Bu çalışma, şehir içi karayolu taşımacılığında hidrojen yakıt hücreli araçların ve bataryalı elektrikli araçların karbon emisyonlarını azaltma potansiyelini incelemektedir. Araştırma, Çin’in Suzhou şehrini örnek alan bir sistem dinamiği modeli kurmuş ve 2020-2060 döneminde farklı düşük karbonlu ulaşım senaryolarının karbon emisyonları üzerindeki etkisini hesaplamıştır. Çalışmanın temel meselesi yalnızca “hidrojenli araçlar sıfır egzoz emisyonu üretir mi?” sorusu değildir. Araştırma, araç üretimi, enerji üretimi ve araç kullanımı aşamalarını birlikte ele alan yaşam döngüsü bakışıyla, ulaşım sisteminin toplam karbon emisyonunu anlamaya çalışır.

Çalışmada üç ana araç teknolojisi dikkate alınmıştır: CV yani içten yanmalı yakıtlı araçlar, BEV yani bataryalı elektrikli araçlar ve FCEV yani hidrojen yakıt hücreli elektrikli araçlar. Senaryolar ise dört başlıkta kurulmuştur: BAU yani mevcut eğilimin sürdüğü işlerin olağan akışı senaryosu, TSA yani ulaşım yapısının değiştiği senaryo, MLC yani orta düzey düşük karbon senaryosu ve DLC yani daha derin düşük karbon senaryosu.

Sonuçlara göre Suzhou’da karayolu taşımacılığının kilometre başına karbon emisyonu 2020’de yaklaşık 160 g CO₂/km iken 2060’ta yaklaşık 82 g CO₂/km seviyesine düşebilir. Özellikle 2030-2050 dönemi kritik bir dönüşüm penceresi olarak öne çıkar; bu dönemde karbon yoğunluğunun yıllık ortalama yaklaşık %2 oranında azalacağı hesaplanmıştır. Çalışma, bu dönemi yakıt tüketimindeki teknolojik iyileşmelerin, enerji üretim yapısındaki temiz dönüşümün ve yeni enerji araçlarının yaygınlaşmasının birlikte hızlandığı ana dönem olarak yorumlar.

Araştırmanın dikkat çekici bulgularından biri, elektrikli ve hidrojenli araçların birbirinin doğrudan rakibi gibi değil, farklı kullanım alanlarında birbirini tamamlayan teknolojiler olarak ele alınmasıdır. Bataryalı elektrikli araçların özellikle binek araç pazarında güçlü olacağı, hidrojen yakıt hücreli araçların ise otobüs ve kamyon gibi ticari araçlarda daha büyük potansiyel taşıyacağı belirtilmektedir. Buna rağmen uzun vadede binek araçlarda da BEV ve FCEV sayılarının birbirine yaklaşacağı öngörülmektedir. Çalışmaya göre 2060 yılında Suzhou’da yaklaşık 3,45 milyon BEV ve 3,29 milyon FCEV binek aracın bulunması beklenmektedir.

Çalışmanın ana mesajı şudur: Şehir içi ulaşımda karbon azaltımı yalnızca araçları elektrikli veya hidrojenli yapmakla sağlanamaz. Gerçek azaltım, araç teknolojisi, enerji üretim yapısı, yeşil hidrojen üretimi, elektrik şebekesinin karbonsuzlaşması, toplu taşıma kullanımının artması, kişi başına ulaşım talebi, nüfus ve kişi başına GSYH gibi ekonomik-sosyal değişkenlerin birlikte yönetilmesiyle mümkündür. Bu nedenle hidrojenli ulaşımın karbon nötr hedeflere katkısı, hidrojenin nasıl üretildiğine ve hangi araç türlerinde kullanıldığına doğrudan bağlıdır.

Çalışmanın temel problemi nedir?

Bu çalışma, şehir içi karayolu ulaşımının karbon emisyonlarını azaltma meselesini hidrojenli ve elektrikli araç dönüşümü üzerinden ele almaktadır. Ulaşım sektörü küresel karbon emisyonlarının en önemli kaynaklarından biridir. Makaleye göre küresel ulaştırma sektörü emisyonları 1990’da 4,61 milyar ton iken 2023’te 7,97 milyar tona çıkmıştır. Bu, ulaştırma emisyonlarının yaklaşık 1,73 kat büyüdüğü anlamına gelir. Daha da önemlisi, yol taşımacılığı ulaştırma sektörünün karbon emisyonlarının çok büyük bölümünden sorumludur.

Çalışma özellikle Çin bağlamına odaklanır. Çin’de ulaşım sektörü toplam ulusal karbon emisyonlarının yaklaşık %15’ini oluşturmaktadır. Karayolu taşımacılığı ise Çin içindeki ulaştırma karbon emisyonlarının %80’den fazlasını üretmektedir. Son on yılda Çin karayolu taşımacılığı kaynaklı karbon emisyonlarının yıllık ortalama %5’in üzerinde arttığı belirtilmektedir. Bu nedenle şehir içi karayolu ulaşımının düşük karbonlu hale getirilmesi, Çin’in karbon zirvesi ve karbon nötrlüğü hedefleri açısından kritik görülmektedir.

Çalışmanın temel sorusu şudur: Hidrojen yakıt hücreli araçlar, bataryalı elektrikli araçlar ve ulaşım yapısı değişimi birlikte kullanıldığında, Suzhou gibi büyük ve gelişen bir şehirde karayolu ulaşımının karbon emisyonları 2060’a kadar ne kadar azaltılabilir?

Bu soru önemlidir çünkü şehir içi ulaşım yalnızca teknik bir araç dönüşümü meselesi değildir. Nüfus artışı, kişi başına gelir, bireysel seyahat talebi, toplu taşıma tercihi, araç sahipliği, yakıt fiyatları, hidrojen istasyonu sayısı, elektrik üretiminin karbon yoğunluğu ve hidrojen üretiminin kaynağı gibi birçok değişken aynı anda değişir. Bu yüzden çalışma, tek bir araç türünü izole etmek yerine, sistem dinamiği yaklaşımıyla bu değişkenlerin birbirini nasıl etkilediğini modellemeye çalışmıştır.

Hidrojenli ulaşım neden önemli görülüyor?

Hidrojen enerjisi, özellikle uzun menzil, hızlı yakıt ikmali ve yüksek taşıma kapasitesi gerektiren ulaşım alanlarında önemli bir seçenek olarak değerlendirilmektedir. Bataryalı elektrikli araçlar şehir içi binek kullanımda güçlü avantajlara sahiptir; fakat ağır yük taşımacılığı, uzun mesafe otobüsler ve kamyonlar için batarya ağırlığı, şarj süresi ve menzil gibi sorunlar daha belirgin hale gelebilir. Hidrojen yakıt hücreli araçlar bu alanlarda daha uygun olabilir.

Çalışmada Çin’in hidrojen üretim kapasitesi de vurgulanır. Çin’in 2024 yılında 36,5 milyon tondan fazla hidrojen ürettiği, bunun küresel hidrojen üretiminin yaklaşık üçte birine denk geldiği belirtilmektedir. Çin’in hidrojen talebinin 2030’da 40 milyon tona, 2060’ta ise 130 milyon tona ulaşabileceği aktarılır. Bu büyüme, hidrojenin ulaşım sektöründeki rolünü daha stratejik hale getirir.

