以美国交通为例分析高速铁路二氧化碳减排潜力（译文）

涂 海

（重庆轨道交通集团 中国 重庆 400042）

0 文章的背景和范围

在21世纪前半期，美国人口增长和城市化发展意味着众多通道内的旅游市场将与现在欧洲和日本的旅游市场越来越相像。加上高速公路和机场的日益拥堵，这为铁路运输作为乘客城际旅行模式的再次出现创造了机会。另外，铁路客运技术正在提高，速度已经比前一二十年提高很多。由于这些发展和科技趋势，高速铁路将有可能成为重要市场，在美国主要通道的大型城市内或之间显现优势。高速铁路似乎有可能与门对门式旅行形成竞争，并且更方便，更可靠，更舒适，为乘客在旅途中有效的利用时间提供机会。与航空和汽车相比，高速铁路还有可能使用相对少的能源和环境影响，提供更大的通行能力。

在本文中，我们研究了高速铁路预期能源和环境效益的一个具体方面，即对比持续依赖汽车和航空模式的城际旅行，分析二氧化碳减排潜力。我们意识到在美国建立高速铁路系统需要花费数十年，所以我们将检验它到2050年的潜力。我们将为已被提议的高速铁路制定规划，并对车辆，燃料和竞争的汽车、航空模式需求水平中可能发生的改变做出说明。我们可以得出结论，在旅客运输中，高速铁路将有可能降低0.5%到1.1%的二氧化碳排放量。

1 2050年美国旅行推测

我们首先建立了两种2050年旅行和车辆燃料强度的方案。这两种估计只考虑了汽车和航空旅行，不包括其它模式。因为在高铁范围内乘坐城际客车和火车旅行的人数不足乘坐高铁旅行人数的0.8%”乘客-公里数”，所以不包括它们对本研究来说只是一个很小的局限。

1.1 方案 1：“趋势扩展”

我们对2050年条件的第一个方案，名为“趋势扩展”，是通过预测2008年至2050年间旅行建立的。2008年（特别是2008年4月到2009年3月）被作为基准年，因为2008年大部分近期全国范围轻型车的数据是有效的。我们的2008航空和汽车旅行数据来自不同来源。我们采用联邦航空管理局T-100航空旅行数据库分析2008年内部航空客运情况。关于美国城际汽车旅行的详细数据和预测十分稀少。虽然2001年和2009年国家家庭旅行调查从全国水平报告了城际汽车旅行情况，但是他们的样本数量太少，不足以为城市间汽车旅行情况提供可靠的估计。2009年国家家庭旅行调查数据主要来自2008年，而2001年国家家庭旅行调查的数据主要来自2001年。因为2009年国家家庭旅行调查主要是当天往返旅行的数据，缺乏多天旅行的信息，2008年汽车旅行数据加上了同年单天旅行数据和2001年多天旅行数据对2008年的推测，2001年和2008年旅行数据使用同比增长率。

通过使用对2008年所有国内航空和汽车旅行的估算，我们提取出了我们所需的在高速铁路范围内的数据。高速铁路可能对非常短或非常长的旅行没有竞争力，所以我们把旅行距离设定在100英里（单程）内，并假定大多数距离小于100英里的旅行是由主要城市外的汽车和主要城市地区内的汽车、本地铁路和本地公共汽车服务共同提供的。同样，我们也排除了600英里以外的旅行，因为我们假定对这个旅行距离来说，航空在时间上更有优势。我们把100-600英里（150-1000千米）看作是“高速铁路范围”。2008年航空旅行和汽车旅行分别占高速铁路范围的18.0%和25.8%。

然后我们排除了由于距离太远而高速铁路不占优势的城市间航空旅行。不属于高铁通道内联邦铁路管理局网络部分的航空旅行也被排除了（见图1）。结果，65.8%的国内航空乘客-公里数因不在高速铁路范围内而被排除。我们假定高速铁路范围内同比例的汽车旅行因为距离太近的原因也不能包含在此范围内，汽车旅行也相应减少。这些假设是有限制性的，我们承认，在某些情况下，旅行者可能开车去附近的城市去乘坐高铁，就像他们会开车去附近的城市乘坐飞机一样。

