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城市交通排放 核算 :私家车 政策建议 简要 2016 年 4 月 1 能源与交通创新中心（ iCET） Innovation Center for Energy and Transportation 北京市朝阳区东三环中路 7 号财富公寓 A 座 7H 室 邮编： 100020 电话： 0086 10 65857324 邮件 : infoicet 网站 : icet 项目执行 本 项目由能源与交通创新中心（ iCET）、清华大学深圳研究生院、英国著名咨询公司 E4tech 联合执行。 致 谢 感谢 洛克菲勒兄弟基金 会 、蓝月亮基金 会 和英国战略繁荣基金 为 本项目提供资金支持， 感谢 深圳 市城市交通规划设计研究 中心、 未来交通实验室 、 清华深圳研究生院 等 合作伙伴 在示范 城市车队 数据 、 政策 建议、方法框架等方面的支持 。 报告声明 不代表资助方及支持方 观点，不 承担 因 使用报告 所造成 的任何 影响 及 责任。 目录 1. 背景 . 1 2. CUTEC 1.0 简介 . 2 3. 政策建议 . 7 3.1 交通政策制定流程 ： 应包 括决策前评估、最好 创建政策工具包。 . 7 3.2 交通政策 评估方法：政策决策者可自己操作并使用工具 . 7 3.3 高度重视数据质量：协调统一使得数据采集更加透 明、 注重并提高定性数据的采集 . 7 附录 : 评估交通排放及影响的数据需求 . 9 1 1. 背景 在过去二十年中，气候变化引起了全世界的广泛关注，全球变暖对许多地区的自然生态系统已经产生了严重影 响。而随着全世界交通行业的快速发展，交通领域占温室气体排放比重 日益增大，已超过 1/4；交通污染物排放贡献比例也逐年增加，城市空气质量持续恶化，在发展中国家尤为明显。为了更好的控制交通排放，国际研究机构开发了一系列交通排放计算工具 ，以求 交通排放 尽快也 达到 “三可（可测量、可报告、可核查） ”（ MRV） 要求 ，以协助政府决策部门制定有效政策来 推动城市可持续交通的发展。 中国交通排放的控制正处在起步阶段， 道路交通 更是 属于高耗能 、污染密集型 ， 从 1980 年到 2012 年，二氧化碳排放量增长了约 9.7 倍，年均增长速度 7.4%,。 机动车 排放 已经被 证实为 城市主要 污染源 ， 其 PM2.5 排放量已占到城市排放总量的 30-40%， 对中 国空气质量的影响受到从中央到地方政府的高度关注。 近年 来，国家层面 制定了一系列 交通（尤其是汽车）的节能 减排目标 ， 并实施了一系列严苛的标准，包括 汽车排放标准 、 成品油标准 以及燃料经济性标准等，此外，还有财税刺激与行政手段等 配套措施 出台 ，地方层面也积极响应 。 目前， 中国多个城市 正 在探索开发交通 碳 排放 的 MRV系统，但 这些系统大都 由专家 们进行 研究并使用，而政策制定 与决策者很少 参与其中，以至于这些 MRV 系统 目前 主要用来评估政策实施影响 ，而非应用到 决策过程中。 中央与 地方政府在 寻求强有力 根据的交通决策时， 往往缺乏准确的数据支撑，导致城市 在低碳转型的过程中受阻 。中国城市交通排放计算工具（ CUTEC）于 2015年启动开发，通过交通结构模块及灵活 机制 来计算城市交通的温室气体（目前仅包括 CO2）与主要 的 污染物排放（ CO， HC， SOX， NOX， PM） 。 该工具 易于理解、 操作简单，根据当地情况进行适当调整 （如本地排放因子、本地城市交通规划、道路情况与驾驶习惯等）， 即可应用。 由于私家车保有量的激增及其较低的能源利用效率 ，私家车染物 减排 控制 效果可能比货运更具优势 ，因此 ，私家车先于货运和公共交通 进行 示范。 CUTEC V1.0 版将基于 iCET 在私家车领域的工作优势 ， 并以此为接入点， 计划 未来覆盖 到商用车 等其他城市交通方式。 进行 CUTEC 工具 设计开发 之前， iCET 对国内外现有的交通 MRV 工具 作了 广泛研究，并将CUTEC 定位为决策前评估工具 ，以区别于目前所主流的用以 政策实施影响 评估 工具 。 