潘鵬飛，王 平，李 偉，宋冠良，徐廣印

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，河南 鄭州 450002; 2.南陽市地方海事局，河南 南陽 473004)

隨著中國城市化進(jìn)程、人口增加和社會經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，交通運(yùn)輸?shù)男枨罅亢头?wù)量不斷上升，從而加大了交通能源需求量和對環(huán)境的負(fù)面影響.在運(yùn)輸能耗不斷增加、能源相對短缺、環(huán)境問題日益嚴(yán)重的形勢下，有必要建立一個“交通-能源-環(huán)境”模型，科學(xué)分析未來交通能耗需求、探究節(jié)能減排途徑、制定合理發(fā)展策略.長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)(Longrange Energy Alternatives Planning system，LEAP)是由瑞典斯德哥爾摩環(huán)境研究所及美國波士頓Telles研究所共同研究開發(fā)的能源—環(huán)境情景分析模型，該模型具備結(jié)構(gòu)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)靈活且輸入透明易操作、附有環(huán)境數(shù)據(jù)庫等特點,可通過數(shù)學(xué)模型來預(yù)測各部門的能源需求、消費(fèi)及環(huán)境影響,實現(xiàn)了對能源消費(fèi)系統(tǒng)的仿真，通常稱為“終端能源消費(fèi)模型”.斯德哥爾摩環(huán)境科學(xué)研究機(jī)構(gòu)曾利用LEAP模型對發(fā)展中國家多個部門的減排潛力進(jìn)行分析.目前，LEAP模型在能源需求及大氣污染物預(yù)測[1～5]、工業(yè)發(fā)展規(guī)劃[6]、居民生活[7]、建筑[8]等領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用.交通方面，張清宇等[9]應(yīng)用改進(jìn)的LEAP模型研究了機(jī)動車排放控制標(biāo)準(zhǔn)對污染物排放因子的影響；周健等[10]基于LEAP模型構(gòu)建Xiamen-2008Tra交通模型，評估各種節(jié)能減排措施的效果；王曉華[11]基于LEAP模型的北京市物流發(fā)展對節(jié)能減排影響進(jìn)行研究.本研究應(yīng)用LEAP模型建立了河南省交通運(yùn)輸能源與環(huán)境模型，以2010年為基準(zhǔn)期，研究不同情景下2010—2030年的河南省交通運(yùn)輸能源消耗量和環(huán)境排放，探究科學(xué)合理的節(jié)能減排途徑與對策，以期為河南省的交通運(yùn)輸節(jié)能減排提供決策依據(jù).

1 河南省交通運(yùn)輸能源與環(huán)境模型

1.1部門劃分

根據(jù)國家統(tǒng)計體系，本研究從終端用能的角度來分析，將河南省交通運(yùn)輸分為客運(yùn)、貨運(yùn)、城市客運(yùn)3個部門，分別研究了鐵路、公路、水路、航空、公共交通等子部門的能源消耗和環(huán)境排放情況.具體部門劃分見表1.

1.2驅(qū)動因素

按照社會可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)，影響交通能源需求的驅(qū)動因素包括人口、GDP、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、工業(yè)產(chǎn)值、居民消費(fèi)水平和城鎮(zhèn)化率10個因素[7].本研究所引用的數(shù)據(jù)來自1990—2010年的《河南統(tǒng)計年鑒》，由于中國國家統(tǒng)計制度中的能源消耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)將交通運(yùn)輸業(yè)與倉儲、郵政進(jìn)行合并統(tǒng)計，考慮到后兩者所占比重較小，因此將此項整合數(shù)據(jù)作為交通運(yùn)輸業(yè)中的能源消耗水平.

1.3參數(shù)設(shè)置

本研究應(yīng)用LEAP模型的終端能源需求模塊，根據(jù)各部門的活動水平和各種活動所對應(yīng)的能源強(qiáng)度、能源消費(fèi)品種和環(huán)境排放因子，進(jìn)行能源需求量和環(huán)境排放量計算.

