居住-就业距离对交通碳排放的影响

　　摘要:城市扩张过程使交通需求量增加，导致来自交通部门的碳排放量增加。紧凑型城市发展有助于减少交通需求从而降低交通部门的碳排放量。基于一个问卷调查利用情景分析的方法定量探讨居住-就业距离变化对通勤碳排放量的影响，为科学规划城市格局提供理论依据。研究结果表明在居住-就业距离不超过15km(适宜公共交通出行距离)的情景中居住-就业距离缩短21．3%，交通碳排放量减小28．2%，费用节省21．2%;在居住-就业距离不超过5km(适宜非机动车出行距离)的情景中居住-就业距离缩短56．3%，碳排放量减小53．1%，费用节省34．6%。两种情景下不同出行方式中，公交系统对行驶里程缩短的影响最大，私家车对碳排放量减小和花费降低的影响最大。在城市扩张过程中应该力求实现功能多元化的扩张格局，城市交通体系建设应为低碳出行提供最大便利。

　　关键词:居住-就业距离;交通碳排放;通勤活动;城市扩张

　　在城市碳排放中，交通碳排放量占很大比重。美国丹佛市交通部门温室气体排放量占总量的29%，中国上海2007年交通运输CO2排放量占总量的18．77%。如何减小城市交通碳排放量已经成为一个世界性的研究问题。研究表明交通带来的碳排放量仅靠汽车工业的科技发展很难大幅降低，交通需求对交通碳排放量的影响很大。诸多研究表明紧凑的城市结构有助于减小交通需求量，在交通减排中发挥重要作用。结合推广汽车节能和低碳燃料应用的政策，紧凑型城市发展从2000年到2020年减小15%—20%的累积排放量。Marshall的研究也指出紧凑的城市发展有助于减小交通碳排放量。在如何建设紧凑型城市方面，规划学者们在1977年的《马丘比宪章》中提出混合功能区的理念，城市空间地理上的扩张应该伴随着功能区划的多样性，这是对西方城市发展过程中单一性功能区建设带来问题的总结。卫星城的建设应该不仅局限于某一种功能，而应该具备各种功能，以避免不同功能区域的分离，增加出行距离。

　　与紧凑型发展模式相反，北京城市扩张趋势使交通需求量逐年增加。北京市公共交通系统年行驶里程从2005年的145365万km增加到2008年的182167万km;私人小轿车拥有量由2005年的99．2万辆增加到2009年的218．1万辆，增涨了一倍多。有研究发现北京城市扩张趋势增加了城市边缘区域交通量和小轿车的使用量。调查显示回龙观和天通苑居民平均居住-就业距离为12．14km说明北京目前“卧城”建设已经造成了居住-就业失衡。北京目前功能单一性的物理性扩张使得居民出行距离增加，对轻型车的依赖性增强。这是导致交通需求增加的重要原因之一。

　　目前已有研究北京城市扩张格局的形成对通勤里程和出行方式的影响，鲜有研究分析这种变化对交通排放量的影响。因为通勤活动占据北京市民出行目的50%左右，是出行活动的重要组成部分。本研究以通勤活动为对象，基于一个小型调查，通过设置不同情景，对比居住-就业距离和通勤碳排放量等的变化情况，探讨缩短居住-就业距离对减小交通碳排放量的影响。本研究虽然以通勤活动为研究对象，出行距离与碳排放量的关系仍然适用于消费出行、就医出行等其它人类活动，定量的研究结果为城市规划建设低碳城市提供科学依据。

　　1、研究方法

　　1．1不同交通方式的碳排放量

　　根据IPCC2006年导则，能源消耗碳排放量计算方程为:CEi=Ci·EFi式中，CEi为第i种交通工具二氧化碳年排放量，Ci为第i种交通工具的年能源消耗量，EFi为该种交通工具所用能源的碳排放系数。对于公交车、小轿车等利用化石燃料的交通工具而言:Ci=Li·Fi·ρi·CVi式中，Li表示第i种交通工具的年行驶里程，Fi表示第i种交通工具百公里油耗，ρi表示第i种交通工具所用燃料的密度，CVi表示第i中交通工具的热值。计算地铁的碳排放量时按照方程进行计算:C=L·F式中，F表示地铁的百公里电耗量。

