陈 诚，洪雅玲，方玲娜，邱荣祖

(福建农林大学 交通与土木工程学院，福建 福州 350002)

福建省道路运输业碳排放测算与分析

陈 诚，洪雅玲，方玲娜，邱荣祖

(福建农林大学 交通与土木工程学院，福建 福州 350002)

道路运输业是节能减排的重点行业，碳排放量的合理测算对节能减排工作的推进具有重要意义。分别采用基于投入产出法和基于过程分析法的碳排放测算模型对福建省2004—2013年道路运输碳排放进行了测算，并利用基于投入产出法的测算模型比较了福建省和江苏省的道路运输碳排放总量、结构及效率。基于两种模型的测算结果分析了这两种常用碳排放测算模型的特点。研究结果表明：① 福建省道路运输业碳排放状况好于江苏省；② 近年来，福建省道路运输业碳排放的增长放缓，甚至开始下降，碳排放效率逐年提高；③ 福建省道路运输业能源消耗结构逐年改善，但目前仍以高排放能源为主；④ 基于投入产出法的碳排放测算结果要小于基于过程分析法的测算结果。

交通运输工程；道路运输；投入产出法；过程分析法；碳排放

无论从全球范围还是全国范围看，交通运输碳排放都是主要的排放行业和重点减排领域之一[1-3]，其中，道路运输碳排放占绝对主体[4]。为应对全球气候问题，我国政府承诺CO2排放量在2030年左右达到峰值并争取尽早达峰、单位国内生产总值CO2排放比2005年下降60%～65%[5]。福建省是我国东部沿海重要省份，是海峡西岸经济区构成主体，是21世纪海上丝绸之路核心区。对福建省道路运输业碳排放进行合理测算和分析能够探明福建省道路运输业碳排放现状，为福建省道路运输行业进一步制定节能减排政策措施提供建议和参考，也有利于加快福建省生态文明先行示范区的建设进程。

学者们对交通运输业碳排放量进行了研究，但无论是对碳排放现状[6-8]和碳排放预测的研究[2,9]，还是对碳排放影响因素的研究[10-11]以及对减排潜力的分析[12]和低碳运输网络的规划[13]，都以碳排放量的测算为基础。因此笔者采用两种主流模型对福建省道路运输碳排放进行测算和分析比较，从宏观和微观层面评估2004—2013年福建省道路运输碳排放的发展状况。

1 测算模型

1.1 基于投入产出法的道路运输碳排放测算模型

基于投入产出法的测算模型从投入使用的能源消耗量入手，结合二氧化碳排放因子，由各能源产生的CO2排放量加总求和得出结果，是一种自上而下的方法[14]，测算模型如式(1)～(3)。

CFPE=CFP1+CFP2

(1)

(2)

CFP2=Me(EMe)

(3)

式中：CFPE为基于能源消耗的道路运输碳排放总量；CFP1为直接碳排放(柴油、汽油、天然气消耗产生的CO2排放量)；CFP2为间接碳排放(电力消耗产生的CO2排放量)；Mi为第i种直接相关能源的消耗量；EMi为第i种能源的CO2排放因子；Me为电力消耗量；EMe为电力的CO2排放因子。

1.2 基于过程分析法的道路运输碳排放测算模型

过程分析法是基于L．SCHIPPER等[15]提出的“生产活动-运输方式-油耗”理论的一种测算方法。基于过程分析法的道路运输碳排放测算模型运用了不同能耗类型的车辆类型保有量、行驶里程、单位行驶里程燃料消耗等数据来测算道路运输碳排放[16-17]。该方法将道路运输车辆细分为不同类型，再分别计算每一类型车辆的碳排放量，加总求和得到道路运输总碳排放量。如式(4)。

(4)

式中：CFPL为基于过程分析法的道路运输碳足迹总量；i为道路运输能源类型；k为道路运输车辆类型；Aik为使用能源i的车辆类型k的数量；Tik为使用能源i的车辆类型k的年均行驶里程；Nik为使用能源i的车辆类型k的单位行驶里程燃料消耗量；EMi为能源类型i的CO2排放因子。

