基于AIS數據的船舶排放估測模型與實船驗證

王直歡　王維勛　施欣

摘要：

為提升船舶能耗和排放估測的準確性和靈活性，提出面向船舶自動識別系統（automatic?identification?system，?AIS）大數據的完全自下而上的船舶能耗和排放估測新方法。該方法視船舶為一種基于船舶航跡的線排放源，在構建船舶網格化軌跡模型的基礎上，考慮每個網格航段的持續時間和發動機負載，實現船舶能耗和排放的精細化建模，統一船舶排放總量和空間分布計算。實船應用表明，該方法可提供更加準確的船舶能耗估計，并可靈活計算各種航行狀態、船隊規模和時空尺度的能耗和排放清單。

關鍵詞：

船舶自動識別系統（AIS）;?船舶軌跡;?船舶排放估測

中圖分類號：U675.7;?X736.3

文獻標志碼：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

基金項目：

國家自然科學基金（41505001）

作者簡介：

王直歡（1980—），男，浙江臺州人，工程師，博士研究生，研究方向為數據智能與綠色物流，（E-mail）zhwang@shmtu.edu.cn;

王維勛（1995—），男，山東菏澤人，碩士研究生，研究方向為物流工程與管理，（E-mail）806543161@qq.com;

施欣（1966—），男，上海人，教授，博導，博士，研究方向為交通運輸規劃與管理，（E-mail）xinshi@shmtu.edu.cn

0?引?言

船舶大氣污染問題近年來受到了國內外高度重視[1-2]。國際海事組織（IMO）以及主要航運國家都在制定相應的海運船舶減排政策和措施。例如，IMO海上環境保護委員會（MEPC）第70次會議通過決議，要求從2020年開始在全球海域船舶燃油硫含量不超過0.5%。中國在2015年底設立了環渤海、長三角和珠三角排放控制區（ECA），并于2018年11月進一步將ECA拓展到我國沿海12?n?mile以內的海域。全球性航運限硫和我國新ECA政策將對我國航運業產生深遠的影響。準確估測船舶能耗和排放對政府管理機構制定和評估各種減排政策以及船公司選擇最優的減排措施都具有非常重要的意義。

然而，現有的模型可能無法提供可靠的估測。基于船舶油耗的方法通常采用燃油銷售數據推斷船舶排放[3-4]。該類方法一般應用于全球排放的統計，并且存在非常顯著的不確定性。由于燃油銷售數據與實際使用區域無法準確匹配，該類方法難以計算特定區域的排放。基于船舶活動的方法根據船舶實際航速等活動信息計算船舶發動機載荷以及各種航行模式下的航行時間，從而得到船舶能耗和排放，具有較高的時空分辨率，但是對輸入數據要求比較高[5]。此外，船舶排放的空間分布一般都采用空間代理的方式（如船舶自動識別系統（AIS）報告點的密度）將排放總量分攤到地理網格中得到，存在船舶采樣偏差等諸多問題[6-7]。

近幾年基于AIS的船舶能耗和排放估測成為新的趨勢。AIS數據可應用于不同空間尺度（從港口和城市級別到特定海域甚至全球范圍[8-11]）的排放統計。例如：文獻[3]提出一個船舶交通排放估測模型（STEAM2），該模型根據AIS數據中的航速信息、船舶檔案等數據計算船舶的瞬時能耗和排放，并應用于波羅的海地區;NG等[11]利用AIS數據計算船舶在香港的主要航道上的航速，并根據船舶主副機的油耗（為不同航行模式下發動機平均載荷、航行時間與發動機瞬時油耗率的乘積）計算香港地區的船舶能耗和排放;FAN等[8]和ZHANG等[10]利用AIS數據分析了中國沿海船舶排放及其對空氣質量的影響;JOHANSSON等[5]利用AIS數據對全球船舶排放進行估測。

當前基于AIS數據的船舶排放估測還存在一些不足。在排放總量計算方面，當前基于AIS的模型大多采用點排放源（即船舶在AIS報告點的能耗和排放）的方式進行統計，這種方式忽略了船舶能耗和排放是一個伴隨船舶航行軌跡的連續過程，可能顯著低估了AIS信號較差地區（如遠離港口的區域）的能耗和排放。此外，當前基于空間代理計算排放空間分布的估算方式通常通過每個網格中AIS報告點的相對密度分攤排放量。這種方式忽視了船舶在不同的地理網格內發動機負載、航行距離和航行時間的差別，估測結果存在較大偏差。

為此，本文從船舶軌跡出發，視船舶為一種連續的線性排放源，提出一種完全自下而上的基于網格化AIS軌跡的船舶能耗和排放估測新方法。該方法通過對網格航段能耗和排放的精細化建模和計算，自下而上統一了船舶排放總量和空間分布計算。為測試該方法的有效性，本文以一艘真實船為案例，采用本文提出的研究方法分析其排放特征，并將估測的油耗分別與真實油耗和NG等[11]的計算結果進行比較分析。

