低碳出行碳减排方法学(试行版).pdf

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附件5
北京市低碳出行碳减排方法学
(试行版)
2020年4月
:.
一、来源、定义和适用性条件
(一)背景
公众的交通出行是大都市温室气体和污染物排放的主
要来源之一,为鼓励公众参与自愿减排行动,北京市温室气
体排放主管部门自2017年起尝试将经审核认证的公众自愿
再少开一天车碳减排量作为北京试点碳市场抵消产品,收到
了积极的社会反响。简约适度、厉行节约的低碳理念日益得
到倡导和践行,2019年北京市出台了绿色出行行动计划,更
多的社会组织和团体踊跃参加到组织和服务公众践行低碳
绿色出行的行列。为此,北京市生态环境局委托研究完善低
碳出行碳减排方法学,为核算不同类型低碳出行项目的碳减
排量提供统一的方法学。
(二)来源
本方法学是北京市温室气体自愿减排方法学。方法学适
用于在合格项目开发方注册拥有自愿减排意愿的注册用户
选择公交、轨道、步行、自行车、合乘等低碳出行方式出行
的项目活动。由北京市应对气候变化研究中心和北京交通发
展研究院联合研究起草。
本方法学参考了下列自愿减排项目方法学的最新版本:
“快速公交项目(CM-028-V01)”
“快速公交系统(CM-032-V01)”
“高速客运铁路系统(CM-069-V01)”
本方法学还引用了以下CDM-EB批准的工具最新版本:
“额外性论证和评价工具”
:.
“电力消耗导致的基准线、项目和/或泄漏排放计算工
具”
“化石燃料燃烧导致的项目或泄漏二氧化碳排放工具”
“电力系统排放因子计算工具”
“城市客运交通模式转换基准线排放计算工具”
(三)定义
本方法学应用了以下定义:
交通出行:指车辆、行人在社会道路上从出发地向目的
地移动的交通行为。
高碳出行:指单人采用私人小汽车、单位小汽车、出租
车、网约车等小汽车出行方式出行的交通出行行为。
低碳出行行为:指采用公交、轨道、自行车、步行、合
乘等交通出行方式出行的行为。
合格的项目开发方:可以监测注册用户的低碳出行行为,
并予以识别和记录的法人单位。
注册用户:通过合格项目开发方平台注册,自愿参与碳
减排项目的个人。
基础年:项目发生情景年或数据最近可获得年份。
小汽车:指国标GA802-2008中定义的小型及微型载客
汽车。
(四)适用性条件

减排意愿的注册用户选择公交、轨道、步行、自行车、合乘
等低碳出行方式出行的项目活动。
:.
。出行路径如
果离开北京市市域范围,超出市域范围的出行里程不纳入本
市减排量计算范围内。
,
不能多头申请减排量。
二、基准线方法学
(一)项目边界或排放源的选择
项目边界的空间范围包括项目发生的地理边界,由于使
用者出发的起点与终点不容易掌控,因此项目的空间区域是
项目实施的整体范围。
排放源温室气体种类包括否?说明理由/解释
CO包含主要排放源。
2
在化石燃料燃烧产生的碳排
项目参与方放中CH占的比例很小。在
4
注册用户采CH排除计算基准线排放时的燃料消
4
基
用高碳方式耗中忽略CH排放是保守
准4
线的。
出行产生的
排
排放NO排放在整个碳排放中是
放2
很小的源。在计算基准线排
NO排除
2放时的燃料消耗中忽略NO
2
排放是保守的。
CO包含主要排放源。
2
项目参与方在化石燃料燃烧产生的碳排
注册用户选放中CH占的比例很小,影
CH排除4
项4
择低碳方式响较小。
目
排出行产生的
放NO排放在整个碳排放中
排放。2
NO排除
2是很小的源,影响较小。
:.
