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前沿热点 | 基于LEAP的昆明市交通碳达峰和大气污染物减排协同影响研究

近年来,交通领域已成为城市CO2和大气污染物排放重要来源之一。随城市不断发展扩张,机动车保有量迅速增长导致了CO、NOx、HC、PMx等污染物急剧增加。国际能源署发布数据显示交通运输业成为全球第二大碳排放行业,碳排放量占全行业21%,预测交通运输业碳排放量到2050年将达到2010年的1.4倍[1]

昆明是我国西南重要城市,根据昆明城市交通发展年报统计数据,2019年全市机动车保有量相较于2010年增长2倍、公路、铁路客货运量年均增长超过6.5%,交通运输能源消耗不断增大,CO2及大气污染物排放对城市环境影响日益突出,需引起高度重视。虽昆明市依据规划提出《昆明市打赢蓝天保卫战三年行动实施方案》等一系列大气污染防治规划,但交通领域缺乏本地化因子,测算结果交通领域针对性较低。

 

 

01 研究方法及参数设置

 

 

1.参数设置及计算方法
 
(1)数据来源及参数设置
 

以《城市交通大气污染物与温室气体协同控制技术指南(1.0版本)》为基准,从道路、铁路及航空三个交通领域对昆明市2019年CO2及6种大气污染物(CO、NOX、PM10、PM2.5、HC、SO2)排放量进行估算。各类型交通工具数据主要来源于昆明市车辆管理所、昆明市城市交通研究所。公路各交通工具在参考《道路机动车大气污染排放清单编制指南》分类基础上,增加网约车、出租车、城市公交和渣土车等交通污染物排放较多车型(具体分类如表1所示)。机动车燃料类型分为汽油﹑柴油、混合动力、电、天然气共5类,单位里程排放根据国1-国5国标准设定不同排放量,因昆明地处高原,CO2和大气污染物排放因子还需根据国内外己有的研究成果(Hao Han,2015; 王慧慧;2016; YeWu,2016)进行校正。

 
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表1 2019年昆明市交通领域排放源统计清单
 
注:本研究对网约车、出租车进行单独分类,不包含在“小型载客汽车”中;大、中型载客汽车不包含公交车。

 

 

(2)CO2和大气污染物排放计算方法

 

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2.协同效应分析方法
 

本文采用两种方法对交通碳达峰和大气污染物减排协同进行分析。

 

协同坐标分析比较达峰协同情景与基准情景6种大气污染物减排占比与CO2减排占比(纵坐标为CO2,横坐标为大气污染物),减排量在第一象限内的具有协同效应;减排占比分析针对所执行减排措施与不执行减排措施相比,比较达峰协同情景与基准情景的CO2、污染物排放量,减排量大且占比相当的措施,协同效果好明显。

 

 

02 昆明市交通CO2和大气污染物排放现状

 

根据LEAP模型计算结果,2019年昆明市CO2排放量及排放占比如下图3、4所示。交通领域全年共排放CO21185.77万吨,其中公路排放1142.11万吨,占交通总排放的96.6%;铁路和航空排放各24.35万吨、19.31万吨,因跨市、活动量相对较低原因CO2排放较少。据《昆明环境科学研究院2015年全市碳排放研究》报告,预估2019年昆明市全行业碳排放总量约6600万吨,交通领域占全行业排放总量的17.9%。公路CO2排放中小型载客汽车排放最大,排放543.98万吨占公路总排放的47.6%,其次为重型载货汽车,排放284.13万吨占总CO2排放的25%,轻型载货汽车因保有量大排放132.71万吨CO2,其他车型因保有量或单位排放因子较小原因排放总量相对较少。

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图1 交通领域CO2排放量(单位,万吨)
 
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图2 公路各车型CO2排放量(单位,万吨)

 

 

2.昆明市公路交通大气污染物排放现状
 

2019年昆明公路交通大气污染物排放总量16.8万吨,其中CO排放11.3万吨,占排放总量的67.1%,排放贡献最大;其次NOx排放3.94万吨,占排放总量的23.43%,PM10、PM2.5以及SO2整体排放量较少。由于缺乏6种大气污染物标准等价转换值,本报告只从污染物排放量大小进行区分,未对各类型大气污染物危害值大小进行研究。

 

从车型排放量上看,小型载客汽车、重型载货汽车、轻型载货汽车和大型客车依次贡献了最多大气污染物排放。小型载客汽车因保有量巨大,是CO、HC最主要排放源;重型载货汽车国标更新慢,单位污染物排放多,是NOx、PM10、PM2.5和SO2最主要排放源。其他车型因保有量小、单位污染物排放少原因致使污染物排放较低。

