低碳出行導(dǎo)向下新城居住區(qū)建成環(huán)境優(yōu)化研究
——以上海市松江新城為例

■ 呂雄鷹 LYU Xiongying 潘海嘯 Pan Haixiao

0 引言

上海市“十四五”發(fā)展規(guī)劃提出，要按照“產(chǎn)城融合、功能完備、職住平衡、生態(tài)宜居、交通便利”的發(fā)展要求，重點(diǎn)打造嘉定、青浦、松江、奉賢、南匯等五個(gè)新城。松江新城作為五大新城之一，人口和發(fā)展經(jīng)濟(jì)規(guī)模位于新城前列。“十四五”時(shí)期，是“新城發(fā)力”的重要機(jī)遇期，產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展將帶來機(jī)動(dòng)車保有量的迅猛增加，郊區(qū)相對(duì)粗放的土地利用和寬大馬路，導(dǎo)致更高的汽車擁有率和更長(zhǎng)的出行距離，郊區(qū)交通出行碳排放增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯高于中心城區(qū)。

為落實(shí)建設(shè)生態(tài)宜居型新城的發(fā)展目標(biāo)，減緩交通碳排放增長(zhǎng)趨勢(shì)，以低碳交通為導(dǎo)向，通過建成環(huán)境的優(yōu)化來引導(dǎo)社區(qū)居民綠色出行，是當(dāng)下新城發(fā)展的重要著力點(diǎn)。本文以松江新城為例，選取不同建成年份的居住區(qū)，通過居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)分析，得出其出行特征和碳排放規(guī)律，并結(jié)合居民出行碳排放與居住區(qū)周邊建成環(huán)境指標(biāo)的相關(guān)性分析，識(shí)別影響碳排放最為顯著的建成環(huán)境要素，提出相應(yīng)的規(guī)劃發(fā)展建議，從而為上海市其他地區(qū)打造生態(tài)宜居型新城提供規(guī)劃指引。

1 居住區(qū)碳排放研究進(jìn)展

1.1 居住區(qū)碳排放影響要素研究

居住區(qū)碳排放是城市碳排放的基本組成單元，除能源、基本生活物質(zhì)外，交通碳排放是居住區(qū)碳排放的重要組成部分。朱雪梅（2014）研究廣州居住區(qū)碳排放結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，家庭能源碳排放占比最高，接近60%；其次是交通出行，占比約20%；再次是食物碳排放，占比約15%；其余水、衣物和垃圾等碳排放約占5%[1]。Santamouris 等人研究發(fā)現(xiàn)，影響家庭能源碳排放的因素主要是，家庭的收入水平，決定了居住面積、住宅年齡和樣式以及家庭使用設(shè)備類型等[2]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，居住區(qū)碳排放主要通過住區(qū)的選址優(yōu)化、交通設(shè)施配套、綠化環(huán)境營(yíng)造和建筑單體的節(jié)能改造等多種手段實(shí)現(xiàn)[3-4]。

