浅析城市轨道交通客流因素对碳排放强度的影响

一、政策背景

2021年10月，国务院印发《2030年前碳达峰行动方案》，主要目标包括：“十四五”末单位国内生产总值二氧化碳排放量比2020年下降18%，“十五五”末单位国内生产总值二氧化碳排放量比2005年下降65%以上。

重点任务是在经济社会发展过程和各方面实施“碳达峰十大行动”，其中第五项是 “交通运输绿色低碳行动”，其主要目标是：到2030年，营运交通工具单位换算周转量碳排放强度比2020年下降9.5%左右，城区常住人口100万以上的城市绿色出行比例不低于70%。

在政策保障方面，建立统一规范的碳排放统计核算体系；在组织实施方面，建立以碳强度控制为主，碳排放量控制为辅的制度。

为贯彻落实国家政策，2022年8月，中国城市轨道交通协会印发了《中国城市轨道交通绿色城轨发展行动方案》。

行业主要目标分三步实现：2025年，城轨交通绿色转型初见成效，初步建立绿色低碳发展体系；2030年，城轨交通绿色转型取得显著成效，基本建成绿色低碳发展体系，碳排放强度值持续下降，碳排放总量经平台期稳中有降，绿色城轨初步建成；2060年，全面完成城轨交通绿色转型，全面建成绿色低碳发展体系，全行业实现碳中和，高水平建成“近零排放”的绿色城轨。

行业重点任务是将双碳与绿色城轨发展目标贯穿于城轨交通行业全生产链、全生命周期的各个方面，实施“绿色城轨发展六大行动”。其中第三项“出行占比提升行动”是：2025年，城轨交通在公共交通的出行占比较2020年提升15%以上；2030年，城轨交通在公共交通的出行占比达到50%以上。

在保障措施方面，协会组织编制《全国城轨交通行业碳排放统计分析报告》，组织制定中国绿色城轨标准体系，并推进建设城轨交通能耗管理平台。

二、碳排放强度是衡量碳达峰的关键指标之一

碳排放强度是指单位产量或产值的二氧化碳排放量，用来衡量单位量与碳排放量之间的关系。在城轨交通领域，单位量是客运周转量。

（一）城轨交通客运碳排放因子

城轨交通作为城市公共交通系统的骨干，为居民提供了便捷高效的绿色出行方式。绿色出行是指采用城轨交通、公共汽（电）车、自行车和步行等对环境污染较小的出行方式。

近年来，内地城轨交通蓬勃发展，已极具规模，从运营线路长度、客运量、客运周转量这三项关键指标可以体现。源于中国城市轨道交通协会2016至2022年度《城市轨道交通统计和分析报告》55座城市308条城轨交通运营线路的数据（未包含港澳台数据）如表1所示。

上述数据表明，6年间，运营线路长度增长约148%，年均增长约16%；客运量增长约20%，年均增长约5%；客运周转量增长约19%，年均增长约5%。鉴于2020至2022年度受到新冠疫情的冲击影响，客运量明显缩水、数据变形，若只计算2016至2019年度的数据，3年间，客运量年均增长约14%，客运周转量年均增长约15%。由数据可见，在乘客平均运输距离变化不大的前提下，客运量与客运周转量呈正相关。

另据2022年度《城市轨道交通统计和分析报告》信息：该年度，44座城市的城轨交通总电能耗22791776.94兆瓦时，同比增长约6.89%；其中牵引能耗约占49.65%；平均每人次公里总电能耗0.144千瓦时。

碳排放因子是指某种耗能过程排放二氧化碳的系数。生态环境部于2023年2月《关于做好2023至2025年发电行业企业温室气体排放报告管理有关工作的通知》中发布：2022年“年度全国电网平均排放因子”是0.5703吨二氧化碳/兆瓦时，较2021年度值下降了0.0107吨二氧化碳/兆瓦时、约1.8%。

基于上述数据计算得知：2022年度44座城市的城轨交通碳排放总量约为1299.82万吨二氧化碳，每万人次公里碳排放量约为0.82吨二氧化碳。计算方法为：

从客运角度描述碳排 放强度，这里的“年度每万人次公里碳排放量”可视为“年度城市轨道交通客运碳排放因子”。

有了“年度城市轨道交通客运碳排放因子”，城轨交通客运就有了统一的计算碳排放的系数。

目前已投入运营的线路，无论车站或车辆，电能以电网供电为主的，均可采用此计算方法。只有很少的测试线路使用氢能源或混合能源车辆，行业用电能以电网供电为主的情况暂不会改变。后期可以根据具体发展情况，继续完善计算方法、提高结果准确度。

已有内地城市明确提出将探索利用轨道交通非高峰时段开展物流配送运营。将客运、货运的相关数据分别计算得到碳排放强度和排放量，对碳排放强度分期比对、采取相宜的管控措施，将碳排放量相加之后可得到当期完整的“城市轨道交通碳排放量”。

