轨道交通廊道TOD减碳潜力研究
2024-07-05张元龄姜洋韩治远岳琳高波
张元龄 姜洋 韩治远 岳琳 高波
以天津市轨道交通4号线北段为例，开展TOD情景下轨道交通廊道周边开发减碳潜力评估，响应碳达峰、碳中和的目标要求，并为政府研究和制订面向走廊层面城市轨道交通项目的激励政策提供可量化的参考依据。本研究通过分析典型街区样本内的居民出行情况，建立不同类型街区形态单元与居民出行活动的映射模型，进而分别测算在容纳相同的人口、岗位增量前提下，基准趋势情景和TOD规划情景下的轨道交通廊道周边的碳排放总量，通过差值比较得出碳减排量。
关键词：轨道交通廊道；TOD；碳减排；街区形态
0 引言
推进实现碳达峰、碳中和是当前中国各个社会经济领域的一项重点工作。TOD 作为公认的绿色集约、低碳可持续的城市空间发展模式，是城市进行碳减排的重要策略之一。然而对于TOD 带来的碳减排的定量研究尚不成熟。TOD规划原则在空间尺度上体现为宏观（城市）、中观（ 走廊）、微观（站点）3 个层面。我国大多数城市，包括天津，已进入由增量扩张向存量提质的转型阶段，未来宏观尺度大规模的新城建设和对城市全局性的空间结构调整将难以为继。而在国家推动新基建政策背景下，由轨道建设所引发的轨道走廊沿线、站点周边地区的用地开发与更新，并对这种中微观尺度的空间变化进行有效干预，能够在一定程度上优化城市的空间格局，从而为城市碳减排做出重要贡献。
1 研究背景
近年来，天津市积极开展碳达峰、碳中和工作。产业方面，积极发展循环经济，研究制订再制造产业发展方案，“十三五”期间，全市万元地区生产总值能耗累计下降19.1%。能源方面，构建新型电力系统，增加天然气供应和非化石能源开发，谋划新能源项目36 个，总装机容量达530 万kW。削减煤炭消费总量，关停落后煤电机组，实现全市35 蒸吨以下燃煤锅炉“清零”目标[1]。
交通运输是温室气体排放的重点领域，近年来已成为我国温室气体排放增长最快的领域之一。随着产业、能源减排边际效益减少，天津实施“双碳”行动亟待在交通领域寻找新的发力点。2020 年，天津市市内交通碳排放总量为600 多万tCO2，其中私人小客车占市内交通整体碳排放总量的86%；出租车、网约车、公交车分别占市内交通整体碳排放总量的5.9%、2.1% 和4.9%；轨道交通占比1%[2]。TOD 不仅有助于提升居民生活质量，还有利于在城市层面形成以轨道为主、慢行为辅的交通网络布局，降低小汽车使用比例。同时，轨道站点周边的集约化、复合化土地利用，能够有效减少居民中长距离出行需求，进而减少交通领域的碳排放。
天津市人民政府于2013 年8 月以津政函〔2013〕92 号文对《天津市轨道交通线网规划（2012—2020 年）》进行批复。线网规划按照中心城区、滨海新区、海河中游地区3 个区域分别规划，提出在市域范围内构建市域线与城区线两级线网，由4 条市域线、24 条城区线组成，形成总规模约1，380km 的轨道交通线网。截至2023 年5 月，天津市已开通轨道交通线路8 条，运营里程286km[3]。
天津市轨道交通4 号线为天津市骨干线，线路穿越天津市主城区，作为径向线路，可提升城市主、副中心向东、向北的辐射能力。同时，4 号线衔接了中心区以外的双街组团、京津路沿线地区，有力支持了正在实施的旧村改造及在建区建设，带动京津公路沿线外围区域的土地开发。本文选取了线路周边尚存大量未开发或开发强度不高地块的4 号线北段北辰区范围内11 个站点作为整体进行研究。该段由北向南可分为两部分：小街—外环部分廊道周边土地主要为农田、工业用地和村镇用地；外环—中环部分廊道周边多为成熟社区。
2 模型方法和基础数据
2.1 模型方法
本研究采用的方法源于TOD 理念创始人、国际城市规划大师、成都TOD 对外合作伙伴彼得·卡尔索普（Peter Calthorpe），其团队开发的快火模型（rapid fire）已通过美国加州气候立法（加州参议院375 号法案）程序，被用于加州和美国其他部分城市的规划减碳模拟分析，也被墨西哥等发展中国家予以应用。本研究团队与卡尔索普先生合作，将该方法引入中国，并调整了相关参数以适应本土实际情况。
模型根据“街区类型”分析不同规划情景下的碳排放量。首先，将街区按照区位、与轨道站点的毗邻性以及城市形态的不同进行分类。其次，测算典型街区样本内的居民出行活动量及其碳排放量，建立映射模型。再次，在容纳相同的人口、岗位增量前提下，建立基准情景（business as usual， BAU）及TOD 情景。最后，测算两种情景下的碳排放总量，通过差值比较得出碳减排量。
2.2 基础数据
本研究所收集处理的基础数据包括城市形态数据、交通设施数据、人口岗位信息、居民出行数据和碳排放因子数据。
1）城市形态数据。
城市形态数据包括绿地、水体、地块、街道及建筑等信息，通过互联网数据、规划图件等渠道获得。
2）交通设施数据。
交通设施数据包括各类公共交通基础设施（地铁、公交等）和高速、快速路等小汽车交通基础设施，通过互联网数据、开源地图等渠道获得。
3）人口岗位信息。
