在《澳大利亚零碳社区导则2020》中的零碳社区的定义是社区内全年可再生能源减碳量大于等于产碳量[1]。学者Marique等[2]提出，“零能型住区”要解决两大关键问题：一是能源需求（指空调采暖、通风、照明、热水等）和就地的可再生能源生产。二是研究城市公共交通的能源消耗问题，建立一种简单的城市零能源小区的分析架构与计算方法。零碳社区可以定义为在社区内发展绿色建筑、应用低碳技术，倡导绿色生活，构建高效、节能、循环利用的体系，通过碳减排和碳中和措施，实现区域内CO2净排放量小于或者等于零的社区。

随着国家“双碳”战略的实施，城市各行业纷纷开展节能减碳行动[3]，社区是城市生命的基本单元，城市社区是国家节能减排的重要领域，零碳社区建设是应对城市建筑与居民日常生活所产生的高碳排放问题的重要途径[4]。在2021年，住房城乡建设部《“十四五”建筑节能与绿色建筑发展规划》就提出“推动零碳建筑、零碳社区建设试点”[5]。因此针对零碳社区建设的相关的研究是至关重要的。

就目前零碳社区国内外研究现状分析，国内学者黄宁等和裘云丹等[6-7]针对零碳社区的研究主要集中在实施路径和策略研究方面，学者们在研究零碳社区时，从关键技术、试点建设、能源代替等方面进行论述，如卞世敏等[8]提出上海某片区开展零碳社区建设的关键技术来帮助上海某片区更好地开展零碳社区建设。侯初初、李艳梅、周锦明等[9-11]提出开展近零碳排放区试点建设及政策建议。赵春晴等[12]对某零碳社区海水源热泵进行改造，改造后热泵机组年耗电量全部由光伏发电承担，减碳效果显著。除此之外学者刘常平等与王梓晨等对零碳社区的概念与社区碳排放分级进行研究论述[13-14]。国外学者们也基本集中于零碳社区建设途径研究上，Jacewicz等[15]介绍一种替代方法，使用基于不同社区成员每天进行的每项活动的能源需求的量化来发展可持续社区，讨论能源消耗分析如何为评估整体能源需求、空间和土地需求提供基础。Rogerson等、Fouad M等、Li等[16-18]分别从引入城市湿地、应用仿真模拟技术、讨论规划原则方式来论述零碳社区的建设途径。目前国内外现有的零碳社区建设成果有英国的贝丁顿零碳社区，青岛奥帆中心零碳社区等。关于零碳社区评价指标体系国外研究仍是空白，而国内已有社区层面零碳发展水平的指标体系和评价标准，但现有的零碳社区指标文件存在一些问题，如广东省发布的《零碳社区建设与评价指南》的指标不够全面，无锡市发布的《零碳社区评价导则》在指标设置方面相比广东省的较为细致，但是该导则的指标比较适用近两年建设的零碳社区，有局限性。针对这些问题，本研究在阅读文献、文件等基础上，使用熵权法与灰色关联度模型相结合的方法提出基于指标的零碳社区评价方法和标准，并通过引入工程实例研究应用指标体系。

1、零碳社区评价指标体系构建

本文关于零碳社区评价指标体系的构建主要从指标选择、指标权重的确定两个方面来进行论述。

1.1指标选择

本文以已有的零碳指标体系为基础，同时参考低碳社区、近零碳社区的指标体系文件与文献以及建设实践，充分与全球应对气候变化的最新进展和要求相衔接，按照绿色低碳、生态环保、经济舒适、生活便利、运营高效、持续改进的要求，为社区实现零碳发展提供基础框架。

在指标的选择上，采用定性和定量结合的原则。要尽可能地选取一些可以量化或容易定量的指标，才能方便地依据资料对其进行定量的计量，使其评估更具代表性与真实性。在定性指标方面，应确保客观性和准确性，体现零碳的社区水平和工作效果[19]。在借鉴零碳与低碳社区现有的指标文件和国内外相关文献后，筛选出现频次较高的指标作为初选指标，初步构建8个一级指标和40个二级指标，针对这些指标首先使用李克特五级量表，将指标的重要程度分为“5、4、3、2、1”，分别代表“非常重要”“重要”“较为重要”“不太重要”“完全不重要”，编制调查问卷采用问卷星向建筑工程领域的从业人员发放问卷，问卷发放200份，回收180份，回收率高达90%，最后根据问卷结果筛选出8个一级指标和29个二级指标（如表1）所示。

