京津冀地區(qū)道路碳排放量的演變及空間分布

劉 浩,李艷霞*,于鳳菊,呂 晨,楊 楠,劉中良,趙 盟 (.北京工業(yè)大學(xué),傳熱強(qiáng)化與過(guò)程節(jié)能教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 00；.北京市應(yīng)對(duì)氣候變化管理事務(wù)中心,北京 0007；.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院,北京 000；.北京交通發(fā)展研究院,北京 006；.國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)能源研究所,北京 0008)

隨著城市化率的提高和機(jī)動(dòng)車保有量的迅速提升,機(jī)動(dòng)車排放成為溫室氣體排放重要驅(qū)動(dòng)力,機(jī)動(dòng)車碳排放的量化是研究排放機(jī)制和制定減排政策的基礎(chǔ).準(zhǔn)確的獲取碳排放量的方法是針對(duì)道路機(jī)動(dòng)車開展大規(guī)模直接監(jiān)測(cè),但是需要支付高昂的成本.現(xiàn)有的道路排放研究主要是采用理論的方法來(lái)估算區(qū)域內(nèi)道路 CO2的排放量.為探究道路碳排放量的分布特點(diǎn)和產(chǎn)生高排放路段原因,一般在計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上建立高分辨率的排放清單,以此分析道路碳排放空間分布特征.道路碳排放量的計(jì)算一般有自上而下和自下而上兩種計(jì)算方法.前者是基于能源消耗的計(jì)算方法,即根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中交通領(lǐng)域的燃料消耗實(shí)物量乘以燃料的碳排放系數(shù),計(jì)算整個(gè)區(qū)域的道路碳排放量,并以此編制碳排放清單[1-4];后者是基于交通工具能源活動(dòng)的計(jì)算方法,以機(jī)動(dòng)車為基礎(chǔ)建立排放模型,通過(guò)核算同一類別機(jī)動(dòng)車一年內(nèi)的燃料消耗量,然后累加得到整個(gè)城市的年道路碳排放量.

以機(jī)動(dòng)車為基礎(chǔ)建立道路碳排放模型,需要將機(jī)動(dòng)車分為不同類型,考慮每一類型機(jī)動(dòng)車的燃油經(jīng)濟(jì)性和年均行駛里程,從而獲得機(jī)動(dòng)車燃油消耗量,繼而根據(jù)燃油的碳排放系數(shù)求得機(jī)動(dòng)車碳排放量.道路碳排放量的計(jì)算和污染物的計(jì)算具有極高相似性.研究者分別利用機(jī)動(dòng)車保有量、機(jī)動(dòng)車年均行駛里程、平均燃料消耗量及燃料碳排放系數(shù)等參數(shù),計(jì)算了京津冀、鄭州、西安和天津的機(jī)動(dòng)車碳排放清單或污染物排放清單;利用機(jī)動(dòng)車計(jì)算道路碳排放量或者污染物排放量最重要的是獲取研究地區(qū)分車型機(jī)動(dòng)車的保有量,同時(shí)本地化后的年均行駛里程可大大降低因地區(qū)差異性帶來(lái)的誤差[5-8].何曉云等[9]、孫世達(dá)等[10]、吳大磊等[11]分別利用年檢數(shù)據(jù)、環(huán)保檢測(cè)數(shù)據(jù)等建立了本地化后的年均行駛里程,加強(qiáng)了利用機(jī)動(dòng)車計(jì)算道路碳排放量和污染物量的準(zhǔn)確性.

