基于反推方法的交通運輸行業碳排放評估研究

閆 琰，周嗣恩，楊新苗

（清華大學交通研究所，北京100084）

能源過度消耗和環境污染已經成為全球性問題，尤其是碳排放引起的溫室效應問題已經向人類敲響警鐘。交通運輸行業的能源消耗量與相應的碳排放量異常突出，據國際能源署的統計表明，2008年交通運輸行業的碳排放量占全球的22.5%，僅次于電力行業。同許多地區一樣，我國交通運輸行業的能源消耗強度也比較大，有報道稱2006年我國的單位能耗強度是日本的8倍，是歐盟的4.6倍，是美國的2.4倍[1]，由此也帶來了較高的碳排放強度。為積極應對這一形勢，我國政府于2009年哥本哈根氣候變化大會前，正式對外宣布控制溫室氣體排放的行動目標，即到2020年單位國內生產總值GDP的二氧化碳排放強度比2005年下降40%～45%，并將其作為約束性指標納入國民經濟和社會發展中長期規劃。這對交通運輸行業提出更高的要求，迫切需要系統的碳排放評估方法以輔助碳排放政策的制定與生成。但傳統的碳排放評估方法在以下方面存在改進空間：①傳統方法側重于用人口數量等宏觀社會經濟指標進行碳排放分解測算這些方法與交通指標的契合程度有待提高；②傳統方法關注用一定的數學模型預測碳排放趨勢，但針對該趨勢的相應政策計劃以達到預定調控目標的評判力度不足。

為此，研究提出基于反推方法的交通運輸行業碳排放評估方法，它植根客運、貨運交通需求數據，充分考慮交通運輸指標與能源消耗以及碳排放的邏輯與量化轉換關系，繼承預測模型對未來碳排放形勢的判斷，并結合國家宏觀調控目標，反推達到預定控制目標的可能實施路徑。

1 文獻綜述

交通運輸行業碳排放評估方法研究主要包括碳排放的測算體系以及碳排放的發展趨勢預測研究2個方面。

在碳排放測算研究中，常用方法包括Kaya方法，對數均分，場景分析等方法。Kaya等[2]提出用人口數量，人均經濟指標，單位經濟指標的能源消耗量，單位能源消耗量的碳排放量進行碳排放量分解與估算的方法。Yang等[3]繼承Kaya方法分析思路，將碳排放因子分解為4大組成部分：人口強度，交通強度，能源強度和碳排放強度，用于分析碳排放和緩解策略。Papagiannaki等[4]采用對數均分方法獲取希臘和丹麥道路交通碳排放影響因素。Wang等[5]也采用對數均分方法分析削減中國交通行業碳排放的驅動力是改善交通運輸強度和交通運輸結構。He等[6]采用自下而上的模型方法核算了1997－2002年中國道路交通歷史油耗和碳排放數據。場景分析通常與其它方法組合使用，用于測算未來不同場景下碳排放的發展趨勢。

碳排放發展趨勢的評估研究主要是基于當前狀況及政策環境，采用數學模型對未來發展軌跡進行預先判斷，為政策制定提供參考。灰色理論，多元回歸，彈性預測，偏最小二乘回歸，多層遺傳算法、隨機模型、系統動力學等都曾被用于碳排放的發展形勢判斷。研究主要考慮部分預測模型的或激進或保守內在特征，綜合發展情景輔助碳排放的目標反推。反推方法由Lovins于1977年提出并用于電力行業能源的供需規劃[7]，Robinson豐富和發展了該方法，認為其本質在于驅動可行的社會、環境、政策因素，逐漸靠近并達成目標[8]。

研究集成上述方法的內在特征，繼承反推方法理念，設定交通運輸行業碳排放的期望控制目標，結合趨勢預測結果與落差，反推當前階段應采取的碳排放行動計劃，通過目標驅動與目標導向，以盡可能實現期望目標。

