宁波-舟山港船舶排放清单及时空分布特征

尹佩玲,黄争超,郑丹楠,王雪松*,田旭东,郑君瑜,张远航(.北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 0087；.浙江省环境监测中心,浙江 杭州 00；.华南理工大学环境与能源学院,广东 广州 50006)

宁波-舟山港船舶排放清单及时空分布特征

尹佩玲1,黄争超1,郑丹楠1,王雪松1*,田旭东2,郑君瑜3,张远航1(1.北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100871；2.浙江省环境监测中心,浙江 杭州 310012；3.华南理工大学环境与能源学院,广东 广州 510006)

为了掌握宁波-舟山港船舶的污染排放特征,支撑长江三角洲地区大气污染控制工作,本研究采用基于船舶活动的排放因子法,收集船舶自动识别系统(AIS)提供的当地船舶活动轨迹数据,结合劳氏船级社(LR)等机构的船舶特征信息,建立了2010年宁波-舟山港船舶排放清单,获得了船舶污染源排放的空间分布和小时变化特征谱.结果显示,2010年宁波-舟山港船舶排放的SO2、NOx、PM10、PM2.5、VOC和CO总量分别为2.16×104、3.50×104、2.59×103、2.35×103、1.50×103和 3.01×103t. 集装箱船、散干货船、普通货船、油轮和客船的排放贡献占比分别为45.1%～57.7%、8.9%～12.9%、25.3%～40.7%、4.2%～8.1%和0.2%～0.7%.污染物的排放高峰期出现在9:00～14:00,不同类型船舶的逐时排放呈现不同的规律.排放高值区为由金塘水道、册子水道、螺头水道和虾峙门水道组成的大型航道以及临近的核心港区.

宁波-舟山港；船舶排放源；排放清单；时空分布

航海运输在当今经济全球化的发展中具有不可替代的作用.然而,船舶运行消耗柴油和重油等燃料[1],会排放二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)和碳氢(HC)等气态污染物以及硫酸盐、硝酸盐和重金属等颗粒态污染物[2].船舶排放不仅是港口地区颗粒物的重要来源之一[3-8],还对全球硫酸盐浓度上升[9]、臭氧浓度增加[10]以及全球辐射强迫均有影响[11].

建立排放清单是评估船舶排放对空气质量的影响程度主要手段之一.1997年 Corbett等[12]率先估算了全球船舶SO2和NOx的排放量,至今欧洲[13]、地中海[14]、长滩岛[15]及洛杉矶港[16-17]等多地均有较深入的船舶排放研究报道.

相对而言,国内船舶排放清单的研究处于发展阶段.21世纪初,国内采用基于燃料消耗量的排放因子法,估算了全国内河[18]、天津港[19]、京津冀内河[20]、珠江三角洲[21]及中国水路运输业

[22]的船舶排放量.后来的研究逐步转变为采用基于船舶活动的排放因子法,如青岛港[23]、广东省[24]及上海港[25-26]等船舶排放清单,考虑了船舶的基本运行模式,以反映船舶的活动特征.国外近年的研究[27-29]显示,船舶自动识别系统(AIS)能够提供更精细和准确的船舶活动水平数据,我国香港地区[30-31]、珠三角[32]、深圳[33]、大连港[34]、上海洋山港[35]、环渤海[36-37]及长三角和东海[38]等地区相应地在建立船舶排放清单过程中结合了AIS数据.

宁波-舟山港是我国东南沿海的重要港口,其货物吞吐量 2009～2015年一直位居世界首位[39].繁忙船运排放的污染物,可能对杭州湾乃至长江三角洲地区的空气质量造成不利影响.然而目前宁波-舟山港的船舶排放量尚不清晰,对该港口的各类型船舶排放特征及时空分布规律认识不够充分,因此有必要针对其开展更系统深入的研究.

本文以宁波-舟山港主要港区为研究区域,采用基于船舶活动的排放因子法,收集AIS提供的船舶活动数据,结合劳氏船级社(Lloyd’s Register of Shipping)等机构的船舶特征信息,建立浙江省宁波-舟山港 2010年主要类型船舶的污染物排放清单,进一步研究在船舶类型､行驶模式及引擎功率方面的排放特征及各类船舶排放的时空分布特征,以期为宁波乃至长江三角洲地区的污染排放管理和大气污染控制提供科学支撑.

