前沿熱點 | 基于LEAP的昆明市交通碳達峰和大氣污染物減排協同影響研究

近年來,交通領域已成為城市CO2和大氣污染物排放重要來源之一。隨城市不斷發展擴張,機動車保有量迅速增長導致了CO、NOx、HC、PMx等污染物急劇增加。國際能源署發布數據顯示交通運輸業成為全球第二大碳排放行業,碳排放量占全行業21%,預測交通運輸業碳排放量到2050年將達到2010年的1.4倍[1]。

昆明是我國西南重要城市,根據昆明城市交通發展年報統計數據,2019年全市機動車保有量相較于2010年增長2倍、公路、鐵路客貨運量年均增長超過6.5%,交通運輸能源消耗不斷增大,CO2及大氣污染物排放對城市環境影響日益突出,需引起高度重視。雖昆明市依據規劃提出《昆明市打贏藍天保衛戰三年行動實施方案》等一系列大氣污染防治規劃,但交通領域缺乏本地化因子,測算結果交通領域針對性較低。

 

 

01 研究方法及參數設置

 

 

1.參數設置及計算方法
 
(1)數據來源及參數設置
 

以《城市交通大氣污染物與溫室氣體協同控制技術指南(1.0版本)》為基準,從道路、鐵路及航空三個交通領域對昆明市2019年CO2及6種大氣污染物(CO、NOX、PM10、PM2.5、HC、SO2)排放量進行估算。各類型交通工具數據主要來源于昆明市車輛管理所、昆明市城市交通研究所。公路各交通工具在參考《道路機動車大氣污染排放清單編制指南》分類基礎上,增加網約車、出租車、城市公交和渣土車等交通污染物排放較多車型(具體分類如表1所示)。機動車燃料類型分為汽油﹑柴油、混合動力、電、天然氣共5類,單位里程排放根據國1-國5國標準設定不同排放量,因昆明地處高原,CO2和大氣污染物排放因子還需根據國內外己有的研究成果(Hao Han,2015; 王慧慧;2016; YeWu,2016)進行校正。

 
圖片
 
表1 2019年昆明市交通領域排放源統計清單
 
注:本研究對網約車、出租車進行單獨分類,不包含在“小型載客汽車”中;大、中型載客汽車不包含公交車。

 

 

(2)CO2和大氣污染物排放計算方法

 

圖片

 

2.協同效應分析方法
 

本文采用兩種方法對交通碳達峰和大氣污染物減排協同進行分析。

 

協同坐標分析比較達峰協同情景與基準情景6種大氣污染物減排占比與CO2減排占比(縱坐標為CO2,橫坐標為大氣污染物),減排量在第一象限內的具有協同效應;減排占比分析針對所執行減排措施與不執行減排措施相比,比較達峰協同情景與基準情景的CO2、污染物排放量,減排量大且占比相當的措施,協同效果好明顯。

 

 

02 昆明市交通CO2和大氣污染物排放現狀

 

根據LEAP模型計算結果,2019年昆明市CO2排放量及排放占比如下圖3、4所示。交通領域全年共排放CO21185.77萬噸,其中公路排放1142.11萬噸,占交通總排放的96.6%;鐵路和航空排放各24.35萬噸、19.31萬噸,因跨市、活動量相對較低原因CO2排放較少。據《昆明環境科學研究院2015年全市碳排放研究》報告,預估2019年昆明市全行業碳排放總量約6600萬噸,交通領域占全行業排放總量的17.9%。公路CO2排放中小型載客汽車排放最大,排放543.98萬噸占公路總排放的47.6%,其次為重型載貨汽車,排放284.13萬噸占總CO2排放的25%,輕型載貨汽車因保有量大排放132.71萬噸CO2,其他車型因保有量或單位排放因子較小原因排放總量相對較少。

圖片
 
圖1 交通領域CO2排放量(單位,萬噸)
 
圖片
 
圖2 公路各車型CO2排放量(單位,萬噸)

 

 

2.昆明市公路交通大氣污染物排放現狀
 

2019年昆明公路交通大氣污染物排放總量16.8萬噸,其中CO排放11.3萬噸,占排放總量的67.1%,排放貢獻最大;其次NOx排放3.94萬噸,占排放總量的23.43%,PM10、PM2.5以及SO2整體排放量較少。由于缺乏6種大氣污染物標準等價轉換值,本報告只從污染物排放量大小進行區分,未對各類型大氣污染物危害值大小進行研究。

 

