中欧班列开行带来的港口城市居民健康效益研究

2024-06-26 13:21李利军李天宇郭湛
物流科技 2024年11期
关键词:中欧班列

李利军 李天宇 郭湛

摘  要:中欧物流货运方式自中欧班列开行后在逐步发生变化,中欧班列承担着越来越多的货运运输任务,同时,国际航运带来的污染物排放一直被低估。经过测算,中欧班列比国际海运产生的大气污染物少,采用中欧班列运输的货物能够减少沿海港口居民因大气污染带来的就医费用,因此可以视为中欧班列的开行给沿海港口城市居民带来了健康效益,以此为我国继续大力推行中欧班列建设提供依据。

关键词:中欧班列;排放测算;健康效益;吸入因子法

中图分类号:F503文献标志码:A

DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.11.021

Abstract: China-Europe logistics freight mode has gradually changed since the opening of China-Europe train. China-Europe train undertakes more and more freight transportation tasks. At the same time, the pollutant emissions brought by international shipping have been underestimated. Through the calculation of this paper, the air pollutants produced by China Railway Express are less than those produced by international shipping. The goods transported by China Railway Express can reduce the medical expenses of coastal port residents due to air pollution. Therefore, it can be regarded as the operation of China Railway Express has brought health benefits to coastal port residents, so as to provide a basis for China to continue to vigorously promote the construction of China Railway Express.

Key words: China Railway Express; emission measurement; health benefits; inhalation factor method

0  引  言

随着国际贸易的发展日趋繁荣,国际货物运输需求的提升也给国际海运企业带来更多的业务,但是国际航运带来的污染物排放一直被低估,世界银行公布的报告显示,污染已经成为人类早逝的第四大因素,全球约有16.7%的早逝是污染造成的。如今,空气污染给全球造成的经济损失已经达到数万亿美元,在2013年为2 250亿美元,到了2019年,损失高达4.6万亿美元,占当年经济产出的6%,且还在不断增长中。2021年,我国因环境污染导致的损失超过了5 000亿元,到了2022年,损失约为逾5 300亿元。研究表明,航运产生的硫氧化物和氮氧化物约占到全球总排放量的12%左右,港口作业给我国沿海地区居民的健康带来了影响。中欧班列运输采用电力机车,产生的污染物排放量较少,能够明显降低中欧货运带来的大气污染。

1  国际海运污染物排放现状

2013年在我国港口产生的二氧化硫和氮氧化物排放量分别占到了全国排放量的8.4%、11.3%,交通运输部水运科学研究院的一篇论文中提到,作为全球供应链的转运节点,港口温室气体排放量约占全球温室气体排放量的3%。2017年我国交通运输部表示,在我国排名前几的港口附近区域的大气污染物有一部分就来自港口的船舶作业与航运,以天津市为例,距离天津港最近的环境监测点的监测数据显示,其月均PM2.5均高于全市的平均水平。加州空气资源委员会(CARB)认定船舶排放的废气会产生烟雾,污染港口附近社区空气。2007年,美国加州就开始实施远洋船舶停泊规制,要求集装箱船、冷藏船等船舶在加州港口停泊期间要做到降低发动机排放,减少柴油发动机的发电量,这项规制可以明显的改善港口附近社区的空气质量。

因此,我国需要控制各个领域的排放来减少大气污染的程度,提高居民的生活环境质量,降低因环境污染带来的医疗支出。中欧班列与国际海运相比能产生较少的大气污染物排放,对于沿海港口城市居民具有一定的健康效益。