表1 LEAP模型中的部門結(jié)構(gòu)

1.3.1 活動水平 對交通運(yùn)輸部門而言，活動水平指交通周轉(zhuǎn)量，包括客運(yùn)周轉(zhuǎn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量.

1.3.2 能源強(qiáng)度 指終端利用層次中各種技術(shù)承擔(dān)單位服務(wù)量所需要的能源.

EIi=FCi·ρi·ECi

式中：EIi為第i種終端設(shè)備的能源強(qiáng)度；FCi為第i種終端設(shè)備的單位油耗；ρi為第i種終端設(shè)備使用燃料的密度；ECi為第i種終端設(shè)備使用燃料的含能量.

1.3.3 排放因子 本研究所有的環(huán)境排放因子均取自LEAP模型TED中的IPCC默認(rèn)排放因子，主要研究NOx，SO2，CO23種氣體的排放(表2).在終端利用層次中，使用電能的能源技術(shù)可以實現(xiàn)無污染氣體排放的“零排放”，故不計算其環(huán)境排放.

表2 TED中的環(huán)境排放因子

2 交通周轉(zhuǎn)量預(yù)測

不同因素對各部門的交通周轉(zhuǎn)量影響程度各不相同，為保證預(yù)測數(shù)據(jù)的科學(xué)性與合理性，本研究基于河南省1990—2010年交通運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量和驅(qū)動因素的歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用SPSS軟件建立了交通周轉(zhuǎn)量和驅(qū)動因素的回歸關(guān)系，并對河南省2011—2030年的交通周轉(zhuǎn)量進(jìn)行了預(yù)測.

城市客運(yùn)部門的交通周轉(zhuǎn)量的具體計算公式如下：

公共交通=城市居民人口數(shù)*日出行次數(shù)*日出行距離*年平均出行天數(shù).

個體交通=車輛保有量*年平均行駛距離*車輛平均載客量.

為便于研究，本研究選取了2010年、2015年、2020年、2025年和2030年為時間節(jié)點.

交通周轉(zhuǎn)量的預(yù)測結(jié)果如表3所示.

表3 交通周轉(zhuǎn)量預(yù)測結(jié)果

3 情景設(shè)定

考慮到交通行業(yè)的能源需求和節(jié)能潛力會受到多種因素的影響，本研究采用情景分析法，設(shè)置了基準(zhǔn)情景(A)、發(fā)展情景(B)、政策性節(jié)能情景(C)、結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景(D)、技術(shù)性節(jié)能情景(E)、綜合節(jié)能情景(F)6種不同情景，以基準(zhǔn)情景為參照，分別從社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策引導(dǎo)、交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新4個層面上，研究不同節(jié)能措施對河南省交通運(yùn)輸能源消耗的影響.LEAP模型的情景結(jié)構(gòu)如圖1所示.

3.1基準(zhǔn)情景

依據(jù)歷史發(fā)展趨勢，假設(shè)在情景時間內(nèi)河南省交通部門沒有采取任何措施來減少能源消耗量和各種污染物排放量，交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)及能源消費(fèi)模式?jīng)]有發(fā)生轉(zhuǎn)變.

圖1 LEAP模型的情景結(jié)構(gòu)

3.2發(fā)展情景

考慮社會發(fā)展對交通部門的影響，假設(shè) “十二五”河南省發(fā)展規(guī)劃能夠順利實施，到2015年河南省現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸綜合體系能夠建成.并在此基礎(chǔ)上，對2015—2030年的驅(qū)動因素預(yù)測模型、活動水平預(yù)測模型進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整.

表4 調(diào)整后的交通周轉(zhuǎn)量預(yù)測結(jié)果

3.3政策性節(jié)能情景

從政策引導(dǎo)的角度，假設(shè)國家及河南省政府部門制定的各項節(jié)能減排政策能夠順利執(zhí)行.具體數(shù)據(jù)來自中國交通運(yùn)輸部頒布的《公路水路交通節(jié)能中長期規(guī)劃綱要》、河南省人民政府頒布的《加快推進(jìn)河南省低碳交通運(yùn)輸體系建設(shè)指導(dǎo)意見》、中國交通運(yùn)輸部頒布的《資源節(jié)約型、環(huán)境友好型公路水路交通發(fā)展政策》.

