城市居民出行碳排放模型构建及其应用

根据便携式通讯设备在不同的基站上逐时记录的数据，可推算居民的出行时间、距离和速度，在核算居民出行碳排放方面有突出优势。本研究对我国某城市便携式通讯设备的轨迹序列进行30天连续采样，以此提取出行距离、出行时长以及出行方式数据并形成142 877条匿名的有效出行轨迹序列，然后分别构建了基于小汽车动力类型的碳排放核算模型和基于特征时间区间的公共交通碳排放核算模型，最终与步行和骑行出行对比，得到城市居民出行碳排放模型与特征。结果表明，公交车、小汽车和地铁累计产生了出行碳排放33 264 494.0 g,分别贡献了97.63%、2.09%和0.28%,且单月累计碳排放的最大平均人数区间分别为13.0 g至12 715.0 g、40.0 g至579.0 g和20.0 g至38.0 g。本研究还模拟了不同的碳减排场景，其中小汽车出行和公交车出行碳排放削减量分别可以达到51.94%和70.83%。本模型能够快速精准地监测和模拟城市居民出行碳排放，具有实时性、完整性、出行时空全覆盖性的特征，体现了积极的社会意义与生态效应。