城市綠色出行指數(shù)白皮書

--交通出行碳足跡與碳排放計(jì)算框架022年12月阿里巴巴-浙江大學(xué)前沿技術(shù)聯(lián)合研究中心(AZFT)|2019年度交通分析報(bào)告城市綠色出行指數(shù)白皮書概述《城市綠色出行指數(shù)白皮書》以阿里云、浙江省數(shù)據(jù)開放融合關(guān)鍵技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室及相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘方法為支撐基礎(chǔ)，描述城行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及多模式出行碳足跡量化的研究。本報(bào)告由阿里云、浙江大學(xué)、阿里巴巴-浙江大學(xué)前沿技術(shù)聯(lián)合研究中心(AZFT)、浙江大學(xué)智能交通研究所、浙江省數(shù)據(jù)開放融合關(guān)鍵技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)共建綠色低碳出行共同體。|2019年度交通分析報(bào)告城市綠色出行指數(shù)白皮書聲明atement本研究報(bào)告提出碳足跡量本化和綠色出行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等相據(jù)、移動(dòng)支付數(shù)據(jù)及交通卡支付率三個(gè)維度客觀、綜合地反映城碳減排情況。報(bào)告力爭(zhēng)做到精準(zhǔn)、研究及政府決策提供有價(jià)值的參考依據(jù)。報(bào)告中所涉及的文字、受到中國(guó)著作權(quán)法、專利法、商標(biāo)法等知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律法規(guī)以及相組織和個(gè)人不得將本報(bào)告中的任何內(nèi)容用于任何商業(yè)目的。如引得對(duì)報(bào)告進(jìn)行有悖原意的引用、刪節(jié)和修改。報(bào)告以中文編寫，英文版由中文版翻譯而成，若兩果的發(fā)布|2019年度交通分析報(bào)告城市綠色出行指數(shù)白皮書執(zhí)行摘要。與第四本報(bào)告的最后一章對(duì)交通碳足跡計(jì)算與評(píng)價(jià)在城市交通管理政策支持的作用進(jìn)行私安全。目目錄 7 82.數(shù)據(jù)說明 9 10 22.3.交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、城市居民畫像、 碳排放計(jì)算框架 13 3.2.碳排放計(jì)算模型 143.3.碳排放因子計(jì)算 153.4.碳排放修正因子計(jì)算 164.個(gè)人出行碳普惠行為碳減量計(jì)算 174.1.個(gè)人出行碳普惠行為 184.2.個(gè)人出行碳普惠行為碳減量計(jì)算 195.城市綠色出行評(píng)價(jià) 205.1.城市綠色出行指標(biāo)體系 21 5.1.2.城市綠色出行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 225.2.城市交通碳足跡評(píng)估體系 245.2.1.基于個(gè)人出行數(shù)據(jù)的區(qū)域碳足跡量化 5.2.2.基于路網(wǎng)流量數(shù)據(jù)的區(qū)域碳足跡量化 5.2.3.區(qū)域碳足跡量化監(jiān)測(cè)與評(píng)估 255.3.城市綠色出行指數(shù) 265.3.1.城市綠色出行指數(shù)五大指標(biāo) 26色出行指數(shù)計(jì)算原則 275.3.3.城市綠色出行指數(shù)計(jì)算方法 276.杭州交通出行碳排放案例計(jì)算 28 6.3.杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例 326.3.1.數(shù)據(jù)說明 326.3.2.出行鏈級(jí)別交通出行碳排放計(jì)算…326.3.3.道路級(jí)別交通出行碳排放計(jì)算……346.3.4.區(qū)域級(jí)別交通出行碳排放計(jì)算……357.城市交通管理政策支持 377.1.完善碳交易市場(chǎng) 387.2.引導(dǎo)合理交通出行方式選擇 407.3.協(xié)調(diào)城市交通發(fā)展 42附錄A：名詞解釋 44附錄B：碳排放計(jì)算模型 45 附錄D：碳排放因子修正 53附錄E：個(gè)人出行碳普惠行為碳減量計(jì)算 56附錄F：城市綠色出行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 57附錄G：城市交通碳足跡量化方法 59附錄H：城市綠色出行指數(shù)計(jì)算 61 PART前言|2019年度交通分析報(bào)告7|前言黎以內(nèi)，并尋求將氣溫升幅進(jìn)一步限制在1.5℃以內(nèi)的措國(guó)[3]。