碳排放视角下四川省货运结构优化研究
发布时间：2021-10-07 21:45
我国的运输需求正日益增长,而交通运输业是我国的能源消耗和碳排放大户,给生态环境和社会经济的发展带来了不良影响,引发了全社会对于交通运输业节能减排的关注。此外,运输结构的不合理加重了交通运输业额外的能源消耗和碳排放,威胁着交通运输业的可持续发展。因此,有必要解决由运输结构不合理导致的交通运输业高能耗高排放现状。本文以作为西部综合交通运输枢纽的四川省为研究对象,首先简述了四川省的各运输方式的货物运输现状、发展历程及特点,统计并分析了四川省历年货运量及货运周转量情况,并指出四川省目前货物运输结构存在的不足。其次在查找及汇总相关研究资料的基础上,概述并分析了四川省能源消耗及碳排放情况,并给出计算两者数量的方法。之后建立了分析碳排放变化模型,得到了影响四川省碳排放变化的主要因素。而后预测了四川省规划年的货运需求量,并以此作为计算规划年货运周转量的数据来源,同时,构建了基于碳排放最小化及运输效用最大化的双目标优化模型,并以能源消耗、货运需求量与各运输方式的发展规模为约束条件,以偏差指数作为检验模型是否合理的指标。通过求解优化模型得到规划年的货运结构,使其优化后的货运结构既能满足经济发展带来的运输需...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
历年四川省各运输方式货运周转量分担率趋势图
西南交通大学硕士研究生学位论文 第表 3-1 2012~2016 年四川省交通运输业能源消费量表煤炭（万吨）汽油（万吨）煤油（万吨）柴油（万吨）天然气（亿立方米）电力（亿千瓦小时）标准（万占比（%） 0.04% 26.27% 93.62% 28.80% 3.16% 1.61% 6.6来源：中国能源统计年鉴
图 5-4 线性回归预测结果由表 5-4 可知，Multiple R 0.964429，说明自变量与因变量之间高度正相关significance F 4.22*10-7<0.05，通过 F 检验，P 值小于 0.05，通过 T 检验。最终得到测公式为：Y = 480.249 + 0.066GDP(5-2)由于四川省的 GDP 增长率与全国 GDP 增长率基本一致，且四川省 GDP 增长率官方长远预测值，故本文采用全国 GDP 增长率预测值进行计算。由牛津经济研究（OxfordEconomics）近日推出的中国经济预测报告中提到，中国的长期经济增长趋将逐步放缓，与美国的贸易冲突是近期经济增长的主要阻力。该报告预测 2016-2022 我国 GDP 的年均增长率将为 5.8%，2023-2027 年的年均增长率为 4.7%。由趋势外法，得到 2027-2030 年的年均增长率为 4%。由此得到四川省未来年 GDP 预测值见5-4。表 5-4 未来年 GDP 与工业增加值预测值
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同经济水平地区交通碳排放影响因素研究[J]. 王泳璇,张觉丹,丁哲,王宪恩. 生态经济. 2017(12)
[2]中国交通运输碳排放及影响因素时空差异分析[J]. 张诗青,王建伟,郑文龙. 环境科学学报. 2017(12)
[3]综合运输体系结构演变特征及趋势分析[J]. 董彬,吴群琪,彭志敏. 公路交通科技. 2017(06)
[4]区域交通运输业碳排放变化的驱动因素分解分析[J]. 卢建锋,韩霜,康家华. 交通运输工程与信息学报. 2016(02)
[5]低碳运输下陆路运输系统货流转移及流量分配综合优化[J]. 陈雷,林柏梁,温旭红,王龙,李建. 东南大学学报(自然科学版). 2016(03)
[6]基于LMDI分解方法的中国交通运输行业碳排放变化分析[J]. 喻洁,达亚彬,欧阳斌. 中国公路学报. 2015(10)
[7]中国交通运输低碳发展的战略构想[J]. 欧阳斌,郭杰,李忠奎,褚春超. 中国人口.资源与环境. 2014(S3)
[8]四川交通运输的历史演变及其对省域空间格局的影响[J]. 戴宾. 西南交通大学学报(社会科学版). 2014(03)
[9]发达国家低碳交通政策及其启示[J]. 王伟淇,卢毅,加年丰,李理. 交通企业管理. 2013(12)
[10]基于指标分析原理的货运结构对碳排放的影响分析[J]. 赵莉,武旭,胡思继. 物流技术. 2012(03)
博士论文
[1]低碳运输下公铁两网之间大宗货流转移及流量分配综合优化研究[D]. 陈雷.北京交通大学 2016
[2]综合交通运输与经济协调发展的若干问题研究[D]. 谭玉顺.东南大学 2015
[3]铁路网货物运输能力供给与运输需求适应性研究[D]. 纪丽君.北京交通大学 2013
[4]区域运输结构优化研究[D]. 唐建桥.西南交通大学 2013
[5]城市客运交通方式生态特性与结构优化研究[D]. 隽海民.哈尔滨工业大学 2012
硕士论文
