機場航空器碳排放演變的驅(qū)動因素分解研究

洪浩強，胡 榮，張軍峰，黃夢圓

（南京航空航天大學民航學院，江蘇 南京211106）

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)指出人類活動產(chǎn)生的二氧化碳是溫室效應最為顯著的貢獻源。 相較于工業(yè)、農(nóng)業(yè)等部門，對交通運輸行業(yè)二氧化碳排放的研究相對偏少，其中關(guān)于民航運輸業(yè)的研究更是亟待加強[1]。 近五年我國民航全行業(yè)運輸總周轉(zhuǎn)量年均增長達到12.4%[2]，與之伴生的碳排放增長問題日益受到重視。

在碳排放核算方面，ICAO 制定了簡單方法、 高級方法和復雜方法， 歐洲也提出了EMEP 1 級方法、EMEP 2 級方法和EMEP 3 級方法。 為滿足具體研究的要求，國際上也提出了SOURDINE 方法、ALAQS 方法以及EDMS、AEDT、APMI 等模型軟件[3]。 其中，Stettler 等（2011）制定了2005 年英國20 個機場的航空器LTO循環(huán)階段碳排放清單[4]；Kurniawan 等（2011）采用ICAO 推薦方法、EPA 方法、EEA/EMEP 方法和MEET 方法等對LTO 階段污染物排放指標進行測算并對測算結(jié)果進行比較， 研究表明不同模型計算結(jié)果沒有明顯差異，并指出因為ICAO 推薦方法被很多組織和項目應用，所以該方法是用于LTO 循環(huán)污染物排放評價的最有效的方法[5]。 朱佳琳等（2019）采用ICAO 推薦方法對2007—2016 年江蘇省機場LTO 階段碳排放進行測算[6]，等等。

其次，在影響因素分析上，夏卿等（2008）研究發(fā)現(xiàn)對航空器LTO 循環(huán)碳排放具有顯著影響的因素有：機型以及機型-發(fā)動機匹配情況、排放因子、發(fā)動機推力設置和LTO 循環(huán)數(shù)量[7]。 Song 等（2012）指出航空器排放取決于航空器類型和數(shù)量、航空器發(fā)動機的類型和效率、使用的燃料、飛行距離、功率設置、運行時間等[8]。Liu 等（2017）認為能源強度、純技術(shù)效率、科技進步、規(guī)模效率、運輸量和運輸距離是碳排放量變化背后的主要驅(qū)動因素[9]。 徐晨等（2018）將影響碳排放的因素分解為機場航空性運輸收入、機場吞吐量、市場結(jié)構(gòu)和耗油量，并指出影響碳排放增長的主要因素是機場航空性業(yè)務收入的增加[10]，等等。

最后，在研究方法選取上，根據(jù)研究方法的不同，可分為經(jīng)濟計量分析和分解分析。 肖宏偉等（2013）采用經(jīng)濟計量分析的方法考察各驅(qū)動因素對碳排放規(guī)模和強度的影響[11]。 石鈺婷等（2014）用LMDI 方法（Logarithmic Mean Divisia Index）對我國航空碳排放的影響因素進行分解分析[12]。 鄧吉祥等（2014）指出分解分析法中LMDI 方法具有分解技術(shù)較為成熟、形式較為多樣、計算方便且無殘差等優(yōu)點，目前已廣泛應用于CO2排放效應分解領域[13]。楊正東和李京文（2015）指出各種研究方法都有自己的優(yōu)缺點和適用范圍，當研究對象需要完全分解和需要多層級的分析時，在保障沒有負數(shù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)時，LMDI 方法是適用性最廣泛的指數(shù)分解方法[14]。

綜上所述，在機場航空器碳排放的驅(qū)動因素識別及分解研究方面取得了諸多研究成果，但仍有如下幾點需進一步拓展與深入：①在研究對象方面，現(xiàn)有研究更多聚焦于整個行業(yè)的分析，針對機場這一民航主體的研究較少。 ②在驅(qū)動因素分解方面，現(xiàn)有研究中與運行直接相關(guān)的驅(qū)動因素尚不豐富，比如鮮有考慮單位LTO 能耗和客均排放強度等，值得進一步研究。 因此，本文以江蘇省9 個民用機場為例，采用ICAO 推薦方法計算各機場航空器碳排放總量， 然后使用LMDI 方法對航空器碳排放演變的驅(qū)動因素進行分解分析，最后給出相應的減排建議，以期為綠色民航建設提供參考。