1 材料和方法

1.1 研究区域和对象

根据美国环保署对船舶排放清单海域边界的划分建议[40],本文以宁波-舟山港 6个引航员登船点[41]为圆心、25n mile为半径构成的海域范围作为研究区域(图1).调研2010年宁波-舟山港客货运输情况发现,货物总吞吐量中以散干货(无包装货物,如煤炭、水泥和矿石等)和油品为主,分别占比37%和20%,集装箱吞吐量占货物总吞吐量达15.4%,港口间渡轮的旅客吞吐量为674.3万人次[42],因此以集装箱船、散干货船、普通货船、油轮和客船5类船舶作为研究对象,估算各类船舶SO2、NOx、PM10、PM2.5、CO和VOC等6种污染物的排放量,数据基准年选为2010年.

图1 研究范围示意Fig.1 Sketch map of the study area圆圈代表本研究的宁波舟山港区域

1.2 船舶污染物排放量估算

1.2.1 估算方法 船舶排放的估算采用基于船舶活动的排放因子法,公式如下:

式中:h,i,j,k分别表示船舶类型、引擎功率、行驶模式和污染物种类;E为船舶的污染物排放总量g/a;VAN为船舶在估算期间的总抵港次数;T为船舶的活动时间,h;P为船舶引擎功率,kW;LF表示船舶引擎的负载因子;EF为污染物排放因子, g/(kW∙h).

船舶在一次抵港过程中行驶速度会发生变化,其主机引擎和辅助引擎的利用效率会有所差异,导致污染物排放速率的变化.为了反映船舶活动的各阶段排放特征,根据航行速度将船舶活动过程划分为4种行驶模式[30]:普通速度行驶(航行速度＞12nmi/h)､慢速行驶(8～12nmi/h)､机动行驶(1～8nmi/h)和靠泊(＜1nmi/h).对于某种类型船舶,首先分别计算单艘船在4种行驶模式下各类引擎的污染物排放量(主机引擎在靠泊时关闭,锅炉在特定的慢速行驶､机动行驶和靠泊模式下开启),4种行驶模式的排放量加和后获得单艘次该类型船舶的排放量,再乘以该类型船舶2010年的总抵港次数,获得该类船舶的年排放总量.

1.2.2 排放因子等参数确定 由于缺乏研究地区排放因子等相关参数的实测资料,本文主要参考国内外相关研究的结果[30,40].排放因子的选取由船舶的引擎类型、转速、燃料类型及含硫率共同决定.除客船外,船舶的引擎包括主引擎、辅助引擎和锅炉3部分,客船不包括锅炉.引擎的类型､转速和燃料类型通过调研该港口活动船舶在劳氏船级社中的数据获得,将主机引擎区分为低速柴油机和中速柴油机,辅助引擎和锅炉类型不细分.燃料类型区分为船用柴油､重质燃料油和船用汽油(船用汽油仅客船使用),根据我国船舶燃料的使用现状[43],将前两种燃油含硫率分别规定为1%～2%和3.5%,船用汽油采用文献默认值,采用的排放因子如表1所示.

表1 引擎和锅炉的排放因子[30,40][g/(kW∙h)]Table 1 Emission factors of engines and boilers[30,40][g/(kW∙h)]

表2 宁波-舟山港各类型船舶引擎的平均功率*(kW)Table 2 Average power of engines and boilers of marine vessels in Ningbo-Zhoushan Port(kW)

除排放因子外,抵港次数、引擎功率和负载系数等参数采用如下方法确定:○1船舶抵港次数:通过调研宁波-舟山港相关的文献资料整理获得;○2引擎功率:主机引擎功率通过调研劳氏船级社数据获取,辅助引擎功率利用主辅机功率的比例进行换算,锅炉缺省值参考国内相关研究成果,各类船舶引擎的平均功率如表2所示;○3负载系数:表征发动机的实际使用情况,由最大航行速度和实际航行速度决定,区分为主引擎负载系数和辅助引擎负载系数.

