2023中国机动车“减污降碳”目标、路径、效益分析与政策建议报告-能源基金会_47页_10mb

中国机动车“减污降碳”目标、路径、效益分析与政策建议总结

核心内容

本报告由生态环境部环境规划院撰写，旨在分析中国机动车在实现“2030年前碳达峰”和“2035年美丽中国”空气质量目标中的减污降碳路径，评估其对环境质量及公众健康的效益，并提出政策建议。研究结合了“自上而下”与“自下而上”方法，从全国及区域层面探讨机动车清洁化路径，并通过模型模拟和数据测算，评估不同清洁措施的减排效果和环境健康效益。

主要观点

1. 机动车是重要污染源：机动车是CO₂和大气污染物的主要排放源，其污染对空气质量、气候变化及公众健康有显著影响。
2. 区域差异显著：由于中国各地区经济发展水平、人口密度、气候条件及交通结构不同，各区域的机动车清洁路径和减排需求存在明显差异。
3. 清洁措施包括：新能源汽车渗透、排放标准升级、燃油经济性提升、运输结构调整（“公转铁、公转水”）。
4. 政策情景设定：研究设置了温和情景与激进情景，分别代表不同的清洁措施实施力度和速度。
5. 健康效益显著：通过WRF-CAMx模型和GEMM、GBD方法学，量化了机动车清洁化对PM₂.₅和O₃污染的改善及其对人群健康的积极影响。

关键信息

一、研究背景与内容

• 双重目标：中国面临“美丽中国”和“双碳目标”双重挑战，需同步推进减污降碳。
• 机动车污染现状：2020年，全国机动车CO、HC、NOₓ和一次PM排放量分别为769.7万吨、190.2万吨、626.3万吨和6.8万吨，汽车为主要贡献者。
• PM₂.₅污染严重：2022年全国PM₂.₅年均值为29 μg/m³，是WHO指导值的5.8倍，且O₃污染增长较快。
• 区域差异性：区域A（人均GDP最高）、区域B（发展中区域）、区域C（欠发达区域）的PM₂.₅浓度目标和减排需求存在差异。

二、研究方法及情景设置

• 保有量预测：采用Gompertz模型预测乘用车，线性模型预测商用车，考虑人口、GDP等变量。
• 排放核算方法：
  • CO₂排放量采用燃油法，公式为 $E_{ij} = \sum_i \sum_j AD_{ij} \times EF_i$。
  • 大气污染物排放量采用行驶里程法，公式为 $E = P \times EF \times VKT$。
• 空气质量模型：使用WRF-CAMx模型，结合MEIC排放清单和生物源VOCs模型进行模拟。
• 健康效益模型：采用GEMM和GBD方法学，量化PM₂.₅和O₃长期暴露改善的健康效益，计算公式为 $Mort = AF \times Pop \times \gamma_0$。

三、交通领域减排需求分析

• CO₂减排需求：若实现2030年前碳达峰，2024-2026年全国CO₂排放将达峰，峰值约11.6-13.0亿吨；若实现2035年碳中和目标，CO₂排放需下降约29%。
• PM₂.₅减排需求：
  • 若实现25 μg/m³目标，全国PM₂.₅需下降24.2%，其中NOₓ、VOCs需分别下降32%、32%。
  • 若实现15 μg/m³目标，全国PM₂.₅需下降54.5%，其中NOₓ、VOCs需分别下降61%、61%。
• 区域减排目标：
  • 区域A：PM₂.₅年均浓度需下降21.9%至25 μg/m³，激进情景下下降53.1%至15 μg/m³。
  • 区域B：PM₂.₅年均浓度需下降24.3%至28 μg/m³，激进情景下下降54.1%至17 μg/m³。
  • 区域C：PM₂.₅年均浓度需下降17.9%至23 μg/m³，激进情景下下降50.0%至14 μg/m³。

四、全国及不同分区的机动车减污降碳路径情景

• 清洁措施：
  • 新能源汽车渗透：区域A在激进情景下到2035年新能源渗透率可达100%。
  • 排放标准升级：国六已实施，国七预计2026年实施，假设国七降幅参照国五。
  • 燃油经济性提升：乘用车和商用车的油耗分别在温和与激进情景下有不同下降目标。
  • 运输结构调整：“公转铁、公转水”情景下，各区域铁路与水路货运量占比逐步提升。
• 保有量预测：
  • 全国机动车总量预计从3.68亿辆（2025）增至4.7亿辆（2035）。
  • 区域A、B、C的机动车保有量占比分别为41%-45%、32%-34%、23%-25%。
• 车队结构预测：
  • 到2035年，出租车和公交车基本实现全面电动化。
  • 其他微轻型客车（私家车）新能源渗透率温和情景下为38%，激进情景下为61%。
  • 中大型客车、中重型货车、微轻型货车新能源渗透率分别为12%-22%、8%-21%、14%-38%。

五、减污降碳路径、空气质量改善及环境健康效益

• CO₂减排分析：
  • 温和情景下，全国CO₂排放量上升3.4%，激进情景下下降29%。
  • 区域A在激进情景下CO₂排放下降34.7%，区域C下降15.1%。
• 减排驱动力：
  • 新能源汽车渗透是主要驱动力，贡献约38.5%-66.9%。
  • 燃油经济性提升贡献约21.6%-45.3%。
  • “公转铁水”贡献约10.7%-10.2%。
• 健康效益：
  • PM₂.₅和O₃浓度改善可减少超额死亡人数。
  • 通过GEMM和GBD模型，评估不同情景下的健康收益。

政策建议

1. 加强区域差异化政策制定：根据不同区域的经济发展水平、人口密度和交通结构，制定差异化的机动车清洁化路径。
2. 推动新能源汽车渗透：提升新能源汽车在公共交通和出租车领域的占比，实现全面电动化。
3. 加快排放标准升级：推广国六及国七排放标准，进一步降低污染物排放。
4. 优化运输结构：推进“公转铁、公转水”，减少公路运输尤其是重型柴油车的排放。
5. 提升燃油经济性：通过技术改进和政策引导，提高传统燃油车的燃油效率。
6. 加强公众健康影响评估：利用WRF-CAMx、GEMM和GBD模型，系统评估机动车清洁化对健康的影响，为政策制定提供科学依据。

结论

本研究为实现“双碳”目标和“美丽中国”空气质量目标提供了科学依据和路径建议。通过多情景模拟和区域分析，明确了机动车清洁化对环境和健康效益的贡献，强调了新能源汽车、排放标准升级、燃油经济性提升及运输结构调整的重要性，建议根据不同区域特点实施差异化的政策，以推动中国机动车实现零排放。