广东省交通碳排放核算及影响因素分析

交通领域是二氧化碳排放的重要领域,为研究广东省的交通碳排放及影响因素,利用IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）在温室气体清单指南中提供的方法估算了广东交通碳排放量,并应用LMDI分解法（对数平均指数法）对广东交通碳排放进行因素分解分析.结果表明:① 2001-2010年广东交通碳排放量从1 950.98×104 t增至6 068.41×104 t,其中交通运输业碳排放是广东交通碳排放的主体,私人交通碳排放已成为广东交通碳排放不可忽视的组成部分.② 交通运输业中的公路碳排放量占比最大,占56%~64%;铁路的碳排放量占比最小,占0.6%~1.6%;水运具有较大的节能优势;民航单位周转量碳排放量最高.③ 交通运输业发展水平、运输结构、私人汽车数量规模对广东交通碳排放增加的贡献率分别为68.79%、36.14%、18.66%,是拉动广东交通碳排放增长的主要因素;运输强度与能源强度的贡献率分别为-18.1%、-6.46%,是抑制交通碳排放增长的因素.广东可以通过采取优化交通运输结构、使用替代清洁能源等措施减少交通碳排放.      

基于Urban-RAM模型的上海居民生活碳排放研究

随着全球对碳排放相关研究的不断深入,居民生活引起的能源消耗和碳排放问题引起了研究人员越来越多的关注,但目前鲜有对上海市居民生活整体碳排放的系统研究.本文以2010年为基准年,引入美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的Urban-RAM模型,对上海市居民生活碳排放情况进行定量分析,旨在初步掌握上海市居民生活碳排放的总体规模和结构特征,为上海市低碳城市建设和相关决策提供科学依据.研究结果表明,上海市2010年居民生活碳排放总量(CO2e)为4985.7万t,主要以间接排放为主,间接碳排放和直接碳排放分别占居民生活碳排放总量的64.1%和35.9%;上海市居民生活碳排放在各个消费领域的分布不均,直接碳排放主要来自公共和居住建筑领域,该领域的直接碳排量为1065.0万t,占全市居民生活直接碳排放总量的59.5%;间接碳排放主要来自家庭消费领域,该领域的间接碳排量为1625.2万t,占全市居民生活间接碳排放总量的50.9%,其中以食品消费和衣装消费的贡献最大,分别占家庭消费领域碳排放总量的53.5%和29.5%;综合来看,公共和居住建筑领域的整体碳排量最大,为2231.6万t,占全市居民生活碳排放总量的44.8%.     

武汉市道路交通业CO_2排放与减排潜力分析

为了促进武汉市低碳经济发展,减少交通出行带来的碳排放压力,核算了武汉市道路交通出行的CO2排放量,并采用低度、中度和强化3种减排情景模式对武汉道路交通出行的碳减排潜力进行了测算,计算出了不同情景下武汉市道路交通出行的碳减排强度。结果表明,2005年以来道路交通业CO2排放总量呈显著增长趋势。私家轿车的CO2排放量增加速度最快,大货车的CO2排放量在各类交通工具排放量中占比最大,公交车和出租车的CO2排放量所占比例较小。对3种不同情景的模拟结果表明,在低度减排情景减排效果有限,强化低碳情景下才能达到减排效果。建议采取以下减排措施:改进基础设施,创建良好的出行环境;推进技术创新,降低机动车能耗污染;提升公民素质,加大碳减排的宣传力度;优化道路运输的能效和经营效率管理等。     

佛山限摩对摩托车出行特征及减排的影响分析

基于佛山市禅桂新限摩区域31个路段的流量和速度采集及COPERTⅣ模型计算得出的佛山市本地摩托车在不同道路类型上的排放因子,采用"自下而上"的机动车源排放清单编制方法,计算得到分道路类型的摩托车源污染物排放清单,并分析了限摩前后摩托车出行特征,同时,采用情景分析法评估了佛山市限摩政策产生的减排效果。结果表明:限摩后,次干道与主干道摩托车出行比例下降最明显,分别达到17.6%、13.9%,支路最小,只有1.9%;主干道各污染物的分担率最高,平均达到50%,其次是次干道,达到25%左右;即便是限摩后,佛山市摩托车出行在各种出行中所占有的比例仍超过20%,远高于国内平均水平的10%,说明佛山市居民摩托车出行比例过高。限摩后各道路类型的各种污染物的平均削减比例可达37.2%,年度变化带来的该值为35.6%,即同年度变化对比,限摩效果较明显。     

