基于AIS数据的船舶排放估测模型与实船验证

王直欢　王维勋　施欣

摘要：

為提升船舶能耗和排放估测的准确性和灵活性，提出面向船舶自动识别系统（automatic identification system， AIS）大数据的完全自下而上的船舶能耗和排放估测新方法。该方法视船舶为一种基于船舶航迹的线排放源，在构建船舶网格化轨迹模型的基础上，考虑每个网格航段的持续时间和发动机负载，实现船舶能耗和排放的精细化建模，统一船舶排放总量和空间分布计算。实船应用表明，该方法可提供更加准确的船舶能耗估计，并可灵活计算各种航行状态、船队规模和时空尺度的能耗和排放清单。

关键词：

船舶自动识别系统（AIS）; 船舶轨迹; 船舶排放估测

中图分类号：U675.7; X736.3

文献标志码：A

AIS data-based ship emission estimation model and real ship verification

WANG Zhihuana， WANG Weixuna， SHI Xinb

（

a. Institute of Logistics Science & Engineering; b. School of Transport & Communications，

Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）

Abstract：

To improve accuracy and flexibility of ship energy consumption and emission estimation， a new and completely bottom-up method suitable for automatic identification system （AIS） big data is proposed to estimate the ship energy consumption and emission. The method regards a ship as a line emission source based on the ship trajectory. On the basis of building the ship meshing trajectory model， the duration and the engine load of each grid are taken into consideration， the fine modeling of the ship energy consumption and emission is realized， and the total emission and their space distribution are unified. The real ship application shows that， the method can provide more accurate estimation of ship energy consumption， and can flexibly calculate the ship energy consumption and emission list of various navigation states， fleet sizes and space-time scales.

Key words：

automatic identification system （AIS）; ship trajectory; ship emission estimation

收稿日期： 2019-01-21

修回日期： 2019-05-08

基金项目：

国家自然科学基金（41505001）

作者简介：

王直欢（1980—），男，浙江台州人，工程师，博士研究生，研究方向为数据智能与绿色物流，（E-mail）zhwang@shmtu.edu.cn;

王维勋（1995—），男，山东菏泽人，硕士研究生，研究方向为物流工程与管理，（E-mail）806543161@qq.com;

施欣（1966—），男，上海人，教授，博导，博士，研究方向为交通运输规划与管理，（E-mail）xinshi@shmtu.edu.cn

0 引 言

船舶大气污染问题近年來受到了国内外高度重视[1-2]。国际海事组织（IMO）以及主要航运国家都在制定相应的海运船舶减排政策和措施。例如，IMO海上环境保护委员会（MEPC）第70次会议通过决议，要求从2020年开始在全球海域船舶燃油硫含量不超过0.5%。中国在2015年底设立了环渤海、长三角和珠三角排放控制区（ECA），并于2018年11月进一步将ECA拓展到我国沿海12 n mile以内的海域。全球性航运限硫和我国新ECA政策将对我国航运业产生深远的影响。准确估测船舶能耗和排放对政府管理机构制定和评估各种减排政策以及船公司选择最优的减排措施都具有非常重要的意义。

然而，现有的模型可能无法提供可靠的估测。基于船舶油耗的方法通常采用燃油销售数据推断船舶排放[3-4]。该类方法一般应用于全球排放的统计，并且存在非常显著的不确定性。由于燃油销售数据与实际使用区域无法准确匹配，该类方法难以计算特定区域的排放。基于船舶活动的方法根据船舶实际航速等活动信息计算船舶发动机载荷以及各种航行模式下的航行时间，从而得到船舶能耗和排放，具有较高的时空分辨率，但是对输入数据要求比较高[5]。此外，船舶排放的空间分布一般都采用空间代理的方式（如船舶自动识别系统（AIS）报告点的密度）将排放总量分摊到地理网格中得到，存在船舶采样偏差等诸多问题[6-7]。

近几年基于AIS的船舶能耗和排放估测成为新的趋势。AIS数据可应用于不同空间尺度（从港口和城市级别到特定海域甚至全球范围[8-11]）的排放统计。例如：文献[3]提出一个船舶交通排放估测模型（STEAM2），该模型根据AIS数据中的航速信息、船舶档案等数据计算船舶的瞬时能耗和排放，并应用于波罗的海地区;NG等[11]利用AIS数据计算船舶在香港的主要航道上的航速，并根据船舶主副机的油耗（为不同航行模式下发动机平均载荷、航行时间与发动机瞬时油耗率的乘积）计算香港地区的船舶能耗和排放;FAN等[8]和ZHANG等[10]利用AIS数据分析了中国沿海船舶排放及其对空气质量的影响;JOHANSSON等[5]利用AIS数据对全球船舶排放进行估测。

