中國道路運輸行業(yè)CO2和污染減排潛力情景分析

李　曄， 包　磊， 李文翔， 張怡然

(同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點實驗室，上海 201804)

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中國道路運輸行業(yè)CO2和污染減排潛力情景分析

李曄， 包磊， 李文翔， 張怡然

(同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點實驗室，上海 201804)

為了評估中國交通道路運輸行業(yè)減排潛力，基于長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)(LEAP)建立了LEAP-Tran模型，并應(yīng)用該模型模擬分析了兩種不同情景下(基準(zhǔn)情景和綜合措施情景，后者包括組織管理措施、技術(shù)進(jìn)步措施和能源結(jié)構(gòu)升級措施三種子情景)中國道路運輸行業(yè)2012～2030年CO2和其他大氣污染物排放水平，通過估算減排貢獻(xiàn)率識別了行業(yè)減排措施推廣時間和重點部門.模擬結(jié)果表明，相對于基準(zhǔn)情景，綜合措施情景在2030年CO2，CO，NOx，PM10和HC(碳?xì)浠衔?污染物排放分別減少39.6%，58.6%，91.5%，79.9%和83.9%.各子情景中，組織管理措施CO2和CO減排效果最佳，技術(shù)進(jìn)步措施對其他污染物減排貢獻(xiàn)度大，能源結(jié)構(gòu)升級措施減排效果較小，但呈現(xiàn)增長勢頭.因此，道路運輸行業(yè)具有巨大的減排潛力，近期減排主要通過組織管理措施和技術(shù)進(jìn)步措施，如大力推廣營運貨車節(jié)能技術(shù)和制定更為嚴(yán)格的尾氣排放標(biāo)準(zhǔn).

CO2排放； 污染物排放； 長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)； 道路運輸行業(yè)； 情景分析

目前，中國已經(jīng)成為全球溫室氣體排放最高且增速最快的國家，其2013年碳排放量超過了歐盟和美國的總和，占全球總排放的29%[1]，在2030年左右達(dá)到碳排放峰值的目標(biāo)下，“新常態(tài)”時期的中國將面臨越來越大的減排壓力.而作為僅次于工業(yè)行業(yè)和建筑行業(yè)的我國第三大溫室氣體排放源，道路運輸行業(yè)溫室氣體排放占全國總排放的8%，隨著運輸需求與機(jī)動車保有量的快速增長，其能耗、CO2和污染物排放量也必將持續(xù)快速增長[2].在能源緊缺、溫室效應(yīng)和環(huán)境污染的三重壓力“倒逼”下，道路運輸行業(yè)需要承擔(dān)越來越多的減排壓力，其低碳綠色發(fā)展顯得尤為必要.因此，從行業(yè)減排角度研究中國道路運輸行業(yè)減排潛力和相應(yīng)對策意義深遠(yuǎn).

為了量化和分析道路運輸行業(yè)長期措施的節(jié)能減排效果，本研究首先建立了包含中國道路運輸行業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)、能源需求等信息的LEAP(長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng))-Tran模型，然后通過自下而上的方法計算了不同政策情景下中國道路運輸行業(yè)2012～2030年CO2排放和污染物排放量，分析評估了中國道路運輸行業(yè)的減排潛力以及減排措施有效性，為我國道路運輸行業(yè)排放峰值研究以及節(jié)能減排政策制定提供了幫助.

