呂 晨 ,張 哲 ,陳徐梅 ,馬 冬 ,蔡博峰 * (.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院,北京 000；.上海交通大學(xué),中英國際低碳學(xué)院,上海 0040；.交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院,北京 00084；4.中國環(huán)境科學(xué)研究院,國家環(huán)境保護(hù)機(jī)動(dòng)車污染控制與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 000；5.清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 00084)

中國于 2009年成為世界上最大的二氧化碳(CO2)排放國,交通運(yùn)輸是 CO2排放量增長最快的行業(yè)[1-2].其中,道路CO2排放對(duì)交通排放總量的貢獻(xiàn)率達(dá)到 71.7%,遠(yuǎn)超航空,鐵路和水運(yùn)等其他運(yùn)輸方式[3],且在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),人口密度高的一,二線城市道路排放占比更高[4-5].中國政府于2020年在聯(lián)合國大會(huì)承諾CO2排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值,努力爭(zhēng)取于2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和.在工業(yè)領(lǐng)域采取有力減排措施的同時(shí),發(fā)掘機(jī)動(dòng)車減排潛力,控制道路 CO2排放量增長成為降低CO2排放總量并推動(dòng)碳排放達(dá)峰的重要驅(qū)動(dòng)力.提高道路 CO2排放量的核算精度,掌握排放量的變化規(guī)律是制定有效減排措施的基礎(chǔ).

通過研究機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子,以提高道路CO2排放量評(píng)估的準(zhǔn)確性,具體方法包括基于發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)和油耗量進(jìn)行理論計(jì)算[6-10],基于宏觀排放因子模型(Computer Programme to Calculate Emissions from Road Transport, COPERT)[11-16],綜合移動(dòng)源排放模型(Motor Vehicle Emission Simulator,MOVES)[17-19],工況排放模型(International Vehicle Emission Model, IVE)[20],瞬態(tài)排放模型(Transport &Mobility Model, TREMOVE)[21]等模型結(jié)合本地化參數(shù)模擬,基于便攜式排放測(cè)試系統(tǒng)(Portable Emission Measurement System, PEMS)等移動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)測(cè)[14,22-25]以及其他研究方法[26-28].機(jī)動(dòng)車排放因子受引擎油耗速率,車輛行駛速度,路面鋪設(shè)狀況,環(huán)境溫濕度等條件的影響而動(dòng)態(tài)變化,全國不同地區(qū)由于機(jī)動(dòng)車保有量,擁堵狀況,道路通行能力,路網(wǎng)車速等條件的不同,機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子存在差異.研究人員已對(duì)北京市,西安市,深圳市等地的機(jī)動(dòng)車排放因子進(jìn)行深入研究[17,29-31],但由于研究口徑和方法的差異,對(duì)于不同省份和城市間機(jī)動(dòng)車排放因子對(duì)比的研究相對(duì)缺乏.同時(shí),交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整使居民的出行方式日益多樣化,對(duì)比不同交通工具乘客的人均 CO2排放量,倡導(dǎo)居民選擇低能耗,低排放的交通工具出行是節(jié)能減排的有效途徑.當(dāng)前研究主要集中于對(duì)單車排放因子的研究,對(duì)于機(jī)動(dòng)車單位客運(yùn),貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 CO2排放因子的研究相對(duì)匱乏.

本研究綜合考慮內(nèi)燃機(jī)車輛的直接排放和純電動(dòng)汽車的間接排放,基于本地化修正的 MOVES模型模擬機(jī)動(dòng)車在不同速度條件下的CO2排放因子,建立速度與排放因子變化規(guī)律的評(píng)估方程.結(jié)合路網(wǎng)平均車速和電網(wǎng)排放因子得到各省分車型的CO2排放因子,對(duì)比全國不同省份間機(jī)動(dòng)車排放因子的差異.同時(shí),綜合考慮客運(yùn)車輛的載客量和客座率,貨運(yùn)車輛的載重量和載貨率,建立各省單位客運(yùn),貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子數(shù)據(jù)庫,旨在為核算各省道路交通排放量提供數(shù)據(jù)支持,并根據(jù)排放因子的變化特征提出有效的道路交通減排措施.

