裝配式住宅環(huán)境改進效應評價研究

劉耶霖

摘 要：通過對環(huán)境模型的分析，結(jié)合預制裝配式建造方式的特點，構(gòu)建了“驅(qū)動力-狀態(tài)-響應”模型，凸顯裝配式建造方式在環(huán)境保護與能源節(jié)約方面的優(yōu)勢。同時基于該模型創(chuàng)建住宅小區(qū)環(huán)境評價系統(tǒng)，并以生態(tài)值的形式在響應模型中得以反映。

關(guān)鍵詞：DSR模型；裝配式住宅；環(huán)境評價體系

中圖分類號：TB 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.34.090

隨著人們對環(huán)境質(zhì)量的重視，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)逐步將住宅環(huán)境質(zhì)量因素納入企業(yè)競爭因素中。然而，我國在住宅項目的環(huán)境質(zhì)量評價管理方面卻相對滯后。目前的住宅環(huán)境評價一般沿用工業(yè)類建設項目的評價方法與準則對已建傳統(tǒng)式住宅環(huán)境質(zhì)量進行評價，注重檢測排放物是否達標以及環(huán)境保護措施是否可行方面。

自1999年來，我國逐漸推行住宅裝配式的發(fā)展模式，國家政策對裝配式住宅的調(diào)控也日益加強。而針對裝配式住宅的評價模型還未成熟，裝配式住宅在建造與經(jīng)營過程中，其工廠化生產(chǎn)以及工業(yè)化施工的建造特點，在生產(chǎn)效率、能源節(jié)約、環(huán)境保護以及資源循環(huán)利用方面所具有的優(yōu)勢及改進效應也無從體現(xiàn)。筆者認為研究裝配式住宅環(huán)境改進效應評價可以為住宅環(huán)境評價提供新思路，也有利于裝配式住宅的建造推行。

遵循科學系統(tǒng)性與客觀可操作性的原則，筆者基于DSR（驅(qū)動力-狀態(tài)-響應）模型，選取了市級單位對全市的小區(qū)環(huán)境進行評價，并在D-S-R框架中將住宅環(huán)境問題表述為不同但又相互聯(lián)系的3個模型，將目標體系分為準則層因素層和指標層，并在響應模型中根據(jù)驅(qū)動力模型、狀態(tài)模型的指標以及裝配式住宅的特點就能源消耗、資源再利用、當?shù)丨h(huán)境、室內(nèi)環(huán)境四個方面構(gòu)建生態(tài)值的概念與組成，分析裝配式住宅在生態(tài)改進方面所做的貢獻。

1 模型分析

20世紀80年代末，經(jīng)濟合作和開發(fā)組織（OECD）與聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署（UNEP）共同提出了環(huán)境指標的P-S-R概念模型，即壓力（pressure）-狀態(tài)（state）-響應（response）模型。P-S-R框架內(nèi)，環(huán)境問題可以表述為3個不同又相互聯(lián)系的指標類型：壓力指標反映人類活動給環(huán)境造成的負荷；狀態(tài)指標表征現(xiàn)有環(huán)境質(zhì)量和技術(shù)狀態(tài)；響應指標表征人類面臨環(huán)境問題采取的對策與措施。P-S-R概念模型從人類與環(huán)境系統(tǒng)的相互作用與影響出發(fā)，對環(huán)境指標進行組織分類，具有較強的系統(tǒng)性。國內(nèi)較多學者運用該模型作為評價某地生態(tài)環(huán)境的理論基礎(chǔ)。

為了更加詳細地描繪出環(huán)境問題的起源與結(jié)果以及其相互關(guān)系和動態(tài)機制，20世紀90年代澳大利亞WSRO（Western Sydney Regional State of Councils Lid）在P-S-R模型的基礎(chǔ)上，將“壓力”模型改為“驅(qū)動力”模型。在D-S-R（Drivingforce-State-Response）模型中，“驅(qū)動力”指的是引起系統(tǒng)發(fā)生變化的原因，即人類社會、經(jīng)濟活動等所產(chǎn)生的“驅(qū)動”給自然資源及環(huán)境都施加了一定的壓力，與“響應”模型具有更加直觀的聯(lián)系，通過模型指標的反饋機制，為人們提供明確思路。因此，D-S-R模型在環(huán)境評價中得到了一定的響應與認可。

2 D-S-R模型的構(gòu)建

2.1 驅(qū)動力模型的構(gòu)建

綜合考慮傳統(tǒng)住宅與裝配式住宅的共性與特性，結(jié)合建筑行業(yè)給環(huán)境造成的影響。將驅(qū)動力模型的因素層分為住房需求、節(jié)能需求、環(huán)保需求、勞動力需求、住戶體驗五個方面，驅(qū)動力模型具體指標的選取如表1。

2.2 狀態(tài)模型的構(gòu)建

為凸顯裝配式住宅的改進效應，筆者選取裝配式住宅的發(fā)展與技術(shù)層面作為因素層，強調(diào)裝配式住宅的發(fā)展對環(huán)境的改善作用（如表2）。

