鄭衛(wèi)衛(wèi) 張?zhí)m怡 邱榮祖

(福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院，福建 福州 350002)

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福建省木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈碳排放研究

鄭衛(wèi)衛(wèi) 張?zhí)m怡 邱榮祖

(福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院，福建 福州 350002)

使用目前比較通用的碳排放研究方法，建立1個定量計算模型，分析福建省木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈不同階段的碳排放量。結(jié)果表明：直接和間接碳排放所占比例分別達(dá)66.57%和33.37%，隱含碳排放量所占比例最低，僅占0.06%；在直接碳排放過程中，采伐、集材、運材階段碳排放量分別占2.36%、4.99%、92.65%；影響原料供應(yīng)鏈總的碳排放量的主要指標(biāo)重要程度排序依次為，采伐指標(biāo)(37.96%)>運材距離(23.42%)、單位周轉(zhuǎn)量油耗(運材階段，23.42%)>工人每天消耗的能量(12.67%)>集材距離(1.26%)、單位周轉(zhuǎn)量油耗(集材階段，1.26%)。

木質(zhì)生物質(zhì)原料；供應(yīng)鏈；碳排放

從19世紀(jì)70年代能源危機(jī)發(fā)生以來，發(fā)達(dá)國家就開始重視能源結(jié)構(gòu)的多元化，近年來加大了對太陽能、風(fēng)能、水電等可再生能源的開發(fā)利用，特別是在生物質(zhì)能源方面投入了巨資進(jìn)行研發(fā)。木質(zhì)生物質(zhì)作為一種可再生資源，在消耗過程中被認(rèn)為是碳中和，即在生長過程中固定的CO2在消耗過程中等同于釋放量[1]，對減少碳排放以及減緩溫室效應(yīng)具有巨大作用和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

國外關(guān)于木質(zhì)生物質(zhì)供應(yīng)鏈碳排放的相關(guān)研究起步較早，涉及到完整供應(yīng)鏈的各個階段，包括采伐、集材、運輸、加工、生產(chǎn)、成品銷售等過程中碳排放量的計算，逐漸形成完整的低碳產(chǎn)業(yè)鏈。為滿足對木材生物質(zhì)供應(yīng)的較大需求，Buonocore E等設(shè)計了一個考慮直接和間接輸入的木材生產(chǎn)系統(tǒng)，通過此系統(tǒng)生產(chǎn)的木材和木片再生能值的分?jǐn)?shù)分別為81%和75%，而能值產(chǎn)出率分別達(dá)4.57和3.86，進(jìn)而評估環(huán)境成本和林業(yè)作業(yè)對系統(tǒng)碳排放的影響，同時幫助森林管理者實現(xiàn)森林活動的環(huán)境無害化[2]。Gabrielle B等將供應(yīng)鏈分為4個階段，分析了市場能源需求、生物質(zhì)水分含量、利率、運輸距離4個影響碳排放的因素[3]。Shabani N等和Handler RM等分析了供應(yīng)鏈活動中采伐和運輸2個階段的化石能源的需求以及相應(yīng)的碳排放量，結(jié)果表明，在運輸過程中，卡車及鐵路運輸碳排比占到系統(tǒng)總碳排放量的50%以上；同等運輸距離下，由卡車攜帶1 t生物質(zhì)原料比鐵路運輸能夠產(chǎn)生更高的環(huán)境負(fù)荷，即碳排放更多；在運輸更長的距離，碳排放量與卡車以及鐵路運輸?shù)娜加托视袠O大的關(guān)系[4-5]。Akgul O等提出了CO2捕獲和儲存(CCS)為未來供應(yīng)鏈碳排放的一個研究方向，減少碳排放可以通過提高生物質(zhì)的供應(yīng)量來解決[6]。我國目前對生物質(zhì)供應(yīng)鏈碳排放還未引起足夠的重視，與國外研究相比，國內(nèi)主要集中于理論研究，并且相關(guān)研究還比較少，也不夠深入，所以還存在極大的研究空間。李順龍等分析中國現(xiàn)有的林木生物質(zhì)資源總量，計算出其可替代標(biāo)準(zhǔn)煤的數(shù)量，并對林木生物質(zhì)發(fā)展過程中二氧化碳減排潛力進(jìn)行預(yù)測和分析[7]。趙塵等分析了原木采集過程中的生物質(zhì)流的特征，分別計算了不同樹種不同工序作業(yè)過程中的碳排放量[8]。郭明輝等認(rèn)為木質(zhì)林產(chǎn)品的產(chǎn)消特點對溫室效應(yīng)具有重要影響，提出可以通過增加木質(zhì)林產(chǎn)品產(chǎn)量、開發(fā)潔凈能源等方法來提高木質(zhì)林產(chǎn)品的碳匯效應(yīng)[9]。陳先剛等也提出可以通過退耕造林手段來增加林木生物質(zhì)碳貯量[10]。低碳生物質(zhì)供應(yīng)鏈構(gòu)建過程中，需要國家轉(zhuǎn)變觀念，制定相關(guān)政策，加強宣傳低碳生活，推動碳市場的建立[11]。