以機(jī)動(dòng)車計(jì)算道路碳排放量時(shí),多數(shù)都是以清單編制工作為主,忽略了研究單元之間的相互作用以及空間異質(zhì)性[12].Li等[13]、李若影等[14]、Bai等[15]和曾曉瑩等[4]研究了人口、經(jīng)濟(jì)、道路分布等對(duì)交通碳排放量在空間上的影響,發(fā)現(xiàn)交通碳排放呈現(xiàn)顯著的空間聚類特征,京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大,交通基礎(chǔ)設(shè)施存在顯著差異,導(dǎo)致地區(qū)之間的交通碳排放水平差異很大.因此在計(jì)算研究交通碳排放時(shí),要充分考慮空間分布的影響.現(xiàn)有研究中對(duì)京津冀地區(qū)在歷史年份的道路碳排放量的計(jì)算較少,對(duì)車型結(jié)構(gòu)變化的關(guān)注也較少,此外缺乏從道路密度角度出發(fā),分析道路碳排放量的空間特征研究.因此本文通過(guò)分析建立不同車型分車齡的車隊(duì)構(gòu)成,獲取不同車型的年均行駛里程和燃料消耗率;基于機(jī)動(dòng)車碳排放模型,研究京津冀地區(qū)2005～2020道路碳排放量的演變,并計(jì)算不同機(jī)動(dòng)車類型對(duì)道路碳排放量的貢獻(xiàn)率,分析京津冀地區(qū)道路碳排放強(qiáng)度.此外確定影響各地區(qū)道路碳排放量的主要車型,研究道路碳排放的空間區(qū)域分布特征提出未來(lái)京津冀地區(qū)道路碳排放量的降碳減排措施.

1 研究方法

利用機(jī)動(dòng)車年均行駛里程和燃油經(jīng)濟(jì)性來(lái)計(jì)算機(jī)動(dòng)車的燃料消耗量和碳排放量,如式(1)～式(2).

式中:G為燃料消耗量,kg;B為機(jī)動(dòng)車保有量,輛;M為機(jī)動(dòng)車燃油經(jīng)濟(jì)性,L/100km;D為機(jī)動(dòng)車年均行駛里程,km;E為道路碳排放量,kg;ρ為燃油密度,kg/L;C為燃料碳排放系數(shù),kgCO2/kg;y表示年份,本文計(jì)算范圍為2005～2020年;i為機(jī)動(dòng)車類型;v為機(jī)動(dòng)車車齡;j為燃料類型.汽油和柴油的碳排放系數(shù)來(lái)自于BP中國(guó)碳排放計(jì)算器,分別取 3.15kgCO2/kg和3.06kgCO2/kg.

1.1 機(jī)動(dòng)車保有量及車齡構(gòu)成

利用各省市統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局相關(guān)數(shù)據(jù),可以查到詳細(xì)的機(jī)動(dòng)車保有量.不同車齡之間的年均行駛里程和燃油經(jīng)濟(jì)性有較大的差異,因此為進(jìn)一步準(zhǔn)確的計(jì)算不同車齡的機(jī)動(dòng)車的排放量,本文將引入機(jī)動(dòng)車的存活曲線.本文以2005年為基準(zhǔn)年,將2005年機(jī)動(dòng)車保有量全部設(shè)為新增注冊(cè)保有量,不考慮2005年之前的機(jī)動(dòng)車車隊(duì)構(gòu)成.

1.1.1 機(jī)動(dòng)車保有量 由于貨物和旅客的長(zhǎng)距離運(yùn)輸?shù)男枨?中型貨車和中型客車逐漸向重型貨車和大型客車轉(zhuǎn)變,導(dǎo)致中型貨車和中型客車保有量近幾年逐漸下降,所占比例也逐漸降低,如表1所示,北京、天津和河北中型客車的占比分別由 2005年的5.19%、2.57%、0.42%下降到2020年的1.24%、0.35%、0.12%;中型貨車的占比由2005年的1.63%、1.70%、1.80%下降到2020年的0.28%、0.24%、0.19%,同時(shí)重型貨車和大型客車的所占比例進(jìn)一步增大.

表1 2005年和2020年京津冀地區(qū)不同類型機(jī)動(dòng)車占比情況(%)Table 1 Proportion of different types of motor vehicles in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2005 and 2020(%)

新能源汽車保有量.自2015年起,國(guó)內(nèi)新能源汽車保有量開始逐漸增多,經(jīng)查詢公布的相關(guān)資料,并結(jié)合各車型所占比例以及線性插值法,得到 2015～2020年京津冀地區(qū)的新能源汽車保有量.

