南京市典型路段交通碳排放測算研究

姚 婷，陳凌煒，羅耀帥，周 楊，楊 莉

(南京郵電大學 地理與生物信息學院，江蘇 南京 210023)

1 引言

國際能源署(IEA)數據表明，交通運輸行業為全球第二大碳排放行業，交通碳排量占碳排放總量的1/4。從現狀看，我國交通運輸碳排放約占碳排放總量的10%，在中國所有行業中碳排放量排名第3位[1]。當前，有關碳排放的研究不斷推進，其中交通碳排放是國內學者研究的焦點之一。在城市綠地碳匯測算方面，國內學者主要使用的方法有通過建立典型樣地對碳匯量進行實測的樣地清查法[2]，以區域二氧化碳通量觀測為基礎的微氣象法[3]，借助遙感技術進行碳匯動態監測的遙感估算法[4]。在交通碳排放測算方面，主要方法有分型號統計車輛排量及所耗燃料的碳排放因子，結合行駛里程得出區域交通碳排放量[5]，根據區域內的交通運輸業各類能源數據和燃料碳排放系數來估算區域交通碳排放量[6]，以交通工具整個生命周期為研究對象來計算碳排放總量[7]。

目前國內學者有關交通碳排放的研究主要集中在市域或省域范圍內，對城市街區層面小范圍的交通碳排放研究不足。本文選擇了南京市典型道路及所在街區進行調查研究，測算了研究區域碳匯和交通碳排放量，分析了碳匯空間分布特征和不同時段、不同速度情景下交通碳排放特征并提出了相關建議，助力實現碳達峰、碳中和，為建設低碳城市做出貢獻。

2 研究區域概況

南京市位于長江中下游平原，地理范圍為118°22′～119°14′E、31°14′～32°36′N，氣候類型為北亞熱帶濕潤氣候，年降水量為1200 mm(https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%97%E4%BA%AC/23952#3_3)，城市能耗量高，熱島效應明顯。研究區域位于南京市秦淮區西北部，邊界道路為程閣老巷、白下路、洪武路、大香爐建筑內部街巷。區域總面積84669.48 m2，內部無集中水面，建筑容積率3.89%，建成區綠地覆蓋率低于城市整體水平45.16%[8]。研究區域內主干道交通流量得不到及時有效分流，停車占道、人口過度集中，交通擁堵問題嚴重，交通碳排放量快速增長。

3 測算方法與數據來源

3.1 測算方法

3.1.1 基于規則的面對對象分類法

基于規則的面對對象分類方法，主要使用相鄰像元作為識別感興趣區域的光譜要素，利用影像數據中地物的紋理、光譜信息對遙感影像進行分割與分類，輸出高精度的矢量分類結果[9]。

本文對Quickbird衛星多光譜影像進行圖像配準、裁剪融合預處理獲得研究區域RGB影像數據，調整亞米級分辨率影像的分割尺度、合并尺度，確定影像縮放等級、融合等級取值，確保人機交互目視解譯過程中研究區域交通綠地、建筑附屬綠地、建筑、道路等地物像元完整、可分離度良好、易于目視解譯。

3.1.2 碳匯計算方法

本文碳匯量計算使用文獻[10]研究中的固碳量公式：植被的固碳量(g/d)=植被單位面積固碳量(g/m2·d)植被的種植面積(m2)。

研究區域植被碳匯量估算公式如下：

(1)

式(1)中，ci為第i類樹種單位面積固碳量(g/m2·d)；si為第i類樹種種植面積(m2)。

樹種種植面積按照喬木、灌木數量以及實測的樹種的平均冠幅面積進行估算，公式如下：

si=ni·ai

(2)

式(2)中，ni為第i類樹種種植數量；ai為第i類樹種的平均冠幅面積。

3.1.3 規則樣條函數插值法

規則樣條函數使用描述最小化表面總曲率的數學函數計算估計值，使用樣本數據集之外的屬性值創建平滑表面[11]，樣條函數表面插值公式如下：

(3)

式(3)中，j=1，2，3……N，N為研究區域綠化碳匯采樣點數目；λj為求解線性方程組得到的系數；rj為綠化碳匯采樣點(x,y)到第j點的距離。

T(x,y)=ai+a2x+a3y

(4)

式(4)中，a1為求解線性方程組得到的系數。

(5)

