牟軍敏, 龔 帥, 陳 曦
(武漢理工大學 內河航運技術湖北省重點實驗室, 武漢 430063)
2017-04-26
國家自然科學基金面上項目(51579201);國家自然科學基金委員會(NSFC)與荷蘭科學研究組織(NWO)合作研究項目 (51061130548);浙江省交通運輸廳科技項目(2010W11)
牟軍敏(1974—),男,浙江黃巖人,教授,博士,從事智能航海與仿真技術研究。E-mail:moujm@whut.edu.cn
1000-4653(2017)03-0098-05
基于仿真數據的內河水網船舶排放清單
牟軍敏, 龔 帥, 陳 曦
(武漢理工大學 內河航運技術湖北省重點實驗室, 武漢 430063)
針對有關內河船舶活動的真實數據相對缺乏,直接利用該數據建立排放清單較為困難的問題,提出基于交通流仿真數據開展內河水網船舶排放清單研究的方法。以浙江省北部內河水網為例,仿真、驗證交通流和船舶個體活動數據,結合船舶引擎功率的排放因子建立4種不同交通情形下的船舶排放清單,并對交通參數和船舶排放特征基礎數據進行相關性分析。該研究可為相關部門從交通控制和組織的角度制訂節能減排措施提供參考。
水路運輸;船舶排放;交通流;船舶能效運營指數;節能減排
近年來,由于大氣污染問題日益嚴重,污染物排放問題備受關注,尤其是船舶密集水域的交通排放問題。[1]隨著這些區域在綜合交通運輸體系中的作用不斷增強,發展低碳經濟已成為全社會的共識,研究船舶排放問題并建立相應的排放清單是一項重要的技術工作。
在船舶排放估算方面,國際上比較普遍的做法是利用排放因子結合船舶典型活動數據進行計算。[2]CORBETT等[3]開發一個5 km×5 km分辨率的北極水域船舶排放清單,并基于交通流的預測,考慮北極可行航路和未來的減排措施,提出2050年的預測排放清單。WINTHER等[4]利用船舶自動識別系統(Automatic Identification System,AIS)數據,計算北極地區2012年的船舶排放清單,并基于2種預測交通情形(極地航線)提出排放的預測。目前我國在船舶污染物排放研究方面還處于起步階段,開發的船舶排放清單較少。伏晴艷等[5]以1998年的數據為基礎,計算上海地區船舶NOx的排放量和分擔量,但沒有對船舶排放的其他氣體污染物進行估算。總體上看,國外的研究相對成熟,但具體到內河,由于缺乏持續、完整的船舶活動數據,有關船舶排放清單的研究較少。
這里在已有的內河水網通過能力研究[7-8]的基礎上,利用基于SIVAK(SImulatie VAarwegen en Kunstwerken)軟件[7-9]的交通流仿真結果[6],結合船舶引擎功率的排放因子,建立4種不同交通情形下的船舶排放清單,并將交通流量、交通密度和通過時間等交通參數與反映船舶排放特征的基礎數據進行相關性分析,探討排放清單,探究實現節能減排的通航控制手段。
1.1研究區域
研究區域為浙江省北部湖州區域(見圖1)。水網航道拓撲結構中包含11個航段,各節點號碼和航段長度編號見圖2。

圖1 研究區域

圖2 水網中各節點號碼和航段長度編號
1.2交通情形
在不同通航控制下,水網的交通效率和污染物排放量都會發生較大變化,因此為作對比,除了正常情形之外,還進行另外3種交通情形的仿真,分別獲取船舶航行的相關數據。4種交通情形如下。
1) Norma l/N0情形:所有航段均為雙向通航,一般情況下水網交通處于這種情形。
2) Control 1/C1情形:航段⑥為單向通航。
3) Control 2/C2情形:航段⑤和航段⑥均為單向通航,其中,航段⑤為上行(西向),航段⑥為下行(東向)。
4) Control 3/C3情形:航段⑥封閉停航。
1.3仿真輸出參數
水網片區共有11個航段,根據單向或雙向通航,每種交通情形下共有約20股船舶交通流(即共約80股)。根據船舶排放研究的需要,對原始輸出結果進行分析處理,與研究相關的參數如下。
1) 通過時間:船舶從駛入一個節點到駛出下一個節點所用的時間。
2) 等待時間(延遲):包括船舶在節點或船閘的等待時間和船舶生成后進入水網之前的等待時間。
3) 等待比例(Percentage of Waiting Time,PWT):船舶平均等待時間占總通過時間的比例。
4) 航行時間:船舶在單個航段中(每2個節點之間)的在航行駛時間。
5) 船舶流量:模擬時長內通過各航段的船舶艘次。
1.4仿真模型驗證
根據2011年以來在應用SIVAK仿真模型對內河水網航道通過能力進行研究方面取得的成果,相關船舶交通流仿真結果與實測數據比較吻合。[7]
1.5船舶活動數據
通過SIVAK軟件仿真輸出浙北水網1個月時長的整體交通流數據,利用數據庫篩選不同交通情形下的船舶活動數據。限于篇幅,僅列出N0情形下的交通流數據(見表1)。
2.1船舶排放計算方法
船舶排放計算的核心是對船舶所做的功(或營運所消耗的能量)進行準確估算。式(1)給出考慮船舶主機功率、交通情形、船舶運行模式和動力負荷等因素的船舶做功計算基本模型。在此基礎上,根據船舶級別類、發動機屬性和燃油類型選取合適的排放因子,建立細化的船舶排放清單(見式(2))。
(1)
(2)
LFM=(VAS/VMS)3
(3)
式(1)~式(3)中:VAS為船舶的實際航速,km/h;VMS為船舶的最大航速,km/h;i為水網航道中航段與流向;j為船舶級別;W為船舶所做的功,kW·h;PME為船舶主機額定功率,kW;P為船舶運行模式(狀態),分為普通航行、機動操作和等待;CLFM為船舶主機負荷系數,普通航行模式根據式(3)確定,機動操作狀態為0.45;CLFA為船舶副機負荷系數,3種模式下均為0.45;tNT為船舶普通航行時長,h;CLFP為船舶機動

