摘要:交通是旅游业发展的基础，旅游交通的碳排放是旅游业碳排放的主体部分。合理配置区域旅游交通是旅游业可持续发展的重要保障。从区域的角度出发，构建区域旅游交通碳排放测算模型，并以南京市和黄山市为例进行分析。研究发现:(1)区域经济和旅游发展水平是影响旅游交通碳排放的重要因素，且经济发展水平和旅游发展水平对旅游交通碳排放“贡献”的大小和方向不同;(2)区域旅游交通碳排放主要在区外，区内比例较小。2008至2012年，南京市旅游交通碳排放中区外部分所占比例平均达到89．13%，黄山市平均达到90．21%，两城市区外与区内部分之比均约为9∶1;(3)区域旅游交通碳排放结构中，民航所占比重最大，其次是公路和铁路，区域交通结构的优化有利于旅游交通碳排放的减少;(4)区域各类交通方式中，外部交通的碳排放中旅游业的贡献较大，而城市内部交通的碳排放中旅游业的贡献较小。

　　关键词:旅游交通;碳排放;相对使用率;综合碳排放系数;南京市;黄山市

　　低碳发展是未来旅游业的必然选择，绿色旅游交通在其中扮演着重要角色。气候变化与节能减排是当今世界关注的热点问题，与全球可持续发展密切相关。其中，CO2的排放是气候变化与节能减排问题中的重要因素，其研究受到各界学者的强烈关注。世界旅游组织统计数据表明，旅游活动所产生的温室气体占全球温室气体排放总量的4%—6%，若不采取相关措施，在未来的30年内，其温室气体排放总量将增加1．5倍。可见，旅游产业中的CO2排放不容小觑。交通是旅游业发展的基础，是旅游业中碳排放的重要来源。如今我国处于深化社会经济发展的重要转型时期，科学发展，低碳旅游，绿色交通，是旅游业面临的重要机遇与挑战，如何科学分析旅游业中交通运输的CO2排放成为亟待解决的理论与实践问题。

　　各界学者对旅游交通的碳排放问题十分关注，并取得了积极的进展。目前国内外研究主要包括以下3个方面:一是旅游交通碳排放的环境影响评估，二是不同旅游交通方式的碳排放测算，三是单个景区内部的交通碳排放测算或从客源地到目的地过程中的交通碳排放测算。但以区域为空间尺度的各类交通的旅游碳排放测算研究则相对薄弱，文章较少。从行政区域的角度估算旅游交通碳排放并对不同案例地进行对比分析，适合行政区域特点鲜明的国情现状，便于采取有效的管理措施。所以，本文从区域的角度出发，采用“自上而下”的研究方法，构建区域旅游交通碳排放测算模型，对区域内与旅游业密切相关的火车、轮船、飞机、客运汽车、公交车、出租车、地铁、自驾车等的能源消费过程中排放的CO2量进行估算，并以南京市和黄山市为例进行实证与对比，拟回答以下4个问题:(1)区域经济、旅游发展水平与区域旅游交通碳排放有何关系?(2)区域旅游交通碳排放对区外有何影响?(3)区域中交通方式的旅游碳排放结构有何特点?(4)不同交通方式的碳排放中旅游业贡献了多少?在此基础上，以期揭示区域内旅游交通碳排放的特点及规律，找出旅游交通低碳发展的关键因素和控制措施，丰富旅游交通碳排放研究的视角与方法，并推动旅游业的可持续发展。

　　1、研究设计

　　1．1研究思路

　　区域旅游活动是个复杂的过程，旅游交通亦是如此。区域的交通碳排放可划分为旅游部分和非旅游部分，将旅游部分从区域交通中剥离出来是区域旅游交通碳排放研究的关键步骤。由于旅游活动的跨区域性以及交通的跨区域性，区域旅游交通的碳排放应从区域游客活动的完整性角度进行测算，可分为区内碳排放和区外碳排放两部分。区内部分主要从各种交通方式的区内碳源点的角度进行计算，区外部分主要从区域旅游交通碳排放的区外影响角度进行计算。区内部分和区外部分之和就是区域旅游交通碳排放总量。

　　区外旅游交通碳排放是指游客使用交通工具时在区域外的CO2排放量。区外旅游交通的类别一般按交通方式划分。旅游者从客源地到目的地，需借助航空、铁路、公路与水运等交通方式实现空间转移，而上述交通方式主要在区外运营，从客源地到达目的地的过程中排放的CO2将对区外环境产生负面影响。

　　区内旅游交通碳排放是指游客使用交通工具时在本区域内的CO2排放量。值得说明的是，从客源地到达目的地的火车、飞机和轮船虽在区内有一定的运营里程，但较小，可忽略其在区内的碳排放部分;长途客运汽车、私家车等公路运输工具在区内有较大的运营里程，需计算其区内部分碳排放。此外，区内旅游交通的类别则按交通工具划分，即从碳源点的角度来看，区内旅游交通工具包括长途客运汽车(区内部分)、私家车(区内部分)、摩托车(区内部分)、公交车、出租车、地铁、自行车、步行等，其中自行车和步行的方式碳排放为零，私家车和摩托车可统称为自驾车。

　　综上所述，区域旅游交通碳排放总量、区内旅游交通碳排放、区外旅游交通碳排放3个方面构成了区域旅游交通碳排放研究的框架体系，从一个新的角度解释了区域旅游交通的碳排放问题。

