating carbon emission of residential buildings in Inner Mongolia isanalyzed.Main factors affecting the heating carbon emissions of residential buildings except for outdoormeteorological parameters are clarified.Based on the carbon emissions of building heating and its maininfluencing factors,a benchmark model of residential buildings is established by using K-means clustering,to evaluate the carbon emission level of residential buildings in Inner Mongolia,to verify the reliability ofthe model.The application of this model in the development process of carbon control strategy is alsodiscussed.The results show that the heating carbon emission of residential buildings in Inner Mongoliavaries significantly,and the average level of carbon emission is high,which has a large carbon reductionspace;the focus of residential buildings heating in Inner Mongolia is still the intelligent thermal dispatchingof heating network.Keywords:Inner Mongolia;heating carbon emissions in residential building;carbon emissionbenchmarking;K-means clustering analysis收稿日期：2 0 2 2-12-2 2；修回日期：2 0 2 3-0 8-19*基金项目：内蒙古自然科学基金资助项目“基于建筑热负荷柔性特征的低温储热空气源热泵系统热量匹配分析和运行策略研究”（2 0 2 1BS0 50 18）；内蒙古工业大学科学研究重点项目“基于需求响应的严寒地区建筑热负荷预测研究”（ZZ202012）；内蒙古自治区自然科学基金资助项目“基于风一光协同牧区超低能耗居住建筑供暖模式构建与调控机理研究”（2 0 2 1MS05032）12常琛，等：考虑多因素、多层面评判的内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征分析0引言伴随着经济发展和城镇化水平的不断提升，我国建筑行业的碳排放总量在过去几十年内呈持续增长趋势，建筑行业碳排放量占总量40%，建造和运行的总碳排放在2 0 18 年超过6 0 亿吨，严寒地区建筑运行阶段最大的碳排放来源为集中供热，占建筑运行碳排放的 2 6%1在碳排放时空特征及影响因素研究方面，魏海锋以气候分区和经济分区为切人点，研究城镇居住建筑碳排放空间差异，得出气候分区对居住建筑碳排放空间差异的影响程度大于经济分区2 。赵盼月等人采用相关性分析和多元回归分析，探究影响成都地区碳排放的主要因素，得出人均收人水平、区域人口与碳排放量呈显著的正向相关关系，而能源强度与碳排放量呈显著的负向相关关系，为成都市制定碳减排政策提供理论依据3。韦彦汀等人运用空间自相关和时空地理加权回归模型，分析成渝城市群碳排放影响因素的时空异质性，得出成渝城市群人均碳排放呈现东北低西南高的空间结构特征,其中人口规模对成渝中部地区的碳排放作用强度最大，随时间演进呈递减态势4。王睿等人采用空间自相关分析，探究中国县级城市碳排放空间分布格局，得出碳排放量总体呈现东高西低格局，呈“簇状”分布结构，人均碳排放和经济碳排放强度呈现北高南低格局，主要聚集于内蒙古中部、北部和新疆青海交界地区5。