0 引言
交通运输行业是国家“双碳”目标实施的重要领域。交通运输的碳达峰情况已被纳入《碳达峰碳中和综合评价考核办法》的支撑指标，由交通运输部负责对各地的交通运输绿色低碳转型情况进行评价考核[1]。国际能源机构（International Energy Agency, IEA）在World Energy Outlook 2023（《2023年世界能源展望》）中指出，全球交通领域CO2排放约占全球总排放量的24%，其中道路交通排放约占交通领域排放总量的72%[2]。World Energy Outlook 2025（《2025年世界能源展望》）显示，近年来全球道路交通能源消耗仍呈增长态势[3]。由此可见，道路交通相关的碳排放已成为控制碳排放增长、推动能源结构转型和实现气候治理目标的关键领域。
从全生命周期视角看，道路交通碳排放主要来源于社会车辆运输和建养工程。工程碳排放贯穿道路基础设施建设、养护维修、运营管理以及废弃处置等多个环节，既包括各环节的能源消耗，也包括能源、材料生产与供应等过程中产生的间接排放或隐含碳；在建成后的养护阶段，还涉及现场施工用能、材料和能源的生产及运输等环节产生的排放。因此，与工业、建筑等排放源相对固定的领域不同，道路交通碳排放具有排放来源复杂、参与主体众多、活动数据分散、核算周期较长等特征，较其他领域排放边界更复杂，数据采集和核算验证难度更大。
不同核算主体在系统边界、排放源分类、活动数据口径和排放因子选择等方面存在差异，容易导致核算时产生交叉或遗漏，进而影响核算精度。更为关键的是，公路建养运的排放活动往往发生于多个时空环境，地方、行业、企业、项目、产品等碳排放管理的多个责任主体管理的多类排放活动交织，其间时有排放活动的参与主体更迭。若未预先建立全过程统一的核算方法，排放活动发生后的追溯将难以保证真实性。因此，有必要在建养运活动开展前预先统一布局核算工作，使其能够满足事后不同口径和不同目的的核算管理需求。
根据多年实践经验，在工程计划阶段，如工程可行性研究阶段，以及运输发起阶段，货主准备开拓新市场时，排放活动的具体细节（运输车辆类型、能源类型选择等）对于企业或行业管理者而言往往属于不确定的开放问题，并会在推进过程中持续变化。各类生产、商业或运输活动结束后，当面临不同主体的差异化碳核算需求时，往往会发现真实过程数据缺乏留痕，难以满足碳管理的需要。排放活动缺乏过程留痕且难以事后弥补，是交通领域碳核算面临的重要难点。同时，交通运输领域不同主体在推进精准碳管理过程中，还面临多主体、海量数据条件下排放量核算方法缺失的问题，亟须补齐这一短板。具体需求体现在以下几个方面：地方碳考核关注碳排放总量、强度和治理策略，通常基于能源消耗总量换算排放结果，其痛点在于交通运输主体数量庞大，仅全国汽车保有量就超过4亿辆，难以明确具体管理对象。若要准确识别排放来源，则应以排放活动为基准，完善碳核算与计量方法。行业碳管控应聚焦交通运输和建养活动的碳排放，并提供相应的管控方法，以便推动实施。企业碳管理需要提供可溯源的真实数据，并识别需要重点溯源的排放源。许多交通建养运排放活动基于契约关系由多个企业联合完成，在事前计划阶段具有不确定性。在业务开展中同步推进具有排放责任主体的碳管理，如选择绿色能源与材料等，需要建立多主体、多阶段碳核算管理协同机制和方法，以管控其自身建养运过程中的高排放活动。项目碳评价和产品碳足迹管理也应进行事前布局，并准确界定多主体、多活动的核算范围，确保核算不重复、不遗漏。因此，亟须构建能够适应多阶段交通活动排放不确定性的通用方法。