　　1．2模型构建

　　从数据来源角度可将不同的碳排放测算方法分为“自上而下”和“自下而上”两种，而由于后者较多的估算环节会影响测算结果的准确性，且不便于横向比较。

　　本文采用“自上而下”的测算方法，从宏观方面的统计数据对区域旅游交通的碳排放进行分析。鉴于区域各交通方式统计数据的类型不同，采用不同的CO2排放量的测算模型。

　　模型构建面临的第一个问题是交通工具使用主体的界定。区外交通(客源地到目的地的往返)工具的使用主体包括旅游者和非旅游者，其比例可通过抽样调查获取。区内交通工具的使用主体包括旅游者和常住居民，其中旅游者包括外地游客和本地游客。

　　在区内旅游交通碳排放方面，如何确定旅游者和常住居民的交通工具使用率是难点。以往研究中较多采用游客和居民的运量规模进行剥离，但该方法忽略了由于乘坐时间的不同而造成的区域内游客和居民对交通工具使用存在的实际差异。本文从乘坐时间的角度，分别调查游客和居民在一天之内对区内各种交通工具的乘坐时间，从而得出游客相对于居民对各种交通方式的相对使用率，用Fi表示(i表示第i种交通方式)。为简化计算，将居民对i种交通工具每天的使用时间设为1，则游客对其的使用时间为Fi。通过Fi可将游客对i种交通工具使用的人天数转换为当地居民使用的人天数，从而将游客对区内交通的使用部分剥离出来。假定居民每年在本区域内居住365d，则区内旅游交通碳排放可以表示为:Cintra-regional=ΣNDFi365P－Nr+NDFiCi(1)式中，Cintra-regional是旅游交通碳排放的区内部分，N是区域年游客量，D是区域游客年平均停留天数，Fi是1d之内游客相对于居民对i种交通方式的相对使用率，P是区域内年末常住人口数量，Nr是本地游客的年人次数(因本地游客的平均停留天数为1，故Nr等同于本地游客的年人天数)，常住居民对i种交通工具每天的使用时间为1，Nr是本地游客的年人次数(因本地游客的平均停留天数为1，故Nr等同于本地游客的年人天数)，本地游客对i种交通工具每天的使用时间也为1，Ci是i种交通方式碳排放总量。由于“自上而下”的测算方法需要各交通方式每年的能源消耗数据或者旅客周转量数据，不同交通方式的统计的口径数据也有所不同，客运汽车方面的统计数据是旅客周转量，自驾车、公交车、出租车和地铁方面的统计数据是能源消费量，所以对区内交通的碳排放总量估算需通过以下两种方法:Ci=ΣPkiβi(2)式中，Pki是i种交通方式的年游客周转量，βi是i种交通方式的CO2排放系数。或Ci=ΣEijγj(3)式中，Eij是i种交通方式j种能源的年消费量，γj是j种能源的CO2排放系数。

　　在区外旅游交通碳排放方面，适宜采用现场调查的方法在火车站、飞机场和码头统计出不同月份旅客中游客的比例，从而将区外交通中旅游碳排放剥离出来。长途客运汽车和自驾车的区外碳排放部分仍采用公式(1)的剥离方法。航空、铁路和水运3种交通工具的统计数据均是旅客周转量，所以区外旅游交通碳排放可表示为:Cinter-regional=Ciλi(4)式中，Cinter-regional是旅游交通碳排放的区外部分，λi是i种交通方式乘客中旅游者的比例。Ci的计算仍然根据不同的统计数据采用式(2)或式(3)的方法。

　　然而，受国内城市统计年鉴中交通旅客周转量统计口径的限制:公路(主要指客运汽车)方面，遵循属地统计的原则，即只抽样调查统计本市户籍的车辆在一年中的运营情况(包括区内和区外运输);铁路方面，遵循境内统计的原则，区域内的铁路线长度是计算铁路旅客周转量的基础，只统计列车在市域内铁路线上行驶时的旅客周转量;航空方面，航空周转量这一指标的使用是为地方统计GDP服务的，一直延续至今，其统计范围只包括在本城市设有航空分公司的航班，其他航班的运营情况并不在本市的统计范围之内。这3种交通方式的统计口径均与本文的计算口径相差较大，在区域交通研究中存在很大问题，不能直接采用。但是，城市公路旅客发送量的抽样调查数据、铁路旅客发送量数据以及航空旅客发送量数据与本文的计算口径较为符合，可通过全国公路、铁路、航空旅客周转量和旅客发送量得出旅客平均运距，进而估算出各城市公路、铁路和航空的旅客周转量。

　　区域旅游交通碳排放总量即是区内部分与区外部分之和，可表示为:Ct=Cintra-regional+Cinter-regional(5)式中，Ct是区域旅游交通碳排放总量。

　　1．3多样性指数和优势度指数

　　旅游交通碳排放的多样性指数和优势度指数借助生物学中生物多样性指数和生物优势度指数的概念，可用来表示旅游交通碳排放的多样性和集中性，其计算公式如下:D=－Σpilnpi(6)式中，D为区域旅游交通碳排放的多样性指数，pi为区域中各类交通方式的碳排放量占区域旅游交通碳排放的比例。

　　A=(－Σ1nln1n)－D(7)式中，A为区域旅游交通碳排放的优势度指数，n为区域中交通方式的种类，D为区域旅游交通碳排放的多样性指数。

　　2、实证分析

　　2．1案例地选择