为应对日益严重的气候变化问题,2021年中国提出了力争在2030年前“碳达峰”,努力争取2060年前实现“碳中和”。建筑行业作为传统耗能行业,占全国能源消耗的比重达到了 45.8%,2019年碳排放量49.94亿吨,占全国碳排放量的50.9%,建筑行业的节能减排对实现“碳达峰”至关重要。工程规划设计阶段对建筑全生命周期的碳排放量影响巨大,本文以减少住宅建筑的碳排放量为目标,建立建筑碳排放指标体系,运用Bayes网络模型推导出设计因素之间的关联性和各设计因素对建筑碳排放的影响强度,运用BIM能耗分析平台模拟建筑设计方案的碳排放量,将结果反馈到设计中,修改设计要素的参数设置和表现形式。具体内容如下:（1）构建碳排放量指标体系。以建筑碳排放为研究对象,建立住宅建筑碳排放指标体系,对设计方案进行评价比选。运用案例分析法选取7个低碳建筑的案例,分析成功案例的低碳措施,识别出设计要素;运用文献分析法对39篇前沿研究成果统计归纳,提取设计影响因素,构建初步指标体系;运用专家问卷法,根据专家经验对设计要素进行评分,运用数据分析软件对数据进行信度和效度检验,保证数据的可靠性,根据专家经验优化指标体系,系统的识别出6个一级指标,16个指标体系二级指标,设定建筑碳排放为目标节点。（2）构建BIM模型进行能耗模拟。根据设计方案,运用BIM技术将设计要素实体化,设置建筑构件的材质和物理尺寸,通过GBS云平台对初步设计方案进行能耗模拟分析,得到年度耗电量和燃气消耗量,以此计算年度建筑碳排放,并根据当地的能源条件,提出潜在能源利用建议。（3）构建Bayes网络模型。运用风险矩阵理论,对专家评分数据进行标准化处理,使用GeNIe软件分析数据,运用专家知识初步判断设计因素之间的指向关系,关联状态栏与数据的匹配关系,对网络结构进行参数学习,构建初步网络模型。通过正向推理和逆向推理,确定设计因素之间和设计因素对目标节点的影响关系;通过网络节点敏感性分析,确定关联关系的影响强度,找出目标节点的关键影响因素。构建综合评分函数,对设计方案量化评价。（4）设计方案优化。将Bayes推理结果反馈到BIM模型中,选择保温形式、保温板材质、玻璃材质、门窗型材这四个对目标节点影响较大的设计因素,修改参数设置,再次进行能耗分析,对比两次能耗分析结果,年度碳排放量降低了22.6%,综合评分提高了 10%。本文运用基于Bayes-BIM的综合模型分析方法,在设计阶段探究降低建筑碳排放的途径,构建了综合指标模型,为后续降低建筑碳排放和设计优化研究提供了新的方法和思路。