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摘要：公交自行车系统作为一种新兴的绿色出行方式，不仅方便公众，更有利于城市发展低碳交通，减少环境污染。本文利用CDM方法学并加以改进，估算了2017年济南市公共自行车项目的碳减排量约为8830.588吨CO2，同时利用碳足迹的方法估算了济南市总碳排放量为512.16万吨CO2/a。结果显示公共自行车系统每年的碳减排量占到济南市总碳排放量的0.17%，这表明如果全国所有城市都普及公共自行车项目，其碳减排的总量将非常可观，说明公共自行车项目的投入具有较好的应用价值。
关键词：公共自行车；碳减排；CDM方法学；碳足迹
中图分类号：F572.89 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.05.007
0 引言
近年來全球变暖问题一直引起人们的重视，其根源是因为生产生活中排放过多的温室气体。其中各类温室气体中CO2对全球变暖的贡献最大，占到55%，所以科学家们更注重大气中CO2的变化。据政府间气候变化委员会（IPCC）预测认为，按照当前大气中CO2浓度增长的速度，到21世纪中叶，空气中CO2的浓度将会从19世纪以前的280μmol/mol加倍增长到560μmol/mol-600μmol/mol[1]，届时气温可能上升2摄氏度。即会造成生态系统的破坏，影响生物多样性。因此减少CO2的排放问题刻不容缓。
随着我国经济的不断发展，城市机动车数量迅速增长。2007年《减少运输CO2排放报告》显示，全世界来自燃油消费排放的二氧化碳中，交通运输占28%， 2011年，我国交通运输部门能源消费总量为28535.5万吨标煤，占能源消费总量的8.2%[2]。利用低碳环保的交通方式可以帮助我们有效地减少CO2的排放。
目前针对碳减排的计算方法中，生命周期评价法（Life Cycle Assessment，LCA）能够全面考虑项目过程中的碳排放，适用于计算大范围的碳减排。为了估算、测量、核查和认证清洁发展机制（Clean Development Mechanism，CDM）项目产生的减排量，建立了一套有效且具操作性的程序和方法，这样的一套程序和方法称之为CDM方法学[3]。该方法学可供计算具体项目的碳减排量。
1 公共自行车系统简介
自行车作为一种大众的出行方式，具有可达性强、出行方便、零排放的优点。提高城市自行车出行比例，是构建城市可持续交通系统不可或缺的部分[4]。近年来，城市公共自行车在北京、杭州等几个试点城市已初具规模[5]。在缓解交通拥堵和大气污染等方面已初具成效，其倡导低碳、健康的出行方式也已获得公众与政府的支持。
济南市作为一个深受环境污染问题和道路拥堵问题危害的城市，大力发展公共自行车系统十分必要。济南市主城区为单中心的布局结构，市中心区人口密度高，地势相对平缓，其涵盖范围约为90km2，而其5km～6km的半径恰恰是自行车出行的最佳距离[6]。这意味着济南市自行车交通的发展有先天优势。近年来，济南公共自行车的数量迅速增加，截止到2017年上半年，济南市约有18000辆公共自行车投入使用。作为一种新生事物，公共自行车系统对城市碳减排具有一定的贡献，但贡献度大小以及碳减排量的核算方法，目前还未有明确的研究结论。因此，本文旨在对这一问题进行初步的探索，以期为更好地发展城市低碳交通提供理论依据，同时丰富碳减排核算的理论体系。
2 公共自行车系统碳减排的计算方法
2.1 基准线排放因子
如今计算碳减排的CDM快速公交车减排量计算方法学中，对于公共自行车CCER项目的排放基准线是假设使用公共自行车系统的这部分乘客，采用其他不同交通模式产生的排放量，其存在着一些值得讨论的地方。在公共自行车系统成型初期，其实并没有引起公交车、出租车这类载客型机动车载荷因子的变化，对其路上行驶的数量变化也影响甚微。载客型机动车无论载客与否，始终在正常行驶。这与之前介绍的CDM计算方法学有所冲突。于是为了更准确的进行分析，本文以济南市为例，以公共自行车系统为研究对象，运用以下方法进行碳减排量的计算研究。
计算乘客基准线排放因子E（本文指每人每千米所产生二氧化碳排放的折算系数）：
E=EB·CB ET·CT EC·CC （1）
其中：EB为乘坐公交车每人每交通距离的排放因子（g CO2/Pkm），CB为公交车系统年平均载客率，ET为乘坐出租车每人每交通距离的排放因子，CT为出租车系统年平均载客率，EC为乘坐私家车每人每交通距离的排放因子，CC为私家车系统年平均载客率。
（1）公交车基准线排放因子（EB）