(二)基准线情景
适用于本方法学项目的基准线情景为项目参与方注册
用户采用高碳出行方式的情景。
(三)额外性论证
基于项目的社会效益,暂不考虑额外性论证。
(四)基准线排放
基准线排放量采用基准线排放因子与基准线出行里程
乘积的方法计算。计算步骤如下:
步骤1确定基准线人公里速度排放因子EF
PKM,i,y

v
依据北京市政府相关部门发布的正式报告或正式数据、
统计数据、权威研究机构测量值,计算北京市基础年基准线
加权平均速度排放因子EF,计算时综合考虑北京市基础年
v
车辆能源类型、排量,其综合排放因子计算方法如下:
ᵃᵃ=(∑∑ᵃᵃ×ᵃ×ᵃ)/∑∑(ᵃ×ᵃ)
ᵆᵆᵅᵆ,ᵅ,ᵆᵆ,ᵅᵆ,ᵅᵆᵅᵆ,ᵅᵆ,ᵅ
(1)
式中:
EF:基础年基准线高碳出行加权平均人公里速度排放因
v
子(tCO/PKM);
2
x:能源类型,可取汽油,电力,天然气,柴油;
j:小汽车排量,、-、-、
;
v:小汽车行驶速度,取0~120;(km/h);
EF:能源类型为x,排量为j的小汽车在速度为v时
x,j,v
:.
的人公里排放因子(tCO/PKM);
2
ᵃ:基础年北京市能源类型为x,排量为j的小汽车的
ᵆ,ᵅ
总数量(辆);
ᵃ:基础年北京市能源类型为x,排量为j的小汽车的
ᵆ,ᵅ
年均行驶里程(km);
如不同能源类型不同排量的小汽车年均行驶里程无法
区分,则EF的计算简化为:
v
ᵃᵃ=(∑∑ᵃᵃ×ᵃ)/∑∑ᵃ(2)
ᵆᵆᵅᵆ,ᵅ,ᵆᵆ,ᵅᵆᵅᵆ,ᵅ

放因子EF
PKM,i,BL
如可以获取注册用户出行时段路网平均运行速度v,则
0
使用该速度下的速度排放因子,作为注册用户基准线人公里
速度排放因子,即
ᵃᵃ=ᵃᵃ(3)
ᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃᵆ
0
式中:
ᵃᵃ:基础年基准线人公里碳排放因子(tCO/PKM);
ᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃ2
i:y年注册用户低碳交通出行次数(次);
v:注册用户出行时段路网平均运行速度(km/h);
0
EF:运行速度v取v时的EF的取值(tCO/PKM)。
v00V2
当v获取难度大时,可采用基础年路网运行数据事前计
0
算出特定时间段T的路网平均运行速度ᵄ̅̅̅。特定时间段的划
ᵄ
分按照月、日期属性(工作日、非工作日、小长假、长假、
春节)、时间属性(1天24小时)分类,分别计算每个特定
时间段T的路网平均运行速度ᵄ̅̅̅。通过监测低碳出行发生时
ᵄ
:.
段T̅̅̅̅,则
,确定其所在时间段的路网平均运行速度ᵄ
iᵄ
ᵅ
ᵃᵃ计算公式如下:
ᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃ
ᵃᵃ=ᵃᵃ(4)
ᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃᵄ̅̅̅̅̅
ᵄᵅ
式中:
ᵃᵃ:基础年基准线人公里碳排放因子(tCO/PKM);
ᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃ2
T:第i次出行所处的时段对应的基础年特定时段;
i
̅ᵄ̅ᵄ̅̅̅:基础年特定时间段T
的路网平均运行速度(km/h);
ᵄi
ᵅ
ᵃᵃ:速度为ᵄ时EF的取值(tCO/PKM);
ᵄ̅̅̅̅̅ᵄV2
ᵄᵅᵅ
步骤2确定基准线情景的被替代的高碳出行里程BD
i,BL
基于保守性原则,采用基于Dijkstra算法计算,计算
两点之间的小汽车行驶最短路径为单次基准线情景的被替
代的高碳出行里程。
在实际使用过程中,如果利用算法计算最短路径过于繁
琐或无法实现,可以对最短路径计算方法进行简化。基准线
情景的出行距离由用户的实际出行距离乘以小汽车路网与
实际出行方式路网转换系数获得,BD的计算方法采用公式
i,y
(5)计算获得:
BD=m×PD(5)
i,BLki,k,y
式中:
BD:第i次出行基准线情景被替代的高碳出行里程
i,BL
(km);
k:采取的低碳出行方式,包括公交、轨道、自行车、
步行、合乘;
:.
