云南省城市营运柴油货车碳排放测度及空间分异特征_戢晓峰.pdf

第 40 卷第 2 期2023 年 2 月公路交通科技Journal of Highway and Transportation esearch and DevelopmentVol.40No.2Feb 2023收稿日期:20220424基金项目:国家自然科学基金项目(71904068)作者简介:戢晓峰(1982)，男，湖北随州人，博士，教授.(yiluxinshi )doi:10.3969/j.issn.10020268.2023.02.023云南省城市营运柴油货车碳排放测度及空间分异特征戢晓峰1，2，3，王娟1，2，3，陈方2，3，王艺霏1，普永明1，2，3(1.昆明理工大学交通工程学院，云南昆明650504;2.云南省现代物流工程研究中心，云南昆明650504;3.云南综合交通发展与区域物流管理智库，云南昆明650504)摘要:为测算城市营运柴油货车碳排放，获取营运柴油货车碳排放空间分异特征及其影响因素，以云南省各城市营运柴油货车碳排放为研究对象，采用自上而下的交通运输碳排放方法测算出云南省营运柴油货车碳排放总量，利用空间自相关和 K 均值聚类算法分析了各城市营运柴油货车碳排放的总体变化、区域差异、时空格局和聚类特性。基于LMDI 方法对营运柴油货车碳排放影响因素进行分解，最终得出各影响因素对营运柴油货车碳排放影响效应的大小。结果表明:20162020 年云南省各城市营运柴油货车碳排放总量呈现出先降后升的发展趋势，且形成了东高西低的排放格局;云南省各城市营运柴油货车碳排放在空间上存在明显的聚集特性，存在高值聚集和低值聚集，高值聚集一直分布于滇中城市群;低值聚集主要分布在云南省中西部地区，并逐渐向西部延伸;交通能源强度、单位周转能耗和交通运输强度对营运柴油货车碳排放起抑制作用;人均 GDP 和人口因素对营运柴油货车碳排放起促进作用。因此，转变经济发展方式，调节当前运输结构，充分挖掘运输资源潜能，根据各城市交通发展制订针对性的减排政策，有利于降低营运柴油货车碳排放总量。关键词:交通工程;空间分异特征;聚类分析;营运柴油货车;LMDI 方法中图分类号:U491.9，X734.2文献标识码:A文章编号:10020268(2023)02019008Carbon Emission Measurement and Spatial Differentiation Characteristics ofUrban Operating Diesel Trucks in Yunnan ProvinceJI Xiao-feng1，2，3，WANG Juan1，2，3，CHEN Fang2，3，WANG Yi-fei1，PU Yong-ming1，2，3(1 School of Traffic Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming Yunnan 650504，China;2 Yunnan Modern Logistics Engineering esearch Center，Kunming Yunnan 650504，China;3 Yunnan Integrated Transport Development and egional Logistics Management Think Tank，Kunming Yunnan 650504，China)Abstract:In order to measure the carbon emissions of operating diesel trucks in cities and obtain the spatialdifferentiation characteristics and influencing factors of the carbon emissions of operating diesel trucks，takingthe carbon emissions of the operating diesel trucks in Yunnan Province as the research object，the totalcarbon emissions of operating diesel trucks in Yunnan Province is calculated by adopting the top-downtransport carbon emission method，the overall changes，regional differences，temporal and spatial patternsand clustering characteristics of the carbon emissions of operating diesel trucks in various cities in theprovince are analyzed by using spatial autocorrelation and K-means clustering algorithm.The factors affectingthe carbon emissions of operating diesel trucks are decomposed based on the LMDI method，and the effect ofeach influencing factor on the carbon emissions of operating diesel trucks is obtained at last.The result shows第 2 期戢晓峰，等:云南省城市营运柴油货车碳排放测度及空间分异特征that(1)from 2016 to 2020，the total carbon emissions of