袁振洲 袁曉敬 楊 洋 吉祥雨 吳先宇

(1.北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院, 100044, 北京;2.北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院, 100191, 北京;3.北京航空航天大學(xué)車路協(xié)同與安全控制北京市重點實驗室, 100191, 北京;4.鐵科院(北京)工程咨詢有限公司, 100081, 北京∥第一作者, 教授)

對我國城市軌道交通(以下簡稱“城軌”)系統(tǒng)的二氧化碳排放當(dāng)量進行量化與評估,有利于政府和決策者制定碳減排政策,從而促進城軌可持續(xù)發(fā)展?？紤]電網(wǎng)碳排放因子的動態(tài)變化特征,建立一套適應(yīng)于我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量化及其影響因素分解的評價體系和方法,對精準(zhǔn)把握我國城軌系統(tǒng)節(jié)能減排進程,針對性地制定低碳交通措施,以及實現(xiàn)2030年碳達峰和2060年碳中和的目標(biāo)具有重要的現(xiàn)實意義。

學(xué)術(shù)界從不同的研究角度和范圍出發(fā),對交通運輸業(yè)二氧化碳排放測算及其影響因素進行了分析。在宏觀層面:文獻[1]通過建立考慮社會經(jīng)濟變量和貨運特征變量的最小二乘回歸模型,分析了不同工況下的貨運結(jié)構(gòu)優(yōu)化碳減排效益,結(jié)果表明社會經(jīng)濟因素相較其他因素具有顯著影響作用。文獻[2]基于全生命周期理論構(gòu)建了不同城市的城軌碳減排測算模型。文獻[3]測算了2015—2021年的城軌二氧化碳排放量,分析了二氧化碳排放效率的差異化態(tài)勢及其影響因素,結(jié)果表明城軌二氧化碳排放效率與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模呈正相關(guān),影響城軌二氧化碳排放效率的因素包括規(guī)模效率、技術(shù)進步及發(fā)電結(jié)構(gòu)等。在微觀層面:文獻[4]對襄陽市的城市公共交通工具的二氧化碳排放效率進行了分析,結(jié)果表明不同交通工具的二氧化碳排放效率不同,同時得出了改善交通工具二氧化碳排放效率的具體措施。文獻[5]在構(gòu)建基于速度的碳排放因子的基礎(chǔ)上,測算了不同城市交通運行狀況下的二氧化碳排放量,結(jié)果表明不同的交通運行狀況會形成不同的機動車二氧化碳排放量,改善交通運行狀況對降低機動車二氧化碳排放具有促進作用。文獻[6]應(yīng)用累積局部效應(yīng)圖,分析了繞路率、合乘數(shù)等因素對網(wǎng)約車合乘出行碳排放狀態(tài)的影響。文獻[7]從能效、車重、節(jié)能技術(shù)和新技術(shù)應(yīng)用等4個方面分析了城軌車輛節(jié)能降耗的實現(xiàn)路徑。文獻[8]對高速鐵路進行了考慮全生命周期的節(jié)能減排研究,為全面科學(xué)研究城軌減碳提供了理論依據(jù)。

綜上,上述研究較為全面地分析了城市公共交通系統(tǒng)二氧化碳排放測算及其影響因素,但主要是從區(qū)域整體的視角分析二氧化碳排放量的影響因素效應(yīng),而缺乏考慮交通系統(tǒng)內(nèi)部的作用機理,同時對電網(wǎng)碳排放因子的動態(tài)性亦考量不足。本研究考慮了公共交通運輸系統(tǒng)內(nèi)部作用機理,社會經(jīng)濟環(huán)境發(fā)展,以及電網(wǎng)碳排放因子的時變特性,建立了城軌二氧化碳排放量測算模型與二氧化碳排放量影響因素分解模型,揭示了我國城軌二氧化碳排放影響因素機理,并對電網(wǎng)碳排放因子的時空差異性進行了分析。

1 我國城軌系統(tǒng)及相關(guān)社會經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)

