城市化能否减少居民交通能源消费?——基于中国城镇住户调查微观数据的分析

本文使用《中国城镇住户调查》的微观数据,实证检验城市规模和城市密度这两个城市化空间特征指标对居民家庭交通能源消费支出的影响。研究结果发现,从全国范围来看,不论城市规模还是城市密度均增加城市居民家庭的总交通费用支出,但也提高公共交通在日常通勤中的比重,表明现阶段我国城市化空间发展模式仅具有相对能源可持续性。城市密度主要通过改变通勤方式的内部结构来提高城市交通能源效率,但本质上并没有减少居民的交通费用支出。当前,我国东部地区城市发展应重点解决城市规划中的职住分离问题,避免大量通勤需求的产生,西部地区应加大公共交通的供给。

区域客运交通能源消费量预测方法研究

为探索区域内交通行业实施节能减排及低碳化发展的路径和措施,评估区域内交通行业的节能潜力,需要对将来某一时点区域交通能源消费量进行预测,文章针对区域客运交通能源消费量的预测方法进行了研究。计算过程中关键的数据基础在于区域客运周转量与交通工具单位能耗,文章构建了一个简单规范的自上而下模型用于预测区域客运周转量;在确定各交通工具的单位能耗时,考虑了在同一种交通工具中使用不同燃料的比例,并以线性复合的方式得出了每种交通工具的复合单位能耗,基于此,可计算出区域客运交通能源消费量。以预测2020年中新广州知识城客运能源消费量为例对计算过程进行具体说明,计算结果显示,2020年知识城客运交通能源消费总量约为5.27万t标准煤。

基于LMDI的江苏省交通能源消费碳排放因素分解

根据IPCC关于交通能源消费碳排放量的计算方法,对2005-2011年江苏省交通碳排量构成和交通碳排放强度进行了测算.基于LMDI分解技术,从交通能源强度因素、交通运输业经济份额因素、第三产业增加值因素和交通能源结构因素四个方面对江苏省交通碳排放的变化进行分析.测算和分析结果表明:交通能源强度呈明显下降状态,在其影响下交通碳排放强度呈下降趋势,说明交通能源利用率不断提高;交通碳排量呈增长的趋势,第三产业增加值因素影响最大,体现为正效应,促进交通碳排放,交通能源强度因素和交通运输业经济份额因素体现为负效应,交通能源结构因素除2011年均体现为负效应,抑制交通碳排放.

交通需求和交通能源需求预测方法

本文对国内外普遍应用的预测交通需求量和交通能源需求以及机动车保有量的方法进行了回顾、总结和比较。这些方法被分成两大类 :集合模型和非集合模型。前者将出行行为看作一种平均的行为 ,主要用来预测宏观和长期交通需求 ,最常用的模型是经济计量模型 ;后者建立在效用理论的基础上 ,更注重家庭和个人的选择 ,主要预测微观和短期的交通需求量和评价交通政策 。