涂 海

（重慶軌道交通集團 中國 重慶 400042）

0 文章的背景和范圍

在21世紀前半期，美國人口增長和城市化發(fā)展意味著眾多通道內的旅游市場將與現在歐洲和日本的旅游市場越來越相像。加上高速公路和機場的日益擁堵，這為鐵路運輸作為乘客城際旅行模式的再次出現創(chuàng)造了機會。另外，鐵路客運技術正在提高，速度已經比前一二十年提高很多。由于這些發(fā)展和科技趨勢，高速鐵路將有可能成為重要市場，在美國主要通道的大型城市內或之間顯現優(yōu)勢。高速鐵路似乎有可能與門對門式旅行形成競爭，并且更方便，更可靠，更舒適，為乘客在旅途中有效的利用時間提供機會。與航空和汽車相比，高速鐵路還有可能使用相對少的能源和環(huán)境影響，提供更大的通行能力。

在本文中，我們研究了高速鐵路預期能源和環(huán)境效益的一個具體方面，即對比持續(xù)依賴汽車和航空模式的城際旅行，分析二氧化碳減排潛力。我們意識到在美國建立高速鐵路系統(tǒng)需要花費數十年，所以我們將檢驗它到2050年的潛力。我們將為已被提議的高速鐵路制定規(guī)劃，并對車輛，燃料和競爭的汽車、航空模式需求水平中可能發(fā)生的改變做出說明。我們可以得出結論，在旅客運輸中，高速鐵路將有可能降低0.5%到1.1%的二氧化碳排放量。

1 2050年美國旅行推測

我們首先建立了兩種2050年旅行和車輛燃料強度的方案。這兩種估計只考慮了汽車和航空旅行，不包括其它模式。因為在高鐵范圍內乘坐城際客車和火車旅行的人數不足乘坐高鐵旅行人數的0.8%”乘客-公里數”，所以不包括它們對本研究來說只是一個很小的局限。

1.1 方案 1：“趨勢擴展”

我們對2050年條件的第一個方案，名為“趨勢擴展”，是通過預測2008年至2050年間旅行建立的。2008年（特別是2008年4月到2009年3月）被作為基準年，因為2008年大部分近期全國范圍輕型車的數據是有效的。我們的2008航空和汽車旅行數據來自不同來源。我們采用聯(lián)邦航空管理局T-100航空旅行數據庫分析2008年內部航空客運情況。關于美國城際汽車旅行的詳細數據和預測十分稀少。雖然2001年和2009年國家家庭旅行調查從全國水平報告了城際汽車旅行情況，但是他們的樣本數量太少，不足以為城市間汽車旅行情況提供可靠的估計。2009年國家家庭旅行調查數據主要來自2008年，而2001年國家家庭旅行調查的數據主要來自2001年。因為2009年國家家庭旅行調查主要是當天往返旅行的數據，缺乏多天旅行的信息，2008年汽車旅行數據加上了同年單天旅行數據和2001年多天旅行數據對2008年的推測，2001年和2008年旅行數據使用同比增長率。

通過使用對2008年所有國內航空和汽車旅行的估算，我們提取出了我們所需的在高速鐵路范圍內的數據。高速鐵路可能對非常短或非常長的旅行沒有競爭力，所以我們把旅行距離設定在100英里（單程）內，并假定大多數距離小于100英里的旅行是由主要城市外的汽車和主要城市地區(qū)內的汽車、本地鐵路和本地公共汽車服務共同提供的。同樣，我們也排除了600英里以外的旅行，因為我們假定對這個旅行距離來說，航空在時間上更有優(yōu)勢。我們把100-600英里（150-1000千米）看作是“高速鐵路范圍”。2008年航空旅行和汽車旅行分別占高速鐵路范圍的18.0%和25.8%。

然后我們排除了由于距離太遠而高速鐵路不占優(yōu)勢的城市間航空旅行。不屬于高鐵通道內聯(lián)邦鐵路管理局網絡部分的航空旅行也被排除了（見圖1）。結果，65.8%的國內航空乘客-公里數因不在高速鐵路范圍內而被排除。我們假定高速鐵路范圍內同比例的汽車旅行因為距離太近的原因也不能包含在此范圍內，汽車旅行也相應減少。這些假設是有限制性的，我們承認，在某些情況下，旅行者可能開車去附近的城市去乘坐高鐵，就像他們會開車去附近的城市乘坐飛機一樣。