针对上述实践困境，本文将从道路交通建设、养护和运营生命周期视角出发，突破现有研究多集中于单一工程、侧重设计或施工阶段碳核算的局限，探索适用于交通运输领域的通用方法。通用方法应能实现对车辆类型、道路条件、运行场景、能源来源以及新材料、新技术、新工艺和新设备应用后减碳控碳效果的分析，并具备明确排放来源、识别排放责任、评价减碳成效和支撑政策监管的作用，以满足减碳分析的现实需要。
1 道路建养运碳排放通用核算方法体系
道路交通同时涉及运输活动和工程过程的碳核算。从行业管理视角看，二者均属于交通运输管理的重要内容，因此有必要构建一种能够统筹考虑运输活动与工程过程的通用碳核算方法。本着精准定位与区分不同碳核算分析阶段、不同时空、不同核算对象、不同主体，并能够区分不同核算活动、精准匹配核算关切活动与排放因子的原则，本文提出的核算框架如图1所示，包括7个板块：核算边界界定—核算主体与核算单元映射—活动数据采集与排放因子匹配—多层级融合碳排放核算—车辆运营碳排放检测、计算与核验—碳排放结构分析与热点识别—减碳路径筛选、效果评价与治理应用。
图1中前3个板块与政府间气候变化合作组织（The Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）的通用核算思路一致，主要是道路建养工程或运输排放活动的通用算法与参数准备。
考虑到道路运输与建养工程之间的差异，在第4板块的多层级核算单元展开时，本文分别定义了两套差异化体系。板块5是在板块4分析完成后设置的运输专用碳排放计算板块。若相关运输活动属于工程建设配套活动，则应在计算完成后将运输活动核算结果匹配回板块4；若需要进一步开展减碳分析，则进入板块6，之后继续进入板块7，以获得更清晰的排放水平、减碳重点与可行措施。若仅需完成碳核算，则可在板块4分析完成后，直接输出相关结论并结束分析。若针对单独的运输活动开展分析，则可在板块5结束后直接进入板块6，后续板块7的分析重点将聚焦运输减碳。
该方法的通用性主要体现在其不局限于既有碳核算研究中的特定对象或单一场景。此外，针对前期碳排放估计、基准值测算、减碳策划以及真实发生过程中的碳计量，本文提出的碳核算逻辑均具有适用性。具体可从下述4种情景展开说明。情景1：将本文提出的7个板块用于通用计算与分析，其中前3个板块主要服务于碳管理布局。若要开展碳管理，应在交通活动计划和推进过程中同步细化相关工作，以避免当前交通领域碳管理起步较晚、事后难以获取真实活动数据的困境。情景2：将板块1至板块5衔接应用于事前核算估计，获得基准排放值，满足事前排放总量与排放强度的匡算需求。情景3：在情景2的基础上叠加板块6至板块7，可为挖掘减碳潜力提供系统性且重点突出的路径指引。情景4：若事前完成核算方案设计，并在真实排放过程中按照板块1至板块7进行计量核算，则可满足碳计量和碳交易对数据质量的要求。
1.1 核算边界界定
生命周期评价（Life Cycle Assessment，LCA）方法能够系统识别产品、工程或服务在不同阶段的资源消耗与环境影响，已被广泛应用于道路交通碳排放核算研究。核算边界包括时、空两个尺度，以及工程与运输两类活动。已有研究将道路基础设施工程建养生命周期划分为材料获取、建造施工、运营使用、养护维修和报废回收等阶段，并据此确定碳排放系统边界[6]。围绕道路交通碳排放核算的不同任务和对象，相关研究通常将生命周期划分为建设、运营和养护等阶段，构建“单位工程—分部工程—分项工程—单一产品”的道路建设阶段碳排放测算模型，并提出“自下而上”的核算单元组织结构与方法[6-14]。此类方法具有通用化、结构化和可扩展等属性，可为本文研究提供参考。