1　LEAP-Tran模型

LEAP模型是由斯德哥爾摩環(huán)境實驗所與美國波士頓大學(xué)研究中心(SEI-B)共同開發(fā)的一個能源環(huán)境核算情景分析模型，適用于能源預(yù)測、溫室氣體減排分析、綜合資源規(guī)劃等研究[3-6].由于其模型內(nèi)置交通分析模塊，因此也被廣泛應(yīng)用于交通能源建模的研究中.相關(guān)國際研究主要集中在數(shù)據(jù)較為缺乏的發(fā)展中國家，泰國[7]、巴基斯坦[8]、伊朗[9]等國家均建立過符合當(dāng)?shù)貙嶋H情況的LEAP模型,以用于評估自身交通行業(yè)減排潛力和政策效果.近年來，我國一些學(xué)者也應(yīng)用LEAP模型對交通行業(yè)展開了相關(guān)研究[10-13].如彭彬彬等構(gòu)建了天津市城市交通能耗與排放模型，分析比較了道路運輸部門基準(zhǔn)情景和政策實施情景下2010～2030年的能耗和排放情況[10].周健等建立了廈門交通模型，分析了2008～2030年能源消費量以及污染物排放量，并評估各種節(jié)能減排措施的效果[11].于灝等建立了北京城市客運交通-能源-環(huán)境模型，計算了2020年在不同政策情景下能耗和排放趨勢，認(rèn)為大力發(fā)展公共交通，改善終端能源結(jié)構(gòu)對減緩大氣污染具有重要作用[12].但上述研究大都針對于城市客運交通系統(tǒng)，缺少對全國范圍內(nèi)整個道路運輸行業(yè)CO2和污染物減排潛力的綜合全面的分析.

1.1模型結(jié)構(gòu)

本文在全國層面上構(gòu)建了中國道路運輸行業(yè)能源排放模型LEAP-Tran，模型數(shù)據(jù)從道路運輸行業(yè)特點出發(fā)設(shè)置分支結(jié)構(gòu).考慮營運性車輛，劃分為城市客運和公路運輸，城市客運行業(yè)又分為公共汽(電)車和出租車，公路道路運輸行業(yè)主要包括公路營運性載客汽車和營運性載貨汽車.各子部門和終端利用的設(shè)定取決于詳細(xì)的部門能源消費特征，參考《2012年中國交通運輸統(tǒng)計年鑒》對車型結(jié)構(gòu)的劃分，設(shè)定的模型結(jié)構(gòu)如表1 LEAP-Tran模型中部門結(jié)構(gòu)所示.

表1　LEAP-Tran模型中部門結(jié)構(gòu)Tab.1　Sectoral structure in LEAP-Tran

1.2計算公式

LEAP-Tran對于道路運輸行業(yè)排放的核算遵從ASIF方法，其分別指代交通活動水平(activity)、運輸車輛組成結(jié)構(gòu)(structure)、能源強(qiáng)度(intensity)和燃料種類(fuels).ASIF方法作為交通行業(yè)能耗排放核算自下而上的基礎(chǔ)，自2000年Schipper L發(fā)表以來[14]，已經(jīng)得到了普遍認(rèn)可和廣泛應(yīng)用[15].依據(jù)ASIF核算方法，本研究在LEAP-Tran中對每一個分支終端所對應(yīng)設(shè)備的排放進(jìn)行自下而上的計算匯總，模型計算過程分為能源需求計算、CO2排放和污染物排放計算三個部分.

1.2.1能源消耗計算

道路運輸行業(yè)能源消耗總量為

式中:SE為道路運輸行業(yè)能源消耗總量;Vij為使用i種能源j類車輛的汽車保有量;Mij為汽車的日均行駛里程或日均周轉(zhuǎn)量;eij為能耗因子，即車輛單位車公里能耗或單位周轉(zhuǎn)量能耗.

1.2.2CO2排放計算

參照《2006年IPCC國家溫室氣體指南》移動源燃燒的碳排放計算方法，其計算公式為

式中：SC為CO2排放總量;cj為j類能源的碳排放因子，即單位j能源完全燃燒產(chǎn)生的CO2質(zhì)量.

1.2.3污染物排放計算

機(jī)動車大氣污染物排放主要源于燃料中的雜質(zhì)和不完全燃燒過程，因此其排放強(qiáng)度很大程度上取決于車輛內(nèi)燃機(jī)技術(shù)、行駛工況和油品質(zhì)量等.考慮上述因素，道路運輸行業(yè)污染物排放總量計算采用了我國環(huán)保部公布的機(jī)動車排放空氣污染測算方法[16]，其計算公式為

式中：SPk為污染物k的排放總量；pijk為污染物排放因子，即使用i種能源的j類型車的汽車每公里污染物k的排放量.