建筑節(jié)能減碳已有許多相對(duì)成熟的技術(shù)，但影響交通出行碳排放的因素更為復(fù)雜。IBI 集團(tuán)在加拿大多倫多居住區(qū)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，交通碳排放與汽車擁有量、行駛里程、家庭收入及人口數(shù)，以及社區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)、實(shí)施方式等關(guān)系密切，尤其是交通區(qū)位、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性變量，比設(shè)計(jì)變量對(duì)碳排放的影響更為顯著[5]。吳婕（2013）通過對(duì)廣州居住區(qū)大樣本調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，影響居住區(qū)碳排放的因素包括社區(qū)建筑、交通、居民物質(zhì)消費(fèi)等方面，其中，影響交通碳排放的因子為交通區(qū)位、社區(qū)到CBD 的距離、1 km 范圍內(nèi)公交線路數(shù)和地鐵線路數(shù)，以及汽車保有量和人均月收入等指標(biāo)[6]。碳排放評(píng)估方法研究主要集中在多元線性回歸和因子相關(guān)分析，由于居住區(qū)碳排放的影響要素眾多，一般包括能源碳排放、物質(zhì)碳排放和交通碳排放等方面，多元線性回歸能夠很好解決兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間的回歸分析問題，并且能夠綜合確定各自變量對(duì)因變量的影響程度[7]。同時(shí)，結(jié)合因子自相關(guān)性分析，采用逐步篩選方式，保留主要因子、剔除次要因子和自相關(guān)影響因子，從而識(shí)別影響碳排放最為顯著的因子，為制定低碳排放的規(guī)劃策略提供量化支撐依據(jù)。碳減排措施的相關(guān)研究包括，陳飛（2009）通過模擬三種情景下上海市碳排放增長(zhǎng)趨勢(shì)，提出上海市低碳發(fā)展策略，包括：緊湊型土地利用、鼓勵(lì)公交及慢行發(fā)展、提高燃油稅和停車費(fèi)抑制小汽車使用、加強(qiáng)新能源推廣和應(yīng)用等[8]。項(xiàng)宏艷（2020）通過對(duì)南京主城區(qū)典型居住區(qū)的研究提出，在外圍新建社區(qū)，鼓勵(lì)規(guī)模適中、建筑緊湊的混合開發(fā)模式；完善社區(qū)內(nèi)部交通設(shè)施，如錯(cuò)峰停車、優(yōu)化自行車和步行道設(shè)施、構(gòu)建公交與自行車的換乘系統(tǒng)等；此外，加強(qiáng)綠色出行宣傳引導(dǎo)，減少非必要的通勤機(jī)動(dòng)化出行等[9]?？偨Y(jié)以上研究可以發(fā)現(xiàn)，影響居住區(qū)交通出行碳排放的主要要素可以歸納為以下幾類，分別是居住區(qū)的建成環(huán)境、區(qū)位、交通和生活習(xí)慣等。為了改善居住區(qū)的碳排放，有必要根據(jù)實(shí)證調(diào)查數(shù)據(jù)，從建成環(huán)境和交通出行方面進(jìn)行深入研究。

1.2 建成環(huán)境對(duì)居住區(qū)碳排放影響研究

建成環(huán)境要素5D 包括密度（Density）、多樣性（Diversity）、設(shè)計(jì)（Design）、目的地可達(dá)性（Destination Accessibility）、到公交站點(diǎn)的距離（Distance to transit），建成環(huán)境是影響居民交通出行碳排放的重要因素。Globe 和Brownstone 研究發(fā)現(xiàn)，高密度開發(fā)能有效降低居住區(qū)交通碳排放，并且，這種作用在居住區(qū)周邊比在居住區(qū)內(nèi)部表現(xiàn)更為顯著[10]。黃曉燕（2015）針對(duì)廣州不同圈層三個(gè)居住小區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，社區(qū)通勤碳排放中，60%左右的碳排放量是由20%的高碳排放通勤者所產(chǎn)生。中心區(qū)和邊緣區(qū)的通勤排放不均衡性更明顯，此外，不同的出行方式、出行次數(shù)和月均收入以及人口密度，在不同街道對(duì)碳排放影響的差異性較為顯著[11]。王偉強(qiáng)（2016）以上海曹楊新村為例，結(jié)合居住區(qū)模式研究發(fā)現(xiàn)，居住密度與碳排放呈現(xiàn)非線性關(guān)系，設(shè)施多樣性與碳排放正相關(guān)，交通站點(diǎn)可達(dá)性與碳排放負(fù)相關(guān)，且居住區(qū)交通碳排放同時(shí)受到物質(zhì)空間和社會(huì)經(jīng)濟(jì)雙重因素作用[12]。

