如何科学地指导高速公路建设中的碳排放减排：碳排放核算与评估体系的建立与应用

《Frontiers in Environmental Science》：How to scientifically guide expressway construction carbon emission reduction: the establishment and application of a carbon emission accounting and evaluation system

　　高速公路碳排放会计与评估系统构建及实证研究。采用CRITIC方法和Hemming接近度理论，结合“十四五”规划目标，系统界定了材料化、运输、施工及植被清除四个阶段的碳排放边界。基于湖南五路段实证，材料化阶段贡献超90%，其中水泥占27.1%，钢相关材料各12%；植被清除导致S4碳汇损失占比47.9%。评估显示S4和S5碳排放等级为C，S1、S2、S3为B。研究提出针对性的减排策略，包括低碳材料应用、运输优化、清洁能源推广及植被补偿机制。

　　在全球气候变化的背景下，减少高速公路建设过程中的碳排放对于实现碳达峰和碳中和目标至关重要。然而，目前的高速公路碳排放核算与评估方法仍显不足，未能准确反映碳排放水平，从而阻碍了低排放工作的系统推进。因此，构建了一个系统化的碳排放核算与评估体系，该体系在高速公路建设期间广泛定义排放边界，整合了CRITIC方法和Hemming邻近度理论，并结合“十四五”规划的目标，对湖南五个典型路段进行了实证研究。研究结果揭示了各路段碳排放水平存在显著差异：S4和S5被评定为C级（高排放），而S1、S2和S3达到B级（中等排放）。材料化阶段被识别为主要的碳排放来源，贡献了所有路段总排放量的90%以上。其中，水泥生产占材料化阶段排放量的27.10%，而钢相关材料（如碳钢钢筋和普通碳钢）各自贡献了约12%。此外，运输和施工阶段仅占总排放量的2.18%和2.69%。值得注意的是，由于植被清除导致的碳损失阶段也构成了重要的排放源，特别是在S4路段中，该阶段的碳排放占所有路段总排放量的47.9%。关键路段的热点包括：隧道密集的S2路段广泛使用钢支撑；以高强水泥和预应力钢绞线为主的桥梁主导的S4和S5路段；S2路段的运输活动；以及以土方工程为主的S1和S2路段的大规模柴油消耗。这些结果全面评估了这些项目的碳排放情况，并明确了各路段的优势与不足。该系统可以科学地指导高速公路建设期间的碳排放削减工作，并为高速公路建设碳排放核算与评估标准的制定提供科学决策支持。

高速公路的建设不仅是中国交通网络的重要组成部分，也成为了国家实力的象征，以其世界级的标准和先进的建设技术著称。截至2024年底，中国公路总里程预计将达到549万km，其中高速公路为190,700km，占全球总量的约50%，并位居世界第一。然而，随着高速公路建设的持续扩张，也带来了显著的碳排放压力。为此，国家明确要求加快建立碳会计标准和低碳技术规范，以推动交通和建筑等关键行业向绿色低碳方向发展。因此，建立科学的碳排放核算与评估体系成为关键挑战，这一体系对于量化其环境影响并引导行业向绿色低碳转型具有重要意义。

目前国内外对高速公路碳排放的研究主要集中在阶段性的量化标准和排放特征分析上。例如，2024年，中国公路勘察设计协会发布了适用于高速公路建设期间碳排放计算的团体标准，涵盖了材料生产、材料运输和施工阶段。2025年，天津住房和城乡建设委员会也发布了行业标准，适用于天津市各级新、改扩建高速公路项目的碳排放核算。这些标准的阶段划分也包括材料生产、运输和施工。在理论研究方面，众多学者采用生命周期评估（LCA）方法，对高速公路的碳排放进行系统分析。例如，Dos Santos和da Silva Rêgo（2025）开发了一个随机LCA模型，用于估算巴西联邦高速公路项目中的温室气体排放，涵盖了材料生产、运输和施工阶段，并提出在设计阶段优化关键学科和高影响材料，可以实现低碳发展。Huang等（2024）和Gao等（2024）的研究均指出，材料生产是碳排放的主要来源，该阶段在两篇文章中均占总排放量的90%以上。Liu等（2019a）定义了系统边界，包括上游（材料生产）、现场（施工活动）、场外（混合生产）和运输（材料运输）四个阶段，提供了对山区高速公路建设过程中CO?排放影响的全面评估。

