长三角地区城市居民出行交通碳排放特征与影响机理

随着能源问题及全球变化关注,城市居民出行交通碳排放研究已成为多学科关注焦点。选择南京、宁波和常州作为长三角典型城市,基于典型居住小区问卷调查获取第一手的城市居民出行基础数据,估算与分析城市居民出行碳排放特征及影响机理。结果表明：长三角2010年城市居民人均出行交通碳排放约1 1219 kg CO2/人,日常通勤和远距离出行碳排放量之比为75[DK]∶25;城市居民日常通勤交通碳排放的主要影响因子为交通方式、出行距离、家庭年收入、年龄和性别;远距离出行交通碳排放的主要影响因子为出行距离、交通方式和家庭年收入。建议采用差别化的行政干预和经济杠杆有效调控家庭小汽车保有量增长速度,鼓励小排量汽车和清洁能源汽车消费,兼顾汽车产业发展、家庭小汽车刚性需求与节能减排需求之间的博弈平衡;优化城市功能格局,大力发展公共交通网络;加强节能减排与低碳意识宣传,鼓励与引导公共交通出行     

中国北方农牧区生存性碳排放特征与实证

以中国北方农牧区的内蒙古通辽地区为例,结合实地问卷调查,研究农牧民家庭生存性碳排放特征。研究提出了农牧民家庭生存碳排放评估指标体系,其中能源产品和非能源产品成为农牧民家庭生存性碳排放的两大来源。计算了农牧民人均能源消费碳排放量及食物消费碳排放量。研究结果表明:在能源方面,农牧民家庭生存性碳排放构成呈能源消费主导型,2008年,该区人均生存性碳排放总量为1 040.36 kg,其中矿物燃料、用电消费碳排放分别占总生存性碳排放的45.53%和30%;受传统生活方式影响,家庭用能结构粗放,以矿物化石能及一次生物质能为主,电能使用比例相对较低。在食物方面,农牧民家庭食物消费结构渐趋低碳化,2008年和2009年人均食物消费总碳排放量分别为78.42 kg和76.67 kg,以粮食消费占主导,占总消费量的60%;2009年与2008年比较,含碳量较高的粮食和食用油消费分别降低4%和3.8%。该区农牧民人均食物消费碳排放量只是美国的39.2%,英国的49.6%,日本的72%,属基本生存线碳排放。     

广州居住区碳排放特征及对低碳社区的启示

城市统计年鉴数据具有指标不全、笼统失真和信息滞后等缺点,论文通过抽样入户调查和单位访谈,获取广州33个典型居住区、2 045个家庭、5 188个人口的第一手数据,定量分析广州居住区碳排放,具有以下特征:①人均总碳排放量为3 289.00 kg/(年·人)。家庭碳排放结构比大约为能源:物质:交通=6:2:2。其中,电耗碳排放比例最大,其次是交通和食物。②广州居住区碳排放数量和结构在不同住区、不同面积、不同收入群体之间均存在显著差异,主要体现在能源和交通碳排放上,表明居住区碳排放与住房面积、住区类型、区位和收入显著相关。研究结果能够为居住区低碳规划设计和城市低碳管理提供具体目标方向和指标量化依据,有利于制定有针对性的碳减排策略。     