济南市公交车类型繁多，有汽油车、柴油车、电车、新能源客车等，其中柴油客车为主要车型[7]。其中金旅客车占绝大多数，因此本文统一按照金旅客车进行计算。据测试，此客车多载客一人，平均每100km增加油耗0.13L，折合CO2排放量0.315kg。即EB=3.15g CO2/Pkm。
（2）出租车基准线排放因子（ET）
济南市出租车多为CNG（压缩天然气）出租车，据测试，此种出租车多载客一人，平均每100km多燃气0.21m3，折合CO2排放量0.378kg。即Et=3.78g CO2/Pkm。
（3）私家车基准线排放因子（EC）
EC=2.4FEk/PC（kgCO2/kg fuel） （2）
FEk为私家车每公里耗油量，参考IPCC及Defra 2012年的数值，汽油小汽车每公里耗油量0.1L/km。PC为私家车平均载客量，济南市为2人。即EC=120gCO2/Pkm。
济南市综合交通调查（2013年）结果显示，济南市城区公交系统年平均载客率为52.72%，出租车系统年平均载客率为2.87%，私家车系统年平均载客率为44.41%。即：CB=52.52%，CT=2.87%，CC=44.41%，将其代入（1）式，可得到基准线排放因子： E=3.15×52.72% 3.78×2.87% 120×44.41%
=0.05496kgCO2/km
2.2 基准线碳排放量
基准线碳排放量即“碳排放强度行业基准值”，是某行业的代表某一生产水平的单位活动水平碳排放量，主要用于碳交易机制中的配额分配，是基准线法的主要依据。
基准线碳排放量计算公式如下：
DC=E·D （3）
其中，D为公共自行车代替的总里程（km）。根据摩拜单车在5月份给出的数据，其在济南市入驻百日，总骑行距离达4402万km，则知2017年全年平均总骑行距离达16067.3万km，可得：
DC=0.05496kg/km×16067.3萬km=8830.588tCO2
项目减排量Er计算公式如下：
ER=DC-EP-EL （4）
其中ER为公共自行车项目的排放量（t CO2），EL为此项目的泄漏量（t CO2）。自行车为零碳排交通工具，即公共自行车项目的碳排放量EP为0。参考CCER方法学与CDM方法学，泄漏量包括：（1）此项目引起的其他公共交通方式载荷因子的变化，即出租车与公交车系统；（2）项目解决道路拥堵问题的反弹效应，以及平均车速改变所引起的排放；（3）气态燃料的上游排放。此项目于济南市开展不足一年，未对其他交通系统有所影响，而且公共自行车未使用气态燃料，因此无上游排放。即此项目的泄漏量EL为0。
则济南市运行的公共自行车项目2017年碳减排量约为8830.588tCO2当量。
3 济南市总碳排放量计算
3.1 碳足迹的定义
碳足迹（Carbon Footprint）的概念起源于生态足迹，是指对某种活动引起的（或某种产品生命周期内积累的）直接或者间接CO2排放量的度量。其最早起源于哥伦比亚大学的Rees提出的生态足迹概念，即要维持特定人口生存和经济发展所需要的或者能够吸纳人类所排放废物的、具有生物生产力的土地面积[8]。“碳足迹”是近几年来才提出的概念，所以对碳足迹的定义阐述理解还不是很统一。Grub和Ellis提出的定义：碳足迹是衡量化石燃料燃烧过程中排放二氧化碳总量的指标[9]。本文用二氧化碳排放总量来衡量碳足迹，计算济南市碳排放总量。
3.2 碳排放总量计算方法
化石燃料的燃烧是造成CO2排放的主要因素，本文主要考虑其中具代表性的传统能源（煤炭，石油，液化石油气），及电力能源的碳排放，得出计算公式如下：
（5）
其中，TC为总碳排放量，t；Pi为平均每人每年消耗第i种能源量（折算为标煤），kg；Vi为第i种能源的碳排放系数；R为济南市总人口，人。
由于2017年济南市生活用能源数据难以查询获取，基于《山东统计年鉴2017》中2012～2016年的能源数据（表1），通过灰色预测的方法[10]，得到2017年各项能源指标（表2）。
查询温室气体排放核算方法与报告指南，华北区域电网平均CO2排放因子为0.8843（kgCO2/kWh）。查询2017年济南市总人口635.75万人[11]。通过计算，济南市2017年CO2排放总量为512.16万t。
3.3 结论
计算结果表明，2017年济南8830.588吨二氧化碳减排量相当于减少了3679.4吨汽油的燃烧，或是3396.9吨标煤的燃烧，占济南总碳排量的0.17%。尽管城市公共自行车系统的使用对一个城市碳减排量的贡献率不高，但若推广至全国乃至全世界的城市，则碳减排的总量将非常可观。长期看来，像济南市这类交通、大气环境质量迫切需要改善的城市[12]，公交自行车项目对碳减排将具有非常积极的作用，符合当今社会生态文明发展的要求。所以提出公共自行车项目对城市碳减排的贡献率的核算方法，量化其产生的经济、环境效益，对帮助公众增强环境保护意识，自觉履行环境保护义务；帮助决策者制定合理的可持续发展战略，减少和控制二氧化碳等温室气体的排放具有重要意义。