　　每种交通工具的年行驶里程结合具体居住地点和交通方式按照路面距离计算得到。公交车燃料为柴油，F值通过文献调研得到。依据小汽车不同车型和排量，从中国工业和信息化部公布的轻型车汽车燃料消耗量通告上查得小汽车的F值。地铁的F值用地铁运营过程中电耗量除以运行里程数计算得到。班车的能源强度采用张安等人的研究结果。化石燃料的碳排放系数来自IPCC2006年导则，电力排放因子来源于2008年国家发展和改革委员会应对气候变化司公布的数据。电动自行车、自行车和步行为零碳排交通工具。不同交通工具百公里碳排放量。结合北京统计年鉴上公交系统的百公里承载人次，计算得到公共交通工具的每乘次百公里碳排放量。

　　1．2数据

　　通过问卷调查的方式，收集到某单位员工通勤方式问卷202份。利用GoogleEarth标注出居住地点，并测量每位员工居住点与工作地点间的居住-就业距离(两点间直线距离)。在进行距离调整之前，通过文献调研得知0—5km为步行和自行车等非机动车适宜的范围，而5—15km则为公共交通的适宜范围。将数据按照居住-就业距离分为3组，第一组的距离区间为0—4．9km，第二组的距离区间为5．0—14．9km，居住-就业距离大于等于15．0km的在第三组。

　　设置两组情景来分析居住-就业距离对碳排放量的影响。情景一为所有员工的居住-就业距离不超过适宜公交出行的距离范围，即0—14．9km;情景二则是所有的员工居住-就业距离在适宜非机动车出行的范围内，即0—4．9km。从居住在第一和第二距离区间内的居民中抽取出与居住在第三距离区间内相同数量的居民替代他们原始居住地点和通勤方式从而得到情景一的数据。同理，从第一距离梯度内抽取出与居住在第二和第三距离梯度内相同数量的居民替换原始居住在第二和第三距离梯度内的居民得到情景二的数据。每次抽取利用随机抽取法在SPSS15．0中实现。

　　公交车价格按照北京市梯度售票制，行驶距离在12km内1．0元，距离增加5km在基价上增加0．5元，最高不超过2．0元。持有北京公交卡公交费用4折，通勤者都有公交卡。地铁为一票制，单程2元，不考虑行驶距离。出租车起价为3km内10元，超过3km每公里2元，单程加收1元燃油附加费。当出租车单程距离超过15km时，每公里3元。关于私家车油费的计算中假设都采用93号汽油，价格为6．92元/L。由于班车不收取费用，因此计算时不考虑班车的费用。

　　2、结果

　　2．1不同情景下居住-就业分布

　　3种情景中各不同区间内居住人数、通勤方式和平均居住-就业距离数据见表2。表2中非机动车出行包括步行、自行车和电动车出行，而班车则归为公交出行之中。情景一中员工居住范围由现状分布在9个区缩小到6个区，平均居住-就业距离由现状下的4．60km降至3．62km，缩短了21．3%;而当居住-就业距离在适宜非机动车出行的距离区间内，员工住房范围仅分布在海淀区和朝阳区，平均居住-就业距离由4．60km降至2．01km，缩短了56．3%。

　　在现实情况中，距离工作单位较近的大型住宅区居住人数较多(东南小区、青年公寓、学知园和清河等)。在居住-就业距离不超过15km的情景中，这些居住点承载的员工人数增多;当居住-就业距离缩短至5km以内时，这种趋势更加明显。由分布图的变化可以看出现状下居住-就业距离大于15km的员工只占少数(5.0%)，而71．8%的居住者居住在距离上班地点5km以内。情景一中居住-就业距离在5km以内的员工占76．2%。

