一种基于碳排放交易的民航运输减排方法

1.本发明涉及节能减排技术领域，特别涉及一种基于碳排放交易的民航运输减排方法。


背景技术：

2.民航业高速发展带来的二氧化碳大量排放导致了严重的环境和气候问题，由于民航运输的不可替代性和高空碳排放对大气环境影响的放大效应，如何在民航运输总量大、增速快的形势下，实现节能减排、加速绿色民航建设是民航运输业亟需解决的现实问题。
3.基于市场机制的航空碳减排是国际民航组织和欧洲航空安全局积极推进的新型减排方法，通过基于市场经济的有效激励机制，即碳交易或碳抵消，将航空器运营商航空公司纳入减排利益相关方，从而起到调节和降低空域碳排放的目的。由于基于技术改进的减排方式在短期内减排贡献较为有限，而可持续航空燃油(saf)是业内公认的最具前景的减排手段，但高昂的成本限制了其推广应用。基于市场机制的碳减排方法可有效激励saf的应用，因此在行业内得到了广泛关注。目前，我国正在若干省市尝试开展碳市场建设试点工作，但主要集中于电力行业。
4.相比于国外已有部分付诸实践，国内在民航碳排放交易方面的研究基本处于空白。民航碳排放的准确测算与预测是碳交易的重要保障，国内外研究主要集中于根据航空燃油消耗量统计数据来测算并预测全国或全球范围内民航二氧化碳排放量，以及针对航空器在机场运行层面，建立了机场排放物清单。由于我国碳市场的碳排放量核算核查由各省市独立开展，需要测算各空域范围内产生的碳排放，且航班在lto循环和巡航等飞行阶段产生的碳排放差异较大，目前很少有研究关注特定空域范围内全流程民航碳排放问题。民航碳交易机制方面研究主要采用总量管制与交易方法，根据历史排放量统计数据确定固定排放上限，当排放量超过碳配额时则需通过碳交易获取排放权。考虑到国内碳市场的特殊性，且我国民航碳交易尚未形成，缺乏可靠数据积累，导致现有方法缺乏灵活性，不适用于国内实际情况。
5.因此，亟需研究一种适用于国内的基于碳排放交易机制的民航碳减排方法，采用一种高效的预测方法，开展考虑飞行动态的航班全流程碳排放测算与时空分布预测研究，在此基础上，构建基于动态碳配额的分阶段民航碳交易机制模型，采用基于市场机制的管理手段调节并降低民航碳排放，这对于提升民航碳排放感知/预测能力、降低负面环境影响、助力实现民航碳达峰可持续发展目标、辅助制定绿色环境政策等方面具有重要意义。


技术实现要素：

6.本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于碳排放交易的民航运输减排方法；可显著增强空域碳排放感知和预测能力，为降低民航碳排放及环境影响提供支持，并为绿色政策的制定提供参考。
7.为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
8.一种基于碳排放交易的民航运输减排方法，包括以下步骤：
9.s1：分析微观航空器飞行动态和宏观交通需求发展趋势，构建空域碳排放时空分布预测模型，以实现对特定空域内航空器碳排放的中长期预测；
10.s2：建立基于线性气候响应的大气环境影响模型，采用绝对全球温变潜能agtp来评估民航运输碳排放对地表温度变化的影响；
11.s3：结合步骤s2的评估内容，研究基于市场机制的民航碳减排组织架构和管控机制，建立二阶段碳排放交易模型，以实现基于碳排放交易的民航运输减排方法。
12.为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
13.进一步地，步骤s1的具体内容为：
14.s1.1：根据航空器雷达飞行轨迹实时追踪数据和航空器飞行计划数据，分析航空器飞行动态微观特征，即提取飞行阶段、飞行时间、航空器重量、发动机型号和数量信息，确定航空器在不同飞行状态下的燃油流率，计算不同飞行路径中燃油消耗量fe
a,l,e
，公式如下：
[0015][0016]
式中，fe
a,l,e
表示第a条飞行路径、飞行高度层为l、发动机型号为e的航班在待研究空域内的碳排放量；ei表示排放指数，n表示发动机数量；j表示航空器不同的飞行阶段，包括起飞、爬升、进近、停车和巡航五种情况，其中巡航体现了飞行高度；β
j,a
表示状态指示参数；ff
j,l,e
表示第j种飞行阶段、飞行高度层为l、发动机型号为e的航空器的燃油流率；tt
a,j
表示第a条飞行路径、第j种飞行阶段下航空器的飞行时间；
