劉爽，趙明亮，包姹娜，劉靜

（北京交通大學(xué)城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100044）

基于交通結(jié)構(gòu)發(fā)展情景分析的城市交通碳排放測(cè)算研究

劉爽*，趙明亮，包姹娜，劉靜

（北京交通大學(xué)城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100044）

隨著我國(guó)城市化和機(jī)動(dòng)化進(jìn)程的不斷加快,在滿足居民出行需求的同時(shí)，需要更加合理的出行結(jié)構(gòu)來(lái)促進(jìn)交通環(huán)境的改善.本文利用不同方法分析測(cè)算了城市交通碳排放現(xiàn)狀，結(jié)合低碳目標(biāo)的城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型探討了交通出行比例不變、交通出行比例優(yōu)化和交通出行比例失衡三種發(fā)展情景.分析表明，不同情景下的城市交通碳排量的平均年增長(zhǎng)率分別為13.1%、7.3%和15.3%.公共交通是交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的主要推動(dòng)力，只有在公共交通分擔(dān)率不斷上升的同時(shí)，控制并降低小汽車交通出行比例，才能降低碳排放總量的增長(zhǎng)速度.

城市交通；交通結(jié)構(gòu)；情景分析；碳排放測(cè)算

1 引言

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，全球氣候變暖和能源危機(jī)問(wèn)題給人類可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)了嚴(yán)峻的考驗(yàn).根據(jù)政府間氣候變化專門委員會(huì)報(bào)告，全球溫室氣體排放中城市交通占13.1%，是僅次于能源供應(yīng)和工業(yè)生產(chǎn)的第三大排放領(lǐng)域（IPCC，2007）.二氧化碳作為溫室氣體的重要組成部分，約占全球溫室氣體排放的77%[1].在我國(guó)，交通運(yùn)輸行業(yè)二氧化碳排放占總排放量的7.9%，其中道路運(yùn)輸占行業(yè)總排放量的79.5%.根據(jù)相關(guān)預(yù)測(cè)，全球交通運(yùn)輸行業(yè)的發(fā)展速度很難減緩，其二氧化碳排量也將持續(xù)增長(zhǎng)，中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)的二氧化碳排放量在2035年將占到總排量的13%左右[2].

交通結(jié)構(gòu)是城市交通體系中不同交通方式所承擔(dān)的交通量比重，是決定城市交通運(yùn)行效率和節(jié)能減排的關(guān)鍵因素之一，不合理的交通結(jié)構(gòu)同時(shí)也是整個(gè)城市系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的重要制約因素[3].隨著機(jī)動(dòng)化進(jìn)程不斷加快，我國(guó)許多大城市正處于交通結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型調(diào)整的關(guān)鍵時(shí)期，北京市小汽車在居民出行方式中所占比例已由2000年的23.3%上升到2013年的32.7%[4].城市交通擁堵所導(dǎo)致的機(jī)動(dòng)車行駛速度降低對(duì)城市交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的壓力越來(lái)越大.本文通過(guò)對(duì)城市交通碳排放量進(jìn)行測(cè)算，對(duì)典型城市發(fā)展進(jìn)行了交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化和發(fā)展情景分析，為制定低碳高效的交通結(jié)構(gòu)發(fā)展政策提供科學(xué)依據(jù).

2 基于交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的碳排放測(cè)算方法

2.1 碳排放測(cè)算方法

為了構(gòu)建低碳交通結(jié)構(gòu)，首先需要測(cè)算出城市交通的碳排放量，并以此作為分析未來(lái)城市交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的相關(guān)依據(jù).本文主要考慮地面公交、軌道交通、出租車、小汽車等出行方式的碳排放影響，自行車和步行交通為零排放.根據(jù)IPCC2006[5]自下而上的測(cè)算方法，城市道路交通所排放的CO2的測(cè)算方法如式（1）所示.