上述研究表明，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)居住區(qū)碳排放的研究主要集中在相關(guān)要素指標(biāo)的建立、碳排放評(píng)估模型優(yōu)化和低碳規(guī)劃措施等方面，但受到相關(guān)數(shù)據(jù)獲取的局限，研究尺度多集中在特定類別或特定范圍內(nèi)的居住區(qū)，針對(duì)郊區(qū)新城的居住區(qū)研究較少，而且基于傳統(tǒng)居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)與開放多元數(shù)據(jù)融合分析還不夠深入。因此，本文以上海松江新城居住區(qū)為研究對(duì)象，基于居民出行調(diào)查和開源數(shù)據(jù)的融合分析，選定不同類別的居住區(qū)，識(shí)別影響各類居住區(qū)碳排放的建成環(huán)境要素，為郊區(qū)新城的低碳化發(fā)展提供更具針對(duì)性的規(guī)劃指引。

2 數(shù)據(jù)獲取與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)構(gòu)建

根據(jù)松江新城居住區(qū)的交通區(qū)位分布，分別以距離軌道站點(diǎn)1 km、3 km 和5 km 為圈層，并結(jié)合居住區(qū)建設(shè)年份、戶數(shù)、層數(shù)和容積率等指標(biāo)，選取松江新城內(nèi)部20 個(gè)典型居住區(qū)（圖1）。為使調(diào)查樣本更具代表性，選取的居住區(qū)涵蓋了老舊居住小區(qū)、動(dòng)遷安置房、經(jīng)濟(jì)適用房、花園小區(qū)、大型居住社區(qū)等多種類別。針對(duì)選取的20 個(gè)典型居住區(qū)開展抽樣入戶調(diào)查，共完成1 051 戶，2 798 人次的出行調(diào)查，剔除異常數(shù)據(jù)，實(shí)際有效出行2 350 人次，有效樣本率為84%。以居民交通出行碳排放為因變量，分別將建成環(huán)境要素、個(gè)人家庭經(jīng)濟(jì)屬性要素和居住區(qū)類型作為自變量，各規(guī)劃控制指標(biāo)層定義見表1。建成環(huán)境5D 要素內(nèi)涵及具體測(cè)度方法見表2，以各居住區(qū)形心點(diǎn)為起點(diǎn)，測(cè)算其1 km 半徑范圍內(nèi)的建成環(huán)境要素指標(biāo)。并在原有5D要素基礎(chǔ)上，本研究還考慮了以居住區(qū)的停車配建水平作為交通需求管理要素，從而更全面地分析居民交通出行碳排放與建成環(huán)境的相關(guān)性。

2.2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

2.2.1 碳排放計(jì)算方法

居民出行碳排放是指居民在日常出行過程中所產(chǎn)生的碳排放量，龔詠喜（2013）提出，采取某種交通工具從出發(fā)到抵達(dá)目的地過程中所產(chǎn)生的CO2的排放量[13]。對(duì)于居民出行碳排放的計(jì)算通常有兩種方法，一種是根據(jù)居民所采用的交通工具燃燒燃料所產(chǎn)生的CO2排放量；另一種是通過居民所采取的出行方式和出行距離進(jìn)行計(jì)算。本文采用第二種，以居民每次采取的出行方式碳排放系數(shù)乘以居民的出行距離，來計(jì)算居民的單次出行碳排放量，然后累加到全天的出行次數(shù)及不同次數(shù)下采取的對(duì)應(yīng)出行方式和出行距離，匯總后即得到居民的日排放量，計(jì)算公式如下：

式中，Ec，j為居民使用交通方式j(luò) 單次出行碳排放量（g）；Wj為交通方式j(luò) 的碳排放強(qiáng)度（g /人km）；Sj為使用交通方式j(luò) 的單次出行距離（km）。

圖1 典型居住區(qū)空間分布圖

表1 居住區(qū)居民碳排放調(diào)查指標(biāo)匯總表

表2 居住區(qū)建成環(huán)境指標(biāo)定義及測(cè)度方法匯總表

式中，EC為居民出行碳排放量（g）；ECi為居民單次出行碳排放量（g）；n為出行次數(shù)。

對(duì)于碳排放強(qiáng)度的確定，本研究通過查閱相關(guān)參考文獻(xiàn)（潘海嘯，2019；朱洪，2014）[14-15]，綜合考慮上海實(shí)際情況，采用碳排放計(jì)算因子見表3。