3.4結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景

基于政策性節(jié)能情景，假設(shè)交通部門從以下4個方面調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，以降低能源消耗量.1)公路方面，逐步提升柴油車的運(yùn)輸比例.2)鐵路方面，逐步提升電力機(jī)車的運(yùn)輸比例.3)城市客運(yùn)方面，大力發(fā)展公共交通，限制小汽車和摩托車的使用.4)推進(jìn)CNG車、混合動力車和純電動車等可替代能源車在交通運(yùn)輸工具中的應(yīng)用.

3.5技術(shù)性節(jié)能情景

基于政策性節(jié)能情景，假設(shè)隨著社會的發(fā)展和技術(shù)的創(chuàng)新，到2030年中國交通運(yùn)輸部門的能源利用率達(dá)到國外先進(jìn)水平，公路部門和水路部門的油耗相比2010年分別下降30%和20%，航空部門的年平均能耗下降率達(dá)到3%，個體交通工具的年平均能耗下降率達(dá)到1%.考慮到鐵路部門、公共交通的服務(wù)需求量不斷增加，為滿足人們對車輛快速、舒適的要求，假設(shè)其油耗基本維持不變.

3.6綜合節(jié)能情景

相對而言比較理想的情景，綜合政策性節(jié)能情景、結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景和技術(shù)性節(jié)能情景，研究其共同作用下的節(jié)能潛力.

4 預(yù)測結(jié)果與分析

4.1能源需求量

根據(jù)LEAP模型的計算結(jié)果，2010年的交通運(yùn)輸能源消費(fèi)量達(dá)到38.72 Mtce，約占整體社會能源消費(fèi)量的16.37%.到2030年，基準(zhǔn)情景下的能源需求量將達(dá)到1 394.2 Mtce，發(fā)展情景下的能源需求量將達(dá)到1 078.67 Mtce，比基準(zhǔn)情景下降22.6%；政策性節(jié)能情景的能源需求量達(dá)到906.93 Mtce ，比基準(zhǔn)情景下降34.95%；結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景的能源需求量達(dá)到876.73 Mtce，比基準(zhǔn)情景下降37.11%；技術(shù)性節(jié)能情景的能源需求量達(dá)到755.05 Mtce，比基準(zhǔn)情景下降45.84%；綜合節(jié)能情景的能源需求量達(dá)到729.98 Mtce，比基準(zhǔn)情景下降47.64%.4個節(jié)能情景中，綜合節(jié)能情景下的節(jié)能潛力最大，其次是技術(shù)性節(jié)能情景、結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景和政策性節(jié)能情景.各情景的能源需求總量如表5所示.

表5 能源需求總量

4.2分部門能源需求

客運(yùn)部門、貨運(yùn)部門和城市客運(yùn)部門在不同情景下的能源需求量見圖2～圖4.

從圖2可以看出，2010年客運(yùn)部門的能耗是3.02 Mtce，占整體交通能耗的7.79%.2030年客運(yùn)部門能耗將達(dá)到11.56～19.55 Mtce，比2010年增長了3.82～5.71倍.各情景中，基準(zhǔn)情景的能耗最高，綜合節(jié)能情景下的能耗最低，與基準(zhǔn)情景相比，節(jié)能潛力達(dá)到7.99 Mtce，其次是技術(shù)性節(jié)能情景，節(jié)能潛力達(dá)到7.79 Mtce.

從圖3可以看出，2010年貨運(yùn)部門的能耗是29.58 Mtce，占整體交通能耗的76.39%.2030年貨運(yùn)部門能耗將達(dá)到672.62～1 322.89 Mtce，比2010年增長了22.74～33.4倍.各情景中，基準(zhǔn)情景的能耗最高，綜合節(jié)能情景下的能耗最低，與基準(zhǔn)情景相比，節(jié)能潛力達(dá)到650.27 Mtce，其次是技術(shù)性節(jié)能情景，節(jié)能潛力達(dá)到640.26 Mtce.