1 模型與數(shù)據(jù)

1.1 ICAO 推薦方法

ICAO 將航空器在機場運行的活動劃分為進近、滑行、起飛和爬升四個運行階段（即LTO 循環(huán)）。 ICAO根據(jù)發(fā)動機生產(chǎn)商提供的LTO 循環(huán)下不同機型發(fā)動機的運行參數(shù)，建立了發(fā)動機排放數(shù)據(jù)庫，其中包含發(fā)動機在不同運行階段的基準燃油流量以及若干排放物的排放因子。 碳排放因子指能源燃燒或使用過程中單位能源所產(chǎn)生的碳排放數(shù)量，根據(jù)IPCC 建議航空煤油的CO2排放因子可取3.115（kg/kg）[5]。

因此，機場航空器單個LTO 循環(huán)碳排放量可以由LTO 循環(huán)過程中的燃油消耗量與CO2排放因子求得其中：C 為單個LTO 循環(huán)中CO2的排放量，kg；n 為航空器的發(fā)動機個數(shù)，個；ti為航空器在運行階段i 的運行時間，s；fi為航空器在運行階段i 的單發(fā)燃油流量，kg/s；I 為能源的CO2排放因子，kg/kg；i=1，2，3，4 分別表示進近，滑行，起飛和爬升4 個運行階段。

只需將某一時間內(nèi)機場所有類型航空器的每一次LTO 循環(huán)碳排放進行加總即可得到該時間段內(nèi)的機場航空器的碳排放總量。

1.2 LMDI 方法

考慮到基礎數(shù)據(jù)沒有負數(shù)、LMDI 方法具有因素可逆、部分效應之和與總效應一致和形式多樣化的特點以及這一方法在能源效應以及環(huán)境影響研究中的廣泛應用，本文選取LMDI 方法進行驅(qū)動因素分解分析。

以往研究表明，機場航空器碳排放主要受LTO 循環(huán)數(shù)量、航空器類型、發(fā)動機類型、運行時間和能源排放因子等因素直接影響[6-7]。此外，從機場運行的角度，機場換算旅客吞吐量和航空器LTO 循環(huán)油耗也是重要驅(qū)動因素。 因此，綜合以上考慮，本文將機場航空器碳排放演變驅(qū)動因素分解為運行規(guī)模、排放強度、單位收入吞吐量、單位能耗收入以及單位LTO 能耗5 個因素，如表1 所示。

表1 驅(qū)動因素表Tab.1 Driving factors

其中：ΔCL為運行規(guī)模的驅(qū)動效應，kg；ΔCM為排放強度的驅(qū)動效應，kg；ΔCI為單位收入吞吐量的驅(qū)動效應，kg；ΔCN為單位能耗收入的驅(qū)動效應，kg；ΔCJ為單位LTO 能耗的驅(qū)動效應，kg；ΔC 為碳排放增量，kg。

采用LMDI 加法公式進行計算分析，各因素驅(qū)動效應如式（7）所示

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取江蘇省南京祿口國際機場（IATA 三字碼：NKG）、蘇南碩放國際機場（WUX）、常州奔牛國際機場（CZX）、揚州泰州國際機場（YTY）、南通興東國際機場（NTG）、淮安漣水機場（HIA）、鹽城南洋國際機場（YNZ）、徐州觀音國際機場（XUZ）和連云港白塔埠機場（LYG）九個機場2007—2016 年相關(guān)運行數(shù)據(jù)進行研究。 數(shù)據(jù)來源如下：

1） OAG 數(shù)據(jù)庫。 獲取江蘇省機場2007—2016 年的LTO 循環(huán)數(shù)量，包含了客貨運航空器的運行數(shù)據(jù)。