其次，北方地区集中供热设施建设水平也是决定居住建筑供热碳排放的重要因素，梁博基于统计学原理，分析北京市供热领域碳排放特征，提出充分发挥工厂余热和太阳能等资源潜力，是北京市供热领域节能降碳的关键6 张赫等人基于方差与回归分析，对大、中、小城市样本集中供热碳排放水平及影响因素进行比较，得出冬季采暖优化是减碳工作重点7 。李阳等人提出典型居民社区用能碳排放核算方法，评估北京市海淀区某社区的碳排放水平，得出社区采暖等因素造成冬季碳排放是其他三季的3倍，推动燃气锅炉设备等供热设施升级改造是实现社区减碳的重要手段 。在内蒙古地区碳排放问题研究方面，许蕊等人基于改进的IPAT模型和集成生态圈模拟器IBIS，预测了不同情景下2 0 18 年2 0 6 0 年内蒙古地区碳排放变化趋势和达峰情况，研究指出为实现内蒙古地区碳中和目标，仍需进一步调整能源结构，增加可再生能源应用比例9 。李玉玺运用Tapio脱钩模型分析内蒙古地区2010年2 0 2 0 年能源消费的碳排放总量与经济增长之间的关系，得出内蒙古及各盟市碳排放与经济增长之间存在显著的脱钩状态，并就如何实现低碳经济发展给出了相应的对策10 目前，有关碳排放特征及其主导因素的研究主要集中在发展成熟的城市群，内蒙古地区尚缺少基于实证分析的居住建筑供热碳排放特征及主导因素的相关研究。本文以室外气象参数、建筑基本特征等评价指标作为居住建筑供热碳排放特征及影响因素研究的重点，基于内蒙古典型地区居住建筑供热实测数据，运用描述统计与相关性分析，探讨内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征及其主导因素；综合运用判别和K-means聚类分析，提出内蒙古地区居住建筑供热碳排放基准模型，评价内蒙古地区居住建筑供热碳排放水平，分析各聚类供热碳排放特征的差异性，提出各聚类减碳的关键措施，以期为内蒙古地区居住建筑控碳策略的制定提供理论依据。1研究方法1.1基础数据的获取内蒙古地区建筑热工分区主要有严寒A类（IA）、严寒B类（IB）和严寒C类（IC），考虑到内蒙古不同地区间人口规模与经济发展水平存在差异.12 ，各区居住建筑供热碳排放特征也应具有一定差异，具体信息见表1。因此，本研究选取内蒙古5类典型地区共计2 1个典型小区内57 栋居住建筑的供暖能耗进行监测，并最终获取了40 栋居住建筑的有效数据，建筑有效样本数量见表2。分析其供热形式，发现燃煤锅炉供热建筑占比45%，热电联产供热建筑占比42.5%，燃气锅炉供热建筑占比12.5%。表1城市信息及供暖相关参数Table 1 Heating related climate values气候所选代表GDP/人口规HDD18供暖分区城市地区亿元模/万人标准实测天数/d严寒A类地区呼伦海拉尔195.636.567136483242(IA)贝尔严寒B类地区锡林锡林郭245.534.955454945212(IB）浩特勒盟呼和浩特3121.4349.641863167182严寒C类地区包头3293.0271.838453948182(IC)突泉兴安盟75.622.147853851182表2各城市不同能效建筑有效样本数量及面积分布Table 2 The number and area distribution of effective samplesof different energy efficiency buildings in different cities有效建筑测试总面各类建筑面积分布地点供热形式数量/栋积/m节能6 5%节能50%燃煤锅炉（6 栋）海拉尔734068.5667.6%32.4%热电联产（1栋）燃煤锅炉(1栋）锡林浩特1073 399.6360.2%39.8%热电联产（9 栋）燃煤锅炉（5栋）呼和浩特1086615.67100.0%0%燃气锅炉（5栋）包头741 184.76热电联产72.8%27.2%突泉619 098.41燃煤锅炉0%100.0%13CHANG Chen,et al.Carbon Emission Characteristics Analysis for Residential Buildings Heating based on Multi-factors and Multi-levels in Inner Mongolia1.2碳排放计算建筑碳排放包括建材生产及运输、建造及拆除、运行阶段产生的温室气体排放，以二氧化碳当量表示13。