式(5)中，r為點與樣本碳匯采樣點之間的距離；K0為修正貝塞爾函數；c為常數,取值為0.577215[12];τ為權重參數取值位于0～0.5區間。

該插值方法根據研究區域碳匯量采樣點的相似程度和平滑程度進行預測，生成區域碳匯量插值平滑曲面，較好反映研究區域碳匯空間分布特征。

3.1.4 碳排放測算方法

本文中,碳排放測算方法主要參考文獻(表1)[13]和文獻[14]使用的油耗模型，文獻[15]的研究成果。為方便測算所選道路的碳排放量，將車輛分為小汽車、中客車、大客車、大貨車4種類型，設小汽車燃油均為汽油，中客車、大客車和大貨車燃油均為柴油。

(6)

式(6)中，C為道路車輛一天碳排放總量，kg；Ki為第i類車輛百公里油耗，i=1，2，3，4，L/102km；Pi為第i類車型碳排放系數(表1)[13]；L為道路的長度，580 m。

表1 CO2排放系數

K=a+b×V+c×V2+d×IRI+e×f

(7)

式(7)中，K為車輛百公里油耗量；a，b，c，d，e為回歸參數(表2)[13,14]；V為車輛速度，由于車輛的行駛速度難以確定，本文假設全路段各車輛均保持相同速度勻速行駛，單位為km/h；IRI為國際平整度指數，根據世界銀行報告中IRI取值參考及道路現狀，取值為2.0；f為縱坡坡度，路段處于平原地區，坡度的影響可忽略。

表2 回歸參數取值

3.2 數據來源

碳匯研究數據為購買的Quickbird衛星遙感影像，期次為2021年4月份，空間分辨率為0.61 m。落葉喬木總數量占研究區域喬木總數量的34.93%，綠化季節景觀差異、碳匯量變化幅度均較大。4月份城市綠地植被生長態勢良好，光譜信息較優，綠地植被與建筑、道路、水體等地物區分度高，目視解譯便利。

研究者通過實地拍攝獲取車流量錄像視頻，后期對錄像視頻進行處理獲得車流量數據。

研究結合生態景觀學文獻資料與實地測量方法，考察區域內交通綠地、附屬綠地植被樹種組成、樹種數目、樹種平均冠幅面積數據，如表3[16,17]。

表3 調查區域綠化樹種固碳釋氧量

4 測算與分析

4.1 研究區域碳匯測算

4.1.1 組團日均固碳量聚類分析

根據遙感影像解譯結果，利用公式(1)、(2)、(3)，計算得出研究區域綠地率為26.76%，日均碳匯量為622.75 kg，研究區域綠化分布如圖1。為研究綠地分布空間特征，本文依據建筑內部街巷、居委會劃分、主要道路，將區域劃分為10個組團，組團規模控制在1200～5000 m之間(表4)。

表4 各組團綠化樹種固碳釋氧量

圖1 研究區域綠化分布

根據各組團日均固碳量計算結果，采用SPSS軟件系統聚類的離差平方和法對各組團日均固碳量進行聚類分析，以組團內日均固碳量作為衡量固碳減排強度的特征向量，聚類分析結果如圖2。從圖2可以看出，依據固碳減排強度大小，組團可劃分為3類。

圖2 組團固碳量聚類分析樹狀

第一類，日均固碳量高于100 kg，如10號組團。該類綠地空間布局呈現組團內綠地面積大、空間整體綠地率高，交通綠地與校園附屬綠地構建高密度綠網特征。

第二類，日均固碳量高于70 kg，低于100 kg。如1號、9號組團，分布于區域南部與東部地區，該類綠地空間布局呈現附屬綠地占比較高、空間分布均衡，與少量交通綠地構成綠網的特征。

第三類，日均固碳量低于60 kg，主要分布在西部、北部地區，該類綠地空間布局呈現以下特點：建筑、人口密集，附屬綠地占比較低，西部大范圍內無大面積綠地分布，如5號組團；交通綠地占比極高，為碳匯主要來源，附屬綠地占比低碎片化嚴重，如4、6、8號組團；附屬綠地占比高，分布均衡，綠地面積總量不高，如2、3、5、7號組團。

高碳匯組團集中分布于研究區域西南部、東南部、主干道中山南路兩側區域，綠地布局呈現以下特征：①交通綠地分布空間聚集程度高，與部分區域附屬綠地、居住區綠地構建完善的綠地系統;②研究區域綠地整體分布不均衡，西部、北部片區碳匯量較低，綠地匱乏。

