近年来，随着全地球对碳排放相关研究的广泛开展和不断深入，居民生活引起的碳排放问题引起了研究人员越来越多的关注.自20世纪90年代起，发达国家就开始对家庭和人口的能源消费和碳排放进行评估，并开展了大量的研究(曲建升等，2013).Stokes等(1994)采用调查问卷的方式，统计分析了澳大利亚墨尔本东部郊区居民生活碳排放情况，发现电力消费、车辆出行、煤气使用是该地区居民生活碳排放的主要贡献源，且碳排放总量与居民可用消费支出呈明显的正相关关系.Bin and Dowlatabadi(2005)采用消费者生活方式分析的方法，对美国消费者行为的能耗和碳排放进行了核算，发现1997年美国个人消费行为产生的CO₂排放量占全美CO₂排放总量的41%，且以间接碳排放为主.Kerkhof等(2009)应用投入产出模型估算了荷兰 2000 年直接和间接 CO₂排放情况，发现房屋住宅、食品类消费、交通出行是荷兰居民生活碳排放最大的3个领域，三者的碳排放总和占居民生活碳排放总量的76%.此外，Kim(2002)、Druckman and Jackson(2009)、Kenny and Gray(2009)分别对韩国、英国、爱尔兰等地的居民生活碳排放进行了不同角度的研究.

在我国，相关研究近年来也有所增多.Wei 等(2007)分析了 1999 至 2002 年中国城镇和农村居民消费行为变化对终端能源消费及 CO₂排放的影响，认为有 30%的碳排放是直接由居民的消费行为产生的.Wang和Shi(2009)的研究指出，从1995年到2004年，中国家庭消费引起的碳排放占总碳排放的比重由19%上升到30%.杨选梅等(2010)应用CLA模型探讨了家庭消费活动与碳排放之间的关系，认为常住人口、交通出行、住宅面积是影响家庭碳排放的显著性因子.彭希哲和朱勤(2010)对中国人口与消费模式的碳排放影响研究表明，居民消费模式的变化正成为我国碳排放的新增长点.冯玲等(2011)对1999—2007年间中国城镇居民生活碳排放的动态研究发现，中国城镇居民人均生活总能耗和碳排放近年来呈现逐年增加趋势，且间接能耗和碳排放始终大于直接能耗和碳排放.冯蕊等(2011)应用碳排放系数法估算了 2006—2008 年天津市居民人均生活消费碳排放情况，认为天津市居民生活消费碳排放在总的能源消耗碳排放中所占比例整体呈上升趋势.

以上国内外研究结果均表明，居民生活碳排放是全球碳排放一个不可忽视的组成部分.因此，对居民生活碳排放进行系统研究对于促进居民消费模式的转变以及推进城市低碳建设都具有十分重要的意义.上海目前正处于经济结构转型的关键时期，居民生活方式正发生着深刻的变化，然而目前对于上海居民生活碳排放的系统研究仍比较匮乏(赵敏等，2009；陈飞，诸大建，2009；吴开亚，2013)，已有研究也主要是针对居民生活单一或部分行为产生的碳排放进行估算，缺乏对上海市居民生活碳排放的整体认识.正是基于此背景，本研究试图从居民生活消费的角度入手，引入美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)研发的Urban-RAM(Urban Rapid Assessment Model)模型，对上海市居民生活碳排放结构特征和规模进行定量研究，解析居民生活碳排放的主要来源，从而为上海市低碳城市建设和居民消费模式转型提供基础支撑.

目前国内外学术界尚未对居民家庭碳排放的计算内容与边界进行统一与规范(曾静静等，2012).本研究在前人研究的基础上，结合所采用的模型，将城市居民生活碳排放界定为城市常住人口日常生活及工作所需的直接或间接能源消费产生的碳排放，即直接碳排放和间接碳排放.其中，直接碳排放是指居民直接消费能源载体(煤炭、石油、天然气、电力等)用于照明、供暖、制冷、炊事、交通出行等项目产生的碳排放；间接碳排放是指居民衣、食、住、行中的非能源商品和服务消费在其生产、供应和处置的全生命周期中所引起的碳排放.