对于运输活动，碳核算边界应依据核算主体及核算目的确定，既可能核定某一企业某类运输活动的碳排放，也可能核定某一设施服务运输活动的碳排放。其时空边界应根据“主体—活动”关系确定。针对道路工程建养活动，应当以项目生命周期为主线，覆盖规划设计、施工建设、运营养护、拆除废弃等4个阶段，同时从设计过程、施工现场识别排放活动，构建多阶段对比优化的全过程碳排放闭环管理框架。
排放活动归属可进一步细化为3个核算范围。范围1为施工现场内的直接排放，包括施工现场作业的机械、车辆等产生的燃油消耗，以及现场作业锅炉等产生的排放。范围2涵盖外购电力、热力或蒸汽等间接能源使用所产生的排放。范围3则聚焦生产前序或后续环节中的材料（如水泥、沥青、钢材等）与设备采购，以及资产租赁、运输配送、废弃物处置等供应链排放，涉及场外运输、临时设施建设和处置等活动的隐含碳排放。
1.2 核算主体与核算单元映射
本文定义的排放映射耦合机制共包含6个维度的属性，即作业类型、核算主体、工序、碳排放范围、碳排放来源与典型碳排放活动。其中，作业类型、核算主体和工序作为运输或工程核算内容提取的依据，碳排放范围（范围1~范围3）、碳排放来源及典型碳排放活动为核算单元的基本构成要素，通过耦合映射，可进一步界定核算主体的责任边界，形成“三维内容—三维单元”的耦合架构（见图3）。图3的价值在于，在核算过程中厘清了各类工程的排放主体及其关系映射，在保证核算完备性的同时兼顾操作简便性。以某工程核算为例，核算主体涵盖业主、施工单位、材料供应商及社会车辆等参与方，分别对应不同阶段的排放责任；核算单元则需细化至具体作业及其所包含的工序中的碳排放行为，如化石燃料燃烧、外购电力消耗、材料生产与运输等。同时，参考了《温室气体核算体系：企业核算与报告标准》[20]中关于直接排放（范围1）与间接排放或隐含排放（范围2与范围3）的划分，确保核算的全面性，实现从前端供应链到施工现场的碳核算责任贯通。例如，施工单位在“现场施工”工序中产生的机械燃油排放（范围1），以及其使用的预制件碳足迹（范围3），均可通过工序与排放来源之间的关联进行溯源整合。
采用本方法进行核算，可突破交通运输领域多类型核算中主体权责不清、排放链条复杂且关系易断裂等问题。通过多属性标记及后续核算结果的分类聚合，该方法能够支持规划、建设、运营全阶段碳排放的统一解析与结构化表达，并服务于道路建养运活动的分解优化和全过程、全场景碳管控。
1.3 活动数据采集与排放因子匹配
式（1）中：Ei为燃料i单位核算单元的碳排放量，单位 kg；Yj为作业过程燃料j的消耗量，单位 kg；Fj为单位燃料j使用过程所产生碳排放（化石能源燃烧排放因子）；Fi为生产阶段燃料i的碳排放因子（考虑运输、储存的泄漏）；Ym为现场作业时材料m的消耗量，单位 kg；Fm为单位材料m生产过程中的碳排放因子。
需要说明的是，不同主体所关注的核算活动存在差异，在多主体参与同一项目建设的全过程核算中，应针对不同主体建立相应的核算对象组合（如图5所示），以匹配和组合多种碳核算目标。
1.4 多层级融合碳排放核算
从碳排放最小核算单元到工程段、再到整体项目的分层聚合，其计算思路遵循“上一层级碳排放量等于其下一层级相关节点碳排放量之和”的原则，即按照建养工程的核算单元，或运输路径的组成路段及其包含的碳活动，构建自下而上的核算数据汇总结构。项目、产品、工序环节聚合的核算单元数据组织流程如图6所示。
开展多层级碳排放计算时，各层级展开或汇聚均应根据实际对应关系选择核算主体。核算主体明确后，可进一步匹配其碳排放活动，实现交通运输活动各层级、各阶段碳排放的精准溯源与核算，消除传统方法中因核算边界模糊导致的重复计算或遗漏计算问题。例如，在某路段建设过程中，路基、路面、桥梁、隧道及交安等分项工程可作为独立核算单元，分别关联其对应的核算主体（如水泥厂、沥青厂、砂石厂等）、碳排放来源（如电厂、柴油厂等）以及典型碳排放活动（如机械作业、拌和站运行等）。通过建立能源和材料关联单元（如图7所示），可将原材料从产地到工地的全链条碳足迹嵌入核算体系，并自下而上分层计算每个独立核算单元的碳排放量。
