المقال 04: رسم خريطة المخزون العقاري: داخل نموذج 3DStock ولماذا تقاوم المباني سهولة الإحصاء

سلسلة تبحث في أطروحة الدكتوراه "مباني المكاتب في لندن والمملكة المتحدة: التحقيق في استخدام الطاقة وتأثيرات المالك والمستأجر" (أزهري، 2025).

الخلاصة الرئيسية. قبل أن تتمكن من قياس استخدام الطاقة عبر آلاف المكاتب، عليك أن تقرر ما الذي يُعد مكتباً. يربط نموذج 3DStock سبع مجموعات بيانات عامة في صورة جيومكانية واحدة، ويكشف عن مدى عدم استقرار هذا السؤال في الواقع.

Figure

Seven public datasets, one geospatial picture

The 3DStock model is a controlled join across seven public datasets, each adding a piece the others lack, producing a Self-Contained Unit for every office in Greater London.

Ordnance Survey AddressBase Premium

Address points

OS Master Map Topography Layer

Footprints

HM Land Registry INSPIRE Polygons

Title boundaries

Environment Agency LiDAR

Heights

GIM International UK Buildings

Age, materials

VOA NDR + SMV

Activities, floor area

BEIS energy meter data

Operational layer

3DStock

Greater London

6,038 office SCUs

with energy data

Each dataset answers a different question; the engineering of the join is more than half of the methodology.

ما هو المبنى الواحد؟

امشِ في أي شارع في وسط لندن وربما يمكنك إحصاء المباني دون تفكير. واجهة، مدخل، وخط سقف: هذا مبنى واحد. حاول إجراء نفس التمرين باستخدام البيانات. تفكر مؤسسة (Ordnance Survey) من حيث نقاط العناوين. تفكر وكالة التقييم (Valuation Office Agency) من حيث المقار (Premises). يفكر السجل العقاري (Land Registry) من حيث حدود الملكية. تفكر وكالة البيئة من حيث انعكاسات تقنية (LiDAR). وتفكر وزارة الطاقة من حيث عدادات الغاز والكهرباء. يُجيب كل واحد من هؤلاء على سؤال مختلف، ولا ينطبق أي منها بدقة على الفكرة اليومية المعتادة للمبنى.

يبدو هذا كفروق دقيقة في منهجية البحث. لكنه في الواقع شرط مسبق لكل شيء آخر تقريباً في الأطروحة. بدون إجابة يمكن الدفاع عنها لسؤال "ما هو المكتب الواحد؟"، لا توجد طريقة لحساب مساحة الأرضية لكل مكتب، أو الطاقة لكل مكتب، أو حتى مجرد حساب عدد المكاتب في لندن الكبرى. صُمم نموذج 3DStock لتقديم هذه الإجابة، والقيام بذلك للمدينة بأكملها بطريقة واحدة متسقة.

سبع مجموعات بيانات، صورة جيومكانية واحدة

من الأفضل فهم نموذج 3DStock كعملية دمج (Join) مُحكمة عبر سبع مجموعات بيانات عامة. كل منها يضيف جزءاً تفتقر إليه المجموعات الأخرى.

تساهم قاعدة عناوين Ordnance Survey Address Base Premium بعناوين محددة جيومكانياً، مما يميز بين النقاط السكنية وغير السكنية. توفر الطبقة الطبوغرافية لـ OS Master Map بصمات المباني (footprints) وارتفاعات مبسطة. توفر مضلعات فهرس السجل العقاري (INSPIRE) حدود سندات الملكية، والتي تهم الملكية أكثر من الامتداد المادي. توفر بيانات LiDAR الخاصة بوكالة البيئة في المملكة المتحدة معلومات ارتفاع عالية الدقة ومحددة جيومكانياً، مما يتيح للنموذج التمييز بين مبنى من أربعة طوابق ومبنى من ستة طوابق دون الاعتماد على تقديرات أقل دقة. تضيف مجموعة بيانات المباني في المملكة المتحدة (GIM International UK Buildings) تاريخ البناء التقريبي والمواد، وكلاهما يُغذي تحليل الفئات العمرية. وتوفر قائمة التقييم غير السكنية التابعة لوكالة التقييم (NDR) وبيانات التقييم الموجزة (SMV) العناوين والأنشطة ومساحات الأرضيات للمقرات غير السكنية. وأخيراً، وفرت وزارة الأعمال والطاقة والاستراتيجية الصناعية (BEIS) بيانات سنوية لعدادات الغاز والكهرباء بموجب اتفاقية صارمة لتبادل البيانات، وهي الطبقة التشغيلية التي تحول النموذج العقاري إلى نموذج طاقة.

