基于吞吐量的集装箱码头卡车污染扩散研究*

武伟佳 李延文 马晓凤▲ 钟 鸣

(1.武汉理工大学智能交通系统研究中心 武汉 430063；2.武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心 武汉 430063；3.武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心 武汉430063;4.长江水上交通监测与应急处置中心 武汉 430000)

0 引 言

近年来，环境污染越来越受到人们关注，而港口作为货物贸易的重要集散地和运输体系的重要组成部分，需要高效的运营能力和快速的集疏运能力，其运营活动不可避免地对周围环境产生直接或者间接的影响。如何在环境影响和经济利益之间取得良好的平衡，是当今港口发展亟待解决的问题。在整个港口区域，排放主要来自于船舶、集装箱装卸设备、铁路和重型车辆运输。Chen Gang等[1]调查了港口的污染排放量，发现重型车辆(集装箱卡车)是继船舶本身之后的第二大污染者；此外，重型车辆实际上是交通工具中CO污染源贡献量最大的，因此，对集卡进行合理调度，减少怠速时间及排放量对港口环境具有重要意义。

与此同时，我国港口集装箱和其他货物吞吐总量保持稳定增长，2015年交通运输部发布的《2015年交通运输行业发展统计公报》显示我国规模以上港口共完成集装箱吞吐量2.12亿TEU，同比增长达4.5%。彭宜蔷等[2]通过调查分析集装箱港区作业机械的保有量得到了港区机械大气污染物排放清单，其中NOx为最高值排放污染物。蒋守芳等[3]设计实验采用实地监测的方式得到了港口工业区各类大气污染物的质量浓度，最终折算成大气综合指数进行评价。Do Ngoc等[4]开发出新的集卡调度系统，以减少因为码头繁忙而处于怠速工况的集卡数量，以期减少闲置卡车发动机排放。Tai Hui-Huang[5]基于活动水平估算巴拿马运河枢纽港扩张过程中污染物排放状况，指出运河船舶的增加和港口的增容明显导致了污染物排放的上升。在港口吞吐量整体不断攀升的同时，若不加以优化调整，集卡的工作时间和怠速时间也会大幅提升，随之而来的燃油消耗和各类污染物的排放也会愈加严重。

集装箱卡车属于非道路移动源，其排放因子受车辆设计、制造特性、发动机及机械状况,以及使用燃料类别等多种因素的影响。当前国内对集卡排放因子的研究主要有模型法、功率法和燃油法。其中模型法是综合考虑机动车的发动机功率、运行工况，以及所处的环境对原始排放因子进行校正，再结合发动机的服役年限和实际的活动水平得到污染排放量的方法。美国环保局(EPA)率先开展城市单车机动车排放因子的研究，并在此研究基础上开发了MOBLE系列软件用于确定不同条件下城市道路机动车污染排放因子[6]；Dallmann等[7]通过对奥克兰港口柴油车排放因子的实地调查发现:通过减少老旧集卡的构成比例，黑炭(black carbon)和氮氧化物(NOx)的排放因子明显降低。王燕军等[8]使用PEMS对满足国Ⅲ要求的重型柴油车进行测试，确定了不同工况下的CO、HC和NOx等污染物的排放因子。姚荣涵等[9]借助仿真软件分析了处于怠速工况下的机动车排放情况，并建立了机动车的资源优化模型。

功率法主要考虑机动车的保有量、运行时的工况条件、行驶速度和路面状况的好坏等。功率法的特点是考虑影响因素多，需要大量的实地统计资料，而我国目前对港口机械的使用情况和具体状态等统计数据较少，使得需要的关键参数获取难度较大。蔡皓和谢邵东[10]基于机动车行驶工况、燃油品质和环境温度等因素，计算得到不同排放标准下CO，SO2,NOx和PM10等9种尾气污染的排放因子。范小莉等[11]在对珠三角地区实地调研的基础上，通过各类港口机械燃油消耗得到各类大气污染物的排放清单。吴晓婧等[12]通过分析疏港集卡不同工况下发动机活动水平下的排放因子，构建了基于活动量的集卡尾气排放清单，并基于清单估算了大气污染物的社会成本。

燃油法是基于港口机械全年油耗统计数据，再结合与机动车使用相关的影响因素，包括机动车的保养状况、平均速度等多项计算港口机械大气污染物的排放因子。付明亮等[13]选取不同型号的机动车进行排放特性和油耗测试，利用测试数据得到燃油消耗和排放物之间的影响关系。贾旭等[14]利用燃油消耗法，根据实地情况选取污染物排放因子建立起龙潭集装箱港口作业机械大气污染物的排放清单，借此分析该港口的减排能力。燃油法数据相对容易获取，但没有区分不同工况下的燃油消耗水平，导致排放因子可能会有差异。