1.2.3 活动水平获取 船舶排放的活动水平主要指船舶的航行时间,可通过船舶搭载的AIS获取其瞬时地理位置、航线及速度等信息后间接计算得到.根据调研获得各港口运输货物和船舶的构成情况,针对不同的船舶类型和吨位,利用船讯网提供的AIS信息查询平台,进行船舶活动的抽样调查,搜索样本船舶在研究范围内一次进出港过程的航行轨迹,记录间隔4～6min的轨迹数据,包括速度､经纬度及时刻等信息.根据速度将各轨迹点区分至 4种行驶模式,表3是各类型船舶4种模式下活动时间的统计结果.

表3 宁波-舟山港各类型船舶不同行驶模式下的平均活动时间(h)Table 3 Average activity time in different modes of marine vessels in Ningbo-Zhoushan Port(h)

1.3 时空分配处理

根据上述方法,可以估算出同类型船舶4种行驶模式下的污染物排放量,统计出相应行驶模式下的轨迹点数,建立单个轨迹点和排放量的对应关系.利用轨迹点的排放量和经纬度信息,进行宁波-舟山港船舶排放量的空间分配,应用 GIS技术,获得 2km×2km分辨率的船舶排放清单.结合轨迹点的排放量和时刻信息,可统计出船舶排放在一天中的小时变化曲线.本文对船舶排放时空分配的处理具体至船舶类型、行驶模式以及污染物类型.

2 结果与讨论

2.1 宁波-舟山港船舶排放清单

2010年宁波-舟山港船舶排放清单如表4所示,船舶污染源 SO2、NOx、PM10、PM2.5、VOC和CO的排放量分别为21574,34594,2593,2349, 1499和3009t,以排放SO2和NOx为主.SO2的排放与燃料中的含硫量直接相关,其排放量大源于船舶使用的燃料含硫率高,本文使用的含硫率为1%～3.5%,国内部分船舶所用重油的含硫率甚至高达4.5%[44].NOx的排放则受到燃料类型、发动机类型和负载等多方面因素影响.

2.1.1 船舶排放特征分析 不同污染物中各类型船舶的排放比重如图2所示,其中集装箱船和普通货船的排放量所占比例最大,两种船型共占比例为79%～86%,散干货船、油轮和客船的排放贡献占比分别为 8.9%～12.9%、4.2%～8.1%和0.2%～0.7%.集装箱船中远洋船舶所占比例高,而远洋船舶使用的是重质燃料油,含硫率在 1.5%～ 3.5%,所以SO2的排放量高,其次重质燃油所含杂质较多,燃烧时容易产生较多的颗粒物,故集装箱船的PM10和PM2.5排放量也很大.另外,集装箱船主要以中低速柴油机作为动力,由于大缸径的低速机内温度比中小缸径中高速机高,NOx生成的浓度更大[45],所以集装箱船 NOx的排放量很大.集装箱船单船排放量十分可观,而普通货船则是由于抵港次数多,活动频繁,产生的污染物排放量也占有较大的比重,为25.3%～40.7%.

表4 2010年宁波-舟山港船舶排放清单(t)Table 4 Marine emission inventory of Ningbo-Zhoushan Port in 2010 (t)

图2 宁波-舟山港不同类型船舶污染物排放分担率Fig.2 Emission contribution rates by marine vessel types in Ningbo-Zhoushan Port

不同动力设备对各类污染物的排放分担率如图 3所示,总体而言,主机引擎的排放量最大,其次是辅助引擎,锅炉最小,贡献占比分别为49.4%～74.8%,22.6%～33.3%和 2.2%～20.1%.主机引擎作为船舶活动的主动力,在普通速度行驶、慢速行驶和机动行驶阶段都开启,运行时间长且功率大,所以排放量大.锅炉排放的主要影响因素是燃料,与运行工况关系不大,主要体现为重质燃料油燃烧的排放特征,即对SO2和颗粒物的排放贡献较大.