為全面深入推進(jìn)交通運(yùn)輸綠色發(fā)展，加快節(jié)能降碳，交通運(yùn)輸部于2021年印發(fā)|2019年度交通分析報(bào)告8|前言交交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)路網(wǎng)流量數(shù)路網(wǎng)流量數(shù)據(jù)地理信息數(shù)據(jù)個(gè)個(gè)人匿名出行數(shù)據(jù)公交地鐵運(yùn)營(yíng)數(shù)公交地鐵運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)車車輛信息數(shù)據(jù)人工智能算法人工智能算法多多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)交通方式劃分碳排放因子計(jì)算碳排放因子矯正交通方式劃分碳排放因子計(jì)算碳排放因子矯正多多模式出行碳足跡量化完善碳交易市場(chǎng)完善碳交易市場(chǎng)量量化碳普惠行為碳減量綠綠色出行指標(biāo)體系&碳足跡評(píng)估體系支持城市交通管理政支持城市交通管理政策實(shí)時(shí)道路實(shí)時(shí)道路/城市級(jí)碳排放熱力圖實(shí)實(shí)時(shí)道路/城市級(jí)碳排放量私安全。TransLoc./|2019年度交通分析報(bào)告10|數(shù)據(jù)說明計(jì)S不同交通方式的靜態(tài)及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)(轉(zhuǎn)速、加速、減速、起停)、單|2019年度交通分析報(bào)告11|數(shù)據(jù)說明 TfL,BikeShareMap./london/|2019年度交通分析報(bào)告12|數(shù)據(jù)說明數(shù)據(jù)終端能耗數(shù)據(jù)交通方交通方式軌道交通私家車/出租車/網(wǎng)約車/公交私家車/出租車/網(wǎng)約車/公交車涉涉及能源形式電力電力消耗量汽油、柴油、燃料油、電力消耗量?排放因子：基礎(chǔ)排放因子(參照國(guó)內(nèi)外各類型車輛排放標(biāo)準(zhǔn))。?修正因子：對(duì)于地面交通(出租車/網(wǎng)約車/私家車/公交車)，考慮速度、載客率、道路坡度、長(zhǎng)期/近期公共交通設(shè)施情況城市居民畫像和機(jī)動(dòng)車數(shù)據(jù)報(bào)告對(duì)交通方式進(jìn)行了編號(hào)，后續(xù)公式中將使用對(duì)應(yīng)編號(hào)代表相應(yīng)的出行方式。|2019年度交通分析報(bào)告14碳排放計(jì)算框架私家車(i=1)出租車/網(wǎng)約車(i=2)公交車(i=3)軌道交通(i=4)本報(bào)告在研究了各種排放模型的基礎(chǔ)上，電瓶車(i=5)自行車(i=6)步行(i=7)其他交通方式(i=8)準(zhǔn)確性:在誤差允許的范圍內(nèi)，模型計(jì)算的碳排放量應(yīng)至少滿足單條出行鏈或區(qū)域碳足跡量化的準(zhǔn)確性，并盡可能接近真實(shí)值。公平性:指出行意愿的公平性，即在其余條件(出行時(shí)間、出行路線、天氣等)相同的情況下，選擇同種出行方式的個(gè)人，所產(chǎn)生的碳排放量應(yīng)該是相同的。|2019年度交通分析報(bào)告15碳排放計(jì)算框架E=?ai?EFi?diE:單條出行鏈的碳排放量(單位：g/人)ai:第i種交通方式的碳排放修正因子EFi:第i種交通方式的基礎(chǔ)碳排放因子(單位：g/(人·km))di:第i種交通方式的出行距離(單位：km)|2019年度交通分析報(bào)告16碳排放計(jì)算框架載客率%湖濱銀泰龍龍湖天街火車東站…………時(shí)間分布平均坡度%77:00-8:00vkk88:00-9:00vkk99:00-10:00vkk110:00-11:00vkk……按方向區(qū)分按方向區(qū)分5--53-3-3θ注：(*)私家車、出租車的載客率用平均載客率表示公益公益18|數(shù)據(jù)說明運(yùn)作方式|2019年度交通分析報(bào)告19|數(shù)據(jù)說明算/軌交/私家車/出租車/網(wǎng)約車等)的碳排放總量(g)除以城市綜合出行活動(dòng)水平總量 排因子(g/人·km)乘以對(duì)應(yīng)碳普惠行為的出行距離(km)得到。44%56%|2019年度交通分析報(bào)告44%56%21|城市綠色出行評(píng)價(jià)37%公交車地鐵自行車90.990.8減少換乘90.7您在公共交通站點(diǎn)的等候時(shí)間90.190.0縮短您居住地與站點(diǎn)之間的距離89.790.990.8減少換乘90.7您在公共交通站點(diǎn)的等候時(shí)間90.190.0縮短您居住地與站點(diǎn)之間的距離89.789.222|城市綠色出行評(píng)價(jià)8889909123|城市綠色出行評(píng)價(jià)綠色出行方式定義公交車軌道交通自行車指標(biāo)參考依據(jù)境規(guī)劃署《全球空氣污染立法評(píng)估》(2021)中國(guó)交通運(yùn)輸部《公交都市考核評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》(2013)?