Ancak burada çok kritik bir ayrım vardır. Hidrojenli aracın egzozundan karbon çıkmaması, bütün yaşam döngüsünün sıfır karbon olduğu anlamına gelmez. Eğer hidrojen kömürden veya fosil yakıtlardan üretilirse, emisyon üretim aşamasında ortaya çıkar. Bu nedenle çalışmanın yaşam döngüsü bakışı önemlidir. Hidrojenli ulaşımın gerçekten düşük karbonlu olabilmesi için hidrojen üretim yapısının gri hidrojenden yeşil hidrojene dönüşmesi gerekir.

Neden Suzhou seçilmiş?

Çalışma Suzhou’yu tipik ve stratejik bir şehir örneği olarak seçmiştir. Suzhou, Yangtze Nehri Deltası içinde önemli bir ulaşım ve sanayi merkezidir. Hem nüfus hem ekonomik aktivite hem de lojistik talep açısından karayolu ulaşımı yüksek öneme sahiptir. Ayrıca Suzhou, hidrojen temelli ulaşım sistemleri ve akıllı ulaşım uygulamaları açısından gösterim bölgelerine sahiptir.

Makale, Zhangjiagang ve Changshu bölgelerinin akıllı ulaşım sistemleri kurma konusunda öncü rol oynadığını belirtir. Ayrıca Suzhou’daki Pinghai Street hidrojen istasyonunun Çin’de ISO karbon nötrlüğü sertifikasına sahip ikinci hidrojen istasyonu olduğu bilgisi verilir. Bu nedenle Suzhou, hem ekonomik olarak gelişmiş hem de hidrojenli ulaşım politikalarının test edilebileceği bir şehir olarak araştırmaya uygundur.

Suzhou seçimi, çalışmanın yalnızca teorik bir “Çin ulaşımı” tartışması yapmasını engeller. Araştırma belirli bir şehir için nüfus, araç sahipliği, toplu taşıma, yük taşımacılığı ve araç teknolojisi dönüşümünü aynı model içinde değerlendirir.

Sistem sınırı nasıl kurulmuş?

Çalışma, karayolu ulaşım emisyonlarını yalnızca araçların egzozundan çıkan emisyonlarla sınırlamaz. Sistem sınırı üç ana aşamayı içerir:

• Araç üretimi: Araçların imalat sürecinde ortaya çıkan karbon emisyonları.
• Enerji üretimi: Benzin/dizel, elektrik veya hidrojen üretiminden kaynaklanan emisyonlar.
• Araç kullanımı / enerji tüketimi: Araçların yolda çalışırken tükettiği enerji ve buna bağlı emisyonlar.

Bu yaşam döngüsü yaklaşımı çok önemlidir. Bataryalı elektrikli araçlar ve hidrojen yakıt hücreli araçlar kullanım aşamasında içten yanmalı araçlardan çok daha temiz görünür. Fakat batarya, yakıt hücresi, hidrojen tankı ve araç üretimi daha yüksek üretim kaynaklı karbon emisyonu yaratabilir. Ayrıca elektrik ve hidrojenin nasıl üretildiği de toplam emisyonu değiştirir.

Bu nedenle çalışma, ulaşım teknolojileri arasında daha gerçekçi bir karşılaştırma yapmaya çalışır. Bir araç türü egzozda sıfır emisyonlu olsa bile, eğer elektrik kömürden veya hidrojen fosil yakıttan üretiliyorsa, toplam karbon avantajı sınırlanabilir.

Şekil 1 ne anlatıyor?

PDF’nin 7. sayfasındaki Figure 1, çalışmanın teknoloji yol haritasını göstermektedir. Bu görsel, sistem sınırının yalnızca araç kullanımına değil, araç üretimi ve enerji üretimi aşamalarına da uzandığını anlatır. Çalışma, hidrojenli, elektrikli ve yakıtlı araç teknolojilerinin gelecekteki pazar paylarını, enerji tüketimlerini ve karbon katsayılarını birlikte değerlendirmektedir.

Bu şeklin ana mesajı, düşük karbonlu ulaşım dönüşümünün tek bir değişkene indirgenemeyeceğidir. Örneğin yalnızca FCEV sayısını artırmak yeterli değildir; hidrojen üretiminin karbon yoğunluğu, hidrojen istasyonu altyapısı, araç yakıt tüketimi ve kullanıcı tercihleri de aynı anda değişmelidir.

Sistem dinamiği modeli nedir?

Sistem dinamiği, karmaşık sistemlerde değişkenler arasındaki geri besleme ilişkilerini inceleyen bir modelleme yaklaşımıdır. Ulaşım sistemi gibi çok değişkenli yapılarda bir değişkenin değişimi başka değişkenleri etkiler; onlar da geri dönüp ilk değişkeni yeniden etkileyebilir.

Örneğin toplu taşıma yatırımı artarsa, toplu taşıma kullanımı artabilir. Toplu taşıma kullanımı artarsa, binek araç kullanımı azalabilir. Binek araç kullanımı azalırsa trafik sıkışıklığı ve karbon emisyonu düşebilir. Karbon emisyonu düştüğünde karbon vergisi baskısı veya politika ihtiyacı değişebilir. Bu tür döngüler klasik doğrusal modellerle tam yakalanamayabilir.

Bu nedenle çalışma, Suzhou karayolu ulaşımını bir sistem olarak ele alır. Araç sahipliği, seyahat talebi, yakıt fiyatları, hidrojen istasyonu sayısı, enerji üretimi, karbon emisyon katsayıları, araç üretimi ve toplu taşıma tercihi gibi değişkenler birbirine bağlı şekilde modellenmiştir.

Şekil 2’deki nedensel döngü diyagramı ne gösteriyor?

PDF’nin 8. sayfasındaki Figure 2, Suzhou ulaşım sistemi için kurulan nedensel döngü diyagramını göstermektedir. Diyagramda üç ana geri besleme döngüsü vardır: iki dengeleyici döngü B1 ve B2, bir güçlendirici döngü ise R1 olarak adlandırılmıştır.

Diyagramda trafik sıkışıklığı, ulaşım karbon vergisi, kişi başına ulaşım tüketimi, binek araç seyahat oranı, otobüs seyahat oranı, toplam binek araç kilometresi, toplam otobüs kilometresi, bireysel seyahat talebi, kişi başına GSYH, karbon emisyonu ve yeni enerji araçlarının pazar payı gibi değişkenler birbirine bağlanmıştır.

Bu görselin önemli tarafı, düşük karbonlu ulaşımın yalnızca teknolojik bir dönüşüm olmadığını açıkça göstermesidir. Örneğin kişi başına GSYH artışı bireysel seyahat talebini ve araç sahipliğini artırabilir. Bu da toplam kilometreyi ve potansiyel emisyonu artırabilir. Diğer taraftan toplu taşıma oranının artması binek araç kullanımını azaltabilir. Yeni enerji araçlarının pazar payı arttıkça karbon emisyonu düşebilir; fakat bu azalma enerji üretim yapısına bağlıdır.

