發布時間：2021-06-25所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：基于長期能源替代規劃系統(LEAP)模型，結合情景分析法，模擬廣州交通領域未來的能耗及CO、HC、NOx、PM2.5、SO2等主要空氣污染物排放趨勢，分析廣州交通領域的節能及空氣污染物排放控制策略。結果表明：綜合情景下，到2035年，廣州交通領域將較基準情景
摘要：基于長期能源替代規劃系統(LEAP)模型，結合情景分析法，模擬廣州交通領域未來的能耗及CO、HC、NOx、PM2.5、SO2等主要空氣污染物排放趨勢，分析廣州交通領域的節能及空氣污染物排放控制策略。結果表明：綜合情景下，到2035年，廣州交通領域將較基準情景節能23.06%，CO、HC、NOx、PM2.5、SO2分別減排30.05%、28.31%、27.86%、23.77%、16.33%;各子情景中，能源結構優化情景的節能減排貢獻最大;從運輸類型來看，公路貨運、私人交通、公路客運、水路貨運和航空客運的節能減排貢獻較大;要實現城市交通能耗及污染物排放控制，需要大力發展公共交通，促進鐵路和水路運輸的發展，以部分分流私人交通、公路和航空運輸的交通需求增長，同時提高能源清潔化率和能效水平。
關鍵詞：LEAP模型;情景分析;節能;污染物減排
0引言
交通運輸業作為我國國民經濟發展的支柱之一，一直是我國能耗和空氣污染物排放的主要來源。隨著我國城市化進程的不斷推進以及經濟的持續快速發展，未來城市交通的能源消費和空氣污染物排放也將繼續增長，在可持續發展背景下的節能減排壓力越來越大。迫切需要針對城市交通領域開展節能減排研究，為實現以更少的資源投入取得更好的節能減排效果提供科學支撐。
當前，對節能減排問題的研究主要有自上而下的宏觀分析與自下而上的微觀分析。宏觀分析主要通過可計算一般均衡(computablegeneralequilibrium,CGE)模型實現，但該模型側重于投資收益分析，在技術方面考慮不足，且由于我國市場機制不夠完善，用該模型所得到的研究結論可能與現實情況有較大偏差[1]。微觀分析主要有亞太地區綜合評價模型/終端技術模型(Asia-Pacificintegratedmodel/endusemodel,AIM/Enduse)、MARKAL(marketallocation)模型、長期能源替代規劃系統(long-rangeenergyalternativesplanningsystem,LEAP)模型等，其中AIM/Enduse模型側重于技術研究[2]，MARKAL模型側重于對所提出分配機制的優化[3-5]，而LEAP模型能夠更加全面、系統地綜合分析各種技術與政策對節能減排的影響，更有利于對城市交通領域的節能減排問題進行研究[1]。國內外學者對交通領域的節能減排問題進行了較多研究。AZAM等[6]用LEAP模型對馬來西亞道路運輸過程中的能耗及污染物排放情況進行了研究。SADRI等[7]用LEAP模型對發展中國家交通運輸領域中的節能減排問題進行研究，建議提高公共交通的比重來減少能源消耗和污染物排放。池莉[5]用LEAP模型預測了北京客運交通2011-2030年的能源消費量和污染物排放量，認為北京交通節能減排的最佳策略是以發展公共交通為主，輔之以發展私人交通。潘鵬飛等[8]用LEAP模型對河南省交通運輸領域2030年的能耗及污染物排放情況進行了模擬，得出了綜合情景節能減排效果最好的結論。PENG等[9]用LEAP模型研究了天津交通領域在不同情景下的能耗及污染物排放情況，指出排放標準的制定是所有情景下減少大氣污染物排放最有效的措施。但已有針對城市交通的節能減排策略研究主要集中在道路交通領域[10]，綜合考慮道路、鐵路、航空、水路運輸領域的節能減排研究較為薄弱，且所研究的污染物種類較少。
廣州作為國家綜合交通樞紐，在其經濟不斷發展的同時，能源消費需求和空氣污染物排放也保持著持續增長的趨勢，2019年廣州交通領域能源消費量為2045萬t標煤，較2005年增長2.6倍，由此帶來的節能減排壓力也越來越大。選取廣州來進行研究，對全國大部分城市交通領域的節能減排都具有借鑒意義。因此，本文以廣州為例，應用LEAP模型，結合情景分析法對廣州交通領域未來能源消費和污染物排放情況進行研究，分析節能減排潛力，進而給出可行的政策建議。
