莊 凱，封學(xué)軍，王 康，沈金星

（1.河海大學(xué)港口海岸與近海工程學(xué)院，江蘇 南京 210098；2.河海大學(xué)土木與交通學(xué)院，江蘇 南京 210098）

0 引言

隨著長江南京段以下12.5 m 深水航道工程于2018年5月全線貫通，5 萬噸級集裝箱船可直達(dá)南京，有效改善了長江江蘇段的通航條件，海進(jìn)江運量增長迅速。 明確新的航行條件下航道內(nèi)船舶大氣污染物的排放情況，為航道環(huán)境治理提供支撐。

在船舶大氣污染物測算方面，CORBCTT J J 等[1]于2000年提出排放測算的一個初步計算公式，以船舶的營運里程、貨物量數(shù)據(jù)計算了美國所有的通航水域中的NOx和SOx排放量；2009年JALKANCN J P 等[2]引入了船舶自動識別系統(tǒng)中的船舶航行數(shù)據(jù)，應(yīng)用船舶交通量排放模型對波羅的海的船舶排放進(jìn)行了測算；2012年JALKANEN J P 等[3-4]繼續(xù)在已有模型的基礎(chǔ)上，增加了PM 和CO 的計算。 近年來，我國學(xué)者逐步引入船舶動力法，分別測算了環(huán)渤海地區(qū)、長三角地區(qū)、珠江流域等區(qū)域的船舶排放情況[5-10]；在長江江蘇段區(qū)域內(nèi)，顧健等[11]應(yīng)用本土化的船舶排放因子，對南京港龍?zhí)陡蹍^(qū)2014年的船舶排放情況進(jìn)行了測算；封學(xué)軍等[12-13]應(yīng)用了船舶動力法，在長江江蘇段中選取典型斷面，測算了長江江蘇段2017年的船舶排放情況。

綜合來看，上述研究主要著眼于以年、月為時間尺度的測算，鮮有對于特定區(qū)域進(jìn)行單日、單時的排放測算，進(jìn)而缺少對船舶大氣污染物即時排放情況的說明，本文進(jìn)行的船舶排放即時測算研究，可作為船舶大氣污染物排放測算研究的補充。

船舶大氣污染物的產(chǎn)生與多種因素有關(guān)，短周期因素：船舶的種類、船舶的負(fù)載情況、船舶的噸位、船舶的航行速度、區(qū)域內(nèi)船舶航行的數(shù)量；長周期因素：航道水深條件、水流流速、航道的限行情況、通航貿(mào)易班輪航線、上下游港口基礎(chǔ)設(shè)施配備、上下游港口主營貨物種類、船舶航行燃油標(biāo)準(zhǔn)等。上述因素均會對區(qū)域內(nèi)船舶的即時排放產(chǎn)生不同程度的影響，排放數(shù)據(jù)因此發(fā)生非線性、非平穩(wěn)性的數(shù)據(jù)波動，污染物數(shù)據(jù)的波動難以直觀的反映其排放特征與所受的影響因素，引入希爾伯特-黃變換對數(shù)據(jù)的波動進(jìn)行分解，以期獲取更多排放特征并對應(yīng)分析。

希爾伯特-黃變換是一種常用的數(shù)據(jù)信號波動分析方法，應(yīng)用于非線性信號處理。 SHI K 等[14]構(gòu)建了NO2等污染物的非線性模型，結(jié)合希爾伯特-黃變換實現(xiàn)了對大氣污染物的預(yù)測；杜娟等[15]采用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法與自組織臨界理論確定了成都市冬季PM2.5的濃度時空變化規(guī)律。 FENG X 等[16]通過希爾伯特-黃變換對干散貨港區(qū)的顆粒物質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行了時頻特征分析，說明了區(qū)域內(nèi)顆粒物質(zhì)量濃度變化的主要影響因素。 對于區(qū)域污染物排放質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)的分析，希爾伯特-黃變換具有良好的適用性。