1.3基準(zhǔn)年排放

本研究以2012年為基準(zhǔn)年，LEAP-Tran模型中行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要參考了《2012年交通運輸統(tǒng)計年鑒》，包括車輛保有量、年行駛里程、周轉(zhuǎn)量等.各車型能耗強(qiáng)度數(shù)據(jù)來源《2012年公路水路交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》.公共汽(電)車排放標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)組成同樣參考《2012年交通運輸統(tǒng)計年鑒》，其他類別車輛車型結(jié)構(gòu)組成由我國車齡變化曲線及歷年車輛數(shù)推算得出.碳排放因子參考《城市溫室氣體排放核算工具》中給定的我國CO2默認(rèn)排放因子，不同排放標(biāo)準(zhǔn)車輛污染物排放因子由國家環(huán)境保護(hù)部機(jī)動車排污監(jiān)控中心提供.

經(jīng)計算，2012年我國道路運輸行業(yè)1 517.36萬輛機(jī)動車共消耗4.22億t標(biāo)煤能量，產(chǎn)生8.81億t CO2，并排放了142.01萬t CO、215.04萬t NOx、14.83萬t PM10和74.5萬t HC.

2　情景設(shè)定

為了更科學(xué)地反映未來中國道路運輸行業(yè)的節(jié)能減排潛力，本文根據(jù)未來中國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢，結(jié)合道路運輸行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，并參考國外發(fā)達(dá)國家交通發(fā)展路徑，設(shè)置了以下兩種發(fā)展路徑：基準(zhǔn)情景和綜合減排情景.兩種情景以2012～2030年為分析年限，對道路運輸行業(yè)未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了一系列合理、大膽假設(shè).同時為了進(jìn)一步分析不同類別措施具體的減排潛力，又將綜合減排情景劃分為三類子情景：技術(shù)進(jìn)步、組織管理和能源結(jié)構(gòu)升級.

2.1基準(zhǔn)情景

第一種情景為基準(zhǔn)情景，其核心假設(shè)是在情景預(yù)測期內(nèi)城市客運結(jié)構(gòu)、公路運輸結(jié)構(gòu)、運輸部門基礎(chǔ)設(shè)施投入、不同類型車輛的能效和排放水平?jīng)]有特別大的變化或重大的技術(shù)突破，而是處于很緩慢、漸進(jìn)的狀態(tài)，同時沒有采取重大節(jié)能對策措施時的方案.該方案顯示了政府在不作為情況下我國道路運輸行業(yè)能耗和排放的發(fā)展趨勢，可用于衡量其他情景的減排潛力.具體設(shè)置時主要變動交通活動水平類參數(shù)，機(jī)動車保有量和客運周轉(zhuǎn)量趨勢通過往年數(shù)據(jù)擬合得出.由于貨運周轉(zhuǎn)量和經(jīng)濟(jì)增長之間有良好的相關(guān)關(guān)系，且高能耗和能源產(chǎn)品是貨物運輸?shù)闹饕?qū)動因子，因此設(shè)定我國道路運輸行業(yè)貨運周轉(zhuǎn)量在2020年中國完成工業(yè)化后增速放緩[17].

2.2綜合減排情景

綜合減排情景是指政府積極制定和大力推行各種可行的節(jié)能減排措施，以促進(jìn)道路運輸行業(yè)走低碳化綠色化發(fā)展路徑的情景.依據(jù)我國《交通運輸“十二五”發(fā)展規(guī)劃》和《公路水路交通節(jié)能中長期規(guī)劃綱要》中“中國道路運輸行業(yè)節(jié)能減排措施主要包括技術(shù)性節(jié)能減排、管理性節(jié)能減排、結(jié)構(gòu)性節(jié)能減排”的共識，本研究在設(shè)定綜合減排情景時，分別考慮了技術(shù)進(jìn)步、組織管理和能源結(jié)構(gòu)升級三類子情景.

