霍克锂电池中国省级动力电池能源与环境足迹的时空评估：物质流分析与生命周期评价的耦合
中国正经历着动力电池产业的快速发展与退役电池浪潮的双重态势。本研究创新性地构建了物质流分析与生命周期评价耦合模型，用于评估2025至2035年间磷酸铁锂(LFP)和镍钴锰(NCM)电池在中国各省份的能源足迹(EF)、碳足迹(CF)与水足迹(WF)的时空分布特征。主要研究发现如下：(1) 2025-2035年间，中国31个省份的磷酸铁锂（LFP）与镍钴锰（NCM）电池的销量及存量总体呈现先增后降趋势，而退役量尚未达到峰值。其中磷酸铁锂电池的退役量逐渐超越镍钴锰电池。%%（2）磷酸铁锂电池在生命周期内的生态足迹（EF）、碳足迹（CF）与水足迹（WF）均优于镍钴锰电池。%%（3）中国动力电池产业的总EF、CF与WF呈现先增长后缓慢下降趋势，且存在显著空间异质性。这些环境足迹主要集中分布于七个省份——山东、江苏、浙江、广东、河北、河南与四川。
引言
在新能源汽车产业强劲增长的支持下，中国已成为全球最大的电动汽车电池消费国，占据全球需求总量的一半以上[1]。目前中国已形成以镍钴锰(NCM)和磷酸铁锂(LFP)电池为主的动力电池体系，相关技术处于行业领先地位[2]。然而，NCM与LFP电池的生产和使用过程会产生显著的资源环境压力，对交通领域的可持续发展构成严峻挑战。随着第一代电动汽车进入大规模退役阶段，中国亟需系统评估动力电池的资源环境影响，科学规划产业布局，持续优化发展路径，探索未来电池技术的合理演进方向。
研判动力电池需求在何时、何地以及以何种规模出现，是评估电池行业能源与环境足迹的基本前提。当前中国新能源乘用车市场呈现出显著的区域异质性。受经济发展水平、气候条件和地理环境差异的影响，新能源汽车渗透率从东部沿海省份向中西部地区呈梯度递减态势。2024年，仅有12个省份报告其渗透率水平超过全国平均值[3]。这种区域不均衡直接导致动力电池需求、存量及回收量的空间差异。鉴于中国辽阔的地理跨度以及多重因素（包括技术路径、经济发展水平和区域能源结构）的影响，若假设各省回收率均相同，将导致对环境效益和资源效益的评估产生偏差。因此，有必要在省级层面研究动力电池需求、在用存量和报废退役情况，以实现更精细化的时空评估、促进省际比较，并为制定更具针对性的改进建议提供详实依据。
然而，当前研究主要集中于采用时间序列方法对国家层面新能源汽车销量进行预测，包括应用ARIMA模型[4]、灰色模型[5]以及深度学习技术[6]来预测中国新能源汽车销量。除计量经济学与机器学习方法外，部分学者采用更为直接的预测方式，即以国家发展规划目标为基础，将乘用车预测数量乘以政策驱动的推广目标，从而得出电动汽车预期规模。在此基础上，部分学者尝试对省级动力电池退役量进行预测。Li等（2022）[7]采用线性拟合结合威布尔分布的方法估算了全国车辆退役参数，并直接应用于省级预测。类似地，Li等（2025）假设各省电动汽车渗透率及磷酸铁锂/三元材料电池比例完全一致，以此估算省级梯次利用与回收潜力[8]。这些研究采用的假设相对简化，未考虑电池类型与退役时间在省际间的差异性。此外，现有研究往往仅聚焦于销量预测或退役潜力评估，缺乏对全国范围内省级销量、存量及退役量的整体性刻画。
生命周期评价（LCA）为评估产品、服务或流程从生产到废弃物处置全生命周期环境影响提供了强有力的框架，并广泛应用于环境政策与战略规划领域[9]。现有文献通常采用某设施1千瓦时或1吨电池的年度静态数据，而未能将分析延伸至宏观层面、具有区域差异性的评估。例如，部分研究仅聚焦锂离子电池（LIBs）[10]或镍锰钴电池（NMC）[11]从摇篮到大门的能源与环境绩效，或针对磷酸铁锂（LFP）与NMC生产过程中温室气体排放的比较分析[12]，以及NMC与镍钴铝电池（NCA）的对比研究[13]。其他研究仅聚焦于动力电池的回收阶段，评估了LFP[14]、钛酸锂[15]以及LFP与NMC[16]电池在不同回收工艺下对环境的影响（包括气候变化、非生物资源消耗和酸化作用）。基于前人研究，已有学者采用全生命周期评价方法，系统评估了NCM[17]、Li-S[18]、NiMH[19]、钠离子[20]、全固态NCM（A-NCM）及全固态LFP（A-LFP）电池[21]在生产、使用和报废回收阶段的碳足迹与环境影响。既往生命周期评价研究普遍忽视了时间因素的动态效应。随着动力电池的快速市场渗透及即将到来的退役浪潮，其能源与环境足迹并非静态不变；未来电池产量与构成的变动将产生重要影响。因此，中国动力电池产业在宏观时空尺度上的能源与环境足迹仍缺乏深入研究。
为突破生命周期评价（LCA）的静态局限性，需将其与物质流分析（MFA）相结合[22]。MFA与LCA的联合应用能够实现能源与环境影响的综合评估：MFA阐释动力电池各环节流动路径与最终处置流向，而LCA则量化各路径对应的环境负荷。MFA与LCA的整合方法已在能源与环境管理研究中获得广泛认可，包括塑料供应链[23,24]、建筑[25]以及快递包装材料[26]等领域研究。然而该方法尚未被应用于动力电池行业的能源足迹与环境影响研究。
本研究开发了一个集成的物质流与生命周期评价模型，用于评估2025-2035年间中国省级磷酸铁锂（LFP）和镍钴锰（NCM）电池在能源、碳和水足迹的时空分布特征，旨在为省级动力电池产业提供能源与环境足迹的全景分析。主要创新点包括：（1）明确电池需求何时、何地及以何种规模出现，是开展足迹评估的基础性工作。本研究首次提出了2025-2035年中国各省份电池销量、在用存量和报废量的长期预测。(2) 既有研究主要集中于动力电池的案例生命周期评估（LCA），缺乏宏观层面分省区比较。本研究开创性地采用物质流分析（MFA）与LCA耦合方法，动态评估了中国省级尺度下磷酸铁锂（LFP）与三元锂电池（NCM）的时空能源与环境足迹。(3) 现有电池LCA研究多聚焦碳足迹评估，本研究创新性地在长期省级层面整合了能源足迹、碳足迹与水足迹分析，为未来政策制定提供了重要参考依据。