式中Eroad為城市道路交通二氧化碳排放量，kg；Vi,j為使用燃料j的車輛類型i的數(shù)量，輛；Di,j為車輛類型i使用燃料j某段時(shí)間內(nèi)行駛的距離，km；Ci,j為車輛類型i使用燃料j的平均消耗，L/100 km；ρj為燃料類型j的密度，kg/L；Rj為燃料類型j的缺省凈發(fā)熱值，TJ/kg；EFj為燃料類型j的二氧化碳排放因子，kg/TJ；i為車輛類型，j為燃料類型.

其中，軌道交通的碳排放參照式（2）計(jì)算[6].

式中Erail為軌道交通的二氧化碳排放量，kg；Vr為軌道交通車輛數(shù)，輛；Dr為軌道交通年均行駛里程，km；Cr為軌道交通百公里電耗量，kwh/ 100km；EFr為地鐵的碳排放系數(shù)，kg/kwh.

除了IPCC法以外，從居民出行角度考慮也可以對(duì)交通碳排放量進(jìn)行測(cè)算.可選取居民出行總量、出行結(jié)構(gòu)和不同出行方式的人均出行距離等要素來(lái)測(cè)算城市交通碳排放量，如式（3）所示.

式中Ei為第i種交通方式的碳排放量，kg；N為居民出行總量，萬(wàn)人次；Si為第i種交通方式分擔(dān)率，%；Ti為第i種交通方式人均出行距離，km；Mi為第i種交通方式每人每公里的碳排放量，kg/（per?km）.

利用這種測(cè)算方法需要注意的是，居民出行結(jié)構(gòu)一般基于出行鏈，一次出行可能由多種交通方式組成時(shí)，一般按照優(yōu)先級(jí)別確定出行的交通方式.因此，如果一次出行由軌道交通和地面公交組成，則忽略了公交出行的碳排放量，最終結(jié)果偏小；如果一次出行由軌道交通和自行車組成，則忽略了自行車出行所占比例，最終結(jié)果偏大.鑒于目前利用小汽車換乘軌道交通的比例很小，自行車和步行換乘的距離較短，所以總體來(lái)看，此法測(cè)算的碳排量偏小.

2.2 城市交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型

本文通過(guò)選取合適的交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)，以影響低碳目標(biāo)的各種因素作為約束條件，分析比較了不同交通結(jié)構(gòu)發(fā)展情景下的交通碳排放總量，作為制定城市交通發(fā)展策略的相關(guān)依據(jù).為同時(shí)滿足居民出行需求與城市環(huán)境容量，低碳經(jīng)濟(jì)下的城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)主要考慮城市交通系統(tǒng)運(yùn)輸效率最高，以及城市交通總污染物排放量最小[7].目標(biāo)函數(shù)具體表示為

式中Z為各種交通方式綜合運(yùn)輸效率，人?km；n為城市客運(yùn)交通方式種類數(shù)；Ci為第i種交通方式客運(yùn)周轉(zhuǎn)量權(quán)重；Ti為第i種交通方式所承擔(dān)的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量，人?km；EC為城市客運(yùn)交通系統(tǒng)二氧化碳排放總量，g；Mi為第i種交通方式的碳排放因子，g（/人?km）.約束條件包括居民的出行需求約束、可達(dá)性約束、交通規(guī)劃約束、交通客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與居民出行人次關(guān)系約束、交通能源消耗約束、交通土地資源消耗約束.D為居民出行需求總量，人?km；Vi為第i種交通方式平均行駛速度，km/h；t為居民平均出行預(yù)算時(shí)間，h；R為城市等效半徑，km為第i種交通方式承擔(dān)的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量下限，人?km為第i種交通方式承擔(dān)的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量上限，人?km；G為規(guī)劃年城市居民出行總量；ε為允許誤差范圍，通常取5%；ei為第i種交通方式能耗因子，MJ（/人·km）；LE為城市客運(yùn)交通系統(tǒng)分擔(dān)的能耗消耗限值，M J；hi為規(guī)劃年第i種交通方式的平均出行距離，km；li為第i種交通方式的動(dòng)態(tài)占用道路面積，m2/人；LR為規(guī)劃年的城市人均占用道路面積，m2/人.