林木生物質(zhì)能源作為一種潛在的可再生能源將逐步取代化石能源，成為新型的主導(dǎo)能源[12]，而生物質(zhì)能源能否得到持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展關(guān)鍵在于生物質(zhì)原料來源的穩(wěn)定。福建省第八次森林資源清查資料顯示，福建省全省現(xiàn)有森林面積801.27萬hm2，森林覆蓋率高達(dá)65.95%，其中，活立木蓄積量66 674.62萬m3，森林蓄積量60 796.15萬m3，林業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值3 500億元[13-14]，木質(zhì)生物質(zhì)存儲量巨大，不僅可以為生物質(zhì)能源提供充足的原料來源，還存在巨大的潛在價值。在進(jìn)行木質(zhì)生物質(zhì)生產(chǎn)相關(guān)活動中會產(chǎn)生大量的碳排放，有必要研究木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈各個階段碳排放的貢獻(xiàn)值和比例組成，研究結(jié)果將對福建省進(jìn)一步節(jié)能減排具有極大的現(xiàn)實意義。同時可以為其他省份對于生物質(zhì)供應(yīng)鏈碳排放的相關(guān)研究提供參考依據(jù)，從而促進(jìn)我國節(jié)能減排工作的快速發(fā)展。

1 碳排放分析框架構(gòu)建

1.1 溫室氣體界定

《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中明確指出，城市溫室氣體指標(biāo)主要衡量CO2、CH4和N2O的排放量，但是本研究只估算CO2的排放量，CH4、N2O的排放量暫不考慮在內(nèi)。

1.2 邊界的設(shè)定

采用統(tǒng)一規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)來約束邊界的設(shè)定，包括生產(chǎn)、使用、以及最終處理產(chǎn)品過程中直接、間接以及隱含碳排放，人類呼吸活動及動物作為交通工具時所產(chǎn)生的碳排放排除在邊界之外[15]，森林的種植、養(yǎng)護(hù)等林業(yè)活動中產(chǎn)生的碳排放量暫不考慮。研究的碳排放邊界見圖1。

1.3 碳排放計算公式

木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈總的碳排放量公式如下：

CZ=C1+C2+C3

(1)

式中：CZ表示木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈總的碳排放量；C1、C2、C3分別表示直接碳排放量、間接碳排放量以及隱含碳排放量。

1) 直接碳排放：為邊界內(nèi)能源燃燒的直接排放(看得見的碳排放)，主要包括汽油、柴油(一次能源)直接燃燒的二氧化碳排放。

(2)

式中：fi表示第i種能源碳排放系數(shù)；Ei表示第i種能源消耗量；44表示CO2的相對分子質(zhì)量；12表示C的相對原子質(zhì)量。

2) 間接碳排放：企業(yè)在進(jìn)行生產(chǎn)活動時跨系統(tǒng)邊界的外購二次能源，主要包括工人進(jìn)行生產(chǎn)等活動中消耗電力而間接產(chǎn)生的碳排放(看不見的碳排放)。

(3)

式中：fe表示電力碳排放系數(shù)；Ej表示工人進(jìn)行第j種活動中消耗的電量；kj表示進(jìn)行第j種活動中工人數(shù)。

3) 隱含碳排放：主要指支撐木材生產(chǎn)活動相關(guān)的電力、煤碳及石油部門建設(shè)投資導(dǎo)致產(chǎn)生的碳排放，見表1。本研究采用福建省各部門2012年當(dāng)年的投資資產(chǎn)數(shù)據(jù)[17]，隱含碳排放系數(shù)來源于文獻(xiàn)[18]。

(4)

式中：Gm表示m部門2012年投資資產(chǎn)金額；αm表示m部門隱含碳排放系數(shù)。

表1 福建省各部門資產(chǎn)以及隱含碳排放系數(shù)Table.1 Departments assets and embodied carbon emission factor of Fujian

1.4 計算模型

本研究將木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈分為3個階段：采伐、集材、運輸階段，在上述模型的基礎(chǔ)上，建立用于木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈的碳排放計算模型：

(5)

