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    碳達(dá)峰視角下的機(jī)場(chǎng)航空器碳排放預(yù)測(cè)

    2021-12-31 03:53:02胡榮王德蕓馮慧琳劉志昊張軍峰
    關(guān)鍵詞:達(dá)峰航空器碳達(dá)峰

    胡榮,王德蕓,馮慧琳,劉志昊,張軍峰

    (南京航空航天大學(xué),民航學(xué)院,南京 211106)

    0 引言

    “碳達(dá)峰”“碳中和”是綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要特征,在2021年被首次寫(xiě)入全國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的五年規(guī)劃。據(jù)《IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》統(tǒng)計(jì),交通運(yùn)輸部門是第三大溫室氣體排放部門,且仍有上升空間[1]。由于民用航空器運(yùn)行特殊性,其運(yùn)行產(chǎn)生的碳排放對(duì)大氣的影響更為顯著。從我國(guó)民航的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)來(lái)看,航空器燃油的消耗量占民航整體能源消耗量的90%以上[2]。同時(shí),我國(guó)民航正處于從民航大國(guó)邁向民航強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵時(shí)期。因此,開(kāi)展機(jī)場(chǎng)航空器碳達(dá)峰研究對(duì)促進(jìn)民航碳排放按期達(dá)峰、早日達(dá)峰具有積極意義。

    近年來(lái),有關(guān)機(jī)場(chǎng)航空器碳排放的研究受到了學(xué)界與業(yè)界的廣泛關(guān)注。相關(guān)研究成果主要集中于航空器碳排放的總量測(cè)算、演化特征、減排措施等分析。在諸多機(jī)場(chǎng)航空器碳排放測(cè)算模型中,國(guó)際民航組織(International Civil Aviation Organization,ICAO)推薦的航空器碳排放測(cè)算方法(簡(jiǎn)稱ICAO 方法)涵蓋3 種細(xì)分模型,因其權(quán)威性、高可靠性及“自下而上”計(jì)算的特點(diǎn),在政府部門、研究機(jī)構(gòu)等得到廣泛應(yīng)用。不少學(xué)者也采用該方法對(duì)我國(guó)機(jī)場(chǎng)航空器碳排放進(jìn)行測(cè)算與分析[3]。在民航碳排放預(yù)測(cè)方面,情景分析法是最常用的綜合預(yù)測(cè)技術(shù)。Zhou等[4]考慮燃油類型、運(yùn)輸需求及燃油強(qiáng)度這3 個(gè)影響因素,共設(shè)計(jì)了27 種組合對(duì)2015—2030年我國(guó)民航碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。Liu 等[5]從運(yùn)輸收入、運(yùn)輸強(qiáng)度、能源強(qiáng)度和排放系數(shù)這4個(gè)影響因素入手,運(yùn)用情景分析法對(duì)未來(lái)我國(guó)民航碳排放進(jìn)行分析。在交通運(yùn)輸碳達(dá)峰研究方面,現(xiàn)有研究主要集中于城市交通,民航與機(jī)場(chǎng)碳達(dá)峰的研究極少。僅有于敬磊等[6]從明確碳達(dá)峰路線圖、加快技術(shù)創(chuàng)新等方面探討了我國(guó)民航實(shí)現(xiàn)2030年碳達(dá)峰的措施。

    綜上所述,目前對(duì)機(jī)場(chǎng)航空器碳排放的研究已取得較為豐富的成果,但仍有以下內(nèi)容值得深入:現(xiàn)有研究主要集中于機(jī)場(chǎng)航空器碳排放測(cè)算及特征分析,涉及機(jī)場(chǎng)碳排放預(yù)測(cè)的研究較少;有關(guān)機(jī)場(chǎng)碳排放達(dá)峰研究亟待加強(qiáng),特別是對(duì)機(jī)場(chǎng)航空器碳達(dá)峰路徑的定量分析更為匱乏。因此,本文以廈門高崎機(jī)場(chǎng)為例,采用修正后的ICAO 方法,測(cè)算2019年機(jī)場(chǎng)航空器的CO2排放量;并運(yùn)用情景分析與蒙特卡洛模擬方法開(kāi)展廈門機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放達(dá)峰的可能性、達(dá)峰峰值及影響因素等研究,以期為我國(guó)民航碳排放順利達(dá)峰、早日達(dá)峰提供有益參考。