لا تعتبر أي من مجموعات البيانات هذه كافية بمفردها. فقائمة التقييم لا تحتوي على الارتفاع. ولا يعرف LiDAR ما هو استخدام المقر. ولا يعرف السجل العقاري أي شيء عن عدادات الطاقة. يتمثل فن نموذج 3DStock في عملية الدمج (The join)، وتمثل هندسة هذا الدمج أكثر من نصف فصل المنهجية في الأطروحة.

الوحدة المستقلة (SCU) ولماذا هي مهمة

الخطوة المفاهيمية الحاسمة هي "الوحدة المستقلة" أو (SCU - Self-Contained Unit). وحدة SCU هي أصغر مجموعة من المقار (premises) والبصمات المادية التي تشترك في حدود طاقة واحدة. في الحالات البسيطة، تكون الوحدة المستقلة عبارة عن مقر واحد داخل مبنى واحد وله عداداته الخاصة. في الحالات المعقدة، تمتد الوحدة لتشمل عدة مقار، وعدة بصمات، وعدة عدادات. يختار النموذج أصغر تجمع بحيث ينتمي كل مقر وكل بصمة وكل عداد داخل الحدود معاً، ولا يتجاوز أي مقر أو بصمة أو عداد تلك الحدود.

لماذا يُعد هذا مهماً؟ لأن التمييز الثنائي بين المباني السكنية وغير السكنية (أو بين التجارية والسكنية) ينهار بسرعة كبيرة في مدينة مثل لندن. تحتوي العديد من المباني الفعلية على طابق أرضي غير سكني (متجر، مقهى، عيادة)، وطابق علوي غير سكني (مكتب)، وشقق سكنية في الأعلى، غالباً بوجود مناطق حركة (ممرات وسلالم) مشتركة، وعدادات مشتركة، وخدمات مشتركة. السؤال عما إذا كان المبنى بأكمله متباً هو سؤال خاطئ. السؤال عن أي مجموعة فرعية من المقار والبصمات والعدادات تُشكل الجزء المكتبي هو السؤال الصحيح.

يُحقق مفهوم (SCU) ذلك، وتُظهر مخططات (Sankey) في الفصل الثالث من الأطروحة (الشكلان 3-9 و 3-12) مدى أهمية ذلك من الناحية العملية. فهناك حصة مفاجئة من مساحة الأرضيات غير السكنية في لندن الكبرى تنتمي إلى وحدات (SCUs) تمزج بين النشاط المكتبي وأنشطة غير سكنية أخرى، أو بأنشطة سكنية، بطرق لا يمكن لقائمة التقييم وحدها حلها.

Chart

Non-domestic premises floor area by CaRB2 class & activity

The flow of total floor area from all premises through broad classifications to specific activities.

Sankey diagram showing the subdivision of the non-domestic stock.

Chart

Complex relationship between premises and SCUs

Premises Floor Area (By CaRB2 Classes) mapped to SCUs Floor Area (By Dominant Activity).

Sankey diagram showing how floor area is reclassified across the energy boundary.

البيانات فوضوية: مسار التصفية

يُنتج الدمج الجيومكاني عبر سبع مجموعات بيانات على مستوى المدينة ذيلاً طويلاً من حالات الحافة (Edge cases). وتصف الأطروحة مسار التصفية (Filtering pipeline) الذي يقوم، بشكل عام، بثلاثة أشياء.

أولاً، يطابق المساحات. تعطي بيانات التقييم الموجزة لـ (VOA) مساحة أرضية مُسجلة لمعظم المقرات غير السكنية. وتُعطي بيانات (LiDAR) مع بصمات المباني تقديراً مستقلاً لمساحة الأرضية. وعندما يتطابق الاثنان بشكل وثيق، تُؤخذ وحدة (SCU) بقيمتها الظاهرية. وحينما تتباعد أرقام (SMV) و (LiDAR) بشكل حاد، يتم استبعاد الحالة باعتبارها غير جديرة بالثقة.