上海市居民出行方式与城市交通CO2排放及减排对策

以上海市居民出行方式为研究对象,利用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)温室气体排放计算指南中关于交通能源消费碳排放量的计算方法,探讨2002—2006年上海市居民出行选择的不同交通方式对CO₂排放的影响和规律,并提供应对策略.结果表明,2002年以来上海市因居民出行导致的交通CO₂排放总量呈显著增长趋势.私家车的CO₂排放量增加速度最快,截至2006年私家车CO₂排放量约相当于出租车、轨道交通和公交车3种公共交通方式之和.公共交通中,出租车的CO₂年排放量和人均CO₂排放量都最大,轨道交通的CO₂年排放量和人均CO₂排放量最小.公交车和出租车的CO₂排放量所占比例减少,轨道交通的CO₂排放量所占比例增加,这种排放结构的变化有利于减少CO₂排放总量.CO₂减排的具体措施包括限制私家车数量,设计合理的道路交通方案,使汽车尽可能接近其经济车速,改变汽车燃料种类等,其中限制私家车数量最为关键.      

上海迎世博轨道交通快速发展的碳减排效益

为研究2007年以来上海轨道交通建设提速带来的温室气体减排效益,对上海市内出行结构与碳排放量历年变化进行了分析,并进一步采用情景分析法,对实际情景(轨道交通加速发展)与基准情景(轨道交通常速发展)下市内出行碳排放进行了对比.结果表明,2007年以来轨道交通吸收了全市客运增长量的50%,不仅缓解了个体机动车迅速增长带来的拥堵和污染等问题,也使得整个上海市内客运交通在客运量迅速攀升的同时,碳排放总量增长速度却有了明显放缓.与基准情景相比,2007年1月初至2010年10月底世博会结束这段时期内,实际情景下上海轨道交通的快速发展使市内出行碳排放总量相对减排了78.9万tCO2当量.     

规范机动车排放检验,加强机动车环保监管——重庆市在用机动车排放检验机构监管纪实

正近几年重庆市机动车保有量快速递增,截至2015年底,全市机动车保有量超过461万辆,其中汽车279万辆,在全国汽车保有量超过200万辆的11个城市中排名第五。据统计,近年来重庆市交通污染源占比呈不断上升趋势,2015年已成为首要大气污染源,交通污染对重庆市主城区PM2.5的贡献率为29%。为了加强机动车排放检验环保管理,重庆市成立了专门机构,制定了地方法规,出台了地方标准;以实     

产业转移视角下京津冀石化产业碳排放因素分解与减排潜力分析

石化产业是我国经济的支柱性产业,但其大量的碳排放却给环境造成严重负担,因此提倡石化产业低碳发展能有效推动京津冀区域经济与环境绿色均衡发展.基于产业转移视角,分析2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量现状;运用对数平均迪式分解（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）法分解并分析京津冀区域石化产业碳排放量影响因素在三地的作用效果,进而借助产业竞争力系数佐证碳排放量影响因素作用效果在区域间的关联性;最后通过合理调整京津冀区域石化产业能源结构,将未调整和调整后的能源结构类型分别设置为基准情境和低碳情境,利用SPSS拟合最优曲线来预测2017-2030年京津冀区域石化产业减排潜力.结果表明:①2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量增加386.79×104 t,碳排放强度由0.77 t/（104元）降至0.31 t/（104元）.②2007-2016年,能源强度因素使京津冀区域石化产业碳排放量减少13 663.77×104 t,其贡献率高达148.38%;人均GDP因素促使石化产业碳排放量增加12 327.10×104 t,贡献率达110.69%.③对于石化产业竞争力系数,北京市由0.03降至-0.02,为三地石化产业转出地;河北省由-0.14增至0.16,为转入地.④在低碳情境下,2020年、2030年京津冀区域石化产业碳排放量分别比基准情境减少502.84×104、528.95×104 t,碳排放强度分别降至0.19、0.17 t/（104元）,均达到发展目标的要求.研究显示,2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量逐年上升,承受巨大减排压力,该区域可以通过调整石化产业能源结构来挖掘碳减排潜力,推动石化产业绿色发展.      

