0 引言

全球气候变化对生态系统和人类社会发展构成了严峻挑战。交通基础设施的建设和运营是能源消耗与碳排放的重要来源领域之一，其减排路径受到国际社会的广泛关注。根据国际能源署(IEA)的统计数据，交通行业约贡献了全球24%的温室气体排放。公路交通由于大规模的材料消耗和对化石能源的高度依赖，成为碳足迹核算的重点对象^[1]。高速公路建设涵盖水泥、钢材等高碳材料生产和长距离运输及重型机械作业，系统性研究其建设期碳排放具有重要意义^[2-7]。

近年来，中国通过顶层政策设计持续推进交通运输行业绿色化转型。《交通强国建设纲要》明确提出“推广新能源、清洁能源、智能化、数字化、轻量化、环保型交通装备及成套技术装备”的战略部署。传统柴油施工机械存在效率低、排放量高的问题^[8-9]，而新能源电动机若采用清洁能源供电，可实现运行环节近零排放并提升能量转换效率。

与建筑、铁路等工程相比，高速公路建设具有材料用量大、运输距离长、重型柴油机械占比高等独特的碳排放结构特征^[10]，单位产值碳排放强度约为普通建筑工程的1.5~2倍^[11]，减排紧迫性突出^[12]。当前工程碳核算存在依赖行业平均数据、缺乏实证研究、未建立减排路径量化模型等不足^[13-15]。

为此，本研究基于碳排因子法精准核算碳排放，采用LEAP模型模拟2023—2033年施工机械“油改电”效果，量化设备能效提升与电网清洁化的协同减排建设期碳排放特征及减排路径不明晰等问题，以广西桂贺高速公路建设为案例，综合运用生命周期效应，为绿色施工技术适配提供定量依据。

鉴于此，本研究针对高速公路评价理论，碳排放因子法，明确高速公路建设的碳排放特征，并基于LEAP情景预测法，构建全面电气化减排情景，量化该减排情景下的减排潜力。研究成果为广西桂贺高速公路建设绿色低碳转型提供量化依据。

1 研究方法

本研究在高速公路碳排放分析中，将碳排因子法(碳排放系数法)与基于情景分析的碳排放预测方法结合，构建起一套高效的碳排放核算与预测体系^[16]。首先, 通过碳排放系数，对高速公路建设过程中的碳排放量进行量化核算。然后，依托情景分析方法，构建针对不同高速公路建设场景的碳排放预测模型^[17]。最后, 通过设定全电力场景这种具有代表性的减排情景，实现对高速公路建设过程中碳排放量的预测。本研究方法将碳排因子法与情景分析相结合，达成对高速公路碳排放的精确量化分析，显著降低了高速公路碳排放分析过程中因不确定因素所带来的干扰影响。主要研究框架如图 1所示。

1.1 碳排因子法 1.1.1 研究目的

本研究基于生命周期评估(LCA)理论^[18]，对高速公路建设阶段的碳排放进行核算与分析。其核心目标是明确高速公路建设期碳排放核算的起点，即识别并量化建设过程中各环节的碳排放源，进而精准核算不同建设活动所产生的碳排放量。在此基础上，深入探讨能够有效降低碳排放的技术手段与管理策略，为推动高速公路建设向低碳化转型提供坚实的科学依据与技术支撑。

1.1.2 研究范围

基于生命周期评价理论，本研究将高速公路建设碳排放体系划分为间接碳排放与直接碳排放2个维度。该分类框架严格遵循ISO14040/44标准中的系统边界划分原则，并采用分层量化方法构建碳排放清单。

在间接碳排放核算层面，重点关注建筑材料生产阶段的全过程碳足迹。研究系统纳入了水泥、钢材、土工格栅等主要建材品类，运用排放因子法，精确计算各材料的碳排放。

直接碳排放核算层面则聚焦于施工现场能量代谢过程，包含2个关键子系统：(1)场内运输系统碳排放，主要源自柴油驱动的重型起重设备(如履带式起重机)和物料运输车辆(自卸卡车)的燃料完全燃烧，其排放强度受载重系数、空驶率及怠速时长等工况参数显著影响。(2)主体施工系统碳排放，涵盖土方工程(推土机、挖掘机)、物料装载(轮式装载机)、路基压实(光轮振动压路机)、混凝土浇注(混凝土输送泵)等工艺环节。