[0017]
s1.2：分析交通需求发展趋势的宏观特征，即统计待研究空域范围内历年空中交通流量数据，根据交通流量时序数据y
1:t
，采用动态线性模型对中长期交通需求y
t+k
进行预测；
[0018]
s1.3：在分析微观航空器飞行动态和宏观交通需求发展趋势的基础上，建立空域碳排放时空分布预测模型：
[0019][0020]
式中，e
t+k
表示第k年待研究空域碳排放预测量；fe
a,l,e
表示步骤s1.1中计算得到的第a条飞行路径、飞行高度层为l、发动机型号为e的航班碳排放量，根据飞行路径即可对应飞行阶段；y
t+k
表示步骤s1.2中确定的中长期交通需求预测量；pa％、p
l
％、pe％表示相应飞行路径、飞行高度及发动机型号的交通流量占比；r％表示平均碳排放下降率；
[0021]
通过建立的空域碳排放时空分布预测模型对未来一段时间待研究空域内的航空器碳排放量进行中长期预测。
[0022]
进一步地，步骤s2的具体内容为：
[0023]
s2.1：建立线性气候响应的大气环境影响模型δt(h)＝agtp(h)e来度量民航运输碳排放对大气环境的负面影响；其中，agtp(h)表示agtp系数，表示排放单位浓度的二氧化碳在未来某一给定时间h造成全球平均地表温度的变化，e表示碳排放预测量；
[0024]
s2.2：计算单位浓度碳排放的辐射强度以及单位
辐射强度造成的全球地表温度响应进而计算得到单位碳排放的agtp系数式中，a表示单位浓度碳排放造成的辐射强迫初始值，ai、αi是模型参数，表示大气生命周期对辐射强迫的影响；cj、dj为模型参数，j＝1表示海洋混合层对辐射强迫造成的全球地表温度响应，j＝2表示深海层对辐射强迫造成的全球地表温度响应；
[0025]
s2.3：利用大气环境影响模型δt(h)，结合步骤s1得到的待研究空域内航空器碳排放的中长期预测量，预测待研究空域年度碳排放在未来一端时间内对大气环境影响的演化趋势；
[0026]
s2.4：结合步骤s2.3的内容，进一步预测待研究空域在一段时间内持续碳排放量放在未来时间段中对大气环境影响的累积效应，具体如下：
[0027]
建立持续碳排放累积效应模型：
[0028][0029]
式中，δt(t,h)表示第t年的碳排放对第h年造成的地表温度变化，等式左边则表示t1至t2时期内的持续碳排放对第h年造成地表温度的累积变化；agtp(h)为环境影响系数，表示单位碳排放在时间范围为h时导致的地表温度变化；e
t
表示第t年的碳排放预测量；通过上述持续碳排放累积效应模型，预测待研究空域在一段时间内持续碳排放量放在未来时间段中对大气环境影响的累积效应。
[0030]
进一步地，步骤s3的具体内容为：
[0031]
s3.1：明晰民航碳排放交易的参与主体及其主要职能，构建基于市场机制的民航碳减排组织架构；参与主体包括空中交通管理机构的atm环保部门、航空公司和民航碳交易机构，所述atm环保部门负责通过基于步骤s1和s2的内容，预测待研究空域的碳排放量和对大气环境的影响，以确定航空公司的碳配额；航空公司根据碳配额及碳排放情况，通过民航碳交易机构购买或出售排放权并缴纳排放税；民航碳交易机构负责排放权的购买/出售以及排放税的征收，并将相关数据提供给atm供分析参考；
[0032]
s3.2：在步骤s1中，atm环保部门所要确定的航空公司碳配额，包括碳配额总量和免税碳配额两部分；其中，碳配额总量q
e,k
表示atm环保部门对待研究空域范围内设置的碳排放的上限，随时间k动态变化，atm环保部门对碳配额总量q
e,k
具体确定的计算公式为：
[0033]qe,k
＝(1-αk)
×et+k
[0034]
式中，αk表示目标减排率；
[0035]
免税碳配额q
f,k
指不需要缴纳排放税的最大允许碳排放量，atm环保部门对免税碳配额q
f,k
具体确定的计算公式为：
[0036]qf,k
＝βk×qe,k
[0037]
式中，βk表示排放上限的比例系数；
[0038]
s3.3：建立基于二阶段民航碳交易模型的减排机制，采取征收排放税以及总量管控与交易相结合的方式，通过阶段式交易机制调节空域碳排放量变化趋势，对于超过免税碳配额部分的碳排放量收取排放税，对于超过碳配额总量部分的碳排放则需购买排放权，反之则可出售剩余排放权，以此实现基于碳排放交易限制航空公司的碳排放量以及促进航
