一种居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法

本发明属于城市轨道交通碳排放及低碳出行领域，具体涉及一种居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法。

背景技术：

1、城市轨道交通作为一种典型的城市大运量绿色低碳出行方式。碳足迹的概念最早源自于生态足迹，已成为记录人类出行活动碳排放的重要量度。

2、在城市轨道交通线网规模不断发展、总能耗持续上升的客观条件下，城轨交通的碳减排尤为重要。如果追踪并量化城市居民轨道交通个体出行的碳足迹数据，那么就可以提升城市居民的出行低碳化水平，为城市轨道交通可持续发展提供重要数据支撑。

3、然而，已有的轨道交通个体出行的碳足迹量化往往按平均值(即人公里排放因子)估算，因子的取值大多是估算数据且是静态不变的，且未考虑个体出行在不同车站和线路的空间移动轨迹，这导致难以精确量化每个人的低碳出行行为。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的不足之处，本发明提供一种居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，所述方法包括：

4、基于城市轨道交通系统运营电耗数据，结合区域电力排放因子，得到列车运营的人公里排放因子和车站单位客流排放因子；

5、基于城市轨道交通刷卡数据结合出行地图得到个体出行的空间移动轨迹；

6、基于所述列车运营的人公里排放因子和所述车站单位客流排放因子，结合个体出行的空间移动轨迹得到个体出行的碳足迹。

7、进一步地，所述得到列车运营的人公里排放因子具体为：

8、首先计算列车运营的年度总碳排放：

9、ci,j,t＝efi,j×gi,j,t

10、式中：ci,j,t为列车运营的年度总碳排放，单位为tco2，i为城市，j为年份，t为列车；efi,j为区域电网排放因子，单位为tco2/mwh；gi,j,t为列车运营的年度总电量，单位为mwh；

11、然后计算列车运营的人公里排放因子：

12、

13、式中：ai,j,t为列车运营的人公里排放因子，单位为tco2/pkm；pi,j,t为城市轨道交通系统的年度客运总量，单位为人；di,j,t为列车运营的年度平均运距，单位为m，i为城市，j为年份，t为列车。

14、进一步地，所述得到车站单位客流排放因子具体为：

15、首先计算各车站运营的年度总碳排放：

16、ci,j,s＝efi,j×gi,j,s

17、式中：ci,j,s为车站s运营的年度总碳排放，单位为tco2；gi,j,s为车站s运营的年度总电量，单位为mwh，i为城市，j为年份，t为列车

18、然后计算各车站运营的单位客流排放因子：

19、

20、式中：ai,j,s为车站s运营的单位客流排放因子，单位为tco2/人；pi,j,s_in为车站s的年度进站量，单位为人；pi,j,s_out为车站s的年度出站量，单位为人，i为城市，j为年份，t为列车。

21、进一步地，基于城市轨道交通刷卡数据结合出行地图得到个体出行的空间移动轨迹具体为：

22、获取城市轨道交通全部车站的afc系统刷卡数据，选取居民出行刷卡字段中的主要字段，然后对所述主要字段进行数据筛选和清洗，筛选出正常运营时段内的全部刷卡数据，基于全部刷卡数据，提取居民城市轨道交通出行的起讫点车站；

23、基于居民出行的起讫点车站，采用出行地图的智能路线推荐，获取城市轨道交通居民出行的路径，进而得到包含进站站点、移动线路区间和出站站点的个体出行的空间移动轨迹。

