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氣候變化是國際社會普遍關注的全球性問題，已成為各國未來經濟和社會可持續發展的重要影響因素，國際社會包括發展中國家都為應對氣候變化做出了不懈的努力。美國、歐盟、日本等發達國家均出臺了相關政策以應付日益嚴重的氣候問題，英國在2003年的《能源白皮書》上最早提出了低碳經濟的概念，美國和日本等多數國家和地區相繼公布了減排目標，哥本哈根會議則將低碳及氣候變化相關的議題推向了高潮。我國近期對低碳經濟發展的認識也在逐步加深，開始著力發展綠色經濟，培育以低碳排放為特征的新的經濟增長點，加快建設以低碳排放為特征的工業、建筑、交通體系。政府間氣候變化委員會研究表明，工業生產、交通運輸和建筑產業3大部門的碳排放量占總碳排量的40.4%。近10年交通運輸行業的溫室氣體排放增長率達25%，遠高于全球碳排放總量13%的增長率。在美國、英國、泰國、日本等國學者的溫室氣體減排研究活動中，均認為交通領域的碳排放不可小視，是必須重視的一項工作。交通運輸領域產生的溫室氣體己占全球溫室氣體排放量30%以上，尤其是發達國家，如美國的加利福尼亞州2006年交通領域中溫室氣體的排放量己占到40%以上。隨著我國人口和經濟的雙增長、城市化進程的推進，交通領域的碳排放比例必然不斷增大。可以預見，在未來機動車大幅增加的情勢下，交通在中國能源消耗中的地位將越來越突出。國家發改委能源研究所姜克雋、胡秀蓮等預測未來我國機動車擁有量到2030年時會達到4億輛左右，2050年在6億輛左右。可見我國交通領域碳排放將會持續增長，針對交通的模型研究將有一定的積極意義。

1研究背景

1.1國外研究現狀近年來，對于交通減排在全球各國都展開了廣泛地研究。為達成2050年碳排放減少80%的目標，美國加州大學交通研究所ChristopherYang等用LEVERS模型，基于加州的交通碳排數據做了大量的研究。采用情景分析法，分析了交通出行強度、車輛能耗、燃料碳含量對溫室氣體排放的影響，對不同的交通工具碳排放的貢獻和減排潛力進行了解析。WayneLeighty等在ChristopherYang的基礎上，進一步集中研究了輕型車輛的減排情景。牛津大學RobinHickman等基于對英國牛津郡的分析，將情景分析與多標準評估（MCA）相結合，建立了中部牛津郡交通模型（COTOM），為實現可持續低碳交通發展提供一個清晰的設想；另外還對倫敦和印度德里的低碳交通情形做出模擬預測。ChristianBrand等則建立了英國交通碳排放模型，該模型覆蓋了社會經濟和政策對于能源需求的所見以及生命周期內的碳排放量和額外成本對于交通-能源-環境問題的影響。R.Bellasio利用COPERTIII方法論，通過自下而上的方式對撒丁島地區道路交通的排放進行了建模計算，并在意大利其他地區進行了驗證。Mensink和Vlieger等在比利時安特衛普地區測量碳排放數據，結合交通工具類型、燃料類型以及街道分區建立了一個城市交通碳排放模型，分別模擬展示了該地區冬季和夏季由道路交通產生的碳排放情況。Mensink還將安特衛普地區的實測的污染（CO、NOx、SO2、PM10）濃度數據應用到3種交通模型進行驗證，其中OSPM和STREETBOX模型能與實際數據有較好的擬合。A.Christen等基于邊界元法通過自下而上建立了市區CO2的排放模型（包括交通碳排放的子模型），并通過直接渦度測量的方法對溫哥華住宅區進行測量驗證，全年碳排放數據顯示70%碳排放來自于交通碳排，而當地植被、土壤可吸收2%的碳。