图3 宁波-舟山港船舶不同引擎的污染物排放分担率Fig.3 Emission contribution rates by engine types in Ningbo-Zhoushan Port

4种行驶模式对各类污染物的排放分担率如图4所示.普通速度行驶与慢速行驶的排放比重相当,均约占 30%,其次是靠泊,分担率最小的是机动行驶.普通速度行驶、慢速行驶和机动行驶的主辅引擎负载依次降低,燃烧充分程度逐渐下降,因此 NOx和 PM的排放强度减弱,CO和VOC的排放强度增加,可以看出,机动行驶对VOC和CO的贡献比重较其他污染物大.SO2的排放与燃料的消耗量直接相关,靠泊时锅炉开启以维持船舶的电力供应,因此SO2在该模式下的排放比重较大.

图4 宁波-舟山港船舶不同行驶模式的污染物排放分担率Fig.4 Emission contribution rates by operation modes in Ningbo-Zhoushan Port

2.1.2 与其他港口船舶排放的比较 对国内不同港口船舶排放清单的总量比较,会受到各港口船舶构成的严重影响.针对各港口集装箱船排放的对比情况,如表5所示.

表5 国内部分沿海港口集装箱船污染物排放情况Table 5 The throughputs and emissions of container vessels in domestic costal ports

图5 2010年国内3大集装箱港口单位吞吐量的排放情况Fig.5 The per-throughput emissions of the domestic top three container vessels ports in 2010

8个港口都采用的是基于船舶活动水平的排放因子法,除上海港外,其余港口都通过AIS获取活动水平数据.在沿海和远洋的集装箱船估算上,上海港、上海洋山港、天津港和大连港采用同样来源的排放因子,仅天津港的颗粒物有所差异,其余4个港口采用同样来源的排放因子,两个来源的排放因子差异不大,故排放量的排序与吞吐量排序较对应.

但香港、珠三角、深圳及本研究通过调研将集装箱船区分了重质燃料油和船用柴油等类别,使得平均排放因子降低,而洋山港、天津港和大连港仅选用重质燃料油对应的排放因子,这是导致香港的排放量较低、天津和大连港的排放量较高的影响原因之一,另外有研究证明大连港的船舶排放可能存在高估情况[37].

2010年我国集装箱吞吐量前3位港口分别是上海港、深圳港和宁波-舟山港,对应的污染物排放量排序相同,说明宁波-舟山港的集装箱船估算量处于较为合理的水平.进一步比较3个港口单位吞吐量的污染物排放量(如图5所示)可知,宁波-舟山港大于上海港和深圳港,与临近的上海港更接近.上海港基于调研结果在估算沿海船舶时燃油含硫率定为 0.1%～1.5%[26],低于本研究采用的含硫率,使用了燃油校正因子降低了排放因子,而深圳港的集装箱船未将锅炉排放纳入估算[33].

2.2 宁波-舟山港船舶排放时空分布特征

2.2.1 时间变化特征 各类型船舶排放的小时变化情况如图6所示(以SO2为例).从所有船型的综合排放日变化可以看出,污染物的排放集中在日间,高排放时段为 09:00～14:00,夜间及凌晨均有持续的小幅排放.该日变化特征是5类船舶共同排放的结果,不同类型船舶排放的小时变化特征则存在一定的差异.

图6 宁波-舟山港船舶排放的小时变化Fig.6 Hourly profiles of marine emissions by vessel categories in Ningbo-Zhoushan Port

图7 宁波-舟山港船舶SO2排放空间分布Fig.7 Spatial distribution of total marine SO2emission in Ningbo-Zhoushan Port

集装箱船和散干货船的吨位一般较大,并且有固定的船期和挂靠港口,而油轮运载的是原油等危险性较高的货物,因此基于安全的原因,这 3类船舶的活动集中在日间,所以日间排放量较大,而夜间的排放量主要来自于靠泊.普通货船是宁波-舟山港航行最频繁的船型,其吨位不大,大部分为中小型货船,受昼夜的限制较小,因此排放量的小时变化幅度不明显,维持在3.4%～5.5%.客船主要为来往于舟山-宁波之间的渡轮,从早晨始发到傍晚停航,且渡轮停航后不需要引擎或锅炉维持运转,因此客船只有日间航行期间的排放.