表1 N0情形下各航段交通流統計
操作通過節點時的主副機負荷系數之和,為0.90(兩者均為0.45);tMT為船舶機動操作時長,h;tWT為船舶等待時長,h;n為船舶流量,艘次/月;ES為船舶排放量,kg;S為排放物類型;EFS為排放因子,g/(kW·h),具體取值見表2。[10-12]
1.3.2 適齡獻血人群相對減少 《中華人民共和國獻血法》提倡18~55歲的公民自愿無償獻血,研究表明,目前我國獻血人群的主要年齡段集中在18~30歲之間,而人口學調查顯示,18~30歲年齡段的人群所占的比例正在逐漸的下降,預測未來10年還將進一步下降[5],導致適齡獻血人群相對減少。

表2 船舶排放因子
2.2水網航道船舶排放清單
根據以上描述的方法和數據,建立浙北水網航道船舶2011年1個月時長、4種交通情形下的排放清單,限于篇幅,僅以CO2為代表進行闡述。
4種交通情形下浙北水網船舶排放總量見表2和圖3。由表2可知:C1情形的船舶排放量相比NO情形下降6.06%;C2情形下降最多,為23.56%;C3模式上升14.88%。

表2 船舶排放清單總量估算結果

圖3 4種交通情形下船舶排放總量對比
2.3排放結果驗證
單艘船舶的排放量可通過設備測試來驗證,但區域范圍內的排放估算統計因船舶數量巨大,采用該方法相對較難,部分研究主要通過清單不確定性定量計算來描述結果的合理性。[11-13]考慮到該研究的實際情況,參考國外船舶排放估算驗證方法,計算研究區域內實際的CO2排放效率指數[15]和船舶能效營運指數(Energy Efficiency Operational Indicator,EEOI)[14]值,并將這些指標與相關文獻結果相比對,從側面驗證排放結果。由表3可知:燃油消耗率指數計算結果與國家標準[16]的計算值非常接近;在EEOI和CO2排放效率指數方面,計算結果也與相關文獻給出的結果處在相同的數量級上,說明結果合理。

表3 排放估算結果對比驗證
3.1回歸分析
對交通流量、密度、通過時間、CO2排放量、CO2密度、PWT和EEOI進行計算,發現通過時間與CO2排放量、船舶流量與CO2密度、PWT與EEOI相關性較高。對其進行對比回歸分析,結果見圖4~圖6。

圖4 各航段通過時間與CO2排放量對比

圖5 各航段船舶流量與CO2密度對比

圖6 各航段PWT與EEOI對比
由圖4~圖6可知:通過時間、船舶流量等交通流參數與CO2排放量、CO2密度等排放特征參數確實存在一定的關聯性,說明從通航控制角度探索節能減排措施是可行的。
3.2浙北水網地區減排分析
浙北水網地區航道一般處于雙向通航的狀態(N0交通情形),不同通航控制手段會引起交通效率和整體排放的變化。表4為4種交通情形下交通效率及排放特征對比。在這4種交通情形中,C2情形(單向通航)是排放總量、能耗效率和交通效率綜合較優的交通情形,這在一定程度上說明從通航控制角度實現船舶節能減排是可行的。

表4 4種交通情形下交通效率及排放特征對比
以浙北內河水網為研究對象,結合SIVAK仿真交通流,建立水網船舶排放模型,計算水網船舶排放清單,并對不同交通情形下各航段的排放特征進行分析?;诖罅拷煌鞣抡鏀祿团欧沤Y果進行回歸分析,通過對比不同交通情形下的通航效率和EEOI探討水域整體減排策略。這種量化內河船舶排放、建立相應的船舶排放清單的方法可有效評估水網地區船舶排放現狀,分析船舶排放與交通流參數之間的相關性,為制訂節能減排措施提供參考。
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EmissionInventoryforShipsinInlandWaterwayNetworkBasedonSimulationData
MOUJunmin,GONGShuai,CHENXi
(Hubei Key Laboratory of Inland Shipping Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)
Due to insufficient accumulation of the inland shipping data in China, it is adequate to conduct emission study concerning ships navigating in the waterway networks. An approach to calculate the Emission Inventory for Ships in Inland Waterway Network based on Simulation Data is presented. As a case study, an inland waterway network in the north region of Zhejiang Province, East China, is demonstrated. The traffic flow data is reproduced by simulation software. Based on the simulated traffic data, emission inventory for the waterway network is developed considering four kinds of scenarios. The correlation between traffic characteristics and emission features of each waterway section is also modeled. The study will be helpful to make the policy and take measures for energy saving and emission reduction from the perspectives of the management of vessel traffic flow.
waterway transportation; ship emission; traffic flow; EEOI; energy saving and emission reduction
X736.3
A