依据GB/T513662019建筑碳排放计算标准13，推算居住建筑供热碳排放量，碳排放量计算见公式（1），样本算例见表3。Z=(E,EF,)yCM=(1)A式中：Cm为建筑供热单位面积碳排放量，kgCO,/m；E,为i类能源年消耗量,kWh/a或kg/a；EF，为i类能源的碳排放因子，见表4；为建筑运行时间，a；A为建筑面积,m表3周居住建筑供热碳排放量算例Table 3 Residential building heating carbon emissions example单位面积供热碳单位面积无烟煤碳运行排放量/供热能耗/排放因子/时间(kgCO,/m)(kWh/m)(tCO,/TJ)aCME,EF,23.7269.7894.441表4能源单位热值含碳量与碳排放因子Table 4 Carbon content per unit calorific value andcarbon emission factor of energy能源类型单位热值含碳量/（tC/TJ）排放因子/(tCO2/TJ)无烟煤27.494.44天然气15.355.401.3碳排放特征统计分析为深人探究内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征和现状，研究采用统计分析的方法，分别对不同热工区划、不同节能水平与热工性能的居住建筑供热碳排放特征进行分析，以此探寻内蒙古地区居住建筑供热减碳的潜在空间，为该地区规划减碳路径提供理论依据。描述性统计分析是指通过某些具有代表性的数量特征值，对数据的分布情况、集中趋势和离中趋势进行描述14。本文采用描述性统计方法分析内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征，并对样本总体的碳排放现状进行推断性分析，采用方差、偏度与峰度系数等指标进行判断15.16 ,见表5。1.4影响因素指标体系的构建基于既有研究1-10 ,综合考虑室外气象参数、建筑基本特征、供热效果与供热系统运行调节对居住建筑供热碳排放的影响，本文从上述4个特征层面选取衡量指标（见表6），并选用单位面积碳排放量(kgCO,/m）作为对比指标。（1)室外气象参数：度日数(HDD18)是影响建筑表5指描述性统计分析指标Table 5 Descriptive statistical analysis indicators数量特征值定义按升序排列的样本数据中居于中间位置数据的中位数集中趋势变量值。指标分位数是位置代表值，不受其他数据的影响，是分位数较为稳定的反映数据集中趋势的指标。最值与最值分别指样本数据的最大值和最小值，二者离散程度全距的差值即为全距，又称极差。指标方差与方差表示各样本数据与样本数据均值偏差平方标准差的平均数，标准差是方差的平方根。偏度系数刻画了样本在平（-3,0）左偏分布偏度分布偏斜系数均值两侧数据分布的对称0正态分布与陡缓程程度。(0,3)右偏分布度的描述峰度系数刻画了样本分布3尖峰分布指标峰度曲线在平均值附近分布的=3正态分布系数陡峭或平坦程度。3平峰分布表6 用于供热碳排放影响因素分析的特征参数Table 6 Characteristic parameters for the analysis ofheating carbon emission factors类别具体参数变量类型输入参数室外气象参数HDD18数值HDD18建造年代建造年代层数数值层数节能6 5%=1节能水平有序定性建筑基本特征节能50%=0外墙传热系数外墙U-value屋顶传热系数数值屋顶U-value外窗传热系数外窗U-value供热效果温差*（t)有序定性At3=03 6 =2供热系统运行F,供水温度变化指数数值及调节概况供水流量变化指数注：1.节能水平：节能50%，节能6 5%；2.温差*（t）指室内温度与设计采暖温度（18）之间的差值，其中，满意：At6；较满意：3 初寒期 末寒期。16常琛，等：考虑多因素、多层面评判的内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征分析呼和浩特、包头（IC)地区各阶段居住建筑供热单位面积碳排放量较低；突泉（IC)地区居住建筑供热系统三阶段碳排放水平均高于呼和浩特、包头地区，经调研发现该地供热管网缺乏合理的调控机制，存在管网老化、跑冒滴漏等常规问题，这可能是导致该地区采暖碳排放指标偏高的因素之一。