朱佳琳 胡 榮 張軍峰 鄭麗君

(南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院 南京 211106)

0 引 言

國內(nèi)外學(xué)者對機(jī)場碳排放的研究主要涵蓋碳排放核算方法、特定機(jī)場碳排放量核算，以及機(jī)場碳減排措施等研究.機(jī)場碳排放一般基于(國際民用航空組織international civil aviation organization，ICAO)定義的LTO循環(huán)來核算，各國際組織頒布了多種核算方法.Kurniawan等[1]將ICAO標(biāo)準(zhǔn)排放計算模型與美國環(huán)境保護(hù)署(environmental protection agency，EPA)、歐洲監(jiān)測和評估程序(european monitoring and evaluation program，EMEP)等計算模型進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)其他核算模型與ICAO計算模型相似度很高，且ICAO模型已被廣泛應(yīng)用于LTO階段的碳排放計算，可靠性高.特定機(jī)場碳排放核算研究中，盧志想等[2]采用ICAO模型計算了我國2010-2011年的機(jī)場碳排放量；Song等[3]同樣采用該模型估算了韓國4個機(jī)場2009—2010年的碳排放量；Stettler等[4]則制定了2005年英國20個機(jī)場的碳排放清單并對結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)進(jìn)近階段CO2的排放量高于其他三個運行階段；而Pham等[5]核算澳大利亞全國范圍的機(jī)場碳排放后發(fā)現(xiàn)爬升階段的CO2的排放量高于其他LTO運行階段.在機(jī)場碳減排研究中，Grote等[6]指出目前的減排措施主要基于市場、技術(shù)和運行三個方面，之后不少學(xué)者對這三方面進(jìn)行了有針對性的研究，例如：市場方面，Scheelhaase等[7]認(rèn)為現(xiàn)行的歐盟碳交易計劃、國際航空碳抵消和減排方案將對未來CO2減排有較大貢獻(xiàn)；技術(shù)方面，Kousoulidou等[8]證實使用航空生物燃料能有效減少碳排放；運行方面，Koudis等[9]則提出飛機(jī)減推力起飛能夠達(dá)到減排目的，等等.

以上研究在機(jī)場碳排放核算、碳減排等方面取得了顯著成果，但仍有如下內(nèi)容值得進(jìn)一步深入與拓展：①國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)多集中于“自上而下”(基于總?cè)加拖牧?的碳排放核算，而“自下而上”(基于具體運行數(shù)據(jù))的碳排放核算較少；②現(xiàn)有文獻(xiàn)多集中于機(jī)場碳排放量的核算，尚未見文獻(xiàn)開展時間演化特征的分析，因而，本文進(jìn)行了如下工作：①采用“自下而上”基于具體運行數(shù)據(jù)的核算方法，運用ICAO推薦的排放計算模型，測算2007—2016年江蘇省九個民用機(jī)場的碳排放；②采用赫希曼指數(shù)、聚類分析、環(huán)境庫茨涅茲曲線及泰爾指數(shù)對機(jī)場碳排放核算結(jié)果進(jìn)行分析，從碳排放的總量、壟斷性、區(qū)域差異和排放強(qiáng)度的視角探究江蘇省機(jī)場碳排放的時間演化特征，并對形成演化特征的原因開展討論.

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源主要有：①OAG數(shù)據(jù)庫中2007-2016年江蘇省機(jī)場航班運行數(shù)據(jù)；②民航局發(fā)布的機(jī)場統(tǒng)計公報中機(jī)場運行數(shù)據(jù).考慮到數(shù)據(jù)的不完整性及便于計算，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理.

