京津冀公鐵貨運碳排放測算研究

李利軍，姚國君

（石家莊鐵道大學 經(jīng)濟管理學院，河北 石家莊 050043）

0 引言

研究表明，交通運輸產(chǎn)生的碳排放量占到全球碳排放量的25%[1-2]。20 世紀初，馬歇爾和庇古論證了能源消耗和污染排放的外部成本效應，此后，碳排放成為研究熱點。在交通領域，有關碳排放的研究主要集中在碳排放測算、碳排放預測、碳排放因素分析等方面。其中，李健等[3]發(fā)現(xiàn)北京市交通碳排放始終呈現(xiàn)增長趨勢，天津市、河北省近年來交通碳排放有下降趨勢；羅希、謝漢生等[4-5]分別測算了我國交通運輸業(yè)能源消費碳足跡總量、鐵路運營碳排放量；張詩青等[6]對交通運輸碳排放時空分布格局進行研究；張宏鈞等[7]研究發(fā)現(xiàn)影響公路與鐵路碳排放的主要因素是換算周轉(zhuǎn)量；汪瑩等[8]綜合運用協(xié)整檢驗、向量誤差修正模型及Granger檢驗，建立換算總周轉(zhuǎn)量、能源消耗強度、運輸車輛結(jié)構(gòu)和人均GDP與碳排放的長期協(xié)整方程與短期誤差修正方程；左大杰等[9]發(fā)現(xiàn)運輸強度及其結(jié)構(gòu)是驅(qū)動行業(yè)碳排放的關鍵因子；Benoit，Hickman等[10-11]基于模擬仿真對不同情景下的碳排放進行了預測分析。

綜合現(xiàn)有文獻研究，交通碳排放測算研究取得了一定成果，但還存在研究多停留在全國性的整體層面、省域空間效應方面研究較少，部分碳排放測算缺乏測算模型參數(shù)等問題。為此，運用排放系數(shù)法與油耗法相結(jié)合的方法測算京津冀公路貨運碳排放，構(gòu)建基于鐵路貨物周轉(zhuǎn)量的碳排放計算方法測算京津冀鐵路貨運碳排放，并依據(jù)階段劃分對公路、鐵路碳排放情況進行比較分析，以期促進公路、鐵路貨運合理發(fā)展。

1 碳排放測算模型構(gòu)建

公路貨運碳排放測算采用油耗法，即利用碳排放系數(shù)計算的方法；鐵路貨運碳排放測算采用“自上而下”的計算方法，即利用鐵路運輸?shù)哪茉聪牧砍艘云淠茉刺寂欧畔禂?shù)計算。研究集中于貨物運輸過程中燃料燃燒直接產(chǎn)生的碳排放測算，對鐵路電力機車運輸不測算碳排放。基于研究數(shù)據(jù)的獲得性，對1998—2018年京津冀公路、鐵路貨運進行碳排放測算。

1.1 公路碳排放測算模型構(gòu)建

我國公路交通的能耗主要是汽油、柴油等高碳排放的化石燃料。為了方便測算公路碳排放量，將貨車分為輕型、中型、重型3類，設貨車燃油均為柴油，各車輛數(shù)據(jù)來自1998—2019年《北京市統(tǒng)計年鑒》《天津市統(tǒng)計年鑒》《河北省統(tǒng)計年鑒》。綜合相關文獻[4，12-14]研究方法，參考文獻[12]的研究成果，利用油耗法對公路貨運碳排放進行測算。

式中：C1為公路碳排放量，萬t；Ai為第i類貨車的百公里油耗量，i= 1，2，3，L/102km；Pi為第i類車型碳排放系數(shù)，根據(jù)歐洲排放標準，并對應車型分類，得到各車型碳排放系數(shù)[15]，g/L；Li為第i類機動車年均行駛里程，km。

式中：A為貨車百公里油耗量，L/102km；a，b，c，d，e為回歸參數(shù)[15]；IRI為國際平整度指數(shù)，由于公路等級不同，采用世界銀行數(shù)據(jù)報告IRI取平均值1.35；f為縱坡坡度，上坡為正，下坡為負，可以近似相互抵消，%；V為車速，km/h。

由于目前缺少各車型的行駛距離數(shù)據(jù)，研究采用《道路機動車大氣污染物排放清單編制技術指南》推薦的機動車年均行駛里程，機動車（含柴油車）年均行駛里程如表1所示。柴油車型碳排放系數(shù)[15]如表2所示。回歸參數(shù)參考文獻[15]得到，回歸參數(shù)如表3所示。車速根據(jù)《公路工程技術標準》（JTGB01-2014），結(jié)合《道路機動車大氣污染物排放清單編制技術指南》，參考相關文獻[16-17]確定不同車型車速均值如表4所示。

表1 機動車（含柴油車）年均行駛里程 kmTab.1 Average annual mileage of motor vehicles （including diesel vehicles）

表2 柴油車型碳排放系數(shù) g/LTab.2 Carbon emission coefficients of diesel vehicles

表3 回歸參數(shù)Tab.3 Regression parameters

根據(jù)式（1）、式（2），以及表1至表4數(shù)據(jù)，結(jié)合原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計資料，京津冀公路碳排放測算結(jié)果如表5所示。

