李紅霞,徐偉嘉 ,黃建彰,劉永紅
(1.中山大學先進技術研究院,廣東 廣州 510275;2.中山大學工學院智能交通研究中心,廣東 廣州510275;3.東莞中山大學研究院,廣東 東莞 523808)
伴隨著人們對交通出行的需求增長,交通領域CO2排放量顯著增長[1]。過去的10年,全球CO2排放總量增加了13%,而源于交通工具一項的碳排放增長率就高達25%。2009年我國政府在哥本哈根世界氣候變化大會上承諾,到2020年單位國內生產總值的CO2排放量將比2005年下降40%~45%。交通排放作為溫室氣體的主要來源之一[2],在城市交通排放中占有很大比例。
現(xiàn)以佛山市2012年數據為基礎,采用COPERT模型計算了微型客車、輕型客車、中型客車、重型客車、出租車、公交車及摩托車7種車型的CO2排放因子、排放量及分擔率,探討了不同車型、排氣量、載重及排放水平對排放因子的影響,從車型組成、排放分布兩方面分析了CO2排放結構,并評估了佛山市的低碳交通出行對策。
利用COPERT模型進行佛山市機動車排放因子計算,綜合考慮佛山市機動車組成、機動車運行狀況、機動車運行條件、氣象條件及油品組分等基本參數,對COPERT模型中的參數進行參數校正,使計算得出的排放因子更能符合佛山市的實際情況。計算出各種機動車型的CO2排放因子后,結合其保有量及行駛里程數據,采用行駛里程法可確定各車型的CO2排放量。
參數校正主要是指COPERT模式中輸入參數的校正,使得COPERT模式中的基本信息符合佛山市現(xiàn)狀信息。參數校正主要包括機動車組成,機動車運行狀況,機動車運行條件,氣象信息及油品組分等幾方面信息。其中,根據新的車輛分類方法,佛山市居民出行的交通工具主要劃分為微型客車、輕型客車、中型客車、重型客車、摩托車、公交車、出租車,與COPERT模型相對應的車型可參考文獻[3],此處將公交車和出租車作為兩個獨立車型進行分析,便于對佛山市交通出行情況進行深入的探討。根據車輛管理所的統(tǒng)計數據,各車型不同排放標準下的保有量數據統(tǒng)計見表1。模型具體參數如佛山市機動車單次平均行駛里程的計算,通過2012年佛山市交通規(guī)劃年報上不同車型平均出行時間,結合不同車型比例,進行加權平均獲得,經計算其值為14.3 km/次。
表1 2012年佛山市不同載客類機動車保有量統(tǒng)計①輛
2012年佛山市5個行政區(qū)的機動車平均行駛速度為34.4 km/h ~42.4 km/h,取 40 km/h 作為佛山市機動車平均行駛速度。采用2012年佛山市轄區(qū)內氣象站的溫度監(jiān)測數據代入模型進行計算,包括月最高,月最低氣溫等信息。燃油參數的選擇參照我國燃油元素含量國家標準、廣東省地方燃料標準確定。其他參數如道路縱坡比及負載采用模型默認值,即負載取值50%,道路坡度為0。此外,各種出行方式的累計行駛里程由2 000份調查問卷獲取,統(tǒng)計獲取的年均行駛里程見表2。
表2 2012年佛山市各載客類機動車的年均行駛里程 km
采用COPERT模型計算各種出行方式在不同排放水平、燃料類型下的CO2排放因子,以保有量作為權重參數,對排放因子進行歸一化處理。
式中:j、i及k——機動車類型、子車型及排放標準;
e——綜合排放因子,g/km;
P——車型保有量,輛;
n——子車型數目;
m——排放標準數目。
CO2排放量(行駛里程法):
式中:Eexh——CO2年排放量,t/a;
L——年均行駛里程,km。
CO2排放分擔率:
分擔率θ即為單個指標下(車型、國標等)的排放量與CO2總排放量的比值,表征了不同出行方式對CO2排放的貢獻率。
2.1.1 排放水平、燃油類型的影響
7種車型的CO2排放因子見表3。
表3 各載客車在不同燃油及排放水平下的CO2排放因子 g/km
由表3可見,對于同一車型,不同排放水平的CO2排放因子差異不明顯。除重型客車與公交車,燃油對CO2排放因子的影響亦不明顯。根據文獻[4],經濟型轎車每公里CO2排放量約為134 g,中檔和高檔車分別為148 g和161 g,高檔豪華車則為198 g,并預測目前小排量轎車的CO2排放量可控制在107 g~120 g。利用COPERT計算獲得的佛山市各種轎車CO2排放因子略高于上述數值。
2.1.2 排氣量/載重的影響
不同排氣量/載重下各類車型的CO2排放因子見表4。由表4可見,排氣量與載重對CO2排放具有較大的影響。對于微型客車、輕型客車、公交車等不同載客車,隨著排氣量/載重的增加,CO2綜合排放因子均有所增加。2.1.3 行駛速度的影響
表4 各載客車在不同排氣量/載重下的CO2排放因子g/km
7類載客車型不同行駛速度下CO2排放因子的變化見圖1。
圖1 各類機動車行駛速度與CO2排放因子之間的關系