Urban-RAM模型是由美国劳伦斯伯克利国家实验室中国能源研究室专门针对中国城市的特点，基于LEAP模型框架开发的用于计算城市居民生活能耗和碳足迹的快速评估工具.和其他的碳排放估算模型不同，Urban-RAM模型的宗旨不是对一个城市所有能耗和碳排放做精准核算，而是揭示城市居民碳排放的结构特点，即告诉人们城市居民的能源消耗和碳排放都产生在哪里(Fridley et al., 2012).在该模型中，居民生活直接碳排放由公共及居住建筑、交通出行及城市基础设施三大领域构成，而间接碳排放除了包涵这三大领域外，还包括家庭购物消费碳排放.模型框架和计算原理见表 1.

表1(Table 1)

表1 Urban-RAM模型框架及计算原理 Table 1 Framework and calculation principle of Urban-RAM

表1 Urban-RAM模型框架及计算原理 Table 1 Framework and calculation principle of Urban-RAM 居民生活碳 排放领域 碳排放方式 包含内容 计算原理 公共与居住建筑 直接 商场、办公楼、酒店等公共建筑和居民住宅内照明、采暖、制冷、烹饪等直接能耗带来的碳排放 公共(居住)建筑面积×建筑能源密度×单位能耗碳排系数   间接 建筑材料生产、运输、安装施工及拆除处置等环节的产生碳排放 公共(居住)建筑面积×单位面积间接能耗÷平均建筑寿命×单位能耗碳排系数 交通出行 直接 私家车、出租车、公交车、摩托车、电动自行车、地铁等各类交通车辆能源消费产生的碳排放 车辆年行驶里程×单位行驶里程能耗×单位能耗碳排系数   间接 交通车辆及其日常运行所用燃料在生产、运输环节以及交通车辆的维修、报废环节产生的碳排放 城市车辆数×单车年均间接能耗×单位能耗碳排系数 家庭消费 间接 食品、衣装、住房、日用品、医疗保健品等方面的日常非能源产品消费引起的碳排放 总户数×户均消费×单位消费能耗×标煤转换系数×单位能耗碳排系数 城市基础设施 直接 市政供水能耗产生的碳排放、填埋系统能源消耗产生的碳排放以及垃圾填埋场的甲烷排放 (年供水量×单位供水能耗×单位能耗碳排系数)+(年垃圾处理量×单位垃圾处理能耗×单位能耗碳排系数+城市年垃圾处理量×垃圾有机处理率×沼气排放率×单位沼气碳排系数)   间接 城市道路和轨道建设过程中所用原材料的生产、运输、施工、维护等环节产生的碳排放 (城市道路总能耗÷道路平均寿命×单位能耗碳排系数)+(轨道交通长度×单位长度能耗÷轨道平均寿命×单位能耗碳排系数)

本研究以2010年为基准年，首次采用Urban-RAM模型(2.0版)对上海市居民生活碳排放情况进行定量估算和结构分析.模型采用的各种排放因子主要来源于LEAP模型，由于涉及的排放因子众多，限于篇幅要求，本文不在此一一给出，具体的排放因子值可参考王光远(2011)的“基于Urban-RAM模型的苏州低碳城市建设战略研究”一文.模型的输出结果统一以CO₂排放当量(CO₂e)表示.

Urban-RAM模型的数据输入主要包含4个模块，分别为城市总体概况、居民收入和支出、公共建筑和居住建筑、基础设施和交通出行.模型开发者为了降低输入数据获取的难度，充分考虑了中国统计分类的特点，大部分数据可以直接从中国统计年鉴和目标城市的统计年鉴中获取.本研究中所采用的基础输入数据除特殊说明外，其余均来自《上海市统计年鉴—2011》.

