廣東省交通碳排放核算及影響因素分析

莊 穎, 夏 斌

1.中國科學(xué)院廣州地球化學(xué)研究所, 廣東 廣州 510640 2.中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049 3.中山大學(xué)海洋石油勘探開發(fā)研究中心, 廣東 廣州 510006 4.廣東省海洋資源與近岸工程重點實驗室, 廣東 廣州 510006 5.海洋石油勘探與開發(fā)廣東高校重點實驗室, 廣東 廣州 510006

廣東省交通碳排放核算及影響因素分析

莊 穎1,2, 夏 斌1,3,4,5*

1.中國科學(xué)院廣州地球化學(xué)研究所, 廣東 廣州 510640 2.中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049 3.中山大學(xué)海洋石油勘探開發(fā)研究中心, 廣東 廣州 510006 4.廣東省海洋資源與近岸工程重點實驗室, 廣東 廣州 510006 5.海洋石油勘探與開發(fā)廣東高校重點實驗室, 廣東 廣州 510006

交通領(lǐng)域是二氧化碳排放的重要領(lǐng)域，為研究廣東省的交通碳排放及影響因素，利用IPCC(聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會)在溫室氣體清單指南中提供的方法估算了廣東交通碳排放量，并應(yīng)用LMDI分解法(對數(shù)平均指數(shù)法)對廣東交通碳排放進(jìn)行因素分解分析. 結(jié)果表明：①2001—2010年廣東交通碳排放量從 1 950.98×104t增至 6 068.41×104t，其中交通運輸業(yè)碳排放是廣東交通碳排放的主體，私人交通碳排放已成為廣東交通碳排放不可忽視的組成部分. ②交通運輸業(yè)中的公路碳排放量占比最大，占56%～64%；鐵路的碳排放量占比最小，占0.6%～1.6%；水運具有較大的節(jié)能優(yōu)勢；民航單位周轉(zhuǎn)量碳排放量最高. ③交通運輸業(yè)發(fā)展水平、運輸結(jié)構(gòu)、私人汽車數(shù)量規(guī)模對廣東交通碳排放增加的貢獻(xiàn)率分別為68.79%、36.14%、18.66%，是拉動廣東交通碳排放增長的主要因素；運輸強度與能源強度的貢獻(xiàn)率分別為-18.1%、-6.46%，是抑制交通碳排放增長的因素. 廣東可以通過采取優(yōu)化交通運輸結(jié)構(gòu)、使用替代清潔能源等措施減少交通碳排放.

交通碳排放; 影響因素; LMDI模型; 廣東

Abstract： The transport sector is a major contributor of CO2emissions. The emissions from the transport sector in Guangdong province were estimated in accordance with the IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. The logarithmic mean Divisia index was used to measure the influence of commercial transport sector development, transport modal shift, private vehicle number, energy consumption per private vehicle, carbon emission coefficient, transport intensity and energy intensity on the CO2emissions of the Guangdong transport sector. The results showed that: (1) CO2emissions of the transport sector in Guangdong province increased from 19.51 million tons in 2001 to 60.68 million tons in 2010. The commercial transport sector was the major contributor of emissions, and private vehicle CO2emissions were indispensable. (2) CO2emissions from highways presented the largest share at 56%- 64%, whereas the smallest share was from railways, which accounted for only 0.6%- 1.6% of commercial transport sector CO2emissions. Aviation presented the highest CO2emissions per unit turnover, while waterways showed the lowest. (3) Commercial transport sector development, transport modal shift and private vehicle number positively affected the growth of emissions, with contributions of 68.79%, 36.13% and 18.66% respectively. By contrast, transport and energy intensities contributed negatively, with -18.1% and -6.46%, respectively. Therefore, the development of commercial transport industry, deterioration of transport modes and growing demand for private vehicles were responsible for the increasing CO2emissions of the transport sector, whereas transport and energy efficiencies limited the increase in emissions. Transport sector CO2emissions can be reduced through transport mode improvement and clean energy utilization.

Keywords： transport sector carbon emissions; affecting factors; LMDI model; Guangdong

氣候變化已成為影響人類社會發(fā)展的重大議題，二氧化碳排放早已引起全球各界的高度重視.由于對石油能源過多的依賴，交通業(yè)是二氧化碳排放的重要領(lǐng)域. 根據(jù)國際能源署(International Energy Agency)的數(shù)據(jù)[1]，2014年交通部門所排放的二氧化碳約占全球燃料燃燒產(chǎn)生二氧化碳的23.3%，北美、歐洲這一比重分別為33.2%和29.8%，中國作為發(fā)展中國家，這一比重為8.6%. 事實上，中國交通業(yè)的能源消耗量增長十分顯著，2014年的能源消耗量達(dá)到 36 336×104t標(biāo)準(zhǔn)煤，比1995年增長了5.2倍，交通業(yè)的能源消耗量及碳排放日益突出. 廣東是中國經(jīng)濟重點省份，20多年來地區(qū)生產(chǎn)總值一直居于全國首位，2014年廣東交通業(yè)增加值占全國交通業(yè)增加值比重達(dá)到了9.5%，對廣東交通碳排放的深入分析將有助于全國低碳交通的研究.

