基于LEAP模型的省域貨運(yùn)物流碳達(dá)峰路徑分析

王君　張萌萌　付建村　解曉燕　徐暢

摘要：為分析省域?qū)用尕涍\(yùn)物流碳達(dá)峰路徑，以某省為例，應(yīng)用長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)（long-range energy alternatives planning systems，LEAP）模型，預(yù)測(cè)基準(zhǔn)情景和低碳情景下2019—2050年某省貨運(yùn)物流領(lǐng)域的能源需求、CO2排放和減排潛力，并提出碳達(dá)峰路徑方案。結(jié)果表明：基準(zhǔn)情景下某省貨運(yùn)物流能源需求和CO2排放均將于2038年左右達(dá)峰，低碳情景下達(dá)峰時(shí)間分別有望提前到2034年、2033年。公路貨運(yùn)的減排潛力巨大，應(yīng)大力推進(jìn)“公轉(zhuǎn)鐵”“公轉(zhuǎn)水”，不斷提高交通工具的能效水平及新能源、清潔能源的應(yīng)用比例，配套建設(shè)新能源與清潔能源基礎(chǔ)設(shè)施，加快低碳技術(shù)在貨運(yùn)物流中的創(chuàng)新應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：LEAP模型；貨運(yùn)物流；碳達(dá)峰路徑;低碳

中圖分類號(hào)：U492.3+13;X73文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1672-0032（2023）02-0049-08

引用格式：王君，張萌萌，付建村，等.基于LEAP模型的省域貨運(yùn)物流碳達(dá)峰路徑分析［J］.山東交通學(xué)院學(xué)報(bào)，2023，31（2）：49-56.

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0 引言

物流業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的紐帶和加速器，能源消耗大、碳排放高，是對(duì)氣候變化產(chǎn)生影響的重點(diǎn)領(lǐng)域[1-2]。近年來物流業(yè)碳排放量約占全社會(huì)碳排放總量的18%，并且碳排放量以年均20%的速度增長[3]。隨著《巴黎協(xié)定》1.5 ℃溫控目標(biāo)和我國碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的提出，物流業(yè)節(jié)能減排成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)[4-5]。

已有研究多集中于物流業(yè)碳排放量測(cè)算、碳排放效率、碳排放影響因素及低碳技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用等方面，研究數(shù)據(jù)多取自交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)[6-8]。原雅坤等[9]選取碳排放量、人力資本、固定資產(chǎn)投資作為投入變量，貨運(yùn)量、國內(nèi)生產(chǎn)總值（gross domestic product，GDP）作為產(chǎn)出變量，評(píng)價(jià)低碳約束下的冷鏈物流效率。Chelly等[10]從物流供應(yīng)鏈企業(yè)角度分析，認(rèn)為物流業(yè)碳排放主要來自生產(chǎn)、運(yùn)輸和儲(chǔ)存活動(dòng)。但物流領(lǐng)域雙碳路徑的研究較少，且多側(cè)重于國家和省級(jí)層面的碳達(dá)峰路徑[11-12]。王深等[13]研究基于多目標(biāo)模型的中國低成本碳達(dá)峰、碳中和路徑，提出未來我國碳減排工作重點(diǎn)領(lǐng)域依次為電力、供熱與交通。劉方舟[14]采用長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)（long-range energy alternatives planning systems，LEAP）模型預(yù)測(cè)城市層面2021—2030年的碳排放量，分析碳排放規(guī)律并探索碳達(dá)峰路徑。宋鵬等[15]以重慶市為例構(gòu)建本地化LEAP模型，探尋重慶市碳達(dá)峰目標(biāo)的關(guān)鍵影響因素及其碳減排路徑特征。

