南开大学校园建筑碳排放预测与情景分析：基于LEAP-LMDI整合模型的碳中和路径探索

为探索高校建筑碳达峰路径，研究人员以南开大学为案例，整合LEAP（长期能源替代规划）模型与LMDI（对数平均迪氏指数）分解法，构建了校园建筑碳排放预测框架。通过基线（BAS）、可持续发展（SDS）和创新促进（IPS）三种情景模拟，发现该校碳排放已于2019-2020年达峰（峰值12.56万吨），并提出光伏系统（年减CO22.1万吨）等差异化改造策略，为发展中国家高校碳中和规划提供模板。

　　

全球气候变化背景下，建筑行业贡献了中国50.9%的碳排放，其中高校因高能耗、多功能复合特性成为减排重点。然而，校园建筑因年代、技术差异呈现显著异质性，传统预测方法如回归分析受限于数据假设，而单一模型（如LEAP或LMDI）难以兼顾驱动因素解析与长期预测。南开大学的研究团队创新性地融合LEAP（长期能源替代规划）和LMDI（对数平均迪氏指数）模型，构建了校园建筑碳排放的"预测-分解-优化"框架。

研究选取南开大学两个校区（1923年建成的八里台校区和新建的津南校区）为对象，通过历史数据（2019-2023年）建立LEAP-NKU模型，结合Kaya-LMDI分解识别出排放因子、能源强度(EUI)、空间比率等关键驱动因素。基于此设计了基线(BAS)、可持续发展(SDS)和创新促进(IPS)三种情景，预测显示：八里台校区1990年前建筑贡献主要排放，而津南校区虽单位能耗低，但扩张将导致总量上升。值得注意的是，该校在BAS下已于2020年达峰（12.56万吨CO₂），早于国家2030目标，而光伏系统部署可实现年发电2886.8万kWh，减排2.1万吨。

关键方法

1. LEAP模型构建：基于建筑年代、功能分类建立能源消费与碳排放数据库；
2. LMDI分解：量化排放因子、EUI等5类驱动因素的贡献度；
3. 动态电力碳排放因子(ECEF)计算：反映区域电网清洁化进程；
4. 情景参数设定：结合校区发展规划与技术改造潜力。

研究结果
预测结果
BAS情景下，八里台校区因老旧建筑集中，2020年达峰后缓慢下降；津南校区因面积扩张，2030年前排放持续增长。SDS和IPS情景通过能效提升与光伏应用，使峰值提前至2019年。

建筑年代差异
1990年前建筑单位面积碳排放强度是新建建筑的2.3倍，其中教学楼和宿舍为主要来源。

减排策略
差异化改造方案显示：八里台校区优先实施围护结构升级与分项计量，津南校区适合大规模光伏铺设，预计屋顶光伏覆盖率每提升10%，年减排量增加8.7%。

结论与意义
该研究首次将LEAP-LMDI整合模型应用于高校建筑碳排放研究，证实历史建筑改造与新能源部署的协同效应。成果直接支持联合国可持续发展目标SDG7（清洁能源）、SDG11（可持续城市）和SDG13（气候行动），为发展中国家高校提供了可复制的技术路线。作者Li Zhu和Fangfang Li强调，校园作为"城市微缩体"，其碳中和实践对区域减排具有示范价值，未来需结合数字孪生技术优化动态预测精度。论文发表于《Journal of Cleaner Production》，其方法论框架已被长江电力等企业应用于区域能源规划。