2015 年 6月，中国向联合国气候变化框架公约秘书处提交了强化应对气候变化行动 中国国家自主贡献文件，并承诺到 2030 年温室气体达到峰值， 交通温室气体达峰研究便成为关注重点。事实上 ，中国 决策者更加 关注地方污染物减排，这毕竟与当地空气质量与居民健康息息相关。因此，CUTEC 涵盖了碳与污染物排放的核算。 本报告是基于 CUTEC 设计开发过程中以及在与利益方沟通或研讨会中所遇到的问题与挑战，总结出来的一些建议，供有交通减排需求的地方决策者参考，以推动城市低碳化进程，并提高城市的空气质量。 CUTEC 项目刚实施一年，希望这一年我们所积累的全球最佳实践方案、最优 政策研究设计 、自下而上的思路等均可以启发 到 新交通政策 制定 。 2 2. CUTEC 1.0 简介 目前 ，大部分排放计 算工具均 通过 不同交通模块 下 不同活动水平 来进行 排放量 计算， 典型 的设计思路与步骤是：（ 1）通过计算现有排放水平 确定 一个 可靠的基准排放量 。（ 2） 制定温室气体减排目标 以及合适的减排路 径；（ 3） 评估减排目标是否实现 。 其中， 第 1 步是关键，第 2 步和第 3 步 均 基于第 1 步来确定。 基准排放量的 确定 非常重要， 它 对数据准确度要求比较高， 直接影响到排放量的核准 ，进而影响到主要利益相关方（决策者、规划者等）对数据与核准结果的可接受度 。目前，数据 采集 方法大都不透明 、不统一 ， 这导致 数据准确性与一致性较低，这必 影响第 1 步基准排放量 的 核准结果，后期第 2 步目标 制定 以及第 3 步评估均 需要建立在透明、易解释的良好 数据基础上。 目前， 已有的一些 促发展 国际协议与 减排模型 也被 联合国气候变化框架公约 （ UNFCCC）和欧盟监测机制（ EUMM） 等框架所利用 ， 这些工具虽然没有标准化流程，但也被各国政府广泛采用，如 HBFRA, COPER, IVE, CVEM 等模型。这些模型 工具所 面临的关键问题仍然是 数据采 集以及计算过程的透明度，即使已被广泛交流，但 默认值 及排放因子往往来自于其他国家或地区，且 数据 没有公开 分享， 造成了工具使用效果 受限 。 基于以上认识 ， CUTEC 设置了以下 开发目标： I. 根据城市 规划与 政策 制定者要求统筹获取数据 ，一般来说，城市 发改委与 交通委 主要 负责城市规划与交通 政策制定， 这些政府部门需要采用统一有效的交通数据采 集 与 处理 方式，确保 数据质量 可靠性，包括基准年份 各 车型数据、 汽车报废 年限等 ； 每个城市根据自身独特的条件与限制性因素来确定。 II. 让城市规划与政策制定者了解差异性 较大的数据 ，并 重新研究 采用 可靠的 数据 采集 方案来获得更加准确的数据，如排放因子、燃油品质等 ； III. 将有 数据 支撑 的政策 比较 评估 放到决策前 ，而非 决策后评估，这不仅包括定量评估，还需要包括定性评估， 让城市规划者与政策制定者充分 了解政策 的潜在影响，包括 对交通行为的影响 等 。 目前，由于 地方决策者对污染物减排的积极性比较高，因此， CUTEC 主要考虑汽车使用阶段的排放及影响 ，而没有 将 汽车生产阶段以及燃料生产 储运 阶段 考虑进来，如下图绿框所示。 3 图 1 中国城市交通排放计算工具（ CUTEC） 仅针对汽车使用阶段 为实现目标 1-根据城市 规划与 政策 制定者要求统筹获取数据 ， CUTEC 设计了两个 简单 而具有针对性 的应用 需求 ，第一 个需求是研究层面，主要 针对 交通专家和数据分析师， 他们可利用 所 采集数据进行详细的研究； 第二 个需求是决策层面，主要 针对 政策规划与制定者 ，他们可用来进行决策对比与分析 。每 一 需求应用 均有两个 确定 的实施步骤 ，如 下 图 2 所示，因此， CUTEC 应用 需要政府 决策者 及对应的研究机构之间的有效合作与协调。 4 图 2 CUTEC 两个应用需要所对应的两种利益关联方的实施步骤 国际上 温室气体核算与 数据 采集 主要有两种方式， “自上而下 ”与 “自下而上 ”。政府间气候变化专门委员会（ IPCC）提供排放因子与燃料清单，用来指导交通 （移动源） 温室气体核算，这是典型的 “自上而下 ”方式， IPCC 也指出，其他污染物与温室气体排放 核算 在国家层面 仍 没有一个确定的统一的方法学。 