2） ICAO 發(fā)動機排放數(shù)據(jù)庫。 獲取不同類型航空器發(fā)動機燃油流量數(shù)據(jù)。

3） 航空器制造商網(wǎng)站及研究文獻。 獲取航空器發(fā)動機個數(shù)以及機型-發(fā)動機匹配數(shù)據(jù)。 假設同一機型裝備的發(fā)動機類型相同，依據(jù)以往學者的相關(guān)研究對所列出的機型進行發(fā)動機-航空器匹配處理[5]。

4） 2007—2016 年民航機場生產(chǎn)統(tǒng)計公報。 獲取機場旅客及貨郵吞吐量數(shù)據(jù)，得到換算旅客吞吐量。

5） 2008—2017 年《從統(tǒng)計看民航》。 獲取機場服務收入數(shù)據(jù)。

基于上述數(shù)據(jù)來源與相關(guān)假設， 本文采用ICAO 推薦方法進行碳排放核算， 主要計算結(jié)果見表2。2007—2016 年江蘇省機場年均換算旅客吞吐量、 起降架次及碳排放增長率分別約為14.1%、13.2%和13.4%，碳排放增長率略低于機場換算旅客吞吐量增長率，表明江蘇省機場處于良好的低碳發(fā)展態(tài)勢。

表2 江蘇省機場航空器碳排放表Tab.2 Aircraft carbon emissions of airports in Jiangsu

2 結(jié)果與討論

2.1 驅(qū)動因素的累計效應

2007—2016 年江蘇省9 個機場的航空器碳排放驅(qū)動因素的累計效應如圖1 所示。

從總體上來看， 運行規(guī)模起到90%的正向驅(qū)動效應， 是碳排放增長最為重要的驅(qū)動因素；單位LTO 能耗次之，約為10%；此外，單位收入吞吐量的變化總體上促進了8%的碳排放增長；單位能耗收入引起的碳排放變化較小， 僅為1%； 而排放強度的變化對碳排放的增長起到較為顯著的抑制作用，抑制效應為9%。

2.2 驅(qū)動因素的逐年效應

各驅(qū)動因素逐年驅(qū)動效應計算結(jié)果如圖2所示。

因計算結(jié)果以kg 為單位時數(shù)值過大， 故此處將單位換算為t。 圖2 中：ΔCL代表運行規(guī)模的驅(qū)動效應，t；ΔCM代表排放強度的驅(qū)動效應，t；ΔCI代表單位收入吞吐量的驅(qū)動效應，t；ΔCN代表單位能耗收入的驅(qū)動效應，t；ΔCJ代表單位LTO 能耗的驅(qū)動效應，t；ΔC 代表碳排放增量，t。

2.2.1 運行規(guī)模的驅(qū)動效應

運行規(guī)模的逐年效應均為正值且明顯高于其他因素， 說明由于運行規(guī)模增長導致的碳排放增長效應最為顯著，因此，運行規(guī)模因素是機場航空器碳排放演變最主要的驅(qū)動因素。 其中2012—2013 年與2015—2016 年驅(qū)動效應最為顯著，分別為47 900 t 與53 058 t。 2007—2016 年江蘇省機場航空器起降架次和換算旅客吞吐量年均增長率在13%以上，可以看出運行規(guī)模的增長是市場規(guī)模不斷擴大的必然結(jié)果，由此帶來的溫室氣體排放的增長十分顯著。

2.2.2 單位LTO 能耗的驅(qū)動效應

單位LTO 能耗逐年效應均為正值但均不顯著，即使在年效應最大的2013—2014 年，其驅(qū)動效應也僅為7 996 t，這說明江蘇省航空器單位LTO 能耗正在緩慢上升。通過對江蘇省機場大型航空器（相對于支線飛機）燃油消耗占比分析發(fā)現(xiàn)，大型航空器的能耗占比呈上升趨勢（圖3）。 可以看出，單位LTO 能耗的不斷增加是機型變大的體現(xiàn)，這是近年來民航行業(yè)大發(fā)展而不斷投入大型航空器所致。

