城市交通能源结构与碳达峰情景分析——以南京为例

周德群，侯文冲，浦天龙，丁 浩

（1.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211106；2.中央民族大学 民族学与社会学学院，北京 100081）

一、引言

2020年9月在气候雄心峰会上习近平宣布：中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，力争2030年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。［1］交通部门二氧化碳排放是全球碳减排的重点，根据国际能源协会（International Energy Association，IEA）的研究报告，进入21世纪以来，全球交通部门的二氧化碳排放量从2000年 的5 770Mt增 长 至2019年 的8 222Mt，占全球二氧化碳排放量的24.46%，且增长量在世界各部门中排名第二；其中，我国交通部门的二氧化碳排放量在2000—2019年，由260Mt增长至910Mt，平均增长率为每年13.0%，在各部门中排名第一。随着我国城市化的进程的加快和居民出行需求的日益提高，城市交通碳排放量逐年上升，是我国目前交通运输行业碳减排的重点研究对象［2］。不合理的城市交通能源结构是城市交通低碳发展的重要制约因素［3］，调整城市能源消耗结构，对降低城市交通碳排放增长速度，缩短交通碳达峰实现的时间具有重要意义［4］。南京市作为我国华东地区重要的交通枢纽、通讯枢纽和物流节点城市；拥有现代化的通讯体系和全方位、立体化、大运量的现代交通运输网络，明确南京市城市交通排放结构并在碳达峰的约束下对城市交通能源结构进行测量对我国实现城市交通低碳发展、实现交通运输业碳达峰目标具有重要参考和借鉴意义。

国内外学者针对二氧化碳排放与碳减排问题已经开展了丰富的研究，主要包括二氧化碳排放量核 算［5］139-144［6］［7］1154-1162、影 响 因 素 分 析［8-10］、低 碳 交 通 策略［11-12］、排放预测［13-14］、碳达峰路径探索［15］等。交通部门碳排放核算与减排策略分析是碳减排领域的重要问题之一。庄颖利用“自上而下”法和周转量法对广东交通运输业和私人交通碳排放进行了核算［7］1154-1162；张秀媛利用全生命周期法对北京市公共交通进行全生命周期的碳排放进行测算［5］139-144。交通碳达峰路径探索我国交通碳达峰目标实现的重要途径；赵子贤采用全生命周期评价方法构建基于碳减排量和碳减排率的私人电动汽车碳减排核算技术方法［16］。胡晓伟利用系统动力学构建了城市交通减排治理决策模型，并对哈尔滨城市交通碳达峰路径进行了探索［17］；黄志辉使用行驶里程法对我国道路交通行业碳排放进行核算并探讨了碳达峰情景［15］385-393；陈亮基于1990—2016年北京市交通碳排放相关数据，选择旅客周转量、城市化率等7项指标作为我国区域交通碳排放影响因素结合STIRPAT模型，建立基于支持向量回归机制的碳排放预测模型，结果表明：未来区域交通碳排放增长趋势逐渐变缓，总量将继续呈上升趋势［18］。

综上所述，目前城市交通碳排放研究主要应用“自上而下”法和周转量法，对城市交通能源消费结构与碳排放量的关系展开分析，但对城市交通结构、能源消费结构与城市交通碳达峰之间的研究略显不足。因此，本文基于“自下而上”的测算体系，提高数据粒度，对城市公共汽车、私人汽车、地铁、营运货车、出租车（含网约车）等差异化交通方式的碳排放进行核算；从城市交通结构、城市交通能源消耗结构等视角分析城市交通碳排放现状，明确城市交通二氧化碳排放增长的主要来源，分析碳达峰目标下城市交通能源结构要求和碳达峰情景，为我国城市交通碳达峰提供决策依据和参考方案。

二、城市交通碳排放测算体系

1.城市交通系统结构

为提高数据粒度并对城市交通进行分维度核算分析，本文研究范围涵盖城市道路交通和轨道交通，根据目前我国现行交通工具分类标准，将南京市城市交通系统按照使用性质、营运性质和车辆规格进行划分，如图1所示。

图1 南京城市交通系统排放源

2.城市交通碳排放系数

二氧化碳排放系数是指单位能源在燃烧或被使用过程中所含碳元素与氧元素结合产生的二氧化碳量，通常以kg为单位；IPCC假设某类型的能源二氧化碳系数可以是固定不变的。根据《省级温室气体清单编制指南》中推荐的碳氧化率，原油、柴油、煤油等能源的氧化率取值98%，LPG、天然气等能源的氧化率取值为99%，各类型能源二氧化碳排放系数见计算公式（1）：

