通比牛牛官网-澳洲热带气旋对铁矿影响分析

本文摘要:大地期货研发部 郭宪斌每年一季度前后,都是澳洲飓风多发的时候。

热带气旋

大地期货研发部 郭宪斌每年一季度前后,都是澳洲飓风多发的时候。一季度也是澳洲铁矿石产销量每年低于的时期。从澳洲气象局公布的公开发表数据来看,在此期间,完全每年都有2-3个热带高压或热带气旋。

大多数都在北部和西部登路。这些气旋分成三个等级,最弱的是飓风,其次是热带气旋,最强的是热带高压。视风力强度、降雨量、路径差异,不会对澳洲西北部矿区和港口发运产生有所不同程度的影响。本文将客观分析该出现异常天气对铁矿经销的影响,从而在纷乱的消息中尽可能维持理性。

从2014年至今,总计热带高压或热带气旋18个,其中有8个(下图标白的)经过了澳洲西北皮尔巴纳矿区以及黑德兰港附近海域,大风和强降雨都对铁矿的铁矿和发运产生了一定影响。图1 2013至今,澳洲热带气旋 数据来源:澳州气象局2013年底至2014年初,先后有2个热带气旋在皮尔巴纳地区经过。飓风Chirstine超过第四等级,最低时速超过167km/h。

在2013年12月30日经过黑德兰港附近时,风力超过130km/h,在皮尔巴纳海岸引发巨浪,并给区域带给了大量的降水,矿区降水超过120mm,引发了小到中规模的洪水。14年1月20日,热带高压05U经过皮尔巴纳地区,此次风力较小,但带给了大量的降水,矿区部分地区24小时降水超过160mm。

图2 2014年 飓风Christine、热带高压05U 路径 图片来源:澳洲气象局2015年3月中旬,飓风Olwyn经过皮尔巴纳西部,最低等级为3级,最低速度139km/h。该飓风路径距离矿区和黑德兰港较近,但是带给的大量降雨,也影响了交通运输。

图3 2015年 飓风Olwyn 路径 图片来源:澳洲气象局2016年1月27日至2月1日,热带气旋Stan分解并经过黑德兰港和矿区。在港口附近登岸时,等级为2,仅次于风速102km/h,24小时降水97mm。

Stan带给风暴潮,造成海岸低洼地区被水淹,部分河流经常出现中到大型洪水。图4 2016年 热带气旋Stan 图片来源:澳州气象局2017年1月25日,热带高压14U在澳洲北部构成,并沿海岸线向西南前进。于1月27日经过皮尔巴纳西部海域,最低时速83km/h。

这次热带高压虽然风力较小,但给沿海地区带给了大量降水,部分地区24小时降水量超过97mm。图5 2017年热带高压14U 图片来源:澳洲气象局2018年一季度,先后有两个热带气旋经过皮尔巴纳地区。

1月13日,热带气旋Joyce从内陆经过黑德兰港附近,并之后向西南方向行进。由于在内陆前进,其风力早已有所增大,抵达皮尔巴纳地区时,等级早已大于1级。它带给的仅次于影响还是降水。途径的很多地区都创下了降水记录,引起多条河流洪水频发。

飓风Marcus于3月14日开始构成,仍然持续了11天,在25日减弱。是自1974年至当时对澳洲北部影响仅次于的飓风,一度超过等级5。但Marcus的后半段的行进路线主要在靠近陆地的海上,对矿区生产影响并不大。

在海上仅次于速度超过240km/h,对海上运输带给了一定艰难。图6 2018年 热带气旋Joyce和飓风Marcus 图片来源:澳州气象局2019年3月24日,飓风Veronica攻击黑德兰港和丹皮尔港之间沿岸地区,其后并没登岸,改向西南沿海岸线前进。虽然Veronica没登岸,但它对皮尔巴纳地区的工业和社区带给了严重影响。

黑德兰港、卡拉萨等地都遭风暴、暴雨的肆虐。在皮尔巴纳海岸附近时为第4级,仅次于风速超过118km/h,飓风给海运造成了150万吨、20亿美元的损失,并毁坏了很多港口设施。港口24小时降水量超过118mm,强降雨引起洪水,并攻击了黑德兰港地区。

图7 2019年 飓风Veronica 图片来源:澳洲气象局总结了最近几年澳洲西北部的热带气旋后,接下来看一下其实际对铁矿生产和发运的影响。澳洲仅次于的矿山——力拓,完全每年的一季度报告,都要提及季节性产量上升,和飓风或热带气旋造成放运量增加。2014年:不受热带气旋Christine影响,12月末,皮尔巴纳港口和海岸铁路不得不关闭,强降水影响了1月、2月矿山、铁路和港口的长时间工作。

2015年:飓风Olwyn带给的大量降水造成产销量有所上升。2016年:放运量增加,主要原因在于热带气旋Stan造成极端天气和变换季节性累官库。2017年:产量、销量都受到天气的极大影响。极端天气引起了相当严重的洪水,对铁路网络和船舶运输带给了问题,矿山和基础设施一度关闭。

2018年:由于飓风Marcus,造成港口停驶,铁矿放运量增加。2019年:飓风Veronica造成铁矿产量大幅度上升,并对港口设施造成了相当严重的伤害,造成放运量亦大幅度下降。图8 力拓经销环比季节图 数据来源:力拓官网、大地期货研发部从近几年的规律来看,一季度是矿山经销淡季。

