多尺度建成环境对居民出行碳排放的影响机理研究——以广州为例

CO2 emissions from transport are one of the main causes of climate change. It is of great academic value and practical significance to study its influencing factors and mechanism. However, few existing studies focus on the different effects of built environments of different geographical scales and geographical backgrounds on the travel-related CO2 emissions, and no consistent conclusions have been reached. To address the issues above, this project, taking Guangzhou as a case study, will first use GIS technology to measure the global and multi-scale built environment elements. And then, based on travel questionnaires and the application of Travel O-D point Intelligent Query System (TIQS), it will analyze the characteristic of residents’ trip CO2 emissions. On this basis, it will construct tree-based model, logistic model and multivariable regression model based on the hierarchical approach to study the effects of built environment elements of different geographical scales and geographical backgrounds on the CO2 emissions. Furthermore, the structural equations model (SEM) will be used to eliminate the confounding effect of residential self-selection, to measure the direct and indirect effects of multi-scale built environments on the CO2 emissions of different purposes of travel, and to examine the mechanism of them. The research conclusions could provide a scientific theoretical basis for the construction of low-carbon urban spatial structure, guiding residents’ travel behavior change and the development of targeted low-carbon transport and land use policies.

交通出行碳排放是引起气候变化的主要原因之一，探究其影响因素与机理具有重要的学术价值和现实意义。然而，现有研究很少关注不同地理尺度和地理背景建成环境对居民出行碳排放的影响差异，且尚未有明确的研究结论。为此，本项目拟以广州为例，首先利用GIS技术对其全域、多尺度的建成环境要素进行定量测度。其后，基于居民出行问卷调查数据和出行O-D点智能查询系统（TIQS）的应用，对居民出行碳排放特征进行分析。在此基础上，采用层次方法分别构建树分类模型、逻辑斯特回归模型和多元回归模型，研究不同地理尺度和地理背景的建成环境要素对居民出行碳排放的影响。最后，通过构建结构方程模型剔除居住自选择的混淆效应，测度多尺度建成环境对居民不同类型出行碳排放的直接和间接影响，并探究它们之间的相互作用机理。研究结论将为构建低碳城市空间结构、引导居民出行行为转变和制定具有针对性的低碳交通与土地利用政策提供科学理论依据。

减少交通出行碳排放是缓解全球气候变化的重大议题之一，是城市和交通可持续发展的关键目标。从多个尺度探究建成环境对交通出行碳排放的影响机理具有重要的学术意义和应用价值。在国家尺度上，本项目基于中国30个省2000-2015年的面板数据对交通碳排放的影响因素及其空间溢出效应进行了研究。研究发现，城市道路密度和人均公路里程是促进交通碳排放增长的两个重要建成环境因素。城市人口密度虽然对交通碳排放具有负向的直接效应，但同时还存在更大的正向空间溢出效应，使得城市人口密度总体上对交通碳排放亦呈现促进作用。在城市和社区尺度上，以广州为例，基于居民出行问卷调查数据，采用结构方程模型、多层次混合效应模型和决策树方法等对不同尺度建成环境的影响及其机理进行研究。研究发现，对于不同类型出行，其碳排放的影响机理并不一样。对于通勤出行和社交出行，居民社会经济属性的影响比社区建成环境的影响大；但对于休闲娱乐出行和日常购物出行，社区建成环境则有更大的影响。居民日常购物出行碳排放主要受社区周边的建成环境影响。在控制居住自选择效应后，建成环境仍然对居民出行碳排放产生显著的影响。这些影响有的属于直接影响，有的则是通过影响其他中介变量，例如小汽车拥有或出行距离，进而再对出行碳排放造成间接影响。对于不同类型出行，其碳排放的影响机理并不一样。例如，社区人口密度对通勤出行碳排放具有负向影响作用，但对社交、休闲娱乐和日常购物出行碳排放具有正向影响作用。社区公交站密度与通勤出行碳排放呈正向相关关系，与社交出行和日常购物出行碳排放呈负向相关关系。在不同尺度建成环境中，社区尺度的建成环境对居民通勤出行碳排放的影响最显著。而且，居住地建成环境对通勤出行碳排放的影响比工作地建成环境的影响显著。因此，为减少交通出行碳排放、实现低碳发展目标，很有必要对社区建成环境进行规划设计干预，尤其应着眼于居民所居住的社区以及与其日常出行活动联系紧密的15分钟步行生活圈。