2.3 響應模型的構(gòu)建

2.3.1 響應模型指標

為體現(xiàn)社會對驅(qū)動力模型的響應作用，選取了環(huán)保與教育兩方面作為因素層。并根據(jù)驅(qū)動力模型與裝配式住宅的特性，從裝配式住宅的全壽命周期出發(fā)，選取設計階段、構(gòu)件生產(chǎn)廠生產(chǎn)情況、混凝土攪拌站生產(chǎn)情況、施工現(xiàn)場施工情況以及已建成住宅環(huán)境五個方面構(gòu)建住宅生態(tài)值的概念。響應模型如表3所示。

2.3.2 生態(tài)值的構(gòu)建與組成

綜合考慮驅(qū)動力模型與預制裝配式建造方式與傳統(tǒng)住宅建造方式的差異，筆者基于全壽命周期突出從構(gòu)件設計生產(chǎn)方式、施工現(xiàn)場的建造方式、經(jīng)營與維護期間的能耗排放以及拆除階段的資源再利用，收集設計單位、構(gòu)件生產(chǎn)廠、混凝土攪拌站、裝配式住宅施工現(xiàn)場、住宅使用期室內(nèi)室外環(huán)境、大氣排放和廢棄物處理有關(guān)的環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建小區(qū)環(huán)境評價指標體系，并以生態(tài)值的形式反映住宅全壽命周期內(nèi)環(huán)境的好壞。圖1為生態(tài)值從五個方面構(gòu)建指標層的模型。

（1）數(shù)據(jù)收集與指標量化。

數(shù)據(jù)收集：

設計單位的數(shù)據(jù)由設計圖紙及變更圖紙?zhí)峁?/p>

所有材料消耗量以最終核算的工程量清單為準；

工廠與混凝土攪拌站的耗水、電、油量以及廢棄物量分別由廠房與攪拌站提供；

所有大氣排放、施工現(xiàn)場的噪聲污染、住宅使用期室內(nèi)外環(huán)境所有數(shù)據(jù)由公司部門就量化的指標數(shù)據(jù)監(jiān)測；

設計單位的中水循環(huán)利用系統(tǒng)的綠色循環(huán)建材的使用采用3R材料使用率為評價因子；

保溫性能選擇保溫材料使用率為評價因子；

節(jié)水效果用中水利用率表示。

指標量化：

住宅使用期的噪聲采用Leq（A）為噪聲評價因子；

使用期污水主要是餐飲廢水和生活污水，根據(jù)其水質(zhì)特點，可選擇SS、NH3-N、CODcr、BOD5、油脂為評價因子；

小區(qū)室外廢氣主要是汽車尾氣和餐飲油煙，故分別選NO2、CO、HC和TSP、PM10、SO2、NO2為評價因子；

室內(nèi)廢氣可選苯系物、甲醛、氨TVOC為評價因子；endprint

垃圾處理選擇生活垃圾量以及垃圾處置率作為評價因子；

保溫性能選擇采暖和空調(diào)能耗作為評價因子。

（2）評價指標權(quán)重的確定。

因市級單位小區(qū)較為分散，故獲得有效的小區(qū)住宅環(huán)境數(shù)據(jù)較為困難，因此采用德爾菲法，選取多位常年從事環(huán)境研究工作的專家對評價指標打分賦權(quán)。結(jié)果如表4所示。

3 展望與總結(jié)

將DSR模型應用到市級住宅小區(qū)環(huán)境評價中，對不同模型的特征分析以及選好量化指標為關(guān)鍵，充分掌握各模型的特點有利于更貼近環(huán)境需求的選擇評價指標。通過對環(huán)境壓力的研究，將小區(qū)從設計階段到運營階段的環(huán)境指標列出，并進行層層劃分，避免了指標體系混亂的缺點。基于對驅(qū)動力模型和狀態(tài)模型的研究，結(jié)合裝配式建造模式的特點，創(chuàng)建了有理論依據(jù)的市級住宅小區(qū)評價體系，凸顯裝配式建造模式的環(huán)境改進效應，致力于從全壽命周期角度評價某市小區(qū)環(huán)境的優(yōu)劣。同時，可通過運用該評價體系對比研究省內(nèi)各市或全國各省的小區(qū)環(huán)境，指導小區(qū)建造更好的參與宏觀調(diào)控。也可比較傳統(tǒng)建造模式和預制裝配式建造模式下小區(qū)環(huán)境的差異，推廣預制裝配式建造模式，促進環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

筆者選取了市級單位展開分析是因為局限于驅(qū)動力模型數(shù)據(jù)來源停留在市級單位，但未來的研究不應局限在市級、省級尺度上，可考慮從更小范圍評價住宅環(huán)境。且由于評價體系的數(shù)據(jù)涉及單位較多，部分指標較難監(jiān)測，故在指標選取上值得更深層次的研究。

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