摘要:
针对现有研究在分析尺度与社会公平性议题探讨方面的局限性, 构建核算–分析–应用框架, 挖掘城市公共交通出行碳排放模式。基于北京市智能卡数据, 构建自下而上的街道尺度出行碳排放核算模型。通过三维(垂直–水平–空间)公平性体系, 解析排放特征与社会经济的关联, 并设计多情景共享单车替代方案来评估减排潜力。结果表明, 出行碳排放呈现工作日潮汐极化、节假日多核分散、休息日混合过渡的时空特征。公平性分析结果揭示显著的环境成本转嫁现象, 高峰期间低房价区贡献一半的出行碳排放, 人均排放量比高房价区高72%, 形成低收入高排放–高收入低负担的空间锁定效应; 共享单车2~4 km的中距离出行减排效果最优, 情景协同可实现4.24%的减排量, 并能通过精准地降低外围社区的碳负担, 有效地促进交通环境公平性。研究结果可为城市交通的公平、低碳转型提供系统的分析框架和精细化的政策依据。
郑江澎, 鲍毅, 黄舟, 邬伦. 街道尺度的公共交通出行碳排放模式挖掘与公平性分析[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2026, 62(5): 1074-1088.
ZHENG Jiangpeng, BAO Yi, HUANG Zhou, WU Lun. Travel Carbon Emission Patterns and Equity Analysis of Public Transportation at Street Scale[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2026, 62(5): 1074-1088.