■ 呂雄鷹 LYU Xiongying 潘海嘯 Pan Haixiao

0 引言

上海市“十四五”發(fā)展規(guī)劃提出，要按照“產(chǎn)城融合、功能完備、職住平衡、生態(tài)宜居、交通便利”的發(fā)展要求，重點打造嘉定、青浦、松江、奉賢、南匯等五個新城。松江新城作為五大新城之一，人口和發(fā)展經(jīng)濟(jì)規(guī)模位于新城前列?！笆奈濉睍r期，是“新城發(fā)力”的重要機(jī)遇期，產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展將帶來機(jī)動車保有量的迅猛增加，郊區(qū)相對粗放的土地利用和寬大馬路，導(dǎo)致更高的汽車擁有率和更長的出行距離，郊區(qū)交通出行碳排放增長趨勢明顯高于中心城區(qū)。

為落實建設(shè)生態(tài)宜居型新城的發(fā)展目標(biāo)，減緩交通碳排放增長趨勢，以低碳交通為導(dǎo)向，通過建成環(huán)境的優(yōu)化來引導(dǎo)社區(qū)居民綠色出行，是當(dāng)下新城發(fā)展的重要著力點。本文以松江新城為例，選取不同建成年份的居住區(qū)，通過居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)分析，得出其出行特征和碳排放規(guī)律，并結(jié)合居民出行碳排放與居住區(qū)周邊建成環(huán)境指標(biāo)的相關(guān)性分析，識別影響碳排放最為顯著的建成環(huán)境要素，提出相應(yīng)的規(guī)劃發(fā)展建議，從而為上海市其他地區(qū)打造生態(tài)宜居型新城提供規(guī)劃指引。

1 居住區(qū)碳排放研究進(jìn)展

1.1 居住區(qū)碳排放影響要素研究

居住區(qū)碳排放是城市碳排放的基本組成單元，除能源、基本生活物質(zhì)外，交通碳排放是居住區(qū)碳排放的重要組成部分。朱雪梅（2014）研究廣州居住區(qū)碳排放結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，家庭能源碳排放占比最高，接近60%；其次是交通出行，占比約20%；再次是食物碳排放，占比約15%；其余水、衣物和垃圾等碳排放約占5%[1]。Santamouris 等人研究發(fā)現(xiàn)，影響家庭能源碳排放的因素主要是，家庭的收入水平，決定了居住面積、住宅年齡和樣式以及家庭使用設(shè)備類型等[2]。國內(nèi)外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，居住區(qū)碳排放主要通過住區(qū)的選址優(yōu)化、交通設(shè)施配套、綠化環(huán)境營造和建筑單體的節(jié)能改造等多種手段實現(xiàn)[3-4]。

建筑節(jié)能減碳已有許多相對成熟的技術(shù)，但影響交通出行碳排放的因素更為復(fù)雜。IBI 集團(tuán)在加拿大多倫多居住區(qū)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，交通碳排放與汽車擁有量、行駛里程、家庭收入及人口數(shù)，以及社區(qū)規(guī)劃設(shè)計、實施方式等關(guān)系密切，尤其是交通區(qū)位、社會經(jīng)濟(jì)屬性變量，比設(shè)計變量對碳排放的影響更為顯著[5]。吳婕（2013）通過對廣州居住區(qū)大樣本調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，影響居住區(qū)碳排放的因素包括社區(qū)建筑、交通、居民物質(zhì)消費(fèi)等方面，其中，影響交通碳排放的因子為交通區(qū)位、社區(qū)到CBD 的距離、1 km 范圍內(nèi)公交線路數(shù)和地鐵線路數(shù)，以及汽車保有量和人均月收入等指標(biāo)[6]。碳排放評估方法研究主要集中在多元線性回歸和因子相關(guān)分析，由于居住區(qū)碳排放的影響要素眾多，一般包括能源碳排放、物質(zhì)碳排放和交通碳排放等方面，多元線性回歸能夠很好解決兩個或兩個以上變量之間的回歸分析問題，并且能夠綜合確定各自變量對因變量的影響程度[7]。同時，結(jié)合因子自相關(guān)性分析，采用逐步篩選方式，保留主要因子、剔除次要因子和自相關(guān)影響因子，從而識別影響碳排放最為顯著的因子，為制定低碳排放的規(guī)劃策略提供量化支撐依據(jù)。碳減排措施的相關(guān)研究包括，陳飛（2009）通過模擬三種情景下上海市碳排放增長趨勢，提出上海市低碳發(fā)展策略，包括：緊湊型土地利用、鼓勵公交及慢行發(fā)展、提高燃油稅和停車費(fèi)抑制小汽車使用、加強(qiáng)新能源推廣和應(yīng)用等[8]。項宏艷（2020）通過對南京主城區(qū)典型居住區(qū)的研究提出，在外圍新建社區(qū)，鼓勵規(guī)模適中、建筑緊湊的混合開發(fā)模式；完善社區(qū)內(nèi)部交通設(shè)施，如錯峰停車、優(yōu)化自行車和步行道設(shè)施、構(gòu)建公交與自行車的換乘系統(tǒng)等；此外，加強(qiáng)綠色出行宣傳引導(dǎo)，減少非必要的通勤機(jī)動化出行等[9]?？偨Y(jié)以上研究可以發(fā)現(xiàn)，影響居住區(qū)交通出行碳排放的主要要素可以歸納為以下幾類，分別是居住區(qū)的建成環(huán)境、區(qū)位、交通和生活習(xí)慣等。為了改善居住區(qū)的碳排放，有必要根據(jù)實證調(diào)查數(shù)據(jù)，從建成環(huán)境和交通出行方面進(jìn)行深入研究。

