基于LEAP 模型的廣州交通領(lǐng)域能耗及空氣污染物排放分析*

楊 森，黃 瑩，焦建東，廖翠萍?

（1.中國(guó)科學(xué)院廣州能源研究所，廣州 510640；2.中國(guó)科學(xué)院可再生能源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510640；3.廣東省新能源和可再生能源研究開(kāi)發(fā)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510640；4.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

0 引 言

交通運(yùn)輸業(yè)作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱之一，一直是我國(guó)能耗和空氣污染物排放的主要來(lái)源。隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)以及經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，未來(lái)城市交通的能源消費(fèi)和空氣污染物排放也將繼續(xù)增長(zhǎng)，在可持續(xù)發(fā)展背景下的節(jié)能減排壓力越來(lái)越大。迫切需要針對(duì)城市交通領(lǐng)域開(kāi)展節(jié)能減排研究，為實(shí)現(xiàn)以更少的資源投入取得更好的節(jié)能減排效果提供科學(xué)支撐。

當(dāng)前，對(duì)節(jié)能減排問(wèn)題的研究主要有自上而下的宏觀分析與自下而上的微觀分析。宏觀分析主要通過(guò)可計(jì)算一般均衡（computable general equilibrium,CGE）模型實(shí)現(xiàn)，但該模型側(cè)重于投資收益分析，在技術(shù)方面考慮不足，且由于我國(guó)市場(chǎng)機(jī)制不夠完善，用該模型所得到的研究結(jié)論可能與現(xiàn)實(shí)情況有較大偏差[1]。微觀分析主要有亞太地區(qū)綜合評(píng)價(jià)模型/終端技術(shù)模型（Asia-Pacific integrated model/enduse model,AIM/Enduse）、MARKAL（market allocation）模型、長(zhǎng)期能源替代規(guī)劃系統(tǒng)（long-range energy alternatives planning system,LEAP）模型等，其中AIM/Enduse 模型側(cè)重于技術(shù)研究[2]，MARKAL 模型側(cè)重于對(duì)所提出分配機(jī)制的優(yōu)化[3-5]，而LEAP 模型能夠更加全面、系統(tǒng)地綜合分析各種技術(shù)與政策對(duì)節(jié)能減排的影響，更有利于對(duì)城市交通領(lǐng)域的節(jié)能減排問(wèn)題進(jìn)行研究[1]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)交通領(lǐng)域的節(jié)能減排問(wèn)題進(jìn)行了較多研究。AZAM 等[6]用LEAP模型對(duì)馬來(lái)西亞道路運(yùn)輸過(guò)程中的能耗及污染物排放情況進(jìn)行了研究。SADRI 等[7]用LEAP 模型對(duì)發(fā)展中國(guó)家交通運(yùn)輸領(lǐng)域中的節(jié)能減排問(wèn)題進(jìn)行研究，建議提高公共交通的比重來(lái)減少能源消耗和污染物排放。池莉[5]用LEAP 模型預(yù)測(cè)了北京客運(yùn)交通2011-2030 年的能源消費(fèi)量和污染物排放量，認(rèn)為北京交通節(jié)能減排的最佳策略是以發(fā)展公共交通為主，輔之以發(fā)展私人交通。潘鵬飛等[8]用LEAP 模型對(duì)河南省交通運(yùn)輸領(lǐng)域2030 年的能耗及污染物排放情況進(jìn)行了模擬，得出了綜合情景節(jié)能減排效果最好的結(jié)論。PENG 等[9]用LEAP模型研究了天津交通領(lǐng)域在不同情景下的能耗及污染物排放情況，指出排放標(biāo)準(zhǔn)的制定是所有情景下減少大氣污染物排放最有效的措施。但已有針對(duì)城市交通的節(jié)能減排策略研究主要集中在道路交通領(lǐng)域[10]，綜合考慮道路、鐵路、航空、水路運(yùn)輸領(lǐng)域的節(jié)能減排研究較為薄弱，且所研究的污染物種類(lèi)較少。