2.2.2 空间分布特征 宁波-舟山港船舶排放的空间分布如图7所示(以SO2为例,由于SO2的排放量较大,且其他污染物的空间分布与之相似),大型港口如金塘､镇海､北仑､大榭､穿山岛､沈家门､定海和老塘山港口分别位于在宁波市穿山半岛和舟山本岛上,共用金塘水道､册子水道以及螺头水道,形成核心港区,往来船舶频繁,因此该区域的污染物排放量十分可观.5种类型船舶进入核心港区的通道主要有4条,分别是“虾峙门航道-螺头水道-港区”、“佛渡水道-螺头水道-港区”、“杭州湾(嘉兴方向)-金塘水道-港区”和“杭州湾(洋山方向)-册子水道-港区”(依次如图8中A～D所示),其中以“虾峙门航道-螺头水道-港区”排放强度最显著,这是由于此通道通航能力达到30万t级,为航行排放量较大的集装箱船､大型货船和油轮进入港区的主要路径.

图8 进入宁波-舟山港核心港区主要通道Fig.8 The main lanes to enter the main part of Ningbo-Zhoushan Port

各类型船舶排放的空间分布情况如图9所示(以 SO2为例).集装箱船和散干货船的污染物排放集中在宁波市穿山半岛侧的港口及附近航道,与宁波-舟山港的总体规划[49]相吻合,其规定在整合运输功能后将集装箱船运输系统布局在镇海、北仑、穿山、大榭、金塘、梅山和六横港区,铁矿石、煤炭等散杂货运输布局在北仑、镇海、大榭岛和舟山本岛的老塘山等,这些吨位较大的远洋船舶途径虾峙门外航道、虾峙门航道、螺头水道、册子水道和金塘水道进出港区.普通货船主要航行于宁波-舟山港的港口之间,进行沿海的货物运输,相关港口和海域排放强度较大,部分排放分布在通往嘉兴、洋山乃至上海方向的航线上.油轮的排放分布体现出远洋和沿海兼具的特点,南面2个远洋航道和北向沿海航道均有排放,但排放较多集中在港口附近,这是由于油轮在港口停泊的时间较长,锅炉和辅助引擎的排放较多,这些港区除了综合性的宁波侧港口外还包括以原油、成品油储存及中转运输为主的老塘山、定海、马岙和六横港区.往来于舟山和宁波的渡轮2条主要航线为“鸭白线(舟山鸭蛋山-宁波白峰)”和“沙岙-郭巨线(舟山沙岙-宁波郭巨)”[42]从图9(d)中能清楚地看出客船在航线上的排放,由于渡轮每日多次往返且停泊的时间较短,所以排放强度主要体现在航行过程中.

2.3 不确定性分析

本文采用评级的方法对各类型船舶的排放因子、活动水平以及排放量进行半定量的不确定性评估[21,26,32,34,50-52],为未来进一步完善清单提供方向.尽管各类型船舶估算参数的获取手段一致,但是受到资料完善程度以及调研样本的数量和质量等因素影响,不同类型船舶的排放因子和活动水平的可靠性和本地化程度不同,因此其不确定性也有所差异,具体表现如表6所示.

图9 宁波-舟山港不同类型船舶SO2排放空间分布Fig.9 Spatial distribution of marine SO2emission by vessel categories in Ningbo-Zhoushan Port

评级从A～E表征数据的可靠性或本地化程度逐渐降低,不确定性增加.本研究清单的不确定性来源主要来自抵港次数、排放因子、活动时间及其他估算参数4个方面.1)抵港次数:对于集装箱船、油轮和客船运载对象较明确的类型,港口、海事部门及文献统计资料较为齐全,具有一定的可靠性和本地化程度,相较而言,货船的数量繁多且以中小型为主,统计的难度加大,不确定性增加;2)排放因子和其他估算参数:主要参考国内外的相关研究成果,集装箱船、散干货船和油轮 3种大型的船舶,与国外同类型船舶的差异较普通货船和客船(渡轮)小,且远洋船舶占有一定的比例.虽然结合了本地化的引擎和燃料信息调研,但难以涵盖船舶的具体特征信息,会带来较大的不确定性;3)活动时间:针对航线特征较为明显的集装箱船、油轮和客船,样本能够较大程度地反映船舶实际的航行状态,而对于机动灵活的普通货船,调研样本具有较大的不确定性.基于上述对排放因子和活动水平的不确定性分析,获得对排放量的不确定性评级(如表 6所示),其中普通货船排放量的不确定性相对较高.

