2026年 04期
碳中和：从建筑到园区
庄惟敏;<正>《世界建筑》选题计划邀请指定出题人以自身学术科研关注为切入点提出选题，不定期发布，探索建筑领域的前沿热点话题。欢迎大家参考选题踊跃投稿。出题人：庄惟敏，中国工程院院士，清华大学建筑学院教授，清华大学建筑设计研究院有限公司首席总建筑师、首席科学家，享受国务院特殊津贴专家。主要学术方向为建筑策划与使用后评估理论方法与技术体系，主持国家重点研发计划项目2项，国家自然科学基金重大项目1项。设计项目先后获得国际奖和省部级一等奖20余项，获得教育部、中国建筑学会科技进步一等奖各1项，华夏建设科学技术奖特等奖1项。
既有冰上场馆低碳改造的归因分析与优化路径研究
姜嫄;郑方;黄也桐;安蒂·劳斯拉赫蒂;在“双碳”目标下，我国既有冰场改造需求迫切而评估不足。本文聚焦于我国能耗问题典型的标准尺寸运营性室内冰场，选取芬兰与北京两地代表性冰场为对象，基于实测数据构建标准模型，经参数调整实现区域适配与校准；开展国内案例逐项模拟与归因，识别关键措施并提出改造策略。该模型与评估框架对于我国同类标准场馆具有适应性与推广性，为既有冰上场馆绿色更新提供了定量化路径参考与优化决策支撑。
建筑师视角下面向碳中和的会展建筑设计策略
张维;吴珩;龚佳振;本研究旨在从建筑师视角探讨一种典型建筑类别——会展建筑在碳中和背景下的设计策略。通过针对性剖析会展建筑的空间和使用特点，揭示其实现全生命周期减碳的设计难点和挑战，提出涵盖材料选择、交通组织、环境调控、能源系统与空间布局等方面的设计策略。最后，结合项目案例加以验证，为开展会展建筑低碳设计实践提供方法依据。
基于SHAP方法的住宅街区形态与建筑碳排放的非线性关系研究
张波;陈力行;钟璐阳;张樱子;城市街区碳中和建设背景下，机器学习显著提升了街区性能化设计效率，但存在模型解释性不足的问题。本文通过构建住宅街区尺度的参数化模型以模拟建筑能耗和光伏发电量，评估了5种机器学习算法构建的碳排放预测模型，并应用SHAP方法揭示了街区形态与碳排放的非线性关系及交互效应，同时识别出关键形态参数。这种分析范式有望为可持续城市街区的碳中和设计提供技术支持。
基于XGBoost-SHAP模型的寒冷地区高新产业园区低碳化设计策略研究：以济南市为例
郑斐;王维昊;王月涛;高翔;在碳中和与产业园区智能化转型的背景下，高新产业园区低碳化设计是助力行业碳中和的重点之一，探究其空间形态与碳排放之间的关系十分重要。本文以济南市为例，通过探究空间形态对寒冷地区高新产业园区低碳化设计的影响，提出了设计策略建议。研究中将模拟与数据驱动的方法结合，使用XGBoost模型分别构建了高新产业园区运营阶段碳排放和光伏发电潜力预测模型，结合SHAP解释技术，探究城市密度、空间布局、建筑单体3个维度空间特征对高新产业园区碳排放的影响和贡献，解析产业园空间形态与运营阶段碳排放、光伏发电潜力间的关联，最终提出城市尺度、街区尺度、建筑尺度3个层次的设计策略建议，为寒冷地区产业园低碳化设计提供依据，为多维度低碳设计理论提供量化支撑。
热力学视角下的长三角传统民居生态适应机制与设计转化研究
陶思旻;张一凡;屠宇恒;本文面向长三角地区传统民居生态智慧传承与当代转化的需求，提出基于热力学原型的民居生态机制解析与设计转化方法。研究针对民居样本数量受限与形态—性能关联复杂性的关键问题，通过构建传统民居热力学原型数据库，结合参数化工具与能量系统语言分析，系统解构民居形态要素与多维生态性能的耦合机制，建立“原型提取—参数化解析—性能寻优”的技术路径，形成兼具强气候适应和弱环境影响的生态设计转译策略。而后文章以上海市奉贤区某绞圈民居为类型样本进行基础信息收集，提取热力学原型，并对其环境性能进行耦合优化，进而提出相应的设计转译策略，以验证方法的有效性。研究为传统民居的生态化更新提供了量化分析工具和可操作的设计范式，为生态乡村建设提供理论支撑和实践指导。
宅院民居空间形态对室内热环境的季节性影响与优化
李欢欢;田一辛;刘胜帅;李志民;本研究采用全局敏感性分析方法，探究宅院民居空间几何形态参数对室内热环境的影响，并筛选关键参数进行多目标优化。Morris分析显示夏季厢房窗墙比敏感性最高，冬季中房窗墙比最敏感；Sobol分析表明参数间存在显著的交互效应，夏季厢房门房层高和西厢房进深热效应显著，冬季西房窗墙比影响最强。优化方案（主房与东厢房间距1.8 m、西/中/东房窗墙比0.45/0.45/0.43、西厢房进深4.2 m、厢房窗墙比0.05、厢房门房层高3.2 m）使夏、冬季热不舒适时间分别减少4.98%和11.36%，形成“冬季优先使用主房，夏季优先使用厢房”策略，为宅院民居节能改造提供理论支撑。
时空孪生·数据集成·供需匹配·价值利用：建筑遗产数字化的关键任务
龚昕;徐峰;建筑遗产的保护理念与实践随着时代需求和技术发展不断演进，数字化技术成为当前研究的热点。本文结合岳阳楼与巴黎圣母院的案例，探讨了遗产数字化的演进阶段与关键任务。通过时空孪生和数据集成方法，对遗产的现实对象建立虚拟映射，实现多维度信息的融合。借助需求匹配模型，分析多专业及利益相关者的数据与技术需求，在多应用场景中实现对遗产本体的保护和对数字化成果可持续的有效利用。
建成环境与城中村新冠病毒感染的关联及更新响应：以深圳为例
甘欣悦;周千凤;本研究以深圳为实证案例，探讨与城中村新冠病毒感染相关联的关键建成环境要素。结果显示：社区5～10 min步行范围内休闲/购物设施、5 min步行范围内公交线网密度、步行范围内公交和地铁站点密度、30 m高度水平面以上建筑密度，以及整体建筑密度会增加传染风险；社区充足的人均绿地面积有助于减少传染风险；在病毒传播的不同阶段，由于管控政策的差异，城中村内便利店密度、社区15 min步行范围内休闲/购物设施密度与传染病传播的关联存在差异。本文建议将基于建成环境的城中村传染病传播风险评估纳入新时期城中村改造并制定针对性改造策略，以降低城中村公共卫生安全风险。
基于多源数据的博物馆参观满意度建模方法研究：以河湟文化博物馆为例
程争刚;党雨田;叶宇娇;本研究旨在探讨影响博物馆参观者满意度的核心因素，以精准满足参观者需求并提升服务质量。通过系统收集与分析参观者的关键指标数据，运用神经网络技术构建了满意度预测模型。以河湟文化博物馆为实证研究对象，深入剖析了各影响因素对满意度的具体作用机制。该方法能够有效揭示博物馆空间的实际使用情况与参观者体验之间的关联性，为博物馆的流线优化与展陈设计提供数据驱动的决策依据。这一方法框架可以为其他类型建筑的评价提供有益的借鉴与参考，具有广泛的学术价值和实践意义。