2.2.2 相關(guān)性分析方法

參照國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果，居民出行碳排放與建成環(huán)境、居民個(gè)體家庭經(jīng)濟(jì)屬性的相關(guān)性分析，多采用多元線性回歸模型，公式如下：

式中：y為因變量，即居民出行距離；xi為自變量，即建成環(huán)境的要素、個(gè)人家庭經(jīng)濟(jì)屬性和居住區(qū)類型等變量；a0為常數(shù)項(xiàng)；ai為回歸系數(shù)，即各類自變量因子對(duì)居民出行距離的影響程度；u為殘差。

根據(jù)上述原理，本研究采用SPSS 24.0 軟件，首先，對(duì)建成環(huán)境的“5D”要素各因子與碳排放進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，選取相關(guān)性顯著的因子；其次，建立交通碳排放與建成環(huán)境、居民個(gè)體經(jīng)濟(jì)屬性之間的多元線性回歸分析模型；然后，比較相關(guān)性分析的R2方值及各要素的系數(shù)值來判定顯著程度及正負(fù)相關(guān)性；最后，結(jié)合碳排放影響最顯著的因子，制定低碳導(dǎo)向下的新城建成環(huán)境優(yōu)化策略。

3 居住區(qū)碳排放及建成環(huán)境相關(guān)特征

3.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

將選取的居住區(qū)按照建成年份劃分為2000年之前、2000年—2006年、2006 年之后三類，分別用A、B、C表示；同時(shí)，按照居住區(qū)層數(shù)即多層（≤6 層）、小高層（7～11 層）、高層（≥12 層）進(jìn)行分類，分別用L、M、H 表示。綜合考慮以上兩種分類方法及所選居住區(qū)類別，本次研究共分為六大類，基本代表了三個(gè)建成年代的居住區(qū)特征，即建成年代早的居住區(qū)以多層為主，年代較新的居住區(qū)以小高層和高層為主。按照居住區(qū)類型，分別統(tǒng)計(jì)居民個(gè)人及家庭經(jīng)濟(jì)屬性、交通出行特征和建成環(huán)境等連續(xù)性變量值（表4）。

表3 交通出行碳排放強(qiáng)度推薦值

由表4 可知，從人均單次碳排放來看，2006 年以后建成的多層居住區(qū)碳排放最高，且戶均車位配比也最高，同時(shí)，從圖2居民出行方式也可知，該類居住區(qū)居民小汽車出行比例高達(dá)50%。而單次交通碳排放較低的為類型三，即2000 年—2006 年間建成的高層小區(qū)，其出行方式比例中助動(dòng)車達(dá)到最大值為36.7%，且其戶均車位配比相對(duì)較低，僅為0.35 輛/戶。

從圖3 和圖4 的各類型居住區(qū)居民文化程度和職業(yè)分布情況來看，總體上居住在新建小區(qū)且多為高層住宅的居民，其文化程度相對(duì)較高，職業(yè)也多以專業(yè)技術(shù)人員和行政管理人員為主，而且個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行比例也相對(duì)較高。對(duì)于類型四新建多層居住區(qū)，主要集中了部分高檔別墅區(qū)，因此，其受教育程度相對(duì)較高、個(gè)體機(jī)動(dòng)車出行比例高達(dá)50%。

有別于相關(guān)研究出行碳排放“60-20”準(zhǔn)則，即社區(qū)通勤碳排放中，60%左右的碳排放量是由20%的高碳排放通勤者所產(chǎn)生，將松江新城所選的居住區(qū)全部有效調(diào)查為樣本，按單次碳排放量升序排列發(fā)現(xiàn)，碳排放總量的77.9%是由碳排放最高的前20%的居民所貢獻(xiàn)的，即更接近“80-20”準(zhǔn)則，如圖5 的洛倫茲曲線可知，其曲率越大，居住區(qū)出行碳排放不均衡性越明顯，少數(shù)高碳排放家庭貢獻(xiàn)了絕大部分碳排放總量。