空公司有计划的规划航空业务，实现民航运输减排方法。
[0039]
进一步地，还包括步骤s4：根据不同市场环境，运用情景分析法，对不同场景下的碳排放、环境影响和经济效益三个角度进行综合分析，并将结果反馈给atm环保部门以进行参考分析，以修正航空公司碳配额。
[0040]
进一步地，步骤s4的具体内容为：
[0041]
s4.1：根据不同市场环境下中绿色可持续航空燃料saf在未来市场应用情况，设置基准场景、绿色发展场景和高速发展场景；其中，基准场景为设定市场环境维持现状不变，即未来一定时间内saf没有在民航中得到应用；绿色发展场景设定为saf得到了一定应用，在航空燃油消耗量中saf占据一定比例；高速发展场景设定为在航空燃油消耗量中saf占据比绿色发展场景更高的比例；
[0042]
s4.2：运用情景分析法，对不同场景下的碳排放、环境影响和经济效益等方面进行综合分析；
[0043]
s4.2.1：针对碳排放量，根据步骤s4.1的场景设置，计算各场景下未来一段时间内的碳排放量，具体计算方式采用步骤s1的内容，以预测各场景下待研究空域内的碳排放量；
[0044]
s4.2.2：针对环境影响，根据步骤s4.2.1得到的待研究空域碳排放量，结合步骤s2中大气环境影响模型，评估各场景下碳排放量对大气环境的负面影响；
[0045]
s4.2.3：针对经济效益，首先计算相较于基准场景，绿色发展场景或高速发展场景中航空公司需支付用于saf的额外费用
△cf,k
，计算公式为：
[0046]
△cf,k
＝fbk×
p
saf,k
％
×
(p
saf,k-p
tra,k
)
[0047]
式中，fbk表示待研究空域范围内第k年航空燃油消耗总量，p
saf,k
％表示第k年saf占比，p
saf,k
和p
tra,k
分别表示saf和传统燃油的单价；
[0048]
然后，确定各场景下的碳交易总额c
t,k
并与基准场景进行比较，并得出绿色发展场景或高速发展场景的相对收益
△ct,k
；
[0049]
最后，通过下述公式求得相较于基准场景下，绿色发展场景或高速发展场景中航空公司的相对净收益
△ck
，其表示为碳交易相对收益与额外燃油成本之差：
[0050]
△ck
＝
△ct,k
‑△cf,k
[0051]
s4.2.4：基于步骤s4.2.1-s4.2.3的数据，将结果反馈给atm环保部门以进行参考分析，以修正航空公司碳配额。
[0052]
进一步地，步骤s4.2.3中，所述的碳交易总额c
t,k
具体计算公式为：
[0053][0054]
式中，e
′
t+k
表示待研究空域内第k年的实际碳排放量，p
rights,k
和p
tax,k
分别表示碳排放税和碳排放权的单价；
[0055]
实际碳排放量e
′
t+k
根据计算公式为：
[0056][0057]
式中，ei
mix,k
表示第k年传统航空燃油和saf的混合排放指数。
[0058]
本发明的有益效果是：
[0059]
1、本技术提出的基于碳排放交易的民航运输减排方法能够通过引入市场激励的手段，保障空中交通需求正常增长的同时，通过建立动态碳配额的分阶段民航碳交易机制，调节并减少民航碳排放，可针对任意空域范围进行民航碳排放的测算、预测及其环境影响评价，并可针对不同发展场景进行减排效益分析。
[0060]
2、本技术可显著增强空域碳排放感知和预测能力，为降低民航碳排放及环境影响提供支持和参考。
附图说明
[0061]
图1是本发明整体技术方案的流程示意图。
[0062]
图2是本发明实施例中空域碳排放量的中长期预测结果示意图。
[0063]
图3是本发明实施例中2030年碳排放在未来100年内对大气环境的影响评价示意图。
[0064]
图4是本发明实施例中持续碳排放在未来100年内对大气环境影响的累积效应示意图。
[0065]
图5是本发明实施例中民航碳排放交易机制框架示意图。
[0066]
图6是本发明实施例中不同场景下的碳排放量及碳配额示意图。
[0067]
图7是本发明实施例中基于民航碳排放交易的减排综合效益分析示意图。
具体实施方式
[0068]
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
[0069]
结合附图1-7与实例分析，对本发明技术方案进行详细说明，具体流程如图1所示，选取某空管分局所辖空域为例，包括如下步骤：