1.2 建成環(huán)境對居住區(qū)碳排放影響研究

建成環(huán)境要素5D 包括密度（Density）、多樣性（Diversity）、設(shè)計（Design）、目的地可達(dá)性（Destination Accessibility）、到公交站點的距離（Distance to transit），建成環(huán)境是影響居民交通出行碳排放的重要因素。Globe 和Brownstone 研究發(fā)現(xiàn)，高密度開發(fā)能有效降低居住區(qū)交通碳排放，并且，這種作用在居住區(qū)周邊比在居住區(qū)內(nèi)部表現(xiàn)更為顯著[10]。黃曉燕（2015）針對廣州不同圈層三個居住小區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，社區(qū)通勤碳排放中，60%左右的碳排放量是由20%的高碳排放通勤者所產(chǎn)生。中心區(qū)和邊緣區(qū)的通勤排放不均衡性更明顯，此外，不同的出行方式、出行次數(shù)和月均收入以及人口密度，在不同街道對碳排放影響的差異性較為顯著[11]。王偉強(qiáng)（2016）以上海曹楊新村為例，結(jié)合居住區(qū)模式研究發(fā)現(xiàn)，居住密度與碳排放呈現(xiàn)非線性關(guān)系，設(shè)施多樣性與碳排放正相關(guān)，交通站點可達(dá)性與碳排放負(fù)相關(guān)，且居住區(qū)交通碳排放同時受到物質(zhì)空間和社會經(jīng)濟(jì)雙重因素作用[12]。

上述研究表明，國內(nèi)外學(xué)者對居住區(qū)碳排放的研究主要集中在相關(guān)要素指標(biāo)的建立、碳排放評估模型優(yōu)化和低碳規(guī)劃措施等方面，但受到相關(guān)數(shù)據(jù)獲取的局限，研究尺度多集中在特定類別或特定范圍內(nèi)的居住區(qū)，針對郊區(qū)新城的居住區(qū)研究較少，而且基于傳統(tǒng)居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)與開放多元數(shù)據(jù)融合分析還不夠深入。因此，本文以上海松江新城居住區(qū)為研究對象，基于居民出行調(diào)查和開源數(shù)據(jù)的融合分析，選定不同類別的居住區(qū)，識別影響各類居住區(qū)碳排放的建成環(huán)境要素，為郊區(qū)新城的低碳化發(fā)展提供更具針對性的規(guī)劃指引。

