宋 陽(yáng)， 李 莉， 鐘 蓮 （新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)械交通學(xué)院， 新疆 烏魯木齊830052）

SONG Yang, LI Li, ZHONG Lian (Mechinery and Traffic College, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China)

黨的十八大認(rèn)為生態(tài)文明建設(shè)迫在眉睫， 尤其是在清潔資源基金項(xiàng)目背景下， 烏魯木齊市于2012 年11 月獲批為國(guó)家第二批低碳試點(diǎn)城市之一， 各級(jí)政府高度重視， 嚴(yán)格按照《 烏魯木齊市低碳城市試點(diǎn)工作實(shí)施方案》 的整體要求， 積極建立工作方案， 認(rèn)真落實(shí)低碳試點(diǎn)工作， 全力推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域低碳建設(shè)。 在眾多的產(chǎn)業(yè)園區(qū)類型中， 工業(yè)園是烏魯木齊重要的園區(qū)類型之一， 所以建設(shè)工業(yè)園低碳試點(diǎn)， 是當(dāng)前推動(dòng)產(chǎn)業(yè)低碳化發(fā)展的重中之重， 物流服務(wù)的碳排放量占工業(yè)園區(qū)碳排量總量的比重比較大， 所以估算及預(yù)測(cè)出烏市工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)碳排放量對(duì)于推動(dòng)烏市工業(yè)園低碳化發(fā)展意義重大。

1 工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)碳排放估算

本文依據(jù)2013 年度的《 自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》 、 《 自治區(qū)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》 以及《 自治區(qū)物流年鑒》 等， 收集并整理了交通運(yùn)輸業(yè)、 郵政業(yè)以及倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)從2000～2011 年共12 年間的能源消費(fèi)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 根據(jù)以上基本的能源消耗數(shù)據(jù)， 利用一般碳排放估算公式， 測(cè)算出交通運(yùn)輸業(yè)和倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)2000～2011 年間12 年的碳排放量， 具體結(jié)果見(jiàn)表1。

依據(jù)國(guó)家發(fā)改委綜合運(yùn)輸研究所研究的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析， 結(jié)果顯示交通運(yùn)輸方面能源消耗比例極大， 大約為93%， 郵政業(yè)和倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)很少， 而在各種運(yùn)輸方式中工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)消耗的能源比例又在30%左右[1]， 本文通過(guò)對(duì)收集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理， 得到表1 所示的工業(yè)園區(qū)2000 年至2011 年運(yùn)輸業(yè)的能源消費(fèi)量。

2 工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)未來(lái)發(fā)展碳排放量預(yù)測(cè)

烏市工業(yè)園內(nèi)物流服務(wù)發(fā)展水平尚不成熟， 在缺乏統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的背景下， 烏市工業(yè)園物流發(fā)展受到諸多因素的影響， 市場(chǎng)變化劇烈， 因此一般的預(yù)測(cè)方法因部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失不能準(zhǔn)確反應(yīng)未來(lái)烏市工業(yè)園區(qū)內(nèi)物流服務(wù)狀況。 灰色預(yù)測(cè)方法能解決數(shù)據(jù)少、 信息不足等問(wèn)題， 完全適用于預(yù)測(cè)未來(lái)烏市工業(yè)園物流狀況。 灰色預(yù)測(cè)方法是以動(dòng)態(tài)的、 連續(xù)的、 灰色的觀點(diǎn)加工原始數(shù)據(jù)， 其預(yù)測(cè)精度非常理想[2]， 因此本文選取灰色預(yù)測(cè)方法開展工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)碳排放變動(dòng)趨勢(shì)的描述。 本文選取GM （1,1）模型對(duì)烏市工業(yè)園未來(lái)5 年的物流服務(wù)活動(dòng)碳排放量進(jìn)行估算。 該模型常用于對(duì)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)， 是常用的灰色預(yù)測(cè)模型之一[3]。

