發(fā)布時間：2021-06-25所屬分類：農(nóng)業(yè)論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：基于長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)(LEAP)模型，結(jié)合情景分析法，模擬廣州交通領(lǐng)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(lǐng)域的節(jié)能及空氣污染物排放控制策略。結(jié)果表明：綜合情景下，到2035年，廣州交通領(lǐng)域?qū)⑤^基準(zhǔn)情景
摘要：基于長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)(LEAP)模型，結(jié)合情景分析法，模擬廣州交通領(lǐng)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(lǐng)域的節(jié)能及空氣污染物排放控制策略。結(jié)果表明：綜合情景下，到2035年，廣州交通領(lǐng)域?qū)⑤^基準(zhǔn)情景節(jié)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(jié)構(gòu)優(yōu)化情景的節(jié)能減排貢獻(xiàn)最大;從運(yùn)輸類型來看，公路貨運(yùn)、私人交通、公路客運(yùn)、水路貨運(yùn)和航空客運(yùn)的節(jié)能減排貢獻(xiàn)較大;要實(shí)現(xiàn)城市交通能耗及污染物排放控制，需要大力發(fā)展公共交通，促進(jìn)鐵路和水路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，以部分分流私人交通、公路和航空運(yùn)輸?shù)慕煌ㄐ枨笤鲩L，同時提高能源清潔化率和能效水平。
關(guān)鍵詞：LEAP模型;情景分析;節(jié)能;污染物減排
0引言
交通運(yùn)輸業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)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(jìn)程的不斷推進(jìn)以及經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，未來城市交通的能源消費(fèi)和空氣污染物排放也將繼續(xù)增長，在可持續(xù)發(fā)展背景下的節(jié)能減排壓力越來越大。迫切需要針對城市交通領(lǐng)域開展節(jié)能減排研究，為實(shí)現(xiàn)以更少的資源投入取得更好的節(jié)能減排效果提供科學(xué)支撐。
當(dāng)前，對節(jié)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(shí)現(xiàn)，但該模型側(cè)重于投資收益分析，在技術(shù)方面考慮不足，且由于我國市場機(jī)制不夠完善，用該模型所得到的研究結(jié)論可能與現(xiàn)實(shí)情況有較大偏差[1]。微觀分析主要有亞太地區(qū)綜合評價模型/終端技術(shù)模型(Asia-Pacificintegratedmodel/endusemodel,AIM/Enduse)、MARKAL(marketallocation)模型、長期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)(long-rangeenergyalternativesplanningsystem,LEAP)模型等，其中AIM/Enduse模型側(cè)重于技術(shù)研究[2]，MARKAL模型側(cè)重于對所提出分配機(jī)制的優(yōu)化[3-5]，而LEAP模型能夠更加全面、系統(tǒng)地綜合分析各種技術(shù)與政策對節(jié)能減排的影響，更有利于對城市交通領(lǐng)域的節(jié)能減排問題進(jìn)行研究[1]。國內(nèi)外學(xué)者對交通領(lǐng)域的節(jié)能減排問題進(jìn)行了較多研究。AZAM等[6]用LEAP模型對馬來西亞道路運(yùn)輸過程中的能耗及污染物排放情況進(jìn)行了研究。SADRI等[7]用LEAP模型對發(fā)展中國家交通運(yùn)輸領(lǐng)域中的節(jié)能減排問題進(jìn)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(yù)測了北京客運(yùn)交通2011-2030年的能源消費(fèi)量和污染物排放量，認(rèn)為北京交通節(jié)能減排的最佳策略是以發(fā)展公共交通為主，輔之以發(fā)展私人交通。潘鵬飛等[8]用LEAP模型對河南省交通運(yùn)輸領(lǐng)域2030年的能耗及污染物排放情況進(jìn)行了模擬，得出了綜合情景節(jié)能減排效果最好的結(jié)論。PENG等[9]用LEAP模型研究了天津交通領(lǐng)域在不同情景下的能耗及污染物排放情況，指出排放標(biāo)準(zhǔn)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(jié)能減排策略研究主要集中在道路交通領(lǐng)域[10]，綜合考慮道路、鐵路、航空、水路運(yùn)輸領(lǐng)域的節(jié)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(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的同時，能源消費(fèi)需求和空氣污染物排放也保持著持續(xù)增長的趨勢，2019年廣州交通領(lǐng)域能源消費(fèi)量為2045萬t標(biāo)煤，較2005年增長2.6倍，由此帶來的節(jié)能減排壓力也越來越大。選取廣州來進(jìn)行研究，對全國大部分城市交通領(lǐng)域的節(jié)能減排都具有借鑒意義。因此，本文以廣州為例，應(yīng)用LEAP模型，結(jié)合情景分析法對廣州交通領(lǐng)域未來能源消費(fèi)和污染物排放情況進(jìn)行研究，分析節(jié)能減排潛力，進(jìn)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(xué)聯(lián)合開發(fā)，常用于能源消費(fèi)預(yù)測及污染物減排模擬等研究，是一種自下而上的集成結(jié)構(gòu)模型，廣泛應(yīng)用于能源環(huán)境政策分析領(lǐng)域。該模型從技術(shù)角度出發(fā)，對不同行業(yè)的能源生產(chǎn)和消費(fèi)情況進(jìn)行模擬[11]。模型的輸入?yún)?shù)包括不同部門的活動水平、工藝結(jié)構(gòu)、能效、燃料類型等微觀數(shù)據(jù)，以及GDP、三產(chǎn)結(jié)構(gòu)等宏觀數(shù)據(jù);輸出參數(shù)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(jìn)行更加全面、詳細(xì)的研究，且該模型結(jié)構(gòu)性強(qiáng)，數(shù)據(jù)輸入靈活[11]。