2 數(shù)據(jù)獲取與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)構(gòu)建

根據(jù)松江新城居住區(qū)的交通區(qū)位分布，分別以距離軌道站點1 km、3 km 和5 km 為圈層，并結(jié)合居住區(qū)建設(shè)年份、戶數(shù)、層數(shù)和容積率等指標(biāo)，選取松江新城內(nèi)部20 個典型居住區(qū)（圖1）。為使調(diào)查樣本更具代表性，選取的居住區(qū)涵蓋了老舊居住小區(qū)、動遷安置房、經(jīng)濟(jì)適用房、花園小區(qū)、大型居住社區(qū)等多種類別。針對選取的20 個典型居住區(qū)開展抽樣入戶調(diào)查，共完成1 051 戶，2 798 人次的出行調(diào)查，剔除異常數(shù)據(jù)，實際有效出行2 350 人次，有效樣本率為84%。以居民交通出行碳排放為因變量，分別將建成環(huán)境要素、個人家庭經(jīng)濟(jì)屬性要素和居住區(qū)類型作為自變量，各規(guī)劃控制指標(biāo)層定義見表1。建成環(huán)境5D 要素內(nèi)涵及具體測度方法見表2，以各居住區(qū)形心點為起點，測算其1 km 半徑范圍內(nèi)的建成環(huán)境要素指標(biāo)。并在原有5D要素基礎(chǔ)上，本研究還考慮了以居住區(qū)的停車配建水平作為交通需求管理要素，從而更全面地分析居民交通出行碳排放與建成環(huán)境的相關(guān)性。

2.2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

2.2.1 碳排放計算方法

居民出行碳排放是指居民在日常出行過程中所產(chǎn)生的碳排放量，龔詠喜（2013）提出，采取某種交通工具從出發(fā)到抵達(dá)目的地過程中所產(chǎn)生的CO2的排放量[13]。對于居民出行碳排放的計算通常有兩種方法，一種是根據(jù)居民所采用的交通工具燃燒燃料所產(chǎn)生的CO2排放量；另一種是通過居民所采取的出行方式和出行距離進(jìn)行計算。本文采用第二種，以居民每次采取的出行方式碳排放系數(shù)乘以居民的出行距離，來計算居民的單次出行碳排放量，然后累加到全天的出行次數(shù)及不同次數(shù)下采取的對應(yīng)出行方式和出行距離，匯總后即得到居民的日排放量，計算公式如下：

式中，Ec，j為居民使用交通方式j(luò) 單次出行碳排放量（g）；Wj為交通方式j(luò) 的碳排放強(qiáng)度（g /人km）；Sj為使用交通方式j(luò) 的單次出行距離（km）。

圖1 典型居住區(qū)空間分布圖

表1 居住區(qū)居民碳排放調(diào)查指標(biāo)匯總表

表2 居住區(qū)建成環(huán)境指標(biāo)定義及測度方法匯總表

式中，EC為居民出行碳排放量（g）；ECi為居民單次出行碳排放量（g）；n為出行次數(shù)。

對于碳排放強(qiáng)度的確定，本研究通過查閱相關(guān)參考文獻(xiàn)（潘海嘯，2019；朱洪，2014）[14-15]，綜合考慮上海實際情況，采用碳排放計算因子見表3。

2.2.2 相關(guān)性分析方法

參照國內(nèi)外相關(guān)研究成果，居民出行碳排放與建成環(huán)境、居民個體家庭經(jīng)濟(jì)屬性的相關(guān)性分析，多采用多元線性回歸模型，公式如下：

式中：y為因變量，即居民出行距離；xi為自變量，即建成環(huán)境的要素、個人家庭經(jīng)濟(jì)屬性和居住區(qū)類型等變量；a0為常數(shù)項；ai為回歸系數(shù)，即各類自變量因子對居民出行距離的影響程度；u為殘差。

根據(jù)上述原理，本研究采用SPSS 24.0 軟件，首先，對建成環(huán)境的“5D”要素各因子與碳排放進(jìn)行相關(guān)性檢驗，選取相關(guān)性顯著的因子；其次，建立交通碳排放與建成環(huán)境、居民個體經(jīng)濟(jì)屬性之間的多元線性回歸分析模型；然后，比較相關(guān)性分析的R2方值及各要素的系數(shù)值來判定顯著程度及正負(fù)相關(guān)性；最后，結(jié)合碳排放影響最顯著的因子，制定低碳導(dǎo)向下的新城建成環(huán)境優(yōu)化策略。

3 居住區(qū)碳排放及建成環(huán)境相關(guān)特征

3.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

將選取的居住區(qū)按照建成年份劃分為2000年之前、2000年—2006年、2006 年之后三類，分別用A、B、C表示；同時，按照居住區(qū)層數(shù)即多層（≤6 層）、小高層（7～11 層）、高層（≥12 層）進(jìn)行分類，分別用L、M、H 表示。綜合考慮以上兩種分類方法及所選居住區(qū)類別，本次研究共分為六大類，基本代表了三個建成年代的居住區(qū)特征，即建成年代早的居住區(qū)以多層為主，年代較新的居住區(qū)以小高層和高層為主。按照居住區(qū)類型，分別統(tǒng)計居民個人及家庭經(jīng)濟(jì)屬性、交通出行特征和建成環(huán)境等連續(xù)性變量值（表4）。

