碳达峰与碳中和背景下省域高速公路网碳排放精细化测算方法

代洪娜, 曾煜磊, 施庆利, 孙 婷

(1. 山东交通学院交通与物流工程学院, 济南 250357; 2. 山东交通学院顿河学院, 济南 250357;3. 山东省交通规划设计院集团有限公司, 济南 250357)

2021年国务院发布《国家综合立体交通网规划纲要》,推进低碳交通运输体系建设,推动经济、社会低碳转型[1-2]。作为我国碳排放量增长最快的行业之一,公路运输在我国所有交通运输方式中占据主体位置,也是碳排放的主要排放源[3]。高速公路作为公路运输网的重要组成部分,因其安全性高、速度快、可达性好等特点承担了大部分的公路运输任务[4],其碳排放的减排潜力大。鉴于此,如何精细化测度高速公路碳排放至关重要,准确评估高速公路网络中各个区域的碳排放水平,深入分析区域内高速公路网的碳排放空间分布特征,有助于揭示不同区域之间的差异以及潜在原因,进而有效控制高速公路的碳排放量、对推动区域交通运输双碳目标的实现具有重要现实意义,进一步推动我国低碳经济发展。

目前,国内外学者主要采用总量-结构法、全生命周期法、“自上而下法”、“自下而上法”等交通运输碳排放测算方法,并对不同区域、不同交通方式的交通碳排放进行研究。例如,运用“全生命周期法”对城市公共交通和铁路基础设施的碳排放进行分析[4-6];运用“总量-结构法”测算合肥市城市交通的碳排放量[7];通过总量结构法分析中国2004—2019年航空碳排放效率的时空分布与格局演化过程[8];采用IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)自上而下模型[9-11]分别对国内城市能源消耗碳排放和西班牙水路运输碳排放水平进行测算[12-14];通过IPCC自下而上法[15-19](车辆的详细参数例如行驶里程与单位里程能耗)评估北京碳排放的结构、减排潜力和成本[20-21];采用IPCC自下而上法计算比利时、南非和莱索托的道路温室气体排放[22-23];以国家和州为单位,应用IPCC法测算土耳其1971—2014年间交通CO2排放量和美国50个州和哥伦比亚特区的CO2排放量[24-25]。通过自下而上法分析高速公路、高速铁路行车运营阶段的碳排放效应[26-27];通过LEAP模型测算京津冀县市2005—2014年的公路客运交通碳排放[28]。众多学者对交通碳排放的测算方法展开了分析研究,但是仍有不足:一是多数未考虑机动车车型和行驶路况的差异,测算精度较低;二是多数以微观的局部路段为研究对象,缺少从宏观路网层级对碳排放高值路段进行综合分析;三是多数研究以铁路和航空为研究对象,但以公路特别是高速公路精细化碳排放测算的研究较少。

本研究通过高速公路门架数据、2019年道路货运量专项调查等多源交通数据,综合考虑新能源车型、客货车全类型车辆及路段饱和度Rv/C(路段实际交通流量与路段通行能力的比值),构建改进的“自下而上法”以测度高速公路网碳排放量,并以山东省为例进行实证分析,研究不同车型、不同路段、不同市县的高速公路网车辆碳排放量分布特性,为区域交通碳排放相关政策监管、交通运输“碳达峰”时间点研判提供理论支撑。

1 高速公路车辆能耗的精细化测算

1.1 数据分类

本研究依据高速公路的门架数据和高速公路计费标准将车辆类型分为10类(见表1),其中,客车按座位数量的规格分为I～Ⅳ类,货车按车轴数的规格分为I～Ⅵ类。

表1 高速公路机动车分类标准

1.2 不同车型能耗的精细化测算方法

本研究选择不同车型油耗量和电耗量作为直接观测量,其中客车油耗来自汽车能源查询平台与客车网,货车油耗来自卡车网与实地调研数据。

根据高速公路收费数据预处理后表明,Ⅰ类客车能耗使用为汽油的车辆数量占比88.6%,Ⅱ～Ⅳ类客车能耗使用为柴油的车辆占88.4%,Ⅰ～Ⅵ类货车能耗使用为柴油的车辆占98.9%。新能源车辆占高速公路通行车辆总数的1.7%。客车中I类客车在能源查询平台取其油耗均值,I类客车平均百公里油耗为7.6 L;山东省客车Ⅱ～Ⅳ类主要品牌有4种,通过客车网获取不同车型油耗均值信息(见表2)。

