朱倩茹,廖程浩,王 龍 ,韓 昊,劉劍筠,張永波,曾武濤 (.廣東省環(huán)境科學(xué)研究院,廣東省環(huán)境保護(hù)大氣環(huán)境管理與政策模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣東 廣州 50045；.華南理工大學(xué)環(huán)境與能源學(xué)院,廣東 廣州 50006)

近年來(lái),隨著大氣污染精細(xì)化管理需求不斷提高和空氣質(zhì)量持續(xù)改善壓力逐步加大,船舶對(duì)區(qū)域大氣污染排放貢獻(xiàn)受到越來(lái)越多關(guān)注[1],尤其對(duì)于港口城市,船舶已經(jīng)成為重要的污染排放來(lái)源[2-6].建立排放清單是評(píng)估船舶排放對(duì)空氣質(zhì)量影響的重要手段之一.

船舶排放清單的編制總體經(jīng)歷了“自上而下”的估算方法到“自下而上”的精細(xì)化計(jì)算過(guò)程.早期的排放清單主要采用基于吞吐量、船用燃油消耗量、船舶進(jìn)出港數(shù)據(jù)等的“自上而下”的估算方法[7-11],操作相對(duì)簡(jiǎn)單, 但缺乏對(duì)船舶實(shí)際航行狀態(tài)的反映以及數(shù)據(jù)區(qū)域代表性不足等使得清單計(jì)算結(jié)果具有較大不確定性[12].為有效提高清單結(jié)果的精確度,船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS,Automatic Identification System)數(shù)據(jù)被逐步應(yīng)用到船舶大氣污染物排放清單編制中,其詳實(shí)的航行速度、時(shí)間、經(jīng)緯度等信息可被用來(lái)獲取船舶航行軌跡、航速等多個(gè)實(shí)時(shí)活動(dòng)水平動(dòng)態(tài)信息[13],以精確計(jì)算船舶航行過(guò)程中的大氣污染物排放量.但AIS數(shù)據(jù)并不包含對(duì)于船舶排放量計(jì)算同樣十分重要的主輔機(jī)和鍋爐功率等靜態(tài)數(shù)據(jù).由于與船舶動(dòng)態(tài)信息匹配的相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取以及海量AIS數(shù)據(jù)處理的難度較大,目前使用AIS數(shù)據(jù)“自下而上”編制船舶排放清單的方法主要集中在歐洲、北美等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)[14-19].

我國(guó)船舶清單開(kāi)發(fā)對(duì) AIS數(shù)據(jù)的初期使用主要集中在活動(dòng)水平統(tǒng)計(jì)分析、提取船舶流量、利用船舶航行軌跡進(jìn)行空間分配等方面[20-24],沒(méi)有充分發(fā)揮 AIS本身帶有的實(shí)時(shí)航行狀態(tài)數(shù)據(jù)在清單開(kāi)發(fā)過(guò)程中的優(yōu)勢(shì),同時(shí)也忽略了不同船舶類型、不同噸位等級(jí)船舶在單位時(shí)間內(nèi)污染排放量的差異性.目前也有部分學(xué)者給出了基于AIS數(shù)據(jù)建立的船舶大氣污染物排放清單[25-27],但一般以遠(yuǎn)洋船為研究對(duì)象或側(cè)重于對(duì)清單結(jié)果的描述,對(duì)于我國(guó)沿海和內(nèi)河船數(shù)量多、部分船型 AIS數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息項(xiàng)缺失嚴(yán)重、數(shù)據(jù)補(bǔ)充難度大的實(shí)際情況及解決辦法的相關(guān)內(nèi)容很少涉及.因此,本研究針對(duì)可獲取的數(shù)據(jù)源現(xiàn)狀提出了一種通過(guò)構(gòu)建船舶 AIS靜態(tài)信息關(guān)聯(lián)屬性庫(kù)以實(shí)現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)有效補(bǔ)充的方法,并給出了包括遠(yuǎn)洋船、沿海船和內(nèi)河船在內(nèi)的主要參數(shù)的推薦均值或推演公式,以期將AIS數(shù)據(jù)更好地應(yīng)用于船舶排放清單“自下而上”的編制過(guò)程.

