城市产业碳排放特征及低碳发展路径研究

刘墨岩，柏 松

(西南民族大学化学与环境学院，四川 成都 610041)

2020年9月，我国提出了“3060”目标，旨在2060年前实现“碳中和”，即实现二氧化碳的“零排放”.对各行业进行碳排放量的定量核算是碳中和研究的基础性问题，只有准确估算碳的排放量，才能科学提出碳减排的具体措施和目标[1-2].

迄今为止，关于碳排放核算方法体系的研究还处于探索阶段，国外针对城市产业碳排放核算方法体系的研究尚不深入，大多集中在宏观的碳排放特征方面.Samereh 等研究量化了二氧化碳排放与城市形态之间的关系，发现城市布局紧凑更有利于降低二氧化碳排放水平[3].Alejandro 等结合卫星图像和地理信息系统(GIS)方法开展了碳排放核算方法体系的研究[4].Simon 等应用7see 系统动力学建模方法探讨了碳排放的定量核算方法[5].与国外研究相比，由于我国“双碳”目标的制定，国内学者更关注于从宏观角度对碳排放进行综合分析.李治国等基于IPAT-LMDI 方法开展了城乡家庭碳排放水平的实证研究[6].康琛欣等[7]利用IPCC 自上而下的计算方法，对甘肃省交通碳排放量进行定量核算.Wang 等建立了估算和预测城市轨道交通、出租车、公共汽车碳排放量核算的具体方法[8].最近，Zhou 等开发了一种基于交通轨迹数据的自下而上的碳核算方法，并据此建立了深圳市道路交通二氧化碳排放特征分布地图[9].Feng 等采用多元回归方法开展了碳排放特征的相关研究[10].

总体而言，当前国内外对碳排放特征及其核算方法体系的研究，主要集中在对宏观碳排放量的估算分析方法和模型构建等方面，以及各种因素对某一行业碳排放的影响，针对城市中不同行业、不同产业碳排放量的定量分析研究相对较少.为此，本研究拟以成都市工业、农业和交通行业为研究对象，详细探讨城市产业碳排放特征，分析城市产业减排路径，为未来城市减碳措施提供参考，也为城市绿色低碳发展和产业转型提供思路.

1 研究方法

1.1 交通业碳排放

本研究结合交通燃料和交通行驶里程两种方法来计算居民交通碳排放.前者根据交通工具消耗燃料量与相应碳排放系数相乘而得.后者基于交通工具里程与其碳排放系数进行核算.参考欧盟TREMOVE 2.4 模型所计算得到的不同交通工具(公交、出租车、电动自行车)的碳排放系数[1]，详见表1.对于地铁、汽车和新能源汽车，根据《2009 中国可持续发展战略报告—探索中国特色的低碳道路》和《中国能源统计年鉴》的数据，得出对应的能源碳排放系数和标准量转化系数(表2)，采取基于燃料的计算方法.其中公共汽车、出租车、电动自行车的碳排放核算公式为:

表1 不同交通方式的碳排放系数Table 1 Carbon emission factors of different transportation modes

表2 不同能源的标准量转换系数和碳排放系数Table 2 Standard quantity conversion factors and carbon emission factors of different energy sources

其中:Ct1为公共汽车、出租车、电动自行车的居民交通碳排放总量；Dt1i为第i 项交通工具的年总行驶距离；ηt1i为第i 项交通工具的碳排放系数.地铁、汽车、新能源汽车的碳排放核算公式为如下:

其中:Ct2为地铁、汽车、新能源汽车的居民交通碳排放总量；Et2i为第i 项交通工具的能源消费量；ηt2i为第i 项交通工具的碳排放系数；EFi为第i 项标准量转化系数.

1.2 工业碳排放

本研究选取原煤、天然气、汽油、柴油、燃料油、电力六种主要工业能源作为估算成都工业碳排放的基准.参考《2006年IPCC 国家温室气体清单指南》[11]与中国碳排放相关参数(表1)，得到碳排放测算公式如下:

其中:Ci为城市工业碳排放总量；Ein为第n 项工业所用能源的消耗量；ηin为第n 项工业所用碳排放系数；EFn为第n 项标准量转化系数.

