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中国是碳排放大国，但是由于在碳核算相关方法等方面基础研究起步较晚，一直在国际上缺少话语权，不利于保护我国合法发展权益和企业国际竞争力，中国亟需探索建立符合国情更先进的方法论和标准。

近日，记者从中国科学院青岛生物能源与过程研究所获悉，该所研究员田亚峻带领的泛能源大数据与战略研究中心在前期建立的GIS-LCA方法论框架的基础上，探索了将大数据与LCA耦合的思路，提出了一个大生命周期分析（BigLCA）概念和方法论框架，全面耦合大数据与LCA方法的每个阶段，构建了集成时空大数据的新型多流多节点模型以及广泛关联各个维度的结果分析子阶段，实现了传统LCA向BigLCA的关键突破。相关研究成果近日发表在国际知名开源期刊《生态指标》上。

将生命周期评价（LCA）应用于量化产品的环境、经济、社会等多维度的影响潜力，一直是其发展的方向，但传统LCA方法中各维度相互独立，难以反映众维度之间的科学关联与影响，而且其基于全局和静态的视角难以有效刻画时空变化的影响，限制了 LCA在具有多维交织和高时空异质性的现实复杂系统中的应用，LCA要真正发挥其理念的先进性必须在方法论上进一步创新。

BigLCA耦合大数据的生命周期先进评价方法 青岛能源所供图

田亚峻告诉《中国科学报》：“面对国家“双碳”战略的重大需求，面对我国在碳排放核算方法论的不足，我们必须紧紧抓住了大数据技术发展和信息爆炸时代所带来的新机遇。我们创立的BigLCA将传统全生命周期由评价拓展为分析，由刻画拓展到预测，由多维度相互独立拓展到多维度相互关联，由抽象表达拓展为时空表达，为提高LCA在复杂系统中量化的准确性和决策的有效性提供了新方法，为解决碳达峰、碳中和的系统工程提供了新思路。”

该研究得到了中国科学院、中国工程院和山东能源研究院的支持。