從圖4可以看出，2010年城市客運(yùn)部門的能耗是6.12 Mtce，占整體交通能耗的15.8%.2030年城市客運(yùn)部門能耗將達(dá)到45.81～73.49 Mtce，比2010年增長了7.49～12.01倍.基準(zhǔn)情景下，2030年的城市客運(yùn)能耗將達(dá)到51.76 Mtce，相比基準(zhǔn)情景，發(fā)展情景和政策性節(jié)能情景的能耗增加了21.73 Mtce，結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景的能耗增加了3.76 Mtce，技術(shù)性節(jié)能情景的能耗增加了8.9Mtce，綜合節(jié)能情景的能耗下降了5.95 Mtce.可見，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整及可替代能源車的推廣，有力促進(jìn)了城市客運(yùn)的節(jié)能降耗.

3個部門中，由于貨運(yùn)部門承擔(dān)著80%以上的交通周轉(zhuǎn)量，且終端設(shè)備的能源強(qiáng)度相對較高，以致貨運(yùn)部門的能耗增長量最大，增長速度也最快.

圖2 客運(yùn)部門能源需求量

圖3 貨運(yùn)部門能源需求量

圖4 城市客運(yùn)部門能源需求量

4.3分品種能源需求

LEAP模型的計算結(jié)果表明，在河南省交通運(yùn)輸行業(yè)，2010年柴油消費(fèi)24.16 Mtce,占總體能耗的62.41%；汽油消費(fèi)9.56 Mtce，占總體能耗的24.7%；煤油消費(fèi)2.48 Mtce，占總體能耗的6.41%；CNG消費(fèi)2.2 Mtce，占總體能耗的5.68%；電力消費(fèi)0.3 Mtce，占總體能耗的0.77%；LPG消費(fèi)0.01 Mtce，占總體能耗的0.03%.到2030年，公路貨運(yùn)車輛的能耗將達(dá)到總能耗的75%～90%，導(dǎo)致柴油在河南省交通運(yùn)輸?shù)哪茉唇Y(jié)構(gòu)中將保持主導(dǎo)地位，且能源比例不斷上升，其次是汽油,煤油，電力，CNG，LPG.

綜合節(jié)能情景下，到2030年，柴油需求量將達(dá)到652.07 Mtce，年平均增長率129.94%，汽油需求量將達(dá)到66.98 Mtce，年平均增長率30%，煤油需求量將達(dá)到6.48 Mtce，年平均增長率8.06%.電力需求量將達(dá)到2093.72ktce,年平均增長率29.49%，CNG需求量將達(dá)到2.35 Mtce，年平均增長率3.4%.由于LPG車輛的燃油效率低下且環(huán)境排放嚴(yán)重，將逐步被CNG車輛、混合動力車輛和純電動車量替代.

4.4環(huán)境排放量

環(huán)境排放量的預(yù)測結(jié)果見圖5～圖7.從圖5～圖7可以看出，到2030年，在不采取任何措施的基準(zhǔn)情景下，CO2排放量將由2010年的79.87 Mt增長到2 940.76 Mt, NOX排放量將由2010年的0.81 Mt增長到30.83 Mt，SO2排放量將由2010年的150.71 kt增長到6 003.64 kt，這勢必會對河南省的環(huán)境和空氣質(zhì)量帶來巨大壓力.與基準(zhǔn)情景相比，發(fā)展情景下的CO2排放量減少了670.29 Mt, NOX排放量減少了7.14 Mt，SO2排放量減少了1 485.11 kt.政策性節(jié)能情景下的CO2排放量減少了1 150.53 Mt, NOX排放量減少了10.56 Mt，SO2排放量減少了1 931.93 kt.結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景下的CO2排放量減少了1 202.68 Mt, NOX排放量減少了10.78 Mt，SO2排放量減少了1 677.44 kt.技術(shù)性節(jié)能情景下的CO2排放量減少了1 451.18 Mt, NOX排放量減少了13.96 Mt，SO2排放量減少了2 610.84 kt.綜合節(jié)能情景下的CO2排放量減少了1 494.48 Mt, NOX排放量減少了14.14 Mt，SO2排放量減少了2 399.3 kt.就整體效果而言，綜合節(jié)能情景的減排效果最佳，其次是技術(shù)性節(jié)能情景、結(jié)構(gòu)性節(jié)能情景.