1 方法概述

1.1 排放量計(jì)算模型

采用動(dòng)力計(jì)算法、以AIS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用船舶逐條 AIS動(dòng)態(tài)上報(bào)信息計(jì)算船舶大氣污染物排放量,單條船污染物排放量的計(jì)算模型如下：

其中：

式中：i=1,2,3,代表主機(jī)、輔機(jī)和鍋爐3種設(shè)備,其中內(nèi)河船僅計(jì)算主機(jī)排放量;j=1,2,3,代表航行、進(jìn)出港和停泊3種工況;E為污染物排放量;MCR為發(fā)動(dòng)機(jī)額定功率,kW;LF為負(fù)載率;UTC1和UTC2為前后 2條 AIS動(dòng)態(tài)信息上報(bào)時(shí)間,h;EF為排放因子,g/(kw·h);EF0為基礎(chǔ)排放因子,g/(kw·h);FCF為燃料校正因子;LLA為低負(fù)載校正因子(當(dāng)船舶負(fù)載率低于 20%的時(shí)候燃油燃燒效率會(huì)下降,排放量會(huì)相應(yīng)上升,此時(shí)引入低負(fù)載校正因子對(duì)排放因子進(jìn)行細(xì)化修訂).

1.2 研究對(duì)象

本方法清單研究對(duì)象為安裝并開(kāi)啟 AIS設(shè)備的船舶,包括遠(yuǎn)洋船、沿海船和內(nèi)河船等,以珠江三角洲地區(qū)的珠江口水域?yàn)檠芯繀^(qū)域,包括SO2、NOx、PM10、PM2.5、CO 和 HC 共 6種船舶大氣污染物.

1.3 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

本方法主要數(shù)據(jù)來(lái)源包括 AIS數(shù)據(jù)、船舶簽證信息、船舶進(jìn)出口岸信息、船檢信息、國(guó)內(nèi)外已有研究結(jié)果數(shù)據(jù)等,以及大量的多方位實(shí)地調(diào)研分析結(jié)果.

2 方法實(shí)現(xiàn)

圖1 船舶排放清單編制方法技術(shù)路線Fig.1 Framework of vessel emission inventory method

建立了一套采用動(dòng)力計(jì)算法、以 AIS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、利用船舶逐條動(dòng)態(tài)上報(bào)信息自下而上式地編制船舶大氣污染物排放清單的方法,尤其是針對(duì) AIS靜態(tài)信息不足以支撐排放量計(jì)算的實(shí)際情況提出了一種通過(guò)構(gòu)建關(guān)聯(lián)屬性庫(kù)來(lái)補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)的方法,具體方法流程如圖1所示.

2.1 AIS數(shù)據(jù)及靜態(tài)信息關(guān)聯(lián)屬性庫(kù)構(gòu)建

2.1.1 AIS數(shù)據(jù) AIS報(bào)文各條信息項(xiàng)都需通過(guò)特定的標(biāo)識(shí)符進(jìn)行信息上傳,具有不可直觀閱讀性,需要對(duì)其信息項(xiàng)進(jìn)行解碼,解譯成可直觀閱讀和使用的數(shù)據(jù)[28],可服務(wù)于清單編制的主要包括靜態(tài)數(shù)據(jù)項(xiàng)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)項(xiàng) 2大部分,由于上報(bào)頻率存在差異性以及考慮后續(xù)清單編制工作的便易性,將解譯后的靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分開(kāi)存儲(chǔ),形成船舶靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù).AIS系統(tǒng)的技術(shù)特性可參考國(guó)際電信聯(lián)盟發(fā)布的《ITU-R M.1371-4建議書》,來(lái)源方面,岸基AIS數(shù)據(jù)可通過(guò)海事部門獲取,衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)可通過(guò)定向數(shù)據(jù)庫(kù)購(gòu)買的方式獲取.

