李亚宁 周 勇
齐鲁工业大学（山东省科学院）科技发展战略研究所
基于“双碳”战略目标，我国在“十四五”规划中多次提出绿色转型理念，明确指出要大力发展绿色能源，推进重点行业和重要领域的绿色低碳转型。2020 年9 月，国家主席习近平在联合国大会第七十五届会议上提出：中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和。在国家提出“碳达峰，碳中和”战略目标与绿色发展新背景下，中国经济结构与社会运转方式将出现重大调整与深刻变化。交通运输业是继工业、建筑行业之后的第三大温室气体排放源，2021 年，我国碳排放总量为101.5 亿t，交通运输业占总排放量的10%，已经成为我国实现“双碳”目标不可忽视的重要发力点。山东省既是我国能耗大省也是交通强省，在能源方面，能源结构以高碳的化石能源为主，其中化石能源占比约88%，居全国首位；
在交通运输方面，具有我国最大的交通运输规模，公路货运量、私家车数量居全国首位，已成为我国移动源保有量大省。交通运输成为山东省化石能源消耗及温室气体排放的重点领域，推动交通运输领域绿色低碳转型是山东省建立首个交通强国省域示范区的要求，也是确保实现“双碳”目标的关键所在。
在交通领域碳排放方面，现有研究主要采用自上而下的宏观经济模型和自下而上的微观技术模型对移动源能耗进行碳排放建模与计算。自上而下的宏观经济模型更侧重于对经济活动进行分析，以一般均衡模型（CGE）、排放库存模型（COPERT）为代表，适用于分析宏观政策对交通的影响、测算综合排放因子、宏观层面移动源排放清单估算，例如孙林［1］以标准CGE 模型为框架，将消费者客车保有、新车型号选择以及交通工具选择等行为嵌入到动态混合CGE 模型中，模拟分析客车节能减排有关技术与税费政策；
谢绍东等［2］通过对COPERT Ⅲ模式、MOBILE 模式以及台架测试所得中国移动源排放因子进行对比分析后，发现应用COPERT Ⅲ计算所得排放因子更加贴近中国移动源的真实排放状态。由于我国市场存在的宏观调控、平衡机制不尽完善，故自上向下的模型模拟结果可能与实际情况出现较大偏差。自下而上的微观技术模型反映了社会主体层面在现实中的行为特征，可以进一步将其分为基于优化的模型与核算的模型，使用较多的是MARKAL、AIM 和低碳分析平台（LEAP）等，其中MARKAL模型偏重于优化分配机制，能通过满足所有终端能源需求来确定最佳能源供应［3-4］；
AIM模型的本质是详述人类能源消费和生产活动中所使用的技术过程，侧重于具体技术设备的选择分析研究［5-6］；
LEAP 模型专为长期能源规划而设计，本质上是一套自下而上的能源需求及能源生产核算工具。LEAP 模型可以对终端能源消费系统进行仿真，将能源需求、能源转换、资源分析及环境影响等作为研究目标，全面地预测和评估各措施的能源与环境效应，从而更加适合省级移动源节能减排研究。
综上所述，既有研究对碳排放的影响因素、减排途径和建模方法等方面作出了深入探讨，但现有研究多集中于国家层面或者较发达区域，例如京津冀、长三角、粤港澳等地，对于其他地区的道路交通能源消耗与污染物排放的研究尚有空缺，山东省作为我国能源大省，拥有我国首个交通强国省域示范区，研究如何调整能源消耗结构、交通运输低碳转型，对于我国实现“双碳”目标具有重要意义。因此，以道路交通领域为例，以构建2005-2050 年山东省道路交通低碳为背景，利用LEAP 模型模拟不同发展情景下道路交通领域对未来能源需求及CO2排放的变化情况，对道路交通减排潜力及重点措施进行分析。
2.1 LEAP模型概述