（二）城轨交通客运碳排放计算示例

以C市为例展示城轨交通客运碳排放量计算方法。C市属于超大型城市，2022年末，常住人口约2200万人，其中约1500万人的年龄介于15至59岁之间，约占68%；六环内常住人口占全市常住人口的约78%，六环内就业岗位占全市总量的约80%；年度生产总值约3.7万亿元人民币，人均约16.8万元；工作日出行总量约3600万人次；机动车保有量约657万辆；拥有包含4种线路制式的21条城轨交通运营线路，运营线路长度868.37公里，其中地铁系统的运营线路长度占比约83.15%，市域快速轨道系统的运营线路长度占比约13.28%，二者共占约96.43%；年度客运量226298.22万人次，客运周转量2167756.87万人次公里。该市三项关键指标各年度的数据如表2所示。

上 述数据表明， 6 年间，运营线路长度增长约34%，年均增长约5%； 客运量增长约-38%，年均增长约-4%； 客运周转量增长约-32%，年均增长约-3%。 只取2016至2019年度的数据计算，3年间，客运量年均增长约2.7%，客运周转量年均增长约3.4%。

参考上述数据，以2025年（“十四五”末）、2030年（“十五五”末）、2035年（“十六五”末）为时间节点，计算C市城轨交通客运碳排放。

C市城轨交通线网规模持续发展，设能耗年均增长4.3%。

发电侧包括火电、核电、水电、风电、光伏等。随着能源生产结构的转变，清洁能源占比上升，电网排放因子的值会持续平缓下降。设“年度全国电网平均排放因子”年均增幅-1.8%。

预测数据如表3所示。

如表中数据 所示，预测C市 2035年度城轨交通客运碳排放总量约为171.27万吨，从客运角度描述碳排放强度为每万人次公里约0.51吨二氧化碳。

为实现“2030年碳排放强度值持续下降，碳排放总量稳中有降”的目标，在线网规模不断发展、总能耗持续上升的客观条件下，应在绿色装备应用、绿色能源替代、绿色出行占比提升等方面多策并举发力。

综合交通体系是否完善、城市规划与城轨交通线网规划是否科学适宜等因素不同程度地影响客流，也会影响客运周转量、碳排放强度。在平均车公里能耗变化不大的情况下，吸引客流提升客运量，即可降低碳排放强度。在保证运行安全、兼顾乘客舒适体验的前提下，预测客流的同时针对各项影响因素制定解决方案并实施，诱导更多居民搭乘城轨交通，采取提升客运能力的措施，是满足居民出行需求、提升绿色出行占比的实践途径。

三、影响城轨交通客流的因素

（一）易预测因素

影响城轨交通客流的易预测因素主要包括：城市规模和经济体量、城轨交通的线路线网规划、居民出行方式的选择、人口老龄化程度等。

每座城市有其政经定位，城市中的常住人口规模、住宅及工作场所分布、人均收入水平可预测。

城轨交通的建设项目从立项、可行性研究、详细设计、施工建设，到投入运营、多线成网，整个过程需要花费若干年，可以比较准确预测具体城市目标年度的客运能力。

在城轨交通已经成网的超大型城市、特大型城市，居民的机动车保有数量在增长。受限牌限行措施影响，以及居民新购机动车中纯电动车的比例上升，居民驾驶私家车出行对包括轨道交通在内的综合交通体系的客流影响、对碳排放的影响究竟如何，需要组织专项调研分析。

人口老龄化已对经济社会的方方面面产生越来越大的影响。国家卫生健康委在2022年9月公布测算信息：预计“十四五”末，60岁及以上老年人将突破3亿，占总人口20%以上，社会进入中度老龄化阶段；“十六五”末，老年人突破4亿，占总人口30%以上，进入重度老龄化阶段。客观上，人口老龄化程度越重，对搭乘地铁系统的客流影响越大，而地铁系统当前的线网规模在城轨交通中占比约八成。

（二）不确定因素

影响城轨交通客流的不确定因素主要包括：技术进步带来的转变、突发的公共卫生事件、公共交通为导向的建设发展、居民绿色出行意识的培养等。

城轨交通装备的发展、关键技术的研发不会在一朝一夕让客运能力发生急剧变化，但随着物联网、人工智能等技术的快速深入应用，产品研发周期将明显缩短。

居民普遍拥有手机等移动终端，车站内外设置有多处显示屏、自助终端，这让“出行即服务”（MaaS，Mobility as a Service）的信息化技术应用模式能够落地，更直接、更具规模、更有效地组织客流；以容易阅读的信息展现形式为不同偏好的乘客对不同场景的需求提供精准出行服务。

突发的公共卫生事件对客流有不可忽视的影响。观察数据，内地城轨交通人均能耗在2016至2019年期间逐年下降，自2020年受新冠疫情影响，客流大幅下降，人均能耗连续三年逐年上升，六年间的曲线呈V字形。这在一方面体现了轨道交通作为城市公共交通系统骨干的使命担当，另一方面体现了相应的成本付出。