参考文献：
[1] 徐世晓， 赵新全， 孙平，等. 温室效应与全球气候变暖[J]. 青海师范大学学报（自科版）， 2001（4）：43-47.
[2] 杨卫华， 孟海燕， 李小立. 快速公交系统碳减排计算研究[J]. 交通节能与环保， 2015， 11（1）：28-33.
[3] 杨卫华， 初金凤， 吴哲，等. 基于LCA和CDM方法学的垃圾焚烧发电过程中碳减排的计算研究[J].节能，2013， 32（11）：20-23.
[4] 崔铁宁， 鲁婷. 城市公共自行车自愿碳减排机制初探——以北京市为例[J]. 气候变化研究进展， 2016， 12（2）：112-117.
[5] 郑杨， 朱莎. 北京、杭州城市公共自行车系统服务对比分析[J]. 北京第二外国语学院学报， 2014， 36（3）：64-68.
[6] 于涛， 于星涛. 倡导绿色交通，促进城市健康发展——济南市自行车交通发展对策[J]. 规划师， 2007， 23（s1）：73-75.
[7] 刘志， 张志山， 胡元华. 济南市城市公交发展问题研究[C]// 全国中心城市道路运输管理工作第24次研讨会. 2010.
[8] 王微， 林剑艺， 崔胜辉，等. 碳足迹分析方法研究综述[J]. 环境科学与技术， 2010， 33（7）：71-78.
[9] 张兵，王正，朱超. 城市碳足迹定义与计算方法研究[J]. 山西建筑， 2011，37（32）：185-186.
[10] 杨华龙，刘金霞，郑斌. 灰色预测GM（1，1）模型的改进及应用[J]. 数学的实践与认识， 2011， 41（23）：39-46. [11] 2017年濟南市各区人口数量排行榜/历年济南市人口数量排行榜[EB/OL].http：//www.southmoney.com/paihangbang/201710/1692606.html.
[12] 任昭军.能源与环境约束下城市可持续交通政策研究[D].上海海洋大学， 2015.
Research on the Impact of Bicycle Sharing System on Low-carbon Traffic： a Case Study of Jinan
ZHU Li， SUN Xiaohang
（School of Municipal and Environmental Engineering， Shandong Jianzhu University， Jinan 250101， China）
Abstract：As a new and green way of travel， the Bicycle Sharing System not only facilitates the public， but also promotes the development of low-carbon transportation in cities and reduces the environmental pollution. The article uses the CDM methodology and improves it to estimate that the carbon reduction of the Bicycle Sharing System in Jinan in 2017 is about 8835.588 tons of CO2. At the same time， uses the carbon footprint method to estimate the total carbon emission of Jinan is 5121.6 thousand tons of CO2/a. The results show that the annual carbon emission reduction of the Bicycle Sharing System accounts for 0.17% of the total carbon emissions of Jinan. This shows that if all cities in China have popularized the Bicycle Sharing System， the total amount of carbon emission reduction will be very significant， so the input of Bicycle Sharing System has a good application value.
