濟南市高精度機動車碳排放清單研究*

王天旻 馮海霞 魏代梅 李永昌 崔紀鵬 寧二偉

(1.山東省交通規劃設計院集團有限公司,山東 濟南250101;2.山東交通學院交通與物流工程學院,山東 濟南250357)

機動車排放已經成為我國交通節能減排的關鍵要素,機動車碳排放清單是研究碳排放問題的基礎,高精度是排放清單的發展的方向。機動車碳排放清單指機動車排放源在一定的時間跨度和空間區域內向大氣環境排放的CO2的量的集合。除了排放總量之外,機動車排放清單還應當包括機動車排放時間和空間的具體分布信息。網格化的排放清單是研究機動車排放的時空分異特征和排放強度規律的基礎,是運行空氣質量模型,從而制定空氣質量目標的基礎,更是應對氣候變化、制定公共政策、實現可持續發展評估的基礎[1-2]。排放清單的時空分配是獲取網格化排放清單的必要過程,時空分配是指對機。

排放清單技術是當前世界范圍內區域空氣質量改善的核心支撐技術,國內外學者們分別基于宏觀、中觀、微觀尺度的機動車排放模型,如MOBILE、COPERT、IVE、MOVES 等,開展了不同區域的機動車排放清單研究。目前機動車排放清單的估算方法主要包括“自下而上”和“自上而下”。“自下而上”方法基于路網的實際流量、車型等調查數據,該類排放清單的時空分辨率高且不確定性較小,但數據收集的工作大,尤其是用于估算城市規模或更大規模的排放清單時,需要的數據量巨大,且獲得相應的交通數據較困難。交通大數據技術飛速發展,大數據平臺的支撐,使基于路段、交通流量核算的“自下而上”的機動車高精度的實時排放清單構建成為可能。一些學者基于路段的“自下而上”的方法構建計算了不同區域的高分辨率的機動車排放清單[5-9]。“自上而下”方法基于宏觀交通需求數據和交通運行數據計算排放總量,再根據一定的方法對排放總量進行向下的空間和時間分配,空間分辨率一般低于“自下而上”方法。目前重要的國際大型清單研究計劃中,道路排放清單的研究都是重要的組成部分。美國的NEI和INTEX-B、歐盟的CORINAIR 和EDGAR、南美洲的PAPILA 以及清華大學開發的中國多尺度排放清單模型(MEIC)中,移動源排放清單是重要的組成部分,也均屬于網格化的排放清單,空間分辨率為0.01°×0.01°至1°×1°[10-12]。

目前仍主要采用與排放強度相關的表征參數確定分配因子,從而進行排放清單的空間分配。考慮的表征參數有路網、流量、人口密度、經濟水平、交通興趣點(POI)等,采用空間插值、等級權重、比例分配、參數替代等較簡單的空間分配方法實現。以道路等級、權重為表征參數構建分配模型是較常用的一種空間分配方法[13-14],人口、國內生產總值(GDP)等社會經濟因子也是機動車排放清單空間分配模型的常用表征參數。如FAMELI等[15]將人口作為排放的空間特征參數,對希臘和大雅典區2006—2010年間道路交通排放的CO2等進行了空間分配,并對其空間特征進行了研究。CAI等[16]以GDP數據作為分配依據,對中國道路車輛的揮發性物質排放總量進行空間分配。基于地理信息系統(GIS)工具,將人口密度、路網分布、土地利用、流量等因子結合,構建分配因子的方法成為研究的熱點[17-18]。交通流量是道路排放的主要影響因素,但實時且全面的道路流量獲取較困難,實際應用中常以路網長度結合不同等級道路的權重設置方法代替。鄭君瑜等[19]提出了一種基于交通流量與道路系統結合的標準路長的空間分配方法。王堃等[20]在標準路長方法的基礎上,提出了基于交通POI計算調解系數的空間分配方法。

目前機動車的空間分配方法中鮮有考慮對車輛瞬時工況影響較大的坡度因素,且對影響因素之間的關聯分析及耦合影響分析不足。因此,本研究擬選擇影響機動車排放的主要因子,在對影響因子進行關聯分析的基礎上,采用主成分分析方法,提取關鍵主成分,構建多因子綜合的空間分配方法,以獲取網格化的高精度的機動車碳排放清單。