鑒于2020年新型冠狀病毒肺炎疫情大規(guī)模爆發(fā),我國社會經(jīng)濟發(fā)展信息以及城軌能耗可能存在異常數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致得出缺乏普適性的研究規(guī)律。為保障研究數(shù)據(jù)的可靠性及相應(yīng)結(jié)果的合理性,研究數(shù)據(jù)選取2010—2019年的城軌系統(tǒng)能源消耗、旅客周轉(zhuǎn)量等數(shù)據(jù)。其中:我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量影響因素分解模型涉及的各類能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)來自于《中國能源統(tǒng)計年鑒2022》;旅客周轉(zhuǎn)量、人均GDP,以及交通運輸、倉儲與郵政業(yè)增加值等指標(biāo)來自于中華人民共和國國家統(tǒng)計局、中華人民共和國交通運輸部、中國民用航空局等。我國城軌系統(tǒng)能源消耗數(shù)據(jù)源自中國城市軌道交通協(xié)會,且能源消耗量統(tǒng)計數(shù)據(jù)的少量缺失值通過回歸擬合(擬合模型為指數(shù)模型,擬合優(yōu)度R2為0.978 4)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于倉儲業(yè)和郵政業(yè)終端能源消費量占比較少,故本研究采用交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)和郵政業(yè)的終端能源消費量作為交通運輸業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)。

研究期選取2010—2019年,采用中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部提供的研究期內(nèi)碳排放因子歷年平均值作為計算二氧化碳排放量依據(jù)[9]。我國區(qū)域電網(wǎng)基準(zhǔn)線碳排放因子的時空特性如表1所示。

表1 我國區(qū)域電網(wǎng)基準(zhǔn)線碳排放因子的時空特性

由表1可見,我國區(qū)域電網(wǎng)基準(zhǔn)線碳排放因子在時空特性上表現(xiàn)為兩個特征:在時間維度上,由于技術(shù)水平提高,電網(wǎng)碳排放因子呈現(xiàn)逐年下降的趨勢;在空間維度上,電網(wǎng)碳排放因子存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性,受電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與地區(qū)經(jīng)濟水平發(fā)展等因素的影響表現(xiàn)為北方地區(qū)(華北區(qū)域、東北區(qū)域和西北區(qū)域)碳排放因子整體低于南方地區(qū)(華東區(qū)域、華中區(qū)域和南方區(qū)域)。

2 二氧化碳排放量測算模型和對數(shù)平均迪式指數(shù)分解模型的構(gòu)建

2.1 二氧化碳排放量測算模型

各能源消耗行業(yè)針對二氧化碳排放量的計算普遍采用二氧化碳當(dāng)量,即為所有污染物排放量折算得到的二氧化碳排放量之和,本文亦采用二氧化碳排放當(dāng)量作為碳排放量。交通運輸業(yè)二氧化碳排放量測算模型主要為自上而下法和自下而上法,其中自上而下法適宜各項能耗已知的情況,其優(yōu)勢在于對較宏觀的研究范圍有較好的適應(yīng)性?；诔擒壪到y(tǒng)二氧化碳排放在宏觀尺度上的適用性,本研究采用自上而下法構(gòu)建城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量測算模型[1]。

(1)

Kj=10-6ALV,jCEF,jCOF,ja

(2)

式中:

C——城軌二氧化碳排放量,單位萬t;

Ej——第j種能源終端消耗實物量,單位萬t;

Kj——第j種能源碳排放因子;

ALV,j——第j種能源平均低位發(fā)熱量,單位kJ/kg;

CEF,j——第j種單位熱值含碳量,單位t/TJ;

COF,j——第j種能源碳氧化率;

a——碳轉(zhuǎn)化為二氧化碳的系數(shù),即二氧化碳相對分子質(zhì)量和碳相對原子質(zhì)量之比,取44/12。

根據(jù)城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量測算模型結(jié)構(gòu)可發(fā)現(xiàn),能源消耗量與碳排放因子是二氧化碳排放量測算的重要部分,也是直接影響二氧化碳排放量測算結(jié)果的主要因素。

2.2 二氧化碳排放量影響因素分解模型

2.2.1 對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解模型

在現(xiàn)有研究中,定量研究能源環(huán)境因素分析的方法主要包括分解模型和回歸模型[1]。其中,分解模型主要為IDA(指數(shù)分解)模型與SDA(結(jié)構(gòu)分解)模型。相較IDA模型,SDA模型對數(shù)據(jù)要求較高,例如需要投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。LMDI(對數(shù)平均迪氏指數(shù))分解方法屬于IDA方法,在各領(lǐng)域均有相關(guān)研究應(yīng)用。該方法分解結(jié)果無殘差且分解完全,可有效避開偽回歸問題,在能源相關(guān)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用[10],且對于影響因素的解釋性強。相較其他分解方法,LMDI方法的操作性和適應(yīng)性較強,可有效分析總體指標(biāo),保持各分解指標(biāo)間的高度一致性,在各領(lǐng)域溫室氣體排放影響因素研究中都具有較好的適應(yīng)性[11],故本研究應(yīng)用LMDI方法建立我國城軌二氧化碳排放量影響因素分解模型。建立上述模型時,首先需構(gòu)造擴展的Kaya恒等式(見式(3))。

