中国分省道路交通二氧化碳排放因子

基于本地化的综合移动源排放模型（Motor Vehicle Emission Simulator,MOVES）模型模拟典型机动车的CO₂排放因子,并建立排放因子与速度变化关系的评估方程,结合各省路网平均速度与区域电网排放因子核算中国31个省份分车型的CO₂排放因子.同时,综合考虑载客汽车的载客量和客座率,载货汽车的载重量和载货率,建立各省单位客运,货运周转量的机动车CO₂排放因子库.结果表明,各类机动车的平均CO₂排放因子分别为：柴油公交车0.880kgCO₂/km,重型货车0.877kgCO₂/km,电动公交车0.676kgCO₂/km,中型货车0.508kgCO₂/km,轻型货车0.374kgCO₂/km,柴油小客车0.227kgCO₂/km,微型货车0.216kgCO₂/km,汽油小客车0.203kgCO₂/km,电动小客车0.108kgCO₂/km,摩托车0.062kgCO₂/km.车辆满载时,柴油公交车和电动公交车的人均CO₂排放量比汽油小客车分别降低了63%和73%,电动小客车的人均CO₂排放量较汽油和柴油小客车分别下降了46%和51%.较高的机动车保有量,频繁的道路拥堵导致上海,北京和重庆等市的机动车CO₂排放因子相对较高.倡导公共交通,提高客座率,降低私家车使用频率,推广纯电动汽车并通过减少道路拥堵以提高车速是降低道路交通CO₂排放量的有效途径.     

中国服务业CO2排放的时空特征与EKC检验

采用IPCC温室气体排放清单中CO₂排放因子与估算方法,核算了1995—2012年中国30个省区(不含港澳台地区和西藏自治区数据,全文同)服务业的CO₂排放量,并对30个省区服务业人均CO₂排放量的时空特征进行分析;利用基于面板数据的EKC模型检验中国及其三大经济带服务业增长与CO₂排放之间的关系. 结果表明:在考察期内,中国服务业人均CO₂排放量从0.16 t升至0.77 t,服务业人均增加值从1 621.04元增至9 991.95元;服务业人均CO₂排放量排在前列的省区大都位于东部地区;东部和中部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈线性正相关,人均服务业增加值每增加1个单位,人均CO₂排放量将分别增加1.02和1.16个单位;西部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈单调递增关系. 在此基础上,提出差别化的碳减排对策:①东部地区应通过技术改进和优化产业结构、能源消费结构来降低CO₂排放,并成为中国服务业节能减排的“领头羊”;②中、西部地区应在保持服务业经济适当增速的前提下,将提高能源利用效率和降低能源强度作为减排重点.      

2010年中国机动车CH4和N2O排放清单

中国大部分机动车温室气体排放研究都集中于CO₂排放,对于CH₄和N₂O等排放的研究鲜见. 以中国机动车污染防治年报(2011年)、中国汽车工业年鉴(2011年)、中国统计年鉴(2011年)以及交通运输部发布的相关信息和数据(2011年)等为基础,结合文献调研和2008─2010年对北京、广州等国内10余座典型城市的实地调查结果,获得2010年我国机动车活动水平及排放特征. 基于上述基础信息,解析得到按不同车型、燃料和车龄分布的机动车保有量、年均行驶里程及排放因子,建立2010年中国机动车CH₄和N₂O排放清单. 结果表明:2010年中国机动车CH₄和N₂O排放量分别为23.90×104和6.01×104t,折算成CO₂分别为501.99×104和1862.51×104t. 不确定性分析则显示,中国CH₄排放量在18.21×104～27.52×104t之间,N₂O排放量在4.32×104～7.62×104t之间. 在机动车中,汽车CH₄和N₂O排放量最大,分担率(某车型污染物排放量占机动车排放总量的比例)分别为77.99%和94.22%,而摩托车和农用车排放分担率较小. 在各类汽车中,CH₄排放主要来源于轻型汽油车和天然气出租车,二者的排放分担率分别为47.98%和23.42%;N₂O排放则主要源于轻型汽油车,其分担率为73.09%. 因此,轻型汽油车是削减机动车CH₄和N₂O排放的重点车型,同时天然气出租车也应作为控制CH₄排放的主要车型.      