m:在基础年北京路网条件下,相同起讫点下小汽车最
k
短出行距离与低碳出行方式k出行距离比值的平均值;
PD:注册用户y年第i次替代高碳出行的低碳出行k
i,k,y
的出行距离,与项目活动的出行距离PD相等(km);
i,k,y
如果m获取难度大,则m可取1,如公式(6)所示:
kk
BD=PD(6)
i,BLi,k,y
步骤3确定基准线情景排放量ᵃᵃ
ᵆ
基准线排放量(BE),计算如下:
y
ᵃᵃ=∑(ᵃᵃ×ᵃᵃ)(7)
ᵆᵅᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃᵅ,ᵃᵃ
式中:
BE:第y年基准线碳排放量(tCO);
y2
ᵃᵃ:第i次出行基准线人公里速度排放因子
ᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃ
(tCO/PKM);
2
ᵃᵃ:第i次出行基准线情景被替代的高碳出行里程
ᵅ,ᵃᵃ
(km)。
(五)项目排放
步骤1确定每种低碳出行方式人公里碳排放因子
EF
PKM,k
项目活动的低碳出行方式碳排放因子采用基础年的数
据进行计算。
公交、轨道出行,人公里碳排放因子计算公式为:
ᵃᵃ=[∑(ᵃᵃ×ᵃᵃ×ᵄᵃᵄ+
ᵄᵃᵄ,ᵅᵆᵃᵄ2,ᵆᵅ,ᵆᵅ,ᵆ
(ᵃᵃ×ᵃᵃ×(1+ᵄᵃᵃ))]/(ᵃ×ᵄ)(8)
ᵃᵄ2,ᵆᵅᵅ,ᵆᵅ,ᵆ
:.
式中:
EF:基础年出行方式k的人公里碳排放因子
PKM,k
(tCO/PKM);
2
FC:基础年出行方式k使用能源x的消耗总量,不包
k,x
含电力(质量或体积单位,ton、m3);
NCV:基础年出行方式k使用能源x的净热值(MJ/质
k,x
量或体积单位);
EC:基础年出行方式k使用电力的耗电总量(kWh);
k
TDL:基础年电力系统平均技术传输与分配损失系数,
无量纲;
EF:基础年能源x的碳排放因子(化石燃料为tCO/MJ,
CO2,x2
电力为tCO/kWh);
2
D:基础年出行方式k的人均单次出行距离(PKM/次);
k
P:基础年出行方式k的年出行总量(次);
k
k:低碳出行方式。
其中:
FC、EC、D、P:数据来源首选政府交通运输部门发
k,xkkk
布的正式报告或正式数据、交通运输业商业统计数据,权威
研究机构或项目参与方测量值;
NCV:数据来源为国家或者北京市数据;
k,x
EF:数据来源为国家或者北京市数据;
CO2,x
D、P:数据来源为北京市交通部门发布的数据或专项
kk
研究结果。
TDL:数据来源为国家或者北京市数据或缺省值(3%)。
:.