目前， 国家实施者与工具开发者 也 开始进行 基于道路驾驶条件、出行习惯等实际数据来进行街道层面的排放计算 ，这为 “自下而上 ”方式 。 “自上而下 ”与 “自下而上 ”核算方法是相互补充， 可基于不同的数据与分析 方法 产生出具有说服力的温室气体与污染物排放计算结果 。 对于 目标 2-让 城市规划与政策制定 者了解 差异性 较大的数据 ， CUTEC使用指南 作了 更详细的说明， 在 CUTEC 背景报告中也 进行了解释 。简单来说，道路交通排放量等于排放因子与交通活动量的乘积 和 ，如 下图 3 所示，当然其他来源与过程也需要 全面 考虑，具体情况具体分析，这在CUTEC V1 版本中均 得以 体现。 5 图 3 机动车排放简化计算过程 A. 车辆保有量 ： 包括新车注册量，自然增长率及旧车淘汰率 B. 车辆 活动数据与运行条件 ：将 影响排放因子 根据地理区域（市区、农村）、道路规划（城市道路、高速公路）、时间条件（高峰时段和非高峰时段）、天气条件及其他交通条件（拥堵、不限行）而变化。需要一组参数来体现这些运行条件。 活动数据相关政策可能 影响一下因素： 汽车平均行驶里程（ km） 影响 个人或企业出行行为 汽车行驶速度影响 C. 排放因子 可以用出行距离（如基于油耗的热排放）、每次启动（如冷启动的附加排放）、单位时间（如蒸发排放）的形式来表示，并且需要在计算公式中说明这些因素。许多因素与车辆特征密切相关， 会影响排放因子，如汽车引擎大小、燃料类型、辅助设备和车龄等。 政策相关的排放因子 受如下影响 ： 排放因子是城市道路基础设施、气候条件、驾驶行为与交通状况等影响因子的综合体现； 排放因子与汽车行驶速度关联性非常强，可通过大数据统计 获取真实数据，从而为 地方获取低成本可信赖 的排放因子， iCET 新的 Live-cycle 项目基于此在开展工作。 D. 排放源 为： i) 热排放， ii) 冷启动排放， iii) 燃料蒸发排放。对于颗粒物排放，磨损过程例如轮胎磨损，刹车磨损及路面磨损也要计算在内。 6 图 4 CUTEC 模型框架 及计算流程 对于目标 3-将有 数据 支撑 的政策 比较 评估 放到决策 前 ， 下图展示了政策制定流程，其中需包括第 3 阶段，即决策前政策评估。 图 5 政策制定流程示意 7 3. 政策建议 在过去一年的项目实施中， iCET 通过 研究 国内外现有的城市排放计算工具，并基于中国 城市特点与现状 设计开发 “中国城市交通排放计算工具（ CUTEC） ”， 并根据 与 利益相关方沟通 ，以及研讨 会议观点 ，得出以下政策建议： 3.1 交通政策 制定 流程 ： 应包 括 决策前 评估 、最好 创建 政策 工具包。 1) 决策前 评估 一般 的 城市交通排放工具 是 用来 计算 基准排放，其主要目标是用来评估城市温室气体与污染物减排量，往往 只用来 评估某一个政策的 实施效果， 很难 进行 政策 的前期评估 并进行 有效 决 策 。基于 所存在的问题 ， iCET 所开发的 CUTEC 计算 工具 ，可 应用于决策前 ，来评估某一项政策的实施效果， 也可 评估不同政策的对比实施效果，如此，在政策真正实施前，利用工具来评估政策潜在效果及边际成本关系， 利用可靠的 结果 来 引导决策者 选择 制定 有效的政策工具 ，避免无效政策的实施，减低成本 。 除了决策前评估， CUTEC 当然也能对政策实施影响评估，包括直接评估与间接评估。 2) 政策工具 包 目前，中国政策往往 独立 实施，然而很多研究表明，单个政策实施效果与效率均不及政策工具包联合实施，而且失败的风险更高。 CUTEC 设计不仅仅 可 用测试 独立的 政策工具包，而且提供政策对比评估，并鼓励对政策工具包的效果评估。 3.2 交通政策 评估 方法：政策决策者可自己 操作并使用工具 目前，政策制定者主要依赖于专家 及 学者们 进行有效而准确的政策评估， CUTEC 可 根据当地的情景 ，由 专家们提供数据，最终由决策者自己来使用评估工具，获得结果 ，作出决策 ，换句话说， CUTEC 特意简化了复杂的模型结构，而让决策者自己评估并了解政策的全面影响 。 CUTEC 认为，决策者自我参与以及在数据 采集 整理过程中将受到更多启发， CUTEC 希望决策者能够提出更多的问题而非依赖于非决策方的信息， 因此 这些信息往往是基于现有情况的假设或难以抓住 问题的关键。 