基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)仿真與低碳情景研究

張 旭，秦怡華（燕山大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北 秦皇島 066000）

0 引言

近年來(lái)，二氧化碳等氣體排放引發(fā)的全球變暖現(xiàn)象對(duì)人類可持續(xù)發(fā)展的影響日益嚴(yán)峻。2020 年9 月，在第七十五界聯(lián)合國(guó)大會(huì)上，我國(guó)明確提出了“碳達(dá)峰”和“碳中和”目標(biāo)，這是黨中央經(jīng)過(guò)深思熟慮做出的重大戰(zhàn)略部署，也是中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化做出的莊嚴(yán)承諾。交通運(yùn)輸業(yè)是中國(guó)能源需求和碳排放的主要行業(yè)之一，貨物運(yùn)輸產(chǎn)生的溫室氣體數(shù)量約占碳排放總量的7.5%，年均能源消耗增長(zhǎng)率高出全國(guó)平均水平2.23%。黨的十九大闡述了加快推進(jìn)綠色發(fā)展、建設(shè)美麗中國(guó)等一系列戰(zhàn)略部署并提出建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)的重大戰(zhàn)略決策。低碳交通不僅有利于城市建設(shè)，同時(shí)對(duì)生態(tài)文明和可持續(xù)發(fā)展具有重要影響。因此，探索交通運(yùn)輸業(yè)的低碳發(fā)展對(duì)于實(shí)現(xiàn)我國(guó)“雙碳”目標(biāo)具有重要推動(dòng)作用。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)交通運(yùn)輸碳排放的研究主要集中在其空間效率、演變趨勢(shì)、影響因素及節(jié)能減排措施等方面?？臻g效率上，袁長(zhǎng)偉等[1]采用超效率SBM 模型對(duì)我國(guó)省域的交通運(yùn)輸碳排放空間分布進(jìn)行測(cè)度并分析了其空間聚集特性等；賈鵬等[2]采用DEA 模型測(cè)度區(qū)域綜合交通運(yùn)輸效率，并結(jié)合空間數(shù)據(jù)分析方法描述貨物運(yùn)輸效率的省域空間聚集特征；演變趨勢(shì)上，張帥等[3]運(yùn)用SNA 法分析了中國(guó)29 個(gè)省市的交通運(yùn)輸碳排放網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演變規(guī)律和空間分布特征；Li 等[4]對(duì)中國(guó)城市的交通運(yùn)輸碳排放的空間格局演變進(jìn)行分析，指出中國(guó)城市交通碳排放的區(qū)域差異；國(guó)一帆等[5]應(yīng)用灰色系統(tǒng)分析法對(duì)河北省未來(lái)碳排放的趨勢(shì)進(jìn)行了定性趨勢(shì)預(yù)測(cè)，指出河北省綠色低碳交通體系的發(fā)展階段特征；影響因素上Irfan[6]等構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)客運(yùn)碳排放進(jìn)行研究，結(jié)果顯示提高車輛燃油經(jīng)濟(jì)性、降低發(fā)電排放強(qiáng)度能夠有效抑制碳排放的增加；張巖等[7]利用STRIPAT 模型分析北京交通運(yùn)輸碳排放的驅(qū)動(dòng)因素；Li 等[8]選取影響因素分類進(jìn)行因子分析，并借助三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)城市交通碳排放量；節(jié)能減排措施上，唐麗敏等[9]運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型從補(bǔ)貼電動(dòng)客車生產(chǎn)方、碳排放治理投資、降低單耗和排放系數(shù)等方面提出道路運(yùn)輸節(jié)能減排路徑；Engo[10]指出降低能源強(qiáng)度、調(diào)整能源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是交通行業(yè)減排的重要途經(jīng)；王火根等[11]構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，研究供給側(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)要素在不同政策背景下對(duì)碳減排的影響效果。

綜上，現(xiàn)有研究在交通運(yùn)輸碳排放方面做了大量有益探索，但較少?gòu)慕煌ㄟ\(yùn)輸與社會(huì)經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境組成的復(fù)雜系統(tǒng)角度進(jìn)行深入探究?；诖耍芯吭诖_定交通運(yùn)輸碳排放影響因素及其因果關(guān)系的基礎(chǔ)上建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，探究各因素作用機(jī)理。通過(guò)系統(tǒng)仿真分析交通運(yùn)輸碳排放變化情況，通過(guò)情景仿真探索交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的有效路徑，以期為交通運(yùn)輸行業(yè)的節(jié)能減排提供參考。