式中：i为能源类型，EFi为i类型能源的二氧化碳排放系数，ACVi为单位能源的平均低位发热量，KJ/kg；HVCi为i能源单位热值产生的二氧化碳量，kg/TJ；FOi为i能源的碳氧化率。

3.城市交通碳排放核算模型

本文的测算内容主要包括：公交车、地铁、私家车、出租车（含网约车）、营运货车等，假设自行车和步行的CO2排放为0；由于缺乏能源消耗和机动车活动数据，营运货车选用“周转量”法进行估算，见计算公式（2）。

其中，i为交通工具消耗的能源的类型，如柴油、汽油、电力、天然气等；Fi为城市交通对i燃料的消耗量；EFi为消耗i类型燃料的CO2排放因子，kg/（kg/L/m3），Qij为消耗i类型燃料的j类交通工具的单位周转量二氧化碳排放因子。

私家车、公交车等其他交通方式选用“自下而上”法，见计算公式（3）：

i为交通工具消耗的能源的类型，如汽油、柴油、天然气、电力等；j为交通工具的类型，如出租车、公交车、地铁等；Fi，j为城市交通j类型交通工具单位时间内消耗i类型燃料的量；EFi为消耗i类型燃料的CO2排放因子，kg/（kg/L/m3），Li，j为消耗i类型燃料的j类型交通工具的单位时间行驶量。

4.城市交通碳排放预测模型

基于2006—2020年的历史数据对南京市城市交通系统CO2排放相关参数进行了预测，例如不同能源类型的机动车保有量、机动车保有量的行驶里程、营运货车的周转量等。根据二次指数平滑（Holt）模型，以2021年为预测基准年，分别对南京市城市交通系统中的交通工具的保有量、行驶里程、货运周转量等进行预测，再将预测结果代入南京市城市交通CO2排放核算模型运算，得到最终结果。其中Yt+T是指使用Holt’模型得出的第T期的预测值，Yt是指第t时期的真实值为基准值，s(1)t是一次平滑值序列，s(2)t是二次平滑值序列，at、bt为初始参数。

三、数据来源

本文主要使用并参考了南京市统计局、江苏省交通运输厅南京市交通出行网等既有统计信息和江苏省地方标准文件，并结合2006—2020年南京市公安局交通管理局存档信息，以及典型城市数据。

根据《综合能源计算通则》（GB/T 2589-2020）和《中国能源统计年鉴》以及《省级温室气体编制指南》，计算得南京市各类交通工具消耗能源的二氧化碳排放系数见表1。江苏省电网碳排放系数为0.704 kgCO2/（kW·h）［19］。

表1 南京市道路交通能源碳排放系数取值

本文通过抽样收集车型、保有数量、百公里能耗等数据对南京市微型汽油客车、微型电动客车、天然气公交车、摩托车、中型汽油货车、轻型电动货车的排放因子进行了补充。其中非营运交通工具CO2碳排放因子见表2；营运载客交通工具CO2碳排放因子见表3；营运载货交通工具单位货运周转量CO2排放因子见表4；另外，根据江苏省地方标准《城市轨道交通运营电耗计算及节能管理规范》（DB32/T 3146-2016），南京市轨道交通的能源消耗主要与地铁车辆的行驶里程、车辆类型、车站的类型以及车站的面积相关，能耗系数取值见表5。

表2 南京市非营运交通工具排放因子取值[19]

表3 南京市营运性载客交通工具排放因子取值

表4 南京市营运载货汽车单位货运周转量排放因子

表5 南京市轨道交通能源消耗系数表

通过收集整理《南京市统计年鉴》《江苏省交通年鉴》、南京市交通出行网、南京地铁官网、南京市公安局交通运输局存档信息等信息，梳理出南京市2006—2020年南京市公交车、地铁、营运货车、出租车、非营运交通工具的保有量、货运周转量、年平均行驶里程等数据；由于南京市统计局缺乏对私人机动车的年平均行驶里程的统计信息，无法直接获取，根据现有研究成果，地理位置对车辆年平均行驶里程无显著影响且不同地区的车辆的年平均行驶里程最大差异不超过1 500 km，主要与城市规模和类型相关［20］。因此本文选取上海市的机动车年平均行驶里程作为代替数据。南京市2006—2020年道路交通工具主要年份的部分活动数据见表6。