本文在應(yīng)用船舶動力法對船舶大氣污染物進(jìn)行測算的基礎(chǔ)上，將其分解為以30 s 為間隔的大氣污染物排放數(shù)據(jù)，在單日、單時時間尺度上展現(xiàn)即時排放情況；將希爾伯特-黃變換引入船舶大氣污染物排放數(shù)據(jù)的分析，獲取排放數(shù)據(jù)在時域、頻域的特征，明確其所受的影響因素，提出實現(xiàn)區(qū)域減排的建議。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域

選取長江江蘇段京杭運河與長江交界區(qū)域的一處斷面，緯度范圍：119.543°～119.553°，經(jīng)度范圍：32.215°～32.224°，其中東西向距離0.937 km，南北向距離1.938 km，覆蓋全部江面，見圖1。

圖1 研究區(qū)域

研究區(qū)域的過境船舶包括： 長江口駛?cè)氲暮４⒑叫杏陂L江干線、京杭運河的內(nèi)河船舶；船舶類別包括：普通貨船、集裝箱船、油船及其它船型。月過境船舶1.5 萬艘，本文抽樣船舶8 576 艘，抽樣情況見圖2。

圖2 過境船舶抽樣分布

過境船舶的情況反映深水航道工程投入運營之后，長江江蘇段內(nèi)船舶通航狀況，內(nèi)河船為主要過境船舶；船舶噸位主要為2 000 t 以下的小型船舶，累計頻率大于60%，萬噸級以上船舶通過數(shù)量極少。過境船舶的特征可反映長江江蘇段過境船舶的復(fù)雜性、多樣性，可作為長江江蘇段的代表區(qū)域。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

原始數(shù)據(jù)來自：①船舶自動識別系統(tǒng)（Automatic Identification System，AIS），AIS 系統(tǒng)通過布設(shè)于航道沿線的數(shù)據(jù)基站可接收過往船舶的通航訊息，其中包括：船舶水上移動通信業(yè)務(wù)標(biāo)識碼（MMSI）、船舶瞬時時間（時間戳）、船首向、航跡向、船舶經(jīng)度、船舶緯度；②中國船級社（China Classification Society，CCS），在CCS 數(shù)據(jù)庫中，通過檢索船舶的MMSI，可對應(yīng)獲取船舶的詳細(xì)數(shù)據(jù)信息：船舶長度（m）、船舶寬度（m）、船舶吃水深度（m）、船舶總噸位（t）、船舶類型。

本文獲取2019 全年研究區(qū)域的AIS 數(shù)據(jù)，提取每月第15日，共12 d 的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，以30 s為間隔，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，單日獲取2 880 組數(shù)據(jù)。 每組數(shù)據(jù)中包含30 s 內(nèi)海船數(shù)量、海船平均船長、海船平均噸位、海船平均功率、海船平均航速、內(nèi)河航船數(shù)量、內(nèi)河航船平均船長、內(nèi)河航船平均噸位、內(nèi)河航船平均功率、內(nèi)河航船平均航速。

1.3 船舶動力法

單艘船舶在航行的過程中，產(chǎn)生的主要大氣污染物包括SO2，NOx，PM2.5，CO，VOCs，其中船舶的油品質(zhì)量顯著影響了SO2，PM2.5，VOCs 的排放；船舶發(fā)動機的功率、燃燒效率、工作時間等影響了NOx，CO的排放，計算公式如下：

式中：i為污染物種類；Ei為對應(yīng)某種大氣污染物的排放量，g；P 為船舶主機或副機的發(fā)動機額定功率，kW；T 為船舶主機工作時間，h；EFi為對應(yīng)某種大氣污染物的排放因子，見表1[9-11]，g/（kW·h）；LLF（Low Load Factor）為船舶主機低負(fù)載調(diào)整系數(shù)，無量綱。當(dāng)船舶以低速航行時，船舶主機對油品進(jìn)行不完全燃燒，致使產(chǎn)生的大氣污染物增多，一般認(rèn)為當(dāng)船舶主機負(fù)荷低于20%時，需對其排放因子進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，船舶主機低負(fù)載調(diào)整系數(shù)示例見表2[17]。

表1 船舶大氣污染物排放因子 g·（kW·h）-1

表2 船舶主機低負(fù)載調(diào)整系數(shù)示例

1.4 希爾伯特-黃（HHT）變換

希爾伯特-黃變換分為經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和在EMD 分解基礎(chǔ)上進(jìn)行的希爾伯特變換（Hilbert Transform，HT）。