1.1.2 機(jī)動(dòng)車存活曲線 本文利用存活曲線和機(jī)動(dòng)車每年新注冊(cè)量,計(jì)算機(jī)動(dòng)車的車隊(duì)車齡結(jié)構(gòu),機(jī)動(dòng)車不同年份的保有量計(jì)算如式(3)～(5)所示.

式中:B為機(jī)動(dòng)車保有量,輛;T為每年新注冊(cè)機(jī)動(dòng)車保有量,輛;φ為機(jī)動(dòng)車存活率;i為機(jī)動(dòng)車類型;v為車齡;y為年份,式(4)代表當(dāng)年的新增機(jī)動(dòng)車保有量.機(jī)動(dòng)車每年新注冊(cè)保有量來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站.

參考文獻(xiàn)[16-18]并結(jié)合相關(guān)調(diào)研,得到如圖1所示的分車型存活曲線,因?yàn)槿狈δν熊嚨男略鲎?cè)情況,且摩托車燃油經(jīng)濟(jì)性和年均行駛里程變化相對(duì)于汽車較小,因此不對(duì)摩托車車齡結(jié)構(gòu)進(jìn)行拆分.在統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的每年新增機(jī)動(dòng)車保有量數(shù)據(jù)中,將公共汽車和出租車分別歸類為大型客車和小型客車中因此文中認(rèn)為二者有相同的存活曲線和車隊(duì)年齡構(gòu)成.

圖1 不同類型機(jī)動(dòng)車的存活曲線Fig.1 Survival curves of different types of motor vehicles

由圖1可知,不同類型機(jī)動(dòng)車的存活曲線存在較大差異,大、中型客車主要用途為旅客的長(zhǎng)途運(yùn)輸,為保證客車在行駛過(guò)程中的安全,其存活壽命一般較低,故存活曲線明顯低于其他類型的機(jī)動(dòng)車;重、中型貨車主要進(jìn)行貨物的運(yùn)輸,沒(méi)有客車嚴(yán)格的安全標(biāo)準(zhǔn),且因?yàn)檫\(yùn)輸成本及收益,其壽命一般高于載客汽車;小型客車和輕型貨車主要是私家車,一般用于居民出行和短距離的貨物運(yùn)輸,其使用頻率和行駛里程均小于其他載客汽車和載貨汽車,故其存活曲線較高,但在其車齡在達(dá)到 10a、存活率低于 0.8之后,其存活曲線開始急劇下降,在車齡達(dá)到 20a時(shí)基本全部淘汰.

1.1.3 機(jī)動(dòng)車車齡構(gòu)成 利用各機(jī)動(dòng)車類型的存活曲線和每年的新增注冊(cè)機(jī)動(dòng)車保有量,同時(shí)結(jié)合式(3)和(4)計(jì)算京津冀地區(qū)的機(jī)動(dòng)車車隊(duì)構(gòu)成.利用存活曲線計(jì)算,到2020年北京的小型客車保有量為582.94萬(wàn)輛,比實(shí)際527.28萬(wàn)輛的保有量高10.56%,這主要是由于在2010年北京實(shí)行小客車限購(gòu)政策,嚴(yán)格限制小型客車的增長(zhǎng),導(dǎo)致與實(shí)際情況出現(xiàn)較大偏差.由 2005～2010年的變化可知,其機(jī)動(dòng)車的存活曲線沒(méi)有發(fā)生明顯變化,故按照各車齡結(jié)構(gòu)的占比,對(duì)其進(jìn)行修正,得到修正后的北京小型客車的車齡保有量.

1.2 燃油經(jīng)濟(jì)性和年均行駛里程

機(jī)動(dòng)車的燃料經(jīng)濟(jì)性即機(jī)動(dòng)車的百公里油耗,單位為L(zhǎng)/100km,不同類型的機(jī)動(dòng)車的百公里油耗有著較大的差異性.機(jī)動(dòng)車年均行駛里程是計(jì)算交通碳排放的重要參數(shù),其反應(yīng)機(jī)動(dòng)車在一年的活動(dòng)水平.不同機(jī)動(dòng)車類型之間的年均行駛里程差距較大,且不同地區(qū)之間也有較大的差異性.