目前關(guān)于省域?qū)用嫖锪黝I(lǐng)域碳達(dá)峰的研究較少，考慮物流作業(yè)中93%的CO2排放來自運(yùn)輸環(huán)節(jié)，7%來自倉儲(chǔ)等其他環(huán)節(jié)[1]，及研究數(shù)據(jù)的可獲得性等因素，本文以某省為例，選取能決定物流碳排放趨勢(shì)的省域貨運(yùn)物流為研究對(duì)象，基于LEAP模型，分析基準(zhǔn)情景和低碳情景下的能源需求及CO2排放水平，并提出碳達(dá)峰的實(shí)現(xiàn)路徑。

1 研究方法

1.1 LEAP模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

LEAP模型是瑞典斯德哥爾摩環(huán)境研究所開發(fā)的用于能源-環(huán)境和溫室氣體排放的情景分析軟件，是一種“自下而上”的核算工具，適用于社區(qū)、城市、省、國家、大區(qū)域在近、中、遠(yuǎn)期的能源預(yù)測(cè)及溫室氣體減排分析[16]。該模型的輸入?yún)?shù)包括分領(lǐng)域的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)、工藝結(jié)構(gòu)、設(shè)備能效、燃料種類等微觀參數(shù)，及GDP、人口、城市化率等宏觀經(jīng)濟(jì)參數(shù)；輸出結(jié)果為各種情景下該領(lǐng)域的能源需求量、CO2排放量等。LEAP模型可根據(jù)行業(yè)特征靈活構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)能源終端消費(fèi)部門全面、詳細(xì)的評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活、輸入透明[17]，廣泛應(yīng)用于交通、能源、環(huán)境等領(lǐng)域中的政府節(jié)能減排決策、企業(yè)節(jié)能減排規(guī)劃和科學(xué)研究[18-21]。

本文以2019年為基準(zhǔn)年，2050年為目標(biāo)年，以貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量為活動(dòng)水平，以單位貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量綜合能耗為能源效率，公路貨運(yùn)以汽油、柴油、天然氣、氫能、電力為能源結(jié)構(gòu)，鐵路貨運(yùn)以柴油、電力為能源結(jié)構(gòu)，民航貨運(yùn)以航空煤油和生物航空煤油為能源結(jié)構(gòu)，水路（不含遠(yuǎn)洋運(yùn)輸）貨運(yùn)以燃料油和生物燃油為能源結(jié)構(gòu)，構(gòu)建省域貨運(yùn)物流LEAP模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

1.2 能源需求量與CO2排放量測(cè)算方法

貨運(yùn)物流LEAP模型輸出為能源需求量與CO2排放量，貨運(yùn)物流第k種能源需求量

式中：Ei，k為第i種貨運(yùn)物流使用第k種能源的單位貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的能源需求量，tce/（t·km）；Qi，k為第i種貨運(yùn)物流使用第k種能源的貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，t·km。

貨運(yùn)物流CO2排放量

式中：FCO2，k為第k種能源相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)煤的CO2排放系數(shù)。

2 預(yù)測(cè)情景設(shè)置

2.1 情景定義及描述

基于LEAP模型設(shè)置基準(zhǔn)、低碳2種情景，采用情景分析法[22]預(yù)測(cè)分析貨運(yùn)物流未來能源需求及CO2排放。

基準(zhǔn)情景是以現(xiàn)階段貨運(yùn)物流需求為基礎(chǔ)，綜合考慮現(xiàn)有各種政策措施，按照目前的實(shí)施力度執(zhí)行將能實(shí)現(xiàn)的碳達(dá)峰狀態(tài)；低碳情景是在基準(zhǔn)情景基礎(chǔ)上，通過調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、優(yōu)化運(yùn)輸工具能源結(jié)構(gòu)及提高燃油效率等降碳措施，促進(jìn)貨運(yùn)物流碳達(dá)峰狀態(tài)。