中国服务业能源消费CO2排放及其因素分解

基于IPCC温室气体排放清单指南中的CO₂排放因子与核算方法,估算了1995—2010年中国服务业能源消费与CO₂排放量,并对其总体变化趋势进行时间序列分析;以LMDI(对数平均迪氏指数)法辨识与分解3个时段(1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年)中影响中国服务业CO₂排放量变动的关键因素及其对CO₂排放量的贡献值. 结果表明:1995—2010年中国服务业能源消费CO₂排放量增长态势明显,累计排放总量为853197.55×104t;服务业能源消费主要依赖于高碳化能源燃料,各年度油品和煤品分别占能源消费总量的67%~74%和5%~27%;LMDI分析结果显示,1995—2010年产业规模和人口效应引起CO₂排放增加量分别为133357.10×104和7691.25×104t,能源效率和能源结构引起CO₂排放减少量分别为59034.50×104和23898.60×104t. 提出CO₂减排对策:①以经济、政策和监管手段促进服务业节能减排;②依托科技创新提高能源综合利用效率,降低服务业CO₂排放量.      

基于BP神经网络的甘肃省二氧化碳排放预测及影响因素研究

基于排放因子法估算2000—2020年甘肃省三大产业及生活能源消费直接CO₂排放量,描述分析其时序演变特征。建立BP神经网络模型并预测2021—2030年甘肃省CO₂排放量。构建甘肃省CO₂排放影响因素的STIRPAT拓展模型,利用多元回归分析定量探究了各因素对CO₂排放量的影响程度和内在作用机理,并结合随机森林进一步识别重要影响因素。结果表明：甘肃省产业及生活能源消耗直接CO₂排放总体呈波动增长趋势,且第二产业占比在70%以上,是主要的CO₂排放源;BP神经网络模型的预测误差为2×10^-4,相关系数>0.99,对于预测甘肃省CO₂排放具有较高精度,并得出2026年的甘肃省能源消耗直接CO₂排放量达到最大;甘肃省CO₂排放的驱动因素作用差异显著,CO₂排放强度、经济发展、城乡消费对CO₂排放的正向作用较大,城镇居民人均消...     

中国道路交通二氧化碳排放达峰路径研究

为研究我国道路交通行业CO₂排放未来控制路径,结合未来经济社会和货物运输发展状况、运输结构、能源结构和能效结构变化,采用行驶里程法分析了我国道路交通CO₂排放现状、未来变化趋势及主要驱动因素. 结果表明:①采用行驶里程法计算道路交通行业CO₂排放量相对合理,2019年全国汽车CO₂排放量为9.52×108 t,比油耗法所得结果高20%左右,二者存在差异的主要原因为交通油耗统计数据偏低. ②从车型看,重型货车和小型客车是汽车CO₂排放的主要来源,分别占39.7%、38.2%;从燃料种类看,汽油、柴油、其他燃料(天然气、醇类燃料等)CO₂排放量分别占42.8%、52.5%、4.7%. ③道路交通CO₂排放预计于“十五五”末达峰,峰值在12.2×108～13.9×108 t之间,达峰后有2～3年的平台期. ④推广新能源车是道路交通CO₂排放控制的主要驱动因素,其次为能效提升,运输结构调整在前期有一定的贡献,2025年上述措施对道路交通CO₂减排量占比分别为56%、34%和10%左右,2030年分别为55%、40%和5%左右. 研究显示,加大新能源汽车推广力度,持续降低新生产燃油车碳排放强度,推进运输结构调整,可有效降低道路交通CO₂排放.      

我国城市生活垃圾处理温室气体排放特征

CH₄和CO₂是大气中主要的温室气体,研究我国城市生活垃圾处理过程中二者的排放情况,对制订温室气体减排政策和应对气候变化有着至关重要的意义. 利用IPCC(政府间气候变化专门委员会)提供的废弃物处理排放CH₄和CO₂的计算方法,对1979—2011年我国城市生活垃圾处理CH₄和CO₂排放量(不含港澳台数据)进行统计分析. 结果表明:①2011年我国城市生活垃圾人均清运量为0.46 t,比2000年增加了53.3%. ②1979—2011年,我国城市生活垃圾处理仍以填埋为主,焚烧和堆肥处理方式相对较少,但近年来焚烧处理量呈逐年增加趋势,其中2011年焚烧处理量是2001年的16.8倍. ③我国城市生活垃圾处理产生的CH₄和CO₂排放量均呈逐年增长趋势,至2011年,二者分别达到7 024.03×104 (以CO₂当量计,下同)和706.22×104 t;其中,2011年CH₄排放量是1990年的20.0倍,CO₂排放量是2001年的16.8倍. ④城市生活垃圾产生的温室气体排放具有明显的地域特性,其中华东地区CH₄和CO₂排放总量高达2 570.98×104 t;西北地区最小,仅为482.3×104 t. 该差异与城市发展规模、人们生活习惯和城市化进程等影响因子紧密相关.      