特大城市交通承载力定量模型的建立与应用

基于"机动车在驶量"构建了由路网资源、燃油供给和大气环境3个模块组成的交通承载力宏观定量模型.并选择北京市城区作为案例验证模型.结果显示,该模型能够较好的反映资源、环境与交通之间的关系.北京市城区交通承载力在2005年出行比率和平均时速23km·h-1条件下为45.35×104辆,其中轿车为29.73 × 104辆,北京市交通发展面对的直接压力是机动车在驶量偏高.     

中国低碳经济发展的时空特征及驱动因子研究

为评估中国低碳经济发展水平,该文测算了2008-2017年能源消费碳排放量和碳排放强度,采用Tapio理论判定经济增长与碳排放的脱钩状态,分析低碳经济的时空演变特征及省际间、产业间的差异性;应用LMDI模型分解碳排放的影响因素,分析驱动因子的贡献率,提出节能减排及低碳发展的对策。结果表明:2008-2017年碳排放量增加到25.28亿t,增长26.65%,呈小幅度波动状态;碳强度逐年下降,由750 kg/万元(以C计)降至480 kg/万元,达到生态文明建设的重点开发区指标;2015、2016年为强脱钩的理想状态。产业间低碳发展差异性较大,其中工业碳排放占82.82%,碳强度为740 kg/万元;批发、零售业和住宿、餐饮业碳排放仅占0.94%,碳强度为20 kg/万元。华东、华南地区碳排放分别为最高和最低,山东、海南省分别为最高和最低;西北、华南地区碳强度分别为最高和最低,宁夏区、北京市分别为最高和最低;经济发展水平对省际间的脱钩状态影响较大,需要制定促进西部地区低碳发展的政策。经济增长和能源强度分别是促进和抑制碳排放的最大驱动因子;采取改善能源结构、提高利用效率、发展低碳产业、提倡低碳生活的对策。     

2010-2013年我国柴油车黑碳排放状况分析

我国柴油车的快速增长给我国柴油车污染治理带来了极大的压力,柴油车黑碳排放的研究有益于对空气质量、人体健康和气候变化采取积极的措施。研究表明,从2010年到2013年,我国柴油车增长了23%,柴油类汽车保有量约增长了约43.3%;而我国柴油车的黑碳排放量出现先增后减的趋势,2013年我国柴油机动车的黑碳排放量约为33.33万吨,比2012年减少了2.8%;河南、河北、山东、广东和内蒙五个省(自治区)柴油机动车的黑碳排放约占全国黑碳排放的37.3%。研究结果初步显示了我国柴油车污染控制的效果。     

佛山市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)的排放特征研究

以2010年为基准年,利用COPERTⅣ模型计算了佛山市机动车尾气PM10及PM2.5的排放因子和排放量,评估了交通源车型组成及国标分布特征对PM2.5分担率的影响,建立了5大类车型的PM2.5及PM10排放量比值关系。2010年佛山市机动车的PM2.5及PM10直接排放量分别为1 953.03 t/a及2 422.60 t/a;PM2.5排放量最高的2类车型为重型柴油车与摩托车,分担率分别为61.5%及19.3%;在所有机动车中国0车具有最高PM2.5分担率,高达47.5%;不同车型PM2.5/PM10排放量之比亦不同,依次为:轻型柴油车0.850>重型柴油车0.847>摩托车0.811>轻型汽油车0.574>重型汽油车0.477。柴油车与摩托车为削减PM2.5直接排放的主要控制对象,尤其应重点淘汰国0、国Ⅰ及国Ⅱ柴油类黄标车,综合考虑道路状况的前提下可实施限摩政策。     

“绿色出行”引领社会新风尚

正近些年随着国民收入的不断增加,人们对生活品质和环境友好的需求越来越高,但与之相背的确是机动车保有量直线上升,交通堵塞日益严重和日益恶化的空气质量。据统计,交通行业温室气体排放在全球各行业中一直位居前列,人类交通出行排放的"贡献率"约占25%。为了改善交通拥堵状况、改善空气质量,"绿色出行"这个词逐渐走入到公众的视野当中。早在2008年北京奥运会期间,北京市政府为了解决大赛期间的交通出行问题,就与中国民促会绿色出     