圖1 特定高速鐵路通道-聯(lián)邦鐵路管理局地圖

現在我們設想，預測的2008年高速鐵路范圍內城市間國內航空和汽車旅行和2050年的高速鐵路有關聯(lián)。我們將使用聯(lián)邦航空管理局對2025年的預測推測航空旅行情況，使用美國能源情報署對2030年輕型汽車的預測推測2050年汽車旅行情況。我們將分別確定航空 （2008年到2025年2.6%）和汽車旅行（2008年到2003年1.7%）的平均復合增長率，并應用2008年航空和汽車旅行復合增長率的數據來預測2050年的旅行情況。這樣我們的預測就是聯(lián)邦航空管理局和美國能源情報署近期趨勢預測的延伸了。我們承認，在未來幾十年里一些機場將開始達到容量限制，增長率將下降，建議航空公司和機場采取措施做出回應。他們可以使用更大的飛機，改善空中交通管制，提高機場容量利用率，使用定價不同的方法來控制不同月份，不同日期，不同時間的需求，鼓勵在多機場地區(qū)交替使用機場，甚至使用高速鐵路或其他方式作為替代航空的最后一個環(huán)節(jié)。

1.2 方案 2：“綠色革命”

第二個方案來自Schipper等人的研究，他們構建了一個2050年方案，此方案中利用更高的交通工具燃料效率，低碳燃料的使用，更高的旅行成本和其他旅行需求管理來應對全球減少溫室氣體排放的倡議。我們的第一個“趨勢擴展”方案顯示了增加的航空及汽車使用，但是我們第二個“綠色革命”方案顯示，除了人均國內生產總值預計可增加60%，汽車使用會減少，航空旅行會相對穩(wěn)定。這個方案看起來好像不大可能，但是它對于檢驗高速鐵路在大力改善未來能源績效和綠色旅行流行選擇方面有著重要影響。在Schipper等人的調查中，北美的燃料耗熱率為大約50英里每加侖，三分之一的燃料是無碳氫能電池。由于上漲的油價，可能的碳排放稅和燃料電池中氫的成本，開車的成本預計比2005年要高。

在我們的第一個方案里，我們排除了65.8%的城市間航空和汽車旅行，他們不屬于聯(lián)邦鐵路管理局特定高速鐵路通道的一部分（見表1）。我們使用這兩種對未來旅行的大致全國性綜合估計作為基準，可以預測旅行會在何種程度上轉向高速鐵路，以及這種轉向將如何影響二氧化碳的排放。

表1 展示了兩種預測，用模型顯示了全部乘客-公里數和每種模型下高速鐵路范圍內乘客-公里數的份額

2 向高速鐵路轉變模式的計算

我們使用兩個方案預測到2050年可能轉向高速鐵路的航空和汽車旅行，我們從這兩個模式中預測可能轉向高速鐵路的數據。我們根據詳細的關于其它國家經驗以及美國不同組織對高鐵潛力檢驗的文獻綜述，確定了轉變模式的兩個可能層次。

2.1 轉變方案1：“美國模型”

我們轉變模式的第一層叫 “美國模型”，它是根據1997年美國關于高速鐵路潛力探究的兩個報告。1997年，聯(lián)邦鐵路局應用所謂的“轉移模型”為大量通道制作向高速鐵路轉變的模型。每一個模型都對出差旅行者和非出差旅行者在模式實用性和高速鐵路實用性兩個方面進行成對對比。通過對比實用性得知，乘坐高速鐵路的可能性增加了，被作為轉變模型。線性實用方程的自變量包括費用，旅途時間和頻率。方程的系數代表旅行者不同模式和目的（比如時間價值）下的相對值。他們分析了8個不同的區(qū)域網絡，從航空到高速鐵路的預計轉變?yōu)?0.8%到45.7%，從汽車到高速鐵路的轉變?yōu)?.7%到6.3%。這些轉變，正如我們給它們的定義，來自高速鐵路系統(tǒng)服務通道的城際旅行。第二項報告顯示了大量對高鐵客流量預測的結果。綜合考慮這些數據（取不同分析網絡加權平均值），我們的“美國模型”預測高速鐵路距離范圍內30%的美國航空旅行和4%的汽車旅行將轉向高速鐵路。因為這些轉向似乎已經根據當前或擴展的未來趨勢建模，它們可以應用到我們第一個“趨勢擴展”方案對2050年旅行的分析。

2.2 轉變方案2：“歐洲觀察”