2  中欧班列与国际海运的排放测算

2.1  中欧班列排放测算

经过对中欧班列运营公司的调研,可以了解到中欧班列的运营是分为国内和国外的阶段。目前,依托于我国铁路的电气化覆盖率,各铁路局在中欧班列境内段运输时主要采用调和型大功率电力机车,可以大幅提高国内段的运行效率,缩减整体运行时间;在国外段由于电路不具有全程连贯性,因此需要换装牵引机车,同时,由于不同国家的轨距不同,例如我国与欧洲大部分国家的铁路采用的是1 435mm标准轨,而中欧班列在开行的中间需要途径俄罗斯、蒙古国以及一些中亚独联体国家采用的是1 520mm宽轨,这时在班列从国内始发城市到口岸出境后,就需要换装到符合相应国家标准的火车上继续运输,从整体运输路径来看,需要经历“标准轨—宽轨—标准轨”的两次换装。依据以上实际情况,本文将碳排放的计算阶段分为国内段和国外段分别计算。铁路运输污染物排放的计算需要确定列车运行的距离,本文选择中欧班列终到最多的城市德国汉堡,班列的起点选择我国中部地区的线路始发城市——武汉市,因此将货运的起点和终点分别设置为中国武汉和德国汉堡,以此距离进行后续计算。经铁路运营线路长度查询,估算国内段距离为3 300公里,国外段为7 400公里。

中欧班列在国内段是电力机车牵引,在国外段主要使用内燃机车,基于上文二氧化碳排放量计算,中欧班列其他污染物的排放测算公式为:

CREFE=ζ×FT (1)

式中:CREFE为中欧班列运输第z种污染物的总排放量,g;ζ为第i年第j种机车类型的第z种污染物的单位排放量,g

/(万t·km);FT为第i年第j种机车类型运输的货运周转量,万t·km。内燃机车污染物单位排放量如表1、表2所示。

2.2  国际海运排放测算

本文综合考虑我国各个集装箱港口到德国主要港口的航线距离、港口的集装箱吞吐量以及港口所处的地理位置等因素,最终选取我国近年来连续保持集装箱货物吞吐量第一位的上海港作为海运研究部分的出发港口,将德国第一大港汉堡港作为海运的终到港进行计算。根据国际海运数字贸易平台SeaRates的官方网站可知,上海港至汉堡港的海运距离为19 849.2公里(约为10 717.71海里),各班轮公司船舶平均运输速度为13kn,平均运输时间约为34天。

船舶在实际航行过程中会受到多种因素的影响,例如风速、风向、洋流等气候因素、人为操作因素、地理环境因素等,船舶自身的情况也存在差异,例如船舶的污底系数、机械老化程度等,这些内外部因素都会影响船舶某一航次的耗油量。因此以上计算方法并不适用在中欧海运的一般研究中,不同班轮公司采用的运输船舶类型不一样,会导致这些参数都存在差异,计算出的数值不具有代表性和一般性,本文采用周转量法对海运的各项排放进行计算。

海运在产生二氧化碳排放的同时,还会产生一定的大气污染物排放,主要来源于船舶使用的专门的“船用燃料”,这种燃料会产生比普通燃油更多的污染。

中欧集装箱船运输大气污染物排放量计算公式为:

ME=N×L×β×10-6 (2)

式中:ME为海运第j种污染物的总排放量,t;N为第i年中欧班列货运量转化为海运TEU的箱量,箱;L为中欧间海运航线长度的均值,nm(海里);β为中欧集装箱船运输第j种污染物单位排放量,g/TEU/nm。采用上式可以计算出一定货物周转量的集装箱船舶产生的大气污染物的排放量。

钱芳[1]在研究中分析了常用集装箱船的单位污染物排放量,分别是MSC Linzie型、Hanjin Netherland型、MSC Daniela型集装箱船,结合AIS(船舶自动识别系统)中提供的相关船舶数据,计算出的集装箱船平均污染排放量,如表3所示:

3  基于吸入因子法的健康效益计算模型构建

3.1  影响对象范围选择

根据本文的研究内容,假设将中欧班列运输的货物采用国际海运进行运输,海运应使用的船型为集装箱船,因此选取我国前八大集装箱港口作为本文的范围。人口、面积等相关数据如表4所示。