2.2 數(shù)據(jù)來源

某省貨運(yùn)物流CO2排放測(cè)算過程涉及的各年度GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口、城鎮(zhèn)化率、貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量等經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)和貨運(yùn)活動(dòng)水平基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，來自文獻(xiàn)[23]及某省統(tǒng)計(jì)局公開數(shù)據(jù)；由交通行業(yè)企業(yè)能耗調(diào)查數(shù)據(jù)獲取各類能耗數(shù)據(jù)；依據(jù)文獻(xiàn)[24-26]中的平均低位發(fā)熱量、單位熱值含碳量、碳氧化率等參數(shù)計(jì)算獲取各類能源的CO2排放系數(shù)，結(jié)果如表1所示。

主要依據(jù)貨運(yùn)物流領(lǐng)域的歷史趨勢(shì)推算，并結(jié)合近期出臺(tái)的相關(guān)中長期規(guī)劃、政策文件和相關(guān)研究成果預(yù)測(cè)得出情景分析中貨運(yùn)活動(dòng)水平、能源結(jié)構(gòu)和能源效率[27-28]。

2.3 關(guān)鍵參數(shù)假設(shè)

2.3.1 貨運(yùn)需求總量

通過綜合分析貨運(yùn)需求總量隨GDP、人口、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響規(guī)律，發(fā)現(xiàn)近10 a的貨運(yùn)強(qiáng)度（每萬元GDP產(chǎn)生的貨物運(yùn)輸量）與GDP間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，貨運(yùn)強(qiáng)度

式中：Q為貨運(yùn)需求總量，GGDP為地區(qū)生產(chǎn)總值。

選用運(yùn)輸強(qiáng)度趨勢(shì)外推法預(yù)測(cè)貨運(yùn)需求總量，得到回歸模型為：

式中：Y為預(yù)測(cè)貨運(yùn)需求總量，X為年份序列數(shù)，X=1，2，3…，其中2019年X=1，以后年份依次取值。

結(jié)合近期出臺(tái)的相關(guān)規(guī)劃、政策文件中對(duì)應(yīng)的參量分析進(jìn)行修正后，得到2025、2030、2035、2040、2050年Y分別為11 695、13 757、15 948、17 953、18 134 億t·km。

2.3.2 運(yùn)輸結(jié)構(gòu)

某省貨運(yùn)物流運(yùn)輸結(jié)構(gòu)將隨產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和貨物運(yùn)輸方式的多樣化而不斷調(diào)整，未來多式聯(lián)運(yùn)將成為重要的貨運(yùn)模式?！笆濉逼陂g公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比逐年遞減，但占比仍然最大。2015年公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占貨運(yùn)周轉(zhuǎn)總量的75%，2020年降至72%；鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比略增，由2015年的14%增至2020年的17%；水路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比基本穩(wěn)定，維持在11%。公路貨運(yùn)具有高效、便利的明顯優(yōu)勢(shì)，在全省貨運(yùn)體系的主導(dǎo)地位不變，但隨大宗物資“公轉(zhuǎn)鐵”“公轉(zhuǎn)水”趨勢(shì)增強(qiáng)，公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比將逐年降低；2023年小清河通航及京杭運(yùn)河三改二工程實(shí)施后，預(yù)計(jì)水路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比在一定時(shí)期內(nèi)增長較快，但總體受全省內(nèi)河及沿海運(yùn)能等條件限制，未來增量有限；考慮未來鐵路專用線建設(shè)，鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比將增大；民航貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量占比略增。結(jié)合相關(guān)規(guī)劃[27，29]，不同情景下省域貨運(yùn)物流周轉(zhuǎn)量占比預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。

2.3.3 能源結(jié)構(gòu)與能源效率

貨運(yùn)工具的能源結(jié)構(gòu)是影響能源需求及CO2排放的關(guān)鍵因素。未來貨運(yùn)物流領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)一系列重大變革，氫燃料車與電動(dòng)車可替代傳統(tǒng)燃油車。隨貨運(yùn)工具的優(yōu)化和技術(shù)進(jìn)步，能源效率不斷提高。到2030年，新能源、清潔能源動(dòng)力交通工具占比約為40%，營運(yùn)交通工具單位換算周轉(zhuǎn)量碳排放強(qiáng)度比2020年下降約9.5%[29]。根據(jù)文獻(xiàn)[27-29]，不同情景下省域貨運(yùn)物流能耗相關(guān)參數(shù)預(yù)測(cè)如表3所示。