目前已有大量文獻(xiàn)從不同角度對交通碳排放展開研究，研究的角度包括交通碳效率影響因素[2]、居民社會經(jīng)濟特征對交通碳排放的影響[3-4]、貨物運輸?shù)奶寂欧抛兓痆5]、交通能源消費或交通碳排放的預(yù)測[6-9]以及包括交通措施的改進(jìn)[10-11]、新能源汽車和低排放汽車的使用[12]、政府政策推進(jìn)[13-14]等方式在內(nèi)的對交通碳減排效果的研究. 就交通碳排放量的估算方面，賈順平等[15]依據(jù)國際口徑估算了中國交通運輸能源消耗水平，并與其他發(fā)達(dá)國家的交通能耗水平進(jìn)行了比較；張秀媛等[16]對北京公共交通進(jìn)行全生命周期的能源消耗和碳排放測算；趙敏等[17]對上海私家車、公交車等城市交通碳排放進(jìn)行了估算；Kakouer等[18]對伊朗德黑蘭的公交車、出租車、私人汽車和摩托車的碳排放量進(jìn)行估算. 交通碳排放影響因素研究是交通碳排放研究的熱點，其中因素分解法是常用的分析方法. 從分解的因素來看，通常包括人口規(guī)模、交通業(yè)發(fā)展水平、能源強度及能源結(jié)構(gòu)等[19-21]，部分文獻(xiàn)還對各種交通工具的碳排放進(jìn)行了研究，將運輸結(jié)構(gòu)作為影響因素進(jìn)行分析[22-26].

從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看，對國內(nèi)交通領(lǐng)域碳排放的估算和分析多為對具有運營性質(zhì)的交通運輸業(yè)的能源消耗碳排放研究，或是從城市的視角來分析城市中的交通碳排放，鮮見將運營性的交通運輸業(yè)碳排放和私人交通碳排放結(jié)合起來對交通領(lǐng)域碳排放分析的研究. 隨著私人交通的快速迅猛發(fā)展，私人交通碳排放已成為交通碳排放的重要組成部分，因而有必要在進(jìn)行區(qū)域交通碳排放核算時將其納入核算內(nèi)容. 該文以廣東交通碳排放為研究對象，估算了包括交通運輸業(yè)碳排放及私人交通碳排放的廣東交通碳排放量. 在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用LMDI分解法(對數(shù)平均指數(shù)法)對廣東交通碳排放的變化進(jìn)行因素分解分析.

1 研究方法

1.1 廣東交通碳排放核算

廣東交通碳排放的核算包括兩個部分：廣東交通運輸業(yè)能源消耗碳排放核算和廣東私人交通能源消耗碳排放核算. 首先分別估算廣東交通運輸業(yè)能源消耗量及廣東私人交通能源消耗量，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用IPCC在溫室氣體清單指南中提供的方法分別核算廣東交通運輸業(yè)碳排放和廣東私人交通碳排放.

1.1.1 交通能源消耗量的估算方法

對于廣東交通運輸業(yè)的能源消耗，根據(jù)交通運輸業(yè)能源消耗的統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法計算出不同交通工具的能源消耗量，因此該文利用不同交通工具的單位周轉(zhuǎn)量能耗數(shù)據(jù)及相應(yīng)的周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)來估算各種交通工具的能源消耗量[27]，具體計算方法：

(1)

式中：i為能源，包括汽油、柴油、燃料油、煤油；j為交通工具，包括鐵路、公路、水運和民航；k為運輸類型，包括客運和貨運；t為年份.Eit為第i種能源第t年的消耗量；Ej,k,it為第j種交通工具第k種運輸類型第i種能源在第t年的消耗量；xj,k,it為第j種交通工具第k種運輸類型在第t年消耗第i種能源時的單位周轉(zhuǎn)量能耗；νj,k,it為第j種交通工具第k種運輸類型在第t年消耗第i種能源時的周轉(zhuǎn)量. 根據(jù)我國統(tǒng)計制度規(guī)定的客貨換算系數(shù)，可以將客運周轉(zhuǎn)量換算為貨運周轉(zhuǎn)量來計算. 客貨換算系數(shù)：按鋪位折算，鐵路、遠(yuǎn)洋、沿海、內(nèi)河運輸?shù)南禂?shù)為1；按坐位折算，內(nèi)河為0.330、公路為0.100、航空國內(nèi)為0.072、國際為0.075. 鐵路運輸主要分為蒸汽機車、內(nèi)燃機車和電力機車三種類型，分別以煤炭、柴油、電力作為驅(qū)動能源. 2000年以來蒸汽機車已逐漸淘汰，而電力機車不直接排放二氧化碳，因此文中對鐵路交通的能源消耗和碳排放的估算只考慮內(nèi)燃機車部分. 水路運輸能源消耗為燃料油和柴油，其中沿海船舶主要使用燃料油，內(nèi)河船舶主要使用柴油[27]. 公路運輸?shù)哪茉聪闹饕獮槠秃筒裼?，民航飛機消耗航空煤油.