2 基于投入产出法的碳排放量测算

表1给出了基于投入产出法测算模型使用的基本数据，其中各年份的能源消耗量是基于《中国能源统计年鉴》[18]中的交通运输业能耗量再根据其中道路运输业的换算周转量的分担比例计算得出的；能源排放因子取自IPCC缺省值[19]，电力排放因子取自国家发改委公布的中国区域电网排放因子。

表1 投入产出法输入数据Table 1 Input data of input-output method

2.1 排放总量与排放结构

采用基于投入产出法模型测算的福建省2004—2013年的道路运输碳排放量如图1。碳排放总量逐年递增，由2004年的230.54×104t上升至2013年的405.05×104t，年均增长率为7.48%，但增长率从2008年达到峰值之后呈下降趋势。

图2为2004—2013年福建省4种道路运输主要能源消耗产生的碳排放量。其中，柴油消耗产生的碳排放量最大，从2004年的191.31×104t增长到2013年的315.2×104t，年均增长率为8.02%，10年来柴油消耗平均碳排放量占道路运输总碳排放量的82.03%。其次是汽油消耗产生的碳排放量，从2004年的35.79×104t增长到2013年的81.66×104t，年均增长率为12.02%，约占碳排放总量的16.54%。

随着清洁能源替代工程的稳步推进，尽管目前天然气和电力能源消耗碳排放量所占比重还较小，但近年来持续增加。福建省道路运输业电力碳排放量从2004年的3.44×104t升至2013年的5×104t，年均增幅为4.68%。天然气等清洁能源运输车辆从2010年开始投入使用。总体而言，4种能源碳足迹消费量结构比例相对稳定，而天然气的投入使用一定程度上减轻了高碳能源碳排放量占比。

图1 福建省道路运输能源消费碳排放量及其增长率Fig.1 Volumes of carbon emissions and growth rates of road transport in Fujian province

图2 福建省道路运输不同能源消耗碳排放量Fig.2 Carbon emissions of different energy consumption in road transport in Fujian province

2.2 与江苏省对比分析

横向对比分析福建和江苏两省的道路运输碳排放。江苏省与福建省同属华东沿海地区，地理位置等各方面情况相似，但经济发展情况领先于福建省。据国家统计局统计数据显示，2013年江苏省人均GDP达74 515.81元，位居全国第4，同年福建省人均GDP为57 656.7元，居第9位。

2.2.1 道路运输碳排放总量

图3为采用投入产出法测算的福建和江苏两省2004—2013年道路运输业碳排放测算结果对比。

江苏省道路运输碳排放量远高于福建省，约为福建省的4.44倍，且江苏省道路运输碳排放量的增长趋势较明显，而福建省近几年的增长趋势更为平缓。从增长率角度看，两省的趋势基本一致。

2.2.2 道路运输碳排放结构

图4为江苏省4种道路运输能源消耗的碳排放示意图。与福建省相同的是江苏省道路运输的碳排放也是以高碳能源碳排放为主，10年来汽油消耗碳排放量约占道路运输业总碳排放量的70.4%，柴油消耗产生的碳排放量约占28.83%；与福建省不同的是江苏省道路运输业碳排量中汽油消耗产生的碳排放量占主体部分，柴油次之。近年来两个省份道路运输清洁能源碳排放量占比均逐年提高，但是福建省道路运输业碳排放中清洁能源碳排放量的占比明显高于江苏省。

2.2.3 碳排放量效率

对福建和江苏两省的道路运输业碳排放效率进行比较，用单位周转量碳排放量表示道路运输业碳排放效率[11]，如式(5)。

p=Y/C

(5)

式中：p为碳排放效率；Y为总换算周转量，客货周转量换算系数取10∶1[20]；C为总碳排放量。

图3 福建省与江苏省道路运输碳排放量及其增长率对比Fig.3 Comparison of the carbon emission volumes and growth rates of Fujian province and Jiangxi province