图1 特定高速铁路通道-联邦铁路管理局地图

现在我们设想，预测的2008年高速铁路范围内城市间国内航空和汽车旅行和2050年的高速铁路有关联。我们将使用联邦航空管理局对2025年的预测推测航空旅行情况，使用美国能源情报署对2030年轻型汽车的预测推测2050年汽车旅行情况。我们将分别确定航空 （2008年到2025年2.6%）和汽车旅行（2008年到2003年1.7%）的平均复合增长率，并应用2008年航空和汽车旅行复合增长率的数据来预测2050年的旅行情况。这样我们的预测就是联邦航空管理局和美国能源情报署近期趋势预测的延伸了。我们承认，在未来几十年里一些机场将开始达到容量限制，增长率将下降，建议航空公司和机场采取措施做出回应。他们可以使用更大的飞机，改善空中交通管制，提高机场容量利用率，使用定价不同的方法来控制不同月份，不同日期，不同时间的需求，鼓励在多机场地区交替使用机场，甚至使用高速铁路或其他方式作为替代航空的最后一个环节。

1.2 方案 2：“绿色革命”

第二个方案来自Schipper等人的研究，他们构建了一个2050年方案，此方案中利用更高的交通工具燃料效率，低碳燃料的使用，更高的旅行成本和其他旅行需求管理来应对全球减少温室气体排放的倡议。我们的第一个“趋势扩展”方案显示了增加的航空及汽车使用，但是我们第二个“绿色革命”方案显示，除了人均国内生产总值预计可增加60%，汽车使用会减少，航空旅行会相对稳定。这个方案看起来好像不大可能，但是它对于检验高速铁路在大力改善未来能源绩效和绿色旅行流行选择方面有着重要影响。在Schipper等人的调查中，北美的燃料耗热率为大约50英里每加仑，三分之一的燃料是无碳氢能电池。由于上涨的油价，可能的碳排放税和燃料电池中氢的成本，开车的成本预计比2005年要高。

在我们的第一个方案里，我们排除了65.8%的城市间航空和汽车旅行，他们不属于联邦铁路管理局特定高速铁路通道的一部分（见表1）。我们使用这两种对未来旅行的大致全国性综合估计作为基准，可以预测旅行会在何种程度上转向高速铁路，以及这种转向将如何影响二氧化碳的排放。

表1 展示了两种预测，用模型显示了全部乘客-公里数和每种模型下高速铁路范围内乘客-公里数的份额

2 向高速铁路转变模式的计算

我们使用两个方案预测到2050年可能转向高速铁路的航空和汽车旅行，我们从这两个模式中预测可能转向高速铁路的数据。我们根据详细的关于其它国家经验以及美国不同组织对高铁潜力检验的文献综述，确定了转变模式的两个可能层次。

2.1 转变方案1：“美国模型”

我们转变模式的第一层叫 “美国模型”，它是根据1997年美国关于高速铁路潜力探究的两个报告。1997年，联邦铁路局应用所谓的“转移模型”为大量通道制作向高速铁路转变的模型。每一个模型都对出差旅行者和非出差旅行者在模式实用性和高速铁路实用性两个方面进行成对对比。通过对比实用性得知，乘坐高速铁路的可能性增加了，被作为转变模型。线性实用方程的自变量包括费用，旅途时间和频率。方程的系数代表旅行者不同模式和目的（比如时间价值）下的相对值。他们分析了8个不同的区域网络，从航空到高速铁路的预计转变为20.8%到45.7%，从汽车到高速铁路的转变为0.7%到6.3%。这些转变，正如我们给它们的定义，来自高速铁路系统服务通道的城际旅行。第二项报告显示了大量对高铁客流量预测的结果。综合考虑这些数据（取不同分析网络加权平均值），我们的“美国模型”预测高速铁路距离范围内30%的美国航空旅行和4%的汽车旅行将转向高速铁路。因为这些转向似乎已经根据当前或扩展的未来趋势建模，它们可以应用到我们第一个“趋势扩展”方案对2050年旅行的分析。

2.2 转变方案2：“欧洲观察”