廣州作為國(guó)家綜合交通樞紐，在其經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的同時(shí)，能源消費(fèi)需求和空氣污染物排放也保持著持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，2019 年廣州交通領(lǐng)域能源消費(fèi)量為2 045 萬(wàn)t 標(biāo)煤，較2005 年增長(zhǎng)2.6 倍，由此帶來(lái)的節(jié)能減排壓力也越來(lái)越大。選取廣州來(lái)進(jìn)行研究，對(duì)全國(guó)大部分城市交通領(lǐng)域的節(jié)能減排都具有借鑒意義。因此，本文以廣州為例，應(yīng)用LEAP模型，結(jié)合情景分析法對(duì)廣州交通領(lǐng)域未來(lái)能源消費(fèi)和污染物排放情況進(jìn)行研究，分析節(jié)能減排潛力，進(jìn)而給出可行的政策建議。

1 研究方法

1.1 LEAP 模型

LEAP 模型由瑞典斯德哥爾摩研究所和美國(guó)波士頓大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)，常用于能源消費(fèi)預(yù)測(cè)及污染物減排模擬等研究，是一種自下而上的集成結(jié)構(gòu)模型，廣泛應(yīng)用于能源環(huán)境政策分析領(lǐng)域。該模型從技術(shù)角度出發(fā)，對(duì)不同行業(yè)的能源生產(chǎn)和消費(fèi)情況進(jìn)行模擬[11]。模型的輸入?yún)?shù)包括不同部門(mén)的活動(dòng)水平、工藝結(jié)構(gòu)、能效、燃料類(lèi)型等微觀數(shù)據(jù)，以及GDP、三產(chǎn)結(jié)構(gòu)等宏觀數(shù)據(jù)；輸出參數(shù)為能源需求量及空氣污染物排放量等[1]。相較于其他模型，LEAP 模型可對(duì)各部門(mén)進(jìn)行更加全面、詳細(xì)的研究，且該模型結(jié)構(gòu)性強(qiáng)，數(shù)據(jù)輸入靈活[11]。

根據(jù)廣州交通領(lǐng)域的特征，構(gòu)建了廣州交通領(lǐng)域能源消費(fèi)和空氣污染物排放模型，以2017 年為基準(zhǔn)年，2035 年為目標(biāo)年，分析未來(lái)廣州交通領(lǐng)域的節(jié)能減排潛力，討論其節(jié)能減排策略。結(jié)合廣州實(shí)際情況將廣州交通領(lǐng)域劃分為市內(nèi)客運(yùn)、市際客運(yùn)和貨運(yùn)交通3 種類(lèi)型，并按照終端使用的運(yùn)輸類(lèi)型進(jìn)一步細(xì)分為14 個(gè)層次（表1）。主要依據(jù)不同情景下各交通運(yùn)輸類(lèi)型的車(chē)輛數(shù)、行車(chē)?yán)锍?、?貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、不同單位綜合能耗、燃料類(lèi)型、排放因子等基本參數(shù)來(lái)對(duì)能源消費(fèi)量、污染物排放量進(jìn)行計(jì)算，這些參數(shù)在不同的情境下基于不同的政策及技術(shù)因素進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

表1 LEAP 廣州交通模型結(jié)構(gòu)Table 1 Structure of LEAP-Guangzhou transportation model

1.2 能源消費(fèi)量與污染物排放量的計(jì)算

1.2.1 能源消費(fèi)量的計(jì)算

廣州交通能源消費(fèi)量根據(jù)不同交通運(yùn)輸類(lèi)型相應(yīng)的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)和能源強(qiáng)度數(shù)據(jù)計(jì)算，其計(jì)算公式為：

其中：e為汽油、柴油、電力等相應(yīng)能源類(lèi)型；i為私人小汽車(chē)、摩托車(chē)、出租車(chē)、公交車(chē)等交通工具；j為輪渡、地鐵以及公路、鐵路、航空、水路客/貨運(yùn)；Ee為交通領(lǐng)域能源e的消費(fèi)量，tce；Ni為交通工具i的保有量，輛；Li為交通工具i的年運(yùn)輸距離，km；Vi,e為交通工具i消耗能源e的百公里綜合能耗，tce/100km；Qj為交通工具j的客/貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，人?km或t?km；Rj,e為交通工具j消耗能源e的單位客/貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量綜合能耗，tce/(人?km) 或tce/(t?km)。