3 基于情景分析的北京市交通碳排放測(cè)算

3.1 基礎(chǔ)年交通碳排放測(cè)算

根據(jù)資料，2013年北京市機(jī)動(dòng)車保有量為543.7萬(wàn)輛，公共汽車保有量為23 592輛，出租車保有量為67 046輛，軌道交通車輛為3 998輛.2012年底北京交通運(yùn)輸行業(yè)新能源和清潔能源車輛占比為0.13%，其中私人小汽車等社會(huì)車輛中節(jié)能環(huán)保車輛比例僅為0.01%，出租車業(yè)為1.14%，地面公交為21%，而機(jī)動(dòng)車汽柴油比例為13:1[8].選取汽油密度為0.75kg/L，柴油密度為0.89kg/L.同時(shí)，根據(jù)相關(guān)報(bào)告可得到不同交通工具的年均行駛里程[4]，不同車輛及燃料類型的百公里油耗[9]，缺省凈發(fā)熱值與碳排放因子可采用IPCC推薦數(shù)值，根據(jù)IPCC測(cè)算方法最終可得不同交通方式的碳排放量如表1所示.

表1 IPCC方法測(cè)算的交通碳排放量Table1 Carbon em ission based on the IPCCmethod

根據(jù)北京市交通發(fā)展年報(bào)[4]，2013年北京市六環(huán)內(nèi)日均出行總量達(dá)到3 099萬(wàn)人次，居民各種交通方式出行構(gòu)成中（不含步行）軌道交通、地面公交、小汽車和出租車所占比例分別為20.6%、25.4%、32.7%和6.5%，不同交通方式的人均出行距離和二氧化碳排放量[10]如表2所示.

表2 各種交通方式平均出行距離Table2 Average traveldistance ofeachtransportationmodal

從居民出行角度進(jìn)行碳排放測(cè)算，最終可得不同交通方式的碳排放量如表3所示.

表3 基礎(chǔ)出行結(jié)構(gòu)的交通碳排放量Table 3 Carbon em ission based on traffic structure

由于此法的數(shù)據(jù)來(lái)源是居民出行調(diào)查，而近期的大規(guī)模調(diào)研范圍僅限六環(huán)以內(nèi)的主要城區(qū)，所以總出行量相對(duì)較小，同時(shí)由于出行優(yōu)先級(jí)造成的影響，造成兩種方法的測(cè)算結(jié)果存在一定差異.

3.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型參數(shù)標(biāo)定

由于技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性上的差別，各種交通方式的城市資源消耗、環(huán)境影響及運(yùn)輸效率等方面都不相同，因此需要綜合考慮各種交通方式承擔(dān)的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量權(quán)重[11]，選取各種交通方式單位周轉(zhuǎn)量對(duì)運(yùn)輸效率改善的貢獻(xiàn)值如表4所示.

表4 各種交通方式客運(yùn)周轉(zhuǎn)量權(quán)重表Table 4 Weightof passenger turnover volume of different trafficmode

約束方程從交通出行和能源消耗兩個(gè)方面來(lái)確定.人口規(guī)模擴(kuò)大、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)增多、出行距離延長(zhǎng)導(dǎo)致交通出行需求持續(xù)增長(zhǎng).式（6）體現(xiàn)了居民出行總量約束，通過(guò)各種交通方式總客運(yùn)周轉(zhuǎn)量和居民出行需求總量加以量化.根據(jù)北京市交通發(fā)展年報(bào)[4]和城市總體發(fā)展規(guī)劃[12]，2013年居民平均出行距離為10.5 km，六環(huán)內(nèi)出行總量3 099萬(wàn)人次/日；到2020年，居民平均出行距離將增至11 km，按照年平均增長(zhǎng)率計(jì)算的六環(huán)內(nèi)人口達(dá)2 106.81萬(wàn)人，市區(qū)出行總量約為5 941.2萬(wàn)人次/日.

居民出行需求還應(yīng)考慮在合理時(shí)間內(nèi)能否完成一定出行距離，式（7）體現(xiàn)了可達(dá)性約束，即規(guī)劃出行距離要大于城市等效半徑.2013年北京城市等效半徑為15 km，根據(jù)相關(guān)規(guī)劃要求，2020年北京市城市居民平均出行時(shí)間為1 h.