3 結(jié)果分析

3.1 貨運(yùn)物流能源需求和CO2排放趨勢(shì)

基準(zhǔn)情景和低碳情景下，2019—2050年省域貨運(yùn)物流能源需求和CO2排放的變化趨勢(shì)如圖1所示。

由圖1可知：2種情景下全省貨運(yùn)物流的能源需求均表現(xiàn)為先增長達(dá)峰后緩慢降低的演變趨勢(shì)?；鶞?zhǔn)情景下，能源需求雖有增加，但年增長率減小，2038年達(dá)到峰值3017 萬tce；低碳情景下，隨節(jié)能措施的加強(qiáng)，能源需求預(yù)測(cè)提前到2034年達(dá)峰，相比于基準(zhǔn)情景，能源需求峰值降低約13%。全省貨運(yùn)物流CO2排放表現(xiàn)為與能源需求極為相似的變化趨勢(shì)，隨能源需求的增加，CO2排放也將保持增長，但幅度明顯小于能源需求，基準(zhǔn)情景下CO2排放峰值預(yù)測(cè)出現(xiàn)在2038年，為5756 萬t；低碳情景下，隨減排措施力度加大，CO2排放達(dá)峰時(shí)間提前到2033年，且峰值降低為4998 萬t，比基準(zhǔn)情景下降低約13%。

關(guān)鍵年份各參數(shù)的情景預(yù)測(cè)結(jié)果如表4所示。由表4可知：總貨運(yùn)需求預(yù)測(cè)值不變時(shí)，基準(zhǔn)情景下省域貨物物流在2025年、2030年、2035年、2040年、2050年的CO2排放總量分別約為5105萬、5456萬、5699萬、5611萬、5367 萬t，低碳情景下分別約為4768萬、4891萬、4990萬、4773萬、4572 萬t，低碳情景比基準(zhǔn)情景的CO2減排量分別為337萬、565萬、709萬、838萬、795 萬t；4種貨運(yùn)類型的能耗強(qiáng)度、CO2排放強(qiáng)度均有不同程度的降低。說明通過不斷調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和能源效率，能有效降低能耗水平和CO2排放。

3.2 貨運(yùn)物流CO2減排潛力

為進(jìn)一步探究各種低碳措施對(duì)省域貨運(yùn)物流碳減排的影響程度，將基準(zhǔn)情景下4種運(yùn)輸方式產(chǎn)生的CO2排放量減去低碳情景下的CO2排放量，得到每年4種貨運(yùn)類型的CO2減排潛力，如圖2所示。

由圖2可知：基準(zhǔn)情景下，公路貨運(yùn)的減排空間巨大，通過低碳情景下“公轉(zhuǎn)水”“公轉(zhuǎn)鐵”等措施調(diào)整貨運(yùn)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和能源效率，公路貨運(yùn)CO2排放在2040年有望減少800 萬t，其他貨運(yùn)類型CO2的減排空間均小于10 萬t。低碳情景下，鐵路貨運(yùn)在2032年后將幾乎全部實(shí)現(xiàn)電氣化，比基準(zhǔn)情景下提前3 a。因此，由鐵路運(yùn)輸消耗化石能源產(chǎn)生的直接CO2排放在2035年前有一定的減排潛力，2035年后減排潛力表現(xiàn)不突出。隨電力和清潔能源的應(yīng)用，水路貨運(yùn)的能耗強(qiáng)度降低，由此產(chǎn)生的CO2減排空間逐年提高，在2035年減排量為近10 萬t。由于航空煤油能源效率提高及應(yīng)用較高比例的生物質(zhì)燃料，2034年以后的民航貨運(yùn)CO2減排潛力表現(xiàn)較突出，平均每年CO2的減排量約為8 萬t。