海拉尔（IA)地区居住建筑初寒期和末寒期单位面积碳排放量均值相近，分别为4.7 9 kgCOz/m和5.90kgCOz/m，低于锡林浩特（IB）地区，且与呼和浩特、包头（IC)地区持平，经调研发现该地供热管网在初寒期与末寒期并未有效运行，供热效果差，这可能是导致该地区初寒期和末寒期供热碳排放指标偏低的因素之一;严寒期供热碳排放水平明显升高，且这一时期数据离散程度较高，均值为35.51kgCOz/m，高于同一时期锡林浩特地区。2.2内蒙古地区居住建筑供热碳排放的影响因素分析为进一步探究室外气象参数、建筑基本特征、供热效果与供热系统运行调节4个层面因素对居住建筑供热碳排放的影响，以表6 中的特征参数为因变量，基于SPSS27.0软件分析不同特征参数与供热碳排放量的相关程度及其产生的驱动效应，确定影响内蒙古地区居住建筑供热碳排放量的主要因素2.2.1采暖期整体居住建筑供热碳排放的影响因素分析对样本建筑进行相关性分析，具体结果见图5。图中颜色深浅表示相关程度，图中标签为负表示负相关，标签为正表示正相关。1.00*单位面积战排放展0.680.2830.266-0.2280.3120.1770.088-0110.0360.4260.36度日数0.1290.192-0.115-0.3180.213外窗0.0870.1780.1330.2280.02700.052星顶0.0460.7440.1880.1030.0670.2110.0640.041外墙0.2610.137-0.4080.0940.120.2190.242-0117-0.270.5190.285010.5410.0880.079-00980.2820.021年代0.1290.0740.5880.5550.390.2670.106-0.1440.058-0.316-0.59节能水平年代外温茶度日数节能水平特征参数单位面积碳排放图5采暖期影响因素与单位面积碳排放量间的相关性Fig.5 Correlation analysis of carbon emissionsparameters of heating period由图5可知，排在前五位的因素及其显著性水平为：度日数 节能水平 F,外窗传热系数 温差（t）。度日数是影响居住建筑供热单位面积碳排放量的极显著因素，呈正相关；建筑本体的节能水平与其所在供热管网运行调节水平是影响该地区居住建筑采暖期碳排放的主要因素，随节能水平与管网调节能力的提升，供热碳排放量减少，呈负相关。2.2.2采暖期不同阶段居住建筑供热碳排放的影响因素分析分别对初寒期、严寒期和末寒期各影响因素与居住建筑供热碳排放量之间的相关关系进行分析18 结果见图6。1.01.0100.1220.024单花面税成排放康0.68单位面科成排放康0.68单化而积碳推放袜0.680.4450.239-0.181-0.3030.280.278元0.0940.117-0.1670.2930.2330.2740.1130.3280.110.360.0880.1820.1890.4660.360.1460.426-0.360.375-0.0040.032-0.2410.4860.0040042-0.1050.2480.490.040.028070.276外饺外团0.2910.01601330.1660.1190.0460.2910.1830:0210.02-0.0460.291-009-0130.3180.060.1940.0460.1960.05400670.236-0.2070.1070.196-0.101-4.000.182-0.051-0.0220.7440.1960.030.316外墙0.1050.107外城外墙-0.261-0.137-6158-01550.120.0380.1530.1690.261-0137-0.0040.120.2150.2030.2610.0440.120.1730.192-0.27-0.270147-0.270.5190.2850.130.0790.2620.0520.519-0.2850.0880.0790.0980.2170.050.5190.2850.20.07900180017年代年代年代0.1290