Şekil 3’teki stok-akış diyagramı neden önemli?

PDF’nin 9. sayfasındaki Figure 3, çalışmanın stok-akış diyagramını gösterir. Bu görsel oldukça karmaşıktır; fakat modelin hangi alt sistemlerden oluştuğunu anlamak için önemlidir. Çalışmada 10 ana modül tanımlanmıştır:

• Kişi başına GSYH,
• Hidrojen araçları,
• Yakıtlı araçlar,
• Saf elektrikli araçlar,
• Seyahat modu seçimi,
• Araç sahipliği,
• Araç pazar payı,
• Araç kullanımından kaynaklanan karbon emisyonları,
• Araç üretiminden kaynaklanan karbon emisyonları,
• Enerji üretiminden kaynaklanan karbon emisyonları.

Stok-akış diyagramı, sistemin zaman içinde nasıl biriktiğini ve değiştiğini gösterir. Örneğin araç sayısı bir stoktur; yeni araç alımı veya hurdaya ayrılma bu stoku değiştirir. Hidrojen istasyonu sayısı bir stok gibi düşünülebilir; yeni istasyon inşası bu stoğu artırır. Araç pazar payları, yakıt fiyatları ve teknoloji maliyetleri bu akışları etkileyebilir.

Bu diyagramın en önemli mesajı şudur: Karbon emisyonu tek bir noktadan doğmaz. Araç kullanımı, enerji üretimi ve araç imalatı birlikte toplam ulaşım karbon emisyonunu oluşturur. Bu nedenle yalnızca egzoz emisyonunu azaltmak yeterli değildir.

Çalışmanın senaryo varsayımları nelerdir?

Çalışma, 2020-2060 dönemi için dört senaryo kurmuştur. Bu senaryoların dayandığı bazı temel varsayımlar vardır. Birincisi, Suzhou nüfusunun şehirleşme ve net nüfus girişi nedeniyle gelecekte artmaya devam edeceği ve yaklaşık 2035 civarında zirveye ulaşacağı varsayılmıştır. Bu zirvenin Çin genel nüfus zirvesinden 5-10 yıl daha geç olacağı kabul edilmiştir.

İkinci olarak, yakıt teknolojisi açısından yalnızca üç araç türü dikkate alınmıştır: FCEV, BEV ve CV. Hibrit, metanol ve doğal gaz araçları ayrı sınıflar olarak modellenmemiştir; bunların pazar etkileri üç ana araç türü içinde temsil edilmiştir.

Üçüncü olarak, Suzhou’da araç sahipliğinin kişi başına GSYH ile doğrusal veya eğrisel bir ilişki içinde gelişeceği kabul edilmiştir. Dördüncü olarak, kentsel ve endüstriyel dönüşümlerin araç sahipliği ve pazar payı parametreleri üzerindeki özel etkileri ayrıca modellenmemiştir. Beşinci olarak, piyasadaki tüm araçların her yıl kullanımda olduğu varsayılmıştır.

Bu varsayımlar modelin çalışmasını mümkün kılar; ancak aynı zamanda sonuçların sınırlarını da belirler. Gerçek hayatta araçların kullanım yoğunluğu, hurdaya ayrılma zamanı, ikinci el piyasa, şehir planlaması ve sanayi yapısı gibi faktörler daha karmaşık olabilir.

Dört senaryo ne anlama geliyor?

BAU senaryosu, mevcut eğilimin büyük ölçüde devam ettiği işlerin olağan akışı senaryosudur. Bu senaryoda 2023’teki araç yakıt karışımının korunduğu varsayılır. Yani düşük karbonlu dönüşüm sınırlıdır.

TSA senaryosu, ulaşım yapısının ve araç pazar paylarının değiştiği senaryodur. Bu senaryoda teknolojik yenilik ve ekonomik gelişme doğrultusunda yakıtlı araçların payı azalır, yeni enerji araçlarının payı artar. Ancak diğer bazı parametreler BAU ile benzer kalır.

MLC senaryosu, orta düzey düşük karbon senaryosudur. Çin’in 2060 karbon nötrlüğü hedefi dikkate alınarak daha güçlü teknolojik ilerleme ve enerji yapısı dönüşümü varsayılır.

DLC senaryosu, derin düşük karbon senaryosudur. Bu senaryoda teknolojik ilerleme, enerji üretiminin temizleşmesi, araç yakıt tüketiminin düşmesi ve yeni enerji araçlarının yaygınlaşması daha ileri düzeydedir.

Tablo 1, bu dört senaryoda 2025, 2030, 2040, 2050 ve 2060 için kullanılan başlıca parametreleri verir. Örneğin FCEV binek araçların hidrojen tüketimi 2025’te 1,0 kg/100 km kabul edilirken, 2060’ta MLC senaryosunda 0,4 kg/100 km ve DLC senaryosunda 0,3 kg/100 km seviyesine düşmektedir. Bu, teknolojik verimlilik artışının emisyon azaltımında neden kritik olduğunu gösterir.

Tablo 1 neden önemli?

PDF’nin 11. sayfasındaki Table 1, çalışmanın senaryo omurgasını oluşturur. Tabloda pazar parametreleri, yakıt teknolojisi parametreleri ve üretim teknolojisi parametreleri birlikte verilmiştir. Bunlar arasında binek araç sahipliği, yakıtlı araç oranı, toplu taşıma yolculuk oranı, hidrojenli binek araç yakıt tüketimi, elektrikli binek araç enerji tüketimi, hidrojen üretimi birim emisyonları, elektrik üretimi birim emisyonları, yeni enerji araç üretim emisyonları ve araç geri dönüşüm oranı bulunur.

Bu tabloyu önemli yapan şey, çalışmanın yalnızca “daha fazla hidrojenli araç olursa emisyon düşer” gibi basit bir varsayım yapmamasıdır. Araştırma, hidrojen üretimindeki karbon yoğunluğunun, elektrik üretimindeki karbon yoğunluğunun, araç üretim emisyonlarının ve geri dönüşüm oranlarının zaman içinde değişeceğini varsayar. Bu daha gerçekçi bir yaklaşımdır; çünkü ulaşımın karbon ayak izi yalnızca araçların yolda ne yaktığına bağlı değildir.

Örneğin 2060’ta bazı düşük karbon senaryolarında hidrojen ve elektrik üretimi kaynaklı emisyonların sıfıra yaklaştığı varsayılmıştır. Bu, ancak enerji üretim sisteminin büyük ölçüde karbonsuzlaşmasıyla mümkündür. Dolayısıyla çalışmanın hidrojenli ulaşım sonucunu, yeşil hidrojen ve temiz elektrik üretimi varsayımından ayırmak doğru olmaz.

Model güvenilirliği nasıl test edilmiş?

Sistem dinamiği modellerinde önemli bir adım, modelin geçmiş verileri ne kadar iyi yeniden üretebildiğini test etmektir. Çalışma 2000-2024 dönemini güvenilirlik testi için, 2024-2060 dönemini ise tahmin için kullanmıştır.