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 車型分類

機(jī)動(dòng)車 CO2排放包括直接排放與間接排放,直接排放來自汽油,柴油等內(nèi)燃機(jī)車輛燃料燃燒產(chǎn)生的尾氣排放,間接排放來自電動(dòng)汽車消耗電能引起的排放.參考GA802-2014[32],GB1589-2016[33]和GB 7258-2017[34]標(biāo)準(zhǔn)中的車型分類原則與具體參數(shù),與MOVES模型中車型分類模塊相匹配,確定本研究的車型包括6種載客汽車與 4種載貨汽車.其中,載客汽車分為汽油,柴油,純電動(dòng)小型載客汽車,柴油,純電動(dòng)公交車和摩托車;載貨汽車分為重型,中型,輕型和微型載貨汽車,詳細(xì)的分類標(biāo)準(zhǔn)及車型參數(shù)如表1所示.

表1 車輛分類標(biāo)準(zhǔn)與車型參數(shù)Table 1 Vehicle classification standards and parameters

1.2 研究方法

MOVES模型作為新一代多功能,綜合性的機(jī)動(dòng)車排放模型,通過引入比功率(VSP)將活動(dòng)水平數(shù)據(jù)分解到各個(gè)源組,隨后將源組分布與各源組排放速率相結(jié)合,模擬機(jī)動(dòng)車在不同運(yùn)行工況下的溫室氣體排放因子.國內(nèi)外大量研究已基于 MOVES模型結(jié)合本地參數(shù)模擬目標(biāo)區(qū)域的機(jī)動(dòng)車CO2排放因子,并證明了該模型良好的可移植性和模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性.如圖1所示,運(yùn)行模型時(shí),首先創(chuàng)建運(yùn)行規(guī)范,規(guī)定模擬的區(qū)域邊界,核算目標(biāo),時(shí)間跨度,車輛類型,燃料類型,道路類型和溫室氣體類型等模擬條件.隨后,在運(yùn)行規(guī)范的基礎(chǔ)上使用參數(shù)管理面板(CDM)將默認(rèn)參數(shù)替換為中國本地化參數(shù),進(jìn)行本地化修正.基于本地化修正的MOVES模型模擬8種內(nèi)燃機(jī)車輛在不同行駛速度下的 CO2排放因子,并建立速度與排放因子變化關(guān)系的擬合方程,如公式(1～8)所示.隨后,結(jié)合各省路網(wǎng)平均車速得到分省分車型的CO2排放因子.純電動(dòng)汽車的間接 CO2排放因子根據(jù)車輛每百公里耗電量結(jié)合不同省份的電網(wǎng)CO2排放因子核算,方法如公式(9～10)所示.參考美國環(huán)保署對(duì) 56款純電動(dòng)汽車在混合工況下的能耗測(cè)試數(shù)據(jù),并調(diào)研國內(nèi)典型電動(dòng)小客車,電動(dòng)公交車的性能參數(shù),綜合選取電動(dòng)小客車和電動(dòng)公交車的耗電量分別為16和100(kW·h)/100km.

圖1 研究方法流程Fig.1 Flowchart of research methods

式中: EF為基于行駛里程的機(jī)動(dòng)車CO2排放因子,kgCO2/km;V為行駛速度,km/h;R為每百公里電耗量,(kW·h)/100km;I為電力排放因子,kgCO2/(kW·h);x為車型,其中 x1為汽油小型載客汽車,x2為柴油小型載客汽車,x3為電動(dòng)小型載客汽車,x4為柴油公交車,x5為電動(dòng)公交車,x6為摩托車,x7為重型載貨汽車,x8為中型載貨汽車,x9為輕型載貨汽車,x10為微型載貨汽車.

