1. 研究目的与意义
随着我国经济的不断发展，人民的物质生活水平不断地提高，这使得居民交通出行的需求越来越旺盛并且呈现出多样性变化趋势，城市交通也随之有了较大的改善，发展总是有利有弊，我们在享受着方便快捷的同时。尾气中二氧化碳的排放量确是不容小觑。随着近些年来全球变暖的趋势越来越严重，控制二氧化碳的排放已经成为了全世界人民不可推卸的责任。从世界范围内来看，交通运输是二氧化碳排放的主要来源之一。根据政府间气候变化专门委员会统计，全球的二氧化碳排放中，交通运输就占了13.1%，仅次于能源工业，工业与农业。国际能源组织发布消息称，2050 年的交通碳排放量会是2000年的交通碳排放量的1.4倍左右。交通部门的碳排放已经成为气候变暖的关键组成部分。所以通过分析碳排放的影响因素，建立起合适的预测模型，对于我国想要完成“碳达峰”“碳中和”的战略性目标显得尤为重要。
低碳交通的建设是保障交通能源安全的需要，也是应对气候变暖的最佳选择，还是实现我国可持续发展目标的主要途径。然而，低碳交通的建设也不可能是一日之功，也不会是一劳永逸，而是一项长久并且艰巨的工作。低碳交通的建立必将会提高南京的整体环境质量，为南京市民提供一个良好的生活环境。
南京作为新一线城市，南京的发展对于全国的发展都起着举足轻重的作用。然而随着南京这些年的经济发展，马路上的汽车也是肉眼可见的增长，这就导致了碳排放在年年的增加。为了积极响应国家的“碳达峰”“碳中和”的目标，通过对于现在城市交通碳排放的统计，预测在未来的五年里，南京的碳排放量，并提出相应的减排建议，对于国家应对现如今的温室效应有着建设性的意义。
2. 研究内容和预期目标
通过运用自上而下和自下而上两种方法 ，来统计南京市城市交通的碳排放量，并建立LEAP模型，对于未来五年南京市城市交通的碳排放进行预测，并提出相应的减排建议。LEAP拥有灵活的结构，使用者可以根据研究对象特点、数据的可得性、分析的目的和类型等来构造模型结构和数据结构，可以用来分析不同情景下的能源消耗和温室气体排放，这些情景是基于能源如何消耗、转换和生产的复杂计算，综合考虑关于人口、经济发展、技术、价格等一系列假设。国内外能源—环境研究者已广泛采用LEAP模型进行能源需求分析，它包括能源供应、能源加工转换、终端能源需求等环节。该模型主要可用于国家和城市中长期能源环境规划，可以用来预测不同驱动因素的影响下，全社会中长期的能源供应与需求，并计算能源在流通和消费过程中的大气污染物以及温室气体排放量。
第一章，绪论。本章主要对撰写本论文的研究背景、目的、意义以及主要内容进行了介绍和评析，着重对低碳交通的国内外研究现状进行了评述。
3. 国内外研究现状
一、城市交通碳排放的研究概况
1、碳排放的统计方法
（1)方晓丽等的研究。方晓丽等人认为碳排放的计量方法一共有四种，分别为基于交通燃料消耗的计算方法（自上而下）、基于交通里程的计算(自下而上)、“总量-结构”法和基于生命周期的计算法。四种方法各有自己的优缺点，自上而下虽然数据较准确，易于获得，计算简单，但不能体现货运、客运及各种交通方式的碳排放量，长途客运和货运导致能源消费低和排放低不统一，使计算方法存在一定的偏差。自下而上虽然能够对客货运及不同交通方式的碳排放量分别计算，需要统计和收集的数据较多，且部分数据的处理存在一定的困难和误差。“总量-结构”法便于找出造成城市碳排放量大的原因，利于提出相应的低碳策略，但是同样也是工程量庞大。基于生命周期的计算法充分考虑基础设施建设、运输工具生产及运营维护的能耗，更全面地体现每种交通方式的能源消耗，但是交通工具的碳排放主要就是在运营过程中，在生产和处理过程中完全可以忽略不计。
4. 计划与进度安排
| 研究计划： 1、2021.10.28完成选题工作 2、2021.10.28-2022.1.15 完成开题工作 3、2022.4.10前完成初稿和论文中期检查 4、2022.5.16前完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作 5、2022.6.10前完成论文答辩
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5. 参考文献
| [1] 苏城元，陆键，徐萍.城市交通碳排放分析及交通低碳发展模式——以上海为例[J]公路交通研究，2012，（03） [2]方晓丽，骆勇，城市交通碳排放计算方法比较研究[J]，交通节能与环保, 2017,(08) . [3] 谢菲菲城市交通碳排放量影晌因素与低碳交通发展研究.[J] 2013,(06) . [4] 苏涛永，张建慧，李金良，倪颖，城市交通碳排放影响因素实证研究——来自京津沪渝面板数据的证据[J]. 工业工程和管理, 2011, (10) . [5] 刘鸿远.城市交通碳排放预测与发展模式选择——以天津市为例[J],2014,(02) . [6] 池俞良，低碳模式下城市客运交通发展策略研究[J]2018,(05). [7]詹鹃铭，刘永红，贺龙辉，李伟健基于LEAP模型的佛山市交通碳排放研究[J].交通节能与环保, 2015,(03) . [8]朱长征,曹英，赵亮,基于 LMDI 模型的西安市城市交通碳排放影响因素研究[J],经济研究导刊，2017,(06). [9]张聪，贾凤娇.基于居民出行的城市交通碳排放特征及节能减排策略[J].交通与运输, 2020,(05). [10]王紫晨.基于偏最小二乘回归法的城市低碳交通发展研究[J]. 2018,(06) . [11]王佳，丁淑莉，基于碳排放的河北省城市低碳交通发展研究 [J].低碳经济, 2013,(12) . [12]麦文隽，王毅，凤振华，邹乐乐，基于系统动力学的城市交通能源消费和碳排放研究——以镇江市为例[J].交叉创新与转型重构, 2017,(12). [13]王会芝，交通能源消费碳排放情景预测研究——以天津市为例[J].干旱区资源与环境, 2016,(07). [14]邱凯，唐翀 昆明城市交通碳排放达峰前瞻性思考.[J]探索发现, 2019 ,(11) [15]朱洪.邵丹.上海城市交通碳排放评估及控制策略[J].绿色交通规划, 2014,(02) . [16]孙思.四川省巧市交通刺咖顺策仿真——成都、绵阳为例[J]. 2012 . [17]张扬，熊小平，康艳兵.我国交通部门碳排放影响因素及减排路径研究[J].观察, 2020 . [18]袁春毅，徐洪磊，信红喜.以碳达峰为导向 协同治理城市交通[J].中国交通报, 2021,(07) . [19]陈立武，刘鹏飞，吕小峰.长沙市道路交通碳减排研究[J].公路与汽运, 2017 . [20]周静.浙江省城市客运碳排放测算及相关因素分析.[J].浙江交通职业技术学院学报, 2017,(12) . [21]Xiaodie Liu, Xiangrui Meng and Xiangqian Wang, Carbon Emissions Prediction of Jiangsu Province Based on Lasso-BP Neural Network Combined Model〔J),Science,2021. [22]Chris Goodall,How to live a low-carbon live: the individual’s guide to shopping climate change. [M],Routledge,2007
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