1) 對典型機(jī)型起降架次的處理.2007—2016年江蘇省機(jī)場運行的機(jī)型多達(dá)54種.ICAO在其公布的排放數(shù)據(jù)庫中匯總了典型機(jī)型發(fā)動機(jī)的排放數(shù)據(jù)，但未涵蓋諸如AB6，AT4等機(jī)型發(fā)動機(jī)排放數(shù)據(jù)，因而，為了兼顧計算的準(zhǔn)確性與可行性，本文以ICAO排放數(shù)據(jù)庫中典型機(jī)型為基礎(chǔ)開展碳排放測算.以南京祿口機(jī)場為例，2007—2016年該機(jī)場典型機(jī)型的起降架次統(tǒng)計見表1，參與最終計算的典型機(jī)型起降架次占總起降架次比例平均超過95%，具有較高代表性.其余八個機(jī)場參與計算的典型機(jī)型起降架次占該機(jī)場總起降架次比例均達(dá)到99%以上.

表1 2007—2016年南京祿口機(jī)場典型機(jī)型起降架次表

2) 對衍生機(jī)型歸類的處理.為便于確定發(fā)動機(jī)型號，本文將B737及B73G(B737-700改進(jìn)型)統(tǒng)一歸類為B737-700標(biāo)準(zhǔn)型，將B738及B73H(B737-800改進(jìn)型)統(tǒng)一歸類為B737-800標(biāo)準(zhǔn)型.

3)對發(fā)動機(jī)型號匹配的處理.實際運行中，同一機(jī)型對應(yīng)的發(fā)動機(jī)型號可能有多種，為便于確定發(fā)動機(jī)排放指數(shù)，每種機(jī)型均選取國內(nèi)使用數(shù)量最多的發(fā)動機(jī)型號，以確保計算結(jié)果最接近真實值.機(jī)型與發(fā)動機(jī)的匹配情況見表2.

1.2 研究方法

1.2.1ICAO標(biāo)準(zhǔn)排放模型

飛機(jī)在進(jìn)近、起飛及滑行階段的排放對機(jī)場周邊居民、環(huán)境等有顯著影響，因而，ICAO在附件16第二卷給出了飛機(jī)在混合高度層以下的運行(即LTO循環(huán))的排放測算模型，一個典型的LTO循環(huán)包括飛機(jī)在3 000 in以下運行的4個階段：滑行、起飛、爬升和進(jìn)近.確立了各個運行階段下的推力設(shè)置和工作時間，以CFM56-7B22發(fā)動機(jī)為例，其基準(zhǔn)參數(shù)見表3.CO2的排放量只與燃油消耗量有關(guān)，其排放指數(shù)為常數(shù)3.115(kg/kg).

表2 機(jī)型-發(fā)動機(jī)匹配對照表

因此，先計算出總的燃油消耗量，再乘以CO2排放指數(shù)即可得到碳排放總量.計算公式為

表3 LTO循環(huán)下CFM56-7B22發(fā)動機(jī)基準(zhǔn)參數(shù)

(1)

式中：Etotal為總CO2排放量；mj為j機(jī)型LTO循環(huán)數(shù)；nj為j機(jī)型發(fā)動機(jī)個數(shù)；i為飛機(jī)的飛行階段；tij為j機(jī)型在第i個飛行階段運行的時間；Fij為j機(jī)型在第i個飛行階段的單發(fā)燃油流量；I為CO2排放指數(shù).

1.2.2時間演化特征研究方法

1) 碳排放壟斷性分析方法 赫希曼指數(shù)(herfindahl-hirschman Index，HHI)是一種測量行業(yè)集中度的綜合指數(shù)[10]，用該指數(shù)來衡量江蘇省機(jī)場碳排放的集中度，即用各機(jī)場碳排放量占全省總量百分比的平方和來計量各機(jī)場排放規(guī)模的離散度.計算公式為

(2)

式中：Xi為第i個機(jī)場的年碳排放量；X為全省機(jī)場年碳排放總量；Si為第i個機(jī)場的碳排放市場占有率.