1.2.2 污染物排放量的計(jì)算

選取CO、HC、NOx、PM2.5和SO2五種大氣污染物進(jìn)行研究。不同運(yùn)輸類(lèi)型的大氣污染物排放量計(jì)算方法差異較大，主要基于不同交通工具、不同能源類(lèi)型及相應(yīng)的污染物排放因子，計(jì)算公式如下：

其中：m為CO、HC、NOx、PM2.5、SO2；u為私人小汽車(chē)、摩托車(chē)、出租車(chē)、公交車(chē)、公路客/貨運(yùn)；v為航空客/貨運(yùn)；w為輪渡、地鐵及鐵路、水路客/貨運(yùn)；Pm為交通運(yùn)輸過(guò)程中污染物m的排放量，t；Fv為起飛著陸循環(huán)（land take-off,LTO）；Ew,e為交通運(yùn)輸類(lèi)型w關(guān)于能源e的能源消費(fèi)量，tce；Fu,e,m為交通運(yùn)輸類(lèi)型u消耗能源e所產(chǎn)生的污染物m的排放因子，t/km；Fv,e,m為交通運(yùn)輸類(lèi)型v消耗能源e所產(chǎn)生的污染物m的排放因子，t/LTO；Fw,e,m為交通運(yùn)輸類(lèi)型w消耗能源e所產(chǎn)生的污染物m的排放因子，t/tce。

1.3 情景設(shè)置

在LEAP 模型基礎(chǔ)上，以2035 年為目標(biāo)年，為研究各種政策及技術(shù)對(duì)廣州交通領(lǐng)域能源消費(fèi)及污染物排放的影響，設(shè)置了兩種情景：基準(zhǔn)情景和綜合情景。其中，基準(zhǔn)情景作為參照，用以檢驗(yàn)各種控制情景的實(shí)施效果。通過(guò)分析不同情景下交通領(lǐng)域的能源消費(fèi)趨勢(shì)和污染物排放趨勢(shì)，進(jìn)而梳理未來(lái)廣州市交通領(lǐng)域能耗及污染物排放控制的最佳策略。

2005-2017 年廣州交通類(lèi)型、活動(dòng)水平、能源效率、能源結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)主要來(lái)自《廣州統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005-2017）、《廣州城市交通運(yùn)行報(bào)告》以及公交公司、交通主管單位調(diào)研和文獻(xiàn)資料調(diào)研等；消耗不同類(lèi)型能源產(chǎn)生的CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放因子主要參考《道路機(jī)動(dòng)車(chē)大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南（試行）》《非道路移動(dòng)源大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南》。情景分析中主要參照全國(guó)及廣州交通領(lǐng)域相關(guān)政策措施，結(jié)合歷史趨勢(shì)來(lái)對(duì)活動(dòng)水平、能源結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)置。相關(guān)規(guī)劃及文件主要有《交通運(yùn)輸節(jié)能環(huán)?！笆濉卑l(fā)展規(guī)劃》《廣州市人民政府關(guān)于印發(fā)廣州市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)規(guī)劃（2016-2025 年）的通知》《廣州市人民政府辦公廳關(guān)于印發(fā)廣州市節(jié)能降碳第十三個(gè)五年規(guī)劃（2016-2020 年）的通知》《廣州市綜合交通第十三個(gè)五年規(guī)劃》《廣州市新能源汽車(chē)發(fā)展工作方案（2017-2020 年）》等。能效的設(shè)置主要參考廣州當(dāng)?shù)氐南嚓P(guān)能效數(shù)據(jù)，及交通運(yùn)輸領(lǐng)域發(fā)展水平較高城市的相關(guān)能效數(shù)據(jù)，并考慮其未來(lái)變化趨勢(shì)，力求符合實(shí)際情況并具有可行性。