1研究方法
1.1LEAP模型
LEAP模型由瑞典斯德哥爾摩研究所和美國波士頓大學聯合開發，常用于能源消費預測及污染物減排模擬等研究，是一種自下而上的集成結構模型，廣泛應用于能源環境政策分析領域。該模型從技術角度出發，對不同行業的能源生產和消費情況進行模擬[11]。模型的輸入參數包括不同部門的活動水平、工藝結構、能效、燃料類型等微觀數據，以及GDP、三產結構等宏觀數據;輸出參數為能源需求量及空氣污染物排放量等[1]。相較于其他模型，LEAP模型可對各部門進行更加全面、詳細的研究，且該模型結構性強，數據輸入靈活[11]。
根據廣州交通領域的特征，構建了廣州交通領域能源消費和空氣污染物排放模型，以2017年為基準年，2035年為目標年，分析未來廣州交通領域的節能減排潛力，討論其節能減排策略。結合廣州實際情況將廣州交通領域劃分為市內客運、市際客運和貨運交通3種類型，并按照終端使用的運輸類型進一步細分為14個層次(表1)。主要依據不同情景下各交通運輸類型的車輛數、行車里程、客/貨運周轉量、不同單位綜合能耗、燃料類型、排放因子等基本參數來對能源消費量、污染物排放量進行計算，這些參數在不同的情境下基于不同的政策及技術因素進行相應的調整。
1.3情景設置
在LEAP模型基礎上，以2035年為目標年，為研究各種政策及技術對廣州交通領域能源消費及污染物排放的影響，設置了兩種情景：基準情景和綜合情景。其中，基準情景作為參照，用以檢驗各種控制情景的實施效果。通過分析不同情景下交通領域的能源消費趨勢和污染物排放趨勢，進而梳理未來廣州市交通領域能耗及污染物排放控制的最佳策略。
2005-2017年廣州交通類型、活動水平、能源效率、能源結構數據主要來自《廣州統計年鑒》(2005-2017)、《廣州城市交通運行報告》以及公交公司、交通主管單位調研和文獻資料調研等;消耗不同類型能源產生的CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放因子主要參考《道路機動車大氣污染物排放清單編制技術指南(試行)》《非道路移動源大氣污染物排放清單編制技術指南》。情景分析中主要參照全國及廣州交通領域相關政策措施，結合歷史趨勢來對活動水平、能源結構數據進行設置。相關規劃及文件主要有《交通運輸節能環保“十三五”發展規劃》《廣州市人民政府關于印發廣州市環境空氣質量達標規劃(2016-2025年)的通知》《廣州市人民政府辦公廳關于印發廣州市節能降碳第十三個五年規劃(2016-2020年)的通知》《廣州市綜合交通第十三個五年規劃》《廣州市新能源汽車發展工作方案(2017-2020年)》等。能效的設置主要參考廣州當地的相關能效數據，及交通運輸領域發展水平較高城市的相關能效數據，并考慮其未來變化趨勢，力求符合實際情況并具有可行性。
考慮到數據的可獲得性以及不同城市間的比較，本研究不包括管道和非道路交通，航空僅包括商業航空，大氣污染物排放指燃料燃燒直接產生和電力使用間接產生的CO、HC、NOx、PM2.5、SO2，除廣州地鐵外其余交通排放均為移動源產生的排放。本研究所涉及的能耗與大氣污染物排放邊界與統計數據邊界相一致，對各種交通類型采用屬地原則，城市軌道交通的研究邊界為廣州地鐵集團運營線路的牽引能耗和場站運營能耗所產生的排放，未包括商業體能耗所產生的排放[1]。
1.3.1基準情景
在發展現狀基礎上，綜合考慮現有政策措施及“十三五”期間出臺的各種政策措施，并以目前的力度繼續施行相關政策措施[12]。在市內客運交通中發展公共交通，到2035年，全市公共交通分擔率達到65%，對中小客車進行總量控制，私人小汽車的擁有量控制在320萬輛以內;市際客運和貨運交通中推廣鐵路和水路運輸，以分流部分公路和航空運輸量;交通工具的能源效率達到規劃要求。推廣清潔能源在交通運輸中的使用，到2022年在全市全面實現公交車、出租車的新能源化;增加氫燃料和生物質燃料等清潔能源的使用，到2035年清潔能源占比達到18%。
1.3.2綜合情景
綜合情景是在政策的基礎上，綜合考慮運輸結構優化、能源效率提升、能源結構優化等措施，實現對廣州交通領域能耗及污染物排放的控制，共設置了三個子情景：運輸結構調整情景、能源效率提高情景、能源結構優化情景。在研究綜合情景對能耗及污染物排放控制的同時，進一步深入分析不同子情景對其能耗及污染物排放控制的貢獻[15]。具體綜合情景的定量化見表2。