(1)微型客車、輕型客車、重型客車及公交車的CO2排放因子均在75 km/h車速下具有相對較低的排放因子;(2)摩托車車速為45 km/h時具有最低CO2排放因子70.00 g/km;(4)出租車車速為65 km/h時具有最低CO2排放因子142.82 g/km;(3)當佛山市機動車平均行駛速度等于55 km/h時,CO2綜合排放因子最小,為125.73 g/km。據交通年度報告統(tǒng)計顯示[5],佛山市機動車近幾年的平均行駛速度約為35 km/h~40 km/h。
2.2.1 基于車型組成的排放結構
2012年佛山市載客類機動車CO2排放結構見圖2。7種出行方式對應總排放量約為 604.44 萬 t。
圖2 2012年佛山市載客類機動車CO2排放結構
由圖2可見,佛山市保有量最大的2種出行交通工具分別為輕型客車和摩托車,對應的CO2排放量分別為387.53萬t/a及57.92萬t/a。摩托車的保有量雖高達載客類機動車總量的一半以上,但其排放因子及年均行駛里程均低于輕型客車,使得摩托車的總體分擔率遠低于其保有量所占比例。
2.2.2 基于排放水平的排放結構
各車型不同排放水平下的CO2排放量見表5。此處僅考慮以汽油和柴油為燃料的載客車??傮w而言,佛山市全部載客車中黃標車保有量仍較為龐大,黃標車對CO2排放的貢獻率總體較高,除出租車以外的其他車型均具有更高的“換車”空間。
表5 2012年佛山市各載客車不同排放水平下的CO2排放分擔率 %
圖3(a)(b)給出了2010年及2012年載客類機動車的車型組成結構情況。
圖3 載客車車型組成結構變化
自2010年8月以來佛山市開始實施限摩措施,即區(qū)域內停止摩托車注冊登記,區(qū)域外的摩托車禁止在限摩區(qū)域內通行,高峰時段設定禁行路段并鼓勵摩托車提前報廢。2012年佛山市載客車總量約為188.61萬輛,較2010年增長3.9%,其中變化最大的兩大類車型即為摩托車及輕型客車。對比圖3(a)(b),2012年摩托車保有量較2010年減少約 11.67萬輛,輕型客車保有量增加18.35萬輛。經計算,2010年佛山市摩托車與輕型客車 CO2排放因子分別為 72.1 g/km及201.1 g/km,較2012年該值略高。假定年均行駛里程相同的前提下,結合2010年車管所摩托車及輕型客車保有量數據可知,2012年摩托車的CO2排放量較2010年削減8.09萬t,輕型客車CO2排放量增加80.9 萬 t。
從各車型排放因子的角度出發(fā),以摩托車(保有量最大)為基準,假設摩托車載客人數為1人,則其他6類車型即微客、輕客、中客、重客、出租車及公交車的全程載客人數分別保證不低于2人、3人、3人、11人、2人及10人時則具有與摩托車相當的低碳出行水平。就佛山市而言,2012年公交車數量較2010年有所增長,鼓勵公交車的使用,保證公交車的全程載客數,對于低碳出行具有重要積極意義。
輕型客車具有較高的CO2排放分擔率,2012年佛山市的輕型客車排氣量 <1.4 L、1.4 L ~2.0 L及>2.0 L的保有量分別為170 163輛、480 839輛及201 000輛,各自所占比例為20.0%、56.4%及23.6%。在佛山市已經實施限摩政策的同時,輕型客車的保有量亦以較快的速度增長,結合排氣量與CO2排放因子變化規(guī)律可知,控制輕型客車保有量的同時,鼓勵小排量轎車使用,并大力推行公交出行具有積極意義。
此外,機動車行駛條件,如怠速、加速、恒速、減速等運行狀況亦大大影響機動車行駛效率及CO2排放量,機動車頻繁啟動/停止引發(fā)的低怠速情形可使能耗增加約10%[6-7]。車速由40 km/h恒速提高至110 km/h時,每輛車 CO2排放因子由155 g/km增至191 g/km[8]。結合前述排放因子與行駛速度間的關系可知,提高駕駛水平、合理布局公路紅綠燈,采用智能交通管理系統(tǒng)等措施提高汽車運行效率,對降低CO2排放具有積極意義。
(1)對于同一車型,排放水平對CO2排放因子的影響不明顯;除重型客車與公交車,燃油類型對CO2排放因子的影響亦不明顯;各車型的CO2排放因子隨著排氣量/載重的增加而增加;當佛山市機動車平均行駛速度提高至55 km/h時,CO2綜合排放因子可達最小值125.73 g/km;
(2)7種車型中,輕型客車及摩托車CO2排放量最大,分別為 1469 493 t/a及 394 174.3 t/a,分擔率分別為52.1%及14.0%;不同排放水平的載客車CO2排放分擔率從大到小排序依次為:國I>國0>國Ⅱ>國Ⅲ>國Ⅳ,分擔率分別為34.7%、22.0%、21.2%、17.5%及 4.6%;
(3)從CO2減排角度出發(fā),控制輕型客車保有量的同時鼓勵小排量轎車使用,大力推行公交出行,并提高駕駛水平、合理布局公路紅綠燈,采用智能交通管理系統(tǒng)等措施提高汽車運行效率,對降低CO2排放具有積極意義。
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