我们转变模式的第二个层次叫“欧洲观察”，来自文件记录中关于欧洲高速铁路网建立的经验。关于巴黎-布鲁塞尔高速列车服务，Preston报告，由于新的服务，高速铁路实施后，其占交通通道内所有旅行份额的5.5%。除此外，分别对比之前和之后的模式，我们可以推断70%的航空旅行将转向高速铁路，25%的汽车旅行也会转向高速铁路。De Rus&Inglada研究了1992年引进马德里-塞维利亚高速铁路服务之前（1991年）和之后（1996年）的旅行情况。从本文看，49%的航空旅行和2.0%的汽车旅行将转向高速铁路。欧盟委员会报告了1983年实施巴黎-里昂高速列车服务之前 （1981年）和之后（1984年）旅行中的变化。从欧盟委员会之前和之后的模式份额来看，我们可以推断引入的旅行中，69%的航空旅行和少于1%的轻型汽车旅行将转向高速铁路。Bonnafous认为它带来了49%新巴黎-里昂高速列车旅行。考虑到这些发现，平均这三个结果，我们的“欧洲观察”预测高速铁路距离范围内60%的美国航空旅行和10%的汽车旅行将转向高速铁路。

我们希望通过观察欧洲得出的系统转向与我们第二个“绿色革命”方案中美国高速铁路系统的转向是一致的。因为这个方案的主要假设，比如在出发和目的城市中提高了汽车燃料效率，减少碳燃料的使用，更高的旅行陈本（特别是驾车出行），高度发达的运输系统，以及为应对全球减少温室气体排放倡议的额外交通需求管理将在拥有高速铁路的欧洲国家普及（除低碳燃料外）。

2.3 结果：旅行和二氧化碳排放的改变

表2 两个方案中2050年从汽车和航空转向高速铁路的旅行

之前假定的转变模型的比例将被应用到表1中对全部旅行进行预测，高速铁路转向结果见表2。高速铁路范围内的转变是相当可观的，但是与整体旅行乘客-公里数相比，所占得比例还是很少。因为我们的重点是转变模式的影响，我们将不考虑在欧洲案例中非常重要的引入的旅行。

3 2050年二氧化碳排放量估算

3.1 燃料强度

向高速铁路转变模型中的二氧化碳减排主要根据“初始模式”和高速铁路的预计排放量。所有“初始模式”的排放量依赖旅行的数量（乘客-公里数），车辆荷载因素（乘客-公里数/车辆-公里数），每个模式每公里每车辆的燃料使用和燃料中的碳含量。

美国电子工业联合会的推测表明，到2030年飞机和轻型汽车的燃料强度有可能下降。对2050年“趋势扩展”方案，我们使用了美国电子工业联合会的汽车燃料强度数值，并用它推测相同比例下2050年的变化，认为车辆载客量水平保持稳定（航空达到82%，轻型车1.5人/车）。2050年汽车旅行的碳强度只占2005年数值的48%。这个方案中我们并没有改变燃料的二氧化碳含量。

“绿色革命”方案使用的关于未来车辆燃料强度的数据来自国际清洁交通委员会成员麦兹乐的一项研究。在全球，高速铁路逐渐融入主要交通干道，这似乎与其他交通模式的科学技术也在进步保持一致，我们同等对待燃料耗热量改善和道路燃料的脱碳。这项工作认为2050年轻型汽车的碳强度只是2005年数值的27%，很大程度上是因为高使用率的电池燃料车量将使用氢和几乎零含量的二氧化碳。轻型车辆燃料的整体二氧化碳强度几乎低于燃油的三分之一（在能源基础上），汽车旅行中二氧化碳强度甚至下降到2005年数值的18%。国际清洁交通委员会预测航空旅行燃料强度将会下降到2005数值的三分之一。燃料保持不变（煤油），所以碳储存将不足。

这些模式中（反映容量因素）旅行的能源强度（人均千克二氧化碳）也来自Meszler的数据。每个模式（人均千克二氧化碳）的碳排放见表3。

表3

还有两种假设被用来表示“初始模式”的二氧化碳强度。第一，基于对航空能源效率的研究，高速铁路范围内航空旅行燃料强度比所有航空旅行多50%，因为旅行涉及高比例的攀岩和陆地项目，也因为飞机变得越来越小，每个乘客的燃料效率更低。旅行的减少相应地减少了航班的提供，而不是更小的客容量。对于高速铁路范围内的汽车旅行，转变主要来自与商务和工作有关的旅行，与家庭出行相比，它的实用性更低。因此假定整体的实用率为1.1人/每车辆，或者是0.9车辆-公里数、每乘客-公里数的转变。