表6 南京市2006-2020年主要年份交通工具统计数据

四、南京城市交通能耗及CO2排放核算结果分析

基于上述测算模型和数据，计算得到了2006—2020年南京市城市交通CO2排放量（如图2所示）。南京城市交通CO2碳排放总量呈持续增长趋势，由2006年的181万吨增长到2020年的779万吨，增长了598万吨，年平均增长率约为13.86%。

图2 2006-2020年南京城市交通CO2排放总量

南京市营运交通CO2排放量绝对值缓慢增加但占比持续降低，非营运交通CO2排放增长迅速（如图3所示）。2006—2020年期间南京市非营运交通CO2排放量净增长574万吨，年平均增长15.5%，大大超过总排放的平均增长速度，大约是营运交通排放增长速度的6倍。由此可知，提高南京市城市公共交通出行分担率，控制非营运交通CO2排放增速，将会是南京市城市交通碳达峰的重点改进方向。

图3 南京市城市营运、非营运交通CO2排放占比

从交通结构来看，南京市城市各交通方式中私人交通排放占比最高。南京市不同交通工具CO2排放结构总体分布呈“喇叭状”（如图4所示）。私人交通年平均排放占总排放量的76.03%，2006—2020年期间呈持续增长趋势，2020年占总排放的92.13%，增长也最迅速，年平均增长20.02%，是南京市城市非营运交通CO2碳排放持续增长的主要贡献者（见表7）。

表7 2006-2020年南京市各类型城市交通方式CO2排放情况

图4 2006-2020年南京市城市交通CO2排放结构

从分能源类型来看，南京市城市交通消耗汽油引起的CO2排放量最高。2006—2020年期间，年平均排放占比71.52%，CO2排放量年平均增长12.18%，远超天然气、柴油，是南京市城市交通CO2排放增长的主要驱动能源（见表8，如图5所示）。随着公共交通电气化的迅速发展和私人机动车电气化的进步，南京市城市道路交通电力能源年排放占比自2013年起缓慢增长（如图6所示），年平均增长26.31%，年平均占比2.32%，电力能源年平均消耗占比却高达7.61%，是排放占比的328%，单位能耗排放远低于其他能源。综上所述，提高南京市城市交通能源结构中电力消耗占比，有利于降低未来南京市城市交通二氧化碳排放增长速度。

表8 2006-2020年南京市城市交通CO2排放概况

图5 2006-2020年南京市城市交通不同能源类型CO2排放结构

图6 电力能源消耗和排放占比

1.非营运交通

非营运交通是南京市城市交通CO2排放的主要组成部分，按照使用性质主要分为私人载人、私人载货和摩托车。（如图7所示）其中由于南京市营运物流发展水平趋于高质量化，货物运输的时效性、安全性得到保障且成本更低［21］，私人载货的二氧化碳排放占比持续降低，由2006年的15.59%降到2020年1.15%，私人载人贡献了私人交通的主要碳排放源，年平均排放占私人交通排放的90.43%，2020年占比达到了98.77%。通过OLS分析，南京市私家车保有量迅速增长与南京市城市交通CO2排放持续上升存在强相关关系，且增长速度大于排放增长的速度，表明机动车数量增加的同时，机动车出行频次、出行距离、出行时间等活动强度也在增加，碳排放效率较低，仍处于粗放增长阶段。

图7 南京市城市非营运交通CO2排放结构

对比南京市与世界主要发达国家百人平均机动车拥有量，南京市为31.26辆/百人，仅为美国的38.45%、日本的50.26%、澳大利亚的75.8%、法国的49.04%、德国的49.54%，仍存在很大的差距。结合各个国家的城镇化率、人均国土面积、人均停车位数量、公共交通发展状况、经济发展等因素分析，本文认为南京市机动车保有量仍有增长的潜力，私人载人交通需求的增长将是未来CO2排放增长的主要驱动力［22］；如何满足日益增长的私人载人交通需求，降低私家车的使用强度和排放强度是未来节能减排的重点。