.0740.5880.5550.0320.330.1060.0720.2880.1290:074-0.588-0.5550.0320.2670.1060.0290.038-0.250.1290.0740.588-0.5550.0320.2990.1060.2260.106-0.358-0.590.59-0.59节能水平节能水平节能水平年代良数日数年代外墙屋顶外所温年代良数外墙外度日数顶韩能水平度日数节能水半节能水平特征参数单位而积族排放量特征参数单位面型成排放量特征参数单位面碳排放量图6采暖期三阶段各影响因素与单位面积碳排放量间的相关性Fig.6 Correlation analysis of carbon emissions parameters in three stages of heating period据图6（a)可知，初寒期排在前五位的因素及其显著性水平为：度日数 节能水平 F，外窗传热系数 层数。度日数、节能水平与F,指数仍是影响建筑碳排放量的极显著因素和显著因素,与整个采暖期的分析结果相近。据图6(b)可知,严寒期排在前五位的因素及其显著性水平为：度日数 F,外窗传热系数 节能水平 温差*（t）。度日数、F,指数仍是严寒期样本单位面积碳排放量的显著影响因素。此外，该时期温差*（t)与建筑碳排放量也存在一定的相关关系，但相关性较弱。据图6(c)可知，末寒期排在前五位的因素及其显著性水平为：度日数 节能水平 外窗传热系数F，F,。除度日数这一影响因素以外,末寒期各影响因素与建筑单位面积碳排放量的相关关系与其他时期差别较大，该时期F，对供热碳排放量的影响变弱，CHANG Chen,et al.Carbon Emission Characteristics Analysis for Residential Buildings Heating based on Multi-factors and Multi-levels in Inner MongoliaF。的影响反而增强。实地调研中发现，末寒期操作人员一般根据自身经验，结合室外温度变化情况调节供热管网，供热管网的运行较为灵活，因此该时期供热系统的实际运行调节方式通常采用分阶段改变流量的质调节。当室外温度较高时，供热系统多采用“间歇调节”，此时流量出现较大幅度的波动，因此F。指数在这一阶段对供热碳排放量的影响较为突出2.3内蒙古地区居住建筑供热碳排放基准模型研究研究采用K-means聚类分析和判别分析相结合的方法，将围护结构热工性能参数、F，指数及建筑供热碳排放量等参数同时作为样本变量对建筑进行分类，每一类建筑碳排放特征由其碳排放水平及主导因素表征，建立的碳排放基准模型能够评价居住建筑碳排放水平,结合其主导因素的分析结果，可为内蒙古地区制定控碳策略提供理论依据。采用K-means聚类算法提取样本建筑的相似特征，对样本进行聚类。聚类数目预设为2 5类，并计算其正确率，计算正确率时应参考“2 0/2 5%法则，即正确率应（10 0%分组数目）1.2 19 。当聚类数目为3类时，正确率为9 4.6%，该聚类的联合分布见图7。?聚类1聚类23聚类3210-1-2-3-6-4-202468函数1图7样本建筑分类结果图Fig.7 Sample building classification result diagram由图7 可知，各类样本区分基本清晰，无误判现象发生，因此将内蒙古地区居住建筑样本分为3类，经过聚类分析得到各聚类样本的质心变量中心见表9。表9 样本建筑各聚类质心变量Table 9 Centroids of five elements for each variable used in clustering外墙传热屋面传热外窗传热单位面积F系数系数系数碳排放量聚类10.550.352.891.4518.35聚类20.850.452.571.2940.00聚类30.830.412.530.9662.21据表9 可知，3类样本质心处的单位面积碳排放量为18.35 kgCO,/m、40.0 0 k g C O,/m,62.21 kgCO,/m,供热碳排放量分层明显，各类建筑供热碳排放水平差异明显；此外，每类样本质心处的F，指数差异明显，围护结构传热系数差异较小；据表10 可知，每类样本建筑窗户的热工性能均低于节能6 5%的设计要求。