当前基于AIS数据的船舶排放估测还存在一些不足。在排放总量计算方面，当前基于AIS的模型大多采用点排放源（即船舶在AIS报告点的能耗和排放）的方式进行统计，这种方式忽略了船舶能耗和排放是一个伴随船舶航行轨迹的连续过程，可能显著低估了AIS信号较差地区（如远离港口的区域）的能耗和排放。此外，当前基于空间代理计算排放空间分布的估算方式通常通过每个网格中AIS报告点的相对密度分摊排放量。这种方式忽视了船舶在不同的地理网格内发动机负载、航行距离和航行时间的差别，估测结果存在较大偏差。

为此，本文从船舶轨迹出发，视船舶为一种连续的线性排放源，提出一种完全自下而上的基于网格化AIS轨迹的船舶能耗和排放估测新方法。该方法通过对网格航段能耗和排放的精细化建模和计算，自下而上统一了船舶排放总量和空间分布计算。为测试该方法的有效性，本文以一艘真实船为案例，采用本文提出的研究方法分析其排放特征，并将估测的油耗分别与真实油耗和NG等[11]的计算结果进行比较分析。

1 模型构建

1.1 AIS数据

本文提出的排放估测模型主要基于AIS数据。根据IMO《国际海上人命安全公约》规定，总吨大于300 t的海运船舶都需要安装AIS终端设备。船舶发送的AIS信息通常可以被附近的岸边或者卫星AIS接收装置接收，基本可实现全球范围的船舶追踪。AIS数据主要包括动态信息和静态信息，其中动态信息主要包括船舶位置（经纬度坐标）、航速、航向等，静态信息包括船舶载重吨、目的港和预计到达时间等。动态信息一般由与AIS相连接的物联网设备自动提供，这些信息在航行时通常几秒钟更新一次，在停泊时几分钟更新一次，且准确性较高。静态信息一般由人工输入，存在信息缺失或者不正确问题，可靠性相对较差。

1.2 船舶轨迹模型

船舶轨迹由一系列按照时间顺序排列的AIS报告点组成，通过连接相邻两个AIS报告点可得到一条连续的船舶轨迹。为便于空间计算和分析，可对船舶轨迹进行网格化处理。一个轨迹航段可以被网格进一步分割成一个或者多个网格航段。图1为基于AIS数据的网格化船舶轨迹模型。图中船舶轨迹共由5个AIS报

告点（P1，P2，P3，P4，P5）和4个轨迹航段（L1，L2，L3，L4）组成，该轨迹经过7个经纬度网格航段（G12，G22，G32，G42，G43，G53，G63），被分割为10个网格航段，其中，同一网格中相邻两点之间的轨迹为1个网格航段，网格航段的端点可以是AIS报告点或者轨迹与网格的交点。

1.3 网格航段排放模型

船舶能耗和排放可以通过计算每个网格航段得到，因此网格航段排放模型是本文的核心内容。本文基于STEAM2构建了网格航段排放估算方法，考虑到波浪和风力阻力等数据难以获取，本文没

有考虑波浪和风力等影响因素，具体见图2。

由图2可知，网格航段排放估测是一个比较复杂的过程，需要各种不同的数据（主要涉及船舶档案数据、AIS数据、ECA和相关文献）来计算。船舶档案数据提供船舶类型、吨位、发动机额定载荷和服务航速等船舶结构和特征基础数据。AIS数据用于提取网格航段的平均航速、持续时间、航行模式等信息，进而用于估测船舶主机的载荷系数以及副机功率等动态信息。ECA提供船舶燃油的硫含量等限值，ECA外部的排放主要通过船舶燃油采购记录或者参考相关文献获得。通过研究文献可以得到船舶在不同航行状态下的排放因子以及主机的低载荷系数。基于这些数据计算船舶在每个网格航段的功耗。结合船舶功耗、各种排放物的排放因子和载荷调整因子可估算出各网格航段的油耗和各种排放。