3.2 相關(guān)性變量及碳排放回歸分析

首先將表4 中統(tǒng)計(jì)要素與碳排放進(jìn)行兩兩之間相關(guān)性分析，篩選出與居民出行碳排放有顯著相關(guān)的因素，通過Pearson 相關(guān)性分析結(jié)果可知，與碳排放影響顯著的因素見表5，主要包括居住區(qū)特征中的小區(qū)用地面積和建成年份，建成環(huán)境要素中的用地混合度、道路網(wǎng)密度、公交站點(diǎn)密度等，以及個(gè)人家庭經(jīng)濟(jì)屬性中的職業(yè)和家庭是否有車等指標(biāo)。

表4 居住區(qū)碳排放相關(guān)屬性特征調(diào)查數(shù)據(jù)表

再將碳排放作為因變量，分別建立與相關(guān)要素之間的回歸分析模型，統(tǒng)計(jì)回歸結(jié)果見表6，并分析各變量對(duì)碳排放的影響機(jī)制。

由表6 相關(guān)性回歸分析結(jié)果可知，在居住區(qū)特性要素中，居住小區(qū)規(guī)模（占地面積）與碳排放正相關(guān)，即居住小區(qū)規(guī)模越大，平均單次出行碳排放越高，這是由于居住區(qū)面積越大，居民機(jī)動(dòng)化出行水平越高，從而碳排放越高。從建成年份相關(guān)性來看，由圖2 可知，建成較早的居住區(qū)居民步行和非機(jī)動(dòng)車出行比例相對(duì)較高，從而人均碳排放較低。

圖2 各類型居住區(qū)居民交通出行方式分布圖

從個(gè)人及家庭經(jīng)濟(jì)屬性來看，居民碳排放與離退休、家庭有車這兩類因素高度正相關(guān)，即離退休居民時(shí)間、經(jīng)濟(jì)條件較為充裕，家庭擁有小汽車的這類居民機(jī)動(dòng)車出行比例較高，從而碳排放較高。

從建成環(huán)境要素來看，居住區(qū)周邊的道路網(wǎng)密度、戶均車位配比與碳排放正相關(guān)，即道路網(wǎng)密度的提升，在某種方面是為機(jī)動(dòng)車出行提供了便利；同時(shí)，戶均車位配比越高，越有利于機(jī)動(dòng)車出行，從而碳排放越高，這也表示，僅僅靠提高道路網(wǎng)的密度，縮小街區(qū)也并不能促進(jìn)生態(tài)、低碳的發(fā)展。此外，用地混合度和公交站點(diǎn)密度與碳排放負(fù)相關(guān)，即適度提升居住區(qū)周邊的用地混合度，以及進(jìn)一步提升公交站點(diǎn)密度，有利于居民就近解決日常出行需求，并有利于提高公交出行比例，從而降低居民碳排放。

圖3 各類型居住區(qū)居民文化程度分布圖

圖4 各類型居住區(qū)居民職業(yè)分布圖

圖5 松江新城居民出行碳排放洛倫茲曲線圖

表5 與碳排放相關(guān)的因素Pearson 相關(guān)性參數(shù)匯總表

3.3 其他變量影響結(jié)果分析

除表6 中與碳排放線性顯著相關(guān)的要素外，對(duì)于其余相關(guān)性不顯著的建成環(huán)境要素，分別建立與碳排放的柱狀曲線分析見圖6。

圖6 碳排放與其他非線性相關(guān)要素的相關(guān)性分析圖

表6 碳排放相關(guān)因素回歸系數(shù)匯總表

對(duì)于居住區(qū)人口密度，總體上呈現(xiàn)人口密度越高，即居民居住越集中，出行碳排放越低。但對(duì)于類型二即建成年份在2000 年—2006 年間的多層居住區(qū)，其居住人口密度低于類型五和類型六等2006 年后建成的中高層居住區(qū)，而類型二居住區(qū)的人均碳排放密度依然相對(duì)較低。從圖2可知，與類型五和類型六相比，類型二居民的小汽車出行比例相當(dāng)，但公交車出行比例相對(duì)較高，人均碳排放也較低。