1.2國內研究現狀我國對于低碳交通的基礎研究相對薄弱，有相對基礎的研究主要集中在北京、上海、廣州、廈門等經濟發達的大城市。國家發改委能源研究所的姜克雋、胡秀蓮等通過建立IPAC模型，并利用IPAC模型對我國未來中長期的能源與溫室氣體排放情景進行分析，設計了3個排放情景，介紹了情景的主要參數和結果，以及實現減排所需的技術，同時探討中國實現低碳情景所需要的發展路徑。中科院廣州能源研究所基于情景分析法，預測了不同情景下廣東省2020年交通運輸部門的能源需求與碳排放，并分析政策選擇對碳排放的影響，逐步建立廣東省低碳發展線路。此外，為發展低碳交通，各地紛紛展開相關交通碳排放的研究。吳開亞、何彩虹等依據IPCC清單指南報告，測算2000—2010年上海市交通運輸業能源消費碳排放量、人均碳排放量以及碳排放強度的變化趨勢，并以2000年為基年采用LMDI分解方法，對上海市交通運輸領域能源消費碳排量的變化進行分解分析。陳飛等采用自下而上的方法，由車輛數、車輛行駛里程、車輛油耗和能源碳排放因子計算上海城市交通碳排放量。蘇濤永等采用至上而下的方法，在傳統的GDP、人口規模、車輛擁有量指標的基礎上，引入客運周轉量、貨運周轉量、公交車比重等指標，以京、津、滬、渝的面板數據對城市交通碳排放影響因素進行實證研究。中科院城市環境研究所基于LEAP模型構建Xiamen-2008Tra交通模型，研究從基準年2008—2030年的能源消費量以及CO2、SO2、NOx和PM10的排放量，評估各種節能減排措施的效果。

2基于監測數據基礎的模型介紹

2.1城市道路交通流量模型模型以城市地理信息系統為基礎，將城市區域從地理上按工商業的分布和居民住行的聚散等特征劃分成塊狀圖（見圖1），每1“塊”代表1個交通小區，并將交通小區表示成節點，交叉路口表示為交通中繼節點，連接這些節點與路口的道路則為線，它們一起形成城市的交通網，基于交通網構建模型。

2.1.1基本要素介紹1）交叉路口：城市中2條或2條以上的道路相交點，以C表示，交叉路口分普通紅綠燈路口和高架橋（隧道）路口（Cn）。2）交通道路：城市中的道路，連接不同的交叉點，是城市交通的主要承擔者，其特征為車道數、道路長度、交通阻力（動態數據，與交通流量、天氣等因素有關）用L表示。4）交通小區：城市中被道路分割開的小塊，計算時假設其內部不存在交通，是交通工具的存儲點，也是交通流發起和結束的地方，交通小區以其功能分為居住區、商業區、公共區、混合區等，交通小區會以一定的規律在任意時間向任意其他交通小區發起交通流，同時也接受來自其他任意小區的交通流，因小區儲存交通工具的容量是一定的，模型認為在一定周期內，小區交通流的進出量是平衡的，小區用符號Z表示。5）交通流：交通工具從交通小區出發直至停止在下一交通小區的整個過程稱為一次交通流，用q表示。6）交通阻力與最佳路線：交通工具在行駛中會通過交叉點和道路，整個事件中所有交叉點和道路的有序連接就稱為路線，2個小區之間一般會有多條可供選擇的路線，不同的路線行駛的困難程度不同，困難度即為交通阻力，用R表示，交通阻力最小的路線被認為最佳路線。

2.1.2具體實現步驟1）交通網絡圖：利用城市目標區域地理信息系統，生成城市道路交通網絡，依現有格局分塊，將網絡圖坐標化，并將交通小區、道路、交叉路口依次編碼并屬性化，從而生成帶有坐標和屬性的城市道路交通網絡圖。2）交通小區屬性：功能類型、小區中心坐標、小區交通容量，功能類型決定小區人員的出行規律即交通小區的交通流發起和接收規律，比如居住型交通小區會存在早出高峰和晚歸高峰；小區容量則標志一個小區發起交通和接納交通流的能力，即容量越大，其他小區向其發起交通流的概率越大。3）交通流的分配：當交通小區發起交通流時，其目的地有可能是區域內任意交通小區，其分配規律可以通過研究獲得（與小區人員平行出行距離，合適距離上各小區的交通容量能力有關），并最終形成一次完整的交通流。4）最佳路徑選擇：在交通流起始小區和目標小區之間往往會有多種路線可供選擇，模型設定交通流會遵循一定規律選擇路線，一般認為最小阻力路線會成為最佳選擇，路線的阻力與該路線道路的擁擠程度、道路里程、氣象條件和交叉路口數量有關。5）流量的形成：當交通流確定后，交通工具便會以一定的速度沿著路線行駛，為經過的道路增加帶有時間點的交通流量，并最終到達目的地，完成一次附帶路線和時間區間的交通流。6）某時刻的交通流：在某個時刻t，當以前5條步驟遍歷所有交通小區并累計該時刻所有道路上的流量時，便形成時間t的全區域交通流量網絡圖。7）全局動態交通流：以時間為軸周而復始的生成全局交通流量網絡圖，便可以獲得連續動態的交通流，交通小區的數量和道路交通網絡的復雜程度決定模型計算的工作量。

