城市交通部门温室气体和大气污染物协同减排潜力分析——以唐山市为例

杨儒浦，冯相昭，王敏，李丽平*

1.生态环境部环境与经济政策研究中心

2.中国电子信息产业发展研究院

自20 世纪90 年代以来，全球交通部门温室气体（GHG）排放量持续攀升。根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告第三工作组报告，2019 年交通部门已成为全球第四大排放源，排在能源供应、工业以及农林土地利用部门之后，约占全部GHG 排放量的15%，且增速高于其他终端消费部门。交通部门实现碳中和目标的难度高于其他部门，预期到21 世纪末才接近净零碳排放水平[1]。交通部门产生的GHG 排放主要来源于成品油的燃烧过程，在产生GHG 的同时排放大量大气污染物。生态环境部等七部委于2022 年6 月印发《减污降碳协同增效实施方案》，交通部门的协同减排是其重要组成部分。

交通部门大气污染物[2-3]和GHG 排放[4-5]控制作为社会绿色低碳转型的重点方面，已有大量研究，但减污降碳协同研究自2012 年才逐步引起相关学者注意[6]。冯相昭等[7]对全国道路、铁路、水运、航空和管道运输等不同方式结合减排程度政策情景分析了其协同减排潜力。谭琦璐等[8]以京津冀道路和轨道交通为对象，结合实施严格的机动车排放标准、推广新能源汽车、私家车限购、发展城市轨道交通、加强京津冀公路路网建设、发展京津冀城际高速和市郊铁路等6 类减排手段，对比了不同发展情景下的协同减排效应。王碧云等[9]结合情景设计评估控制政策的协同减排潜力与成本效益，对广东省非珠三角城市机动车尾气控制措施的协同效应进行了量化分析。李云燕等[10]通过设置不同政策组合情景，分析了北京市道路移动源大气污染物协同碳减排的前景。交通运输工具清洁低碳升级被普遍认为是有效控制手段，且多以淘汰黄标车、推广新能源汽车为研究对象[11-12]。汽车在运行过程中，车载空调制冷剂HFCs 的泄漏同样是GHG 排放的重要来源。自20 世纪90 年代起，各国遵守《蒙特利尔议定书》约定，启动对消耗臭氧层制冷剂的削减和替代行动。HFCs 逐步取代氯氟碳化物和氢氯氟碳化物制冷剂，被大规模使用。车载空调制冷剂主要以HFC-134a 为主，其升温潜势大，每年泄漏引起超过4 000 万t（以CO2计）GHG 排放[13]。当前有关交通部门减污降碳的研究多集中在大气污染物与CO2的协同减排，鲜少涉及与其他GHG 减排的协同，且对协同度的测量常采用减排量或是减排率的比值，结果受分子分母所处位置影响较大，难以全面反映协同程度。

唐山市是我国重要的工业城市，客运和货运需求旺盛且长期保持增长趋势，目前全市汽车保有量已超260 万辆，10 年间增长了近百万辆，交通运输产生的大气污染物和GHG 排放量预计将随汽车保有量增加而持续攀升。以其作为案例城市开展道路交通减污降碳协同增效研究具有代表性。笔者在LEAP(the low emission analysis platform）中建立唐山市交通模型，分析不同减排措施对未来全市交通部门能耗、碳排放和制冷剂泄漏量的影响，并提出减排协同度测量手段，以期为城市交通部门绿色低碳发展提供借鉴。

1 研究方法与数据来源

1.1 LEAP 模型

LEAP 是由瑞典斯德哥尔摩环境研究所开发的自下而上的能源技术模型[14]，常用于研究城市、区域和国家层面的能源结构和排放预测。本研究以唐山市2019 年交通运输情况为基础，分析不同减排措施到2035 年的减排贡献情况。模型结构如图1 所示，将研究对象区分为客运和货运2 种类型，客运车辆按大小分为微型、小型、中型、大型和摩托车，再根据其归属权进行区分，最后依照不同动力形式以国0~国6 排放标准在模型中进行区别，货运车辆分类方式类似。

图1 LEAP 唐山交通模型结构Fig.1 LEAP-Tangshan transportation model structure

1.1.1 能耗和GHG 排放

根据运输工具的活动水平和能源效率计算能源消费量[4]。营运类车辆和私家车根据保有量、年均行驶里程和百公里油耗计算，其他交通运输类型则以货运周转量和单位货运周转量综合能耗计算。