從車型排放量上看,小型載客汽車、重型載貨汽車、輕型載貨汽車和大型客車依次貢獻了最多大氣污染物排放。小型載客汽車因保有量巨大,是CO、HC最主要排放源;重型載貨汽車國標更新慢,單位污染物排放多,是NOx、PM10、PM2.5和SO2最主要排放源。其他車型因保有量小、單位污染物排放少原因致使污染物排放較低。

 
圖片
 
圖3 公路交通大氣污染物排放總量圖
 
 
圖片
 
圖4 公路各車型大氣污染物排放占比

 

 

03 昆明市CO2和大氣污染物排放量預測

 

 

1.情景參數設置
 

為研究不同情景各交通工具CO2和大氣污染物減排潛力,本研究參考《云南省綠色低碳發展規劃》、《昆明市打贏藍天保衛戰三年行動實施方案》基礎上,以2019年數據為基準,對2020—2035年昆明市CO2和各類型大氣污染物排放進行預測。根據車輛活動水平、能源利用效率及高原本地化參數構建基準情景、節能情景、達峰協同情景和理想情景四大情景,探討昆明市CO2及大氣污染物排放關系。

圖片
 
表2 昆明交通碳排放及大氣污染協同減排參數設置

 

 

2.昆明市交通碳達峰預測
 

各情景CO2排放模擬結果如圖5所示?;鶞是榫跋?030年出現拐點,但沒有下降趨勢,碳排放不能達到峰值;節能情景較基準情景增加減排措施,CO2排放變化趨勢較基準情景有所降低,但依然不能達峰;達峰協同情景增加“機動車機燃料結構調整”、“提升貨運能效”策略,此兩項措施減排效果明顯,CO2排放能夠在2029年達峰,峰值1347萬噸,較基準情景減排15.75%,即251.7萬噸。理想情景增加汽車尾氣凈化、燃油低硫清潔策略,CO2排放進一步下降,可提前至2025年達峰,比達峰協同情景追加減排4%,較基準情景減排18.5%。

 

公路、鐵路、航空CO2預測中,公路作為最主要排放源,2029達峰年碳排放占交通領域95.7%,占排放總量絕大部分,排放占公路領域最多前三種車型分別是小型載客汽車(54.3%)、重型載貨汽車(23.0%)和輕型載貨汽車(10.6%)。鐵路和航空因客流增長原因碳排放持續增加,因跨區且能源清潔,排放總量較少,達峰年鐵路和航空CO2排放各占交通領域的2.0%和2.2%。

 
圖片
 
圖5 交通能源活動碳排放趨勢
 
 
圖片
 
圖6 達峰協同情景各交通運輸CO2排放趨勢
 
圖片
 
圖7達峰協同情景公路各車型CO2排放趨勢

 

 

3.昆明市公路大氣污染物排放預測
 

公路大氣污染物減排結果顯示,基準情景下大氣污染物排放持續增長未出現拐點,節能情景、達峰協同情景污染物排放從2019年開始持續下降,2029達峰年較基準年分別減排28.5%,32.6%,措施疊加后減排效果十分明顯。各車型大氣污染物排放總量變化中,小型載客汽車、重型載貨汽車和網約車呈先上升再下降趨勢,2025年排放達到峰值分別為6.05萬噸、4.11萬噸和0.94萬噸;輕型載貨汽車污染物下降趨勢明顯,其余車型污染物排放從2020年開始緩慢下降。各車型減排污染物貢獻上,重型載貨汽車減排NOx、PM10、PM2.5和SO2污染物最多,原因是貨運能效提升且城市物流貨運電動化,單位污染物排放減少,達峰年較基準情景分別減排21.4%,58.8%,58.7%和5.2%;小型載客汽車減排HC、CO污染物最多,通過私家車電動化、新能源汽車推廣促使減排潛力良好,達峰年較基準情景分別減排32.3%,28.5%。

 
圖片
 
圖8 昆明公路交通污染物排放趨勢圖
 

 

圖片
 
圖9 昆明公路各車型交通污染物排放趨勢圖

 

 

04 減排協同效應

 

達峰協同情景采用“機動車燃料結構調整”、“出行結構調整”、“強制淘汰老舊車”、“提升貨運能效”四大措施同時減排CO2和大氣污染物減,利用協同坐標分析法和減排占比分析法分別測算不同措施協同性。

 

1.協同效應坐標分析
 

協同效應坐標分析法利用二維象限坐標直觀反映控制措施結果:CO2和CO、NOx和HC、PM10和PM2.5六種大氣污染物減排對比,各項控制措施減排結果均在第一象限,減排措施均具有正向協同效應。單一控制措施情景下,“強制淘汰老舊車”減排污染物最多,除SO2以外,其余五種大氣污染物達峰年減排均超過70%,同時減排較多CO2,協同減排效果最為顯著;“機動車燃料結構調整”、“貨運能效提升”、“出行結構調整”三項措施減排CO2效果優于大氣減排污染物,“機動車燃料結構調整”措施減排CO2程度大于大氣污染物,“貨運能效提升”、“出行結構調整”減排CO2和大氣污染物占比小于20%,協同效應不明顯。