上海家庭出行碳排放基本特征、空间模式及影响因素研究

伴随着人口、私家车等不断增长,中国大城市家庭出行碳排放在逐年增长,因此,如何降低出行碳排放成为低碳城市建设一项重要议题。本论文利用1 054份上海家庭碳排放的问卷调查结果,结合上海人口普查、经济普查等相关经济社会数据,分析了上海家庭出行的行为模式、家庭碳排放的基本特征、空间模式和影响因素等相关问题。研究发现,上海家庭出行模式呈现居住区位、住房类型和收入水平等差异。上海家庭通勤时间和通勤距离呈现倒"U"型曲线,即从市中心向外,呈现由低到高再低的格局。上海家庭出行碳排放呈现出类似出行模式的倒"U"型曲线,中心城区和远郊区为低碳区,高碳区呈环状分布于近郊区。家庭出行碳排放呈现高值聚集现象。家庭出行碳排放冷点区域十分显著,呈环状出现在中环线附近;热点区域主要位于浦东新区,同时嘉定安亭片区出现几个零散的热点。从计量模型中可知,上海市家庭出行碳排放的主要影响因素是是否有汽车和住房的形式。调查显示,等车时间过长、换乘不方便、速度太慢、拥挤、价格不合理和车站距离太远是不少居民不选择公共交通出行的原因。当前,上海居住开始郊区化,但就业、医疗、教育等资源仍然集中于中心城区,造成了资源配置与居住空间的不匹配,形成了高的出行时间和距离以及出行的高碳排放。未来上海市应重点疏解核心、边缘城区优质教育、医疗资源,在新城高标准配置优质公共资源,形成多中心、多节点的空间模式;应鼓励发展城市公共交通、快速轨道交通等低碳交通体系;在完善市内轨道交通的同时,应加大中心城区轨道交通向郊区延伸;应加强地铁站点与公共汽车的顺畅换乘,等等。     

特大型城市客运交通碳排放与减排对策研究

本文基于对现有城市交通碳排放测算方法的比较分析,以上海市为例,采用IPCC"自下而上"法对特大型城市客运交通CO2排放进行了测算,结果显示:轨道交通是碳排放效率最高的客运方式,出租车最低;客运交通CO2排放总量增长迅速,且碳源结构发生了较大变化;近年客运交通CO2排放增量主要来自私人载客汽车,同时公务交通在客运交通碳排放中始终占较大比重。由此本文认为,控制客运交通碳排放的关键在于对以私人载客汽车和单位载客汽车为主的个体交通的管理和控制,形成以公共交通为主的交通结构。在此基础上,为了将控制碳排放纳入到城市交通政策目标中去,本文就主要城市交通政策对客运交通碳排放产生的影响进行了深入分析,并得出结论:以往的交通供给、需求管理政策对于抑制客运交通碳排放增长的作用有限;而就目前城市空间发展政策的实施效果而言,也不利于降低居民出行的碳排放水平。文章最后分别从交通供给、需求管理以及城市空间角度给出了控制客运交通碳排放的对策。     

成都市公众典型生活方式分析及碳排放研究

本研究通过问卷调查,建立排放因子模型,数据统计分析等手段量化成都市居民的生活方式及其碳排放。结果表明,成都市居民每天在直接能源消耗和交通出行方面的碳排放为25.08Kg。其中,水、电、气等为主要贡献者;在交通方式中,私家车和飞机的使用贡献更多的碳排放;少数人(36%)的高碳生活贡献了大多数(71%)的碳排放。这意味着如何引导和改变高碳生活成为从生活方式方面进行节能减排的关键。研究结果有助于公众结合具体实际,倡导低排放、可持续的低碳生活方式。     

北京市终端能源消费碳排量研究

本研究通过分析北京市1990-2012年间终端能源消费总量以及主要能源的消费量,研究了北京市终端能源消费结构特征以及终端能源消费的直接碳排放量的变化。结果表明,在所研究的时间段内,北京市能源消费总量增加了1.65倍,占据北京市能源消费结构中比重较大的煤炭消费量占总能源消费量的比例呈逐年下降的趋势,而油类、天然气和电力消费量所占比例呈不断增加的趋势。北京市单位GDP碳排放量、单位能耗的碳排放量及人均碳排放量都呈下降之势,碳排放总量在1990-2007年间逐年增长,在2008-2012年间逐年下降,总体上增加了20.3%。通过对煤炭消费比例和碳排量的相关性分析发现,煤炭消费比例减少,单位能耗碳排放量就随之减少。     

