北京大学学报(自然科学版) 第61卷 第4期 2025年7月
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 61, No. 4 (July 2025)
doi: 10.13209/j.0479-8023.2025.017
国家自然科学基金(42525101, 42130402)和深圳市科技计划(JCYJ20220818100810024)资助
收稿日期: 2024–05–07;
修回日期: 2024–06–27
摘要 从微观和宏观两个层次, 对海运碳排放影响因素的研究进行全面系统的梳理, 总结出三大微观因素和三大宏观因素及其相互作用的七大效应。微观因素直接作用于船舶, 包括船舶技术因素、船队运营因素和航运物理因素; 宏观因素通过市场调控影响微观部分, 间接作用于海运碳排放, 包括国际治理因素、贸易因素和灾害因素。不同因素之间、因素与碳排放之间通过规模效应、结构效应、技术效应、成本节约效应、中断效应、能源强度效应和活动强度效应等相互作用。船舶技术的发展与普及、船舶规划平台的构建、制定科学合理的环境税收政策等对当前海运碳减排提出挑战, 未来需要进一步量化分析海洋运输对地缘政治、自然灾害的具体影响, 重点关注全球供应链的脆弱性和应对策略。
关键词 海运碳排放; 宏观市场因素; 微观船舶因素; “双碳”目标
海洋运输业承担着全球 80%以上的商品贸易, 是全球经济的驱动引擎, 在国际物流和世界经济增长中发挥着至关重要的作用。然而, 海上运输活动碳排放问题日益严重, 2012 年至 2018 年, 航运二氧化碳排放总量由原先的 9.62 亿吨增长至 10.56 亿吨, 增长率达到 9.8%, 这种增长趋势呈现逐年上升的态势。预计到 2050 年, 航运业的碳排放量将增长至2008 年水平的 130%[1–2]。人类活动产生的温室气体和其他辐射因素已导致全球增温约 1.2℃, 将会增加健康、生计、粮食安全、供水、人类安全和经济增长等诸多方面的风险[3–4]。
全球环境污染问题关乎人类的生命健康与生活福祉, 因此国际组织陆续颁布和实施多项减排战略, 推动航运业采取各类具体减排措施。2018 年, 国际海事组织(International Maritime Organization, IMO)便制定减少航运温室气体排放的初步战略[5], 立足船舶本身, 通过新船能效设计指数(Energy Efficien-cy Design Index, EEDI)和船舶能效管理计划(Ship Energy Efficiency Management Plan, SEEMP)等措施, 从船舶技术革新与运营优化的角度, 在微观层次上直接限制船舶碳排放。但是, 仅仅依靠强制性规范, 并不足以实现绝对减排[1,6–7]。探求宏观贸易市场与突发灾害事件对碳排放的影响, 使用激励性措施, 充分依靠市场的力量实现减排目标, 具有更大的潜力[8]。2023 年, 温室气体战略再次提出中期措施, 除却已有的技术要素, 综合考虑以海上温室气体排放定价机制为基础的经济要素, 试图从宏观市场调控的角度限制碳排放[9]。欧盟是应对气候变化的先驱与领导者, 2023 年 6 月 5 日, 海运活动正式纳入欧盟碳排放交易体系, 该规定已于 2024 年 1 月 1 日 生效。
减少海运碳排放对维护中国经济与生态可持续发展、提升国际形象以及体现大国担当具有积极作用。中国有长达 1.8 万公里的大陆海岸线, 其中广泛分布的沿海城市与港口促进了中国经济的快速增长和对外经贸的繁荣。然而, 海洋运输带来的碳排放问题日益凸显。2022 年, 中国船东的船舶 CO2 排放超过 1 亿吨[1], 严重阻碍中国实现“碳达峰、碳中和”目标。因此, 作为负责任的大国, 中国需要在继续发展国际贸易的同时, 积极采取措施, 减少海运碳排放, 推动可持续发展和绿色经济转型。
综上所述, 只有明确微观与宏观因素之间及其与海运碳排放的作用机制, 才能充分调动运营商的主观能动性, 引导其按照正确的实施路径, 采取具体有针对性的减排措施, 最终实现净零排放的宏伟目标。微观船舶因素(如船舶技术和运营方式)直接影响船舶本身的碳排放水平, 是探求减排措施的必由之路; 宏观事件(例如市场政策和危机)则影响贸易市场的运作与格局, 是海洋运输发展的驱动力, 这些因素直接或间接地共同影响着海运碳排放。
尽管已有研究讨论某种因素如何影响海运碳排放, 但这些分析通常基于特定的措施或事件, 系统性地总结两类因素相互作用机制仍然是一个研究空白。本研究首先阐释海运碳排放的概念, 从微观与宏观角度总结相关研究, 构建海运碳排放的影响框架, 提炼并总结两大类因素对海运碳排放的影响机制, 并基于新的视角, 梳理减排技术与运营策略的作用, 为制定与实施减碳措施提供理论依据。
海运碳排放指在海洋运输过程中释放到大气中的温室气体。温室气体包括二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)和一氧化碳(CO)等, 其中 CO2 是最主要的温室气体[10]。从不同的视角出发, 海运碳排放核算可概括为以下两种界定方法。
第一种界定方法借鉴城市温室气体排放清单核算的思想, 海运碳排放可依次对应范围 1、范围 2和范围 3 [11], 船舶燃料的燃烧是典型的范围 1 排放; 范围 2 和范围 3 均为间接排放, 包括船舶停靠供电、运输工具制造和燃料生产等环节的排放。第二种界定方法是从船用燃料生命周期的视角, 将海运碳排放核算分为从油井到油箱(well-to-tank)和从油箱到尾流(tank-to-wake)两部分, 即从初级生产(提取、加工和精炼等)到装进油箱运输至船舶使用的过程, 也称为上游排放和燃料燃烧产生排放的过程[12]。
基于当前国际组织(包括 IMO 和欧盟等)针对海运减碳实施的战略与监测角度, 当前海运碳排放的影响框架可分为微观船舶与宏观事件两大部分(图1)。IMO 最初颁布实施的初步战略(包括 EEDI 和SEEMP)立足船舶本身, 聚焦船舶技术革新和运营优化, 在微观层次上直接限制碳排放[2,6–7]。在技术方面, 运营商们试图通过修改船舶设计来降低航行阻力[13], 改进动力装置, 提高推进效率[14–15], 采用替代燃料来提高发电效率[16–17]和处理尾气二次利用能源等[7]。在运营方面, 优化船舶速度[18–20]、航线[21–23]和规模[24–27]也作为一种减少能源消耗的方法。除人为因素外, 海上诡谲不定的风、浪、流等自然因素亦阻碍船舶行进, 直接迫使船舶改变航速和航线, 限制船舶发动机或燃料的使用, 是船舶运营的限制因素, 亦是船舶技术发展的阻力[28]。以上影响因素均直接作用于船舶而改变碳排放, 属于微观因素。然而, 随着初步战略的实施效果渐趋饱和,国际组织意识到, 仅仅依靠强制性规范, 不足以实现绝对减排, 充分依靠市场的力量(例如实施碳税、碳排放交易计划等)对于实现减排目标具有更大的潜力[8–9]。除了宏观调控性战略, 贸易是海洋运输的根本驱动力, 贸易环境和对贸易产生潜在影响或冲击的重大和突发事件也会对海运碳排放产生影响。对此, 众多学者研究宏观层面上经济、政治和自然等多方面的事件或灾害对海运碳排放的影响, 包括经济一体化政策、双边或多边关系、蔓延全球的新冠肺炎疫情以及各类自然灾害等[28–29]。虽然以上影响因素不会直接影响船舶, 但均通过影响贸易模式或运营商心理等, 间接地作用于船舶技术和运营策略, 属于宏观因素。
图1 微观船舶与宏观事件对海运碳排放的影响框架
Fig. 1 Framework for the impact of micro-level ship factors and macro-level events on shipping carbon emissions
海运碳排放的影响因素众多, 两大类因素之间、各类因素内部也相互影响, 彼此限制。宏观事件因素通过贸易市场趋势影响运营商心理, 从而以微观船舶因素为媒介, 间接地改变海运碳排放量。微观因素中, 风、浪、流等航运环境因素限制运营优化, 阻碍船舶技术的发展。宏观因素中, 贸易环境被调控政策塑造, 又极易被重大或突发事件影响。因此, 对系统内部各因素的相互作用关系和影响路径进行探索, 从而总结海运碳排放的影响机制十分必要。
