詹梨蘋(píng)，趙 銳，劉思瑤，黃 婭，田曉剛

(1. 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，成都 611756；2. 四川省生態(tài)環(huán)境科學(xué)研究院，成都 610041)

引 言

溫室氣體增加被認(rèn)為是導(dǎo)致全球變暖的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，為控制大氣中溫室氣體濃度，減緩氣候變化，碳減排已成為世界各國(guó)的共識(shí)[1]。居民生活是碳排放的重要貢獻(xiàn)源，占碳排放總量的29.7%[2-3]。社區(qū)作為居民生活的重要載體，體現(xiàn)居民生產(chǎn)生活的重要特征[4]，對(duì)其碳排放進(jìn)行核算并分析其時(shí)空分異特征，可以刻畫(huà)出碳排放貢獻(xiàn)源的變化規(guī)律，為社區(qū)節(jié)能減排政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。

大量研究已關(guān)注家庭消費(fèi)的碳排放時(shí)空分布特征。劉莉娜等[5]基于空間計(jì)量模型對(duì)中國(guó)居民生活碳排放的時(shí)空差異進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)在空間上呈現(xiàn)出東部高、西部低的態(tài)勢(shì)。Lin等[6]和Long等[7]利用排放因子法分別對(duì)中國(guó)和芬蘭的城市居民生活碳排放分別進(jìn)行核算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者家庭的碳排放存在顯著差異。Miehe 等[8]在16個(gè)國(guó)家地區(qū)之間，展開(kāi)不同家庭生活的碳排放研究，以揭示導(dǎo)致家庭碳排放區(qū)域差異性的主導(dǎo)因素。Li等[9]從社會(huì)行為意識(shí)和生活方式出發(fā)，對(duì)中國(guó)家庭碳排放進(jìn)行研究，表明住宅使用、食品消費(fèi)及交通出行是影響家庭碳排放的主要因子。但上述研究還鮮有考慮社區(qū)尺度的碳排放時(shí)空特征。本文為此，基于清單核算法，根據(jù)社區(qū)居民消費(fèi)活動(dòng)特點(diǎn)，將社區(qū)劃分為多個(gè)部門(mén)，識(shí)別出各部門(mén)主要的碳源及碳匯，核算出社區(qū)碳排放量；借助碳排放的空間可視化表達(dá)，分析社區(qū)碳排放時(shí)空分布特點(diǎn)，為推進(jìn)低碳社區(qū)建設(shè)，引導(dǎo)公眾踐行低碳消費(fèi)，積極應(yīng)對(duì)氣候變化提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

本文選擇雅安市某社區(qū)為研究案例區(qū)域，該社區(qū)地處城市新區(qū)，屬城鄉(xiāng)結(jié)合部。社區(qū)占地面積約55萬(wàn)m2，主要由4個(gè)小區(qū)，相關(guān)企事業(yè)單位(人民法院、職業(yè)技術(shù)學(xué)院和小學(xué))，以及5家酒店構(gòu)成，如圖1所示。本文參考《IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》[10]推薦的排放因子法，通過(guò)識(shí)別社區(qū)各碳源和碳匯，對(duì)其排放量和吸收量分別進(jìn)行核算。其中，居民、商戶(hù)及企事業(yè)單位等產(chǎn)生的碳排放分別納入建筑使用、交通工具、廢棄物處理與處置3個(gè)碳源，公共綠地是社區(qū)的主要碳匯?；贏rcGIS繪制碳排放空間分布圖；將各排放源數(shù)據(jù)導(dǎo)入空間數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與地理位置匹配，生成社區(qū)碳排放時(shí)空分布圖譜。

圖1 案例社區(qū)地理邊界Fig.1 Geographic boundary of case community

1.1 碳排放核算

溫室氣體種類(lèi)繁多，一般用碳排放當(dāng)量來(lái)表示所有溫室氣體的排放量[11-12]。根據(jù)《東京協(xié)定書(shū)》，影響氣候變化的溫室氣體主要有二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氫氟碳化物(HFCs)、氧化亞氮(N2O)、六氟化硫(SF6)以及全氟化碳(PFCs)。HFCs、SF6和PFCs主要產(chǎn)生于工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，案例社區(qū)內(nèi)不含工業(yè)企業(yè)，故本研究只考慮核算CO2、CH4及N2O的排放量。為此，社區(qū)碳排放活動(dòng)產(chǎn)生排放量測(cè)算如下：

E=∑iLi×EFi×PVp

(1)

式中，E為第i類(lèi)碳排放活動(dòng)產(chǎn)生的碳排放；Li為第i類(lèi)活動(dòng)的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)；EFi為代表第i類(lèi)活動(dòng)對(duì)應(yīng)的排放因子；PVp為第p類(lèi)溫室氣體的溫室效應(yīng)潛能值，CO2的潛能值(PV1)為1，CH4的潛能值(PV2)為28，N2O的潛能值(PV3)為265。