PDF’nin 13. sayfasındaki Figure 4, nüfus, binek araç sahipliği, yük taşımacılığı hacmi ve otobüs sahipliği için gerçek geçmiş değerlerle modelin tarihsel uyumunu karşılaştırır. Grafiklerde siyah çizgiler gerçek verileri, kırmızı çizgiler ise modelin history match yani geçmiş uyum sonuçlarını gösterir.

Bu görselin mesajı, modelin özellikle nüfus ve binek araç sahipliği gibi temel değişkenlerde geçmiş eğilimleri genel olarak yakalayabildiğidir. Yük taşımacılığı ve otobüs sahipliği gibi daha dalgalı değişkenlerde bazı farklar bulunsa da, çalışma modelin senaryo analizleri için yeterince uygulanabilir olduğunu belirtir. Bu nokta önemlidir; çünkü geleceğe yönelik simülasyonların güvenilirliği, modelin geçmişteki temel eğilimleri yakalayabilmesine bağlıdır.

Binek araç sahipliği nasıl tahmin edilmiş?

Çalışma, binek araç sahipliği tahmini için kişi başına GSYH ile kişi başına araç sahipliği arasındaki ilişkiyi kullanmıştır. PDF’nin 14. sayfasındaki Figure 5, farklı ülkelerden 2023 yılı verilerine dayalı araç sahipliği tahmin eğrisini gösterir. Grafikte yatay eksen kişi başına GSYH’yi, dikey eksen ise bin kişi başına araç sahipliğini gösterir.

Grafikte verilen katsayılara göre ilişki şu ikinci dereceden ifade ile okunabilir:

\[ y = 105.46904 + 0.01909x - 1.47142 \times 10^{-7}x^2 \]

Burada \(y\), bin kişi başına araç sahipliğini; \(x\), kişi başına GSYH değerini ifade eder. Denklem, gelir arttıkça araç sahipliğinin yükseldiğini; fakat belirli bir gelir seviyesinden sonra artış hızının yavaşladığını gösterir. Bu, pratikte anlamlıdır. Düşük ve orta gelir seviyelerinde gelir artışı araç sahipliğini hızlı artırabilir; fakat yüksek gelir seviyelerinde hane başına araç sayısı fiziksel, kentsel ve davranışsal sınırlar nedeniyle doygunluğa yaklaşır.

Çalışma bu yöntemi kullanarak Suzhou’da 2023 baz yılında binek araç sayısını 5.581.399 olarak hesaplamıştır. Bu sayı daha sonra 2060’a kadar farklı araç teknolojilerinin pazar payı dönüşümü için başlangıç zemini sağlar.

Şekil 6 araç yapısının geleceği hakkında ne söylüyor?

PDF’nin 15. sayfasındaki Figure 6, TSA senaryosu altında Suzhou’da binek araç, otobüs, kamyon ve seyahat modu yapısının nasıl değişeceğini gösterir. Bu görsel çalışmanın en önemli sonuç figürlerinden biridir.

Binek araçlar için grafikte içten yanmalı yakıtlı araçların 2030 civarında zirveye ulaşıp sonrasında hızla azaldığı görülür. BEV ve FCEV araçlar zaman içinde artar. BEV’ler özellikle erken ve orta dönemde güçlüdür; FCEV’ler ise daha geç dönemde pazar payını artırır. Bu, hidrojen altyapısı ve yakıt hücresi teknolojisinin olgunlaşmasıyla ilişkilidir.

Otobüsler için grafikte CV otobüslerin hızlı biçimde azaldığı, BEV otobüslerin başlangıçta güçlü olduğu, fakat uzun vadede FCEV otobüslerin daha baskın hale geldiği görülür. Çalışmaya göre Suzhou nüfusu yaklaşık 2040’ta zirveye ulaşacağından, otobüs sayısının da bu dönemde yaklaşık 8.393 ile en yüksek seviyeye çıkması beklenmektedir. 2060’ta FCEV otobüs sayısının BEV otobüs sayısının yaklaşık dört katı olacağı öngörülmektedir.

Kamyonlar için FCEV potansiyeli daha belirgindir. Bunun nedeni, kamyonların uzun menzil, yüksek güç ve yüksek taşıma kapasitesi gerektirmesidir. BEV kamyonlar kısa vadede sınırlı pazar payına sahiptir; CV kamyonlar kısa vadede temel rolünü sürdürür. Ancak FCEV kamyonların uzun vadede BEV kamyonları aşması beklenmektedir.

Seyahat modu grafiği ise toplu taşıma kullanım oranının 2025’te %8’den 2030’da %10’a, 2040’ta %14’e, 2050’de %17’ye ve 2060’ta %22’ye çıkacağını göstermektedir. Bu, düşük karbonlu ulaşımın yalnızca araç teknolojisi değil, seyahat davranışı meselesi olduğunu vurgular.

Karbon emisyon yoğunluğu nasıl değişiyor?

PDF’nin 17. sayfasındaki Figure 7, TSA senaryosu altında Suzhou karayolu ulaşımının karbon emisyon yoğunluğunu ve emisyon yapısını gösterir. Şekil 7(a), kilometre başına karbon emisyonunun 2020’den 2060’a doğru düşüşünü verir. Çalışmaya göre bu değer 2020’de yaklaşık 160 g CO₂/km iken 2060’ta yaklaşık 82 g CO₂/km seviyesine iner.

Bu düşüşün en hızlı olduğu dönem 2030-2050 arasıdır. Çalışma bu dönemde yıllık ortalama karbon azaltım oranını yaklaşık %2 olarak belirtir. Bu oran, araç yakıt tüketimindeki verimlilik artışı, BEV ve FCEV yaygınlaşması, elektrik üretiminin temizleşmesi ve hidrojen üretiminin daha düşük karbonlu hale gelmesiyle ilişkilidir.

Şekil 7(b), toplam karbon emisyonlarının kaynak yapısını gösterir. Burada emisyonlar üç ana başlığa ayrılır:

• Araç üretimi kaynaklı emisyonlar,
• Enerji üretimi kaynaklı emisyonlar,
• Araç kullanımı kaynaklı emisyonlar.

Grafiğe göre Suzhou karayolu ulaşım emisyonları yaklaşık 2030’da zirveye ulaşır ve bu zirve yaklaşık 5,5 milyon ton seviyesindedir. Çalışma, bu zirvenin temel nedenlerinden birinin araç sahipliği ve ulaşım talebinin artmaya devam etmesi olduğunu belirtir. Yani yeni enerji araçları yaygınlaşsa bile, toplam araç sayısı ve ulaşım talebi arttığı için kısa vadede emisyonlar hemen düşmeyebilir.

Neden yeni enerji araçları kısa vadede BAU’dan daha yüksek emisyon üretebilir?

Çalışmanın dikkat çekici ve dürüst bulgularından biri şudur: TSA, MLC ve DLC gibi düşük karbon senaryoları kısa vadede BAU senaryosundan daha yüksek karbon emisyonu üretebilir. İlk bakışta bu şaşırtıcıdır. Çünkü yeni enerji araçlarının emisyonları azaltması beklenir.