2) 碳排放區(qū)域差異分析方法 泰爾指數(shù)常用于衡量能源消費、碳生產(chǎn)率等方面的區(qū)域差異性.泰爾指數(shù)具有可分解性，總體的泰爾指數(shù)可分解為區(qū)域間泰爾指數(shù)和區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)之和，通過分解可以衡量區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異分別對總體差異的貢獻(xiàn)率[11].泰爾指數(shù)值越大，代表碳排放強(qiáng)度差異水平越大，即

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：T為全省機(jī)場碳排放量泰爾指數(shù)；E為全省機(jī)場碳排放量；X為全省機(jī)場客貨換算吞吐量；i為蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)；Ei為第i個地區(qū)的機(jī)場碳排放量；Xi為第i個地區(qū)的機(jī)場客貨換算吞吐量；Tb為地區(qū)間機(jī)場碳排放量泰爾指數(shù)；j為地區(qū)內(nèi)各地級市；Ej為第j個地級市的機(jī)場碳排放量；Xj為第j個地級市的機(jī)場客貨換算吞吐量；Tw為地區(qū)內(nèi)機(jī)場碳排放量泰爾指數(shù)；Twj為地區(qū)內(nèi)未加權(quán)的機(jī)場碳排放量泰爾指數(shù)；Eij為i地區(qū)j地級市的機(jī)場碳排放量；Xij為i地區(qū)j地級市的機(jī)場客貨換算吞吐量.

3) 碳排放強(qiáng)度分析方法 ①本文將機(jī)場碳排放總量除以旅客及貨郵的換算吞吐量得到單位吞吐量碳排放強(qiáng)度，并對全省機(jī)場的碳排放總量和單位吞吐量碳排放強(qiáng)度歸一化處理，以碳排放總量作為橫坐標(biāo)、碳排放強(qiáng)度作為縱坐標(biāo)，繪制排放-強(qiáng)度圖，對機(jī)場碳排放進(jìn)行聚類分析并探討聚類結(jié)果的時間演化特征[12]；②環(huán)境庫茲涅茨曲線(environmental kuznets curve，EKC)常用于分析環(huán)境污染物的變動趨勢與經(jīng)濟(jì)增長的長期關(guān)系[13].EKC一般是以經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為橫軸，環(huán)境指標(biāo)為縱軸，本文以旅客和貨郵的換算吞吐量為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、單位吞吐量排放強(qiáng)度為環(huán)境指標(biāo)，采用多項式擬合來繪制環(huán)境庫茨涅茲曲線，進(jìn)而討論機(jī)場碳排放與吞吐量之間的時間演化特征.

2 結(jié)果與討論

2.1 碳排放總量的演化特征

依據(jù)上述機(jī)場碳排放計算公式及相應(yīng)數(shù)據(jù)，可得2007—2016年江蘇省機(jī)場年碳排放總量.圖1為江蘇省機(jī)場年碳排放總量和換算吞吐量及年均增長率的發(fā)展趨勢.由圖1可知，10年間江蘇機(jī)場碳排放總量近似線性地增長近2.6倍；年平均增長率較快，維持在13%以上；兩者趨勢與換算吞吐量及其年平均增長率趨勢基本一致.

圖1 2007—2016年江蘇省機(jī)場發(fā)展趨勢

2.2 碳排放壟斷性的演化特征

圖2為2007—2016年江蘇省各機(jī)場碳排放量HHI變化情況.由圖2可知，江蘇省機(jī)場碳排放量HHI從2010年開始以較大幅度下降，2015年后降幅縮小，但一直處在3 000以上，屬于高寡占Ⅰ型.結(jié)果表明：省內(nèi)機(jī)場碳排放量集中度呈下降趨勢，但大型機(jī)場碳排放量占總排放的比重仍然很高，碳排放的壟斷特征依舊明顯.

