城市客运交通规划的碳排放估算方法

金 昱，苏红娟

（上海市城市规划设计研究院，上海 200040）

0 引言

降低交通运输活动碳排放是一个复杂的系统工程，涉及规划、建设、运营、管理等各个阶段。在规划阶段对交通碳排放量进行合理计算，有助于从交通和用地一体化角度提前规避高排放空间布局模式，减少高排放交通出行方式占比。为了从碳排放的视角评估交通规划方案的优劣，更好地指导规划编制，亟需开展规划阶段交通碳排放估算方法研究。

联合国政府间气候变化专门委员会发布的《2006 IPCC 国家温室气体清单指南》[1]（以下简称《IPCC 指南》）为各个国家和地区开展现状碳排放计算提供了详细的操作方法和规则。根据《IPCC 指南》，现状交通运输活动碳排放计算方法主要有两类：一类是“自上而下”法，通过汇总计算各种类型燃料使用量和对应的碳排放因子进行计算；另一类为“自下而上”法，通过汇总计算不同交通方式活动量和对应碳排放因子进行计算[1]。目前学界针对规划阶段碳排放的计算仍处于探索阶段，尚未形成相对成熟的方法。如，叶祖达在针对低碳城市规划碳排放量评估方法的研究中，提出规划年基于公交车和小汽车平均运输距离和碳排放强度的估算方法[2]；王雅捷等提出规划年交通碳排放由城市客运碳排放、城际客运碳排放和货运碳排放构成[3]；郑德高等提出基于规划年不同交通工具平均通勤距离和碳排放系数的估算方法[4]；Hiroko 等在预测规划年路网交通运行状况的基础上，开展了规划年道路网碳排放计算[5]；Gan 等基于综合移动源排放（Motor Vehicle Emission Simulator,MOVES）模型，开展了规划道路交通碳排放预测，探讨了路网方案、车流量、车速分布、车辆类型、能源类型等对规划年碳排放的影响[6]。整体来看，国外研究更多关注道路交通规划方案的碳排放预测，但对于客运交通的整体性分析略显不足；国内研究更多聚焦于规划年碳排放估算，而对规划年碳排放因子的影响因素、取值等分析相对有限。从支撑客运交通规划编制角度，仅仅估算道路交通碳排放量是有局限的，无法有效发挥客运交通规划在道路交通、轨道交通等各类客运交通方式规划方案上的统筹作用，需要以客运交通的整体视角分析各类型客运交通方式及其碳排放。同时，从更加合理地计算规划交通碳排放的角度，应在对现状各类型客运交通工具碳排放因子分析的基础上，充分考虑未来科技进步对交通工具碳排放因子的影响。

基于以上分析，为了在城市客运交通规划阶段合理计算规划年碳排放量，提高规划方案编制的科学性，本文拟以上海城市客运交通为例，借鉴《IPCC 指南》现状碳排放计算方法，按现状参数标定、规划参数推算、规划排放预测三个步骤估算未来交通碳排放。首先基于现状客运交通运营数据，标定现状城市客运交通活动量和碳排放量间的相互关系，进而结合科技发展趋势，梳理影响客运交通工具能耗强度因子和碳排放强度因子的相关因素，在此基础上结合城市客运交通规划方案，采用多情景分析法，估算未来城市客运交通活动量以及对应的交通能耗、碳排放情况。

1 交通碳估算三阶段法

1.1 计算公式

考虑到城市客运交通规划阶段较难估算各类交通能源的使用量，而在规划编制前期研究阶段通常会对交通出行需求、交通方式结构等开展定量预测，因此本研究参考《IPCC 指南》基于交通活动量“自下而上”的现状碳排放计算公式，提出规划年城市客运交通碳排放基本估算公式：

