中国跨区域铁路煤炭运输CO2排放及运输格局优化研究

吕 涛 王 飞 刘 风

(中国矿业大学，江苏省徐州市，221116)



中国跨区域铁路煤炭运输CO2排放及运输格局优化研究

吕 涛 王 飞 刘 风

(中国矿业大学，江苏省徐州市，221116)

为了明确国内目前煤炭调运格局下的省际铁路CO2排放量并理清省间差异原因，在计算各省内燃机车与电力机车单位周转排放量的基础上结合两类机车的周转比例，最终得到各省铁路的排放系数，利用该系数对全国2014年各省铁路在煤炭调运过程中产生的CO2排放量进行测算。在此基础上引入全局排放量最低情景，通过比较分析可得国内目前铁路煤炭调运所存在的问题并提出相应的优化方案。

铁路排放系数 低碳运输 碳排放 煤炭运输

煤炭作为中国能源结构中的核心部分，占国内一次能源生产和消费比例的65%以上。但是国内煤炭赋存却呈现出显著的“西多东少、北富南贫”的特征，90%以上的煤炭存量在秦岭—太行山以西。与此同时，国内煤炭需求旺盛的区域则集中在经济较为发达的东南沿海地区，煤炭生产和需求在地理上的显著不匹配使得煤炭成为中国运输网络中占比最高的货物。中国煤炭铁路调运量于2013年达到了16.8亿t，在大规模、长距离的运输过程中产生了大量的碳排放，使得国内运输业实现节能减排战略目标的形势更为严峻。为了明确目前国内由煤炭运输而产生的碳排放总量以及各省铁路运输的排放效率，本研究在省际铁路煤炭调运数据的基础上，计算各省铁路排放系数，以明确现实中省际排放情况。通过引入在满足国家煤炭供需平衡下达到煤炭调运排放量最低的情景，进一步对国内各主要产煤省份的铁路煤炭调运现状进行评价并指明优化方向。

已有研究根据各类能源的消耗量及排放系数计算铁路运输中的碳排放量，并以此为基础计算铁路各主要能耗指标的碳排放情况。与此同时，以碳排放弹性系数为基础，通过投入产出法和感应度系数对铁路碳排放总量进行量化也起到了较好效果。为了评价铁路从建设到回收的全过程碳排放情况，部分学者引入了全生命周期管理的思想，根据各阶段二氧化碳的计算公式得到总体排放量。当前有关铁路运输排放的研究大都以国家为对象，计算一定时间内的碳排放情况并提出相应的改进建议。然而由于国内各省份铁路在机车结构、技术水平以及单位能耗等指标上的不同，导致省际铁路单位排放量差异明显，因此国内平均排放系数只能对整体路网优化升级提供借鉴与指导，而对于省际铁路优化作用有限。本研究在前人研究的基础上，对各省铁路CO2排放系数进行分别测算，并以国内煤炭流动为研究对象测算各省份铁路由煤炭运输导致的CO2排放量，分析省际差异原因，最终得到针对性的评价结果与优化方案。

1 省际铁路排放系数

为了准确测算省际煤炭铁路调运过程中的CO2排放情况，除了需要收集相关的省际煤炭流动数据外，还需要科学准确的省际铁路排放系数，本研究提出测算公式如下：

(1)

式中：αi——i省的铁路排放系数；

eij——i省第j类机车的周转比例；

kij——i省第j类机车的单位CO2排放量，由省内机车的单位能耗、能源使用结构与基础能源排放系数决定。

1.1 基础能源排放系数

目前主流的基础能源CO2排放量计算往往采取IPCC(2006)的方法，公式如下：

(2)

式中：EC——某一行业中的CO2排放系数；

CFk——第k种能源的发热量；

CCk——第k种能源的碳含量；

COFk——第k种能源的氧化因子；

44/12——单位量的C以CO2形式排放的排放量。

本研究在实际操作中相较于原公式做了两方面改进：第一，为贴近国家实际，以我国的统计机构发布的《中国能源统计年鉴2014》和《省级温室气体清单编制指南》中各类能源的CF、CC和COF值为主体，并利用IPCC数据进行补充；第二，IPCC默认各类能源的碳氧化率均为“1”，本研究则将各形态能源之间的碳氧化率之间存在差异考虑入内，大致为COF气>COF液>COF固。