1 研究數據

1.1 研究區域

選擇濟南市作為實驗區,濟南市是山東省省會,屬于暖溫帶大陸性季風氣候區,是環渤海地區南翼的中心城市,下轄10 個區、2 個縣。濟南市250 m分辨率的數字高程模型(DEM)見圖1。全市機動車保有量超過300萬輛,交通擁堵較嚴重。2016、2018年濟南市通勤高峰擁堵排名第一。

圖1 研究區DEM

1.2 數據及數據預處理

交通類數據包括機動車、路網數據。機動車數據包括2021年濟南市機動車保有量、機動車年檢情況、車輛行駛里程、車輛類型、油品、排放系數等;路網數據包括道路類型、道路等級、長度、車道、設計流量等。自然經濟社會數據包括1 km×1 km 分辨率的GDP、人口密度數據,250 m 分辨率的DEM 數據等。

將研究區劃分成1 km×1 km 的網格,基于研究區的DEM 數據,利用ArcGIS提取研究區1 km×1 km 分辨率的標準路長、GDP、交通POI、人口密度、坡度等數據,并根據網格一一對應。

2 研究方法

2.1 機動車排放清單

采用《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》推薦的方法2,即基于分部門、分燃料品種、分設備的燃料消耗量等活動水平數據以及相應的排放因子等參數,通過逐層累加綜合計算得到總排放量。計算公式見式(1):

式中:ECO2為機動車碳排放總量,kg;s為燃料類型,包括汽油、柴油、天然氣、液化氣等;t為機動車類型,包括小型載客汽車、中型載客汽車等,分類標準參考《道路車輛大氣污染物排放清單編制技術指南(試行)》;k為排放標準,覆蓋國一至國六;F s,t,k為使用s型燃料執行k標準的t型機動車碳排放因子,kg/TJ;A s,t,k為使用s型燃料執行k標準的t型機動車的燃料消耗量,TJ。

因燃料消耗量目前不屬于公開數據,故采用《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》中推薦的交通油耗計算方法估算燃料消耗量,見式(2):

A s,t,k=P s,t,k V s,t,kO s,t,k

(2)

式中:P s,t,k為使用s型燃料執行k標準的t型機動車保有量;V s,t,k為使用s型燃料執行k標準的t型機動車年均行駛里程,km;O s,t,k為使用s型燃料執行k標準的t型機動車單位里程燃料消耗量,TJ/km。

濟南市2021年機動車保有量為325.96 萬輛。年均行駛里程參考了生態環境部發布的《道路車輛大氣污染物排放清單編制技術指南(試行)》中的推薦值。各車型燃料消耗數據,采用了《乘用車燃料消耗量限值》(GB 19578—2021)、《重型商用車輛燃料消耗量限值》(GB 30510—2018)、《輕型商用車輛燃料消耗量限值》(GB 20977—2015)等標準中的最低值。

根據式(1)和式(2)可得,濟南市2021年機動車碳排放總量為1 259.9萬t。

2.2 空間分配模型

結合標準路長,提出了一種基于主成分調解系數的多因子空間分配模型,以濟南市為例,模型構建過程如下:

首先,根據相關研究確定對機動車排放影響較大的標準路長、人口密度、GDP、交通POI、坡度等因子為空間分配模型的特征參數,確定標準路長為基準因子,其計算公式如下:

式中:L i為網格i內的標準路長,km;b為道路類型,分為高速、一級、二級、三級、四級公路共5個等級(根據公路等級的設計流量和城市道路特征,本研究將城市道路的快速路、主干路、次干路、支路分別與一級公路、二級公路、三級公路及四級公路進行了等同劃分);a為網格中的道路編號;L a,b為屬于b類且編號a的道路長度,km;C b為b類道路的標準長度換算因子。

然后,對影響機動車排放4個影響因子(標準路長除外)進行相關性分析,發現人口密度、GDP、交通POI這3 個影響因子之間存在較強的相關性(見表1)。

表1 相關系數矩陣

采用主成分分析法,對人口密度、GDP、交通POI、坡度4個影響因子進行主成分提取,獲得各主成分的特征值、貢獻率(見表2)。

表2 各主成分的特征值和貢獻率

從表2 可知,前兩個主成分的貢獻率超過85%,故選擇前兩個主成分根據式(4)至式(6)構建綜合調解系數:

p1=0.388x1+0.381x2+0.326x3+0.019x4

(5)