3.2 高速铁路旅行的碳强度

预测影响高速铁路转变模型的另一个参数是高速铁路的碳排放强度。在本文只考虑运营。这是一个有局限性的研究，因为相对低运营频率的系统中，建立和维护系统及火车组的二氧化碳影响和运营一样大。

高速铁路的排放量，火车组的实际和预测强度，用电能/座位-公里表示。我们假定乘客的重量和火车组的重量相比是微乎其微的。我们使用预测负载因素或假定负载因素来估算从座位-公里旅行转向乘客-公里数旅行的数量。我们使用全国传输到终端用户每千瓦时的平均排放量。

高速铁路二氧化碳强度（排放量/乘客-公里数）为：

IHSR=(kWh/seat-km*MJ primary energy/kWh*CO2/unit of primary energy)/(utilization factor,%of seats)

一个火车组的强度表示为千瓦时/座位-公里。汤普森列举了日本铁路出版物上新干线的能源强度数值。第一条新高线（零系列）要求0.072千瓦时/座位-公里，最高时速为220公里/小时。然而近期的希望号700N要求同速度达到0.037千瓦时/座位-公里，在270公里/小时则达到0.049千瓦时/座位-公里.。因此新干线的能源强度下降了，近期的希望号700N在拥有比原新干线更高的速度的同时，只使用了50%的能源，在提高22%的速度时，能源减少32%。为了简化，我们采用低-中范围的数值，0.04千瓦时/座位-公里，但是也检验了更大范围的电强度。因为所有的高速铁路技术都在进步，新干线所展示的强度下降很可能会继续下去。关于客容量，我们假定有60%的座位是满的，但是我们也对低座位率比如33%和高座位率比如75%做了灵敏度测试。

在讨论电力牵引时经常会忽视发电时二氧化碳的释放。2007年，瑞典、法国和巴西发电时释放的二氧化碳少于90克二氧化碳/千瓦时，因为其拥有高度的核电，水电及再生能源。然而在中国和印度，他们的高度依赖碳的电力系统释放的二氧化碳为725克二氧化碳/千瓦时。美国2005年的排放量接近687克二氧化碳/千瓦时，包括在输电和配电时的损耗。这显示了提供1千瓦时平均终端用户所需的总排放量（铁路系统链）。

根据2005年发电的矿物燃料比例预测每千瓦时二氧化碳排放为685克二氧化碳/千瓦时。2050年“趋势扩展”方案中，碳能源占50%，石油占3%，气体占15%。我们假设电力主要能源下降5%，与历史进程保持一致。这些参数产生547克二氧化碳/千瓦时或者低于2005年数值的20%。这与美国电子工业联合会关于2030年最低成本化石燃料606克二氧化碳/千瓦时的预测一致，反映了高度的碳使用率，接近当今的混合。

Schipper等人推测了2050年发电产生的二氧化碳强度，他们使用了美国电子工业联合会2030的预测。美国电子工业联合会包括一项“一切正常”的预测，也就是只比现在的二氧化碳强度低一点，以及对显著降低的二氧化碳排放的预测。根据国际能源署对此项目的投入，这离Schipper等人的研究结果已经不远了。

我们也为“绿色革命”方案构建了一个替代物，即减少碳份额至20%，石油份额至3%，天然气份额至10%，减少一半以上原始投入的化学燃料成分。我们可以断定发电和输电的损耗将下降15%，它代表了生产效率的提高和输电配电中损耗的降低。它将2050年685克二氧化碳/千瓦时的排放量减少至188克二氧化碳/千瓦时，或者说是2005年数值的27%。美国电子工业联合会自己的2030年低排放实例回应近期立法，预测2030的数值将为237克二氧化碳/千瓦时，与低排放实例中我们为2050年建构的数据一致。在国际能源署的预测中，最佳情况可接近250克二氧化碳/千瓦时，所以我们的两个方案排除了电力减排中最小的改善和巨大的进展。