[0070]
步骤1，分析微观航空器飞行动态和宏观交通需求发展趋势，构建空域碳排放时空分布预测模型，实现特定空域内航空器碳排放的中长期预测，子步骤如下：
[0071]
(1.1)根据航班雷达飞行轨迹实时追踪数据和航班飞行计划数据，分析航班飞行动态微观特征，提取飞行高度、飞行时间、经纬度位置、航空器型号等信息，查阅航空器制造商发布的fcom手册确定航空器在实际飞行条件及飞行阶段(即起飞、爬升、进近、停车和巡航)下的燃油流率，根据所提出的全流程碳排放模型计算单次航班在所辖空域内的碳排放量，公式如下：
[0072][0073]
式中，j表示起飞、爬升、进近、停车和巡航等五种不同飞行阶段；β
j,a
表示状态指示参数，如果待研究空域范围内第a条飞行路径上的航空器经历第j种飞行阶段，则β
j,a
为1，否则取0；ff
j,l,e
表示第j种飞行阶段、飞行高度层为l、发动机型号为e的航空器的燃油流率；tt
a,j
表示第a条飞行路径、第j种飞行阶段下航空器的飞行时间；ei表示排放指数；n表示发动机数量；
[0074]
需补充的是对于航空器使用普通航空燃油或可持续航空燃油saf时，两者的ei的值不一样，这样就可以求得不同燃油类型使用情况下的碳排放量。
[0075]
(1.2)分析交通需求发展趋势的宏观特征，统计待研究空域范围内历年空中交通
流量数据，根据交通流量时序数据y
1:t
，采用动态线性模型对中长期交通需求y
t+k
进行预测。
[0076]
(1.3)在分析微观航空器飞行动态和宏观交通需求发展趋势的基础上，建立空域碳排放时空分布预测模型：
[0077][0078]
式中，e
t+k
表示第k年空域碳排放预测量；fe
a,l,e
表示步骤(1.1)计算得到的第a条飞行路径、飞行高度层为l、发动机型号为e的航班碳排放量，根据飞行路径即可对应飞行阶段；pa％、p
l
％、pe％表示相应飞行路径、飞行高度及发动机型号的交通流量占比；r％表示由于技术改进带来的平均碳排放下降率。
[0079]
(1.4)根据空域碳排放时空分布预测模型，结合步骤(1.2)得到的空中交通需求中长期预测结果，对待研究空域内未来10年民航运输碳排放进行预测，并计算年增长率，如图2所示。
[0080]
步骤2，建立基于线性气候响应的大气环境影响模型，采用绝对全球温变潜能(agtp)评估民航运输碳排放对地表温度变化的影响，子步骤如下：
[0081]
(2.1)通过建立线性气候相应模型δt(h)＝agtp(h)e来度量民航运输碳排放对大气环境的负面影响，其中，agtp(h)表示agtp系数，表示排放单位浓度的二氧化碳在未来某一给定时间h造成全球平均地表温度的变化。
[0082]
(2.2)计算单位浓度碳排放的辐射强迫以及单位辐射强迫造成的全球地表温度响应进而计算得到单位碳排放的agtp系数
[0083]
(2.3)结合步骤(1.4)得到的民航运输碳排放预测量，预测待研究空域年度碳排放在未来100年内对大气环境影响的演化趋势，如图3所示，将在排放后第20年达到环境影响峰值，并在未来100年内维持70％以上的峰值水平。
[0084]
(2.4)进一步预测待研究空域未来十年持续碳排放在100年内对大气环境影响的累积效应，如图4所示，累积效应将在第15年达到峰值，并在未来100年内维持75％以上的峰值水平。
[0085]
步骤3，提出基于碳排放交易的民航运输减排方法，研究基于市场机制的民航碳减排组织架构和管控机制，建立二阶段碳排放交易模型，子步骤如下：
[0086]
(3.1)构建民航碳排放交易机制框架，如图5所示，参与主体包括空中交通管理机构(atm)环保部门、航空公司和民航碳交易机构。atm环保部门负责分析空中交通实际运行数据，预测空域碳排放量，确定碳配额，并进行减排综合效益分析；航空公司根据碳配额及碳排放情况，通过民航碳交易机构购买或出售排放权并缴纳排放税；民航碳交易机构负责排放权的购买/出售和排放税的征收，并将相关数据提供给atm供分析。
[0087]
(3.2)确定动态碳配额，包含碳配额总量和免税碳配额两部分，其中，碳配额总量q
e,k
表示待研究空域范围内的碳排放上限，随时间k动态变化，可根据步骤(1.4)得到的碳排放预测量和目标减排率αk计算得到，计算公式如式(3-1)所示；免税碳配额q
f,k
