厘清城市化进程中规模庞大的建筑材料存量及其隐含碳排放，是科学制定城市更新方案、精准评估气候目标实现路径的关键一环，但长期以来该领域存在重大数据和认知空白。近日，北京师范大学地理科学学部陈子悦教授团队在Nature Climate Change发表题为“Building material stock drives embodied carbon emissions and risks future climate goals in China”的研究论文。该研究通过构建整合多源对地观测数据与多重模型的“自下而上”研究框架，创新性地融合Sentinel-1/2与Landsat长时序遥感影像，采用LandTrendr算法与生命周期评价（LCA）模型，精细核算了中国2000至2020年的高分辨率建筑材料存量。研究系统解析了中国建筑材料存量及其隐含碳排放的时空演变特征，揭示了中国拥有全球约16%的建筑材料存量，其隐含碳排放占同期全国总量的19%。研究发现，虽然快速城市化进程显著缓解了不同城市间人均存量的不平等，但未来城市化目标将消耗巨大的碳预算，对实现1.5℃温控目标构成严峻挑战。该研究填补了全球高分辨率长时序建筑材料存量数据的空白，为厘清城市化过程中的物质代谢规律、平衡城市更新与气候目标以及制定精准的碳中和战略提供了重要科学依据。
图 1 论文首页
图2 研究框架
中国在过去二十年经历了人类历史上最为宏大的城市化进程，极大地改善了人均居住条件并推动了社会经济发展。然而，这一进程伴随着建筑材料的巨量累积，对全球资源与环境的可持续性构成了严峻挑战。随着建筑运行阶段能耗控制力度的加强，由建筑材料全生命周期产生的“隐含碳”在建筑行业总排放中的占比预计将显著攀升，甚至可能在2050年占据主导地位，成为制约未来气候目标实现的关键因素。然而，现有的全球或国家尺度研究多局限于粗空间分辨率或单一时间断面的静态核算，缺乏能够支撑长时序动态分析的高分辨率数据源。这种时空数据的匮乏使得中国过去二十年建筑材料存量的演变轨迹及其隐含碳排放特征依然模糊不清，导致在评估国家碳中和战略路径及可持续发展目标时存在巨大的不确定性与潜在风险。
针对上述数据与方法瓶颈，陈子悦教授团队开发了一套整合多源对地观测数据与多重模型的“自下而上”研究框架。该框架创新性地融合了Sentinel-1/2和Landsat长时序卫星影像，利用LandTrendr光谱-时间分割算法与机器学习技术，在全国尺度上成功探测并重建了2000年至2020年间超过2亿栋单体建筑的历史动态存量。研究采用生命周期评价（LCA）模型，将核算边界严格界定为“摇篮到大门”，覆盖从原材料开采、生产到加工完成的全过程；同时，为降低不确定性，研究整合了针对中国本土水泥、钢铁、木材等9种主要建材的特定排放因子库，实现了对隐含碳排放的高精度逐年量化。在此基础上，研究进一步构建了基于城市化率的情景预测模型，模拟了未来城市化率目标下的建材存量增长，并将预测结果与1.5℃温控目标下的国家剩余碳预算进行系统的对标分析，旨在揭示未来城市化目标下隐含碳排放对国家碳中和战略及未来气候目标的潜在约束与挑战。
研究发现，2020年，中国建筑材料总存量达到173.8 ± 26.2 Gt，约占全球存量的16%。存量空间分布极不均衡，高度集中在长三角、京津冀、粤港澳大湾区及成渝四大城市群。虽然全国存量在20年间增长了1.7倍，但2016-2020年间的年均增长率已显著放缓至1%。
图3 建筑材料存量的时空动态
研究进一步发现，2020年中国均建筑材料存量为123.3 t/cap，约为美国的87%。过去二十年间，人均存量增长了58%，且快速城市化显著缓解了不同收入水平城市间的人均存量不平等。基尼系数分析显示，各类建筑（住宅、工业、商业、公共）的人均存量不平等程度均呈下降趋势，表明低收入城市在基本住房需求上取得了长足进步，而高收入城市则在公共与经济功能建筑上实现了更均衡的发展。
图4 人均建筑材料存量的时空动态
建筑材料存量增长导致了累计28.7 ± 4.1 Gt的隐含碳排放，约占同期中国总碳排放的19%。钢材与水泥是主要的排放贡献源，合计占比超过50%。排放量在2013年达到峰值（2.4 ± 0.3 Gt），至2020年降至0.8 ± 0.1 Gt。
图5 建筑材料存量增加相关的隐含碳排放
尽管近期排放呈下降趋势，但中国计划在2030年将城市化率提升至70%的目标将带来新的挑战。模型预测显示，若维持现有排放强度，实现该城市化目标将产生约7.7 ± 1.1 Gt的额外隐含碳排放。在1.5℃温控目标下，这部分排放将消耗中国2020年后剩余碳预算的12.5%至17.0%，其年均排放量可能占据年度碳预算的37%以上，对国家碳中和战略构成巨大压力。
研究强调基于高分辨率时空数据制定差异化的减排策略。粗分辨率数据可能导致资源错配，而本研究提供的精细化数据库能够支持城市乃至社区尺度的精准决策。此外，建议采取多管齐下的干预措施：在需求侧，应利用存量数据识别老旧高耗能建筑，优先采用翻新与加固替代大拆大建，延长建筑寿命；在供给侧，需加速推广低碳建材生产技术；在循环经济方面，应基于精准的物质存量预测，规划区域性建筑废弃物回收与再利用网络。
北京师范大学地理科学学部博士生张超群为本文第一作者，陈子悦教授为通讯作者，该论文的合作作者还包括王桥院士等。研究得到了国家自然科学基金项目（42192580, 41901414）和中央高校基本科研业务费项目（2243200008）的资助。