    1 研究方法

    1.1 機(jī)場(chǎng)航空器碳排放測(cè)算方法

    為研究航空器在機(jī)場(chǎng)起降循環(huán)(Land and Takeoff)過(guò)程中的排放問(wèn)題,ICAO在開(kāi)展大量地面試驗(yàn)及機(jī)場(chǎng)實(shí)踐的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于發(fā)動(dòng)機(jī)燃油流量的機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放測(cè)算模型,即

    式中:Fi為一架i類航空器在一個(gè)起降循環(huán)中消耗的燃油量(kg);j為一個(gè)起降循環(huán)內(nèi)的4 個(gè)運(yùn)行階段,分別為起飛、爬升、進(jìn)近和滑行;Ri,j為一架i類航空器的一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)在j運(yùn)行階段的燃油消耗率(kg·s-1);Ni為一架i類航空器配備的發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)量;Ti,j為一架i類航空器在j運(yùn)行階段的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)長(zhǎng)(s)。ICAO 給出了航空器各運(yùn)行階段的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)長(zhǎng):起飛0.7 min,爬升2.2 min,進(jìn)近4 min,滑行26 min(滑入7 min,滑出19 min)。

    在航空器標(biāo)準(zhǔn)起降循環(huán)中,滑行時(shí)長(zhǎng)占比最高(79.03%),其他階段時(shí)長(zhǎng)占比較小。以我國(guó)民航機(jī)隊(duì)規(guī)模占比最大的B738 與A320 機(jī)型為例,完成1次標(biāo)準(zhǔn)滑行的CO2排放量分別占總起降循環(huán)排放的40%與46%,排放占比最大。同時(shí)考慮到起飛、爬升等階段的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)獲取難度較大,故本文利用航班場(chǎng)面運(yùn)行數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)不同機(jī)型的實(shí)際滑行時(shí)間,進(jìn)而對(duì)模型的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,以期獲得更加真實(shí)的結(jié)果。

    式中:E為各類航空器所有起降循環(huán)的CO2排放總量(kg);I為航空燃油的CO2排放系數(shù)(kg·kg-1);ni為i類航空器起降循環(huán)總數(shù)。

    1.2 機(jī)場(chǎng)航空器碳排放情景預(yù)測(cè)方法

    將機(jī)場(chǎng)航空器未來(lái)CO2排放設(shè)置為3種不同情景:基準(zhǔn)情景、綠色發(fā)展情景和技術(shù)突破情景。

    基準(zhǔn)情景是指根據(jù)以往民航發(fā)展及機(jī)場(chǎng)運(yùn)行特征而推斷未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的一種發(fā)展情景。此情景假設(shè)了行業(yè)發(fā)展的慣性狀態(tài):受新冠疫情影響,民航業(yè)將于2023年恢復(fù)至2019年水平[7];機(jī)隊(duì)構(gòu)成保持現(xiàn)有更新速度;傳統(tǒng)航空燃油仍廣泛使用。

    綠色發(fā)展情景是指在基準(zhǔn)情景基礎(chǔ)上,積極響應(yīng)“綠色機(jī)場(chǎng)”建設(shè)的一種發(fā)展情景。該情景假設(shè)行業(yè)實(shí)施了一些減排措施:航空器場(chǎng)面滑行時(shí)間有所減少;高油耗率航空器加速淘汰;生物燃油逐步投入使用,但占比較小。

    技術(shù)突破情景是指在綠色發(fā)展情景基礎(chǔ)上,假定技術(shù)創(chuàng)新取得進(jìn)一步進(jìn)展的發(fā)展情景,具體包括:場(chǎng)面運(yùn)行效率接近全球先進(jìn)機(jī)場(chǎng)水平;新款發(fā)動(dòng)機(jī)油耗率大幅降低;生物燃油研制成本降低,使用率進(jìn)一步提高。

    根據(jù)ICAO 方法,本文將從機(jī)場(chǎng)航空器滑行時(shí)間、燃油流量以及航空燃油碳排放系數(shù)這3個(gè)指標(biāo)開(kāi)展上述3 種情景設(shè)置。同時(shí)考慮到未來(lái)民航發(fā)展的不確定性,采用蒙特卡洛模擬方法,開(kāi)展未來(lái)預(yù)測(cè)的不確定性仿真:首先,基于式(1)和式(2)構(gòu)造機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放測(cè)算的概率過(guò)程;然后,依據(jù)設(shè)定的概率分布類型及變化范圍開(kāi)展大量(10000次)抽樣分析;最后通過(guò)對(duì)模擬結(jié)果的討論,加深對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的認(rèn)識(shí)。

