城市典型居民社區水能消費碳排放核算與影響評價

李陽，王春艷，劉毅*，汪自書,2

1.清華大學環境學院

2.清華大學智庫中心

居民社區是城市治理的基本單元，也是城市碳減排的重要領域。作為城市重要的終端消費部門之一，社區中居民生活用水用能導致的水能資源消耗數量巨大[1]，直接和間接的碳排放量十分顯著。已有研究表明，北京市采暖碳排放約占建筑碳排放的75%～80%，為采暖地區社會能耗的20%左右[2]；洗澡行為用水用能產生的碳排放約占家庭碳排放的35%～40%[3-5]。此外，水資源和能源的生活消費均存在顯著的季節變化和日變化[6]，進而造成水能消費相關的碳排放也呈現較大的時間波動性。2018 年，北京市發布《社區低碳運行管理通則》[7]，明確要求社區物業公司加強節水節電管理，開展公共區域能耗調查，強化節水、節電、節氣措施?；谏鐓^水能消耗量大、波動性強從而造成碳排放量顯著的特點，加強居民社區用水用能活動規律識別、系統深入開展社區碳排放核算，對于推進城市低碳社區建設、減少社區碳排放影響具有重要研究意義和實踐價值。

居民社區用水用能及其環境影響分析是當前國內外研究熱點。馬國棟[8]以居民節水行為為突破點，深入分析節水型社區建設的囿限因素。Li 等[9]通過獲取市政供水數據建立居民生活用水量預測模型。Harriden[10]通過不斷向居民反饋其用水量和用水行為數據提高居民節水意識。Sun 等[11]通過抓取居民長期用能行為特征建立居民用能行為綜合評分標準。陳淑琴等[12]對多個城市的住宅能耗與室內環境展開調查與測試，記錄住宅夏季和冬季不同的室內溫度、相對濕度以及住宅總能耗。初旭明[13]較為全面地梳理了社區現有供暖系統存在的問題及解決措施。裴婷[14]基于用水負荷預測了超高層建筑供水系統能耗并提出綜合優化方法。但目前較少有研究從社區基礎設施技術和居民消費行為同時入手分析社區生活水能消費及其碳排放影響。

社區尺度碳排放研究方法有城市代謝理論、生命周期理論及排放清單編制等。其中城市代謝理論可有效核算城市多源多系統的復雜信息。Wolman[15]早在1965 年就提出了將城市復雜的物質、能量和信息系統與生物體的新陳代謝類比。Christen 等[16-17]在此基礎上，將城市代謝理論應用于社區碳排放核算，給出了社區建筑、居民生活等多環節的碳排放評估結果。生命周期理論可有效核算產品或服務在整個生命周期的環境影響。Heinonen 等[18]用生命周期理論對居民行為進行精細劃分，核算居民生活中多種行為的碳排放。排放清單編制通過對碳排放活動進行劃分，解構社區碳排放，實現高碳排放環節識別和精準化管理。姜華等[19]強調建立基于自底向上的二氧化碳排放清單對碳排放總量控制極為重要。葉瑞克等[20]采用IPCC 等清單對建筑群進行分析，重新劃定社區建筑排放的系統邊界。相比而言，清單法形式靈活、適應性強且數據要求適中，可較好地應用于社區尺度碳排放研究。

碳排放核算方法主要包括投入產出法、實測法和排放因子法。投入產出法適用于中、宏觀尺度的溫室氣體排放核算，其在梳理各環節間復雜的轉化關系時具有一定優勢。Jones 等[21]使用經濟投入產出-生命周期法評價了居民產品、服務消費的碳排放。然而，社區碳排放非常分散，投入產出法在數據獲取方面存在困難，實測法基于現場實測的特點也使其并不適用于社區尺度，而排放因子法代表單位產品或服務消費而產生的排放量，碳排放總量等于排放因子乘以消費產品或服務的總量。Mattinen 等[22]采用排放因子法計算居民住宅的能源消費碳排放。沈巖等[23]基于模型利用排放因子法計算了北京市交通碳排放總量及構成。整體來看，排放因子法具有參數來源可靠、計算快捷簡便的優勢。

筆者綜合運用清單法和排放因子法，通過智能監測、實地調研、問卷調查等方法獲取實際數據，自底向上構建涵蓋社區基礎設施端和居民消費端的居民社區水能消費碳排放核算方法，并選擇北京市某典型社區進行案例研究，計算該社區與居民消費和基礎設施相關的碳排放特征，并識別其環境影響，提出居民社區層面強化水能管理和碳減排的政策建議。