3.2  健康效益计算模型

吸入因子法的计算步骤为:首先,计算人体吸收的剂量;然后,借助剂量-反应系数(Dose-response)计算出健康终点的发病例数;最终,将污染物对人体健康的影响量化,换算成相应的经济货币数额。本文对应的流程图如图1所示。

吸入因子的定义是污染源排放出的污染物,经过呼吸等途径进入人体的量与总排放量的比值。不同研究者对于吸入因子的定义不同,本文中采用Bennet等[2]学者对于吸入因子的理解与定义,中欧海运污染物排放的人体吸入量计算公式如下:

Dose=EP×BR×Δρ   (3)

式中:Dose为第i种污染物进入人体的总量;EP为我国集装箱前8大港口城市的近8年人口均值;BR为呼吸速率;Δρ为第i种污染物的大气浓度变化量。除以上计算方法外,还可表示为:

Dose=IF×PE  (4)

式中:IF为第i种污染物的吸入因子;PE为第i种污染物的排放总量。

吸入因子的数值根据研究地域的不同而产生差异化,本文需要对已有研究中的初始吸入因子数值进行调整修正,吸入因子的主要影响因素为人口密度,因此,根据本文所需要的研究范围,确定相关区域的人口密度值,再依据以下修正公式进行调整:

IF=×PD   (5)

式中:IF为初始吸入因子的修正值;IF为吸入因子初始值;PD为初始研究的人口密度;PD为本文中人口密度。

依据Wang K[3]和栗树朋[4]的研究获得初始的吸入因子数值,本文中采用我国中欧海运的集装箱吞吐量前8大港所在的城市进行研究,分别是上海市、宁波市、舟山市、大连市、天津市、青岛市、深圳市、广州市、秦皇岛市。基于医学研究资料,本文中选取SO2、NOX、PM2.5、PM10这四类污染物进行健康经济学研究,选取其造成的比较常见的医疗健康影响项目,分别为早逝(<50岁)、死亡率变化、内科门诊、急性支气管炎、慢性支气管炎、呼吸系统疾病住院人数、心血管疾病住院人数和哮喘发作,共计8个影响项目。

计算健康终点发病数量:

Case=Dose×DR   (6)

式中:Case为第i种污染物引起第h种健康终点的病例数量,例;DR为第i种污染物和第h种健康终点的剂量-反应关系,例/t。

剂量-反应关系的表达式为:

DR=×1012   (7)

式中:CR为第i种污染物与第h种健康终点的浓度-浓度反应关系,例·m3/ug;f为第i种污染物关于第h种健康终点的基准线。

计算各种医疗健康项目导致的经济损失:

HEC=Dose×DR×UV   (8)

式中:HEC为第h种健康终点的经济成本;UV为第h种健康终点的单位价值。

鉴于目前单位健康终点的价值研究区域性比较明显,不适合直接借鉴用于现如今全国的情况研究,因此,同样需要将已有研究中的数据进行修正调整再使用。栗树朋[4]在研究中参考了美国环保署的研究结果,同时结合了沈阳市人均GDP进行了调整,Kan H[5]在研究上海市时采用人均GDP进行调整,张莹[6]在研究成都市健康效益时选择用人均可支配收入调整统计生命价值(VOSL),据此,本文采用人均GDP和人均医疗消费支出的综合修正值计算,修正公式如下:

式中:UV为单位健康终点价值修正值;UV为单位健康终点价值初始参考值;GDP为初始参考地区的人均GDP值;GDP为全国的人均GDP值;AHE为初始参考地区的人均医疗消费支出;AHE为全国的人均医疗消费支出;t为人均GDP弹性系数;z为人均医疗消费支出弹性系数;t与z的取值一般为1。