    2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文選取廈門高崎國(guó)際機(jī)場(chǎng)(IATA:XMN;ICAO:ZSAM)作為研究案例。廈門高崎機(jī)場(chǎng)是我國(guó)典型的單跑道機(jī)場(chǎng)。2019年完成旅客吞吐量2741 萬(wàn)人次,居我國(guó)單跑道機(jī)場(chǎng)首位;保障航空器起降192929架次,位列世界百?gòu)?qiáng)。目前,廈門高崎機(jī)場(chǎng)已接近其保障能力上限,廈門新機(jī)場(chǎng)預(yù)計(jì)2025年投入使用。廈門高崎機(jī)場(chǎng)的發(fā)展水平與趨勢(shì)具有一定的代表性,故將其作為研究案例。

    本研究所需數(shù)據(jù)及其來(lái)源如下:

    (1)航空器起降架次,民航局出版的歷年《從統(tǒng)計(jì)看民航》,并采用多項(xiàng)式擬合方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    (2)航班執(zhí)飛機(jī)型信息,航空數(shù)據(jù)與航班信息提供商(Official Airways Guide,OAG)數(shù)據(jù)庫(kù)。

    (3)發(fā)動(dòng)機(jī)基準(zhǔn)參數(shù),ICAO飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)排放數(shù)據(jù)庫(kù)(Aircraft Engine Emissions Databank)。

    (4)航班滑行時(shí)間,民航運(yùn)行中心統(tǒng)計(jì)報(bào)表。

    (5)機(jī)型與發(fā)動(dòng)機(jī)匹配,來(lái)源于朱佳琳等[3]和Hu等[8]的研究成果。

    (6)傳統(tǒng)石化航空燃油的CO2排放系數(shù),取3.115 kg·kg-1[3]。

    (7)新型航空器更新速度,參考Owen[9]的成果。

    (8)航空生物燃油替代率及CO2排放系數(shù),參考Zhou[4]和Liu等[5]的成果。

    (9)新冠疫情對(duì)民航業(yè)的影響,參考IATA[7]與Gudmundsson等[10]的結(jié)論。

    此外,考慮數(shù)據(jù)的可得性及便于計(jì)算,對(duì)原始數(shù)據(jù)的特殊情形進(jìn)行如下處理:

    (1)不同衍生機(jī)型的歸類問(wèn)題。本文將基本型及其衍生機(jī)型歸為一類,使用同一類型發(fā)動(dòng)機(jī)。例如將B737-700 與B73G/H 等B737-700 改進(jìn)型統(tǒng)一歸為B737-700。

    (2)同一機(jī)型配備不同型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)的問(wèn)題。實(shí)際運(yùn)行中,同一機(jī)型可能配備不同型號(hào)的發(fā)動(dòng)機(jī)。例如A320 可能使用CFM56 或V2500 不同型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)。為便于確定發(fā)動(dòng)機(jī)基準(zhǔn)參數(shù),每種機(jī)型的發(fā)動(dòng)機(jī)配備以國(guó)內(nèi)使用數(shù)量最多的型號(hào)為準(zhǔn),具體如表1所示。

    表1 航空器型號(hào)與發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)的匹配表Table 1 Results of aircraft-engine combination

    基于上述數(shù)據(jù)及參考文獻(xiàn),廈門高崎機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放預(yù)測(cè)的情景參數(shù)在基準(zhǔn)年和目標(biāo)年的數(shù)值水平、蒙特卡洛模擬概率分布信息如表2所示。相關(guān)參數(shù)均服從正態(tài)分布,設(shè)置說(shuō)明如下:

    表2 不同預(yù)測(cè)情景下參數(shù)的數(shù)值設(shè)置Table 2 Parameter settings of three different scenarios