1.3 农业碳排放

结合IPCC(2006)推荐指南中方法以及其他学者研究成果，农业碳排放以化肥、农药、农用薄膜、农用柴油、农业播种面积和农业灌溉六种碳源进行计算.其中碳源排放系数如表3所示.农业碳排放量计算公式如下:

表3 六类碳源的排放系数Table 3 Emission coefficients of six types of carbon sources

其中:Ca为城市农业碳排放总量；Ti为第i 项城市农业碳源的量；δi为第i 项城市农业碳源的排放系数.

1.4 数据来源及处理

本文测算成都市各产业碳排放量各项基础数据来源于《成都统计年鉴2021》[12]、中国轨道交通协会《城市轨道交通2020年度统计和分析报告》[13]、《四川省统计年鉴(2021)》[14]、《中国能源统计年鉴》[15]、《2020年成都市国民经济和社会发展统计公报》[16]等.数据分析使用Microsoft Excel 2022 进行数据计算，并绘制曲线图.

2 结果与讨论

2.1 交通碳排放量

根据《成都统计年鉴2021》、中国轨道交通协会《城市轨道交通2020年度统计和分析报告》等，可以直接得出成都地铁2020年总能耗以及各种不同交通方式的数据.由于对于不同交通方式，品牌、车型、时段的乘车人数差异、道路拥堵情况等的影响，对年均车辆行驶总路程做如下经验估算，取公共汽车、出租车、轿车、电动自行车分别为6.9、9、1.5、0.48 万km/辆.对于汽车和新能源汽车，采取基于燃料的计算方法，取汽油/电力消耗量为8 L/100 km 和15 kW·h/100 km，汽油密度为722 kg/m3.同时，根据不同的交通方式选用公式(1)和(2)进行计算，可得不同交通方式具体碳排放量(表4).

表4 不同交通方式的碳排放量Table 4 Carbon emissions of residents in different transportation modes

由表4 及图1 可见，成都市交通碳排放总量为407.81×107kg，人均碳排量为268.35 kg.其中汽车碳排放量为295.41×107kg，占交通碳排放总量的72.4%，是最主要的交通碳排放源.而电动自行车由于总数量较多，用电较为分散且利用率较低，碳排放量为42.37×107kg，约占交通排放总量的10%；近年来在网约车快速发展的条件下，对出租车使用冲击较大，出租车使用量呈减少趋势，仅排放了8.37×107kg；占交通总碳排放量8%的地铁碳排量为13.77×107kg；公共汽车和新能源汽车两种交通方式的碳排放量较少，分别为15.25×107kg 和13.77×107kg.

图1 居民交通方式碳排放量分布Fig.1 Distribution of carbon emission of residents′transportation modes

高莹(2019)对天津市交通碳排放的研究发现，天津市人均交通碳排放量为299.58 kg[17]，与本研究268.35 kg/人的结果相差不大.可能由于成都市近几年对新能源汽车和氢能源公共汽车车的支持，使得成都市人均交通碳排放量略低于天津市.

推进交通运输低碳发展，实行公共交通优先，加强轨道交通建设，鼓励自行车等绿色出行方式，是国家绿色发展的重要战略方向.为了更直观地反映公共交通出行的重要性，本研究基于《成都统计年鉴2021》和《2020年成都市国民经济和社会发展统计公报》等资料提供的交通出行载客量数据，核算了2020年成都市居民乘坐不同交通工具出行的人均碳排放量.其中，汽车和新能源汽车的载客量简化成为总保有量乘以乘车人数(按3 人计)进行计算，结果见表5.

表5 2020年成都居民人均交通碳排放量Table 5 Per capita traffic carbon emissions of Chengdu residents in 2020

由表5 可以看出，公共交通人均碳排放量远远低于私家车.公共汽车和地铁两种方式的人均碳排放量分别为0.14 kg/人和0.27 kg/人；而汽车的人均碳排放量高达235.08 kg/人，约为公共交通的1000 倍.值得注意的是，成都市新能源汽车的人均碳排放量为204 kg/人，约为燃油汽车的86.66%.原因在于新能源车的载客量多，因而人均碳排放量相对较低。 由于新能源车普及度不高，技术还未完全成熟，其总碳排放较少.另外，由于新能源汽车的普及度不高，其总碳排放量较少.随着未来新能源汽车的普及，可在一定程度上削减交通碳排放总量.