我們轉變模式的第二個層次叫“歐洲觀察”，來自文件記錄中關于歐洲高速鐵路網建立的經驗。關于巴黎-布魯塞爾高速列車服務，Preston報告，由于新的服務，高速鐵路實施后，其占交通通道內所有旅行份額的5.5%。除此外，分別對比之前和之后的模式，我們可以推斷70%的航空旅行將轉向高速鐵路，25%的汽車旅行也會轉向高速鐵路。De Rus&Inglada研究了1992年引進馬德里-塞維利亞高速鐵路服務之前（1991年）和之后（1996年）的旅行情況。從本文看，49%的航空旅行和2.0%的汽車旅行將轉向高速鐵路。歐盟委員會報告了1983年實施巴黎-里昂高速列車服務之前 （1981年）和之后（1984年）旅行中的變化。從歐盟委員會之前和之后的模式份額來看，我們可以推斷引入的旅行中，69%的航空旅行和少于1%的輕型汽車旅行將轉向高速鐵路。Bonnafous認為它帶來了49%新巴黎-里昂高速列車旅行?？紤]到這些發(fā)現，平均這三個結果，我們的“歐洲觀察”預測高速鐵路距離范圍內60%的美國航空旅行和10%的汽車旅行將轉向高速鐵路。

我們希望通過觀察歐洲得出的系統(tǒng)轉向與我們第二個“綠色革命”方案中美國高速鐵路系統(tǒng)的轉向是一致的。因為這個方案的主要假設，比如在出發(fā)和目的城市中提高了汽車燃料效率，減少碳燃料的使用，更高的旅行陳本（特別是駕車出行），高度發(fā)達的運輸系統(tǒng)，以及為應對全球減少溫室氣體排放倡議的額外交通需求管理將在擁有高速鐵路的歐洲國家普及（除低碳燃料外）。

2.3 結果：旅行和二氧化碳排放的改變

表2 兩個方案中2050年從汽車和航空轉向高速鐵路的旅行

之前假定的轉變模型的比例將被應用到表1中對全部旅行進行預測，高速鐵路轉向結果見表2。高速鐵路范圍內的轉變是相當可觀的，但是與整體旅行乘客-公里數相比，所占得比例還是很少。因為我們的重點是轉變模式的影響，我們將不考慮在歐洲案例中非常重要的引入的旅行。

3 2050年二氧化碳排放量估算

3.1 燃料強度

向高速鐵路轉變模型中的二氧化碳減排主要根據“初始模式”和高速鐵路的預計排放量。所有“初始模式”的排放量依賴旅行的數量（乘客-公里數），車輛荷載因素（乘客-公里數/車輛-公里數），每個模式每公里每車輛的燃料使用和燃料中的碳含量。

美國電子工業(yè)聯(lián)合會的推測表明，到2030年飛機和輕型汽車的燃料強度有可能下降。對2050年“趨勢擴展”方案，我們使用了美國電子工業(yè)聯(lián)合會的汽車燃料強度數值，并用它推測相同比例下2050年的變化，認為車輛載客量水平保持穩(wěn)定（航空達到82%，輕型車1.5人/車）。2050年汽車旅行的碳強度只占2005年數值的48%。這個方案中我們并沒有改變燃料的二氧化碳含量。

“綠色革命”方案使用的關于未來車輛燃料強度的數據來自國際清潔交通委員會成員麥茲樂的一項研究。在全球，高速鐵路逐漸融入主要交通干道，這似乎與其他交通模式的科學技術也在進步保持一致，我們同等對待燃料耗熱量改善和道路燃料的脫碳。這項工作認為2050年輕型汽車的碳強度只是2005年數值的27%，很大程度上是因為高使用率的電池燃料車量將使用氫和幾乎零含量的二氧化碳。輕型車輛燃料的整體二氧化碳強度幾乎低于燃油的三分之一（在能源基礎上），汽車旅行中二氧化碳強度甚至下降到2005年數值的18%。國際清潔交通委員會預測航空旅行燃料強度將會下降到2005數值的三分之一。燃料保持不變（煤油），所以碳儲存將不足。

這些模式中（反映容量因素）旅行的能源強度（人均千克二氧化碳）也來自Meszler的數據。每個模式（人均千克二氧化碳）的碳排放見表3。

表3

還有兩種假設被用來表示“初始模式”的二氧化碳強度。第一，基于對航空能源效率的研究，高速鐵路范圍內航空旅行燃料強度比所有航空旅行多50%，因為旅行涉及高比例的攀巖和陸地項目，也因為飛機變得越來越小，每個乘客的燃料效率更低。旅行的減少相應地減少了航班的提供，而不是更小的客容量。對于高速鐵路范圍內的汽車旅行，轉變主要來自與商務和工作有關的旅行，與家庭出行相比，它的實用性更低。因此假定整體的實用率為1.1人/每車輛，或者是0.9車輛-公里數、每乘客-公里數的轉變。