本研究建立的船舶排放清单具有一定的不确定性,但能够反映宁波-舟山港船舶污染源排放的基本情况,今后仍需提高活动水平的获取性和排放因子的本地化,有针对性地在上述方面进一步降低清单的不确定性.

表6 2010年宁波-舟山港船舶污染源排放清单的不确定性评级Table 6 Uncertainty rating of the 2010 marine emission inventory in Ningbo-Zhoushan Port

3 结论

3.1 宁波-舟山港 2010年船舶排放的 SO2、NOx、PM10、PM2.5、VOC和 CO 分别为21574,34594,2593,2349,1499和3009t.

3.2 在各类污染物的排放量中,集装箱船､普通货船､散干货船､油轮和客船的排放贡献占比分别为 45.1%～57.7%、25.3%～40.7%、8.9%～12.9%、4.2%～8.1%和0.2%～0.7%.不同船舶引擎类型的排放贡献顺序:主机引擎＞辅助引擎＞锅炉.不同运行模式的排放大小依次为:普通速度行驶＞慢速行驶＞靠泊＞机动行驶.

3.3 船舶整体排放的高峰期出现在9:00～14:00,这与集装箱船、散干货船和油轮的排放规律较接近,而货船昼夜变化不大,逐时排放比例维持在3.4%～5.5%,客船则体现出仅日间航行排放的特点.

3.4 船舶排放的高值区出现在由金塘水道、册子水道、螺头水道和虾峙门水道组成的大型航道以及临近的核心港区,不同类型船舶基于各自的运输功能以及航线体现出不同的空间排放特征.

[1] 翟 君,冯立岩,王 猛,等.气体燃料发动机发展对中国温室气体减排贡献的生命周期分析 [J]. 中国环境科学, 2015,35(1): 62-71.

[2] 万 霖,何凌燕,黄晓锋.船舶大气污染排放的研究进展 [J]. 环境科学与技术, 2013,36(5):57-62.

[3] Pandolfi M, Gonzalez-Castanedo Y, Alastuey A, et al. Source apportionment of PM10and PM2.5at multiple sites in the strait of Gibraltar by PMF: impact of shipping emissions [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2011,18(2):260-269.

[4] 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.

[5] Kim E, Hopke P K. Source characterization of ambient fine particles at multiple sites in the Seattle area [J]. Atmospheric Environment, 2008,42(24):6047-6056.

[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] Mazzei F, D'Alessandro A, Lucarelli F, et al. Characterization of particulate matter sources in an urban environment [J]. Science of the Total Environment, 2008,401(1):81-89.

[8] Viana M, Amato F, Alastuey A, et al. Chemical tracers of particulate emissions from commercial shipping [J]. Environmental science & technology, 2009,43(19):7472-7477.

[9] Lauer A, Eyring V, Hendricks J, et al. Global model simulations of the impact of ocean-going ships on aerosols, clouds, and the radiation budget [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2007, 7(19):5061-5079.

[10] Dalsøren S B, Endresen Ø, Isaksen I S, et al. Environmental impacts of the expected increase in sea transportation, with a particular focus on oil and gas scenarios for Norway and northwest Russia [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984-2012), 2007,112(D2).

[11] Eyring V, Isaksen I S, Berntsen T, et al. Transport impacts on atmosphere and climate: Shipping [J]. Atmospheric Environment, 2010,44(37):4735-4771.

[12] Corbett J J, Fischbeck P. Emissions from Ships [J]. Science, 1997,278(5339):823-824.

[13] Entec. Quantification of Emissions from Ships Associated with Ship Movements between Ports in the European Community.Final Report [R]. United Kingdom: Entec, 2002.