(1)城市总体概况模块.主要输入参数包括常住总人口、常住人口总户数、GDP总量等信息，整理为表 2.

表2(Table 2)

表2 城市总体情况描述模块基础输入数据 Table 2 City description data input

表2 城市总体情况描述模块基础输入数据 Table 2 City description data input 人口 数值 住户 数值 常住总人口/万人 2302.7 常住总户数/万户 852.8 城市常住人口/万人 2145.3 城市常住户数/万户 794.5 农村常住人口/万人 157.4 农村常住户数/万户 58.3 GDP(10亿) 1716.6

(2)居民收入和支出模块.主要输入参数包括不同收入阶层家庭的平均年支出总量，以及用于食品、衣装、住房、家用电器、医疗等领域的支出费用，整理为表 3.

表3(Table 3)

表3 居民年均收入和支出模块基础输入数据 Table 3 Income and expenditures data input

表3 居民年均收入和支出模块基础输入数据 Table 3 Income and expenditures data input 基础输入数据 低收入 中低收入 中等收入 中高收入 高收入 占总户数的比例 17.90% 13.30% 31.90% 25.00% 11.90% 每户年均消费支出/元 33899 43119 58350 72287 110009 食 44.43% 42.71% 35.12% 32.11% 25.98% 穿 6.40% 6.97% 7.01% 8.36% 8.48% 住 7.22% 7.48% 10.82% 9.39% 9.97% 家庭设备用品及服务 5.50% 6.40% 7.14% 7.99% 9.29% 医疗健康 5.67% 5.50% 4.62% 3.77% 3.61% 其他 30.78% 30.95% 35.28% 38.36% 42.66%

(3)公共建筑和居住建筑模块.其中公共建筑参数主要包括商铺、酒店、学校、医院、办公楼以及其他公共建筑(不包括工厂厂房、仓库堆栈)等的面积；居住建筑参数主要包括7层以上居住建筑面积、7层及7层以下居住建筑面积.模型之所以区分居住建筑的层数，主要是考虑了7层以上楼层的电梯能耗和碳排放.具体输入数据见表 4.

表4(Table 4)

表4 公共及居住建筑模块基础输入数据 Table 4 Buildings data input

表4 公共及居住建筑模块基础输入数据 Table 4 Buildings data input 建筑类型 面积/万m2 公共建筑总面积 20773 商铺面积 5572 酒店面积 931 学校面积 3172 医院面积 754 办公楼面积 6365 其他面积 3979 居住建筑总面积 52640 7层及以下比例 58.38% 7层以上比例 41.62%

(4)基础设施和交通出行模块.其中城市基础设施参数包括城市道路面积、已建地铁总里程、城市日用水量、城市年垃圾填埋量、有机垃圾比重、垃圾填埋气回收率等，具体输入数据见表 5.由于水泥、柏油路面比例以及垃圾填埋气回收率等参数的基础数据缺失，本研究采用模型推荐值(推荐值为全国的平均值，以下同)；交通出行模块输入参数主要包括公交车、出租车、地铁、私家车、摩托车、电动自行车等交通工具的数量及年行驶里程，具体输入信息见表 6.其中出租车年均行驶里程数据根据《上海统计年鉴-2011》中记载的全市出租车年行驶总里程换算获得，私家车年均行驶里程根据《上海市第四次全市性综合交通调查》(上海市城市综合交通规划研究所，2010)中给出的私家车日均行驶里程为39 km换算获得，公交车年均行驶里程根据《上海市地面公交、出租汽车能源消费结构“十一五”规划(摘要)》(上海市城市交通管理局规划处，2006)中给出的上海市公交车日均行驶里程为200 km换算获得，摩托车和电动自行车的年行驶里程由于缺乏上海本地的统计数据，采用模型推荐值.