    (1)滑行時(shí)間。考慮到廈門新機(jī)場(chǎng)投運(yùn),預(yù)計(jì)2021—2025年滑行時(shí)間參數(shù)可變范圍較小,2025年后滑行時(shí)間明顯縮短。預(yù)測(cè)各情景2035年滑行時(shí)間分別為35 min、25 min(ICAO 標(biāo)準(zhǔn)滑行時(shí)間26 min)和19 min(接近國(guó)際發(fā)達(dá)機(jī)場(chǎng)水平,2017年全球433個(gè)大型機(jī)場(chǎng)平均滑行時(shí)間為16.4 min)。

    (2)燃油流量。新研發(fā)的航空器燃油效率較原同類型航空器平均提高約20%[9]。因此,假設(shè)各情景2035年分別有40%、60%和60%的發(fā)動(dòng)機(jī)升級(jí)或替換,其中基準(zhǔn)和綠色發(fā)展情景發(fā)動(dòng)機(jī)以20%效率升級(jí),技術(shù)突破情景以27%效率升級(jí),則整個(gè)機(jī)隊(duì)燃油效率分別提升8%、12%和16.2%。

    (3)排放系數(shù)。2035年基準(zhǔn)、綠色發(fā)展及技術(shù)突破情景下生物燃油使用占比分別設(shè)置為0、10%和30%[4-5],則排放系數(shù)分別降低0、8.5%和25.5%。

    (4)起降架次。以2010—2020年廈門機(jī)場(chǎng)航空器起降架次為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),開(kāi)展多項(xiàng)式擬合(R2=0.99,擬合優(yōu)度最佳)預(yù)測(cè),同時(shí)考慮到新冠疫情的影響[7,10],2025年、2030年、2035年航空器起降架次分別為:197728,231675,292871架次。

    3 結(jié)果與討論

    3.1 2019年碳排放測(cè)算

    2019年廈門高崎機(jī)場(chǎng)共保障航空器起降19.3萬(wàn)架次,綜合各型航空器的實(shí)際滑行時(shí)間、起降架次及與之匹配的發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)據(jù),根據(jù)式(1)和式(2)計(jì)算得到當(dāng)年航空器在起降循環(huán)階段共產(chǎn)生約33.8萬(wàn)t的CO2排放。

    表3為2019年廈門高崎機(jī)場(chǎng)不同機(jī)型的CO2排放結(jié)果。平均單次起降循環(huán)排放量較低的3 種機(jī)型分別是:E190、B733和B734。其中,E190機(jī)型CO2排放量最低,主要原因是該機(jī)型較小,通常配備98~114個(gè)座位,使用的CF34-10E5發(fā)動(dòng)機(jī)功率較小(其滑行階段燃油流量為0.084 kg·s-1,約為B737燃油流量的74%)。單次起降循環(huán)排放量較高的3類機(jī)型分別是:A330、B789 和B788,均屬于寬體機(jī)。雖然A330 滑行時(shí)長(zhǎng)較B789/8 短,但由于其使用的發(fā)動(dòng)機(jī)燃油流量較大(起飛階段燃油流量為3.15 kg·s-1,是B789/8 的1.68 倍),導(dǎo)致其單次起降排放強(qiáng)度較高。

    圖1為航空器在不同運(yùn)行階段CO2排放占比情況,滑行階段約占50%的CO2排放總量。因此,縮短滑行時(shí)間,特別是縮短滑出時(shí)間將明顯減少機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放總量。

    圖1 航空器各飛行階段CO2排放占比Fig.1 Proportion of CO2 emission of aircraft in each flight stage

    此外,A330、B789 和B788 機(jī)型多用于國(guó)際長(zhǎng)途航線運(yùn)行,且據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn):國(guó)際航班平均滑行時(shí)間較國(guó)內(nèi)航班滑行時(shí)間長(zhǎng)(表3)。同時(shí)考慮到寬體機(jī)的發(fā)動(dòng)機(jī)燃油流量較大,縮短同樣滑行時(shí)間條件下,國(guó)際航班將具有比國(guó)內(nèi)航班更大的減排空間。

    表3 2019年廈門高崎機(jī)場(chǎng)分機(jī)型CO2排放情況Table 3 CO2 emission of each aircraft type during LTO cycle at XMN in 2019

    3.2 碳達(dá)峰可能性分析

    基于式(1)和式(2),將表2中情景分析的參數(shù)取值、概率分布信息作為蒙特卡洛模擬的輸入,預(yù)測(cè)廈門高崎機(jī)場(chǎng)各情景下未來(lái)航空器CO2排放的可能取值區(qū)間及最有可能的值,并探討能否達(dá)峰、何時(shí)達(dá)峰和峰值高低的問(wèn)題。