Keywords：Bicycle Sharing System； carbon emission reduction； CDM methodology； carbon footprint
关键词：公共自行车；碳减排；CDM方法学；碳足迹
中图分类号：F572.89 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.05.007
0 引言
近年來全球变暖问题一直引起人们的重视，其根源是因为生产生活中排放过多的温室气体。其中各类温室气体中CO2对全球变暖的贡献最大，占到55%，所以科学家们更注重大气中CO2的变化。据政府间气候变化委员会（IPCC）预测认为，按照当前大气中CO2浓度增长的速度，到21世纪中叶，空气中CO2的浓度将会从19世纪以前的280μmol/mol加倍增长到560μmol/mol-600μmol/mol[1]，届时气温可能上升2摄氏度。即会造成生态系统的破坏，影响生物多样性。因此减少CO2的排放问题刻不容缓。
随着我国经济的不断发展，城市机动车数量迅速增长。2007年《减少运输CO2排放报告》显示，全世界来自燃油消费排放的二氧化碳中，交通运输占28%， 2011年，我国交通运输部门能源消费总量为28535.5万吨标煤，占能源消费总量的8.2%[2]。利用低碳环保的交通方式可以帮助我们有效地减少CO2的排放。
目前针对碳减排的计算方法中，生命周期评价法（Life Cycle Assessment，LCA）能够全面考虑项目过程中的碳排放，适用于计算大范围的碳减排。为了估算、测量、核查和认证清洁发展机制（Clean Development Mechanism，CDM）项目产生的减排量，建立了一套有效且具操作性的程序和方法，这样的一套程序和方法称之为CDM方法学[3]。该方法学可供计算具体项目的碳减排量。
1 公共自行车系统简介
自行车作为一种大众的出行方式，具有可达性强、出行方便、零排放的优点。提高城市自行车出行比例，是构建城市可持续交通系统不可或缺的部分[4]。近年来，城市公共自行车在北京、杭州等几个试点城市已初具规模[5]。在缓解交通拥堵和大气污染等方面已初具成效，其倡导低碳、健康的出行方式也已获得公众与政府的支持。
济南市作为一个深受环境污染问题和道路拥堵问题危害的城市，大力发展公共自行车系统十分必要。济南市主城区为单中心的布局结构，市中心区人口密度高，地势相对平缓，其涵盖范围约为90km2，而其5km～6km的半径恰恰是自行车出行的最佳距离[6]。这意味着济南市自行车交通的发展有先天优势。近年来，济南公共自行车的数量迅速增加，截止到2017年上半年，济南市约有18000辆公共自行车投入使用。作为一种新生事物，公共自行车系统对城市碳减排具有一定的贡献，但贡献度大小以及碳减排量的核算方法，目前还未有明确的研究结论。因此，本文旨在对这一问题进行初步的探索，以期为更好地发展城市低碳交通提供理论依据，同时丰富碳减排核算的理论体系。
2 公共自行车系统碳减排的计算方法
2.1 基准线排放因子
如今计算碳减排的CDM快速公交车减排量计算方法学中，对于公共自行车CCER项目的排放基准线是假设使用公共自行车系统的这部分乘客，采用其他不同交通模式产生的排放量，其存在着一些值得讨论的地方。在公共自行车系统成型初期，其实并没有引起公交车、出租车这类载客型机动车载荷因子的变化，对其路上行驶的数量变化也影响甚微。载客型机动车无论载客与否，始终在正常行驶。这与之前介绍的CDM计算方法学有所冲突。于是为了更准确的进行分析，本文以济南市为例，以公共自行车系统为研究对象，运用以下方法进行碳减排量的计算研究。
计算乘客基准线排放因子E（本文指每人每千米所产生二氧化碳排放的折算系数）：
E=EB·CB ET·CT EC·CC （1）
其中：EB为乘坐公交车每人每交通距离的排放因子（g CO2/Pkm），CB为公交车系统年平均载客率，ET为乘坐出租车每人每交通距离的排放因子，CT为出租车系统年平均载客率，EC为乘坐私家车每人每交通距离的排放因子，CC为私家车系统年平均载客率。
（1）公交车基准线排放因子（EB）
济南市公交车类型繁多，有汽油车、柴油车、电车、新能源客车等，其中柴油客车为主要车型[7]。其中金旅客车占绝大多数，因此本文统一按照金旅客车进行计算。据测试，此客车多载客一人，平均每100km增加油耗0.13L，折合CO2排放量0.315kg。即EB=3.15g CO2/Pkm。
（2）出租车基准线排放因子（ET）
济南市出租车多为CNG（压缩天然气）出租车，据测试，此种出租车多载客一人，平均每100km多燃气0.21m3，折合CO2排放量0.378kg。即Et=3.78g CO2/Pkm。