1.2.1 燃油經(jīng)濟(jì)性 吳瀟萌[19]通過(guò)對(duì)中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部的中國(guó)汽車燃料消耗網(wǎng)站中不同品牌和車型小型客車進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)我國(guó)的小型客車的油耗由 2009年的 7.8L/100km下降到2014年的 7.2L/100km; 國(guó)家能源與交通創(chuàng)新中心數(shù)據(jù)顯示小型客車平均油耗從2006年8.2L/100km下降到2016年的6.88L/100km.綜合不同渠道的官方數(shù)據(jù)可知,2020年小型載客汽車的平均能耗在7L/100km左右.

汽車在行駛時(shí)還受車輛行駛速度、道路交通狀況等條件狀況的影響,汽車的實(shí)際能源消耗量與理論值之間存在一定的差距[20];吳瀟萌[19]通過(guò)小熊APP采集數(shù)據(jù)和理論數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),實(shí)際油耗比理論油耗高 10%～30%;陽(yáng)冬波等[21]通過(guò)實(shí)際路段進(jìn)行不同類型的機(jī)動(dòng)車油耗測(cè)試,對(duì)比結(jié)果發(fā)現(xiàn)小型客車、中型客車、大型客車的平均燃油經(jīng)濟(jì)性比理論值高25%左右;董學(xué)峰[22]基于大數(shù)據(jù)的乘用車油耗與國(guó)家限值進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),其平均差值在18%左右.

綜合以上文獻(xiàn)中關(guān)于實(shí)驗(yàn)值與理論限值之間的誤差,本研究設(shè)置實(shí)際燃油經(jīng)濟(jì)性與理論限值之間的相對(duì)誤差為15%,結(jié)合官方文件,設(shè)置各類機(jī)動(dòng)車的實(shí)際百公里油耗,如表2所示;結(jié)合線性插值法設(shè)置各機(jī)動(dòng)車2005～2020年的百公里油耗.出租車、公共汽車分別與小型客車、大型客車有相同的燃油經(jīng)濟(jì)性.電動(dòng)公共汽車和電動(dòng)小型客車的燃油經(jīng)濟(jì)性分別為100kWh/100km、15kWh/100km[23],因新能源汽車出現(xiàn)時(shí)間較短且缺乏相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及變化趨勢(shì),故不設(shè)置隨時(shí)間的變化規(guī)律.

表2 各類型機(jī)動(dòng)車的燃油經(jīng)濟(jì)性(L/100km)Table 2 Fuel economy of different types of motor vehicles(L/100km)

1.2.2 年均行駛里程 本研究結(jié)合北京市交通發(fā)展年報(bào)、《道路機(jī)動(dòng)車大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南》(以下簡(jiǎn)稱編制指南),以及相關(guān)文獻(xiàn)中關(guān)于機(jī)動(dòng)車年均行駛里程的統(tǒng)計(jì),設(shè)定本研究的機(jī)動(dòng)車年均行駛里程.如圖2所示,北京 2005～2020年的大型客車、小型客車、出租車和公共汽車的年均行駛里程的變化.

圖2 北京部分車型的年均行駛里程的變化Fig.2 Variation of annual average mileage of several types motor vehicles in Beijing

據(jù)交通發(fā)展研究院統(tǒng)計(jì),北京 2014～2018年的綠色出行比例分別為70.5%、70.7%、71.0%、72.1%和 73.0%,且隨著綠色出行比例不斷提高,小型客車和大型客車的年均行駛不斷減少,北京大型客車的年均行駛里程由2005年的30883km下降到2019年的13000km,下降57.91%,小型客車的年均行駛里程由2005年的23315km下降到2019年的10382km,下降 55.43%,由于 2020年新冠疫情的影響,各車型年均行駛里程均有所下降,尤其是出租車2020年的年均行駛里程比2019年下降45.67%.