1.1.1 建筑使用碳排放

建筑使用的碳排放主要來(lái)自社區(qū)居民的能源消費(fèi)，包括烹飪使用的化石燃料消費(fèi)[13]，以及社區(qū)建筑的輸入電力和輸入熱力消費(fèi)[14]。

1.1.1.1 化石燃料消費(fèi)碳排放

(2)

式中:E1為社區(qū)化石燃料消費(fèi)的碳排放量(kg)；A1j為第j類(lèi)化石燃料的消費(fèi)量(kg)；LCj為第j類(lèi)化石燃料的低位發(fā)熱量(kJ/kg)；CCj為第j類(lèi)化石燃料的單位熱值含碳量(kgC/kJ)；OCj為第j類(lèi)化石燃料燃燒的碳氧化率(%)，本研究采用國(guó)家發(fā)改委推薦的推薦值，99%[15]。

1.1.1.2 輸入電力消費(fèi)碳排放

E2=A2×EF2×PV1

(3)

式中:E2為社區(qū)輸入電力消費(fèi)碳排放總量(kg)；A2為社區(qū)輸入電力消費(fèi)量(kWh)；EF2為輸入電力消費(fèi)碳排放因子(kgCO2/kWh)，本研究采用國(guó)家發(fā)改委的推薦值，0.525 7kg/kWh[16]。

1.1.1.3 輸入熱力消費(fèi)碳排放

建筑供暖主要分為集中供暖和戶(hù)內(nèi)分散供暖兩種方式，其計(jì)算公式如下：

(4)

式中，E3為社區(qū)輸入熱力消費(fèi)碳排放總量(kg)；Sj為采用第j類(lèi)供暖方式供暖的住宅面積(萬(wàn)m2)；Tj為第j類(lèi)供暖方式供暖的時(shí)間(h)；EF3j為第j類(lèi)供暖方式的碳排放強(qiáng)度(kg/(萬(wàn)m2·h))。

1.1.2 交通出行碳排放

社區(qū)居民出行使用的交通工具主要為私家車(chē)、公共交通工具和家用電動(dòng)摩托，而企事業(yè)單位使用的交通工具主要為小汽車(chē)和大型客車(chē)。依靠其燃料使用量數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，表達(dá)如下：

(5)

式中，E4為社區(qū)交通出行碳排放總量(kg)；Atj為交通工具使用的第t類(lèi)化石燃料的使用量(kg)；LCtj為第t類(lèi)化石燃料的低位發(fā)熱量(kJ/kg)，本研究采用國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)能源研究所的推薦值，43 070 kJ/kg[17]；CCtj為第t類(lèi)化石燃料的單位熱值含碳量(kgC/kJ)；OCtj為第t類(lèi)化石燃料燃燒的碳氧化率(%)，本研究采用國(guó)家發(fā)改委的推薦值，98%[15]。

1.1.3 公共綠地植被碳匯

植被碳匯的核算方法主要分生物量法和同化量法兩類(lèi)[18]。據(jù)調(diào)查，社區(qū)內(nèi)植物類(lèi)型涉及喬木、灌木和草本植物3類(lèi)，其中喬木植物為桂花、香樟、銀杏和天竺桂，灌木為紅葉檵木和南天竹，草本植物為高羊茅、麥冬和黑麥草。

社區(qū)草坪等成片、且種類(lèi)相對(duì)單一的植被，采用生物量法進(jìn)行核算：

(6)

式中，E51為社區(qū)草坪總碳匯(kg)；VS1為草坪面積(m2)；B1p為草坪中第p種草本植物的單位面積固碳量(kg/m2)；w1p為草坪中第p類(lèi)草本植物所占比例。

社區(qū)喬木和灌木林等種植較為分散且林間植株種類(lèi)較為復(fù)雜的植被，采用同化量法進(jìn)行核算：

(7)

式中，E52為社區(qū)喬木林與灌木林的總碳匯(kg)；netACjp為第p種植物單位葉面積凈同化量(kg/m2)；LAIjp為第p種植物的葉面積指數(shù)(比例)；VSj為第j類(lèi)植被類(lèi)型的面積，喬木為其葉冠地面投影面積m2。

1.1.4 廢物處理與處置碳排放

因社區(qū)內(nèi)沒(méi)有工業(yè)企業(yè)，故廢棄物處理與處置的碳排放主要由生活污水處理和生活垃圾處置貢獻(xiàn)。

(1)生活污水處理過(guò)程中主要產(chǎn)生CH4和N2O，其碳排放測(cè)算如下：

E6=E61+E62=A61×PV2+A62×PV3

(8)