1.1.3 碳排放因子

当前国际上常用的碳排放计算方法包括：碳排放因子法、实测法、质量平衡法等^[19]。本研究采用应用最广的碳排放因子法对碳排放量进行核算，该方法通过将活动数据与碳排放因子相乘，得到碳排放量的估算值，即：

(1)

式中，E为碳排放量；A为活动数据；F为碳排放因子。

根据高速公路建设的研究目的与范围可知，高速公路建设期碳排放包括材料生产、材料运输和施工3个阶段碳排放量之和。高速公路建设期碳排放核算模型为：

(2)

式中，C_总为高速公路建设期碳排放总量；C₁为材料生产阶段碳排放量；C₂为材料运输阶段碳排放量；C₃为施工阶段碳排放量。

(1) 材料生产加工阶段碳排放模型

在高速公路建设期的材料生产阶段，涉及工程建设所需材料的生产和加工环节，主要包括水泥、钢材、沥青、砂、碎石等关键材料。本研究依据式(3)所提出的核算模型，结合项目施工图预算书中各工程细项的主要材料数量清单，将每种材料的数量与对应的碳排放因子相乘，分别计算出每项材料的碳排放量，并最终汇总得出材料生产加工阶段的碳排放总量。

(3)

式中，a_ij为第i类原材料生产过程中第j类能源活动数据；E_j为第j类能源的二氧化碳排放因子；u_i为材料生产损失率；Q_i为第i种材料的生产量。

(2) 材料运输阶段碳排放核算模型

高速公路建设期材料运输阶段的碳排放是指使用自卸汽车、载货汽车、拖车平板组等将建筑原材料从获取至运输到建材加工厂的运输过程，以及混合料从混合料加工地运输到施工现场的运输过程所消耗的汽油、柴油、燃煤等能源所产生的碳排放，材料运输阶段碳排放核算模型为：

(4)

式中，m_ij为建筑材料消耗量；d_ij为运输方式j下建筑材料i的平均运输距离；u_i为建筑材料运输损失率；C_j为每千米每千克运输方式的碳排因子；n为建筑材料种类数量；j为运输方式数。

其中，根据《IPCC国家温室气体编制指南》得到各种燃料燃烧产生的二氧化碳排放量计算公式为：

(6)

(5)

式中，E_燃料为各种燃料燃烧产生的二氧化碳排放量；A_i为第i种化石燃料的活动水平；F_i为第i种燃料的二氧化碳排放因子；C_i为燃料i的净消耗；N_i为燃料i的平均低位发热值；i为燃料的种类。

各种燃料的二氧化碳排放因子计算公式为：

(7)

式中，F_i为第i种燃料的二氧化碳排放因子；BC_i为第i种燃料的单位热值含碳量；O_i为第i种燃料的碳氧化率；44/12为二氧化碳的分子量比值；i为燃料的种类。

(3) 施工机械工作过程碳排放核算模型

施工机械工作阶段单位工程量下二氧化碳排放量为：

(8)

(9)

式中，N_j为施工1 000 m³混合料所需要的j种机械台班数量；G_ij为第j种机械每台班消耗第i种化石燃料的数量；E_i燃料为第i种化石燃料的二氧化碳排放因子；E_电为第j种机械使用电力产生的二氧化碳排放量。

1.2 LEAP模型

基于全生命周期碳排放核算结果，本研究创新引入长期能源替代规划(Long-range Energy Alternatives Planning, LEAP)系统构建动态评估模型。通过构建电气化情景的三维分析框架，重点探讨不同技术路径对高速公路建设碳排放的影响机制。

本研究着重构建电气化情景，聚焦施工机械动力系统转型，提出将柴油动力设备逐步替换为电动设备的梯度替代方案。所建模型整合了电动工程机械的能源转换效率参数、电网碳强度动态因子及电池循环寿命衰减系数，并通过设备作业强度矩阵实现能耗模拟的工程适配。