2.1.2 完善缺失數(shù)據(jù) 針對(duì)AIS靜態(tài)數(shù)據(jù)中船舶噸位、主機(jī)額定功率等信息缺失的現(xiàn)狀,提出通過(guò)多源數(shù)據(jù)匹配與回歸模擬計(jì)算相結(jié)合的方法構(gòu)建船舶 AIS靜態(tài)信息關(guān)聯(lián)屬性庫(kù)以補(bǔ)充完善缺失數(shù)據(jù).通過(guò)充分利用AIS自有靜態(tài)數(shù)據(jù)項(xiàng)和目前可掌握的其他數(shù)據(jù)信息,提高AIS數(shù)據(jù)在船舶大氣污染物排放清單編制過(guò)程中的可用性.通過(guò)如下2個(gè)步驟實(shí)現(xiàn).

步驟 1,多源數(shù)據(jù)匹配.收集整理船舶簽證、進(jìn)出口岸、船檢、勞氏船級(jí)社等數(shù)據(jù)庫(kù)信息對(duì)AIS靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)做多源查詢匹配,關(guān)鍵信息項(xiàng)依據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的不同可依次選擇水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI編碼)和船舶英文名稱,匹配結(jié)果可同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶類型的詳細(xì)劃分.

步驟 2,回歸模擬結(jié)果推算.對(duì)于無(wú)法直接匹配的船舶通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方式進(jìn)行補(bǔ)充完善,具體做法為：提取AIS靜態(tài)信息項(xiàng)中的船長(zhǎng)數(shù)據(jù),依據(jù)不同船型船長(zhǎng)和船舶噸位間的擬合關(guān)系式(見(jiàn)表1)推算出噸位數(shù)據(jù),再依據(jù)噸位值和功率值間的擬合關(guān)系式(見(jiàn)表2)得到功率數(shù)據(jù),鑒于AIS信息的局限性,將船舶類型劃分為貨船、客船、油輪、拖船和其他(不包括捕撈船)共5種.該方法充分利用了AIS已有信息項(xiàng)來(lái)補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù),可有效降低采用平均數(shù)值替代缺失數(shù)據(jù)帶來(lái)的較大不確定性.

表1 船長(zhǎng)與噸位值間數(shù)理關(guān)系Table 1 Mathematical relationship between gross tonnage and length of vessels

表2 船舶噸位與主機(jī)額定功率間數(shù)理關(guān)系Table 2 Mathematical relationship between main enginepower and gross tonnage of vessels

2.1.3 輔機(jī)和鍋爐額定功率補(bǔ)充 輔機(jī)額定功率由于在各數(shù)據(jù)庫(kù)中均嚴(yán)重缺失,按照國(guó)內(nèi)外清單編制經(jīng)驗(yàn)利用輔機(jī)、主機(jī)額定功率間的比值(以下簡(jiǎn)稱輔機(jī)/主機(jī)比)與主機(jī)額定功率進(jìn)行關(guān)聯(lián),通過(guò)主機(jī)額定功率和“輔機(jī)/主機(jī)比”的經(jīng)驗(yàn)值計(jì)算獲取.遠(yuǎn)洋船輔機(jī)/主機(jī)比參考國(guó)內(nèi)外已有經(jīng)驗(yàn)值[3,29-30],為提高輔機(jī)/主機(jī)比在沿船中的適用性,通過(guò)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)獲取的方式給出包括分船型的平均額定功率及輔機(jī)/主機(jī)比的統(tǒng)計(jì)均值,如表 3所示.鍋爐額定功率按照國(guó)內(nèi)外清單編制經(jīng)驗(yàn)不再補(bǔ)充,直接給出各工況下的實(shí)際運(yùn)行功率值.

表3 不同船型輔機(jī)/主機(jī)比Table 3 Auxiliary engine to main engine power ratios for different vessel types

2.2 活動(dòng)水平獲取

通過(guò) AIS動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可獲取逐條船舶詳實(shí)的運(yùn)行軌跡信息,包括時(shí)間、經(jīng)緯度、航行速度等,需獲取的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)主要包括負(fù)載率、工況劃分、運(yùn)行時(shí)間等.