1 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

1.1 模型假設(shè)

考慮交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)的復(fù)雜性，對(duì)模型做以下假設(shè)：（1）交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)是一個(gè)不斷循環(huán)的系統(tǒng)，經(jīng)濟(jì)和客貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量均穩(wěn)定增長(zhǎng)；（2）只考慮主要運(yùn)輸方式的移動(dòng)端能源消耗和碳排放；（3）只考慮經(jīng)濟(jì)、人口、能源消耗對(duì)碳排放的影響，不考慮系統(tǒng)以外因素影響；（4）以標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量作為能源消耗指標(biāo)，以二氧化碳排放量作為碳排放指標(biāo)，不考慮能源消耗產(chǎn)生的其他污染氣體排放。

1.2 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)因果關(guān)系分析

基于現(xiàn)有文獻(xiàn)確定交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)中的各個(gè)子系統(tǒng)及其主要影響因素，具體如下[12-13]：社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)：GDP、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)保投入、污染損失等；能源子系統(tǒng)：能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、運(yùn)輸能耗強(qiáng)度、交通運(yùn)輸能源消耗等；環(huán)境子系統(tǒng)：能源碳排放強(qiáng)度、交通運(yùn)輸二氧化碳排放量、交通運(yùn)輸二氧化碳污染量、交通運(yùn)輸二氧化碳減排量等；交通運(yùn)輸子系統(tǒng)：貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、客運(yùn)周轉(zhuǎn)量等。其中，社會(huì)經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境、交通運(yùn)輸四個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成了相互關(guān)聯(lián)的復(fù)雜系統(tǒng)，各子系統(tǒng)之間均存在雙向影響，構(gòu)成了關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜的交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)。具體而言，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)于客貨運(yùn)交通具有推動(dòng)作用，而交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，會(huì)造成大量的能源消耗，導(dǎo)致各種污染氣體的排放，引起環(huán)境污染；環(huán)境污染一方面會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，制約客貨運(yùn)交通的可持續(xù)發(fā)展，另一方面又能促進(jìn)節(jié)能減排工作的實(shí)施，使社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)通過(guò)環(huán)境治理投資和節(jié)能技術(shù)利用來(lái)減少污染氣體的排放和能源的過(guò)度消耗，提升客貨運(yùn)交通運(yùn)行效率。由此，本文所構(gòu)建的交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)因果關(guān)系圖如圖1 所示。

圖1 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)因果反饋圖

圖1 中“+”表示箭頭始端變量與末端變量正相關(guān)，“-”表示箭頭始端變量與末端變量負(fù)相關(guān)。該因果關(guān)系圖主要包括以下三個(gè)反饋回路。

（1）GDP→+收入水平→+交通運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量→+能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)→+交通運(yùn)輸能源消耗→+交通運(yùn)輸二氧化碳排放量→+交通運(yùn)輸二氧化碳污染量→+污染損失→-GDP（負(fù)反饋）；

（2）交通運(yùn)輸二氧化碳污染量→+污染損失→-GDP→+環(huán)保投入→+交通運(yùn)輸二氧化碳減排量→-交通運(yùn)輸二氧化碳污染量（正反饋）；

（3）GDP→+產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)→+交通運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量→+能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)→+交通運(yùn)輸能源消耗→+交通運(yùn)輸二氧化碳排放量→+交通運(yùn)輸二氧化碳污染量→+污染損失→-GDP（負(fù)反饋）。

1.3 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)流圖建立

基于各子系統(tǒng)的因果反饋關(guān)系，綜合考慮各種交通運(yùn)輸工具的運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量、單位周轉(zhuǎn)量能耗、各種能源碳排放系數(shù)、碳排放治理投入系數(shù)等諸多變量，運(yùn)用Vensim 軟件，繪制交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)流圖，如圖2 所示。

圖2 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)流圖

2 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)仿真

交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)以鐵路、公路、水路、航空四種運(yùn)輸方式為代表的客貨運(yùn)輸體系為邊界，基于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)交通年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《CO2Emissions from Fuel Combustion》等統(tǒng)計(jì)資料，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)中各個(gè)變量原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)整理，結(jié)合回歸擬合、數(shù)學(xué)推導(dǎo)等方式得到模型參數(shù)表達(dá)式，進(jìn)行交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)仿真。

2.1 模型真實(shí)性檢驗(yàn)