2結果與討論
2.1能源消費趨勢及節能貢獻
根據模型模擬的結果(圖1)，基準情景下廣州交通領域的能源消費量將繼續增長，但增長速度將逐漸放緩，到2030年左右達到峰值，隨后緩慢下降，到2035年下降到2445萬t標煤，約為2017年的1.2倍。綜合情景下，各種措施的實施將有效抑制廣州交通領域的能耗消費增長，能源消費達峰時間將提前到2025年左右，且峰值量僅為基準情景峰值量的85.99%，約為2111萬t標煤。到2035年下降為1881萬t標煤，約較基準情景降低了23.06%。
廣州市交通運輸領域各子情景下不同運輸類型的節能貢獻率如表3所示。從結果可知，運輸結構調整情景對節能的貢獻率最大，達到了39.32%;其次是能源效率提升情景，為32.03%;能源結構優化情景最小，為28.65%。從運輸類型方面來看，公路貨運、私人交通、航空客運、航空貨運對節能的貢獻率比較大。由于大力發展公共交通、鐵路運輸、水路運輸，從而轉移了部分私人交通、公路運輸、航空運輸的運輸需求，使得公共交通、鐵路運輸、水路運輸對廣州市交通運輸領域節能的貢獻率不高，甚至在運輸結構調整情景中出現了耗能增加的情況。
同時，隨著道路交通中電動車、天然氣車、氫能車的推廣，以及生物燃料在航空和水路運輸中的應用，2035年廣州交通領域的能耗中電力、天然氣、生物燃料、氫能的占比將分別提高到4.45%、6.38%、11.47%、12.84%，進而使得清潔能源在能源消費中的占比達到35.13%，能源結構得到優化。
2.2大氣污染物排放趨勢及減排貢獻
圖2展示了基準情景和綜合情景下未來廣州交通領域CO、HC、NOx、PM2.5、SO2等空氣污染物的排放趨勢�；鶞是榫跋拢磥韽V州交通領域除SO2排放有望較現狀水平大幅下降外，其他主要的空氣污染物仍將繼續增長，但增長速度均會不同程度地降低。其中，CO、NOx排放將于2030年左右達峰、HC和PM2.5的排放不斷增加。到2035年，CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放量將分別達到65005t、8407t、99448t、3918t、3407t，分別為2017年的1.2倍、1.3倍、1.3倍、1.5倍、0.7倍。綜合情景下，隨著政策措施的進一步嚴格實施，未來廣州交通領域的主要空氣污染物排放均將較基準情景顯著下降，其中CO、HC、NOx、SO2的排放達峰時間將提前至2020年左右。到2035年，CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放量將分別下降至45471t、6027t、71741t、2987t、2851t，較基準情景分別減少30.05%、28.31%、27.86%、23.77%、16.33%，減排效果明顯。
各子情景及不同運輸類型對不同污染物的減排效果不同，表4展示了2035年廣州市交通運輸領域污染物減排貢獻率。對CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的減排貢獻率最大的子情景分別為運輸結構調整情景37.30%、能源結構優化情景37.13%、能源結構優化情景44.96%、能源結構優化情景41.20%、能源效率提高情景74.99%。由表4可知，五種大氣污染物中，能源結構優化情景對HC、NOx、PM2.5三種的減排貢獻率為最大，對CO的減排貢獻率僅次于運輸結構調整情景，到2035年綜合情景相較于基準情景實現了較大幅度的大氣污染物減排，因而強化清潔能源使用的能源結構優化情景對廣州交通領域的大氣污染物減排具有較大作用。
綜合來看，能源結構優化情景對于各種污染物的控制效果最好，其次是能源效率提高情景，運輸結構調整情景也能對各種污染物起到較好的控制效果。值得注意的是，能源效率提高對SO2的減排效果顯著。——論文作者：楊森1,2,3,4，黃瑩1,2,3，焦建東1,2,3,4，廖翠萍1,2,3†
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