技術(shù)進(jìn)步子情景假設(shè)交通運輸工具在節(jié)能技術(shù)方面有長足進(jìn)步，提高了能源利用效率，具體政策措施包括燃油經(jīng)濟(jì)性標(biāo)準(zhǔn)、機(jī)動車尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)和車輛節(jié)能改進(jìn)等，主要變動參數(shù)為能源強(qiáng)度類和排放因子類.按照全球燃油經(jīng)濟(jì)性行動中制定的目標(biāo)，中國將實施更為嚴(yán)格的機(jī)動車燃油經(jīng)濟(jì)性標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)期2030年新增車輛單位能耗較基準(zhǔn)年將下降近40%[17].同時國Ⅴ、國Ⅵ機(jī)動車尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)也將盡快實施.

組織管理子情景注重優(yōu)化運輸行業(yè)運營，完善節(jié)能減排管理制度和提高駕駛員節(jié)能意識，具體政策措施包括稅費管理、生態(tài)駕駛推廣、物流現(xiàn)代化建設(shè)、機(jī)動車報廢管理等，主要變動參數(shù)為運輸車輛組成結(jié)構(gòu)類.在各項組織管理類措施有效作用的前提下，單位周轉(zhuǎn)量能耗較低的大型客車和專業(yè)貨車的比例逐年提高，接受生態(tài)駕駛培訓(xùn)的專業(yè)駕駛員比例顯著提升，排放嚴(yán)重的黃標(biāo)車車輛全部淘汰.

能源結(jié)構(gòu)升級子情景則考慮優(yōu)化傳統(tǒng)化石燃料為主導(dǎo)的道路運輸新能源結(jié)構(gòu)，通過引入清潔能源實現(xiàn)減排，包括新能源汽車推廣和替代燃料推廣等，主要變動參數(shù)為車輛組成結(jié)構(gòu)和燃料類別參數(shù).該情景中新能源汽車在城市客運中的比例逐漸提升，公路運輸行業(yè)中天然氣、乙醇汽油等替代燃料使用比例提升.針對上述各類單項措施的減排效果，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的定量和定性研究，本文在情景參數(shù)的具體設(shè)定同時參考了這些研究成果以及我國計劃落實的相關(guān)中遠(yuǎn)期規(guī)劃[11,17-22]，情景參數(shù)具體說明和依據(jù)如表2所示.

表2　情景參數(shù)說明Tab.2　Parameter description in scenarios

1)表中所提機(jī)動車尾氣排放國Ⅴ、國Ⅵ標(biāo)準(zhǔn)，均以歐盟尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)歐五和歐六為參考.

3　分析結(jié)果

3.1能源消耗和CO2排放

基準(zhǔn)情景下，中國道路運輸行業(yè)能源消費總量和CO2排放量呈現(xiàn)持續(xù)性線性增長.二者趨勢基本相同，2020年較基準(zhǔn)年翻一番，2030年約為基準(zhǔn)年3倍，分別達(dá)到11.74億t標(biāo)準(zhǔn)煤和24.63億t CO2，年均增速約為5.8%.如圖1所示，情景2所表示的綜合減排情景節(jié)能減排效果最為明顯，所呈現(xiàn)的能耗和排放曲線最為平緩，其2030年CO2排放約為基準(zhǔn)年的1.7倍，較基準(zhǔn)情景減少了9.76億t CO2，但可以看出直至2030年仍未達(dá)到峰值.綜合減排情景中三個子情景的減排效果表現(xiàn)從高至低依次為組織管理、技術(shù)進(jìn)步和能源結(jié)構(gòu)升級.

