An early-stage embodied carbon assessment method for the Global South: Sri Lankan case study

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in carbon accounting and building sustainability can use this model as a basis for adapting to other data-scarce contexts.

🏢実務担当者:Built environment professionals in the Global South can apply this early-stage tool to estimate embodied carbon without extensive data.

🏛政策担当者:Policymakers in developing countries can leverage this method to set benchmarks and incentivize low-carbon design.

建物の体積炭素（EC）を定量化することは、気候変動の影響を緩和し、天然および非再生可能材料の過剰使用を削減するために不可欠である。しかし、多くのグローバルサウス諸国は、データの制約、技術的能力の不足、特に最大の削減可能性が存在する初期設計段階におけるEC評価ツールの限定的な使用など、いくつかの課題に直面している。そこで本研究は、より効果的なEC管理を支援するために、利用しやすい初期設計段階のEC評価モデルの開発を目的とする。 本研究は、スリランカの25件のオフィスビルプロジェクトからの二次データを用いた単一手法の定量的アプローチを採用する。モデル開発用のデータは、材料数量を決定するために建築図面と数量明細書（BOQs）から抽出され、EC係数はInventory of carbon and energy（ICE）v3.0から取得された。モデル開発は、重回帰分析（MLR）手法とライフサイクルアセスメント（LCA）の原則を統合した。 調査結果は、開発されたモデルが、限られた初期設計パラメータのセットを用いて、正確で信頼性の高いEC推定値を提供することを示している。延べ床面積（GIFA）と外壁面積（EWA）が、EC推定値を決定する上で最も影響力があることが判明した。 本モデルは、建築環境の専門家に対し、初期設計段階でECを推定するための実用的かつ時間効率の良いツールを提供し、情報に基づいた設計決定、データが乏しい状況でのより広範な採用、およびグローバルサウスにおける炭素管理の改善を支援する。 本研究は、データと技術的能力の制約が効果的な炭素管理をしばしば妨げるグローバルサウスの状況に特に適合した、利用しやすいEC評価モデルを提供する点で独自性がある。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Quantifying embodied carbon (EC) is essential for mitigating climate change impacts and reducing excessive use of natural and non-renewable materials. Yet, many Global South countries face several challenges such as data limitations, technical capacity gaps and limited use of EC assessment tools, particularly at early design stage where the greatest reduction potential exists. This study therefore aims to develop an accessible early design stage EC assessment model to support more effective EC management. This study employs a mono-method quantitative approach using secondary data from 25 office building projects in Sri Lanka. Data for model development were extracted from architectural drawings and bills of quantities (BOQs) to determine material quantities, while EC coefficients were obtained from Inventory of carbon and energy (ICE) v3.0. Model development integrated multiple linear regression (MLR) technique with life cycle assessment (LCA) principle. The findings indicate that the developed model provides accurate and reliable EC estimates using a limited set of early design parameters. Gross internal floor area (GIFA) and external wall area (EWA) were found to be the most influential in determining EC estimations. The model provides built environment professionals with a practical and time-efficient tool for estimating EC at the early design stage, supporting informed design decisions, wider adoption in data-scarce contexts, and improved carbon management in the Global South. This study is distinctive in providing an accessible EC assessment model specifically tailored to the constraints of Global South contexts, where limited data and technical capacity often hinder effective carbon management.

• semanticscholar https://doi.org/10.1108/bepam-11-2025-0394first seen 2026-06-29 06:32:20 · last seen 2026-08-09 05:49:32