我国中部六省CO2排放动态变化趋势

探讨区域CO₂排放的长期变化趋势对制订碳减排政策和实现减排目标具有重要意义,为此,根据IPCC指南,测算了2000—2012年我国中部六省(安徽省、山西省、河南省、湖北省、湖南省和江西省)的CO₂排放量及其排放强度;借助DEA(data envelopment analysis)-Malmquist指数模型,从CO₂排放量、生产总值、资本存量、能源消费总量和劳动力5个方面,对中部六省的动态CO₂排放效率进行了全要素分析.结果表明:①中部六省的CO₂排放总量由2000年的6.74×108 t升至2012年的20.24×108 t,年均增长1.12×108 t.②中部六省CO₂排放强度由2000年的3.41降至2012年的1.74,年均下降5.5%.受地区能源产业结构的影响,山西省CO₂排放强度峰值高达11.40,减排压力与其余五省相比更为艰巨.③动态CO₂排放效率均值为1.054,呈稳步提升趋势,技术效率进步指数年均值为1.051(>1),对CO₂排放效率提升起到了拉动作用,而技术效率变动指数和规模效率指数的年均值均为0.999(<1),拉低了中部六省的CO₂排放效率.研究显示,中部六省CO₂排放量增速虽呈逐年下降趋势,但增长态势在短期内仍无法改变.CO₂排放与地区所处经济发展阶段关系密切,其排放效率的提升主要依靠技术水平的进步、低碳管理方法的推广和规模经济的发展.      

广东省CO2排放变化的社会经济影响因素

作为我国经济最为发达的省份之一,广东省社会经济可持续发展面临CO₂排放量增长的挑战.从多角度分析广东省CO₂排放变化的社会经济影响因素,有助于其实现低碳发展.基于投入产出模型,从生产、需求和供应角度分析1987—2015年广东省CO₂排放量的变化;此外,采用结构分解分析方法,从需求和供应角度量化广东省各种社会经济因素对CO₂排放变化的相对贡献.结果表明:①与生产端相比,需求侧和供给侧的研究有助于识别不同的关键行业,如建筑业（需求侧）、金融和保险业（供给侧）.②降低碳排放强度是减少广东省CO₂排放的主要因素,而人均最终需求水平和人均初始投入增加是推动广东省CO₂排放增加的主要因素.③生产结构、最终需求结构和初始投入结构变化导致CO₂排放量略有增加,表明广东省具有较大的通过调整结构性因素减排CO₂的潜力.综上,建议除了生产端CO₂减排措施外,广东省还应采取需求侧和供给侧相关措施,如优化消费行为、产品分配行为和初始投入结构等.      

基于车辆身份检测数据的单车排放轨迹研究

为实现单车层面的动态排放轨迹追踪,基于电警式卡口产生的逐秒过车记录数据建立了车辆排放轨迹计算方法,通过提取动态轨迹中的运行参数及机动车保有量数据库中的技术参数,并结合排放模型计算了2018年5月10日~6月9日安徽宣城市中心城区123条路段上共133,906辆车的44,672,343条轨迹的排放数据.研究结果显示,出租车是CO的重要排放来源且交通兴趣点附近路段排放强度较高;公交车和重型货车是NO_x的重要排放来源,公交车工作日NO_x排放总量达1.3kg,约为重型货车的7.5倍,且路线固定、排放分布随发车班次周期循环;轻型货车排放路线多围绕货运需求且多为昼间行驶,而重型货车多选择凌晨出行;通勤类私家车工作日昼出夜归,路线固定且往返过程各污染物排放量均较稳定.对于全路网,CO、VOCs的高排放强度区域多集中于中心路网,NO_x、PM则多分布于外围路网.     

