城市规划与发展战略
城市综合交通
公共交通与非机动化出行
活力街区、街道与城市设计
量化城市与大数据
原文 | Cambridge Systematics (Christopher Porter; Martin Milkovits; Xiao Yun Chang; Scott Boone)
翻译 | Jayne C、杨绿野、孙玉婷、邓吉浩、朱结好、
林中朴、刘艺玺、小考拉、胡玥、苗雪琪、杨志威
编辑 | 众山小 校核 | 众山小
文献 | 白珂炎 排版 | 朱结好
微博 | weibo.com/
波士顿2050年如何实现“零碳交通”?本篇是波士顿碳中和交通系列文章的第三篇。以前面篇章的铺垫和分析为基础,本篇着眼于零碳交通的实现路径。文中呈现出五大路径,如下:使用清洁能源的私家车;使用清洁能源的共享车辆;促进清洁交通和低成本交通投资;清洁车辆与定价和再投资策略结合;以及8大策略全面推行。五大路径碳减排效果如何?诸如车辆出行里程(VMT)、旅客出行里程(PMT)、空气污染排放、物理活动与健康、安全等诸多方面会受到何种影响?成本效益又是如何?逐一定量分析,数据说明一切。在本篇结尾,提出了政策建议与未来展望。文章研究思路清晰,方法可靠,信息翔实,为交通研究者提供研究方法借鉴,为决策者提供决策分析与建议,堪称上佳的交通研究报告。
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报告提供了实现未来2050年无碳排放的五种路径,都需要将交通能源转换为无碳电能源,包括私家车与公共交通。路径1和路径2主要依靠技术力量。路径3和路径4需要额外投资管理出行需求、提高交通系统,力求减排以外的协同效应,路径5在此基础上提出了最大程度的交通定价方案,通过减少机动车出行来减少交通拥堵以及提高社区的生活质量。这项路径比较有挑战性,为的是使出行需求大幅度减少,达到与其他城市气候行动计划中相似的水平,即20-30%的VMT下降(例如纽约城市80×50,TransformTO,新巴黎气候、空气和能量计划)。
● 路径1—使用清洁能源的私家车
在这个路径中,在城市中交通运输基础设施的管理并没有很大的转变,出行大多以私家车为主。公共政策聚焦于清洁能源网和电力交通上,导致大幅电气化。虽然最近出现了一些移动车辆共享服务,但是很多人仍然愿意独自驾驶。随着时间的推移,自动驾驶占据了市场的一席之地,它使出行更高效和更安全;但是它增加的行驶里程与能源效率的增加相抵消。电网不仅需要完全无碳,容量也必须可以满足交通方面的需求。
● 路径2—使用清洁能源的共享车辆
在这个路径中,温室气体排放量在很大程度上取决于技术水平,但是市场力量和城市方针政策会使出行者偏向使用清洁的共享交通。大多数自动驾驶车辆并非私人所有。因市场因素与收费政策,经营者倾向于最大化汽车乘载率。汽车保有量和VMT的数量都直接下降。
● 路径3 — 清洁交通和低成本交通投资
在这个路径中,额外的投资和城市方针政策的实施会减少交通需求及能耗。骑行者和步行者数量的增加提高了人们的健康指数以及减少了因患病所支出的医疗费用。随着基础设施的完善和相应政策的支持,电动自行车与滑板车的出现强调了“微移动”的概念模型。交通速度和可靠性的提高使公交客运量不再下滑,并且有效地服务与高密度的出行市场。活跃的骑行出行和微移动遍布了低密度出行的市场,城市价格和管理政策的实施可以鼓励高乘载量的共享出行。土地利用政策对高交通效率地区的人口增长起到激励作用。
● 路径4 —清洁车辆与定价和再投资政策
除了路径2与3中的方法,交通定价可以有效地控制车辆的使用,从而进一步减轻电力交通广泛使用之后电网所承受的荷载。交通定价政策的税收收入可以重新投资于世界领先的交通设施中,包括轨道交通扩建和快速公交、分隔自行车道、全市的步道改善,以及对低收入出行者的补贴。此路径中建模的政策包括:
●智能出行 — 单人出行提价每英里1美金,多人出行降价每英里1美金