表10内蒙古地区节能设计标准中围护结构传热系数限值2 1Table 10 Standard thermal transmittances of building envelopes节能6 5%节能7 5%节能50%4-8层14层4-8层14层屋顶0.60.40.25外墙0.60.50.60.40.45外窗321.5聚类1中建筑多位于呼和浩特、包头（IC)地区，度日数较短，屋顶、外墙热工性能较好，满足节能6 5%的设计要求，F，指数较高，供热管网运行调节能力强，单位面积供热碳排放量最低；该地区居住建筑节能改造工作开展较早，供热形式多为燃气锅炉与热电联产，建筑供热碳排放水平整体偏低。聚类2 中建筑多位于锡林浩特（IB）、突泉（IC)地区，聚类中位于不同气候区的建筑度日数差异明显，建筑围护结构热工性能较差，F，指数较低，供热管网运行调节能力差，供热形式为燃煤锅炉和热电联产，单位面积供热碳排放量较高。聚类3中建筑位于海拉尔（IA）地区，度日数较长，围护结构热工性能差，不能满足节能6 5%的设计要求，F，指数低，供热管网调节能力差，供热形式为燃煤锅炉，单位面积供热碳排放量最高。根据不同建筑类型的特点及供热碳排放影响因素，采取相关性分析确定各聚类中影响建筑供热碳排放量的主要因素，探究各聚类中不同特征参数与供热碳排放量的相关程度及其产生的驱动效应，有针对性地提出降碳策略。各聚类相关性分析结果如下：（1)较低碳排（聚类1）2 2】：节能水平、度日数和F,指数的显著性 0.0 1；节能水平、度日数和F,指数是影响该类建筑供热碳排放量的极显著因素。（2)中等碳排（聚类2）【2 2 ：节能水平、外墙和屋顶传热系数的显著性 0.0 1，外窗传热系数的显著性为0.0 2 1；节能水平、外墙和屋顶的热工性能是影响该类建筑供热碳排放量的极显著因素，外窗的热工性能是影响该类建筑供热碳排放量的显著因素（3）较高碳排（聚类3）【2 2 ：节能水平、围护结构传热系数的显著性 0.0 1,F,指数的显著性为0.0 2 2，节能水平、围护结构传热系数是影响该类建筑供热碳排放量的极显著因素，F，指数是影响该类建筑供热碳排放量的显著因素。进一步分析相关性结果发现，聚类2 和聚类3中度日数不是影响建筑供热碳排放的显著性因素，说明存在其他影响因素，如围护结构热工性能、管网运行18常琛，等：考虑多因素、多层面评判的内蒙古地区居住建筑供热碳排放特征分析调节能力等显著影响居住建筑供热碳排放，值得深入探究；经调研发现，聚类2 中建筑供热管网缺乏合理的调控机制,存在管网老化、跑冒滴漏等常规问题,F,指数较低，说明供热管网存在长期滴漏问题，管网热损严重。综上所述，内蒙古地区应持续推进建筑节能改造工作，以呼和浩特、包头为中心积极开展超低能耗建筑、近零能耗建筑建设示范；有序发展清洁能源供热，加强天然气供应保障能力；加快研究供热区域划分、热网联网运行、供热热源整合与优化，提高供热可靠性与供热管网动态调峰能力；提高用热末端精细化管理，实现用户行为节能，以降低供热碳排放水平。研究提出的碳排放基准模型能够合理可靠地评判建筑供热碳排放基准，为内蒙古地区居住建筑制定控碳策略提供理论基础，在实际控碳策略制定过程中，碳排放基准模型的具体应用见图8。建立健全的居住建筑供居住建筑供制定合理的热碳排放数热碳排放基控碳策略据库准模型求解(基础)评价居住建确定模型的筑供热碳排输人参数放水平图：碳排放基准模型应用流程Fig.8 Application process of carbon emission benchmarking3结论与建议以挖掘内蒙古地区居住建筑减碳潜力与制定合理的控碳策略为目的，围绕该地区居住建筑供热碳排放特征分析及碳排放水平基准展开研究，得到以下结论：（1）内蒙古地区5类典型城市样本建筑供热单位面积碳排放量均值为34.9 5kgCO,/m，较低碳排占比27%，建筑供热单位面积碳排放量整体偏高，碳排放水平差异显著,对于内蒙古地区新建建筑,应从政策层面鼓励使用热电联产、燃气供暖等清洁供热方式。（2）采暖期及采暖期不同阶段各参数与供热碳排放的相关性分析结果表明，室外气象参数，供热系统运行调节，围护结构热工性能是影响建筑供热碳排放的主要因素；供热系统运行调节对供热碳排放的影响较为突出，与碳排放水平呈负相关，供热系统的运行调节优化仍是内蒙古地区居住建筑控碳的关键之一。