2.2.1 負(fù)載率 主機(jī)負(fù)載率參考國(guó)內(nèi)外清單編制經(jīng)驗(yàn),依據(jù)螺旋槳定律利用船舶航行實(shí)時(shí)速度數(shù)據(jù)和最大航行速度間的關(guān)系計(jì)算獲取(見(jiàn)公式(3),不同船型最大航行速度推薦值見(jiàn)表4),在船舶整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中,依據(jù)航行速度的變化實(shí)時(shí)更新主發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行負(fù)載率.輔機(jī)負(fù)載率和鍋爐實(shí)際運(yùn)行功率獲取難度較大,建議參考國(guó)內(nèi)外清單經(jīng)驗(yàn)值.

主機(jī)負(fù)載率=(實(shí)際航行速度/最大航速)3(3)

表4 不同船型最大航速推薦值Table 4 Recommended maximum speed for different vessel types

2.2.2 工況劃分 不同工況下船舶主輔機(jī)和鍋爐的開(kāi)啟、負(fù)載率等情況有所不同,在很大程度上影響排放量的計(jì)算結(jié)果,目前船舶排放清單的工況劃分主要參考國(guó)外研究成果,為提高工況劃分在不同研究水域的適用性,依據(jù)不同船型 AIS數(shù)據(jù)的時(shí)間-航速曲線具體識(shí)別不同工況,以給出適用于研究水域范圍內(nèi)的劃分各工況的速度限值.考慮到基于AIS數(shù)據(jù)對(duì)工況識(shí)別的可行性和便易性,建議將運(yùn)行工況劃分為航行、進(jìn)出港操作和停泊3個(gè)階段.以珠江口船舶為例,船舶流量大、平均航速偏低,通過(guò)提取大量船舶隨時(shí)間的速度變化情況,給出工況劃分限值建議值如表5所示.

表5 珠江口水域不同類型船舶運(yùn)行工況劃分Table 5 Operation mode classification for different vessel types

2.2.3 運(yùn)行時(shí)間 依據(jù)船舶逐條動(dòng)態(tài)上報(bào)信息計(jì)算排放量,運(yùn)行時(shí)間為前后 2條信息的時(shí)間差值.

2.3 排放因子

表6 船舶大氣污染物排放因子[g/(kW·h)]Table 6 Emission factors [g/(kW·h)]

船舶排放因子受諸多因素影響,最主要的有燃料含硫率、引擎類型、引擎轉(zhuǎn)速等,我國(guó)目前尚缺乏本地化的船舶排放因子實(shí)測(cè)結(jié)果,美國(guó)和香港地區(qū)等相關(guān)研究報(bào)告[3,29-30]中提供了不同燃料類型、不同引擎類型和轉(zhuǎn)速下的船舶排放因子,建議選取該排放因子作為編制清單的基礎(chǔ)排放因子,結(jié)合研究區(qū)域船用燃料硫含量情況對(duì)排放因子進(jìn)行燃油校正,以獲取更優(yōu)化的船舶大氣污染物排放因子,給出珠三角地區(qū)修正后的船舶大氣污染物排放因子(基于 2014年船用燃油調(diào)研結(jié)果),如表6所示.

圖2 船舶大氣污染物空間分布特征Fig.2 Spatial distribution of vessel pollutant emissions

2.4 網(wǎng)格化排放清單

以逐條動(dòng)態(tài)信息為基礎(chǔ)進(jìn)行船舶大氣污染物排放量計(jì)算,以MMSI編碼為關(guān)鍵信息項(xiàng)對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)和補(bǔ)充完善的靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行映射查詢,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)信息和靜態(tài)信息的匹配,再結(jié)合優(yōu)化后的排放因子計(jì)算每條動(dòng)態(tài)信息對(duì)應(yīng)的污染物排放量,并標(biāo)記該排放量對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度信息和時(shí)間信息.

依據(jù)研究范圍和清單精度需求對(duì)研究區(qū)域做網(wǎng)格劃分,分別統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格內(nèi)的船舶大氣污染物排放量,獲取網(wǎng)格化排放清單,明確船舶大氣污染物在研究區(qū)域內(nèi)的空間分布特征,同時(shí)可分別統(tǒng)計(jì)不同時(shí)段內(nèi)的船舶大氣污染物排量,明確時(shí)間分布特征.