●无人车和共享移动服务全部电气化
●全市自行车道分隔或受保护
●全市步道改善
●全市公交运行提升(减少5%的出行时间)
●Go Boston公交项目实施
●每次出行收费2美金
●汽车保有量减少20%
● 2050年,轻型车、中型车、公交车辆100%电气化
● 路径5 —全面政策
在这项路径中,除了路径4所提及的方式外,定价价格还要更高,从而进一步减少电网所承受的电力荷载:
●收取每英里20美分的里程费
●在波士顿中心地带采取10-15美元的拥堵费
●在波士顿的非居住地点收取5美元的停车费
除了路径4所提及交通设施的投资外,税收收入还要重新投资于提供免费或低价的公交车票。这项路径还包括将人口增长导向城市中心区或交通发达地带的土地利用政策。共享交通、公交、主动交通设施以及驾驶的高价都促使了汽车保有量的减少。这项路径中,定价水准已超出了美国历史上所有可观测的数据,因此可能模型结果的不确定性会更高。交通的高定价可能会进一步导致对公交导向住房与就业地点选择的青睐,但这在模型中没有体现。
图33展示了2050年不同车辆电气化情境下波士顿在交通运输过程中温室气体排放的预计值(0—基线, 4—高影响,5—全面电气化, 不仅适用于波士顿的住户,也适用于波士顿以外的住户)。
只有在电气化情境4或情境5中,能够接近减排的目标,情境0作为参照。情境5的排放量在五种路径中一致(大约10万吨二氧化碳当量),排放仅仅来自于不受政策影响的重型卡车,其余交通方式达到无碳排放。情境4的二氧化碳排放与基线相比从120万吨二氧化碳当量下降到路径1中的40万吨和路径4中的34万吨。
图33、在不同的路径中,在2050年,交通运输中的气体排放
剩余10万吨二氧化碳当量的排放来自于重型交通工具(大多数是重型卡车),需要电气化和低碳可再生燃料相结合才能减少。波士顿市可能可以对其中一部分进出火车南站与机场的车辆、船舶进行管理。剩余部分可能需要各机构的碳补偿措施。
图34体现了电力交通在各种路径中需消耗的总电量。
图34、各种路径中需消耗的总电量
路径2-4在电气化基线情境下中,私有车辆所需电量从2.7亿度增加到6亿度,主要因为共享交通车辆电气化。更高的市场渗透率将电量需求由140亿提到170亿度。在路径1中对电力需求最高,由于私有车辆不受管控。路径2-4的出行需求管理策略将电力需求降低到160亿度,形成这一局面的原因在于共享交通的增加,导致拥有私家车的人数变少,但是公交、步行、骑行的投资会给电力消耗的减少带来很大帮助。路径5由于管理力度大,在全面电气化的情境中电力需求也仅有130亿度。
图35显示了路径5中每种策略对2050年温室气体减排量(与2016年水平相比)起到的贡献。
图35、在2050年,温室气体在交通体系中的减排量
图36显示了温室气体减排将如何随着时间的推移而变化。在没有额外政策的情况下,温室气体排放量将从2016年的199万吨二氧化碳当量下降到2050年的89.8万吨。然而,不受管控的智能出行服务可能会再增加5.1万吨。交通基础设施协同投资策略将减少5.4万吨,定价策略再将额外减少18.4万吨。电气化的贡献最大,按2016年电网耗能水平计算,将减少33万吨,马萨诸塞州清洁能源电网标准会额外减少33.4万吨,零碳电网会再减少10.8万吨。剩余的10.2万吨排放是由于重型车辆排放(很大程度上在城市控制之外),需要采取电气化、可再生能源、碳补偿等措施。
这部分描述其它与五种发展路径有关的效益及影响,包括车辆出行里程(VMT)、旅客出行里程(PMT)、空气污染排放、物理活动与健康、安全。
10.1 车辆出行里程和行人主动出行里程变化
机动车出行制造了一系列负面的外部影响,包括空气污染、拥堵、安全性降低、社区的生活质量(尽管这些影响可能会随着自动驾驶和清洁能源车而缓解)。图37所示为五种路径下区域性VMT的变化。路径1每年增加了22.2亿英里的机动车出行,即增加了6%,主要由于自动驾驶车辆市场渗透率的提高。路径2略微降低了VMT。因机动车保有量下降和智能共享出行所降低的行驶里程,被单车智能出行和空车出行所增加的里程所抵消。路径3和4增加了出行改善和收费激励,降低VMT达7%。路径5的情境中包含力度最大的收费和投资政策,且考虑到机动车保有量的降低,VMT减少了接近30%。