城市總體規(guī)劃和交通專項(xiàng)規(guī)劃是城市客運(yùn)結(jié)構(gòu)發(fā)展的依據(jù)，式（8）通過(guò)不同交通方式承擔(dān)的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量體現(xiàn)了城市交通規(guī)劃約束，其上限與交通方式發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)特性及可持續(xù)發(fā)展要求相關(guān)，在城市交通一體化的理念下，其下限與各種交通方式的功能規(guī)劃和綜合利用效率相關(guān).根據(jù)《北京市“十二五”時(shí)期交通發(fā)展建設(shè)規(guī)劃》[13]，城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)發(fā)展目標(biāo)如表5所示.

表5 客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)總體發(fā)展目標(biāo)Table 5 The developmentgoals of passenger traffic structure

交通能耗是城市交通可持續(xù)發(fā)展的重要指標(biāo)，式（9）和式（10）分別體現(xiàn)了交通能源消耗約束和道路資源利用約束.各種交通方式的能源消耗因子和動(dòng)態(tài)占地面積如表6所示，通過(guò)分析城市交通活動(dòng)的能源基礎(chǔ)，相關(guān)研究認(rèn)為保證出行所需的年人均可持續(xù)發(fā)展能源消費(fèi)水平為1.1×104MJ，由于國(guó)內(nèi)能源利用率較低，本文選取為國(guó)外能源利用率的60%.2013年北京市道路面積達(dá)到9 611萬(wàn)m2，人均占用道路面積為4.5m2/人.

表6 各種交通方式的能耗因子Table 6 Energy consum ption factor of different traffic mode

3.3 基于交通結(jié)構(gòu)的碳排放情景分析

本文選取2013年為基礎(chǔ)年，2020年為規(guī)劃年，運(yùn)用低碳目標(biāo)的城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型，探討2020年客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)情景方案.根據(jù)基礎(chǔ)年出行結(jié)構(gòu)假設(shè)情景Ⅰ，即2020年交通出行結(jié)構(gòu)維持現(xiàn)狀不變；以低碳出行為目標(biāo)的交通結(jié)構(gòu)假設(shè)情景Ⅱ，即優(yōu)化交通結(jié)構(gòu)后的出行模式；從交通結(jié)構(gòu)失衡發(fā)展角度假設(shè)情景Ⅲ，即小汽車交通快速發(fā)展模式.

情景Ⅰ交通出行結(jié)構(gòu)不變.

根據(jù)北京市交通發(fā)展年報(bào)，2013年北京市居民出行方式構(gòu)成中（不含步行），軌道交通比例為20.6%，增幅明顯；地面公交比例為25.4%，有所降低；小汽車出行比例為32.7%；出租車出行比例6.5%；自行車出行比例12.1%.假設(shè)2020年各種出行方式維持現(xiàn)狀比例不變，根據(jù)式（3）可以得到2020年城市交通出行碳排放量為2 498.6萬(wàn)t.

情景Ⅱ優(yōu)化交通結(jié)構(gòu)，公共交通主導(dǎo).

結(jié)合交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果和交通發(fā)展態(tài)勢(shì)，提出以低碳為目標(biāo)的2020年出行結(jié)構(gòu)為：公共交通出行比例達(dá)到67%，其中軌道交通為45%，地面公交為22%，出租車降至4%，小汽車降至18%，自行車為11%，可得出2020城市交通出行碳排放量為1 967.8萬(wàn)t.

情景Ⅲ交通結(jié)構(gòu)失衡，小汽車無(wú)限制發(fā)展.

假設(shè)小汽車出行方式快速發(fā)展，公共交通出行比例不斷下降，各交通方式的出行比例為：公共交通出行比例降至40%，其中軌道交通為25%，地面公交車為15%；出租車為7%，自行車為15%，小汽車出行比例則達(dá)到38%，可得出2020城市交通出行碳排放量為2 698.1萬(wàn)t.

將三種發(fā)展情景下的不同交通方式碳排放量和總排放量進(jìn)行對(duì)比，如圖1所示.