(3)

式中:

Cij——第i市城軌系統(tǒng)的第j種能源二氧化碳排放量;

Eij——第i市的第j種能源消耗量;

Ti——第i市旅客周轉(zhuǎn)量;

GDPJ,i——第i市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值;

GDP,i——第i市地區(qū)生產(chǎn)總值;

POP,i——第i市區(qū)域人口數(shù)量。

(4)

式中:

Sij——第i市的第j種交通運輸業(yè)二氧化碳排放量與能源消耗總量的比值,即交通運輸業(yè)能源結(jié)構(gòu)強度因素;

Hij——第i市的第j種能源消耗總量與交通運輸業(yè)客貨周轉(zhuǎn)量之比,即能源消耗強度因素;

Fi——第i市交通運輸業(yè)客貨周轉(zhuǎn)量與交通運輸業(yè)生產(chǎn)總值之比,即交通運輸業(yè)的生產(chǎn)效率因素;

Ii——第i市交通運輸業(yè)生產(chǎn)總值占區(qū)域生產(chǎn)總值的比重,即交通運輸業(yè)發(fā)展因素;

Di——第i市的人均GDP,即經(jīng)濟發(fā)展因素;

Pi——第i市的人口總量,即人口規(guī)模因素。

由于二氧化碳排放量影響因素分解模型主要體現(xiàn)為城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量與區(qū)域社會和交通系統(tǒng)之間的耦合交互作用,同時考慮到我國城軌在早期研究水平較低,存在數(shù)據(jù)缺失等問題,因此,在未來的進一步研究中可以考慮對城軌模型進行定義。

2.2.2 LMDI分解

對兩個比較年份的二氧化碳排放量的變換量進行分解。假設(shè)第t年的城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量為Ct,基年的二氧化碳排放量為C0,則第t年與基年的二氧化碳排放量的差值如下:

(5)

式中:

ΔC——二氧化碳排放變化量;

Cj,t——第j種能源的第t年二氧化碳排放量;

Cj,0——第j種能源的基年二氧化碳排放量;

ΔCS、ΔCH、ΔCF、ΔCI、ΔCD、ΔCP——各影響因素加法分解子項。

各因素效應(yīng)的分解結(jié)果如式(6)—式(11)所示。

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

式中:

Si,t、Si,0——第i市的第t年和基年的交通運輸業(yè)能源結(jié)構(gòu)強度因素;

Hi,t、Hi,0——第i市的第t年和基年的能源消耗強度因素;

Fi,t、Fi,0——第i市的第t年和基年的交通運輸業(yè)的生產(chǎn)效率因素;

Ii,t、Ii,0——第i市的第t年和基年的交通運輸業(yè)發(fā)展因素;

Di,t、Di,0——第i市的第t年和基年的經(jīng)濟發(fā)展因素;

Pi,t、Pi,0——第i市的第t年和基年的人口規(guī)模因素。

3 案例分析

以我國城軌系統(tǒng)為實例,對其進行二氧化碳排放量測算模型和LMDI分解模型的應(yīng)用求解,以驗證研究模型的可行性與科學(xué)性。

3.1 二氧化碳排放量測算模型結(jié)果分析

根據(jù)第2.1節(jié)中城軌二氧化碳排放量測算模型,計算得到2010—2019年我國城軌二氧化碳排放量變化曲線,如圖1所示。由于本文考慮了電網(wǎng)碳排放因子的動態(tài)時變特性,因此測度結(jié)果精度更高。

圖1 2010—2019年我國城軌二氧化碳排放量變化曲線

由圖1可見:從2010—2019年期間,我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量的演變總體呈上升趨勢,且在2019年二氧化碳排放量達到1 366.20萬t(相較2010年增長了2.88倍)。由上可見:我國城軌二氧化碳排放量與增長率整體較為平穩(wěn),但還需進一步對其進行控制。在宏觀層面上,可加大力度推廣規(guī)劃設(shè)計節(jié)能措施,同時為企業(yè)和研究機構(gòu)開展城軌節(jié)能技術(shù)研發(fā)提供政策引導(dǎo);在微觀角度上,可通過優(yōu)化城軌列車運營管理、提高列車滿載率等措施,實現(xiàn)城軌碳減排效應(yīng)的最大化。