行人的主动步行和骑行对于公众健康是一个重要的促进因素。图37也表明了行人的出行里程如何随着出行方式的改变而改变。在路径1和路径2的情况下,区域性的行人出行降低了12-13%(主要位于波士顿城区),主要因为自动驾驶车将乘客从步行、骑行和别的交通方式中吸引过来。在路径3中,由于步行和骑行的条件得到改善,行人出行增加了17%(主要去向波士顿城外)。路径4进一步将行人出行提升到了23%,原因在于对驾驶的收费进一步促使人们转向其它交通方式。在路径5中,主动出行的比例增加超过了50%。
图 37 每日出行的变化
表23所示为机动车出行里程和行人主动出行里程在不同政策和组合情境下所受到的影响。
表 23 出行影响(包含所有电动车情境)
10.2 排放和健康
大多数发展路径都减少了空气污染,在完全电动化的情境下,到2050年细颗粒物(PM2.5)每年减少9700千克,氮氧化合物(NOx)每年减少296000千克。这意味着,相比2050年基准线,PM2.5降低了80%,NOx降低了75%。由于细颗粒物和氮氧化物排放的一大部分来源于重载车辆(不受政策影响),无法被完全消除。主要的减排效益来源于车辆电动化,消除了尾气排放(发电厂的排放暂不考虑);中等载重的卡车,巴士和列车每公里的排放量较大,因此这些车辆的电动化对减排尤其重要。考虑到未来的排放标准会十分严格,这些中等载重车辆排放会较低。在2050年,空气污染减排带来的经济效益(主要来自死亡率和发病率的降低)可以达到一千五百万美元。
(注:这里以$0.18/kg和$976/kg来分别计算氮氧化物和PM2.5的效益。主要基于Cambridge Systematics为联邦公共交通协会New Starts项目所做的评估。所用的数据是评估中对2035年的分析,其中对美元的估值从2010年修正到2016年水平)
在路径4下每天新增的主动行人出行里程,相当于每年增加了一亿一千两百万行人里程的步行和骑行,是在2050年基准线上增加了23个百分点。路径5一年增加了两亿四千五百万的行人里程,增加了百分之50。以每英里减少$0.21成本计算(具体见“主动交通”部分),路径5降低了五千两百万美元的医保成本。以每英里降低死亡带来的损失为$1.5计算,路径5创造了三亿六千八百万美元。
(注:这里数字是Cambridge Systematics为乔治城气候中心所做分析采用的,主要基于联邦公共交通协会在New Starts分析程序中所用的事故率和事故严重水平)
10.3 安全
减少机动车行驶里程,也会降低机动车事故从而减少事故损失。以每英里$0.14的事故成本计算,在路径5的情境下事故造成的经济损失每年降低两亿五千九百万元。不过这个计算是以全美的事故死亡率作为假设,不一定完全符合波士顿的情况。另一个假设是各类智能出行应用中的智能网联汽车极少发生事故。如果智能共享车队中的车辆事故率与现有车辆相同,路径5中的事故损失降低量为每年一亿五千四百万美元。
10.4 相关效益总结
11.1 研究方法
对于那些成本可以被量化的的不同策略,我们可以估算它们的成本以及成本效益(每一美元花费所对应的温室气体减排)。根据影响范围,成本和节省成本被分成三类:
公共部门成本:与政府在基础建设,维护和服务提供相关的花费。例如对慢行和公共交通系统的投资,TDM项目行政事务,和公共电动汽车充电基础设施建设。
私人部门成本和节省成本:出行者(住户或企业)所承担的额外花销或享受的开支节约,例如更昂贵的电动汽车购买价格,燃料和维修的花费节约,工作场所或家中的充电设备。
社会成本和节省成本:对大众社会的影响,包括交通事故,环境污染和公共健康。