现阶段我国对国内非城市道路移动源大气污染物排放因子的研究较少，大多借鉴国外比较成熟的模型。非道路机动车排放因子测试工作面临起步较晚，相关运输基础数据较少等难题。通常根据发动机的功率、当前运行工况和道路状况等外部条件对机动车的排放因子进行本地化修正，不确定影响因素多，造成的误差也相对较大，因此如何根据实际情况确定港口机械特别是集卡尾气排放，是当前工作研究的重点。

笔者在查阅国内外文献资料的基础上，利用模型法和燃油法确定集卡的排放因子，选取长江某港口集装箱卡车为研究对象，利用高斯模型评估集卡排放的大气污染物对周边环境的影响，最后借助灰色预测模型对港口未来吞吐量进行预测，并据此估算未来港区大气环境状况，为港口的未来规划提供参考。

1 集装箱卡车相关污染排放因子确定

集装箱卡车属于重型柴油货车，在工作过程中频繁发生加速、减速、怠速等不利工况，极易产生CH,NOx,SOx,COx等有毒有害污染物，机动车尾气排放污染已经成为港口区域主要的污染源头之一。NOx和O2会在阳光照射下发生化学反应生成臭氧(O3)，同时产生有毒烟雾；SO2和NO2是酸雨形成的罪魁祸首，其中NO2对人体心肺损伤巨大，暴露在NO2超标的环境中人体容易出现头晕、恶心烦躁等现象；CO容易和人体内的血红蛋白结合造成缺氧中毒现象，严重时可能会导致死亡，且CO会和空气中的颗粒物结合生成新的物质，人体长期处于这种环境下易导致癌症[15]，因此，笔者选取机动车尾气排放中最具代表性的CO，NO2和SO2作为港口大气环境污染的评价因子。

集卡污染物排放因子，指单辆机动车单位里程排放的某种尾气污染物数量，是评价集卡运输过程中对港区环境影响程度最直观、快捷、有效的方法。它与集卡在工作过程中的平均行驶速度、使用燃料品质、平均行驶里程和所在区域的气候参数有着直接关系。CO，NO2排放因子根据集卡具体的交通行驶条件和发动机的实时运行工况决定；而SO2的排放因子则是根据质量守恒关系，将污染物排放作为燃油消耗的一部分而确定的，因此，下文将分别计算不同尾气污染物的排放因子。

1.1 CO和NO排放因子的确定

中国环境保护总局环保部在2005年11月出台的GB17691—2005《车用压燃式、气体燃料点燃式发动机与汽车排气污染物排放限值及测量方法(中国第Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ阶段)》采用ESC(European steady-state cycle)和ELR(European load response)实验规定各类废气污染物的限值都不应该超过表1～3。

表1 ESC实验限值

注：对于每缸排气量低于0.75 dm3及额定功率转速超过3 000 r/min的发动机。

表2 ELR实验限值

注：对于每缸排气量低于0.75 dm3，及额定功率转速超过3 000 r/min的发动机。

表3 我国第Ⅲ,Ⅳ阶段的车辆排放限值

注：第一类车指7座(含7座)以下轿车、小型客车、2 t(含2 t)以下小货车；第二类车指8～19座客车、2 t以上至5 t (含5 t)货车。

现阶段我国参照欧洲体系制定了不同阶段不同类型机动车的排放标准，但这些标准在制定过程中考虑到的行业众多，没有对不同行业进行分类限制，不一定适用于港口码头。鉴于以上因素，本文在国标允许的限值上，综合考虑集卡在不同运输条件下的状态、燃油使用情况和外部条件(天气、道路)等因素，利用模型法确定集卡的平均排放因子。

尽管码头日常任务繁重，然而大多数集卡的平均行驶速度一般在10～40 km/h，因此，选取30 km/h作为具有代表性集卡平均速度计算相应的污染物排放因子。目前集卡主要采用柴油作为燃料，根据我国目前执行的车用柴油标准，确定集卡使用柴油的含硫的质量分数为0.005%；道路条件良好；集卡所在区域气候参数包括研究目标月最低气温和最高气温。同时采用各月最高气温和最低气温的平均值作为气候参数的输入。集装箱卡车属于第二类重型柴油货车，综合上述结论，输入参数研究得到CO排放因子为1.63 g/km，NO2取9.3 g/km。

1.2 SO2排放因子的确定

根据《燃煤锅炉烟尘和二氧化硫排放总量核定技术方法——物料衡算法(试行)》可获得重型集卡每100 km耗油25 L、柴油密度为0.84 g/L，国标Ⅳ规定柴油含硫的质量分数为0.005%，因此，可根据质量守恒得到SO2的排放因子为0.02 g/km。