3.2 高速鐵路旅行的碳強度

預測影響高速鐵路轉變模型的另一個參數是高速鐵路的碳排放強度。在本文只考慮運營。這是一個有局限性的研究，因為相對低運營頻率的系統(tǒng)中，建立和維護系統(tǒng)及火車組的二氧化碳影響和運營一樣大。

高速鐵路的排放量，火車組的實際和預測強度，用電能/座位-公里表示。我們假定乘客的重量和火車組的重量相比是微乎其微的。我們使用預測負載因素或假定負載因素來估算從座位-公里旅行轉向乘客-公里數旅行的數量。我們使用全國傳輸到終端用戶每千瓦時的平均排放量。

高速鐵路二氧化碳強度（排放量/乘客-公里數）為：

IHSR=(kWh/seat-km*MJ primary energy/kWh*CO2/unit of primary energy)/(utilization factor,%of seats)

一個火車組的強度表示為千瓦時/座位-公里。湯普森列舉了日本鐵路出版物上新干線的能源強度數值。第一條新高線（零系列）要求0.072千瓦時/座位-公里，最高時速為220公里/小時。然而近期的希望號700N要求同速度達到0.037千瓦時/座位-公里，在270公里/小時則達到0.049千瓦時/座位-公里.。因此新干線的能源強度下降了，近期的希望號700N在擁有比原新干線更高的速度的同時，只使用了50%的能源，在提高22%的速度時，能源減少32%。為了簡化，我們采用低-中范圍的數值，0.04千瓦時/座位-公里，但是也檢驗了更大范圍的電強度。因為所有的高速鐵路技術都在進步，新干線所展示的強度下降很可能會繼續(xù)下去。關于客容量，我們假定有60%的座位是滿的，但是我們也對低座位率比如33%和高座位率比如75%做了靈敏度測試。

在討論電力牽引時經常會忽視發(fā)電時二氧化碳的釋放。2007年，瑞典、法國和巴西發(fā)電時釋放的二氧化碳少于90克二氧化碳/千瓦時，因為其擁有高度的核電，水電及再生能源。然而在中國和印度，他們的高度依賴碳的電力系統(tǒng)釋放的二氧化碳為725克二氧化碳/千瓦時。美國2005年的排放量接近687克二氧化碳/千瓦時，包括在輸電和配電時的損耗。這顯示了提供1千瓦時平均終端用戶所需的總排放量（鐵路系統(tǒng)鏈）。

根據2005年發(fā)電的礦物燃料比例預測每千瓦時二氧化碳排放為685克二氧化碳/千瓦時。2050年“趨勢擴展”方案中，碳能源占50%，石油占3%，氣體占15%。我們假設電力主要能源下降5%，與歷史進程保持一致。這些參數產生547克二氧化碳/千瓦時或者低于2005年數值的20%。這與美國電子工業(yè)聯(lián)合會關于2030年最低成本化石燃料606克二氧化碳/千瓦時的預測一致，反映了高度的碳使用率，接近當今的混合。

Schipper等人推測了2050年發(fā)電產生的二氧化碳強度，他們使用了美國電子工業(yè)聯(lián)合會2030的預測。美國電子工業(yè)聯(lián)合會包括一項“一切正?！钡念A測，也就是只比現在的二氧化碳強度低一點，以及對顯著降低的二氧化碳排放的預測。根據國際能源署對此項目的投入，這離Schipper等人的研究結果已經不遠了。

我們也為“綠色革命”方案構建了一個替代物，即減少碳份額至20%，石油份額至3%，天然氣份額至10%，減少一半以上原始投入的化學燃料成分。我們可以斷定發(fā)電和輸電的損耗將下降15%，它代表了生產效率的提高和輸電配電中損耗的降低。它將2050年685克二氧化碳/千瓦時的排放量減少至188克二氧化碳/千瓦時，或者說是2005年數值的27%。美國電子工業(yè)聯(lián)合會自己的2030年低排放實例回應近期立法，預測2030的數值將為237克二氧化碳/千瓦時，與低排放實例中我們?yōu)?050年建構的數據一致。在國際能源署的預測中，最佳情況可接近250克二氧化碳/千瓦時，所以我們的兩個方案排除了電力減排中最小的改善和巨大的進展。