天气影响是一方面,另一方面是其仅次于市场需求末端,中国钢厂不会在春节期间休假。市场需求严重不足,变换供给增加,导致经销两很弱。要实施到飓风的实际影响,网卓新闻网,还要看明确矿山的发运数据。

从澳洲三大矿山飓风前后放运量变动来看,出现异常天气显然不会被打乱长时间的发运节奏,使发运量上升。但一般只不会对当周的发运量导致影响,个别较相当严重的飓风不会影响两周的铁矿发货。2015年的飓风Olwyn虽然风力和降水较强,超过了等级3,但路径离矿区和港口较近,所以只影响了一周的发运量,而且发运保护环境较小,只有220万吨左右,增加20%。

2016年飓风Stan在抵达黑德兰港附近时,等级为2级,强度为中等水平。不受其影响,矿山放运量增加了360万吨左右,上升34%。

2017年热带高压14U虽然风力小,且没攻击港口,只是沿海岸线前进,但其带给的大量降雨引起了洪灾,使发运量大幅度增加,当周放运量上升560万吨,上升45%。2018年1月的热带气旋Joyce大于1级,但由于穿过矿区,对铁矿发运造成了较小影响,放运量倒数两周下降,总计600万吨左右,上升30%。2018年3月的飓风Marcus虽然超过了5级,但由于路径离港口和矿区有相当大距离,实际对铁矿发运影响较小,总保护环境大约310万吨,下降23%。2019年飓风Veronica攻击港口时,强度为4级。

风力大,而且经过港口,对港口设施造成了损毁,铁矿放运量倒数两周大幅度增加,总计保护环境1050万吨左右,上升43%。图9 近年飓风期间澳洲矿山放运量 数据来源:mysteel、大地期货研发部通过对往年飓风和放运量的辨别,由此可知飓风的路径和强度差异,对铁矿放运量导致的影响不会经常出现相当大有所不同。

强度低,距离矿区和港口将近,且起到时间宽,才不会使放运量大幅度增加。飓风对铁矿的影响可分成三个档,最重档保护环境400万吨以下,中档400-700万吨,重档700万吨以上。轻档有飓风Olwyn、Stan、Marcus,从盘面价格波动上来看,对当时的铁矿期货价格没起着显著的拉涨起到。

图10 轻档飓风期间铁矿期货价格走势 数据来源:wind、大地期货研发部中档有热带高压14U和热带气旋Joyce。热带高压14U正好在春节期间,节后铁矿价格低后下跌,而热带气旋Joyce分解的前期,铁矿价格上涨,后期下降,完结后价格波动上行。图11 中档飓风期间铁矿期货价格走势 数据来源:wind、大地期货研发部重档目前只有2019年的飓风Veronica。

在前进期间,盘面波动并不大,但完结后铁矿价格开始大幅度下跌。图12 重档飓风期间铁矿期货价格走势 数据来源:wind、大地期货研发部综上所述,飓风对澳洲铁矿经销的影响差异较小,不不应听风是雨、闻风而动。要去注目飓风的动向和实际影响,对铁矿放运量展开监控,理性看来飓风。

在风里没超过中档及以上时,还是要重返基础的基本面分析,因为飓风的影响早已包括在预期之中了。只有经常出现相当严重的影响时,才不会造成供给末端经常出现较小问题,从而大幅度影响铁矿价格。近期热带气旋Blake在黑德兰港西部地区登岸后很快弱化并减弱,最低等级只有1级,而且带给的降水量也没出现异常多,预计对铁矿发运的影响不能在轻档。

图13 热带气旋Blake路径及风力 图片来源:澳洲气象局随后紧接着还有一个热带高压03U分解,可能会渐渐升级为3级飓风。但从目前的预测来看,其行进路线主要在海上离港口和矿区较近。

综合来看,其影响等级也是正处于轻档。图14 热带高压03U路径预测 图片来源:澳洲气象局两个热带气旋,一前一后,时间上相距较小,预计不会影响港口两周左右的长时间发运,三家矿山放运量增加500万吨左右。估计黑德兰港到中国北方港口的海运时间为15天左右,则到港量减少的时间点在春节前以及春节休假期间。

运量

目前钢厂铁矿石节前补库早已基本相似尾声,预计这次的两个热带气旋,会对我国铁矿供应导致较小扰动。图15 钢厂进口矿库存能用天数 数据来源:mysteel、大地期货研发部当然,关于这次飓风对铁矿供给的影响程度,仁者见仁智者见智,我也只是把过去的事实摆出来,尽量做客观的来分析飓风于铁矿供给的关系。钢铁产业经过了这几年的供给外侧结构性改革,不论是一般投资者还是产业中的参与者,很多人都习惯于去倚赖供给端的消息,指出这些真真假假的消息是致胜的法宝。

但是现在早已到了2020年,钢铁产业供给侧改革的尾声,供给端的消息仍然是要求行情的最重要因素。市场经历过钢铁去生产能力、经历过环保限产、也经历过淡水河谷矿难,早已不具备利用消息看见其本质的能力,但仍被坏习惯所左右。转变早已教导的习惯不会不存在一定艰难,必须时间,但决不改为。

要看见市场的核心驱动力是市场需求,是确实左右行情的力量。期望大家提升自身的实力,不出信息发生爆炸的时代里被欺骗,而是利用信息,分析信息背后的真凶。

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