成本效益分析仅衡量净社会成本和收益。政策的成本转嫁,例如公交票价、使用费、通行费、购车激励等均没有被纳入考虑。它们反映资金在不同部门之间的流动,而不是社会净成本或净收益。但是,通过价格政策所产生的额外公共收入,可用来决定多少收益可以用来进行清洁交通再投资或者重新分配以实现公平目标。
成本效益可以根据以下几点估算:
● 在2020到2050年之间,确定每种策略的成本预计和实施时间;
●确定相应的效益成本时间(比如每年的车辆运行成本节约);
●将每种策略下各个费用构成的年价值换成净现值后,算出总值;
● 根据2020年到2050年的温室气体排放水平,用线性梯度来估算该时间段累计的温室气体减排;
● 将2020年到2050年累积的净成本或效益,根据累积的温室气体减排
私人无人驾驶(Connected/ Autonomous Vehicles ,CAV)策略并没有被纳入成本效益的估算,尽管这项成本主要是由私营部门来承担,但假设能被有助于技术进入市场的用户受益来抵消。
清洁汽车的成本效益估算建立在情境5电动汽车(全电动)的施行上。但成本和收益通常建立在线性相关上,不同的施行程度显示出相似的成本效益。
成本效益考虑到汽车运行成本上的改变。汽车/燃料技术的成本效益因此会对能源价格极其敏感,包括绝对价格,石油燃料和电力间相对的价格差。减少需求策略的成本效益结果显示燃油价格对其影响有限,因为已经考虑了汽车运行成本节约。成本效益评估将会在两种能源价格情境下进行:一种情境根据AEO基线预测价格(根据新英格兰地区调整费用),另一个情境则考虑更高的能源价格:石油价格翻倍,电费增长1.5倍。
11.2 研究结果
尽管电动化轻型汽车侧率能实现燃料节约,在基线价格情境下会产生少量的净亏损,但在能源价格更高的情境下则会带来净收益。巴士电动化则在两种情境下展示了净收益,货车和通勤轨道电动化则更加昂贵(接触网成本高和车辆购买速度是通勤轨道昂贵的原因)。因为汽车本身和充电设施成本都更高,中型汽车在两个情境下都没有达到收支平衡。但这个结论主要由平均值数据和一些更有可能的特定工作需求(较高的行程里程和/或工作周期中密集的走走停停)而得出。中型汽车自身非常多样化,需要考虑所从事的特定工作和车辆特征。更低的电费对巴士更有利,因为MBTA只需要支付刚过零售价格一半的批发价格。同样的假设用在对公共交通和校车的评估上。
尽管主动交通和TDM需要公共部门的投资,交通需求策略、主动交通、用地规划和TDM全部都实现社会成本净节约。道路收费和智能出行收费产生的行政和执行费用将由公共部门承担。每实现一吨温室气体的减排的公共交通的成本则更高。价格的成本效益大部分取决于实施技术。如果在波士顿中心区全部安装马萨诸塞州交通部(Massachusetts Department of Transportation, MassDOT)电子收费系统,费用约为1.5亿美元;如果采用更便宜的周界价格系统,比如利用现有的道路监控设备,将会相应提高成本效益。同样的,价格政策并没有考虑汽车运行成本节约,因为驾驶者更像是“被迫”而不是主动去选择其他出行模式。这些出行策略的确为交通和社会带来了好处,因此全方位考虑它们的利益,而非仅仅是对温室气体减排的作用。
图38展示在下高能源价格情境下,电动化策略下各个费用不同的成本和成本节约。图39中的“边际减排成本曲线”,将成本效益由高到低排列,展示了每个策略下累计温室气减排和减少每吨温室气体的成本之间的关系。值得注意的是,一些政策有“负成本”,这意味政策实际上是节约了成本。因此,尽管巴士电动化,用地和交通TDM对温室气体减排影响有限,它们都实现了成本节约。在主动交通系统(骑行和步行)上的投资对温室气体的影响更大,成本并不高。轻型汽车电动化是单个因素中对温室气体最大的,并且减排成本也比较低(如果燃料价格上涨则会变成负值)。投资新的公共交通的成本很高,但是它对温室气体减排的影响却可能很小。
图38、高能源价格下电动化的成本和成本减少