1 研究方法與研究對象

1.1 系統邊界的定義

居民社區（即城市居民委員會所轄的生活居住區）的邊界包括轄區內的居民小區和公共配套設備（如電梯等），不包括入駐在轄區內的企業、學校及醫院等社會單位。居民社區的研究對象包括基礎設施端和居民消費端，其中基礎設施端指為滿足居民家庭生活需要而提供的公用基礎設施，例如社區供暖設施、生活供水設施等；居民消費端指居民發生在住宅內部的與水、能相關的行為。

社區尺度的物理邊界為設置在社區物理空間內部的基礎設施和發生在社區物理空間內部的居民消費行為。碳核算邊界為世界可持續發展工商理事會(WBCSD)與世界資源研究所(WRI)共同發布的《溫室氣體核算體系》中三級碳排放范圍中的前兩級[24]，其中范圍1 定義為系統內部直接控制的燃料燃燒活動和物理化學過程產生的直接溫室氣體排放；范圍2 定義為系統外購能源產生的溫室氣體排放，包括電力、熱力、蒸汽和冷氣等。通過分別計算范圍1 和范圍2 碳排放，可比較社區直接消耗一次能源產生的碳排放和引入二次能源產生的碳排放，為后續能源類型選擇提供科學依據。本研究氣耗碳排放屬于范圍1，水耗和電耗的碳排放屬于范圍2。

1.2 社區家庭水能消費碳排放核算方法

碳排放核算模型包含3 個模塊，分別為基礎設施模塊、居民消費模塊及匯總核算模塊。在基礎設施模塊中，通過實地調研獲取社區基礎設施種類、技術參數和用量，并充分考慮水能消耗量的季節、工作日與周末差異。在居民消費模塊中，通過問卷調查獲取案例社區居民消費的器具類型及行為習慣，計算出不同消費行為每日的水、電、氣耗，其中問卷包括居民家庭屬性、水能消費行為以及節水節能意愿3 個部分，預調研結果符合預期，問卷具有代表性。此外，該模塊通過智能監測設備得到居民每日的水、電、氣耗總量，并結合基礎設施端的消耗數據和各自的二氧化碳排放系數，計算得到社區尺度水能視角下的碳排放量。

調查問卷統計了家庭生活用水用能行為中6 項行為：洗澡行為、烹飪行為、洗菜行為、洗碗行為、洗衣行為以及制冷供暖行為。包括不同季節的行為時長、頻率及器具類型等數據，其他參數來源于市場調研。6 項水能消費行為的通用計算公式如下。

某項行為生活用水量：

式中：W為該行為月用水量，m3；i為完成該行為的i種方式；fi為每月以i方式完成該行為的頻次，通過問卷調查獲得；ti為平均每次采用i方式完成該行為的用時，min，通過問卷調查獲得；qi為以i方式完成該行為的用水流量，m3/min，通過市場調查獲得。

某項行為生活用電量：

式中：E為該行為月用電量，kW·h；γele,i為以i方式完成該行為是否需要/通過電熱水器加熱水體，需要/通過則取1，反之取0，通過問卷調查獲得；c為水比熱容，4.2 kJ/（kg·℃）；?T為該季節加熱溫差，℃，通過問卷調查獲得；ρ為水密度，1 000 kg/m3；βi為該季節以i方式完成該行為時使用熱水的比例，通過問卷調查獲得；3 600 為電力轉換系數，kJ/(kW·h)，取自《中國能源統計年鑒（2019 年）》[25]；ηele為電器的能量效率系數，取90%；λele,i為以i方式完成該行為是否使用除電熱水器以外的電器（如洗衣機、洗碗機、電磁爐等），使用則取1，反之取0，通過問卷調查獲得；Pele,i為該電器額定功率，kW，通過問卷調研或市場調查獲得；60 為時間單位的轉換系數。

使用燃氣熱水器行為加熱水的生活用氣量：

式中：G為該行為月用氣量，m3；γgas,i為以i方式完成該行為是否需要/通過燃氣熱水器加熱水體，需要/通過則取1，反之取0，通過問卷調查獲得；λgas,i為以i方式完成該行為是否使用除燃氣熱水器以外的器具（如燃氣灶等），使用則取1，反之取0，通過問卷調查獲得；Pgas,i為平均額定熱負荷，kW，通過問卷調研或市場調查獲得；37 500 為燃氣-能轉換系數，即天然氣低位發熱量，kJ/m3，通過《中國能源統計年鑒（2019 年）》[25]獲得；ηgas為燃氣熱水器的能量效率系數，取90%。