中國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《城市公共交通發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》(2017)浙江省地方標(biāo)準(zhǔn)《城市公共交通服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)》(2017)|2019年度交通分析報(bào)告24|城市綠色出行評(píng)價(jià)計(jì)算時(shí)空劃分—碳足跡(出行鏈)分割—區(qū)域碳足跡計(jì)算各交通方式路網(wǎng)劃分—路段碳排放密度計(jì)算—區(qū)域碳足跡計(jì)算62525334477數(shù)據(jù)的區(qū)域碳足跡量化方法所算得的區(qū)域(客運(yùn))碳排放量應(yīng)相等。|2019年度交通分析報(bào)告25|城市綠色出行評(píng)價(jià)|2019年度交通分析報(bào)告26|城市綠色出行評(píng)價(jià)，國(guó)建設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》 便捷：交通便捷程度是影響居民出行方式選擇的綠色：綠色是城市綠色出行指數(shù)的最核心指標(biāo)，市交通出行中綠色出行的發(fā)展水平與城市|2019年度交通分析報(bào)告27|城市綠色出行評(píng)價(jià)城市綠色出行計(jì)算城市綠色出行計(jì)算流程計(jì)算案例|2019年度交通分析報(bào)告29|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例述碳排放放的概念?從道路與城市級(jí)別精確計(jì)算中觀與宏觀交通出行碳排?幫助政府與交通運(yùn)營(yíng)管理公司更好地了解交通行業(yè)的?聚焦城市交通出行碳排放集中點(diǎn)，為針對(duì)性區(qū)域交通|2019年度交通分析報(bào)告30|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例5號(hào)線、6號(hào)線(含杭富段)、7號(hào)線和16號(hào)線，共設(shè)車站167座(換乘站不重復(fù)統(tǒng)運(yùn)營(yíng)車輛1.08萬輛，額定載客量55.84萬人，年完成客運(yùn)量7.04億人次。運(yùn)營(yíng)線路|2019年度交通分析報(bào)告31|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例]情況[16]|2019年度交通分析報(bào)告32|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例6.3.1數(shù)據(jù)說明場(chǎng)場(chǎng)景出行數(shù)據(jù)來源出行方式分類出行方式分類能源類型車車輛行駛速度載客量其他其他出行鏈級(jí)別出行鏈級(jí)別個(gè)人自行碳排放測(cè)算道路級(jí)別城市碳排放統(tǒng)計(jì)分析城市級(jí)別高德地圖APP出行規(guī)劃2高德地圖APP出行規(guī)劃小汽車(*)小汽車(*)、公共汽車、軌道交通、自行車/公共自行車、步行按杭州各能源車輛數(shù)量占比進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算車車輛經(jīng)過路段平均速度公交車載客量假定為30人/車，地鐵載客量假定200人/班其他影其他影響因素，如車型、發(fā)動(dòng)機(jī)能耗等不在本計(jì)算示例中考慮小汽車出行碳排放計(jì)算耗時(shí)里程里程行駛車速碳排放碳排放量min88.3km途徑路段對(duì)應(yīng)時(shí)刻路段平均速度11941.79g|2019年度交通分析報(bào)告33|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例地鐵出行碳排放量計(jì)算*總耗時(shí)總里程總里程步行距離步步行時(shí)長(zhǎng)等車時(shí)等車時(shí)長(zhǎng)個(gè)人碳排放量31min88.1km1.1kmin2min664.65g公交車出行碳排放計(jì)算總耗時(shí)總里程總里程步行距離步步行時(shí)長(zhǎng)等車時(shí)長(zhǎng)228路平均行駛速度28路行駛時(shí)間78路平均行駛速度78路行駛時(shí)間個(gè)人碳排放個(gè)人碳排放量71min9.89.8km0.626kmminmin途徑路段對(duì)應(yīng)時(shí)刻路途徑路段對(duì)應(yīng)時(shí)刻路段平均速度23min途徑路段對(duì)應(yīng)時(shí)刻路段平均速度in354.89354.89g|2019年度交通分析報(bào)告34|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例多模式公共交通出行碳排放量計(jì)算(*)總耗時(shí)總里程總里程步行距離步步行時(shí)長(zhǎng)等車時(shí)長(zhǎng)11號(hào)線地鐵行程里程1號(hào)線地鐵行程時(shí)間7路平均行駛速度7路行駛時(shí)間個(gè)人碳排放個(gè)人碳排放量40min9.49.4km0.353km77minmin7.87.8kmmin途徑路段對(duì)應(yīng)時(shí)刻路段平均速度7min1127.85g小結(jié)鏈所 (3點(diǎn)) (8點(diǎn))注：(*)在本案例中，時(shí)間顆粒度為一小時(shí)|2019年度交通分析報(bào)告35|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例 (12點(diǎn))(17點(diǎn))放 (3點(diǎn)) (8點(diǎn)) (12點(diǎn)) (17點(diǎn))碳排放(噸)|2019年度交通分析報(bào)告碳排放(噸)36|杭州市交通出行碳排放計(jì)算案例 (3點(diǎn)) (3點(diǎn)) (12點(diǎn)) (12點(diǎn))3%1%0小汽車公交車地鐵024681012141618202224|2019年度交通分析報(bào)告38|城市交通管理政策支持配包括二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氧化亞氮(N2O)、氫氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)和六氟化硫(SF6)等六種溫室氣體，不同溫室氣體最終全部折算成一|2019年度交通分析報(bào)告39|城市交通管理政策支持?2011年?2013年?2021年MaaS自 CO2排碳權(quán)MaaS平臺(tái)碳排放交易平臺(tái)碳排放企業(yè)|2019年度交通分析報(bào)告40|城市交通管理政策支持行與數(shù)家家家公共交通站點(diǎn)換乘公共交通站點(diǎn)公共交通站點(diǎn)公司轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)變|2019年度交通分析報(bào)告41|城市交通管理政策支持 多多方博弈綠色出行碳積分體系考慮因素時(shí)間成本補(bǔ)償積分兌換公共交通出行優(yōu)惠券促進(jìn)公共交通出行積分應(yīng)用分交通狀況和出行特征差異積分引導(dǎo)個(gè)人交通出行、支持緩堵減排兌換商品優(yōu)惠券吸引大眾參與頒發(fā)“綠色出行”稱號(hào)激勵(lì)綠色出行錯(cuò)峰出行積分擁堵避讓積分積分獲取交通狀況交通方式出行時(shí)段出行線路S|2019年度交通分析報(bào)告42|城市交通管理政策支持級(jí)?確定低排放區(qū)域范圍級(jí)輛禁止進(jìn)入時(shí)間段APPENDIX附錄|2019年度交通分析報(bào)告44|附錄車輛比功率(VSP)經(jīng)碳普惠方式鼓勵(lì)城市居民全方式參與綠色出行(公共交通、騎行、步行經(jīng)碳普惠方式鼓勵(lì)城市居民全方式參與綠色出行(公共交通、騎行、步行等)的行為城市居民出行方式中選擇各個(gè)公共交通方式(包括公交車、軌道交通和公共自行車)的出行量占公域車用燃油及氣象信息數(shù)據(jù)車齡分布及劣化特征車型結(jié)構(gòu)組成 (車輛類型)各車型車公里數(shù)車用燃油及氣象信息數(shù)據(jù)車齡分布及劣化特征車型結(jié)構(gòu)組成 (車輛類型)各車型車公里數(shù) (車輛活動(dòng))45|附錄VSP-VSP-Bin排放速率庫車輛行駛軌跡車輛行駛工況 (VSP-Bin分布)車輛基礎(chǔ)排放因子車輛綜合排放因子機(jī)機(jī)動(dòng)車排放總量/排放清單?Perugu,H.(2019)Emissionmodellingoflight-dutyvehiclesinIndiausingtherevampedVSP-basedMOVESmodel:ThecasestudyofHyderabad.TransportationResearchPartD:Transportandent?Chen,S.,Du,Z.,Shi,X.,Liu,Y.,Li,S.,Shao,C.&Steve-harold,K.W.(2021)MOVES-Beijing-basedhighspatialandtemporalresolutionammoniaemissionsfromroadtrafficinBeijing.Atmosphericnmentajorkey車隊(duì)平均排放因子計(jì)算選擇模擬年份輸入保有量與能源類型輸入行駛里程輸入修正條件結(jié)果輸出車隊(duì)平均排放因子計(jì)算選擇模擬年份輸入保有量與能源類型輸入行駛里程輸入修正條件結(jié)果輸出圖形用戶界面層46|附錄EMBEV合中國(guó)城市車輛技術(shù)特點(diǎn)的模模型參數(shù)數(shù)據(jù)模擬年份和車隊(duì)信息車輛基礎(chǔ)排放因子行駛工況條件車輛基礎(chǔ)排放因子其他車輛行駛信息數(shù)據(jù)庫層車車隊(duì)平均排放因子計(jì)算車隊(duì)車型構(gòu)成和活動(dòng)水平車型技術(shù)排放因子邏輯控制與計(jì)算層?Zhang,S.,Wu,Y.,Wu,X.,Li,M.,Ge,Y.,Liang,B.,Xu,Y.,Zhou,Y.,Liu,H.,Fu,L.&Hao,J.(2014)HistoricandfuturetrendsofvehicleemissionsinBeijing,1998–2020:ApolicyassessmentfortheinaAtmosphericEnvironment?Wen,Y.,Zhang,S.,He,L.,Yang,S.,Wu,X.