自行车出行,普通自行车出行的人公里碳排放因子为0;
电动自行车排放因子可通过调查的方式获得,或采用本方法
学推荐的缺省值12*10-6tCO/PKM。如通过监测数据难以准确
2
区分普通自行车和电动自行车,按保守原则自行车出行的排
*10-6tCO/PKM。
2
步行出行,步行出行的人公里碳排放因子为0。
合乘出行,采用基准线人公里速度排放因子除以乘车人
数计算。即
ᵃᵃ=ᵃᵃ÷ᵅ(9)
ᵄᵃᵄ,ᵅᵄᵃᵄ,ᵅ,ᵃᵃᵅ,ᵆ
式中:
EF:第i次出行的基准线人公里排放因子
PKM,i,BL
(tCO/PKM);
2
n:第y年第i次合乘出行的人数;
i,y
k:合乘出行方式。
若乘车人数难以准确获取,则取乘车人数为2进行保守
计算。
小汽车停驶,如可以通过监测小汽车停驶前后里程表数
据M和M,识别注册用户确有小汽车停驶行为,可则采用
s,ie,i
基础年停驶后可选择出行行为的加权平均排放因子作为小
汽车停驶后的人公里碳排放因子。即
ᵃᵃ=ᵃᵃ
ᵅ,ᵄᵃᵄᵄ,ᵄᵃᵄ
步骤2确定项目情景替代高碳出行的低碳出行里程
PD
i,k,y
:.
公交、轨道出行:优先基于票务系统数据确定出行方式
及出行距离。通过票务数据(“一卡通”“亿通行”等),获
取用户准确的出行方式k、及出行里程PD。
i,k,y
如项目开发方无法获得相关票务系统数据,可基于注册
用户在项目开发方平台上规划路径及项目开发方监测到的
注册用户的出行轨迹L、L、L等数据,通过相关的方式
s,ic,ie,i
识别算法和里程计算算法识别出行方式k及对应的出行里程
PD。
i,k,y
自行车出行:优先通过能够记录自行车订单信息的平台
所采集的注册用户使用信息识别用户的出行行为k及计算的
出行里程PD。如无法获取用户的订单信息,可基于注册
i,k,y
用户在项目开发方平台上规划路径及项目开发方监测到的
注册用户的出行轨迹L、L、L等数据,通过相关的方式
s,ic,ie,i
识别算法和里程计算算法识别出行方式k及对应的出行里程
PD。
i,k,y
步行:基于注册用户在项目开发方平台上规划路径及项
目开发方监测到的注册用户的出行轨迹L、L、L等数据,
s,ic,ie,i
通过相关的方式识别算法和里程计算算法识别出行方式k及
对应的出行里程PD。
i,k,y
合乘:通过能够记录合乘相关订单信息的平台所采集的
注册用户使用信息识别注册用户的出行行为k及出行里程
PD。
i,k,y
小汽车停驶:,如可以通过监测小汽车停驶前后里程表
数据M和M,识别注册用户确有小汽车停驶行为,则以北
s,ie,i
:.
京市基准年小汽车次均出行里程作为其停驶里程。
ᵄᵃ=ᵄᵃ
ᵅ,ᵅ,ᵆᵄ
步骤3确定项目情景排放ᵇᵆ
ᵉ
采取低碳出行的方式带来的排放即为本方法学项目情
景碳排放量(PE),计算如下:
y
ᵄᵃ=∑∑(ᵃᵃ×ᵄᵃ)(10)
ᵆᵅᵅᵄᵃᵄ,ᵅᵅ,ᵅ,ᵆ
式中:
PE:第y年项目碳排放量(tCO);
y2
ᵃᵃ:基础年低碳出行k方式人公里排放因子
ᵄᵃᵄ,k
(tCO/PKM);
2
ᵄᵃ:第y年第i次k方式替代高碳出行的里程(km);
ᵅ,ᵅ,ᵆ
(六)泄漏
由于本方法学开发的项目需要利用项目开发方现有的
平台进行二次开发,为简化本方法学不考虑泄漏。
(七)减排量
减排量由下列公式计算:
ᵃᵄ=ᵃᵃ−ᵄᵃ(11)
ᵆᵆᵆ
式中:
ER:为y年碳减排量(tCO);
y2
BE:为y年基准线碳排放量(tCO);
y2
PE:为y年项目碳排放量(tCO)。
y2
考虑到自行车和步行通常是短途出行(而部分注册用户
的低碳出行行为可能是商业行为),项目实施方可对监测获
:.