1.2 省际铁路机车类型及能耗

我国铁路在运机车主要分为内燃机车和电力机车两类(蒸汽机车全国范围内不超过15辆，可忽略不计)，其中内燃机车和电力机车在2012年的周转量分别占全国的27.9%和72.1%，并且有内燃机车占比进一步降低的趋势。内燃机车的主要动力能源为柴油，2012年全路内燃机车平均能耗可折合为39 kg标准煤/万 t·km，电力机车的主要动力能源为电，2012年全路电力机车平均能耗可折合为13 kg标准煤/万 t·km。从单位能耗数据可以直观的看到，电力机车在能耗方面具有显著优势，目前我国也正在逐步扩大电力机车比例。根据《中国铁道年鉴2013》，各省两类机车的周转比例及单位排放情况见表1。

通过表1可知，各铁路局所辖省份的内燃机车与电力机车周转比例存在显著差异，总体来看煤炭高产区域往往电力机车周转份额较高。与此同时，同类型机车的单位周转能耗也存在省际差异，这类差异在内燃机车上体现的尤为明显。

表1 各省铁路机车组成结构

1.3 省际发电排放系数

由于不同省份间内燃机车所使用的柴油在单位排放方面不存在显著差异，因此可以利用柴油排放系数结合省际内燃机车单位能耗计算内燃机车排放系数。然而各省电力机车所用电力在生产过程中的排放差异则较为明显，需要根据各省发电的供能结构进行分别计算。

我国目前乃至未来很长一段时间都将是火电为主的电源结构，所以在测算各省发电单位CO2排放时采用了火电的数据，具体公式如下：

(3)

式中：Ei——i省生产单位煤电的CO2排放量，万t/亿kWh；

Hi——i省生产单位热能排放量，万t/万GJ；

Di——i省用于发电的热能总量，万GJ；

Qj——第j种能源的发电用量，万t/亿m3；

Cj——j能源的CO2排放系数；

Ti——i省的发电总量，亿kWh。

值得注意的是热能作为间接能源无法直接得到，同样需要根据各省热力消费的能源供给结构来计算，公式如下：

(4)

式中：Hi——i省生产单位热能的排放量，万t/万GJ；

Pj——第j种能源用于发热总量，万t/亿m3；

Cj——j能源的CO2排放系数；

Ki——i省发热总量，万GJ。

根据上述公式以能源统计年鉴相关数据为基础，结合各省电力机车单位耗能情况，可得省际发电及电力机车排放系数，如表2所示。

表2 各省单位发热及单位发电CO2排放量

1.4 省际铁路排放系数

经过上述准备工作，本研究已经具备公式(1)中计算省际铁路排放系数所需的条件，即省际机车周转比例，以及内燃机车和电力机车的排放系数，将上述数据带入计算可得图1。

图1 省际铁路排放系数

由图1可知，省际铁路的排放系数存在较为显著的差异，单位排放量最高的云南省是北京市的2倍以上，这种差异由机车结构、机车单位能耗以及省际发电排放系数共同引起。本文将以此为基础，测算目前国内煤炭流动中的各省排放情况，并制定相应的优化方案。

2 省际煤炭铁路运输排放现状与理想情景分析

2.1 铁路运煤排放现状

为明确当前国内及各省铁路运煤过程中的排放情况，本研究以《中国交通统计年鉴2015》中的省际煤炭流动统计数据为基础，以省会城市作为各省煤炭调运的中心。与此同时，由于路网的复杂性及运煤线路的不确定性，本研究以省会间的直线距离代表煤炭省际铁路调运路线，并将调出省份铁路排放系数作为衡量省际运煤线路排放水平的重要指标。在此基础上，可得各省由煤炭调出而引起的铁路交通排放情况如表3所示。

全国铁路在2014年省际煤炭调运过程中共产生CO2639万t，其中山西、内蒙古和陕西三省(区)共运输煤炭103540万t，占运输总量的63.3%，期间共产生CO2498万t，占排放总量的77.9%。由于国内煤炭供需重心间存在显著的地理差异，并且尚未对煤炭调运进行科学的规划，在省际煤炭传输的过程中难免存在运输效率低下及产生不必要CO2排放量等问题。本部分仅是根据省际铁路运输CO2排放系数对国内各省煤炭调运过程中产生的CO2排放情况进行了初步的描述。可进一步设置相应的优化目标，通过对比分析现实情况与理想情景的差距对现状进行适当的评价，就特定省份提出优化建议。

表3 2014年省际铁路运煤排放现状

2.2 最低全局排放情景

为了贴近国内外节能减排的政策导向，本研究在各输入省份与输出省份总需求量和供给量不变的情况下建立优化模型如下：

(5)

(6)

(7)