从能源消耗结构的角度，南京市私人交通主要消耗能源为汽油、柴油、电力，其消耗结构如图8所示。2006—2020年期间，汽油和柴油几乎占据了南京市非营运交通能耗的全部，年平均增长速度分别为16%、15.2%；汽油和柴油消耗占比在较小范围内波动，汽油基本稳定在90%，上下浮动幅度低于1.2%，柴油基本稳定在10%，上下浮动幅度低于0.8%。随着2012年后南京市营运交通的迅速发展、基础设施的建设以及电动汽油的推广，非营运交通的能耗增长速度有所减缓，增速由2006—2012年期间的21%，降低到了2012—2020年的12.5%；由于燃料含碳量不同，汽油CO2排放占比较能源消耗占比略低，柴油CO2排放占比较能源消耗占比略高，差距均不超过2%；但电力排放平均占比仅为能耗平均占比的42%，且电力能源消耗量增长迅速，年平均增长245%，2012年消耗量仅为0.17万tce，期间占比最高仅为0.4%。

图8 南京市城市非营运交通能源消耗结构图

综上所述，提高南京市非营运交通电力能耗比例，降低对含碳量较高的传统化石能源的依赖可以减慢南京市CO2排放增长速度；但由于早期充电桩数量较少、群众接受程度、电动汽车技术水平等原因，使得电力能耗起点较低，目前为止，还未对非营运交通整体CO2排放产生直接有效的影响。

2.营运交通

2006—2020年南京市城市营运交通CO2排放概况见表9，客运交通排放是南京市城市营运交通CO2排放的主要部分，其年平均CO2排放占比达到98.4%，年平均增长速度为2.45%。客运交通中公交车CO2排放量最高，增长速度相对较低，其排放总量在小范围内呈现出波动性变化，主要原因是不同能源消耗类型的公交车保有量发生了变化（图9～图11所示）。柴油公交车的排放量随着运营数量的减少递减，电动公交车从2010年投入使用起，营运数量逐年增长，2012年在运营数量达到900辆，CO2排放量随之递增；在市民出行需求增长和公交车迭代更新的双重作用下，天然气、柴油公交车的运营数量呈现波动性变化，且今年均呈逐年递减的趋势，因此，随着南京市公交车将逐步“电气化”，南京市公交车排放可能很快达到峰值。

图9 南京市电力公交车CO2排放量和保有量

图11 南京市柴油公交车CO2排放量和保有量

表9 2006-2020年南京市城市营运交通CO2排放概况

出租车年平均CO2排放达16.49万吨，占营运交通CO2排放总量的24.23%；随着轨道交通的发展，南京市公共交通的客运结构发生巨大变化（如图12所示）。公交车和出租车的客运分担比例持续降低，并且出租车客运分担率从2016年开始大幅降低。此外，2014年电动出租车占比逐渐提高，2016年增长速度达到峰值（如图13所示），综合客运分担率和能源结构变化的影响，导致了出租车CO2排放整体呈现先增后减的趋势。

图12 南京市公共交通客运分担结构

图13 南京市汽油、电动出租车运营数量比例

根据营运类型和能源消耗类型可以将出租车进一步划分为汽油出租车、电动出租车、汽油网约车、电动网约车四类。其相应的CO2排放量如图14所示。随着国际石油价格的增长、电动汽车技术、充电基础设施的建设逐渐完善及公共交通“电气化”的发展，自2016年起，电动出租车的CO2排放比例逐年升高。

图14 2006-2020年南京市出租车CO2排放结构

轨道作为城市清洁、快速、高可达性的公共客运方式，地铁客运分担率持续升高（如图19所示）。南京市轨道交通客运分担率由2006年的4.5%提升至了2020年的57%，2017年成为分担率最高的公共客运交通方式，根据《南京市城市总体规划（2018-2035）》中轨道规划篇，未来南京市地铁公共客运分担率将进一步提高。如图15所示，2006—2020年间南京市地铁能源消耗量年平均增长20.9%，远高于其二氧化碳排放增长速度。由此可见，轨道交通相较传统的公交、出租车具有清洁、环保、分担率高且快速等优点，是南京市实现城市交通碳达峰的重点抓手。

图15 2006-2020年南京市地铁客运分担率和排放比例增长趋势

五、南京城市交通碳达峰情景分析

1.基准情景分析

根据2006—2020年南京市城市交通CO2排放相关历史数据，假定2021—2030年间南京城市交通结构、私人交通工具使用强度、私人交通工具保有量、营运交通分担率、营运交通工具保有量以及交通工具能耗水平和单位能源消耗的排放量等相关变量保持原有发展速度不变，仍以2006—2020年的趋势发展；使用指数平滑法对南京市2021—2030年的各交通方式CO2排放进行预测（见表10），按照原有发展趋势，南京市城市交通CO2排放不能在2030年前达到峰值。

