Data-Gouv-FR/batistato-constitution-et-consommations-energetiques-du-parc-de-bati-en-ile-de-france

BATISTATO数据（由法兰西岛大区DRIEAT开发的工具）允许可视化法兰西岛地区住宅和商业建筑群的结构及其相关能源消耗。这些数据有助于对给定区域进行诊断，展示建筑能源改造方面的挑战，旨在促进地方决策，并参与加速和扩大法兰西岛范围内的能源改造规模。

BATISTATO data (a tool developed by DRIEAT Ile-de-France) allows visualization of the composition of residential and commercial building stocks in the Ile-de-France territories, as well as their associated energy consumption. These data enable diagnosis and highlight challenges in a given area regarding building energy renovation, aiming to facilitate local decision-making and contribute to accelerating and scaling up energy renovation at the Ile-de-France scale.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国法兰西岛大区环境、规划与住房局（DRIEAT）开发的BATISTATO工具，旨在系统整合该区域内住宅与第三产业建筑的构成及其能耗信息。构建过程依托官方公开数据平台data.gouv.fr，通过聚合建筑物理属性（如类型、年代、面积）与年度能源消费记录（涵盖电力、燃气等载体），形成结构化档案。数据采集遵循法国政府开放许可协议（Licence Ouverte 2.0），确保来源合法性与可追溯性，为空建筑能耗诊断与区域级能效改造规划提供基础支撑。

特点

该数据集的核心特点在于其高度的地域聚焦性与诊断功能性。它专门针对法兰西岛这一人口密集、建筑类型多样性突出的都会区域，将建筑分为住宅与第三产业两大类别，并关联其能源消费模式。数据不仅呈现静态的物理构成（如建筑年龄、结构材料），更动态耦合能耗指标，使研究者得以识别高能耗建筑集群与能效薄弱环节。其设计初衷服务于政策制定者与规划机构，通过可视化展示能耗分布，助力本地化决策与节能改造项目的规模化推进。

使用方法

使用该数据集时，用户可直接通过data.gouv.fr页面访问原始数据文件，或利用BATISTATO在线交互工具进行可视化探索。建议用户按行政区域（如市镇、省）或建筑类别（住宅/第三产业）进行过滤，以精确提取特定范围内的统计信息。对于深度分析，可下载结构化表格（如CSV格式）并结合地理信息系统（GIS）软件，将能耗数据叠加至建筑空间分布图上，从而量化区域能效差异。此外，数据集的开放许可允许自由复制与再分发，适用于学术研究、政府报告及能源咨询项目中的二次建模。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国法兰西岛大区环境、规划与住房局（DRIEAT）开发，依托其研发的BATISTATO工具，聚焦于该区域内住宅与 tertiary 建筑的构成及其能源消耗特征。数据集创建于数字政府与能源转型交叉领域，核心研究问题在于通过细粒度建筑数据揭示区域能效现状，为地方决策者提供精准诊断依据，以推动建筑节能改造的规模化实施。其影响力体现在为法兰西岛大区的能源政策制定提供了数据驱动的科学基础，并成为法国开放数据运动在环境治理领域的典型应用案例。

当前挑战

数据集面临的核心挑战包括：1）解决的领域问题在于建筑能效评估中普遍存在的底层数据碎片化与统计口径不统一，导致区域级能源诊断难以精准量化；2）构建过程中需整合多源异构数据（如建筑年限、能耗账单、地理信息），并克服私有建筑数据获取的合规性与保密性限制，同时确保时间序列数据的连贯性以反映能耗动态变化。

常用场景

经典使用场景

在建筑能耗分析与城市可持续发展研究中，BATISTATO数据集以其对法兰西岛大区住宅与第三产业建筑群构成及能耗的细致刻画，成为评估区域建筑能效的核心资源。研究者利用该数据集对建筑存量进行系统性诊断，揭示不同类型建筑的热工特性与能源消费模式，从而识别出高能耗建筑集群，为制定针对性的节能改造策略提供量化依据。经典使用场景包括构建建筑能耗基准线、分析建筑年代与能耗的关联性，以及评估不同建筑类型对区域能源总需求的贡献度。

实际应用

在工程实践与地方治理层面，BATISTATO数据集充当了沟通数据科学与建筑节能决策的桥梁。地方政府与城市规划部门可据此对区内建筑进行能效标签化，识别出节能改造的优先区域与建筑类型，从而合理分配公共资源与财政补贴。房地产开发商与能源服务公司能利用其中的能耗信息评估既有建筑改造的投资回报率，并开发定制化的能源审计与围护结构升级方案。此外，该数据还直接服务于法兰西岛大区“建筑节能大规模改造”的治理目标，为监督政策实施效果、追踪能耗改善轨迹提供了可重复验证的基准数据。

衍生相关工作

基于BATISTATO数据集，学术界与工业界衍生了一系列富有影响力的研究与工具。例如，有工作将其与遥感数据结合，构建了面向街区尺度的建筑能耗空间显式模型，揭示了能耗模式在不同城市形态中的演变规律。亦有研究以此为训练数据集，开发了基于机器学习的建筑能效预测模型，实现了对个体建筑能耗的高效估算。此外，该数据驱动的信息增值产品，如交互式能耗可视化平台BATISTATO Shiny应用，已成为区域能源规划人员的核心分析工具，推动了从静态统计描述到动态决策支撑的数据资产化进程，在建筑节能知识扩散中发挥了关键作用。