式中：ti——第i个输出省份的铁路CO2排放系数；

αij——第i省经铁路调入至第j省的煤炭量；

Lij——i省与j省间的铁路运输距离，用两省省会间的直线距离表示；

Rj——第j省的外来煤炭需求总量；

Ci——第i省的煤炭总调出量。

(5)为目标函数，(6)和(7)为限制条件。

根据上述模型，可得优化结果与现实情景的对比，如图2所示。

优化情景中全国由煤炭运输而引起的CO2排放量为492万t，比真实情景下降了23.1%，其中排放量降低幅度最大的三个省(区)依次为内蒙古(190万t)、黑龙江(17万t)、陕西(12万t)。与之相对应的是，山西、山东、天津等省(市)的铁路排放量出现了或多或少的提升。这意味着相较于排放量可能达到最低情况，当前铁路煤炭运输格局确实存在一定的优化空间，可通过国家的统筹规划实现整体升级与局部优化。

图2 优化结果与真实情景的比较

3 结论

为了计算当前中国省际铁路煤炭运输过程中的CO2排放量，本研究通过计算各类能源排放系数以及省际发电排放系数，并收集各省铁路机车组成结构与能耗信息，最终得到了30个省份的铁路运输的CO2排放系数。结果表明包括云南、四川、重庆在内的西南地区CO2排放系数普遍较高，而山西、内蒙古等煤炭主产区以及江苏、浙江等东南沿海区域的铁路运输CO2排放系数则处于较低水平。总体来看，省际铁路机车类型结构并不对总体排放系数产生显著影响。造成铁路排放差异的主要原因在于铁路机车的单位能耗及电力机车耗电而产生的间接排放量水平差距，其中铁路机车单位能耗差异主要与机车技术水平有关，技术先进的机车往往具有更高的能源使用效率，从而产生较低的单位排放量。而省际发电单位排放量则主要与用于发电的能源结构与发电机组技术水平密切相关，发电量较高的主要煤炭输出省份以及经济发达省份往往配套较为先进的发电技术，进而在对电力机车供能的过程中产生相对较低的间接CO2排放量。

在得到省际CO2排放系数的基础上，通过对国内煤炭运输的现实情况进行刻画并通过整体排放量最低目标的引入，可以得到两种情景下的国内省际煤炭铁路调运情况，如图3所示。

我国目前铁路真实情景中省与省之间的煤炭运输网络较为复杂，各主要煤炭生产省份分别向全国各地供给煤炭，各主要需求省份的煤炭来源也包含国内各煤炭主产地，煤炭运输的整体格局呈现出较为分散且无规律的状态。而通过引入全局排放量最低目标后，国内煤炭运输格局实现了显著的简化。该情景虽然在实现上存在一定的难度，但是此情景得到的结果可以较为鲜明地表现出国内煤炭铁路调运潜在的发展方向，即为达成国内煤炭铁路运输的排放量优化，煤炭主产省份需要各自形成煤炭调出的辐射范围，形成分工明确的煤炭调运体系，主要调出省份表现为山西省主要供给东北三省及东部沿海区域，内蒙古主要供给中部地区，陕西省主要供给西部及南部区域的趋势。通过比较两种情景下的省际排放情况还可以发现，煤炭运输网络经过升级后可能产生主要排放省份的身份互换情况，通过图3可知，引入全局排放量最低目标后，山西和内蒙古以及山东和河南的排放地位两两交换，这说明实现国内煤炭铁路运输排放的优化需要对现有的运输格局进行深入变革。与此同时，以山西、贵州、新疆为代表的国内煤炭产地在优化情景中的排放量均有降低，这说明目前国内铁路煤炭调运存在显著的减排空间，可进行产业升级。

图3 两种情景下的国内煤炭铁路调运情况

4 政策建议

4.1 深化机车改造与结构升级，提升能源使用效率

通过对各省铁路运输排放系数进行分解可知，单位能耗区别是造成省际铁路排放系数差异的最主要原因。因此可将存在较大煤炭外运需求且现有机车能量消耗显著高于全国平均水平的省份(如陕西、贵州)为重点，进行有针对性的路网在运机车的改造和升级。与此同时，为全面降低铁路能源消耗、提升能源使用效率，可在全国范围内有针对性地展开铁路机车的评估与技术升级，对于使用年限较长且排放超标的铁路机车，可通过循环淘汰机制逐步更新。通过对各省内燃机车和电力机车单位排放量的比较可知，电力机车的排放系数要普遍低于内燃机车，同时还具有经济、能源使用效率高、间接污染危害小等优势。然而内燃机车目前在国内铁路网中仍占有45%以上的份额，因此逐步提升电力机车比例既是国内路网机车结构升级的主要趋势，同时也是有效降低运输终端CO2排放量的另一个重要途径。