在建立中國(guó)交通運(yùn)輸碳排放的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程的基礎(chǔ)上，設(shè)定系統(tǒng)模擬時(shí)間為2005—2019 年，將模型方程和參數(shù)取值輸入Vensim 軟件進(jìn)行仿真模擬。本文選取GDP、能源消耗量、二氧化碳排放量三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)，將其真實(shí)值與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，檢驗(yàn)所建立模型的真實(shí)性。結(jié)果顯示，三個(gè)變量的仿真值與實(shí)際值之間的最大誤差分別為7.54 %、5.68%和7.42%，小于10%，平均誤差分別為3.30%、2.59%和4.72%，均在5%以內(nèi)。因此，所建立的交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的模擬結(jié)果可靠，可以較合理地反映交通運(yùn)輸碳排放的真實(shí)情況。

2.2 交通運(yùn)輸碳排放仿真預(yù)測(cè)

根據(jù)前述分析結(jié)果，交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)模型通過(guò)真實(shí)性檢驗(yàn)成立，因此，可以根據(jù)此模型對(duì)未來(lái)情況進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。設(shè)定基準(zhǔn)年為2005 年，目標(biāo)年為2030 年，仿真步長(zhǎng)為1 年，以GDP 和人口、交通運(yùn)輸能源消耗量、交通運(yùn)輸二氧化碳排放量和交通運(yùn)輸二氧化碳排放強(qiáng)度、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和客運(yùn)周轉(zhuǎn)量分別作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、能源子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)和交通運(yùn)輸子系統(tǒng)的代表指標(biāo)，仿真結(jié)果如圖3 所示。

圖3 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)仿真預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖

由圖3 可知，隨著GDP 和客貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的逐年上升，交通運(yùn)輸能源消費(fèi)量不斷增加，最終導(dǎo)致交通運(yùn)輸二氧化碳排放量呈逐年上升趨勢(shì)。二氧化碳排放強(qiáng)度是由GDP 與二氧化碳污染量的比值決定的，由圖3（d）顯示，其呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，從2005 年的3.54 降低到2030 年的1.88，總體下降46.89%，與《巴黎協(xié)議》目標(biāo)——“2030 年單位GDP 碳排放強(qiáng)度比2005 年下降60%至65%”，仍存在差距。

3 交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)情景分析

3.1 情景設(shè)定

基于系統(tǒng)仿真結(jié)果，提高GDP 和降低二氧化碳排放量是實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展的有效路徑。然而，GDP 受全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境、各產(chǎn)業(yè)聯(lián)合機(jī)制、社會(huì)發(fā)展格局等多種要素的影響，可操控性較低。相比之下，采取有效的減排措施并制定相應(yīng)政策是最直接和可行的方法。由此，本文從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)控、運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整、技術(shù)進(jìn)步、環(huán)保治理四個(gè)方面，通過(guò)改變產(chǎn)業(yè)比重、運(yùn)輸方式的周轉(zhuǎn)量比重、運(yùn)輸方式下運(yùn)輸工具的周轉(zhuǎn)量比重、運(yùn)輸工具單位周轉(zhuǎn)量的能耗量、能源碳排放系數(shù)、環(huán)境污染投資、碳排放治理投資等指標(biāo)，設(shè)計(jì)以下交通運(yùn)輸業(yè)低碳發(fā)展情景。

（1）基礎(chǔ)情景：此情景下各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)不變，作為各情景對(duì)比的依據(jù)；

（2）經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)控情景：此情景主要調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，將第三產(chǎn)業(yè)比重提升5%；

（3）運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景：將公路貨運(yùn)、公路客運(yùn)的比重均降低5%，LNG 車、LNG 船、電力機(jī)車的比重均增加5%；

（4）技術(shù)創(chuàng)新情景：此情景下將降低運(yùn)輸工具的能耗量和能源的碳排放量，汽油車、柴油車、燃油船的單耗及汽油、柴油、燃料油、煤油的碳排放系數(shù)均降低5%；

（5）環(huán)保治理情景：將環(huán)境污染治理投資系數(shù)和碳排放治理投入系數(shù)均增加5%。

3.2 情景仿真結(jié)果分析

基于上述低碳發(fā)展情景進(jìn)行模型仿真，得出不同情景下交通運(yùn)輸能源消耗量、交通運(yùn)輸二氧化碳污染量、交通運(yùn)輸二氧化碳排放強(qiáng)度的模擬結(jié)果，具體分析如下。