表4 不同車型車速均值 km/hTab.4 Average speed of different vehicles

表5 京津冀公路碳排放測算結(jié)果 萬tTab.5 Measurement results of highway carbon emissions in the Beijing-Tianjin-Hebei region

1.2 鐵路碳排放測算模型構(gòu)建

目前，學術界對鐵路碳排放測算尚未有準確的計算方法，研究中根據(jù)牽引動力不同，鐵路碳排放測算分為蒸汽機車、內(nèi)燃機車，并設定蒸汽、內(nèi)燃機車使用化石燃料分別為焦炭、柴油?？紤]到1998—2002年蒸汽、內(nèi)燃、電力機車混用，根據(jù)《中國鐵道年鑒》全國鐵路機車能源供應數(shù)據(jù)顯示電力供應對煤炭、燃油的替代性明顯，2002年已不再使用蒸汽機車，電力機車運量占比逐年增加，內(nèi)燃機車運量逐年減少，到2018年電力機車運量占比88.4%，內(nèi)燃機車運量占比11.6%。鑒于1998—2008年《中國鐵道年鑒》各鐵路局并未統(tǒng)計鐵路運輸用油量、用電量，限于研究數(shù)據(jù)的可獲得性，鐵路碳排放測算分為2個部分：第一部分是1998—2007年，采用機車單耗與貨物周轉(zhuǎn)量進行計算；第二部分是2008—2018年采用用油量、用電量進行計算。在第一部分中，考慮到內(nèi)燃機車逐年淘汰且多用于調(diào)車運轉(zhuǎn)、區(qū)段運輸?shù)?，干線運輸占比不大，故其計算結(jié)果可能偏大。在第二部分中，考慮存在內(nèi)燃機車在客運中的使用，但根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，所占份額可以忽略不計。研究采用《陸上交通運輸企業(yè)溫室氣體排放核算方法與報告指南》推薦的碳排放計算方法如下。

式中：C2為鐵路運輸碳排放量，萬t；ADi為第i種化石燃料的活動水平，GJ；EFi為第i種化石燃料的二氧化碳排放因子，t/GJ；NCVi為第i種固體化石燃料的平均低位發(fā)熱量，GJ/t；FCi為第i種固體化石燃料消費量，t；CCi第i種化石燃料的單位熱值含碳量，t/GJ；OFi為第i種化石燃料的碳氧化率，%；ET貨運ij為第i類運輸工具所完成的貨物周轉(zhuǎn)量，萬t·km；RK貨運ij為完成的單位貨物周轉(zhuǎn)量所消耗的第i種燃料消費量，kg/（萬t·km）。

由于京津冀城市統(tǒng)計年鑒內(nèi)并無明確機車類型的貨物周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)，鑒于中國鐵路北京局集團有限公司（以下簡稱“北京局集團公司”）管轄分布不僅包括京津冀，也包括山東、河南、山西部分地區(qū)，其中以山東區(qū)域中德州部分、邯濟線（邯鄲—焦斌）部分、河南區(qū)域安陽部分、山西區(qū)域陽泉部分為代表。同樣，考慮到中國鐵路沈陽局集團有限公司、中國鐵路太原局集團有限公司分別在北京、天津、河北省境內(nèi)均有部分管轄，以錦承線（錦州—承德）、京通線（北京—通遼）、大秦線（韓家?guī)X—柳村南）為代表。經(jīng)相互抵消后比較發(fā)現(xiàn)，占比小于1%。因此，采用1998—2008年《中國鐵道年鑒》中北京局集團公司統(tǒng)計的貨物周轉(zhuǎn)量代替京津冀鐵路貨物周轉(zhuǎn)量。機車單耗如表6所示。2008—2018年北京局集團公司機車耗油量如表7所示。化石燃料特性參數(shù)缺省值如表8所示。

表6 機車單耗 kg / （萬t · km）Tab.6 Unit consumption of locomotives

表7 2008—2018年北京局集團公司機車耗油量 tTab.7 Oil and electricity consumption of China Railway Beijing Group from 2008 to 2018

表8 化石燃料特性參數(shù)缺省值Tab.8 Default values of fossil fuel characteristic parameters

根據(jù)式（3）至式（6），結(jié)合表6、表7、表8數(shù)據(jù)，京津冀鐵路碳排放測算結(jié)果如表9所示。

2 京津冀公鐵貨運碳排放測算比較分析

根據(jù)表5、表9繪制1998—2018年京津冀公鐵貨運碳排放總量比較圖如圖1所示；根據(jù)表5繪制1998—2018年京津冀公路貨運碳排放變化圖如圖2所示；根據(jù)表5及京津冀人口數(shù)量繪制1998—2018年京津冀公路貨運人均碳排放變化圖如圖3所示。由于鐵路碳排放測算數(shù)據(jù)采用的是北京局集團公司統(tǒng)計的貨物周轉(zhuǎn)量代替京津冀鐵路貨物周轉(zhuǎn)量，若測算京津冀鐵路人均碳排放，其結(jié)果的準確性較低。因此，研究不再測算鐵路人均碳排放。