2 各类污染物排放总量的计算

本研究设定集卡空载从堆场出发，到达岸桥负载再回到堆场卸货空载为1次完整的运输过程，每完成1次运输任务恰好实现堆场到岸桥再到堆场的过程。集卡平均行驶里程取决于完成1次集装箱运输任务集卡由堆场到岸桥再到堆场的距离，由港口规模大小决定。首先计算1次运输过程中各类污染物的排放，然后根据集装箱的总吞吐量计算全年集卡污染物的排放总量。

2.1 全年总污染物的计算

根据现有的研究结果，重型机动车的废气排放总量计算可根据《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》来确定，计算公式为

(1)

式中：Ei为第三级机动车排放源i对应的CO，NO2，SO2的年排放量，kg；EFi为第i类型机动车行驶单位距离为其所排放污染物的量，g/km；pi为该港口集装箱的吞吐量，TEU；VKTi为机动车的1次运输过程行驶里程，km，取2 km。

2.2 高斯污染扩散模型

高斯模型属于最广泛的半经验型扩散模式，是最经典的大气污染扩散模型。高斯大气污染扩散模型的4点假设为：①污染物在烟羽或烟团的各个断面上按高斯分布；②设定大气流动是有主导风向的，风速大于1 m/s，且是均匀的、稳定的；③设定源强是连续均匀的；④设定污染物在大气中只有物理运动，污染物质量是守恒的[16-17]。可知研究目标的内河港口符合这4个假设，因此，可以利用高斯模型对该港口对周围大气环境的影响进行预测。

由于高斯模型正态分布的假设1，下风向任意一点污染物的平均分布为

(2)

式中：ρ为预测点烟团瞬时质量浓度；x，y，z，t分别指预测点的空间坐标和预测的时间；x0，y0，z0，t0指烟团初始空间坐标和初始时间；

x′，y′，z′指烟团中心时刻的迁移距离。

(3)

式中：式中：u，v，w是烟团中心在x，y，z方向的分量，在计算时u指平均风速，m/s；σx，σy,σz指x，y，z的扩散参数，是扩散时间T的函数，T=t-t0。

由于空气污染物的排放是连续的，可以理解为在时间上连续释放无穷多个烟团，因此，连续排放源的扩散模式可以将式(3)对从-∞～t积分后，烟羽中心一直保持重合时，σx，σy，σz是x的函数，将对t0积分变为(x-uT)/σx的积分，当式(4)成立时

(4)

可以得到最基本的烟羽扩散模型

当地面平坦且设定烟羽排放源中坐标原点时，有

(6)

式中：H=h+Δh，为烟羽的有效源高,m,其中：h为排放源实际高度，m；Δh为烟气的抬升高度,m。

3 案例研究

根据上文所述计算方法，该集装箱港口在2016年1—12月各类污染物的排放量见图1。由图1可见，NO2的排放量明显高于其他污染物，平均每月排放1 110 kg，CO和SO2的排放相对较少，平均每月排放194 kg和36 kg，12月污染排放达到峰值，可能存在健康风险。因此选取该港区东南方向850 m的一个村落作为受体，采用高斯模型计算12月各类污染物扩散到该区的污染量。

图1 2016全年各类污染排放值比较Fig.1 Comparison of all kinds of emission values in 2016

该地区气象表明12月份主导风向为西北风，温度差值为-3～21 ℃，平均风速为1.2 m/s，因此，高斯模型中地面风速参数设为1.2 m/s，CO,NO2,SO2的地面点源排放速率折算为0.097,0.498和0.161 g/s，假设排放点源与地面高度重合，即烟羽的有效高度H取0，大气稳定度取A级，扩散半径为850 m。

其中参数参照经验公式[17]计算

σy=0.004 8+280.73x0.931 1-72.03x1.074

(7)

σz=433.54+463.66y2.1-443.91y0.04

(8)

式中：x，y分别为拟预测的地面质量浓度点的横坐标和纵坐标， m。

计算可得该地区在4月份CO的质量浓度达到250 μg/m3，SO2的质量浓度为57 μg/m3，NO2的质量浓度为1 083 μg/m3。根据GB3095—2012《环境空气质量标准》规定，其中CO的24 h平均质量浓度二级限定值为4 mg/m3，NO2为200 μg/m3，SO2为150 μg/m3。对比数据该地区的CO和SO2排放质量浓度符合国家标准，但NO2的质量浓度远超国家标准，需要进行污染控制。