LEAP 模型原名长期能源替代规划系统（Longrage Energy Alternatives Planning System），后因碳排放问题备受关注，更名为低排放分析系统或称低碳分析平台（Low Emissions Analysis Platform），由瑞典斯德哥尔摩环境研究所与美国波士顿大学共同开发。LEAP 模型采用部门分析法建立，是一个基于情景分析的自底向上的能源—环境核算工具。LEAP 模型包括能源供应、能源加工转换、终端能源需求等环节，主要可应用于能源规划或预测、能源平衡表及环境污染物清单、温室气体减排分析以及综合资源利用规划。LEAP 模型具有灵活多样的结构，能够根据研究对象的特征，数据的可得性以及分析目的与种类灵活地构建模型与数据结构，对不同场景中能源消耗与温室气体排放进行分析，从时间上看由近及远，从空间上看从小至大，均适用于设区大范围内的国家。LEAP 模型有开放的框架、公式编辑功能、对初始数据要求低、灵活多用等特点，故已在国内外被广泛应用于多领域的部门能源政策制定、能源供应与需求分析、空气污染物以及温室气体排放量计算等方面的研究［7-21］。
根据山东省交通领域移动源的特征、中国机车分类标准以及LEAP 模型算法将研究对象划分为客运和货运两个交通部门；
并将上述两个部门再划分为微小型客车、中型客车、大型客车、出租客运、公交客运、摩托车和微轻型货车、中型货车、重型货车、低速货车、三轮汽车11 个终端子部门。模型中设定的输入参数为分部门活动水平、能源强度以及燃料类型，并通过对能源消费需求进行仿真，测算了不同场景下道路移动源的能源消耗量，温室气体排放量以及节能减排潜力。
2.2 研究方法
基于LEAP 模型内部算法，根据移动源的分类标准，分别设置相关参数，完成不同情景道路交通能源消耗量的计算，具体计算过程如下：
2.2.1 能源消耗量
移动源能源消耗量由移动源保有量、年均行驶里程和燃油经济性等活动水平计算得到。
其中：E为移动源能源消耗量，单位tce；
Pi,j为i类车型j 种燃料移动源保有量，单位辆；
VKTi为i 类车型的年均行驶里程，单位km；
FEi,j为i 类车型j 种燃料燃油经济性，即百公里能耗，单位按照燃料类型分为L/102km（柴油、汽油）、kWh/102km（电能）、kg/102km 或MJ/102km（天然气）。
2.2.2 CO2排放量
其中：C 为CO2排放量，单位t；
ECj为j类燃料的能源消耗量，单位tce；
EFj为j类燃料CO2排放因子，单位为kg/L、kg/kWh或kg/MJ。
2.3 数据来源
2.3.1 移动源保有量
移动源保有量的研究方法主要有时间序列模型、回归模型、Logistic 模型、Gompertz 模型、GM灰色模型法、曲线估计法、弹性系数法、生命周期法等，其中可具体分为无饱和水平限制模型和有饱和限制模型两大类。
常用的无饱和限制模型，如回归模型、弹性系数模型等，结合地域发展情况及数据自身特点，将保有量与地区人均GDP、居民消费水平和产值等参数相关联，在移动源保有量预测的相关研究中得以广泛应用。其优势在于数据可得以及方便解释，缺点在于根据已有移动源发展经验，移动源保有量不会随着经济增长一直增加，长期视角下经济发展水平和移动源保有量的关系呈动态变化。
常用的有饱和限制模型一般是在Logistic曲线或者Gompertz 曲线的基础上分析预测移动源保有量变化。其中，Gompertz 曲线可以在不同阶段采用不同曲率，相较Logistic曲线更加灵活。移动源的保有量有在未来某一时期增长趋缓的特性，Gompertz 曲线更契合移动源保有量的实际增长过程。另外，Gompertz 曲线模型可以引入多个解释变量，能更好地结合区域经济发展模拟移动源保有规模变化，适用性更强。在预测车辆保有量的相关研究中，使用Gompertz 模型的学者也越来越多，例如吉木色等［22］、刘云［23］、庞可等［24］，利用Gompertz 模型分别对北京市、兰州市的移动源保有量进行了预测。