Ancak çalışma bunun iki nedenini açıklar. Birincisi, BEV ve FCEV araçların üretim aşamasında karbon emisyonları yüksektir. Batarya, yakıt hücresi, hidrojen tankı ve yeni enerji araç bileşenleri üretim sürecinde önemli karbon ayak izi oluşturabilir. İkincisi, elektrik ve hidrojen üretim yapısı kısa vadede yeterince temiz olmayabilir. Eğer elektrik hâlâ kömür ağırlıklıysa ve hidrojen de gri hidrojen ağırlıklıysa, yeni enerji araçlarının kullanım aşamasındaki avantajı yaşam döngüsü toplamında sınırlanabilir.

Bu bulgu çok önemlidir çünkü düşük karbon teknolojilerinin etkisinin zamanla ortaya çıktığını gösterir. Yeni enerji araçları kısa vadede üretim ve enerji altyapısı nedeniyle yüksek emisyon yaratabilir; fakat enerji üretimi temizlendikçe ve araç teknolojisi verimli hale geldikçe uzun vadede büyük azaltım sağlar.

Senaryolar karbon zirvesini nasıl değiştiriyor?

PDF’nin 18. sayfasındaki Figure 8, BAU, TSA, MLC ve DLC senaryoları altında karbon emisyonlarının zaman içindeki değişimini ve kırılma/eşitlenme noktalarını gösterir. BAU senaryosu, mevcut yakıt karışımının korunduğu senaryo olduğu için en yüksek uzun vadeli emisyonu verir.

Çalışmaya göre BAU senaryosunda karbon emisyonlarının yaklaşık 2040 civarında zirveye ulaşması beklenir. DLC senaryosu ise çok daha erken, yaklaşık 2025 civarında zirve yapar. TSA ve MLC senaryolarında zirve yaklaşık 2030 civarında gerçekleşir. Bu, düşük karbon senaryolarının BAU’ya göre karbon zirvesini 10-15 yıl öne çekebileceği anlamına gelir.

Şekil 8’de ayrıca denge noktaları gösterilir. TSA senaryosu BAU ile 2032 civarında, MLC senaryosu ise BAU ile 2026 civarında dengeye gelir. Bu, başlangıçta daha yüksek olan yeni enerji araçları yaşam döngüsü emisyonlarının zamanla BAU’dan daha düşük hale geldiğini gösterir.

Çalışmaya göre TSA ve MLC senaryolarında BAU’ya göre toplam emisyon azaltımı sırasıyla 68,18 milyon tonun ve 88,59 milyon tonun üzerine çıkabilir. DLC senaryosunda ise azaltımın 100 milyon tonun üzerine çıkacağı öngörülmektedir. Bu değerler, senaryo dönüşümünün uzun vadeli etkisinin büyüklüğünü gösterir.

Duyarlılık analizi neyi ölçüyor?

Çalışma, model sonuçlarını en çok hangi parametrelerin etkilediğini görmek için duyarlılık analizi yapmıştır. Altı ana parametre seçilmiştir:

• Kilometre başına yakıt/enerji tüketimi,
• Enerji üretim yapısı,
• Yeşil seyahat oranı,
• Bireysel seyahat talebi,
• Nüfus,
• Kişi başına GSYH.

Bu parametreler üç grupta düşünülebilir. Yakıt tüketimi ve enerji üretim yapısı iç teknik parametrelerdir. Yeşil seyahat ve bireysel seyahat talebi dış mikro göstergelerdir. Nüfus ve kişi başına GSYH ise dış makro göstergelerdir.

Bu ayrım önemlidir. Teknik parametreler araç ve enerji teknolojisiyle ilgilidir. Mikro göstergeler insanların nasıl seyahat ettiğini ve toplu taşımayı ne kadar kullandığını gösterir. Makro göstergeler ise şehir büyüklüğü ve ekonomik gelişmeyle ilgilidir. Karbon emisyonu bu üç düzeyin kesişiminde oluşur.

Şekil 9 hangi parametrelerin en önemli olduğunu gösteriyor?

PDF’nin 20. sayfasındaki Figure 9, 2030 ve 2060 için altı temel parametrenin duyarlılık etkilerini radar grafiğiyle gösterir. Grafikte 2030 ve 2060 için farklı renklerle karşılaştırma yapılmıştır.

2030 yılında en önemli etkiler yeşil seyahat oranı ve kilometre başına yakıt/enerji tüketimi üzerinden gelir. Her ikisinin etkisi %10’un üzerindedir. Bu sonuç mantıklıdır; çünkü 2030’a kadar araç teknolojisi hâlâ geçiş aşamasındadır ve toplu taşıma/yeşil seyahat davranışı hızlı emisyon azaltımı sağlayabilir.

2060 yılında ise kişi başına GSYH ve kilometre başına yakıt/enerji tüketimi baskın faktörler haline gelir. Kişi başına GSYH’nin etkisi, ekonomik gelişmenin araç sahipliği, seyahat talebi ve teknolojik dönüşümle bağlantılı olmasından kaynaklanır. Kilometre başına tüketim ise tüm dönem boyunca kritik kalır; çünkü araç ne kadar az enerji tüketirse, enerji üretim yapısı ne olursa olsun toplam emisyon o kadar düşer.

Çalışma özellikle kilometre başına yakıt tüketiminin 2025-2045 döneminde en hassas parametrelerden biri olduğunu vurgular. Bu, hidrojen yakıt hücreli araçlarda ve bataryalı elektrikli araçlarda verimlilik iyileştirmelerinin yalnızca teknik bir detay değil, karbon azaltım politikasının merkezinde olduğunu gösterir.

Çalışmanın formülleri ve hesaplama mantığı nasıl okunmalı?

PDF’de klasik anlamda çok sayıda açık matematiksel denklem verilmemektedir; çalışma daha çok sistem dinamiği diyagramları, senaryo parametreleri ve simülasyon çıktıları üzerinden ilerler. Ancak çalışmanın hesaplama mantığı birkaç temel ilişkiyle anlaşılabilir.

Figure 5 üzerinde verilen katsayılara göre araç sahipliği ile kişi başına GSYH arasındaki ilişki şu şekilde ifade edilebilir:

\[ y = 105.46904 + 0.01909x - 1.47142 \times 10^{-7}x^2 \]

Burada \(x\), kişi başına GSYH; \(y\), bin kişi başına araç sahipliği olarak okunabilir. Bu ilişki, gelir arttıkça araç sahipliğinin arttığını fakat zamanla doygunluğa yaklaştığını gösterir.

Toplam karayolu ulaşım emisyonu ise çalışmanın sistem sınırına uygun şekilde şu kavramsal toplamla açıklanabilir:

\[ E_{\mathrm{total}} = E_{\mathrm{vehicle\ manufacturing}} + E_{\mathrm{energy\ production}} + E_{\mathrm{vehicle\ operation}} \]

Burada \(E_{\mathrm{total}}\), düşük karbonlu şehir içi karayolu ulaşım sisteminin toplam karbon emisyonunu; \(E_{\mathrm{vehicle\ manufacturing}}\), araç üretiminden gelen emisyonları; \(E_{\mathrm{energy\ production}}\), elektrik, hidrojen veya yakıt üretiminden gelen emisyonları; \(E_{\mathrm{vehicle\ operation}}\) ise araçların kullanım aşamasındaki emisyonlarını temsil eder. Bu denklem PDF’de bu şekilde açık yazılmamış olsa da, Figure 3’teki stok-akış yapısının ve Figure 7’deki emisyon bileşenlerinin temel mantığını özetler.