1.5 车辆运营碳排放的检测、计算
核算涉及的车辆运输既可以是单个车辆在不同路段上的运输，也可以是同一路段不同车型、不同能源类型、不同道路条件和交通条件下的运输排放，应根据核算主体的实际需要，测算、校核或选取排放因子，并基于计量获得的车辆排放及其排放活动特征开展核算，其计算原理与式（1）相似，具体计算方法可参考文献[17]，并根据不同场景选择适宜的计算公式与排放因子。现有运输排放核算方法多依托既有文献记载或室内实验所得排放系数，对真实运输环境下的碳排放研究积累相对不足，仍需进一步观测、验证与修正，以实现车辆运行碳排放的全过程精准核算。
1.6 碳排放结构分析与热点识别
碳核算的目的在于控碳减碳。因此，在核算前对各种道路建养运活动标记排放主体、排放源、能源类型等信息，可以为碳排放结构分析与热点识别提供支撑。由图1可知，该方法既可以对多个阶段的排放进行核算，便于掌握减碳活动的推进效果；也可以对材料、机械、能源以及材料隐含碳等进行分析，识别潜在重点减碳环节；还可以分析主要排放主体，为落实减碳责任提供依据。此外，该方法还可用于分析场景热点，系统识别减碳工作的重点环节及其潜在成效。
1.7 减碳路径筛选、效果评价与治理应用
道路建养运碳核算工作服务于减碳路径筛选，需要分析不同主体的减碳需求，并与常规的运输方案、工程建设方案和养护方案进行对比，识别可采用的减碳技术及其减碳潜力。既有统计结果表明，基于生命周期的能源替代、材料循环利用和工艺工法优化，是道路建养运可选择的三类减碳路径。其中，基准线排放量可依据公路工程定额，同时参考当地的施工组织或运输组织的具体情况确定，符合联合国气候变化框架公约（United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC）中“原技术/非低碳技术方案排放量”的定义。在此基础上，可基于减碳量、减碳水平和减碳强度等评价指标（见式（2）~式（4））[15]，获取不同替代技术在生命周期尺度下的可比减碳效果。
式（2）中：ΔC为减碳量，单位 kg；C0为基准线排放量，单位 kg；C1为应用低碳技术/方案的碳排放量，单位 kg。
式（3）中：ΔCI为减碳水平；N为分析对象核算口径消耗总量，单位 kg。
式（4）中：f为减碳强度。
可依托不同技术测试结果，并综合减碳成本等因素，筛选适宜的减碳路径、评价减碳效果，从而服务行业或企业碳治理。针对不同主体的减碳目标与实施条件，可引入数学分析方法，探究并解释排放机理。这些方法可进一步服务于不同主体减碳措施的筛选与排序，为减碳措施选择提供量化依据。可采用的筛选模型框架如图8所示。该框架可服务于不同核算任务场景：对于建养项目，行业主管部门可基于统一核算边界与方法，对道路建设项目碳排放实施监管，明确控碳责任主体；工程建设单位可将模型结果与工程估算、概算及预算文件相衔接，并结合施工台账开展全过程碳足迹评价，实现项目层面的精准碳管理；面向碳市场，可以按照“排放热点识别—备选技术库建立—减碳量测算—成本与风险评价—优先级排序—治理应用”推动相关工作。当企业存在自愿减排需求时，可通过引入帕累托准则[18-19]确定主要排放来源，采用主成分分析、随机森林等方法揭示排放量的关键影响因素，并通过K-means聚类识别影响排放的主要自变量变化区间等。结合式（2）与图8所示模型框架，可对传统技术与新技术的减碳潜力进行对比分析，支撑自愿减排量核算与市场化交易。
2 应用实例