表5(Table 5)

表5 城市基础设施模块基础输入数据 Table 5 City Infrastructure data input

表5 城市基础设施模块基础输入数据 Table 5 City Infrastructure data input 基础输入数据 数值 基础输入数据 数值 道路面积/万m2 25607 日用水量/(万m3·d-1) 670 水泥路面比例 70% 年垃圾填埋量/(万t·a-1) 410 柏油路面比例 30% 有机垃圾的比例 59.0% 地铁长度/km 453 垃圾填埋气回收率 75.0%

表6(Table 6)

表6 交通出行模块基础输入数据 Table 6 Transportation data input

表6 交通出行模块基础输入数据 Table 6 Transportation data input 交通类型 数量/辆 年行驶里程/ (km·辆-1) 出租车 50007 129680 私家车 1038500 14235 摩托车 1259500 8000 电动自行车 3500000 3000 巴士 17455 73000 地铁(含轻轨) 445 219000

根据模型计算结果，2010年上海市居民生活碳排放总量为4985.7万t，人均(为常住人口平均)居民生活碳排放量为2.24/(cap · a).总体来看，上海市居民生活碳排放以间接方式为主，直接碳排放和间接碳排放分别为1790.8万t和3194.9万t，间接碳排放占居民生活碳排放总量的64.1%，为直接碳排放的1.8倍(表 7).这一结果和Fridley 等(2012)对苏州市居民生活碳排放的研究结果相似，2009年苏州市居民生活间接碳排放占总碳排放的68%.

表7(Table 7)

表7 2010年上海市居民生活碳排放概况 Table 7 Carbon emissions of the household living in Shanghai in 2010

表7 2010年上海市居民生活碳排放概况 Table 7 Carbon emissions of the household living in Shanghai in 2010 碳排放 碳排放量 单位 居民生活碳排放总量 4985.7 万 t 居民生活直接碳排放 1790.8 万t 居民生活间接碳排放 3194.9 万t 人均居民生活碳排放 2.2 t/(cap·a) 人均居民生活直接碳排放 0.8 t/(cap·a) 人均居民生活间接碳排放 1.4 t/(cap·a)

居民生活不同领域的总体碳排放情况见表 8.可以看出，上海市居民生活直接碳排放主要来自城市建筑和交通出行，二者的直接碳排放总量占上海市居民生活直接碳排放总量的95.0%.其中，公共及居住建筑直接碳排量为1065.0万t，占居民生活直接碳排放总量的59.5%；交通出行直接碳排量为635.8万t，占居民生活直接碳排放总量的35.5%.

表8(Table 8)

表8 上海市居民生活不同领域碳排放情况 Table 8 Carbon emissions of the household living in different fields

表8 上海市居民生活不同领域碳排放情况 Table 8 Carbon emissions of the household living in different fields 领域 碳排放总量/万t 直接碳排放/万t 间接碳排放/万t 总量占居民生活总碳排的比例 公共及居住建筑 2231.6 1065.0 1166.6 44.8% 交通出行 781.7 635.8 146.1 15.7% 家庭消费 1625.2 0 1625.2 32.6% 城市基础设施 347.1 90.1 257.0 7.0%

上海市居民生活间接碳排放主要来自家庭消费，其间接碳排量为1625.2万t，占居民生活间接碳排放总量的50.9%；其次是公共和居住建筑，间接碳排量为1166.6万t，占居民生活间接碳排放总量的36.5%.

综合直接碳排放和间接碳排放整体来看，公共及居住建筑的碳排放总量最大，为2231.6万t CO₂e，占上海市居民生活碳排放总量的44.8%.

(1)公共建筑

2010年上海市公共建筑碳排放总量为724.4万t.不同类型建筑碳排放情况见图 1，可以看出，商铺和办公楼是上海市公共建筑中碳排放贡献最大的两个部分，碳排放量分别为229.2万t和195.8万t.其中商铺的直接碳排放量最大，为139.8万t；办公楼的间接碳排放量最大，为107.5万t.