根據(jù)廣州交通領(lǐng)域的特征，構(gòu)建了廣州交通領(lǐng)域能源消費(fèi)和空氣污染物排放模型，以2017年為基準(zhǔn)年，2035年為目標(biāo)年，分析未來廣州交通領(lǐng)域的節(jié)能減排潛力，討論其節(jié)能減排策略。結(jié)合廣州實(shí)際情況將廣州交通領(lǐng)域劃分為市內(nèi)客運(yùn)、市際客運(yùn)和貨運(yùn)交通3種類型，并按照終端使用的運(yùn)輸類型進(jìn)一步細(xì)分為14個層次(表1)。主要依據(jù)不同情景下各交通運(yùn)輸類型的車輛數(shù)、行車?yán)锍獭⒖?貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、不同單位綜合能耗、燃料類型、排放因子等基本參數(shù)來對能源消費(fèi)量、污染物排放量進(jìn)行計算，這些參數(shù)在不同的情境下基于不同的政策及技術(shù)因素進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。
1.3情景設(shè)置
在LEAP模型基礎(chǔ)上，以2035年為目標(biāo)年，為研究各種政策及技術(shù)對廣州交通領(lǐng)域能源消費(fèi)及污染物排放的影響，設(shè)置了兩種情景：基準(zhǔn)情景和綜合情景。其中，基準(zhǔn)情景作為參照，用以檢驗(yàn)各種控制情景的實(shí)施效果。通過分析不同情景下交通領(lǐng)域的能源消費(fèi)趨勢和污染物排放趨勢，進(jìn)而梳理未來廣州市交通領(lǐng)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(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)主要來自《廣州統(tǒng)計年鑒》(2005-2017)、《廣州城市交通運(yùn)行報告》以及公交公司、交通主管單位調(diào)研和文獻(xiàn)資料調(diào)研等;消耗不同類型能源產(chǎn)生的CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放因子主要參考《道路機(jī)動車大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》《非道路移動源大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南》。情景分析中主要參照全國及廣州交通領(lǐng)域相關(guān)政策措施，結(jié)合歷史趨勢來對活動水平、能源結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)置。相關(guān)規(guī)劃及文件主要有《交通運(yùn)輸節(jié)能環(huán)保“十三五”發(fā)展規(guī)劃》《廣州市人民政府關(guān)于印發(fā)廣州市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)規(guī)劃(2016-2025年)的通知》《廣州市人民政府辦公廳關(guān)于印發(fā)廣州市節(jié)能降碳第十三個五年規(guī)劃(2016-2020年)的通知》《廣州市綜合交通第十三個五年規(guī)劃》《廣州市新能源汽車發(fā)展工作方案(2017-2020年)》等。能效的設(shè)置主要參考廣州當(dāng)?shù)氐南嚓P(guān)能效數(shù)據(jù)，及交通運(yùn)輸領(lǐng)域發(fā)展水平較高城市的相關(guān)能效數(shù)據(jù)，并考慮其未來變化趨勢，力求符合實(shí)際情況并具有可行性。
考慮到數(shù)據(jù)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(yè)航空，大氣污染物排放指燃料燃燒直接產(chǎn)生和電力使用間接產(chǎn)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(chǎn)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(tǒng)計數(shù)據(jù)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(tuán)運(yùn)營線路的牽引能耗和場站運(yùn)營能耗所產(chǎn)生的排放，未包括商業(yè)體能耗所產(chǎn)生的排放[1]。
1.3.1基準(zhǔn)情景
在發(fā)展現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，綜合考慮現(xiàn)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(xù)施行相關(guān)政策措施[12]。在市內(nèi)客運(yùn)交通中發(fā)展公共交通，到2035年，全市公共交通分擔(dān)率達(dá)到65%，對中小客車進(jìn)行總量控制，私人小汽車的擁有量控制在320萬輛以內(nèi);市際客運(yùn)和貨運(yùn)交通中推廣鐵路和水路運(yùn)輸，以分流部分公路和航空運(yùn)輸量;交通工具的能源效率達(dá)到規(guī)劃要求。推廣清潔能源在交通運(yùn)輸中的使用，到2022年在全市全面實(shí)現(xiàn)公交車、出租車的新能源化;增加氫燃料和生物質(zhì)燃料等清潔能源的使用，到2035年清潔能源占比達(dá)到18%。
1.3.2綜合情景
綜合情景是在政策的基礎(chǔ)上，綜合考慮運(yùn)輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源效率提升、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化等措施，實(shí)現(xiàn)對廣州交通領(lǐng)域能耗及污染物排放的控制，共設(shè)置了三個子情景：運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景、能源效率提高情景、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)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(jìn)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(xiàn)[15]。具體綜合情景的定量化見表2。