圖1 各因素累計驅(qū)動效應圖Fig.1 The cumulative effect of driving factors

圖2 各驅(qū)動因素逐年驅(qū)動效應圖Fig.2 The annual effect of driving factors

2.2.3 排放強度的驅(qū)動效應

圖2 可以看出在2007—2016 年中，排放強度這一指標僅在其中兩年有所上升， 但上升幅度較小，其余時間均處于下降階段，排放強度的降低可以有效抑制碳排放的增長，其中2014—2015 年負向驅(qū)動效應最大，為-17 263 t。 排放強度的降低一方面得益于大型航空器的廣泛應用（規(guī)模效應），另一方面得益于載運率和客座率的上升（圖4）。

2.2.4 單位收入吞吐量的驅(qū)動效應

單位收入吞吐量逐年驅(qū)動效應波動較大且正負波動較為明顯，但累計效應不顯著（約8%）。原因是單位收入吞吐量這一指標值存在增減交替的情況。

從機場服務收入構(gòu)成來看，機場核心收入由旅客自身的安檢費、服務費以及均攤到各個旅客身上的航空性費用。 其中航空性費用與機型、停場時長、客橋占用時長等密切相關(guān)，而時間長短等因素并沒有逐年增長的必然趨勢，這就造成了機場服務收入的波動特點。

2.2.5 單位能耗收入的驅(qū)動效應

雖然該指標累計效應僅為1%，但從每一年的效應值來看，單位能耗收入指標波動較大，呈現(xiàn)明顯的正負交替現(xiàn)象，導致促進效應與抑制效應相互抵消、累計效應不顯著。相關(guān)研究表明機場服務收入的增長對機場航空器碳排放的增長起到顯著的促進作用[9]，但將機場服務收入與能源指標綜合考量，指標的波動說明單位能耗收入的演變與機場服務收入的演變存在差異，因此可以認為在不同機場，單位能耗所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益是不一樣的，即使在同一機場，不同航班之間的單位能耗產(chǎn)生的經(jīng)濟效益也不盡相同。

2.3 減排措施

基于上述有關(guān)機場航空器碳排放驅(qū)動因素的分析結(jié)果，提出如下減排建議：①優(yōu)化場面運行。 通過機坪管制對場面運行資源的統(tǒng)籌，合理規(guī)劃場面運行路線，在運行規(guī)模不斷增長的情況下，減少因場面低效運行而導致的額外能源消耗與碳排放。②機型指派精細化管理。鼓勵航空公司在進行機型指派決策時將溫室氣體排放考慮在內(nèi)，實現(xiàn)大小機型在不同航線指派的總體最優(yōu)；如果必要，局方可以通過類似排放費/稅的經(jīng)濟手段進行宏觀調(diào)控，促使航空公司將排放作為成本因素進行考慮。 ③新技術(shù)開發(fā)與應用。 鼓勵發(fā)動機節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新與生物能源的開發(fā)利用，從源頭上減少化石燃料消耗，進而實現(xiàn)減排的目的。 ④提高航班客座率。 對于客座率較低的航班，可以通過航班共享、合并航班或增加經(jīng)停點的方式化零為整，在旅客便利性與客座率之間進行綜合權(quán)衡，減少因低客座率造成的高排放強度。

圖3 大型航空器燃油消耗占比圖Fig.3 Proportion of fuel consumption of large aircraft

圖4 載運率和客座率變化趨勢圖Fig.4 Trend of load factor and passenger load factor

3 結(jié)論

基于江蘇省機場2007—2016 年運行數(shù)據(jù)，采用ICAO 推薦方法與LMDI 方法進行機場航空器碳排放驅(qū)動因素的定量分析，主要結(jié)論如下：①江蘇省機場2007—2016 年均碳排放增長率約為13.4%。 其中南京祿口機場貢獻率最高，占50%以上，無錫碩放機場次之，約為16%。②運行規(guī)模增長是碳排放增長最主要的驅(qū)動因素，正向驅(qū)動效應約為90%；其次為單位LTO 能耗約為10%。 相對而言，單位收入吞吐量、單位能耗收入的累計驅(qū)動效應不顯著。 ③排放強度的降低有效抑制了碳排放增長，累計效應為-9%。 從運行的角度來看，在繁忙航線采用大機型、客座率低的航線采用小機型以及提高客座率是減排效果較為顯著的可行方案。