1.2指标权重确定

1）构建初始评价矩阵。以m个受访者，n个指标构建原始矩阵：。

2）数据的标准化处理在评价指标体系中，各指标之间由于内容、量纲以及取值标准都有不同，因此需要对各指标进行统一，这个过程称之为标准化。本文采用极差法对指标值进行标准化处理，使其介于[0～1]之间。

表1 筛选后零碳社区评价指标体系

对于正向指标，其标准化处理公式如下：

对于负向指标，其标准化处理公式如下：

式中，Xij为第i个单位的第j个指标的原始值，x'ij为经过标准化处理后的第i个单位的第j个指标。

3）确定熵值ej:

式中：k=1/ln(m)。

4）通过信息熵计算各指标的权重wj:

信息熵反映指标的离散程度，熵越大，指标的离散程度越小，指标对于决策的重要值，即权重越小。

2、灰色关联模型的建立

2.1灰色关联分析方法

2.1.1介绍灰色关联分析方法

灰色系统理论是华中理工大学邓聚龙教授于1982年首次提出的一种新的研究方法[20]。通过灰色关联分析，可以对影响系统发展的各要素的重要程度进行评判和综合评估，以及优劣排序[21]。本文的指标序列与零碳社区建立之间的关系是不确定的属于灰色系统，因此采用此模型对零碳社区的评价指标进行分析。

2.2灰色关联模型建立

2.2.1灰色关联度计算步骤

1）确定理想指标数列

设Y0=(y1y2…yj）为理想指标数列，即参考序列。由于对零碳社区指标进行评判时，灰色关联度越大说明该指标对构建零碳社区评价时越重要，因此该参考序列应是各指标中的最大值。

2）指标规范化处理

一般来讲，评价指标具有不同的量纲和数量级，因此不能直接比较各指标。为了保证结果的可靠性，需要对原始指标进行无量纲化处理。可根据公式（1）将原始数据转化为无量纲化值。

3）求差序列、最大差和最小差

根据∆0i(k)=|y0(k)-x1(k)|，i=1,2,…，m计算参考序列与其余各比较序列的绝对值，形成如下绝对值矩阵：(∆01,∆02,…,∆0n)。同时找出差值矩阵中的最大数（最大差）与最小数（最小差），并分别表示为∆max与∆min。

4）计算关联系数

关联度表示曲线之间几何形状差别程度，对于曲线差值的大小来衡量各因素之间的关联程度。

其中，ρ为分辨系数，ρ在[0,1]内取值，一般取0.5，得关联矩阵为：ξ0i=(ξ0i,ξ02,…，ξ0i)。

5）计算关联度

根据熵权法所确定各风险因素的权重wi=(w1w2…wn)T和步骤4所求的关联矩阵求得关联度γ0i。

γ0i即为各评价指标相对理想的评价基准关联度。

6）按关联度排序

比较各因素的关联度大小，从大到小进行排序。

通过以上步骤计算出多指标评价对象的灰色关联度，对各比较序列与参考序列的关联度从大到小排序，关联度越小，说明比较序列与参考序列的平均距离越小[22]，对于用来评价零碳社区的重要程度也就越小。

2.3灰色综合评价

本文的零碳社区指标评价分析是以熵权法确定权重，构建零碳社区建设研究评价模型。基本思路是首先使用李克特五级量表发放130份问卷，回收120份，回收率高达92%，受访者主要涉及零碳社区的相关工作人员、政府工作者、从事零碳排放领域研究的学者等，让受访者基于自身的知识储备和经验累积来判断各指标在作为零碳社区评价指标时的重要程度，并对每个影响因素的重要程度以1～5分打分的形式作出判断。1分表示最不重要，2分表示一般重要，3分表示重要，4分表示较重要，5分表示非常重要。将零碳社区指标定量化，建立初始数据，对这些数据进行以下步骤处理：

1）对问卷调查首先要进行信效度检验，运用SPSS进行数据分析，得到Cronbach's Alpha系数为0.854>0.8。使用效度检验来反映调查问卷设计的有效性，衡量的指标有2个，分别是KMO值与Bartlett球形检验值。Bartlett球形检验值为0.831,KMO值为0.814，值均大于0.8。以上说明回收问卷的数据通过了信效度检验，结果能保证很好的稳定性和一致性。

2）通过熵权法运用式（1)～(5）计算出各指标的权重值，再通过式（6)～(7）计算出各指标的灰色关联系数并进行排序。权重和灰色关联度见表2。

3）建立评价体系与评价标准，评价时对每个指标采用赋分法，每个指标对应的分值根据熵权法算出来的对应权重来进行设置，此外二级指标分控制项与加分项。控制项指标为社区必须达到的要求，任何一项不符合不能评价为零碳社区；加分项为社区努力达到的零碳社区指标。控制项设置参考表2中的灰色关联度，首先选取灰色关联度排名前十五的二级指标，再综合考虑实施的难易程度与减碳排的重要性，最终确定B1、B7、B11、B18、B24、B26六个指标作为评价零碳社区的门槛条件，即控制项。控制项与加分项总分为100分。二级指标对应的分值和类型见表2。