the urban operating diesel trucks in YunnanProvince shows a development trend of first decreasing and then increasing，and forms a pattern of highemissions in the east and low emissions in the west;(2)the carbon emissions from the urban operatingdiesel trucks in Yunnan Province have obvious spatial aggregation characteristics，including high-valueaggregation and low-value aggregation，and high-value aggregation is distributed in the urban agglomeration incentral Yunnan;(3)the low-value aggregation is mainly distributed in the central and western regions ofYunnan Province，and gradually extends to the west;(4)transport energy intensity，unit turnover energyconsumption and transport intensity inhibit the carbon emissions of operating diesel trucks;(5)GDP percapita and population factor play the role in promoting the carbon emissions of operating diesel trucks.Therefore，changing the mode of economic development，adjusting the current transport structure，fullytapping the potential of transport resources，and formulating targeted emission reduction policies according tothe transport development of each city will help reduce the total carbon emissions of diesel trucks.Key words:traffic engineering;spatial differentiation characteristic;cluster analysis;operating dieseltruck;LMDI method0引言国家 绿色交通“十四五”发展规划提出，推动各种交通运输方式深度融合，进一步优化调节运输结构，推动大宗货物“公转铁、公转水”，中长距离运输时主要采用铁路、水路运输。目前，我国公路运输货运周转量占比接近 50%，公铁比为 2.5，而公路运输中的中卡和重卡运输效率低、油耗高1。许康利等2 研究表明公路、铁路、民航运输碳排放量中，公路碳排放量占比较大，约占 82.7%。公路营运柴油货车尾气排放是城市大气颗粒物(PM)的主要来源之一，通常情况下占道路机动车大气颗粒物的 75%以上34，而黑碳(BC)是 PM 的主要核心结构，BC 占柴油车 PM 质量的 40%90%5。BC排放量有 8%来自柴油车，并且重型柴油车 BC 排放水平是汽油车的 40400 倍6，是引起大气环境质量的重要因素之一。在此背景下，开展营运柴油货车碳排放总量测度及时空分异影响因素研究，对于制订营运柴油货车碳减排政策意义重大。目前，已有研究主要集中于交通运输碳排放总量测度78、配额分配9、时空分异1012 和碳排放影响因素1315 等方面。但对于营运柴油货车碳排放，相关学者主要将研究重点放在柴油货车碳减排政策、燃油消耗基本规律和道路平面设计要素对柴油货车碳排放的影响等方面进行研究。如贾术艳等16 运用生长曲线对货车保有量进行预测，指出只有加快货车节能技术和新能源货车的推广运用才能使营运货车的碳排放总量规模得到有效的抑制。曾勇等17 基于不同车速、里程、综合百公里基本油耗等参数，揭示了城市货车燃油消耗的基本规律。许金良等18 运用 MOVES 仿真模型研究碳排放变化规律，构建碳排放预测模型，并得出车辆产生高碳排放的主要路段为半径小于或等于 500 m 的圆曲线半径。孙文圃等19 得出载重柴油货车高碳排放路段为高速公路上坡段，且坡度对碳排放的影响最大，坡长次之。显然，上述成果并未对营运柴油货车碳排放空间分异特征进行规律的总结。鉴于此，本研究测算 20162020 年云南省各城市营运柴油货车碳排放总量，采用莫兰指数和高低值聚类，结合 GIS 和 GeoDa 分析云南省各城市营运柴油货车碳排放的时空异质性，利用 LMDI 对碳排放影响因素进行分解，为碳减排政策的制定提供参考依据。1方法与数据1.1研究方法1.1.1交通运输碳排放测算IPCC 国家温室气体清单指南提出了国际上具有权威性的碳排放测算方法，IPCC“自上而下”的计算方法是根据交通运输工具所使用的各种能源的总消耗量和碳排放系数来测算得到，计算公式为:C=afg，(1)式中，C 为碳排放量;a 为终端柴油消费量;f 为柴油折算为标准煤系数;g 为柴油的碳排放系数。1.1.2空间自相关分析碳排放空间自相关能够表示各城市营运柴油货车碳排放在空间上的分布特性和地区间的依赖性。识别城市营运柴油货车碳排放高值聚类与低值聚类191公路交通科技第 40 卷的空 间 分 布 规 律，用 Morans