3.2污染物排放

圖2展示了不同情景下，四類大氣污染物的排放情況.在基準(zhǔn)情景下，由于機(jī)動車尾氣國Ⅳ排放標(biāo)準(zhǔn)的實施，各個污染物排放增長速率在2020年得到了一定的抑制，特別是國Ⅳ標(biāo)準(zhǔn)中消減幅度最大的PM10排放，甚至出現(xiàn)了下降的趨勢.2020年后，由于車輛更新?lián)Q代結(jié)束，但機(jī)動車保有量及客貨運周轉(zhuǎn)量仍增長迅猛，因此各個污染物排放也開始急速增長，可吸入顆粒物排放也出現(xiàn)回升情況.2030年NOx排放量增長為2012年的3倍左右，CO排放增長為2倍左右，HC排放增長為2.5倍左右，其PM10排放基本保持平穩(wěn).

a 能源消耗

b CO2

圖12012～2030年不同情景下中國道路運輸行業(yè)能源消耗與CO2排放

Fig.1CO2emissions of China’s road transportation sector under different scenarios from 2012 to 2030

情景2下，除CO排放幾乎保持水平狀態(tài)外，其余三種污染物均呈現(xiàn)較大幅度的下降.綜合減排情景下，2030年CO,NOx,PM10和HC排放與基準(zhǔn)年2012年相比，分別為其107.7%,26.0%,15.1%和40.1%；與基準(zhǔn)情景2030年排放相比，分別為其41.4%,8.5%,20.1%和16.1%.可見在綜合政策措施的實施下，各種大氣污染物都有明顯的減排效果.3個子情景在各個污染物減排方面表現(xiàn)不盡相同，對于CO污染物子情景4組織管理減排效果最為明顯，較基準(zhǔn)情景2030年減少約166萬t CO.其余三項污染物NOx，PM10和HC減排效果最理想的均為技術(shù)進(jìn)步措施，較基準(zhǔn)情景2030年分別減少約559萬t、6萬t和152萬t，這是由于機(jī)動車尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)國五、國六的實施，CO以外的各項污染物排放因子有大幅度的降低.子情景5表示的能源結(jié)構(gòu)升級路徑在2012～2030年期間，污染物減排潛力雖然較低，但有逐漸增大的趨勢.

a CO

b NOx

c PM10

d HC圖2　2012～2030年不同情景下道路運輸行業(yè)污染物排放Fig.2　Pollutants emissions of China’s road transportation sector in different scenarios from 2012 to 2030

3.3減排貢獻(xiàn)度分析

3.3.1子情景減排貢獻(xiàn)度

在情景2綜合減排情景中，各子情景減排效果不盡相同，且隨時間變化較大.為了比較各個子情景的減排效果，本研究分析了各減排措施相應(yīng)的減排貢獻(xiàn)度，即各個子情景減排量占綜合減排情景減排量的比例.具體包括三個時間節(jié)點，分別為2015年(“十二五”末期)、2020年(“十三五”末期)和2030年(長期).三個子情景下政策措施對CO2和污染物減排貢獻(xiàn)度如表 3所示.2015年，組織管理情景的CO2減排貢獻(xiàn)度近70%，污染物減排貢獻(xiàn)度均高達(dá)80%以上，明顯高于其他子情景；2020年，組織管理貢獻(xiàn)度有所下降，其他子情景貢獻(xiàn)度增長，其中技術(shù)進(jìn)步的NOx減排貢獻(xiàn)度已經(jīng)超越組織管理，達(dá)到53.6%；2030年，組織管理貢獻(xiàn)度繼續(xù)降低，但仍在CO2,CO減排方面占近60%，技術(shù)進(jìn)步子情景在NOx,PM10和HC減排方面貢獻(xiàn)較大，分別為65.5%,48.1%和57.7%，能源結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)度有所增長，較前期顯著.