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及不同城市間的比較，本研究不包括管道和非道路交通，航空僅包括商業(yè)航空，大氣污染物排放指燃料燃燒直接產(chǎn)生和電力使用間接產(chǎn)生的CO、HC、NOx、PM2.5、SO2，除廣州地鐵外其余交通排放均為移動(dòng)源產(chǎn)生的排放。本研究所涉及的能耗與大氣污染物排放邊界與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)邊界相一致，對(duì)各種交通類(lèi)型采用屬地原則，城市軌道交通的研究邊界為廣州地鐵集團(tuán)運(yùn)營(yíng)線路的牽引能耗和場(chǎng)站運(yùn)營(yíng)能耗所產(chǎn)生的排放，未包括商業(yè)體能耗所產(chǎn)生的排放[1]。

1.3.1 基準(zhǔn)情景

在發(fā)展現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，綜合考慮現(xiàn)有政策措施及“十三五”期間出臺(tái)的各種政策措施，并以目前的力度繼續(xù)施行相關(guān)政策措施[12]。在市內(nèi)客運(yùn)交通中發(fā)展公共交通，到2035 年，全市公共交通分擔(dān)率達(dá)到65%，對(duì)中小客車(chē)進(jìn)行總量控制，私人小汽車(chē)的擁有量控制在320 萬(wàn)輛以?xún)?nèi)；市際客運(yùn)和貨運(yùn)交通中推廣鐵路和水路運(yùn)輸，以分流部分公路和航空運(yùn)輸量；交通工具的能源效率達(dá)到規(guī)劃要求。推廣清潔能源在交通運(yùn)輸中的使用，到2022 年在全市全面實(shí)現(xiàn)公交車(chē)、出租車(chē)的新能源化；增加氫燃料和生物質(zhì)燃料等清潔能源的使用，到2035 年清潔能源占比達(dá)到18%。

1.3.2 綜合情景

綜合情景是在政策的基礎(chǔ)上，綜合考慮運(yùn)輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源效率提升、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化等措施，實(shí)現(xiàn)對(duì)廣州交通領(lǐng)域能耗及污染物排放的控制，共設(shè)置了三個(gè)子情景：運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景、能源效率提高情景、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景。在研究綜合情景對(duì)能耗及污染物排放控制的同時(shí)，進(jìn)一步深入分析不同子情景對(duì)其能耗及污染物排放控制的貢獻(xiàn)[15]。具體綜合情景的定量化見(jiàn)表2。

表2 綜合情景的定量化Table 2 Quantification of integrated scenarios

2 結(jié)果與討論

2.1 能源消費(fèi)趨勢(shì)及節(jié)能貢獻(xiàn)

根據(jù)模型模擬的結(jié)果（圖1），基準(zhǔn)情景下廣州交通領(lǐng)域的能源消費(fèi)量將繼續(xù)增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)速度將逐漸放緩，到2030 年左右達(dá)到峰值，隨后緩慢下降，到2035 年下降到2 445 萬(wàn)t 標(biāo)煤，約為2017 年的1.2 倍。綜合情景下，各種措施的實(shí)施將有效抑制廣州交通領(lǐng)域的能耗消費(fèi)增長(zhǎng)，能源消費(fèi)達(dá)峰時(shí)間將提前到2025 年左右，且峰值量?jī)H為基準(zhǔn)情景峰值量的85.99%，約為2 111 萬(wàn)t 標(biāo)煤。到2035 年下降為1 881 萬(wàn)t 標(biāo)煤，約較基準(zhǔn)情景降低了23.06%。

圖1 2035 年廣州交通領(lǐng)域能源消費(fèi)量Fig.1 Energy consumption of transportation sector in Guangzhou from 2035

表3 2035 年廣州市交通運(yùn)輸領(lǐng)域的節(jié)能貢獻(xiàn)率Table 3 Contribution rate of energy saving in transportation field of Guangzhou in 2035