ثانياً، يطبق مسار التصفية اختبارات للتحقق من المنطقية فيما يتعلق بالنشاط. يتم تمييز المقرات التي يتعارض نشاطها المُدرج في قائمة التقييم بشدة مع المظهر المادي للمبنى (على سبيل المثال، فئة استخدام المستودعات في برج سكني شاهق). بعضها يُصنف بشكل صحيح ويبقى، بينما يسقط البعض الآخر.

ثالثاً، يطابق المسار عدادات الطاقة. تعتبر بيانات عدادات (BEIS) هي المُدخل التشغيلي، لكن العدادات لا تأتي بطبيعتها مرفقة باسم المبنى. وتتم المطابقة من خلال "الرقم المرجعي الفريد للعقار" (UPRN) وعبر فحوصات جيومكانية متقاطعة. وعندما تكون المطابقات ضعيفة أو غامضة، يتم إسقاط الوحدة المستقلة (SCU) من تحليل الطاقة بدلاً من المضي قدماً بتخمين.

نتيجة هذه التصفية هي عينة نظيفة تضم 6,038 وحدة مكتبية مستقلة في لندن الكبرى، وهي مجموعة البيانات التي تقف وراء كل اكتشاف كمي في الأطروحة وكل مقال تجريبي في هذه السلسلة. يُعد هذا الرقم كبيراً بالمعايير التاريخية. فقد حللت دراسة هيرميتاج وزملائه (2015)، وهي واحدة من أكبر الدراسات التجريبية السابقة حول طاقة المكاتب في المملكة المتحدة، بضع مئات من المكاتب في القطاع العام عبر شهادات عرض أداء الطاقة (DECs). أما عينة 3DStock فهي أكبر بكثير (بمقدار أسّي) وتشمل القطاع الخاص الذي تفتقده تغطية (DEC).

ما الذي لا يستطيع 3DStock رؤيته حتى الآن

النموذج قوي لكنه مقيد. ومن الجدير بالذكر أن نكون صريحين بشأن ما لا يلتقطه، لأن كل تحذير تحليلي تقريباً في بقية السلسلة يعود إلى إحدى هذه الفجوات.

يلتقط 3DStock الهندسة والموقع الجغرافي. لكنه لا يلتقط ساعات التشغيل، كفاءة المعدات، الأحمال الداخلية، كثافة الإشغال، قيم الانتقال الحراري للنسيج (U-values)، أو نقاط ضبط نظام (BMS). وهو يلتقط نشاط المقر بالمستوى الذي تسجله به قائمة التقييم، وهو تصنيف تقريبي. وهو يلتقط الملكية بشكل ضمني فقط، من خلال حقل المالك الخاضع للتقييم، وليس عبر الهياكل التنظيمية الأكثر دقة التي تُظهرها المقابلات النوعية. كما أنه يلتقط بيانات طاقة لسنة واحدة (2017)، وليس قاعدة بيانات تتبعية (Panel). وهو يلتقط منطقة لندن الكبرى، وليس كل إنجلترا وويلز، على الرغم من أن الأطروحة تختبر مدى تمثيل لندن لبقية أنحاء البلاد (المقال 11).

يعتمد "المقال 3" بشدة على هذه الفجوات ليوضح سبب تمكن نموذج الانحدار الخطي المُعتمد على 33 متغيراً من الوصول إلى معامل تحديد (R-squared) بنسبة 0.18 فقط بشأن كثافة استخدام الكهرباء (EUI). وقد اقترح جاندا وزملاؤه (2022) تمديد النموذج إلى (4DStock) من خلال إرفاق معلومات تنظيمية بكل وحدة مستقلة (SCU). ويُعد هذا هو اتجاه البحث النشط الأكثر إثارة للاهتمام لأعمال الطاقة على مستوى المخزون العقاري في المملكة المتحدة، وربما الأكثر أهمية.