參考文獻(xiàn)[24-30],結(jié)合線性差值以及相關(guān)文獻(xiàn)中的歷史變化趨勢(shì),設(shè)定京津冀地區(qū)的年均行駛里程的變化.北京、天津和河北客車的年均行駛里程呈現(xiàn)下降趨勢(shì),尤其是大型客車,主要原因是隨著汽車普及率的提高,以及高鐵等交通出行工具的發(fā)展,同時(shí)隨著客車保有量的提高,客車的使用強(qiáng)度逐年降低;但隨著中國(guó)工業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,所需運(yùn)輸貨物逐年增多,貨車的年均行駛里程呈現(xiàn)上升增長(zhǎng)趨勢(shì).因摩托車年均行駛里程變化不大,故設(shè)置摩托車的年均行駛里程為6000km.

2 結(jié)果與討論

2.1 能源消耗量與結(jié)構(gòu)

利用式(1)計(jì)算不同類型機(jī)動(dòng)車的能源消耗量,得到 2020年京津冀地區(qū)機(jī)動(dòng)車的汽油、柴油和電力實(shí)際消耗量分別為2.04×1010L、1.56×1010L 和1.71×109kWh,將不同種類的能源統(tǒng)一折算成熱量,如表3所示,汽油消費(fèi)量最多.新能源汽車由于發(fā)展較晚,截至2020年耗電量?jī)H占汽油10%.

表3 2020年京津冀地區(qū)機(jī)動(dòng)車能源消耗量Table 3 Energy consumption of motor vehicles in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2020

由圖3可知京津冀地區(qū)的能源消耗量一直呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì),到2020年共消耗116.21萬(wàn)TJ能量,比2005年增長(zhǎng)1.99倍,其中汽油、柴油和電力的占比分別為55.30%、44.17%和0.53%.電力消耗量占比雖遠(yuǎn)低于汽油和柴油,但是由于新能源汽車的快速增長(zhǎng),電力消耗量不斷增加,其所占比例也逐年增長(zhǎng).

圖3 京津冀2005～2020年機(jī)動(dòng)車能源消耗量變化Fig.3 Variation of energy consumption of motor vehicles in Beijing-Tianjin-Hebei region from 2005 to 2020

圖3顯示,北京、天津和河北各地區(qū)能源消耗總量(汽油、柴油和電力之和)的變化,在2020年北京、天津和河北的能源消耗量分別為24.36,14.21,77.64萬(wàn)TJ,分別占京津冀地區(qū)總能源消耗量的20.96%、12.23%和66.81%.從發(fā)展趨勢(shì)看,北京和天津分別在2010年和2013年實(shí)行小型客車限購(gòu)政策后,能源增長(zhǎng)速度明顯放緩;河北的能源消耗量增長(zhǎng)速度一直較快,2020年能源消耗量比2005年增長(zhǎng)2.79倍,同時(shí)因?yàn)楸本?、天津增長(zhǎng)速度的放緩,河北占京津冀地區(qū)能源消耗總量的比值不斷增大,由 2005年的52.88%增長(zhǎng)到2020年的66.81%.

2.2 道路碳排放量

利用機(jī)動(dòng)車保有量、燃油經(jīng)濟(jì)性、年均行駛里程和碳排放因子,按照式(1)和(2)計(jì)算北京、天津和河北的道路碳排放量.經(jīng)計(jì)算,京津冀地區(qū)2020年的道路碳排放量為8888.65萬(wàn)tCO2.

北京在2005年道路碳排放量為1021.22萬(wàn)tCO2,到2020年達(dá)到1808.57萬(wàn)tCO2,增長(zhǎng)1.77倍,年均增長(zhǎng)3.89%,且近5a的年均增長(zhǎng)率僅為1.01%.從機(jī)動(dòng)車類型看,小型客車是北京道路碳排放的主體,在2020年排放1012.34萬(wàn)tCO2,占總排放量的55.97%;從發(fā)展趨勢(shì)看,北京道路碳排放雖未達(dá)峰,但在 2010年后已經(jīng)處于低速增長(zhǎng)期,增長(zhǎng)速度緩慢.且隨著燃油經(jīng)濟(jì)性的降低,大型客車、中型客車和小型客車保有量增長(zhǎng)速度放緩,客車的道路碳排放量已于 2016年達(dá)到峰值;但貨車尤其是輕型貨車,其保有量增長(zhǎng)速度仍較快,道路碳排放量仍在快速增長(zhǎng).