圖5 CO2排放量

圖6 NOX排放量

圖7 SO2排放量

5 結(jié)論

1) 河南省2010—2030年的交通周轉(zhuǎn)量和能源需求量將呈顯著增長趨勢，并伴隨著大量的環(huán)境氣體排放.

2)受到社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、能源結(jié)構(gòu)、節(jié)能政策與實施等諸多因素影響，河南省2030年的交通運(yùn)輸能源需求將在1 394.2～729.98 Mtce之間的范圍內(nèi)波動，最大差異量達(dá)到664.22 Mtce.

3)綜合節(jié)能情景的能源需求量和環(huán)境排放量最低，是最理想的節(jié)能減排情景.河南省2030年的交通運(yùn)輸能源需求量、CO2排放量、NOX排放量和SO2排放量分別達(dá)到729.98 Mtce，1 446.28 Mt，16.69 Mt和3 604.34 kt，相應(yīng)的比基準(zhǔn)情景下降47.64%，50.82%，45.86%和39.96%，但該情景對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府政策執(zhí)行、交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新4個層面上都提出了相應(yīng)的要求.

4)公路貨運(yùn)是河南省交通運(yùn)輸能源需求增長的主要貢獻(xiàn)部門，能源需求量占總能源需求的75%～90%，其次是城市客運(yùn)部門小汽車，能源需求比例達(dá)到5.53%～11%，導(dǎo)致行業(yè)在能源品種方面對柴油和汽油的依賴程度太高.從節(jié)能減排政策的實施力度出發(fā)，建議政府部門要重點對公路貨運(yùn)部門的組織管理進(jìn)行優(yōu)化，提高公路貨運(yùn)車輛的能源利用率和柴油在車用燃油消耗中的比重，加速淘汰高耗能的運(yùn)輸車輛.

參考文獻(xiàn)：

[1]遲春潔，于 渤，張 弛，等．基于LEAP模型的中國未來能源發(fā)展前景研究[J]．技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2004(5)：74-75．

[2]李 平．華北地區(qū)天然氣市場研究與LEAP模型應(yīng)用[D]．大慶：大慶石油學(xué)院，2009 ．

[3]張 蕾．基于LEAP的中國能源消耗和CO2排放模擬[D] ．天津：南開大學(xué)，2012．

[4]王冰妍，陳長虹．低碳發(fā)展下的大氣污染物和CO2排放情景分析——上海案例研究[J]．能源研究與信息，2004，20(3)：137-145．

[4]林 燁，王慶偉．基于LEAP的工業(yè)能源未來發(fā)展規(guī)劃[J]．經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2008(15)：109-115．

[5]毛紫薇，王 燦，陳吉寧．山東省水泥行業(yè)CO2排放情景與減排效果分析[J]．環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2010，30(5)：1107-1114．

[6]朱躍中.中國交通運(yùn)輸部門中長期能源發(fā)展與碳排放情景設(shè)計及其結(jié)果分析[J]．中國能源，2001(11)：25-27．

[7]遆曙光，王 韻，徐廣?。贚EAP的居民生活能源與環(huán)境情景分析[J]．河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2010，44(2)：26-30．

[8]李 棟．基于LEAP的城市居住區(qū)能值評價與復(fù)合情景分析[J]．中國科學(xué)院研究生院學(xué)報， 2009，26(1)： 72-82．

[9]張清宇，魏玉梅，田偉利．機(jī)動車排放控制標(biāo)準(zhǔn)對污染物排放因子的影響[J]．環(huán)境科學(xué)研究，2010， 23(5)：606-612．

[10] 周 健，崔勝輝，林劍藝，等．基于LEAP模型的廈門交通能耗及大氣污染物排放分析[J]．環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2011，34(11)：164-170．

[11] 王曉華．基于LEAP模型的北京市物流發(fā)展對節(jié)能減排影響研究[D] ．北京：北京交通大學(xué)，2009 ．