交通部门GHG 排放目前仅考虑能源活动产生的CO2排放量，采用排放因子法计算，公式如下：

式中：ECO2为交通部门CO2排放量，t；Ei为第i种能源的活动水平，t；ECO2,i为第i种能源的碳排放因子，t/t（以CO2计，全文同）。

1.1.2 汽车制冷剂HFCs 泄漏量

当前市场上应用最广泛的车用空调制冷剂为HFC-134a，尽管其在大气中生存寿命较短，但100 年全球变暖潜能值高达1 430。汽车HFCs 排放量参考IPCC 在2006 年发布的《国家温室气体清单指南》中第三卷第七章有关制冷内容的排放计算方法[15]，共涉及4 个过程[16]，计算公式如下：

式中：j为车辆类型，主要包括小汽车、客车和货车；为新车初装阶段的泄漏量，t；为车载空调运行过程中的泄漏量，t；为车辆维修过程中的泄漏量，t；为车辆报废时产生的排放量，t。4 个过程泄漏量计算如式（3）~式（6）所示。

式中：NVNj、NVOj、NVMj和NVDj分别为j型车新组装的车辆数、当前保有量、接受维修的车辆和报废的车辆数，辆；Aj为j型车初次装入HFCs的量；和分别为初装、运行、维修和报废阶段HFCs 的泄漏率，kg/辆。初装量、泄漏因子等参考Xiang 等[16]的研究。

唐山市不生产汽车，故初装阶段泄漏量不在计算范围。但根据中国汽车技术研究中心有限公司的研究报告，每年有约5%的载客汽车需要重新加载制冷剂。对于报废车辆，采用全国2.78%的报废率推算唐山市因车辆报废而引起的HFCs 泄漏量[17]。机动车保有量常采用有饱和水平限制的Gompertz 模型[18]并参考文献[7]预估。

1.1.3 大气污染物排放计算

交通部门产生的大气污染物排放量采用排放因子法计算，公式如下：

式中：Ep为交通部门大气污染物p的排放量，t；Ei,m为m类型车辆对i种能源的消费量；Ei,m,p为m类型车辆的第i种能源的大气污染物p的排放因子，t/t（以 标 准 煤 计）；p分 别 为SO2、NOx、VOCs 和PM2.5；m为分车辆大小、使用类别、具体排放标准的车型。

1.2 减排协同度

为直观对比各措施协同减排效果，同时避免不同物质排放量基数差异的干扰，常用减排弹性系数作为衡量指标[19-20]，但弹性系数需要选定污染物或是GHG 减排率分别作为分子和分母，弹性系数较大的减排措施往往是某一类物质减排率显著高于另一类物质，一旦调换分子与分母，弹性系数将取倒数，同一个措施将面临不同的解读结果。起源于协同理论[21]的协同度参数在区域绿色低碳协同领域已有较多应用[22-23]，用于反映不同指标间协同改善的程度，结果不受主观组合不同参数的影响，能够较好避免弹性系数法的不足，对于污染物和GHG 协同减排程度有较好刻画，计算公式如下：

式中：SNI为减污降碳协同度； ∆为减排率；c为污染物；G为GHG。当 ∆c和 ∆G均大于0 时，该措施可实际产生协同减排效果，否则不具备协同减排潜力。SNI得分在[0,1]，越靠近1 表明协同度越高，越靠近0 表明几乎不具备协同减排效应。根据得分情况，参考文献[24]，将SNI划分为不同等级（表1）。

表1 协同度等级Table 1 Classification of different degrees of synergic index

为综合对比特定减排措施对不同大气污染物综合减排效果，需采取归一化指标进行度量。当前，常根据污染物及GHG 的化学、物理、生物、健康影响，或依据污染物的定价等方式，赋予其适当的权重[25]，各污染物归一化参数参考文献[19]，采用下式核算：

式中：EAP为大气污染当量，t；ESO2为SO2排放量，t；ENOx为NOx排 放 量，t；EVOCs为VOCs 排 放 量，t；EPM为PM 排放量，t； α 、 β 、 δ 、 ς分别为SO2、NOx、VOCs 和PM 的 当 量 系 数，1/0.95、1/0.95、1/0.95、1/2.18。

1.3 情景设置与描述

结合对唐山市交通发展趋势的预判，设计了基准情况（BAU）和绿色低碳情景（GLC），分析采用交通运输结构调整和燃料升级替代共计10 项减排措施（表2）对全市交通部门未来GHG 和大气污染物排放的影响，进而识别全市交通部门推动减污降碳协同增效的路径。

表2 不同减排措施在各情景下应用情况Table 2 Application of different reduction measures under different scenarios