&Wu,Y.(2021)Characterizingstartemissionsofgasolinevehiclesandtheseasonal,diurnalandspatialvariabilitiesinChina.AtmosphericEnvironment.245,118040.?Wu,X.,Wu,Y.,Zhang,S.,Liu,H.,Fu,L.&Hao,J.(2016)AssessmentofvehicleemissionprogramsinChinaduring1998–2013:Achievement,challengesandimplications.EnvironmentalPollution.214,基礎(chǔ)排放因子車型信息其他信息能源類型車輛活動(dòng)信息動(dòng)態(tài)輸入道路擁堵指數(shù)路段平均車基礎(chǔ)排放因子車型信息其他信息能源類型車輛活動(dòng)信息動(dòng)態(tài)輸入道路擁堵指數(shù)路段平均車速活動(dòng)水平47|附錄排放因子能耗因子實(shí)排放因子能耗因子實(shí)際道路工況發(fā)動(dòng)機(jī)控制參數(shù)圖實(shí)際排放測(cè)試CRTEM模型?FederalMinistryfortheEnvironment.(2021)Modellingroadtransportemissionsinchina.Availablefrom:/publication/modelling-road-transport-emissions-in-china/r?能源與交通創(chuàng)新中心.(2015)城市交通排放計(jì)算-私家車.Availablefrom:/IVE-China模型排放因子主要修正系數(shù)基礎(chǔ)排放因子修正排放因子主要修正系數(shù)車輛比功車輛比功率發(fā)動(dòng)機(jī)工作強(qiáng)度BIN庫排放因子次要修正系數(shù)排放因子次要修正系數(shù)IM空調(diào)使用溫度道路等級(jí)道路車輛實(shí)時(shí)排放分析?Guo,H.,Zhang,Q.-Y.,Shi,Y.&Wang,D.-H.(2007)EvaluationoftheinternationalvehicleemissionesensingmeasurementsJournalofEnvironmentalSciences826.?Wang,H.,Chen,C.,Huang,C.&Fu,L.(2008)On-roadvehicleemissioninventoryanditsuncertaintyanalysisforshanghai,china.ScienceofTheTotalEnvironment.398,60-67.?Zhou,Z.,Tan,Q.,Liu,H.,Deng,Y.,Wu,K.,Lu,C.&Zhou,X.(2019)Emissioncharacteristicsandhigh-resolutionspatialandtemporaldistributionofpollutantsfrommotorvehiclesinChengdu,China.ollutionResearch|2019年度交通分析報(bào)告48|附錄和CVEM模CVEM模型車輛基礎(chǔ)排放因子車輛技術(shù)屬性因素環(huán)境因素車輛活動(dòng)因素修修正后的車輛基礎(chǔ)排放因子通運(yùn)輸研究.4(04),31-40.?Liu,D.,Deng,Q.,Ren,Z.,Zhou,Z.,Song,Z.,Huang,J.&Hu,R.(2020)VariationtrendsandprincipalScienceofTheTotalEnvironment.704,134987.|2019年度交通分析報(bào)告49|附錄C私家車(i=1)根據(jù)車輛能源類型的不同，采用相應(yīng)能源類型車輛的基礎(chǔ)碳排放因子(以行駛速度60km/h為基準(zhǔn)速度測(cè)量)。其碳排放量計(jì)算公式如下：E1=a1.EF1,j.d1jj1223能能源類型傳統(tǒng)燃油(CV)純電動(dòng)(純電動(dòng)(BEV)混合動(dòng)力(HEV)基基礎(chǔ)排放因子EF1EFEF1,2=EFe×w1FE1:私家車碳排放量(單位：g/人)a1:私家車的碳排放修正因子EF1,j:私家車第j種能源類型的基礎(chǔ)碳排放因子(單位：g/(km·人))d1:私家車的出行距離(單位：km)EFe:當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)碳排放因子(單位：g/(kW·h))，浙江省電網(wǎng)排放因子約為704g/(kW·h)w1:純電動(dòng)私家車單位行駛里程平均耗電量(單位：kW·h/km)。|2019年度交通分析報(bào)告50|附錄出租車/網(wǎng)約車(i=2)根據(jù)車輛能源類型及其保有量不同，獲得基礎(chǔ)平均碳排放因子(以行駛速度60km/h為基準(zhǔn)速度測(cè)量)。