表2 山东省Ⅱ～Ⅳ类客车品牌的油耗

目前,Ⅰ～Ⅳ类货车各品牌保有量前4名的车型的油耗均值为参照(见表3)。Ⅴ～Ⅵ类货车具体油耗由2019年公路货运量专项调查进行实地调研获取。调研结果表明,Ⅴ类货车平均百公里油耗为33.9 L;Ⅵ类货车平均百公里油耗为41.8 L。同时,考虑车辆能耗真实数值与理论能耗有差异,故根据1 479辆货车、590辆客车进行校准,将能耗实际值除以能耗理论值得到理论能耗修订系数(见表4)。

表3 山东省Ⅰ～Ⅳ类货车主要品牌的油耗

表4 不同车型的理论能耗修订系数

2 基于改进IPCC的高速公路网碳排放精细化测算方法

2.1 高速公路网碳排放模型的计算流程

本研究首先根据各大平台和实际调研实测数据对高速公路10种不同收费车型、新能源车辆进行能耗数据校准,针对高速公路门架收费数据和调研数据的基础上,综合考虑高速公路10种不同收费车型、新能源车辆,确定高速公路网碳排放模型的相关变量,从而构建模型框架,针对高速公路网进行实例验证,计算流程如图1所示。

图1 基于改进IPCC的高速公路网碳排放模型计算流程

2.2 高速公路车辆碳排放的测算模型

基于“自下而上”法构建高速公路路网碳排放的测算模型,根据实际路网不同路段的饱和度测算实际耗油量,包含10种机动车车型和新能源车型。该模型在高能耗和高排量车辆的识别以及分析结果的全面性和可信度上具有优势。

根据“IPCC碳排放核算方法”:

CEFi=NCVPFCOFρiK,

(1)

CDEi=FCCEFi,

(2)

其中,CEFi为i型燃油碳排放系数(每kg燃油排放的CO2质量kg,全文同);NCV为燃料平均低位发热量(kJ/kg:每kg质量的物体燃烧产生的热量kJ);PF为潜在碳排放系数,通过单位热值燃料所含碳元素的质量表示(t-C/TJ为每TJ热值染料所含C的质量t,后文用单位“t/TJ”表示);COF为燃料碳氧化率(%);ρi为i型燃油的密度;K为碳转化效率,取3.67;CDEi为i型燃油二氧化碳排放量(kg);FC为燃料消耗量(L)。

参考《中国能源统计年鉴2021》,式(1)～式(2)中参数的取值范围如表5所示。按照式(1)计算得到我国柴油的CEF为3.10、汽油的CEF为2.93。根据《中国汽车低碳行动计划研究报告》,新能源车辆的平均碳排放系数为164.5 g/km(每km排放的CO2质量)。

车辆在高速公路w路段的碳排放测算模型:

(3)

(4)

Nbw=CwYw,

(5)

其中,CDEaw表示a类车在w路段的碳排放量(kg);FCa表示a类燃油车百公里油耗(L);Dw表示w路段的长度(km);Naw表示w路段a类车数量;CDEbw表示b类新能源车行驶在w路段的碳排放量(kg);FCb表示b类新能源车辆百公里平均碳排放系数,Nbw表示w路段b类新能源车的数量;Cw表示w路段的车辆总数;Yw表示w路段的新能源车辆数量占比。

2.3 考虑不同饱和度的高速公路不同路段碳排放的测算模型

由于机动车在不同饱和度路段行驶时,不同程度的拥堵、车速等均会对车辆的能耗产生影响,进而影响车辆的碳排放量,因此结合饱和度,参考车辆能耗试验表(表6、表7)[29],将“区域行驶工况”纳入计算模型(由于新能源汽车相比燃油车碳排放数值较小,故新能源采用统一碳排放系数,不区分工况差异):

表6 客车油耗及碳排放率数据

表7 货车油耗及碳排放率数据

FCa=FCa(kw)=61.783(Rv/C)2-54.251(Rv/C)+79.695

(6)