（3）私家车基准线排放因子（EC）
EC=2.4FEk/PC（kgCO2/kg fuel） （2）
FEk为私家车每公里耗油量，参考IPCC及Defra 2012年的数值，汽油小汽车每公里耗油量0.1L/km。PC为私家车平均载客量，济南市为2人。即EC=120gCO2/Pkm。
济南市综合交通调查（2013年）结果显示，济南市城区公交系统年平均载客率为52.72%，出租车系统年平均载客率为2.87%，私家车系统年平均载客率为44.41%。即：CB=52.52%，CT=2.87%，CC=44.41%，将其代入（1）式，可得到基准线排放因子： E=3.15×52.72% 3.78×2.87% 120×44.41%
=0.05496kgCO2/km
2.2 基准线碳排放量
基准线碳排放量即“碳排放强度行业基准值”，是某行业的代表某一生产水平的单位活动水平碳排放量，主要用于碳交易机制中的配额分配，是基准线法的主要依据。
基准线碳排放量计算公式如下：
DC=E·D （3）
其中，D为公共自行车代替的总里程（km）。根据摩拜单车在5月份给出的数据，其在济南市入驻百日，总骑行距离达4402万km，则知2017年全年平均总骑行距离达16067.3万km，可得：
DC=0.05496kg/km×16067.3萬km=8830.588tCO2
项目减排量Er计算公式如下：
ER=DC-EP-EL （4）
其中ER为公共自行车项目的排放量（t CO2），EL为此项目的泄漏量（t CO2）。自行车为零碳排交通工具，即公共自行车项目的碳排放量EP为0。参考CCER方法学与CDM方法学，泄漏量包括：（1）此项目引起的其他公共交通方式载荷因子的变化，即出租车与公交车系统；（2）项目解决道路拥堵问题的反弹效应，以及平均车速改变所引起的排放；（3）气态燃料的上游排放。此项目于济南市开展不足一年，未对其他交通系统有所影响，而且公共自行车未使用气态燃料，因此无上游排放。即此项目的泄漏量EL为0。
则济南市运行的公共自行车项目2017年碳减排量约为8830.588tCO2当量。
3 济南市总碳排放量计算
3.1 碳足迹的定义
碳足迹（Carbon Footprint）的概念起源于生态足迹，是指对某种活动引起的（或某种产品生命周期内积累的）直接或者间接CO2排放量的度量。其最早起源于哥伦比亚大学的Rees提出的生态足迹概念，即要维持特定人口生存和经济发展所需要的或者能够吸纳人类所排放废物的、具有生物生产力的土地面积[8]。“碳足迹”是近几年来才提出的概念，所以对碳足迹的定义阐述理解还不是很统一。Grub和Ellis提出的定义：碳足迹是衡量化石燃料燃烧过程中排放二氧化碳总量的指标[9]。本文用二氧化碳排放总量来衡量碳足迹，计算济南市碳排放总量。
3.2 碳排放总量计算方法
化石燃料的燃烧是造成CO2排放的主要因素，本文主要考虑其中具代表性的传统能源（煤炭，石油，液化石油气），及电力能源的碳排放，得出计算公式如下：
（5）
其中，TC为总碳排放量，t；Pi为平均每人每年消耗第i种能源量（折算为标煤），kg；Vi为第i种能源的碳排放系数；R为济南市总人口，人。
由于2017年济南市生活用能源数据难以查询获取，基于《山东统计年鉴2017》中2012～2016年的能源数据（表1），通过灰色预测的方法[10]，得到2017年各项能源指标（表2）。
查询温室气体排放核算方法与报告指南，华北区域电网平均CO2排放因子为0.8843（kgCO2/kWh）。查询2017年济南市总人口635.75万人[11]。通过计算，济南市2017年CO2排放总量为512.16万t。
3.3 结论
计算结果表明，2017年济南8830.588吨二氧化碳减排量相当于减少了3679.4吨汽油的燃烧，或是3396.9吨标煤的燃烧，占济南总碳排量的0.17%。尽管城市公共自行车系统的使用对一个城市碳减排量的贡献率不高，但若推广至全国乃至全世界的城市，则碳减排的总量将非常可观。长期看来，像济南市这类交通、大气环境质量迫切需要改善的城市[12]，公交自行车项目对碳减排将具有非常积极的作用，符合当今社会生态文明发展的要求。所以提出公共自行车项目对城市碳减排的贡献率的核算方法，量化其产生的经济、环境效益，对帮助公众增强环境保护意识，自觉履行环境保护义务；帮助决策者制定合理的可持续发展战略，减少和控制二氧化碳等温室气体的排放具有重要意义。
参考文献：
[1] 徐世晓， 赵新全， 孙平，等. 温室效应与全球气候变暖[J]. 青海师范大学学报（自科版）， 2001（4）：43-47.