 
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图3 公路交通大气污染物排放总量图
 
 
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图4 公路各车型大气污染物排放占比

 

 

03 昆明市CO2和大气污染物排放量预测

 

 

1.情景参数设置
 

为研究不同情景各交通工具CO2和大气污染物减排潜力,本研究参考《云南省绿色低碳发展规划》、《昆明市打赢蓝天保卫战三年行动实施方案》基础上,以2019年数据为基准,对2020—2035年昆明市CO2和各类型大气污染物排放进行预测。根据车辆活动水平、能源利用效率及高原本地化参数构建基准情景、节能情景、达峰协同情景和理想情景四大情景,探讨昆明市CO2及大气污染物排放关系。

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表2 昆明交通碳排放及大气污染协同减排参数设置

 

 

2.昆明市交通碳达峰预测
 

各情景CO2排放模拟结果如图5所示。基准情景下2030年出现拐点,但没有下降趋势,碳排放不能达到峰值;节能情景较基准情景增加减排措施,CO2排放变化趋势较基准情景有所降低,但依然不能达峰;达峰协同情景增加“机动车机燃料结构调整”、“提升货运能效”策略,此两项措施减排效果明显,CO2排放能够在2029年达峰,峰值1347万吨,较基准情景减排15.75%,即251.7万吨。理想情景增加汽车尾气净化、燃油低硫清洁策略,CO2排放进一步下降,可提前至2025年达峰,比达峰协同情景追加减排4%,较基准情景减排18.5%。

 

公路、铁路、航空CO2预测中,公路作为最主要排放源,2029达峰年碳排放占交通领域95.7%,占排放总量绝大部分,排放占公路领域最多前三种车型分别是小型载客汽车(54.3%)、重型载货汽车(23.0%)和轻型载货汽车(10.6%)。铁路和航空因客流增长原因碳排放持续增加,因跨区且能源清洁,排放总量较少,达峰年铁路和航空CO2排放各占交通领域的2.0%和2.2%。

 
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图5 交通能源活动碳排放趋势
 
 
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图6 达峰协同情景各交通运输CO2排放趋势
 
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图7达峰协同情景公路各车型CO2排放趋势

 

 

3.昆明市公路大气污染物排放预测
 

公路大气污染物减排结果显示,基准情景下大气污染物排放持续增长未出现拐点,节能情景、达峰协同情景污染物排放从2019年开始持续下降,2029达峰年较基准年分别减排28.5%,32.6%,措施叠加后减排效果十分明显。各车型大气污染物排放总量变化中,小型载客汽车、重型载货汽车和网约车呈先上升再下降趋势,2025年排放达到峰值分别为6.05万吨、4.11万吨和0.94万吨;轻型载货汽车污染物下降趋势明显,其余车型污染物排放从2020年开始缓慢下降。各车型减排污染物贡献上,重型载货汽车减排NOx、PM10、PM2.5和SO2污染物最多,原因是货运能效提升且城市物流货运电动化,单位污染物排放减少,达峰年较基准情景分别减排21.4%,58.8%,58.7%和5.2%;小型载客汽车减排HC、CO污染物最多,通过私家车电动化、新能源汽车推广促使减排潜力良好,达峰年较基准情景分别减排32.3%,28.5%。

 
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图8 昆明公路交通污染物排放趋势图
 

 

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图9 昆明公路各车型交通污染物排放趋势图

 

 

04 减排协同效应

 

达峰协同情景采用“机动车燃料结构调整”、“出行结构调整”、“强制淘汰老旧车”、“提升货运能效”四大措施同时减排CO2和大气污染物减,利用协同坐标分析法和减排占比分析法分别测算不同措施协同性。

 

1.协同效应坐标分析
 

协同效应坐标分析法利用二维象限坐标直观反映控制措施结果:CO2和CO、NOx和HC、PM10和PM2.5六种大气污染物减排对比,各项控制措施减排结果均在第一象限,减排措施均具有正向协同效应。单一控制措施情景下,“强制淘汰老旧车”减排污染物最多,除SO2以外,其余五种大气污染物达峰年减排均超过70%,同时减排较多CO2,协同减排效果最为显著;“机动车燃料结构调整”、“货运能效提升”、“出行结构调整”三项措施减排CO2效果优于大气减排污染物,“机动车燃料结构调整”措施减排CO2程度大于大气污染物,“货运能效提升”、“出行结构调整”减排CO2和大气污染物占比小于20%,协同效应不明显。