表3 交通出行碳排放強(qiáng)度推薦值

由表4 可知，從人均單次碳排放來看，2006 年以后建成的多層居住區(qū)碳排放最高，且戶均車位配比也最高，同時，從圖2居民出行方式也可知，該類居住區(qū)居民小汽車出行比例高達(dá)50%。而單次交通碳排放較低的為類型三，即2000 年—2006 年間建成的高層小區(qū)，其出行方式比例中助動車達(dá)到最大值為36.7%，且其戶均車位配比相對較低，僅為0.35 輛/戶。

從圖3 和圖4 的各類型居住區(qū)居民文化程度和職業(yè)分布情況來看，總體上居住在新建小區(qū)且多為高層住宅的居民，其文化程度相對較高，職業(yè)也多以專業(yè)技術(shù)人員和行政管理人員為主，而且個體機(jī)動化出行比例也相對較高。對于類型四新建多層居住區(qū)，主要集中了部分高檔別墅區(qū)，因此，其受教育程度相對較高、個體機(jī)動車出行比例高達(dá)50%。

有別于相關(guān)研究出行碳排放“60-20”準(zhǔn)則，即社區(qū)通勤碳排放中，60%左右的碳排放量是由20%的高碳排放通勤者所產(chǎn)生，將松江新城所選的居住區(qū)全部有效調(diào)查為樣本，按單次碳排放量升序排列發(fā)現(xiàn)，碳排放總量的77.9%是由碳排放最高的前20%的居民所貢獻(xiàn)的，即更接近“80-20”準(zhǔn)則，如圖5 的洛倫茲曲線可知，其曲率越大，居住區(qū)出行碳排放不均衡性越明顯，少數(shù)高碳排放家庭貢獻(xiàn)了絕大部分碳排放總量。

3.2 相關(guān)性變量及碳排放回歸分析

首先將表4 中統(tǒng)計要素與碳排放進(jìn)行兩兩之間相關(guān)性分析，篩選出與居民出行碳排放有顯著相關(guān)的因素，通過Pearson 相關(guān)性分析結(jié)果可知，與碳排放影響顯著的因素見表5，主要包括居住區(qū)特征中的小區(qū)用地面積和建成年份，建成環(huán)境要素中的用地混合度、道路網(wǎng)密度、公交站點密度等，以及個人家庭經(jīng)濟(jì)屬性中的職業(yè)和家庭是否有車等指標(biāo)。

表4 居住區(qū)碳排放相關(guān)屬性特征調(diào)查數(shù)據(jù)表

再將碳排放作為因變量，分別建立與相關(guān)要素之間的回歸分析模型，統(tǒng)計回歸結(jié)果見表6，并分析各變量對碳排放的影響機(jī)制。

由表6 相關(guān)性回歸分析結(jié)果可知，在居住區(qū)特性要素中，居住小區(qū)規(guī)模（占地面積）與碳排放正相關(guān)，即居住小區(qū)規(guī)模越大，平均單次出行碳排放越高，這是由于居住區(qū)面積越大，居民機(jī)動化出行水平越高，從而碳排放越高。從建成年份相關(guān)性來看，由圖2 可知，建成較早的居住區(qū)居民步行和非機(jī)動車出行比例相對較高，從而人均碳排放較低。

圖2 各類型居住區(qū)居民交通出行方式分布圖

從個人及家庭經(jīng)濟(jì)屬性來看，居民碳排放與離退休、家庭有車這兩類因素高度正相關(guān)，即離退休居民時間、經(jīng)濟(jì)條件較為充裕，家庭擁有小汽車的這類居民機(jī)動車出行比例較高，從而碳排放較高。

從建成環(huán)境要素來看，居住區(qū)周邊的道路網(wǎng)密度、戶均車位配比與碳排放正相關(guān)，即道路網(wǎng)密度的提升，在某種方面是為機(jī)動車出行提供了便利；同時，戶均車位配比越高，越有利于機(jī)動車出行，從而碳排放越高，這也表示，僅僅靠提高道路網(wǎng)的密度，縮小街區(qū)也并不能促進(jìn)生態(tài)、低碳的發(fā)展。此外，用地混合度和公交站點密度與碳排放負(fù)相關(guān)，即適度提升居住區(qū)周邊的用地混合度，以及進(jìn)一步提升公交站點密度，有利于居民就近解決日常出行需求，并有利于提高公交出行比例，從而降低居民碳排放。