機(jī)動(dòng)車單位客運(yùn)周轉(zhuǎn)量CO2排放因子定義為乘客出行時(shí)每 km 人均 CO2排放量,單位貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量CO2排放因子定義為貨物運(yùn)輸時(shí)每公里每噸貨物CO2排放量.兩者不僅取決于交通工具自身的排放特性,更與實(shí)際負(fù)載率有關(guān).基于客車的額定載客量與客座率,貨車的額定載重量與載貨率計(jì)算單位客運(yùn),貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的CO2排放因子,方法如公式(11～12)所示.

式中:EN為單位客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 CO2排放因子,kgCO2/(人·km);EC 為單位貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 CO2排放因子,kgCO2/(t·km);N 為額定載客量,人;P 為實(shí)際客座率,%;C為額定載重量,t;S為實(shí)際載貨率,%.

1.3 數(shù)據(jù)來源

基于 MOVES模型在國家尺度模擬排放因子,本地化參數(shù)通過官方統(tǒng)計(jì)年鑒,數(shù)據(jù)網(wǎng)站,文獻(xiàn)資料獲取.其中,車型分類及參數(shù)如表1所示,分車型的機(jī)動(dòng)車保有量與分等級(jí)的道路長度來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒[35];車輛行駛里程來源于《道路機(jī)動(dòng)車大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》[36]提供的道路機(jī)動(dòng)車年均行駛里程參數(shù);燃料參數(shù)選取國Ⅴ排放標(biāo)準(zhǔn)下的汽油,柴油成分?jǐn)?shù)據(jù);車齡分布基于每年新注冊(cè)車輛數(shù)量與分車型的車輛存活曲線得到的車齡分布[17];氣象參數(shù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)對(duì) 2019年全國逐時(shí)溫度,濕度的統(tǒng)計(jì);速度逐時(shí)分布來自百度地圖智慧交通平臺(tái)(http://jiaotong.baidu.com/top/)對(duì)全國百余城市路網(wǎng)逐時(shí)平均速度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù).

計(jì)算分省 CO2排放因子時(shí),需考慮各省不同的路網(wǎng)平均速度與電力排放因子.如表 2所示,路網(wǎng)平均速度數(shù)據(jù)來源于2020年7月1日～2020年11月 30日間百度地圖智慧交通平臺(tái)對(duì)全國百余城市逐時(shí)路網(wǎng)速度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),并取平均值,以該省份典型城市的速度表征該省份的路網(wǎng)平均車速;各省電力排放因子參考中國區(qū)域電網(wǎng)平均CO2排放因子[37].

表2 不同省份路網(wǎng)平均車速與電網(wǎng)CO2排放因子Table 2 Average road speed and electricity CO2 emission factor in different provinces

2 結(jié)果與討論

2.1 機(jī)動(dòng)車CO2排放特性

車輛類型、燃料類型、引擎油耗速率和行駛速度是造成機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子變化的主要因素,如圖2所示,汽油、柴油機(jī)動(dòng)車(除摩托車)的CO2排放因子隨速度的升高有明顯的下降趨勢(shì).在機(jī)動(dòng)車啟動(dòng)階段(速度小于 10km/h),較高的燃料消耗速率導(dǎo)致排放因子達(dá)到最高值;隨后在低速階段(10～40km/h),排放因子的波動(dòng)幅度較大,隨速度的提升迅速下降;當(dāng)達(dá)到正常運(yùn)行階段(40～100km/h),排放因子穩(wěn)定較低水平,波動(dòng)幅度較小;最后,在高速階段(速度大于100km/h),排放因子出現(xiàn)小幅度的波動(dòng),部分車型排放因子小幅上升.同時(shí),機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子與發(fā)動(dòng)機(jī)排量,油耗速率,載運(yùn)量成正比.全國路網(wǎng)平均速度為 53.620km/h,平均電網(wǎng)排放因子為0.647kgCO2/(kW·h),在此條件下,如圖 3 所示,單車CO2排放因子由高到低分別為:柴油公交車0.880kgCO2/km,重型貨車 0.877kgCO2/km,電動(dòng)公交車0.676kgCO2/km,中型貨車0.508kgCO2/km,輕型貨車0.374kgCO2/km,柴油小客車0.227kgCO2/km,微型貨車0.216kgCO2/km,汽油小客車0.203kgCO2/km,電動(dòng)小客車0.108kgCO2/km與摩托車0.062kgCO2/km.