尽管已有不少关于高速公路碳排放的研究，但当前的研究和实践仍存在一些关键问题。首先，碳排放核算边界不完整，现有核算体系忽略了植被清除导致的碳汇损失，导致统计范围碎片化，无法全面反映高速公路项目的实际碳排放。其次，评估框架缺乏客观性和科学性，当前的评估方法要么仅限于定量排放分析，要么采用多指标评估系统，但缺乏统一和客观的评分标准。此外，最近出台的国家政策进一步强调了合理分解碳排放目标并建立全面的碳评估机制的必要性。为解决这些问题，提出了一个碳排放核算与评估框架，旨在完善核算边界、方法和标准，填补高速公路行业的评估空白，准确反映排放水平，推动低碳减排工作，并提升政策优化和企业决策的科学性。

该框架的构建基于定义明确的时间边界，即从建设开始到项目完成的整个过程。碳核算依据ISO 14064标准进行，涵盖了七种主要温室气体的全球变暖影响。鉴于其主导地位，碳排放的统一指标采用二氧化碳当量（CO?e），用于评估温室效应。参考相关研究，高速公路建设过程中的碳排放可以进一步划分为三个阶段：建筑材料的材料化阶段、材料的运输阶段以及施工阶段。具体计算公式如下：

- 材料化阶段涵盖了原材料开采、运输、工业加工和预制构件制造。如公式所示：
$$
E_m = \sum_{i=1}^{n} Q_i \times EF_i
$$
其中，$ E_m $ 是材料化阶段的碳排放量（tCO?e），$ Q_i $ 是第 $ i $ 种建筑材料的消耗量（t），$ EF_i $ 是第 $ i $ 种建筑材料的碳排放因子（tCO?e/t）。

- 运输阶段包括高速公路建设材料运输的多阶段操作流程，如场外配送中心的二次加工和运输、预制构件运送到现场、施工机械和设备的转移以及现场材料的部署。如公式所示：
$$
E_t = \sum_{j=1}^{n} D_j \times A_{jk} \times M_k
$$
其中，$ E_t $ 是运输阶段的碳排放量（tCO?e），$ D_j $ 是第 $ j $ 种建筑材料的消耗量（t），$ A_{jk} $ 是第 $ k $ 种运输模式下第 $ j $ 种建筑材料的平均运输距离（km），$ M_k $ 是单位重量下第 $ k $ 种运输模式的碳排放因子（tCO?e/(t·km)）。

- 施工阶段的碳排放主要来源于施工机械的运行、现场人员活动以及临时设施的能源消耗。其中，由于数据获取的局限性和相对较低的贡献，施工人员通勤的碳排放被忽略。如公式所示：
$$
E_c = \sum_{l=1}^{n} AC_l \times EF_l
$$
其中，$ E_c $ 是施工阶段的碳排放量（tCO?e），$ AC_l $ 是第 $ l $ 种能源在施工中的消耗量（t或kWh），$ EF_l $ 是第 $ l $ 种能源的碳排放因子（tCO?e/TJ或tCO?e/MWh）。

此外，由于项目管理通常以里程为进度控制基准，而总碳排放难以揭示关键过程的排放特征，因此引入了单位里程的碳排放强度指标（$ F $）作为后续评估指标，如公式所示：
$$
F = E / I
$$
其中，$ F $ 是高速公路建设项目的碳排放强度（tCO?e/km），$ E $ 是总碳排放量，$ I $ 是项目建设里程（km）。

在评估框架方面，Hemming邻近度理论被用来量化综合评估系统中各个指标的贡献度。基于这一理论框架和政策规划目标，建立了一个分层评估标准，形成了一个全面的碳排放评估系统。考虑一组 $ n $ 个样本（路段）和 $ p $ 个指标（关键环节），这些样本和指标共同构成原始指标数据矩阵。具体步骤如下（详见附录材料）：

1. **Hemming邻近度计算**：Hemming邻近度由构成元素的权重和对应隶属度组成，如公式所示：
$$
\rho_{Hr} = 1 - \sum_{j=1}^{n} W_j \times |u_{ij} - u_j|
$$
其中，$ \rho_{Hr} $ 是Hemming邻近度，$ W_j $ 表示第 $ j $ 个评估指标的客观权重，$ u_{ij} $ 是第 $ i $ 个路段第 $ j $ 个关键环节的隶属度，$ u_j $ 是第 $ j $ 个关键环节在所有路段中的碳排放强度。