圖3 各類型居住區(qū)居民文化程度分布圖

圖4 各類型居住區(qū)居民職業(yè)分布圖

圖5 松江新城居民出行碳排放洛倫茲曲線圖

表5 與碳排放相關(guān)的因素Pearson 相關(guān)性參數(shù)匯總表

3.3 其他變量影響結(jié)果分析

除表6 中與碳排放線性顯著相關(guān)的要素外，對于其余相關(guān)性不顯著的建成環(huán)境要素，分別建立與碳排放的柱狀曲線分析見圖6。

圖6 碳排放與其他非線性相關(guān)要素的相關(guān)性分析圖

表6 碳排放相關(guān)因素回歸系數(shù)匯總表

對于居住區(qū)人口密度，總體上呈現(xiàn)人口密度越高，即居民居住越集中，出行碳排放越低。但對于類型二即建成年份在2000 年—2006 年間的多層居住區(qū)，其居住人口密度低于類型五和類型六等2006 年后建成的中高層居住區(qū)，而類型二居住區(qū)的人均碳排放密度依然相對較低。從圖2可知，與類型五和類型六相比，類型二居民的小汽車出行比例相當(dāng)，但公交車出行比例相對較高，人均碳排放也較低。

對于居住小區(qū)的平均容積率，其值越高人均碳排放越低。但對于建成年份較新、且容積率較低的居住區(qū)，如類型五，人均碳排放相對較高。這是由于部分居住小區(qū)為低層的別墅區(qū)，居住人口密度和容積率相對較低，機(jī)動化出行比例高。因此，不能簡單追求建筑高密度、居住人口高集聚，應(yīng)實現(xiàn)緊湊型開發(fā)，并控制合理的容積率，因為過高的容積率反而會帶來高強(qiáng)度建筑材料使用和高制熱（冷）需求而導(dǎo)致高能耗。

從POI 密度與碳排放相關(guān)性可知，總體上POI 密度越高，居民日常服務(wù)設(shè)施越集中，越能就近解決日常出行需求，居民出行碳排放越低。但對于類型六，建成年份較新的高層居住區(qū)，當(dāng)其POI 密度進(jìn)一步集聚之后，人均碳排放反而增大，這是由于過度集聚的公共服務(wù)設(shè)施，反而會吸引大量不必要的交通出行，從而帶來更高的人均碳排放。

從碳排放與軌道站點距離關(guān)系可知，距離越遠(yuǎn)碳排放越高，并在距離軌道1.5 km 左右，達(dá)到人均碳排放高峰值，這是由于該距離已經(jīng)超出居民日常步行能接受的范圍，如類型四居住區(qū)居民的小汽車出行比例高達(dá)50%，人均碳排放達(dá)到最高。而從類型三開始，呈現(xiàn)斷層波動，即超過1.5 km 的居民碳排放先變小后增大趨勢。因此，對于與軌道距離超過1.5 km 以上的居住區(qū)，軌道對居住區(qū)的服務(wù)作用十分有限，應(yīng)重點優(yōu)化公交線路設(shè)計，合理規(guī)劃中運(yùn)量公交網(wǎng)絡(luò)，提供更多樣化的公共交通出行選擇，提升公交出行比例，降低居住區(qū)碳排放。

4 研究結(jié)論與建議

4.1 高碳排放居住區(qū)是交通碳排放的主體

經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，本文所選松江新城居住區(qū)前20%高碳排放量之和占總碳排放量的77.9%，即更接近“80-20”準(zhǔn)則。如何有效引導(dǎo)高碳排放的居住區(qū)居民更多地采用公共交通出行，適度降低其出行碳排放是實現(xiàn)郊區(qū)新城低碳排放的重要突破口。高碳排放居住區(qū)普遍為居住區(qū)占地面積大、建成年份較新的多層小區(qū)，人口密度和容積率也相對較低，居民出行呈現(xiàn)較高的個體機(jī)動化特征。