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。     

上海市能源消费CO2排放清单与碳流通图

基于上海市能源统计数据,参照IPCC(2006)方法,测算了上海市能源CO2排放清单,并绘制了2007年上海市碳流通图.结果表明,上海市能源相关的CO2排放总量从1995年的1.10亿t增长到2007年的2.01亿t,期间年均增长率为5.0%.其中“交通”对应的CO2排放量增长最为迅速,年均增长率达15.1%;而“热电厂”的CO2排放量增幅逐渐变缓,其原因为近年上海市外来电力比重增大.2007年“热电厂”、“工业与建筑业”、“交通”、“商业”、“居民生活”与“农业”各部分CO2排放分担率分别为35.4%、34.4%、23.8%、4.0%、2.0%、0.4%.由2007年上海市碳流通图可见,15.6%的煤炭直接由终端使用,这不利于能源效率的提高与污染物的减排;成品油存在较多的交叉流通,若能够减少不必要的流通,不但能够缓解成品油的运输,还能够减少其在转运过程中的输配损失.     

城市汽车年检碳排放数据挖掘及其应用研究

基于城市汽车年检中CO₂的过程动态检测数据,对小型汽油客车CO₂的排放因子和排放水平信息进行了挖掘,并与文献研究结果进行了对比.结果表明,从城市汽车年检数据中挖掘的CO₂排放结果可以作为研究城市机动车碳排放的重要参考依据;合理有效地利用汽车年检数据可以为城市车辆尾气排放的精准分级管控、城市交通运输碳排放达峰的量化分析,以及城市交通源的污染物和CO₂协同减排提供重要的数据支撑;从国Ⅰ到国Ⅴ不同排放阶段汽油车的常规污染物CO、NO_x和HC的排放水平下降非常明显,而对应的CO₂排放水平差异不大;CO₂排放因子随累计行驶里程、车龄、基准质量和排量的变化关系反映出,如果需要削减城市汽车碳排放水平,应鼓励使用基准质量小或者排量小的车辆,淘汰高油耗高排放的老旧车辆,鼓励公共绿色出行而降低单车活动水平,增加纯电动车辆优化车队能源结构.     

基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单研究——以厦门市海沧区为例

道路机动车尾气排放是造成城市近地面空气污染的主要原因之一,建立基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单对改善中观尺度的城市空气质量具有重要辅助作用.本文以厦门市海沧区为例,基于城市功能区划分方法,结合各功能区内监测道路的机动车通行量实测数据,建立道路机动车大气污染物排放清单,并分析各功能区道路机动车大气污染物排放特征.结果发现,海沧区道路机动车尾气排放物中CO的排放贡献率最高,工业区和居住区的道路机动车大气污染物排放量对海沧区的空气污染贡献率最大,海沧区夜间大气污染物的主要排放源来自于工业区道路机动车大气污染物排放;生态服务区及公共管理与公共服务区的道路机动车排放特征受相邻工业区机动车大气污染物排放的影响较为显著.研究表明:城市功能区分布欠合理是导致道路机动车大气污染物高排放量的重要原因之一;基于城市功能区划分构建道路机动车大气污染物排放清单的研究方法,不仅可为中观尺度下的城市大气污染排放情况提供有效的调查途径,而且能为城市功能格局的合理规划提供重要的理论依据.     

人口迁移视角下城镇化对典型领域碳排放驱动效应研究——以辽宁省为例

城镇化的快速发展为我国带来了日新月异的变化,但城镇化进程中伴随着能源消费快速增长,使我国面临能源供应、节能减排等方面更加严峻的挑战.现有研究主要是从宏观角度研究城镇化对能源消费及碳排放的影响,较少探究人口从农村向城镇迁移过程中对典型领域产生的驱动效应.基于此,本研究以辽宁省为例,应用弹性系数模型,选取居民消费、住宅建筑、道路交通3个典型领域探讨城镇化对碳排放的驱动效应,并提出针对性的碳减排政策.结果表明,2006—2015年,城镇化对居民生活直接消费碳排放的驱动效应最为显著,弹性系数为9.91;对居民生活间接消费碳排放和道路交通领域的驱动效应次之,弹性系数分别为6.94和5.38;对住宅建筑等驱动效应最弱,弹性系数为2.71.研究表明,城乡生活方式差异导致居民直接生活消费碳排放显著增加,相较而言,城乡产品市场差异较小;辽宁省现阶段城镇住宅建筑存量与城镇新增人口的需求基本匹配,但人口城镇化带来的城市边界外扩、人口密度提高,导致道路交通碳排放增长.     