本文提出的道路建养运通用碳核算方法，主要是通过数据结构重构与拓展实现运输与工程碳核算的统一，其适用性与灵敏度仍需通过应用和测试加以验证。
2.1 某公路建设项目多阶段碳排放核算与碳减排优化
表1 两个标段不同设计阶段分部工程的碳排放量优化前后对比 |
| 分部工程 | 标段1 | 标段2 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 概算文件碳排放 总量/t | 预算文件碳排放 总量/t | 减碳比 （%） | 概算文件碳排放 总量/t | 预算文件碳排放总量/t | 减碳比 （%） | |
| 隧道工程 | — | 92 928 | 73 381 | -21.03% | ||
| 交叉工程 | 437 267 | 474 229 | 8.45% | 40 748 | 34 569 | -15.16% |
| 路基工程 | 43 982 | 47 551 | 8.11% | 37 991 | 38 734 | 1.96% |
| 桥涵工程 | 387 923 | 272 160 | -29.84% | 31 964 | 22 868 | -28.46% |
| 临时工程 | 26 857 | 9 303 | -65.36% | 2 579 | 1 975 | -23.44% |
| 其他工程 | 21 104 | 21 457 | 1.67% | 2 983 | 1 977 | -33.72% |
| 绿保工程 | 2 141 | 407 | -81.01% | 590 | 378 | -35.91% |
| 小计 | 919 275 | 825 106 | -10.24% | 209 783 | 173 882 | -17.11% |
注：空白表示该分部工程在相应设计阶段未形成可用于对比的碳排放核算结果，缺少优化前后减碳比计算所需的基准数据；“—”表示因缺少可比基准值，无法评定该分部工程的减碳比。 |
表2 建设阶段路基施工期碳排放核算边界划分 |
| 类别 | 分析内容 | 边界条件 |
|---|---|---|
| 材料 | 道路材料 | 上游（原材料开采、运输、加工），施工现场加工 |
| 工业废弃材料 | 材料加工，不考虑开采过程 | |
| 循环利用材料 | 可再利用原料收集、加工 | |
| 运输 | 载运工具机械设备 | 上游（运具生产），材料设备运至施工现场，施工现场材料周转 |
| 建设施工 | 机械设备 | 上游（机械设备生产），施工活动运行能耗包含材料加工、拌和、铺筑及中间环节， 不考虑设备折旧及人员活动影响 |
| 施工方式 | 施工工艺 | 采用先进工艺，优化工艺、施工组织等 |
表3 标段2不同施工优化措施减碳效果对比 |
| 技术名称 | 减碳量/（tCO2） | 减碳量排序 | 减碳水平 | 在工程总减碳量中占比 | 减碳强度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 隧道洞渣加工筑路材料 | 19 335 | 1 | 0.66% | ||
| 桥梁工程改为路基工程 | 13 171 | 2 | 14.43% | 0.45% | 87.81（t/m） |
| A隧道洞渣回填路基 | 10 872 | 3 | 85.65% | 0.37% | 3.88（t/m） |
| 梁场位置选址优化 | 3 155 | 4 | 20.11% | 0.11% | |
| B隧道洞渣回填路基 | 776 | 5 | 83.17% | 0.03% | 0.30（t/m） |
| 桥梁工程墩基础优化 | 117 | 6 | 10.77% | 0.00% | 6.48（t/根） |
