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基于时空统计的船舶排放特征分析研究文献综述

 2020-04-15 16:31:00  

1.目的及意义

海上贸易的繁荣是推动我国经济繁荣发展的强大动力,但是与此同时,船舶在航行过程中会排放大量的硫氧化物、氮氧化物和颗粒物等污染物,船舶活动的增加致使船舶大气污染物排放日趋严重,给港区空气质量带来的巨大压力和挑战也不容小觑。现行研究对船舶排放研究较少,存在船舶排放“底数不清”控制无从下手的窘境,故估算船舶大气排放清单是防控船舶大气污染的重要基础。目前国际上的船舶排放清单研究,从研究尺度分为全球、区域和局地,从方法体系分为自上而下和自下而上两类,总结为表1的研究矩阵.自上而下的方法包括:燃油法、贸易法;自下而上的方法包括统计法和动力法.一般而言,自下而上的方法在排放清单精度和时空分辨率上优于自上而下的方法.船舶排放计算的基础数据一般可以分为排放因子、动态数据(活动水平)、静态数据(技术参数),由于船舶排放因子在全球范围具有普适性,因此,在以下的研究现状综述中,所涉及的基础数据均指动态和静态数据.分别从4种方法综述国内外研究进展.近年来国内外研究者在清单方法和基础数据等方面做了大量工作,大大提高了清单质量.下面从不同研究尺度进行介绍:在全球清单方面,表2和表3分别展示了采用燃油法和采用动力法得到的全球船舶清单的结果.不同方法得到的全球船舶排放结果存在差异.根据采用燃油法的研究,全球船舶排放SO2为5.8~13Tg,NOx为10.12~22.93Tg,PM为0.912~1.4Tg,CO2为437.5~913Tg;根据采用动力法的研究,全球船舶排放SO2为9.081~13.7Tg,NOx为15.5~24.5Tg,PM为1.3~1.6Tg,CO2为653.875~1101.1Tg.从表中可以看出,采用动力法得到的结果大多高于采用燃油法的结果.如2014年IMO(IMO,2015)发布的远洋船舶绿色气体排放报告中,分别采用了燃油法和基于AIS数据的动力法估算了2007年全球船舶排放.除NOx外,其他主要污染物的结果均是动力法高于燃油法.可能的原因一是不同方法计算的系统误差(Moreno-Gutierrezetal.,2015),二是燃油法中统计数据不全面导致油耗计算结果偏低.此外,部分污染物(如PM和CH4等)相比于其他污染物,在不同研究中的计算结果存在更大差异,不确定度更大(Eyringetal.,2010).近年来全球航运贸易保持了4%左右的年增长(UNCTAD,2016;2015;2014;2013),使得全球船舶排放逐年增长,这也体现在不同年份清单计算结果中.




在东亚地区,近年来该地区船舶排放在全球范围内的贡献率明显增长,如图2所示(Liuetal.,2016).传统基于燃油法的研究认为,该地区的船舶排放约占全球船舶排放的4.5%~6.6%之间.2016年清华大学的Liu等(2016)使用基于卫星和岸边基站AIS数据的动力法,结合本土化的船舶静态数据库,首次在东亚地区区域尺度上实现了逐船模拟排放,建立了该地区远洋船排放清单.研究结果显示,2013年东亚地区远洋船舶排放了(1.85±0.07)Tg(百万吨)SO2、(2.8±0.1)TgNOx和(126±4)TgCO2,分别贡献了全球船舶排放的19%、17%和16%(全球清单来自IMO报告(IMO,2015)).




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