表3綜合減排情景中各子情景減排貢獻(xiàn)度比較

Tab.3Comparison of emission reduction contribution rate of each sub scenarios in comprehensive mitigation scenario %

3.3.2子部門減排貢獻(xiàn)度

道路運輸行業(yè)四個子部門對CO2和污染物減排貢獻(xiàn)程度差異顯著.表4比較了各個部門的2012～2030年18年間累計減排貢獻(xiàn)度，即各個部門累計減排量占總累計減排量的比例.公路營運貨車對道路運輸行業(yè)節(jié)能減排效益貢獻(xiàn)率最高，均為90%左右，明顯高于2012年公路營運貨車能耗和排放占總比重的68%～86%.由此可見，公路貨運子部門是道路運輸行業(yè)節(jié)能減排任務(wù)的重中之重，具有巨大的減排潛力.

表4綜合減排情景子部門累計減排貢獻(xiàn)度

Tab.4Comparison of cumulative emission reduction contribution rate of each sub sectors in comprehensive mitigation scenario %

4　結(jié)語

基于LEAP-Tran的情景分析結(jié)果表明，中國道路運輸行業(yè)2012～2030年間仍然處于快速發(fā)展階段，在技術(shù)、結(jié)構(gòu)和組織管理方面具有巨大的減排潛力.綜合減排情景下多項減排措施的有效實施可以實現(xiàn)大幅度的減排效益，特別是主要大氣污染物排放將會呈現(xiàn)穩(wěn)定或大幅下降態(tài)勢.但對CO2消減量仍無法抵消由道路交通活動水平提升帶來的排放增加，各個情景中CO2排放在2030年前難以達(dá)到峰值.

為了促進(jìn)我國道路運輸行業(yè)低碳化綠色化轉(zhuǎn)型，綜合政策措施的科學(xué)制定和有效實施是挖掘其巨大節(jié)能減排潛力的前提.制定減排措施戰(zhàn)略需要考慮不同措施不同目標(biāo)的實施效果，組織管理措施實施對CO2減排以及污染物短期減排效果顯著，相應(yīng)措施包括建設(shè)現(xiàn)代化物流體系、報廢黃標(biāo)車輛、稅費政策等.中長期減排依賴于技術(shù)的進(jìn)步，特別是機(jī)動車尾氣排放因子的降低可以大幅減少污染物排放，其產(chǎn)生的空氣質(zhì)量改善效益不可估量.能源結(jié)構(gòu)升級措施在分析期限內(nèi)減排效果欠佳，但隨著科技進(jìn)步和理念的深入人心，減排貢獻(xiàn)度勢必會逐漸提升，應(yīng)作為未來減排潛力挖掘的重要措施儲備.從部門減排視角而言，公路貨運是我國道路運輸行業(yè)最為主要的能耗和排放部門，政府應(yīng)將其視為未來節(jié)能減排工作的主戰(zhàn)場，對其制定和實施更多的政策措施，如節(jié)能改進(jìn)、推廣生態(tài)駕駛等.綜上所述，我國道路運輸行業(yè)正處于面向“新常態(tài)”轉(zhuǎn)型的發(fā)展期，近期應(yīng)充分發(fā)揮正協(xié)同效應(yīng)強(qiáng)、見效快的組織管理類措施的減排潛力，進(jìn)一步優(yōu)化組織模式，建立物流信息平臺，促進(jìn)貨運行業(yè)低碳化綠色化發(fā)展.同時還需制定和實施更為嚴(yán)格的燃油經(jīng)濟(jì)性標(biāo)準(zhǔn)和尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)，注重新能源汽車、清潔燃料等技術(shù)的研發(fā)推廣，為未來道路運輸行業(yè)長期的低碳節(jié)能發(fā)展提供動力.

在本文的研究基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步研究各個子情景中具體措施的減排效果，定量分析其成本和效益，綜合評價情景實現(xiàn)的可能性和難點.此外，碳排放權(quán)交易和污染物排放權(quán)交易政策也是新時期道路運輸行業(yè)節(jié)能減排轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要措施，值得深入探討.

