城市铁路交通枢纽地区整体碳排放量化研究——以武昌火车站交通枢纽区为例

毛骏亚 | Mao Junya周思月 | Zhou Siyue季群峰 | Ji Qunfeng李传成 | Li Chuancheng

1 研究背景

城市铁路交通枢纽地区承载了居民日常生活和出行活动，其特征表现为人口集中、土地开发强度大、建筑密度高、功能混合、交通种类多、交通流量大，是典型的城市碳排放密集区。区内能源消耗集中，对城市整体能耗负效应明显。以典型城市铁路交通枢纽地区为对象进行碳排放的量化研究,不仅可以直观反映城市能耗主体的碳排放水平和特征，也能为城市制定减排策略提供依据，对我国城市低碳建设具有现实意义。

在我国高速铁路及城市轨道交通快速发展的时代背景下，铁路综合交通枢纽已经成为城市及城市圈功能复合的重要节点。城市核心地段的铁路交通枢纽区域不仅具有较高的城市职能等级，承担着高强度的生产活动，同时又有别于一般城市密集区，还承担着很高的交通负荷。

目前关于一般城市街区能耗及碳排放相关的既有研究指出，建筑碳排放高于交通碳排放[1]，但尚未有对铁路枢纽型城市密集街区这一特殊地段碳排放比例变化和整体碳排放结构特征的研究，本文引入国外碳排放软件模拟方法试图揭示其中关键问题。

2 建筑及交通碳排放相关研究

目前，我国现有的建筑—交通整体能耗及碳排放研究仍集中于整体城市层面且以居住区为研究对象居多。霍燚等人[2]认为城市配套公共服务设施的合理的空间布局有利于

降低交通需求从而达到减少碳排放的目的；张锋钢[3]、黄经南[4]、朱雪梅[5]等分别以上海、武汉、广州为对象，研究了城市居住区碳排放整体结构并分析其与土地混合度、日常出行、生活消费等因素的相关性。可知城市生产生活的碳排放与土地利用、交通出行之间存在关联，揭示其内在机制是目前碳排放研究的难点：赵鹏军[6]通过建立土地—交通—环境的综合碳排放模型初步得出城市能耗关联因子。张宇[7]亦提出了目前可应用于指导国内城市规划的交通—土地碳排放模型，可作为碳排放研究的基础。

就既有研究看，针对城市交通枢纽站点周边区域的碳排放或能耗研究尚缺失，主要与相关区域的建筑—交通—环境碳排放结构复杂、基础数据不透明、采集难度大有关。

3 研究方法

城市铁路交通枢纽地区的碳排放由建筑、交通及其他三方面构成，相关研究表明建筑碳排放及交通碳排放是城市碳排放的主体。因此，本文仅围绕建筑运行维护碳排放及交通出行碳排放建构二氧化碳排放的量化计算方法（图1）。建筑碳排放量化引入计算机模拟软件HTB2及插件VirVil SketchUp-HTB2（以下简称VirVil）作为能耗模拟工具，对建筑运行维护中的采暖、制冷、热水、照明、通风及其他电器六大设备系统产生的直接碳排放进行量化[8]；交通碳排放量化采用自下而上的量化策略，即先采集区内各种交通实际交通量数据，然后以百公里油耗数据进行碳排放折算。计算中划分为城市道路机动车及车站内部集散交通两大部分进行。

图1 城市铁路交通枢纽地区整体碳排放结构图

3.1 建筑碳排放量化方法

建筑碳排放模型的建立主要基于SketchUp、HTB2及VirVil插件。其中，SketchUp主要用于基础建模，HTB2用于模型的能耗计算，并以VirVil作为两个核心软件的对接平台。采用软件HTB2进行建筑碳排放模拟的优势在于该软件适用于地方性的气候环境及建设条件，并考虑到建筑与建筑、建筑与环境之间的相互影响，能够完成不同尺度的建筑整体热工环境的动态模拟。由于HTB2在非3D建模环境较难描述建筑与周边环境之间的联系，因此引入SketchUp的3D建模系统，并采用插件VirVil进行对接[9]。

3.2 交通碳排放量化方法

交通碳排放量化计算主要基于百公里油耗法，为交通工具的具体能耗、行车公里数VKT（Vehicle Kilometers Travelled）和所耗能源物质的二氧化碳排放因子相乘所得值。VKT值按单耗叠加法进行推算[10]。机动车碳排放系数计算中的能源平均地位发热量和折标煤系数按照《综合能耗计算通则》取值[10]。

