文献综述（或调研报告）：
本课题是基于全碳效率的县域城镇典型设施网络化配置研究项目的一个前期课题，旨在分析交通网络的碳排放计算方法，从而为将来实现交通需求与低碳指标相耦合做好准备。故本课题较为缺乏相关研究，直接相关的论文并不多，需要自己加以摘取整合。
从文献来看，大量研究人员从宏观，中观和微观等多个角度研究了交通网络内的不同指标对碳排放的影响情况。
从宏观来看，有多种因素可能会产生影响：
- 交通政策和土地规划布置方案：
Mohammad Tayarani等人指出，要实现深度减排, 就需要改变运输政策和土地使用规划。例如，采取措施减少VMT和增加自行车和步行能够减少温室气体排放，而更紧凑的建筑规划开发可以进一步减少通过小型住宅单元的温室气体排放，并提高建筑的热效率。此外，这种规划建设方式可以减少了出行时间和拥堵，也有利于减排。
周银香构建了Tapio 脱钩模型，分析了交通碳排放与行业经济增长之间的脱钩弹性及时间演变趋势，指出调整能源结构、提高能源利用效率和减排技术水平是实现交通业经济增长与CO2排放弹性脱钩的关键。
Wang Xiaoming等人则从布局规划、交通规划、建筑规划设计、环境规划、市政工程规划和建设管理六个方面提出了低碳邻里规划技术，构建了基于这些技术的低碳邻域指标体系并证明了该系统能够促进城市社区可持续低碳发展，为政府提供有效的工具。
- 车型种类与比例：
郭园园对私家车、柴油公交车和货柜车在不同工况模式下的瞬时排放率进行了分析，发现私家车的加速阶段产生了大多数污染物而柴油公交车在减速工况下有污染物瞬时排放最高，货柜车对整个区间的污染物贡献率也最大。
- 车流量：
郭园园用MOVES-深圳模型进行分析，发现各污染物排放总量的变化受车流量影响较大，在工作日早高峰8:00段和晚高峰18:00段车流量最大，污染物小时排放也达到最高。蔡家思提出了“低排放区”的概念，指出“低排放区”的设置使得整体路网车辆平均速提高， “低排放区”区域内车辆平均速度提高，整体路网温室气体也实现了减排。
- 道路等级：
孙健等人选取基于VSP-Pin建模的MOVES模型并进行参数标定，通过敏感性分析，得出道路等级是影响排放因子的敏感参数。
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