以美國(guó)交通為例分析高速鐵路二氧化碳減排潛力（譯文）

涂 海

（重慶軌道交通集團(tuán) 中國(guó) 重慶 400042）

0 文章的背景和范圍

在21世紀(jì)前半期，美國(guó)人口增長(zhǎng)和城市化發(fā)展意味著眾多通道內(nèi)的旅游市場(chǎng)將與現(xiàn)在歐洲和日本的旅游市場(chǎng)越來(lái)越相像。加上高速公路和機(jī)場(chǎng)的日益擁堵，這為鐵路運(yùn)輸作為乘客城際旅行模式的再次出現(xiàn)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。另外，鐵路客運(yùn)技術(shù)正在提高，速度已經(jīng)比前一二十年提高很多。由于這些發(fā)展和科技趨勢(shì)，高速鐵路將有可能成為重要市場(chǎng)，在美國(guó)主要通道的大型城市內(nèi)或之間顯現(xiàn)優(yōu)勢(shì)。高速鐵路似乎有可能與門對(duì)門式旅行形成競(jìng)爭(zhēng)，并且更方便，更可靠，更舒適，為乘客在旅途中有效的利用時(shí)間提供機(jī)會(huì)。與航空和汽車相比，高速鐵路還有可能使用相對(duì)少的能源和環(huán)境影響，提供更大的通行能力。

在本文中，我們研究了高速鐵路預(yù)期能源和環(huán)境效益的一個(gè)具體方面，即對(duì)比持續(xù)依賴汽車和航空模式的城際旅行，分析二氧化碳減排潛力。我們意識(shí)到在美國(guó)建立高速鐵路系統(tǒng)需要花費(fèi)數(shù)十年，所以我們將檢驗(yàn)它到2050年的潛力。我們將為已被提議的高速鐵路制定規(guī)劃，并對(duì)車輛，燃料和競(jìng)爭(zhēng)的汽車、航空模式需求水平中可能發(fā)生的改變做出說(shuō)明。我們可以得出結(jié)論，在旅客運(yùn)輸中，高速鐵路將有可能降低0.5%到1.1%的二氧化碳排放量。

1 2050年美國(guó)旅行推測(cè)

我們首先建立了兩種2050年旅行和車輛燃料強(qiáng)度的方案。這兩種估計(jì)只考慮了汽車和航空旅行，不包括其它模式。因?yàn)樵诟哞F范圍內(nèi)乘坐城際客車和火車旅行的人數(shù)不足乘坐高鐵旅行人數(shù)的0.8%”乘客-公里數(shù)”，所以不包括它們對(duì)本研究來(lái)說(shuō)只是一個(gè)很小的局限。

1.1 方案 1：“趨勢(shì)擴(kuò)展”

我們對(duì)2050年條件的第一個(gè)方案，名為“趨勢(shì)擴(kuò)展”，是通過(guò)預(yù)測(cè)2008年至2050年間旅行建立的。2008年（特別是2008年4月到2009年3月）被作為基準(zhǔn)年，因?yàn)?008年大部分近期全國(guó)范圍輕型車的數(shù)據(jù)是有效的。我們的2008航空和汽車旅行數(shù)據(jù)來(lái)自不同來(lái)源。我們采用聯(lián)邦航空管理局T-100航空旅行數(shù)據(jù)庫(kù)分析2008年內(nèi)部航空客運(yùn)情況。關(guān)于美國(guó)城際汽車旅行的詳細(xì)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)十分稀少。雖然2001年和2009年國(guó)家家庭旅行調(diào)查從全國(guó)水平報(bào)告了城際汽車旅行情況，但是他們的樣本數(shù)量太少，不足以為城市間汽車旅行情況提供可靠的估計(jì)。2009年國(guó)家家庭旅行調(diào)查數(shù)據(jù)主要來(lái)自2008年，而2001年國(guó)家家庭旅行調(diào)查的數(shù)據(jù)主要來(lái)自2001年。因?yàn)?009年國(guó)家家庭旅行調(diào)查主要是當(dāng)天往返旅行的數(shù)據(jù)，缺乏多天旅行的信息，2008年汽車旅行數(shù)據(jù)加上了同年單天旅行數(shù)據(jù)和2001年多天旅行數(shù)據(jù)對(duì)2008年的推測(cè)，2001年和2008年旅行數(shù)據(jù)使用同比增長(zhǎng)率。

通過(guò)使用對(duì)2008年所有國(guó)內(nèi)航空和汽車旅行的估算，我們提取出了我們所需的在高速鐵路范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。高速鐵路可能對(duì)非常短或非常長(zhǎng)的旅行沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)力，所以我們把旅行距離設(shè)定在100英里（單程）內(nèi)，并假定大多數(shù)距離小于100英里的旅行是由主要城市外的汽車和主要城市地區(qū)內(nèi)的汽車、本地鐵路和本地公共汽車服務(wù)共同提供的。同樣，我們也排除了600英里以外的旅行，因?yàn)槲覀兗俣▽?duì)這個(gè)旅行距離來(lái)說(shuō)，航空在時(shí)間上更有優(yōu)勢(shì)。我們把100-600英里（150-1000千米）看作是“高速鐵路范圍”。2008年航空旅行和汽車旅行分別占高速鐵路范圍的18.0%和25.8%。

然后我們排除了由于距離太遠(yuǎn)而高速鐵路不占優(yōu)勢(shì)的城市間航空旅行。不屬于高鐵通道內(nèi)聯(lián)邦鐵路管理局網(wǎng)絡(luò)部分的航空旅行也被排除了（見(jiàn)圖1）。結(jié)果，65.8%的國(guó)內(nèi)航空乘客-公里數(shù)因不在高速鐵路范圍內(nèi)而被排除。我們假定高速鐵路范圍內(nèi)同比例的汽車旅行因?yàn)榫嚯x太近的原因也不能包含在此范圍內(nèi)，汽車旅行也相應(yīng)減少。這些假設(shè)是有限制性的，我們承認(rèn)，在某些情況下，旅行者可能開(kāi)車去附近的城市去乘坐高鐵，就像他們會(huì)開(kāi)車去附近的城市乘坐飛機(jī)一樣。