FCa=FCa(hw)=25.465(Rv/C)2-23.093(Rv/C)+22.484

(7)

在式(6)～式(7)中,FCa(kw)表示客车各类车辆行驶在不同Rv/C高速公路上w路段的油耗实测值(L),FCa(hw)表示货车各类车辆行驶在不同Rv/C的高速公路上w路段的实测耗油量(L)。

2.4 区域高速公路碳排放的测算模型

考虑客货车全车型、路段饱和度、新能源车辆占比,建立全高速公路网的碳排放测算模型:

(8)

(9)

其中,CDES表示市域内X个县的高速公路网碳排放总量和(kg);CDEX表示县域内高速公路网m条路段全部车型的碳排放总量(kg);CDEw表示全部车型在w路段的碳排放总量(kg);n表示车辆类型的数量(取10);m表示在当前高速公路范围内精细化测算的路段总数。

3 实例分析

3.1 研究区域与数据来源

山东省经济实力强劲且发展较快,作为全国首个交通强国省域示范区,近年来山东省综合立体交通网建设实现跨越发展,良好的经济社会发展环境吸引了大量的客流和货流。2021年山东省公路里程居全国第三,高速公路里程居全国第五,公路货运量居全国第一。本研究日均高速公路车流数据从高速公路收费系统中获取,选取数据的时间为2021年9月份,数据中包括省域范围内的1 445个门架,门架日均数据包含每辆车途经门架的时间、门架编号、车牌号、车型、车重等信息,日均数据量约为2 100万条。

3.2 高速公路客货车碳排放的空间特征

3.2.1 客车碳排放空间特性分析 运用ArcGIS软件将Ⅰ～Ⅳ类客车的碳排放等级分为5个梯度(图2～图3)。Ⅰ类客车碳排放量高值路段主要集中在G20青银高速济南绕城高速段、G2011青新高速青岛绕城高速段、G35济广高速殷家林立交至长清段等。Ⅱ类客车的数量以商务出行为主,在客车总量中占比最小、碳排放总量最低。Ⅲ和Ⅳ类客车的碳排放高值路段分布(图3)与Ⅰ类、Ⅱ类客车存在差异,主要原因在于两类车型主要以市际或省际出行,碳排放高值路段相对于Ⅰ类、Ⅱ类客车,向济南、青岛靠拢的趋势更加明显,尤其是Ⅳ类客车其碳排放高值路段在济南市、青岛市周围路段。

图2 山东省高速公路客车(Ⅰ～Ⅱ)碳排放空间格局

图3 山东省高速公路客车(Ⅲ-Ⅳ)碳排放空间格局

总体来看,Ⅰ～Ⅳ类客车碳排放高值路段主要集中于济南、青岛和济青通道沿线地区,高值碳排放路段常年因客流量大,较易发生拥堵,从而易造成高油耗高碳排放的情况,碳排放低数值路段往往分布在省域边缘地区或者交通网络末梢等交通量不大、运行状况良好的区域。其差异性表现在Ⅰ类到Ⅳ类客车碳排放高值路段在省域内覆盖范围不断扩大、连续高值路段不断延伸的趋势。

3.2.2 货车碳排放的空间特性分析 运用ArcGIS软件将Ⅰ～Ⅵ类货车碳排放等级分为5个梯度(图4～图6)。Ⅰ类货车(图4A)碳排放量在6种货车类型中处于首位,碳排放高值路段聚集在济南、青岛的中心区域,外围区域的碳排放量相对较低。Ⅱ类货车(图4B)碳排放高值路段以济南、青岛为核心区域,开始向山东省南部和北部延展。Ⅰ～Ⅱ类货车属于轻型货车,考虑其轻便、短途出行的特性,其碳排放较高的地市亦集中于经济圈内的城市内部出行,从而造成了济南和青岛为中小型货车“碳排放高值区”。