（1） GM （1,1）模型的建立

①根據(jù)原始數(shù)據(jù)列出原始數(shù)列， 并對(duì)原始數(shù)列累加， 進(jìn)而得出累加數(shù)列， 公式如下：

②通過(guò)累加生成數(shù)列得到預(yù)測(cè)模型的白化或影子形式方程：

表1 烏魯木齊交通運(yùn)輸業(yè)、 郵政業(yè)、 倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和園區(qū)運(yùn)輸能源消費(fèi)量、 碳排放量數(shù)據(jù)單位： 萬(wàn)噸、 億m3

式（3） 中a、b是待定系數(shù)。

③通過(guò)最小二乘法求出a,b的值：

原始數(shù)據(jù)列矩陣Yn和累加矩陣B（由累加生成數(shù)列構(gòu)成） 是：

④將a,b的值代入式（3） 求解微分方程， 得GM （1,1）預(yù)測(cè)模型為：

（2） 物流碳排放估算

在選擇一些原始數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)的時(shí)候， 需要合理確定采用數(shù)據(jù)的數(shù)量， 這是因?yàn)槿绻x擇的數(shù)據(jù)過(guò)多， 就會(huì)摻進(jìn)一些沒(méi)有價(jià)值的信息， 這會(huì)降低預(yù)測(cè)模型的精確度， 但是選取的數(shù)據(jù)如果較少的話， 卻會(huì)因?yàn)樾畔⒘可偈咕_度預(yù)測(cè)下降， 因此為了盡可能地提高精確度， 本文進(jìn)行構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)采用了烏市工業(yè)園運(yùn)輸業(yè)2003～2011 年的碳排放量。

①據(jù)式（1） 及式（2） 構(gòu)建原始數(shù)列和生成累加數(shù)列：

②按照式（5） 、 式（6） 和式（7） 生成矩陣B和Yn

根據(jù)式（4） ， 進(jìn)行矩陣運(yùn)算， 求得a=-0.0734,b=37.2489

④按照式（9） 生成預(yù)測(cè)值（見(jiàn)表2） ；

表2 工業(yè)園區(qū)運(yùn)輸業(yè)2003～2019 年碳排放量預(yù)測(cè)

通過(guò)估算烏魯木齊工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)中運(yùn)輸活動(dòng)近8 年的碳排放量， 分析出2012～2019 年間烏市工業(yè)園運(yùn)輸活動(dòng)碳排放量的增長(zhǎng)速度隨著運(yùn)輸需求的增長(zhǎng)， 呈現(xiàn)出快速上升的趨勢(shì)變動(dòng)， 其趨勢(shì)變化如圖1 所示。

3 結(jié) 論

工業(yè)園區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)衍生的運(yùn)輸業(yè)務(wù)是工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)主要的碳排放來(lái)源， 伴隨工業(yè)園區(qū)內(nèi)運(yùn)輸業(yè)務(wù)的增加， 烏市工業(yè)園區(qū)物流服務(wù)產(chǎn)生的碳排放量也呈現(xiàn)出逐步上升的趨勢(shì)。 烏市工業(yè)園區(qū)內(nèi)物流量的快速增長(zhǎng)勢(shì)必帶來(lái)車輛能源消耗， CO2排放量也隨之持續(xù)增長(zhǎng)， 工業(yè)園區(qū)內(nèi)的環(huán)境問(wèn)題將逐步顯現(xiàn)。 因此， 合理引導(dǎo)烏市工業(yè)園區(qū)物流發(fā)展模式， 提高車輛能源利用率，降低烏市工業(yè)園區(qū)內(nèi)單位能耗是實(shí)現(xiàn)烏市工業(yè)園區(qū)低碳、 可持續(xù)發(fā)展的有效路徑。

[1] 國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)能源研究所課題組. 中國(guó)2050 年低碳發(fā)展之路： 能源需求暨碳排放情景分析[R]. 北京： 科學(xué)出版社， 2009.

[2] 陳波， 張英. 基于灰色模型的湖北省物流需求預(yù)測(cè)[J]. 物流工程與管理， 2011(6):24-25.

[3] 趙曉芬. 灰色系統(tǒng)理論概述[J]. 吉林省教育學(xué)院學(xué)報(bào)， 2011(3):152-154.