在探讨海运碳排放的影响机制时, 直接影响能源强度的船舶无疑占据核心地位。这不仅因为船舶直接参与海上运输活动, 其能效水平和使用的燃料类型直接决定碳排放的多少, 而且因为船舶的设计和管理对减少排放具有潜在的巨大影响。随着环境保护意识的增强和全球气候变化对策的推进, 优化船舶设计、改进推进技术和选择更加环保的能源等措施逐渐成为降低海运业温室气体排放、实现绿色航运的关键路径。
2.1.1 船舶类型
船舶类型是影响海运碳排放量的决定性因素, 但其能够通过优化去降低能源强度的空间相对有限。为满足特定的贸易和作业需求, 每种类型的船舶在使用频率和货运量方面有所差别, 但在宏观市场政策和贸易环境稳定的情况下, 一般不会产生较大的变化。联合国贸易与发展会议报告[1]显示, 国际贸易以干散货和油类运输为主, 其次是集装箱贸易。同时, 随着疫情的缓解和相关限制的解除, 燃料需求增加, 石油和天然气贸易量有所增长, 远超过去的平均复合增长率[1]。
每种类型的船舶都有特定的设计和管理要求, 以便满足其特定的运输或作业需求。集装箱船单位排放量高于液体散货船, 是因为货舱结构以及船体形状等的设计存在明显差异, 从而影响船舶的碳排放[13,30]。例如, 集装箱船的长方形货舱设计有助于最大程度地利用空间, 但通常需要更多的动力来维持航速。相比之下, 油轮的圆柱形货舱设计可能更容易实现流畅航行, 因此能够减少燃料使用。同时, 船舶的航行速度可能因船型而异, 呈现不同的船舶运营状态。例如, 高速客轮通常具有更高的航行速度, 油轮可能航行速度较慢。
2.1.2 船舶推进技术
船舶推进技术减少碳排放的核心是优化能源利用效率, 降低能源强度。发动机是船舶的核心机械组件, 发动机将能源(燃料)转化为机械能, 传递至螺旋桨, 从而产生动力, 推动船舶前进, 控制船速和船向, 提供船用电力。在国际组织强制性规范以及宏观碳税、碳排放计划等政策的激励下, 改进发动机技术来减少海运碳排放是一种主流的方式。总体而言, 当前船舶发动机类型众多, 主要包括内燃机、燃料电池、电池和超级电容器、燃气轮机以及核能等。其中, 相对传统的内燃机和燃料电池是目前应用规模最大的两种类型[31]。其中, 燃料电池用电力驱动船舶, 减少了燃料燃烧的废气排放, 具备取代内燃机的潜力[14,32]。然而, 需要注意的是, 燃料电池需要首先将燃料转化为电能, 成本较高, 因而结合多种推进方式、有选择性地利用不同的发动机系统逐渐成为一种更高效的方式[15,33]。
船舶螺旋桨是发动机产生的机械能作用至船舶的中间组件, 改进与优化螺旋桨, 能减少 2%～12%的船体阻力[7,34]。能量回收再利用与处理尾气是提高能源利用效率、减少污染排放的重要手段。船舶可以借助热回收系统、尾气处理系统和油气回收系统等技术来实现这一目标[2]。同时, 内燃机后处理技术也在不断发展, 包括直接注水(direct water injec-tion, DWI)、进气加湿、非热等离子体(non-thermal plasma, NTP)和选择性催化还原(selective catalytic reduction, SCR)等技术[7], 这些技术在降低船舶碳排放方面发挥着重要作用。
2.1.3 燃料
燃料是影响能源强度的直接因素, 使用更清洁的替代燃料也是国际组织减碳降排的主推方向。目前, 船舶选用的低零排放特性燃料包括液化天然气(LNG)、生物燃料(如甲醇)、液氨、液氢和锂离子电池等。其中, 液化天然气是应用广泛的清洁能源。氢和氨由于不含碳元素, 不产生碳排放, 预计将在一些细分市场中占据强势地位[15]。然而, 由于燃料存储和成本等的限制, 环保的替代燃料使用情况不容乐观。例如, 转载液化天然气需要特定的船载基础设施[16]; 生物燃料不适合低温运行, 且易堵塞发动机[17]; 氢和氨在海洋运输中的应用尚不成熟, 技术方面有待进一步挖掘和发展。
清洁、永久和可靠的可再生能源逐渐成为新的船用“燃料”, 只是由于产生和存储的技术限制, 目前应用的领域和规模有限。但是, 由于其卓越的环保效果, 值得大力推荐发展[35–37]。
与船舶技术通过能源强度效应作用于海运碳排放不同, 船队运营优化通过影响船舶速度、船队规模、航线选择和港口效率等改变活动强度, 从而改变碳排放。
2.2.1 船舶航速
降低航速是碳减排最有效的运营方式, 因为船舶航速直接影响船舶活动强度, 关系到燃油消耗量。船舶的燃油消耗与航行速度密切相关, 速度越快, 消耗量越大[38], 燃油消耗与速度的三次方大致成正比[39–40]。然而, 船舶航行速度的控制非常受限, 不论是为了减少货物运输的时间, 还是为了降低海上多变天气的风险, 都不可能无限降低船舶航行速度。甚至在一些突发性的自然灾害与国家间武装冲突情况下, 航线距离变长, 必须以加快速度的方式弥补损失[39]。对此, 许多研究者开始引入多个决策因素进行船速的多目标优化, 例如燃料选择、航线和船队规模等[19–20,41]。
2.2.2 航线
不同于陆路运输和管道运输, 海洋运输服务没有固定的运输通道, 因而航线选择更加灵活自由。然而, 不同的航线选择可能导致航程和平均速度的变化, 进而影响航运油耗和碳排放。航线选择受多种因素影响。首先, 航行安全至关重要, 尤其在船舶高密度区域(如港口和关键海峡), 碰撞风险极高, 因此优化航线来避免此类事件至关紧要[42]。其次, 天气条件也是考虑因素之一, 恶劣天气不仅给船舶航行带来额外的阻力, 也存在一定的安全隐患[43–44]。此外, 随着气候变暖, 北极海冰的减少为开辟新的贸易航线创造了条件[45–46]。相关政策也影响航线的选择, 其中排放控制区(Emission Control Area, ECA)的设立引发的船舶规避现象备受关注[22,47]。最后, 国际重大灾害事件(如新冠肺炎疫情、俄乌冲突和中美贸易摩擦等)也会对船东的路线选择产生影响[48–50]。
鉴于上述限制因素, 研究人员探索了综合考虑航行成本、航速和排放成本等目标的航线优化策略[21–23,51–52]。在这些研究中, Yu 等[23]兼顾船舶运输利润与碳排放成本, 提出一种综合考虑速度和港口选择的优化措施。镇璐等[22]增加 ECA 与时间的约束, 构建综合考虑航线和速度的优化模型。
2.2.3 船舶规模
慢速航行可减少燃油消耗, 进而降低碳排放, 但同时会延长货物运输时间, 使得货物难以如期到达。扩大船舶规模是解决该问题的有效方法[39], 可采取两种途径: 一是建造更大的船舶, 二是增加船队的船舶数量[24–25]。然而, 盲目增加船队规模会导致成本增加, 寻求船速与规模的平衡才能够实现减排和利润最大化[26]。对此, Ronen[27]提出一项开创性的成本最小化模型, 综合考虑降低船速(燃料成本)和增加船队规模(固定成本)两个目标。随着ECA 等政策的实施, Sheng 等[53]建立一种混合整数凸成本最小化模型, 用来确定最优的船速以及船队规模。
2.2.4 港船作用
除船舶本身外, 优化港船作用效率能减少船舶拥堵等待产生的能源消耗, 有助于减少海运碳排放。通过数字化技术为船舶迅速分配泊位便是一种缓解拥堵状况的有效方式[54]。此外, 绿色港口技术亦是减少港口碳排放的重要方式。当前, 此类研究集中于岸电设备, 通过向停靠在港口的船舶提供电力供应来满足船舶内部的电力需求, 从而减少锚泊等候期间船舶在港口附近的碳排放[35,55]。
船舶在海上的运动是船舶推进系统与海洋环境的综合作用。尽管船舶动力系统提供的推进力起主要作用, 但它仍然受到海上航运环境变化的物理效应(如风、波浪等)影响。海上环境的变化在一定程度上提高了船舶技术发展的要求, 限制了船队运营优化的空间。
2.3.1 风、波浪和洋流
风、浪、流等海洋自然现象会导致船舶产生横向漂移, 表现在船舶速度和航向角两个方面[56–58]。漂移速度与船速有很强的关联, 随着船速增加, 风致漂移速度将逐渐减小。漂移方向通常与船舶航行方向不同, 因此船舶的实际速度(相对于地面的速度)等于船舶发动机的输出速度与漂移速度的矢量和。在此类因素影响下, 船舶往往无法达到设定的速度, 导致速度损失[56–57]。这些因素影响的程度受船舶的尺寸和位置的影响很大。尺寸方面, 小型船舶由于稳定性较差, 速度更易受风、浪、流等因素的影响[58]。位置方面, 在交通流量较少、交通格局比较简单的开阔海域, 船舶速度受海洋环境的影响更显著[40]。