表10 2021-2030年南京市城市各交通工具CO2排放表万吨

将预测时间延长至CO2排放增长率为0，在2055年南京市城市交通CO2排放出现峰值，峰值1346.73万吨，排放总量和结构较2020年发生巨大变化：私人交通总碳排占比降低为77.48%，全市私家车电动车仅占总保有量0.84%；全市电动机动车比例仅为1.60%，并且排放结构与我国未来城市机动车电气化的发展预期不相符，电力排放占比仅为0.4%，较2020年增长0.1%（如图16所示）。

图16 2021-2030年南京市城市交通CO2排放推算结果

综上可知，南京市城市交通CO2排放若要实现2030年前达峰并减少2060年碳中和的难度；需要从能源排放技术、交通结构、高碳交通工具使用强度角度，对私家车保有量增长速度、机动车电气化发展速度、能源排放系数等多个变量进行调整控制。

2.南京市城市交通2030年碳达峰情景

选取2020年为基准年，2030年为规划年，基于2006—2020年南京市城市交通结构数据、活动数据和本文核算体系并结合《南京市城市总体规划（2018—2035）》，通过控制城市交通能源消费结构、高碳交通工具使用强度及机动车排放控制技术的变化速度等方式，结合南京市城市交通CO2排放测算体系对不同变化速率下的历年排放量进行遍历比较，直至找到总排放量的增长率不为正的年份，并确定峰值。

（1）情景假设

目前南京市城市交通CO2排放主要来自非营运交通，随着城市居民出行需求的日益增长，私人交通的保有规模扩大、总使用强度的持续高速增长以及缓慢的私家车“电气化”直接导致了南京市城市交通CO2排放的持续上升。通过上述分析可知，降低非营运交通的排放并推动南京市营运交通规模的迅速发展和居民出行分担率的提高是未来南京市城市交通CO2减排的关键；通过对比公交车、地铁、出租车的单位客运量CO2排放（如图17所示），出租车的人均客运排放是公交车的197%，地铁的638%；因此在规划减碳情景时，应降低出租车和公交车营运规模增长速度和能耗水平，提高地铁在公共客运中的分担率，进而降低整体公共客运交通CO2排放；根据南京市历年出租车公共交通客运分担率、出租车规模、使用强度的发展趋势，我们基于现有历史数据并通过指数平滑（ETS）算法预测，发现南京市的出租车规模呈缩减下降趋势，其中汽油车在近年国际石油价格、国家能源发展调控及电动汽车的逐渐发展的综合影响下，自2014年开始减少，且减速逐年提高，电动汽车的占比持续增高，到2020年南京市电动私家车占比0.533%，电动出租车占比29%，电动公交车占比64%，结合预测结果和历史数据，本文做出如下假设：

图17 2006-2020年南京城市公共客运单位客运量CO2排放

①2021—2030年南京市电动出租车占比的年平均增长速度设为β，电动出租车、公共电动车和私家车占比的年平均增长速度比例分别为2∶2∶3；

②汽油私家车和柴油私家车的保有量比例仍保持2006—2020的趋势，始终为83∶17；

③私家车、公交车、出租车等交通方式的总量按原有趋势发展；

④地铁按《南京市城市总体规划（2018—2035）》的地铁篇中实际规划情况发展；

⑤营运货车由于排放占比较少，按原有增长趋势发展。

（2）参数设定

基于基准情景的预测结果，我们对城市交通能源消费结构进行了调整。根据上述情景假设，设置交通工具保有量占比的年平均增长率以β=0.01%为起点，λ=0.01%为步长，分别对南京市私家车、公交车、出租车的排放总量和排放结构以及总排放量进行计算，具体参数设定见表11。

表11 南京市城市交通2020-2030年城市交通能源消耗结构变化参数

（3）达峰约束下城市交通能源消费结构测算结果

根据上述参数设定，我们计算得到了不同碳达峰情景下南京市城市交通能源消耗结构（见表12）。提高电动交通工具在城市交通中的占比有效地降低了排放的增长速度，并且占比越高，降低增长速度的效果越显著，达峰时间越早，达峰时CO2排放量也越低，但能源消费结构的变化速率更快，增加了调整的难度和政策实施的压力。

表12 达峰约束下南京市城市交通2020-2030年能源消耗结构测量计算结果

因此，为了降低峰值并减轻能源结构调整的压力，进一步考虑高碳交通工具使用强度与技术因素，将南京市私人交通工具的使用强度、单位行驶里程的能源消耗量和单位能源消耗的排放量与城市交通结构优化方案结合，分别观察两种因素对峰值、达峰时间和城市交通能源结构的影响。