[1]Le Quéré C, Peters G P, Andres R J,etal. Global carbon budget 2013[J]. Earth System Science Data, 2014, 6(1):235.

[2]Wang C, Cai W, Lu X,etal. CO2mitigation scenarios in China’s road transport sector[J]. Energy Conversion and Management, 2007,48(7):2110.

[3]Park N, Yun S, Jeon E. An analysis of long-term scenarios for the transition to renewable energy in the Korean electricity sector[J]. Energy Policy, 2013,52:288.

[4]張穎, 王燦, 王克, 等. 基于LEAP的中國電力行業(yè)CO2排放情景分析[J]. 清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版, 2007, 47(3):365.

ZHANG Ying, WANG Can, WANG Ke,etal. CO2emission scenario analysis for China’s electricity sector based on LEAP software[J]. Journal of Tsinghua University: Science and Technology, 2007, 47(3):365.

[5]王克, 王燦, 呂學(xué)都, 等. 基于LEAP的中國鋼鐵行業(yè)CO2減排潛力分析[J]. 清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版, 2006, 46(12):1982.

[7]Sritong N, Promjiraprawat K, Limmeechokchai B. CO2mitigation in the road transport sector in thailand: Analysis of energy efficiency and bio-energy[J]. Energy Procedia, 2014,52:131.

[8]Shabbir R, Ahmad S S. Monitoring urban transport air pollution and energy demand in Rawalpindi and Islamabad using leap model[J]. Energy, 2010,35(5):2323.

[9]Sadri A, Ardehali M M, Amirnekooei K. General procedure for long-term energy-environmental planning for transportation sector of developing countries with limited data based on LEAP (long-range energy alternative planning) and EnergyPLAN[J]. Energy, 2014, 77: 831.

[10]彭彬彬, 杜慧濱, 馬壽峰, 等. 基于LEAP模型的道路機(jī)動車能耗及排放[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報:信息與管理工程版, 2014, 36(5):654.

PENG Binbin, DU Huibin, MA Shoufeng,etal. Energy consumption and emissions of road vehicles based on LEAP [J]. Journal of Wuhan University of Technology: Information & Management Engineering, 2014, 36(5):654.

[11]周健, 崔勝輝, 林劍藝, 等. 基于LEAP模型的廈門交通能耗及大氣污染物排放分析[J]. 環(huán)境科學(xué)與技術(shù), 2011, 34(11):164.

ZHOU Jian, CUI Shenghui, LIN Jianyi,etal. LEAP based analysis of transport energy consumption and air pollutants emissions in Xiamen City[J]. Environment Science & Technology, 2011, 34(11):164.

[12]于灝, 楊瑞廣, 張躍軍, 等. 城市客運交通能源需求與環(huán)境排放研究——以北京為例[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版, 2013, 15(5): 10.

YU Hao, YANG Ruiguang, ZHANG Yuejun,etal. Study on the energy demand and environmental emissions of urban transport: A case study of Beijing [J]. Journal of Beijing Institute of Technology: Social Scinces Edition, 2013, 15(5): 10.

[13]LI Ye, BAO Lei, BAO Jin. Evaluating the emission mitigation potential of Shanghai transportation policies using LEAP model[C/CD]∥Transportation research board 93rd annual meeting. Washington D C: Transportation Research Board, 2014: 14-3510.

[14]Schipper L, Marie-Lilliu C. Transportation and CO2emissions: Flexing the link—a path for the World Bank[M]. Washington D C: The World Bank, 1999.

[15]Vinod T. ADB sustainable development working paper series[R]. Manila: Asian Development Bank, 2009.

[16]國家環(huán)境保護(hù)總局科技標(biāo)準(zhǔn)司. HJ/T 180—2005 城市機(jī)動車排放空氣污染測算方法[S]. 北京：國家環(huán)境保護(hù)總局, 2005.

Standard of Science and Technology Department, the Environmental Protection Ministry of China. HJ/T 180—2005 Method for estimation of air pollution from vehicular emission in urban area [S]. Beijing: The Environmental Protection Ministry of China, 2005.