为了应对航运环境变化的物理效应, 气象船舶航线优化(weather ship routing, WSR)技术应运而生, 旨在通过全面考虑海面天气状况, 找到在既定目标下的最佳路径和航速, 这些目标通常包括最小化航行成本、燃料消耗和航行风险等[51–52]。Bentin等[36]在气象船舶优化的基础上进一步考虑风辅助船舶推进系统(Wind Assisted Ship Propulsion, WASP), 使得典型的传统多用途船或散货船节约 4%～8%的能源, 即便在风力较小的地区, 同样能够有所节约。
2.3.2 浮冰
在全球变暖背景下, 北极海冰的急速融化和后退推动北极海洋运输的蓬勃发展, 北极航道得以开辟, 有效地缩短运输距离, 从而降低船舶活动强度, 有助于减少碳排放[46]。极地地区不仅包括常见的风、浪、流现象, 而且存在冰–水混合多相流, 相比普通海洋环境更为复杂多变, 对船舶行驶产生更大的阻碍作用, 可能导致更多燃料资源的消耗和碳排放。碎冰河道中不同的冰厚度、冰浓度和冰形状等对船舶阻力有不同的影响[59–60]。总的来说, 碎冰与船舶阻力呈现线性关系, 碎冰越厚, 船舶总阻力越大; 碎冰形状越复杂, 碎冰通道越窄, 船舶阻力越大[60]。
2.3.3 其他自然因素
其他许多自然因素(如海面能见度、水道布局和潮汐现象等)也会影响船舶活动强度。由于研究区域和数据来源的差异, 目前对能见度与船舶速度关系的研究存在差异。Shu 等[61]认为集装箱船和普通干散货船对能见度的响应不同。在能见度较差的情况下, 集装箱船的船速确实下降, 而普通干散货船几乎不受影响。然而, Dreyer[40]的研究表明, 能见度降低并未显著降低通行速度。总体而言, 目前关于能见度对船舶行为影响的研究尚属有限, 这一主题仍然需要深入的探讨。至于潮汐现象, 主要发生在近海地区, 增加船舶停泊靠岸阶段的航行阻力和风险。
世界形势瞬息万变, 经济、政治和自然等多方面政策与事件随时可能对全球贸易需求、贸易进出口双方以及贸易格局产生巨大的冲击, 从而与微观船舶因素相互作用, 造成碳排放时空格局的变化。因此, 系统地梳理这些宏观现象如何影响海运碳排放, 对国家政策的制定、危机应对和管理都至关重要。本节在系统地总结宏观事件对碳排放影响机制的基础上, 归纳出两类因素之间相互作用的机制(图 2)。
3.1.1 市场激励减排
针对海洋运输燃料排放的严峻情况, 国际海事组织采取两类措施: 基于市场的措施(market-based management, MBM)以及技术、运营措施。技术与运营措施直接作用于船舶, 在第 2 节已详细介绍。MBM 是以“污染者付费”为原则的环境政策, 通过成本节约效应来激励船东采用更环保的技术或者提高运营效率, 从而控制能源消耗, 减少碳排放[62]。MBM 主要有两项: 排放交易计划(Emissions Trad- ing System, ETS)和征收燃油税。
微观因素由浅至深依次是航运环境因素、船舶技术因素和船舶运营因素; 宏观事件由浅至深依次是自然环境变化、贸易环境变化、调控措施以及政治、经济突发事件
图2 微观船舶因素与宏观事件因素相互作用框架
Fig. 2 Framework diagram of interaction between micro ship factors and macro event factors
航运业从 2022 年 6 月起正式纳入欧盟排放交易体系(EU ETS), 2024 年 1 月起正式生效。该计划通过设定总的排放量上限, 将这些排放额度分配给参与者, 并允许他们在市场上进行买卖。因为碳排放交易计划(ETS)限制了碳排放量的上限, 被认为是一种有效的减排措施[29]。其困难主要在于具体的推广与实施方针, 不同的价格水平会对碳排放产生不同的影响, ETS 价格过低, 减排效果甚微; ETS 价格过高, 碳排放确实降低, 但使得 GDP 减少更多, 不利于全球贸易市场的稳定, 难以持续发展[63]。
征收燃油税同样是一种正面的碳减排措施。研究证明, 在较优的燃料定价下, 将实现高达一半的碳减排量[64]。此外, 由于运费与燃油价格的比率是最佳船速的重要决定因素, 有研究者将燃油税与区域速度限制进行比较, 发现限速政策的效果不如燃油税政策[64]。
MBM 主要通过成本节约效应达成减排效果, 该措施将增加航运公司的运营成本, 从根本上调动利益相关者的减排积极性。一方面, 托运人对运输货物更谨慎地权衡, 减少贸易量, 改变国家和地区之间的贸易模式; 另一方面, 航运公司加大投资, 发展节能技术和清洁燃料, 提高能源利用效率[65], 间接地改变海运碳排放。
3.1.2 排放控制区(ECA)
ECA 政策是一项为减少船舶污染排放而实施的国际规范。自 ECA 政策制定并陆续实施后, 排放控制区范围内海运碳排放确实有所减少, 但在成本节约效应的影响下, 船舶为避免使用较高成本的清洁燃料, 会出现通过绕行来规避 ECA 的现象, 整体排放量反而可能增加[66–68]。对此, 众多研究者试图探究 ECA 设置对船舶航线选择的具体影响。Chen 等[47]发现, 大部分船舶会在 ECA 区域改道, 其中尺寸较小的船舶改道的可能性更大。针对这一现象, 学者们开发了 ECA 政策下各种类型船舶的航速和航线优化模型[22,69]。
贸易是海洋运输的驱动力, 任何对贸易产生影响的因素均会间接地作用于海运碳排放。在当今经济全球化的浪潮下, 各国积极参与经济资源流动和配置, 经济联系逐渐加深, 相互依赖程度逐渐提高, 也推动形成多种经济一体化形式。作为全球贸易的主要运输方式, 海洋运输也随之增多, 从而影响海运碳排放量。目前, 学术界关于经济一体化对碳排放活动的影响尚未达成共识, 部分学者认为是促进作用, 使得环境污染加重, 另一部分学者认为是抑制作用, 还有一部分认为其中存在非线性且复杂的联系[70–72]。
总的来说, 全球或区域经济一体化对海运碳排放的影响因地域、政策实施程度等众多因素的不同而变化。从更深层次来看, 这种影响实际上是贸易对环境的三大效应——规模效应、结构效应和技术效应的综合体现[73]。首先, 经济一体化扩大了贸易需求, 海运运输量随之增长, 碳排放量也相应地增加。其次, 经济一体化改变了贸易结构, 包括贸易伙伴、运输路线以及商品组成等, 直接导致商品运输距离的变化以及碳排放量的相应变化。最后, 贸易体系的发展鼓励运营商引入先进船舶技术和清洁能源, 可以有效地减轻环境负担, 从而对碳排放产生积极的影响。
3.3.1 政治性和经济性突发事件
良好的国际关系能显著地促进各国经济、科技和文化多方面的紧密合作, 然而, 从过往经验来看, 国家之间产生政治冲突似乎不可避免。这些政治冲突都直接或间接地影响双边或多边关系, 通过中断效应改变原有的贸易模式, 然后通过规模−结构−技术三大效应间接地改变海运碳排放[48,74–76]。贸易冲突下最突出且普遍的手段便是随着两国之间冲突加剧而不断增加关税[48], 导致双方商品贸易减少, 甚至中断, 该路径原有的碳排放发生转移。贸易摩擦下碳排放的时空变化具有不确定性。一般而言, 关税上调时, 全球贸易将有所减少, 全球碳排放可能也因经济放缓而有所减少[48,74]。然而, 这并不意味着全球或区域航运的碳排放一定会减少。当贸易限制局限于个别国家之间时, 只有冲突双方存在减少的情况, 由于出现复杂的贸易分流现象, 原先的直接贸易变为间接贸易, 还可能增加其他国家的碳排放量[75]。
相比贸易冲突, 武装冲突则是更严重的政治冲突事件, 产生更严重的中断效应。武装冲突的影响主要有两个方面: 一是部分海域港口被封锁, 二是其他国家对冲突方实施制裁[77]。学者们通过量化冲突前后的海运流量, 发现这些因素直接导致全球供应链的变化, 同时, 与冲突双方接壤的经济体也受到贸易中断的影响。此外, 贸易转移现象不可避免, 新的港口或出口国将起到替代作用。但是, 当冲突双方具有不可替代的贸易价值时, 其带来的供应损失将无法避免, 例如俄乌冲突下, 几乎所有粮食供应环节都受到影响[49–50], 出现粮食安全危机。
3.3.2 公共卫生突发事件
大型公共卫生突发事件的影响机制与政治经济性事件类似, 不同的是贸易摩擦和武装冲突的直接影响往往局限在相关国家, 而大型公共卫生突发事件(例如新冠肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19)疫情在世界范围内迅速传播)几乎影响世界生产、贸易和经济等各个方面[78–79]。为了抑制新冠疫情的快速传播, 各国政府都迅速地采取隔离封锁措施[80]。这些政策在减少人群移动的同时, 也减缓贸易往来速度[78]。然而, 船舶运输量的减少与海上排放量的减少并不完全成正比。究其原因, 疫情防控政策延长了船舶的锚泊与系泊时间, 在此期间, 辅助发动机在更高的负载下使用, 污染物排放反而有所增加[28,80–81]。
