中超球队出行的高铁直接替代方案：定向二氧化碳情景评估

《Frontiers in Environmental Science》：Direct high-speed rail substitution for Chinese Super League team travel: a directional carbon dioxide scenario assessment

　　

摘要 引言： 职业足球俱乐部的球队出行为在明确的组织规则下评估交通替代方案提供了一个场景。 方法： 研究人员以2026年9月20日为铁路参考出行日期，对2025赛季中超联赛全部240场客队往返行程的运行阶段CO2排放进行了建模。该分析结合了2025年的赛程地理分布与2026年的交通快照，并未重构历史俱乐部出行数据。一个航空密集型参考情景（S0）将方向性道路距离≤300公里的行程分配为巴士出行，其余则分配为航空出行。S1和S2情景分别将符合条件的参考航空出行替换为直达且无换乘的G/D/C系列铁路服务，其最长调度时间分别不超过6小时和8小时。去程和返程服务以及道路接驳被分开评估，允许混合式铁路-航空往返行程。 结果： 对于480个建模的单程段，每段40名旅客，S0的总排放量为2100.06吨CO2。S1情景将196个单程段分配给铁路，相比参考情景减少了478.99吨（22.81%）。S2情景将232个单程段分配给铁路，包含115个全铁路和两个混合式铁路-航空往返行程，相比参考情景减少了620.34吨（29.54%）。五个最大俱乐部的减排量占S2总减排量的47.57%。因子情景分析显示S1的减排范围为22.35%-23.79%，S2为29.11%-30.76%；这些范围并非置信区间。假设50%的统一采纳率将使预期减排量降至11.40%和14.77%。 讨论： 源数据提取、站点标识符、方向性接驳距离以及可执行检查支持计算的可追溯性。然而，干线距离代理变量和转移的平均排放因子仍未得到完美验证。研究结果描述的是相对于声明参考情景的核算差异，而非当前实践带来的额外减排量。提出的时间阈值旨在识别运营试点候选方案，而非确立门到门的可行性。

论文解读：基于高铁替代的中超球队出行碳排放情景评估

1. 研究背景与问题提出

体育赛事，尤其是职业足球联赛，因其固定的赛程安排和频繁的跨地域移动，产生了显著的温室气体排放。尽管球迷出行是赛事碳足迹的重要组成部分，但由俱乐部直接负责的球队出行同样是实现运营减排的关键切入点。现有研究多集中于欧洲和北美联赛，而中国拥有庞大的国土面积与广泛覆盖的高铁网络，为评估交通模式替代提供了独特的背景。目前存在的问题在于：首先，缺乏针对非西方主流联赛（如中超）完整赛季球队出行的系统性碳排放核算；其次，简单的距离规则不足以判断航空出行能否被高铁有效替代，需要考虑直达服务连通性、调度时间以及站点接驳等实际因素；最后，多数研究未能清晰区分情景假设下的理论减排潜力与俱乐部实际观察到的出行行为。因此，本研究旨在通过构建一个结合赛程地理、交通服务可用性与组织筛选规则的路线级分析框架，量化在中超联赛背景下，以高铁替代部分航空出行所能实现的运营阶段CO₂减排潜力。

2. 研究方法与技术路线

研究人员采用了一种确定性的、路线级的反事实分析方法。关键技术方法包括：

1. 1.
   数据采集与路线构建：
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     赛程与场地数据：依据2025赛季中超联赛官方赛程，确定了16支俱乐部的240场比赛对阵及其主场场馆坐标（来源于OpenStreetMap）。
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     道路交通数据：利用开放源码路由机器（OSRM）驾驶配置文件，计算所有场馆间、场馆至火车站及机场间的方向性道路距离矩阵。
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     铁路时刻表数据：以2026年9月20日为统一参考日期，从中国铁路12306官网抓取所有城市对的直达G/D/C系列列车的最小调度时长信息。
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     航空数据：为每个城市指定一个代表性机场航站楼作为固定建模选择。
2. 2.
   排放模型与情景设定：
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     系统边界：仅考虑运营阶段的CO₂排放，包括城际交通和道路接驳，排除基础设施、球迷出行等其他环节。
   • •
     排放因子：采用来自文献的乘客平均排放因子，即巴士（0.0326 kg CO₂/pkm）、高铁（0.0102 kg CO₂/pkm）和航空（0.0972 kg CO₂/pkm）。
   • •
     情景设计：设定一个航空密集型参考情景（S0，道路距离≤300公里用巴士，否则用飞机）。在此基础上，设定两个高铁替代情景：S1（替换符合条件且调度时长≤6小时的航空行程）和S2（替换符合条件且调度时长≤8小时的航空行程）。去程和返程独立评估，允许混合模式往返。
3. 3.
   敏感性与质量控制：
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     通过改变车队人数、巴士阈值、高铁与航空排放因子、铁路距离倍数等参数进行确定性敏感性分析。
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     执行21项可执行检查以确保计算内部一致性，并使用第三方里程数据进行针对性验证。