私人交通的能源消耗主要為汽油和柴油，可以根據(jù)生活消費的汽油和柴油量來獲得.

1.1.2 交通碳排放計算方法

能源消耗的二氧化碳排放量計算采用IPCC在2006年《IPCC國家溫室氣體清單指南》中提供的CO2排放的估算方法：

COFi×44/12

(2)

式中，Ei為第i種能源的消耗量，NCVi為第i種能源的平均低位發(fā)熱量，CEFi為第i種能源單位熱量的含碳水平，COFi為第i種能源燃燒時的氧化率，44和12分別為二氧化碳和碳的分子量.

1.2 廣東交通碳排放因素分解模型

在對碳排放的因素分解方法中，應(yīng)用最多的是指數(shù)分解法(IDA)，而指數(shù)分解法又以Laspeyres和Divisia分解方法的應(yīng)用最為普遍. Divisia分解法中的對數(shù)平均Divisia指數(shù)分解法(LMDI)可以有效解決分解中的剩余問題和數(shù)據(jù)中的0值及負(fù)值問題[28-30]，因此該文采用LMDI法對廣東交通碳排放進(jìn)行因素分解，建立影響因素模型：

(3)

(4)

式中：C為廣東交通碳排放量；CjEj=YEj為第j種交通工具能源消耗碳排放系數(shù)；EiVj=YIj為第j種交通工具單位周轉(zhuǎn)量的能源消耗量，代表第j種交通工具的能源強度；ViV=YGj為第j種交通工具周轉(zhuǎn)量占四種交通工具總周轉(zhuǎn)量的比重，代表運輸結(jié)構(gòu)；VY=YF為單位交通運輸業(yè)增加值的周轉(zhuǎn)量，代表運輸強度；Y為交通運輸業(yè)增加值；CsEs=SE為私人交通能源消耗碳排放系數(shù)；EsK=SI為私人交通單位車輛消耗的能源；K表示私人車輛的數(shù)量. 式(3)表示廣東交通碳排放量為交通運輸業(yè)碳排放量與私人交通碳排放量之和；式(4)的前半部分表示交通運輸業(yè)碳排放分解為五個影響因素，后半部分表示私人交通碳排放分解為三個影響因素.

第t年相對于基年的交通碳排放量的變化可以表示為

(SEt×SIt×Kt-SE0×SI0×K0)

(5)

式中，ΔCYE為交通運輸能源碳排放因子效應(yīng)，ΔCYI為能源強度效應(yīng)，ΔCYG為運輸結(jié)構(gòu)效應(yīng)，ΔCYF為運輸強度效應(yīng)，ΔCY為交通運輸業(yè)發(fā)展水平效應(yīng)，ΔCSE為私人交通能源消耗碳排放因子效應(yīng)，ΔCSI為私人交通單位車輛能耗效應(yīng)，ΔCK為私人車輛的數(shù)量規(guī)模效應(yīng).

各分解因素貢獻(xiàn)值的表達(dá)式如下：

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

式(6)～(10)中的W1,j及式(11)～(13)中的W2為權(quán)重系數(shù)：

(14)

(15)

由于ΔCYE及ΔCSE均表示能源消耗碳排放因子效應(yīng)，因此令ΔCYE+ΔCSE=ΔCYSE，ΔCYSE為交通能源碳排放因子效應(yīng).

2 數(shù)據(jù)來源

鐵路和民航2001—2010年、公路和水運2001—2007年的單位周轉(zhuǎn)量能耗數(shù)據(jù)來自于歷年《中國交通年鑒》，公路和水運2010年單位周轉(zhuǎn)量能耗數(shù)據(jù)根據(jù)交通運輸部“2010年公路水路交通運輸業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報”中的減排成果估算，公路和水運2008—2009年單位周轉(zhuǎn)量能耗數(shù)據(jù)依據(jù)2007年和2010年的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均增長率估算. 鐵路柴油消耗的客貨運的周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)根據(jù)《鐵路統(tǒng)計資料匯編》中內(nèi)燃機車工作量的比例計算得出，因資料獲取原因部分?jǐn)?shù)據(jù)按照年均增長率估算. 2001—2005年公路客貨運的汽油和柴油的周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)，根據(jù)相應(yīng)年份營運客貨車汽油和柴油的消耗量[31]及單位周轉(zhuǎn)能耗相除得出公路客貨運的汽油和柴油的周轉(zhuǎn)量比重，再與《廣東統(tǒng)計年鑒》中公路客、貨運的周轉(zhuǎn)量相乘獲得. 同時，依據(jù)《全國交通統(tǒng)計資料匯編》及相關(guān)文獻(xiàn)[32]中交通業(yè)汽、柴油的消耗量數(shù)據(jù)，可見2005—2010年全國交通業(yè)的汽油和柴油的消耗量比例基本趨于穩(wěn)定，由此2006—2010年公路客貨運的汽油和柴油的周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)均以2005年公路客貨運的汽油和柴油的周轉(zhuǎn)量比例來估算. 水運客貨運周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)來自《中國交通年鑒》，民航客貨運周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)來自《廣東統(tǒng)計年鑒》. 出于對數(shù)據(jù)連續(xù)性及口徑一致性的考慮，文中的研究時段為2001—2010年.