图4 山东省高速公路货车(Ⅰ～Ⅱ)碳排放的空间格局

Ⅲ类货车(图5A)碳排放高值路段包括山东省多条南北向国家级高速公路(G1511日兰高速)和北部东西向省级高速公路(S12滨德高速)。Ⅳ类货车(图5B)与其他类型货车相比,碳高值路段除了中心区域外,分布相对零散。Ⅴ类货车碳(图6A)排放量在所有货车类型中占比最少。Ⅵ类货车(图6B)碳排放高值路段覆盖范围最广,特别在省域的北部和南部路段,尤其是国家级高速G1511、G18。这是由于该类车型以大于500 km的长距离出行为主。Ⅲ～Ⅵ类货车与其他车型对比,碳排放量较高的地市地理位置布局出现显著差异,除了济南市、青岛市外,潍坊市、泰安市、德州市、烟台市地区的货车碳排放量亦相对较高,这些市毗邻济南和青岛,一方面由于过境交通产生出行需求,另一方面这些城市自身的工业、农业优势,腹地服务辐射范围较广,产生了较大的货物运输需求。

图5 山东省高速公路货车(Ⅲ～Ⅳ)碳排放的空间格局

图6 山东省高速公路货车(Ⅴ～Ⅵ)碳排放的空间格局

Ⅰ～Ⅵ类货车碳排放空间分布的趋近性为碳排放高值路段在山东省省会和胶东两大经济圈和济青通道均有分布,在鲁东北沿海、鲁南部分路段碳排放量整体较低;差异性为货车载重越少,碳排放空间分布越密集,Ⅰ类货车碳排放高值路段主要汇聚于山东省两大经济圈和济青通道,Ⅱ类货车的碳排放高值路段覆盖范围相比Ⅰ类在全省范围内有一定扩大。Ⅲ类货车至Ⅵ类货车,碳排放高值路段在省域内的覆盖范围不断扩大,出现连续的长距离高值路段。

3.2.3 高速公路网全车型碳排放量分析 运用ArcGIS软件将全类型客货车日均碳排放量等级分为5个梯度(图7)。

图7 山东省高速公路客货车全车型碳排放空间格局

(1)从车型分布看,山东省高速公路网客货车日均碳排放总量为17 301 t,货车为山东省高速公路网碳排放的主要来源,碳排放量为9 465 t,为碳排放总量的54.71%;客车碳排放量为 7 836 t,为碳排放总量的45.29%。根据各类车型分析,省域高速公路网碳排放的主要来源是中小型机动车和大型货车,其中Ⅰ类客车,Ⅰ类和Ⅵ类货车的影响最大,特别是Ⅰ类客车碳排放量7 110 t,为高速公路碳排放总量的41.1%和客车排放总量的91.8%;Ⅰ类和Ⅵ类货车碳排放量分别为3 104、2 699 t,为高速公路碳排放总量的19.1%、15.6%。

(2)从路段分布看,高速公路网碳排放高值路段主要汇聚在国家高速公路,如G2011青新高速(夏庄-李村段)、G20青银高速等路段;碳排放低值路段分布于省域西南部、东北部和沿海的部分省级高速公路,如S62青岛胶东机场高速、S29滨台高速等。

(3)从收费站看,交通枢纽节点、沿海港口、高铁、机场等附近路段碳排放量整体较高。(a)省域内的交通枢纽节点,如遥墙机场、华山北枢纽、青岛西站;(b)主要的海港附近路段的碳排放量整体较高,如青岛市、烟台市、日照市内的港口;(c)立交路段,如济乐青银立交、长深济东立交的碳排放量也相对较高。

3.3 市县尺度下高速公路网碳排放空间特征

3.3.1 市域视角高速公路碳排放空间特征 基于图5分析山东省地市级高速公路网碳排放空间分布特征。

(1)从经济圈分布看,省域内高速公路碳排放较高的城市主要汇聚在综合交通便捷、经济基础良好、人口密集的省会经济圈、胶东经济圈,其中省会经济圈的碳排放量最高,为8 358 t,是全省碳排放总量的48.3%,胶东经济圈的碳排放量位列其次,为6 445 t,是山东省碳排放总量的37.2%。

(2)从地市分布看,碳排放量相对较高的地市为济南市、青岛市和潍坊市,其中青岛市碳排放量最高(3 044 t),是全省碳排放总量的17.6%,济南市碳排放量位列其次(2 508 t),是全省碳排放总量的14.5%。在济青沿线的城市,其主要碳排放来源为Ⅰ类客车,如济南市Ⅰ类客车碳排放量(1 198 t)是济南市碳排放总量的47.8%,青岛市Ⅰ类客车碳排放量(1 431 t)是青岛市碳排放总量的46.7%。碳排放量相对较低的地市(例如东营市、威海市、枣庄市)主要处于省域边缘地区,其中威海市碳排放量为全省最低,全车型碳排放总量仅为726 t,占全省碳排放总量的4.2%。