Araç kullanımına bağlı emisyon mantığı da genel olarak şu şekilde düşünülebilir:

\[ E_{\mathrm{operation}} = \sum_i VKT_i \times EF_i \]

Burada \(VKT_i\), \(i\) araç türü için toplam araç-kilometreyi; \(EF_i\), o araç türünün kilometre başına emisyon faktörünü ifade eder. Bu ilişki, karayolu emisyonlarında toplam seyahat mesafesi ile kilometre başına emisyon yoğunluğunun birlikte belirleyici olduğunu anlatır. Çalışmanın duyarlılık analizinde kilometre başına yakıt/enerji tüketiminin kritik çıkması da bu hesaplama mantığıyla uyumludur.

Yeni enerji araçlarının pazar dönüşümü ise yalnızca araç sayısına değil, enerji üretim karbon katsayılarına bağlıdır. Örneğin BEV için elektrik üretim karbon yoğunluğu, FCEV için hidrojen üretim karbon yoğunluğu belirleyici olur. Bu nedenle yeşil hidrojen ve düşük karbonlu elektrik üretimi, araç teknolojisinin kendisi kadar önemlidir.

Hidrojenli araçlar hangi alanlarda daha avantajlı görünüyor?

Çalışmanın sonuçlarına göre hidrojen yakıt hücreli araçlar özellikle otobüs ve kamyon gibi ticari araçlarda güçlü potansiyel taşır. Bunun nedeni, bu araçların yüksek enerji ihtiyacı, uzun çalışma süresi, hızlı yakıt ikmali gereksinimi ve yüksek taşıma kapasitesi ihtiyacıdır.

Otobüsler açısından FCEV’lerin uzun vadede BEV’leri geçmesi beklenmektedir. 2040 civarında BEV ve FCEV otobüs sayıları dengelenmekte, sonrasında FCEV’ler baskın hale gelmektedir. 2060’ta FCEV otobüs sayısının BEV otobüs sayısının yaklaşık dört katı olması öngörülür. Bu, hidrojenli otobüslerin özellikle uzun hatlar veya yoğun kullanım koşulları için daha uygun görüldüğünü düşündürür.

Kamyonlarda da benzer şekilde FCEV potansiyeli yüksektir. Bataryalı kamyonların menzil ve güç gereksinimleri nedeniyle sınırlamaları olabilir. Hidrojenli kamyonlar, özellikle ağır yük ve uzun mesafe taşımacılığı için daha uygun bir düşük karbon alternatifi sunabilir.

Binek araçlarda ise BEV’ler daha güçlü görünmektedir. Ancak çalışma, 2060’a doğru BEV ve FCEV binek araçların birlikte gelişeceğini ve FCEV’lerin de pazarda önemli bir yer edinebileceğini öngörmektedir. Yani çalışma, BEV ve FCEV arasında keskin bir “biri kazanacak, diğeri kaybedecek” anlatısı kurmaz. Daha çok kullanım alanına göre tamamlayıcılık vurgular.

Çalışma neden yeşil hidrojen vurgusu yapıyor?

Hidrojenli araçların gerçek iklim katkısı hidrojenin üretim kaynağına bağlıdır. Eğer hidrojen fosil kaynaklardan, özellikle kömür veya doğal gazdan yüksek emisyonla üretilirse, araç egzozunda emisyon olmasa bile yaşam döngüsü emisyonu yüksek kalabilir. Çalışma, Çin’de yeşil hidrojenin 2023 itibarıyla toplam hidrojen üretiminin %1’inden az olduğunu belirtir. Bu, hidrojenli ulaşımın karbon azaltım potansiyelinin gelecekteki yeşil hidrojen dönüşümüne bağlı olduğunu açıkça gösterir.

Yeşil hidrojen, yenilenebilir elektrik kullanılarak suyun elektroliziyle üretildiğinde düşük karbonlu olabilir. Fakat bu yöntem için büyük miktarda düşük karbonlu elektrik, elektrolizör kapasitesi, su kaynağı, depolama, dağıtım ve hidrojen dolum altyapısı gerekir. Bu nedenle hidrojenli ulaşım yalnızca araç üreticilerinin değil, enerji sistemi planlamasının da konusudur.

Çalışmanın politika önerilerinde hidrojen enerji endüstrisi için uzmanlaşmış kurumlar, standartlar, finansal destekler, gösterim projeleri ve üretimden tüketime kadar tüm hidrojen değer zincirinin koordinasyonu vurgulanır. Bu, hidrojenli ulaşımın parçalı değil, bütüncül bir sanayi ve enerji stratejisi gerektirdiğini gösterir.

Bu çalışma gündelik yaşam açısından nasıl anlaşılmalı?

Gündelik yaşam açısından bu çalışma, şehirlerdeki ulaşım tercihlerimizin yalnızca trafik veya konfor meselesi olmadığını, aynı zamanda uzun vadeli karbon emisyonları üzerinde büyük etkisi olduğunu gösterir. Bir şehirde insanların özel araç mı toplu taşıma mı kullandığı, araçların hangi enerjiyle çalıştığı, elektrik ve hidrojenin nasıl üretildiği ve araçların ne kadar verimli olduğu toplam emisyonu belirler.

Örneğin bir otobüsün elektrikli veya hidrojenli olması yalnızca egzoz dumanını azaltmaz; eğer kullanılan elektrik veya hidrojen temiz kaynaklardan geliyorsa, yaşam döngüsü karbon emisyonunu da düşürür. Ancak temiz enerji altyapısı yeterince gelişmemişse, yeni enerji araçları kısa vadede beklenen kadar düşük emisyon üretmeyebilir. Bu nedenle bireysel araç değişimi, toplu taşıma, enerji üretimi ve şehir planlaması birlikte düşünülmelidir.

Çalışma ayrıca “her şey binek araç dönüşümüyle çözülür” düşüncesini de sınırlamaktadır. Kamyonlar ve otobüsler, toplam araç sayısı içinde daha az olabilir; fakat yoğun kullanım, yüksek kilometre ve yüksek enerji tüketimi nedeniyle karbon azaltımında büyük rol oynayabilir. Bu nedenle hidrojenli otobüsler ve kamyonlar, şehir içi karbon azaltımının önemli parçaları olabilir.

Geçmiş, bugün ve gelecek açısından çalışmanın önemi

Geçmiş açısından bakıldığında, şehir içi karayolu ulaşımı uzun süre fosil yakıtlı araçlar etrafında büyümüştür. Bu büyüme ekonomik gelişme, kentleşme ve bireysel hareketlilikle birlikte gerçekleşmiştir. Ancak bu model, karbon emisyonu ve hava kirliliği açısından sürdürülebilir değildir. Çin gibi hızla şehirleşen ülkelerde karayolu taşımacılığı emisyonlarının hızlı artması bu sorunu daha görünür hale getirmiştir.