3.3.3 自然环境变化
随着近些年全球变暖问题加剧, 海平面上升, 海上自然环境更加诡谲多变, 气候灾害通过中断效应改变港口运营和航运贸易网络, 从而间接地影响海运碳排放。
虽然目前少有学者直接研究极端天气事件对碳排放的影响, 但关于其对港口运营和全球航运贸易网络影响的研究相对较多[82–83]。一方面, 沿海地区港口易受自然灾害(如干旱、雾、台风、风暴潮等)的侵袭, 降低港口运行效率, 甚至导致港口业务中断[43]; 另一方面, 海上船舶行驶安全受到考验, 易发生触礁、碰撞甚至倾翻等危险[44]。在航线中断情况下, 为满足全球贸易需求, 船舶将被迫寻找替代港口或者修改行驶路线来延长航线距离, 不得已地加快行驶速度, 从而增加航运碳排放量。
本文通过回顾海运碳排放的相关文献, 从微观船舶与宏观事件的角度, 总结海运碳排放的六大影响因素与七大效应, 其中三大宏观因素与三大微观因素通过七大效应相互作用, 共同影响和调控海运碳排放(图 3)。三大微观因素通过能源使用强度与活动强度效应, 直接影响碳排放, 船舶技术的发展加快清洁燃料使用, 减少废气排放; 船队运营优化船速, 平衡航线, 提升运输效率; 海上航路环境变化则迫使船舶增加能源使用, 改变航速和航线。三大宏观因素通过成本节约效应、规模效应、结构效应、技术效应和中断效应作用于微观因素, 从而间接地影响碳排放。国际宏观市场调控战略在限制碳排放总量的同时, 鼓励运营商积极思考减排措施; 国际贸易影响贸易总量、商品组成和商品运输技术, 改变船舶技术和船队运营; 经济和政治等人为灾害以及自然灾害打破海洋贸易运输原有的模式, 通过中断效应, 迫使船队运营变化。
图3 海运碳排放的影响因素作用框架
Fig. 3 Framework of the impact factors on carbon emissions from shipping
当前海运碳排放的影响因素作用框架中, 各个环节的研究渐趋完整, 但仍然有待完善。微观因素部分, 发动机和替代燃料技术的更新与使用是碳减排的重要途径, 然而船舶系统和仓储环境更新等成本较高, 新技术难以广泛应用。同时, 虽然当前包括航速、航线和规模在内的船队运营策略研究已取得显著进展, 但大多数运营规划仍然停留在理论和假设模型的层面。宏观因素部分, 依靠市场力量进行环境规制的中期激励性措施有望成为未来减少海运碳排放的主流方式, 科学合理地平衡各国利益分配并设置合理的价格和税值是亟待解决的核心问题。此外, 海运碳排放的灾害因素影响情况仍然具有巨大的研究潜力, 对于具体的经贸、政治与自然事件, 大多数的研究仅仅集中在其对全球贸易供应链和海洋运输规模等的影响, 定量化地探究该事件与碳排放关系的研究还比较少, 尤其是武装冲突这类事件。
随着大数据分析和人工智能技术的发展, 我们可以预见海洋运输领域将会面临更多的挑战和机遇。首先, 在技术发展方面, 重点可以放在发动机技术和替代燃料的研发上, 同时继续关注船舶系统和仓储环境更新的成本问题, 寻找降低技术成本和推广新技术的有效途径, 例如政府补贴、税收优惠或国际合作。其次, 针对船队运营策略的研究可以更加注重实证分析和数据模型的应用。通过大数据和人工智能技术, 可以构建更精准的交互式船舶规划平台, 实现实时调整和智能决策, 最大程度地减少碳排放和运营成本。第三, 应充分探究当前的社会消费趋势与产业结构演化等规律, 探索更加灵活和有效的市场机制, 引导海洋运输行业向低碳方向发展。这包括制定更科学和合理的环境税收政策, 探索国际合作机制, 推动各国共同应对海洋运输碳排放挑战。最后, 海洋运输与灾害事件、经贸关系以及地缘政治的关联性也值得深入研究。未来的工作中可以量化分析这些事件对海洋运输碳排放的具体影响, 特别关注武装冲突等极端情况的碳排放因素以及全球供应链的脆弱性和应对策略。这些研究将有助于更全面地理解海洋运输行业在不同环境和政治条件下的碳排放特征, 为制定应对策略和提出政策建议提供重要的理论依据。
参考文献
[1] United Nations Conference on Trade and Develop-ment. Review of maritime transport 2023 [EB/OL]. (2023) [2024–02–15]. https://unctad.org/system/files/ official-document/rmt2023_en.pdf
[2] Xing H, Spence S, Chen H. A comprehensive review on countermeasures for CO2 emissions from ships. Renewable Sustainable Energy Reviews, 2020, 134: 110222
[3] Intergovernmental Panel on Climate Change. Special report on global warming of 1.5°C [EB/OL]. (2018) [2024–04–28]. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/ 2023/06/SR15_Citation.pdf
[4] United Nations Climate Change. State of the global climate 2020 [EB/OL]. (2021) [2024–04–28]. https:// library.wmo.int/viewer/56247?medianame=1264_State ment_2020_en_#page=1&viewer=picture&o=bookmar k&n=0&q=
[5] Maritime Environment Protection Committee. Initial IMO strategy on reduction of GHG emissions from ships [EB/OL]. (2018) [2024–02–15]. https://wwwcdn. imo.org/localresources/en/KnowledgeCentre/IndexofIMOResolutions/MEPCDocuments/MEPC.304(72).pdf
[6] Bouman E A, Lindstad E, Rialland A I, et al. State- of-the-art technologies, measures, and potential for reducing GHG emissions from shipping — a review. Transportation Research Part D: Transport and Envi-ronment, 2017, 52: 408–421
[7] Mallouppas G, Yfantis E A. Decarbonization in ship-ping industry: a review of research, technology deve-lopment, and innovation proposals. Journal of Marine Science and Engineering, 2021, 9(4): 415
[8] Shi Y B. Reducing greenhouse gas emissions from international shipping: is it time to consider market-based measures?. Marine Policy, 2016, 64: 123–134
[9] Maritime Environment Protection Committee. 2023 IMO strategy on reduction of GHG emissions from ships [EB/OL]. (2023) [2024–02–15]. https://wwwcdn. imo.org/localresources/en/KnowledgeCentre/IndexofIMOResolutions/MEPCDocuments/MEPC.377(80).pdf