私人交通消耗的汽油和柴油數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》能源平衡表中生活消費的汽油和柴油量. 平均低位發(fā)熱量數(shù)值來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》，含碳水平采用IPCC參考值，氧化率采用IPCC默認(rèn)值100%.

因素分解模型中的交通運輸業(yè)增加值數(shù)據(jù)來自《廣東統(tǒng)計年鑒》，并依據(jù)年鑒中的交通運輸業(yè)增加值指數(shù)調(diào)整為以2000年價格計算的不變價交通運輸業(yè)增加值. 私人車輛的數(shù)量采用《中國交通年鑒》的私人汽車數(shù)量.

表1 各類能源二氧化碳排放系數(shù)

3 結(jié)果與分析

3.1 廣東交通碳排放分析

圖1 廣東交通碳排放量、交通運輸業(yè)碳排放量及私人交通碳排放量Fig.1 CO2 emissions of transport sector in Guangdong: commercial transport sector and private vehicle

廣東交通碳排放量總體為上升趨勢. 2001年交通碳排放量為 1 950.98×104t，2010年增至 6 068.41×104t，增長量為 4 117.43×104t，增長了2.1倍. 其中交通運輸業(yè)碳排放量從2001年的 1 815.01×104t增至2010年的 5 133.92×104t，增長了1.8倍，年均增長率為12.2%. 交通運輸業(yè)碳排放量在2003年和2006年分別出現(xiàn)了3%和5.6%的小幅下降，而2007年出現(xiàn)40%的最大環(huán)比增長. 2007年的大幅增長主要是因為此期間水運單位周轉(zhuǎn)量能耗大幅增加致使水運碳排放量環(huán)比提高了1.4倍，從而帶動了交通運輸業(yè)整體碳排放的大幅增加. 廣東私人交通碳排放量也呈上升趨勢，2001年私人交通碳排放量為135.97×104t，2010年達(dá)到934.48×104t，增長了5.8倍，年均增長率23.9%. 2001—2006年是私人交通碳排放快速增長時期，其中2005年增長最快，環(huán)比增長超過80%. 2007—2008年私人交通碳排放量增長放緩，環(huán)比增長率分別降至5.7%及9.3%，2009年開始又恢復(fù)快速增長勢頭. 2008年的金融危機對我國的經(jīng)濟造成了較大沖擊，消費者購買力下降，特別是作為非生活必需品的汽車，其消費支出受到了明顯的抑制[33]，因此私人交通碳排放量也出現(xiàn)了較大的波動.

對于鐵路、公路、水運和民航四種交通方式，其碳排放量占交通運輸業(yè)碳排放總量的比例各有其變化特征. 從圖2可以看出，2001—2010年公路的碳排放量占比最高，從58.9%增至64.8%；鐵路的碳排放量占比最低，從1.64%降至0.59%. 2001—2008年，水運碳排放占比基本位于第二位，而2009—2010年，民航碳排放量超越了水運碳排放量位居第二. 從圖3的四種交通工具的周轉(zhuǎn)量占比來看，水運和公路的周轉(zhuǎn)量占絕對地位，2010年二者的周轉(zhuǎn)量占比分別為60.29%及31.82%，鐵路和民航分別為5.99%及1.9%. 結(jié)合碳排放量與周轉(zhuǎn)量來看，四種交通方式中水運具有較大節(jié)能優(yōu)勢，而民航單位周轉(zhuǎn)量能源消耗大，碳排放比較突出.

圖4 私人汽車、私人載客汽車數(shù)量及私人交通碳排放占道路碳排放、交通碳排放的比例Fig.4 Private vehicle numbers, private passenger vehicle numbers and the proportion of private vehicle CO2 emissions to road and transport sector CO2 emissions

圖4顯示引起私人交通碳排放的私人汽車數(shù)量增長迅速. 2001年，廣東私人汽車的數(shù)量為105.69×104輛，2010年為628.98×104輛，增長了4.9倍. 在私人汽車中載客汽車的占比較大且增長較快，從2001年的52.3%增至2013年的85.3%，數(shù)量增長了8.7倍，表明隨著經(jīng)濟的發(fā)展，越來越多的人選擇私人汽車出行，私人汽車逐漸成為居民交通出行的重要工具. 私人交通碳排放與交通運輸業(yè)中的公路碳排放均屬于道路碳排放的范疇，將二者之和作為道路碳排放. 如圖4顯示，私人交通碳排放占道路碳排放的比例呈上升趨勢，從2001年的11.3%提高到2010年的21.9%，表明私人交通碳排放的增長快于公路碳排放的增長，私人交通碳排放逐步成為道路碳排放的重要組成部分. 2001—2010年私人交通碳排放占交通碳排放的比例同樣呈上升趨勢，從2001年的6.9%升至2010年的15.4%，比例提高了1.2倍，表明私人交通碳排放的增長總體上快于交通運輸業(yè)碳排放的增長，在交通碳排放中的作用日益突出.

