Building stock dynamics and its impacts on materials and energy demand in China

Hong, Lixuan; Zhou, Nan; Feng, Wei; Khanna, Nina; Fridley, David; Zhao, Yongqiang; Sandholt, Kaare

doi:10.1016/j.enpol.2016.03.024

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“…The probability distribution functions for various building materials are obtained by the maximum likelihood estimation and bootstrap simulation (Frey and Bammi ), other than providing a deterministic value of the average material intensity in previous researches (e.g., Hong et al. ; Hu et al. , ; Huang et al.…”

Section: Methodology and Data Sourcesmentioning

confidence: 99%

“…The probability distribution functions for various building materials are obtained by the maximum likelihood estimation and bootstrap simulation (Frey and Bammi 2002), other than providing a deterministic value of the average material intensity in previous researches (e.g., Hong et al 2016;Hu et al 2010cHu et al , 2010dHuang et al 2013;Shi et al 2012Shi et al , 2016. Nine species of main building materials (i.e., cement, steel, wood, brick, gravel, sand, asphalt, lime, and glass) are taken into consideration to quantify the material metabolism of the Chinese housing stock.…”

Section: Uncertainties In Materials Intensitymentioning

confidence: 99%

“…, , ; Huang et al., ; Wang et al., ), and energy consumption and carbon emissions of construction material consumed by the newly added stock (Hong et al. ; Shi et al. , ).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…To achieve the long-term resource sustainability and emission reduction target in China's building sector, assessing the temporal evolution of the building stock is a prerequisite. A series of dynamic MFA models have been built to simulate the dynamic behavior of the Chinese building stock (Hu et al 2010b;Yang and Kohler 2008), associated material flow (Hu et al 2010a(Hu et al , 2010c(Hu et al , 2010dHuang et al, 2013;Wang et al, 2015), and energy consumption and carbon emissions of construction material consumed by the newly added stock (Hong et al 2016;Shi et al 2012Shi et al , 2016. The preceding studies, focusing on the dynamic material flow of Chinese building stock, usually conduct sensitivity analyses in their models by setting low, medium, and high scenarios.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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A Probabilistic Dynamic Material Flow Analysis Model for Chinese Urban Housing Stock

Cao

Shen

Zhong

et al. 2017

J of Industrial Ecology

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Summary The stock‐driven dynamic material flow analysis (MFA) model is one of the prevalent tools to investigate the evolution and related material metabolism of the building stock. There exists substantial uncertainty inherent to input parameters of the stock‐driven dynamic building stock MFA model, which has not been comprehensively evaluated yet. In this study, a probabilistic, stock‐driven dynamic MFA model is established and China's urban housing stock is selected as the empirical case. This probabilistic dynamic MFA model has the ability to depict the future evolution pathway of China's housing stock and capture uncertainties in its material stock, inflow, and outflow. By means of probabilistic methods, a detailed and transparent estimation of China's housing stock and its material metabolism behavior is presented. Under a scenario with a saturation level of the population, urbanization, and living space, the median value of the urban housing stock area, newly completed area, and demolished area would peak at around 49, 2.2, and 2.2 billion square meters, respectively. The corresponding material stock and flows are 79, 3.5, and 3.3 billion tonnes, respectively. Uncertainties regarding housing stock and its material stock and flows are non‐negligible. Relative uncertainties of the material stock and flows are above 50%. The uncertainty importance analysis demonstrates that the material intensity and the total population are major contributions to the uncertainty. Policy makers in the housing sector should consider the material efficiency as an essential policy to mitigate material flows of the urban building stock and to lower the risk of policy failures.

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Section: Methodology and Data Sourcesmentioning

confidence: 99%

Section: Uncertainties In Materials Intensitymentioning

confidence: 99%

“…, , ; Huang et al., ; Wang et al., ), and energy consumption and carbon emissions of construction material consumed by the newly added stock (Hong et al. ; Shi et al. , ).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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A Probabilistic Dynamic Material Flow Analysis Model for Chinese Urban Housing Stock

Cao

Shen

Zhong

et al. 2017

J of Industrial Ecology

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“…Leider liegen dem Autor für Entwicklungsländer keine Daten vor. Der Bestand an Gebäuden für China wurde basierend auf den vorliegenden Gebäudeflächen geschätzt, indem charakteristische Gebäudeflächen in eine Gebäudeanzahl umgerechnet wurden. Als charakteristische Gebäudefläche wurde die Hälfte der Wohn‐ und Bürofläche pro Einwohner in Deutschland verwendet.…”

Section: Abschätzung Des Globalen Bestands An Konstruktionenunclassified

Die globale Gesundheitsbelastung durch Bauwerksversagen

Proske

2019

Bautechnik

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In diesem Beitrag wird die globale Gesundheitsbelastung durch Bauwerksversagen bestimmt. Dazu werden mittlere Verhältnisse von Bauwerken zu Einwohnern ermittelt und auf die Gesamtbevölkerung, unterteilt in Industrieländer und Entwicklungsländer, angewendet. Basierend auf bekannten Einsturzhäufigkeiten von Bauwerken werden daraus mittlere jährliche weltweite Einsturzhäufigkeiten von Bauwerken errechnet. Aus den mittleren Opferzahlen werden dann weltweite Opferzahlen geschätzt, wobei nicht nur Todesopfer, sondern auch Verletzte berücksichtigt werden. Diese Opferzahlen werden in „Verlorene Lebensjahre“ umgerechnet. Dieser Parameter wird häufig als Maß für ein Gesundheitsrisiko verwendet. Darüber hinaus wird auch noch der Gewinn an Lebensjahren abgeschätzt.

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Häufigkeit von und Mortalität bei Hochbaueinstürzen

Proske

Schmid

2021

Bautechnik

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Der Beitrag befasst sich mit der Bestimmung der Einsturzhäufigkeiten von Hochbauten bzw. Gebäuden für verschiedene Länder und Regionen. Zunächst werden entweder direkte Angaben des Gebäudebestands verwendet oder Gebäudebestände über Ersatzparameter abgeschätzt. Die Einsturzereignisse wurden aus der Tagespresse oder aus der Literatur entnommen. Neben der Berechnung der Einsturzhäufigkeiten werden auch die Mortalitäten durch Gebäudeeinstürze bestimmt. Dazu wurden wiederum Angaben aus der Tagespresse oder Literatur verwendet. Außerdem erfolgt eine kurze Diskussion der Ursachen der Gebäudeeinstürze. Für Industrieländer ergibt sich eine mittlere jährliche Einsturzhäufigkeit von 2,4 × 10–7 pro Jahr und für Entwicklungsländer von 4,7 × 10–6 pro Jahr. Die mittlere Mortalität liegt bei 9,8 × 10–8 für die Industrieländer und 1,5 × 10–6 pro Jahr für die Entwicklungsländer. Die Ursachen von Gebäudeeinstürzen liegen in den Entwicklungsländern – und damit bei der überwiegenden Anzahl der Einstürze – in der ungenügenden Qualifikation der Beteiligten.

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Building stock dynamics and its impacts on materials and energy demand in China

Abstract: Growths of China's building floorspace were projected from 2010 to 2050. A building stock turnover model was built to reflect annual building stock dynamics. Building related materials and energy demand were projected.

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A Probabilistic Dynamic Material Flow Analysis Model for Chinese Urban Housing Stock

A Probabilistic Dynamic Material Flow Analysis Model for Chinese Urban Housing Stock

Die globale Gesundheitsbelastung durch Bauwerksversagen

Häufigkeit von und Mortalität bei Hochbaueinstürzen

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