圖1 特定高速鐵路通道-聯(lián)邦鐵路管理局地圖

現(xiàn)在我們?cè)O(shè)想，預(yù)測(cè)的2008年高速鐵路范圍內(nèi)城市間國(guó)內(nèi)航空和汽車旅行和2050年的高速鐵路有關(guān)聯(lián)。我們將使用聯(lián)邦航空管理局對(duì)2025年的預(yù)測(cè)推測(cè)航空旅行情況，使用美國(guó)能源情報(bào)署對(duì)2030年輕型汽車的預(yù)測(cè)推測(cè)2050年汽車旅行情況。我們將分別確定航空 （2008年到2025年2.6%）和汽車旅行（2008年到2003年1.7%）的平均復(fù)合增長(zhǎng)率，并應(yīng)用2008年航空和汽車旅行復(fù)合增長(zhǎng)率的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)2050年的旅行情況。這樣我們的預(yù)測(cè)就是聯(lián)邦航空管理局和美國(guó)能源情報(bào)署近期趨勢(shì)預(yù)測(cè)的延伸了。我們承認(rèn)，在未來(lái)幾十年里一些機(jī)場(chǎng)將開(kāi)始達(dá)到容量限制，增長(zhǎng)率將下降，建議航空公司和機(jī)場(chǎng)采取措施做出回應(yīng)。他們可以使用更大的飛機(jī)，改善空中交通管制，提高機(jī)場(chǎng)容量利用率，使用定價(jià)不同的方法來(lái)控制不同月份，不同日期，不同時(shí)間的需求，鼓勵(lì)在多機(jī)場(chǎng)地區(qū)交替使用機(jī)場(chǎng)，甚至使用高速鐵路或其他方式作為替代航空的最后一個(gè)環(huán)節(jié)。

1.2 方案 2：“綠色革命”

第二個(gè)方案來(lái)自Schipper等人的研究，他們構(gòu)建了一個(gè)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來(lái)應(yīng)對(duì)全球減少溫室氣體排放的倡議。我們的第一個(gè)“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案顯示了增加的航空及汽車使用，但是我們第二個(gè)“綠色革命”方案顯示，除了人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)計(jì)可增加60%，汽車使用會(huì)減少，航空旅行會(huì)相對(duì)穩(wěn)定。這個(gè)方案看起來(lái)好像不大可能，但是它對(duì)于檢驗(yàn)高速鐵路在大力改善未來(lái)能源績(jī)效和綠色旅行流行選擇方面有著重要影響。在Schipper等人的調(diào)查中，北美的燃料耗熱率為大約50英里每加侖，三分之一的燃料是無(wú)碳?xì)淠茈姵亍Ｓ捎谏蠞q的油價(jià)，可能的碳排放稅和燃料電池中氫的成本，開(kāi)車的成本預(yù)計(jì)比2005年要高。

在我們的第一個(gè)方案里，我們排除了65.8%的城市間航空和汽車旅行，他們不屬于聯(lián)邦鐵路管理局特定高速鐵路通道的一部分（見(jiàn)表1）。我們使用這兩種對(duì)未來(lái)旅行的大致全國(guó)性綜合估計(jì)作為基準(zhǔn)，可以預(yù)測(cè)旅行會(huì)在何種程度上轉(zhuǎn)向高速鐵路，以及這種轉(zhuǎn)向?qū)⑷绾斡绊懚趸嫉呐欧拧?/p>

表1 展示了兩種預(yù)測(cè)，用模型顯示了全部乘客-公里數(shù)和每種模型下高速鐵路范圍內(nèi)乘客-公里數(shù)的份額

2 向高速鐵路轉(zhuǎn)變模式的計(jì)算

我們使用兩個(gè)方案預(yù)測(cè)到2050年可能轉(zhuǎn)向高速鐵路的航空和汽車旅行，我們從這兩個(gè)模式中預(yù)測(cè)可能轉(zhuǎn)向高速鐵路的數(shù)據(jù)。我們根據(jù)詳細(xì)的關(guān)于其它國(guó)家經(jīng)驗(yàn)以及美國(guó)不同組織對(duì)高鐵潛力檢驗(yàn)的文獻(xiàn)綜述，確定了轉(zhuǎn)變模式的兩個(gè)可能層次。

2.1 轉(zhuǎn)變方案1：“美國(guó)模型”

我們轉(zhuǎn)變模式的第一層叫 “美國(guó)模型”，它是根據(jù)1997年美國(guó)關(guān)于高速鐵路潛力探究的兩個(gè)報(bào)告。1997年，聯(lián)邦鐵路局應(yīng)用所謂的“轉(zhuǎn)移模型”為大量通道制作向高速鐵路轉(zhuǎn)變的模型。每一個(gè)模型都對(duì)出差旅行者和非出差旅行者在模式實(shí)用性和高速鐵路實(shí)用性兩個(gè)方面進(jìn)行成對(duì)對(duì)比。通過(guò)對(duì)比實(shí)用性得知，乘坐高速鐵路的可能性增加了，被作為轉(zhuǎn)變模型。線性實(shí)用方程的自變量包括費(fèi)用，旅途時(shí)間和頻率。方程的系數(shù)代表旅行者不同模式和目的（比如時(shí)間價(jià)值）下的相對(duì)值。他們分析了8個(gè)不同的區(qū)域網(wǎng)絡(luò)，從航空到高速鐵路的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)?0.8%到45.7%，從汽車到高速鐵路的轉(zhuǎn)變?yōu)?.7%到6.3%。這些轉(zhuǎn)變，正如我們給它們的定義，來(lái)自高速鐵路系統(tǒng)服務(wù)通道的城際旅行。第二項(xiàng)報(bào)告顯示了大量對(duì)高鐵客流量預(yù)測(cè)的結(jié)果。綜合考慮這些數(shù)據(jù)（取不同分析網(wǎng)絡(luò)加權(quán)平均值），我們的“美國(guó)模型”預(yù)測(cè)高速鐵路距離范圍內(nèi)30%的美國(guó)航空旅行和4%的汽車旅行將轉(zhuǎn)向高速鐵路。因?yàn)檫@些轉(zhuǎn)向似乎已經(jīng)根據(jù)當(dāng)前或擴(kuò)展的未來(lái)趨勢(shì)建模，它們可以應(yīng)用到我們第一個(gè)“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案對(duì)2050年旅行的分析。