圖2 江蘇省機(jī)場碳排放量赫希曼指數(shù)

2.3 碳排放區(qū)域差異的演化特征

圖3為2007—2016年江蘇省機(jī)場碳排放量的全省、地區(qū)間及地區(qū)內(nèi)的泰爾指數(shù)演變情況，其中T，Tb和Tw分別表示全省、地區(qū)間(蘇南、蘇中和蘇北)及地區(qū)內(nèi)的泰爾指數(shù)，虛線為各指數(shù)擬合得到的趨勢線.

圖3 江蘇省機(jī)場碳排放泰爾指數(shù)變化趨勢

由圖3可知，Tb呈下降趨勢，表明蘇南、蘇中、蘇北三個地區(qū)間的機(jī)場碳排放差異在緩慢縮小；而Tw呈上升趨勢，說明各地區(qū)內(nèi)部的機(jī)場碳排放差異逐步增大，特別在蘇南地區(qū)內(nèi)部，南京祿口機(jī)場的碳排放量遠(yuǎn)高于無錫碩放、常州奔牛機(jī)場，且差距逐年增大；T作為Tb與Tw之和，以緩于Tb的幅度呈下降趨勢，表明江蘇省機(jī)場碳排放差異主要是由蘇南、蘇中和蘇北各地區(qū)內(nèi)部的機(jī)場碳排放差異所造成的.

上述結(jié)果表明：從江蘇省全省來看，各地區(qū)機(jī)場碳排放總量趨于均衡，差距逐漸減??；而從各地區(qū)局部來看，各地區(qū)內(nèi)部機(jī)場碳排放量差異卻逐漸擴(kuò)大，體現(xiàn)出強(qiáng)者愈強(qiáng)的“馬太效應(yīng)”.

2.4 碳排放強(qiáng)度的演化特征

圖4為2016年江蘇省機(jī)場排放-強(qiáng)度圖，并用機(jī)場碳排放總量與碳排放強(qiáng)度的全省平均值將機(jī)場劃分為“高排放-高強(qiáng)度”“高排放-低強(qiáng)度”“低排放-高強(qiáng)度”和“低排放-低強(qiáng)度”四種類型(簡記為“HH”“HL”“LH” “LL”型).總體來看，江蘇省大部分機(jī)場聚集在“LH”類型中，“HL”及“LL”型機(jī)場較少，預(yù)示著江蘇省機(jī)場碳減排空間較大.

圖4 2016年全省機(jī)場排放-強(qiáng)度圖

2007—2016年間大部分機(jī)場聚類結(jié)果沒有發(fā)生所屬類型的變化，僅無錫碩放、常州奔牛和徐州觀音機(jī)場發(fā)生類型轉(zhuǎn)變.圖5為三個典型機(jī)場2007，2010，2013，2016年的排放-強(qiáng)度類別，由圖5可知，無錫碩放機(jī)場由“LL”型轉(zhuǎn)變?yōu)椤癏L”型、常州奔牛與徐州觀音機(jī)場由“LL”型轉(zhuǎn)變?yōu)椤癓H”型.

圖5 典型機(jī)場排放-強(qiáng)度變化示意圖

表4為各機(jī)場換算吞吐量與其碳排放強(qiáng)度的擬合結(jié)果.由表4可知，2007—2016年全省機(jī)場EKC均未呈標(biāo)準(zhǔn)“倒U形”，大部分為“倒N形”，即隨著機(jī)場吞吐量的增加，碳排放強(qiáng)度先降后增，而后又降低；南京祿口機(jī)場EKC形態(tài)為倒U的右半邊，表示2007—2016年隨著吞吐量的增加機(jī)場碳排放強(qiáng)度一直在降低，處于良好的發(fā)展態(tài)勢中；常州奔牛、揚州泰州機(jī)場EKC形態(tài)為N型，表示隨著吞吐量的增加，碳排放強(qiáng)度先增后減而后又有增加的趨勢.