4.1.2 研究區域綠地碳匯插值分析

基于處理遙感影像多尺度分割，將研究區域綠化分割為若干面積近乎相同的地塊。統計各綠化地塊綠化面積、碳匯量，采用ArcGIS軟件漁網工具建立綠化采樣點，應用規則樣條函數插值方法，清晰地展示研究區域碳匯空間分布特征，結果如圖3。

圖3 研究區域碳匯空間插值結果

研究區域碳匯呈“二帶三核”空間分布格局(圖3)，總體表現為東部、南部較高，向西、北遞減的趨勢。不同灰度級別代表不同范圍內綠地碳匯量的大小，級別越高，該地域碳匯量越高。其中，中山南路、白下路交通綠地為兩個帶狀碳匯量峰值區域；南京市鐘英中學附屬綠地、酒店附屬綠地、大香爐中心路段綠地為3個碳匯核心。碳匯量由中心向外圍不斷減小，研究區域絕大部分地區綠地碳匯量較低，呈現淺灰色。

4.2 典型路段交通碳排放測算與分析

由于路段車輛速度難以確定，本文通過設置不同的情景來測算路段的交通碳排放量。基于南京市2021年城市道路平均速度數據以及城市主干路速度要求，分別設定了低速情景、中速情景、高速情景3種情景，對路段一日碳排放分時段進行測算。

在中速情景中，各車輛的行駛速度為40 km/h，即正常通行速度，該情景未出現瞬時涌入大量車流的現象，交通秩序良好，具有普遍性。

在低速情景中，各車輛的行駛速度為20 km/h，低于南京市2021年城市道路平均速度29.05 km/h，該情景發生于惡劣天氣條件，重大交通事故，以及具有大量車流量涌入的節假日等。

在高速情景中，各車輛的行駛速度為60 km/h,是城市雙向6車道主干路最高限速，該情景為理想狀態，現階段難以實現，可能出現于智慧城市階段中的智慧交通。

基于3種情景，利用式(6)、(7)對研究路段不同時段的道路交通碳排放量進行了預測算，結果如表3。

表3 路段碳排放測算結果 kg

(1)按情景分析。路段一日交通碳排放量在低速、中速、高速3種情景下分別為4354.75 kg、4263.89 kg、4287.12 kg。從圖4可看出，2～10時和15～20時兩個時段內，路段交通碳排放量在3種情景下具有一定差異。2～10時，路段交通碳排放量在高速背景下最低，在低速背景下最高；15～20時，路段交通碳排放量在低速情景下最低，在高速情景下最高。在其它時段，3種情景下的碳排放量差異較小。

圖4 一日不同情景下路段交通碳排放變化

(2)按時間分析。從圖5可看出，0～5時，路段每小時交通碳排放量呈下降趨勢，整個時間段每時的碳排放量低于110 kg，處于較低水平；路段交通碳排放量在6～9時每小時增長大于30 kg，呈增長趨勢；10～20時路段每小時碳排放量均高于200 kg，處于較高水平，0～20時路段交通碳排放呈現下降-回升-下降-回升趨勢。17時碳排放量達到最高值279.05 kg；21～23時，路段交通碳排放量呈下降趨勢，21時碳排放量仍高于200 kg。

圖5 一日路段交通碳排放變化

(3)按車輛類型分析。從圖6可以看出，小汽車碳排放量占比最高。各時段碳排放量增加主要來源于小汽車。根據分情景統計，小汽車碳排放量在低速情境下最低，在高速情境下最高；其它3種車型碳排放量均在高速情境下最低，在低速情景下最高(圖7)。

圖6 一日路段各類型車輛交通碳排放變化

圖7 不同情境下一日路段各類型車輛碳排放量

由此，本文研究得出路段一日交通碳排放量具有以下特點：

(1)時段性。路段的一日交通碳排放量并不隨著車輛通行速度的提升而降低，而是在不同的時段表現出不同的變化特征。車流量中小汽車數量占比與通行速度為交通碳排放量的重要影響因子。2～10時，車流量中大客車、大貨車、中客車占據一定比例，交通碳排放在高速狀態下更低；15～20時，小汽車占比遠高于其他類型車輛，在低速狀態交通碳排放更低。