2.2 轉(zhuǎn)變方案2：“歐洲觀察”

我們轉(zhuǎn)變模式的第二個(gè)層次叫“歐洲觀察”，來(lái)自文件記錄中關(guān)于歐洲高速鐵路網(wǎng)建立的經(jīng)驗(yàn)。關(guān)于巴黎-布魯塞爾高速列車服務(wù)，Preston報(bào)告，由于新的服務(wù)，高速鐵路實(shí)施后，其占交通通道內(nèi)所有旅行份額的5.5%。除此外，分別對(duì)比之前和之后的模式，我們可以推斷70%的航空旅行將轉(zhuǎn)向高速鐵路，25%的汽車旅行也會(huì)轉(zhuǎn)向高速鐵路。De Rus&Inglada研究了1992年引進(jìn)馬德里-塞維利亞高速鐵路服務(wù)之前（1991年）和之后（1996年）的旅行情況。從本文看，49%的航空旅行和2.0%的汽車旅行將轉(zhuǎn)向高速鐵路。歐盟委員會(huì)報(bào)告了1983年實(shí)施巴黎-里昂高速列車服務(wù)之前 （1981年）和之后（1984年）旅行中的變化。從歐盟委員會(huì)之前和之后的模式份額來(lái)看，我們可以推斷引入的旅行中，69%的航空旅行和少于1%的輕型汽車旅行將轉(zhuǎn)向高速鐵路。Bonnafous認(rèn)為它帶來(lái)了49%新巴黎-里昂高速列車旅行。考慮到這些發(fā)現(xiàn)，平均這三個(gè)結(jié)果，我們的“歐洲觀察”預(yù)測(cè)高速鐵路距離范圍內(nèi)60%的美國(guó)航空旅行和10%的汽車旅行將轉(zhuǎn)向高速鐵路。

我們希望通過(guò)觀察歐洲得出的系統(tǒng)轉(zhuǎn)向與我們第二個(gè)“綠色革命”方案中美國(guó)高速鐵路系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向是一致的。因?yàn)檫@個(gè)方案的主要假設(shè)，比如在出發(fā)和目的城市中提高了汽車燃料效率，減少碳燃料的使用，更高的旅行陳本（特別是駕車出行），高度發(fā)達(dá)的運(yùn)輸系統(tǒng)，以及為應(yīng)對(duì)全球減少溫室氣體排放倡議的額外交通需求管理將在擁有高速鐵路的歐洲國(guó)家普及（除低碳燃料外）。

2.3 結(jié)果：旅行和二氧化碳排放的改變

表2 兩個(gè)方案中2050年從汽車和航空轉(zhuǎn)向高速鐵路的旅行

之前假定的轉(zhuǎn)變模型的比例將被應(yīng)用到表1中對(duì)全部旅行進(jìn)行預(yù)測(cè)，高速鐵路轉(zhuǎn)向結(jié)果見(jiàn)表2。高速鐵路范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)變是相當(dāng)可觀的，但是與整體旅行乘客-公里數(shù)相比，所占得比例還是很少。因?yàn)槲覀兊闹攸c(diǎn)是轉(zhuǎn)變模式的影響，我們將不考慮在歐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 燃料強(qiáng)度

向高速鐵路轉(zhuǎn)變模型中的二氧化碳減排主要根據(jù)“初始模式”和高速鐵路的預(yù)計(jì)排放量。所有“初始模式”的排放量依賴旅行的數(shù)量（乘客-公里數(shù)），車輛荷載因素（乘客-公里數(shù)/車輛-公里數(shù)），每個(gè)模式每公里每車輛的燃料使用和燃料中的碳含量。

美國(guó)電子工業(yè)聯(lián)合會(huì)的推測(cè)表明，到2030年飛機(jī)和輕型汽車的燃料強(qiáng)度有可能下降。對(duì)2050年“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案，我們使用了美國(guó)電子工業(yè)聯(lián)合會(huì)的汽車燃料強(qiáng)度數(shù)值，并用它推測(cè)相同比例下2050年的變化，認(rèn)為車輛載客量水平保持穩(wěn)定（航空達(dá)到82%，輕型車1.5人/車）。2050年汽車旅行的碳強(qiáng)度只占2005年數(shù)值的48%。這個(gè)方案中我們并沒(méi)有改變?nèi)剂系亩趸己俊?/p>

“綠色革命”方案使用的關(guān)于未來(lái)車輛燃料強(qiáng)度的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際清潔交通委員會(huì)成員麥茲樂(lè)的一項(xiàng)研究。在全球，高速鐵路逐漸融入主要交通干道，這似乎與其他交通模式的科學(xué)技術(shù)也在進(jìn)步保持一致，我們同等對(duì)待燃料耗熱量改善和道路燃料的脫碳。這項(xiàng)工作認(rèn)為2050年輕型汽車的碳強(qiáng)度只是2005年數(shù)值的27%，很大程度上是因?yàn)楦呤褂寐实碾姵厝剂宪嚵繉⑹褂脷浜蛶缀趿愫康亩趸肌］p型車輛燃料的整體二氧化碳強(qiáng)度幾乎低于燃油的三分之一（在能源基礎(chǔ)上），汽車旅行中二氧化碳強(qiáng)度甚至下降到2005年數(shù)值的18%。國(guó)際清潔交通委員會(huì)預(yù)測(cè)航空旅行燃料強(qiáng)度將會(huì)下降到2005數(shù)值的三分之一。燃料保持不變（煤油），所以碳儲(chǔ)存將不足。

這些模式中（反映容量因素）旅行的能源強(qiáng)度（人均千克二氧化碳）也來(lái)自Meszler的數(shù)據(jù)。每個(gè)模式（人均千克二氧化碳）的碳排放見(jiàn)表3。

表3

還有兩種假設(shè)被用來(lái)表示“初始模式”的二氧化碳強(qiáng)度。第一，基于對(duì)航空能源效率的研究，高速鐵路范圍內(nèi)航空旅行燃料強(qiáng)度比所有航空旅行多50%，因?yàn)槁眯猩婕案弑壤呐蕩r和陸地項(xiàng)目，也因?yàn)轱w機(jī)變得越來(lái)越小，每個(gè)乘客的燃料效率更低。旅行的減少相應(yīng)地減少了航班的提供，而不是更小的客容量。對(duì)于高速鐵路范圍內(nèi)的汽車旅行，轉(zhuǎn)變主要來(lái)自與商務(wù)和工作有關(guān)的旅行，與家庭出行相比，它的實(shí)用性更低。因此假定整體的實(shí)用率為1.1人/每車輛，或者是0.9車輛-公里數(shù)、每乘客-公里數(shù)的轉(zhuǎn)變。