3.3 2050年二氧化碳排放預測模型

高速鐵路二氧化碳排放自下而上被預測為整體乘客-公里數轉向高速鐵路的產物，其需要加上預測的每乘客-公里數電力使用，預測的二氧化碳排放比例和鐵路懸鏈線提供的電力。

此研究中與高速鐵路相關的主要假設總結在表4中。高排放量和低排放量假設，在用作敏感度分析時可以被認為是不好的表現和好的表現。除非另作說明此處展示的分析中使用了中間欄的數值。

表4 關于高速鐵路碳強度的主要假設（CHSR）

4 根據向高速鐵路轉變模型的2050年二氧化碳減少的計算

輕型汽車旅行減少帶來的整體碳降低：

（1）CLDV=reduction in PKT*VKT/PKT*CO2/VKT=PKTLDV*ILDV

ILDV是表4中輕型汽車旅行的碳強度。航空旅行減少帶來的降低：

（2）CAIR=reduction in PKT*seat-km/PKT*CO2/seat-km=PKTAIR*IAIR

如果旅行者只從輕型汽車和航空旅行轉向高鐵（如前所述，忽略公交和火車旅行）

凈二氧化碳儲存為：

（3）CLDV+CAIR–CHSR

如果以前乘坐輕型汽車和飛機的占高鐵客流量的比例已知，平均乘客-公里數轉向高速鐵路對二氧化碳的影響就可以被推導。如果L是乘坐輕型汽車轉向乘坐高鐵旅行人數的比例，A是乘坐飛機轉向乘坐高鐵旅行人數的比例 （A+L=100%），影響S是每乘客-公里數平均轉變（如前所述，忽略公交和火車旅行）：

（4）S=(L*ILDV)+(A*IAIR)–IHSR

在此研究中，一個乘客-公里數轉向的影響從50克到116克二氧化碳/乘客-公里數不等。大型的范圍反映了大范圍的L和A，以及全部三個二氧化碳強度。

我們可以用上述公式推導得出兩個方案中二氧化碳排放量的變化，我們的結果見圖2。對比得知，2050年“趨勢擴展”方案中沒有高鐵的整體二氧化碳排放為2126百萬公噸，“綠色革命”方案中沒有高鐵的整體二氧化碳排放為510百萬公噸。因此，在“趨勢擴展”方案中，高鐵的引入降低了2050年總體乘客運輸部門二氧化碳排放量的0.5%，“綠色革命”為1.1%。“綠色革命”中的比例更高因為轉變更多，也因為旅行中整體二氧化碳排放比“趨勢擴展”方案要低的多。

圖2 基于航空和汽車高鐵轉變模式2050年二氧化碳排放量的變化。負數代表排放量減少，最后一條顯示了凈效應

4.1 高鐵什么時候才能減少二氧化碳排放

通過估計兩個初始模型（輕型汽車和飛機）和目的模型（高鐵）的旅行水平和排放強度，我們已經預測了國家高鐵系統(tǒng)實施后每年減少的二氧化碳排放量。因為所有的參數都是對未來的估計，因此存在不同程度的不確定性。規(guī)劃者要面對的，也是任何方法中的缺點，是明確識別這些不確定因素。

在我們的“趨勢擴展”方案中（基于美國的轉變模型），2050年向高鐵的轉向減少了10.5百萬公噸的二氧化碳排放，一部分是因為航空和汽車旅行中二氧化碳強度的降低。在“綠色革命”方案中，“歐洲觀察”中轉向高鐵節(jié)約了5.7百萬公噸的二氧化碳排放。在兩個方案中了，航空旅行減少的二氧化碳更多。這不是因為從航空轉向高鐵的乘客-公里數旅行者比汽車更多（事實上，他們十分相似，見表二最后一欄），而是因為在兩個方案中，2050年航空的二氧化碳排放量每乘客-公里數比汽車更大?！摆厔輸U展”方案的減排力度更大，主要是因為在這個方案中，航空和汽車的未來能源強度更大，盡管在“趨勢擴展”方案轉向高鐵的乘客-公里數減少了37%。

4.2 不同轉變模式結合的影響

我們用模型（關于排放）對總體旅行進行了兩種預測，兩種對向高鐵轉變的預測。在這點上，我們將“美國的轉變模型”和我們的“趨勢擴展”旅行預測組成一對，把“歐洲觀察”和我們的“綠色革命”旅行預測組成一對，因為每組配對中的假設都在很大程度上類似。例如，“綠色革命”資源假設了更高的燃料價格，有力的運輸和土地使用政策，這也是對當今美國政策支持下高鐵的贊成。然而，即使現今的城際旅行趨勢延伸到2050年，我們也可能會看到與歐洲經驗類似的向高鐵的轉變（可能是由于嚴密的土地使用或者是與其他模式相比低成本的高鐵旅行）。