表9 京津冀鐵路碳排放測算結(jié)果 萬tTab.9 Calculation of carbon emissions from railway transport in the Beijing-Tianjin-Hebei region

（1）各年份碳排放對比。由圖1可知，鐵路碳排放量遠小于公路碳排放量。1998—2003年，公路碳排放量隨時間增加但增速不大；2004年較2003年減少近5 000萬t；公路碳排放量在2006—2012年呈增長狀態(tài)，由2006年的18 290.72萬t增長到2012年38 018.20萬t，2006—2012年年增長率達18%；2013—2014年公路碳排放量較2012年減少近1 000萬t；2015—2018年，公路碳排放量明顯增加，年增長率達10%。相比之下，鐵路貨運碳排放量遠小于公路碳排放量。由于測算過程中采用的數(shù)據(jù)不同，其計算結(jié)果差異較大，1998—2007年測算數(shù)據(jù)來源機車單耗與貨物周轉(zhuǎn)量。1998—2001年鐵路碳排放量等于蒸汽機車與內(nèi)燃機車完成的貨物周轉(zhuǎn)量碳排放量之和；2002—2007年鐵路碳排放量主要來自內(nèi)燃機車。2008—2018年鐵路碳排放量逐年降低，電力機車逐漸取代內(nèi)燃機車，因此，鐵路運輸直接碳排放量不斷減小。京津冀鐵路碳排放的減少離不開鐵路節(jié)能減排政策的實施以及機車的更新?lián)Q代。公路碳排放不斷增長與其運營里程、貨運量增加相關，因此也就導致碳排放只增不減。

（2）按地區(qū)分析。根據(jù)圖2可以看出，河北省公路碳排放占比較大。分車型統(tǒng)計，天津市、河北省均表現(xiàn)為重型貨車碳排放量最高；北京市輕型貨車碳排放量最高；京津冀3地中型貨車碳排放量占比最小。根據(jù)計算結(jié)果，北京市公路碳排放量不同車型呈現(xiàn)出不同特征：輕型貨車碳排放量逐年遞增，由1998年的229.11萬t增加到2018年1 198.433萬t；中型貨車碳排放量呈現(xiàn)逐年遞減趨勢，由1998年的279.70萬t減少到2018年的42.38萬t；重型貨車碳排放量整體逐年減少，但減少的幅度不大。盡管北京市已采取諸多貨車限行政策，但北京市總體公路碳排放量自1998年到2018年年均增長25.14萬t。天津市3類車型碳排放量均為逐年增長狀態(tài)，其中中型貨車碳排放量先增后減；重型貨車碳排放量增長速度最大，1998—2018年年均增長137.64萬t。 河北省公路碳排放量不同車型均呈現(xiàn)逐年增加的趨勢，其中重型貨車碳排放量占河北省公路碳排放總量的70%左右。鐵路方面，北京局集團公司在2002年加大了內(nèi)燃機車和電力機車投入，從2007年后內(nèi)燃機車運輸占比逐漸減小，到2017年其貨物周轉(zhuǎn)量是電力機車的14%。隨著電力機車運量的加大，鐵路運輸碳排放量將會逐步減少。

（3）公路人均碳排放量分析。在公路碳排放中，北京市碳排放均值為1 171.28萬t，天津市碳排放均值為2 738.77萬t，河北省碳排放均值為 21 959.76萬t。根據(jù)圖3，河北省人均碳排放量最高，1998—2018年年平均人均碳排放量為3.06 t； 北京市年平均人均碳排放量最小，為0.68 t；天津市年平均人均碳排放量為2.09 t。北京市公路人均碳排放總體呈現(xiàn)先減少后增加的態(tài)勢，1998—2015年呈現(xiàn)減少狀態(tài)，即由0.81 t減少到0.52 t，2016—2018年呈現(xiàn)增加態(tài)勢；天津市和河北省公路人均碳排放整體表現(xiàn)為逐年增長，其中河北省增長較快。從人均碳排放量來看，北京市公路貨運人均碳排放穩(wěn)定狀態(tài)最好，天津市穩(wěn)定狀態(tài)次之，河北省穩(wěn)定狀態(tài)不佳。

3 結(jié)束語

構(gòu)建公路、鐵路貨運碳排放模型，并對京津冀公路、鐵路貨運碳排放進行測算。結(jié)果表明，京津冀公路貨運碳排放量大于鐵路。公路碳排放方面，河北省公路貨運碳排放量最大，天津市次之，天津市和河北省碳排放量呈上升趨勢；北京市碳排放量最小且北京市碳排放量呈減少趨勢。鐵路碳排放方面，除個別年份外，京津冀鐵路貨運碳排放量呈下降趨勢。研究測算了京津冀公路與鐵路貨運的直接碳排放情況，對于間接碳排放未進行測算。基于全生命周期視角運輸工具間接碳排放測算將是下一步研究重點。