3.2 高速鐵路旅行的碳強(qiáng)度

預(yù)測(cè)影響高速鐵路轉(zhuǎn)變模型的另一個(gè)參數(shù)是高速鐵路的碳排放強(qiáng)度。在本文只考慮運(yùn)營(yíng)。這是一個(gè)有局限性的研究，因?yàn)橄鄬?duì)低運(yùn)營(yíng)頻率的系統(tǒng)中，建立和維護(hù)系統(tǒng)及火車組的二氧化碳影響和運(yùn)營(yíng)一樣大。

高速鐵路的排放量，火車組的實(shí)際和預(yù)測(cè)強(qiáng)度，用電能/座位-公里表示。我們假定乘客的重量和火車組的重量相比是微乎其微的。我們使用預(yù)測(cè)負(fù)載因素或假定負(fù)載因素來(lái)估算從座位-公里旅行轉(zhuǎn)向乘客-公里數(shù)旅行的數(shù)量。我們使用全國(guó)傳輸?shù)浇K端用戶每千瓦時(shí)的平均排放量。

高速鐵路二氧化碳強(qiáng)度（排放量/乘客-公里數(shù)）為：

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

一個(gè)火車組的強(qiáng)度表示為千瓦時(shí)/座位-公里。湯普森列舉了日本鐵路出版物上新干線的能源強(qiáng)度數(shù)值。第一條新高線（零系列）要求0.072千瓦時(shí)/座位-公里，最高時(shí)速為220公里/小時(shí)。然而近期的希望號(hào)700N要求同速度達(dá)到0.037千瓦時(shí)/座位-公里，在270公里/小時(shí)則達(dá)到0.049千瓦時(shí)/座位-公里.。因此新干線的能源強(qiáng)度下降了，近期的希望號(hào)700N在擁有比原新干線更高的速度的同時(shí)，只使用了50%的能源，在提高22%的速度時(shí)，能源減少32%。為了簡(jiǎn)化，我們采用低-中范圍的數(shù)值，0.04千瓦時(shí)/座位-公里，但是也檢驗(yàn)了更大范圍的電強(qiáng)度。因?yàn)樗械母咚勹F路技術(shù)都在進(jìn)步，新干線所展示的強(qiáng)度下降很可能會(huì)繼續(xù)下去。關(guān)于客容量，我們假定有60%的座位是滿的，但是我們也對(duì)低座位率比如33%和高座位率比如75%做了靈敏度測(cè)試。

在討論電力牽引時(shí)經(jīng)常會(huì)忽視發(fā)電時(shí)二氧化碳的釋放。2007年，瑞典、法國(guó)和巴西發(fā)電時(shí)釋放的二氧化碳少于90克二氧化碳/千瓦時(shí)，因?yàn)槠鋼碛懈叨鹊暮穗姡娂霸偕茉础Ｈ欢谥袊?guó)和印度，他們的高度依賴碳的電力系統(tǒng)釋放的二氧化碳為725克二氧化碳/千瓦時(shí)。美國(guó)2005年的排放量接近687克二氧化碳/千瓦時(shí)，包括在輸電和配電時(shí)的損耗。這顯示了提供1千瓦時(shí)平均終端用戶所需的總排放量（鐵路系統(tǒng)鏈）。

根據(jù)2005年發(fā)電的礦物燃料比例預(yù)測(cè)每千瓦時(shí)二氧化碳排放為685克二氧化碳/千瓦時(shí)。2050年“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案中，碳能源占50%，石油占3%，氣體占15%。我們假設(shè)電力主要能源下降5%，與歷史進(jìn)程保持一致。這些參數(shù)產(chǎn)生547克二氧化碳/千瓦時(shí)或者低于2005年數(shù)值的20%。這與美國(guó)電子工業(yè)聯(lián)合會(huì)關(guān)于2030年最低成本化石燃料606克二氧化碳/千瓦時(shí)的預(yù)測(cè)一致，反映了高度的碳使用率，接近當(dāng)今的混合。

Schipper等人推測(cè)了2050年發(fā)電產(chǎn)生的二氧化碳強(qiáng)度，他們使用了美國(guó)電子工業(yè)聯(lián)合會(huì)2030的預(yù)測(cè)。美國(guó)電子工業(yè)聯(lián)合會(huì)包括一項(xiàng)“一切正常”的預(yù)測(cè)，也就是只比現(xiàn)在的二氧化碳強(qiáng)度低一點(diǎn)，以及對(duì)顯著降低的二氧化碳排放的預(yù)測(cè)。根據(jù)國(guó)際能源署對(duì)此項(xiàng)目的投入，這離Schipper等人的研究結(jié)果已經(jīng)不遠(yuǎn)了。

我們也為“綠色革命”方案構(gòu)建了一個(gè)替代物，即減少碳份額至20%，石油份額至3%，天然氣份額至10%，減少一半以上原始投入的化學(xué)燃料成分。我們可以斷定發(fā)電和輸電的損耗將下降15%，它代表了生產(chǎn)效率的提高和輸電配電中損耗的降低。它將2050年685克二氧化碳/千瓦時(shí)的排放量減少至188克二氧化碳/千瓦時(shí)，或者說(shuō)是2005年數(shù)值的27%。美國(guó)電子工業(yè)聯(lián)合會(huì)自己的2030年低排放實(shí)例回應(yīng)近期立法，預(yù)測(cè)2030的數(shù)值將為237克二氧化碳/千瓦時(shí)，與低排放實(shí)例中我們?yōu)?050年建構(gòu)的數(shù)據(jù)一致。在國(guó)際能源署的預(yù)測(cè)中，最佳情況可接近250克二氧化碳/千瓦時(shí)，所以我們的兩個(gè)方案排除了電力減排中最小的改善和巨大的進(jìn)展。