24、进一步地，所述主要字段包括刷卡id、进站线路编码、进站车站编码、出站线路编码和出站车站编码。

25、进一步地，基于所述列车运营的人公里排放因子和所述车站单位客流排放因子，结合个体出行的空间移动轨迹得到个体出行的碳足迹具体为：

26、基于个体出行的空间移动轨迹，将个体出行轨迹量化为出行距离，计算所述个体出行距离的出行区间碳排放；

27、计算个体出行进出车站的碳排放；

28、将个体出行距离的出行区间碳排放与个体出行进出车站的碳排放相加得到个体出行的总碳排放；

29、结合个体出行的空间移动轨迹和个体出行的总碳排放追踪量化得到居民个体出行的碳足迹。

30、进一步地，计算所述个体出行距离的出行区间碳排放的公式为：

31、ti,j,t＝ai,j,t×bi,j,t

32、式中：ti,j,t为个体出行区间的总碳排放，单位为tco2；ai,j,t为列车运营的人公里排放因子，单位为tco2/pkm；bi,j,t为个体单次出行的出行距离，单位为m。

33、进一步地，计算个体出行进出车站的碳排放公式为：

34、hi,j,f＝ai,j,s+ai,j,k

35、式中：ai,j,s和ai,j,k分别为个体出行进站点s和出站点k的碳排放，单位为tco2；hi,j,f为个体单次出行进出车站s和k的总碳排放，单位为tco2。

36、进一步地，将个体出行距离的出行区间碳排放与个体出行进出车站的碳排放相加得到个体出行的总碳排放的公式为：

37、ki,j＝ti,j,t+hi,j,f

38、式中：ki,j为个体单次出行的总碳排放，单位为tco2；ti,j,t为个体出行区间的总碳排放；hi,j,f为个体单次出行进出车站s和k的总碳排放，单位为tco2。

39、本发明的技术效果如下：

40、(1)基于“自上而下”和“自下而上”联合的城市轨道交通个体出行碳排放的精确计算，突出不同城市、不同线路出行的碳排放差异，进而可以增加碳普惠制度的公平性。

41、(2)基于城市轨道交通刷卡数据和出行地图数据的个体出行轨迹提取，对居民出行路径追踪和可视化，可以增加居民低碳出行的参与感。

42、(3)通过个体出行碳排放的精确计算和出行轨迹的准确提取，为城市居民轨道交通的绿色低碳出行提供的完整与准确的碳足迹数据，正确引导居民选择低碳方式。

技术特征：

1.一种居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，所述得到列车运营的人公里排放因子具体为：

3.根据权利要求1所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，所述得到车站单位客流排放因子具体为：

4.根据权利要求1所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，基于城市轨道交通刷卡数据结合出行地图得到个体出行的空间移动轨迹具体为：

5.根据权利要求4所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，所述主要字段包括刷卡id、进站线路编码、进站车站编码、出站线路编码和出站车站编码。

6.根据权利要求1所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，基于所述列车运营的人公里排放因子和所述车站单位客流排放因子，结合个体出行的空间移动轨迹得到个体出行的碳足迹具体为：

7.根据权利要求6所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，计算所述个体出行距离的出行区间碳排放的公式为：

8.根据权利要求6所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，计算个体出行进出车站的碳排放公式为：

9.根据权利要求6所述的居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，其特征在于，将个体出行距离的出行区间碳排放与个体出行进出车站的碳排放相加得到个体出行的总碳排放的公式为：

技术总结本发明提供一种居民城市轨道交通出行的个体碳足迹追踪和量化方法，所述方法包括：基于城市轨道交通系统运营电耗数据，结合区域电力排放因子，得到列车运营的人公里排放因子和车站单位客流排放因子；基于城市轨道交通刷卡数据结合出行地图得到个体出行的空间移动轨迹；基于所述列车运营的人公里排放因子和所述车站单位客流排放因子，结合个体出行的空间移动轨迹得到个体出行的碳足迹。本发明可以科学测度城市轨道交通个体出行的人公里排放因子，准确计算个体碳排放量，结合个体出行的实际轨迹，以实现个体出行碳足迹追踪和量化的目的。技术研发人员：黄翔峰,蒲静,丁星宇,陈琳婷,蔡辰,郭茹,林瑞敏受保护的技术使用者：同济大学技术研发日：技术公布日：2024/12/2