3.城市交通能源消耗结构和私家车使用强度融合碳达峰情景

（1）参数设计

在城市交通能源消耗结构优化方案计算结果的基础上，依次对2021—2030年南京市私家车年平均行驶里程进行等比同梯度的削减，观察在不同使用强度下达峰时间、峰值和城市交通能源消耗结构的变化，具体参数设定见表13。

表13 南京市城市交通2020-2030年私家车使用强度融合优化方案参数 公里

(2)碳达峰情景分析

根据测算结果，对比不同私家车使用强度下南京市城市交通碳达峰时间、峰值范围和交通结构优化的要求（见表14和如图18所示），在相同年份，随着私人交通工具使用强度的降低，交通结构优化的要求在小范围内波动，峰值有较大幅度的变化，使用强度每降低0.05，达峰时对交通结构优化要求提高0.02～0.03%，峰值降低约4.95%。

表14 碳达峰约束下私家车使用强度降低情景南京市城市交通能源消费结构计算结果

综上所述，通过降低私人交通工具的使用强度可以减小交通能源消耗结构优化的压力，有效降低南京市城市交通CO2排放的峰值，但大幅度降低城市私人交通工具的使用强度会增加城市公共交通的压力。因此在制定政策时需要综合考虑城市居民的出行需求增长速度和城市公共交通的建设速度，引导居民增加城市共享单车、共享电动汽车等城市低碳交通方式的使用频率，作为私人交通工具使用强度降低的过度替代品，缓冲公共交通建设的压力。

结合我国汽车行业排放控制技术的发展趋势，未来城市交通工具的单位行驶里程的CO2排放量可能会逐渐降低，结合城市交通能源消耗结构优化和私人交通工具使用强度控制方案（见表15），机动车排放控制技术的发展会等比例降低各种城市交通工具的CO2排放总量，进一步降低城市交通CO2排放的峰值，减轻碳中和目标实现的压力，但对达峰时间和城市交通能源结构的优化要求无明显影响。

表15 碳达峰约束下机动车排放控制技术进步情景能源消费结构计算结果

六、研究结论

非营运交通工具保有量和总体使用强度的高速增长、高度依赖传统化石能源的能源消耗结构以及相对滞后的城市公共交通建设，造成了城市交通CO2排放总量的持续增长。本文以南京市为例，基于城市道路和轨道交通工具的保有量规模、能源结构、活动数据和排放系数，结合使用“自下而上”和“周转量”法，从交通工具的营运性质、能源消耗类型、使用性质等角度对南京城市道路和轨道交通CO2排放进行核算并分析总结排放特征。研究结果表明，按照当前的发展趋势，南京市无法如期完成2030年交通碳达峰的目标。因此，需要对城市交通的能源消耗结构、非营运交通的使用强度进行调整，以期尽早实现城市交通碳达峰目标并为实现碳中和减轻压力。本研究结论如下：

第一，南京市城市交通主要能源消费类型包括电力、汽油、柴油、天然气四种，其中，电力能源消耗CO2排放量增速最高，汽油次之，远超柴油和天然气的增长速度，但由于电力能源排放占比较低，目前并未对总体碳排放控制产生直接有效的影响。

第二，南京市非营运交通CO2排放量占比最大且增长速度较快，约为营运交通排放增速的6倍。主要原因是私人载客机动车保有量的迅速增长和过度依赖传统化石能源的非营运交通。

第三，南京市营运交通的占比和增长速度较低，受能源结构变化和营运数量的影响，出租车和公交车的CO2排放趋势逐渐趋于平缓，地铁和营运货车目前处于粗放发展阶段，仍保持较高的增长速度。

第四，随着公共交通设施的建设速度加快以及城市物流的高质量发展，私人载货和大型载客机动车的CO2排放量逐年降低，但由于人口密度和相对滞后发展的公共交通，小型载客汽车CO2排放仍具有较高的增长速度。

第五，南京市城市交通CO2排放在2030年前达峰必须保证私家车电动化比例不低于40.03%，公交车电动化比例不低于90.33%，出租车电动化比例不低于55.47%；此外，私人交通工具使用强度降低对达峰时间影响较小，对峰值影响较大，但降低幅度过大会给公共交通增加压力；机动车排放控制技术的发展可以有效降低峰值对达峰时间无明显影响。