式（1）中：Q为规划年城市客运交通碳排放量（tCO2）；Ti为规划年第i种交通工具的活动水平，可用交通周转量、运营里程等指标表征；N为城市客运交通工具类型数，本文取N=10；fi为规划年第i种交通工具的碳排放因子；f1i为规划年第i种交通工具单位活动量的能耗强度因子；f2i为规划年第i种交通工具单位能耗的碳排放强度因子。

1.2 计算步骤

基于以上规划年城市客运交通碳排放基本估算公式，按照现状参数标定、规划参数推算、规划排放预测3 个步骤对交通碳排放进行估算，如图1所示。

图1 规划阶段交通碳排放估算流程示意图

首先基于现状不同类型交通工具数据，分别建立交通活动量、能耗强度因子、能耗间的定量关系，以及能耗、碳排放强度因子、碳排放间的定量关系。其中，能耗强度因子主要与不同类型交通工具日常行驶过程中平均能源消耗情况相关；碳排放强度因子主要与能源类型相关。随后，综合考虑科技发展趋势，对相关规划参数进行合理推算：能耗强度因子方面，主要考虑未来交通工具技术进步带来交通工具能耗降低，进而修正得到规划年能耗强度因子f1i；碳排放强度因子方面，主要考虑未来能源结构改变和能源技术进步引起单位能耗产生的碳排放水平降低，进而修正得到规划年碳排放强度因子f2i。最后，基于交通规划方案预测规划年不同交通工具活动量、能耗值和碳排放量。

2 现状参数标定

本文以上海城市客运交通为例，基于燃油和电动私人小客车、出租车、公共汽（电）车，轨道交通、轮渡、摩托车、助动车等10种代表性城市客运交通工具的数量、平均行驶距离、日行驶距离和单位活动量能耗等计算各自对应的年碳排放量（本文仅计算CO2排放量，下同），结果如表1所示。为了计算方便，研究假设现状清洁能源小客车、大客车均为纯电动模式，不考虑油电混合情况，轮渡、摩托车均为燃油模式，助动车为电动模式。

表1 上海城市客运交通现状碳排放估算表

表1 （续）

根据表1 中的估算数据，得出2020 年上海客运交通碳排放量约为1 118.7万t，其中私人小客车碳排放占比约为76.1%，出租车约为7.7%，轨道交通约为8.9%，公共汽（电）车约为5.2%，助动车约为1.8%，摩托车约为0.2%，轮渡排放量很小，不足0.1%，如图2 所示。根据《2021 年上海市综合交通运行年报》[7]，2020年上海交通碳排放量约为4 814 万t，较2019 年降低约为13%，其中客运交通碳排放量约为1 107 万t，约占全市交通碳排放量的23%。邵丹等人计算了2019年上海客运交通碳排放量约为1 290 万t，其中私人小客车碳排放占比约为77%，轨道交通约为9%，出租车约为9%，公共汽（电）车约为5%，轮渡、摩托车和助动车占比未予明确[11]。经比对发现，根据本次计算得出的上海客运交通碳排放值及各子类型排放占比情况与相关报告和研究成果较为接近，由此推断上述计算过程中对于上海各类客运交通方式交通活动量的估算、各类交通工具单位活动量能耗值的估算相对合理。

图2 现状上海不同类型城市客运交通碳排放估算占比

3 规划参数推算

3.1 能耗强度因子修正系数

3.1.1 道路交通工具

综合考虑汽车车辆技术、节能技术发展等因素，中国汽车工程协会预计到2035年乘用车销售量中传统能源动力汽车和新能源汽车将各占50%。在能耗方面，预计至2035 年，传统能源乘用汽车（不含新能源汽车）新车平均油耗可降低至0.04L/km，乘用车（含新能源）新车平均油耗可降低至0.02L/km；与此同时，客车油耗有望较2019 年下降20%～25%，预计到2035 年技术领先的车长12m 的纯电动客车综合工况电耗将小于0.55kW·h/km[8]。上述行业预测值可作为规划年私人小客车、出租车、公共汽车能耗强度因子的参考。