通过LEAP模型的情景模拟功能，本研究实现了施工能耗强度、碳排放因子等核心指标的多维度对比分析，特别揭示了电气化改造在场内运输阶段的差异化减排效应，为制订阶梯式减排策略提供量化依据，模型如图 2所示。

2 研究案例

桂林—恭城—贺州高速公路(桂林至钟山段)No.9合同段工程作为友谊关至湖南边境陆路运输通道与北部港湾至湖南辅通道的联络线，呈现射线结构。起讫桩号K135+100~K149+851.736，全长14.752 km。项目位于广西贺州市钟山县境内，途径钟山县两安瑶族自治乡、钟山县红花镇，在钟山县钟山镇白马村附近通过白马枢纽互通接入富川至钟山高速公路。线路设计为双向4车道高速公路，设计速度为100 km/h，路基宽为26 m。优化后主要工程量如表 1所示，材料生产阶段碳排放量如表 2所示。

3 高速公路建设碳排放核算 3.1 材料生产阶段

选取材料生产阶段碳排放量较多的钢钎、水泥、钢筋、钢护筒、型钢、土工格栅等进行研究。

根据材料生产阶段碳排放量核算结果，钢筋、其他钢型材料、水泥的生产过程是材料生产阶段主要的碳排放源，其碳排放量分别为44 775 802.83，354 941 774.1，247 576 049.7 kg，其中钢材类生产占材料生产阶段碳排放总量的60.58%，水泥生产占材料生产阶段碳排放总量的37.52%。由于钢铁生产的高能耗以及水泥生产过程的高温煅烧，因此会产生大量的二氧化碳等气体，影响材料生产阶段的碳排放水平。

3.2 运输阶段

由于本案例中场外运输机械难以统计，故仅考虑场内运输机械的碳排放量，表 3列举了相关机械的碳排因子以及碳排放量。

场内运输阶段的碳排放定量分析表明，起重机械与小型运输设备合计产生6 303 424.64 kgCO₂当量排放，其中前者占比47.7%(3 006 547.81 kg)，后者占比52.3%(3 296 876.83 kg)，两类设备的碳排效强度呈现显著趋同性。研究表明，该现象源于设备能效瓶颈与运输系统优化的双重制约：技术层面，柴油动力系统的平均热效率不足40%，且存在作业模式与能耗特性的失配问题——起重机械因间歇性吊装作业产生峰值油耗(平均瞬时油耗达38.6 L/h)，而运输车辆受载重波动(空载率28.4%)及频繁启停(每小时启停次数≥12次)影响，导致单位货运量碳排放强度提升17.3%；运营层面，路径规划算法缺失引发的非必要行驶里程占比达22.7%，同时设备协同调度机制不完善造成作业时序冲突率超过34.5%，进一步加剧了运输系统的碳锁定效应。可通过优化运输路径算法减少无效里程、提升设备协同调度效率以降低作业冲突、降低空载率及优化载重分配等，从运营管理层面降低运输能耗。

3.3 施工阶段

在施工阶段，产生碳排放量较高的机械主要有推土机、挖掘机、装载机、混凝土输送泵等，见表 4。

在施工阶段，挖掘机碳排放量最高(614万千克)，其次是推土机(249万千克)、混凝土输送泵(87万千克)、装载机(59.6万千克)和光轮压路机(37万千克)。这一分布主要源于3方面原因：首先，动力需求差异显著，挖掘机、推土机等土方机械需持续大功率输出，柴油消耗量远超其他设备；其次，作业时间不均衡，土方工程占施工周期60%以上，导致相关机械累计碳排放量突出；最后，技术能效差异，传统柴油发动机热效率普遍低于40%，老旧设备因燃烧不充分导致排放倍增，而压路机因间歇作业特性及部分新型号采用节能技术，碳排放相对较低。

在高速公路建设期碳排放结构中，材料生产阶段占比高达97.52%，是碳排放的主要来源，涵盖钢钎、32.5级水泥等多种建筑材料的生产过程，其生产工艺与能源消耗对总碳排放影响显著，是减排重点关注环节。运输阶段占比为1.55%，虽占比较小，但涉及多种运输设备，其选型与运输效率对碳排放有影响，具备减排空间。施工阶段占比最低，仅为0.93%, 可通过提升能源利用效率与电动化改造等措施减排。