CEK—机动车运营期间二氧化碳排放总量；

CEK—k类公共交通车辆运营期间二氧化碳排量；

N：运营天数；

FK：k类公共交通车辆的日交通总量；

SK：k类交通方式对应的交通分摊率值；

Li：i段道路的道路长度；

Gk：k类公共交通车辆的百公里油耗值；

Dk：燃料密度；

Ek：燃料对应的二氧化碳排放因子

Dk：燃料密度。

4 案例研究

4.1 研究范围

数据采集以2019年为基准年，研究范围选取以武汉市武昌站为中心半径1km范围内由城市主干道围合而成的区域。实地考察发现，该区域内的常住居民生产生活行为受武昌站影响明显，定为铁路枢纽“影响区”，作为碳排放模拟计算范围，面积为1.92km2。另将武昌站站房、周边交通枢纽设施及配套设施划为“核心区”（图2），其内建筑包含交通、商业、办公等功能，碳排放模拟过程中发现，“核心区”内部的交通组织和交通量与外部城市交通差异明显，是铁路交通枢纽区碳排放差异化的重要因素。

图2 武昌站枢纽区研究范围及交通观测点示意图

4.2 现状调查

（1）建筑信息调查

建筑碳排放模拟软件HTB2为了提高模拟的真实性和准确性增加了建筑信息的种类，包括气候条件、地理条件、建筑运行维护情况、建筑材料构造和建筑内部得热等参数。以城市道路为边界，将研究地块划分为10个区域进行参数统计（图3）。统计表明，地块内主要建筑类型包含居住、商业、办公、教育、酒店、交通（图4），建筑质量信息依据建成年限划分为20世纪八、九十年代建成建筑及本世纪建成建筑两大类（表1）。其中C地块为武昌火车站及站前广场所在地块，紧邻的B1、B2、D1、D2地块主要以火车站配套的商业、办公、酒店及交通（长途汽车站）等公共建筑为主；A、E1、E2、F1、F2地块则主要以居住建筑为主，办公、商业、教育、酒店等公共配套建筑为辅。其中，铁路西侧A、B1、D1地块功能布局主要满足车站交通换乘及配套服务需求，服务指向性对外。铁路东侧B2、D2、E1、E2、F1、F2地块主要为铁路职工的居住及办公用地，涵盖中小学、医院、菜市场等生活配套设施，服务指向性对内。

表1 武昌站枢纽区典型建筑能耗特征统计

图3 武昌站枢纽区地块划分示意图

图4 武昌站枢纽区建筑功能划分示意图

（2）道路交通信息采集

根据道路等级划分，研究范围内的道路网由四条城市主干道（中山路、雄楚大道、紫阳东路、首义路）及五条次干路和支路（东安路、静安路、南安街、福安街、北安街）构成（图5）。交通量统计结果显示城市主干道交通量大于城市次干道及支路，其中中山路的交通量最大，原因是其为武汉市二环线路段，承担了大量过境交通（图6）。另外，核心区的交通量主要由到离站机动车及公交枢纽站内机动车构成。信息采集过程中根据交通工具类型分别统计，初步得到交通流量构成结构（图7）。

图5 站区道路结构及等级划分

图6 站区道路日流量统计示意图

图7 武昌站枢纽区内各类交通工具日流量统计

4.3 数据输入及来源

（1）建筑部分

首先，结合现场调查统计数据通过SketchUp对研究范围内的现状建筑进行模型还原。其次，简化模型，排除临时建筑，提取研究范围内的交通建筑、办公楼、商业建筑、酒店和居住建筑共5类主要建筑作为研究对象。模型导入HTB2后根据实际情况输入气候条件、建成环境、建筑能耗需求、建筑材料构造和建筑内部得热5个参数数据（表2）。

表2 建筑碳排放模拟参数设置表

（2）交通部分

我国现有的机动车排放控制标准与欧洲制定的机动车排放控制标准兼容，故参照欧洲机动车划分标准将机动车类型大致划分为9类——公共汽车、出租车、19座以上大型客车、19座以下中型客车、小型客车（含私家车）、电瓶车、重型货车（载重14t以上）、中型货车（载重7～14t）、小型货车（2～7t）。交通量及车辆信息数据主要通过实地观测和影像记录的方式获取，在工作日（2019—09—14至2019—09—18）采用摄像机对研究范围内的7个观测点（图2）道路断面不同类型双向车流进行每小时15分钟频率的视频拍摄，以此估算每小时的车流量并统计车辆信息，进而推算出全年的交通数据和模拟参数。核心区内私家车和公交车流量数据通过车站停车管理办公室和公交汽车调度室获取并推算。