(2)階段性。交通碳排放呈現明顯的階段性變化趨勢，5～9時為交通碳排放上升階段；9～21時，為路段高碳排放時段；21至次日5時為路段交通碳排放下降階段。

5 問題分析與對策建議

5.1 問題分析

本文基于南京市秦淮區典型路段車流量數據、研究區域城市綠地樹種數據進行交通碳排放、碳匯量測算分析，主要存在問題如下：

(1)研究區域綠地分布不均衡，整體綠網密度不高。高碳匯區域集中分布與研究區域東部和南部，交通綠地占比較高，附屬綠地碎片化現象嚴重，落葉喬木占比高、碳匯量季節性差異大。

(2)典型路段交通碳排放量在車輛通行速度為低速、中速、高速3種情景下最低為4263.89 kg，主要來源為小汽車，在不同時間段呈現不同的變化趨勢。上午時段2～10時各類車輛占比均衡，交通擁堵導致的車流速度減慢產生更多二氧化碳；下午時段15～20時小汽車占比極高，較高的車流通行速度產生大量二氧化碳。

(3)研究區域日均碳匯量遠低于研究區域主要路段日均交通碳排放量，區域碳氧失衡狀況嚴重。

5.2 對策建議

5.2.1 優化道路設計

調查區主要道路基本為南北朝向，存在明顯的晚高峰與早高峰擁堵現象。研究表明，上午時段道路擁堵和下午時段車輛高速通過時均會產生遠高于正常路況的碳排放，因此減少道路的擁堵指數和規定時間限速能夠有效降低區域內交通碳排放量。

(1)搭建智能交通系統。經網絡交通數據檢測及實地考察，調查區內交通擁堵主要發生在南北方向的道路。目前研究區內已經初步建立智慧紅綠燈系統，十字路口各方向紅綠燈的時間已有相應調整，但道路情況仍不甚樂觀。應借助交通大數據平臺，分時段調整路口通行時間：上午時段2～10時加長路口通行時間，減少交通擁堵，提高通行效率；下午時段15～20時在保證交通順暢平穩情況下適當減少通行時間，適當限制車輛通行速度。

(2)適當拓寬支路道路寬度，緩解主干路交通壓力。根據實地考察的結果，調查區內的支路普遍較為狹窄，并存在路邊停車現象，嚴重阻礙了調查區東西走向的交通并對主干路的交通造成了負面影響。建議根據交叉口的擁堵程度來分級拓寬支路寬度，在提高支路通行效率的同時引導主干道車流向支路分散，緩解主干道交通壓力。

5.2.2 加強道路綠化

在建設低碳城市的過程中，城市道路綠化是道路建設關鍵部分之一，道路綠化要綜合考慮生態價值、景觀價值和經濟成本等多方面因素。本文所調查的區域是南京市主要城市干道中山南路的部分路段，具有標準的南京市道路綠化風貌，仍存在很大的優化空間。針對研究區植物固碳量不足的情況，通過合理配置中山南路道路綠化，營造多層次空間綠化格局，提高道路綠化群落整體固碳釋氧能力，最終達到營造低碳城市道路景觀的效果。

(1)合理配置喬灌草。研究區內中山南路主干道部分主要為“二球懸鈴木+小葉黃楊”的喬灌草配置，目前已形成較為穩定結構，但還未能充分發揮其生態潛力。實地調查發現道路分車綠帶存在部分區域植物稀疏的問題，不能實現道路綠化防塵的功能。其中二球懸鈴木等喬木作為多年生樹種，其位置及形態已基本固定，不宜動遷。因此考慮增加灌木的栽種，選擇海桐、龜甲冬青等常綠灌木樹種營造道路綠化帶。喬木、灌木與草地合理配置布局有利于充分利用光照，在城市道路有限空間內將單位面積的綠量最大化，提升城市道路綠地固碳釋氧能力。

(2)常綠、落葉樹種協調搭配。在種植道路綠植時，常綠、彩葉、落葉三種植物種類要搭配栽種。南京市由于歷史原因，目前主干道多種植有年代久遠的二球懸鈴木。此類樹種為落葉喬木，秋冬季節景觀效果和固碳能力都會有顯著下降。但其樹齡普遍較大，不宜遷移，可以考慮在區域內支路路段栽種常綠樹木。在建設道路綠化時要適當增加常綠樹種的數量，當秋冬季大部分落葉植物葉片枯落、固碳釋氧能力和觀賞性急劇下降時，常綠植物不僅能夠維持道路綠化的景觀效益，而且可以保證秋冬季綠地的固碳釋氧能力。