基于系统动力学的道路运输能源需求预测 —

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基于系统动力学的道路运输能源需求预测 ——(2)

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摘要：

3)GDP→+人均GDP→+道路运输客运周转量→+道路运输周转量→+交通运输业产业增加值→+GDP 。

2 辽宁省道路运输能源需求系统动力学模型构建

2.1 模型假设

由于影响道路运输能源需求的因素众多，在选择影响因素建模时，基于以下假设：

1)仅考虑经济、人口、道路运输与能源需求的关系，不涉及其他外界因素。

2)模型因素不会发生突变，不考虑自然灾害等不可抗事件的影响。

3)仅考虑对模型影响较大的因素，保有量较小的车种(如拖拉机、校车、挂车等)不考虑。

4)单位周转量能源消耗量走势保持一致，燃油的品种、质量及密度不发生变化。

5)交通基础设施建设能源消耗和耗材损耗不作考虑，仅考虑移动运输源的能源需求。

2.2 辽宁省道路运输能源需求系统SD流图

基于上述假设，结合对系统因果关系的分析，利用Venism软件，构建SD(系统动力学)流图，如图4。

图4 辽宁省道路运输能源需求SD模型Fig. 4 SD model of energy demand for road transportation in Liaoning

2.3 模型参数及表达式说明

对原始数据进行归纳整理，采用数学推导和回归分析等方法，建立参数间的关系式。原始数据源自《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》和《辽宁省统计年鉴》，还有辽宁省交通厅运输管理局、辽宁统计数据网、辽宁省统计局等相关网站及部门。模型主要参数能源需求量表达式如式(1)，其他参数及表达式如表2：

式中：E为道路运输能源需求量；Vk为各类运营方式车辆的周转量；Rk为各类运营方式车辆的单位周转量能源消耗量，包括客运营运类、货运营运类和货运非营运类；Nk为各类车辆的保有量，包括摩托车和私家车；ek为消耗各类燃料的车辆的每百公里能源消耗量；Mk为各类车辆的年平均行驶里程。

表2主要参数及表达式Table2Mainparametersandtheirexpressions参数表达式说明人口总数/万人INTEG (出生人数-死亡人数,4 103.2)存量表达式人均客运周转量/万公里0.08×LN(人均GDP)+0.115回归分析客运周转量/亿人公里人均客运周转量×人口总数数学推导道路客运周转量/亿人公里客运周转量-航空客运周转量-水路客运周转量-铁路客运周转量数学推导货运周转量/亿吨公里4 022.56×LN(第三产业增加值) +5 398.74×LN(第二产业增加值)-4 213.46×LN(第一产业增加值)-44 730.1回归分析道路货运周转量/亿吨公里货运周转量-航空货运周转量-水路货运周转量铁路货运周转量数学推导第三产业增加值/亿元GDP×第三产业增加值比重数学推导居民消费水平/元0.000 01×GDP2 +0.271×GDP+3 135回归分析私家车保有量/辆4.543 38×107-11 288.3×人口总数+14.645 9×道路通车里程+230.032×居民消费水平回归分析摩托车保有量/辆-1.548 76e×107 +3 960.43×人口总数-2.589×道路通车里程+24.050 3×居民消费水平回归分析二氧化碳排放量/万吨道路运输能耗×二氧化碳转换因子数学推导

2.4 模型检验

笔者主要检验模型行为是否与实际系统一致，该检验强调模型能够重现实际系统行为，与历史数据的相对误差处于合理范围内[8]。笔者选取“客运周转量”、“货运周转量”和“能源消耗量”进行一致性检验，结果如表3。由表3可见，客货运周转量与能源消耗量的真实值与模型模拟值间的相对误差基本不超过10%，说明模型能够反映真实系统行为，其输出结果具有一定可靠性。

表3客运周转量、货运周转量和能源消耗量误差检验结果Table3Errorinspectionresultsofpassenger,freightturnoverandenergyconsumption年份客运周转量/亿人公里模拟值真实值相对误差/%货运周转量/亿吨公里模拟值真实值相对误差/%能源消耗量/万吨标准煤模拟值真实值相对误差/%..4-3.771 628.711 809.2-9....4-4.031 695.311 861.8-8.-0...5-3.181 927.591 914.30..0..39.822 678.302 426.510.-2...2-4.392 778.062 995.6-7.-8...13.313 638.623 ..2-0.404 498.914 090.99.-1.. 687.305 .6-2.396 971.987 076.8-1....0-3.467 672.547 793.8-1...051 843.689 0. 032.211 125.6010 2741 1877. 069.311 497.0911 3961 2898. 098.431 084.9712 4931 3669. 114.781 188.4512 6531 5188. 116.761 850.4111 5451 4893.76

3 预测与情景模拟

3.1 客货运周转量预测

利用所建模型对“十三五”期间客货周转量进行预测，结果如表4。

表4客货运周转量预测结果Table4Forecastingresultsoffreightandpassengerturnover年份客运周转量/亿人公里货运周转量/亿吨公里 126.8112 219. 195.2612 494. 263.5712 709. 321.4213 030. 384.2913 329.46年均增长率/%4.22.38

文章来源：《交通运输工程学报》网址: http://www.jtysgcxb.cn/qikandaodu/2020/1024/409.html