1.4 数据来源

唐山市交通工具保有量、客运周转量、货运周转量主要参考历年《河北省统计年鉴》和《唐山市统计年鉴》，全市载客营运车、私家车和载货汽车占比为3.9:84.0:12.1，全市公路、铁路和水路货运周转量比例为50.1:35.2:14.7，各类客运工具年行驶里程数以及货运工具基准年货物周转量见表3；各种交通工具的燃料类型和单位能耗主要通过现场调研或查阅文献获取；不同类型和排放标准车辆排放因子主要参考了《城市大气污染源排放清单编制技术手册》，表4 展示了部分排放因子（因不同车型不同排放标准数据较多，未全部展示）；其他能源的碳排放因子参考《省级温室气体清单编制指南（试行)》中的直接和间接排放的排放因子。电力消费间接排放，根据中国电力企业联合会提供数据推算2019 年全国单位发电量CO2、烟尘、SO2、NOx排放量分别为417.3、0.027、0.135、0.141 g/（kW·h）[26]。活动水平和其他参数主要依据唐山市交通部门的历史趋势和近期出台的相关政策文件预测得到，包括《绿色交通“十四五”发展规划》《新能源汽车产业发展规划（2021—2035 年)》《汽车产业中长期发展规划》《唐山市综合交通运输发展“十四五”规划》《唐山市氢能产业发展规划（2021—2025 年）》等。交通工具单位能耗主要通过文献和实地调研获得。

表4 不同排放标准车型排放因子 [27]Table 4 Emission factors of different kinds of vehicles under various vehicular emission standards g/km

1.5 交通需求变化

1.5.1 客运量变化趋势

2019 年，全市公共交通出行分担率约60%，千人小汽车保有量约240 辆，随着社会经济一步发展，客运需求将同步攀升，汽车保有量仍将保持一定增速势能，城市建成区的扩大也将进一步提升公交出行分担率。考虑当前新能源汽车技术迭代迅速，产品市场吸引力提升，预计2035 年相较2019 年将增加80%，公交车将达到3 000 辆，载客营运汽车将达到100 000 辆。在年均行驶里程方面，由于城市面积不会出现大幅变动，居民生活习惯不会出现骤变，各类载客工具年均行驶里程保持与基准年情况一致。

1.5.2 货物周转量变化趋势

在高质量发展转型背景下，唐山市经济增速将逐渐放缓，产业结构将继续优化，由此必将带来货物周转量增速的减缓。参考历年唐山市货物周转量与GDP 的变化情况，在BAU 情景下，假设主要货物周转参数变化如表5 所示。

表5 各类货物周转量变化参数Table 5 The parameters of freight turnover change %

2 结果分析

2.1 基准年排放情况

2.1.1 HFCs 泄漏情况

经测算，2019 年全市汽车空调制冷剂HFC-134a 泄 漏 量 为196.39 t，换 算 成CO2当 量 约 为28.08 万t。从其排放组成（图2）来看，运行过程、维修过程和报废阶段的泄漏量占比分别为50%、32%和18%，与Xiang 等[16]测算结果较为接近。从分车型的排放组成（图3）来看，小汽车主导着汽车制冷剂泄漏情况，其HFCs 排放量占比约73%；货车排放量居次位，占比约19%；尽管客车保有量占全市汽车保有量不到0.5%，但由于其制冷剂重装量大、泄漏因子高，泄漏量占比近8%。

图2 2019 年唐山市汽车HFCs 排放工序组成Fig.2 Automobile HFCs emission composition by processes of Tangshan in 2019

图3 2019 年唐山市汽车HFCs 排放分车型组成Fig.3 Automobile HFCs emission composition by types of vehicles of Tangshan in 2019

2.1.2 交通部门GHG 排放

2019 年，全市交通部门GHG 排放量为601.01万t，其组成情况如图4 所示，其中汽车化石燃料消费产生GHG 排放量为542.36 万t，汽车空调制冷剂泄漏引起的GHG 排放量约占全市交通部门排放比例为4.7%，仅次于小型客车、重型货车和轻型货车。从分车型排放组成来看，小型客车（包括公交车、私家车以及其他载客用途的小型车辆）GHG 排放量最大，高达290.53 万t；其次是重型货车，排放量达到174.31 万t；轻型货车排放量为52.04 万t；水运排放量近21.94 万t。交通部门电力消费产生的间接GHG 排放量为8.63 万t，与中型货车GHG 排放量相当。