[10] IPCC. Climate change 2007: the physical science basis [EB/OL]. (2007) [2024–02–15]. https://www.ipcc.ch/ report/ar4/wg1/
[11] GHG Protocol. Greenhouse gas protocol: calculation tools and guidance — calculating greenhouse gas emissions from iron and steel production [EB/OL]. (2011) [2024–02–15]. https://ghgprotocol.org/calcula tion-tools-and-guidance#sector_specific_tools_id
[12] Øberg M M. Life cycle assessment of fuel choices for marine vessels. Trondheim: NTNU, 2013
[13] Ammar N R, Seddiek I S. Enhancing energy efficiency for new generations of containerized shipping. Ocean Engineering, 2020, 215: 107887
[14] Balcombe P, Brierley J, Lewis C, et al. How to decarbonise international shipping: options for fuels, technologies and policies. Energy Conversion and Management, 2019, 182: 72–88
[15] Huang J X, Duan X L. A comprehensive review of emission reduction technologies for marine transpor-tation. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2023, 15(3): 032702
[16] Kalikatzarakis M, Theotokatos G, Coraddu A, et al. Model based analysis of the boil-off gas management and control for LNG fuelled vessels. Energy, 2022, 251: 123872
[17] Noor C W M, Noor M M, Mamat R. Biodiesel as alternative fuel for marine diesel engine applications: a review. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2018, 94: 127–142
[18] Adland R, Cariou P, Wolff F C. Optimal ship speed and the cubic law revisited: empirical evidence from an oil tanker fleet. Transportation Research Part E-Logistics and Transportation Review, 2020, 140: 101972
[19] Dulebenets M A. Minimizing the total liner shipping route service costs via application of an efficient col-laborative agreement. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019, 20(1): 123–136
[20] 袁裕鹏, 王康豫, 尹奇志, 等. 船舶航速优化综述. 交通运输工程学报, 2020, 20(6): 18–34
[21] Dai W L, Fu X W, Yip T L, et al. Emission charge and liner shipping network configuration — an economic investigation of the Asia-Europe route. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2018, 110: 291–305
[22] 镇璐, 孙晓凡, 王帅安. 排放控制区限制下邮轮航线及速度优化. 运筹与管理, 2019, 28(3): 31–38
[23] Yu Y, Tu J C, Shi K, et al. Flexible optimization of international shipping routes considering carbon emission cost. Mathematical Problems in Engineering, 2021, 2021: 1–9
[24] Notteboom T E, Vernimmen B. The effect of high fuel costs on liner service configuration in container ship-ping. Journal of Transport Geography, 2009, 17(5): 325–337
[25] Lindstad H, Asbjornslett B E, Stromman A H. The importance of economies of scale for reductions in greenhouse gas emissions from shipping. Energy Po-licy, 2012, 46: 386–398
[26] Ng M. Vessel speed optimisation in container shipping: a new look. Journal of the Operational Research So-ciety, 2019, 70(4): 541–547
[27] Ronen D. The effect of oil price on containership speed and fleet size. Journal of the Operational Research Society, 2011, 62(1): 211–216
[28] 余建辉, 肖若兰, 马仁锋, 等. 国际贸易“碳中和”研究热点领域及其动向. 自然资源学报, 2022, 37(5): 1303–1320
[29] 刘传明, 孙喆, 张瑾. 中国碳排放权交易试点的碳减排政策效应研究. 中国人口·资源与环境, 2019, 29(11): 49–58
[30] Tran T A. A study of the energy efficiency management for bulk carriers considering navigation environmental impacts. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2019, 36(3): 2871–2884
[31] Bilousov I, Bulgakov M, Savchuk V. Modern marine internal combustion engines: a technical and historical overview. Cham: Springer, 2020