分別為歸一化后的人口密度、GDP、交通POI、坡度數據。

以標準路長為基準,構建基于主成分綜合調解系數的多因子空間分配模型(見式(7))。

式中:E i為網格i內機動車的碳排放量,t;W i為網格i的分配權重。

3 結果與討論

3.1 濟南市機動車碳排放的空間分配結果

基于構建的主成分綜合調解系數的多因子空間分配模型,將2021年濟南市1 259.9萬t的機動車碳排放分配至1 km×1 km 的空間里,得到網格化的高精度機動車碳排放清單(見圖2(a)),并基于標準路長的空間分配方法也得到了網格化排放清單(見圖2(b))。基于空間分配模型與基于標準路長的分配結果趨勢類似,但前者高排放區的數值更高,低排放區更低,對碳排放量的響應更敏感,因此后文采用基于空間分配模型的結果進行進一步探討。歷下區等濟南中心城區是高排放的熱點區域,高速公路與一級公路形成高排放的線狀地帶,中等排放區主要集中于二級公路附近,低排放區則集中于三、四級公路附近。以青銀高速(G20)為例,其單個網格碳排放量最低為0.18萬t,最高達到4.30萬t,而在等級較低的四級公路鄉道A62,其碳排放量最高僅為0.06萬t。

選擇排放量最高和最低的10個網格進行分析(見圖3),機動車年排放量最高的10個網格的碳排放量從高到低依次為:46 511.73、45 518.43、39 939.87、37 046.10、35 430.42、34 668.23、34 408.98、32 255.80、31 636.18、30 752.53 t,這些網格基本都在高等級道路相交處附近,如:歷下區的兩個網格位于經十路和二環東高架路交叉口處;槐蔭區的網格位于濟南繞城高速與經十西路的交叉口處;歷城區的兩個網格分別在濟南繞城高速與濟廣高速、繞城高速與青銀高速交匯處。排放量最低的10個網格的碳排放量從高到低依次為:66.34、57.69、55.15、49.00、42.59、30.99、28.48、22.00、8.56、6.14 t。這些網格位于各個行政區邊緣,為人口、GDP、路網密度較低的區域。排放最低的網格只有3個位于DEM較高的山區。低排放量的網格大多位于低山丘陵區,一是本研究的機動車排放清單的空間分配中沒有考慮標準路長為0的網格,二是本研究構建的空間分配模型考慮了坡度的影響,使得坡度較大的地區的分配結果更符合實際情況。可見,本研究提出的基于主成分調解系數的多因子空間分配模型提高了網格化排放清單的空間分辨率和分配結果的精度。

3.2 討 論

本研究只考慮了機動車的碳排放,但機動車尾氣排放的污染物種類很多,包括氣態污染物和可吸入顆粒物,這些污染物也可以適用本研究構建的空間分配方法進行排放清單構建。

圖2 網格化的濟南市機動車碳排放清單

圖3 排放量最高與最低的網格

目前,空間分配模型選的影響因素比較單一,本研究選擇了對機動車的碳排放影響較大的交通POI、人口密度、GDP、坡度等影響因子,其中,人口、GDP、路網密度3個影響因素具有強相關性。現有的機動車排放空間分配模型中鮮有考慮坡度因子,但坡度對海拔較高地區的車輛瞬時排放影響較大;坡度和其他3個影響因子的相關性雖然都很弱,但坡度是第2主成分的主貢獻因子。機動車排放的影響因子眾多,未來研究可以考慮其他影響因子。本研究構建的濟南市機動車排放清單采用的是“自上而下”的方法,未來可與“自下而上”方法構建的排放清單進行對比驗證。

此外,臺架法、便攜式機動車排放測試系統(PEMS)、隧道法等方法都是基于單車或者車隊研究其排放情況,與1 km×1 km 網格內的機動車碳排放有一定的差距;目前空氣質量監測站監測的空氣質量參數主要為CO、碳氫化合物(HC)、NO2、SO2、細顆粒物(PM2.5)和可吸入顆粒物(PM10),不包括CO2,這也造成了對機動車碳排放空間分配方法結果的驗證困難。

4 結 語

針對目前機動車排放清單的空間分配方法研究中存在的問題,構建了基于主成分綜合調解系數的多因子空間分配模型,并基于此獲取了濟南市1 km×1 km 的高精度網格化機動車碳排放清單,將坡度因子引入了空間分配模型,使得坡度較大的地區的分配結果更符合實際情況,研究發現,濟南市機動車高排放區集中于各區縣的中心城區和高等級道路附近。