人口岗位信息包括人口、岗位等在城市中的空间分布情况，通过对天津市2021 年9 月一周内联通信令数据解析获得。经校核，解析结果与统计年鉴[4-5] 接近。居住地和工作地由手机用户被观测时段判断确定，其中居住地的观测时段为21：00 到次日8：00，工作地观测时段为9：00 到17：00。将用户每日在观测时间段内被观测到的秒数进行累加和排名，排名最高的为用户的居住地和工作地。工作地用户的年龄段需在16 ～ 64 岁。
4）居民出行数据。
居民出行数据包括分交通方式人均日均出行次数、分交通方式次均出行距离、分交通方式出行总量，通过对天津市2021 年9 月一周内联通信令数据解析获得，并根据天津市最新交通调查报告结果进行校正。
3 碳排放评估模型
3.1 天津市街区类型划分
1）街区类型划分指标。
本研究基于文献调查和以往项目经验，构建用于街区类型划分的指标体系，主要包括以下3 方面：街区形态，主要包括对开发强度、道路密度等方面的定性和定量描述；交通区位，主要包括对到市中心距离、地铁毗邻性等方面的定性和定量描述；用地类型，主要包括对人口密度、岗位密度等方面的定性和定量描述（表1）。
2）天津市街区类型指标结果。
本研究选取天津全市1km 格网为基本研究单元， 全市共11，853 个， 二环内330 个，占2.78%。所有网格到最近轨道站点距离平均值为32.74km， 最大值为112.46km， 最小值为0.02km，中位数为27.48km。其中，到轨道站点距离为800m 范围内的格网占全部格网的2.286%。所有网格容积率平均值为0.3，最大值为3.1，最小值为0，中位数为0.11。容积率较高的网格主要分布在二环以内的主城区与滨海新区，其余容积率高值网格分布在县区的中心。所有网格道路网密度平均值为1.47km/km2，最大值为12.4km/km2，最小值为0km/km2，中位数为1.1km/km2。其中，天津市道路网密度超过8km/km2 的网格占0.304%，超过4 km/km2 的网格占7.964%。全市人口总数13，868，441 人，人口密度超过1 万个/km2的网格占全市的2.9%，超过3 万个/km2 的网格占全市的0.6%。全市岗位总数5，347，163 个，岗位密度超过1 万个/km2的网格占全市的4.4%，超过3 万个/km2 的网格占全市的0.9%（图1）。
3）街区类型划分。
天津的区域划分包括核心区和外围区。轨道交通毗邻性有距离地铁站800m 步行距离“以内”和“以外”两种情况。最后，城市形态可以划分为3 种类型：高密度、中密度、低密度，三者可根据主要用途，即居住为主还是商住混合，进一步细分为2 个子类型。结合交通区位、城市形态、人口岗位这3 个变量，可以得到一个包含24 种类型的清晰模型，如图2 和图3 所示1。
3.2 碳排放评估模型搭建
1）碳排放评估模型搭建方法。
通过分析典型街区样本内的居民出行情况，建立不同类型街区形态单元在不同区位及轨道交通可达性条件下，与居民出行活动映射模型。进一步结合碳排放因子，构建适用于天津市的基于街区形态的TOD 碳排放评估模型。
居民出行碳排放的计算方法：交通碳排放量为每人每次出行的碳排放量之和，受到出行距离、出行方式的影响。计算公式为
式中，k 为交通方式包含地铁、公交、小汽车、慢行四个类型；Ak为交通方式k 的出勤量，即从每个网格（O）出发，以k 方式到达目的地网格（D）的行程数；Li为OD 网格间距离；GHGk为指交通方式k 在数据获取年份的碳排放因子，可依据报告文献研究取得该系数或采用城市情景年测算数据。
2）各街区类型出行分担率。
整体而言，二环内的绿色出行分担率比二环外的更高。临近轨道交通的街区（C1、P1 类）地铁出行大于非临近区域（C2、P2 类），且小汽车出行分担率更低。中密度街区如C1C 等的地铁出行和慢行出行比低密度街区如C1E 等更高（表2）。
3）各街区类型分交通方式次均出行距离。
二环内的街区类型（C 类）中次均出行距离小于二环外的区域（P 类），二环外的小汽车出行距离明显更高（表3）。
4）各街区类型人均日均出行总距离。
在分担率和出行平均距离共同作用下，临近地铁、中高密度街区（C1C、C1D）的小汽车出行距离显著小于非TOD 的低密度街区（P2E、P2F）（表4）。
5）居民人均日均出行碳排放。
居民地铁、公交、小汽车出行的碳排放系数（kgCO2/人·d·km） 分别为：0.026、0.032、0.126。人均日均出行碳排放量的结果与人均日均出行总距离的结果相似。在二环外的非TOD低密度街区的碳排放量，尤其是小汽车碳排放量明显大于TOD 的中高密度城市片区（表5）。
3.3 开发情景构建
1）情景构建原则。
本研究依据4 号线北段TOD 一体化规划方案构建TOD情景，参考原控规构建基准趋势情景（BAU）。两种模拟情景在2035年这一时间节点上的人口增长和就业增长的假定数值相同，即根据TOD 一体化规划方案测算得出的廊道总人口36.2 万人和廊道总岗位16.6万个。