2 研究方法

研究歸納我國統計年鑒以及交通運輸行業統計年鑒的數據指標、類型與格式特征，考慮綜合交通運輸方式結構及相應的能耗因子與碳排放水平，結合趨勢預測方法，形成交通運輸行業碳排放測算評估的反推方法，其前提條件包括：①交通運輸行業的能源消耗可劃分為基礎設施建設能源消耗和運營過程能源消耗兩部分，后者稱為終端能源消耗量。為便于與國際能源數據進行對比分析，本文僅測算交通運輸行業終端能源消耗量。②交通運輸行業傳統劃分為道路、鐵路、航空、水運、管道運輸五種交通運輸方式，其中管道運輸的碳排放量較其它幾種方式較少，且其碳排放特征不同于其它運輸方式，故不包括在本次研究范圍內。③道路運輸包括城市道路運輸和公路運輸，兩者統計數據來源及計算方法均不同，研究分別測算兩者的終端能耗和碳排放量，并將疊加結果作為道路運輸方式的終端能耗和碳排放量。

研究提出的基于反推方法的交通運輸行業碳排放評估以碳排放的現狀測算與發展形勢預估為參照，結合預測目標與預期控制目標的落差，反推實現預期控制目標的可能實施路徑。

2.1 數據收集

主要收集分運輸方式的交通運輸客貨運需求、能耗因子與碳排放水平特征數據；同時搜集其它地區能源消耗與碳排放的歷史統計數據用于對照分析。

2.2 終端能耗及碳排放測算

終端能源消耗量是交通運輸需求與碳排放的紐帶，碳排放量，終端能源消耗量，交通運輸需求之間分別呈正相關關系。首先收集分運輸方式的交通運輸客、貨運需求量；然后根據各運輸方式油耗特征，測算終端能源消耗量；再結合不同燃油的碳排放因子，估算整個交通運輸行業碳排放量。分運輸方式的終端能耗及碳排放測算模型如下所述。

2.2.1 公路運輸

公路運輸方式以營運性車輛的年平均客運、貨運周轉量為基數，考慮單位周轉量的終端能源消耗量，并考慮不同車型所用燃料碳排放因子的差異進行公路運 輸終端能耗及碳排放量的計算，詳見公式（1）和（2）。

式中：EH為公路運輸終端能源消耗量；EHi,j為i燃料 j車型終端能源消耗量；UHi,j為i燃料 j車型單位周轉量平均終端能源消耗量（客運為百車公里，貨運為百噸公里）；?i,j為i燃料 j車型所占比例；Vi,j為i燃料 j車型的年均周轉量（客運為百車公里，貨運為百噸公里）。

式中：CH為公路運輸碳排放量；Fi為i燃料的碳排放因子。

2.2.2 城市道路運輸

城市道路運輸方式，以分車型的年均行駛里程為基數，考慮單位行駛里程的能源消耗、車輛的燃油經濟性、不同燃料的碳排放因子等因素，進行城市道路運輸方式終端能耗及碳排放量的計算，詳見公式（3）和（4）。

式中：EU為城市道路運輸終端能源消耗量；EUi,k為i燃料k車型終端能源消耗量；Qi,k為i燃料k車型的保有量；Li,k為i燃料k車型的年均行駛里程；Gi,k為i燃料k車型平均單位公里能耗。

式中：CU為城市道路運輸碳排放量；Fi為i燃料的碳排放因子。

2.2.3 鐵路運輸

鐵路運輸方式，以統一換算后的客運、貨運周轉量為基數，考慮鐵路機車類型、單位周轉量能源消耗、不同機車類型的能耗方式、牽引動力比重及排放因子，進行鐵路運輸方式終端能耗及碳排放量的計算，詳見公式（5）和（6）。

式中：ER為鐵路運輸終端能源消耗量；ERm

為m類型列車的終端能源消耗量；URm為m類型列車單位周轉量平均終端能源消耗量；βm為m類型列車牽引權重；FRm為m類型列車貨運周轉量；PRm為m類型列車客運周轉量；γR為鐵路客貨運轉換系數，通常取1。

式中：CR為鐵路運輸碳排放量；CRm

為m類型列車的碳排放量；ERf，ERd分別為燃料列車，電氣列車的總的終端能源消耗量，CRd為電氣列車中火電的比例；SRd

為單位電量的標準耗煤；fd為標準煤與原煤的折算系數，通常取1.4；Fc為原煤的碳排放因子。

2.2.4 水運與航空運輸

水運、航空運輸方式，以統一換算后的客運、貨運周轉量為基數，考慮運輸工具類型、以不同運輸工具的單位能耗及排放，進行水運、航空運輸方式終端能耗及碳排放量的計算，詳見公式（7）和（8）。