 
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图10 CO2与6种大气污染物减排协同坐标对比
 
 
2.减排占比协同分析
 

减排占比分析结果显示“机动车燃料结构调整” 措施减排CO2占比(9.52%)明显高于大气污染物,此项措施更有利于温室气体减排,且大气污染物减排较多且均衡,协同效果明显;“出行结构调整”措施CO2和大气污染物减排量较小(CO2=1.9%,0.04%<污染物<1.94%),且大气污染物减排不均匀,协同效果不明显。“强制淘汰老旧车”措施对大气污染物减排明显高于二氧化碳减排(PM10=43.77%,PM2.5=43.21%,HC=35.5%,CO2=3.43%),此项措施对大气污染物减排效果更优于CO2;“提高货运能效”措施减排CO2(2.15%)优于大气污染物(0.8%>污染物>0.2%),但总体减排量相对较小,协同效果不明显。

 
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图11 四大措施CO2和大气污染物减排占比分析
 
 
结语
 

基于LEAP建立了交通领域碳达峰及大气污染物协同减排模型,根据达峰协同情景四大措施预测结果:昆明市交通CO2排放2029年达峰,峰值排放CO21347万吨;达峰协同情景公路大气污染物从2020年开始持续下降,达峰年共排放交通大气污染物16万吨。协同坐标分析法表明“强制淘汰老旧车”减排污染物最多同时减排大量CO2,协同效应最为显著;减排占比分析法中“机动车燃料结构调整”措施CO2减排量最大,协同效应明显。

 

根据所预测2020年-2035年CO2和大气污染物排放量、各类型措施减排量及协同效应。昆明市交通领域实现碳达峰和大气污染物协同减排贡献措施依次是:积极调整车辆燃料结构,推广新能源车使用(a.引导私家车清洁化、电动化。b.推进城市公交电动化、清洁化c.助力出租、网约车电动化。d.鼓励中小营运货车电力出行,限制三环内大型货车通行);加大力度淘汰老旧车(摸清昆明市老旧车遗存“家底”制定中长期车辆淘汰专项整治计划,);出行结构调整(大力倡导公交出行、绿色出行)以及货运能效提升(“智慧物流”+“智慧货运”、加快油品质量升级)。引导城市交通低碳出行,建立低碳生态、能源可持续的城市发展模式,争取交通领域2029年排放达到峰值,早日完成我国在巴黎协同承诺的CO2排放在2030年左右达到峰值并争取尽早实现的目标。

 

太阳集团电子游戏历经25年,始终以“让交通与城市更美好”为使命,致力于提供先进的城市交通技术服务,成为全球领先的城市交通整体解决方案提供者。中心多年来深耕于粤港澳大湾区,专业工作上融合交通规划、交通信息模型数据分析、城市规划、景观设计等多专业技术团队,拥有丰富的城市交通规划、设计经验,构建城市交通智慧化整体解决方案,为粤港澳大湾区发展添能蓄势,让交通更便捷、城市更宜居,全面提升城市交通品质。

 

 

致谢:能源基金会为本研究提供资金支持,可持续发展合作研究所(ISC)和上海环球可持续环境能源咨询研究中心提供大量技术支持,在此表示感谢。

 

 

参考文献:

[1]丁金学. 我国交通运输业碳排放及其减排潜力分析[J]. 综合运输, 2012, 000(012):20-26.

[2]唐伟,郑思伟,何平等.基于情景分析的杭州市机动车尾气排放控制协同效应研究[J]. 环境科学学报, 2019,39(6): 2033- 2042.

[3]徐西蒙. 昆明市二氧化碳排放峰值研究[J]. 环境科学导刊, 2015, 34(004):47-52.

[4]丁辉. 城市能源系统分析模型研究[M].北京:科学出版社,2012:29

[5] Hao H ,  Geng Y ,  Li W , et al. Energy consumption and GHG emissions from China's freight transport sector: Scenarios through 2050[J]. Energy Policy, 2015, 85:94-101.

[6]Ye Wu, Shaojun Zhang Jiming Hao.On-road vehicle emissions and their control in China A review and outlook.Science of The Total Environment. 2016.

[7]邱凯,唐翀.昆明城市交通碳排放达峰前瞻性思考[J].建筑与文化,2019(11):153-154.

 

 

云南分院

撰写:邱 凯

审核:苏镜荣

审定:唐 翀

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