圖1 不同發(fā)展情景下的碳排放對(duì)比圖Fig.1 The emissionsofdifferentdevelopmentscenarios

從整體來(lái)看，由于居民出行總量不斷增加，碳排放總量的增長(zhǎng)趨勢(shì)是明顯的，但是不同發(fā)展情景下增長(zhǎng)比例差異較大.情景Ⅰ保持出行結(jié)構(gòu)不變，公共交通出行占比不到50%，不具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位，碳排放總量在規(guī)劃年將增長(zhǎng)91.7%；情景Ⅱ通過(guò)提升主導(dǎo)地位，使公共交通出行比例達(dá)到67%，同時(shí)小汽車出行比例控制在20%以內(nèi)，碳排放總量在規(guī)劃年將增長(zhǎng)51.0%；情景Ⅲ設(shè)定了小汽車出行無(wú)限制發(fā)展模式下，規(guī)劃年的碳排放總量將為基礎(chǔ)年的2.1倍.對(duì)比來(lái)看，情景Ⅱ公共交通出行比例的不斷提升對(duì)降低碳排放量效果明顯，碳排放總量比情景Ⅰ、情景Ⅲ分別減少了21.2%和27.1%.

4 研究結(jié)論

機(jī)動(dòng)車保有量高速增長(zhǎng)和出行比例的不斷提高，加劇了機(jī)動(dòng)車排放的污染程度，需要更加合理的交通出行結(jié)構(gòu)來(lái)促進(jìn)交通環(huán)境改善.本文從不同角度出發(fā)，以北京市為例，結(jié)合低碳目標(biāo)的交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型探討了出行結(jié)構(gòu)不變、出行結(jié)構(gòu)優(yōu)化和出行結(jié)構(gòu)失衡三種發(fā)展情景，不同情景下的城市交通碳排量的平均年增長(zhǎng)率分別為13.1%、7.3%和15.3%.分析表明，由于居民出行總量的不斷增加，碳排放總量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是不同發(fā)展情景下增長(zhǎng)程度差異較大.如果不從政策引導(dǎo)上改變居民出行特性，盡管基礎(chǔ)設(shè)施達(dá)到相對(duì)先進(jìn)水平，公共交通處于相對(duì)優(yōu)勢(shì)地位，但小汽車出行比例逐步上升，整個(gè)城區(qū)的碳排放總量增長(zhǎng)依然不斷加快.

未來(lái)北京市仍將處于快速機(jī)動(dòng)化進(jìn)程中，交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化標(biāo)志應(yīng)體現(xiàn)為公共交通為主要推動(dòng)力.只有在公共交通分擔(dān)率不斷上升的同時(shí)，控制并降低小汽車交通出行比例，才能降低碳排放總量的增長(zhǎng)速度，通過(guò)綜合政策在保障居民出行需求的同時(shí)實(shí)現(xiàn)城市交通可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo).

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Carbon Em ission Calcu lation for Urban Transport Based on Scenario Analysis of Traffic Structure

LIU Shuang，ZHAOM ing-liang，BAOCha-na，LIU Jing

（MOEKey Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology,Beijing Jiaotong University, Beijing 100044,China）

A long with the accelerating process of urbanization and motorization in China,whilemeeting the travel demand,themore reasonable traffic travel structure is required to improve the traffic environment. This paper calculates and analyzes the current situation of the urban traffic carbon em issions using various methods,discussing three kinds of development situations including the invariability,optim ization and imbalance of traffic structure combined with the traffic structure optim izationmodels aim ing at low-carbon emissions.The results show that the average annual grow th rates of urban traffic carbon emissions are 13.1%、7.1%and 15.3%in different scenarios.The public transit is the main driving force for the optimization of traffic structure.Only the proportion of public transit rising constantly and the proportion of car tripsbeing controlled,can the grow th rate of the carbon em issionsbe reduced.

urban transport;traffic structure;scenario analysis;carbon em ission calculation

1009-6744（2015）03-0222-06

U268.6

A

2015-01-07

2015-03-23錄用日期：2015-04-03

國(guó)家自然科學(xué)基金(71201008)；國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（2012CB725406）.

劉爽（1980-），女，北京人，博士.＊通信作者：liushuang@bjtu.edu.cn