對(duì)于居住小區(qū)的平均容積率，其值越高人均碳排放越低。但對(duì)于建成年份較新、且容積率較低的居住區(qū)，如類型五，人均碳排放相對(duì)較高。這是由于部分居住小區(qū)為低層的別墅區(qū)，居住人口密度和容積率相對(duì)較低，機(jī)動(dòng)化出行比例高。因此，不能簡(jiǎn)單追求建筑高密度、居住人口高集聚，應(yīng)實(shí)現(xiàn)緊湊型開發(fā)，并控制合理的容積率，因?yàn)檫^高的容積率反而會(huì)帶來高強(qiáng)度建筑材料使用和高制熱（冷）需求而導(dǎo)致高能耗。

從POI 密度與碳排放相關(guān)性可知，總體上POI 密度越高，居民日常服務(wù)設(shè)施越集中，越能就近解決日常出行需求，居民出行碳排放越低。但對(duì)于類型六，建成年份較新的高層居住區(qū)，當(dāng)其POI 密度進(jìn)一步集聚之后，人均碳排放反而增大，這是由于過度集聚的公共服務(wù)設(shè)施，反而會(huì)吸引大量不必要的交通出行，從而帶來更高的人均碳排放。

從碳排放與軌道站點(diǎn)距離關(guān)系可知，距離越遠(yuǎn)碳排放越高，并在距離軌道1.5 km 左右，達(dá)到人均碳排放高峰值，這是由于該距離已經(jīng)超出居民日常步行能接受的范圍，如類型四居住區(qū)居民的小汽車出行比例高達(dá)50%，人均碳排放達(dá)到最高。而從類型三開始，呈現(xiàn)斷層波動(dòng)，即超過1.5 km 的居民碳排放先變小后增大趨勢(shì)。因此，對(duì)于與軌道距離超過1.5 km 以上的居住區(qū)，軌道對(duì)居住區(qū)的服務(wù)作用十分有限，應(yīng)重點(diǎn)優(yōu)化公交線路設(shè)計(jì)，合理規(guī)劃中運(yùn)量公交網(wǎng)絡(luò)，提供更多樣化的公共交通出行選擇，提升公交出行比例，降低居住區(qū)碳排放。

4 研究結(jié)論與建議

4.1 高碳排放居住區(qū)是交通碳排放的主體

經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，本文所選松江新城居住區(qū)前20%高碳排放量之和占總碳排放量的77.9%，即更接近“80-20”準(zhǔn)則。如何有效引導(dǎo)高碳排放的居住區(qū)居民更多地采用公共交通出行，適度降低其出行碳排放是實(shí)現(xiàn)郊區(qū)新城低碳排放的重要突破口。高碳排放居住區(qū)普遍為居住區(qū)占地面積大、建成年份較新的多層小區(qū)，人口密度和容積率也相對(duì)較低，居民出行呈現(xiàn)較高的個(gè)體機(jī)動(dòng)化特征。

4.2 居住區(qū)碳排放不可忽視社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性作用

影響居民碳排放的兩大社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性要素包括居民的職業(yè)和是否有車。社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性存在用戶自選擇性，即特定收入人群會(huì)根據(jù)經(jīng)濟(jì)條件自發(fā)選擇適合的居住小區(qū)，如忽略該部分要素會(huì)放大建成環(huán)境的影響作用。從影響程度來看，退休居民時(shí)間和經(jīng)濟(jì)較為充裕，且與有車家庭更傾向于機(jī)動(dòng)車出行有關(guān)。因此，可以通過發(fā)放老年免費(fèi)公交卡、適度提升停車收費(fèi)等經(jīng)濟(jì)手段，積極引導(dǎo)居民選擇公共交通出行。