3.3 2050年二氧化碳排放预测模型

高速铁路二氧化碳排放自下而上被预测为整体乘客-公里数转向高速铁路的产物，其需要加上预测的每乘客-公里数电力使用，预测的二氧化碳排放比例和铁路悬链线提供的电力。

此研究中与高速铁路相关的主要假设总结在表4中。高排放量和低排放量假设，在用作敏感度分析时可以被认为是不好的表现和好的表现。除非另作说明此处展示的分析中使用了中间栏的数值。

表4 关于高速铁路碳强度的主要假设（CHSR）

4 根据向高速铁路转变模型的2050年二氧化碳减少的计算

轻型汽车旅行减少带来的整体碳降低：

（1）CLDV=reduction in PKT*VKT/PKT*CO2/VKT=PKTLDV*ILDV

ILDV是表4中轻型汽车旅行的碳强度。航空旅行减少带来的降低：

（2）CAIR=reduction in PKT*seat-km/PKT*CO2/seat-km=PKTAIR*IAIR

如果旅行者只从轻型汽车和航空旅行转向高铁（如前所述，忽略公交和火车旅行）

净二氧化碳储存为：

（3）CLDV+CAIR–CHSR

如果以前乘坐轻型汽车和飞机的占高铁客流量的比例已知，平均乘客-公里数转向高速铁路对二氧化碳的影响就可以被推导。如果L是乘坐轻型汽车转向乘坐高铁旅行人数的比例，A是乘坐飞机转向乘坐高铁旅行人数的比例 （A+L=100%），影响S是每乘客-公里数平均转变（如前所述，忽略公交和火车旅行）：

（4）S=(L*ILDV)+(A*IAIR)–IHSR

在此研究中，一个乘客-公里数转向的影响从50克到116克二氧化碳/乘客-公里数不等。大型的范围反映了大范围的L和A，以及全部三个二氧化碳强度。

我们可以用上述公式推导得出两个方案中二氧化碳排放量的变化，我们的结果见图2。对比得知，2050年“趋势扩展”方案中没有高铁的整体二氧化碳排放为2126百万公吨，“绿色革命”方案中没有高铁的整体二氧化碳排放为510百万公吨。因此，在“趋势扩展”方案中，高铁的引入降低了2050年总体乘客运输部门二氧化碳排放量的0.5%，“绿色革命”为1.1%。“绿色革命”中的比例更高因为转变更多，也因为旅行中整体二氧化碳排放比“趋势扩展”方案要低的多。

图2 基于航空和汽车高铁转变模式2050年二氧化碳排放量的变化。负数代表排放量减少，最后一条显示了净效应

4.1 高铁什么时候才能减少二氧化碳排放

通过估计两个初始模型（轻型汽车和飞机）和目的模型（高铁）的旅行水平和排放强度，我们已经预测了国家高铁系统实施后每年减少的二氧化碳排放量。因为所有的参数都是对未来的估计，因此存在不同程度的不确定性。规划者要面对的，也是任何方法中的缺点，是明确识别这些不确定因素。

在我们的“趋势扩展”方案中（基于美国的转变模型），2050年向高铁的转向减少了10.5百万公吨的二氧化碳排放，一部分是因为航空和汽车旅行中二氧化碳强度的降低。在“绿色革命”方案中，“欧洲观察”中转向高铁节约了5.7百万公吨的二氧化碳排放。在两个方案中了，航空旅行减少的二氧化碳更多。这不是因为从航空转向高铁的乘客-公里数旅行者比汽车更多（事实上，他们十分相似，见表二最后一栏），而是因为在两个方案中，2050年航空的二氧化碳排放量每乘客-公里数比汽车更大。“趋势扩展”方案的减排力度更大，主要是因为在这个方案中，航空和汽车的未来能源强度更大，尽管在“趋势扩展”方案转向高铁的乘客-公里数减少了37%。

4.2 不同转变模式结合的影响

我们用模型（关于排放）对总体旅行进行了两种预测，两种对向高铁转变的预测。在这点上，我们将“美国的转变模型”和我们的“趋势扩展”旅行预测组成一对，把“欧洲观察”和我们的“绿色革命”旅行预测组成一对，因为每组配对中的假设都在很大程度上类似。例如，“绿色革命”资源假设了更高的燃料价格，有力的运输和土地使用政策，这也是对当今美国政策支持下高铁的赞成。然而，即使现今的城际旅行趋势延伸到2050年，我们也可能会看到与欧洲经验类似的向高铁的转变（可能是由于严密的土地使用或者是与其他模式相比低成本的高铁旅行）。