河南省2016~2019年机动车大气污染物排放清单及特征

基于城市机动车保有量和高速公路交通流量,结合行驶里程和VOCs源谱,采用排放因子法建立了河南省2016~2019年城市和2016年高速公路机动车高分辨率大气污染物排放清单.结果表明,2016年小型客车和普通摩托车等汽油车是CO、VOCs和NH₃的主要贡献源,SO₂、NO_x和PM主要来自重型和轻型柴油货车,国1、国3和国4标准车对污染物排放贡献突出,郑州、周口和南阳的排放量较大;高速公路8~10月的车流量较高,11月最低,城市主干道周变化和日变化分别呈现出明显的周末效应和双峰特征;排放高值区集中在交通网密集、交通流量大的城市中心及市区附近向外辐射的道路上,连霍高速和京港澳高速是高排放道路;轻型汽油车对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大,乙烯和丙烯等5个物种对VOCs排放量和OFP贡献均较大;2016~2019年机动车保有量年均增长率为5.7%;与2016年相比,2019年VOCs排放增加2.8%,SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、CO和NO_x的降幅分别为76.3%、51.7%、50.3%、43.1%、16.7%和5.9%;2019年各污染物在控制政策下的实际排放量相对基准情景的减排比例在15.6%~82.4%之间.     

汽油加生物添加剂对发动机废气排放的影响研究

通过发动机的台架试验,系统研究了将一种热带植物提取物作为添加剂加入到不同成分的汽油中对汽油机废气排放特性的影响．结果表明：对于93^#高清洁汽油和93^#成分汽油,除了未燃碳氢(HC)略有上升外,其他排放物如氮氧化物NOx、一氧化碳等有所减少,CO2排放有明显的改善．对于乙醇汽油,则HC和CO2略有上升．     

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.     

杭州市道路空气中挥发性有机物及其大气化学反应活性研究

研究了夏季杭州市主要类型道路（隧道、快速道路、主干道和支路）空气中挥发性有机物的污染特征,以及2010年11月—2011年7月间快速道路空气中VOC的季节变化规律.分析结果表明,杭州市道路空气中VOC浓度显著大于风景区内VOC浓度,隧道浓度最高（828.4μg·m-3）,其它道路空气中VOC浓度随着车流量减少而降低.源解析结果发现道路空气中VOC的主要贡献者为机动车排放,但同时也受到溶剂挥发、煤或生物质燃烧的影响,风景区内VOC则受煤或生物质燃料燃烧的影响更大.快速道路空气中VOC浓度和反应活性由机动车排放、植物排放和气象条件共同决定,呈现夏〉秋〉冬〉春的季节变化特征.机动车排放的烯烃和芳香烃是道路空气中主导的活性VOC物种,说明机动车排放是杭州市大气反应活性的最大贡献者.此外,在夏、秋季节,植被排放的异戊二烯显著的增强了道路空气中VOC的反应活性.     

2015年阅兵限行减排措施对北京市环境空气PM2.5中生物质燃烧排放有机物的影响

为了考察中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年（大阅兵）北京及其周边地区施行的机动车单双号限行措施和工厂的限排减排措施对北京市环境空气中ρ（PM_2.5）、生物质燃烧排放的有机化合物（包括左旋葡聚糖、甾醇类和多环芳烃类化合物）分布状况的影响以及生物质燃烧潜在的风险评估,采集了2015年8月10日-9月1日环境空气PM_2.5样品,采用快速溶剂萃取仪提取目标化合物并用气相色谱质谱仪进行分析.结果表明:2015年8月10日-9月1日,减排措施使城市点和交通点位的ρ（PM_2.5）分别降低了23%和25%,减排加限行措施使得城市点、交通点和传输点3个点位的ρ（PM_2.5）分别降低了44%、45%和66%.控制措施使3个点位的ρ（左旋葡聚糖）降低了92.4%~96.1%,减排措施起了关键作用;但对β-谷甾醇（生物质燃烧的另一个重要示踪物）和餐饮源的典型示踪物--胆固醇却几乎没有影响;生物质的不完全燃烧能够产生大量的PAHs类化合物,采样期间控制措施对3个点位PAHs的排放抑制作用有限,在城市点位中以左旋葡聚糖为示踪物的生物质在燃烧过程中比其他2个点位可排放更多的PAHs类化合物,表明城市点位的风险高于其他2个点位.研究显示,研究不同时期生物质燃烧排放的化合物种类及其质量浓度的变化,以及对于生物质燃烧所带来的风险进行评估,对于制订合理的控制措施、保护空气质量和人类健康具有重要的意义.