綜上，低碳情景下，2040年CO2減排空間最大，CO2減排總量約為850 萬t；2050年CO2減排總量約為800 萬t，公路運(yùn)輸CO2減排量貢獻(xiàn)占比近98%，減排潛力較高，水路、民航運(yùn)輸?shù)腃O2減排量貢獻(xiàn)分別為0.73%、1.11%，鐵路實(shí)現(xiàn)了全部電氣化，碳減排貢獻(xiàn)不突出。

3.3 貨運(yùn)物流碳達(dá)峰路徑

貨運(yùn)物流是省域物流領(lǐng)域碳排放最主要來源，是實(shí)現(xiàn)全省物流業(yè)碳達(dá)峰的重要領(lǐng)域。通過不同情景的預(yù)測(cè)分析，提出全省貨運(yùn)物流碳達(dá)峰和碳減排路徑。

1）優(yōu)化貨運(yùn)物流的組織結(jié)構(gòu)。公路貨運(yùn)是實(shí)現(xiàn)碳減排最關(guān)鍵的領(lǐng)域，未來應(yīng)加快大宗貨物和中長距離貨物運(yùn)輸“公轉(zhuǎn)鐵”“公轉(zhuǎn)水”，大力發(fā)展以鐵路、水路為骨干的多式聯(lián)運(yùn)，推進(jìn)多式聯(lián)運(yùn)“一單制”落地實(shí)施，構(gòu)建以電氣化鐵路、節(jié)能環(huán)保船舶為主的中、遠(yuǎn)途貨運(yùn)系統(tǒng)，以低排放、新能源車為主的短途貨運(yùn)系統(tǒng)。

2）加快貨運(yùn)裝備的新清能源化。隨中、重型貨車電池技術(shù)的不斷成熟，公路貨運(yùn)純電動(dòng)和氫燃料中、重型貨車應(yīng)成為中長期重點(diǎn)推廣車型；在水路運(yùn)輸領(lǐng)域，應(yīng)積極推進(jìn)液化天然氣、電能等新能源和清潔能源動(dòng)力船舶發(fā)展，淘汰高排放老舊營運(yùn)船舶；積極引進(jìn)并逐步提高生物質(zhì)能源在民航貨運(yùn)的應(yīng)用占比；及早實(shí)現(xiàn)鐵路貨運(yùn)的電氣化。同時(shí)，應(yīng)加快完善充電樁、泊位岸電、液化天然氣與壓縮天然氣加注站、加氫站和油氣回收等新能源、清潔能源的配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)改造。

3）提高貨運(yùn)裝備的燃油經(jīng)濟(jì)性。對(duì)貨運(yùn)裝備排放進(jìn)行及時(shí)檢驗(yàn)與維修治理，完善車輛排放檢驗(yàn)與維護(hù)制度，換用高品質(zhì)燃油等，提升運(yùn)輸裝備的燃油經(jīng)濟(jì)性。

4）推進(jìn)低碳技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。突破純電動(dòng)、氫燃料電池、液化天然氣車船和固碳路面等制約貨運(yùn)物流低碳發(fā)展的核心技術(shù)，開展“互聯(lián)網(wǎng)-貨運(yùn)物流”等新業(yè)態(tài)、新模式的創(chuàng)新應(yīng)用，攻克關(guān)鍵技術(shù)在中長途運(yùn)輸、港口作業(yè)、城市配送等多種場(chǎng)景應(yīng)用的難題，創(chuàng)建一批全電動(dòng)貨運(yùn)試點(diǎn)、氫能源貨運(yùn)試點(diǎn)示范項(xiàng)目，以點(diǎn)帶面逐步構(gòu)建適應(yīng)碳達(dá)峰、碳中和的科技創(chuàng)新體系。