2.2數據監測方法十字路口監測示意圖見圖2，道路與交通小區交通示意圖見圖3，A和B表示2個相連的十字路口，其周圍的橫向和縱向線條表示2個路口各方向的道路，ZBA和ZAB則表示道路兩旁的交通小區，數字1～8表示路口所設置的監測設備。

2.2.1基于流量的車輛運行里程計算1）交通小區ZAB到A和B2個十字路口的距離相等，為A和B之間路程的一半（實際交通小區在道路旁呈現多點不均勻分布，但是無論ZAB是否處于中點，只要車輛遵守假設2）運行，車輛在A至ZAB至B的過程中所走的里程數是一樣的，所以假設合理）。2）2十字路口車輛不會有逆行或掉頭情況，即所有車輛都遵守右向行駛的交通規則（絕大部分車輛遵守規則，假設合理）。

2.2.2基于等待時間的怠速時間及啟停次數計算由于城市繁忙的路口經常會出現車輛等紅燈的狀況，長時間的怠速將會有不小的碳排放，這也是城市交通碳排放重要的組成部分，以十字路口A為例，會出現等紅燈的路口為A1、A3、A5、A7。需要監測怠速時的碳排放，主要監測2個參數，汽車類型、等待時間。利用排隊模型可獲得汽車的等待時間。假設：車輛在紅燈等待時以平均車流量的頻率到達，即車流量在短時間內不會突變（樣本夠大時，車輛到來的頻率趨向于平均車流量的倒數，假設合理）。

2.3自下而上的城市交通碳排放測算模型建立城市實時交通網絡矩陣數據庫，通過至下而上的方式累計一定時間內所有交通線路上交通工具在的碳排放。在研究對象區域內（城市道路交通），化石燃料交通工具以公交、出租車、小轎車、小貨車為主，化石燃料主要為汽油和柴油，以IPCC交通碳排放計算方法論為基礎，結合模擬數據或監測數據，用總里程數S，工具平均百公里油耗P、油品燃燒熱值Q、油品單位熱值碳排放U及氧化率ρ（總里程數S由模擬或監測獲得，百公里油耗P由車載模塊測試獲得，熱值Q、單值碳排放U及氧化率ρ由已測試文獻獲得，下同），可以得出基于車輛運行里程的碳排放計算公式為。

2.4模型目標構建城市道路交通碳排放模型包括交通流量模型和基于流量的碳排放模型，交通流量模型可以反映目標區域各道路特征和實時實地的交通流量，道路特征包括路程、通行容量、交通阻力等；交通流量包含車輛特征、行駛狀態等。基于流量的碳排放模型可在已知流量和排放因子的前提下獲得分區域、分道路類型和車型的詳細碳排放數據。

2.5模型面臨的難題不同類型交通小區人員的出行規律、交通小區之間交通流量分配規律較難獲得；交通流最佳路線的選擇具有多樣性；模型有待在實際運用中驗證。

3模型適應性結論

縱觀國內的低碳交通模型研究，多數以歷年年鑒、交通工具的能源使用情況，及能源碳排放因子計算預測所得，而基于實際監測的碳排放數據建立交通模型的有2種：一種是安裝智能車載終端進行間接測量，一種是在街區安裝紅外氣體分析儀進行渦度計算或者氣相色譜分析儀直接測量。本文模型采取實地監測交通數據與自下而上的累計模型，獲取交通碳排放數據，將實測數據與理論測算相結合建立碳排放交通模型，其精度比傳統的以年鑒等為基礎的模型要高，而比在安裝智能車載終端進行間接測量或使用渦度、氣相色譜分析儀直接測量的方法更簡潔，在城市道路交通碳排放的統計計算中具有一定的適應性。

作者：謝運生 熊繼海 桂雙林 單位：江西省科學院能源研究所