图4 2019 年全市交通部门GHG 排放组成Fig.4 GHG emissions of transportation sector in 2019

2.1.3 交通部门大气污染物排放情况

2019 年，全 市 交 通 部 门SO2、NOx、VOCs 和PM2.5排放0.87、9.21、1.5 和0.36 万t。从排放组成（图5）来看，SO2的排放主要来自于水运，占比高达80%。NOx的排放主要来自重型货车，占比约74.6%；轻型货车排放居次位，占比约13.7%。重型货车同样是VOCs 的主要排放源，但排放占比刚超过40%，小型客车和轻型货车排放占比分别为26.7%和22.0%。在PM2.5排放方面，重型货车排放占比超过70%，轻型货车排放占比为14.6%。除SO2外，交通部门大气污染物排放主要来自于货车，且集中在重型货车和轻型货车。当前铁路电气化率高，内燃机运输相对占比较低，铁路运输产生的排放大多是消费电力而引起的间接排放，此处主要展示直接排放量分布情况故并未展示铁路运输排放分担情况。

图5 交通部门主要大气污染物排放分担情况Fig.5 Emission sharing of major air pollutants by transportation sector

2.2 GHG 排放变化趋势

全市交通部门能源消费产生的GHG 排放量变化如图6 所示。由图6 可以看出，在GLC 情景下预期可在2030 年达峰。随汽车保有量增加，预计HFCs 泄漏引起的GHG 排放占比上升至7.6%。所有措施均能产生正向减排效果，淘汰老旧车辆碳减排潜力最佳，其次是私家车和货车改纯电。测算结果与黄莹等[4]研究结论较为接近，碳排放减排重点均在主要排放源上。公交车天然气改纯电减排量最小，一方面是由于其GHG 排放量占比不到5%，减排空间有限；另一方面，由于当前电力排放因子较高，替代天然气动力的减碳效果并不显著。

图6 唐山市交通部门GHG 排放变化趋势及相应措施碳减排效果Fig.6 Trend of GHG emissions and CO2 emission reduction effect of corresponding measures in transportation sector in Tangshan

HFCs 泄漏引起的GHG 排放与全市汽车保有量直接相关，淘汰国3 及以下车辆在降低汽车保有量、助力运营过程HFCs 泄漏减排的同时，将提升汽车报废过程HFCs 的泄漏量，测算结果如图7 所示。由图7 可知，在2030 年完成淘汰任务前，由于汽车报废过程HFCs 泄漏量高于车辆减少带来的减排效应，整体呈现GHG 增排效果，年CO2增排量预计为2.71 万t。2030 年后，外溢正效应开始显现，年减排5 200 t 左右。若能完善汽车报废过程中制冷剂回收手段，则可以在实施期内实现正向减排。

图7 唐山市交通部门HFCs 泄漏引起的GHG 排放变化趋势及ELI 减排效果Fig.7 Trend of GHG effect by HFCs leakage and reduction effect of ELI in transportation sector in Tangshan

2.3 污染物排放变化趋势

全市交通部门SO2排放量变化如图8 所示。由图8 可知，在BAU 情景下，SO2排放量将持续攀升。水运主导着全市交通部门SO2排放量，提高“公转水”比例将提高水运燃料消费和SO2排放。水运改纯电运输将是核心减排手段，柴油货车改纯电和天然气同样可起到有效减排作用。除公交车天然气改纯电将引起SO2间接增排外，其他措施均能产生减排效果，但不显著。在实施全部减排手段情况下，全市交通部门SO2排放量预计在“十四五”末期达到峰值。

图8 唐山市交通部门SO2 排放变化趋势及相应措施减排效果Fig.8 Trend of SO2 emission and emission reduction effect of corresponding measures in transportation sector in Tangshan

全市交通部门NOx排放量变化如图9 所示。由图9 可知，在BAU 情景下NOx排放量持续攀升。就各措施减排潜力而言，所有措施均能产生正向减排效果，淘汰国3 及以下车辆减排潜力最好，在2030年预计将贡献约3 万 t 的NOx减排量。其次是柴油货车改纯电和天然气、提高“公转铁”和“公转水”比例，NOx减排量都在2 000 t 以上。不难看出，由于货车特别是重型货车主导交通部门NOx排放，提高排放标准、降低货车交通运输需求以及进行燃料清洁升级替代的措施减排效果较好。

图9 唐山市交通部门NOx 排放变化趋势及相应措施减排效果Fig.9 Trend of NOx emission and emission reduction effect of corresponding measures in transportation sector in Tangshan

全市交通部门能源消费产生的PM 排放量在BAU 情景下将持续攀升，在GLC 情景下将进入逐步下降阶段（图10）。各措施均能实现正向减排效果，PM 减排潜力最好的措施是淘汰国3 及以下车辆，货车改纯电与改天然气减排效果较为接近。其他如私家车改纯电、提高“公转铁”和“公转水”比例同样可产生明显效果。由于出租车电动化比例已处于较高水平，继续推动出租车改纯电措施减排效果不显著。