每項行為均計算了各季度用水量、用電量和用氣量。其中，洗澡行為考慮了儲水式電熱水器長期保溫的能耗；烹飪行為充分考慮了早中晚飯行為的差異以及使用燃氣炊具和電炊具的概率分布；洗菜行為考慮了流水洗和盆洗2 種方式，以及不同季節是否使用溫水洗菜；洗碗行為考慮了流水洗、盆洗和洗碗機洗3 種方式，以及不同季節是否使用溫水洗碗；洗衣行為考慮了洗衣機洗、流水手洗、盆洗手洗3 種方式，以及不同類型洗衣機用水量和用電量的差異；案例社區提供集中供暖，制冷取暖行為考慮了空調使用行為及家庭多臺空調間的使用概率分布。

1.3 研究案例社區與基礎數據獲取情況

案例社區位于北京市海淀區，2000 年后建成，現共有2 800 余戶家庭，8 000 余人。該社區共有18 棟樓，總建筑面積為32.0 萬m2，樓層高度為18、24 或9 層，其中9 層住宅為復式房型。該小區生活用水二次供水方式為無負壓供水；供暖方式為社區鍋爐房供暖，熱源為天然氣；綠化面積共1.9 萬m2，綠化方式自2019 年開始由人工澆灌升級為噴灌。研究前期走訪了12 個居民社區，調查其建成年份、人口規模、居民年齡分布、社區基礎設施類型等情況，根據前期12 個社區調研結果，本案例社區在基礎設施和居民屬性方面具有較強代表性。

通過實地調研方法，獲取了該社區2020 年9 月—2022 年3 月集中供暖等12 項基礎設施的水、電、氣耗逐月數據；通過實地監測方法，獲取了該社區2022 年3 月集中供暖和生活供水設施的水、電、氣耗逐日數據。針對社區居民家庭用水用能活動，共在社區內發放調查問卷56 份并回收有效問卷50 份，問卷發放按照居民年齡分布分層抽樣。因問卷問題詢問家庭整體情況，每戶家庭僅需1 人填寫，本問卷未將未成年人作為受訪對象。受訪者年齡分布為18～40 歲（含）占比45%、40～60 歲（含）占比40%、60 歲以上占比15%，與社區整體年齡分布（除未成年外）基本一致。經初步計算，各類家庭人均水能消費量差異較小。通過智能監測方式，獲取了3 戶志愿者家庭2022 年2—3 月的逐日用水、用能數據，同時通過第三方獲取了128 戶居民家庭2020 年1 月—2022 年2 月的逐日用水量數據，并據此計算社區居民各項消費行為周末與工作日水能用量差異。

1.4 碳排放量的計算

根據華北地區2019 年區域電網碳排放因子[26]，電力碳排放（以二氧化碳計，全文同）系數取0.941 9 kg/(kW·h)?；凇妒〖墱厥覛怏w清單編制指南》[27]，天然氣碳排放系數取2.162 2 kg/m3。水資源生產和污水處理能源投入的碳排放系數取0.812 9 kg/m3，該取值考慮了自來水全生命周期的碳排放，其中北京市自來水生產的單位能耗為0.283 kW·h/m3[28]，北京市污水處理過程單位能耗為0.58 kW·h/m3[29]，共0.863 kW·h/m3，與電力碳排放系數相乘，估算水資源生產和污水處理的碳排放系數為0.812 9 kg/m3。

2 案例社區水能消費碳排放核算與影響評價

2.1 居民消費端水能消耗和碳排放

根據智能監測數據和第三方數據，計算得到案例社區居民家庭水、電、氣耗的周末工作日比分別為1.3、1.2 和1.1。結合調查問卷結果可得戶均工作日水、電、氣耗及碳排放量，分別如圖1 和圖2 所示。結果表明，夏季工作日戶均用水量總和為0.25 m3/d，周末為0.33 m3/d；春秋季工作日戶均用水量總和為0.19 m3/d，周末為0.24 m3/d；冬季工作日戶均用水量總和為0.19 m3/d，周末為0.25 m3/d。一年中，洗澡均是最耗水行為，占比達到36.8%～41.5%。