表2 各级指标权重及关联度

4）最后建立一个零碳社区评价标准，根据零碳社区评价指标相关文件和文献资料来判定零碳社区的发展水平，评价标准一般按百分制分值大小进行分级评价，分值在0～100之间，分为三级标准，分值越大，零碳建设水平越高[23]，评价等级划分如表3所示。

表3 零碳社区发展水平等级表

3、工程实证

3.1评价社区的选取

本文选取广东中山一个国家零碳示范区作为本文的一个工程实例，应用以上的灰色综合评价进行评价分析。

3.1.1选取的社区概况

本项目以小榄镇北区福兴新村为研究对象，共有135栋住宅，常住人口600余人。自2014年以来，福兴新村在小榄镇、小榄碳减排推广中心的大力倡导下，率先开展低碳减排的研究。2017年，福兴新村零碳社区被确定为“全国唯一的近零碳减排示范小区”，2018年被评为“广东省绿色社区”[24]。

3.2评价社区的数据收集与评价

通过对福兴新村零碳社区管理人员与业主进行问卷调查和网上信息查阅得到了社区实际得分情况，见表4，最终得分为72。根据福兴新村零碳社区的评分结果我们可知其处于零碳社区第二阶段，仍处于努力向零碳社区发展阶段。

表4 广东中山福兴新村零碳社区得分情况表

4、结论

1）本文根据有关零碳社区指标文件和文献构建一套包含8个一级指标、29个二级指标的“零碳社区评价指标体系”，尔后采用熵权法对各级指标进行权重确定，根据最终结果可以发现一级指标中A1（碳绩效）权重最大，其次分别是A3（能源系统）、A4（绿色交通）、A5（碳汇及碳管理）、A8（居民零碳生活）、A2（绿色建筑）、A7（水资源利用）、A6（废弃物处理），在二级指标中权重排名前三的是B1（社区人均年碳排放量较基准年下降）、B2（社区人均碳排放量≤0.70 tCO2e/人·年）、B3（碳排放抵消比例≥80%），可以发现碳绩效与能源系统对零碳社区建设影响比较大。

2）本文利用熵权法与灰色关联度相结合的方法，来确定各指标对于零碳社区建设的影响程度大小。得出由指标灰色关联度排名可知排名前五的是B1（社区人均年碳排放量较基准年下降）、B2（社区人均碳排放量≤0.70 tCO2e/人·年）、B5（既有居住建筑节能改造）、B7（实施可再生能源应用措施）、B4（新建社区绿色建筑达标率100%）。通过二级指标权重排名前五的我们可以得出直接性地控制碳排放量和间接性地利用绿色节能建筑和可再生能源对减排较为有效，在对零碳社区评价时也起到了重要作用，这为政府未来建设零碳社区时提供一个良好的思路与启发。

将权重与灰色关联度数值相结合来对实际工程进行评级，根据权重的大小采用百分制对每个指标进行相应的赋分，除此之外二级指标还分为加分项与控制项，控制项指标为社区必须达到的要求，任何一项不符合不能评价为零碳社区；加分项为社区努力达到的零碳社区指标。本文最终确定了B1（社区人均年碳排放量较基准年下降）、B7（实施可再生能源应用措施）、B11（设置自行车、电动车专用停车库及充电站）、B18（社区有碳排放相关管理人员）、B24（中水回用或有雨水收集利用设施）、B26（碳中和宣传教育活动）这六个指标作为评价零碳社区的门槛条件，即控制项。最后得到的分值根据评价标准即可得到零碳社区建设水平的评级，该研究结果得出零碳社区必须有对可再生能源与相关减碳设施的利用以及社区碳排放管理者，同时也离不开居民的行为，前者是客观因素，后者为不可控因素，可见要想实现真正的零碳社区（即社区实现碳中和目标）任重而道远，本文的研究结果也在为该目标的实现起到促进作用。

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[24]全球最值得看的5大零碳社区--建筑档案.[EB/OL].

基金资助:国家自然科学基金项目(72201188); 江苏省住建厅项目(2018ZD165);

文章来源:韩佳洪,祝连波,陶玉,等.基于熵权-灰色关联度分析的零碳社区建设评价研究[J].上海节能,2024,(10):1596-1604.