3 方法應(yīng)用

3.1 研究范圍及結(jié)果

利用本文建立的船舶大氣污染物排放清單 編制方法,選取珠江口附近水域?yàn)檠芯繉?duì)象,計(jì)算范圍為 113.4°E～114°E、22.56°N～23.1°N,以 2014年為基準(zhǔn)年,清單計(jì)算結(jié)果包括如下 6種污染物：SO2、NOx、PM10、PM2.5、CO 和 HC.

以 15″(約 500m)為間隔做網(wǎng)格劃分,以船舶大氣污染物排放量計(jì)算結(jié)果和對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度為關(guān)鍵信息項(xiàng)分別統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格內(nèi)的排放量總和,從而獲得基于船舶實(shí)際排量的空間分布結(jié)果,如圖2所示.從各分布中可以看出清晰的船舶航行軌跡,由于計(jì)算范圍內(nèi)的船舶流量比較大,并沒(méi)有呈現(xiàn)出明顯的排放熱點(diǎn).該種基于航行軌跡排放量的空間分布相較于基于航道長(zhǎng)度、船舶流量等的空間分布具有更好的合理性和更高的精確度.

圖3 船舶大氣污染物排放月變化Fig.3 Monthly variation of vessel pollutant emissions

分別以月和小時(shí)為時(shí)間尺度、以船舶大氣污染物排放量計(jì)算結(jié)果和對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)為關(guān)鍵信息項(xiàng)來(lái)統(tǒng)計(jì)該研究區(qū)域內(nèi)船舶排放量的月變化和小時(shí)變化.月排放變化如圖3所示,遠(yuǎn)洋、沿海和內(nèi)河船的月排放變化具有明顯差異,其中以內(nèi)河船的月排放量波動(dòng)性最大,尤其是2月份的排放量明顯低于其他月份;小時(shí)排放變化如圖4所示,遠(yuǎn)洋、沿海船的變化趨勢(shì)相似,白天排放量略高于夜間,而內(nèi)河船的小時(shí)排放呈雙高峰變化.

圖4 船舶大氣污染物排放小時(shí)變化Fig.4 Hourly variation of vessel pollutant emissions

3.2 不確定性分析

受到資料完善程度、調(diào)研難度大以及調(diào)研樣本的數(shù)量和質(zhì)量等因素影響,本方法仍存在一定不確定性,主要來(lái)源于：(1)開(kāi)啟AIS設(shè)備的船舶會(huì)存在漏報(bào)、錯(cuò)報(bào)數(shù)據(jù)條或數(shù)據(jù)項(xiàng)以及不同岸基之間存在重復(fù)接受信息等問(wèn)題,為解決這些問(wèn)題對(duì)原始數(shù)據(jù)做處理的過(guò)程中不可避免地給計(jì)算結(jié)果帶來(lái)一定誤差;(2)沿海船舶輔機(jī)/主機(jī)比、船用燃油硫含量、各船型最大航速等通過(guò)調(diào)研數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析獲取,受到數(shù)據(jù)樣本量和樣本數(shù)據(jù)代表性等因素的影響,不可避免地增加清單計(jì)算結(jié)果的不確定性;(3)由于船舶尾氣排放測(cè)試成本高,開(kāi)展遠(yuǎn)洋、沿海船舶大規(guī)模調(diào)研難度大等原因,基礎(chǔ)排放因子等數(shù)據(jù)借鑒國(guó)外研究成果,雖然通過(guò)燃油品質(zhì)及燃油校正因子對(duì)基礎(chǔ)排放因子進(jìn)行了本地化修正,鑒于在船隊(duì)構(gòu)成、船載設(shè)備、航行工況等方面存在的差異性,會(huì)給清單結(jié)果帶來(lái)一定不確定性.

