《友绿碳云碳中和大数据白皮书》正式发布

“碳资产的本质是数据资产。碳商品化的关键在于基线的制定，基线制定靠大数据。碳资产所表征的碳排放权需要折算为二氧化碳当量值，即度量温室效应的基本单位作为计量的标准和依据，从形式上体现为数字资产。”6月29日，友绿CEO、中国建筑节能协会低碳健康地产专业委员会秘书长黄俊鹏博士在“第二届低碳健康地产协同创新发展论坛”上发布的《友绿碳云建筑碳中和大数据白皮书》中表示。

 

 

据介绍，友绿碳云是友绿在数千个在建和运营建筑项目碳排放大数据和数万条建材碳排放因子数据库的基础上，将自身在房地产建筑业开展碳管理业务的实践经验，总结提炼而成的面向大型集团企业和园区的碳管理云服务平台。该平台的建筑碳排放大数据结合友绿网的行业大数据，可用于碳排放趋势预测、碳达峰时间推断、碳中和技术路径分析、碳中和成本优化，并可通过AI模型消除人为干扰，提高建筑能耗预测和碳排放预测的可靠性。

 

大数据与碳管理之间有何关系？在黄俊鹏看来，大数据是人工智能的源泉。ChatGPT通过大数据去训练大模型，通过大数据的统计分析，发现隐藏的模式和趋势，从而为创新提供洞察和指导。由此可见，大数据是训练大模型的原材料，是神经网络“涌现”智能的基础。

 

在政策趋势判断方面，黄俊鹏认为目前“双碳”引导性政策框架已建立，限制性政策亟待落地实施。“双碳”行动的目标不是简单的节能降耗，核心是经济发展与碳排放“脱钩”，实现高质量发展。而企业和机构是落实双碳政策的责任主体。

 

在碳排放强度基线制定方面，通过对友绿碳云平台上，总部分别位于北京、上海和深圳的5家大型房地产企业3217项目，近200多万条建造阶段（2020-2021年）和运行阶段（2020-2022年）高颗粒度、真实、有效碳排放数据的统计分析，友绿总结出住宅、商业、办公、酒店、学校、医院和机关等七类建筑的隐含碳排放面积强度和运行碳排放面积强度的分布范围、排放特征。

 

以酒店类建筑为例，《白皮书》显示，随着酒店星级的提高，单位建筑面积碳排放越低，单位营收碳排放越低，单位出租间天数排放量越高，燃气等造成的直接碳排放占比越高。而对购物中心而言，电力碳排放是购物中心主要排放源，租户碳排放占整个购物中心碳排放70%左右、公区占30%，购物中心中餐营业全电厨房的比例已超过70%。

 

在零碳技术研发创新方面，黄俊鹏认为，大多数零碳建筑技术尚不成熟，而再电气化是目前建筑运行零排放最可行的技术路径，而建筑隐含碳则是真正实现零碳建筑的最后一公里。“低碳建筑的设计应以全生命周期动态碳排放计算为基础，静态计算建筑生命周期碳排放对于早期设计优化效率有意义，但对于建筑碳资产的形成无实际意义，甚至高估建筑碳排放，误导行业。”黄俊鹏强调。

 

在企业碳管理方面，黄俊鹏表示，目前“低碳”已成为房企融资的关键因素，是提升企业ESG绩效的关键路径之一。因当前碳价远低于减排技术的成本，应鼓励非控排企业成为核证减排量CER的买家，通过市场机制实现碳中和技术的研发和创新。房地产企业由于自身在行业的“链长”地位，其碳中和行动将带动建筑全产业链的低碳转型。

 

针对目前企业碳排放信息披露质量堪忧的现状和薄弱的碳管理能力，黄俊鹏提出了提高企业“碳商”的5个锦囊，即企业可以通过碳盘查、依据行业权威标准开展碳中和规划工作、对隐含碳进行管控和评级、建设碳资产管理系统、开展零碳建筑/碳中和建筑试点示范等方式提升“碳商”，建立在低碳时代的关键竞争优势。

 

文 | 中国能源报记者 张胜杰