基于职居分离调整的北京市交通碳减排潜力研究

城市就业—居住空间关系是城市空间布局的重要依据,而城市职居分离现象势必会进一步加重城市就业地与居住地的布局失衡,导致城市将长期面临交通拥堵、空气污染等一系列问题的困扰。在构建低碳城市及相关政策的制定过程中,追求减少对小汽车依赖,增加城市公共交通的吸引力和改善生活品质,城市职居关系调整是当中不可忽视的问题,甚至是策略。本文通过详细调查北京市人口/经济普查、交通出行调查等基础资料,利用就业—居住比(J/R)和通勤时间/距离为测定指标对北京市职居关系现状进行分析,并采用自下而上方法对城市交通出行碳排放进行核算,考虑交通出行对碳排放的影响设计了两种交通碳减排情景:"基准情景"、"职居关系调整情景"。结果表明:近年北京市职居关系失衡状况有所加剧,六环内多数地区因无法提供足够的居住地而导致职居关系失衡。北京市交通出行碳排放量巨大且增长迅速,年碳排放量从2005年的599.15万t增长到2014年的1 065.49万t,年均增长6.6%,且随着居民通勤出行需求的增加通勤出行碳排放量占交通出行的比例呈不断上升趋势,从2005年的36.85%增长到2014年的50.09%,年均增长3.5%,其中小汽车是北京交通出行碳排放产生的主要来源。相比基准情景,在职居关系调整情景下北京市交通出行年碳排放总量将大量减少,2020年和2030年将分别减少184.42万t、520.42万t,减少幅度分别为15.91%、37.21%,碳减排效果明显。同时若以2014年为起点,基于职居关系调整情景下,2020年的交通出行碳减排潜力为553.26万t,到2030年达到3 524.22万t,碳减排的潜力巨大。     

中国旅游业碳排放计量框架构建与实证研究

按照旅游业"碳减排"的"测定-减排-补偿"三步走的逻辑主线,旅游业碳排放的计量是旅游业节能减排的第一步,也是关键一步。本文以生命周期评价理论和投入产出分析方法为基础,结合国民经济核算体系、旅游卫星账户、环境经济综合账户等经济与环境计量技术,构建"自上而下"的旅游业碳排放计量方法体系,并实证计量了2007年中国旅游业碳排放量。研究发现,2007年中国旅游业碳排放总量为169.78×106t,占中国所有产业碳排放总量的2.71%,占中国碳排放总量(包含生活消费碳排放)的2.44%。其中,旅游业直接碳排放为73.56×106t,分别为交通50.14×106t,游览1.33×106t,住宿4.19×106t,餐饮4.73×106t,商品销售8.14×106t,娱乐0.67×106t,邮电通讯0.45×106t,其他服务3.90×106t。旅游业间接碳排放为96.23×106t,主要贡献国民经济部门为炼焦、煤气及石油加工业、交通运输及仓储业、机器设备制造业、食品制造及烟草加工业等,占总贡献率的57%。     

长江经济带交通能源碳排放脱钩效应及驱动因素研究

为推进长江经济带交通运输业的绿色转型,实现交通运输业发展与碳减排的协调共进,将Tapio脱钩模型和LMDI因素分解法相结合,分析了长江经济带2004～2018年交通运输业经济发展与交通能源碳排放之间的脱钩情况以及脱钩的驱动因素。结果表明：(1) 2004～2018年,长江经济带交通碳排放总量与人均碳排放量均呈上升趋势,石油类能源消费碳排放占交通碳排放总量的比例高达95.51%;(2)长江经济带交通碳排放脱钩以“弱脱钩”为主,部分年份出现“连接增长”和“扩张负脱钩”,脱钩状态稳定性不高,长江经济带交通业经济发展整体上仍未摆脱对交通能源碳排放的依赖;(3)交通行业规模、经济增长和人口规模对长江经济带交通能源碳排放脱钩起抑制作用,交通能源强度与能源结构对交通碳排放脱钩起促进作用,其中经济增长效应是阻碍交通能源碳排放脱钩的主要因素,能源强度效应是促进交通能源碳排放脱钩的主要因素。基于此,提出推进经济结构调整、优化交通能源消耗结构、推动科技创新以及加强交通需求管理等相关建议。