圖2 各種交通運輸工具碳排放占比的變化Fig.2 Contributions of commercial transport sector CO2emissions by each transport mode

圖3 各種交通運輸工具周轉(zhuǎn)量占比的變化Fig.3 Contributions of traffic turnover by each transport mode

3.2 廣東交通碳排放影響因素分解分析

廣東2010年交通碳排放比2001年增加了 4 117.43×104t，其中交通運輸業(yè)碳排放增加了 3 318.92×104t，私人交通碳排放增加了798.51×104t. 根據(jù)式(3)～(15)對廣東交通碳排放進(jìn)行LMDI分解，得到各因素的貢獻(xiàn)值及貢獻(xiàn)率見表2. 從分解的各因素來看，交通運輸業(yè)發(fā)展水平、運輸結(jié)構(gòu)、私人汽車數(shù)量規(guī)模、私人汽車單位車輛能耗、交通能源碳排放因子分別使廣東交通碳排放量增加了 2 832.44×104、1 487.86×104、768.26×104、32.03×104、8.14×104t，對廣東交通碳排量增加的貢獻(xiàn)率分別為68.79%、36.14%、18.66%、0.78%、0.20%；而運輸強度及能源強度分別使廣東交通碳排放量減少了745.25、266.06×104t，貢獻(xiàn)率分別為-18.1%、-6.46%.

表2 廣東交通碳排放影響因素分解貢獻(xiàn)值與貢獻(xiàn)率

交通運輸業(yè)的發(fā)展是廣東交通碳排放量增加的主導(dǎo)因素，對廣東交通碳排放量增加的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到68.79%. 以2000年不變價格計算，2001—2010年廣東交通運輸業(yè)增加值從 1 069.72×108元增至 2 661.65×108元，增加了1.5倍，同期交通碳排放量增加了 2 831.47×104t，比2001年增加了1.8倍. 經(jīng)濟的發(fā)展帶來了行業(yè)活躍度的提高，而活躍的交通運輸必然帶來碳排放的增加.

運輸結(jié)構(gòu)對廣東交通碳排放量增長的正向影響也較為顯著. 從各種交通工具的碳排放量和周轉(zhuǎn)量來看，單位周轉(zhuǎn)量碳排放中民航最高，公路次之. 而從周轉(zhuǎn)量來看，2001—2010年除鐵路基本持平以外，公路、水運和民航的周轉(zhuǎn)量都為增長趨勢，且公路周轉(zhuǎn)量和民航周轉(zhuǎn)量分別增長2.2和3.9倍，高于水運周轉(zhuǎn)量的0.5倍的增長. 公路周轉(zhuǎn)量占總周轉(zhuǎn)量的比例從2001年的18.2%增至31.8%，民航從0.7%增至1.9%，而鐵路與水運的周轉(zhuǎn)量占比分別下降了4.95%和9.93%. 因此，除2003年、2006年和2010年公路周轉(zhuǎn)量占比略有下降，運輸結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出對交通碳排放量增長的影響為負(fù)值，其余年份運輸結(jié)構(gòu)均表現(xiàn)為對交通碳排放量增長的正向影響.

私人汽車數(shù)量和私人汽車單位車輛能耗總體上也表現(xiàn)出了對交通碳排放量增長的正向影響. 隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人民生活水平的提高，越來越多的人利用私人汽車出行. 廣東城鎮(zhèn)居民平均每百戶耐用品家用汽車的數(shù)量從2001年的2.3輛迅速增至2010年的26.58輛，增長了10.6倍，私人汽車總量也在2001—2010年增加了4.9倍. 私人汽車擁有量的大幅增長，使得私人汽車的碳排放逐漸上升并趨向于主導(dǎo)方向發(fā)展[34]. 2001年私人汽車單位車輛能耗為629.42 kg標(biāo)準(zhǔn)煤，2010年增至730.12 kg標(biāo)準(zhǔn)煤，單位車輛能耗的增加表明私人汽車在節(jié)能減排方面還有很大的發(fā)展空間.