لماذا تستحق هذه المنهجية الاهتمام خارج الأطروحة؟

يمتلك نهج 3DStock تطبيقات تتجاوز أبحاث الطاقة الأكاديمية بكثير. فالسلطات المحلية التي تخطط لبرامج إزالة الكربون على مستوى المنطقة تحتاج إلى نموذج عقاري يمكن الدفاع عنه. والمستثمرون الذين يكتبون وثائق التمويل الانتقالي يحتاجون إلى إحصاءات موثوقة للمباني حسب النوع، والعمر، وكثافة الطاقة. وتحتاج الجهات التنظيمية التي تدرس حدود التصنيف التشغيلي (انظر المقال 1) إلى أن تكون قادرة على القول بثقة كم هي مساحة الأرضيات، وعدد المقرات، وكمية الطاقة التي تقع فوق أو تحت أي خط معين.

يعتبر النموذج بمثابة أصل عام مبني على مجموعات بيانات عامة، لكن بناءه ليس بالأمر البسيط ويعتمد على ترتيبات تبادل البيانات التي تحتفظ بها وزارة (BEIS) وشراكة المباني الأفضل مع الباحثين. وتجادل الأطروحة، بشكل ضمني، بضرورة استدامة هذه البنية التحتية وتوسيعها. وبدونها، تصبح بقية التحليلات في السلسلة مستحيلة.

منذ الانتهاء من الأطروحة، تم توسيع نطاق نهج 3DStock ليشمل بريطانيا العظمى بالكامل في قاعدة بيانات المباني الوطنية لعام 2026 (DESNZ)، والتي ساهم فيها المؤلف. أفادت (NBD) بوجود 163,131 وحدة مكتبية مستقلة (SCUs) و 470,455 مقراً مكتبياً في جميع أنحاء البلاد، باستخدام نفس مفهوم "الوحدة المستقلة" في جوهرها. وقد أثبتت المنهجية ديمومتها وتجاوزت التطبيق الأصلي في لندن الكبرى. وتقوم NBD أيضاً بتوسيع تصنيف فئات الأنشطة ليتجاوز فئة "مكتب" الوحيدة، ليميز بين: المكتب العام، المكتب (السلطة المحلية والحكومة المركزية)، وحدات الأعمال، الاستوديوهات، واستوديوهات السينما ومراكز الكمبيوتر. هذا التصنيف الأدق هو أحد التحديثات المنهجية الأكثر فائدة لمحللي الطاقة، لأن متوسط كثافة استخدام الطاقة (EUI) يختلف اختلافاً جوهرياً عبر هذه المجموعات.

القيود

نموذج 3DStock هو نموذج تجريبي خاص بلندن الكبرى مبني من مجموعات بيانات لعام 2017. تغطية بيانات LiDAR، شهادات EPC، وبيانات عدادات BEIS غير مكتملة في بعض الأماكن. تطلبت التناقضات بين مساحات (SMV) والمساحات المشتقة من (LiDAR) عملية تصفية، والحالات المصفاة ليست عشوائية. يعتمد تصنيف المقار على فئات قائمة التقييم غير السكنية التابعة لوكالة التقييم (VOA)، وهي تصنيفات إدارية بحتة قد تُصنّف المباني متعددة الاستخدامات بشكل خاطئ. يحل مفهوم "الوحدة المستقلة" (SCU) العديد من مشاكل الإحصاء، لكنه يخلق قرارات تحديد حدود خاصة به قد يتخذها مُصممو النماذج الآخرون بشكل مختلف. تتطلب إمكانية تكرار التجربة وإعادة الإنتاج خارج بيئة البحث الأصلية، وجود اتفاقيات وصول للبيانات مع BEIS وشراكة المباني الأفضل (Better Buildings Partnership).