得的出行距离ᵄᵃ进行一定的阈值限制(如ᵄᵃ大于a
ᵅ,ᵅ,ᵆᵅ,ᵅ,ᵆ
公里的情况下,ᵄᵃ计为a),从而对项目减排量进行保守
ᵅ,ᵅ,ᵆ
计算。阈值的确定可根据当地居民的行为****惯等因素进行确
定。
(八)事前确定数据和参数/不需要监测数据和参数
本方法学需要事前确定的数据和参数定期更新,更新周
期为一年。具体数据和参数如下:
数据/参数1ᵃᵃ
ᵆ,ᵅ,ᵆ
单位tCO/PKM
2
基础年x能源类型排量为j的小汽车的人公里速度排
描述放因子
由具备相应检测资质的单位按照测量方法和程序测量
所使用的数据来源获得
按照如下步骤:
1、测量获取北京市不同道路等级的道路运行工况
测量方法和程序
2、测量不同运行工况下车辆的排放因子
3、利用模型计算该地区本地化的车辆速度排放因子
其他说明
数据/参数2ᵃ
ᵆ,ᵅ
单位数量
描述基础年x能源类型排量为j的小汽车的总数量
所使用的数据来源北京市交管局基础年车辆库统计结果
测量方法和程序-
其他说明
数据/参数3ᵃ
ᵆ,ᵅ
单位km
描述基础年x能源类型排量为j的小汽车的年均行驶里程
所使用的数据来源通过北京市交通发展年度报告查阅获得
测量方法和程序-
其他说明
:.
数据/参数4̅ᵄ̅ᵄ̅̅
ᵄ
单位km/h
描述基础年特定时间段T的路网平均运行速度
通过北京市交通委员会发布的基础年交通运行指数计
所使用的数据来源算获得
测量方法和程序-
其他说明
数据/参数5mk
单位无量纲
基础年,北京路网条件下,相同起讫点情况小汽车最
描述
短出行距离与方式k出行距离比值的平均值;
所使用的数据来源按照测量方法测量获得;
1、在基础年的每种方式的出行记录中抽选30万条出
行记录
2、针对每条记录的起讫点,计算该起讫点下小汽车
测量方法和程序
出行的最短距离
3、用实际出行距离与小汽车最短出行距离求得的比
值即为mk,
数据/参数6ᵃᵃ
ᵅ,ᵆ
单位质量或体积单位,ton、m3
基础年出行方式k使用能源x的消耗总量,不包含电
描述力
所使用的数据来源由北京市统计局发布的基础年行业能耗计算
测量方法和程序-
其他说明
数据/参数7ᵄᵃᵄ
ᵅ,ᵆ
单位MJ/质量或体积单位
描述基础年出行方式k使用能源x的净热值
按照以下优先次序选取来源:
1、地方测量(权威研究机构或项目参与方测量);
2、国内外文献
所使用的数据来源3、最新IPCC缺省值;
测量方法和程序-
其他说明
:.
数据/参数8ᵃᵃ
ᵅ
单位kWh
描述基础年出行方式k使用电力的耗电总量
所使用的数据来源由北京市统计局发布的基础年行业能耗计算
测量方法和程序-
其他说明
数据/参数9ᵄᵃᵃ
单位无量纲
描述基础年的电力系统平均技术传输与分配损失系数
按照以下优先次序选取来源:
1、地方测量(权威研究机构或项目参与方测量);
所使用的数据来源2、相关文献
测量方法和程序-
其他说明
数据/参数10EFCO2,x
单位化石燃料为tCO2/MJ,电力为tCO2/kWh
描述基础年能源类型x的碳排放因子
按照以下优先次序选取来源:
1、地方测量(权威研究机构或项目参与方测量);
2、国内外文献
所使用的数据来源3、最新IPCC缺省值;
测量方法和程序-
其他说明
数据/参数11ᵃ
ᵅ
单位PKM/次
描述基础年出行方式k的人均单次出行距离
所使用的数据来源通过北京市交通发展年度报告查阅获得
测量方法和程序
其他说明
数据/参数12ᵄ
ᵅ
单位次
描述基础年出行方式k的年出行总量
所使用的数据来源通过北京市交通发展年度报告查阅获得
:.
