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近年來，交通領域已成為城市CO₂和大氣污染物排放重要來源之一。隨城市不斷發展擴張，機動車保有量迅速增長導致了CO、NO_x、HC、PM_x等污染物急劇增加。國際能源署發布數據顯示交通運輸業成為全球第二大碳排放行業,碳排放量占全行業21%,預測交通運輸業碳排放量到2050年將達到2010年的1.4倍^[1]。

以《城市交通大氣污染物與溫室氣體協同控制技術指南(1.0版本)》為基準，從道路、鐵路及航空三個交通領域對昆明市2019年CO₂及6種大氣污染物（CO、NO_X、PM₁₀、PM_2.5、HC、SO₂）排放量進行估算。各類型交通工具數據主要來源于昆明市車輛管理所、昆明市城市交通研究所。公路各交通工具在參考《道路機動車大氣污染排放清單編制指南》分類基礎上，增加網約車、出租車、城市公交和渣土車等交通污染物排放較多車型（具體分類如表1所示）。機動車燃料類型分為汽油﹑柴油、混合動力、電、天然氣共5類，單位里程排放根據國1-國5國標準設定不同排放量，因昆明地處高原，CO₂和大氣污染物排放因子還需根據國內外己有的研究成果（Hao Han，2015; 王慧慧;2016; YeWu,2016)進行校正。

注：本研究對網約車、出租車進行單獨分類，不包含在“小型載客汽車”中；大、中型載客汽車不包含公交車。

本文采用兩種方法對交通碳達峰和大氣污染物減排協同進行分析。

根據LEAP模型計算結果，2019年昆明市CO₂排放量及排放占比如下圖3、4所示。交通領域全年共排放CO₂1185.77萬噸，其中公路排放1142.11萬噸，占交通總排放的96.6%；鐵路和航空排放各24.35萬噸、19.31萬噸，因跨市、活動量相對較低原因CO₂排放較少。據《昆明環境科學研究院2015年全市碳排放研究》報告，預估2019年昆明市全行業碳排放總量約6600萬噸，交通領域占全行業排放總量的17.9%。公路CO₂排放中小型載客汽車排放最大，排放543.98萬噸占公路總排放的47.6%，其次為重型載貨汽車，排放284.13萬噸占總CO₂排放的25%，輕型載貨汽車因保有量大排放132.71萬噸CO₂，其他車型因保有量或單位排放因子較小原因排放總量相對較少。

2019年昆明公路交通大氣污染物排放總量16.8萬噸，其中CO排放11.3萬噸，占排放總量的67.1%，排放貢獻最大；其次NO_x排放3.94萬噸，占排放總量的23.43%，PM₁₀、PM_2.5以及SO₂整體排放量較少。由于缺乏6種大氣污染物標準等價轉換值，本報告只從污染物排放量大小進行區分，未對各類型大氣污染物危害值大小進行研究。

為研究不同情景各交通工具CO₂和大氣污染物減排潛力,本研究參考《云南省綠色低碳發展規劃》、《昆明市打贏藍天保衛戰三年行動實施方案》基礎上，以2019年數據為基準，對2020—2035年昆明市CO₂和各類型大氣污染物排放進行預測。根據車輛活動水平、能源利用效率及高原本地化參數構建基準情景、節能情景、達峰協同情景和理想情景四大情景，探討昆明市CO₂及大氣污染物排放關系。

各情景CO₂排放模擬結果如圖5所示?；鶞是榫跋?030年出現拐點，但沒有下降趨勢，碳排放不能達到峰值；節能情景較基準情景增加減排措施，CO₂排放變化趨勢較基準情景有所降低，但依然不能達峰；達峰協同情景增加“機動車機燃料結構調整”、“提升貨運能效”策略，此兩項措施減排效果明顯，CO₂排放能夠在2029年達峰，峰值1347萬噸，較基準情景減排15.75%，即251.7萬噸。理想情景增加汽車尾氣凈化、燃油低硫清潔策略，CO₂排放進一步下降，可提前至2025年達峰，比達峰協同情景追加減排4%，較基準情景減排18.5%。