المراجع

• Azhari, R. (2025) London and UK Office Buildings Investigating energy use and landlord/tenant influences. Doctoral thesis (Ph.D), UCL (University College London). URL: https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10204821/
• Evans, S., Liddiard, R., and Steadman, P. (2017). 3DStock: a new kind of three-dimensional model of the building stock of England and Wales. Environment and Planning B. Available at: https://doi.org/10.1177/2399808317725161
• Evans, S., Liddiard, R., and Steadman, P. (2019). Modelling a whole building stock: domestic, non-domestic and mixed use.
• Steadman, P., Bruhns, H., and Rickaby, P. (2000). An introduction to the national non-domestic building stock database. Available at: https://doi.org/10.1068/b2680
• Taylor, S., Lowe, R., and Steadman, P. (2014). Identifying buildings and properties in non-domestic energy datasets.
• Bruhns, H. (2008). Identifying determinants of energy use in the UK non-domestic stock.
• Armitage, P., Godoy-Shimizu, D., Steemers, K., and Chenvidyakarn, T. (2015). Using Display Energy Certificates to quantify public sector office energy consumption. Available at: https://doi.org/10.1080/09613218.2014.975416
• Evans, S., Fennell, P., Humphrey, D., Liddiard, R., Oraiopoulos, A., Palmer, J., Ruyssevelt, P., Shamsi, H., Amrith, S., and Steadman, P. (2026). National Buildings Database Phase 2. Department for Energy Security and Net Zero. Available at: https://www.gov.uk/government/publications/national-buildings-database-phase-2-understanding-great-britains-buildings

اقرأ التالى

• المقال 1: مشكلة 30/85/89: لماذا يقود جزء بسيط من مكاتب لندن الغالبية العظمى من استخدامها للطاقة
• المقال 11: هل يمكن للندن أن تتحدث نيابة عن إنجلترا وويلز؟ استقراء رؤى الطاقة على مستوى المخزون العقاري

حول هذه السلسلة

هذا المقال هو جزء من سلسلة مكونة من خمسة عشر جزءاً تقوم بتكييف أطروحة الدكتوراه لعام 2025 "مباني المكاتب في لندن والمملكة المتحدة: التحقيق في استخدام الطاقة وتأثيرات المالك-المستأجر" (أزهري، 2025) لتناسب القراء من الأوساط الأكاديمية والصناعية معاً. تعتمد النتائج التجريبية على نموذج 3DStock لـ 6,038 وحدة مكتبية مستقلة (SCUs) في لندن الكبرى مع بيانات طاقة مقاسة لعام 2017، مقدمة من BEIS بموجب اتفاقية مشاركة البيانات، جنباً إلى جنب مع المعيار البيئي للعقارات لشراكة المباني الأفضل. بينما تعتمد النتائج النوعية على مقابلات شبه منظمة مع سبع منظمات عقارية كبرى في المملكة المتحدة، أُجريت أثناء إغلاق عام 2021. تم إخفاء هوية الأشخاص الذين تمت مقابلتهم ومنظماتهم حسب دورهم ونوع المنظمة. يرجى الاستشهاد بالأطروحة الأصلية للاستخدام الأكاديمي.

المؤلف. أكمل ريان أزهري درجة الدكتوراه في معهد بارتليت للبيئة والطاقة والموارد بكلية لندن الجامعية (UCL) في عام 2025، تحت إشراف البروفيسور بول رويزفيلت، والدكتورة كاثرين جاندا. وحظي البحث بدعم من مركز (EPSRC) للتدريب الدكتوراه في الطلب على الطاقة (LoLo)، ومؤسسة الأبحاث والابتكار البريطانية (UKRI) من خلال مركز الأبحاث في حلول الطلب على الطاقة (CREDS).

مقالات أخرى في السلسلة. المقال 1: مشكلة 30/85/89؛ المقال 2: لماذا لا تخبرك شهادات EPC بحجم الطاقة التي يستهلكها المبنى؛ المقال 3: ثمانية عشر بالمائة؛ المقال 4: رسم خريطة المخزون العقاري؛ المقال 5: الارتفاع والعمر ومشكلة الوقود؛ المقال 6: مشكلة الحوافز المنقسمة؛ المقال 7: عقود الإيجار الخضراء ورسوم الخدمات؛ المقال 8: من 38 إلى 73 في المائة وفورات في الطاقة؛ المقال 9: NABERS لبريطانيا؟؛ المقال 10: حان الوقت لإحالة ECG-19 للتقاعد؛ المقال 11: هل يمكن للندن أن تتحدث نيابة عن إنجلترا وويلز؟؛ المقال 12: بصمة العمل الهجين؛ المقال 13: لماذا استخدمت الانحدار الخطي بدلاً من الغابة العشوائية؛ المقال 14: الرموز البريدية العمودية؛ المقال 15: ما هو المبنى؟.