[14] Entec. Ship Emissions Inventory - Mediterranean Sea [R]. United Kingdom: Concawe, 2007.

[15] Starcrest Consulting Group L. Port of long beach air emissions inventory—2009 [R]. The Philippines: The Port of Long Beach, 2010.

[16] Starcrest Consulting Group L. Port of Los Angeles inventory of air emissions-2010 [R]. Los Angeles: The port of Los Angeles, 2011.

[17] Starcrest Consulting Group L. Port of Los Angeles inventory of air emissions-2012 [R]. Los Angeles: The port of Los Angeles, 2013.

[18] 傅立新,程玲琳,粘桂莲.移动污染源大气环境影响研究报告[R]. 北京:清华大学, 2005.

[19] 金陶胜,殷小鸽,许 嘉,等.天津港运输船舶大气污染物排放清单 [J]. 海洋环境科学, 2009,28(6):623-625.

[20] 隗 潇.京津冀非道路移动源排放清单的建立 [C]//2013中国环境科学学会学术年会论文集.北京:中国环境科学学会, 2013.

[21] 张礼俊,郑君瑜,尹沙沙,等.珠江三角洲非道路移动源排放清单开发 [J]. 环境科学, 2010,31(4):886-891.

[22] 邢 辉,段树林,黄连忠,等.中国水路运输业能源消耗与废气排放测算 [J]. 中国环境科学, 2016,36(6):1913-1920.

[23] 刘 静,王 静,宋传真,等.青岛市港口船舶大气污染排放清单的建立及应用 [J]. 中国环境监测, 2011,27(3):50-53.

[24] 叶斯琪,郑君瑜,潘月云,等.广东省船舶排放源清单及时空分布特征研究 [J]. 环境科学学报, 2014,34(3):537-547.

[25] Yang D, Kwan S H, Lu T, et al. An emission inventory of marine vessels in Shanghai in 2003 [J]. Environmental Science & Technology, 2007,41(15):5183-5190.

[26] 伏晴艳,沈 寅,张 健.上海港船舶大气污染物排放清单研究[J]. 安全与环境学报, 2012,12(5):57-63.

[27] Heather M. Perez R C A R. Automatic identification systems (AIS) data use in marine vessel emission estimation [R]. Baltimore, Maryland: 2009.

[28] Jalkanen J P, Brink A, Kalli J, et al. A modelling system for the exhaust emissions of marine traffic and its application in the Baltic Sea area [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2009, 9(23):9209-9223.

[29] Johansson L, Jalkanen J, Kalli J, et al. The evolution of shipping emissions and the costs of regulation changes in the northern EU area [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2013,13(22): 11375-11389.

[30] Ng S K W, Lin C, Chan J W M, et al. Study on marine vessels emission inventory, Final Report [R]. Hong Kong: The Hong Kong Environmental Protection Department, 2012.

[31] Yau P S, Lee S C, Corbett J J, et al. Estimation of exhaust emission from ocean-going vessels in Hong Kong [J]. Science of the total environment, 2012,431:299-306.

[32] 叶斯琪.珠江三角洲地区船舶排放特征及对区域空气质量影响的研究 [D]. 广州:华南理工大学, 2014.

[33] 杨 静,尹佩玲,叶斯琪,等.深圳市船舶排放清单与时空特征研究 [J]. 环境科学, 2015,36(4):1217-1226.

[34] 谭建伟,宋亚楠,葛蕴珊,等.大连海域远洋船舶排放清单 [J]. 环境科学研究, 2014,27(12):1426-1431.

[35] Song S. Ship emissions inventory, social cost and eco-efficiency in Shanghai Yangshan port [J]. Atmospheric Environment, 2014, 82:288-297.

[36] 宋亚楠.内河和近海船舶排放特性及排放清单研究 [D]. 北京:北京理工大学, 2015.

[37] 邢 辉,段树林,黄连忠,等.基于 AIS数据的渤海湾地区海运排放测算 [J]. 中国环境科学, 2016,36(3):953-960.

[38] 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.