为了遏制城市蔓延和打造更为紧凑的城市形态，TOD 情景中的大部分新的开发集中于轨道交通站点的周边。廊道整体开发强度和人口密度较高，较高的路网密度使得街区具有良好的可步行性。加密后规划范围内平均路网密度为10.3km/km2，比现状路网密度提高了130%。方案在短途通勤距离内，实现职住平衡。以商业办公用地、研发用地和工业用地为主的就业中心与居住中心沿轨道线路间隔布置，通过打造小型分散就业中心，鼓励反向通勤，缓解高峰时段道路和轨道交通系统的拥堵。方案提升沿线站点周边的用地混合度，在每个站点周边混合居住、商业与公共服务功能，住宅街区设置满足社区需求的街角商店和商业服务，商业区内混合居住、购物和服务功能，打造24小时社区。方案还对重要站点周边的容积率进行了调整优化，重点提升了中能级的组团中心站点双街站和北仓站的容积率。区域的平均容积率为1.5，居住用地平均容积率为2，商办用地平均容积率为3.8。
相对于紧凑开发情景，基准趋势情景可以成为一个重要的基线参照。基准趋势情景指“过去”延伸至“未来”的一种情景，即超大街区开发中的那些用途单一、由内向外蔓延的土地利用模式。具体而言，在此情景下人口增长并未集中于轨道周围的用地，而是以城市蔓延的形式增长。廊道整体开发强度和人口密度较低，较低的路网密度导致街区的可步行性较差。
2）不同情景下4号线北段轨道交通廊道场地类型构成。
在总人口数和岗位数保持一致的情况下，BAU 情景包含5.76km2中等密度轨道可达商业街区（C1C），6.81km2中等密度轨道可达居住街区（C1D），6.81km2低密度轨道可达居住街区（C1F），11km2中等密度超大居住街区（C2D），24.1km2低密度超大居住街区（C2F），5.24km2中等密度轨道可达商业街区（P1C），6.19km2中等密度轨道可达居住街区（P1D），6.19km2低密度轨道可达居住街区（P1F），10km2中等密度超大居住街区（P2D）与21.9km2低密度超大居住街区（P2F）。
TOD 情景包含3.35km2 高密度商业街区（C1A），5.02km2高密度居住街区（C1B），4.46km2中等密度轨道可达商业街区（C1C），7.81km2中等密度轨道可达居住街区（C1D），2.65km2高密度商业街区（P1A），3.98km2高密度居住街区（P1B），3.54km2中等密度轨道可达商业街区（P1C），6.19km2中等密度轨道可达居住街区（P1D）。
BAU 人口岗位主要分布在中等密度轨道可达商住混合街区（C1C、P1C）与中等密度轨道可达居住街区（C1D、P1D）；TOD 人口岗位主要集中在高密度轨道可达商业街区（C1A、P1A）与中等密度轨道可达商住混合街区（C1C、P1C）。
4 减碳潜力分析
4.1 出行分担率
在BAU情景的出行分担率中，小汽车出行分担率略微超过40%，地铁与公交出行分担率都相对较小。TOD 的出行分担率中，绿色出行方式比重更大，小汽车出行分担率减少17.32%，居民出行采用更加绿色的出行方式（表6）。
4.2 日均出行距离
整体而言，TOD 情景的绿色出行距离总量相对BAU 更大。其中，TOD 日均地铁出行距离总量较BAU 增加较多，这是由于地铁出行的分担率提升较多，而小汽车出行距离也减少较多（表7）。
4.3 日均出行碳排放量
BAU 情景年均碳排放总量约130，040t，TOD 情景年均碳排放总量约94，703t， 即使TOD 日均出行总距离相对BAU 更多，但是由于建成形态更加紧凑，市民出行选择的出行方式也根据街区类型进行调整，出行分担率得到优化，最终TOD 情景下的年均出行总碳排放量较BAU 情景下降 27.17%，TOD 发展情景下的减碳效果较为理想（表8）。
5 政策建议
1） 在轨道交通廊道周边开发中， 坚持TOD 的空间布局和土地利用模式。
国土空间规划、综合交通规划、轨道交通线网及建设规划应综合统筹、高度衔接，并将廊道周边的城市空间布局和土地利用与轨道交通系统的规划建设统一考虑，重点建立城市轨道交通系统与沿线土地相互匹配的用地布局模式，研究制定土地综合开发和配套发展的规划建设控制指引与标准，做到“轨道”与“土地”相统一。
（1）差异化用地开发强度。
引导站点周边用地强度梯度布局，在站点的核心圈层、边缘圈层及辐射圈层分别实行高强度、中高强度及低强度开发，站点影响区范围内用地容积率应高出所在区域基准容积率10以上。
（2）构建高密度路网体系。
为进一步提升轨道交通服务效率，强化站点可达性，在车站站区范围内应提高路网密度，影响区范围内不宜小于8km/km? ，核心区范围内不宜小于10km/km?。同时核心区应避免高等级道路穿越，避免对车站及城市空间产生割裂影响。
（3）多元业态混合布局。
促进沿轨道交通廊道的职住平衡，鼓励站点周边用地多元业态混合布局，提升TOD 区域城市活力。在功能合理的前提下，车站影响区内单一性质用地可兼容一定比例的其他功能建筑，鼓励单个建筑内部立体功能的混合。对于公交场站、P+R 停车场等交通接驳设施，建议与商业、商务、公共服务等功能结合建设。涉及竖向多个开发主体的项目，建议采用分层确权方式确定用地性质，保障TOD项目落地实施。
2）研究制定对TOD 综合开发的财税价格优惠政策。
各级财政要加大对符合TOD 理念的轨道廊道周边综合开发的支持力度，将TOD 综合开发纳入绿色项目库，参与绿色投资项目评级，落实有关税收优惠政策，争取国家财政资金和预算内投资支持。