2結(jié)果與討論
2.1能源消費(fèi)趨勢及節(jié)能貢獻(xiàn)
根據(jù)模型模擬的結(jié)果(圖1)，基準(zhǔn)情景下廣州交通領(lǐng)域的能源消費(fèi)量將繼續(xù)增長，但增長速度將逐漸放緩，到2030年左右達(dá)到峰值，隨后緩慢下降，到2035年下降到2445萬t標(biāo)煤，約為2017年的1.2倍。綜合情景下，各種措施的實(shí)施將有效抑制廣州交通領(lǐng)域的能耗消費(fèi)增長，能源消費(fèi)達(dá)峰時間將提前到2025年左右，且峰值量僅為基準(zhǔn)情景峰值量的85.99%，約為2111萬t標(biāo)煤。到2035年下降為1881萬t標(biāo)煤，約較基準(zhǔn)情景降低了23.06%。
廣州市交通運(yùn)輸領(lǐng)域各子情景下不同運(yùn)輸類型的節(jié)能貢獻(xiàn)率如表3所示。從結(jié)果可知，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景對節(jié)能的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了39.32%;其次是能源效率提升情景，為32.03%;能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景最小，為28.65%。從運(yùn)輸類型方面來看，公路貨運(yùn)、私人交通、航空客運(yùn)、航空貨運(yùn)對節(jié)能的貢獻(xiàn)率比較大。由于大力發(fā)展公共交通、鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸，從而轉(zhuǎn)移了部分私人交通、公路運(yùn)輸、航空運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)輸需求，使得公共交通、鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸對廣州市交通運(yùn)輸領(lǐng)域節(jié)能的貢獻(xiàn)率不高，甚至在運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景中出現(xiàn)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(yùn)輸中的應(yīng)用，2035年廣州交通領(lǐng)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(jìn)而使得清潔能源在能源消費(fèi)中的占比達(dá)到35.13%，能源結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化。
2.2大氣污染物排放趨勢及減排貢獻(xiàn)
圖2展示了基準(zhǔn)情景和綜合情景下未來廣州交通領(lǐng)域CO、HC、NOx、PM2.5、SO2等空氣污染物的排放趨勢。基準(zhǔn)情景下，未來廣州交通領(lǐng)域除SO2排放有望較現(xiàn)狀水平大幅下降外，其他主要的空氣污染物仍將繼續(xù)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(dá)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(dá)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(jìn)一步嚴(yán)格實(shí)施，未來廣州交通領(lǐng)域的主要空氣污染物排放均將較基準(zhǔn)情景顯著下降，其中CO、HC、NOx、SO2的排放達(dá)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(zhǔn)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(yùn)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(yùn)輸領(lǐng)域污染物減排貢獻(xiàn)率。對CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的減排貢獻(xiàn)率最大的子情景分別為運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景37.30%、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景37.13%、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景44.96%、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)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(jié)構(gòu)優(yōu)化情景對HC、NOx、PM2.5三種的減排貢獻(xiàn)率為最大，對CO的減排貢獻(xiàn)率僅次于運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景，到2035年綜合情景相較于基準(zhǔn)情景實(shí)現(xiàn)了較大幅度的大氣污染物減排，因而強(qiáng)化清潔能源使用的能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景對廣州交通領(lǐng)域的大氣污染物減排具有較大作用。
綜合來看，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)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(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)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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