[17]國家發(fā)展和改革委員會能源研究所課題組. 中國2050年低碳發(fā)展之路能源需求暨碳排放情景分析[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2009.

Energy Research Institute of National Development and Reform Commission. China’s low carbon development pathway by 2050-scenario analysis of energy demand and carbon emissions [M]. Beijing: Science Press, 2009.

[18]Global Fuel Economy Initiative (GFEI). Global fuel economy initiative-plan of action 2012-2015[EB/OL].[2015-12-04]. https:∥www.iea.org/media/files/GlobalFuelEconomy InitiativePlanofAction20122015.pdf.

[19]中國人民共和國國務(wù)院.節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2012—2020年)[EB/OL].[2015-12-04]. http:∥www.miit.gov.cn/n11293472/n11505629/n11506426/n11515200/n1151-5446/n11926400/15116596.html.

The State Council of the People’s Republic of China. Energy saving and new energy automobile industry development plan (2012—2020) [EB/OL].[2015-12-04]. http:∥www.miit.gov.cn/n11293472/n11505629/n11506426/n11515200/n1151-5446/n11926400/15116596.html.

[20]Cooper C, Kamakaté F, Reinhart T,etal. Reducing heavy-duty long haul combination truck fuel consumption and CO2emissions[R]. Boston: Northeast States Center for a Clean Air Future, 2009.

[21]Phil G, Joyce D, Mark H. Elasticities of road traffic and fuel consumption with respect to price and income: A review[J]. Transport Reviews, 2004, 3(23):275.

[22]Burniaux J M, Chateau J. Mitigation potential of removing fossil fuel subsidies: A general equilibrium assessment[R]. Paris: OECD Publishing, 2011.

Scenario Analysis of CO2and Pollutant Emission Mitigation Potential for China’s Road Transportation Sector

LI Ye, BAO Lei, LI Wenxiang, ZHANG Yiran

(Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China)

In order to assess the emission reduction potential in road transportation sector in China, a LEAP-Tran model based on long range energy alternatives planning system (LEAP) was developed. With the model, 2 scenarios of CO2and pollutant emissions in China’s transport sector from 2012 to 2030, Business as Usual (BAU) scenario and Comprehensive Measure (CM) scenario, which included three available emission reduction sub-scenarios, namely organizational-management (OM) sub-scenario, technological-progress (TP) sub-scenario and energetic-structure promotion (EP) sub-scenario, were first simulated. Then, the energy consumption up to 2030 was estimated in these five scenarios. Based on the emission reduction contribution rates of each scenario, the promotion schedule of emission reduction measures and key emission reduction sectors were identified. The simulation results show that the emissions of CO2, CO, NOx, PM10and HC in 2030 in the CM scenario are respectively 39.6%, 58.6%, 91.5%, 79.9% and 83.9% lower than those in the BAU scenario. In the sub-scenarios, OM is the most effective measure for reducing CO2and CO emissions, while TP is the most effective measure for reducing NOx, PM10and HC emissions. EP has a smaller effect in reducing emissions, but it shows a rapid growth and may play an important role in the future. In conclusion, There is a great potential for reduction in road transportation sector in China. In order to achieve the short-term emission reduction targets, Chinese government should implement OM and TP measures, such as the promotion of transportation energy-saving technologies and development of the more strict emission standard.

CO2emission; pollutant emission; long-range energy alternatives planning syhstem(LEAP); road transportation sector; scenario analysis

2015-01-23

交通運輸部軟科學(xué)研究(2013-312-822-370)；教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-11-0383)

李曄(1974—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，工學(xué)博士，主要研究方向為低碳交通規(guī)劃、慢行交通以及交通政策.

E-mail: jamesli@#edu.cn

包磊(1989—)，男，博士生，主要研究方向為可持續(xù)交通政策.E-mail: baolei19891225@gmail.com

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