1?模型構建

1.1?AIS數據

本文提出的排放估測模型主要基于AIS數據。根據IMO《國際海上人命安全公約》規定，總噸大于300?t的海運船舶都需要安裝AIS終端設備。船舶發送的AIS信息通常可以被附近的岸邊或者衛星AIS接收裝置接收，基本可實現全球范圍的船舶追蹤。AIS數據主要包括動態信息和靜態信息，其中動態信息主要包括船舶位置（經緯度坐標）、航速、航向等，靜態信息包括船舶載重噸、目的港和預計到達時間等。動態信息一般由與AIS相連接的物聯網設備自動提供，這些信息在航行時通常幾秒鐘更新一次，在停泊時幾分鐘更新一次，且準確性較高。靜態信息一般由人工輸入，存在信息缺失或者不正確問題，可靠性相對較差。

1.2?船舶軌跡模型

船舶軌跡由一系列按照時間順序排列的AIS報告點組成，通過連接相鄰兩個AIS報告點可得到一條連續的船舶軌跡。為便于空間計算和分析，可對船舶軌跡進行網格化處理。一個軌跡航段可以被網格進一步分割成一個或者多個網格航段。圖1為基于AIS數據的網格化船舶軌跡模型。圖中船舶軌跡共由5個AIS報

告點（P1，P2，P3，P4，P5）和4個軌跡航段（L1，L2，L3，L4）組成，該軌跡經過7個經緯度網格航段（G12，G22，G32，G42，G43，G53，G63），被分割為10個網格航段，其中，同一網格中相鄰兩點之間的軌跡為1個網格航段，網格航段的端點可以是AIS報告點或者軌跡與網格的交點。

1.3?網格航段排放模型

船舶能耗和排放可以通過計算每個網格航段得到，因此網格航段排放模型是本文的核心內容。本文基于STEAM2構建了網格航段排放估算方法，考慮到波浪和風力阻力等數據難以獲取，本文沒

有考慮波浪和風力等影響因素，具體見圖2。

由圖2可知，網格航段排放估測是一個比較復雜的過程，需要各種不同的數據（主要涉及船舶檔案數據、AIS數據、ECA和相關文獻）來計算。船舶檔案數據提供船舶類型、噸位、發動機額定載荷和服務航速等船舶結構和特征基礎數據。AIS數據用于提取網格航段的平均航速、持續時間、航行模式等信息，進而用于估測船舶主機的載荷系數以及副機功率等動態信息。ECA提供船舶燃油的硫含量等限值，ECA外部的排放主要通過船舶燃油采購記錄或者參考相關文獻獲得。通過研究文獻可以得到船舶在不同航行狀態下的排放因子以及主機的低載荷系數。基于這些數據計算船舶在每個網格航段的功耗。結合船舶功耗、各種排放物的排放因子和載荷調整因子可估算出各網格航段的油耗和各種排放。

值得注意的是，本文網格尺度可根據需要進行動態調整。每個網格也可以再劃分為多個子網格，以滿足各種排放空間分辨率的要求，排放計算原理基本相同。網格航段的航速與其所在的軌跡航段的平均航速相同。計算軌跡航段平均航速時，需要綜合考慮軌跡航段兩個端點之間的持續時間和距離。當時間或者距離大于某一閾值（如時間大于20?min或者距離大于5?n?mile）時，采用網格航段球面距離除以持續時間來確定平均航速，否則取兩個端點的平均瞬時航速作為軌跡航段平均航速。網格較大時，可能同時包括多個軌跡航段，每個軌跡航段的航行工況不同。因此，同一個網格可包括多種航行工況。若網格較小，網格航段的航行時間小于AIS數據周期，則通過空間計算得到AIS軌跡航段與網格的交點，將軌跡航段分割為多個網格航段，網格航段航速為該AIS軌跡航段的平均航速。由于每個網格航段處的風浪等海況可能不同，當網格較小時可以考慮更加精細的風浪、ECA邊界等因素，有可能提供更加準確的航行工況和排放因子，有利于提高測算精度。

1.4?總體排放估測模型

船舶能耗和排放主要來自船舶主機、副機和鍋爐，鑒于鍋爐的排放量通常極小，并且缺乏可靠的數據支撐，存在非常大的不確定性，本研究暫不考慮鍋爐的油耗和排放。船舶在一定時間內的排放總量和時空分布可通過匯總每個網格航段的排放得到。一艘船的排放物w的排放總量可表示為