Bugün açısından bakıldığında, BEV ve FCEV teknolojileri artık düşük karbonlu ulaşımın iki ana ekseni haline gelmektedir. BEV’ler binek araçlarda hızla yayılırken, FCEV’ler özellikle ağır ve ticari araçlarda stratejik rol üstlenebilir. Fakat bugün hâlâ enerji üretim yapısı kritik bir sorundur. Elektrik ve hidrojen yeterince temiz değilse, araç teknolojisi tek başına karbon nötrlüğü sağlamaz.

Gelecek açısından bakıldığında, çalışmanın en önemli katkısı 2030-2050 dönemini kritik dönüşüm penceresi olarak göstermesidir. Bu dönemde araç verimliliği, yakıt tüketimi, elektrik üretiminin karbonsuzlaşması, yeşil hidrojen üretimi ve toplu taşıma kullanımının artışı birlikte hızlanırsa, Suzhou gibi şehirlerde karayolu ulaşımı emisyonları ciddi biçimde düşebilir. Aksi halde araç sayısı ve ulaşım talebi artmaya devam ettiği için karbon azaltımı yavaşlayabilir.

Çalışmanın güçlü yönleri nelerdir?

Çalışmanın güçlü yönlerinden biri, ulaşım emisyonlarını yaşam döngüsü bakışıyla ele almasıdır. Yalnızca araç kullanım aşamasına değil, araç üretimi ve enerji üretimi aşamalarına da bakılmıştır. Bu, BEV ve FCEV gibi yeni enerji araçlarının gerçek karbon etkisini daha dikkatli değerlendirmeyi sağlar.

İkinci güçlü yön, sistem dinamiği yaklaşımı kullanmasıdır. Ulaşım sistemi çok değişkenli ve geri beslemeli bir yapıdır. Nüfus, GSYH, araç sahipliği, seyahat talebi, toplu taşıma oranı, araç teknolojisi, hidrojen istasyonu altyapısı ve enerji üretimi birbirini etkiler. Sistem dinamiği bu ilişkileri tek seferlik statik hesap yerine zaman içinde takip etmeye imkân verir.

Üçüncü güçlü yön, senaryo analiziyle farklı politika ve teknoloji yollarını karşılaştırmasıdır. BAU, TSA, MLC ve DLC senaryoları, düşük karbon dönüşümünün hangi koşullarda hızlanabileceğini göstermektedir.

Dördüncü güçlü yön, duyarlılık analizi yapmasıdır. Böylece yalnızca nihai emisyon eğrileri değil, bu eğrileri en çok hangi parametrelerin etkilediği de anlaşılır. Çalışmanın kilometre başına yakıt/enerji tüketimini en kritik parametrelerden biri olarak göstermesi, teknoloji verimliliğinin önemini netleştirir.

Beşinci güçlü yön, BEV ve FCEV teknolojilerini rekabetçi değil tamamlayıcı şekilde ele almasıdır. Bu, gerçekçi bir ulaşım politikası için önemlidir; çünkü farklı araç türleri farklı enerji teknolojilerinden daha fazla fayda görebilir.

Çalışmanın sınırlılıkları nelerdir?

İlk ve en önemli sınırlılık, PDF üzerinde açıkça belirtildiği gibi çalışmanın henüz hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprint olmasıdır. Bu nedenle bulgular bilimsel açıdan değerli olsa da, nihai hakemli yayın sonucu gibi değil, değerlendirilmesi gereken ön araştırma çıktısı olarak okunmalıdır.

İkinci sınırlılık, modelde yalnızca üç araç teknolojisinin dikkate alınmasıdır: CV, BEV ve FCEV. Hibrit araçlar, metanol araçları, doğal gaz araçları ve diğer alternatif yakıtlı araçlar ayrı ayrı modellenmemiştir. Gerçek pazarda bu teknolojiler geçiş döneminde önemli rol oynayabilir.

Üçüncü sınırlılık, tüm araçların her yıl kullanımda olduğu varsayımıdır. Gerçek hayatta araçların kullanım yoğunluğu, yaş yapısı, hurdaya ayrılma zamanı ve yıllık kilometreleri farklıdır. Bu farklılıklar karbon emisyonlarını etkileyebilir.

Dördüncü sınırlılık, kent ve sanayi yapısındaki dönüşümlerin araç sahipliği ve pazar payı üzerindeki etkilerinin ayrıntılı modellenmemiş olmasıdır. Oysa şehir planlaması, uzaktan çalışma, lojistik yapısı, metro ağı, bisiklet altyapısı ve sanayi dönüşümü ulaşım talebini ciddi biçimde değiştirebilir.

Beşinci sınırlılık, sonuçların Suzhou özelinde kurulmuş olmasıdır. Suzhou ekonomik, demografik ve hidrojen altyapısı açısından özel bir örnektir. Bulgular başka şehirlere doğrudan aktarılmamalıdır. Ancak yöntem ve çıkarımlar, başka şehirler için benzer modelleme çalışmalarına temel sağlayabilir.

Altıncı sınırlılık, modelin geleceğe yönelik uzun dönem varsayımlara dayanmasıdır. 2060’a kadar elektrik üretim yapısı, hidrojen üretim maliyeti, araç teknolojisi, batarya maliyetleri, yakıt hücresi ömrü, tüketici davranışı ve politika ortamı değişebilir. Bu yüzden sonuçlar kesin tahmin değil, senaryo temelli olası yol haritaları olarak değerlendirilmelidir.

Bu çalışma ne söylüyor, ne söylemiyor?

Bu çalışma, hidrojenli ve elektrikli araçların birlikte kullanılmasıyla şehir içi karayolu ulaşımında büyük karbon azaltım potansiyeli olduğunu söylüyor. Özellikle FCEV’lerin otobüs ve kamyon gibi ticari araçlarda, BEV’lerin ise binek araçlarda daha güçlü rol oynayabileceğini gösteriyor. Uzun vadede binek araçlarda da BEV ve FCEV teknolojilerinin birlikte gelişebileceği öngörülüyor.

Çalışma, 2030-2050 döneminin karbon azaltımı için kritik pencere olduğunu söylüyor. Bu dönemde kilometre başına yakıt/enerji tüketimindeki iyileşme, enerji üretim yapısının temizleşmesi ve yeni enerji araçlarının yaygınlaşması emisyon düşüşünü hızlandırabilir.

Çalışma, toplu taşıma ve yeşil seyahat davranışının da önemli olduğunu söylüyor. Yalnızca araç teknolojisini değiştirmek yeterli değildir; seyahat modu seçimi ve bireysel seyahat talebi de emisyonları etkiler.

Buna karşılık çalışma, hidrojenli araçların her koşulda otomatik olarak düşük karbonlu olduğunu söylemiyor. Hidrojenin üretim kaynağı belirleyicidir. Gri hidrojen kullanımı devam ederse FCEV’lerin yaşam döngüsü karbon avantajı sınırlanabilir. Gerçek düşük karbon etkisi için yeşil hidrojen üretimi, temiz elektrik ve düşük karbonlu araç üretimi gerekir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Bu araştırma, Suzhou şehir içi karayolu ulaşımında hidrojenli ve elektrikli araç dönüşümünün karbon emisyonlarını nasıl etkileyebileceğini inceleyen bir sistem dinamiği ve senaryo analizi çalışmasıdır. Model 2000-2024 döneminde geçmiş veriyle test edilmiş, 2024-2060 dönemi için öngörü üretmiştir.

