科學通報 | 建筑人行為模擬: 現狀、思考和展望

建筑人行為是影響建筑能耗與碳排放的關鍵因素之一。清華大學燕達教授及其合作者在《科學通報》發表評述文章，系統綜述了建筑人行為模擬的研究現狀，聚焦人行為關鍵特征，探討了其在未來工程需求中的作用及行為模擬發展面臨的挑戰，并展望了大數據與人工智能等新技術對人行為模擬跨越式發展的支撐潛力。

在“雙碳”背景下，建筑行業作為節能降碳的重要領域，正面臨前所未有的轉型挑戰。提升建筑能效、降低碳排放是推動綠色低碳發展的關鍵路徑。在這一過程中，建筑人行為是影響建筑能耗的關鍵因素之一，逐漸成為研究熱點與焦點。

建筑人行為具有極強的隨機性、多樣性與復雜性，這為理解和模擬該研究對象帶來了挑戰。因此，本文提煉了當前開展人行為建模的四個主要步驟，并以此為線索對當前建筑人行為模擬領域的研究進展進行了系統性梳理與回顧：（1）數據采集：當前常見的方法包括實地監測、問卷調查、實驗室實驗以及大數據技術；（2）特征與因果分析：通過時間序列分析、相關性分析和因果推斷，理解人行為模式及其對建筑能耗的影響機制；（3）模型建立：按照人員位移及人員用能動作進行劃分，綜述了從傳統的統計回歸模型到近年來不斷發展的機器學習方法；（4）模型評估與應用：探討現有的模型檢驗方法以及人行為模型在實際建筑能耗模擬中的應用。

然而，隨著城市化進程加快、智能建筑技術發展以及全球氣候變化等帶來的新問題，建筑人行為研究正面臨新的需求與挑戰。在本文中，我們提出了五類需重點關注的行為特征，包括適應性、多樣性、柔性、即時性與隨機性，并探討了在建筑熱韌性設計、城市尺度建筑能源系統模擬、電網需求側響應、建筑智能控制以及未來政策制定等工程應用場景下，人行為特征在其中發揮的關鍵作用。

為了應對這些新挑戰，未來的建筑人行為模型亟需突破傳統框架。我們提出了潛在的發展方向：（1）提取更具代表性的典型人行為模型；（2）構建高時間分辨率的人行為預測與識別模型；（3）建立反映人行為柔性與響應能力的評估模型；（4）引入人行為變化的動態模型。

與此同時，近年來新技術的發展與革新為未來人行為建模需求提供了基礎。大數據采集技術逐步實現從單棟建筑到城市尺度的追蹤與分析，人工智能技術在理解人與環境交互、模擬復雜行為中展現出巨大潛力；而高性能計算平臺的普及，則大大加快了模型訓練與部署的效率。

本文通過全面梳理當前建筑人行為現狀，前瞻性探討新挑戰與技術趨勢，旨在為未來建筑節能與低碳轉型中的人行為建模提供技術支撐與研究指引，也希望能為廣大科研人員與行業從業者帶來啟發，共同推動建筑節能與低碳技術邁向更智能、更高效的新階段。

文章信息

周欣, 吳奕, 燕達. 建筑人行為模擬: 現狀、思考和展望. 科學通報, 2025, 70: 5515–5527

doi: 10.1360/TB-2025-0044

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