[1]我国交通运输业碳排放量预测及影响因素研究[D]. 袁凤丽.天津大学 2014
[2]基于节能减排的湖北省货运分担结构优化研究[D]. 李琳琳.武汉理工大学 2012
[3]区域综合运输需求分析及运输需求量预测研究[D]. 续宗芳.长安大学 2012
[4]综合交通影响因素及需求预测研究[D]. 丁然.北京交通大学 2011
[5]低碳经济下的多运输方式物流网络规划[D]. 杨涛.上海交通大学 2011
[6]综合运输系统结构问题研究[D]. 王吉东.大连海事大学 2000
本文编号：3422830
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
历年四川省各运输方式货运周转量分担率趋势图
西南交通大学硕士研究生学位论文 第表 3-1 2012~2016 年四川省交通运输业能源消费量表煤炭（万吨）汽油（万吨）煤油（万吨）柴油（万吨）天然气（亿立方米）电力（亿千瓦小时）标准（万占比（%） 0.04% 26.27% 93.62% 28.80% 3.16% 1.61% 6.6来源：中国能源统计年鉴
图 5-4 线性回归预测结果由表 5-4 可知，Multiple R 0.964429，说明自变量与因变量之间高度正相关significance F 4.22*10-7<0.05，通过 F 检验，P 值小于 0.05，通过 T 检验。最终得到测公式为：Y = 480.249 + 0.066GDP(5-2)由于四川省的 GDP 增长率与全国 GDP 增长率基本一致，且四川省 GDP 增长率官方长远预测值，故本文采用全国 GDP 增长率预测值进行计算。由牛津经济研究（OxfordEconomics）近日推出的中国经济预测报告中提到，中国的长期经济增长趋将逐步放缓，与美国的贸易冲突是近期经济增长的主要阻力。该报告预测 2016-2022 我国 GDP 的年均增长率将为 5.8%，2023-2027 年的年均增长率为 4.7%。由趋势外法，得到 2027-2030 年的年均增长率为 4%。由此得到四川省未来年 GDP 预测值见5-4。表 5-4 未来年 GDP 与工业增加值预测值
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同经济水平地区交通碳排放影响因素研究[J]. 王泳璇,张觉丹,丁哲,王宪恩. 生态经济. 2017(12)
[2]中国交通运输碳排放及影响因素时空差异分析[J]. 张诗青,王建伟,郑文龙. 环境科学学报. 2017(12)
[3]综合运输体系结构演变特征及趋势分析[J]. 董彬,吴群琪,彭志敏. 公路交通科技. 2017(06)
[4]区域交通运输业碳排放变化的驱动因素分解分析[J]. 卢建锋,韩霜,康家华. 交通运输工程与信息学报. 2016(02)
[5]低碳运输下陆路运输系统货流转移及流量分配综合优化[J]. 陈雷,林柏梁,温旭红,王龙,李建. 东南大学学报(自然科学版). 2016(03)
[6]基于LMDI分解方法的中国交通运输行业碳排放变化分析[J]. 喻洁,达亚彬,欧阳斌. 中国公路学报. 2015(10)
[7]中国交通运输低碳发展的战略构想[J]. 欧阳斌,郭杰,李忠奎,褚春超. 中国人口.资源与环境. 2014(S3)
[8]四川交通运输的历史演变及其对省域空间格局的影响[J]. 戴宾. 西南交通大学学报(社会科学版). 2014(03)
[9]发达国家低碳交通政策及其启示[J]. 王伟淇,卢毅,加年丰,李理. 交通企业管理. 2013(12)
[10]基于指标分析原理的货运结构对碳排放的影响分析[J]. 赵莉,武旭,胡思继. 物流技术. 2012(03)
博士论文
[1]低碳运输下公铁两网之间大宗货流转移及流量分配综合优化研究[D]. 陈雷.北京交通大学 2016
[2]综合交通运输与经济协调发展的若干问题研究[D]. 谭玉顺.东南大学 2015
[3]铁路网货物运输能力供给与运输需求适应性研究[D]. 纪丽君.北京交通大学 2013
[4]区域运输结构优化研究[D]. 唐建桥.西南交通大学 2013
[5]城市客运交通方式生态特性与结构优化研究[D]. 隽海民.哈尔滨工业大学 2012
硕士论文
[1]我国交通运输业碳排放量预测及影响因素研究[D]. 袁凤丽.天津大学 2014
[2]基于节能减排的湖北省货运分担结构优化研究[D]. 李琳琳.武汉理工大学 2012
[3]区域综合运输需求分析及运输需求量预测研究[D]. 续宗芳.长安大学 2012
[4]综合交通影响因素及需求预测研究[D]. 丁然.北京交通大学 2011
[5]低碳经济下的多运输方式物流网络规划[D]. 杨涛.上海交通大学 2011
[6]综合运输系统结构问题研究[D]. 王吉东.大连海事大学 2000
本文编号：3422830
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