乌市工业园区物流服务碳排放估算方法研究

宋 阳， 李 莉， 钟 莲 （新疆农业大学 机械交通学院， 新疆 乌鲁木齐830052）

SONG Yang, LI Li, ZHONG Lian (Mechinery and Traffic College, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China)

党的十八大认为生态文明建设迫在眉睫， 尤其是在清洁资源基金项目背景下， 乌鲁木齐市于2012 年11 月获批为国家第二批低碳试点城市之一， 各级政府高度重视， 严格按照《 乌鲁木齐市低碳城市试点工作实施方案》 的整体要求， 积极建立工作方案， 认真落实低碳试点工作， 全力推进重点领域低碳建设。 在众多的产业园区类型中， 工业园是乌鲁木齐重要的园区类型之一， 所以建设工业园低碳试点， 是当前推动产业低碳化发展的重中之重， 物流服务的碳排放量占工业园区碳排量总量的比重比较大， 所以估算及预测出乌市工业园区物流服务碳排放量对于推动乌市工业园低碳化发展意义重大。

1 工业园区物流服务碳排放估算

本文依据2013 年度的《 自治区统计年鉴》 、 《 自治区能源统计年鉴》 以及《 自治区物流年鉴》 等， 收集并整理了交通运输业、 邮政业以及仓储业从2000～2011 年共12 年间的能源消费量的基础数据。 根据以上基本的能源消耗数据， 利用一般碳排放估算公式， 测算出交通运输业和仓储业2000～2011 年间12 年的碳排放量， 具体结果见表1。

依据国家发改委综合运输研究所研究的数据进行研究分析， 结果显示交通运输方面能源消耗比例极大， 大约为93%， 邮政业和仓储业很少， 而在各种运输方式中工业园区物流服务消耗的能源比例又在30%左右[1]， 本文通过对收集的基础数据进行整理， 得到表1 所示的工业园区2000 年至2011 年运输业的能源消费量。

2 工业园区物流服务未来发展碳排放量预测

乌市工业园内物流服务发展水平尚不成熟， 在缺乏统一的统计标准的背景下， 乌市工业园物流发展受到诸多因素的影响， 市场变化剧烈， 因此一般的预测方法因部分数据缺失不能准确反应未来乌市工业园区内物流服务状况。 灰色预测方法能解决数据少、 信息不足等问题， 完全适用于预测未来乌市工业园物流状况。 灰色预测方法是以动态的、 连续的、 灰色的观点加工原始数据， 其预测精度非常理想[2]， 因此本文选取灰色预测方法开展工业园区物流服务碳排放变动趋势的描述。 本文选取GM （1,1）模型对乌市工业园未来5 年的物流服务活动碳排放量进行估算。 该模型常用于对时间序列的预测， 是常用的灰色预测模型之一[3]。

（1） GM （1,1）模型的建立

①根据原始数据列出原始数列， 并对原始数列累加， 进而得出累加数列， 公式如下：

②通过累加生成数列得到预测模型的白化或影子形式方程：

表1 乌鲁木齐交通运输业、 邮政业、 仓储业和园区运输能源消费量、 碳排放量数据单位： 万吨、 亿m3

式（3） 中a、b是待定系数。

③通过最小二乘法求出a,b的值：

原始数据列矩阵Yn和累加矩阵B（由累加生成数列构成） 是：

④将a,b的值代入式（3） 求解微分方程， 得GM （1,1）预测模型为：

（2） 物流碳排放估算

在选择一些原始数据用于预测的时候， 需要合理确定采用数据的数量， 这是因为如果选择的数据过多， 就会掺进一些没有价值的信息， 这会降低预测模型的精确度， 但是选取的数据如果较少的话， 却会因为信息量少使精确度预测下降， 因此为了尽可能地提高精确度， 本文进行构建预测模型时采用了乌市工业园运输业2003～2011 年的碳排放量。

①据式（1） 及式（2） 构建原始数列和生成累加数列：

②按照式（5） 、 式（6） 和式（7） 生成矩阵B和Yn

根据式（4） ， 进行矩阵运算， 求得a=-0.0734,b=37.2489

④按照式（9） 生成预测值（见表2） ；

表2 工业园区运输业2003～2019 年碳排放量预测

通过估算乌鲁木齐工业园区物流服务中运输活动近8 年的碳排放量， 分析出2012～2019 年间乌市工业园运输活动碳排放量的增长速度随着运输需求的增长， 呈现出快速上升的趋势变动， 其趋势变化如图1 所示。

3 结 论

工业园区内经济活动衍生的运输业务是工业园区物流服务主要的碳排放来源， 伴随工业园区内运输业务的增加， 乌市工业园区物流服务产生的碳排放量也呈现出逐步上升的趋势。 乌市工业园区内物流量的快速增长势必带来车辆能源消耗， CO2排放量也随之持续增长， 工业园区内的环境问题将逐步显现。 因此， 合理引导乌市工业园区物流发展模式， 提高车辆能源利用率，降低乌市工业园区内单位能耗是实现乌市工业园区低碳、 可持续发展的有效路径。

[1] 国家发展和改革委员会能源研究所课题组. 中国2050 年低碳发展之路： 能源需求暨碳排放情景分析[R]. 北京： 科学出版社， 2009.

[2] 陈波， 张英. 基于灰色模型的湖北省物流需求预测[J]. 物流工程与管理， 2011(6):24-25.

[3] 赵晓芬. 灰色系统理论概述[J]. 吉林省教育学院学报， 2011(3):152-154.