[32] Staffell I, Scamman D, Abad A V, et al. The role of hydrogen and fuel cells in the global energy system. Energy & Environmental Science, 2019, 12(2): 463–491
[33] Jaurola M, Hedin A, Tikkanen S, et al. Optimising design and power management in energy-efficient ma-rine vessel power systems: a literature review. Journal of Marine Engineering and Technology, 2019, 18(2): 92–101
[34] Vigna V, Figari M. Wind-assisted ship propulsion: matching flettner rotors with diesel engines and cont-rollable pitch propellers. Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(5): 1072
[35] Innes A, Monios J. Identifying the unique challenges of installing cold ironing at small and medium ports — the case of aberdeen. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2018, 62: 298–313
[36] Bentin M, Zastrau D, Schlaak M, et al. A new routing optimization tool-influence of wind and waves on fuel consumption of ships with and without wind assisted ship propulsion systems. Transport Research Procedia, 2016, 2016, 14: 153–162
[37] International Renewable Energy Agency. Renewable energy options for shipping [EB/OL]. (2015) [2024–04–28]. https://www.irena.org/publications/2015/Feb/ Renewable-Energy-Options-for-Shipping
[38] Farkas A, Degiuli N, Martic I, et al. Benefits of slow steaming in realistic sailing conditions along different sailing routes. Ocean Engineering, 2023, 275: 114143
[39] Wang X Y, Teo C C. Integrated hedging and network planning for container shipping's bunker fuel manage-ment. Maritime Economics & Logistics, 2013, 15(2): 172–196
[40] Dreyer L O. Relation analysis of ship speed & environ-mental conditions: can historic AIS data form a base-line for autonomous determination of safe speed?. Jour-nal of Navigation, 2023, 76(2/3): 340–374
[41] Lu J X, Wu X H, Wu Y. The construction and application of dual-objective optimal speed model of liners in a changing climate: taking Yang Ming Route as an example. Journal of Marine Science and Engi-neering, 2023, 11(1): 157
[42] Gao P, Zhou L, Zhao X, et al. Research on ship collision avoidance path planning based on modified potential field ant colony algorithm. Ocean & Coastal Management, 2023, 235: 106482
[43] 澎湃网. 探析｜持续干旱又致巴拿马运河“堵船“！与厄尔尼诺有关[EB/OL]. (2023) [2024–03–20]. https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_24433635
[44] United Nations Conference on Trade and Develop-ment. Navigating troubled waters: impact to global trade of disruption of shipping routes in the Red Sea, Black Sea and Panama Canal [EB/OL]. (2024) [2024–02–15]. https://unctad.org/system/files/official-document/ osginf2024d2_en.pdf
[45] 祝鸿, 毕修颖, 刘传润. 论北极航线的合理开发利用及其问题思考. 中国水运, 2024(1): 12–14
[46] Chen J L, Kang S C, Chen C S, et al. Changes in sea ice and future accessibility along the Arctic Northeast Passage. Global and Planetary Change, 2020, 195: 103319
[47] Chen L Y, Yip T L, Mou J M. Provision of emission control area and the impact on shipping route choice and ship emissions. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2018, 58: 280–291
[48] Guo J J, Huang Q B, Cui L B. The impact of the Sino-US trade conflict on global shipping carbon emissions. Journal of Cleaner Production, 2021, 316: 128381
[49] Jagtap S, Trollman H, Trollman F, et al. The Russia-Ukraine conflict: its implications for the global food supply chains. Foods, 2022, 11(14): 2098
[50] 赵鹏军, 尹昭有, 张梦竹, 等. 新冠疫情与俄乌冲突背景下世界玉米海运格局变化研究. 北京大学学报(自然科学版), 2024, 60(6): 1094–1106
[51] Yang J C, Wu L T, Zheng J. Multi-objective weather routing algorithm for ships: the perspective of shipping company’s navigation strategy. Journal of Marine Sci-ence and Engineering, 2022, 10(9): 1212
