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论文基于城市全量机动车细粒度时空轨迹对燃料生命周期碳排放进行估计，在此基础上分析了不同类型及出行模式机动车的碳排放贡献，探究了机动车碳排放的时空影响因素，并分析了不同情景下各种节能减排政策的效果。研究结果表明，机动车碳排放分布呈现明显的时空和车型异质性，新能源车辆碳排放贡献与其车队占比差异不大。对比分析各类碳减排政策发现，通过合理的政策设计可实现碳减排超70%。论文为机动车碳减排政策制定、道路交通领域“双碳”目标的实现提供了重要支撑。
中文题目：电动汽车碳排放是否显著低于燃油汽车？
英文原题：Uncovering the CO2 emissions of urban vehicles: A well-to-wheel approach
通讯作者：金 盛，浙江大学
第一作者：姚文彬，浙江理工大学
关键词：碳中和；燃料生命周期碳排放；碳排放特性；碳减排政策；车牌识别数据
背景介绍
道路交通是化石能源消耗和温室气体排放的重要领域，据测算，道路碳排放在交通运输部门中占比超过80%。2019年中国的交通运输业温室气体排放量达到11亿吨，是仅次于美国与欧盟的第三大排放源。与此同时，不同于城市化进入稳定阶段的发达国家，在城市化、机动化进程持续加速的背景下，中国的客货运需求和能源消耗仍然呈现刚性增长态势。近年来，中国的机动车保有量保持大幅度增加。未来，交通运输部门排放的占比份额可能会更高，交通减碳形势严峻。
研究成果
金盛教授团队实现了燃料生命周期全量机动车的轨迹级碳排放计算，结合车辆出行特征画像，揭示了不同出行模式车辆独特的碳排放特征。在此基础上对碳排放的时空影响因素进行建模分析。最后，模拟不同情景下城市车辆碳排放情况，为碳排放政策制定提供支持（图1）。
图1 机动车燃料生命周期碳排计算及分析框架
基于多源时空大数据以杭州市为例进行测算（图2），结果显示：
图2 数据检测设备分布
（1）机动车碳排放分布呈现明显的时空和车型异质性，城市主要排放热点集中在城市中心的快速路上，排放强度可以达到周边其余区域的4-8倍（图3）；新能源车的排放因子相比燃油车辆显著降低，但出行强度远大于燃油车辆，因此新能源车的总排放分担率与其车队占比差异不大。
图3 碳排放空间分布
（2）机动车碳排放呈现出明显的时空异质性，路网交通状态信息、路网结构特征和土地利用特性三个方面均与机动车碳排放有显著关系。
（3）通过改变现有新能源车推广政策，可在相同的新能源车置换数量下，将减排效果提升6.5%-13.5%；发电结构的变化可以进一步释放新能源车的减排潜力，在最优场景下可将现状碳排放降低78.1%（图4)。
图4 不同碳减排政策分析
未来方向
未来将探索更多道路交通碳减排政策的效应分析，特别是考虑自动驾驶共享出行以及一站式出行服务（MaaS）下的碳减排分析，为道路交通领域“双碳”目标的实现提供支撑。
主要作者简介
金盛 博士，教授，浙江大学智能交通研究所副所长。国家级青年人才计划入选者。主要从事交通大数据建模、车路协同、智能交通系统等领域的研究工作，主持国家重点研发计划课题（2项）、国家自然科学基金（4项）、浙江省杰出青年基金项目等。
姚文彬 博士，浙江理工大学讲师，主要从事交通大数据分析、出行行为分析、交通需求管理等方向的研究工作，共发表学术论文十余篇，其中以第一作者或通讯作者发表SCI、EI检索论文共8篇。
引用本文
Zuoming Zhang, Hongyang Su, Wenbin Yao et al., Uncovering the CO2 emissions of vehicles: A well-to-wheel approach. Fundamental Research, 4(5) (2024) 1025-1035.
原文链接（复制到浏览器中查看）：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325823001930
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