分析嘉興市綠色出行模式,低碳經(jīng)濟(jì)論文

分析嘉興市綠色出行模式,低碳經(jīng)濟(jì)論文本篇論文目錄導(dǎo)航：【】【】分析嘉興市綠色出行形式【】【】【】綠色出行論文：分析嘉興市綠色出行形式內(nèi)容摘要：在“長(zhǎng)三角一體化〞的國(guó)家戰(zhàn)略布局下,嘉興作為浙江省接軌上海的“橋頭堡〞和承接上海輻射的“門戶〞,有著重要的區(qū)位優(yōu)勢(shì)。對(duì)于嘉興市綠色出行形式的分析,將有助于長(zhǎng)三角地區(qū)交通的綠色發(fā)展。本闡述立足于嘉興市城市交通的現(xiàn)在狀況,利用數(shù)學(xué)形式分析方式方法,分析現(xiàn)前階段嘉興市城市交通綠色出行的現(xiàn)在狀況及問題點(diǎn),提倡導(dǎo)入5G智能交通信息系統(tǒng),促進(jìn)市民綠色出行,以推動(dòng)長(zhǎng)江三角洲區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。本文關(guān)鍵詞語:綠色出行;CO2排放;分享單車;5G智能交通;0引言近年來,隨著長(zhǎng)江三角洲經(jīng)濟(jì)一體化步伐的不斷加快,地區(qū)人口數(shù)量、居民收入水平持續(xù)上升,城市居民機(jī)動(dòng)車保有量快速增長(zhǎng),城市交通問題成為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展經(jīng)過中的一大問題,隨之而來的就是氮氧化合污染氣體與碳氧化合溫室氣體排放量增加導(dǎo)致的環(huán)境問題。在提倡低碳出行和發(fā)展綠色交通的大背景下,大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和提倡居民綠色出行成為城市減排的主要內(nèi)容。綠色出行主要是指公共交通、自行車、步行以及新能源電動(dòng)車等低能耗、低排放的出行方式。本文將借助數(shù)學(xué)形式分析法和文獻(xiàn)資料法,立足于嘉興市城市交通綠色出行的現(xiàn)在狀況,分析出現(xiàn)前階段嘉興市城市交通綠色出行中存在的問題,比照幾種典型出行方式并建立相應(yīng)數(shù)學(xué)公式對(duì)其CO2排放量進(jìn)行分析,探尋嘉興市居民出行的最佳方案,以期為提升嘉興市居民的低碳出行意識(shí)、減少城市交通能耗及響應(yīng)節(jié)能減排,提供科學(xué)的理論根據(jù)。以便更好地采取相關(guān)措施,促進(jìn)嘉興市城市交通綠色出行。1嘉興市推行綠色出行的必要性(1)嘉興市汽車擁有量分析:長(zhǎng)三角一體化發(fā)展進(jìn)程下,嘉興城市化進(jìn)程加快,私家車擁有量急速攀升,如此圖1所示截至2021年底已經(jīng)超過102萬臺(tái)。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)最新數(shù)據(jù)嘉興市2022年總?cè)丝谕黄?59萬人,本市級(jí)總?cè)丝跒?23萬人,推算出私家車約為120萬臺(tái)。(2)汽車增長(zhǎng)對(duì)嘉興空氣污染的影響。大量的私家車排放的污染物必將對(duì)空氣環(huán)境造成污染,如此圖2所示,據(jù)嘉興市氣象局的頒布的數(shù)據(jù)顯示,因機(jī)動(dòng)車擁有量逐年增加,造成的環(huán)境污染越來越嚴(yán)重,不良天氣數(shù)逐年也在增加,空氣質(zhì)量狀況嚴(yán)峻。根據(jù)全國(guó)機(jī)動(dòng)車污染物排放總量的數(shù)據(jù)推算,2021年當(dāng)年嘉興市空氣污染物排量大約為15.3萬噸(CO2)。由此分析能夠得出,嘉興市由于私家車數(shù)量增長(zhǎng),導(dǎo)致城市交通擁堵產(chǎn)生的空氣污染問題嚴(yán)重。限制了城市的可持續(xù)發(fā)展,影響市民的正常生活。因而必須提倡一種對(duì)環(huán)境友好型的出行方式應(yīng)對(duì)環(huán)境污染問題。圖12006年-2021年嘉興市私人汽車擁有量注:圖中虛線為趨勢(shì)線,由此可見嘉興市無論是人口數(shù)量還是私人汽車擁有量都有一定的規(guī)模,且汽車擁有量呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)。圖2嘉興市2000-2021年空氣污染情況(3)提倡綠色出行的意義。綠色出行的形式是提倡公眾在出行時(shí)選擇低污染、低能耗的對(duì)環(huán)境污染最小的綠色出行方式,及選用污染物排放較低的交通工具。推進(jìn)市民綠色出行不僅有助于緩解城市交通擁堵的壓力、降低交通事故,而且能節(jié)約資源、減少CO2排放、改善空氣質(zhì)量,促進(jìn)城市的交通領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展,為市民提供愈加舒適宜居的城市寓居環(huán)境。