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1、 1DRIVING EMISSIONS REDUCTIONS IN EXPRESS DELIVERY INDUSTRY:POTENTIAL OF ELECTRIFICATION AND TRANSPORT OPTIMIZATION快递行业电动化转型与运输效率优化的减排潜力快递行业电动化转型与运输效率优化的减排潜力2 著作权及免责声明本报告为绿色和平于环保公益工作中形成的资料。阅读本研究报告即表示您已阅读、理解并接受下列著作权和免责声明条款的约束。请认真阅读。1.本报告由绿色和平和同济大学基于在上海取得的临时活动备案共同发布，除标明引用的内容外，本报告内所有内容（包括文字、数据、图表）的著作权归

2、绿色和平和同济大学所有。2.本报告仅作环保公益和信息分享目的使用，不作为公众及任何第三方的投资或决策的参考，绿色和平、同济大学亦不承担因此而引发的相关责任。3.本报告为绿色和平和同济大学于2024年4月至2025年1月期间内整理研究产出的成果。绿色和平、同济大学不对报告中所含涉信息的及时性、准确性和完整性作担保。4.本报告中所提及相关企业案例仅为论证本报告之观点，不涉及对于企业品牌、商品及服务背书或推销的目的。发布时间：2025年4月编辑与校对王乐闫咏涵鸣谢感谢以下专家对报告内容的支持（按姓氏首字母排序）：巢渊上海市减污降碳管理运行技术中心高欣甜清华大学沈寅上海市减污降碳管理运行技术中心王雯雯

3、能源与交通创新中心李星宇、刘爽、马倩儒、王昕楠、吴浩、袁瑛、赵雨晨绿色和平研究团队同济大学：袁泉、俞诚成、林佳毅、覃正桃、闫丛笑、马旭绿色和平：朱伟望、李嘉铖、夏怡雯 3执行摘要 .1主要研究发现.2总结与建议.4第一章 研究背景 .5第二章 方法论 .72.1 三级快递网络运输模型.82.2 PEMS实测数据采集与分析及MOVES模型本地化修正.92.3 电动化减碳效益评估.102.4 共享集散中心（UFCC）网络优化模型.102.5 综合减排矩阵与未来情景预测评估.11第三章 运输环节排放特征与因素分析 .123.1 基于PEMS实测数据的MOVES模型本地化校正.133.2 基础场景碳排

4、放计算结果与特征分析.153.3 基于控制变量法的影响因素分析.16第四章 不同场景下的减排方案分析 .194.1 共享集散中心网络优化方案评估.204.2 综合矩阵优化场景评估.224.3 结合政策的未来综合矩阵场景评估.23第五章 总结与建议 .255.1 研究发现.265.2 建议.26附录 .28参考文献 .42目录快递行业电动化转型与运输效率优化的减排潜力快递行业电动化转型与运输效率优化的减排潜力1 执行摘要 2快递行业低碳转型，运输环节减排是关键中国快递行业在飞速发展的同时，也面临日益严峻的环境压力，尤其是碳排放问题。绿色和平此前研究显示，2017年至2022年，快递行业总碳排放从

5、1837万吨激增至5565万吨，增长超过200%。2022年，运输环节的碳排放占比超过60%，跨省干支线运输尤为突出。在干线运输中，公路运输排放量最高，达1874万吨。因此，推动快递行业低碳转型，必须聚焦运输环节的减排潜力。本研究旨在探索快递行业运输环节的减碳路径。为此，研究首先基于真实的快递运输模式，构建了三级物流网络模型。其次，采用PEMS（PortableEmissionsMeasurementSystem，便携式排放测量系统）排放因子实测评估不同的运输车辆类型的排放特性，并对MOVES（MotorVehicleEmissionSimulator，机动车排放模拟模型）进行本地化校正，以适

6、应中国物流运输的实际工况和车辆特性，提高模型测度的准确性，帮助准确量化各类运输活动的碳排放特征。在设定基础场景后，分析运输环节的排放特征和影响因素，定位出两种潜在的减碳路径改变能源类型和优化中转效率。并基于两种减碳路径，研究构建出对应两种方案的综合矩阵场景，最终，量化分析出不同组合方案下的减排潜力，为快递行业开展运输环节的低碳转型提供科学依据与实践建议。主要研究发现两种潜在减碳路径：能源类型转型与优化运输中转效率本研究对MOVES（机动车排放模拟模型）进行了本地化校正，该模型能有效提高排放测算精度。研究通过校正后的模型建立影响因子库，并发现车辆类型、排放标准、能源类型三个因子是主要的排放影响因