交通能源碳排放因子對廣東交通碳排放增長總體上起到了促進(jìn)的作用. 交通能源碳排放因子反映了交通部門能源消耗結(jié)構(gòu)的變化. 對于交通運輸業(yè)的四種交通方式，主要涉及的能源種類是汽油、柴油、煤油、燃料油，而根據(jù)表1顯示的二氧化碳排放系數(shù)從大到小依次為燃料油、柴油、煤油和汽油. 2001—2010年，交通運輸業(yè)的燃料油消費量增長幅度最大，增長了3.71倍，柴油、煤油、汽油依次增長了2.12、1.67、3.68倍. 同時，燃料油的占比始終最大，2010年達(dá)到46.9%，而柴油、煤油、汽油的占比分別為20%、13.1%及20.1%. 由此表明交通運輸業(yè)的能源消耗結(jié)構(gòu)沒有明顯的改善，交通運輸業(yè)能源碳排放因子對廣東交通碳排放增長的貢獻(xiàn)值表現(xiàn)為9.92×104t. 在私人交通方面，主要涉及的能源是汽油和柴油，2001—2010年汽油的占比從88.9%升至95.5%，柴油的占比從11.1%降至4.5%，私人交通能源消耗碳排放因子對廣東交通碳排放增長的貢獻(xiàn)值表現(xiàn)為-1.78×104t. 結(jié)合交通運輸業(yè)能源碳排放因子和私人交通能源碳排放因子，交通能源碳排放因子對廣東交通碳排放增長的貢獻(xiàn)值為8.14×104t.

運輸強度與能源強度總體來說均對廣東交通碳排放變化表現(xiàn)出負(fù)向效應(yīng). 運輸強度與能源強度均是效率因素的體現(xiàn). 運輸強度是一定時期內(nèi)運輸周轉(zhuǎn)量與交通運輸增加值的比值，低運輸強度代表了高運輸效率. 研究期內(nèi)，運輸強度從3.31×108t·km/(108元)降至2.27×108t·km/(108元)，下降了27.4%，運輸強度的下降使交通碳排放量減少了745.25×104t，對碳排放量的減少起到了有效的抑制作用. 能源強度是能源消費量與交通周轉(zhuǎn)量的比值，能源強度的下降可以促進(jìn)能源消耗量的減少. 2001—2010年，能源強度對交通運輸碳排放量增長既有促進(jìn)作用，也有抑制作用，但總體看來能源強度對交通運輸碳排放起到了抑制的作用，貢獻(xiàn)值為-266.06×104t.

4 結(jié)論

a) 2001—2010年廣東交通碳排放從 1 950.98×104t增至 6 068.41×104t. 其中，交通運輸業(yè)碳排放從 1 815.01×104t增至 5 133.92×104t，是廣東交通碳排放的主體；私人交通碳排放從135.97×104t增至934.48×104t，增長速度快于交通運輸業(yè)碳排放，已成為廣東交通碳排放不可忽視的組成部分.

b) 交通運輸業(yè)中的公路碳排放量占比最大，占56%～64%；鐵路的碳排放量占比最小，占0.6%～1.6%之間. 民航的碳排放量在2009—2010年超越了水運，躍居第二位. 結(jié)合四種交通運輸工具的周轉(zhuǎn)量來看，水運具有較大的節(jié)能優(yōu)勢，而民航單位周轉(zhuǎn)量能源消耗大，碳排放比較突出.

c) 對廣東交通碳排放進(jìn)行因素分解的結(jié)果顯示，交通運輸業(yè)發(fā)展水平、運輸結(jié)構(gòu)、私人汽車數(shù)量規(guī)模對廣東交通碳排放增加的正向影響較為顯著，貢獻(xiàn)率分別為68.79%、36.14%、18.66%；私人汽車單位車輛能耗及交通能源碳排放因子的貢獻(xiàn)率相對較小，分別為0.78%、0.20%；運輸強度與能源強度對廣東交通碳排放增加具有負(fù)向影響，貢獻(xiàn)率分別為-18.1%、-6.46%. 交通行業(yè)的發(fā)展、交通運輸結(jié)構(gòu)的惡化及私人汽車市場的繁榮是拉動廣東交通碳排放增長的主要驅(qū)動力，而運輸效率和運輸業(yè)的能源利用效率的提高對交通碳排放的增長發(fā)揮了抑制的作用，能源結(jié)構(gòu)及私人汽車的能源利用效率還需要進(jìn)一步改善.

5 建議

a) 優(yōu)化交通運輸結(jié)構(gòu)，建立高效率交通運輸系統(tǒng). 對于廣東省交通運輸結(jié)構(gòu)中公路和民航碳排放較為突出的特點，可以適當(dāng)控制公路的發(fā)展速度，減少公路的投資比例，同時，加快對環(huán)境影響較小的鐵路和水運運輸?shù)陌l(fā)展，尤其是進(jìn)一步加快高速鐵路的發(fā)展，充分利用高速鐵路運量大、速度快、安全、舒適、能耗低的優(yōu)勢，較大程度上轉(zhuǎn)移公路和民航的運輸量，實現(xiàn)省內(nèi)交通運輸結(jié)構(gòu)的優(yōu)化. 此外，改進(jìn)交通運輸?shù)慕M織和管理水平，進(jìn)一步推進(jìn)智能交通系統(tǒng)，將有利于建立高效率運輸體系，實現(xiàn)系統(tǒng)節(jié)能.