3.3 2050年二氧化碳排放預(yù)測(cè)模型

高速鐵路二氧化碳排放自下而上被預(yù)測(cè)為整體乘客-公里數(shù)轉(zhuǎn)向高速鐵路的產(chǎn)物，其需要加上預(yù)測(cè)的每乘客-公里數(shù)電力使用，預(yù)測(cè)的二氧化碳排放比例和鐵路懸鏈線提供的電力。

此研究中與高速鐵路相關(guān)的主要假設(shè)總結(jié)在表4中。高排放量和低排放量假設(shè)，在用作敏感度分析時(shí)可以被認(rèn)為是不好的表現(xiàn)和好的表現(xiàn)。除非另作說(shuō)明此處展示的分析中使用了中間欄的數(shù)值。

表4 關(guān)于高速鐵路碳強(qiáng)度的主要假設(shè)（CHSR）

4 根據(jù)向高速鐵路轉(zhuǎn)變模型的2050年二氧化碳減少的計(jì)算

輕型汽車旅行減少帶來(lái)的整體碳降低：

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

ILDV是表4中輕型汽車旅行的碳強(qiáng)度。航空旅行減少帶來(lái)的降低：

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

如果旅行者只從輕型汽車和航空旅行轉(zhuǎn)向高鐵（如前所述，忽略公交和火車旅行）

凈二氧化碳儲(chǔ)存為：

（3）CLDV+CAIR–CHSR

如果以前乘坐輕型汽車和飛機(jī)的占高鐵客流量的比例已知，平均乘客-公里數(shù)轉(zhuǎn)向高速鐵路對(duì)二氧化碳的影響就可以被推導(dǎo)。如果L是乘坐輕型汽車轉(zhuǎn)向乘坐高鐵旅行人數(shù)的比例，A是乘坐飛機(jī)轉(zhuǎn)向乘坐高鐵旅行人數(shù)的比例 （A+L=100%），影響S是每乘客-公里數(shù)平均轉(zhuǎn)變（如前所述，忽略公交和火車旅行）：

（4）S=(L*ILDV)+(A*IAIR)–IHSR

在此研究中，一個(gè)乘客-公里數(shù)轉(zhuǎn)向的影響從50克到116克二氧化碳/乘客-公里數(shù)不等。大型的范圍反映了大范圍的L和A，以及全部三個(gè)二氧化碳強(qiáng)度。

我們可以用上述公式推導(dǎo)得出兩個(gè)方案中二氧化碳排放量的變化，我們的結(jié)果見(jiàn)圖2。對(duì)比得知，2050年“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案中沒(méi)有高鐵的整體二氧化碳排放為2126百萬(wàn)公噸，“綠色革命”方案中沒(méi)有高鐵的整體二氧化碳排放為510百萬(wàn)公噸。因此，在“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案中，高鐵的引入降低了2050年總體乘客運(yùn)輸部門二氧化碳排放量的0.5%，“綠色革命”為1.1%。“綠色革命”中的比例更高因?yàn)檗D(zhuǎn)變更多，也因?yàn)槁眯兄姓w二氧化碳排放比“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案要低的多。

圖2 基于航空和汽車高鐵轉(zhuǎn)變模式2050年二氧化碳排放量的變化。負(fù)數(shù)代表排放量減少，最后一條顯示了凈效應(yīng)

4.1 高鐵什么時(shí)候才能減少二氧化碳排放

通過(guò)估計(jì)兩個(gè)初始模型（輕型汽車和飛機(jī)）和目的模型（高鐵）的旅行水平和排放強(qiáng)度，我們已經(jīng)預(yù)測(cè)了國(guó)家高鐵系統(tǒng)實(shí)施后每年減少的二氧化碳排放量。因?yàn)樗械膮?shù)都是對(duì)未來(lái)的估計(jì)，因此存在不同程度的不確定性。規(guī)劃者要面對(duì)的，也是任何方法中的缺點(diǎn)，是明確識(shí)別這些不確定因素。

在我們的“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案中（基于美國(guó)的轉(zhuǎn)變模型），2050年向高鐵的轉(zhuǎn)向減少了10.5百萬(wàn)公噸的二氧化碳排放，一部分是因?yàn)楹娇蘸推嚶眯兄卸趸紡?qiáng)度的降低。在“綠色革命”方案中，“歐洲觀察”中轉(zhuǎn)向高鐵節(jié)約了5.7百萬(wàn)公噸的二氧化碳排放。在兩個(gè)方案中了，航空旅行減少的二氧化碳更多。這不是因?yàn)閺暮娇辙D(zhuǎn)向高鐵的乘客-公里數(shù)旅行者比汽車更多（事實(shí)上，他們十分相似，見(jiàn)表二最后一欄），而是因?yàn)樵趦蓚€(gè)方案中，2050年航空的二氧化碳排放量每乘客-公里數(shù)比汽車更大。“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案的減排力度更大，主要是因?yàn)樵谶@個(gè)方案中，航空和汽車的未來(lái)能源強(qiáng)度更大，盡管在“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案轉(zhuǎn)向高鐵的乘客-公里數(shù)減少了37%。

4.2 不同轉(zhuǎn)變模式結(jié)合的影響

我們用模型（關(guān)于排放）對(duì)總體旅行進(jìn)行了兩種預(yù)測(cè)，兩種對(duì)向高鐵轉(zhuǎn)變的預(yù)測(cè)。在這點(diǎn)上，我們將“美國(guó)的轉(zhuǎn)變模型”和我們的“趨勢(shì)擴(kuò)展”旅行預(yù)測(cè)組成一對(duì)，把“歐洲觀察”和我們的“綠色革命”旅行預(yù)測(cè)組成一對(duì)，因?yàn)槊拷M配對(duì)中的假設(shè)都在很大程度上類似。例如，“綠色革命”資源假設(shè)了更高的燃料價(jià)格，有力的運(yùn)輸和土地使用政策，這也是對(duì)當(dāng)今美國(guó)政策支持下高鐵的贊成。然而，即使現(xiàn)今的城際旅行趨勢(shì)延伸到2050年，我們也可能會(huì)看到與歐洲經(jīng)驗(yàn)類似的向高鐵的轉(zhuǎn)變（可能是由于嚴(yán)密的土地使用或者是與其他模式相比低成本的高鐵旅行）。