廣州市交通運(yùn)輸領(lǐng)域各子情景下不同運(yùn)輸類(lèi)型的節(jié)能貢獻(xiàn)率如表3 所示。從結(jié)果可知，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景對(duì)節(jié)能的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了39.32%；其次是能源效率提升情景，為32.03%；能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景最小，為28.65%。從運(yùn)輸類(lèi)型方面來(lái)看，公路貨運(yùn)、私人交通、航空客運(yùn)、航空貨運(yùn)對(duì)節(jié)能的貢獻(xiàn)率比較大。由于大力發(fā)展公共交通、鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸，從而轉(zhuǎn)移了部分私人交通、公路運(yùn)輸、航空運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)輸需求，使得公共交通、鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸對(duì)廣州市交通運(yùn)輸領(lǐng)域節(jié)能的貢獻(xiàn)率不高，甚至在運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景中出現(xiàn)了耗能增加的情況。

同時(shí)，隨著道路交通中電動(dòng)車(chē)、天然氣車(chē)、氫能車(chē)的推廣，以及生物燃料在航空和水路運(yùn)輸中的應(yīng)用，2035 年廣州交通領(lǐng)域的能耗中電力、天然氣、生物燃料、氫能的占比將分別提高到4.45%、6.38%、11.47%、12.84%，進(jìn)而使得清潔能源在能源消費(fèi)中的占比達(dá)到35.13%，能源結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化。

2.2 大氣污染物排放趨勢(shì)及減排貢獻(xiàn)

圖2 展示了基準(zhǔn)情景和綜合情景下未來(lái)廣州交通領(lǐng)域CO、HC、NOx、PM2.5、SO2等空氣污染物的排放趨勢(shì)?；鶞?zhǔn)情景下，未來(lái)廣州交通領(lǐng)域除SO2排放有望較現(xiàn)狀水平大幅下降外，其他主要的空氣污染物仍將繼續(xù)增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)速度均會(huì)不同程度地降低。其中，CO、NOx排放將于2030 年左右達(dá)峰、HC 和PM2.5的排放不斷增加。到2035 年，CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放量將分別達(dá)到65 005 t、8 407 t、99 448 t、3 918 t、3 407 t，分別為2017 年的1.2 倍、1.3 倍、1.3 倍、1.5 倍、0.7 倍。綜合情景下，隨著政策措施的進(jìn)一步嚴(yán)格實(shí)施，未來(lái)廣州交通領(lǐng)域的主要空氣污染物排放均將較基準(zhǔn)情景顯著下降，其中CO、HC、NOx、SO2的排放達(dá)峰時(shí)間將提前至2020 年左右。到2035 年，CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放量將分別下降至45 471 t、6 027 t、71 741 t、2 987 t、2 851 t，較基準(zhǔn)情景分別減少30.05%、28.31%、27.86%、23.77%、16.33%，減排效果明顯。

各子情景及不同運(yùn)輸類(lèi)型對(duì)不同污染物的減排效果不同，表4 展示了2035 年廣州市交通運(yùn)輸領(lǐng)域污染物減排貢獻(xiàn)率。對(duì)CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的減排貢獻(xiàn)率最大的子情景分別為運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景37.30%、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景37.13%、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景44.96%、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景41.20%、能源效率提高情景74.99%。由表4 可知，五種大氣污染物中，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景對(duì)HC、NOx、PM2.5三種的減排貢獻(xiàn)率為最大，對(duì)CO 的減排貢獻(xiàn)率僅次于運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景，到2035 年綜合情景相較于基準(zhǔn)情景實(shí)現(xiàn)了較大幅度的大氣污染物減排，因而強(qiáng)化清潔能源使用的能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景對(duì)廣州交通領(lǐng)域的大氣污染物減排具有較大作用。

綜合來(lái)看，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景對(duì)于各種污染物的控制效果最好，其次是能源效率提高情景，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景也能對(duì)各種污染物起到較好的控制效果。值得注意的是，能源效率提高對(duì)SO2的減排效果顯著。

圖2 到2035 年廣州市交通領(lǐng)域污染物排放量Fig.2 Pollutant emissions from the transportation sector in Guangzhou by 2035