4  居民健康效益计算结果与分析

污染物排放量按照中欧海运航线占比计算出我国附近海域排放的污染物量,根据吸入因子修正计算公式,可得出本文适用的吸入因子值以及污染物进入人体数量,如表5所示。

吸入因子的数据计算中,总暴露人口数量和大气中各种污染物浓度变化量采用我国前8大港口城市近10年的人口数量均值和污染物浓度均值计算,数据来源于全国人口普查的人口数据、各城市的统计年鉴与统计公报,根据Stevens G的研究,将呼吸速率设置为20m3/天[7]。

根据谢旭轩[8]和陈仁杰等[9]的研究,再结合近年来全国人均GDP、人均医疗(包括:门诊和住院)消费支出,见图2和图3,按照公式(3)至公式(7)进行比例调整计算,得出健康经济价值见表6。

根据Pope lii等[10]学者的研究,结合中国卫生统计年鉴和世界银行对于中国污染成本的研究中的数据,本文中暴露-反应关系、健康终点取值范围如表7、表8所示。

借助以上数据,根据公式(8)可以计算出各个健康终点的健康经济学损失,如表9所示。

通过计算可知,中欧班列开行能给我国沿海居民带来的减排健康经济效益总计约为6.8亿元,这对于区域内沿海城市居民的健康水平与生活幸福感提升是非常关键的一部分。

5  结  论

在居民健康效益方面,减少了集装箱船舶大气污染物排放,在一定程度上降低了沿海城市的空气污染程度,降低了沿海居民患呼吸系统等疾病的风险程度,产生了健康经济学价值,减少了居民的就医消费支出。我国应继续大力推进中欧班列的发展,提高沿线的基础建设水平,提升中欧班列的运输任务承担能力,从而实现国际运输的绿色环保,为我国沿海地区的居民带来更多的健康效益。

参考文献:

[1] 钱芳. 船舶大型化对大气污染物排放的影响[J]. 物流技术,2016,35(12):104-107,150.

[2]  BENNETT D H, MCKONE T E, EVANS J S, et al. Defining intake fraction[J]. Environmental Science & Technology, 2002,36(9):207-211.

[3]  WANG K, WANG S, LIU L, et al. Environmental co-benefits of energy efficiency improvement in coal-fired power sector: A case study of Henan Province, China[J]. Applied Energy, 2016(184):810-819.

[4] 栗树朋. 基于LEAP模型的沈阳市道路交通部门能源需求及环境影响研究[D]. 沈阳:东北大学,2019.

[5]  KAN H, CHEN B. Particulate air pollution in urban areas of Shanghai, China: Health-based economic assessment[J]. Science of the Total Environment, 2004(1/3):71-79.

[6] 张莹,田琪琪,魏晓钰,等. 2016—2020年成都市控制PM2.5和O3-8h污染的健康效益评价[J/OL]. 环境科学:1-16[2023

-04-06]. https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202207058.

[7]  STEVENS G, FOY B D, WEST J J, et al. Developing intake fraction estimates with limited data: Comparison of methods in Mexico City[J]. Atmospheric Environment, 2007,41(17):3672-3683.

[8] 谢旭轩. 健康的价值:环境效益评估方法与城市空气污染控制策略[D]. 北京:北京大学,2011.

[9] 陈仁杰,陈秉衡,阚海东. 我国113个城市大气颗粒物污染的健康经济学评价[J]. 中国环境科学,2010,30(3):410-415.

[10]  III P, ARDEN C. Lung cancer, cardiopulmonary mortality, and long-term exposure to fine particulate air pollution[J]. Jama, 2002(9):1132-1141.

收稿日期:2023-06-06

基金项目:国铁集团安全研究项目“铁路运行环境安全综合评估体系及典型环境安全风险评估技术方法研究”(FYF2023SJ012)

作者简介:李利军(1971—),男,河北高邑人,石家庄铁道大学经济与法律学院,教授,博士,博士生导师,研究方向:铁路物流、生态环境管理。

引文格式:李利军,李天宇,郭湛. 中欧班列开行带来的港口城市居民健康效益研究[J]. 物流科技,2024,47(11):84-88.

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