圖4 2005～2020年道路碳排放量及分車型貢獻(xiàn)率Fig.4 Change of road carbon emissions and contribution by different type vehicle from 2005 to 2020

天津在2005年道路碳排放量為413.57萬(wàn)tCO2,到2020年達(dá)到1099.80萬(wàn)tCO2,增長(zhǎng)1.66倍,年均增長(zhǎng) 6.73%.從機(jī)動(dòng)車類型看,小型客車是天津道路碳排放的主體,在2020年排放633.75萬(wàn)tCO2,占總排放量的57.62%;從發(fā)展趨勢(shì)看,天津道路碳排放雖未達(dá)峰,但在2013年后已經(jīng)處于穩(wěn)定增長(zhǎng)期,增長(zhǎng)速度緩慢.與北京相同,客車的碳排放量增長(zhǎng)速度已經(jīng)進(jìn)入“停滯”階段,貨車的碳排放是未來(lái)天津道路碳排放最主要的驅(qū)動(dòng)因素.

與北京和天津不同,河北一直未實(shí)施限購(gòu)政策,汽車保有量增長(zhǎng)速度較快,在2005年為1598.74萬(wàn)tCO2,到 2020年達(dá)到 5980.21萬(wàn) tCO2,增長(zhǎng)2.74倍,年均增長(zhǎng) 9.19%,從機(jī)動(dòng)車類型看,河北的小型客車和重型貨車是道路碳排放的主要來(lái)源,在2020年分別排放3044.66萬(wàn)tCO2和1949.76萬(wàn)tCO2,二者占總排放量的83.50%;從發(fā)展趨勢(shì)看,河北道路碳排放量還在持續(xù)增長(zhǎng),近5a的年均增長(zhǎng)率仍保持在7.14%.小型客車和重型貨車不僅是占比最高的機(jī)動(dòng)車類型,且未來(lái)隨著保有量的增長(zhǎng),小型客車和重型貨車仍是道路碳排放量增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力.

上述計(jì)算中僅考慮機(jī)動(dòng)車由于汽油、柴油燃燒產(chǎn)生的直接碳排放量,為探究新能源汽車在替代燃油車中對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn),結(jié)合中國(guó)省級(jí)電網(wǎng)碳排放因子,計(jì)算得到消費(fèi)電能產(chǎn)生的間接碳排放量.結(jié)果如表4所示, 2020年北京市新能源汽車在道路行駛過(guò)程中共消耗了 1.02×109kWh的電量,由電力產(chǎn)生的碳排放量為84.43萬(wàn)tCO2,占北京市道路總碳排放量(燃油碳排放量和電力碳排放量)的 4.46%.此外天津和河北的電力碳排放量分別為31.22萬(wàn)tCO2和30.63萬(wàn)tCO2,其所占比例分別為2.76%和0.51%.

表4 京津冀地區(qū)2020年新能源汽車碳排放量及占比Table 4 Carbon emission and proportion of new energy vehicles in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2020

2.3 空間分布特征

機(jī)動(dòng)車的能源消耗和 CO2排放,是機(jī)動(dòng)車在道路行駛過(guò)程中產(chǎn)生的,將京津冀地區(qū)道路碳排放量分配到單位網(wǎng)格中,探究在公里網(wǎng)格尺度下的京津冀地區(qū)道路碳排放的空間分布特征.

因道路類型的不同,行駛通過(guò)的車流量也有較大的差異,通過(guò)典型道路車流量的實(shí)際調(diào)研并結(jié)合速度-流量計(jì)算模型,得到單位時(shí)間內(nèi)主干路、次干路、高速公路和快速路等不同類型道路上行駛的車流量的比值為1:0.65:0.84:1.56,并將其比值設(shè)為道路車流量強(qiáng)度 Bi,表征不同道路類型車流量的強(qiáng)弱,其中i代表道路類型.