在这个变化中，二氧化碳减排迅速涨至23.4百万公吨(与原来的10.5百万公吨相比)。另一方面，“基于美国的转变模型”太高，可能是由于建模过程中的乐观偏向，这是铁路系统需求建模的一个普遍特点。在所有美国的研究分析中，从航空和汽车向个体区域高铁网络转变的最小值分别为佛罗里达高速铁路的0.7%和东北走廊高速铁路的21%。如果我们把这些转变模式中的下限值应用到“趋势扩展”旅行预测，我们的二氧化碳减排将降至4.7百万公吨。

同样，我们把“美国的转变模型”应用到“绿色革命”旅行预测，二氧化碳减排将降至2.8百万公吨。应用更小的转变模式下限值，二氧化碳减排将降至2.0百万公吨，这是所有变换里最小的。这些大的波动显示了转变模式的预测对高速铁路二氧化碳减排潜力有多关键。

还有一个重要的问题要注意，就是整体二氧化碳排放实际上不是因为这些方案排列中的任何一个而增长。

5 关键敏感度和高速铁路“IFS”

我们进行了一项敏感度分析，我们改变了两个方案中的一个或多个参数，报告整体二氧化碳减排的变化百分比，用来理解每个参数的重要性和影响。结果显示在表5。

表5 方案假设改变结果的灵敏度的总结

5.1 电力生产的二氧化碳排放

在此研究中，我们使用了全国平均值。如果高铁系统使用自有自产的电力，系统使用的排放数据将正如日本的实践。如果估计一个地区高铁系统的二氧化碳强度，比如加利福尼亚或佛罗里达，将使用反映高铁运营时区域贸易的二氧化碳强度或边际千瓦时，但是分别分析这些区域不在本研究范畴之内。

如果2050年美国使用更高强度的碳用于电力产生 （见表4），“趋势扩展”方案和“绿色革命”方案中的碳减排将分别下降9%和25%。如果使用更低强度的碳，碳减排将分别上升22%和66%。

5.2 火车组效率和能源强度变化（千瓦时/座位-公里）

我们的预测使用了平均能源强度即0.04千瓦时/座位-公里，稍稍高于最近的希望号。因为日本铁路火车组已取得了技术上的进步，继续期待高铁电强度的下降是不合理的，特别是如果双层火车的数量在上升。最低的电强度为0.03千瓦时/座位-公里，在“趋势扩展”方案和“绿色革命”方案中的碳减排将分别上升9%和25%，然而如果使用更高强度的碳，即0.05千瓦时/座位-公里，碳减排将分别下降8%和23%。我们还没有明确研究从田中等人那里得到的其他铁路速度和瑞典的数据，瑞典数据显示更低的速度会带来更低的碳强度（千瓦时/座位-公里）。我们也要考虑更低的速度会是否导致更少的旅行者。

5.3 高铁客流量系数的变化

火车客流量系数和火车组整体二氧化碳强度（克二氧化碳/座位-公里）同样重要。日本客流量系数降至67-70%的范围。在美国的例子中，低的客流量系数（比如说33%）和发电（现值）产生的高碳强度，与最低效率的火车组相结合（取最能源密集的Nozumi数值，0.06千瓦时/座位-公里），得出旅行碳强度将近120克/乘客-公里数，只比国内航空旅行2005的值低25%。在另一端，取75%客流量系数，低的预计发电产生的二氧化碳强度（188克二氧化碳/千瓦时）和预计的低能量强度即0.03千瓦时/乘客-公里数，得出高铁旅行二氧化碳强度低于10克二氧化碳/乘客-公里数，也低于美国所有预测中现在可得的模型的数据。

客流量变化的影响见表5。在33%的低客流量时，“趋势扩展”方案和“绿色革命”方案中的碳减排将分别下降28%和83%，然而在75%的高客流量时，两种方案则分别上涨7%和20%。

