近日，西安建筑科技大学建筑学院教授闫增峰团队在区域建筑行业碳减排路径研究领域取得新进展。该研究将排放因素识别与可行情景空间优化相结合，为资源依赖型地区探索差异化建筑领域减排路径提供了方法参考，也为制定兼顾发展需求与减排目标的区域低碳转型策略提供了科学决策依据。相关成果发表在《清洁生产杂志》上。

建筑领域产业链长、排放来源多，兼顾建设发展需求与长期减排目标，需要识别关键排放因素，并探索不同条件下可行的减排组合。现有研究多依据少量预设情景预测未来排放，对政策实施进展的量化表征及多种因素协同变化的分析仍显不足。

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研究团队以陕西省为例，核算了2001—2022年建筑领域碳排放，构建了融合政策相关指标、岭回归STIRPAT模型、机器学习敏感性分析与分阶段约束优化的研究框架。研究发现，陕西省建筑领域碳排放由2001年的约0.26亿吨增长至2022年的约3.18亿吨，材料生产与运输是主要排放来源。在设定的未来情景空间中，钢材消费量对排放变化的敏感性贡献达60.23%，表明控制材料需求、提高材料利用效率是长期减排的重要环节。

进一步的情景分析显示，在既定约束条件下，2060年建筑领域碳排放中位数预计降至约1.65亿吨；在筛选出的较高实施潜力路径中，这一数值可降至约1.02亿吨，较2022年下降67.92%。研究同时指出，建筑领域深度减排需要协同推进材料需求控制、电力系统低碳转型、建筑用能效率提升和建设存量结构调整。上述数值是特定情景及约束条件下的模型结果，为比较不同减排路径提供了依据。

研究得到国家自然科学基金、住房和城乡建设部等相关科技项目资助。

相关论文信息： https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.149456