利用車流量強(qiáng)度 Bi對(duì)道路長(zhǎng)度進(jìn)行修正,可減小因道路密度分配帶來(lái)的誤差,其計(jì)算公式為:

單位網(wǎng)格的碳排放量的計(jì)算公式為:

式中:L′為修正后道路長(zhǎng)度;E為道路碳排放量,t;u代表不同地區(qū),本研究中分為北京、天津和河北;w為網(wǎng)格編號(hào);x為路段編號(hào).

由圖5可知,單位 km2碳排放強(qiáng)度高于1500tCO2/km2的區(qū)域主要分布在北京、天津、石家莊、唐山和張家口市中心地區(qū),與道路密度和道路碳排放量有著密切關(guān)系.通過(guò)ArcGIS軟件識(shí)別高排放網(wǎng)格,發(fā)現(xiàn)北京市網(wǎng)格的碳排放強(qiáng)度最高的地方在北三環(huán)安貞橋處,排放強(qiáng)度為8675.62tCO2/km2;天津網(wǎng)格的碳排放強(qiáng)度最高的地方在青云橋立交橋處,排放強(qiáng)度為6985.23tCO2/km2;河北網(wǎng)格的碳排放強(qiáng)度最高的地方在唐山市路南區(qū)友誼北路和新華西道交叉口處,排放強(qiáng)度為5583.29tCO2/km2.

圖5 京津冀機(jī)動(dòng)車道路碳排放強(qiáng)度(4km×4km)Fig.5 Road carbon emission intensity in Beijing-Tianjin-Hebei Region (4km×4km grid)

表5表明,在網(wǎng)格數(shù)量上,河北由于面積遠(yuǎn)高于北京和天津,因此有最多的網(wǎng)格數(shù)目;道路密度為各地區(qū)單位面積(1km2)的道路長(zhǎng)度的平均值,天津有最高的道路密度,平均每km2上有853m的道路,河北省的道路密度最小,僅為0.275km/km2;碳排放強(qiáng)度為各地區(qū)單位面積(1km2)的道路碳排放量的平均值,表征碳排放量的高低,北京平均每 km2的道路碳排放量為98.22kg,天津?yàn)?6.59kg,河北省為29.68kg,北京和天津的碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)高于河北.

表5 京津冀地區(qū)路網(wǎng)密度和碳排放強(qiáng)度Table 5 Road network density and carbon emission intensity in Beijing-Tianjin-Hebei Region

2.4 不確定性分析

分別采用方法B(路網(wǎng)模型法[31])和方法C(能源平衡表法[32])計(jì)算京津冀地區(qū)的道路碳排放量,將 3種方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,如表6所示,其中方法A代表本文計(jì)算方法.

表6 不同方法計(jì)算道路碳排放量的對(duì)比Table 6 Comparison of results of road carbon emissions calculated by different methods

由表6可知,相對(duì)誤差為-4.20%～+24.99%.存在誤差的原因有以下3點(diǎn),首先方法A以機(jī)動(dòng)車燃料消耗量計(jì)算,適用于機(jī)動(dòng)車統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)詳細(xì)且核算邊界較大的區(qū)域,但未充分考慮本地駛出、外地駛?cè)胲囕v的影響,對(duì)道路碳排放量的計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生一定影響;其次方法B以路網(wǎng)為基礎(chǔ)進(jìn)行碳排放量核算,適用于道路速度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)完善的區(qū)域,對(duì)于一些遠(yuǎn)離市中心的偏遠(yuǎn)地區(qū)的道路沒(méi)有進(jìn)行計(jì)算,故會(huì)造成部分計(jì)算偏差;此外方法C利用能源平衡表獲取整個(gè)區(qū)域的機(jī)動(dòng)車燃油消耗量時(shí),由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和機(jī)動(dòng)車燃油消耗占比的不確定性,對(duì)結(jié)果造成了誤差.綜上考慮3種方法,其對(duì)不同城市碳排放量的計(jì)算結(jié)果均在一定范圍內(nèi),驗(yàn)證了本文計(jì)算方法的可靠性.