从这些变量中我们可以建立一个“最差高铁减排”的方案。结合发电产生的高二氧化碳强度，高的高铁电强度和低的高铁客流量，高铁旅行二氧化碳强度将大于50克二氧化碳/乘客-公里数，但是相反在“最优高铁减排”方案中，只有7.5克二氧化碳/乘客-公里数（对比预测中的38克二氧化碳/乘客-公里数）。“扩展趋势”中的最差高铁减排方案降低了61%的二氧化碳减排量，实际上造成“绿色革命”方案中二氧化碳增加了净4.5百万公吨，在最优高铁减排方案，二氧化碳减排分别上升27%和80%。

5.4 汽车和航空旅行敏感度

因为二氧化碳减排要依赖旅行者转变模式的碳强度，这些模式的强度要仔细研究。在我们的综合分析中，我们没有通过模型计算实际出行距离，但是对三种模式使用了恒定的距离。这样的简化会带来误差。例如，旧金山和洛杉矶之间高铁采取的路径为710公里，汽车为610公里，航空为540公里。结果是我们过高估计了在那个通道占重要份额的航空和汽车的排放量。在其他通道，或具体的旅行中，铁路旅行可能比汽车旅行距离更短。

分析的另一个局限性是我们没有计算与到达高铁站或机场有关的能源和排放量。在很大程度上，人口密集中心拥有到达高铁站的良好的人口交通覆盖，我们可以认为驾车者中的一大部分将采用交通或非机动车模式的交通方式到达或离开高铁站，然而在一些更开阔的城市，汽车是运送乘客去或离开高铁站的主要方式，就像他们去或离开机场一样。但是在我们的综合分析中，我们没有明确的处理这些问题，如果要对高铁的影响做详细的预测，应该考虑这些方面。

5.5 其他模式的未来二氧化碳排放

我们的“绿色革命”方案预测2050年二氧化碳/车辆-公里数将为64克，比2005年的数值少了25%。美国电子工业联合会对2050年做出预测，我们使用“趋势扩展”方案对其推断可知2050年轻型汽车排放量下降到只占2005年数值的一半。后一个预测将带来更强的二氧化碳减排力度。这是因为“初始”模式二氧化碳更密集。

可能在我们的假设中我们对于乘坐高铁的团体旅行过于保守。我们判断转向高铁的汽车客流量只有1.1，因为我们推断大多数的转变者都是出差旅行者或是小规模的家庭。我们的原因是，对大的团体来说，从汽车转向高铁花费更大，例如，一个四口之家可以合开一辆车，但是却要买四张高铁票。然而，2050年的平均预测客流量是1.65，如果更高比例的驾车者转向高铁将会增加高铁的乘客数量，但是，讽刺的是，却显著降低了二氧化碳排放：如果更多的采用高乘客数量车辆的旅行者转向高铁，更多的转变乘客-公里数将来自更少的汽车-公里。

对于航空旅行，“绿色革命”和“趋势扩展”基线预测预计每乘客-公里数的二氧化碳排放量下降分别为43%和33%。与绿色革命相比，对航空旅行强度使用“趋势扩展”数值将转向高铁每乘客-公里数二氧化碳减排提高了大约25%。我们也可以断定，600-965公里航程范围的短程飞机的燃料强度比美国平均水平高50%，但是如果使用效率更高的飞机，高铁的相对优势就显著下降了。这些变化显示了整体二氧化碳减排对向高铁转变的模式二氧化碳强度十分敏感。

事实上，如果航空和轻型汽车的二氧化碳强度根据我们的“绿色革命”方案下降，高铁的二氧化碳强度会很高，因为客流量系数很低，电大多是来自煤，二氧化碳排放量可能会增加。实际上，20世纪80和90年代有很长一段时间，美国城市公交旅行平均二氧化碳强度比汽车旅行要高，因为乘坐城市汽车的乘客更少（平均在打卡前后）。很显然，将未来高铁的二氧化碳排放和现在旅行的二氧化碳强度对比是正确的，因为后者在降低，到2050年可能比现在更低。

5.6 边际与平均排放和生命周期评估

本研究中我们研究了多种交通模式的平均排放量。然而，旅行者和航空公司的表现也有可能导致错误的假设。比如，与向高铁转变成比例地降低了汽车排放量，预测了平均车辆排放量。从两点上考虑这可能是错的。第一，有可能家里的车被另一个人开走了，甚至拥有的车数比人数少的家庭可能会选择利用高铁去进行城际旅行。第二，旅行者的车太小或太旧也有可能搭乘高铁进行城际旅行，所以不在道路上的车可能是平均车辆。