[39] 浙江日报.宁波舟山港实现新突破-货物吞吐量连续七年居世界 首 位 [EB/OL]. http://zjrb.zjol.com.cn/html/2016-01/17/ content_2942826.htm?div=-1.

[40] ICF International. Current methodologies in preparing mobile source port-related emission inventories final report [R]. United States: EPA, 2009.

[41] 宁波海事局. 宁波－舟山港引航员登轮点[EB/OL]. http://www. nbmsa.gov.cn/portal/section/17/2011/11/18/356faa3a17c54c0fa86 174d724a0ca46/.

[42] 中国港口年鉴编辑部.中国港口年鉴2011 [M]. 北京:中国港口杂志社, 2011.

[43] 交通运输部水运科学研究院.中国船舶和港口空气污染防治概况 [R]. 北京:交通运输部水运科学研究院, 2013.

[44] 航运交易公报.关于船舶污染的困惑 [EB/OL]. http://info. jctrans.com/news/hyxw/20154152129547.shtml.

[45] 孙洲阳,陈景锋,黄加亮,等.船舶柴油机运行中的排放控制技术研讨 [J]. 航海技术, 2001(4):64-66.

[46] Todd Sax, Andrew A. A critical review of ocean-going vessel particulate matter emission factors [R]. California: California Air Resources Board, 2007.

[47] IVL. Methodology for calculating emissions from ships [R]. Sweden: Swedish Environmental Protection Agency, 2004.

[48] Memo from Chris Lindhjem of ENVIRON, PM Emission Factors [Z]. 2005.

[49] 舟山港航网.宁波-舟山港总体规划 [EB/OL]. http://port. zhoushan.gov.cn/news/20110726103045697.html.

[50] 张礼俊,郑君瑜,尹沙沙,等.珠江三角洲非道路移动源排放清单开发 [J]. 环境科学, 2010,31(4):886-891.

[51] Agency E E. EMEP/EEA air pollutant emission inventory guidebook-2013 [EB/OL]. http://www.eea.europa.eu//publications/ emep-eea-guidebook-2013.

[52] 郑君瑜,张礼俊,钟流举,等.珠江三角洲大气面源排放清单及空间分布特征 [J]. 中国环境科学, 2009,29(5):455-460.

Marine vessel emission and its temporal and spatial distribution characteristics in Ningbo-Zhoushan Port.

YIN Pei-ling1, HUANG Zheng-chao1, ZHENG Dan-nan1, WANG Xue-song1*, TIAN Xu-dong2, ZHENG Jun-yu3, ZHANG Yuan-hang1
(1.State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China；2.Zhejiang Environmental Monitoring Center, Hangzhou 310012, China；3.College of Environment and Energy, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China). China Environmental Science, 2017,37(1)：27～37

A marine vessel emission inventory of 2010 in Ningbo-Zhoushan Port was developed based on an activity-based approach with tracks of local vessels from AIS (automatic identification system) and vessel feature information from LR (Lloyd’s Register of Shipping). The temporal and spatial distribution characteristics of marine vessel emission were acquired. The results showed that the emissions of SO2, NOx, PM10, PM2.5, VOC and CO were 2.16×104, 3.50×104, 2.59×103, 2.35×103, 1.50×103and 3.01×103t, respectively. The contribution percentages of exhausted emissions from container vessel, dry bulk carrier, conventional cargo vessel, oil tanker and cruise/ferry were 45.1%～57.7%, 8.9%～12.9%, 25.3%～40.7%, 4.2%～8.1% and 0.2%～0.7%, respectively. The emissions of pollutants usually reached peaks during 9:00～14:00, and the hourly emission profiles varied with vessel types. The high emissions were found in the large channel composed of Jintang, Cezi, Luotou and Xiazhimen waterways, as well as the surrounding main ports.

Ningbo-Zhoushan Port；marine vessel source；emission inventory；temporal and spatial distribution

X51

A

1000-6923(2017)01-0027-11

尹佩玲(1991-),女,广东东莞人,北京大学硕士研究生,主要从事区域大气污染控制工作研究.

2016-03-28

国家科技支撑计划(2014BAC06B02);国家自然科学基金项目(41175102)

* 责任作者, 副教授, xswang@pku.edu.cn