式中，E6為廢水處理的碳排放總量(kg)；A61指廢水處理CH4氣體的總排放量(kg)；A62為廢水處理N2O氣體的總排放量(kg)。

(2)生活垃圾處置碳排放測(cè)算如下：

(9)

式中，E7為生活垃圾處置的碳排放總量(kg)；E7j為以第j類(lèi)方式處置的生活垃圾的碳排放總量，城市生活垃圾主要經(jīng)衛(wèi)生填埋(i=1)和焚燒(i=2)兩種方式進(jìn)行處理處置。

生活垃圾填埋主要排放CH4和N2O，其中N2O的產(chǎn)生過(guò)程和排放機(jī)理比較復(fù)雜，其排放量難以估計(jì)，本文主要考慮CH4的排放當(dāng)量：

E71=(MSWL×L0-R71)×(1-OX)×PV2

(10)

式中，MSWL為經(jīng)填埋處理的生活垃圾總量(kg)；L0為填埋場(chǎng)的甲烷產(chǎn)生潛力(kgCH4/kg)；R71為甲烷回收量(kg)，本研究采用國(guó)家發(fā)改委的推薦值，0；OX為氧化因子，國(guó)家發(fā)改委推薦值為0.1%[15]。

垃圾焚燒產(chǎn)生的碳排放測(cè)算如下：

E72=MSWI×CCW×EI×44/12×PV1

(11)

式中，MSWI為進(jìn)行焚燒處理的生活垃圾總量(kg)；CCW為生活垃圾的含碳率(%)，本研究采用國(guó)家發(fā)改委的推薦值，20%；EI為焚燒爐的燃燒效率(%)，國(guó)家發(fā)改委推薦值為95%[15]。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

社區(qū)碳排放活動(dòng)水平數(shù)據(jù)主要來(lái)自于相關(guān)部門(mén)的走訪調(diào)查，見(jiàn)下表。其中企事業(yè)單位的能源消耗數(shù)據(jù)有較詳細(xì)的記錄，而家庭住宅和商鋪缺乏相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。為此，本文采用抽樣調(diào)查對(duì)后兩者活動(dòng)水平數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，社區(qū)公共綠地面積通過(guò)遙感影像獲取，而廢棄物產(chǎn)量根據(jù)社區(qū)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行估算。社區(qū)各類(lèi)活動(dòng)的排放系數(shù)以本地化排放特征數(shù)據(jù)為主，IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南和省級(jí)溫室氣體清單編制指南提供的缺省值為輔。

表 社區(qū)碳排放活動(dòng)水平數(shù)據(jù)Tab. Community carbon emission activity level data

2 社區(qū)碳排放時(shí)空分布特征

圖2反映出2015～2017年該社區(qū)碳排放總量呈逐年上升的趨勢(shì)，分別為13 726 t、19 857 t以及25 354 t。但各排放源的貢獻(xiàn)各不相同，電力消費(fèi)貢獻(xiàn)最大，3年平均占比約41.85%，且增幅明顯。交通出行碳排放次之，3年平均占比26.59%；再者是燃?xì)庀模?年平均占比26.12%，但社區(qū)交通出行貢獻(xiàn)的碳排放增幅較天然氣消費(fèi)貢獻(xiàn)低。社區(qū)廢棄物處理處置產(chǎn)生的碳排放變化不明顯，3年平均占比約9%；公共綠地產(chǎn)生的碳匯也基本保持不變，3年平均僅抵消3.64%的碳排放。

圖2 社區(qū)2015～2017年碳排放來(lái)源結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of community carbon emission sources from 2015 to 2017

就空間而言，商鋪及住宅在2015～2017年間碳排放持續(xù)增長(zhǎng)，而企事業(yè)單位排放相對(duì)變化不大，如圖3所示。這可能與社區(qū)商鋪和住宅的使用率增長(zhǎng)相關(guān)，而三年內(nèi)社區(qū)企事業(yè)單位的規(guī)模穩(wěn)定，員工或?qū)W生數(shù)量未有巨大變化，故其碳排放量沒(méi)有明顯差異。不同類(lèi)型建筑的碳排放存在較大差異，高層住宅區(qū)(小區(qū)A和小區(qū)B)是社區(qū)單位面積碳排放強(qiáng)度最大的功能建筑，3年平均315.17 kg/m2，其次是商鋪和低層住宅區(qū)(小區(qū)C和小區(qū)D)，3年平均分別為165.25 kg/m2，107.80 kg/m2。企事業(yè)單位較住宅和商鋪排放強(qiáng)度較小，3年平均44.53 kg/m2，其中辦公樓及教學(xué)樓的碳排放強(qiáng)度較低，而食堂和宿舍碳排放強(qiáng)度較高。公共綠地固碳能力相對(duì)不足，單位碳吸收強(qiáng)度3年平均為4.05 kg/m2。