b) 積極推廣替代能源等新技術(shù)，減少交通運輸業(yè)碳排放量. 使用替代清潔能源，是發(fā)展低碳交通的有效途徑. 目前作為傳統(tǒng)石油的替代，液化石油氣和液化天然氣已大量應(yīng)用于廣東的公交車和出租車，但利用替代清潔能源的范圍還需進(jìn)一步擴大. 同時替代能源的生產(chǎn)、使用和推廣離不開政府的扶持，因此政府須積極加大稅收優(yōu)惠和財政補貼，提高清潔替代能源的競爭力，使清潔替代能源的生產(chǎn)和使用得到較快的發(fā)展.

c) 對于日益繁榮的私人汽車市場及其帶來的越來越突出的私人交通碳排放，一方面，廣東省須進(jìn)一步完善公共交通體系，配合城市空間結(jié)構(gòu)的變遷，使公共交通覆蓋面更廣，公共交通設(shè)施更加方便、快捷，減少私人汽車的出行；另一方面，鼓勵購買低能耗、小排量汽車，進(jìn)一步普及新能源汽車，減少私人汽車碳排放量.

[1] IEA.CO2emissions from fuel combustion highlights 2016[EB/OL].Paris:International Energy Agency,2016[2016- 10- 28].http://www.iea.org/publications/freepublications/publication/co2-emissions-from-fuel-combustion-highlights- 2016.html.

[2] CUI Q,LI Y.An empirical study on the influencing factors of transportation carbon efficiency:evidences from fifteen countries[J].Applied Energy,2015,141:209- 217.

[3] KO J,PARK D,LIM H,etal.Who produces the most CO2emissions for trips in the Seoul metropolis area?[J].Transportation Research Part D:Transport and Environment,2011,16:358- 364.

[4] BARLA P,MIRANDA-MORENO L F,LEE-GOSSELIN M.Urban travel CO2emissions and land use:a case study for Quebec City[J].Transportation Research Part D:Transport and Environment,2011,16:423- 428.

[5] EOM J,SCHIPPER L,THOMPSON L.We keep on truckin′:trends in freight energy use and carbon emissions in 11 IEA countries[J].Energy Policy,2012,45:327- 341.

[6] DHAR S,SHUKLA P R.Low carbon scenarios for transport in India:co-benefits analysis[J].Energy Policy,2015,81(136):186- 198.

[7] ANABLE J,BRAND C,TRAN M,etal.Modelling transport energy demand:a socio-technical approach[J].Energy Policy,2012,41:125- 138.

[8] BRAND C,TRAN M,ANABLE J.The UK transport carbon model:an integrated life cycle approach to explore low carbon futures[J].Energy Policy,2012,41:107- 124.

[9] LIMANOND T,JOMNONKWAO S,SRIKAEW A.Projection of future transport energy demand of Thailand[J].Energy Policy,2011,39(5):2754- 2763.

[10] ALAM A,DIAB E,EL-GENEIDY A,etal.A simulation of transit bus emissions along an urban corridor:evaluating changes under various service improvement strategies[J].Transportation Research Part D:Transport and Environment,2014,31(5):189- 198.

[11] ALAM A,HATZOPOULOU M.Investigating the isolated and combined effects of congestion,roadway grade,passenger load,and alternative fuels on transit bus emissions[J].Transportation Research Part D:Transport and Environment,2014,29(6):12- 21.

[12] OSHIRO K,MASUI T.Diffusion of low emission vehicles and their impact on CO2emission reduction in Japan[J].Energy Policy,2015,81(140):215- 225.

[13] KII M,AKIMOTO K,DOI K.Measuring the impact of urban policies on transportation energy saving using a land use-transport model[J].Latss Research,2014,37(2):98- 109.

[14] BRAND C,ANABLE J,TRAN M.Accelerating the transformation to a low carbon passenger transport system:the role of car purchase taxes,feebates,road taxes and scrappage incentives in the UK[J].Transportation Research Part A:Policy and Practice,2013,49:132- 148.

[15] 賈順平,毛保華,劉爽,等.中國交通運輸能源消耗水平測算與分析[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2010,10(1):22- 27. JIA Shunping,MAO Baohua,LIU Shuang,etal.Calculation and analysis of transportation energy consumption level in China[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology,2010,10(1):22- 27.

[16] 張秀媛,楊新苗,閆琰.城市交通能耗和碳排放統(tǒng)計測算方法研究[J].中國軟科學(xué),2014(6):142- 150. ZHANG Xiuyuan,YANG Xinmiao,YAN Yan.Statistical estimation method for energy consumption and carbon emissions by urban transport[J].China Soft Science,2014(6):142- 150.

[17] 趙敏,張衛(wèi)國,俞立中.上海市居民出行方式與城市交通CO2排放及減排對策[J].環(huán)境科學(xué)研究,2009,22(6):747- 752. ZHAO Min,ZHANG Weiguo,YU Lizhong.Resident travel modes and CO2emissions by traffic in Shanghai City[J].Research of Environmental Sciences,2009,22(6):747- 752.

