Research on and Application of a Low-Carbon Assessment Model for Railway Bridges During the Construction Phase Based on the ANP-Fuzzy Method

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

🔬研究者:Provides a validated integrated methodology (ANP-Fuzzy) for factor weighting and fuzzy evaluation in carbon assessment, useful for advancing construction carbon accounting research.

🏢実務担当者:Bridge designers and construction managers can use the proposed index system and model to identify major carbon sources and optimize low-carbon design during planning.

🏛政策担当者:Offers a systematic tool for setting carbon reduction targets and benchmarks in infrastructure projects, supporting national decarbonization policies.

世界的な気候変動と中国の「ダブルカーボン」目標を背景に、交通インフラ、特に急速に拡大する鉄道網の建設段階における二酸化炭素排出が大きな注目を集めている。しかし、鉄道橋梁建設段階の炭素排出影響要因を対象とした体系的な研究や一般的な評価モデルは依然として不十分である。このギャップに対処するため、本研究は、ANP（分析ネットワークプロセス）とFCE（ファジィ総合評価）法を統合した新規の低炭素評価モデルを提示する。第一に、LCA（ライフサイクルアセスメント）理論に基づき、材料生産、輸送、建設、維持管理の4段階を網羅する炭素会計モデルを構築し、データ基盤を提供する。第二に、5つの基準層と23の指標層からなる鉄道橋梁の革新的な低炭素評価指標体系を構築する。ANP法を採用して重みを計算し、指標間の相互依存性を効果的に捉える一方、FCE法で評価の曖昧さを処理し、総合的な評価枠組みを形成する。橋梁のケーススタディにより、本モデルの有効性が実証され、評価スコア82.38（「優」グレード）が得られ、これは専門家の判断と一致する。モデルによる指標重みの順位は、実際の炭素排出インベントリの順位と高い整合性を示す（スピアマン係数0.714）。主要指標であるC21（高性能材料の使用）、C22（コンクリート消費量）、C25（輸送エネルギー消費）は、合計で総影響の約60%を占め、主要な排出源を正確に特定している。本研究は、重要な炭素源を特定する上でのモデルの有効性を検証するだけでなく、鉄道橋梁プロジェクトの計画・設計段階における低炭素意思決定と最適化のための科学的理論的基盤と実践的ツールを提供する。

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。

Against the backdrop of global climate change and China’s “dual-carbon” goals, carbon emissions from the construction phase of transportation infrastructure, particularly the rapidly expanding railway network, have garnered significant attention. However, systematic research and general evaluation models targeting the factors influencing carbon emissions during the railway bridge construction phase remain insufficient. To address this gap, this study presents a novel low-carbon evaluation model that integrates the analytic network process (ANP) and the fuzzy comprehensive evaluation (FCE) method. First, a carbon accounting model covering four stages—material production, transportation, construction, and maintenance—is established based on life cycle assessment (LCA) theory, providing a data foundation. Second, an innovative low-carbon evaluation index system for railway bridges, comprising 5 criterion layers and 23 indicator layers, is constructed. The ANP method is employed to calculate weights, effectively capturing the interdependencies among indicators, while the FCE method handles assessment ambiguities, forming a comprehensive evaluation framework. A case study of the bridge demonstrates the model’s effectiveness, yielding an evaluation score of 82.38 (“excellent” grade), which is consistent with expert judgement. The ranking of indicator weights from the model is highly consistent with the actual carbon emission inventory ranking (Spearman coefficient of 0.714). Key indicators—C21 (use of high-performance materials), C22 (concrete consumption), and C25 (transportation energy consumption)—collectively account for approximately 60% of the total impact, accurately identifying the major emission sources. This research not only verifies the model’s efficacy in pinpointing critical carbon sources but also provides a scientific theoretical basis and practical tool for low-carbon decision-making and optimization in the planning and design stages of railway bridge projects.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2412-3811/11/1/32/pdf?version=1768833508first seen 2026-05-06 00:48:42 · last seen 2026-08-14 05:39:15