圖2 機(jī)動(dòng)車CO2排放因子隨行駛速度變化規(guī)律Fig.2 The variation between CO2 emission factors and speeds of vehicles

圖3 機(jī)動(dòng)車CO2排放因子與單位周轉(zhuǎn)量CO2排放因子Fig.3 CO2 emission factor and CO2 emission per turnover of different motor vehicles

機(jī)動(dòng)車單位周轉(zhuǎn)量CO2排放因子不僅取決于車輛排放特性,同時(shí)與載運(yùn)量相關(guān).如圖 3所示,對(duì)于載客汽車,摩托車,柴油小客車,汽油小客車,電動(dòng)小客車,柴油公交車和電動(dòng)公交車滿載時(shí)的單位客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 CO2排放因子分別為 0.062,0.045,0.041,0.022,0.015,0.011kgCO2/(人·km).結(jié)果發(fā)現(xiàn),摩托車由于僅限單人駕駛,人均 CO2排放量最高,公交車滿載時(shí)人均 CO2排放量最低.由于載客量較高,柴油公交車和電動(dòng)公交車的人均CO2排放量較汽油小客車相比分別降低了 63%和 73%,倡導(dǎo)公共交通,降低私家車使用頻率是降低道路交通 CO2排放量的有效途徑.同時(shí),推廣純電動(dòng)汽車是減少機(jī)動(dòng)車 CO2排放量的關(guān)鍵措施,在結(jié)合間接排放的條件下,電動(dòng)小客車的人均CO2排放量較汽油和柴油小客車分別下降了46%和 51%,電動(dòng)公交車的人均 CO2排放量較柴油公交車下降了 27%.對(duì)于貨運(yùn)車輛,微型貨車,輕型貨車,重型貨車和中型貨車滿載時(shí)的單位貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量CO2排放因子分別為 0.120,0.083,0.049,0.042kgCO2/(t·km),微型貨車受載重量的限制,單位貨運(yùn)量的CO2排放量最高,中型貨車的單位貨運(yùn)量CO2排放量最低.

2.2 分省機(jī)動(dòng)車CO2排放因子

基于 31個(gè)省份的路網(wǎng)平均速度與電網(wǎng)排放因子得到不同省份各類機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子,并與理論計(jì)算,MOVES模型,COPERTIV模型,IVE模型,TREMOVE模型,PEMS實(shí)測(cè),統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)核算和其他方法得到的CO2排放因子作比較(圖4虛線所示),驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性.

圖4 各省份不同車型CO2排放因子Fig.4 CO2 emission factors for different motor vehicles in different provinces