因此使用Gompertz 模型与Matlab 工具结合预测移动源保有量，研究对象主要是13 种车型的移动源，包括大型客车、中型客车、小型客车、微型客车、重型货车、中型货车、轻型货车、微型货车、其它汽车、摩托车（包括普通型摩托车和轻便型摩托车）、拖拉机、挂车。山东省2018-2050年移动源总保有量预测，结果如图1 所示，预测值与实际值的误差在2%左右，移动源保有量总量呈现后期增速减缓的趋势，到2050 年保有量达3 699 万辆。
图1 山东省2005-2050年移动源保有量
2.3.2 活动水平
山东省2005-2020 年移动源保有量、新注册量以及淘汰量实际历史数据来源于山东省交管部门；
年均行驶里程数据来源于《山东省大气污染物排放清单编制手册》《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南》以及《城市大气污染物排放清单编制技术手册》；
分燃料类型比例来源于调研统计数据并参考文献《中国机动车环境管理年报(2020)》以及《山东省交通用油检验》。
2.3.3 燃油经济性
柴油、汽油的百公里能耗数据基于《山东省交通用油检验》，单位为L/102km，查询传统燃料热值可知，汽油热值为43 MJ/kg，柴油热值为42.5 MJ/kg。由于汽油、柴油密度分别约为0.73 g/ml、0.85 g/ml，转换计量单位后计算可得，汽油的热值为31.39 MJ/L，柴油的热值为36.13 MJ/L。其他燃油经济性数据参考文献［8,24-27］。
“十四五”规划提出要“推动绿色发展、实现‘双碳’目标”。移动源的能耗和碳排放量的变化关系着中国能否如期实现“双碳”目标。在交通领域，国家和地方均采取了一系列积极措施实现节能减排，例如优化交通运输结构、推广节能低碳型交通工具、提高燃油箱车能效标准以及加快淘汰高能耗高排放老旧车辆等。比亚迪、北汽集团、长安、丰田、大众、本田、起亚、宝马等多家车企也陆续提出停止销售燃油车时间。已有研究提出，在“双碳”目标下，中国交通部门的碳排放应努力在2030 年前达峰，2060年力争近“零排放”。因此，结合已有数据，以2010 年为基准年，从活动水平（移动源保有量、行驶里程）和能耗强度（燃油经济性）等因素入手，构建了一级情景和二级情景来分析评估山东省道路移动源的能源消耗和碳排放量［28］。
3.1 基准情景
基准（BAU）情景可以看作一种参考情景，该情景假设山东省交通部门按照基准年交通现状继续发展，不作政策方案调整，即“零方案”情景，主要用于与其他情景对比。在该情景下，不改变现有政策，不考虑基准年之后政府出台的各种政策措施，用能类型、车型结构和燃油经济性也都保持在基准年水平。
3.2 低碳优化情景
以基准情景为基础对场景进行优化的低碳优化情景（LCO）,改善能源结构和发展新能源机动车成为重要的减排途径。目前新能源机动车市场和传统燃油机动车市场正发生着翻天覆地的变化，数据显示截至2021 年燃油车批发总量下降4%、零售量下降6%，新能源移动源同比实现增长。在一定意义上，新能源车的增加与传统燃油车的下降反映着新能源车正在逐步取代燃油车市场，因此全球范围多家车企正在向新能源化转型。按照政府规划和市场变化趋势，为尽早实现交通领域“碳达峰”目标，要加速提升新能源机动车的竞争力和市场占有率。因此，参照目前发达国家经验，结合政府政策规划和移动源市场变化规律，在该情景下设置优化条件，2040 年停售燃油机动车、2050 年全面禁用燃油机动车，在该条件下进一步调整移动源结构。
3.3 强化低碳情景
强化低碳（ELC）情景在低碳优化情景的基础上对移动源进行技术优化和政策约束。技术方面提高移动源的燃油经济性、淘汰老旧车辆，政策方面完善公共交通系统、宣传绿色交通低碳出行。技术优化和政策强化对改善移动源造成的环境效应具有滞后性，为顺利实现2060 年的碳中和目标，选择在2030 年即开始实施。在该情景下移动源在2030年能耗效率提升20%、年均行驶里程下降1%。
4.1 能源消耗模拟结果分析
4.1.1 基准情景