式中：ES為水運、航空運輸的總終端能源消耗量；ESn為n類型運輸工具的終端能源消耗量；USn為n類型運輸工具單位周轉量平均終端能源消耗量；FSn為n類型運輸工具貨運周轉量，PSn為n類型運輸工具客運周轉量；γS為客貨運轉換系數，水運取0.33，航空取0.072。

式中：CS為水運、航空運輸的總碳排放量；Fn為n類型交通工具使用燃料的碳排放因子。

2.3 終端能耗及碳排放趨勢預測

預測在當前措施和政策執行力度情況下，參考彈性系數法、回歸分析法、灰色預測模型等模型預測結果，對未來終端能消量進行估算，進而預測未來交通運輸行業碳排放量趨勢。從長期預測結果來看，回歸分析方法預測結果偏保守，灰色預測模型結果偏激進。研究綜合分析預測方法的保守或激進特征、結合國民經濟增長彈性、交通發展政策等因素影響確定未來交通運輸行業碳排放趨勢。

2.4 反推分析

順承我國政府提出的碳排放控制目標，確定交通運輸行業碳排放的控制目標。以上述測算結果為基準情景與控制目標進行對比分析，計算兩者的落差。在此基礎上分析交通運輸行業各運輸方式的碳減排潛力，考慮碳排放政策措施效果的滯后效應，以及基準情景與控制目標的落差，反推交通運輸行業實現預期控制目標的路徑及措施。

3 案例分析

研究收集我國1999－2009年各種運輸方式客運、貨運周轉量歷史數據及相應能耗因子與碳排放水平特征數據用于案例分析，數據主要來源為《中國統計年鑒》、《中國交通統計年鑒》等。核算我國2000－2009年交通運輸行業終端能耗及碳排放量，并預測我國2015年，2020年交通運輸行業終端能耗及碳排放趨勢，測算結果見表1。

表1 我國交通運輸行業能耗及碳排放測算Tab.1 Energy consumption and carbon emission estimation in transportation sectors

測算結果表明自2000－2009年，我國交通運輸行業終端能耗量的年均增速為21%，2009年行業終端總能耗量為5.3億噸標準煤。碳排放量總體呈增加趨勢，但增幅經2007－2008年的高峰后，由2008－2009年開始呈下降趨勢。2009年，交通運輸行業碳排放總量高達12億噸，道路運輸方式占88%。鐵路運輸方式的碳排放量所占比例較低。按照當前政策措施水平2020年交通運輸行業碳排放量將達45億噸，其中道路運輸（包含公路，城市道路），鐵路，水路，民航的比例分別為90%，1%，6%，3%。

以我國政府提出2020年單位GDP碳排放強度比2005年下降40%的目標作為交通運輸行業碳排放的預期控制目標，反推控制目標與基準情景的差距，表2詮釋了反推結果。以2005年為基準，交通運輸行業碳排放量需要以年均3.3%的下降速率方能達到控制目標，但事實上自2005年至2009年交通行業排放年均增幅約為20%。這說明交通運輸行業現有碳排放控制政策不足以扭轉碳排放加劇的趨勢，迫切需要革命性的技術變革或全面系統的碳排放控制措施。

表2 交通運輸行業碳排放反推及落差分析 萬噸CO·2億元-1Tab.2 Backcasting and gap analysis of carbon emissions in transportation sectors

在碳排放控制措施研究方面，許多學者從稅收制度、燃油標準、燃油定價、交通運輸方式轉移等角度進行研究。其中交通運輸方式轉移，提高鐵路客貨運比例[9]，鼓勵公共交通出行，是交通運輸行業節能減排的主要動力。本研究綜合已有研究成果，結合我國國情歸納匯總，提出交通行業碳減排控制目標措施建議如表3所示。

表3 交通運輸行業碳排放控制措施建議Tab.3 Carbon emission control measures for transportation sectors

5 結論

研究根據我國統計年鑒數據結構特征，從目標驅動與目標導向角度提出適用于我國的基于反推方法的交通運輸行業碳排放測算評估體系。并利用1999－2009年客運、貨運周轉量等宏觀交通運行歷史統計數據，核算了我國2000－2009年交通運輸行業終端能耗及碳排放量，預測2020年碳排放量趨勢。并應用反推分析方法，計算基準情景與控制目標的落差，反推實現碳排放控制目標的可能路徑與對策措施建議。研究結果表明，道路運輸方式碳排放量占據整個交通行業85%以上。

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