公共交通的结果显示了如果使用单一标准例如减排成本有一定的局限性。除了巴士电动化,通过投资公共交来实现温室气体减排是非常昂贵。然而,温室气体减排的单位成本的仅仅是交通规划众多的指标之一。一个城市的公交系统决定着经济机遇,系统的公平分配;而它的落实程度则很大的决定着生活质量。尽管投资公共交通和主动交通对温室气体减排有限,但是它们同时减少了汽车交通。如果没有这些投资, 随着电动汽车的操作成本较低和共享出行的便利,波士顿的交通需求会增加,汽车交通也会随之增加。另外,社会公平有没有被纳入减排成本的计算中,社会弱势群体比普通大众更依赖公共交通。
图39、交通政策的边际减排成本曲线
11.3 产生效益
这篇报告显示,道路收费策略将会带来可观的收入。除开项目行政和执行的费用后,剩下的收入可以再用来投资完善交通,提供出行补贴(减少公共交通或共享出行的费用),或者重新分配给纳税人。每项价格政策所产生的受益或者需要的补贴,将由所有被收费或者被补助模式的出行量决定,因此在多个政策和单一政策对收益的影响是不一样的。
如果对出行一端至少结束或开始在波士顿的VMT进行收费,那么每天650万(2050年)的VMT将会产生4.4亿美元收入。这还是基于情境5下与减少交通需求策略的共同作用。如果只考虑VMT收费,在2050年基线情境下每天1000万(即不考虑交通减少)的VMT将会带来更高的收入-大约每年7亿美元。这笔收入(和产生在波士顿城区外VMT的收入)可作为州内基金,重新分配给交通方面投资和/或减免州内税务。
在情境5下,中央区域在2050年大约每年能产生30亿的拥堵费收入。同样的情境下,如果考虑120万进入波士顿的日出行,5美元停车费的情境下每年大约能产生15亿的停车费收入。如果没有施行其他政策,在基线情境的价格水平下这些收入将会翻倍。
根据每天45.3万单人出行和86.3万共享出行86.4万步行出行估计,情境5下2050年需要补贴智能出行(单独出行需支付1美元,共享出行则享受1美元优惠)将达到10亿美元 。
根据每天86.4万步行出行,每天19.9万汽车出行估计,在情境5下,每年需要补贴16亿美元的公共交通票价(全免步行出行,半价驾车出行)。跟2050年基线情境相比,公共交通出行增长了56%。
考虑所有收费或补贴政策,最终每年将会产生22亿美元用以再投资或/和减免税务。这里,假设行政和执行费用占总收入和补贴百分之一,相当于每年7600万美元。
表28列出了支持清洁交通和实现净零排放的潜在政策。有些政策应尽早开始,实现最大的长期效益,特别是那些成本较低能够满足即时需求或对建成环境影响缓慢的政策。中期或长期政策的实施取决于技术和市场条件以及相应的政治和财政支持。
表28、波士顿市的碳中和政策
以下是本报告未能充分研究的一些问题,可能需要进一步的政策研究和分析:
●公共部门在电动汽车基础设施建设中的杠杆作用;尤其是,如何在既有的多户和商业建筑中资助或鼓励电动汽车供电设备(EVSE)的建设?如何应对既有建筑没有停车库的问题?
● 轻型和中型商用卡车电动化的政策和市场潜力。卡车登记应按所有权(车队与个人)和职业进行审查,要同时考虑到电动化的机会和障碍。电动化对商用卡车市场的哪一部分有意义?如何从城市的范畴去影响这个市场?
● 进一步制定协调土地利用和减少出行的政策。如何在土地利用约束条件下实现城市重点增长以最大限度地提高交通效率?
●公平性缓解策略,特别是在定价方面。如何实施定价政策,以支持清洁交通,以缓解公平性问题?
● 定价和经济发展。定价对该地区的经济是有非常正面的影响的,它不仅有益缓解交通拥堵和为新的交通和多式联运能力提供资金支持,也可以抑制更依赖汽车通行的企业。如何平衡这些影响?如何减轻负面影响同时最大化正面影响?
● 全面推广的智能交通对长期的汽车保有和出行的影响。高精度的数据将非常有助于研究在未来智能交通和其他出行选择对汽车保有量的变化。
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