图10 唐山市交通部门PM 排放变化趋势及相应措施减排效果Fig.10 Trend of PM emission and emission reduction effect of corresponding measures in transportation sector in Tangshan

在BAU 情景下，全市交通部门能源消费产生的VOCs 排放量预计在“十五五”前期达到峰值。如图11 所示，各措施除货车改天然气引起VOCs 排放增加外，均能产生正向减排效果。由于老旧车辆排放系数高，淘汰国3 及以下车辆措施将产生最为显 著的VOCs 减排效果，在2030 年预计将贡献约9 440 t 的VOCs 减排量。其次是货车改纯电，减排潜力在1 000 t 以上。

图11 唐山市交通部门VOCs 排放变化趋势及相应措施减排效果Fig.11 Trend of VOCs emission and emission reduction effect of corresponding measures in transportation sector in Tangshan

与同类研究相比，除对汽车空调制冷剂泄漏影响讨论较少、缺乏对比基线外，各类措施对CO2和各主要污染物减排的分析结果较为接近。部分文献由于研究时间背景跨度较大，近年来相关排放系数大幅下降，导致与本研究结果有较大区别。例如，高玉冰等[28]对乌鲁木齐的研究中，以“十二五”前期的汽车排放标准和电力排放数据为基础，分析推断交通工具升级为电力和天然气动力将导致NOx和PM 增排，但本研究采用的2019 年电网排放因子和汽车的国6 排放标准，较“十二五”前期的电网排放因子和汽车排放水平降幅显著，则得出与其完全相反结论。

2.4 唐山市交通部门协同减排情况分析

各措施减排协同度测算结果如表6 所示。在SO2与CO2减排方面，柴油货车改纯电或天然气，提高“公转铁”比例可实现优质协同；尽管水运改纯电SO2减排量最大，但其碳排放量削减幅度较小，几乎不具备协同减排效应；公交车天然气改纯电和提高“公转水”比例由于引起SO2排放增加无法实现协同减排，其他措施减排协同度处于较差水平。在NOx与CO2减排方面，淘汰国3 及以下车辆在实现NOx最大减排幅度的同时可实现优质协同，柴油货车改天然气和提高“公转水”比例处于良好协同状态。在PM 与CO2减排方面，尽管水运改纯电的减排协同度最好，但其绝对削减量均较小；柴油货车改纯电、淘汰国3 及以下车辆、私家车改纯电、提高“公转铁”和“公转水”比例均处于中级协同水平。在VOCs 与CO2减排方面，私家车改纯电和提高公交车出行比例可达到优质协同，私家车改纯电绝对减排量更高。综合局地大气污染物与CO2减排来看，淘汰国3 及以下车辆和柴油货车改天然气可达优质协同，提高“公转水”比例的综合协同度要优于提高“公转铁”。但柴油货车改天然气和提高“公转水”比例在单一污染物与CO2减排方面存在不协同情况，但需要配合其他协同度较好措施同步实行，以对冲其不协同情况。高玉冰等[28]在其研究中指出淘汰老旧车辆和调整交通运输结构具有良好协同减排效果，许光清等[11]研究表明淘汰老旧车辆和推动交通运输工具新能源升级协同减排潜力良好，与本文结论基本一致。

表6 各措施减排协同度Table 6 Degree of reduction synergy of various measures

3 结论

（1）汽车制冷剂泄漏引起的温室效应占交通GHG 排放比例约4.7%（50%的排放来自汽车运行过程排放），且占比预期提升，是城市交通部门控制GHG 排放工作中不可忽视的一部分。需要关注汽车空调制冷剂泄漏引起的GHG 排放情况，部署低增温潜势制冷剂替代、汽车维修和报废过程中制冷剂回收利用工作。

（2）淘汰国3 及以下车辆绝对减排量大、协同度好（综合协同度能达到0.92），是理想的减排手段，仍需优先推进；另一方面，尽管其在实施期内可能引起制冷剂泄漏量增加，但其整体仍能实现协同减排。柴油货车改纯电和提高“公转铁”比例同样是较理想的减排手段，柴油货车改天然气和提高“公转水”比例综合减排协同度好，但其在单一大气污染物与GHG 减排方面存在负向协同，需要配合其他减排措施同步推行。

（3）采用协同度评价标准能有效区分不同措施的协同减排力度，有助于设计不同污染物与GHG 优质协同减排的政策组合，避免过度倚重单一政策而出现特定污染物或是GHG 排放增加的情况。