表4 2035 年不同情景中污染物減排貢獻(xiàn)率Table 4 Contribution rate of pollutant emission reduction in different scenarios in 2035

從運(yùn)輸類(lèi)型來(lái)看，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展公共交通、鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸，分流了部分私人交通、公路運(yùn)輸、航空運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)輸需求，雖然導(dǎo)致了公共交通、鐵路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸中各種污染物排放量的增加，但對(duì)整個(gè)廣州市交通運(yùn)輸領(lǐng)域產(chǎn)生的各種污染物起到了很好的減排作用。能源效率提高情景中，整體上看私人交通和公路貨運(yùn)對(duì)各種污染物的減排貢獻(xiàn)率最大，因而加強(qiáng)私人交通和公路貨運(yùn)的能源效率提升對(duì)于各種污染物地控制效果更顯著。能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景中，公路運(yùn)輸對(duì)各種污染物的減排貢獻(xiàn)率均比較高，因而繼續(xù)在公路運(yùn)輸中提高天然氣車(chē)和氫能車(chē)的占比有助于更好的控制各種污染物的排放。值得注意的是，生物燃料具有減少污染物排放的作用，在航空和水路運(yùn)輸中推廣使用生物燃料對(duì)SO2的減排效果尤為顯著。

3 結(jié) 論

使用LEAP 模型，通過(guò)設(shè)置基準(zhǔn)情景、綜合情景，模擬了廣州交通運(yùn)輸領(lǐng)域未來(lái)能源消費(fèi)和CO、HC、NOx、PM2.5、SO2五種空氣污染物排放趨勢(shì)，分析了能耗及污染物排放控制策略，從而為城市交通運(yùn)輸領(lǐng)域的能耗及污染物排放控制研究提供了借鑒。研究結(jié)果顯示：

（1）基準(zhǔn)情景下，廣州交通領(lǐng)域的能源消費(fèi)到2030 年左右達(dá)到峰值，2035 年降至2 445 萬(wàn)t 標(biāo)煤。綜合情境下，能源消費(fèi)達(dá)峰時(shí)間提前到2025 年左右，且峰值量?jī)H為基準(zhǔn)情景的85.99%，2035 年的能源消費(fèi)量降至1 881 萬(wàn)t 標(biāo)煤，較基準(zhǔn)情景減少23.06%。各子情景中，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整情景對(duì)節(jié)能的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了39.32%。從運(yùn)輸類(lèi)型上看，公路貨運(yùn)、私人交通、航空客運(yùn)、航空貨運(yùn)對(duì)節(jié)能的貢獻(xiàn)率較大。

（2）基準(zhǔn)情景下，CO 和NOx排放將于2030年左右達(dá)峰，HC 和PM2.5排放不斷增加。2035 年CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放量分別達(dá)65 005 t、8 407 t、99 448 t、3 918 t、3 407 t，分別為2017 年的1.2 倍、1.3 倍、1.3 倍、1.5 倍、0.7 倍。綜合情景下，CO、HC、NOx、SO2排放達(dá)峰時(shí)間均為2020年左右，到2035 年，CO、HC、NOx、PM2.5、SO2的排放量將分別下降至45 471 t、6 027 t、71 741 t、2 987 t、2 851 t，較基準(zhǔn)情景分別減少30.05%、28.31%、27.86%、23.77%、16.33%，減排效果明顯。綜合來(lái)看，各子情景中能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景的減排效果最好，從運(yùn)輸類(lèi)型上看，公路貨運(yùn)、私人交通、公路客運(yùn)、水路貨運(yùn)對(duì)污染物的減排貢獻(xiàn)率較大。

（3）要實(shí)現(xiàn)城市交通能耗及污染物排放控制，需要大力發(fā)展公共交通，促進(jìn)鐵路運(yùn)輸和水路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，以部分分流私人交通、公路運(yùn)輸和航空運(yùn)輸?shù)慕煌ㄐ枨笤鲩L(zhǎng)，同時(shí)提高能源清潔化率和能效水平。