2023年五一赛C02低碳建筑研究（代码全）.docx
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2023-05-31
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五 一 数 学 建 模 竞 赛
题 目： “双碳”目标下低碳建筑研究
关键词： 热传导模型 主成分分析法 灰色预测模型
摘 要：
针对双碳背景下居民建筑的整个生命周期碳排放进行研究，使用相关性分析、主成
分分析的方法，并建立灰色预测模型，旨在推进我国在 2030 年之前实现碳达峰、2060
年之前实现碳中和，推进低碳科技创新，提高人民居住生活水平。
针对问题一：本题针对通过空调调节建筑物室内温度所产生的碳排放问题进行研究，
分析导热系数与面积、厚度、温差之间的关系，建立热传导模型：
j
k A T
q
L
´ ´D
=
求出不同月份建筑物的热流量，进而得出空调一年的用电量为 1324.71 千瓦，由于
消 耗 一 度 电 产 生 0.28kg 的 碳 ， 得 出 建 筑 物 通 过 空 调 调 节 温 度 的 年 碳 排 放 量 为
370.9192kg。
针对问题二：本题对居住建筑整个生命周期中影响碳排放的因素进行综合评价。
建造阶段选取的指标有降水量、气温、建筑能耗量、建筑面积、建筑材料中的粗铁和
水泥用量，运行阶段的指标有用水量、用电量、天然气消耗量，拆除阶段的指标有建
造垃圾。使用相关性分析确定这 10 个指标的相关性均大于 0.3，说明所选取的指标对
居民建筑生命周期的碳排放量都具有一定的相关性，再使用主成分分析法，得到十个
指标的综合得分，其中对居民建筑碳排放量影响最大的是建筑面积，其得分为 0.136。
针对问题三：本题在问题二的基础上对江苏省 13 个地级市的居住建筑碳排放进行
综合评价。同问题二，找到 12 个与碳排放量相关的指标，用 Matlab 对其进行主成分
分析，绘制相关性热力图，得到综合得分排名为：说明南京碳排放量最多，宿迁最
少。找到 12 个与碳排放量相关的指标，用 Matlab 对其进行主成分分析，绘制相关性
热力图，得到综合得分排名为：南京、苏州、南通、无锡、常州、扬州、徐州、泰
州、盐城、淮安、连云港、镇江、宿迁，说明南京碳排放量最多，宿迁最少。
针对问题四：本题基于江苏省建筑全过程碳排放的历史数据，对 2023 年的碳排放
进行预测。基于江苏省 2015-2022 年的建筑全过程碳排放的历史数据，使用灰色预测
中的 GM（1，1）模型，预测 2023 年江苏省建筑全过程的碳排放量为 155.76 万吨。
针对问题五：根据前四问的分析，从材料、建造、运行、拆除指标、地区差异和
碳排放量发展趋势等多个方面提出江苏省碳减排的建议，如适当增加墙体的厚度、控
制建筑面积并提高绿化率、减少建筑垃圾的排放、均衡各地区的经济发展。
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