式中：γi表示采伐階段第i種采伐工具的油耗；βi表示集材階段第i種運輸工具的單位周轉(zhuǎn)量油耗；ζj表示運材階段第j種運輸工具的單位周轉(zhuǎn)量油耗；δi表示第i年森林總的年采伐量；Ta、Tb分別表示集材、運材距離。

2 供應(yīng)鏈碳排放量分析

根據(jù)福建省的實際情況，木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈過程中原料采伐多采用油鋸或者人工鋸，集材階段多采用拖拉機(jī)或溜坡形式集材，運材階段多采用型號各不相同的汽車運輸。為了便于計算，本研究對其作出一些簡單假設(shè)：假設(shè)全過程中采伐階段均采用油鋸砍伐，集材階段采用拖拉機(jī)集材，運材階段采用同一型號的汽車運材。

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本研究統(tǒng)計的數(shù)據(jù)主要通過大量文獻(xiàn)的搜集、整理獲取。工人日常工作、生活過程中平均用能量為294kg標(biāo)準(zhǔn)煤[17]；供電系統(tǒng)平均碳排放量為0.928kg/kWh，電力折標(biāo)系數(shù)為0.122 9kg/kWh[19]。常用能源平均低位發(fā)熱量通過查閱中國能源統(tǒng)計年鑒[17]獲取，能源碳排放參考系數(shù)通過文獻(xiàn)[20]獲取，見表2。油鋸的平均油耗為0.045kg/m，拖拉機(jī)平均油耗為0.095kg/(m3·km)，汽車平均油耗為0.042kg/(m3·km)[21-23]。工人伐木階段需工量0.35d/m3[24]。依據(jù)全國“十二五”期間年森林采伐限額匯總表，福建省采伐指標(biāo)為2 300萬m3[25]。本研究以文獻(xiàn)[26]選取的1km作為平均集材距離，以42km作為平均運材距離。

表2 常用能源碳排放參考系數(shù)Tab.2 Common carbon emissions energy reference coefficient

2.2 不同類型碳排放量分析

木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈過程中不同類型的碳排放模式下計算所得的碳排放量見表3。隱含碳排放量所占的比重最低，僅為0.06%；直接和間接碳排放所占的比重分別達(dá)66.57%、33.37%。隱含碳排放階段：主要包括生物質(zhì)原料從最初的開采、運輸?shù)阶罱K利用一系列活動中相關(guān)的電力、煤碳及石油部門建設(shè)投資產(chǎn)生的隱含碳排放，總量為306.40 t/d。其中煤碳采選業(yè)只占2.86%，石油加工、煉焦加工業(yè)占12.8%，電力的生產(chǎn)以及供應(yīng)業(yè)占84.3%。間接碳排放階段：電力在能源轉(zhuǎn)化過程中產(chǎn)生的碳排放總量為179 522.08 t/d，主要表現(xiàn)在工人進(jìn)行日常生產(chǎn)以及生活過程中消耗一定的電力資源(表3)。

表3 不同類型碳排放對應(yīng)的排放量Tab.3 Carbon emissions under different modes

直接碳排放階段：碳排放量為358 104.70 t/d，其中包括采伐、集材、運輸3個階段，見表4。采伐階段主要為油鋸的使用，碳排量占到2.36%；集材階段因為原料產(chǎn)地多為山地，坡度均較陡，主要采用爬坡能力比較強的拖拉機(jī)運輸集材，碳排量占到4.99%；運材階段主要采用汽車運輸，因為運距較長，相對碳排放量較多，所占比例為92.65%。

表4 直接碳排放相關(guān)過程的排放量Tab.4 Carbon emissions directly related to the process of carbon emissions

2.3 不確定性分析

模型中的大多數(shù)碳排放參數(shù)都有一定程度的不確定性。因此，對采伐指標(biāo)、工人每天消耗能量、集材距離、單位周轉(zhuǎn)量油耗(運材階段)、運材距離以及單位周轉(zhuǎn)量油耗(集材階段)6個主要參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，每個參數(shù)在50%的基準(zhǔn)范圍內(nèi)波動，以10%為距差，見圖2。

采伐指標(biāo)變化±10%(230 m3)，原料供應(yīng)鏈總的碳排量變化±53 762.68 t/d。運材距離±10%(4.2 km)，相應(yīng)碳排量±33 177.35 t/d。單位周轉(zhuǎn)量油耗(運材階段)的改變與運材距離的改變對碳排放的影響程度相同，碳排量相應(yīng)改變33 177.35 t/d。工人每天多消耗或節(jié)省10%的能量，碳排量相應(yīng)增大或減少17 952.21 t/d。集材距離的變化對總的碳排放量影響甚微，每改變10%，碳排量相應(yīng)地改變1 786.76 t/ d。單位周轉(zhuǎn)量油耗(集材階段)和集材距離的改變對碳排放的影響程度相同，碳排量相應(yīng)改變1 786.76 t/d。采伐指標(biāo)、運材距離、單位周轉(zhuǎn)量油耗(運材階段)、工人能耗、集材距離以及單位周轉(zhuǎn)量油耗(集材階段)6個參數(shù)對系統(tǒng)總的碳排量影響程度大小依次為37.96%、23.42%、23.42%、12.67%、1.26%、1.26%，見圖3。