中国城市碳排放核算研究——以无锡市为例

为分析城市温室气体减排潜力、比较不同城市的碳排放水平提供基本方法和数据,将城市温室气体排放源分成工业能源、交通能源、居民生活能源、商业能源、工业过程和废物等6个单元,建立了一套针对城市的温室气体排放核算方法体系,并以无锡市为例,对我国城市碳排放特征进行了探索.结果显示,无锡市工业能源单元碳排放量占全社会温室气体排放量的比例最大,为68%~71%;其次为工业过程单元和交通单元,分别为13%~19%和6%~10%.城市碳排放总量在2004~2008年间增长迅速,人均碳排放量和单位GDP碳排放量均高于世界水平.     

长江经济带交通碳排放测度及其效率格局(1985~2016年)

采用"自上而下"的方法测度了长江经济带1985~2016年交通碳排放量并分析其空间格局和时序演化特征;在考虑非期望产出的基础上,剔除外部环境变量和随机误差的影响,构建了三阶段DEA模型进行长江经济带交通碳排放效率值的评价与比较.结果发现：①长江经济带交通碳排放总量呈不断上升趋势,其中石油类能源消费产生的排放量占比最大,四川、两湖地区和苏浙沪地区分别是长江上、中、下游交通碳排放的高值区.②从东西方向看,交通碳排放重心总体上呈现先东移、后西移的变动轨迹;从南北方向看,在空间上突出表现为越来越向长江沿岸集中分布的特征.③不同省份的交通碳排放效率值存在显的空间分异现象;2007~2016年东部地区的效率值始终最高,但中部地区的效率值由高于西部地区演变为低于西部地区.④外部环境因素对交通碳排放效率具有显著性影响,其中产业结构优化始终有利于交通碳排放效率提升,而政府干预的影响则由"创新补偿"效应转变为"遵循成本"效应.     

新冠肺炎疫情期间我国人群交通出行行为分析

为了解我国新型冠状病毒肺炎（COVID-19,简称“新冠肺炎”）疫情期间人群出行频次及交通方式,调查收集了2020年2月25日—3月14日我国31个省（自治区、直辖市）8 330名居民疫情期间的出行频次及交通方式等信息,并分析了其影响因素;对我国31个省（自治区、直辖市）按疫情严重程度进行等级划分,分析不同疫情等级下人群交通出行方式的差异,并与非疫情期间进行对比.结果表明:①新冠肺炎疫情期间调查人群中有75.1%的人有出行行为,其中,5.5%的人一天多次外出,17.6%的人每周出行频次不到一次.出行过程中乘坐公共交通和出租车这两类感染风险较高的交通工具的人数占比分别为6.3%和4.0%.②新冠肺炎疫情期间,我国居民的出行频次和交通方式可能受性别、年龄、城乡、片区等人口统计学变量以及当地或附近疑似/确诊病例情况的影响,还可能与所在省份疫情严重程度有关.西藏自治区、青海省等地区人群出行频次及交通方式受疫情影响变化相对较小,湖北省居民出行频次及交通方式与非疫情期间相比变化最大.③新冠肺炎疫情期间,我国成人居民选择步行和小轿车（出租车和私家车）出行的人数占比远高于非疫情期间,而选择公共交通和自行车或电动车等交通方式的人数占比与非疫情期间相比有所降低.研究发现,新冠肺炎疫情极大地改变了我国人群出行频次及交通方式.      

我国日用玻璃行业碳排放特征及减排措施

玻璃行业是我国能源消耗和碳排放量较大的行业之一,为分析占玻璃行业30%以上产量的日用玻璃行业的碳排放特征,本文基于排放系数法对2015—2020年行业碳排放量进行了核算,在此基础上,提出了相应的碳减排措施. 结果表明:我国日用玻璃行业碳排放量由2015年的2 617.04×104 t逐步降至2020年的2 149.95×104 t,且随着行业技术进步、清洁燃料的推广使用,单位产品碳排放量不断下降;从排放构成看,行业碳排放主要包括化石燃料燃烧产生的直接排放和外购电力及热力产生的间接排放,其排放量占排放总量的88.75%~92.27%,原料碳酸盐分解产生的过程排放相对较少,占比为7.73%~11.25%. 研究显示,降低日用玻璃生产过程中的能源消耗是减少碳排放的重要方向,调整能源结构、提高能源利用效率和优化原料结构是减少碳排放的主要措施.      