 
圖片
 
圖10 CO2與6種大氣污染物減排協同坐標對比
 
 
2.減排占比協同分析
 

減排占比分析結果顯示“機動車燃料結構調整” 措施減排CO2占比(9.52%)明顯高于大氣污染物,此項措施更有利于溫室氣體減排,且大氣污染物減排較多且均衡,協同效果明顯;“出行結構調整”措施CO2和大氣污染物減排量較?。–O2=1.9%,0.04%<污染物<1.94%),且大氣污染物減排不均勻,協同效果不明顯。“強制淘汰老舊車”措施對大氣污染物減排明顯高于二氧化碳減排(PM10=43.77%,PM2.5=43.21%,HC=35.5%,CO2=3.43%),此項措施對大氣污染物減排效果更優于CO2;“提高貨運能效”措施減排CO2(2.15%)優于大氣污染物(0.8%>污染物>0.2%),但總體減排量相對較小,協同效果不明顯。

 
圖片
 
圖11 四大措施CO2和大氣污染物減排占比分析
 
 
結語
 

基于LEAP建立了交通領域碳達峰及大氣污染物協同減排模型,根據達峰協同情景四大措施預測結果:昆明市交通CO2排放2029年達峰,峰值排放CO21347萬噸;達峰協同情景公路大氣污染物從2020年開始持續下降,達峰年共排放交通大氣污染物16萬噸。協同坐標分析法表明“強制淘汰老舊車”減排污染物最多同時減排大量CO2,協同效應最為顯著;減排占比分析法中“機動車燃料結構調整”措施CO2減排量最大,協同效應明顯。

 

根據所預測2020年-2035年CO2和大氣污染物排放量、各類型措施減排量及協同效應。昆明市交通領域實現碳達峰和大氣污染物協同減排貢獻措施依次是:積極調整車輛燃料結構,推廣新能源車使用(a.引導私家車清潔化、電動化。b.推進城市公交電動化、清潔化c.助力出租、網約車電動化。d.鼓勵中小營運貨車電力出行,限制三環內大型貨車通行);加大力度淘汰老舊車(摸清昆明市老舊車遺存“家底”制定中長期車輛淘汰專項整治計劃,);出行結構調整(大力倡導公交出行、綠色出行)以及貨運能效提升(“智慧物流”+“智慧貨運”、加快油品質量升級)。引導城市交通低碳出行,建立低碳生態、能源可持續的城市發展模式,爭取交通領域2029年排放達到峰值,早日完成我國在巴黎協同承諾的CO2排放在2030年左右達到峰值并爭取盡早實現的目標。

 

深城交歷經25年,始終以“讓交通與城市更美好”為使命,致力于提供先進的城市交通技術服務,成為全球領先的城市交通整體解決方案提供者。中心多年來深耕于粵港澳大灣區,專業工作上融合交通規劃、交通信息模型數據分析、城市規劃、景觀設計等多專業技術團隊,擁有豐富的城市交通規劃、設計經驗,構建城市交通智慧化整體解決方案,為粵港澳大灣區發展添能蓄勢,讓交通更便捷、城市更宜居,全面提升城市交通品質。

 

 

致謝:能源基金會為本研究提供資金支持,可持續發展合作研究所(ISC)和上海環球可持續環境能源咨詢研究中心提供大量技術支持,在此表示感謝。

 

 

參考文獻:

[1]丁金學. 我國交通運輸業碳排放及其減排潛力分析[J]. 綜合運輸, 2012, 000(012):20-26.

[2]唐偉,鄭思偉,何平等.基于情景分析的杭州市機動車尾氣排放控制協同效應研究[J]. 環境科學學報, 2019,39(6): 2033- 2042.

[3]徐西蒙. 昆明市二氧化碳排放峰值研究[J]. 環境科學導刊, 2015, 34(004):47-52.

[4]丁輝. 城市能源系統分析模型研究[M].北京:科學出版社,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]邱凱,唐翀.昆明城市交通碳排放達峰前瞻性思考[J].建筑與文化,2019(11):153-154.

 

 

云南分院

撰寫:邱 凱

審核:蘇鏡榮

審定:唐 翀

返回列表

西西人体WWW大胆高清视频,深夜a级毛片视频免费,ZOOFILIA杂交VIDEOS新侏儒,大佬怎么还不逃[穿书]