公路大氣污染物減排結果顯示，基準情景下大氣污染物排放持續增長未出現拐點，節能情景、達峰協同情景污染物排放從2019年開始持續下降，2029達峰年較基準年分別減排28.5%，32.6%，措施疊加后減排效果十分明顯。各車型大氣污染物排放總量變化中，小型載客汽車、重型載貨汽車和網約車呈先上升再下降趨勢，2025年排放達到峰值分別為6.05萬噸、4.11萬噸和0.94萬噸；輕型載貨汽車污染物下降趨勢明顯，其余車型污染物排放從2020年開始緩慢下降。各車型減排污染物貢獻上，重型載貨汽車減排NO_x、PM₁₀、PM_2.5和SO₂污染物最多，原因是貨運能效提升且城市物流貨運電動化，單位污染物排放減少，達峰年較基準情景分別減排21.4%，58.8%，58.7%和5.2%；小型載客汽車減排HC、CO污染物最多，通過私家車電動化、新能源汽車推廣促使減排潛力良好，達峰年較基準情景分別減排32.3%，28.5%。

達峰協同情景采用“機動車燃料結構調整”、“出行結構調整”、“強制淘汰老舊車”、“提升貨運能效”四大措施同時減排CO₂和大氣污染物減，利用協同坐標分析法和減排占比分析法分別測算不同措施協同性。

協同效應坐標分析法利用二維象限坐標直觀反映控制措施結果：CO₂和CO、NO_x和HC、PM₁₀和PM_2.5六種大氣污染物減排對比，各項控制措施減排結果均在第一象限，減排措施均具有正向協同效應。單一控制措施情景下，“強制淘汰老舊車”減排污染物最多，除SO₂以外，其余五種大氣污染物達峰年減排均超過70%，同時減排較多CO₂，協同減排效果最為顯著；“機動車燃料結構調整”、“貨運能效提升”、“出行結構調整”三項措施減排CO₂效果優于大氣減排污染物，“機動車燃料結構調整”措施減排CO₂程度大于大氣污染物，“貨運能效提升”、“出行結構調整”減排CO₂和大氣污染物占比小于20%，協同效應不明顯。

減排占比分析結果顯示“機動車燃料結構調整” 措施減排CO₂占比（9.52%）明顯高于大氣污染物，此項措施更有利于溫室氣體減排，且大氣污染物減排較多且均衡，協同效果明顯；“出行結構調整”措施CO₂和大氣污染物減排量較?。–O₂=1.9%,0.04%<污染物<1.94%），且大氣污染物減排不均勻，協同效果不明顯。“強制淘汰老舊車”措施對大氣污染物減排明顯高于二氧化碳減排（PM₁₀=43.77%，PM_2.5=43.21%，HC=35.5%，CO₂=3.43%），此項措施對大氣污染物減排效果更優于CO₂；“提高貨運能效”措施減排CO₂(2.15%)優于大氣污染物（0.8%＞污染物＞0.2%），但總體減排量相對較小，協同效果不明顯。

基于LEAP建立了交通領域碳達峰及大氣污染物協同減排模型，根據達峰協同情景四大措施預測結果：昆明市交通CO₂排放2029年達峰，峰值排放CO₂1347萬噸；達峰協同情景公路大氣污染物從2020年開始持續下降，達峰年共排放交通大氣污染物16萬噸。協同坐標分析法表明“強制淘汰老舊車”減排污染物最多同時減排大量CO₂，協同效應最為顯著；減排占比分析法中“機動車燃料結構調整”措施CO₂減排量最大，協同效應明顯。

致謝：能源基金會為本研究提供資金支持，可持續發展合作研究所（ISC）和上海環球可持續環境能源咨詢研究中心提供大量技術支持，在此表示感謝。

參考文獻：

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