其碳排放量計(jì)算公式如下：E2=a2?EF2?d2jj122344能能源類型傳統(tǒng)燃油(CV)純電動(dòng)(純電動(dòng)(BEV)混合動(dòng)力(HEV)天然氣(天然氣(NGV)基基礎(chǔ)排放因子EF2,1EFEF2,2=EFe×w2EF2,3EFEF2,4組組成比例P21,PP22,P23,PP24,基礎(chǔ)平均排放因基礎(chǔ)平均排放因子4EF2=?EF2,j·P2,jj=1E2:出租車/網(wǎng)約車碳排放量(單位：g)a2:出租車/網(wǎng)約車的碳排放修正因子EF2,j:出租車/網(wǎng)約車第j種能源類型的基礎(chǔ)碳排放因子(單位：g/km)d2:出租車/網(wǎng)約車的出行距離(單位：km)EF2:出租車/網(wǎng)約車的基礎(chǔ)平均碳排放因子(單位：g/km)EFe:當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)碳排放因子(單位：g/(kW·h))，浙江省電網(wǎng)碳排放因子約為704g/(kW·h)w2:純電動(dòng)出租車/網(wǎng)約車單位行駛里程平均耗電量(單位：kW·h/km)P2j:出租車/網(wǎng)約車中第j種能源類型的保有量占比,|2019年度交通分析報(bào)告51|附錄公交車(i=3)根據(jù)車輛能源類型及其保有量不同，獲得基礎(chǔ)平均碳排放因子(以行駛速度60km/h為基準(zhǔn)速度測(cè)量)。其碳排放量計(jì)算公式如下：E3=a3?EF3?d3jj122344能能源類型傳統(tǒng)燃油(ICEB)純電動(dòng)(純電動(dòng)(BEB)混合動(dòng)力(HEB)天然氣(天然氣(NGB)基基礎(chǔ)排放因子EF3,1EFEF3,2=EFe×w3EF3,3EFEF3,4組組成比例P31,PP32,P33,PP34,基礎(chǔ)平均排放因基礎(chǔ)平均排放因子4EF3=?EF3,j·P3,jj=1E3:公共汽車碳排放量(單位：g)a3:公共汽車的碳排放修正因子EF3,j:公共汽車第j種能源類型的基礎(chǔ)碳排放因子(單位：g/人·km)d3:公共汽車的出行距離(單位：km)EF3:公共汽車的基礎(chǔ)平均碳排放因子(單位：g/人·km)EFe:當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)碳排放因子(單位:g/(kW·h))，浙江省電網(wǎng)碳排放因子約為704g/(kW·h)w3:公共汽車單位周轉(zhuǎn)量的平均耗電量(單位：kW·h/人·km)P3j:公共汽車中第j種能源類型的保有量占比,軌道交通(i=4)根據(jù)軌道交通年度運(yùn)行與運(yùn)營(yíng)總能耗、軌道交通年度周轉(zhuǎn)量不同，獲得基礎(chǔ)平均碳排放因如下：E4=a4?EF4?d4EF4=w4·EFe/TE4:軌道交通碳排放量(單位：g)a4:軌道交通的碳排放修正因子EF4:軌道交通的基礎(chǔ)平均碳排放因子(單位：g/人·km)d4:軌道交通的出行距離(單位：km)EFe:當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)碳排放因子(單位：g/(kW·h))，浙江省電網(wǎng)碳排放因子約為704g/(kW·h)T:軌道交通年周轉(zhuǎn)量(單位：人·km)|2019年度交通分析報(bào)告52|附錄電瓶車(i=5)電瓶車碳排放量計(jì)算公式如下：E5=a5.EF5.d5EF5=EFe×w5E5:電瓶車碳排放量(單位：g)EF5:電瓶車的基礎(chǔ)平均碳排放因子(單位：g/人·km)d5:電瓶車的出行距離(單位：km)w5:電瓶車行駛單位距離平均耗電量(單位：kW·h/km)EFe:當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)碳排放因子(單位：g/(kW·h))，浙江省電網(wǎng)碳排放因子約為704g/(kW·h)自行車和步行(i=6,7)E6=a6.EF6.d6E7=0E6:自行車碳排放量(單位：g)EF6:自行車的基礎(chǔ)平均碳排放因子(單位：g/人·km)d6:自行車的出行距離(單位：km)步行為零碳出行，認(rèn)為其排放因子為0。其他交通方式(i=8)?呂晨,張哲,陳徐梅,馬冬,蔡博峰(2021).中國(guó)分省道路交通二氧化碳排放因子.中國(guó)環(huán)境科學(xué),41(07),3122-053|附錄地面交通(i=1,2,3)特性。為了對(duì)應(yīng)不同時(shí)空下的影響因素變化，本報(bào)告針對(duì)不同的交通方式、不同的時(shí)空特征,提出建立如下所示的時(shí)空分布表(**)：載客率%湖濱銀泰龍龍湖天街火車東站…………時(shí)間分布平均坡度%77:00-8:00vkk88:00-9:00vkk99:00-10:00vkk110:00-11:00vkk……按方向區(qū)分按方向區(qū)分5--53-3-3θ休息日載客率6:009:1212:2515:3818:5122:04注：(*)私家車、出租車的載客率用平均載客率表示速度修正因子|2019年度交通分析報(bào)告速度修正因子54|附錄 50020406080100速度(km/h)ai=fi(vi,ei,ki,ti)vi:第i種交通方式在某時(shí)段某區(qū)域?qū)?yīng)的速度(km/h)kii對(duì)應(yīng)的載客率(%)tii區(qū)域?qū)?yīng)的天氣|2019年度交通分析報(bào)告55|附錄軌道交通(i=4)的載客率%載客率%布2號(hào)線2號(hào)線湖濱銀泰龍龍湖天街火車東站…………時(shí)間分布77:00-8:00---88:00-9:00---9:00-10:09:00-10:00---110:00-11:00---……a4=f4(k4,t4)?