Ew=ni=1（Emw，i+Eaw，i）

（1）

式中：w為大氣排放物，可為CO2、SO2等不同大氣排放物;n為船舶網格航段總數;Emw，i和Eaw，i分別表示網格航段i上船舶主機和副機排放的w的量。

船舶的油耗量主要通過與船舶的CO2排放量換算得到。CO2排放量與燃油硫含量基本無關，并且與油耗量成正比，油耗量O可表示為

O=ECO2/Cf

（2）

式中：ECO2為CO2排放量，g;Cf為燃油碳系數，表示單位燃油產生的CO2量，具體可參考文獻[12]。

船舶主機排放量計算式為

Emw，i=P（vi/vmax）3tiFew，i

（3）

式中：vi為在航段i上的平均航速，kn;vmax為船舶最大航速，kn;Few，i為

排放物w在航段i上的排放因子，

g/（kW·h）。vi通常通過航行距離和航行時間得到，但是在航行距離較近時直接選取通過航段兩端點的瞬時航速以減小誤差。Few，i通過下式計算：

Few，i=FswFfw，iAi

（4）

式中：Fsw為船舶排放物w的排放因子，g/（kW·h），可參考文獻[2];Ffw，i表示排放物w在航段i上的排放因子與基準排放因子的比值，如果船舶使用的燃油不同于基準燃油則需要用燃油修正系數進行修正，具體可參考文獻[13];Ai，當發動機載荷小于20%時，發動機燃油燃燒效率降低，需乘以該因子，該因子的取值可參考文獻[13]中表3.9。

船舶副機排放量的計算方式與主機略有不同。船舶一般有多個副機，單個副機的載荷都比較高，因此，低載調整系數都為1，即不需要調整。副機排放計算公式如下：

Eaw，i=PitiFswFfw，i

（5）

式中：Pi為在航段i上船舶副機平均功率，kW。船舶副機功率通過船舶航行模式確定，在不同航行模式下船舶副機的功率區別較大，具體可參考文獻[2]。

2?實船應用

為測試本文方法的有效性和適用性，分別以本文提出的方法和NG等[11]使用的方法估測一艘真實船的油耗和排放特征，并與該船的真實油耗進行比較。實驗船為一艘2009年建造，主機額定功率為4?400?kW，額定轉速為460?r/min，服務航速為12?kn，載重噸為23?515?t的普通貨船。該船主機主要消耗重油，副機主要消耗柴油。AIS數據由第三方平臺提供，涵蓋該船從2013-10-24T02：00到2013-10-28T12：30，從中國京唐港航行至常州港的整個航次的數據。該航次總共包括5?107個AIS觀測點，5?106個軌跡航段，總共歷時106.5?h，總航程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.

[6]GOLDSWORTHY?L，?GOLDSWORTHY?B.?Modelling?of?ship?engine?exhaust?emissions?in?ports?and?extensive?coastal?waters?based?on?terrestrial?AIS?data?-?an?Australian?case?study[J].?Environmental?Modelling?and?Software，?2015，?63：?45-60.?DOI：?10.1016/j.envsoft.2014.09.009.

[7]GOLDSWORTHY?B.?Spatial?and?temporal?allocation?of?ship?exhaust?emissions?in?Australian?coastal?waters?using?AIS?data：?analysis?and?treatment?of?data?gaps[J].?Atmospheric?Environment，?2017，?163：?77-86.?DOI：?10.1016/j.atmosenv.2017.05.028.

[8]FAN?Qianzhu，?ZHANG?Yan，?MA?Weichun，?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.?DOI：?10.1021/acs.est.5b03965.

[9]葉斯琪，?鄭君瑜，?潘月云，?等.?廣東省船舶排放源清單及時空分布特征研究[J].?環境科學學報，?2014，?34（3）：?537-547.?DOI：?10.13671/j.hjkxxb.2014.0101.

[10]ZHANG?Yan，?YANG?Xin，?BROWN?R，?et?al.?Shipping?emissions?and?their?impacts?on?air?quality?in?China[J].?Science?of?the?Total?Environment，?2017，?581-582：?186-198.?DOI：?10.1016/j.scitotenv.2016.12.098.

[11]NG?S?K?W，?LOH?C，?LIN?C，?et?al.?Policy?change?driven?by?an?AIS-assisted?marine?emission?inventory?in?Hong?Kong?and?the?Pearl?River?Delta[J].?Atmospheric?Environment，?2013，?76：?102-112.?DOI：?10.1016/j.atmosenv.2012.07.070.

[12]SMITH?T，?OKEEFFE?E，?ALDOUS?L，?et?al.?Assessment?of?shippings?efficiency?using?satellite?AIS?data[R].?London：?UCL?Energy?Institute，?2013.

[13]AGRAWAL?A，?ALDRETE?G，?ANDERSON?B，?et?al.?Port?of?Los?Angeles?inventory?of?air?emissions?2012[R].?Los?Angeles：?Starcrest?Consulting?Group，?2013.

（編輯?賈裙平）