    圖2為基準(zhǔn)情景下的CO2排放預(yù)測(cè)結(jié)果。2025年排放量介于33.8萬(wàn)~35.6萬(wàn)t,最有可能的水平是34.8 萬(wàn)t;2030年介于37.9 萬(wàn)~39.7 萬(wàn)t,最有可能為38.9 萬(wàn)t;2035年介于43.0 萬(wàn)~45.3 萬(wàn)t,最有可能為44.1 萬(wàn)t。2021—2035年間航空器CO2排放年均增長(zhǎng)率約為3.1%,無(wú)碳達(dá)峰可能性。

    圖2 基準(zhǔn)情景廈門機(jī)場(chǎng)未來(lái)CO2排放預(yù)測(cè)Fig.2 Future CO2 emission forecast at XMN under benchmark scenario

    圖3為綠色發(fā)展情景下的CO2排放預(yù)測(cè)結(jié)果。2025年排放量介于32.1 萬(wàn)~33.7 萬(wàn)t,最有可能為32.9 萬(wàn)t;2030年介于32.5 萬(wàn)~33.8 萬(wàn)t,最有可能為33.1 萬(wàn)t;2035年介于32.4 萬(wàn)~33.8 萬(wàn)t,最有可能為33.0萬(wàn)t,較基準(zhǔn)情景降低了11.1萬(wàn)t。

    圖3 綠色發(fā)展情景廈門機(jī)場(chǎng)未來(lái)CO2排放預(yù)測(cè)Fig.3 Future CO2 emission forecast at XMN under green development scenario

    在綠色發(fā)展情景下,2031年存在CO2排放的最大峰值33.2 萬(wàn)t,可實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。碳達(dá)峰后CO2排放年均增長(zhǎng)率約為-0.1%,表明此情景下各減排措施效果并不明顯。

    圖4為技術(shù)突破情景下的CO2排放預(yù)測(cè)結(jié)果。2025年排放量介于31.0 萬(wàn)~32.6 萬(wàn)t,最有可能為31.9 萬(wàn)t;2030年介于28.5 萬(wàn)~29.8 萬(wàn)t,最有可能為29.2 萬(wàn)t;2035年介于22.6 萬(wàn)~23.6 萬(wàn)t,最有可能為23.1萬(wàn)t,較基準(zhǔn)情景降低了21.0萬(wàn)t。

    圖4 技術(shù)突破情景廈門機(jī)場(chǎng)未來(lái)CO2排放預(yù)測(cè)Fig.4 Future CO2 emission at XMN under technology breakthrough scenario

    在技術(shù)突破情景下,2023年將達(dá)到CO2排放的最大值32.4 萬(wàn)t,可實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。該情景下的CO2排放峰值較綠色發(fā)展情景降低了0.8 萬(wàn)t 且提前8年達(dá)峰,達(dá)峰后年均CO2排放增長(zhǎng)率約為-2.6%。

    圖5為2007—2035年廈門機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放量變化趨勢(shì)圖,圖中陰影部分為不同發(fā)展情景下CO2排放量最大值與最小值的變化區(qū)間。排放量的最大值發(fā)生于基準(zhǔn)情景,該情景下未來(lái)CO2排放量將持續(xù)增長(zhǎng),2035年達(dá)到44.1 萬(wàn)t,約為2019年的1.3 倍。最小值發(fā)生于技術(shù)突破情景,該情景下的CO2排放將于2023年達(dá)峰,2035年約排放23.1萬(wàn)t,約為2013年的排放水平。

    圖5 廈門機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放演化趨勢(shì)圖(2007—2035年)Fig.5 Aircraft CO2 emission at XMN from 2007 to 2035

    3.3 碳達(dá)峰影響因素分析

    為實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放順利達(dá)峰、盡早達(dá)峰,結(jié)合ICAO 方法,從航空器的運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)(縮短滑行時(shí)間)、發(fā)動(dòng)機(jī)燃油流量(使用新型發(fā)動(dòng)機(jī))及航空燃油排放系數(shù)(推廣生物燃油)這3個(gè)方面探討其對(duì)CO2排放量的影響。