以公共交通为导向的发展模式（TOD，Transit Oriented Development）已被越来越多的城市纳入规划策略，对组织客流、绿色出行起积极作用。TOD在已具规模的轨道交通线网发展空间相对有限，为新规划新建线路线网带入客流的作用突出。

居民自主选择绿色出行方式的意识需要持续培养，同时需要政策鼓励。从经济成本和出行效率角度出发选择出行方式是优先考虑。做好干线铁路、城际铁路、市域（郊）铁路、城轨交通“四网融合”及与其它公共交通网的衔接，宜从票价、个人或家庭碳排放指标着眼给予倾斜，引导越来越多居民选择低碳出行。

影响城轨交通客流的因素包括但不限于上述，它们相互关系繁杂，预测客流是具有相当难度的工作，需要积累大量数据，在数据基础上研究算法、完善模型。目前来看，MaaS和TOD是前景光明的吸引客流方式。

四、吸引客流，提升客运能力

出行即服务（MaaS）的经营模式还处于探索阶段，城轨交通只是接入MaaS的交通方式之一。以政府倡导、提供基础服务为主，社会资本参与提供个性化定制化服务为辅的模式更适宜绿色出行发展需要。MaaS运营过程中将涉及城市大数据和大量个人信息，由政府主导可以减少数据壁垒，包括不同公共交通方式之间的安检互信、票制互通，以及相关经营企业之间的必要数据共享。无障碍换乘、“零距离换乘”、高峰时段疏解等措施越完善，居民选择公共绿色交通的意愿就会越强烈。

据中国城市轨道交通协会资源经营专委会编制的《中国城轨TOD指数报告（2022）》信息，通过处理2021年度共42座城市的数据得到城市TOD指数（由线路TOD指数或站点TOD指数加权平均所得）排名，其中深圳（99.43分）、上海（86.07分）、北京（82.10分）、广州（82.03分）、厦门（77.94分）、长沙（74.24分）居前。深圳、上海、北京、广州都是超大型城市，轨道交通线网规模大、成网时间早；长沙是特大型城市，厦门是Ⅰ型大城市。2021年末，广州拥有13条轨道交通运营线路，长度589.9公里，296座车站；长沙拥有5条轨道交通运营线路，长度161.6公里，95座车站；厦门拥有3条轨道交通运营线路，长度98.4公里，67座车站。该年度厦门的TOD指数高于长沙、趋近广州，表明城轨交通的规模影响TOD指数的表现，但并非线性关系，新晋发展轨道交通的城市在TOD方面大有可为。

选用与客流预测数据相匹配的线路制式，通过仿真、数字孪生等技术手段进行研究、验证、指导建设方案和车站选址，合理编组车辆、编制列车运行图，设计快捷的检票过程，在保证运行安全的前提下，为居民提供充足客运能力。 

五、建立行业关键数据索引

通过行业数据统计分析等基础工作，通过组织使用《城市轨道交通效能评价指标体系》（T/CAMET 01002-2019）、《TOD指数评估体系》（即将进入征求意见阶段）等评价方法，准确掌握数据、预测客流，需要调用行业关键数据索引。

建立行业关键数据索引，制定相应的行业标准、团体标准，实现多源异构的海量数据结构标准化，势在必行。既为编制《全国城轨交通行业碳排放统计分析报告》等专项分析报告提供数据支撑，也成为建设城轨交通能耗管理平台等专项业务平台的数据基础，还可以适应大数据条件下进行网络化客流组织等其它行业应用。

已开通城轨交通运营、执行现行标准的城市，可以采用维护对照表的方式，对地方线路线网的“线路编码”、“车站编码”冠以城市代码做前缀，把全国范围的相关数据关联起来，汇聚形成大数据，进行更高效的检索和分析。城市代码6位长度，阿拉伯数字，代码来源于国家统计局编制的《中国城市统计年鉴》。

六、结论

综上所述，碳排放强度是衡量碳达峰的关键指标之一，客运周转量是计算城轨交通客运碳排放强度的关键指标，“年度城市轨道交通客运碳排放因子”是计算城轨交通客运碳排放的统一系数。影响客流的诸多因素，对客运周转量、碳排放强度也产生影响。可以通过建设MaaS、TOD吸引客流，通过合理规划线网、加强客运组织提升客运能力，落实出行占比提升行动。需要依据行业大数据，采用科学可靠的计算方法，建立碳排放统计核算体系，满足城轨交通行业计算碳排放的需求。

国家在战略层面指明了交通运输绿色低碳的行动目标，行业在实施层面提出了绿色城轨发展的行动方案，接下来需要相关机构和企业设计发展蓝图来推进这项系统工程的实践。一方面，要在完善城轨服务网络、精细化交通设计上做好研究及规划；另一方面，要利用数智赋能，开展人性化、差别化的交通需求管理，提升服务品质，做好绿色出行保障。在提升绿色出行占比的同时兼顾运输效率效益，在控制碳排放强度的同时促进绿色低碳转型，助推行业可持续高质量发展，如期实现碳达峰，共同创建美丽中国。