（1）不同情景下交通運(yùn)輸能源消耗量仿真結(jié)果分析?；诜抡娼Y(jié)果，各情景下交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗量變化趨勢(shì)如圖4 所示。各情景下的交通運(yùn)輸能源消耗量相比于基礎(chǔ)情景均有所降低，但降低程度存在顯著差異。運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景具有壓倒性優(yōu)勢(shì)，節(jié)能效果最明顯，2030 年能源消耗量相對(duì)于基礎(chǔ)情景降低18.37%；環(huán)保治理情景下節(jié)能效果并不明顯，能源消耗量?jī)H降低0.57%；經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)控情景和技術(shù)創(chuàng)新情景下，能源消耗量下降率分別為11.58%和9.09%，對(duì)交通運(yùn)輸能源節(jié)約起到了一定的積極作用?；诠?jié)能視角，調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的有效路徑。

圖4 不同情境下能源消耗量模擬結(jié)果對(duì)比

（2）不同情景下交通運(yùn)輸二氧化碳污染量仿真結(jié)果分析。根據(jù)結(jié)果，技術(shù)創(chuàng)新情景和運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景相較于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)控和環(huán)保治理情景，減排效果更加顯著，2030 年二氧化碳污染量相較于基礎(chǔ)情景均降低了20%以上，且兩者差距不大。由此，降低單位能耗、排放系數(shù)及調(diào)整運(yùn)輸方式比重、能源消費(fèi)比重等降低交通運(yùn)輸碳排放具有較大作用。經(jīng)濟(jì)調(diào)控情景下二氧化碳污染量的下降率為13.51%，體現(xiàn)了三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的促進(jìn)作用。環(huán)保治理情景下二氧化碳污染量下降率為3.98%，減排效果有限。各情景下交通運(yùn)輸二氧化碳污染量變化趨勢(shì)如圖5 所示?；跍p排視角，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化運(yùn)輸結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的有效路徑。

圖5 不同情景下二氧化碳污染量模擬結(jié)果對(duì)比

（3）不同情景下交通運(yùn)輸二氧化碳排放強(qiáng)度仿真結(jié)果分析。根據(jù)仿真結(jié)果，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)創(chuàng)新兩種情景下，交通運(yùn)輸二氧化碳排放強(qiáng)度下降程度最大，2030 年碳排放強(qiáng)度相較于基準(zhǔn)情景均降低了20%以上，接近2030 年單位GDP 碳排放強(qiáng)度比2005 年下降60%至65%的減排目標(biāo)，二者對(duì)交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的貢獻(xiàn)明顯；經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)控情景下的碳排放強(qiáng)度降低13.52%，具有一定的排放控制效果；環(huán)保治理情景下的低碳效果僅優(yōu)于基礎(chǔ)情景，對(duì)碳排放強(qiáng)度的抑制作用不大。各情景下交通運(yùn)輸二氧化碳排放強(qiáng)度變化趨勢(shì)如圖6 所示?；谔寂欧艔?qiáng)度視角，加強(qiáng)科技創(chuàng)新、優(yōu)化運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的有效路徑。

圖6 不同情景下二氧化碳排放強(qiáng)度模擬結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

本文以交通運(yùn)輸碳排放系統(tǒng)為研究對(duì)象，基于交通運(yùn)輸碳排放體系框架，構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，以2005—2019 年相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)交通運(yùn)輸能源消耗量、碳排放量、碳排放強(qiáng)度等指標(biāo)進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)，設(shè)計(jì)四種低碳發(fā)展情景并仿真，分析交通運(yùn)輸碳排放相關(guān)指標(biāo)的變化情況，探索有效的低碳發(fā)展路徑。研究結(jié)果表明：（1）在現(xiàn)行政策影響下，交通運(yùn)輸能源消耗量與二氧化碳排放量將呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，二氧化碳排放強(qiáng)度將呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，采取有效的減排措施和政策是實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的可行方法；（2）優(yōu)化運(yùn)輸結(jié)構(gòu)是交通運(yùn)輸?shù)吞及l(fā)展的優(yōu)先選擇，基于技術(shù)創(chuàng)新的低碳舉措亦可以有效推動(dòng)交通運(yùn)輸?shù)牡吞及l(fā)展，而環(huán)保治理推動(dòng)低碳交通發(fā)展的效果十分有限；（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整減排作用的發(fā)揮與貨運(yùn)發(fā)展速度密切相關(guān)，因此，利用優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)手段進(jìn)行交通運(yùn)輸碳排放控制的同時(shí)需要關(guān)注貨物運(yùn)輸?shù)姆€(wěn)步發(fā)展。