    2021—2035年,基準(zhǔn)、綠色發(fā)展和技術(shù)突破情景下廈門機(jī)場(chǎng)的航空器CO2排放累積量最可能值分別為:556.0 萬(wàn),485.0 萬(wàn),430.7 萬(wàn)t。與不采取任何減排措施相比,3種情景分別減少了7.0%、19.6%和31.4%的CO2排放總量。如果僅考慮某個(gè)影響因素的變化,圖6給出不同影響因素對(duì)該情景減排總量的貢獻(xiàn)度。所有情景中,縮短滑行時(shí)間貢獻(xiàn)度均超過(guò)43%;在技術(shù)突破情景下,生物燃油的使用也扮演著較重要的角色。

    圖6 各情景下不同影響因素對(duì)減排總量的貢獻(xiàn)度(2021—2035年)Fig.6 Contribution of different factors to total emission reduction under different scenarios from 2021 to 2035

    此外,通過(guò)敏感性分析進(jìn)一步探究影響因素對(duì)CO2排放的影響。圖7給出減少5%滑行時(shí)間(約2 min)、對(duì)5%的航空器進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)升級(jí)和將5%的傳統(tǒng)航空燃油替換為生物燃油情形下,相對(duì)2019年水平的減排幅度。對(duì)于平均單次起降循環(huán)排放量,使用生物燃油具有最大的減排效益(減少151 kg),其后是縮短滑行時(shí)間(93 kg)和使用新型發(fā)動(dòng)機(jī)(36 kg)。

    圖7 不同減排措施下的減排貢獻(xiàn)度Fig.7 Emission reduction efforts of various emission reduction measures

    3.4 碳達(dá)峰行動(dòng)建議

    根據(jù)以上研究,本文對(duì)加快廈門機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放達(dá)峰提出以下行動(dòng)建議:

    (1)優(yōu)化場(chǎng)面運(yùn)行,減少航空器滑行時(shí)間。建議機(jī)場(chǎng)優(yōu)化機(jī)位(特別是國(guó)際航班的機(jī)位)使用規(guī)則,實(shí)現(xiàn)“機(jī)位指派-跑道使用”的精準(zhǔn)匹配;根據(jù)場(chǎng)面運(yùn)行態(tài)勢(shì),實(shí)行正點(diǎn)推出、機(jī)位等待等多樣化推出策略,減少場(chǎng)面擁堵等待[11]。

    (2)加強(qiáng)規(guī)劃引領(lǐng),減少石化燃油消耗。鼓勵(lì)航空公司采用新型低油耗機(jī)型,鼓勵(lì)航空器單發(fā)滑行或APU電力驅(qū)動(dòng)滑行,做好油改電、生物燃油等新技術(shù)應(yīng)用規(guī)劃。

    (3)創(chuàng)新工作舉措,推動(dòng)機(jī)隊(duì)升級(jí)更新。機(jī)場(chǎng)可綜合采用航空性業(yè)務(wù)費(fèi)用優(yōu)惠、近機(jī)位優(yōu)先使用、地面服務(wù)優(yōu)先保障等鼓勵(lì)措施,推動(dòng)航空公司機(jī)隊(duì)的更新升級(jí)。

    4 結(jié)論

    機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放問(wèn)題日益受到社會(huì)與行業(yè)的關(guān)注。本文采用改進(jìn)的ICAO 方法,綜合情景預(yù)測(cè)和蒙特卡洛模擬方法,以廈門高崎機(jī)場(chǎng)為例,開(kāi)展了機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放量的測(cè)算、碳達(dá)峰可能性與影響因素分析,并提出實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的行動(dòng)建議。

    主要研究結(jié)論如下:

    (1)2019年廈門高崎機(jī)場(chǎng)航空器共產(chǎn)生約33.8萬(wàn)t的CO2,近50%產(chǎn)生于滑行階段。

    (2)基于3 種不同發(fā)展情景,2035年廈門機(jī)場(chǎng)航空器CO2排放最高值為45.3 萬(wàn)t,最低值為22.6萬(wàn)t。

    (3)廈門機(jī)場(chǎng)在技術(shù)突破和綠色發(fā)展情景下可分別于2023年和2031年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰。CO2排放最可能峰值分別為32.4萬(wàn)t和33.2萬(wàn)t。

    (4)減少航空器地面滑行時(shí)間是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的最重要措施。生物燃油替代是降低航空器單次起降循環(huán)排放量的最有效手段。

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