[2] 杨卫华， 孟海燕， 李小立. 快速公交系统碳减排计算研究[J]. 交通节能与环保， 2015， 11（1）：28-33.
[3] 杨卫华， 初金凤， 吴哲，等. 基于LCA和CDM方法学的垃圾焚烧发电过程中碳减排的计算研究[J].节能，2013， 32（11）：20-23.
[4] 崔铁宁， 鲁婷. 城市公共自行车自愿碳减排机制初探——以北京市为例[J]. 气候变化研究进展， 2016， 12（2）：112-117.
[5] 郑杨， 朱莎. 北京、杭州城市公共自行车系统服务对比分析[J]. 北京第二外国语学院学报， 2014， 36（3）：64-68.
[6] 于涛， 于星涛. 倡导绿色交通，促进城市健康发展——济南市自行车交通发展对策[J]. 规划师， 2007， 23（s1）：73-75.
[7] 刘志， 张志山， 胡元华. 济南市城市公交发展问题研究[C]// 全国中心城市道路运输管理工作第24次研讨会. 2010.
[8] 王微， 林剑艺， 崔胜辉，等. 碳足迹分析方法研究综述[J]. 环境科学与技术， 2010， 33（7）：71-78.
[9] 张兵，王正，朱超. 城市碳足迹定义与计算方法研究[J]. 山西建筑， 2011，37（32）：185-186.
[10] 杨华龙，刘金霞，郑斌. 灰色预测GM（1，1）模型的改进及应用[J]. 数学的实践与认识， 2011， 41（23）：39-46. [11] 2017年濟南市各区人口数量排行榜/历年济南市人口数量排行榜[EB/OL].http：//www.southmoney.com/paihangbang/201710/1692606.html.
[12] 任昭军.能源与环境约束下城市可持续交通政策研究[D].上海海洋大学， 2015.
Research on the Impact of Bicycle Sharing System on Low-carbon Traffic： a Case Study of Jinan
ZHU Li， SUN Xiaohang
（School of Municipal and Environmental Engineering， Shandong Jianzhu University， Jinan 250101， China）
Abstract：As a new and green way of travel， the Bicycle Sharing System not only facilitates the public， but also promotes the development of low-carbon transportation in cities and reduces the environmental pollution. The article uses the CDM methodology and improves it to estimate that the carbon reduction of the Bicycle Sharing System in Jinan in 2017 is about 8835.588 tons of CO2. At the same time， uses the carbon footprint method to estimate the total carbon emission of Jinan is 5121.6 thousand tons of CO2/a. The results show that the annual carbon emission reduction of the Bicycle Sharing System accounts for 0.17% of the total carbon emissions of Jinan. This shows that if all cities in China have popularized the Bicycle Sharing System， the total amount of carbon emission reduction will be very significant， so the input of Bicycle Sharing System has a good application value.
Keywords：Bicycle Sharing System； carbon emission reduction； CDM methodology； carbon footprint