2. **指标的变异计算**：通过分析指标数据的标准差（反映变异性）和相关系数（反映冲突性），生成具有数学可重复性的客观权重，特别适合揭示碳排放指标之间的内在关联和动态变化特征。

3. **指标信息量计算**：如公式所示：
$$
C_j = S_j \times \sum_{i=1}^{p} (1 - r_{ij})
$$
其中，$ C_j $ 表示第 $ j $ 个评估指标对整个综合评估指标系统的影响，$ r_{ij} $ 表示第 $ i $ 个指标和第 $ j $ 个指标之间的相关系数，通过皮尔逊相关系数进行测量。

4. **客观权重系数计算**：如公式所示：
$$
W_j = \frac{C_j}{\sum_{j=1}^{p} C_j}
$$
其中，$ W_j $ 是第 $ j $ 个关键环节的客观权重系数。

在综合评估体系中，引入了分层评估标准，以量化每个元素的影响。通过使用Hemming邻近度作为评估指标的权重，采用加权平均值来获得综合评估范围（中等和高排放的边界）。计算公式如：
$$
F_w = \frac{\sum_{i=1}^{n} (F_i \times \rho_{Hr})}{\sum_{i=1}^{n} \rho_{Hr}}
$$
其中，$ F_w $ 是高速公路建设期间碳排放强度的加权平均值，$ F_i $ 是第 $ i $ 个路段的碳排放强度。

在数据来源方面，活动数据（如材料消耗、运输距离和能源消耗）来源于承包商提供的文件，包括工程量清单、施工图纸、价格表和采购记录。植被清除的面积则通过建设方和规划方提供的空间显式绿化规划图和植被修复清单确定。碳排放因子主要来源于国际能源署（2019）和中国公路勘察设计协会（2024a）的相关研究，其中电力的碳排放因子设定为0.5366 kg CO?/kWh，植被相关的碳排放因子则列于表4中。

在数据质量控制方面，为确保研究数据的准确性和可靠性，实施了以下措施：
1. **数据来源优先级**：现场测量数据 > 施工图纸 > 设计文件 > 工程定额标准 > 权威数据库 > 同行评审文献数据。
2. **数据交叉验证**：对关键材料和能源消耗数据，采用多种独立数据来源（如设计文件、采购记录和能源账单）进行交叉验证，以提高准确性。
3. **不确定性说明**：所有引用或估算的数据均明确标注其来源类型，并对潜在的不确定性进行了分析和讨论，以提高透明度和可信度。

通过对中国湖南五条高速公路路段（S1、S2、S3、S4和S5）的实证分析，揭示了各路段碳排放水平的显著差异。S4和S5被评定为C级（高排放），而S1、S2和S3达到了B级（中等排放）。材料化阶段是主要的碳排放来源，占所有路段总排放量的90%以上，其中S4的贡献比例高达96.80%。这些结果突显了材料化阶段作为减排重点的必要性，因为该阶段存在较大的减排潜力。尽管施工阶段的碳排放相对较低，但仍然不可忽视，尤其是在S2和S1路段。此外，某些路段在碳损失阶段的碳排放也值得关注，如S4路段。

在材料化阶段，各路段的碳排放主要来源于水泥、钢筋、混凝土等建筑材料。水泥作为基础建筑材料，是主要的碳排放来源，占总排放量的27.10%。各种类型的混凝土（如C30、C50）也贡献了约23.20%的碳排放。此外，碳钢钢筋、预应力钢绞线和普通碳钢等钢相关材料也对碳排放有显著贡献。具体而言，碳钢钢筋和普通碳钢的碳排放分别达到约266,725.44 tCO?e和282,789.26 tCO?e，表明其在建设中的广泛应用导致了显著的环境压力。值得注意的是，聚苯乙烯泡沫板在所有路段中贡献了约12.07%的碳排放。尽管高密度聚乙烯、止水带和无纺布等辅助材料的单位排放因子相对较低，但其在建设项目中的广泛使用导致了不可忽视的累积排放。每种材料在各路段中的贡献比例有所不同，例如，S1和S4中的粉煤灰、S4中的钢骨架、S1中的土工格栅和S2中的钢管需要针对性的减排策略。