在這個變化中，二氧化碳減排迅速漲至23.4百萬公噸(與原來的10.5百萬公噸相比)。另一方面，“基于美國的轉變模型”太高，可能是由于建模過程中的樂觀偏向，這是鐵路系統(tǒng)需求建模的一個普遍特點。在所有美國的研究分析中，從航空和汽車向個體區(qū)域高鐵網絡轉變的最小值分別為佛羅里達高速鐵路的0.7%和東北走廊高速鐵路的21%。如果我們把這些轉變模式中的下限值應用到“趨勢擴展”旅行預測，我們的二氧化碳減排將降至4.7百萬公噸。

同樣，我們把“美國的轉變模型”應用到“綠色革命”旅行預測，二氧化碳減排將降至2.8百萬公噸。應用更小的轉變模式下限值，二氧化碳減排將降至2.0百萬公噸，這是所有變換里最小的。這些大的波動顯示了轉變模式的預測對高速鐵路二氧化碳減排潛力有多關鍵。

還有一個重要的問題要注意，就是整體二氧化碳排放實際上不是因為這些方案排列中的任何一個而增長。

5 關鍵敏感度和高速鐵路“IFS”

我們進行了一項敏感度分析，我們改變了兩個方案中的一個或多個參數，報告整體二氧化碳減排的變化百分比，用來理解每個參數的重要性和影響。結果顯示在表5。

表5 方案假設改變結果的靈敏度的總結

5.1 電力生產的二氧化碳排放

在此研究中，我們使用了全國平均值。如果高鐵系統(tǒng)使用自有自產的電力，系統(tǒng)使用的排放數據將正如日本的實踐。如果估計一個地區(qū)高鐵系統(tǒng)的二氧化碳強度，比如加利福尼亞或佛羅里達，將使用反映高鐵運營時區(qū)域貿易的二氧化碳強度或邊際千瓦時，但是分別分析這些區(qū)域不在本研究范疇之內。

如果2050年美國使用更高強度的碳用于電力產生 （見表4），“趨勢擴展”方案和“綠色革命”方案中的碳減排將分別下降9%和25%。如果使用更低強度的碳，碳減排將分別上升22%和66%。

5.2 火車組效率和能源強度變化（千瓦時/座位-公里）

我們的預測使用了平均能源強度即0.04千瓦時/座位-公里，稍稍高于最近的希望號。因為日本鐵路火車組已取得了技術上的進步，繼續(xù)期待高鐵電強度的下降是不合理的，特別是如果雙層火車的數量在上升。最低的電強度為0.03千瓦時/座位-公里，在“趨勢擴展”方案和“綠色革命”方案中的碳減排將分別上升9%和25%，然而如果使用更高強度的碳，即0.05千瓦時/座位-公里，碳減排將分別下降8%和23%。我們還沒有明確研究從田中等人那里得到的其他鐵路速度和瑞典的數據，瑞典數據顯示更低的速度會帶來更低的碳強度（千瓦時/座位-公里）。我們也要考慮更低的速度會是否導致更少的旅行者。

5.3 高鐵客流量系數的變化

火車客流量系數和火車組整體二氧化碳強度（克二氧化碳/座位-公里）同樣重要。日本客流量系數降至67-70%的范圍。在美國的例子中，低的客流量系數（比如說33%）和發(fā)電（現值）產生的高碳強度，與最低效率的火車組相結合（取最能源密集的Nozumi數值，0.06千瓦時/座位-公里），得出旅行碳強度將近120克/乘客-公里數，只比國內航空旅行2005的值低25%。在另一端，取75%客流量系數，低的預計發(fā)電產生的二氧化碳強度（188克二氧化碳/千瓦時）和預計的低能量強度即0.03千瓦時/乘客-公里數，得出高鐵旅行二氧化碳強度低于10克二氧化碳/乘客-公里數，也低于美國所有預測中現在可得的模型的數據。

客流量變化的影響見表5。在33%的低客流量時，“趨勢擴展”方案和“綠色革命”方案中的碳減排將分別下降28%和83%，然而在75%的高客流量時，兩種方案則分別上漲7%和20%。

從這些變量中我們可以建立一個“最差高鐵減排”的方案。結合發(fā)電產生的高二氧化碳強度，高的高鐵電強度和低的高鐵客流量，高鐵旅行二氧化碳強度將大于50克二氧化碳/乘客-公里數，但是相反在“最優(yōu)高鐵減排”方案中，只有7.5克二氧化碳/乘客-公里數（對比預測中的38克二氧化碳/乘客-公里數）?！皵U展趨勢”中的最差高鐵減排方案降低了61%的二氧化碳減排量，實際上造成“綠色革命”方案中二氧化碳增加了凈4.5百萬公噸，在最優(yōu)高鐵減排方案，二氧化碳減排分別上升27%和80%。