图 1(Fig. 1)

图 1 公共建筑碳排放构成 Fig. 1 Structure of carbon emissions from commercial buildings

根据公共建筑直接能源消费的用途来分，公共建筑直接碳排放又可分为采暖、制冷、照明和其他电器、热水等部分，各部分的直接碳排放情况见图 2.可以看出，公共建筑的直接碳排放主要来自制暖、热水、照明和其他电器以及制冷等环节，四者的直接碳排放量依次分别占公共建筑直接碳排放总量的29.8%、28.0%、24.1%和16.1%.

图 2(Fig. 2)

图 2 公共建筑直接碳排放构成 Fig. 2 Structure of direct carbon emissions from commercial buildings

(2)居住建筑

2010年，上海市居民居住建筑的碳排放总量为1507.3万t，是公共建筑碳排放总量的2.1倍.其中直接碳排放和间接碳排放分别为681.7万t和825.6万t.

根据居住建筑直接能源消费的用途来分，居住建筑直接碳排放亦可分为照明、烹饪、热水、电器(不含空调，下同)、制冷和其他等部分.各部分的直接碳排放情况见图 3.可以看出，居住建筑直接碳排放主要来自电器、热水、烹饪和制冷等环节的能源消费，直接碳排放量依次分别占居住建筑直接碳排放总量的27.4%、21.3%、21.0%和19.7%.电器使用引起的直接碳排放对居民居住建筑直接碳排放的贡献最大.

图 3(Fig. 3)

图 3 居住建筑直接碳排放构成 Fig. 3 Structure of direct carbon emissions from residential buildings

(1)公共交通

考虑到和居民日常生活的相关程度，本研究所指的公共交通不包括飞机和高铁，仅涵盖城市轨道交通、公交车和出租车3个部分.2010年，上海市公共交通碳排放总量为281.7万t，以直接碳排放为主，直接碳排放量和间接碳排放量分别为250.2万t和31.5万t.

不同公共交通出行方式的碳排放情况见图 4.可以看出，出租车碳排放总量最大，为146.2万t，占公共交通碳排放总量的51.9%，其中直接碳排放量为141.6万t，间接碳排放量为4.6万t；地铁碳排放量仅次于出租车，为78.0万t，占公共交通碳排放总量的27.7%，几乎全部来自直接碳排放；公交车排放量为57.6万t，占公共交通碳排放总量的20.4%，其中直接碳排放量为30.6万t，间接碳排放量为26.9万t.值得指出的是，上海市出租车碳排放总量超过了公交车和地铁碳排放量的总和，这说明上海市公共交通的低碳建设还需要进一步的优化，大力发展地铁和公交，控制出租车总量.

图 4(Fig. 4)

图 4 公共交通碳排放构成 Fig. 4 Structure of carbon emissions from public transportation

(2)私人交通

2010年，上海市私人交通碳排放总量为500.2万t，占居民交通出行碳排放总量的64.0%.其中直接碳排放量为385.6万t，间接碳排放量为114.6万t.

不同私人交通出行方式的碳排放情况见图 5.可以看出，上海市居民私人交通碳排放主要来自私家车，排放量为421.3万t，占私人交通碳排放总量的84.2%.其中直接排放为326.3万t，间接排放为95.0万t.摩托车和电动自行车对上海市居民生活碳排放也有一定的贡献，二者的碳排放量分别为58.5万t和20.4万t，其中摩托车以直接碳排放为主，电动自行车则以间接碳排放为主.

图 5(Fig. 5)

图 5 私人交通碳排放构成 Fig. 5 Structure of carbon emissions from private transportation

家庭消费中食品、衣装、住房、家用电器及服务、医疗保健和其他产品支出的碳排放量依次分别为869.5、479.5、34.8、59.4、78.3和103.6万t.家 庭消费碳排放构成情况见图 6.可以看出，上海市家庭消费碳排放主要来自食品和衣装领域，二者碳排放量分别占家庭消费碳排放总量的53.5%和29.5%，贡献总和超过了80%.