济南市和青岛市都为经济发达且人口密集的区域,是高速交通交织成网的重要区域,以济青通道连接济南、青岛,以济南为节点横贯山东中部通道,南北纵向京沪通道,所以客货流量呈现高值,碳排放量相对较高;山东省域边缘市通常高速交通模式较为单一,处在高速交通网神经末梢,形成了高速交通相对弱势地区,所以客货流量呈现低值,形成了碳排放低值路段。

3.3.2 县域视角高速公路碳排放的空间特征 基于图8的区域分析,高速公路碳排放格局呈现明显的空间差异性,客货全类型车辆碳排放量较高的县区由济青通道连接,主要分布于山东省中部的省会经济圈、东部的胶东经济圈内以及在济南市和青岛市所辖县区。例如,济南市的历城区和槐荫区以及青岛市的胶州区和黄岛区等。碳排放高值区县内的高速公路网密集且覆盖率高、区县人口多、高速公路通行需求大,区县内依靠高铁、机场、港口等吸引了大量资源和客货流。碳排放高值区的历城区是济南市人口最多的区县,交汇了多条南北向国家级高速公路与绕城高速;设有遥墙机场,也为历城区带来巨大的客货流出行需求。碳排放低值县区主要分布在省域边缘地界和远离综合交通枢纽地域,这些地区的经济基础较弱、自身地形环境复杂、交通基础设施不完善。

图8 客货车市域碳排放空间格局

4 结论

为实现双碳背景下的低碳公路发展目标,本研究基于高速公路门架收费数据和实际调研实测数据,综合考虑高速公路10种不同收费车型、新能源车辆及路段饱和度,构建改进“自下而上法”的高速公路网碳排放精准测算模型,从“都市圈-市级-县级”层面分析了高速公路碳排放的空间差异,主要结论如下:

(1)高速公路碳排放主要来自于出行频次较高的Ⅰ类客车、Ⅰ类和Ⅵ类货车等,货车是主要碳排放源,碳排放量为9 465 t,占总量的54.71%;客车碳排放量为7 836 t,占比45.29%。高速公路的碳排放测算需根据车型分类进行分析。

(2)高速公路碳排放量高值路段总体呈现出在毗邻经济较为发达和人口密集城市的绕城高速,邻近机场、港口、高铁等综合交通枢纽,东西方向济青通道、南北方向京沪通道上,呈空间集聚分布特征。Ⅰ～Ⅳ类客车的碳排放高值路段分布覆盖范围不断扩大、路段长度不断增加。Ⅰ类至Ⅵ类货车的碳排放高值路段大体分布在山东省主要通道G2、G3、G18、G20京沪、济青的高速公路上。

(3)山东省高速公路碳排放较高的核心地市济南市、青岛市领头效应突出,形成济青通道带连接双核的“碳排放高值带”。从县区角度看,高速公路网碳排放的空间差异明显,济南市、青岛市所辖县区大部分都是碳排放量较高的县区。

针对不同类型的机动车辆差异化碳排放特征,在制定碳排放治理政策时,由于Ⅰ类客车的数量庞大、碳排放总量较高,需考虑从控制机动车保有量增长、优化客车的能源结构,推广新能源汽车,给予新能源汽车购车优惠补贴等措施;针对Ⅵ类货车碳排放量和耗油量较高的问题,可通过差异化收费、优化货车的行驶路线、优化高速公路的服务区物流资源,以减少货车的“空载”行为。针对高速公路碳排放高值的市县,可结合区域高速公路瓶颈路段的扩容,提升路段的通行能力,降低路段的拥堵程度,从而提高全路网尤其是邻近中心城区的车辆行驶速度以降低车辆碳排放量。本研究受数据等因素限制,不同等级公路的设计速度、交通组成、天气等都存在差异,故车辆的油耗和行驶状况也可能表现不同,后续将在不同天气条件下的碳排放量测算以区域碳排放时空演化规律等方向继续深入研究。