测量方法和程序-
其他说明
三、监测方法学
(一)监测程序和要求/一般监测规则
作为监测的一部分,应当对收集的所有监测数据进行电
子版存档并且至少保存至最后一个计入期结束后两年。如果
在下表中没有特殊的说明,所有的数据都需要进行全部监测。
所有的测量都应该采用符合相关行业标准的校准测量仪器
进行。另外,还要参考本方法学所涉及到的工具中的监测要
求。
基准线排放的计算包括两个方面,即高碳出行的碳排放
因子和被替代的高碳出行里程。高碳出行里程由实际出行的
里程和转换系数确定,而转换系数需事前确定;高碳排放因
子需要由替代高碳出行的低碳出行所处的时段决定,因此需
要监测低碳出行的时段。项目排放的计算包括两个方面,即
低碳出行排放因子和该出行方式的里程。计算排放因子的所
有参数需要事前确定,而出行里程则需要在计入期内进行监
测。
不同项目的监测计划中应用方法本项目用户的唯一性,
即同一用户未在其他同类项目注册。
(二)需要监测的参数和数据
本方法学需要监测每个注册用户(个人)的参数和数据
如下:
数据/参数1i
单位次
描述第y年注册用户替代高碳出行的低碳出行次数
:.
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序
其他说明计算基准线情景和项目情景碳排放量
数据/参数2Ti
单位无量纲
描述第i次出行的起始时间段对应的基础年特定时间段
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序
其他说明计算基准线情景碳排放量
数据/参数3k
单位
描述第i次低碳出行的方式
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序1、对于公交、轨道2种出行方式,可利用北京市对
应出行的票务系统数据与出行轨迹数据进行交叉验证
2、对于骑行,可以利用提供公共自行车服务的平台
的用户使用信息与出行轨迹信息进行交叉验证;
3、对于合乘,可利用提供合乘服务的平台的用户订
单信息与用户轨迹信息进行交叉验证
其他说明计算项目情景碳排放量
数据/参数4Ls,i
单位平面地图二维坐标
描述第y年i次出行的起始位置
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序
其他说明计算基准线情景和项目情景碳排放量
:.
数据/参数5Lc,i
单位平面地图二维坐标
描述第y年i次出行过程中的轨迹坐标
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序
其他说明计算基准线情景和项目情景碳排放量
数据/参数6Le,i
单位平面地图二维坐标
描述第y年i次出行的结束位置
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序
其他说明计算基准线情景和项目情景碳排放量
数据/参数7PDi,k,y
单位km
描述第y年i次出行采用k种交通方式的出行距离
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序1、对于公交、轨道2种出行方式,可利用北京市对
应出行的票务系统的里程数据和出行的轨迹数据进行
交叉验证
2、对于骑行,可以利用提供公共自行车服务的平台
的用户订单数据与轨迹数据进行交叉验证;或者利用
不同的算法对原始轨迹数据的里程计算结果进行交叉
验证
3、对于步行利用提供路径规划和导航的平台的轨迹
数据进行里程的确认;或者利用不同的算法对原始轨
迹数据的里程计算结果进行交叉验证
4、对于合乘,可利用提供合乘服务的平台的用户订
单信息与轨迹信息进行交叉验证
:.
其他说明计算基准线情景和项目情景碳排放量
数据/参数8ni
单位
描述第i次合乘出行的人数
所使用的数据来源提供出行信息记录的合格项目开发方监测获得
测量方法和程序合格项目开发方平台同核验平台对接
监测频率实时监测
QA/QC程序
其他说明计算项目情景碳排放量
附件:北京市2018年度不同出行方式碳排放因子
:.
附件
北京市2018年度不同出行方式碳排放因子
以下参数的取值是基于2019年公开发布的2018年度交通出行、
行业能耗等相关数据计算的基础年的参数情况。
类型排放因子(kgCO/PKM)
2