在這個(gè)變化中，二氧化碳減排迅速漲至23.4百萬(wàn)公噸(與原來(lái)的10.5百萬(wàn)公噸相比)。另一方面，“基于美國(guó)的轉(zhuǎn)變模型”太高，可能是由于建模過(guò)程中的樂(lè)觀偏向，這是鐵路系統(tǒng)需求建模的一個(gè)普遍特點(diǎn)。在所有美國(guó)的研究分析中，從航空和汽車向個(gè)體區(qū)域高鐵網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變的最小值分別為佛羅里達(dá)高速鐵路的0.7%和東北走廊高速鐵路的21%。如果我們把這些轉(zhuǎn)變模式中的下限值應(yīng)用到“趨勢(shì)擴(kuò)展”旅行預(yù)測(cè)，我們的二氧化碳減排將降至4.7百萬(wàn)公噸。

同樣，我們把“美國(guó)的轉(zhuǎn)變模型”應(yīng)用到“綠色革命”旅行預(yù)測(cè)，二氧化碳減排將降至2.8百萬(wàn)公噸。應(yīng)用更小的轉(zhuǎn)變模式下限值，二氧化碳減排將降至2.0百萬(wàn)公噸，這是所有變換里最小的。這些大的波動(dòng)顯示了轉(zhuǎn)變模式的預(yù)測(cè)對(duì)高速鐵路二氧化碳減排潛力有多關(guān)鍵。

還有一個(gè)重要的問(wèn)題要注意，就是整體二氧化碳排放實(shí)際上不是因?yàn)檫@些方案排列中的任何一個(gè)而增長(zhǎng)。

5 關(guān)鍵敏感度和高速鐵路“IFS”

我們進(jìn)行了一項(xiàng)敏感度分析，我們改變了兩個(gè)方案中的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)，報(bào)告整體二氧化碳減排的變化百分比，用來(lái)理解每個(gè)參數(shù)的重要性和影響。結(jié)果顯示在表5。

表5 方案假設(shè)改變結(jié)果的靈敏度的總結(jié)

5.1 電力生產(chǎn)的二氧化碳排放

在此研究中，我們使用了全國(guó)平均值。如果高鐵系統(tǒng)使用自有自產(chǎn)的電力，系統(tǒng)使用的排放數(shù)據(jù)將正如日本的實(shí)踐。如果估計(jì)一個(gè)地區(qū)高鐵系統(tǒng)的二氧化碳強(qiáng)度，比如加利福尼亞或佛羅里達(dá)，將使用反映高鐵運(yùn)營(yíng)時(shí)區(qū)域貿(mào)易的二氧化碳強(qiáng)度或邊際千瓦時(shí)，但是分別分析這些區(qū)域不在本研究范疇之內(nèi)。

如果2050年美國(guó)使用更高強(qiáng)度的碳用于電力產(chǎn)生 （見(jiàn)表4），“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案和“綠色革命”方案中的碳減排將分別下降9%和25%。如果使用更低強(qiáng)度的碳，碳減排將分別上升22%和66%。

5.2 火車組效率和能源強(qiáng)度變化（千瓦時(shí)/座位-公里）

我們的預(yù)測(cè)使用了平均能源強(qiáng)度即0.04千瓦時(shí)/座位-公里，稍稍高于最近的希望號(hào)。因?yàn)槿毡捐F路火車組已取得了技術(shù)上的進(jìn)步，繼續(xù)期待高鐵電強(qiáng)度的下降是不合理的，特別是如果雙層火車的數(shù)量在上升。最低的電強(qiáng)度為0.03千瓦時(shí)/座位-公里，在“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案和“綠色革命”方案中的碳減排將分別上升9%和25%，然而如果使用更高強(qiáng)度的碳，即0.05千瓦時(shí)/座位-公里，碳減排將分別下降8%和23%。我們還沒(méi)有明確研究從田中等人那里得到的其他鐵路速度和瑞典的數(shù)據(jù)，瑞典數(shù)據(jù)顯示更低的速度會(huì)帶來(lái)更低的碳強(qiáng)度（千瓦時(shí)/座位-公里）。我們也要考慮更低的速度會(huì)是否導(dǎo)致更少的旅行者。

5.3 高鐵客流量系數(shù)的變化

火車客流量系數(shù)和火車組整體二氧化碳強(qiáng)度（克二氧化碳/座位-公里）同樣重要。日本客流量系數(shù)降至67-70%的范圍。在美國(guó)的例子中，低的客流量系數(shù)（比如說(shuō)33%）和發(fā)電（現(xiàn)值）產(chǎn)生的高碳強(qiáng)度，與最低效率的火車組相結(jié)合（取最能源密集的Nozumi數(shù)值，0.06千瓦時(shí)/座位-公里），得出旅行碳強(qiáng)度將近120克/乘客-公里數(shù)，只比國(guó)內(nèi)航空旅行2005的值低25%。在另一端，取75%客流量系數(shù)，低的預(yù)計(jì)發(fā)電產(chǎn)生的二氧化碳強(qiáng)度（188克二氧化碳/千瓦時(shí)）和預(yù)計(jì)的低能量強(qiáng)度即0.03千瓦時(shí)/乘客-公里數(shù)，得出高鐵旅行二氧化碳強(qiáng)度低于10克二氧化碳/乘客-公里數(shù)，也低于美國(guó)所有預(yù)測(cè)中現(xiàn)在可得的模型的數(shù)據(jù)。

客流量變化的影響見(jiàn)表5。在33%的低客流量時(shí)，“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案和“綠色革命”方案中的碳減排將分別下降28%和83%，然而在75%的高客流量時(shí)，兩種方案則分別上漲7%和20%。

從這些變量中我們可以建立一個(gè)“最差高鐵減排”的方案。結(jié)合發(fā)電產(chǎn)生的高二氧化碳強(qiáng)度，高的高鐵電強(qiáng)度和低的高鐵客流量，高鐵旅行二氧化碳強(qiáng)度將大于50克二氧化碳/乘客-公里數(shù)，但是相反在“最優(yōu)高鐵減排”方案中，只有7.5克二氧化碳/乘客-公里數(shù)（對(duì)比預(yù)測(cè)中的38克二氧化碳/乘客-公里數(shù)）。“擴(kuò)展趨勢(shì)”中的最差高鐵減排方案降低了61%的二氧化碳減排量，實(shí)際上造成“綠色革命”方案中二氧化碳增加了凈4.5百萬(wàn)公噸，在最優(yōu)高鐵減排方案，二氧化碳減排分別上升27%和80%。