注：1. 空白表示该减碳措施在本标段中无对应工程内容，无法形成减碳水平或减碳强度的计算基础；“0.00%”表示该项减碳量在工程总减碳量中的占比小于表中显示精度，四舍五入后为0.00%，不代表未纳入核算或数据缺失。 2. 因为概算和初步设计文件所用的比例尺、地勘、结构配置等资料比较粗糙，施工图阶段图纸细化后会产生一定的误差，个位数的偏差多由此引起。 |
由表1可见，选定工程两个标段优化后的总排放量较优化前分别下降10.24%和17.11%，但部分分部工程的碳排放量仍出现上升，最大增幅达到8.45%；同时，两个标段优化前后的排放变化幅度差异较大，说明工程减碳具有一定的复杂性，相关减碳措施不宜简单套用。对标段2路基施工阶段材料、机械及运输环节的最小核算单元碳排放量的分析发现，标段2路基工程施工期材料、机械和运输的碳排放占比分别为63.15%、23.88%和12.97%。进一步分析发现，材料与机械设备碳排放均呈现明显的“二八定律”特征，其中材料碳排放主要来源于水泥，机械设备碳排放的最大贡献来源于空压机；运输车辆碳排放则呈现“一九定律”特征，其中15 t以内自卸汽车的碳排放量最高。
2.2 某城市客运交通碳排放核算、情景预测与低碳发展路径
表4 某市客运交通碳排放案例基本情况 |
| 类别 | 内容 |
|---|---|
| 核算活动 | 市内客运（私家车、轨道交通、常规公交、巡游出租车及网约出租车） |
| 数据来源 | 常规公交、巡游出租车、网约出租车的保有量、行驶里程、能耗数据；轨道交通营运线路、运营里程、列车运行耗电量及沿线地铁站耗电量等 |
| 碳排放因子 /（kg CO2/L） | 汽油（2.79）、柴油（3.29）、液化天然气（3.07）、电力（0.89）、甲醇（1.09） |
| 研究目标 | 核算现状→对标目标→情景预测→提出低碳路径与政策方案 |
| 核算情景 | 基准情景：延续历史趋势，不采取重大政策干预，机动化水平自然增长、车辆技术维持现状； 减排情景：考虑节能减排政策与干预措施，包括能源结构优化、提高能效、发展公共交通与新能源车辆、降低私家车与传统燃料车比例等 |
| 排放活动 数据 | 采集该市2021年分类车辆客运统计里程，并依据该数据进行推算 |
表5 某市客运交通碳排放预测 |
| 交通方式 | 情景 | 2021年/万t | 基准占比 | 2025年/万t | 2030年/万t | 排放趋势判断 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 私家车 | 基准情景 | 1 183.4 | 89% | 1 639.7 | 1 864.6 | 上升 |
| 减排情景 | 1 346.1 | 1 324.7 | 下降 | |||
| 轨道交通 | 基准情景 | 62.4 | 5% | 100.7 | 134.0 | 上升 |
| 减排情景 | 99.9 | 131.7 | 上升 | |||
| 常规公交车 | 基准情景 | 46.4 | 4% | 49.9 | 55.4 | 上升 |
| 减排情景 | 45.8 | 40.9 | 下降 | |||
| 出租车 | 基准情景 | 32.5 | 2% | 31.8 | 31.5 | 下降 |
| 减排情景 | 27.1 | 21.9 | 下降 | |||
| 总体 | 基准情景 | 1 324.7 | 100% | 1 639.7 | 1 864.6 | 2030年后达峰 |
| 减排情景 | 1 346.1 | 1 324.7 | 2030年前达峰 |