基准情景下能源消耗情况如图2 所示，由于基准情景无电力渗透，故汽油、柴油能源消耗量均呈现持续上升态势。在基准情景下，基准年能源消耗总量为846.410 PJ，之后道路交通能源消耗量持续上升，到2050 年汽油燃料消耗量为1 154.422 PJ、柴油燃料消耗量为2 103.450 PJ。
图2 基准（BAU）情景能源消费需求
4.1.2 低碳优化情景
低碳优化情景下有电力等新能源渗透，能源消耗量如图3 所示，呈现先增后减的趋势，2040 年后缓慢减少。在低碳优化情景下，基准年汽油能源消耗282.810 PJ、柴油能源消耗563.600 PJ。能源消耗总量在2039 年之前持续上升，2039 年能源消耗总量为3 099.281 PJ，2040年之后能源消耗量缓慢下降。终年汽油消耗量为717.205 PJ、柴油消耗量为1 143.769 PJ，这与该情景下燃油类机动车限制以及新能源机动车推广有关。
图3 低碳优化（LCO）情景能源消费需求
4.1.3 强化低碳情景
强化低碳情景下，能源消耗总量在2005-2029年间呈现持续上升趋势，在2030 年有明显下降，这与2030 年采取的移动源技术优化和政策约束有关。如图4 所示。2030 年后能耗量又缓慢上升，对燃油类移动源采取销售限制措施后能耗量在2039年达到峰值，之后能耗总量开始缓慢下降。
图4 强化（ELC）情景能源消费需求
该情景下，基准年能源消耗总量不变，2029年能源消耗量为2 793.814 PJ，2030 年消耗量为2 245.488 PJ，有较大幅度下降，但之后能耗量又缓慢上升。2039 年能源消耗量峰值为2 454.631 PJ，较低碳优化情景峰值降低20.799%，2040年消耗量为1 929.520 PJ。终年能源消耗量为1 473.891 PJ，其中汽油消耗量为568.026 PJ、柴油消耗量为905.865 PJ，较低碳优化情景的终年能耗量有所下降。
4.2 不同情景下山东省移动源碳排放分析与预测
不同情景下山东省移动源CO2排放量的变化趋势预测如图5～7所示，基准年2010年山东省道路交通CO2排放量为60.687×106t。
图5 基准（BAU）情景碳排放量变化趋势
BAU 情景下，山东省移动源CO2排放量变化如图5，呈现持续上升趋势，终年CO2排放量将达到233.278×106t。LCO 情景下，CO2排放量变化如图6，2040年前排放量持续上升，采取了移动源销售及使用限制等系列措施后，在2039年CO2排放量达到峰值221.703×106t，其中柴油的碳排放量下降更为明显，此后CO2排放量缓慢下降，到2050 年时CO2排放量降到132.982×106t，约较BAU 情景降低了42.994%。ELC 情景下，CO2排放量变化趋势如图7 所示，2030 年前排放量呈上升趋势。碳达峰是CO2排放量由增转降的历史拐点，在2029 年CO2排放量为199.524×106t，2030 年CO2排放量为160.397 × 106t，虽有大幅下降，但之后排放量又缓慢上升，所以并未达到峰值。2029年后碳排放量先下降，后又以较小幅度上升，到2039 年CO2排放量达到峰值175.588×106t，较LCO 情景降低了20%。优化后终年CO2排放量为105.321×106t，约较LCO情景降低了20.801 % ，较BAU 情景降低了54.852 %。依据2022 年8 月前后欧洲各发达国家面临能源供应不足的重压，纷纷重启燃煤发电、推迟退煤进程，甚至有国家如丹麦放弃碳中和目标。结合我国经济发展规律，选择ELC 情景作为山东省道路交通达峰情景合理且有意义。
图6 低碳优化（LCO）情景碳排量变化趋势
图7 强化低碳（ELC）情景碳排量变化趋势
强化低碳（ELC）情景下不同车型的CO2排放量变化见图8，基准年CO2排放主要贡献车型为客运汽车、货运汽车以及挂车，其中客运汽车贡献最大，为28.31%。对汽车部门车型展开，ELC 情景下汽车部门分车型CO2排放贡献率变化趋势见图9。汽车部门分为客运部门和货运部门，在客运部门中，CO2排放量贡献最大的是以私家车为主力的小型客车；