王昌,姜仙童,吳艷平(2021).基于聚類分析的公交線路資源配置時(shí)段劃分方法——以煙臺(tái)市為例.交通運(yùn)輸研究,7(05),35-42.|2019年度交通分析報(bào)告56|附錄/軌交/私家車/出租車/網(wǎng)約車等)的碳排放總量(g)除以城市綜合出行活動(dòng)水平總量 EFbase=TEbase/TAbaseEFbase:基準(zhǔn)線碳排放因子(單位：g/人·km)TEbase:城市綜合出行方式的碳排放總量(單位：g)TAbase:城市綜合出行活動(dòng)水平總量(單位：人·km)EFi_green=EFi?EFbaseEFi_green:碳普惠行為(綠色出行方式i)對(duì)應(yīng)的碳減排因子(單位：g/人·km)EFi:碳普惠行為(綠色出行方式i)對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)碳排放因子(單位：g/人·km)EFbase:基準(zhǔn)線碳排放因子(單位：g/人·km)排因子(g/人·km)乘以對(duì)應(yīng)碳普惠行為的出行距離(km)得到。Eij_green=EFi_green×AijEij_green:個(gè)體j的碳普惠行為(綠色出行方式i)可減少的碳排放量(單位：g/人)EFi_green:碳普惠行為(綠色出行方式i)對(duì)應(yīng)的碳減排因子(單位：g/人·km)Aij:個(gè)體j的碳普惠行為(綠色出行方式i)的出行距離(單位：km)|2019年度交通分析報(bào)告57|附錄一個(gè)國(guó)家或地區(qū)，在核算期內(nèi)(通常為一年)實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)總值與所屬范圍內(nèi)的常住人口的比值內(nèi)內(nèi)燃機(jī)車(包含摩托車，汽車，貨車，不包含電動(dòng)車)在某地區(qū)的總量城市對(duì)于綠色交通(公交、地鐵、自行車道、人行道)基礎(chǔ)設(shè)施的投資占城市交通總投資的比例居民對(duì)于居民對(duì)于公共交通服務(wù)的平均評(píng)分(十分制)的比例(城區(qū)范圍內(nèi)公交站點(diǎn)500米半徑覆蓋率)與小汽車平均行程速度的比(評(píng)價(jià)公交車對(duì)比小汽車的競(jìng)爭(zhēng)力)|2019年度交通分析報(bào)告58|附錄3.綠色交通設(shè)施畫像(續(xù)上表)比例公交站點(diǎn)半公交站點(diǎn)半徑50米內(nèi)(暫定)設(shè)置自行車停車位的站點(diǎn)數(shù)量占公交站點(diǎn)總數(shù)的比例次數(shù)域總面積的比例(城區(qū)范圍內(nèi)軌道交通站點(diǎn)800米半徑覆蓋率，中心城區(qū)范圍內(nèi)軌道交通站點(diǎn)500米半徑覆蓋率)比值之比地鐵地鐵出站口半徑150米內(nèi)(暫定)設(shè)置自行車停車位的站點(diǎn)數(shù)量占地鐵站點(diǎn)總數(shù)的比例生的碳排放e(單位：g)為：e生的碳排放e(單位：g)為：en=.ek,nek,n：出行鏈k中第n種交通方式產(chǎn)生的碳排放(單位：g)dn：出行鏈k中使用第n種交通方式在柵格(i,j)中的出行距離(單位：m)dk,n：出行鏈k中使用第n種交通方式的出行距離(單位：m)59|附錄計(jì)算時(shí)空劃分——根據(jù)需求可將時(shí)間劃分為分鐘級(jí)、小時(shí)級(jí)、日級(jí)或月級(jí)；可將區(qū)域劃分為市區(qū)級(jí)或路段級(jí)等網(wǎng)格區(qū)。碳足跡(出行鏈)分割——根據(jù)地圖柵格切割計(jì)算時(shí)段內(nèi)的出行鏈。?出行鏈k在柵格(i,j)中由第n種交通方式產(chǎn)區(qū)域碳足跡計(jì)算——累加?xùn)鸥裰杏?jì)算時(shí)段內(nèi)所有出行鏈產(chǎn)生的碳排放。?柵格(i,j)中的由第n種交通方式產(chǎn)生的碳排放e單位：g)為：e=?ee：出行鏈k中使用第n種交通方式在柵格(i,j)中產(chǎn)生的碳排放(單位：g)?柵格(i,j)中的碳排放總量ei,j(單位：g)ei,j=?ene：第n種交通方式柵格(i,j)中產(chǎn)生的碳排放(單位：g)|2019年度交通分析報(bào)告60|附錄各交通方式路網(wǎng)劃分——根據(jù)(道路)交叉口或(公交車、地鐵)站點(diǎn)將各交通路網(wǎng)劃分為以路段為單位的單元。62525334477路段碳排放密度計(jì)算——基于各交通方式單位車輛排放系數(shù)及其排放修正因子，根據(jù)路段各交通方式車流量、計(jì)算時(shí)長(zhǎng)以及路段長(zhǎng)度，計(jì)算該路段中的碳排放量。