基于 AIS數(shù)據(jù)的清單編制方法涉及參數(shù)眾多,各參數(shù)的真實(shí)性和代表性決定了清單結(jié)果的精確度,建議從以下幾方面不斷完善：(1)通過(guò)相關(guān)部門建立完善的數(shù)據(jù)調(diào)查和統(tǒng)計(jì)機(jī)制,研究探討如何以合適的渠道和方式提高船舶基礎(chǔ)信息和活動(dòng)水平信息的可獲取性;(2)逐步開(kāi)展船舶排放因子測(cè)試并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,建立我國(guó)的船舶排放因子數(shù)據(jù)庫(kù).此外,建議應(yīng)逐步建立全國(guó)范圍的船舶大氣污染物排放清單,摸清船舶排放基線及排放特征,為實(shí)現(xiàn)船舶大氣污染精細(xì)化管理提供數(shù)據(jù)支撐.

4 結(jié)論

4.1 本文建立了一套采用動(dòng)力計(jì)算法、以 AIS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用船舶逐條動(dòng)態(tài)上報(bào)信息自下而上編制船舶大氣污染物排放清單的方法,尤其是針對(duì) AIS靜態(tài)信息不足以支撐排放量計(jì)算的實(shí)際情況提出了一種通過(guò)構(gòu)建船舶 AIS靜態(tài)信息關(guān)聯(lián)屬性庫(kù)實(shí)現(xiàn)對(duì)AIS靜態(tài)數(shù)據(jù)的有效補(bǔ)充.包括兩個(gè)步驟,首先利用多個(gè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行多源數(shù)據(jù)匹配對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行直接補(bǔ)充,而后識(shí)別無(wú)法直接匹配的船舶采用回歸模擬結(jié)果推算的方法進(jìn)行間接補(bǔ)充.

4.2 通過(guò)方法的應(yīng)用示范過(guò)程,總結(jié)了 AIS數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)、排放量的空間分布和時(shí)間分布的獲取方法;通過(guò)對(duì)珠三角區(qū)域的大量調(diào)研和數(shù)據(jù)資料收集分析,分別統(tǒng)計(jì)梳理了遠(yuǎn)洋船、沿海船和內(nèi)河船中不同船型船長(zhǎng)與噸位值間數(shù)理關(guān)系、噸位與額定功率間數(shù)理關(guān)系、不同船型最大航速推薦均值以及不同類型沿海船輔機(jī)平均額定功率和輔機(jī)/主機(jī)比推薦均值等船舶大氣污染排量計(jì)算過(guò)程中主要參數(shù)的推薦均值或推演公式,可為廣東省船舶大氣污染排放清單編制工作提供技術(shù)方法,同時(shí)也可為全國(guó)船舶排放清單的編制提供參考.

[1] Ng S K W, Loh C, Lin C, et al. Policy change driven by an AIS-assisted marine emission inventory in Hong Kong and the Pearl River Delta [J]. Atmospheric Environment, 2013,76：102-112.

[2] 梁永賢,廖汝娥,顏 敏,等.深圳港船舶大氣污染物排放核算[J]. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊, 2016,35(2)：27-31.

[3] 伏晴艷,沈 寅,張 健.上海船舶大氣污染物排放清單研究 [J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào), 2012,12(5)：57-64.

[4] 劉 靜,王 靜,宋傳真,等.青島市港口船舶大氣污染排放清單的建立及應(yīng)用 [J]. 中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè), 2011,27(3)：50-53.

[5] Minguillón M C, Arhami M, Schauer J J, et al. Seasonal and spatial variations of sources of fine and quasi-ultrafine particulate matter in neighborhoods near the Los Angeles-Long Beach harbor [J]. Atmospheric Environment, 2008,42(32)：7317-7328.

[6] Yuan Z, Lau A K H, Zhang H, et al. Identification and spatiotemporal variations of dominant PM10sources over Hong Kong [J]. Atmospheric Environment, 2006,40(10)：1803-1815.

[7] 劉啟明,方夢(mèng)圓,曹湘怡,等.2006～2015年廈門港船舶大氣污染物排放清單的初步估算 [J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2016,25(9)：1483-1486.

[8] Hulskotte J H J, Denier H A C. Fuel consumption and associated emissions from seagoing ships at berth derived from an on-board survey [J]. Atmospheric Environment, 2010,44：1229-1236.