3. 研究结果

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  3.1 参考地理与排放
  在S0参考情景下，480个单程段的平均道路距离为1378.27公里，其中456个单程段（95%）被分配为航空出行。对于240个往返行程（每队40人），总排放量高达2100.06吨CO₂，平均每个赛程排放8.75吨。
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  3.2 六小时与八小时调度时间阈值
  实施S1（6小时阈值）后，196个单程段转为铁路，总排放降至1621.07吨，较S0减少478.99吨（22.81%）。S2（8小时阈值）进一步将232个单程段转为铁路，总排放降至1479.72吨，较S0减少620.34吨（29.54%）。S2情景下，共有115个全铁路往返行程和2个混合铁路-航空往返行程。
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  3.3 俱乐部与赛程异质性
  减排效益在不同俱乐部间差异显著。北京国安、深圳新鹏城、武汉三镇、河南队和浙江队的S2减排量合计占联盟总减排量的47.57%。相反，云南玉昆虽然S0排放最高，但因地理位置偏远而无任何单程段满足高铁替代条件，减排量为零。这表明高参考排放并不等同于高替代潜力。
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  3.4 敏感性分析
  在所有36种因子组合下，S1和S2的减排范围分别为22.35%-23.79%和29.11%-30.76%。铁路距离倍数从1.05增至1.50时，S2减排率从29.71%降至28.15%。高铁排放因子在0.5倍至2倍范围内变化时，S2减排率在25.72%至31.45%之间波动。这些均为确定性情景响应，而非统计置信区间。假设50%的采纳率，S1和S2的预期减排量将分别降至11.40%和14.77%。
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  3.5 方向性行程与不完全采纳
  研究发现成都至济南的对向赛程在S2下呈现出不同的混合模式（一去程铁路一回程航空），强调了独立评估两个方向的重要性。不完全采纳的模拟结果显示，实际减排效果高度依赖于俱乐部的采纳行为。

4. 讨论与结论

讨论总结：

本研究的核心贡献在于建立了一个可复制的路线级分析框架，将竞赛地理、交通服务与组织决策规则联系起来。研究结果揭示了参考排放与替代潜力之间的区别：一个俱乐部的高航空排放基线并不意味着其具备同等的高铁替代空间。这为设计差异化的减排试点项目提供了依据。然而，研究明确指出，22.81%和29.54%的减排比例是相对于声明参考情景的条件性核算对比，不代表当前实践的额外减排量。6小时和8小时的调度时间阈值仅是初步筛选标准，而非经运营验证的门到门可行性标准。在实际推广前，俱乐部必须评估实际的接驳条件、等待时间、行李处理、座位可用性、延误风险以及与比赛时间的兼容性等因素。研究的局限性包括：单一参考日期无法反映赛季时刻表变化；铁路线路长度代理变量（1.1倍大圆距离）可能存在向下偏差；通用排放因子无法代表所有具体服务；以及未考虑诱导需求等宏观经济效应。

研究结论翻译：

对于240个建模的客队往返行程，每个行程40名旅客，航空密集型S0参考情景的总排放量为2100.06吨CO₂。通过分别评估去程和返程，6小时和8小时调度时间阈值的高铁筛选方案相较于S0分别实现了478.99吨（22.81%）和620.34吨（29.54%）的减排。S2情景包含115个全铁路和2个混合铁路-航空往返行程。在假设50%统一采纳率的示意性情况下，预期减排量降至11.40%和14.77%。这些结果结合了2025年的赛程地理与2026年9月的交通快照。它们是条件性的运营阶段比较，而非历史减排量或来自当前实践的额外减排量；实际的铁路距离、特定服务的排放因子以及运营接受度仍需进一步证实。该方法论贡献在于建立了一个连接竞赛地理、服务连通性、站点接驳和组织筛选规则的路线级框架。距离本身并不能确立一个可行的替代方案，而一条符合条件的调度服务也并不能验证一个完整的运营行程。所提议的6小时筛选、选择性更长路线的试点以及观察到的出行模式报告，为测试实施提供了一条路径。该程序可通过替换本地输入和规则进行迁移；其数值百分比和时间阈值则需要基于具体案例的证据支持。