图4 江苏省道路运输不同能源消耗碳足迹Fig.4 Carbon track of different energy consumption of road transport in Jiangsu province

图5 福建省与江苏省道路运输碳排放效率对比Fig.5 Comparison of carbon emissions efficiency of road transport in Fujian province and Jiangxi province

福建和江苏两省的道路运输碳排放效率，如图5。在2004—2013年间，两省的单位周转量碳排放量均呈下降趋势，说明两省的道路运输碳排放效率均逐年提高，道路运输减排措施取得了一定成效，但江苏省单位周转量碳排放量约为福建省的2.18倍，即福建省道路运输碳排放效率高于江苏省。

3 基于过程分析法的碳排放量分析

3.1 基本数据

将福建省道路运输领域分为城市公共交通、道路货运及其他客运3个部门，并进一步细化为17个终端[21]，如表2。不同车辆的平均行驶里程取自文献[22]；单位行驶里程燃料消耗量取自文献[23]。

表2 道路运输车辆分类Table 2 Classification of road transport vehicle

在道路运输车辆分类中，燃料类型在基本燃料类型的基础上增加了双燃料、混合动力和其他燃料等3种复合燃料。双燃料车指的是配有两套能源供应系统，两套能源供应系统按事先决定的比例向动力室供给能源，在缸内混合能源的汽车，如柴油-天然气双燃料汽车等[24]。混合动力是指车用燃料油与电力混合动力，即燃料(汽油，柴油等)和电能的混合[25]。由于双燃料和混合动力的能源搭配模式较多(如柴油-天然气、汽油-电能等等)，不同双燃料和混合动力车的数量及其燃料配比难以获取，因此基于解淑霞等[26]和马燕宾等[27]的研究，取燃料配比的最佳与最差碳排放情况的中值进行测算。此外，其他车用燃料包括煤油、燃料油、液化石油气由于使用量较少且难以获取燃料配比，因此其他燃料的CO2排放因子取这3种燃料的平均值。文中使用的3种复合燃料的CO2排放因子如表3。

表3 复合燃料排放因子取值Table 3 The value of CO2 emission factors for compound fuel

3.2 碳排放总量

图6给出了基于过程分析法的2004—2013年福建省道路运输碳排放(CFPL)测算结果与基于投入产出法的道路运输碳排放(CFPE)测算结果对比。根据基于过程分析的测算模型的测试结果，福建省道路运输业碳排放由2004年的256.35万t上升至2013年的499.5万t，年均增长率为7.99%。虽然两种模型的测算结果在碳排放总量上存在一些差异(CFPE

图6 福建省道路运输碳排放CFPE与CFPL对比Fig.6 CFPE and CFPL comparison of road transport in Fujian province

3.3 子部门碳排放量

城市公共交通、道路货运及其他客运3个子部门历年碳排放量如图7。城市公共交通和道路货运的碳排放量总体呈上升趋势，其他客运碳排放量在2010年之前呈平稳增长趋势，在2010年出现骤降，之后又趋于平缓。出现这一现象的原因是2010年开始由于高铁的影响，道路客运量及道路客运周转量均有不同程度的下降，因而其他客运的碳排放量下降；另一方面随着福建省城镇化建设的加快，城市公共交通系统基础设施的不断完善，城市公共交通客运碳排放量有所增加。道路货运部门的碳排放量占绝对主体，高达91%，可见道路货运是道路运输业碳排放的主要贡献者，应当成为福建省道路运输业节能减排的重点关注对象。

4 两种模型的比较

4.1 相同点

投入产出法基于能源消耗量进行碳排放的测算，过程分析法基于不同能耗类型的车辆类型的保有量、年均行驶里程、单位行驶里程燃料消耗量进行碳排放量的测算，实质上都是从能源消耗角度出发来测算碳排放，支持不同能耗类型的排放分析，都属于静态剖析过程。此外，两种模型的计算结果的准确性都受到统计数据完全性和准确性的影响，计算结果均存在一定的误差。