4.2 以煤炭分类分级利用为指导，因地制宜组织煤炭调运

随着国家煤炭生产重心和消费重心地理差异的不断扩大，煤炭运输的平均距离也在逐步提升，煤炭中的杂质在此过程中产生了大量的不必要能耗和排放量。然而，目前国家铁路运煤网络中来自不同省份、不同质量的煤炭都以平等的身份进行调运，这种现状不仅会产生大量的铁路运力浪费，还将降低下游煤炭终端消费者的使用效率，进而间接提升煤炭使用量与排放量，因此推进以煤炭质量确定运输距离的模式势在必行。在2015年1月正式实施的《商品煤质量评价与控制技术指南》中，也首次明确将煤炭质量与销售距离联系起来以达到高质煤外销、低质煤地销或者提质后外销的目标，应以该指南为依据深入推进煤炭分级分类调运，确保国内铁路煤炭运输网络优化升级顺利实施。

4.3 匹配煤炭供需，统筹规划煤炭铁路运输网络

我国煤炭市场在从国家计划到现今市场主导的过程中得到了迅猛发展，也在此过程中充分显示出了市场自主调节的优势。当前的国内煤炭调运情景能够在铁路运力限制下较好地满足国内煤炭供需协调，但是从国家的视角看，现有的运输网络中存在一定的供需不合理匹配情况，进而导致不必要排放情况的出现。国家可在煤炭供需匹配过程中充分发挥体制优势，以国内各省所处地理位置及其对于煤炭的供需情况为基础，结合 铁路网络分布及运输能力，对于宏观上的煤炭流动方向提供指导性建议以避免由于长距离煤炭调运而产生的无效排放情况。煤炭主要输出省份之间可在此基础上通过有效的沟通协调机制分配各自煤炭供给的辐射范围，加强配合协作，最终达成低碳高效的煤炭铁路运输格局。

[1] 蔡博峰，曹东，刘兰翠等.中国交通二氧化碳排放研究[J].气候变化研究进展，2011(3)

[2] 何吉成，李耀增.1975-2005年中国铁路机车的CO2排放量[J].气候变化研究进展，2010(1)

[3] 尚建选，王立杰，甘建平等.煤炭资源逐级分质综合利用的转化路线思考[J].中国煤炭，2010(9)

[4] 徐雨晴，何吉成，王长科.33年来中国铁路运输行业的大气污染物排放[J].环境科学，2011(5)

[5] 谢汉生，周新军，黄茵等.铁路运营碳排放测算及低碳效应评价研究[J].铁道工程学报，2014(3)

[6] 任福民，黄定仪，杨月芳等.铁路运输业碳排放的评定方法[J].北京交通大学学报，2015(3)

[7] 任福民，郭鑫楠，梁锐等.铁路建设生命周期二氧化碳排放评价[J].北京交通大学学报，2013(1)

[8] 付延冰，刘恒斌，张素芬.高速铁路生命周期碳排放计算方法[J].中国铁道科学，2013(5)

[9] 关越.煤质、煤种特性对火电厂经济性影响的研究[D]. 北京：华北电力大学(北京)，2006

[10] 佟嘉明，赵启兰.运输能力限制条件下的煤炭物流路径选择[J].物流技术，2011(2)

[11] Wang C, Ducruet C. Transport corridors and regional balance in China：the case of coal trade and logistics [J].Journal of Transport Geography，2014(40)

(责任编辑 宋潇潇)

Study on CO2emission from interprovincial railway coal transportation and transport pattern optimization

Lv Tao, Wang Fei, Liu Feng

(China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu 221116, China)

In order to calculate provincial CO2emission in present coal transportation pattern and find out the reason of provincial differences, the provincial emission coefficients of each province were achieved after calculating each province's emission factors of diesel locomotive and electric locomotive and collecting data of turnover ratios of these two kinds of locomotives. Using this coefficient to calculate railway emissions of coal transportation of 2014. Based on that, a scenario of minimized total CO2emission was introduced to analyze the existing problems of present railway coal transportation and some feasible optimization plans were offered.

railway emission coefficient, low-carbon transportation, CO2emission, coal transportation

教育部博士点基金(20130095110002)，教育部人文社科规划基金(16YJA790037)，国家自然基金项目(71173218)

吕涛，王飞，刘风. 中国跨区域铁路煤炭运输CO2排放及运输格局优化研究[J].中国煤炭，2017，43(5)：16-21，33. Lv Tao, Wang Fei, Liu Feng. Study on CO2emission from interprovincial railway coal transportation and transport pattern optimization[J].China Coal，2017，43(5)：16-21，33.

TD-9

A

吕涛(1974-)，男，江苏沛县人，博士，中国矿业大学教授、博士生导师，江苏高校国际能源政策研究中心、江苏能源经济管理基地主任，主要研究方向为能源经济管理、煤炭物流与供应链管理等。