5.4 汽車和航空旅行敏感度

因為二氧化碳減排要依賴旅行者轉變模式的碳強度，這些模式的強度要仔細研究。在我們的綜合分析中，我們沒有通過模型計算實際出行距離，但是對三種模式使用了恒定的距離。這樣的簡化會帶來誤差。例如，舊金山和洛杉磯之間高鐵采取的路徑為710公里，汽車為610公里，航空為540公里。結果是我們過高估計了在那個通道占重要份額的航空和汽車的排放量。在其他通道，或具體的旅行中，鐵路旅行可能比汽車旅行距離更短。

分析的另一個局限性是我們沒有計算與到達高鐵站或機場有關的能源和排放量。在很大程度上，人口密集中心擁有到達高鐵站的良好的人口交通覆蓋，我們可以認為駕車者中的一大部分將采用交通或非機動車模式的交通方式到達或離開高鐵站，然而在一些更開闊的城市，汽車是運送乘客去或離開高鐵站的主要方式，就像他們去或離開機場一樣。但是在我們的綜合分析中，我們沒有明確的處理這些問題，如果要對高鐵的影響做詳細的預測，應該考慮這些方面。

5.5 其他模式的未來二氧化碳排放

我們的“綠色革命”方案預測2050年二氧化碳/車輛-公里數將為64克，比2005年的數值少了25%。美國電子工業(yè)聯(lián)合會對2050年做出預測，我們使用“趨勢擴展”方案對其推斷可知2050年輕型汽車排放量下降到只占2005年數值的一半。后一個預測將帶來更強的二氧化碳減排力度。這是因為“初始”模式二氧化碳更密集。

可能在我們的假設中我們對于乘坐高鐵的團體旅行過于保守。我們判斷轉向高鐵的汽車客流量只有1.1，因為我們推斷大多數的轉變者都是出差旅行者或是小規(guī)模的家庭。我們的原因是，對大的團體來說，從汽車轉向高鐵花費更大，例如，一個四口之家可以合開一輛車，但是卻要買四張高鐵票。然而，2050年的平均預測客流量是1.65，如果更高比例的駕車者轉向高鐵將會增加高鐵的乘客數量，但是，諷刺的是，卻顯著降低了二氧化碳排放：如果更多的采用高乘客數量車輛的旅行者轉向高鐵，更多的轉變乘客-公里數將來自更少的汽車-公里。

對于航空旅行，“綠色革命”和“趨勢擴展”基線預測預計每乘客-公里數的二氧化碳排放量下降分別為43%和33%。與綠色革命相比，對航空旅行強度使用“趨勢擴展”數值將轉向高鐵每乘客-公里數二氧化碳減排提高了大約25%。我們也可以斷定，600-965公里航程范圍的短程飛機的燃料強度比美國平均水平高50%，但是如果使用效率更高的飛機，高鐵的相對優(yōu)勢就顯著下降了。這些變化顯示了整體二氧化碳減排對向高鐵轉變的模式二氧化碳強度十分敏感。

事實上，如果航空和輕型汽車的二氧化碳強度根據我們的“綠色革命”方案下降，高鐵的二氧化碳強度會很高，因為客流量系數很低，電大多是來自煤，二氧化碳排放量可能會增加。實際上，20世紀80和90年代有很長一段時間，美國城市公交旅行平均二氧化碳強度比汽車旅行要高，因為乘坐城市汽車的乘客更少（平均在打卡前后）。很顯然，將未來高鐵的二氧化碳排放和現在旅行的二氧化碳強度對比是正確的，因為后者在降低，到2050年可能比現在更低。

5.6 邊際與平均排放和生命周期評估

本研究中我們研究了多種交通模式的平均排放量。然而，旅行者和航空公司的表現也有可能導致錯誤的假設。比如，與向高鐵轉變成比例地降低了汽車排放量，預測了平均車輛排放量。從兩點上考慮這可能是錯的。第一，有可能家里的車被另一個人開走了，甚至擁有的車數比人數少的家庭可能會選擇利用高鐵去進行城際旅行。第二，旅行者的車太小或太舊也有可能搭乘高鐵進行城際旅行，所以不在道路上的車可能是平均車輛。