3 結(jié)論與討論

在木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈中，直接、間接碳排放比例分別達(dá)66.57%、33.37%，隱含碳排放量僅為0.06%。直接碳排放總量最高，其中采伐、集材、運材階段碳排量分別占2.36%、4.99%、92.65%，主要在于汽車運輸這一環(huán)節(jié)，碳排放量比較高。經(jīng)敏感性分析，對原料供應(yīng)鏈總的碳排放量影響程度最大的是采伐指標(biāo)，影響程度為38.44%；其次是運材距離的變化，影響程度為23.72%，而單位周轉(zhuǎn)量油耗(運材階段)的影響程度與運材距離相同；再次是工人每天消耗的能量，影響程度為12.84%；集材距離與單位周轉(zhuǎn)量油耗(集材階段)相同，僅占1.28%，影響較小。

為了促使木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)鏈達(dá)到節(jié)能減排的效果，可以從以下方面考慮：1)嚴(yán)格控制采伐指標(biāo)，杜絕林業(yè)盜砍、亂砍現(xiàn)象，科學(xué)合理實施采伐和森林經(jīng)營管理，保證木質(zhì)生物質(zhì)原料供應(yīng)的穩(wěn)定性；2)開發(fā)新型清潔能源，如生物質(zhì)能源等替代石油燃料；3)加強車輛選型研究，選擇適合山地木材運輸特點的車型，或者改進(jìn)能源工藝，進(jìn)一步提高能源的利用率，從而降低碳排放。

本研究只分析了原料供應(yīng)鏈階段的碳排放量，并在特定的供應(yīng)鏈模式前提下，而未考慮完整的供應(yīng)鏈和不同的模式。同時，為了簡便計算，僅考慮統(tǒng)一型號的拖拉機(jī)集材、汽車運材，而未考慮索道或人蓄力等其他集材、運材方式，汽車、火車等多式聯(lián)運的運輸方式，也未考慮車型問題。下一步還需要進(jìn)一步探討的問題包括：1)在不同供應(yīng)鏈模式和完整供應(yīng)鏈的過程中，如何優(yōu)化供應(yīng)鏈；2)供應(yīng)鏈不同階段能源消耗、溫室氣體排放以及其他環(huán)境問題的比較分析，如何構(gòu)建完整低碳型供應(yīng)鏈發(fā)展模式。

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(責(zé)任編輯 韓明躍)

Analysis of Carbon Emissions of Woody Biomass Feedstock Supply Chain in Fujian Province

Zheng Weiwei，Zhang Lanyi，Qiu Rongzu

(College of Transportation and Civil Engineering，F(xiàn)ujian Agriculture and Forestry University，F(xiàn)uzhou Fujian 350002，China)

This paper used the relatively common research methods to establish a quantitative calculation model to analyze the carbon emissions of different stages of feedstock supply chain in Fujian province. The results showed that embodied carbon emissions shared the lowest proportion, only 0.06%, while the direct and indirect carbon emissions reached 66.57%, 33.37%, respectively. In the process of direct carbon emissions, carbon emissions of harvesting, skidding, hauling stage accounted 2.36%，4.99%，92.65%, respectively．The order of importance which affects the total carbon emissions of the feedstock supply chain was harvesting index (37.96%) > timber transport distance (23.42%), unit turnover fuel consumption (transport timber stage，23.42%) > daily energy consuming by workers (12.67%) > skidding distance (1.26%), unit turnover fuel consumption (skidding stage，1.26%)．

woody biomass feedstock; supply chain; carbon emission

2015-05-27

國家自然科學(xué)基金項目(41201100)資助；福建省自然科學(xué)基金項目(2012J01071)資助；福建省教育廳科技項目(JB14005)資助；福建農(nóng)林大學(xué)青年基金項目(2013xjj25)資助。

邱榮祖(1961—)，男，博士，教授。研究方向：林業(yè)物流工程與管理。Email：qrz1010@aliyun.com.

10.11929/j.issn.2095-1914.2015.05.014

S782

A

2095-1914(2015)05-0077-06

第1作者：鄭衛(wèi)衛(wèi)(1990—)，男，碩士生。研究方向：道路交通規(guī)劃與管理。Email：zwwllyq@163.com.