Çalışmanın sistem sınırı üç yaşam döngüsü aşamasını içerir:

• Araç üretimi,
• Enerji üretimi,
• Araç kullanımı / enerji tüketimi.

Modelde üç ana araç teknolojisi kullanılmıştır:

• CV: İçten yanmalı yakıtlı araç,
• BEV: Bataryalı elektrikli araç,
• FCEV: Hidrojen yakıt hücreli elektrikli araç.

Dört senaryo karşılaştırılmıştır:

• BAU: Mevcut eğilimin sürdüğü işlerin olağan akışı senaryosu,
• TSA: Ulaşım yapısı dönüşüm senaryosu,
• MLC: Orta düzey düşük karbon senaryosu,
• DLC: Derin düşük karbon senaryosu.

Çalışmada Figure 5 üzerinde verilen araç sahipliği tahmin eğrisi şu katsayılarla ifade edilmektedir:

\[ y = 105.46904 + 0.01909x - 1.47142 \times 10^{-7}x^2 \]

Burada \(x\), kişi başına GSYH; \(y\), bin kişi başına araç sahipliği olarak yorumlanabilir. Bu ilişki, Suzhou’daki binek araç sahipliğinin ekonomik gelişmeyle birlikte artacağını fakat yüksek gelir seviyelerinde doygunluğa yaklaşacağını göstermektedir.

Çalışmanın yaşam döngüsü toplam emisyon mantığı şu kavramsal ilişkiyle özetlenebilir:

\[ E_{\mathrm{total}} = E_{\mathrm{vehicle\ manufacturing}} + E_{\mathrm{energy\ production}} + E_{\mathrm{vehicle\ operation}} \]

Bu ifade, çalışmadaki Figure 3 stok-akış yapısının ve Figure 7 emisyon bileşenlerinin temel hesaplama mantığını açıklar. Toplam karbon emisyonu yalnızca araç kullanımından değil, üretim ve enerji tedarik zincirinden de oluşur.

Temel bulgular şunlardır:

• Suzhou karayolu ulaşımında kilometre başına karbon emisyonu 2020’de yaklaşık \(160 \, \mathrm{gCO_2/km}\) iken 2060’ta yaklaşık \(82 \, \mathrm{gCO_2/km}\) seviyesine düşebilir.
• 2030-2050 dönemi, yıllık ortalama yaklaşık %2 karbon azaltım oranıyla kritik bir düşüş penceresidir.
• TSA senaryosu altında toplam karayolu ulaşım karbon emisyonları yaklaşık 2030’da 5,5 milyon ton civarında zirveye ulaşmaktadır.
• BAU senaryosunda karbon zirvesi yaklaşık 2040 civarında gerçekleşirken, TSA ve MLC senaryolarında yaklaşık 2030, DLC senaryosunda ise yaklaşık 2025 civarında gerçekleşmektedir.
• TSA ve MLC senaryoları karbon zirvesini BAU’ya göre 10-15 yıl erkene çekebilir.
• TSA senaryosu BAU ile yaklaşık 2032’de, MLC senaryosu ise BAU ile yaklaşık 2026’da denge noktasına ulaşmaktadır.
• TSA ve MLC senaryolarında BAU’ya göre toplam emisyon azaltımı sırasıyla 68,18 milyon tonun ve 88,59 milyon tonun üzerine çıkabilir.
• DLC senaryosunda toplam azaltım 100 milyon tonun üzerine çıkabilir.
• 2060’ta binek araç pazarında yaklaşık 3,45 milyon BEV ve 3,29 milyon FCEV bulunacağı öngörülmektedir.
• Otobüslerde FCEV’lerin uzun vadede BEV’leri geçeceği ve 2060’ta FCEV otobüs sayısının BEV otobüs sayısının yaklaşık dört katına ulaşacağı tahmin edilmektedir.
• Kamyonlarda FCEV’ler uzun menzil ve güç gereksinimleri nedeniyle daha büyük potansiyel taşımaktadır.
• Toplu taşıma kullanım oranının 2025’te %8’den 2060’ta %22’ye yükselmesi beklenmektedir.
• Duyarlılık analizine göre 2030’da yeşil seyahat oranı ve kilometre başına yakıt/enerji tüketimi en etkili parametrelerdir.
• 2060’ta kişi başına GSYH ve kilometre başına yakıt/enerji tüketimi en baskın parametreler haline gelmektedir.
• Kilometre başına yakıt/enerji tüketimi, özellikle 2025-2045 döneminde karbon emisyonlarını etkileyen en kritik teknik parametrelerden biridir.

Bu bulgular birlikte değerlendirildiğinde çalışma, hidrojenli ulaşımın özellikle ticari araçlarda ve uzun vadeli düşük karbon senaryolarında önemli rol oynayabileceğini göstermektedir. Ancak bu potansiyel, yeşil hidrojen üretimi, temiz elektrik üretimi, araç verimliliği, toplu taşıma politikaları ve altyapı yatırımlarıyla birlikte gerçekleşebilir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Bu içerik, Zhongxun Li, Bing Wang, Xinru Jiang ve Qingshuai Yang tarafından hazırlanan “Carbon emission reduction potential of hydrogen-based urban road transportation: Results from a system dynamic analysis” başlıklı PDF araştırma metnine dayanarak hazırlanmıştır. Yazar kurumları China University of Mining and Technology - Beijing bünyesindeki Center for Sustainable Development and Energy Policy Research, School of Energy and Mining Engineering, Research Institute of Decision-making Science and Big Data ve Beijing Key Laboratory for Precise Mining of Intergrown Energy and Resources olarak verilmiştir.

PDF üzerinde açıkça “This preprint research paper has not been peer reviewed” ifadesi bulunmaktadır. Ayrıca dosyada SSRN elektronik kopya bilgisi görünmektedir. Bu nedenle çalışma bu içerikte hakem değerlendirmesinden geçmemiş preprint / ön baskı araştırma metni olarak değerlendirilmiştir.

Bu makale hazırlanırken PDF’deki özet, giriş, literatür değerlendirmesi, sistem sınırı, nedensel döngü diyagramı, stok-akış diyagramı, senaryo varsayımları, Table 1 parametreleri, model güvenilirlik testi, Figure 4 geçmiş uyum grafikleri, Figure 5 araç sahipliği tahmin eğrisi, Figure 6 araç türü dönüşüm grafikleri, Figure 7 karbon yoğunluğu ve emisyon yapısı, Figure 8 senaryo karşılaştırması, Figure 9 duyarlılık analizi ve sonuç-politika önerileri temel alınmıştır.

PDF’de yer almayan kesin saha uygulaması, doğrudan politika başarısı garantisi veya hidrojenli araçların her koşulda otomatik olarak düşük karbonlu olduğu iddiası eklenmemiştir. Çalışmanın sonuçları Suzhou şehri, kullanılan senaryo varsayımları, GREET tabanlı karbon katsayıları, Çin’in enerji üretim dönüşümü varsayımları ve 2020-2060 sistem dinamiği model kurgusu çerçevesinde değerlendirilmelidir.