对于航空旅行，我们假设减少的旅行会导致更少的飞行英里，因此旅行的减少相应地减少了排放量。欧洲经验支持这种假设，因为由于高铁的引进所有短途航线都被取消了或是显著减少。这对一些OD对来说是可能的，而且会导致少量降低二氧化碳排放。

另外，在本研究中并未对旅行者去机场或高铁站的往返路程做明确的分析。不像机场，高铁站很可能设立在有良好交通覆盖的市中心地区或是接近人流量大的地区，这也说明从航空转向高铁也会减少往返途中的排放量和长距离旅途自身的排放量。

如前所说，我们没有对高铁运营或施工的排放量进行生命周期评估。通道的容量有限，例如一些公路或机场，因为缺乏高铁而导致的扩大这些通道容量的成本也同样需要算入生命周期评估，或者，更长延期的影响也要被算进去。

5.7 高铁的二氧化碳减排敏感度影响：哪个更重要

表5中预测的二氧化碳减排巨大差异是高铁不确定性因素预测的一个暗示。航空和汽车旅行的二氧化碳强度，乘客转向高铁的程度，高铁旅行自身的二氧化碳强度都是重要的参数。二氧化碳强度与技术参数和车辆客容量有关。我们已经改变了汽车旅行的强度、高铁的客容量和电力强度中两个以上因素，但是列车组和航空旅行的强度随少于两个因素而变化。显然，在计算转向高铁模式的二氧化碳排放量影响时所有的因素都要仔细检查。

对于那些和二氧化碳排放有关的数据，当转向高铁时高铁和其他模式的低强度结果都是最高的最好的。在美国二氧化碳减排最好的模式可能不能反映与高铁有关的最小的减排，因为转向高铁的模式中的二氧化碳强度也都会下降。高铁的二氧化碳预测假定高铁有低二氧化碳属性，因为列车组和发电的技术进步也会同样用来降低轻型汽车和航空旅行的排放量。

6 结论

在本文中我们展示了2050年美国客运部门对已提议的高铁通道引起的二氧化碳影响的预测。我们发现如果现在的航空和汽车旅行趋势持续到2050年，向高铁转变模式是未来美国高铁系统的近期模型的平均值，二氧化碳排放将被降低10.5百万公吨，或是2050年美国客运部门预测的排放量的0.49%。在另一套假设中汽车旅行平稳下降，航空旅行保持稳定，车辆燃料效率增加，燃料碳含量降低，旅行成本增加，从航空和汽车旅行转向高铁与欧洲经验比例相似，我们发现二氧化碳排放将减少5.7百万公吨。这等于比2050年客运部门二氧化碳排放量降低了1.1%。然而我们展示的推导是基于一些列假设的，他们是根据高铁对二氧化碳减排做出的贡献的一系列合理假设。

我们的工作也举例说明了对使用更完善的数据来评估高铁的需求。我们做的很多假设都是必要的，因为汽车城际旅行数据很少，且不完整，不全面。高铁需要的经费和完善的旅行数据集（或者是每个通道/地区的数据集）的成本似乎相对不重要。这些应该拥有优先权。它需要为和高铁相比的模式建立更好的模型，燃料和电的碳强度也是一样。如我们所示，在相似的假设中许多因素会随两个或多个因素而改变，可能会提高或降低高铁二氧化碳排放的净改变值。其他假设可以在通道与通道的基础上加以完善。同样，未来的工作需要收集更严谨的数据和对未来的预测，特别是火车技术、速度、客容量和电力排放等，这些都可能在美国发生重大变化。

最后，我们要强调，2050年与计划、筹资和建设主要交通基础设施所需的时间已不远了。四十年也就和规划和完成州际公路系统的时间一样长。为了到2050年能够实现本文中讲述的二氧化碳减排，需要继续以轻快的步伐规划高速铁路线路，在不远的将来开始投入建设。我们再次强调，很多因素都会影响美国高铁的成功，低的二氧化碳排放量会带来可观的效益，但是不是驱动因素。

原作:Andrew Kosinski,Graduate Student Researcher, GlobalMetropolitan Studies;

Lee Schipper,Project Scientist,Global Metropolitan Studies;

Elizabeth Deakin,Professor of City and Regional Planning.