文章導讀

新冠病毒 (COVID-19) 大流行對人員流動、能源消耗和氣體排放造成了全球性的沖擊。政府為保障公共衛生而對短程出行和旅途的限制引發了前所未有的經濟衰退，海事部門也因此受到了多方面的影響。COVID-19 早期階段，由于病毒在密閉空間的高傳染性，游輪上的疫情爆發成為了頭條新聞。此外，海上貿易的貨物需求萎縮，港口停靠量也隨之減少。

意大利的 Gianandrea Mannarini 及其團隊總結了歐洲渡輪 CO2 的排放與港口停泊數據和船舶參數，通過線性混合效應模型 (LME) 進行分析后證實了 2020 年單一排放量與 COVID-19 的因果關系，表明了這種方法有助于評估在外部沖擊下航運脫碳的進展。

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研究方法與結果

研究人員通過渡輪船隊的異質性、歐洲海洋盆地的地理分布格局以及船舶的運營方式等因素進行分析，探究了 2020 年 COVID-19 爆發后歐洲的 Ro-Pax CO2 排放的變化。作者通過 THETIS-MRV 數據集收集并分析了每個監測年的單一 CO2 排放數據，通過 HIS 數據庫收集并分析了船舶航運相關數據 (如船舶特征、其排放的地理分布及靠港次數) 進行了分析。本研究主要關注了每艘船總 CO2 排放量 (Etot) 和船舶港口停泊時的 CO2 排放 (Eber)。

作者使用 LME 模型的面板數據，處理了船舶特定影響和預測變量間的相互作用，并使用了 40 個方程的進行驗證和調節，最終選取了模型 #30 進行進一步的研究 (如下文公式所示)。

Y~(1|IMOn)+COVID*VType+COVID*DOM+COVID*nCalls

其中，y 表示 Etot 或 Eber。第一項表示特定船舶的隨機截距。VType、Dom和 nCalls 分別表示每個預測變量、 COVID 虛擬變量以及 COVID 與其他預測變量之間的所有相互作用中的線性項。

研究人員根據模型 #30 來計算 2020 年所有船舶的 CO2 排放量后發現，2020 年期間，一些渡輪的 Etot 相對于參考類別 (VType = 2、3、6、7和15，其中 VType = 0 即為主機功率低，載客量低，渡輪長度短，渡輪陳舊的輪船) 在統計上顯著減少。如圖1所示，高載客量的渡輪的 CO2 減排較高；如圖2所示，研究發現海洋盆地的存在僅對北海渡輪 CO2 減排產生顯著影響；研究發現是否在港口停靠對 CO2 排放未產生顯著影響。另外，大功率和高載客量的船體與不同船體長度上的 CO2 單一排放量呈負相關趨勢 (即較短的船體單一排放量下降了34%，而較長的卻增加了6%),

作者認為這可能是與疫情期間泊位空閑時間的不同管理方法有關。

研究總結

研究人員通過基于混合效應的線性模型統計并分析了 2018-2020 年間歐洲航行渡輪的 CO2 排放量，主要關注了每艘船的 CO2 總排放量和泊位排放量，探究 COVID-19 對預測變量 (海盆、靠港次數和船舶類型的復合指標) 和結果變量的影響。研究結果表明2020年船舶總排放量顯著減少，大功率、高載客量的新渡輪的泊位單位排放量存在顯著差異，且停靠港口的絕對數量減少，且 2020 年其占 CO2 排放量的比例均高于 COVID-19 發生前的年排放量。

作者提出的用于評估 COVID-19 和 CO2 排放間因果關系的線性混合效應模型適用范圍較廣，可以與其他渡輪分類標準結合使用，或用來調查 COVID-19 對不同排放變量 (如碳排放強度指標)。這種方法同樣適用于識別未來不可預測沖擊后的海上排放趨勢，如新的大流行、衰退期、金融危機、政治沖突、能源供應中的技術變革或氣候變化等引發的極端事件。