3.3 高度重视数据质量 ： 协调统一使得数据采集更加透明 、 注重并 提高定性 数据的采集 8 1) 协调 统一 使得数据 采集 更加透明 中国数据统计与发布 存在以下问题 ： 1）各机构职责分区严格，机构之间缺乏有效的沟通协调机制； 2）数据 采集 与处理方法不连续，也不完整； 3）独立且不透明的 数据 统计系统。 以至于用以 排放 计算的 数据 仍 不够充分 、 结果 仍 不够准确来进行交通规划与政策制定 。除 获得可靠的数据并改善 某些测试 系统以外（ 如 中国 排放与油耗 测试 工况仍在研究中、将来可 替代目前使用的欧洲 NEDC 工况），还需要从地方层面上 更加 细化 、 具体 化， 来逾越挑战。 CUTEC 提供系统默认排放因子，但鼓励使用代表真实情况的排放因子以及活动数据 ，来获得更为真实的排放水平 。 iCET认为未来还 可利用大数据统计 来完善数据 采集 系统 ，采用透明、包容性的方法来分析这些数据 。采用连续的可靠的数据收集与处理方法非常的重要。 2) 注重并 提高定性数据的 采集 CUTEC 在设计开发过程中与地方利益相关方 （主要为决策者、研究者、数据生产者等） 进行了 充分的 沟通与交流， 也证实了 中国 定性数据 采集 与处理仍 处于 非常 初级 阶段 。定性数据可协助进行 可靠 的 假设，如通勤者、交通运营商、司机等如何看待新政策 、 将如何被 政策影响。一般 来说，可通 用 调研与访问 的方式 了解城市交通参与者 及 运营商的行为。 iCET 认为 通过社交媒体等平台进行 定性数据 的 获取可 避免区域与个体的差异性，同时，能够基于该城市文化与经济社会条件，能更好的审视减排政策。 9 附录 : 评估交通排放及影响的数据需求 表 1 热排放计算的交通数据需 求 参数类型 参数 数据来源 机动车类别 燃料：汽油，柴油等 各年份各类型汽车数量 排放标准（排放限值） 发动机排量和技术 后处理系统（催化剂，过滤器等） 机动车类型（如乘用车、货车） 某些地区的机动车应区别对待（如东欧vs. 欧盟国家） 活动水平 里程 (各分段车辆，商务车应包括在内 , 如出租车 ) 各分段机动车每年里程数 以车龄函数形式每年里程数 行驶条件 不同交通状况下活动分布 不同交通状况下的里程分布 机动车行驶和操作条件 行驶条件（速度模式，平均速度）和各交通状况各分段机动车的行车距离 其他运行条件 环境气候条件（温度、湿度、高度、压强） 各国家 /地区的年均、日均典型数值分布 燃料特性 各规格燃油的销售量分布 各国家 /地区的燃料规格 应与机动车类别保持一致 表 2 冷启动、蒸发及空调系统 (A/C)排放的交通数据需求 参数类型 用于计算排放的参数 数据获取 备注 机动车相关 热排放 +特殊装置 % 其他技术规格也需要，如控制蒸发排放的设备，空调设备 活动水平 启动次数 - 冷启动与出行次数 - % 空调开启概率 停车时间 驾驶时间 出行次数 A/C 运行 行驶条件 冷启动阶段 速度和行驶条件的具体信息 行驶条件会影响 冷启动、空调和蒸发的排放 A/C 运行阶段 其他行驶条件 出行距离 - 典型出行距离 - 典型年均、日均温度 - 每日最低最高温度分布 (各国家 /地区 ) 对于空调系统，需考虑运行档位、启动首次冷却及稳定运行情况 周围环境及当地天气情况 出行开始及结束时发动机温度 停车条件 10 燃料特性 不同 规格燃料销售分布情况 蒸发排放需考虑燃料密度及挥发性 各国家 /地区的燃料规格 应与车辆类别保持一致 表 3 同道路工况对汽车尾气排放的影 响 机动车类型 工况类型 表现情况 汽油车 城市 所有污染物排放都对加速度敏感（高加速度均值、频率、强度及时间） CO 和 HC 排放在高速 (60-100 km/h)及高加速度下具有高灵敏度 CO2和 HC 排放随停车次数增多而增加。 CO2排放随速度提高而降低 郊区 所有污染物排放都对加速度敏感（高加速度均值、频率、强度及时间） CO2、 HC 和 NOx 排放随停车时间和频率增加 CO2 和 NOx 排放随速度增加而降低 高速路 / 主路 高速行驶中所有污染物排放都对加速度敏感。在高速 (120-140 km/h 以上 ) CO2和 CO 排放量多，在中速 (60-100 km/h)时排放量低