全球LNG海上运输网络演化及中国贸易现状分析

doi:10.12082/dqxxkx.2022.220021

地球信息科学学报 ›› 2022, Vol. 24 ›› Issue (9): 1701-1716.doi: 10.12082/dqxxkx.2022.220021

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全球LNG海上运输网络演化及中国贸易现状分析

梅强¹^,²(), 胡勤友¹^,^*(), 刘希亮³, 赵瑞娜⁴, 杨春¹, 王鹏¹^,⁵, 戚玉玲¹, 杨洋², 袁启睿²

1.上海海事大学商船学院,上海 201306
2.集美大学航海学院,厦门 361021
3.北京工业大学软件学院,北京 100124
4.海洋石油工程股份有限公司,天津 300461
5.中国科学院计算技术研究所,北京 100080

收稿日期:2022-01-12 修回日期:2022-07-02 出版日期:2022-09-25 发布日期:2022-11-25
通讯作者: *胡勤友（1974— ）,男,安徽舒城人,博士,教授,研究方向为交通信息工程及控制等。E-mail: qyhu@shmtu.edu.cn
作者简介:梅强（1987— ）,男,安徽宿州人,博士生,助教,从事海事地理信息分析研究等。E-mail: meiqiang@jmu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(71804059);国家自然科学基金项目(51879119);上海市科学技术委员会重大项目(18DZ1206300);福建省自然科学基金项目(2021J01821);福建省自然科学基金项目(2020J05143);福建省教育厅面上项目(JAT200265);创新基金项目(SSS002)

Research on the Evolution of Global LNG Maritime Transportation Network and Trade Condition of China

MEI Qiang¹^,²(), HU Qinyou¹^,^*(), LIU Xiliang³, ZHAO Ruina⁴, YANG Chun¹, WANG Peng¹^,⁵, QI Yuling¹, YANG Yang², YUAN Qirui²

1. Merchant Marine College, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China
2. Navigation College, Jimei University, Xiamen 361021, China
3. School of Software Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China
4. Offshore Oil Engineering Company Limited, Tianjin 300461, China
5. The Institute of Computing Technology of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China

Received:2022-01-12 Revised:2022-07-02 Online:2022-09-25 Published:2022-11-25
Contact: HU Qinyou
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(71804059);National Natural Science Foundation of China(51879119);Major projects of Shanghai Municipal Commission of science and technology(18DZ1206300);Natural Science Foundation of Fujian Province(2021J01821);Natural Science Foundation of Fujian Province(2020J05143);Science and Technology Project of Education Department of Fujian Province(JAT200265);Innovation foundation(SSS002)

摘要/Abstract

摘要：

随着“碳达峰”、“碳中和”发展目标的提出,液化天然气（Liquefied Natural Gas,简称LNG）作为清洁低碳能源逐渐受到能源市场的重视。在此背景下,重点分析LNG海上运输网络演化模式,对掌握全球能源格局动态和中国的进口贸易现状具有重要意义。本文利用船舶轨迹数据和复杂网络理论,聚焦2018—2020年全球LNG海上运输网络演化趋势;同时针对中国的贸易现状,重点分析中国LNG进口来源、主要进口港分布及进口量排名前三的进口港的货源流入状况。结果表明：① 2018—2020年,全球LNG海上运输网络呈扩大趋势,并呈现出“无标度”特性;同时骨干网络节点连接的“广度”和“深度”正在增强,全球LNG贸易存在趋于垄断的风险;② “一带一路”国家贸易参与度强,中北美、南亚和东南亚地区的进口港数量和进口航次数增长尤为明显,萨贝塔、邦尼按照贸易出口量排名已进入全球前八;③ 网络的平均最短路径值在2018—2020年逐年递增,“转运港”业务新模态逐渐兴起;截止到2020年共有21个转运港口参与LNG贸易中,美国占据全球转运的主导地位;④ 中国的LNG进口货量规模发展迅速,海上运输网络流向趋于多元,但澳大利亚仍占据主要来源地位;按照进口量统计天津港、深圳港和永安港排名前三,“减碳”压力促使经济发达地区建设接收站并且不断增大进口量。

关键词: 碳达峰, 新冠疫情, 复杂网络分析, 液化天然气, 一带一路, 清洁能源, 全球, 中国, 全球

Abstract:

With the proposal of "carbon peak" and "carbon neutralization", Liquefied Natural Gas (LNG) has gradually garnered the attention of energy market as a clean and low-carbon energy. In this context, it is of great significance to analyze the evolution mode of the LNG maritime transport network, so as to master the dynamic of global energy pattern and the status of China's import trade. In this paper, the evolution trend of the global LNG maritime transport network from 2018 to 2020 is explored based on the ship trajectory data and complex network theory. Meanwhile, according to China's trade status, LNG import sources, distribution of main import ports, and the inflow status of the top three import ports in China are analyzed. The results show that: (1) From 2018 to 2020, the global LNG maritime transport network expanded with a “scale-free” characteristic. The "breadth" and "depth" of node connections in the backbone network are increasing, and there is a risk that global LNG trade will become monopolistic; (2) The countries along the "Belt and Road Initiative" actively participated in trade. The numbers of import ports and import voyages in Central and North America, South and Southeast Asia have significantly increased, and in particular, Sabetta and Bonny ranked the top eight globally according to their export volume; (3) The average shortest path length of the network is increasing year by year from 2018 to 2020, and the new mode of "transshipment port" business is gradually emerging. By 2020, 21 transshipment ports have participated in LNG trade, and the United States occupies the dominant position in global transshipment; (4) In recent three years, China's LNG import scale has developed rapidly, and the flow direction of the maritime transport network tends to be diversified. However, Australia is still the main LNG source for China. In terms of import volume, the ports of Tianjin, Shenzhen, and Yung'an rank the top three in China, and the pressure to reduce carbon emissions has prompted the economically developed regions to build terminals and increase imports.

Key words: carbon peak, COVID-19, complex network Analysis, LNG, the Belt and Road, clean energy, global, China

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图/表 15

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参考文献 53

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年份	航次数/次	发货量/万t	参与船舶总艘数/条	平均航次发货量/万t
2018	4668	29 748.82	481	6.37
2019	5440	35 434.99	557	6.51
2020	5854	38 353.05	559	6.55

年份	节点数/个	连边数/条	平均度	平均集聚系数
2018年	140	864	5.993	0.092
2019年	165	1095	6.636	0.113
2020年	167	1351	8.048	0.113

年份	低度值点 (1~10) 点占比/%	中度值 (11~25) 点占比/%	次高度值 (26~40) 点占比/%	高度值 (41~85) 点占比/%	R²	拟合方程
2018	60	28.5	7.9	3.6	0.704	y = 0.1669x^-0.795
2019	52.7	35.8	7.3	4.2	0.739	y = 0.1662x^-0.80
2020	43.7	38.3	9.6	8.4	0.643	y = 0.1186x^-0.702

年份	k值	港口数/个	航次数/次	港口数占比/%	航次数占比/%
2018	11	31	1698	22.1	36.4
2019	12	42	2031	25.5	37.3
2022	14	59	2965	35.3	50.7

排名	2018年		2019年		2020年
排名	出强度	入强度	出强度	入强度	出强度	入强度
1	拉斯拉凡	达荷	拉斯拉凡	达荷	拉斯拉凡	川崎
2	格拉德斯通	亚瑟	民都洛	仁川	格拉德斯通	达荷
3	丹皮尔	仁川	亚瑟	川崎	民都洛	天津
4	邦尼	平泽	格拉德斯通	平泽	丹皮尔	仁川
5	民都洛	川崎	邦尼	永安	邦尼	永安
6	亚瑟	永安	丹皮尔	天津	亚瑟	深圳
7	巴罗岛	木更津	福廷角	米尔福德	萨贝塔	泽布吕赫
8	福廷角	千叶	巴罗岛	木更津	巴罗岛	米尔福德

全球LNG海上运输网络演化及中国贸易现状分析

Research on the Evolution of Global LNG Maritime Transportation Network and Trade Condition of China

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排名	2018年		2019年		2020年
排名	港口	中介中心度	港口	中介中心度	港口	中介中心度
1	亚瑟	0.071	亚瑟	0.049	亚瑟	0.040
2	鹿特丹	0.026	泽布吕赫	0.020	新加坡	0.030
3	泽布吕赫	0.014	蒙托伊尔	0.015	弗里波特	0.023
4	蒙托伊尔	0.009	鹿特丹	0.015	鹿特丹	0.019
5	湾点	0.006	湾点	0.014	泽布吕赫	0.010
6	福斯	0.005	阿尔赫西拉斯	0.009	敦刻尔克	0.010
7	杰拜勒·阿里	0.004	梅德韦	0.008	艾哈迈迪	0.010
8	洪宁斯沃格	0.004	敦刻尔克	0.007	蒙托伊尔	0.009

排名	2018年		2019年		2020年
排名	港口	进口货量/万t	港口	进口货量/万t	港口	进口货量/万t
1	永安	1038.77	永安	1017.65	天津	1227.52
2	天津	696.12	天津	1007.46	永安	1106.91
3	深圳	645.47	深圳	749.64	深圳	1047.81
4	洋口	645.19	董家口	614.16	台中	695.05
5	曹妃甸	526.43	台中	613.70	董家口	687.91
6	台中	525.25	洋口	532.34	洋口	608.74
7	宁波	524.1	宁波	506.17	宁波	538.60
8	董家口	490.54	上海	504.69	上海	501.01

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