4 港口集装箱吞吐量及污染物预测

由于上述排放量是在集装箱吞吐量的基础上进行估算的，因此，有必要首先对该港口未来吞吐量进行预测。当前比较成熟的预测方法有灰色理论、人工神经网络和回归分析法等等，但这些方法需要大量的统计数据，在实际计算中有时难以满足要求，而灰色系统理论能够很好的解决这个难题。灰色理论是一种研究数据少、信息较少且具有不确定性问题的方法，在对数据平稳的短期预测时，灰色模型往往表现较好，适用于港口吞吐量预测[18]，因此，采用GM(1，1)灰色预测模型对该港口2007—2016年集装箱吞吐量进行拟合及对未来10年集装箱吞吐量进行预测。

表4为该港区2007—2016年集装箱吞吐量统计表，其中2007—2015年为样本数据，2016年为验证数据。

表4 港口吞吐量统计

用GM(1，1)灰色模型基本原理是将无规律的原始数据进行累加，得到规律性较强的生成数列后进行建模，由模型生成的到的数据在进行累减得到原始数据的预测值，然后进行预测。

假设原始数列X(0)有n个观察值，其中X(0)(k)表示第2007+k年该港口吞吐量的实际值

X(0)={X(0)(1)，X(0)(2),…,X(0)(k) }

式中：X(1)(k)为吞吐量的累加生成序列。

X(1)={X(1)(1)，X(1)(2)，…，X(1)(k)}

其中有

X(1)(t)=∑X(0)(k)，t=1，2,…,k

(9)

则X(1)满足一阶线性微分方程

(10)

然后利用最小最小二乘法估计α，并带入微分方程可以得到时间相应函数

(11)

其中

k=0，1,…,n

(12)

最后对求解的结果进行累减还原，求出原始序列预测结果X(0)

k=2，3，…,n

(13)

用Matlab软件进行灰色预测的计算，预测结果如表5所示：平均精度为98.08%，后验差比值为0.11，小误差概率为1，灰色关联度为0.99，同时得到GM(1，1)灰色模型的拟合曲线(见图2)，可知该预测模型良好。

软件进行灰色预测的计算，预测结果见表5。平均精度为98.08%，后验差比值为0.11，小误差概率为1，灰色关联度为0.99，同时得到GM(1，1)灰色模型的拟合曲线(见图2)，可知该预测模型良好。

表5 GM(1，1)模型预测结果

图2 GM(1，1)灰色模型的曲线拟合Fig.2 Curve fitting of GM(1,1) model

利用上述模型得到2017年该港口吞吐量的预测值为813 761 TEU，实际吞吐量为807 992.5 TEU，相对误差为99.3%，模型预测结果较好。全年共排放CO 2.7 t，NO215 t，SO20.49 t。再用高斯扩散模型分析可得目标点的CO,NO2和SO2的质量浓度分别为0.2 mg/m3，1 044 μg/m3,35 μg/m3，且NO2的大气污染分担率超过80%，见图3。其中NO2污染远超的国家年平均质量浓度限值40 μg/m3，SO2的污染也超过国家限定的最大值。

图3 各类污染物排放分担率对比Fig.3 Comparison of share ratio of pollutants

5 结束语

通过文献调研和实地调查相结合的方法获取了某长江集装箱港口集卡活动水平数据，选取港口最主要的运输工具集装箱卡车为研究对象，以其工作过程中的平均行驶速度、使用燃料品质、平均行驶里程和所在区域的气候参数利用模型法计得到算CO，NO2，SO2的平均排放因子。计算得到2016年NO2的排放占比达到83%，平均每月排放1 110 kg，CO和SO2平均每月排放194，36 kg。CO的24 h平均排放浓度达到250 μg/m3，NO2的质量浓度为1 083 μg/m3，SO2的质量浓度为57 μg/m3，已经远超国家标准。

通过灰色理论预测了2017年吞吐量为80 799.25 TEU，2017年全年共排放全年共排放CO 2.7 t，NO215 t,SO20.49 t。通过对比实际数据发现模型平均精度可达95%以上，灰色模型因此可较好的反应港口集装箱吞吐量的变化。利用高斯扩散公式发现距离港区850 m的村庄CO,NO2和SO2的24 h浓度分别为200,1 044和35 μg/m3，长期处于这种环境下对健康影响较大，因此，需要加强对港区集卡污染处理，降低排放浓度。

由于时间限制，研究仅考虑集卡对周边环境的影响，结论仅适用于内河集卡柴油驱动的港口，但为研究港口集卡污染定量分析提供了范例，可进一步探讨在匀速、加减速、怠速等不同工况下集卡排放对大气环境的威胁，减少不利排放的集卡运输状态。可考虑结合船舶等其他污染源构建港口大气污染风险模型，定量分析对周围环境的污染，将排放污染转化为社会成本，直观的反应大气环境污染对港口未来发展产生的影响；根据以港口为污染点源中心，建立大气污染分布等高线，根据污染程度的不同划分区域，因地制宜采取防控措施等。