基于开放数据的高分辨率住宅供暖CO2排放估算工具：Climate Action Navigator中的交互式可视化平台

《Computers, Environment and Urban Systems》：Residential heating emissions tool in the Climate Action Navigator: High-resolution estimation based on open data

　　

： 2023年，供暖占全球最终能源消费的近一半，并贡献了约40%的能源相关CO2排放（IEA, 2024）。住宅供暖尤其对此类排放有显著贡献（Jacksohn et al., 2023）。在德国，住宅（空间）供暖约占家庭能源消费的三分之二，石油和天然气等化石燃料仍是主导能源来源（Umweltbundesamt, 2025b）。这种对化石燃料的依赖导致了大量温室气体（GHG）排放。因此，估算住宅空间供暖的温室气体排放对于制定碳中和战略和实现气候目标（包括联合国可持续发展目标13——气候行动）至关重要。 尽管量化住宅供暖排放至关重要，但当前相关领域（如能源咨询和城市规划）的研究多集中于估算广义能源消费（Hong et al., 2020）及其他与温室气体排放模式相关的建筑特征（如规模和材料）（Pan, 2025）。直接聚焦供暖排放估算的研究仍然有限，尤其是在高空间分辨率（即城市以下尺度）层面存在显著空白，而这正是将有限的气候行动资源导向影响最大区域所必需的。 估算建筑能耗CO2排放的方法可分为自上而下和自下而上两大类（Kavgic et al., 2010; Swan and Ugursal, 2009; Zhou et al., 2024）。自上而下方法（Li et al., 2023; Xu and Wang, 2020）在总体层面运作，通常采用已发布的能源平衡表数据（Wang & Zhu, 2024），并依赖宏观经济或技术指标（如居民收入（Lin & Liu, 2015）和人口加权温度（Kavgic et al., 2010））来拟合能耗及相应的CO2排放。此类方法通常简单、稳健、基于广泛可得的汇总数据，且较易用实际测量消费数据进行校准（Veljkovic et al., 2023）。然而，它们通常仅提供建筑部门总排放的估算，无法按不同能源终端用途和能源来源进行细分，限制了识别建筑物理特征对排放水平影响的能力。 相比之下，自下而上方法（Cornette and Blondeau, 2024a; N?geli et al., 2018; Tan et al., 2018）评估分散对象（如单个建筑）的能耗和CO2排放，可聚合至更大尺度，实现更高分辨率估算并提供建筑能源使用和排放空间变异的洞察（Streltsov et al., 2018, 2020）。然而，多数自下而上方法聚焦总能耗和排放，未区分空间供暖与其他终端用途（Gurney et al., 2020; Yap et al., 2025）。Howard et al. (2012) 虽考虑了不同终端用途（如基础电力、空间制冷和空间供暖），但仅估算能耗而未关联温室气体排放。总之，多数高分辨率自下而上分析要么未将能耗与CO2排放关联，要么未按终端能源用途细分排放。 部分自下而上分析确实专门聚焦供暖排放，通过考虑建筑供暖技术系统（Merkel et al., 2017）、能源绩效证书（Cornette & Blondeau, 2024a）、材料（Xiang-Li et al., 2015）、能源载体（Cornette & Blondeau, 2024b）和类型学（Hirvonen et al., 2021, 2019）进行估算。尽管这些分析产生了详细的供暖排放估算，但通常应用于区域、国家乃至更大空间尺度，城市以下尺度的分析缺失仍是有效城市政策和针对性干预的障碍。 现有城市以下尺度的供暖排放估算存在其他局限。例如，Stagakis et al. (2023) 基于地理空间数据集、人口普查信息和气象参数，在瑞士巴塞尔以20米分辨率估算了逐时建筑供暖排放，但其估算依赖专有激光雷达点云数据。完全基于开放数据的方法将更具可扩展性、可复现性和潜在影响力。 除高空间分辨率和底层数据公开性外，排放估算的直观可访问呈现同样关键。多数现有研究通过复杂静态地图可视化结果，需专业GIS软件。而交互式网页仪表板显著降低技术门槛，使用户能轻松探索空间排放模式并识别优先干预区域。 综上，当前研究存在三大缺口：（1）缺乏高分辨率（城市以下尺度）估算；（2）缺乏完全基于开放数据的方法；（3）缺乏用户友好且可访问的可视化平台。本研究提出一种基于完全开放高分辨率数据和网页仪表板的自下而上方法，用于估算和可视化空间及统计结果，促进气候行动利益相关者的参与。 具体而言，研究人员整合开放高分辨率网格人口普查数据和建筑物理特征数据，在城市以下尺度估算住宅空间供暖的直接（即范围1）排放。结果通过在线仪表板交付，支持多尺度和交互式可视化。目前该工具仅适用于德国区域，但将扩展至其他具有合适开放数据的国家。据研究人员所知，这是首个完全基于开放数据、以100米分辨率估算住宅供暖排放并跨不同空间尺度可视化结果的研究。

