四川省综合交通系统碳排放驱动因子测算分析

为了响应四川省交通运输行业节能减排工作的深入推进,基于对数平均迪氏分解法（LMDI）,构建四川省交通运输业碳排放驱动因子分解模型,定量测算了四川省2000—2015年交通运输行业碳排放变化的主要影响因素及各因素贡献率。结果表明：目前,四川省交通运输业碳排放量对运输结构变化最为敏感,其中由于公路运输承担周转量比例最大,单位周转量耗能水平高,成为行业碳排放的主要来源;交通运输业经济发展水平和人口规模对碳排放总量的影响程度较强;能耗效率的提高对碳排放表现为抑制作用。未来,综合运输系统结构的完善和新能源交通的普及,将有利于进一步挖掘四川省交通运输行业的节能减排潜力。     

基于LEAP模型的佛山市交通碳排放研究

随着城市化的发展,珠三角城市交通能源消耗和碳排放迅速增长。为了探讨珠三角城市低碳交通的发展方向,本文采用LEAP模型,以珠三角的佛山市为例,模拟了不同情景下交通总量、陆运和水运的能源消耗、能源结构和碳排放由2011至2030年的变化情况;并据此提出了珠三角城市低碳交通发展对策。结果表明:水运在交通运输中所占份额逐渐被陆运替代,将形成陆运为主、水运为辅的交通模式;在交通总量、陆运和水运等的交通能耗及碳排放方面,低碳情景均小于基准情景,且呈水运小于陆运的态势;而清洁能源使用比重的增加则有利于交通领域的低碳发展。珠三角城市低碳交通发展需关注陆运交通,提高清洁能源在陆运中的使用比重,优化陆运与水运的交通布局,提高运输及能源利用效率。     

零碳港口建设路径研究

港口是综合交通运输系统的重要组成和关键枢纽,也是能源消费和碳排放的重点环节之一,在交通运输行业大力推进碳达峰、碳中和的背景下,港口需要结合行业发展趋势和能源消费特点,积极探索低碳发展路径,推动零碳港口建设.本文对零碳码头内涵进行了分析,选取了某集装箱码头作为研究对象,对码头建设期、运营期碳排放量进行了测算,在此基础上,分别从清洁能源供应基础设施、节能低碳设备应用、能源智能管控、高效生产调度、绿色建筑建设、全寿命周期碳中和等方面提出了零碳港口建设路径.     

基于低碳的港口集疏运体系碳排放评估方法

本文在分析港口集疏运方式碳排放结构的基础上,提出了港口集疏运体系碳排放评估框架,并运用随机效用理论,构建了港口集疏运体系碳排放评估模型,通过算例分析证实了该方法的可行性。本方法既可用于港口集疏运体系碳排放总量的估算,亦可用于低碳交通运输政策减排效果评价。     

我国交通运输业绿色低碳发展对策

随着温室效应给全球生态系统带来的负面影响越发严重,控制碳排放量的急剧增长刻不容缓。在当今的社会发展中,交通运输行业作为能耗大户和主要的CO₂排放源,已引起人们的广泛关注,引导该行业绿色低碳发展也成为未来的主流趋势。本文主要介绍了我国交通绿色低碳发展现状以及影响碳排放的主要因素,并针对当前绿色低碳交通面临的严峻挑战,提出切实可行的对策,为尽早实现交通领域碳达峰的目标提供理论支撑。     

综合运输的提醒 低碳交通是发展的大趋势

<正>交通运输产生的二氧化碳占温室气体排放量30%以上。做交通运输发展规划时,请先计算各备选方案碳排放的数量,以期达到低碳交通的发展目标。计算公式:用电的二氧化碳排放量(Kg)=耗电量*0.785;开车的二氧化碳排放量(Kg)=油耗公升数*0.785;坐飞机的二氧化碳排放量(Kg):200公里以内=公里数*0.275:200¹000公里=55+0.105*(公里数-200):1000公里以上=公里数*0.139。请选择绿色出行     

综合运输的提醒 低碳交通是发展的大趋势

<正>交通运输产生的二氧化碳占温室气体排放量30%以上。做交通运输发展规划时,请先计算各备选方案碳排放的数量,以期达到低碳交通的发展目标。计算公式:用电的二氧化碳排放量(Kg)=耗电量*0.785;开车的二氧化碳排放量(Kg)=油耗公升数*0.785;坐飞机的二氧化碳排放量(Kg):200公里以内=公里数*0.275:200¹000公里=55+0.105*(公里数-200);1000公里以上=公里数*0.139。请选择绿色出行     

基于PSR模型的绿色交通运输发展评价研究

文章综合运用可持续发展交通、低碳交通及绿色循环交通等相关理论,结合绿色交通运输发展特征、内涵与影响因子,基于"压力(Pressure)—状态(State)—响应(Response)"模型框架,构建了绿色交通运输发展评价指标体系,并使用AHP法和综合评价法对江西省绿色交通运输发展评价进行了实例研究。结果表明,江西省在经历了"十二五"时期五年的发展历程后,交通运输发展的压力指数和状态指数均处于理想状态,响应指数从"十一五"期末的起步阶段发展到"十二五"期末的良好阶段,综合指数结果为良好。     

基于DEA模型的西部地区综合运输系统效率评价

为了研究西部地区综合运输系统的综合效率,本文选取各种运输方式的运营规模和交通运输业的能源消耗作为投入指标,交通运输行业生产总值作为产出指标,采用数据包络分析(Data envelopment analysis,DEA)模型对2006—2015年我国西部12个省份的综合运输效率做出测算,进而得到各投入要素相比于最佳投入的冗余量。接着通过分析综合运输系统规模和能源投入冗余量对各省运输效率的影响因素进行归类,并提出相应的改进措施以供有关运输部门参考。     

基于层次分析法的高速公路隧道群安全风险研究

为对高速公路隧道群安全风险进行研究,文章利用某山区隧道群在2018—2020年的交通事故数据,采用层次分析法进行高速公路隧道群交通安全风险因素识别,得到如下主要结论:(1)风险识别是后期风险分析以及风险应对的重要基础,风险识别主要包括准备阶段和专家调查阶段,主要包括天气条件、道路表面条件、光线条件、碰撞类型、事故原因、司机性别、司机年龄、碰撞前车辆状态八个方面共27个风险因素;(2)通过层次分析法对识别的风险因素进行风险评估,确定每个风险因素的综合权重,综合权重超过3%的重点风险因素有11项;(3)通过对风险因素进行了关联规则挖掘,发现天气条件和未按交通规定驾驶是导致隧道群发生交通事故的最重要的因素;(4)汽车在发生碰撞前为直行状态时产生车辆追尾事故是隧道群交通事故的主要类型。