EMD 分解是將提取到的原始數(shù)據(jù)信號通過自適應(yīng)的方式分解為若干多個本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF），使得每個IMF 函數(shù)滿足：①在整個時域區(qū)間內(nèi)，IMF 函數(shù)的波動曲線過零點與曲線極值點的數(shù)量相等或最多相差1 個；②曲線上任何1 點的局部最大值與最小值的包絡(luò)（包絡(luò)線）均值必須為0。 經(jīng)過EMD 分解之后，污染物濃度數(shù)據(jù)信號可以分解為若干個IMF 函數(shù)與余波之和，分解公式如下：

式中：f（t）為原始數(shù)據(jù)信號，mg/m2；IMFi（t）為第i 個IMF 函數(shù)，mg/m2；r（t）為原始信號數(shù)據(jù)中分離n 個IMF函數(shù)之后的余波信號，mg/m2。

將EMD 分解得到的IMF 函數(shù)進(jìn)行HT 變換，變換公式如下：

通過HT 變換將一維實數(shù)信號轉(zhuǎn)變?yōu)槎S復(fù)平面上的解析信號，轉(zhuǎn)變公式如下：

其中：

式（4）~式（6）中：Zi（t）為二維復(fù)平面上的解析信號；ai（t）為解析信號的幅度；θi（t）為解析信號的相位；j為Zi（t）的虛元素。

通過式（4）中的極坐標(biāo)表達(dá)式，IMFi（t）的瞬時頻率ωi（t）可以表示為式（7）。

ωi（t）反映了IMFi（t）的瞬時頻率的波動情況，Hz。HHT 變換可以從原始數(shù)據(jù)信號中提取出頻率波段相近的成分，形成不同的分量信號，并展現(xiàn)其頻率隨時間的變化。 將原始質(zhì)量濃度信號在時間序列上的波動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為頻率波動數(shù)據(jù)，由此進(jìn)一步表征一定時間尺度上大氣污染物濃度數(shù)據(jù)信號的變化情況，獲取研究區(qū)域內(nèi)船舶污染物質(zhì)量濃度的變化特征。

2 實證分析

2.1 即時船舶污染分布

研究區(qū)域內(nèi)2019年對應(yīng)的12 d 污染物平面濃度數(shù)據(jù)信號即時分布見圖3。 由圖3 可知，每日污染物平面濃度呈周期性分布，在每日日中時刻（10：00～15：00），污染物平面濃度達(dá)到峰值，SO2波動區(qū)間集中于0 ～0.10 mg/m2，NOx集中于0 ～6.19 mg/m2，PM2.5集中于0 ～0.25 mg/m2，CO 集中于0 ～0.74 mg/m2，VOCs 集中于0 ～0.98 mg/m2；以SO2排放為例，1月至9月日均排放量（對應(yīng)1 ～9 d）為16.68 mg/m2，10月排放較其它月份顯著上升，達(dá)到112.48 mg/m2，次月則出現(xiàn)明顯跌落，下降至6.11 mg/m2，12月恢復(fù)至正常排放水平23.02 mg/m2。

圖3 大氣污染物平面濃度數(shù)據(jù)信號即時分布

研究區(qū)域內(nèi)24 h 全時段污染物平均總量見圖4。 由圖4 可知，各類大氣污染物總量隨時間的波動趨勢基本一致。 每日06：00 起，單位小時內(nèi)污染物總量開始逐步上升，18：00 后趨于平穩(wěn)，緩慢下降。大氣污染物整體排放趨勢符合船舶航行的基本規(guī)律：在白天視線較好時較高，在日落后視線較差時較低，計算結(jié)果符合實際情況。NOx時均排放量最高，其后依次為VOCs，CO，PM2.5，SO2。

圖4 全時段大氣污染物平均總量

2.2 HHT 變換

將樣本數(shù)據(jù)中的NOx平面濃度數(shù)據(jù)（12 d 平均信號）作為示例數(shù)據(jù)展示，進(jìn)行EMD 分解，分解結(jié)果見圖5，將分解得到的IMF 函數(shù)分量記為IMFi，NOx濃度波動可以分解得到9 個分量和1 個余量，即i=[1,9]。