4.2 不同点

投入产出法从能源总消费出发，数据搜集难度小，计算相对简单，目前被广泛应用于行业碳排放测算中，适用于对碳排放的宏观分析。过程分析法从车辆类型和能源消耗类型出发，能更真实地反映道路运输车辆的活动水平，能进行针对不同道路运输业务部门和不同的车辆类型进行详细的分类别的碳排放的比较和分析，从理论上看计算结果应比投入产出法更为准确，但受到的影响因素更多，如车辆使用强度、道路因素、驾驶员驾驶技术等，测算结果的准确性对数据参数精确性的依赖性更大。

5 结 论

分别采用基于投入产出法和过程分析法的道路运输业碳排放测算模型，测算了2004—2013年福建省道路运输业碳排放。从排放总量、能源类型、车辆类型等方面分析了福建省道路运输碳排放的现状与特点，也将福建省与江苏省得道路运输碳业碳排放进行了横向比较，最后总结了两种测算模型的特点。主要结论如下：

1)2004—2013年间，福建省道路运输业碳排放逐年增长，年增长率先增后减。随着道路运输业的发展，能源消耗的增加必然导致碳排放量的增加；然而，近年来增长速度的放缓则表明了道路运输行业节能减排措施的成效。

2)高碳能源(汽油、柴油)产生的碳排放是道路运输业碳排放的主体。因此，道路运输业减排工作中既要优化道路运输业能源的消费结构，降低柴油等化石能源在道路运输的使用量；又要切实改进道路运输领域发展模式，实施道路运输低碳化发展战略。

3)与江苏省的对比表明了福建省生态基础较好的特点，近年来道路运输业的减排工作也取得了一定的成效。

4)测算模型的选择及测算基础数据的处理会在一定程度上影响碳排放量绝对值的测算结果，因此，无论采取何种模型进行碳排量的测算均应对测算结果保持谨慎的态度，合理估算误差范围。

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(责任编辑：刘韬)

CalculationandAnalysisonCarbonEmissionofRoadTransportIndustryinFujianProvince

CHEN Cheng，HONG Yaling, FANG Lingna, QIU Rongzu

(School of Transportation and Civil Engineering, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, Fujian, P.R.China)

Road transportation is the key industry of energy saving and emission reduction. The reasonable calculation of carbon emission is of great significance to promote the work of energy conservation and emission reduction. The calculation models based on input-output and process analysis method had been applied to the estimation of carbon emission of road transport in Fujian province from 2004 to 2013, and the comparison of carbon emission of road transport between Fujian province and Jiangsu province had been made by using input-output model in terms of total volume, configuration and efficiency of carbon emission. Based on the calculation results of the two models, the characteristics of the two commonly used carbon emission measurement models were analyzed. The results show that: ①The situation of carbon emission of road transport in Fujian province is better than that in Jiangsu province. ②In recent years, the growth of carbon emission of road transport in Fujian province has slowed down, and even began to decline; carbon emission efficiency is increasing yearly. ③Although high emission energy is the main part, the energy consumption structure of road transport industry in Fujian province has improved year by year. ④The calculation results of input-output approach are smaller than those of process analysis approach.

traffic and transportation engineering; road transport; input-output method; process analysis method; carbon emission

U492.2

：A

：1674-0696(2017)09-098-06

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.09.18

2016-06-15；

：2016-08-09

福建省科技厅重点资助项目(2014H0010)；福建省高水平大学建设资助项目(61201405106)

陈 诚(1982—)，女，江西樟树人，副教授，博士研究生，主要从事交通运输与管理方面的研究。E-mail：33491394@qq.com。

邱荣祖(1961—)，男，福建莆田人，教授，博士生导师，主要从事交通运输规划与管理方面的研究。E-mail：875693642@qq.com。