　　目前居住-就业距离在5km内，非机动车出行、公交出行、出租或自驾车出行所占的比例分别为66．2%、17．9%和15．9%。情景一中居住-就业距离在5km内时，这三大类出行方式的比例分别为66．2%、16．9%和16．9%，与现状下的比例相差甚微。情景二中也呈现类似比例。在5至15km距离区间内，情景一中三大类出行方式所占比例为14．6%(非机动车出行)、64．6%(公交出行)和20．8%(出租或自驾车)。在相同居住-就业距离范围内，现状下的三大出行方式所占比例分别为14．9%、63．8%和21．3%。情景一和情景二中在不同居住-就业距离范围内不同出行方式所占比例与现状下差别不大，这说明在设置的情景中人们的出行方式与现状相符，排除了出行方式选择对碳排放量的影响。

　　2．2不同情景下的碳排放和交通费用比较

　　对比情景一、情景二相对现状的变化，通勤里程、碳排放量和交通花费均随居住-就业距离缩短而减小。这里根据每种交通方式的路面距离计算得到通勤里程。情景一中的年通勤里程相对现状的缩短12.4%、碳排放量相对减小28．2%;当居住-就业距离在5km范围内时，年通勤里程缩短48．9%、碳排放量减小53．1%。在费用变化上，情景一相对现状节省21．2%，情景二中则节省34．6%。

　　不同出行方式在通勤里程的承担、碳排放量和花费上具有不同特点。分别表示现状下，不同交通工具的通勤里程、碳排放量和花费占总量的百分比;分别表示在两种情景下不同交通方式的行驶里程、碳排放量和费用的减小量占总变化量的百分数，表现不同出行方式在各指标的变化中所起作用的程度。其中S1/现状和S2/现状分别表示情景一和情景二相对现状的变化情况;S2/S1表示情景二中各指标相对情景一的变化情况。

　　现实情况下，公共交通系统承担的行驶里程最长(超过65%)，碳排放量占总量的5%，每月支出费用只占15%左右。私家车则具有承担行驶里程短、碳排放量大和花费高的特点，尤其是在碳排放量方面，其碳排放量超过总量的85%。在缩短居住-就业距离的情景中，公共交通系统对行驶里程减小的贡献率最大。情景一中，67．2%的行驶里程缩短量来自于公共交通;私家车行驶里程减少量占总减小量的28．4%。情景二中，公共交通系统行驶里程的减小量占总减小量的70．5%，私家车的占25．7%。班车的变化率小是因为使用的人数非常少，其本身承担的里程数不大，这是因为调研单位并未开通班车。小部分依赖班车出行的人员乘坐附近高校开通的班车。在碳排放量变化方面，私家车所占比例最大，起决定性作用。在情景一中，82．6%的碳排放减小量来自私家车，情景二中这一比例达到90．3%。公共交通系统对碳排放量的减排影响非常小。在情景一中公共交通系统的碳排放减小量占总减小量的1．8%，在情景二中占3．0%。两种情景中，与碳排放量减小类似，私家车在降低花费中起到的作用最大。而公共交通系统因为在实际情况下占总费用的份额不大，在降低费用中起的作用也不明显。地铁的费用减少量比公共汽车大。情景一中，地铁费用减小占总减小量的10．9%，公交车占2．7%。情景二中，地铁花费的减小量占总减小量的17．6%，公交车的占6．9%。

　　在通勤里程、碳排放量和费用变化上有一个特例———出租车。在情景一和情景二中出租车通勤里程变化非常小，对碳排放量减小的贡献率也低。在费用方面，情景一中通勤里程的减小使花费有所减小，但减小量仅占总减小量的0．04%。情景二中即使出租车行驶里程有所减少，费用反而增加，增加量占总变化量的2．2%。