圖1 研究社區居民工作日戶均分類生活用水量季節變化Fig.1 Seasonal changes in residential daily water consumption classified by behaviors (weekday only)

圖2 研究社區居民家庭戶均工作日生活用水相關的能耗及碳排放量季節變化Fig.2 Seasonal changes in residential daily energy consumption and carbon emission classified by behaviours (weekday only)

對于戶均日用電量，夏季工作日戶均用電量總和為4.46 kW·h/d，周末為5.19 kW·h/d；春秋工作日戶均用電量總和為2.89 kW·h/d，周末為3.35 kW·h/d；冬季工作日戶均用電量總和為3.67 kW·h/d，周末為4.26 kW·h/d。夏季制冷取暖行為占比極高，達到46.8%。此外，其他用電行為和洗澡行為的用電量也較高。

對于戶均日用氣量，夏季工作日戶均用氣量總和為0.49 m3/d，周末為0.54 m3/d；春秋工作日戶均用氣量總和為0.47 m3/d，周末為0.52 m3/d；冬季工作日戶均用氣量總和為0.66 m3/d，周末為0.73 m3/d。無論哪個季節，烹飪始終是用氣量最大的行為，達到41.4%～58.4%。其他用氣行為、洗澡行為、洗碗行為用氣量也較大。

對于戶均日碳排放量，夏季工作日戶均碳排放量總和為5.46 kg/d，周末為6.32 kg/d；春秋工作日戶均碳排放量總和為3.88 kg/d，周末為4.47 kg/d；冬季工作日戶均碳排放量總和為5.04 kg/d，周末為5.80 kg/d。在夏季，制冷取暖碳排放量達到36%。此外，全年來看洗澡行為和烹飪行為的碳排放量也不容忽視，分別達到19%～26%和13%～18%。

2.2 基礎設施端水能消耗和碳排放

基于社區公共設施端運行實測數據，計算得到集中供暖水、電、氣耗的周末工作日比分別為1.02、1.00 和1.08。二次供水電耗的周末工作日比為1.88?；A設施端逐月水能消耗與碳排放量如圖3所示。

圖3 研究社區基礎設施端2020 年9 月—2022 年3 月逐月水能消耗與碳排放量Fig.3 Monthly water and energy consumption and related carbon emission of community infrastructures from September 2020 to March 2022

案例社區2020 年9 月—2022 年3 月冬季基礎設施端耗電量達到4.67×103～9.48×103kW·h/d，平均值為8.00×103kW·h/d，其中鍋爐房集中供暖耗電占比最大，達到39.6%～70.0%。在其他季節，基礎設施端耗電量達到2.22×103～3.51×103kW·h/d，平均值為2.86×103kW·h/d，其中以電梯耗電占比最大，達到37.5%～45.1%。周末耗電量為工作日的1.1 倍?；A設施端耗電量呈現出明顯的季節變化趨勢。冬季耗電量約為其他季節的2.8 倍。

案例社區2020 年9 月—2022 年3 月冬季基礎設施端耗水量為2.72～20.47 m3/d，平均值達10.39 m3/d，其中以鍋爐房集中供暖耗水占比最大，達到54.9%～93.6%。其他季節基礎設施端耗水均為綠化用水，耗水量達到1.47～14.21 m3/d，平均值為5.09 m3/d。周末耗水量為工作日的1.0 倍。基礎設施端耗水量亦呈現出明顯的季節變化趨勢。冬季耗水量約為其他季節的2.0 倍。

基礎設施端耗氣量僅為鍋爐房集中供暖耗氣。在冬季，基礎設施端耗氣量達到6.85×103～25.62×103m3/d，平均值為16.22×103m3/d。周末耗氣量為工作日的1.1 倍。其他季節無耗氣量。

根據日耗電量、耗水量和耗氣量，可得到2020年9 月—2022 年3 月的工作日碳排放量。在冬季，基礎設施端碳排放量達到219.42～635.63 t/d，平均值為426.61 t/d，其中范圍1 的碳排放占比較大，達到67.4%～87.2%，平均值為80.4%。在其他季節，基礎設施端碳排放量達到2.15～3.91 t/d，平均值為2.79 t/d，幾乎全部為范圍2 的碳排放。周末碳排放量為工作日的1.1 倍?；A設施端碳排放量季節性變化顯著。冬季碳排放量約為其他季節的158 倍。