圖5 EMD 分解

對經(jīng)過EMD 分解后的數(shù)據(jù)進(jìn)行HHT 轉(zhuǎn)換，在HHT 分布中，數(shù)據(jù)信號對應(yīng)的頻率具有明顯的離散特性，各類污染物濃度數(shù)據(jù)頻率波動范圍見表3。 由表3 可知，航道內(nèi)船舶大氣污染物平面濃度數(shù)據(jù)信號的波動均為低頻長周期波動，除SO2以外的其它種類污染物的波動頻率范圍一致。

表3 污染物平面濃度數(shù)據(jù)頻率波動范圍 Hz

2.3 邊際譜分析

邊際譜作為數(shù)據(jù)信號的頻率特性之一，適用于通過各頻段上的幅值分布，表征各頻段數(shù)據(jù)信號對于原始數(shù)據(jù)信號的影響程度（mg/m2），計算公式如下：

求得邊際譜見圖6。 由圖6 可知，各類污染物數(shù)據(jù)信號的影響頻段集中于低頻段，其中SO2，PM2.5，CO，VOCs 的影響頻段為0 ～0.007 Hz，NOx的影響頻段為0 ～0.173 Hz，NOx的邊際譜相較于其它種類污染物分布分散于更多頻段。 低頻長周期因素為數(shù)據(jù)信號波動的主要影響因素，對于未來的船舶大氣污染物減排控制，需關(guān)注長周期因素的影響。

圖6 船舶大氣污染物平面濃度邊際譜

3 結(jié)論與展望

3.1 結(jié)論

本文在基于HHT 的船舶大氣污染時頻分析的基礎(chǔ)上，得到以下結(jié)論。

（1）研究區(qū)域內(nèi)每日污染物平面濃度數(shù)據(jù)信號呈現(xiàn)周期性分布，每日日中時刻（10：00 ～15：00），污染物濃度達(dá)到峰值，SO2波動區(qū)間集中于0 ～0.10 mg/m2，NOx集中于0 ～6.19 mg/m2，PM2.5集中于0 ～0.25 mg/m2，CO 集中于0 ～0.74 mg/m2，VOCs 集中于0 ～0.98 mg/m2；10月排放較其它月份顯著增加，各類污染物濃度數(shù)值均處于最高，次月則出現(xiàn)明顯跌落，12月恢復(fù)正常排放水平。

（2）各類大氣污染物總量隨時間的波動趨勢基本一致。 每日06：00 起，單位小時內(nèi)污染物總量開始逐步上升，18：00 后趨于平穩(wěn)緩慢下降；NOx時均排放量最高，其后依次為VOCs，CO，PM2.5，SO2。

（3）所有種類污染物濃度數(shù)據(jù)信號對應(yīng)的頻率具有一定的離散特性，研究區(qū)域內(nèi)船舶大氣污染物平面濃度數(shù)據(jù)的波動均為低頻長周期波動。

（4）影響污染物平面濃度數(shù)據(jù)波動的主要為長周期因素，對于未來的船舶大氣污染物減排控制，需關(guān)注長周期因素的影響。

3.2 展望

本文在應(yīng)用船舶動力法的基礎(chǔ)上，對研究區(qū)域內(nèi)船舶大氣污染物排放進(jìn)行測算，實現(xiàn)單日、單時尺度上船舶大氣污染物排放情況的即時展示，測算結(jié)果符合一般規(guī)律；在測算的基礎(chǔ)上引入HHT 分析，將研究區(qū)域中的污染物平面濃度數(shù)據(jù)信號轉(zhuǎn)化為頻域信號，明確其頻域特征。 需要注意的是，HHT 分析僅能從污染物數(shù)據(jù)信號本身出發(fā)，對數(shù)據(jù)的信號進(jìn)行分解，在頻率的角度對可能的影響因素進(jìn)行分析，無法實現(xiàn)對于分解信號與實際因素的對應(yīng)。 因此在區(qū)域船舶大氣污染物的排放分析研究中，需進(jìn)一步明確實際因素對應(yīng)的影響效果。