指不需要缴纳排放税的最大允许碳排放量，与排放上限的比例系数为βk，可通过式(3-2)计算得到，结果如图6所示；
[0088]qe,k
＝(1-αk)
×et+k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3-1)
[0089]qf,k
＝βk×qe,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3-2)
[0090]
(3.3)建立基于二阶段民航碳交易模型的减排机制，采取征收排放税和总量管控与交易相结合的方式，通过阶段式交易机制调节空域碳排放量变化趋势，对于超过免税碳配额部分的碳排放量收取排放税，对于超过碳配额总量部分的碳排放需购买排放权，反之则可出售剩余排放权，通过下式计算碳交易总额：
[0091][0092]
其中，e
′
t+k
表示待研究空域内第k年的实际碳排放量，p
rights,k
和p
tax,k
分别表示碳排放税和碳排放权的单价。
[0093]
步骤4，根据不同绿色政策环境，运用情景分析法从碳排放碳达峰、环境影响、经济效益等角度对减排策略进行综合效益分析，子步骤如下：
[0094]
(4.1)根据不同绿色政策环境下saf的未来市场应用情况，设置基准场景、绿色发展场景和高速发展场景，其中，基准场景假设环境政策维持现状不变，即未来10年内saf没有在中国民航得到应用；绿色发展场景假设在绿色政策要求下saf得到了一定应用，在航空燃油消耗量中saf占比逐年上升，2025年、2030年saf占比分别上升为5％和10％；高速发展场景假设在更为严格绿色政策要求下saf得到了快速推广，在航空燃油消耗量中saf占比迅速上升至2025年10％、2030年30％。
[0095]
(4.2)运用情景分析法，对不同场景下的碳排放、环境影响和经济效益等方面进行综合分析。
[0096]
(4.2.1)根据步骤(4.1)的场景设置，计算各场景下未来10年混合排放指数，执行步骤1，预测各场景下待研究空域内的碳排放量，如图6所示，分析相较于基准场景的碳减排量、碳排放下降率及2030年前碳达峰目标的实现情况。
[0097]
(4.2.2)根据步骤(4.2.1)得到的空域碳排放量，执行步骤2，评价各场景下碳排放量对大气环境的负面影响，如图7所示，分析相较于基准场景的环境影响下降率。
[0098]
(4.2.3)计算相较于基准场景，航空公司需支付用于saf的额外费用：
[0099]
△cf,k
＝fbk×
p
saf,k
％
×
(p
saf,k-p
tra,k
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3-4)
[0100]
其中，fbk表示待研究空域范围内第k年航空燃油消耗总量，p
saf,k
％表示第k年saf占比，p
saf,k
和p
tra,k
分别表示saf和传统燃油的单价。相较于基准场景，碳交易总额c
t,k
的相对收益
△ct,k
可根据公式(3-3)计算二者差值得到，其中，实际碳排放量e
′
t+k
根据公式(3-5)计算：
[0101][0102]
式中，ei
mix,k
表示第k年传统航空燃油和saf的混合排放指数。因此，相较于基准场景航空公司的相对净收益
△ck
可表示为碳交易相对收益与额外燃油成本之差，即根据下式计算得到：
[0103]
△ck
＝
△ct,k
‑△cf,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3-6)
[0104]
历年减排效益如图7所示，减排综合效益分析如表1所示，在民航碳交易减排机制
框架下，高速发展场景中2025年可实现碳达峰，未来10年累积减排4.7百万吨，碳排放下降率为23.7％，环境影响下降率为22.3％，航空公司需支付额外燃油成本3.04亿元，但由于市场激励机制的减排经济效益可获得相对净收益2.46亿元，具有较为显著的减排环保效益。
[0105]
表1碳交易框架下相较于基准场景的民航碳减排综合效益分析
[0106][0107]
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
[0108]
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。