對于航空旅行，我們假設減少的旅行會導致更少的飛行英里，因此旅行的減少相應地減少了排放量。歐洲經驗支持這種假設，因為由于高鐵的引進所有短途航線都被取消了或是顯著減少。這對一些OD對來說是可能的，而且會導致少量降低二氧化碳排放。

另外，在本研究中并未對旅行者去機場或高鐵站的往返路程做明確的分析。不像機場，高鐵站很可能設立在有良好交通覆蓋的市中心地區(qū)或是接近人流量大的地區(qū)，這也說明從航空轉向高鐵也會減少往返途中的排放量和長距離旅途自身的排放量。

如前所說，我們沒有對高鐵運營或施工的排放量進行生命周期評估。通道的容量有限，例如一些公路或機場，因為缺乏高鐵而導致的擴大這些通道容量的成本也同樣需要算入生命周期評估，或者，更長延期的影響也要被算進去。

5.7 高鐵的二氧化碳減排敏感度影響：哪個更重要

表5中預測的二氧化碳減排巨大差異是高鐵不確定性因素預測的一個暗示。航空和汽車旅行的二氧化碳強度，乘客轉向高鐵的程度，高鐵旅行自身的二氧化碳強度都是重要的參數。二氧化碳強度與技術參數和車輛客容量有關。我們已經改變了汽車旅行的強度、高鐵的客容量和電力強度中兩個以上因素，但是列車組和航空旅行的強度隨少于兩個因素而變化。顯然，在計算轉向高鐵模式的二氧化碳排放量影響時所有的因素都要仔細檢查。

對于那些和二氧化碳排放有關的數據，當轉向高鐵時高鐵和其他模式的低強度結果都是最高的最好的。在美國二氧化碳減排最好的模式可能不能反映與高鐵有關的最小的減排，因為轉向高鐵的模式中的二氧化碳強度也都會下降。高鐵的二氧化碳預測假定高鐵有低二氧化碳屬性，因為列車組和發(fā)電的技術進步也會同樣用來降低輕型汽車和航空旅行的排放量。

6 結論

在本文中我們展示了2050年美國客運部門對已提議的高鐵通道引起的二氧化碳影響的預測。我們發(fā)現如果現在的航空和汽車旅行趨勢持續(xù)到2050年，向高鐵轉變模式是未來美國高鐵系統(tǒng)的近期模型的平均值，二氧化碳排放將被降低10.5百萬公噸，或是2050年美國客運部門預測的排放量的0.49%。在另一套假設中汽車旅行平穩(wěn)下降，航空旅行保持穩(wěn)定，車輛燃料效率增加，燃料碳含量降低，旅行成本增加，從航空和汽車旅行轉向高鐵與歐洲經驗比例相似，我們發(fā)現二氧化碳排放將減少5.7百萬公噸。這等于比2050年客運部門二氧化碳排放量降低了1.1%。然而我們展示的推導是基于一些列假設的，他們是根據高鐵對二氧化碳減排做出的貢獻的一系列合理假設。

我們的工作也舉例說明了對使用更完善的數據來評估高鐵的需求。我們做的很多假設都是必要的，因為汽車城際旅行數據很少，且不完整，不全面。高鐵需要的經費和完善的旅行數據集（或者是每個通道/地區(qū)的數據集）的成本似乎相對不重要。這些應該擁有優(yōu)先權。它需要為和高鐵相比的模式建立更好的模型，燃料和電的碳強度也是一樣。如我們所示，在相似的假設中許多因素會隨兩個或多個因素而改變，可能會提高或降低高鐵二氧化碳排放的凈改變值。其他假設可以在通道與通道的基礎上加以完善。同樣，未來的工作需要收集更嚴謹的數據和對未來的預測，特別是火車技術、速度、客容量和電力排放等，這些都可能在美國發(fā)生重大變化。

最后，我們要強調，2050年與計劃、籌資和建設主要交通基礎設施所需的時間已不遠了。四十年也就和規(guī)劃和完成州際公路系統(tǒng)的時間一樣長。為了到2050年能夠實現本文中講述的二氧化碳減排，需要繼續(xù)以輕快的步伐規(guī)劃高速鐵路線路，在不遠的將來開始投入建設。我們再次強調，很多因素都會影響美國高鐵的成功，低的二氧化碳排放量會帶來可觀的效益，但是不是驅動因素。

原作:Andrew Kosinski,Graduate Student Researcher, GlobalMetropolitan Studies;

Lee Schipper,Project Scientist,Global Metropolitan Studies;

Elizabeth Deakin,Professor of City and Regional Planning.