2.3 研究社區碳排放總量及影響因素

基于2.1 節和2.2 節數據，該案例社區工作日的碳排放總量如圖4 所示。夏季工作日碳排放總量為18.20 t/d，周末為20.82 t/d；春秋季工作日碳排放總量為19.33 t/d，周末為21.47 t/d；冬季工作日碳排放總量為58.51 t/d，周末為63.80 t/d。冬季日碳排放總量約為夏季的3.1 倍，約為春秋季的3.0 倍。春夏秋三季碳排放以居民消費端為主，冬季以基礎設施端為主。

圖4 研究社區工作日碳排放量季節變化Fig.4 Seasonal changes of community carbon emission on weekday

從全年來看，基礎設施端碳排放量為6.98×103t/a，居民消費端共排放4.94×103t/a，占比分別為58.7%和41.3%。范圍1 碳排放量為8.98×103t/a，范圍2 碳排放量為2.92×103t/a，占比分別為75.4%和24.6%。

在基礎設施端，供暖設施產生的碳排放占社區總碳排放的39.6%～51.3%，袁閃閃等[30]通過計算發現低碳清潔取暖的社區減排貢獻率為40.7%，2 項研究結果十分相近。在居民家庭內部，夏季制冷行為碳排放占比較高，達到36%。此外，洗澡和烹飪的碳排放量也不容忽視，分別達到19%～26%和13%～18%，這一結論和王春艷等[3]關于居民家庭水能消費的研究結果相一致。社區尺度全年總碳排放量為11.92×103t/a，詹梨蘋等[31]通過清單核算法得出社區碳排放量為13×103～19×103t/a，本研究結果略低。通過對比可知，這一差異源自于本案例社區二次供水、綠化、照明等多環節均選取了節能設備，故總碳排放量偏低。目前其他類似研究僅計算社區水能基礎設施碳排放或居民消費行為碳排放，或通過清單法計算社區水能總碳排放，本研究通過結合基礎設施和居民消費行為計算社區水能總碳排放量，充分解構碳排放并得到其時間變化特征。

案例社區碳排放影響評價可從物業管理、居民生活兩方面入手。鑒于基礎設施端全年碳排放量與居民消費端相差不大，所以物業既要做好基礎設施的升級改造，又要做好提升居民減碳意識的宣傳工作。范圍1 的碳排放量接近于范圍2 的3 倍，所以物業需重視天然氣燃燒的減量增效工作，同時可以考慮全面電氣化、區域熱電廠熱電聯供的可行性。在居民消費端，全年均表現出范圍1 碳排放遠超范圍2 碳排放，居民在日常生活中可考慮用電炊具替代燃氣灶，用電熱水器替代燃氣熱水器。

3 結論與建議

（1）該社區夏季、春秋季和冬季工作日碳排放總量分別為18.2、19.3 和58.5 t/d。周末戶均日碳排放量為工作日的1.0～1.2 倍。冬季日碳排放總量約為夏季的3.1 倍，約為春秋季的3.0 倍，碳排放量存在顯著的季節波動性。

（2）從全年來看，基礎設施端共排放6.98×103t/a，居民消費端共排放4.94×103t/a，分別占比58.7%和41.3%。能源直接碳排放（范圍1）總量顯著高于能源間接碳排放（范圍2），其中范圍1 碳排放量為8.98×103t/a，范圍2 碳排放量為2.92×103t/a，占比分別為75.4%和24.6%。

（3）社區碳排放高峰期發生在冬季，供暖基礎設施產生的碳排放占社區總碳排放的39.6%～51.3%。在居民家庭內部，夏季制冷行為碳排放占比較高，達到36%。此外，洗澡和烹飪的碳排放量也不容忽視，分別達到19%～26%和13%～18%。而且，周末碳排放略高于工作日；基礎設施端碳排放略高于居民消費端；范圍1 碳排放高于范圍2。

（4）為進一步降低居民生活用水用能及社區基礎設施相關的碳排放，建議同時推動社區基礎設施節能改造和倡導居民節水節能行動。在基礎設施側，供暖基礎設施碳排放占比較高，可進一步研發高效和清潔的供暖方式，加強建筑保溫效果，提高能源利用效率，降低碳排放強度；在消費側，鼓勵居民替換高能效等級、水效等級的家用生活器具，養成節約用水、用能的習慣，降低消費側直接和間接碳排放。此外，由于社區基礎設施更新成本較高，對于新建社區，應在規劃設計階段就充分考慮各項基礎設施對社區碳排放的影響。