图 6(Fig. 6)

图 6 家庭消费碳排放构成 Fig. 6 Structure of carbon emissions from household consumption

2010年，上海市城市基础设施碳排放总量为347.1万t，占上海市居民生活碳排放总量的7.0%.其中：直接碳排放为90.1万t，主要来自城市供水系统和生活垃圾填埋系统，二者的直接碳排放分别为0.20万t和89.9万t；间接碳排放为257.0万t，主要来自城市道路铺设和轨道交通建设，二者的间接碳排量分别为246.5万t和10.6万t.

为了更清楚地展现上海市居民生活碳排放的组成结构，综合以上分析，本研究绘制了上海市居民生活碳排放结构图(图 7)，从中可以非常直观地看出上海市居民生活直接碳排放和间接碳排放的主要来源.

图 7(Fig. 7)

图 7 上海市居民生活碳排放结构图 Fig. 7 Structure chart of carbon emissions from household living in shanghai

本文选取相关研究结果做简单对比，具体见表 9.可以看出，无论是从人均居民生活碳排量、居民生活直接碳排放总量还是从交通出行、居住建筑碳排放等相关指标来看，本研究结果和其他研究结果均具有较好的一致性，这也从一定程度上反映出Urban-RAM模型对上海市居民生活碳排放的核算具有较好的再现性.

表9(Table 9)

表9 上海市居民生活碳排放相关研究结果比较 Table 9 Comparison of related research results

表9 上海市居民生活碳排放相关研究结果比较 Table 9 Comparison of related research results 比较内容 本研究 其他研究 单位 其他研究基准年 参考文献 人均居民生活碳排放 2.2 1.86 t/(cap · a) 2007 王文秀，2010 居民生活直接碳排放 1790.8 1937 万t 2009 谌伟，2010 公共交通出行直接碳排放 250.2 248.8 万t 2008 汪宏韬，2005 人均居住建筑直接碳排放 0.30 0.39 t/(cap · a) 2006 郑思齐等，2011 间接碳排占总碳排放的比例 64.1% 79%   2007 董会娟等，2012

1)2010年上海居民生活碳排放总量为4985.7万t.其中直接碳排放和间接碳排放分别为1790.8万t和3194.9万t，分别占居民生活碳排放总量的35.9%和64.1%，主要以间接排放为主.

2)上海市居民生活直接碳排放主要来自公共和居住建筑领域.该领域直接碳排放为1065.0万t，占全市居民生活直接碳排放总量的59.5%；其次为交通出行领域，直接碳排放为635.8万t，占全市居民生活直接碳排放总量的35.5%.

3)上海市居民生活间接碳排放主要来自家庭消费领域.该领域间接碳排放量为1625.2万t，占全市居民生活间接碳排放总量的50.9%.其中以食品消费和衣装消费的贡献最大，分别占居民日常消费碳排总量的53.5%和29.5%，二者的碳排总量超过了居民日常消费碳排总量的80%.其次，公共和居住建筑领域的间接碳排放量也很大，总计为1166.6万t，占全市居民生活间接碳排放总量的36.5%.

4)综合直接碳排放和间接碳排放整体来看，公共和居住建筑是上海市居民生活碳排放量最大的领域，其碳排放总量为2231.6万t，占全市居民生活碳排放总量的44.8%.

总体而言，城市能源消费及碳排放的主要驱动者归根结底是当地的居民.IPCC第三次气候变化评估报告指出，改变居民消费方式是减缓气候变化影响的有效办法(IPCC，2001).本研究结果也证明了城市建筑、交通出行、购物消费等行为和活动都是城市居民生活碳排放的重要驱动力.因此，城市碳减排的重点也必须围绕这些城市居民生活的日常需求，通过对居民生活方式和消费结构的引导，促进居民消费模式向低碳方向转变，从而实现城市碳减排.