3.1.2 轨道交通

轨道交通主要涉及列车牵引用电和设施设备用电，可借鉴上海市地方标准《城市轨道交通合理用能指南》（DB 31T 676—2012）提供的线路级牵引系统能耗指标先进值1.711kW·h/标准车公里[12]和现状上海轨道交通线路中牵引能耗较小的几条新建线路（如17 号线1.956kW·h/标准车公里，9 号线1.752kW·h/标准车公里[8]），估算规划年能源使用量。

3.1.3 轮渡

根据上海轮渡运营企业调研数据，上海轮渡现状主要采用柴油作为动力，未来新能源动力轮船有望全面替代传统燃油轮船。本研究选用载客人数为270 的纯电动客渡船作为典型船型，其每公里耗电为15.5 度左右，用于估算规划年轮渡能源使用量。

3.2 碳排放强度因子修正系数

考虑到化石能源燃烧技术的日渐成熟，同一类型的化石能源产生同样能量所排放的二氧化碳量差别变化幅度有限。因此本节重点分析电力能源变化对碳排放强度因子的修正。火电、水电、核电、风电、太阳能发电是当前我国电能的主要来源，电网排放因子的大小主要与当地电网内各种类型的电力来源结构配比相关。根据《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》，2020 年末全国发电装机容量为22.0 亿kW，其中火电装机容量占比约56.6%，较2015 年64.0%下降超7%[13]。现状我国火电比例仍较高且煤炭使用比例较高，导致电网排放因子相对较高。根据中共中央、国务院印发的《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》，到2030 年非化石能源消费比重将达25%左右，到2060 年非化石能源消费比重将达80%以上[14]。欧洲环境署（European Environment Agency,EEA）统计数据显示，欧盟生产单位电力产生的CO2已 由1990年的509g/kW·h 降低至2017年的296g/kW·h，降幅近58%，其中法国已由1990 年的210g/kW·h降低至2017年的67g/kW·h；英国已由1990年的681g/kW·h降低至2017年的269g/kW·h；可再生能源比例较高的瑞典、挪威等国，甚至已经降低至10g/kW·h 以下[15]。在一项针对我国香港电力部门净零排放路径的研究报告中[16]，研究人员开展了使用可再生能源、引入内地清洁电力、使用核能、使用氢能源、碳捕获与封存等不同能源技术组合的多情景预测，认为随着可再生能源占比的大幅提高，生产单位电力的碳排放将大幅降低，预计当地电网排放因子可从2020 年429g/kW·h降至2050年的30g/kW·h 以下。类似地，随着更多的风电、光电等清洁能源电力的接入，我国其他地区的当地电网排放因子也有望合理降低。

4 规划排放预测

4.1 交通活动量估算方法

各类交通工具活动量是交通碳排放估算的关键指标。传统客运交通规划编制阶段主要涉及出行总量、方式结构等指标的预测，与碳排放测算所需的各类交通工具活动量数据相比，还不够全面。如果在规划编制过程中同步搭建四阶段交通需求模型，可以直接获取交通工具活动量，否则需要合理估算不同交通工具的数量和平均出行距离，进而估算交通活动量。考虑到国内交通需求模型尚未全面推广，本研究将以未建设交通模型作为前提开展碳排放估算研究。

本研究将城市客运交通根据服务类型划分为两类，一类是政府提供定时定点服务的公共交通，包括常规公交、地铁、轻轨、市域铁路、有轨电车、轮渡等；另一类是更体现私人出行特征的客运交通，以小客车、摩托车、助动车为主。公共交通工具的交通活动量主要由网络规模、服务水平等因素决定，高峰时段服务频率与高峰时段需求相关，平峰时段即使客流量不足，也需要提供一定频率的公共交通服务；私人交通工具的交通活动量则更多与个体交通需求相关。因此，两类城市客运交通在计算方法上略有差异。假设规划年公交车、出租车、轮渡全面实现电动化，摩托车仍为燃油模式，则不同交通方式活动量的具体计算公式如表2所示。