论文解读文章：

一、研究背景与问题

2023年，供暖约占全球最终能源消费的近一半，并贡献约40%的能源相关CO₂排放。住宅供暖作为重要组成部分，在德国约占家庭能源消费的三分之二，其中石油和天然气等化石燃料仍为主导能源，导致大量温室气体排放。准确估算住宅空间供暖排放对于制定碳中和战略、实现联合国可持续发展目标13（气候行动）至关重要。

然而，当前研究存在三大核心缺口：第一，缺乏高分辨率（即城市以下尺度）的供暖排放估算。现有自上而下方法虽简单稳健，但仅能提供建筑部门总排放，无法细分能源终端用途；自下而上方法虽能实现高分辨率，但多数未区分空间供暖与其他终端用途，或未将能耗与CO₂排放关联。第二，现有城市以下尺度的供暖排放估算（如瑞士巴塞尔20米分辨率研究）依赖专有激光雷达点云数据，缺乏完全基于开放数据、可扩展可复现的方法。第三，多数研究通过复杂静态地图呈现结果，需专业GIS软件，决策者难以参与，缺乏用户友好的交互式可视化平台。

二、研究内容与结论

针对上述缺口，本研究提出一种完全基于开放数据、高分辨率（100米）的自下而上住宅供暖CO₂排放估算方法，并通过网页仪表板实现交互式可视化。该方法整合德国2022年人口普查的100米网格数据（人口数量、人均居住面积、建筑建造年份、供暖能源载体）以及非空间数据（不同建造时期建筑的平均供暖能耗率、各能源载体的排放因子），估算每个网格单元的居住面积、供暖能耗和排放因子，进而计算年度住宅供暖CO₂排放。该工具已针对德国全国及城市清单进行验证，估算偏差小于2%，是目前首个完全基于开放数据、100米分辨率估算住宅供暖排放并跨空间尺度可视化的工具，填补了高分辨率估算、开放数据方法和用户友好可视化平台三方面的空白。

三、主要技术方法

研究采用的核心技术方法包括：一是多源开放数据整合与预处理，涵盖德国人口普查2022的100米网格空间数据集（人口数量、人均居住面积、建筑建造年份、供暖能源载体）以及co2online提供的分建造时期平均供暖能耗率和德国环境署Probas数据库的排放因子；二是自下而上排放估算模型，通过公式E_CO2 = Q? × EF? = A × q? × EF?，先估算网格单元总居住面积（人口数×人均居住面积），再基于建筑建造年份比例加权估算平均能耗率，基于能源载体建筑数量比例加权估算平均排放因子，最终相乘得到网格单元年度供暖CO₂排放；三是交互式网页仪表板可视化平台，支持多尺度空间和统计结果展示，便于利益相关者快速识别减排优先区域。

四、研究结果

4.1 高分辨率排放估算

基于100米网格的开放人口普查数据，研究人员实现了城市以下尺度的住宅供暖排放估算，每个网格单元的排放量由居住面积、平均能耗率和平均排放因子三个变量乘积决定。该方法通过人口数量与人均居住面积乘积估算总居住面积，通过不同建造时期建筑比例加权估算平均能耗率，通过不同能源载体建筑数量加权估算平均排放因子，实现了对空间排放模式的精细刻画。

4.2 排放因子加权计算

研究采用9种能源载体（i = 1, …, 9，i ∈ ?）的排放因子，按各网格单元使用不同能源载体的建筑数量比例进行加权平均，公式为EF? = Σ_i (EF_i × N_i) / N，从而获得反映当地供暖能源结构的平均排放因子。

4.3 工具验证

该工具估算结果与德国全国及城市层面的排放清单进行对比验证，偏差小于2%，表明基于开放数据的估算方法具有较高准确性和可靠性。

4.4 交互式可视化平台

通过网页仪表板，用户可跨不同空间尺度（网格、城市、区域）交互式探索排放模式，无需专业GIS技能即可快速识别高排放区域和减排优先干预区，显著降低了研究与实践之间的技术门槛。

五、讨论与结论

讨论部分指出，本工具填补了当前研究在高分辨率供暖排放估算、完全开放数据方法和用户友好可视化平台三方面的空白。与依赖专有数据的类似研究相比，完全基于开放数据的方法更具可扩展性、可复现性和潜在影响力。目前工具仅适用于德国，但未来将扩展至其他具有合适开放数据的国家。交互式仪表板有效弥合了研究与实践的鸿沟，支持基于证据的气候政策制定和实施。研究结论强调，这是首个完全基于开放数据、以100米分辨率估算住宅供暖CO₂排放并跨空间尺度可视化结果的研究，为城市气候行动提供了高分辨率、可访问的决策支持工具，有助于将有限资源导向影响最大的区域，推动碳中和目标实现。