5 碳排放量化结果分析

总体碳排放模拟结果显示（图8），交通碳排放量占总量的28.4%，占比较一般城市区域高，但建筑碳排放依然占据主要，比例为71.5%。其中，居住建筑是武昌站枢纽区最主要的碳排放源（总占比24%，建筑占比33.6%），其次为商业建筑（总占比19.7%，建筑占比27.5%）。交通建筑碳排放占比同样较高，占总碳排放的15.3%，占建筑碳排放的21.4%。交通碳排放中私家车仍是最主要碳排放来源，其次为出租车及公交车。

图8 武昌站站区建筑和机动车交通碳排放结构比例图

5.1 建筑碳排放模拟结果

研究范围内建筑能耗终端类型主要包括油、电、天然气、煤4类。因各类型建筑设备差异导致的能耗类型及构成比例的差异较大，为简化计算，软件模拟输出的建筑能耗值为统一转换为电能再折算二氧化碳排放量得到。折算因子参考《2014年中国区域电网基准线排放因子》[10]。模拟得出的武昌站枢纽区内各类型建筑年总体能耗及单位面积平均能耗。

数据表明，武昌站枢纽区内居住建筑的年总体能耗占比最大，与其总建筑面积最大相关联（图9）。而单位面积能耗中，交通建筑的单位面积排放量最大，其次为商业、酒店、办公，居住建筑为最小（图10）。

图9 武昌站站区各类建筑年总体能耗构成图

图10 武昌站站区各类建筑单位面积能耗构成图

模拟结果亦显示夏季制冷产生的碳排放在建筑总体及单位面积碳排放均占比最大，其次为热水产生碳排放。而冬季采暖需求总体较低，以居住建筑及办公建筑相对较高。

为了验证模拟结果的合理性，将软件模拟结果与余意（2014）[11]对武汉市各类型建筑的能耗定额研究数据进行比对，将武昌站站房建筑碳排放模拟结果与李立清（2010）[12]对长沙火车站的年总体碳排放均值进行比对。模拟结果与文献参考值、实际值基本相似，说明此次引入HTB2软件及插件VirVil的模拟方法对研究范围内的建筑碳排放模拟计算具有良好的再现性（表3）。

表3 建筑碳排放模拟数据对比定额研究数据

5.2 交通碳排放计算结果

模拟得出研究范围内年交通碳排放总量约为54050t。由各道路碳排放模拟结果可知，主要道路日碳排放量及年碳排放量与道路等级、车流量基本对应，碳排放量最多的道路依次为中山路、雄楚大道、紫阳路、首义路，均为主干道。机动车碳排放集中时段为6:00—21：00，其中中山路、雄楚大道碳排放量在6：00—9：00以及15：00—18：00增加明显，呈现显著的通勤特征。中山路作为城市主干道，碳排放量占比最大（48%）（图11）。

图11 武昌站站区城市交通碳排放时空分布图

武昌站核心区内部的交通客流对应产生的年交通碳排放量经推算约为1350t，包含武昌站及周边长途汽车站、公交车站以及私家车停车场，其中由武昌站产生的碳排放量占比67.4%，四车占比分别为长途汽车11%、公交车31%、出租车34%和私家车24%。全区域交通碳排放模拟中，碳排放产值最高为私家车，占比52%，之后依次为公交车、出租车、大型客车、中型货车、电瓶车、大型货车、小型货车及中型客车（图12）。对比2013年中国OECD武汉路面交通平均碳排放数据[13]，本次交通碳排放模拟结果具有良好的再现性。

图12 武昌站站区机动车停车场分布及规模调查

结语

武昌站站区作为典型的城市铁路交通枢纽地区，建设强度适中、交通类型多样，结构完整。整体看，由建筑产生的碳排放仍占整体碳排放的主要部分，且以居住建筑中的制冷耗能为最主要碳排放来源。交通建筑、商业建筑、酒店则呈现出夏季制冷需求大，冬季采暖需求低的特征。机动车及非机动车产生的碳排放是研究城市交通密集地区碳排放不可忽视的领域，大量起讫交通、过境车辆和临时停靠交通的汇集是该区域交通碳排放占据较高比例的重要原因。

对于城市铁路交通枢纽地区，建筑仍是碳排放主体，以建筑的低碳策略引导城市减碳仍是构建可持续型城市发展模式的最有效途径之一，而建筑的减碳研究应聚焦于住宅建筑。一方面，住宅建筑的增多伴随着私家车碳排放的增加，而交通枢纽设施融合了大量公共交通，利用公共交通出行对于减碳效果明显。另一方面，将居住、办公、交通、商业进行合理的功能混合，优化建筑布局，发展交通综合体及商业综合体，有利于缩短交通出行距离，并完善步行和非机动车设施，可减少机动车使用率，从而达到减碳的目的。

资料来源：

文中图表均为作者提供。