注：2021年的排放量贡献，私家车中，新能源车排放24.9万t，占比2.1%，传统能源车排放1 158.5万t，占比97.9%；公交车中，纯电动车排放28.8万t，占比60.8%，压缩天然气车排放17.5万t，占比39.2%；网约车与出租车中，甲醇车排放11.2万t，占比34.5%，汽油车排放17.6万t，占比54.2%，电动车排放3.7万t，占比11.3%。 |
从表5可以看出，采取较为全面且力度较大的减碳措施，大力推进能源替代和轨道交通建设，是该城市实现客运交通碳达峰的关键。具体而言，一是加强国土空间与交通一体化规划、职住平衡和出行需求管理等工作，通过交通需求引导推动低碳交通城市建设；二是完善轨道交通、常规公交与慢行系统相结合的出行体系，优化出行结构、提升绿色出行分担率；三是提升面向客货运的交通运输效率和车辆能效水平，推进智慧交通与精细化管理，降低单位运输能耗与排放；四是加快交通能源结构转型，提升新能源车辆及配套基础设施覆盖水平，推动公共领域车辆电动化和清洁能源替代。
3 讨论
3.1 绿色低碳的交通政策
“十五五”时期，国家将以“双碳”目标为牵引，将碳减排纳入经济社会发展主线，持续推动交通运输领域绿色转型。随着全国碳排放权交易市场逐步完善，统一的碳交易管理框架已基本形成。伴随碳交易覆盖范围不断扩大，交通运输领域减碳控碳的配额分配与监管机制也将日趋成熟。通用碳核算技术的发展对于明晰交通碳排放形成机理具有重要意义，可支持交通运输这一我国第三大碳排放来源领域在区域、行业、企业、产品等层面的减碳控碳工作[16]。
未来的交通政策需要同步推进运输装备与运营环节能耗及碳排放标准制定，逐步完善交通运输服务碳排放标准体系。发展通用碳核算方法，可支持行业各类主体设定清晰且具有约束力的量化边界，服务统一的碳排放核算、监测、统计与标准化体系建设，支撑交通基础设施建设与运营全过程碳排放评价，并通过与制度约束相结合，引导低碳技术应用与管理模式创新，为交通领域长期减排提供稳定的政策支撑。
3.2 车、路、建融通的绿色低碳基建技术
未来交通发展可以车、路、建一体化绿色低碳升级为核心，通过能源结构调整、材料循环利用与工艺工法优化等技术创新，协同推进交通系统绿色转型。在运输装备层面，应持续加快新能源汽车在公交、出租、物流等重点领域的规模化应用，并探索氢燃料重卡、换电走廊等新型能源装备和模式，推动交通能源向清洁低碳转型。在基础设施层面，应强化低碳交通走廊与近零碳设施建设，通过分布式光伏、储能等技术促进交通与能源系统深度融合；同时引导绿色材料与低碳施工工艺应用，推广温拌沥青、冷再生工艺及工业固废资源化利用，降低建养全过程碳排放强度。总体而言，需要行业大力推进由单一减排向全链条、系统化协同减碳转变，为道路交通高质量可持续发展提供制度与技术支撑。
4 结论
本文从交通运输行业碳治理的需求出发，提出了一种贯通道路运输、建设、养护与运营全过程的碳核算方法。该方法能够在多阶段、多主体排放活动开始之初，对真实排放活动进行有效表征和集聚，区分排放主体，并在排放活动结束后服务多种核算需要，按需形成不同目的、不同层级且可追溯的排放核算成果。在某高速公路多阶段设计与施工，以及某城市交通碳达峰分析预测中对该方法进行了应用验证。结果表明，该方法能够清晰地识别碳排放责任主体，基于该方法提出的减碳措施重点明确，应用效果较好，可避免仅从能源端笼统计算排放而导致减碳指导性不足的问题。
该方法的局限在于，当前交通运输碳排放检测计量数据积累仍相对不足，排放系数多来自少量室内实验，排放活动记录多依据设计文件估算，与真实情况之间往往存在误差，且误差大小具有不确定性。因此，仍需继续探索高效、低成本的排放活动感知技术，以及与能源消耗、排放活动相匹配的碳管理制度和感知技术，以进一步支撑道路交通低碳可持续发展。