2.5 減排降碳措施

對(duì)于北京和天津,未來(lái)應(yīng)從控制貨車碳排放出發(fā),尤其是輕型貨車的碳排放,大力推動(dòng)貨物的公轉(zhuǎn)鐵運(yùn)輸,此外天津應(yīng)充分發(fā)揮臨海的地緣優(yōu)勢(shì),推動(dòng)貨物的公轉(zhuǎn)水運(yùn)輸,逐步減少貨車的道路碳排放量;對(duì)于河北省道路碳排放量的控制,未來(lái)應(yīng)從兩方面著手,一是效仿北京和天津?qū)π⌒涂蛙嚨谋Ｓ辛吭鲩L(zhǎng)速度進(jìn)行控制,二是發(fā)展鐵路貨運(yùn)和水路貨運(yùn),減少重型貨車的保有量和活動(dòng)水平,降低重型貨車的道路碳排放量.河北省道路碳排放量保持較高的增長(zhǎng)速度,從 2005年約占三地機(jī)動(dòng)車排放總量的53.56%上升到2020年的67.28%,且將繼續(xù)維持在高速發(fā)展階段.未來(lái)應(yīng)將控制河北省的道路碳排放作為京津冀地區(qū)道路減排降碳的重點(diǎn).

新能源汽車保有量、燃油經(jīng)濟(jì)性和機(jī)動(dòng)車年均行駛里程是影響道路碳排放的主要因素.因此增加新能源汽車保有量及所占比例,減少化石能源消耗,逐步提高道路間接碳排放量是降低機(jī)動(dòng)車碳排放的有效措施;提倡綠色出行、發(fā)展綠色交通,降低機(jī)動(dòng)車的使用強(qiáng)度和行駛里程是降低道路碳排放量的關(guān)鍵措施;提高燃油經(jīng)濟(jì)性,從技術(shù)角度出發(fā),控制機(jī)動(dòng)車的百公里油耗是道路碳排放達(dá)峰的主要途徑.

3 結(jié)論

3.1 2020年北京、天津和河北的道路碳排放量分別為1808.57, 1099.87和5980.21萬(wàn)tCO2.從發(fā)展趨勢(shì)看,北京在道路碳排放量進(jìn)入低速增長(zhǎng)期后,其排放量增長(zhǎng)速度非常緩慢;天津道路碳排放量增速要略高于北京,但增長(zhǎng)速度也明顯放緩;河北省道路碳排放量保持較高的增長(zhǎng)速度,從2005年約占3地機(jī)動(dòng)車排放總量的53.56%上升到2020年的67.28%,且未來(lái)將繼續(xù)維持在高速發(fā)展階段.

3.2 小型客車一直是道路碳排放的主力車型,占京津冀道路碳排放總量 50%以上,且河北省小型客車的碳排放量正在持續(xù)增長(zhǎng),但隨著北京和天津兩地分別在2010年和2013年實(shí)行小型客車限購(gòu)政策后,其道路碳排放量增長(zhǎng)速度明顯放緩.輕型貨車在北京道路碳排放中的貢獻(xiàn)越來(lái)越突出,而河北和天津兩地的輕型貨車和重型貨車正在逐漸發(fā)展為道路碳排放的主要驅(qū)動(dòng)因素.新能源汽車雖有較快的發(fā)展,但2020年京津冀三地電動(dòng)汽車能源消耗僅占所有車輛能源消耗總量的0.53%.

3.3 繪制4km×4km道路碳排放量網(wǎng)格,得到北京、天津和河北每 km2的年平均道路碳排放量分別為98.22, 76.59,29.68kg,北京和天津因擁有更密集的道路,其碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)高于河北省,分別是河北省排放強(qiáng)度的3.30倍和2.58倍;而石家莊市和唐山市成為河北省的高碳排放強(qiáng)度集中地區(qū).