《Resources Policy》：Quantitative analysis of climate change impacts on the resiliency of lithium supply chain
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气候变化加剧锂供应链脆弱性，本研究采用系统动力学与贝叶斯网络混合模型，量化分析气候冲击对开采、生产、物流等环节的影响，评估循环经济、材料替代及战略储备策略的效能，发现气候变化可能导致锂价上涨22%-38%，物流中断是主要诱因，推荐优先实施回收和替代策略。
Mehdi Farhadkhani|Andrzej Kraslawski
伊朗德黑兰Niroo研究所电力与能源经济研究部
摘要
在新兴绿色技术的时代，与气候相关的危机加剧了关键材料供应链面临的挑战，因为对锂等战略矿产的需求不断增加。作为电动汽车和储能技术的重要组成部分，锂供应链也成为了地缘政治的焦点，需要更深入地研究其脆弱性和韧性。
尽管供应链韧性的重要性得到了广泛认可，但现有文献大多依赖于定性分析而非定量评估。本研究通过结合贝叶斯网络和系统动力学建模的混合方法，对气候变化对锂供应链的影响进行了定量分析，从而填补了这一空白。这种方法能够捕捉到概率性的中断和动态反馈效应，提供了对供应链韧性的更全面理解。
该研究评估了三种增强韧性的策略——回收、替代和储备——在正常和极端气候变化情景下的有效性。模拟结果表明，气候变化可能导致锂价格上升22%至38%，其中物流、生产和采矿方面的中断是主要驱动因素。研究表明，回收和替代可以显著降低供应链的脆弱性，而储备的影响则较小。
这些发现强调了循环经济实践和材料创新在确保长期供应稳定性方面的关键作用。通过解决这些根本性问题，本研究为韧性理论做出了贡献，并为政策制定者和行业领导者应对气候引发的供应链中断提供了可操作的见解。
引言
在当今高度互联且充满动荡的世界中，全球供应链越来越容易受到破坏性冲击的影响，包括自然灾害、地缘政治紧张局势、金融危机、流行病和气候变化（Hosseini等人，2019年）。其中，气候变化尤其构成了一种系统性和深远性的威胁，特别是对于那些严重依赖自然资源和复杂物理基础设施的供应链（Ghadge等人，2020年）。
锂供应链对于制造电动汽车（EV）电池和大规模储能系统至关重要，但由于其地理集中度高、环境暴露度高以及对监管和物流中断的敏感性，它们特别脆弱（Rüttinger等人，2020a；Del Rio等人，2023年）。锂的重要性已经从一个纯粹的技术问题演变为一个地缘政治问题，各国都在争夺对其的获取权、生产能力以及战略储备（O’Sullivan等人，2017年）。这种日益激烈的竞争使得开发基于数据的评估方法以了解气候风险如何通过锂供应链传播变得更加紧迫。
然而，现有文献主要依赖于描述性或定性方法，很少结合先进的建模技术来捕捉供应链的动态行为以及所有气候影响评估中都存在的不确定性。为了填补这一空白，本研究引入了一个混合建模框架，将系统动力学（SD）和贝叶斯网络（BN）结合起来。系统动力学能够表示时间延迟、非线性和反馈循环——这些对于模拟供应链在压力下的行为至关重要——而贝叶斯网络则允许在数据稀少、知识不完整或依赖专家输入的情况下进行概率推理（Hafezi等人，2017年；Hosseini和Barker，2016年；Featherston和Doolan，2012年）。通过结合这两种方法，该研究能够捕捉到与气候相关的中断的演变动态及其不确定性，从而提供更全面的韧性评估。
本研究围绕三个核心研究问题展开：
1.锂供应链中最关键的气候相关脆弱性是什么？这些风险是如何在生产和分销的不同阶段传播的？
2.与单一方法相比，集成式SD–BN模型如何提高评估的准确性和韧性？
3.在不同的气候情景下，哪些韧性策略（如回收、替代和战略储备）表现最为稳健？
通过回答这些问题，本研究加深了对关键矿产供应链韧性的理解，并为政策制定者、行业领导者以及其他面临气候变化带来的挑战的人提供了实用指导。
总之，本研究提供了一种新的定量方法，用于模拟锂供应链在气候相关冲击下的表现，填补了韧性研究中的一个关键空白，有助于设计更具适应性、韧性和可持续性的供应链网络。
文献综述
本节综述了当前关于供应链韧性（SCR）的知识现状，特别是针对影响锂等关键材料的气候相关中断。它指出了现有框架和建模方法中的关键不足，而本研究正是针对这些不足进行了改进。
本文的创新之处在于其集成建模策略——将系统动力学与贝叶斯网络相结合，以模拟锂供应链在各种情况下的动态行为和不确定性传播。
研究方法
本研究采用了一种创新的混合建模框架，结合系统动力学（SD）和贝叶斯网络（BN），定量分析锂供应链在气候变化情景下的韧性。
这种混合方法能够捕捉动态行为（通过SD）和概率不确定性（通过BN），这对于模拟由环境风险驱动的长期和复杂的供应链中断尤为重要。以往的研究通常仅使用这两种模型中的某一种。
模型开发
本节介绍了为评估锂供应链在不同气候变化情景下的韧性而开发的混合系统动力学（SD）和贝叶斯网络（BN）模型。该模型包含了反馈循环、随机中断以及与生产、物流、定价和战略响应相关的相互关联的决策点。这一建模工作的创新之处在于它整合了动态系统思维和概率风险分析。
气候驱动的中断
关于气候驱动的中断，研究发现：在2020年，第一种气候情景下采矿率降低了21%，第二种气候情景下降低了26%。而在同一气候情景下，2020年生产率的中断率分别约为25%和31%。物流方面的气候驱动中断率在模拟期开始时分别约为28%和44%。
结论与未来工作
本研究采用混合建模方法（结合系统动力学（SD）和贝叶斯网络（BN）定量分析了气候变化对锂供应链韧性的影响。这种双重视角能够模拟伴随气候驱动中断的动态反馈行为和概率不确定性。由于锂是电动汽车电池和储能系统的重要材料，因此这一研究突显了环境因素的重要性。
作者贡献声明
Mehdi Farhadkhani：撰写——初稿撰写、可视化、验证、方法论设计、调查、数据分析、概念化。Andrzej Kraslawski：撰写——审稿与编辑、监督、概念化。
未来工作
鉴于锂供应链的地缘政治和环境敏感性，未来的研究应在几个关键方向上进行扩展：
•地理空间风险映射——结合特定地点的气候灾害、水资源压力和监管环境，可以制定差异化的采矿作业风险画像（Rüttinger等人，2020a）。
•行为和制度动态——利用基于代理的模型或行为经济学可以研究企业、监管机构和消费者在各种情况下的适应行为
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