根据相关资料，成都市将持续在全市推广新能源汽车，到2025年底，全市新能源汽车保有量达到60万辆，力争达到80 万辆.表6 根据上述远景目标预测了2025年汽车和新能源汽车的数量以及碳排放量.按照汽车近几年增长趋势，估计了2025年的汽车保有量(450 万辆)，并按规划取中值设定新能源汽车数量为70 万辆.可以看出，新能源汽车相对于汽车，在较高的车辆数占比下(0.05%)，而产生较低的碳排放量(0.04%).假设在2020年全部应用新能源汽车.如表7 可得知，全年将排放282.07×107kg，与实际相比减少了27.12×107kg 的碳排放量，约减少了8.77%.

表6 2020 和2025年碳排放量对比Table 6 Comparison of carbon emissions in 2020 and 2025

表7 全部应用新能源汽车后的减碳情况Table 7 Carbon reduction after applying new energy vehicles

通过对2020 和2025年两种交通方式的碳排放量的比较，可以看出在碳排放量的占比上，新能源汽车的数量在2025年将提高至13%，其碳排放量的占比相较2020年将会提高8%.另外，上述结论是基于新能源汽车在这两年内的能源消耗率一致，然而随着国家、企业对新能源汽车的重视，其耗能率将会减少，新能源汽车对碳减排的贡献将会有着很好的前景.

2.2 工业碳排放量

根据《成都统计年鉴2021》得知，成都市规模以上工业行业有37 类，如表8所示.将各种行业所消耗的原煤、天然气、汽油、柴油、燃料油、电力的量代入公式(3)，得出具体行业的碳排放量，如表9所示.

表8 工业行业能源碳排放量Table 8 Carbon emissions of industries

表9 工业行业分组Table 9 Industrial grouping

为了方便研究，根据各工业行业的年均碳排放量，将37 个行业中，年均碳排放量在100×107kg 以上、年均碳排放量在10～100×107kg 之间和年均碳排放量在10×107kg 以下的行业划分为高碳、中碳和低碳三个类别，具体划分见表9.

根据表8、表9 和图2 可知，规模以上工业行业总碳排放量为1 609.61×107kg.4 个高碳产业碳排放量为1 037.21×107kg，占到总工业碳排放量的64%；18个中碳产业排放量为531.00×107kg；低碳产业仅排放碳41.41×107kg.其中电力、热力生产和供应业产生的碳排放量最高，达到588.11×107kg，占到总工业行业碳排放的36%.

图2 三组工业行业碳排放量分布及高碳各行业碳排放量分布Fig.2 Carbon emission distribution of three groups of industries and carbon emission distribution of high carbon industries

图3 规模以上工业产业能源碳排放量Fig.3 Carbon emissions of industries above Designated Size

边宇等研究了2015年京津冀城市工业碳排放量变化，得出京津冀城市的平均碳排放量1 580.07×107kg[18]；沈泉宏等研究武汉地区2019年工业碳排放情况，得出武汉的工业碳排放量为2 799×107kg[19].本研究核算的成都工业碳排放量为1 609×107kg，介于京津冀城市群和武汉地区之间.原因是成都市不属于重工业城市，因而碳排放远低于武汉，与京津冀地区城市平均值基本相当.

在京津冀地区，工业高碳行业电力、煤气及水的生产和供应业和黑色金属冶炼及压延业在8 个高碳行业(碳排放量在320 至5 000×107kg 之间)中分别约占20%和41%.可见成都市的工业结构偏重电力、电子等方面.