以路段T中第n種交通方式在t時(shí)段內(nèi)的碳排放量et(單位：g/km)為例：et=qt??t?at?EFn?drqt：路段T中第n種交通方式在t時(shí)段內(nèi)的平均車流量(單位：輛/h)?t：t時(shí)段時(shí)長(zhǎng)(單位：h)at：路段T中第n種交通方式在t時(shí)段內(nèi)的碳排放修正因子EFn：第n種交通方式的基礎(chǔ)單位車輛碳排放因子(單位：g/(輛·km))dr：路段T的長(zhǎng)度區(qū)域碳足跡計(jì)算——累加地圖柵格中計(jì)算時(shí)段內(nèi)各交通路網(wǎng)種的碳排放。?t時(shí)段內(nèi)，柵格(i,j)中由第n種交通方式產(chǎn)生的碳排放e,t(單位：g)為：e,t=?et?dr在柵格(i,j)中的長(zhǎng)度(單位：m)的碳排放量(單位：g)?t時(shí)段內(nèi)，柵格(i,j)中由產(chǎn)生的碳排放ei,j,t(單位：g)為：ei,j,t=?e,tnei,j,t：t時(shí)段內(nèi)，柵格(i,j)中由第n種交通方式產(chǎn)生的碳排放(單位：g)|2019年度交通分析報(bào)告61|附錄城市綠色出行指數(shù)計(jì)算表i(Ii)(wi)j(Ii,j)(wi,j)1223445121 3 2 2 4 6 1 數(shù)車占比%人/10萬人/10萬%%%%--%%%%%%%噸/人/年噸/人/年g/人/km g/人/km%%%IUGT=?wi.(?Ii,j.wi,j)IUGT:表示城市綠色出行指數(shù)，無量綱；wi:表示第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值；Ii,j:表示第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)的歸一化后的數(shù)值；wi,j:表示第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值。代替。 |2019年度交通分析報(bào)告62|附錄[1]聯(lián)合國(guó).(2015)巴黎協(xié)定.Availablefrom:/zh/climatechange/paris-(2021)中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見.Availablefrom:/zhengce/2021-10/24/content_5644613.htm[3]中華人民共和國(guó)中央人民政府.(2019)《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》.Availablefrom:/zhengce/2019-09/19/content_5431432.htm[Accessed6thNovember2021].[4]中華人民共和國(guó)交通運(yùn)輸部.(2021)《綠色交通“十四五”發(fā)展規(guī)劃》.Availablefrom:/zhengce/zhengceku/2022-01/21/content_5669662.htm[Accessed6thNovember廳關(guān)于印發(fā)《浙江省應(yīng)對(duì)氣候變化“十四五”規(guī)劃》的通知.Availablefrom:/art/2021/6/16/art_1229123366_2302792.html[Accessed6th[6]廣東省發(fā)展和改革委員會(huì).(2015)廣東省碳普惠制試點(diǎn)工作實(shí)施方案.Availablefrom:/gfxwj5633/content/post_865569.html[Accessed7thNovember2021].[7]Zahiri,M.,Liu,J.,andChen,X.M.(2019).TaxiDownsizing:ANewApproachtoEfficiencyandSustainabilityintheTaxiIndustrySustainability(18),4944.[8]Shen,L.,Shao,Z.,Yu,Y.andChen,X.,(2021).Hybridapproachcombiningmodifiedgravitymodelanddeeplearningforshort-termforecastingofmetrotransitpassengerflows.TransportationResearchRecord.2675(1),25-38.[9]國(guó)務(wù)院新聞辦公室.(2021)《中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的政策與行動(dòng)》白皮書(全文).Availablefrom:/zfbps/32832/Document/1715491/1715491.htm[Accessed6thNovember2021].[10]國(guó)務(wù)院.(2021)2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案.Availableat:/gongbao/content/2021/content_5649731.htm[Accessed26thApril2022].[11]交通運(yùn)輸部.(2022)交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.Availableat:/zhengce/zhengceku/2022-03/18/content_5679638.htm[Accessed26thApril2022].[12]聯(lián)合國(guó).(2021)SustainableUrbanTransportI