4 基于LEAP模型的高速公路建设碳排放预测

基于上节分析，明确了高速公路建设期碳排放的主要特征，同时为本节减排情景的设置提供参考。由于材料生产阶段的碳减排为源头减排范畴，其相关减排路径超出公路建设单位的可控范围，因此本节聚焦于运输阶段及施工阶段的过程减排。基于LEAP模型，构建全面电气化情景，从而模拟该减排情景下的碳减排趋势。

全面电气化情景下的碳排放预测是在高速公路建设期实现高度电气化的情况下，对碳排放趋势和水平进行的预测分析，如表 5所示。

电网清洁化率定义为区域电网中非化石能源发电量占比的年均增速，根据(1)《广西能源发展“十四五”规划》提出2025年非化石能源消费占比达30% 以上，结合2020年基线值(28.5%)，测算年均需提升2.7%。(2)参考2015至2022年全国电网碳强度年均降幅(2.0%)及广西水电、风电新增装机规划，预计区域电网清洁化率可突破全国平均水平。(3)借鉴国际能源署及国内相关研究的参数区间(2.5%~3.0%)，最终设定本研究中电网清洁化率为2.8%。

表 3基于GWP100情景预测模型的仿真分析结果表明，在全面电气化情景下，运输阶段二氧化碳排放当量于2023至2033年呈现显著下降趋势。2026年电动设备占比达60%时，已初步彰显减排效益，其核心减排机理源于施工机械动力系统的结构性变革。具体而言，通过高能效电动工程机械对传统柴油动力设备的替代，不仅消除了内燃机驱动模式下化石能源直接燃烧产生的排放，更依托能源结构转型，将碳排放转移至电力生产端。在电网清洁化率年均提升2.8%的约束条件下，电动机械全生命周期排放因子较柴油机组降低42.6%±3.2%。这一差异源于两方面协同效应：其一，电动设备运行阶段热效率较柴油机械提升8%~35%；其二，可再生能源渗透率的提升，推动单位施工机械作业的边际排放强度下降19.7 kgCO₂e/MJ。此外，敏感性分析进一步揭示，当设备电动化率突破78%阈值时，施工运输环节的碳减排弹性系数可达1.32，充分验证了清洁能源替代存在显著的非线性放大效应。

5 结论

本研究以广西桂贺高速公路建设为案例，综合运用生命周期评价理论、碳排放因子法、LEAP情景预测法，揭示了高速公路建设期碳排放特征，并量化了电气化改造情景下高速公路建设碳减排潜力。主要结论如下：

(1) 材料生产阶段碳排放最集中，占总量的97.52%，其中钢材(60.59%)与水泥(37.51%)生产贡献显著，源于钢铁高能耗工艺与水泥高温煅烧过程；运输阶段中，起重机械(47.7%)与小型运输设备(52.3%)排放占比均衡，受设备能效不足(柴油热效率＜40%)、空载率(28.4%)及路径规划低效等因素影响；施工阶段以挖掘机、推土机为主(合计82.46%)，因大功率持续作业、长周期施工及传统发动机低能效导致排放集中。

(2) 基于LEAP模型模拟，在电网清洁化率年均提升2.8%的条件下，电动机械全生命周期排放因子较柴油机组降低42.6%±3.2%，核心得益于电动设备能效提升(热效率提高8%~35%)与电网脱碳的协同作用。

(3) 在显著非线性减排效应：当施工机械电动化率突破78% 时，运输环节碳减排弹性系数达1.32，表明清洁能源替代在高渗透率下具有放大效应。

研究成果不仅为广西桂贺高速公路的绿色低碳化转型提供了量化依据，同时有助于公路建设行业的可持续发展。由于本研究聚焦公路建设期，未来可拓展系统边界至运营、废弃阶段，以完善全生命周期评估；同时，LEAP情景预测模型中区域电网清洁化假设依据仅依据当前政策设置，未来需结合政策动态调整模型参数，提升模型预测的精准性。