对于工业企业的能源结构，将37 类规模以上工业行业所消耗的原煤、天然气、汽油、柴油、燃料油和电力的量及其碳排放量的计算如表10所示:

表10 规模以上工业产业能源消耗量以及碳排放量Table 10 Energy consumption and carbon emissions of industries above Designated Size

由于能源碳排放量差距较大，因此使用lg(碳排放量)作为纵坐标作图.可以看出，电力的碳排放量在规模以上工业产业能源中占到很大比例，达到了接近70%，对传统能源煤和天然气的用量偏少.相比于武汉，其工业能源结构主要以煤炭和原油为主，分别碳排放量为1 260.46 和657.58×107kg，而电力仅排放346.77×107kg，占到总排放量的12%.可见，成都的能源结构以电力为主.不仅在工业中，电力是主要碳排放源，此外对于交通分析可知，电力的使用也占到很大的比例，交通中电力的使用也是当前的趋势.因此在发电能源方面进行发展改革将是碳减排重要路径.

2.3 农业碳排放量

将《成都统计年鉴2021》所统计的化肥、农药、农用薄膜等数据代入公式(4)，由于缺少当年农业灌溉面积，故应用了2017年的统计数据代入进行计算，得出农业碳排放总量，如表11所示.

表11 农业六种碳源碳排放量Table 11 Carbon emissions of six carbon sources in agriculture

根据表11 和图4，农业生产的碳排放总量为25.65× 107kg.其中化肥是最大的碳排放源，为14.21×107kg，占农业总排放量55.4%；农用薄膜产生了6.51×107kg，占25.4%；农药使用的碳排放量占总量8%；农业播种面积所产生的碳最少，仅占总量的0.3%.

图4 农业六种碳源碳排放量分布Fig.4 Distribution of carbon emissions from six agricultural carbon sources

胡婉玲等对1997－2017年间北京、天津、上海等地的农业碳排放特征进行了详细研究，获得上述地区农业碳排放均值为33.23×107kg，其主要碳排放源为化肥，占到了农业总碳排放量的55.4%，农用薄膜次之，占到了25.4%[20].以上数据与本研究对成都市分析结果符合.上述可见，化肥和农膜使用的碳排放总量合计约占成都市农业碳排放总量的80%.因此，严格控制化肥和农膜的使用，是成都市农业碳减排的重点方向.

2.4 三种行业碳排放总量

综合前述城市交通排放源、城市工业排放源和农业排放数据，得出2020年成都三种主要产业碳排放总量，结果如表12所示.由表12 可以看出，2020年成都市交通、工业和农业总碳排放量为2 043.07×107kg.工业源碳排放量1 609.61×107kg，是占比最大的碳排放源，占总排放量的78.78%；其次是交通出行排放源，总计碳排放量407.81×107kg，占比达到19.96%；农业源的碳排放量最低，仅为25.65×107kg，占比不足2%.

综上所述，在成都市碳排放源结构中，工业是最重要的排放源，因此，在工业排放源上采取有效减排措施，是减少成都市碳排放的关键.具体来说，一是大力提高工业企业能效，加快节水技术推广、提升碳排放重点行业水效、优化工业用水结构.二是对区域的高碳排放行业，如石油和天然气开采业、非金属矿物制品，设备制造业等重点行业已有设备和工艺进行升级改造.使用余热回收设备、采用新型高效节能技术等，降低能源消耗和废气排放，提高能源利用效率.三是加强高碳排放行业的能源管理，例如制定能源消耗指标、建立能源管理体系、开展能源审计等，有效控制能源的消耗和二氧化碳排放.

3 结论

2020年成都市总碳排放量为2 043.07×107kg.工业排放源是占比最大的碳排放源，占总排放量的78.78%；其次是交通排放源，占比达到19.96%；农业的碳排放量最低，占比不足2%.工业排放量为1 609.61×107kg，其中电力在能源消耗碳排放所占比重最大，都接近70%.居民交通排放总量为407.81×107kg，其中汽车排放量最大，占72.4%.电动车和地铁分别为42.37×107kg 和32.64×107kg，各占10.4%和8.0%，三者合计占交通源90.8%，是交通减排的重点领域.农业排放源总量为25.65×107kg，其中化肥源占比最高，达55.4%，农膜次之，其碳排放量为6.51×107kg，占25.4%.两者总计占农业碳排放80%，是农业减排的重点方向.在成都市碳排放源结构中，工业是最重要的排放源，因此，在工业排放源上采取有效减排措施，是有效减少成都市碳排放的关键.