3）将TOD 综合开发纳入绿色低碳金融支持范围。
健全完善绿色金融工作机制，加快构建完善支持TOD 综合开发的金融体系，引导金融机构加大对TOD 综合开发项目的金融支持。鼓励开发性、政策性金融机构按照市场化、法治化原则为TOD 综合开发提供长期、稳定的融资支持。
SYNOPSIS
Study on Carbon Reduction Potential of Rail Transit Corridor TOD：Taking the North Section of Rail Transit
Line 4 in Tianjin as an Example
Yuanling Zhang， Yang Jiang， Zhiyuan Han， LinYue， Bo Gao
Promoting carbon peak and carbon neutralizationis a key task in various social and economic fieldsin China. TOD， as a recognized green intensive，low-carbon sustainable urban spatial developmentmodel， is one of the important strategies for carbonemission reduction in cities. However， quantitativestudies on carbon emission reduction from TOD arestill immature. TOD planning principle is embodiedin three levels： macro （city）， middle （corridor） andmicro （site）. Most cities in China， including Tianjin，have entered the transition stage from incremental expansion to stock quality improvement. In thefuture， large-scale new city construction and overallspatial structure adjustment of cities will be difficultto sustain. Under the background of the newinfrastructure policy promoted by the state， the landdevelopment and renewal along the track corridor andaround the station caused by the track construction，and effective intervention in this kind of spatialchange on the medium and micro scale can optimizethe spatial pattern of the city to a certain extent， thusmaking an important contribution to the urban carbonemission reduction. Taking the northern section ofTianjin City Rail Transit Line 4 as an example， thispaper evaluates the carbon reduction potential of railtransit corridor development under TOD scenario，responds to the target requirements of carbon peakand carbon neutralization， and provides quantifiablereference basis for government to study and formulateincentive policies for urban rail transit projects atcorridor level.