5.4 汽車和航空旅行敏感度

因?yàn)槎趸紲p排要依賴旅行者轉(zhuǎn)變模式的碳強(qiáng)度，這些模式的強(qiáng)度要仔細(xì)研究。在我們的綜合分析中，我們沒(méi)有通過(guò)模型計(jì)算實(shí)際出行距離，但是對(duì)三種模式使用了恒定的距離。這樣的簡(jiǎn)化會(huì)帶來(lái)誤差。例如，舊金山和洛杉磯之間高鐵采取的路徑為710公里，汽車為610公里，航空為540公里。結(jié)果是我們過(guò)高估計(jì)了在那個(gè)通道占重要份額的航空和汽車的排放量。在其他通道，或具體的旅行中，鐵路旅行可能比汽車旅行距離更短。

分析的另一個(gè)局限性是我們沒(méi)有計(jì)算與到達(dá)高鐵站或機(jī)場(chǎng)有關(guān)的能源和排放量。在很大程度上，人口密集中心擁有到達(dá)高鐵站的良好的人口交通覆蓋，我們可以認(rèn)為駕車者中的一大部分將采用交通或非機(jī)動(dòng)車模式的交通方式到達(dá)或離開(kāi)高鐵站，然而在一些更開(kāi)闊的城市，汽車是運(yùn)送乘客去或離開(kāi)高鐵站的主要方式，就像他們?nèi)セ螂x開(kāi)機(jī)場(chǎng)一樣。但是在我們的綜合分析中，我們沒(méi)有明確的處理這些問(wèn)題，如果要對(duì)高鐵的影響做詳細(xì)的預(yù)測(cè)，應(yīng)該考慮這些方面。

5.5 其他模式的未來(lái)二氧化碳排放

我們的“綠色革命”方案預(yù)測(cè)2050年二氧化碳/車輛-公里數(shù)將為64克，比2005年的數(shù)值少了25%。美國(guó)電子工業(yè)聯(lián)合會(huì)對(duì)2050年做出預(yù)測(cè)，我們使用“趨勢(shì)擴(kuò)展”方案對(duì)其推斷可知2050年輕型汽車排放量下降到只占2005年數(shù)值的一半。后一個(gè)預(yù)測(cè)將帶來(lái)更強(qiáng)的二氧化碳減排力度。這是因?yàn)椤俺跏肌蹦Ｊ蕉趸几芗?/p>

可能在我們的假設(shè)中我們對(duì)于乘坐高鐵的團(tuán)體旅行過(guò)于保守。我們判斷轉(zhuǎn)向高鐵的汽車客流量只有1.1，因?yàn)槲覀兺茢啻蠖鄶?shù)的轉(zhuǎn)變者都是出差旅行者或是小規(guī)模的家庭。我們的原因是，對(duì)大的團(tuán)體來(lái)說(shuō)，從汽車轉(zhuǎn)向高鐵花費(fèi)更大，例如，一個(gè)四口之家可以合開(kāi)一輛車，但是卻要買四張高鐵票。然而，2050年的平均預(yù)測(cè)客流量是1.65，如果更高比例的駕車者轉(zhuǎn)向高鐵將會(huì)增加高鐵的乘客數(shù)量，但是，諷刺的是，卻顯著降低了二氧化碳排放：如果更多的采用高乘客數(shù)量車輛的旅行者轉(zhuǎn)向高鐵，更多的轉(zhuǎn)變乘客-公里數(shù)將來(lái)自更少的汽車-公里。

對(duì)于航空旅行，“綠色革命”和“趨勢(shì)擴(kuò)展”基線預(yù)測(cè)預(yù)計(jì)每乘客-公里數(shù)的二氧化碳排放量下降分別為43%和33%。與綠色革命相比，對(duì)航空旅行強(qiáng)度使用“趨勢(shì)擴(kuò)展”數(shù)值將轉(zhuǎn)向高鐵每乘客-公里數(shù)二氧化碳減排提高了大約25%。我們也可以斷定，600-965公里航程范圍的短程飛機(jī)的燃料強(qiáng)度比美國(guó)平均水平高50%，但是如果使用效率更高的飛機(jī)，高鐵的相對(duì)優(yōu)勢(shì)就顯著下降了。這些變化顯示了整體二氧化碳減排對(duì)向高鐵轉(zhuǎn)變的模式二氧化碳強(qiáng)度十分敏感。

事實(shí)上，如果航空和輕型汽車的二氧化碳強(qiáng)度根據(jù)我們的“綠色革命”方案下降，高鐵的二氧化碳強(qiáng)度會(huì)很高，因?yàn)榭土髁肯禂?shù)很低，電大多是來(lái)自煤，二氧化碳排放量可能會(huì)增加。實(shí)際上，20世紀(jì)80和90年代有很長(zhǎng)一段時(shí)間，美國(guó)城市公交旅行平均二氧化碳強(qiáng)度比汽車旅行要高，因?yàn)槌俗鞘衅嚨某丝透伲ㄆ骄诖蚩ㄇ昂螅：茱@然，將未來(lái)高鐵的二氧化碳排放和現(xiàn)在旅行的二氧化碳強(qiáng)度對(duì)比是正確的，因?yàn)楹笳咴诮档停?050年可能比現(xiàn)在更低。

5.6 邊際與平均排放和生命周期評(píng)估

本研究中我們研究了多種交通模式的平均排放量。然而，旅行者和航空公司的表現(xiàn)也有可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的假設(shè)。比如，與向高鐵轉(zhuǎn)變成比例地降低了汽車排放量，預(yù)測(cè)了平均車輛排放量。從兩點(diǎn)上考慮這可能是錯(cuò)的。第一，有可能家里的車被另一個(gè)人開(kāi)走了，甚至擁有的車數(shù)比人數(shù)少的家庭可能會(huì)選擇利用高鐵去進(jìn)行城際旅行。第二，旅行者的車太小或太舊也有可能搭乘高鐵進(jìn)行城際旅行，所以不在道路上的車可能是平均車輛。