在货运部门中，CO2排放量贡献最大的是重型载货车。从汽车部门整体来看，基准年小型载客车（36.77%）和重型货车（37.78%）排放贡献率相当，是汽车部门排放的主要贡献车型。随着经济社会发展，在不加控制的状态下小型客车排放贡献率逐渐上升，在2029 年达到52.82%，此时重型货车排放贡献率为35.09%。技术和政策优化措施实施后，2030年小型客车贡献率为52.10%、重型货车贡献率为35.19%。到2039 年时，小型客车贡献率为49.20%、重型货车贡献率为36.98%，实施结构优化措施后2040 年小型客车贡献率为54.32%、重型货车贡献率为32.81%，之后小型客车排放量贡献率逐渐下降，终年小型客车贡献率为49.35%、重型货车贡献率为37.66%。可见，ELC 情景减排措施对小型客车CO2减排有显著作用，而重型货车排放贡献略有上升，因此技术、政策和结构方面的优化是有效的，但仍要提高电动货车的市场覆盖率、推进新能源货车发展进程。
图8 ELC情景不同车型CO2排放变化趋势
图9 ELC情景汽车部门分车型CO2排放变化趋势
随着经济社会的发展和城镇化进程的加快，交通领域的碳排放越来越成为我国实现碳达峰的重难点。以山东省为例，采取自下向上的微观技术模型，运用LEAP 模型模拟不同的道路交通发展情景下交通领域未来能源需求和CO2排放变化，分析了山东省道路交通未来的减排潜力和重点措施。考虑数据可得性，未覆盖全口径“大交通”，后续研究可逐步完善。主要结论如下：
1）能源消耗角度。从燃料分类来看，柴油的能源消耗量要高于汽油，柴油能源结构的调整是能源消耗量控制的重点。从不同情景来说，ELC 和LOC情景下，能源消耗量分别在2029 和2039 年开始出现大幅下降，ELC 情景下能源峰值量是LOC 情景的79.20% ，终年节能率提高了20%左右。
2）CO2排放角度。根据模型运行结果，柴油机动车的环境效应贡献率较大，在低碳优化后柴油燃料导致的CO2排放下降也更明显，因此在燃料角度，控制好对柴油机动车的优化所获的效益更高。通过对LOC、ELC 情景CO2排放的变化趋势预测分析，可以发现LOC 和ELC 情景都在2039 年达到峰值，但ELC 情景下峰值量更低。在对移动源结构优化的基础上进行技术优化和政策约束，CO2排放峰值比仅进行能源结构优化降低了20%左右。对比结合两种情景，LOC 情景仅进行了能源结构的优化，碳排放量达峰后缓慢下降，ELC 情景先对技术和政策优化，碳排放量有一定下降，但之后仍缓慢上升，如若不进行能源结构的优化，即使实现达峰也可能出现达峰后不可控的“反弹”现象。只进行技术和政策优化不足以实现碳排放达峰后稳中有降，结构、技术和政策优化三者结合将发挥巨大的减排作用。
3）通过对不同车型的排放贡献分析，发现ELC情景下CO2排放的主要贡献车型为小型客车、重型货车和挂车，对主要排放贡献车型采取针对性措施可事半功倍。其中汽车部门的小型客车排放贡献率更高，并且技术及政策措施对小型客车排放贡献率的作用似乎大于结构优化对小型客车的作用效果，而同样排放贡献率较大的重型货车则对结构措施更为敏感，因此针对客运和货运移动源节能减排可采取不同措施。
综上所述，ELC 情景可以作为山东省道路交通碳达峰情景，减排措施中的结构优化措施将作为重点有效措施优先考虑。因此，应以移动源电动化和老旧车淘汰为重点措施，撬动当地以燃油为主的移动源能源结构，这需要政府制定相关法律法规对销售新车的CO2排放水平提出要求，给予新能源移动源优惠购车、置换奖励及使用补贴，加上民众调整出行结构，同时结合技术和政策调整优化，可推动山东省交通领域尽早实现CO2排放达峰。
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