4.2 居住區(qū)碳排放不可忽視社會經(jīng)濟(jì)屬性作用

影響居民碳排放的兩大社會經(jīng)濟(jì)屬性要素包括居民的職業(yè)和是否有車。社會經(jīng)濟(jì)屬性存在用戶自選擇性，即特定收入人群會根據(jù)經(jīng)濟(jì)條件自發(fā)選擇適合的居住小區(qū)，如忽略該部分要素會放大建成環(huán)境的影響作用。從影響程度來看，退休居民時間和經(jīng)濟(jì)較為充裕，且與有車家庭更傾向于機(jī)動車出行有關(guān)。因此，可以通過發(fā)放老年免費(fèi)公交卡、適度提升停車收費(fèi)等經(jīng)濟(jì)手段，積極引導(dǎo)居民選擇公共交通出行。

4.3 引導(dǎo)居住區(qū)低碳出行應(yīng)同步實施建成環(huán)境優(yōu)化和交通需求管理

與碳排放正相關(guān)的建成環(huán)境要素包括：道路網(wǎng)密度和戶均車位配比，即郊區(qū)新城在適度增大地區(qū)路網(wǎng)密度的同時，應(yīng)避免傳統(tǒng)郊區(qū)化、大街區(qū)、寬馬路的格局，除采用規(guī)劃手段優(yōu)化建成環(huán)境、縮小出行距離、減少小汽車出行依賴外，還應(yīng)該同步采取交通需求管理措施，如優(yōu)化公交線路設(shè)計、合理設(shè)置機(jī)動車停車配比、適度提高停車收費(fèi)等，切實提升公交出行比例，降低不必要的個體機(jī)動化出行。

與碳排放負(fù)相關(guān)的建成環(huán)境要素包括：用地混合度和公交站點密度，即對于郊區(qū)新城新建居住區(qū)，應(yīng)合理配置居住與公共服務(wù)設(shè)施比例，并根據(jù)居住人口密度合理設(shè)置公交站點密度，實現(xiàn)公交站點300 m 范圍內(nèi)覆蓋的人口比例不低于80%，將傳統(tǒng)的公交站點面積覆蓋率指標(biāo)轉(zhuǎn)化為服務(wù)人口指標(biāo)，切實提升公共交通可達(dá)性，引導(dǎo)居民采用公交出行，有效降低居民出行碳排放。

4.4 除軌道交通外應(yīng)提供多模式網(wǎng)絡(luò)化公共交通服務(wù)

受限于建設(shè)費(fèi)用、運(yùn)行效率及客流規(guī)模等多重客觀原因，新城通常有且僅有一條軌道交通連接市區(qū)，對距離軌道站點較遠(yuǎn)的居住區(qū)服務(wù)作用十分有限。因此，一方面，應(yīng)建立干線鐵路、城際鐵路、市域（郊）鐵路和城市軌道交通等“四網(wǎng)融合”的軌道交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并重點完善新城中運(yùn)量網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)公交體系，提供多模式網(wǎng)絡(luò)化的公共交通出行選擇；另一方面，還應(yīng)加強(qiáng)遠(yuǎn)郊軌道站點的停車換乘（P+R）規(guī)劃，重點完善居住區(qū)周邊公交站點布局，并加強(qiáng)與臨近軌道站點交通接駁，進(jìn)一步拓展軌道交通服務(wù)范圍。

此外，對于居住區(qū)人口密度、容積率及POI 密度等指標(biāo)，也并非密度越大、越集聚碳排放越低，而是要適度實現(xiàn)緊湊開發(fā)。尤其是對新城內(nèi)新建居住區(qū)周邊，要合理規(guī)劃居住和就業(yè)崗位分布，規(guī)劃職住平衡、功能混合的空間結(jié)構(gòu)，讓居民在短距離內(nèi)以公交和慢行出行方式即可抵達(dá)工作崗位和日?；顒狱c。同時，應(yīng)積極推進(jìn)新城范圍內(nèi)全域貫通、綠色友好的慢行網(wǎng)絡(luò)，營造高效便捷的智能出行場景，探索共享出行、綠色出行新模式。

5 結(jié)語

本文以松江新城典型居住區(qū)為例，探討了影響居民出行碳排放的相關(guān)因素，由于數(shù)據(jù)獲取難度較大，僅選取了上海五大新城之一的松江新城，對其他新城居住區(qū)交通出行碳排放還缺乏全面的對比分析。因此，在今后相關(guān)數(shù)據(jù)可獲取的情況下，可進(jìn)一步全面分析各大新城居住區(qū)特征、個人家庭經(jīng)濟(jì)屬性和建成環(huán)境要素對居民通勤碳排放的影響，從而為上海市低碳宜居新城建設(shè)提供更具針對性和可操作性的規(guī)劃建議。