在运输阶段，S4的运输表现最佳（只有建筑材料运输未达到A级），而S2的建筑材料运输大多显示出较高的排放水平（只有塑料和其他材料未达到C级）。S3和S5在多个材料上也表现出中等至高排放水平，表明需要优化运输方式和路线以减少运输阶段的碳排放。此外，通过减少运输距离和综合碳排放因子，可以显著降低运输阶段的碳排放。例如，减少30%的加权平均运输距离可将S1的运输阶段碳排放减少约1,096.56 tCO?e至3,289.68 tCO?e。这表明，采用更清洁的运输方式，如切换至液化天然气（LNG）卡车和氢动力重型卡车，也具有显著的减排潜力。特别是在地理条件不利的S2和S3路段，传统减排策略往往受到限制。这种转变不仅克服了基础设施和地形的限制，还实现了经济可行性与环境可持续性的平衡，从而推动低碳转型。

在施工阶段，柴油和电力消耗是主要的碳排放驱动因素。S2和S5对电力的依赖显著，调查显示这些路段存在气体隧道，其中高电力消耗可能与隧道通风、防爆照明和安全监测等特殊要求有关。这突显了在特定工程和安全约束下调整能源结构的实践挑战。相比之下，S3和S4则高度依赖柴油，这主要是由于在土方工程、运输和土地平整中广泛使用柴油动力机械，以及在无电网覆盖地区依赖柴油发电机。值得注意的是，尽管S1和S3都涉及大量的土方工程，但S1在柴油相关排放中被评为C级，而S3达到了A级。这一差异主要源于设备效率和排放控制管理的不同：S3可能采用了更新的、低排放机械并实施了更严格的运营规范，而S1则依赖于效率较低的设备且缺乏有效的减排措施。尽管项目复杂性和环境要求可能导致更高的排放，但缺乏有效的管理措施仍然是其被评为C级的根本原因。这些能源使用模式表明，除非在能源结构和材料选择上进行根本性变革，否则难以摆脱高碳困境，无论其依赖的是柴油还是高碳电力。

在碳损失阶段，植被清除导致的碳汇损失是一个重要问题。研究结果表明，S4路段的碳损失阶段排放量占所有路段总排放量的47.9%。这可能主要归因于可行性研究和路线选择阶段对生态基线调查和碳汇评估的不足，导致路线经过了植被覆盖率极高的区域。因此，产生了大量且不可逆的碳汇损失。这一案例表明，如果规划阶段过于注重“工程可行性”而忽视“生态影响”，可能会导致显著的隐性碳成本，其中碳汇损失甚至可能抵消通过节能措施获得的减排效益。

尽管本研究存在一定的局限性，例如碳量化模型中使用的排放因子虽然来源于权威来源，但仍存在一定的不确定性。此外，研究范围仅限于建设项目，未涵盖原材料生产、运输、道路使用和维护等完整的生命周期阶段，导致评估体系不完整。更进一步，尽管所研究的五个高速公路路段在一定程度上具有代表性，但有限的样本量可能影响权重结果的普适性。此外，不同路段的数据质量存在差异，一些数据来源于工程记录，另一些则基于定额估算，这可能引入较大的不确定性并降低跨路段比较的可靠性。

未来的研究应在以下几个方面进一步深化：1）扩展系统边界，包括材料生产、运输和维护阶段，以构建一个全面的生命周期碳排放评估模型；2）增加样本量和地理覆盖范围，纳入不同地区和气候条件下的项目，以提高模型的适用性和稳健性；3）标准化和数字化高速公路建设现场的碳排放监测，以确保数据的真实性、准确性和可追溯性；4）整合先进技术，开发动态碳排放监测和智能评估平台，用于实时计算和优化管理，如人工智能和大数据；5）建立更科学的评估指标，如“单位桥梁隧道比碳排放强度”，以更公平地评估工程复杂性不同的项目；6）通过路线优化模拟，增强对运输过程的碳建模，以更准确地量化运输距离和能源消耗对排放的影响，从而支持更针对性的减排策略。

综上所述，本研究提出的系统化碳排放核算与评估体系为高速公路建设中的碳排放问题提供了科学的解决方案。通过结合Hemming邻近度理论和CRITIC方法，并结合“十四五”规划目标，构建了一个具有广泛适用性和可扩展性的评估框架。该模型适用于具备完整碳排放库存数据的场景，并可根据不同环境特征进行适应性调整。此外，该方法也为类似的工程环境提供了可转移的方法论框架，有助于推动绿色低碳建设。