2綠色出行形式分析2.1市民出行主要方式當(dāng)前嘉興市居民出行的常見交通工具為騎單車、公共交通、電動(dòng)車、私家車、與出租車。華而不實(shí),電動(dòng)車因不受機(jī)動(dòng)車行駛路段擁堵的影響,價(jià)格低廉、省力、航程遭到了廣大市民的普遍使用。公交車運(yùn)輸系統(tǒng)具有載客量大,人均能耗小、排放少等特點(diǎn),所以發(fā)展公交系統(tǒng)便成了推行綠色出行政策的主要方式。一輛公交車高峰期的運(yùn)載能力是小汽車的數(shù)十倍,既減少了人均乘車排污率,也提高了城市效率。據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2022年第一季度,嘉興市公交化車輛共運(yùn)行3017輛次,載客15.85萬人。調(diào)查還發(fā)現(xiàn),私人汽車出行駛10公里以內(nèi)的占到了市內(nèi)行駛里程的40%,而這種汽車被當(dāng)成自行車使用的情況也是造成城市交通擁堵、市民停車?yán)щy與城市空氣污染的主要原因之一。2.2綠色形式分析2.2.1綠色出行模型概要為了構(gòu)建嘉興綠色出行碳減排量計(jì)算形式,需要結(jié)合實(shí)際,以經(jīng)調(diào)查比擬實(shí)際的替代方式用公共自行車碳排為碳減排計(jì)算要素,并盡可能采用比擬接近嘉興實(shí)際的機(jī)動(dòng)車碳排放因子數(shù)據(jù)。因而我們以為估算交通出行碳減排時(shí)能夠采用下面計(jì)算模型:Ec=DΣRi×Ci式中:Ec為CO2減排量(t/年);D為每次使用單車的平均里程數(shù)(km/人次);Ri為公共自行車替代其他出行方式比例(%);R0、R1、R2、R3分別為使用公共自行車中所代替步行或自備自行車、電動(dòng)自行車、小汽車(出租或自駕)、公共汽車所占比例%;Ci為其他出行方式碳排放因子(kgCO2/km):C0、C1、C2、C3分別為替代步行或自備自行車、電動(dòng)自行車、小汽車(出租或自駕)、公共汽車的碳排放因子。2.2.2各類交通出行方式CO2排放效果分析嘉興市民一般出行常用的四種方式為,單車、電動(dòng)車、公交車、私家車。通過對(duì)四種方式產(chǎn)生的碳排放因子和耗時(shí)析、距離計(jì)算分析出不同出行距離場(chǎng)景下的最佳出行交通工具的選擇。各種出行交通工具的碳排放因子為:電動(dòng)自行車(9.5922gCO2/人km)、小汽車(出租或私家)(106.353gCO2/人km)、公共汽車(13.14gCO2/人km)。如表1所示,單車和電動(dòng)車是最綠色的交通出行方式,而汽車的碳排量遠(yuǎn)超其他通勤方式,是位居第二的公交車碳排的兩倍。如根據(jù)嘉興市人口總量來計(jì)算,“最后1公里〞由分享單車取代,平均每年可減少CO2排放0.6萬噸,4公里內(nèi)若選擇電動(dòng)車或單車出行可減少CO2排放1.6萬噸,7公里內(nèi)選擇公交車出行可減少CO2排放3.2萬噸。下載原表g/人注:本次推算為交通工具使用經(jīng)過中的CO2排放量;“汽車(E3)〞為日常公路行駛較普遍的排量為1.6的普通轎車;“所需時(shí)間〞中不包括公交車到站停頓、乘客等待時(shí)間和車輛擁堵等待時(shí)間;陰影部分為該距離段下最優(yōu)出行方式。3結(jié)論本文通過對(duì)嘉興市民的出行方式的調(diào)查及各種出行方式的CO2減排因子分析,總結(jié)出在考慮出行距離和耗時(shí)情況下,短途1公里盡量使用單車出行,4公里內(nèi)可選擇電動(dòng)車出行,7公里內(nèi)選擇公交車,4公里以上私家車出行較為方便。在倡導(dǎo)城市交通綠色出行大背景下,能夠合理布局發(fā)展分享單車及分享電動(dòng)車的利用,充分發(fā)揮5G時(shí)代智能交通管理理念,鼓勵(lì)市民在考慮不同出行途徑、時(shí)長(zhǎng)、距離等情況下,使用5G智能交通信息系統(tǒng)合理切換使用最合理交通工具。推進(jìn)綠色出行,為美麗嘉興發(fā)展做出基礎(chǔ)奉獻(xiàn)。以下為參考文獻(xiàn)[1]ELLIOT,FISHMAN,SIMON,etal.公共自行車文獻(xiàn)綜述[J].城市交通,2020,(2):84-94.[2]何博.城市公共自行車系統(tǒng)的應(yīng)用研究[D]成都:西南交通大學(xué),2020.[3]楊杰城市公共自行車的發(fā)展對(duì)城市建設(shè)作用研究[D].太原:太原理工大學(xué),2021.[4]黃彬.杭州市公共自行車系統(tǒng)運(yùn)行狀況調(diào)查分析與瞻望[J].城市規(guī)劃學(xué)刊,2018,(6):72-79.[5]洪芳柏,顧德