4.3 引導(dǎo)居住區(qū)低碳出行應(yīng)同步實(shí)施建成環(huán)境優(yōu)化和交通需求管理

與碳排放正相關(guān)的建成環(huán)境要素包括：道路網(wǎng)密度和戶均車位配比，即郊區(qū)新城在適度增大地區(qū)路網(wǎng)密度的同時(shí)，應(yīng)避免傳統(tǒng)郊區(qū)化、大街區(qū)、寬?cǎi)R路的格局，除采用規(guī)劃手段優(yōu)化建成環(huán)境、縮小出行距離、減少小汽車出行依賴外，還應(yīng)該同步采取交通需求管理措施，如優(yōu)化公交線路設(shè)計(jì)、合理設(shè)置機(jī)動(dòng)車停車配比、適度提高停車收費(fèi)等，切實(shí)提升公交出行比例，降低不必要的個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行。

與碳排放負(fù)相關(guān)的建成環(huán)境要素包括：用地混合度和公交站點(diǎn)密度，即對(duì)于郊區(qū)新城新建居住區(qū)，應(yīng)合理配置居住與公共服務(wù)設(shè)施比例，并根據(jù)居住人口密度合理設(shè)置公交站點(diǎn)密度，實(shí)現(xiàn)公交站點(diǎn)300 m 范圍內(nèi)覆蓋的人口比例不低于80%，將傳統(tǒng)的公交站點(diǎn)面積覆蓋率指標(biāo)轉(zhuǎn)化為服務(wù)人口指標(biāo)，切實(shí)提升公共交通可達(dá)性，引導(dǎo)居民采用公交出行，有效降低居民出行碳排放。

4.4 除軌道交通外應(yīng)提供多模式網(wǎng)絡(luò)化公共交通服務(wù)

受限于建設(shè)費(fèi)用、運(yùn)行效率及客流規(guī)模等多重客觀原因，新城通常有且僅有一條軌道交通連接市區(qū)，對(duì)距離軌道站點(diǎn)較遠(yuǎn)的居住區(qū)服務(wù)作用十分有限。因此，一方面，應(yīng)建立干線鐵路、城際鐵路、市域（郊）鐵路和城市軌道交通等“四網(wǎng)融合”的軌道交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并重點(diǎn)完善新城中運(yùn)量網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)公交體系，提供多模式網(wǎng)絡(luò)化的公共交通出行選擇；另一方面，還應(yīng)加強(qiáng)遠(yuǎn)郊軌道站點(diǎn)的停車換乘（P+R）規(guī)劃，重點(diǎn)完善居住區(qū)周邊公交站點(diǎn)布局，并加強(qiáng)與臨近軌道站點(diǎn)交通接駁，進(jìn)一步拓展軌道交通服務(wù)范圍。

此外，對(duì)于居住區(qū)人口密度、容積率及POI 密度等指標(biāo)，也并非密度越大、越集聚碳排放越低，而是要適度實(shí)現(xiàn)緊湊開發(fā)。尤其是對(duì)新城內(nèi)新建居住區(qū)周邊，要合理規(guī)劃居住和就業(yè)崗位分布，規(guī)劃職住平衡、功能混合的空間結(jié)構(gòu)，讓居民在短距離內(nèi)以公交和慢行出行方式即可抵達(dá)工作崗位和日?；顒?dòng)點(diǎn)。同時(shí)，應(yīng)積極推進(jìn)新城范圍內(nèi)全域貫通、綠色友好的慢行網(wǎng)絡(luò)，營(yíng)造高效便捷的智能出行場(chǎng)景，探索共享出行、綠色出行新模式。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以松江新城典型居住區(qū)為例，探討了影響居民出行碳排放的相關(guān)因素，由于數(shù)據(jù)獲取難度較大，僅選取了上海五大新城之一的松江新城，對(duì)其他新城居住區(qū)交通出行碳排放還缺乏全面的對(duì)比分析。因此，在今后相關(guān)數(shù)據(jù)可獲取的情況下，可進(jìn)一步全面分析各大新城居住區(qū)特征、個(gè)人家庭經(jīng)濟(jì)屬性和建成環(huán)境要素對(duì)居民通勤碳排放的影響，從而為上海市低碳宜居新城建設(shè)提供更具針對(duì)性和可操作性的規(guī)劃建議。