4 結(jié)論

本文采用LEAP模型，分析省域貨運(yùn)物流領(lǐng)域在基準(zhǔn)情景和低碳情景下的能源需求、CO2排放與CO2減排潛力，提出全省貨運(yùn)物流碳達(dá)峰和碳減排路徑，為省域?qū)用尕涍\(yùn)物流碳達(dá)峰路徑研究提供借鑒參考。

1）基準(zhǔn)情景下，省域貨運(yùn)物流能源需求預(yù)測(cè)2038年達(dá)到峰值，為3017 萬t標(biāo)準(zhǔn)煤；低碳情景下，預(yù)測(cè)提前到2034年達(dá)峰，相比于基準(zhǔn)情景，能源需求峰值降低約13%。

2）基準(zhǔn)情景下，省域貨運(yùn)物流碳排放將于2038年左右達(dá)到峰值，CO2排放量為5756 萬t；低碳情景下，隨減排措施的實(shí)施力度加大，碳達(dá)峰時(shí)間有望提前到2033年，峰值降低約13%。

3）低碳情景下，2050年省域貨運(yùn)物流的CO2減排空間約為800 萬t，較基準(zhǔn)情景減排15%；公路貨運(yùn)是全省貨運(yùn)物流碳排放最高的領(lǐng)域，也是CO2減排潛力最大的運(yùn)輸類型，2050年碳減排貢獻(xiàn)率接近98%。

4）為促進(jìn)省域貨運(yùn)物流盡快實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，應(yīng)不斷優(yōu)化物流貨運(yùn)結(jié)構(gòu)，大力推進(jìn)“公轉(zhuǎn)鐵”“公轉(zhuǎn)水”，發(fā)展鐵路和水路貨運(yùn)，加快貨運(yùn)交通工具的新清能源化，提高貨運(yùn)裝備的燃油經(jīng)濟(jì)性，推進(jìn)低碳技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。

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Analysis of CO2 emission peak path of provinical freight logistics based on LEAP Model

WANG Jun1， ZHANG Mengmeng1， FU Jiancun2， XIE Xiaoyan2， XU Chang2

1.School of Transportation and Logistics Engineering， Shandong Jiaotong University，Jinan 250357， China;

2. Shandong Transportation Institute， Jinan 250100， China

Abstract：In order to analyze the carbon peak path of logistics at the provincial level， the long-run energy alternativesplanning （LEAP） model isappliedtopredicttheenergydemand，? CO2emissionandemissionreduction potential of provincial freght logistics from the year of 2019 to 2050 under baseline scenario and low-carbon scenario， then the carbon peak path scheme are put forward. The results show that the energy demand and CO2 emission of provincial freight logistics may reach the peak around 2038 under the baseline scenario， and the peak time under the low-carbon scenario is expected in the year of 2034 and 2033 respectively. So trucking area has huge emission reduction tasks. Therefore， in highway logistics area， if possible， the alternatives of "trucking to railway" or "trucking to water" should be promoted urgently， the efficiency level of energy using by transportation vehicles should be improved constantly， the using ratios of new energy and clean energy should be raised， some supporting infrastructure of new and clean energies should be constructed， and the innovative using of low-carbon technologies in logistics should be accelerated in the coming decades.

Keywords：LEAP model; logistics; CO2 emission peak path; low-carbon

（責(zé)任編輯：郭守真）

收稿日期：2022-09-12

基金項(xiàng)目：山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2021RKY07128）；山東省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目（22CJJJ31）；山東省交通運(yùn)輸廳科技計(jì)劃項(xiàng)目（2022BH03）

第一作者簡介：王君（1980—），女，河北衡水人，理學(xué)博士，主要研究方向?yàn)榻煌ㄅc環(huán)境、綠色評(píng)價(jià)，E-mail：wangjunsjmd2005@163.com。