表2 规划年不同交通工具活动量预测方法

表2 （续）

4.2 碳排放预测多情景分析

本文将涉及客运交通规划阶段碳排放的影响因素归并为职住空间结构、交通方式结构、清洁能源应用3 类，并依次选取居民出行距离、公共交通出行占比以及私人小客车电动化比例和当地电网排放因子3 个关键指标代表3 类影响因素，开展碳排放预测多情景分析。各情景下碳排放量计算结果如表3所示。

表3 上海城市客运交通规划碳排放预测多情景分析表

（1）职住空间结构方面。基准情景维持现状各类交通方式出行距离，增强情景通过加强职住平衡、产城融合，合理控制出行长度，将各类交通方式出行距离缩短10%。

（2）交通方式结构方面。基准情景坚持对于个体机动出行适度发展，合理管控车辆使用率，交通方式结构达到公共交通出行占比40%，慢行交通出行占比40%，私人小客车等占比20%的发展目标；在增强情景下，通过交通政策引导，降低个体机动出行比例，私人小客车等占比降低至16%，公共交通服务水平进一步提高，公共交通出行比例提升至44%，慢行交通比例维持不变。

（3）清洁能源应用方面。基准情景公交车、出租车等公共交通工具全面实现电动化，私人小客车电动化比例达到35%左右，维持现状电网碳排放因子；在增强情景中，私人小客车电动化比例增至38.5%，同时设定当地电网排放因子降低10%。

基准情景下，预计2035年全市城市客运交通碳排放量约为865 万t，在职住空间结构增强情景中，居民出行距离缩短10%可导致碳排放量降低8.5%左右；在交通方式结构增强情景中，公共交通方式占比增长10%可推动碳排放量降低近6.5%；在清洁能源应用增强情景中，私人小客车电动化比例增长10%和当地电网排放因子降低10%两个指标叠加影响下，可实现碳排放降低约9.1%；仅仅依靠私人小客车电动化比例增长10%或当地电网排放因子降低10%，可分别降低碳排放1.9%和7.0%。可以看出，3 类因素对于交通碳排放均有整体性减碳降碳作用。在清洁能源应用方面，私人小客车电动化比例增长和当地电网排放因子降低两个要素协作可取得最好的减碳效果，碳排放对其的弹性高达0.91；缩短出行距离的减碳效果明显，碳排放对其的弹性达0.85；提高公交出行比例的减碳效果亦较为明显，碳排放对其的弹性为0.65。

5 结语

本文以上海城市客运交通为研究对象，借鉴IPCC 现状交通碳排放“自下而上”的计算方法，提出基于规划年交通活动量和碳排放因子预测的碳排放估算公式和现状参数标定、规划参数推算、规划排放预测三阶段碳排放估算方法。在此基础上，立足“上海2035”总体规划用地空间布局和城市客运交通需求预测，从职住空间结构、交通方式结构、清洁能源应用3 个方面开展客运交通碳排放的多情景预测。研究以居民出行距离、公共交通出行占比以及私人小客车电动化比例和当地电网排放因子3 个指标代表上述3 方面因素进行多情景预测。结果显示，3 个指标均可减少客运交通碳排放，按从高到低的顺序，碳排放对私人小客车电动化比例和当地电网排放因子、居民出行距离、公共交通出行占比3 个因素的弹性分别约为0.91,0.85,0.65。

鉴于本研究收集的数据局限于城市客运交通，因此研究仅对城市客运交通的规划碳排放进行了分析和计算。从综合交通系统完整性角度，未来应进一步收集货运交通、对外交通相关的运营数据和排放数据，开展涵盖客运和货运、城市交通和对外交通的规划年城市综合交通系统碳排放测算研究，更好地指导综合交通体系规划的编制。