值得注意的是，本文網格尺度可根据需要进行动态调整。每个网格也可以再划分为多个子网格，以满足各种排放空间分辨率的要求，排放计算原理基本相同。网格航段的航速与其所在的轨迹航段的平均航速相同。计算轨迹航段平均航速时，需要综合考虑轨迹航段两个端点之间的持续时间和距离。当时间或者距离大于某一阈值（如时间大于20 min或者距离大于5 n mile）时，采用网格航段球面距离除以持续时间来确定平均航速，否则取两个端点的平均瞬时航速作为轨迹航段平均航速。网格较大时，可能同时包括多个轨迹航段，每个轨迹航段的航行工况不同。因此，同一个网格可包括多种航行工况。若网格较小，网格航段的航行时间小于AIS数据周期，则通过空间计算得到AIS轨迹航段与网格的交点，将轨迹航段分割为多个网格航段，网格航段航速为该AIS轨迹航段的平均航速。由于每个网格航段处的风浪等海况可能不同，当网格较小时可以考虑更加精细的风浪、ECA边界等因素，有可能提供更加准确的航行工况和排放因子，有利于提高测算精度。

1.4 总体排放估测模型

船舶能耗和排放主要来自船舶主机、副机和锅炉，鉴于锅炉的排放量通常极小，并且缺乏可靠的数据支撑，存在非常大的不确定性，本研究暂不考虑锅炉的油耗和排放。船舶在一定时间内的排放总量和时空分布可通过汇总每个网格航段的排放得到。一艘船的排放物w的排放总量可表示为

Ew=ni=1（Emw，i+Eaw，i）

（1）

式中：w为大气排放物，可为CO2、SO2等不同大气排放物;n为船舶网格航段总数;Emw，i和Eaw，i分别表示网格航段i上船舶主机和副机排放的w的量。

船舶的油耗量主要通过与船舶的CO2排放量换算得到。CO2排放量与燃油硫含量基本无关，并且与油耗量成正比，油耗量O可表示为

O=ECO2/Cf

（2）

式中：ECO2为CO2排放量，g;Cf为燃油碳系数，表示单位燃油产生的CO2量，具体可参考文献[12]。

船舶主机排放量计算式为

Emw，i=P（vi/vmax）3tiFew，i

（3）

式中：vi为在航段i上的平均航速，kn;vmax为船舶最大航速，kn;Few，i为

排放物w在航段i上的排放因子，

g/（kW·h）。vi通常通过航行距离和航行时间得到，但是在航行距离较近时直接选取通过航段两端点的瞬时航速以减小误差。Few，i通过下式计算：

Few，i=FswFfw，iAi

（4）

式中：Fsw为船舶排放物w的排放因子，g/（kW·h），可参考文献[2];Ffw，i表示排放物w在航段i上的排放因子与基准排放因子的比值，如果船舶使用的燃油不同于基准燃油则需要用燃油修正系数进行修正，具体可参考文献[13];Ai，当发动机载荷小于20%时，发动机燃油燃烧效率降低，需乘以该因子，该因子的取值可参考文献[13]中表3.9。

船舶副机排放量的计算方式与主机略有不同。船舶一般有多个副机，单个副机的载荷都比较高，因此，低载调整系数都为1，即不需要调整。副机排放计算公式如下：

Eaw，i=PitiFswFfw，i

（5）

式中：Pi为在航段i上船舶副机平均功率，kW。船舶副机功率通过船舶航行模式确定，在不同航行模式下船舶副机的功率区别较大，具体可参考文献[2]。

2 实船应用

为测试本文方法的有效性和适用性，分别以本文提出的方法和NG等[11]使用的方法估测一艘真实船的油耗和排放特征，并与该船的真实油耗进行比较。实验船为一艘2009年建造，主机额定功率为4 400 kW，额定转速为460 r/min，服务航速为12 kn，载重吨为23 515 t的普通货船。该船主机主要消耗重油，副机主要消耗柴油。AIS数据由第三方平台提供，涵盖该船从2013-10-24T02：00到2013-10-28T12：30，从中国京唐港航行至常州港的整个航次的数据。该航次总共包括5 107个AIS观测点，5 106个轨迹航段，总共历时106.5 h，总航程708 n mile。

[3]JALKANEN J P， JOHANSSON L， KUKKONEN J， et al. Extension of an assessment model of ship traffic exhaust emissions for particulate matter and carbon monoxide[J]. Atmospheric Chemistry and Physics， 2012， 12（5）： 2641-2659. DOI： 10.5194/acp-12-2641-2012.

[4]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 Chemitry and Physics， 2009， 9（23）： 9209-9223. DOI： 10.5194/acp-9-9209-2009.

[5]JOHANSSON L， JALKANEN J P， KUKKONEN J. Global assessment of shipping emissions in 2015 on a high spatial and temporal resolution[J]. Atmospheric Environment， 2017， 167： 403-415. DOI： 10.1016/j.atmosenv.2017.08.042.

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（編辑 贾裙平）