庐山风景名胜旅游地生活废弃物生态足迹分析

随着旅游业的迅猛发展,庐山风景名胜区面临着人口激增和环境破坏的双重压力,如何测量旅游发展的现状以及如何建立可持续发展的旅游系统,是庐山风景名胜区亟待解决的问题。文章结合相关领域学者的研究成果,计算了2003年庐山风景名胜区生活废弃物的生态足迹,结果表明:(1)生活废弃物人均生态足迹为0.0117751hm2,其中CO2排放的生态足迹占总量的98.20%,而污水、粪便、固体垃圾和废弃物处理设施的生态足迹很小,仅占1.80%;(2)CO2排放量为68684.99t,其中旅游交通的贡献率为55.61%,旅游住宿的贡献率为36.26%,游客和居民的贡献率为8.13%;(3)居民废弃物排放量大于游客排放量,CO2和粪便排放量是游客的2.4倍,垃圾产生量是游客的1.32倍,污水排放量是游客的1.18倍;(4)生活废弃物对风景区、九江市以及九江市以外区域的生态影响分别为45.40%、2.78%和51.82%;(5)风景区生态效用为0.5451kgCO2/元,高于全国平均水平和维持可持续发展的理想水平;(6)九寨沟、黄山和庐山生活废弃物生态足迹数据表明,旅游交通对旅游地生态环境的影响最深远,因此改变交通方式或使用环保旅游观光车是减少旅游地生活废弃物生态足迹的重要途径。     

中国城乡居民生活消费碳排放变化的比较研究

基于碳排放系数法估算了1997~2015年中国城镇、农村和整体（包含城镇和农村）居民生活消费引起的直接碳排放量,进一步采用Dagum基尼系数和Kernel密度函数估计方法对中国城镇和农村居民生活消费碳排放的地区差距及分布动态进行实证研究.同时,采用乘积式对数平均迪式指数模型（M-LMDI）分析了直接能源消费强度、居民人均消费水平和单位能源碳排放强度3大因素对居民消费碳排放变化的影响,并重点考察了各省份相关变量对生活消费碳排放影响的城乡差异.结果表明：（1）中国城镇和农村居民人均生活消费碳排放量在研究期内呈现逐年递增的趋势,在空间上均存在显著非均衡特征.（2）中国居民人均生活消费碳排放的地区总差异呈现波动下降的趋势,从1997年的0.379下降到2015年的0.244.1997~1999年城镇和农村居民生活消费碳排放的组间差距是城乡差距的主要来源,其贡献率超过50%.2000年后组内差距成为城乡差距的主要来源,其贡献率均大于40%并超过了组间差距.（3）城镇和农村居民人均生活消费碳排放均在增加,地区差异均在扩大.（4）对全国居民生活消费碳排放变动贡献最大的省区是内蒙古,累计贡献值达0.1005.贡献最小的省区是云南,累计贡献值为0.0125.（5）农村的能源消费强度和人均消费水平的贡献程度在研究期内均大于城镇,单位能源碳排放强度在两个地区的贡献水平表现出了波动性.     

广东佛山交通扬尘排放特征研究

交通扬尘中部分细颗粒可经呼吸道危害人体健康。通过对佛山市10条典型道路尘负荷采样分析,采用AP-42模型计算不同类型道路的交通扬尘排放因子,结合道路信息计算交通扬尘排放量,并用ArcMap软件生成排放空间分布图。结果表明,佛山市区道路尘负荷为支路最大,为4.30 g/m2。高速路PM2.5的排放因子最大,为0.58 g/VKT。国道PM2.5的排放强度最大,为20.0 kg/(km·d)。市区交通扬尘PM30年排放量为36 582 t。采用COPERT模型计算机动车直接排放的PM2.5和PM10,得出佛山市机动车排放的PM2.5与交通扬尘PM2.5的比值为16%,机动车直接排放的PM10与交通扬尘PM10的比值为8%。佛山市区东部由于道路密集致其交通扬尘排放量较高。经对比知,中国南北方城市呈现交通扬尘排放因子范围相似性,且中国城市交通扬尘排放水平与美国相近。