[9] Winther M. New national emission inventory for navigation in Denmark [J]. Atmospheric Environment, 2008,42：4632—4655.

[10] Endresen O, Bakke J, Sorgard E, et al. Improved modelling of ship SO2emissions—a fuel-based approach [J]. Atmospheric Environment, 2005,39：3621—3628.

[11] Corbett J J, Fischbeck P, Pandis S N. Global nitrogen and sulfur emission inventories for oceangoing ships [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 1999,104(3)：3457-3470.

[12] Miola A, Ciuffo B. Estimating air emissions from ships： Metaanalysis of modelling approaches and available data sources [J].Atmospheric Environment, 2011,45：2242-2251.

[13] 劉人杰,柳曉鳴,索繼東.船舶交通管理電子信息系統(tǒng) [M]. 大連：大連海事大學(xué)出版社, 2006：115-150.

[14] Jalkanen J P, Johansson L, Kukkonen J. A comprehensive inventory of ship traffic exhaust emissions in the European sea areas in 2011 [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2016,16：71-84.

[15] Maragkogianni A, Papaefthimious S. Evaluating the social cost of cruise ships air emissions in major ports of Greece [J].Transportation Research Part D, 2015,36：10—17.

[16] Third IMO Greenhouse Gas Study 2014 Executive Summary and Final Report [R]. International Maritime Organization, 2015.

[17] Lonati G, Cernuschi S, Sidi S. Air quality impact assessment of at-berth ship emissions： Case-study for the project of a new freight port [J]. Science of the Total Environment, 2010,409：192—200.

[18] Schrooten L, Vlieger I D, Panis L I, et al. Emissions of maritime transport： A European reference system [J]. Science of the Total Environment, 2009,408：318—323.

[19] Wang C F, Corbett J J, Firestone J. Modeling energy use and emissions from North American shipping： application of the ship traffic, energy, and environment model [J]. Environmental Science & Technology, 2007,41(9)：3226-3232.

[20] 尹佩玲,黃爭(zhēng)超,鄭丹楠,等.寧波-舟山港船舶排放清單及時(shí)空分布特征 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2017,37(1)：27-37.

[21] 邢 輝,段樹(shù)林,黃連忠,等.基于 AIS數(shù)據(jù)的渤海灣地區(qū)海運(yùn)排放測(cè)算 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2016,36(3)：953-960.

[22] 葉斯琪.珠江三角洲地區(qū)船舶排放特征及對(duì)區(qū)域空氣質(zhì)量影響的研究 [D]. 廣州：華南理工大學(xué), 2014.

[23] 譚建偉,宋亞楠,葛蘊(yùn)珊,等.大連海域遠(yuǎn)洋船舶排放清單 [J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2014,27(12)：1426-1431.

[24] NG S K W, Lin C B, Chan J W M, et al. Study on marine vessels emission inventory final report [R]. Hong Kong： The Hong Kong University of Science & Technology, 2012.

[25] 邢 輝,段樹(shù)林,黃連忠,等.遼寧省港口臨近區(qū)域海運(yùn)廢氣排放測(cè)算 [J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 2016,29(1)：29-35.

[26] Fan Q, Zhang Y, Ma W, et al. Spatial and seasonal dynamics of ship emissions over the Yangtze River Delta and East China Sea and their potential environmental influence [J]. Environmental Science & Technology, 2016,50(3)：1322-1329.

[27] Liu H, Fu M L, Jin X X, et al. Health and Climate Impacts of Ocean-going Vessels in East Asia [J]. Nature Climate Change,2016,6：1037-1041.

[28] 胡 晶.基于 AIS的船舶軌跡分析與應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 武漢：華中師范大學(xué), 2015.

[29] The Port of Los Angeles Inventory of Air Emissions for Calendar Year 2012 [R]. United States： Starcrest Consulting Group, LLC,2013.

[30] ICF International. Current methodologies in preparing mobile source port-related emission inventories Final Report. Technical Report [R]. United States： EPA, 2009.

致謝：感謝廣東海事局給予本文的大力支持和幫助.