各城市由于人口密度,機(jī)動(dòng)車保有量,道路密度,道路等級(jí),限行措施的差異,導(dǎo)致道路通行能力不同,路網(wǎng)平均速度相應(yīng)存在差異.如圖4所示,上海,北京,重慶等一線和新一線城市人口密度高,經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng),2018年千人機(jī)動(dòng)車保有量分別為174,267,186輛/千人[38-40],均高于全國平均水平(166輛/千人[35]).較高的機(jī)動(dòng)車保有量導(dǎo)致道路相對(duì)擁堵,路網(wǎng)平均速度低于45km/h,柴油和汽油車輛的 CO2排放因子位居全國前列.以汽油小型載客汽車為例,上海,北京,重慶的CO2排放因子均為0.215kgCO2/km,較全國平均值高出 5.58%.與之相比,廣西[41],江西[42]的千人機(jī)動(dòng)車保有量分別為 104,117輛/千人,遠(yuǎn)低于全國平均水平.路網(wǎng)平均車速高于60km/h,車輛通行狀況良好,汽油小客車的CO2排放因子分別為0.194和0.190kgCO2/km,全國平均水平相比分別降低 4.43%和 6.40%.因此,在控制城市機(jī)動(dòng)車保有量的同時(shí),提升道路通行能力,降低道路擁堵狀況,從而提高機(jī)動(dòng)車行駛速度是降低道路 CO2排放量的有效途徑.電動(dòng)汽車的CO2排放量與電網(wǎng)排放因子相關(guān),如圖 4(i)和(j)所示,受區(qū)域電網(wǎng)排放因子的影響,華北,東北,華東和西北地區(qū)的電動(dòng)汽車CO2排放因子較高,華中和南方地區(qū)的排放因子較低.

2.3 分省單位周轉(zhuǎn)量CO2排放因子

根據(jù)各省機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子,結(jié)合載客汽車的最大載客量與載貨汽車的最大載重量,建立分省分車型的單位客運(yùn),貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 CO2排放因子庫,如表 3所示.將排放因子庫與一定時(shí)間尺度內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的客運(yùn)周轉(zhuǎn)量與貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量相結(jié)合,可迅速評(píng)估該區(qū)域的道路CO2排放量.

表3 分省單位周轉(zhuǎn)量CO2排放因子Table 3 CO2 emission factors per turnover in different provinces

續(xù)表3

3 結(jié)論

3.1 柴油公交車,重型貨車,電動(dòng)公交車,中型貨車,輕型貨車,柴油小客車,微型貨車,汽油小客車,電動(dòng)小客車與摩托車的全國平均 CO2排放因子分別為0.880, 0.877, 0.676, 0.508, 0.374, 0.227, 0.216, 0.203,0.108, 0.062kgCO2/km.單位客運(yùn)周轉(zhuǎn)量的CO2排放因子與交通工具類型,額定載客量和實(shí)際客座率有關(guān),在滿載條件下,柴油公交車和電動(dòng)公交車的人均CO2排放量較汽油小客車相比分別降低了 63%和73%,電動(dòng)小客車的人均 CO2排放量與汽油和柴油小客車分別下降了 46%和 51%,電動(dòng)公交車的人均CO2排放量較柴油公交車下降了 27%.倡導(dǎo)綠色出行,發(fā)展公共交通,降低私家車使用頻率,推廣新能源汽車,同時(shí)提高客座率是降低道路 CO2排放量的有效途徑.

3.2 機(jī)動(dòng)車 CO2排放因子隨行駛速度的升高而降低,各省份由于路網(wǎng)通行能力和電網(wǎng)排放因子不同,導(dǎo)致內(nèi)燃機(jī)車輛和純電動(dòng)汽車的 CO2排放因子不同.上海,北京,重慶等省份道路相對(duì)擁堵,路網(wǎng)平均速度低于45km/h,機(jī)動(dòng)車CO2排放因子較高;廣西,江西等地車輛保有量較少,道路相對(duì)暢通,路網(wǎng)平均速度高于60km/h,機(jī)動(dòng)車CO2排放因子較低.因此,在控制機(jī)動(dòng)車保有量增長的同時(shí),優(yōu)化道路布局,提升通行能力,降低擁堵程度,從而提高全路網(wǎng)尤其是核心城區(qū)的車輛行駛速度,是降低道路 CO2排放量的有效方法.

3.3 建立分省分車型的單位客運(yùn),貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 CO2排放因子庫,為基于周轉(zhuǎn)量核算區(qū)域道路交通 CO2排放量的方法提供了數(shù)據(jù)支持.