基于机器学习的英国公民能源消费与碳排放特征分析：面向碳中和政策的聚类研究新方法

为制定精准能源政策，研究人员创新性地结合LCA方法和k-means聚类技术，对英国公民ECHOES数据集进行能源消费与CO2足迹分析。研究发现64%公民属于低能耗低碳组，其余呈现高能耗特征，并识别出年龄、交通碳排放等关键区分因子，为构建差异化碳中和路径提供数据支撑。

　　

在全球气候变暖背景下，英国作为首个立法承诺2050年实现净零排放的主要经济体，其能源转型面临严峻挑战。最新数据显示，英国家庭部门消耗全国30%能源并产生20%碳排放，公民行为模式成为影响减排目标的关键变量。然而现有研究多局限于单一维度分析，缺乏对能源消费与碳排放的协同考量，难以支撑精准政策制定。

为破解这一难题，研究人员开展了一项创新性研究。通过应用机器学习技术分析英国ECHOES项目（Energy CHOices supporting the Energy Union and the SET-Plan）数据集，首次将生命周期评估（LCA）与聚类分析相结合，系统描绘公民能源消费与碳排放特征图谱。这项发表在《Journal of Cleaner Production》的研究，为制定差异化减排政策提供了科学依据。

研究团队采用三大关键技术：1）基于Tabula Web Tool和NOAA气候数据的LCA方法，量化住房（含供暖/制冷/热水等）和交通（含私人/公共交通/航空）部门能耗；2）DEFRA排放因子转换体系，将能耗值转化为CO₂当量（MtCO₂e）；3）k-means聚类算法结合肘部法则，优化聚类数量并分析群体特征。研究样本涵盖622名英国公民的完整能源行为数据。

研究结果揭示多维洞见：

1. 能源消费模式：五类群体中60%公民（集群1/5）呈现"双低"特征（住房5780-5066MJ，交通53734-8485MJ），而集群3交通能耗异常高（162020MJ），集群4住房能耗突出（31019MJ）。高龄人群（>65岁）在大户型住房群体中占比显著。

2. 碳排放特征：65%公民（集群A/C）年排放<1吨（住房）和<10吨（交通），但5%群体（集群E）交通排放高达18.9吨，显示交通部门减排潜力巨大。燃油效率分析显示，高排放群体多使用4-5L/100km车辆。

3. 人口学特征：低耗群体主要为19-34岁高学历人群，高耗群体集中在35-65岁及老年群体。气候认知调查发现，高排放群体对全球变暖的认同度相对较低。

4. 政策敏感点：住房能效（集群2/4）和交通电动化（集群3/5）被识别为关键干预领域。与Glasgow城市研究相互印证，证实富裕群体居住老旧高耗能住宅的现象普遍。

这项研究构建了"能源-碳-社会"三维分析框架，其方法论创新体现在：首次在国家尺度同步考量能耗与碳排放；开发"集群内统计"分析技术；建立可迁移的公民画像体系。研究提出的三阶段公民画像（低耗青年、高耗中年、高排老年）为精准政策制定提供靶向依据，例如针对老年群体的住房改造补贴、中青年通勤电动化激励等。

该成果不仅弥补了传统单一维度研究的局限，其方法论框架已被拓展应用于希腊、荷兰等国。未来可通过动态聚类追踪行为演变，并扩大发展中国家样本，以完善全球能源转型知识体系。这项研究为"公民科学"介入气候治理提供了范式转换，证明基于大数据的微观行为分析能够有效支撑宏观政策创新。