The methodology used in this study is derivedfrom the Rapid Fire model developed by PeterCalthorp and his team. Our team worked with Mr.Calthorp to introduce the method to China andadjusted the parameters to suit local conditions. Themodel analyzes carbon emissions under differentplanning scenarios according to “block type”. Firstly，blocks are classified according to location， proximityto rail stations and urban morphology. Secondly，calculate the resident travel activity and carbonemission in typical block samples， and establishmapping model. Thirdly， Business As Usual （BAU）and TOD scenarios are established under the premiseof accommodating the same population and postincrement. Finally， the total carbon emissions underthe two scenarios are calculated， and the carbonemission reduction amount is obtained by comparingthe difference.
In terms of mode share， the car trip sharing ratein BAU scenario was slightly over 40%， while thesubway and bus trip sharing rates were relativelysmall. The proportion of green travel mode in TODscenario was larger， and car travel decreased by17.32% year-on-year. In terms of daily travel distance，the total travel distance of BAU subway was 789，372km/d， and the total travel distance of car was 2.53million km/d. In TOD scenario， the travel distance ofsubway increased greatly to 1.5 million km/d， and thetotal travel distance of cars decreased correspondinglyto 1.54 million km/d. In terms of travel carbonemissions， the total annual carbon emissions of BAUscenario were about 130，040 tons， and the total annualcarbon emissions of TOD scenario were about 94，703tons.
Compared with BAU scenario， TOD scenariooptimizes the resident mode share， reduces the cartravel sharing rate， increases the green travel modesharing rate， greatly increases the total distance ofsubway travel， and correspondingly reduces thetotal distance of car travel. Compared with BAUscenario， the average annual carbon emissionof TOD scenario decreased by 27.17%， and thecarbon reduction effect of TOD scenario wasconsiderable. Based on the above conclusions，this paper puts forward the following policysuggestions： 1） adhere to TOD spatial layout andland use mode in the development around railtransit corridor; 2） study and formulate preferentialfiscal and tax policies for TOD comprehensivedevelopment; 3） bring TOD comprehensivedevelopment into the scope of green low-carbonfinancial support.