（3）内蒙古地区居住建筑供热碳排放水平分为3类，各类建筑供热碳排放量分层明显；聚类2 和聚类3的相关性结果表明，除度日数外，存在其他影响因素，如围护结构热工性能、管网运行调节能力等显著影响居住建筑供热碳排放；F，指数较低，说明供热管网缺乏动态调峰能力或存在长期滴漏问题，运营过程中应定期对供热管网进行检测，及时维修故障管段。（4)研究提出的碳排放基准模型能够快速分析并挖掘变量作用规律，为确定内蒙古地区居住建筑供热碳排放水平和制定控碳策略提供理论依据，随着样本量的增加，其优势能够进一步体现。参考文献：1关雪，周海珠，李晓萍，等.碳中和目标下我国北方集中供热发展技术路径研究J.绿色建筑，2 0 2 2,14（2）：3-7.2魏海锋.中国城镇居住建筑碳排放强度空间差异性研究D.重庆：重庆大学，2 0 19.3赵盼月，郭婷婷，陈曦，等.成都市碳排放量的影响因素分析J.能源与节能,2 0 2 2，（10）：1-4.【4 韦彦汀，李思佳，张华.成渝城市群的碳排放时空演变特征及其影响因素分析J.中国环境科学：2 0 2 2，42（10）：48 0 7-48 16.5王睿，张赫，强文丽，等.基于城镇化的中国县级城市碳排放空间分布特征及影响因素J.地理科学进展，2 0 2 1,40（12）：19 9 9-2 0 10.6梁博.北京市供热用能现状及碳排放分析J.节能与环保，2 0 2 1，(12):32-33.7张赫，亚萌，王睿，等.不同规模城市居住建筑碳排放及影响因素比较研究J.建筑节能（中英文）,2 0 2 1,49（3）：1-8.8李阳，王春艳，刘毅，等.城市典型居民社区水能消费碳排放核算与影响评价J.环境工程技术学报，2 0 2 2,12（6）：18 9 8-19 0 4.9许蕊，黄贤金，王佩玉，等.黄河流域国土空间碳中和度研究一以内蒙古段为例J.生态学报，2 0 2 2,42（2 3）：9 6 51-9 6 6 2.10李玉玺.碳中和目标下内蒙古碳排放与经济增长之间的脱钩分析J.北方经济,2 0 2 2，（6）：6 1-6 4.11屈金凤，楚春礼，美庭，等.居民生活能源消费碳排放驱动因素分解以天津市为例J.生态经济，2 0 17,33(4)：38-42.12Yanchun Yi,Sisi Ma,Weijun Guan,et al.An Empirical Study on theRelationship Between Urban Spatial Form and CO2 in Chinese Cities J.Sustainability,2017,9(4):672.13】中华人民共和国住房和城乡建设部.GB/T513662019，建筑碳排放计算标准S.北京：中国建筑工业出版社：2 0 19.14】管于华.统计学M.北京：高等教育出版社，2 0 13：8 3-10 6.15杨树成.应用统计学M.成都：西南交通大学出版社,2 0 17：19-46.16王学民.统计分析方法及应用M.上海：上海财经大学出版社，2010:89-111.17中华人民共和国住房和城乡建设部.GB501762016，民用建筑热工设计规范S.北京：中国建筑工业出版社：2 0 16.18常琛.严寒地区居住建筑采暖能耗特征分析与评价模型构建研究D.天津：天津大学，2 0 2 0.19数据小兵.SPSS学习笔记12：如何选用Pearson、Sp e a r m a n K e n d a l l三大相关系数.EB/OL.（2 0 18-11-2 6）2 0 2 2-11-13.h ttp s:/ Chirag Deb,Siew Eang Lee.Determining key Variables InfluencingEnergy Consumption in Office Buildings through Cluster of pre-and post-retrofit Building DataJ.Energy and Buildings,2018,159(1):228-245.21内蒙古自治区住房和城乡建设厅.DBJ03-352019，居住建筑节能设计标准S.北京：中国建材工业出版社：2 0 19.22中华人民共和国住房和城乡建设部.GB/T513502019，近零能耗建筑技术标准S.北京：中国建筑工业出版社：2 0 19.作者简介（通讯作者）：常琛（19 8 9），女，呼和浩特人，毕业于天津大学，供热、供燃气、通风及空调工程专业，博士，副教授，研究方向为建筑节能与绿色建筑（cc_）。