[52] Zis T P V, Psaraftis H N, Ding L. Ship weather routing: a taxonomy and survey. Ocean Engineering, 2020, 213: 107697
[53] Sheng D, Meng Q, Li Z C. Optimal vessel speed and fleet size for industrial shipping services under the emission control area regulation. Transportation Re-search Part C: Emerging Technologies, 2019, 105: 37–53
[54] Tichavska M, Tovar B, Gritsenko D, et al. Air emis-sions from ships in port: does regulation make a difference?. Transport Policy, 2019, 75: 128–140
[55] Zis T P V. Prospects of cold ironing as an emissions reduction option. Transportation Research Part A: Po-licy and Practice, 2019, 119: 82–95
[56] Kepaptsoglou K, Fountas G, Karlaftis M G. Weather impact on containership routing in closed seas: a chance-constraint optimization approach. Transpor-tation Research Part C: Emerging Technologies, 2015, 55: 139–155
[57] Huang L, Wen Y Q, Geng X Q, et al. Integrating multi-source maritime information to estimate ship exhaust emissions under wind, wave and current conditions. Transportation Research Part D: Transport and Envi-ronment, 2018, 59: 148–159
[58] Zhou Y, Daamen W, Vellinga T, et al. Impacts of wind and current on ship behavior in ports and waterways: a quantitative analysis based on AIS data. Ocean En-gineering, 2020, 213: 107774
[59] Xie C, Zhou L, Wu T C, et al. Resistance performance of a ship in model-scaled brash ice fields using cfd and dem coupling model. Frontiers in Energy Research, 2022, 10: 895948
[60] Yang B Y, Sun Z, Zhang G Y, et al. Numerical estimation of ship resistance in broken ice and investi-gation on the effect of floe geometry. Marine Struc-tures, 2021, 75: 102867
[61] Shu Y Q, Daamen W, Ligteringen H, et al. Influence of external conditions and vessel encounters on vessel behavior in ports and waterways using automatic iden-tification system data. Ocean Engineering, 2017, 131: 1–14
[62] International Maritime Organization. Market-based measures [EB/OL]. (2016) [2024–02–15]. https://www. imo.org/en/OurWork/Environment/Pages/Market-Based- Measures.aspx
[63] Lin B Q, Jia Z J. Impacts of carbon price level in carbon emission trading market. Applied Energy, 2019, 239: 157–170
[64] Kosmas V, Acciaro M. Bunker levy schemes for greenhouse gas (GHG) emission reduction in inter-national shipping. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2017, 57: 195–206
[65] Lee T C, Chang Y T, Lee P T W. Economy-wide impact analysis of a carbon tax on international container shipping. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2013, 58: 87–102
[66] Yuan Y P, Zhang Y, Mao J B, et al. Diverse changes in shipping emissions around the Western Pacific ports under the coeffect of the epidemic and fuel oil policy. Science of the Total Environment, 2023, 879: 162892
[67] Tan Z J, Liu H Y, Shao S, et al. Efficiency of Chinese ECA policy on the coastal emission with evasion behavior of ships. Ocean & Coastal Management, 2021, 208: 105635
[68] Weng J X, Han T, Shi K, et al. Impact analysis of ECA policies on ship trajectories and emissions. Marine Pollution Bulletin, 2022, 179: 113687
[69] Ma W H, Hao S F, Ma D F, et al. Scheduling decision model of liner shipping considering emission control areas regulations. Applied Ocean Research, 2021, 106: 102416
[70] Okere K I, Onuoha F C, Muoneke O B, et al. Sustai-nability challenges in Peru: embossing the role of economic integration and financial development-appli-cation of novel dynamic ARDL simulation. Environ-mental Science and Pollution Research, 2022, 29(24): 36865–36886