3.2 LMDI分解模型結(jié)果分析

基于第2.2節(jié)中我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量影響因素分解模型,應(yīng)用STATA軟件分析得到LDMI分解結(jié)果,如圖2所示。

圖2 我國城軌二氧化碳排放量的影響因素貢獻度

由圖2可見:交通運輸業(yè)能源結(jié)構(gòu)強度、能源消耗強度、人口規(guī)模和經(jīng)濟發(fā)展等因素對我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放影響表現(xiàn)為正效應(yīng),該結(jié)果與文獻[11]相符;而交通運輸業(yè)生產(chǎn)效率和行業(yè)發(fā)展因素對我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放影響表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)。經(jīng)濟發(fā)展因素對我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放影響最為顯著,其整體影響效應(yīng)均值達到81.77萬t;其他各影響因素的效應(yīng)值根據(jù)貢獻率絕對值大小依次為:交通運輸業(yè)能源結(jié)構(gòu)強度、生產(chǎn)效率、能源消耗強度、交通運輸業(yè)發(fā)展和人口規(guī)模因素,其影響效應(yīng)值分別為67.53萬t、-53.82萬t、12.64萬t、-6.09萬t和4.92萬t。

綜上,我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量各影響因素在整體上存在一定的影響效應(yīng)規(guī)律。同時,不同的影響因素在同一時期存在不同的效應(yīng)強度,而同一影響因素在不同時期的影響效應(yīng)也存在差異,此種情況在一定程度上與當(dāng)時的社會經(jīng)濟背景、城軌行業(yè)的發(fā)展水平等因素存在關(guān)聯(lián)。因此,相關(guān)部門在分析城軌碳排放影響效應(yīng)的基礎(chǔ)上制定相應(yīng)的城軌碳減排策略時,需要考慮當(dāng)年的實際情況,并根據(jù)不同影響因素的作用效應(yīng)采取有針對性、有側(cè)重點的措施。

4 結(jié)語

1) 2010—2019年研究期內(nèi),我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放量的演變總體呈上升趨勢,2019年二氧化碳排放量達到1 366.20萬t,較2010年增長了2.88倍。此外,我國電網(wǎng)碳排放因子在交通運輸業(yè)存在顯著的時空差異性,體現(xiàn)為南方城市電網(wǎng)碳排放因子整體低于北方;隨著電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及科技水平的提高,電網(wǎng)碳排放因子呈現(xiàn)平穩(wěn)下降的趨勢。

2) 經(jīng)濟發(fā)展因素對我國城軌系統(tǒng)二氧化碳排放影響效應(yīng)最為顯著,且體現(xiàn)為正效應(yīng)。其他各影響因素效應(yīng)值由強到弱依次為:交通運輸業(yè)能源結(jié)構(gòu)強度、生產(chǎn)效率、能源消耗強度、交通運輸業(yè)發(fā)展和人口規(guī)模因素,其影響效應(yīng)值分別為67.53萬t、-53.82萬t、12.64萬t、-6.09萬t和4.92萬t。這表明為了有效控制我國城軌系統(tǒng)的二氧化碳排放,有必要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展對環(huán)境的負(fù)面影響,實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境負(fù)效應(yīng)的脫鉤,促進交通運輸業(yè)在國民經(jīng)濟體系中的發(fā)展,提高交通運輸業(yè)的生產(chǎn)效率,持續(xù)優(yōu)化交通運輸業(yè)能源結(jié)構(gòu)強度,調(diào)節(jié)人口規(guī)模和結(jié)構(gòu),降低交通運輸業(yè)能源消耗強度。

3) 該研究成果有利于我國城軌系統(tǒng)碳達峰、碳中和目標(biāo)的穩(wěn)健實現(xiàn)?？梢罁?jù)交通運輸業(yè)二氧化碳排放發(fā)展趨勢、二氧化碳排放影響因素效應(yīng)差異,以及各省市的具體區(qū)域情況,針對性地制定城軌系統(tǒng)碳減排措施,以推動交通運輸業(yè)整體減碳目標(biāo)的實現(xiàn)。