表4 碳排放強(qiáng)度和吞吐量關(guān)系擬合結(jié)果

圖6為江蘇全省機(jī)場EKC變化情況，從圖中可看出EKC曲線存在兩個拐點，第一個拐點與2010年淮安漣水機(jī)場、2012年揚州泰州機(jī)場開航關(guān)系密切，新機(jī)場開航初期航班客座率較低，使得單位吞吐量碳排放強(qiáng)度增大，從而拉高了全省機(jī)場碳排放強(qiáng)度；第二個拐點則與后期航班客座率上升，碳排放強(qiáng)度隨之下降有關(guān).

圖6 2007—2016年江蘇全省機(jī)場EKC示意圖

2.5 碳排放演化特征的原因分析

江蘇省機(jī)場碳排放的總量、壟斷性、區(qū)域差異以及排放強(qiáng)度呈現(xiàn)上述演化特征，主要有如下原因.

1) 江蘇省機(jī)場碳排放總量的增長與全省旅客及貨郵吞吐量的增長有著密切的關(guān)系.2007—2016年間，全省機(jī)場碳排放量增長了近2.6倍，與此同時，全省旅客及貨郵吞吐量增長了近3倍，吞吐量的快速增長帶來起降架次的增加，繼而導(dǎo)致了機(jī)場碳排放量的增長.

2) 碳排放壟斷性方面，江蘇省機(jī)場碳排放的赫希曼指數(shù)呈下降趨勢，但絕對值仍較高，碳排放的壟斷特征依舊明顯.這主要是2007—2016年期間揚州泰州、淮安漣水機(jī)場建成通航并快速發(fā)展，增強(qiáng)了市場競爭；但南京祿口、無錫碩放等傳統(tǒng)大機(jī)場的市場份額依舊很高，仍有較強(qiáng)的壟斷性.

3) 碳排放區(qū)域差異方面，蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)間的排放總量差距逐漸減小，而地區(qū)內(nèi)部的差異卻在增大.這主要是蘇中、蘇北機(jī)場數(shù)量增加、發(fā)展迅速，吞吐量上縮小了與蘇南機(jī)場的差距；在蘇南地區(qū)內(nèi)部，南京祿口機(jī)場的碳排放量及其增長速度遠(yuǎn)高于其他機(jī)場，使得地區(qū)內(nèi)部碳排放差異變大.

4) 碳排放強(qiáng)度方面，多數(shù)機(jī)場處于“低排放-高強(qiáng)度”型，但整體排放強(qiáng)度呈下降趨勢.這主要是隨著使用新機(jī)型、大機(jī)型替換舊機(jī)型、小機(jī)型以及新機(jī)場客座率的上升，機(jī)場單位換算吞吐量碳排放強(qiáng)度逐漸下降，運行效率逐步上升.

結(jié)合上述分析，為推進(jìn)江蘇省機(jī)場低碳發(fā)展、綠色發(fā)展，本文提出以下建議：①鼓勵更新機(jī)隊，更多使用節(jié)能減排的新型飛機(jī)；②提高小型機(jī)場客座率及運行效率，有效降低碳排放強(qiáng)度；③合理配置民航資源，平衡機(jī)場服務(wù)能力與市場需求，避免“大機(jī)場吃不了、中機(jī)場吃不飽、小機(jī)場吃不著”的窘境，有效提升資源利用效率.

3 結(jié) 論

1) 碳排放總量持續(xù)增加，全省機(jī)場碳排放量由13.1萬噸增長至40.4萬噸，年平均增長率達(dá)13%以上.

2) 碳排放壟斷性有所下降，碳排放HHI由5 500下降至3 600，但碳排放壟斷特征依舊明顯.

3) 地區(qū)間碳排放差異呈緩慢縮小、逐漸平衡的趨勢，但各地區(qū)內(nèi)部差異卻呈擴(kuò)大趨勢.

4) 大部分機(jī)場碳排放強(qiáng)度呈波動下降的趨勢；同時多數(shù)機(jī)場又屬于“高排放強(qiáng)度”類型，“低排放強(qiáng)度”型不多，表明仍有較大的碳減排空間.