圖3 社區(qū)2015～2017年社區(qū)單位面積碳排放變化Fig.3 Change of carbon emissions per unit area in community from 2015 to 2017

就貢獻(xiàn)源而言，社區(qū)電力消費(fèi)產(chǎn)生碳排放強(qiáng)度最大。圖4顯示社區(qū)電力消費(fèi)碳排放3年內(nèi)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其中商鋪和住宅是電力消費(fèi)碳排放強(qiáng)度最大的建筑類(lèi)型，3年平均分別為79.53 kg/m2，61.78 kg/m2；其中高層住宅的碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)高于低層住宅。通過(guò)對(duì)社區(qū)家庭能源消耗進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)小區(qū)A的戶(hù)均電力使用量最大，為181.8 kWh/月，而小區(qū)C的戶(hù)均電力使用量最小，為74 kWh/月。各小區(qū)電力使用存在較大差異，出現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象，具有較大的減排空間。

圖4 社區(qū)電力使用碳排放空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of carbon emissions for electricity use in community

基于上述結(jié)果，從社區(qū)空間規(guī)劃的角度出發(fā)，因不同類(lèi)型建筑物之間碳排放存在差距，具有一定的減排空間。一方面建議控制建筑物高度和容積率，調(diào)整既有建筑能源結(jié)，增加建筑綠化面積；另一方面建議采用保溫性能墻體材料，增強(qiáng)建筑外圍保溫、隔熱作用，降低建筑采暖制冷能耗；同時(shí)引導(dǎo)居民使用節(jié)能家電，減少建筑使用碳排放[19-20]。

從居民生活減排的角度出發(fā)，本文以居民為基本單元，以城市既有社區(qū)為載體，對(duì)居民生產(chǎn)生活碳排放的時(shí)空分布特征展開(kāi)了研究。從居民生產(chǎn)生活的角度出發(fā)，其碳排放來(lái)源就包含了住宅使用、食品消費(fèi)以及交通出行等維度[8]。Heinone[21]等對(duì)居民日常生活邊界進(jìn)行劃分，包括住房、食品、服飾以及交通出行等；Li[9]等對(duì)中國(guó)居民家庭碳排展開(kāi)研究，指出除住宅使用、食品消費(fèi)外，交通出行是居民生活碳排放量主要貢獻(xiàn)源。此外，吳婕等[22]對(duì)廣州居住社區(qū)碳排放進(jìn)行評(píng)估時(shí)，分別對(duì)建筑能耗、物質(zhì)消費(fèi)及交通出行碳排放進(jìn)行核算?；谇叭搜芯炕A(chǔ)，本文認(rèn)為以社區(qū)為載體對(duì)居民生產(chǎn)生活碳排放研究，還應(yīng)充分反映居民出行碳排放情況，故將交通工具碳排放納入了總量核算。因案例社區(qū)處于城鄉(xiāng)結(jié)合部，公交可達(dá)性較低，建議完善區(qū)域交通網(wǎng)絡(luò)，投入公交和共享單車(chē)以改善公共交通出行條件。

3 結(jié) 論

本研究以雅安市某社區(qū)為例，基于IPCC清單分析，核算了該社區(qū)2015～2017年的碳排放，并通過(guò)對(duì)社區(qū)的碳排放的空間可視化表達(dá)，分析了該社區(qū)各類(lèi)碳排放貢獻(xiàn)源的空間分布特征和變化趨勢(shì)。結(jié)果表明2015～2017年案例社區(qū)單位面積的碳排放量分別為24.96 kg/m2，36.10 kg/m2和46.10 kg/m2。電力、天然氣使用是社區(qū)最主要的碳排放貢獻(xiàn)源，3年平均占比近67.97%，且二者的增幅也最為明顯。社區(qū)不同功能建筑之間的碳排放強(qiáng)度存在明顯的差距(高層住宅 > 商鋪 > 低層住宅 > 企事業(yè)單位)。

此外，本研究還存在一些不足值得進(jìn)一步研究。首先，碳排放清單的編制需要大量可靠數(shù)據(jù)為支撐，但本研究所選案例社區(qū)的碳排放活動(dòng)水平數(shù)據(jù)缺少相關(guān)記錄，部分排放因子引自相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)或指南，未采用當(dāng)?shù)氐膶?shí)測(cè)值，給社區(qū)碳排放評(píng)估加大了難度，也會(huì)給評(píng)估結(jié)果帶來(lái)一定的不確定性。此外，未進(jìn)一步分析造成家庭碳排放差異的影響因素，在未來(lái)的研究中，應(yīng)進(jìn)一步分析社區(qū)家庭、商鋪等功能組團(tuán)的碳排放影響因素，并據(jù)此建立社區(qū)碳排放評(píng)估模型。