[71] Baloch M A, Danish, Meng F C. Modeling the non-linear relationship between financial development and energy consumption: statistical experience from OECD countries. Environmental Science and Pollution Re-search, 2019, 26(9): 8838–8846
[72] Zaidi S a H, Zafar M W, Shahbaz M, et al. Dynamic linkages between globalization, financial development and carbon emissions: evidence from Asia Pacific economic cooperation countries. Journal of Cleaner Production, 2019, 228: 533–543
[73] 林贤芳, 张阳. 国际贸易影响环境的理论机制研究综述. 中国商论, 2023(8): 52–54
[74] Lu J H, Mao X Q, Wang M D, et al. Global and national environmental impacts of the US-China trade war. Environmental Science & Technology, 2020, 54(24): 16108–16118
[75] Liu L J, Creutzig F, Yao Y F, et al. Environmental and economic impacts of trade barriers: the example of China-US trade friction. Resource and Energy Econo-mics, 2020, 59: 101144
[76] 杨帆, 丑洁明, 董文杰, 等. 关税变化对中国贸易碳排放的影响研究. 气候与环境研究, 2022, 27(1): 197–205
[77] European Council Council of the European Union. EU sanctions against Russia explained [EB/OL]. (2022) [2024–02–15]. https://www.consilium.europa.eu/en/po licies/sanctions/restrictive-measures-against-russia-ov er-ukraine/sanctions-against-russia-explained/
[78] March D, Metcalfe K, Tintoré J, et al. Tracking the global reduction of marine traffic during the COVID-19 pandemic. Nature Communications, 2021, 12(1): 1–12
[79] Xu L, Zou Z Y, Zhou S R. The influence of COVID-19 epidemic on BDI volatility: an evidence from GARCH-MIDAS model. Ocean & Coastal Management, 2022, 229: 106330
[80] Xu L, Yang Z H, Chen J H, et al. Impacts of the COVID-19 epidemic on carbon emissions from inter-national shipping. Marine Pollution Bulletin, 2023, 189: 114730
[81] Mou N, Zhang X, Yang T, et al. Carbon footprints: uncovering multilevel spatiotemporal changes of ship emissions during 2019–2021 in the US. Science of The Total Environment, 2024, 912: 169395
[82] Charalambopoulos N, Xidias E, Nearchou A. Efficient ship weather routing using probabilistic roadmaps. Ocean Engineering, 2023, 273: 114031
[83] 彭水军, 张文城. 国际贸易与气候变化问题: 一个文献综述. 世界经济, 2016, 39(2): 167–192
Research Progress in Influencing Factors of Shipping Carbon Emissions
Abstract This review comprehensively and systematically examines the research on the mechanisms of carbon emissions in maritime transportation at both micro and macro levels, summarizing three major micro factors and three major macro factors, along with seven interrelated effects. Micro factors directly affect ships, including ship technology factors, fleet operation factors, and shipping physical factors. Macro factors affect micro parts through market regulation, and indirectly affect shipping carbon emissions, including international governance factors, trade factors, and disaster factors. Interactions between different factors and between factors and carbon emissions occur through scale effects, structure effects, technology effects, cost-saving effects, interruption effects, energy intensity effects, and activity intensity effects. Challenges in current maritime carbon reduction arise from the development and popularization of ship technology, the establishment of ship planning platforms, and the formulation of scientific and rational environmental tax policies. Future efforts should focus on further quantifying the specific impacts of ocean shipping on geopolitics and natural disasters, with particular attention to the vulnerability and coping strategies of global supply chains.
Key words shipping carbon emissions; macro market factors; micro ship factors; “dual carbon” goals