對(duì)于航空旅行，我們假設(shè)減少的旅行會(huì)導(dǎo)致更少的飛行英里，因此旅行的減少相應(yīng)地減少了排放量。歐洲經(jīng)驗(yàn)支持這種假設(shè)，因?yàn)橛捎诟哞F的引進(jìn)所有短途航線都被取消了或是顯著減少。這對(duì)一些OD對(duì)來(lái)說(shuō)是可能的，而且會(huì)導(dǎo)致少量降低二氧化碳排放。

另外，在本研究中并未對(duì)旅行者去機(jī)場(chǎng)或高鐵站的往返路程做明確的分析。不像機(jī)場(chǎng)，高鐵站很可能設(shè)立在有良好交通覆蓋的市中心地區(qū)或是接近人流量大的地區(qū)，這也說(shuō)明從航空轉(zhuǎn)向高鐵也會(huì)減少往返途中的排放量和長(zhǎng)距離旅途自身的排放量。

如前所說(shuō)，我們沒(méi)有對(duì)高鐵運(yùn)營(yíng)或施工的排放量進(jìn)行生命周期評(píng)估。通道的容量有限，例如一些公路或機(jī)場(chǎng)，因?yàn)槿狈Ω哞F而導(dǎo)致的擴(kuò)大這些通道容量的成本也同樣需要算入生命周期評(píng)估，或者，更長(zhǎng)延期的影響也要被算進(jìn)去。

5.7 高鐵的二氧化碳減排敏感度影響：哪個(gè)更重要

表5中預(yù)測(cè)的二氧化碳減排巨大差異是高鐵不確定性因素預(yù)測(cè)的一個(gè)暗示。航空和汽車旅行的二氧化碳強(qiáng)度，乘客轉(zhuǎn)向高鐵的程度，高鐵旅行自身的二氧化碳強(qiáng)度都是重要的參數(shù)。二氧化碳強(qiáng)度與技術(shù)參數(shù)和車輛客容量有關(guān)。我們已經(jīng)改變了汽車旅行的強(qiáng)度、高鐵的客容量和電力強(qiáng)度中兩個(gè)以上因素，但是列車組和航空旅行的強(qiáng)度隨少于兩個(gè)因素而變化。顯然，在計(jì)算轉(zhuǎn)向高鐵模式的二氧化碳排放量影響時(shí)所有的因素都要仔細(xì)檢查。

對(duì)于那些和二氧化碳排放有關(guān)的數(shù)據(jù)，當(dāng)轉(zhuǎn)向高鐵時(shí)高鐵和其他模式的低強(qiáng)度結(jié)果都是最高的最好的。在美國(guó)二氧化碳減排最好的模式可能不能反映與高鐵有關(guān)的最小的減排，因?yàn)檗D(zhuǎn)向高鐵的模式中的二氧化碳強(qiáng)度也都會(huì)下降。高鐵的二氧化碳預(yù)測(cè)假定高鐵有低二氧化碳屬性，因?yàn)榱熊嚱M和發(fā)電的技術(shù)進(jìn)步也會(huì)同樣用來(lái)降低輕型汽車和航空旅行的排放量。

6 結(jié)論

在本文中我們展示了2050年美國(guó)客運(yùn)部門對(duì)已提議的高鐵通道引起的二氧化碳影響的預(yù)測(cè)。我們發(fā)現(xiàn)如果現(xiàn)在的航空和汽車旅行趨勢(shì)持續(xù)到2050年，向高鐵轉(zhuǎn)變模式是未來(lái)美國(guó)高鐵系統(tǒng)的近期模型的平均值，二氧化碳排放將被降低10.5百萬(wàn)公噸，或是2050年美國(guó)客運(yùn)部門預(yù)測(cè)的排放量的0.49%。在另一套假設(shè)中汽車旅行平穩(wěn)下降，航空旅行保持穩(wěn)定，車輛燃料效率增加，燃料碳含量降低，旅行成本增加，從航空和汽車旅行轉(zhuǎn)向高鐵與歐洲經(jīng)驗(yàn)比例相似，我們發(fā)現(xiàn)二氧化碳排放將減少5.7百萬(wàn)公噸。這等于比2050年客運(yùn)部門二氧化碳排放量降低了1.1%。然而我們展示的推導(dǎo)是基于一些列假設(shè)的，他們是根據(jù)高鐵對(duì)二氧化碳減排做出的貢獻(xiàn)的一系列合理假設(shè)。

我們的工作也舉例說(shuō)明了對(duì)使用更完善的數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估高鐵的需求。我們做的很多假設(shè)都是必要的，因?yàn)槠嚦请H旅行數(shù)據(jù)很少，且不完整，不全面。高鐵需要的經(jīng)費(fèi)和完善的旅行數(shù)據(jù)集（或者是每個(gè)通道/地區(qū)的數(shù)據(jù)集）的成本似乎相對(duì)不重要。這些應(yīng)該擁有優(yōu)先權(quán)。它需要為和高鐵相比的模式建立更好的模型，燃料和電的碳強(qiáng)度也是一樣。如我們所示，在相似的假設(shè)中許多因素會(huì)隨兩個(gè)或多個(gè)因素而改變，可能會(huì)提高或降低高鐵二氧化碳排放的凈改變值。其他假設(shè)可以在通道與通道的基礎(chǔ)上加以完善。同樣，未來(lái)的工作需要收集更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)和對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)，特別是火車技術(shù)、速度、客容量和電力排放等，這些都可能在美國(guó)發(fā)生重大變化。

最后，我們要強(qiáng)調(diào)，2050年與計(jì)劃、籌資和建設(shè)主要交通基礎(chǔ)設(shè)施所需的時(shí)間已不遠(yuǎn)了。四十年也就和規(guī)劃和完成州際公路系統(tǒng)的時(shí)間一樣長(zhǎng)。為了到2050年能夠?qū)崿F(xiàn)本文中講述的二氧化碳減排，需要繼續(xù)以輕快的步伐規(guī)劃高速鐵路線路，在不遠(yuǎn)的將來(lái)開(kāi)始投入建設(shè)。我們?cè)俅螐?qiáng)調(diào)，很多因素都會(huì)影響美國(guó)高鐵的成功，低的二氧化碳排放量會(huì)帶來(lái)可觀的效益，但是不是驅(qū)動(dòng)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.