[18] KAKOUEI A,VATANI A,IDRIS A K B.An estimation of traffic related CO2emissions from motor vehicles in the capital city of,Iran[J].Iranian Journal of Environmental Health Science & Engineering,2012,9(1):1- 5.

[19] FAN F,LEI Y.Decomposition analysis of energy-related carbon emissions from the transportation sector in Beijing[J].Transportation Research Part D:Transport and Environment,2016,42:135- 145.

[20] 吳開亞,何彩虹,王桂新,等.上海市交通能源消費碳排放的測算與分解分析[J].經(jīng)濟地理,2012,32(11):45- 51. WU Kaiya,HE Caihong,WANG Guixin,etal.Measurement and decomposition analysis on carbon emissions of transportation industry in Shanghai[J].Economic Geography,2012,32(11):45- 51.

[21] GUO B,GENG Y,FRANKE B,etal.Uncovering China′s transport CO2emissions patterns at the regional level[J].Energy Policy,2014,74:134- 146.

[22] WANG W W,ZHANG M,ZHOU M.Using LMDI method to analyze transport sector CO2emissions in China[J].Energy,2011,36:5909- 5915.

[23] TIMILSINA G R,SHRESTHA A.Factors affecting transport sector CO2emissions growth in Latin American and Caribbean countries:an LMDI decomposition analysis[J].International Journal of Energy Research,2009,33(4):396- 414.

[24] LOO B P Y,LI L.Carbon dioxide emissions from passenger transport in China since 1949:implications for developing sustainable transport[J].Energy Policy,2012,50:464- 476.

[25] TIMILSINA G,SHRESTHA A.Transport sector CO2emissions growth in Asia:underlying factors and policy options[J].Energy Policy,2009,37(11):4523- 4539.

[26] SCHIPPER L,SAENGER C,SUDARDSHAN A.Transport and carbon emissions in the United States:the long view[J].Energies,2011,4(4):563- 581.

[27] 蔡博峰,曹東,劉蘭翠,等.中國交通二氧化碳排放研究[J].氣候變化研究進(jìn)展,2011,7(3):197- 203. CAI Bofeng,CAO Dong,LIU Lancui,etal.China transport CO2emission study[J].Advances in Climate Change Research,2011,7(3):197- 203.

[28] ANG B W,LIU F L.A new energy decomposition method:perfect in decomposition and consistent in aggregation[J].Energy,2001,26:537- 548.

[29] ANG B W.The LMDI approach to decomposition analysis:a practical guide[J].Energy Policy,2005,33:867- 871.

[30] ANG B W,LIU N.Handling zero values in the logarithmic mean Divisia index decomposition approach[J].Energy Policy,2007,35:238- 246.

[31] 亞洲開發(fā)銀行與中國交通運輸部合作項目.中國公路交通資源優(yōu)化利用上卷:政策建議與行動計劃[M].北京:中國經(jīng)濟出版社,2009:106- 107.

[32] 李楊.基于可持續(xù)發(fā)展理論的我國公路交通發(fā)展模式研究[D].大連:大連海事大學(xué),2013:55- 57.

[33] 王莉.國際金融危機對汽車行業(yè)的影響及應(yīng)對策略[J].中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊,2009(11):23- 24.

[34] 馬靜,柴彥威,劉志林.基于居民出行行為的北京市交通碳排放影響機理[J].地理學(xué)報,2011,66(8):1023- 1032. MA Jing,CHAI Yanwei,LIU Zhilin.The mechanism of CO2emissions from urban transport based on individuals′ travel behavior in Beijing[J].Acta Geographica Sinica,2011,66(8):1023- 1032.

Estimation of CO2Emissions from the Transport Sector in Guangdong Province, China and Analysis of Factors Affecting Emissions

ZHUANG Ying1,2, XIA Bin1,3,4,5*

1.Guangzhou Institute of Geochemistry, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 510640, China 2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China 3.Offshore Oil Exploration and Development Center of Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China 4.Guangdong Provincial Key Laboratory of Marine Resources and Coastal Engineering, Guangzhou 510006, China 5.Key Laboratory of Offshore Oil Exploration and Development of Guangdong Higher Education Institutes, Guangzhou 510006, China

2017-07-15

2017-12-23

國家自然科學(xué)基金項目(41372208, 40534019)

莊穎(1979-)，女，江蘇南通人，zhuangyingjs@163.com.

*責(zé)任作者，夏斌(1959-)，男，江西泰和人，教授，博士，博導(dǎo)，主要從事資源環(huán)境與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究,xiabin01@gmail.com

X32

1001- 6929(2017)07- 1154- 09

A

10.13198/j.issn.1001- 6929.2017.02.43

莊穎,夏斌.廣東省交通碳排放核算及影響因素分析[J].環(huán)境科學(xué)研究,2017,30(7):1154- 1162.

ZHUANG Ying,XIA Bin.Estimation of CO2emissions from the transport sector in Guangdong Province，China and analysis of factors affecting emissions[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(7):1154- 1162.