渤海区域船舶多污染物排放清单研究

The emission inventory of ocean-going vessels in harbor and offshore is an urgent demand for studying the formation of air pollution complex and control mechanisms. It is also important to the VOCs, primary PM and other gaseous precursors emission inventories in Jing-Jin-Ji region. Marine ship is the most difficulty sector in emission inventory for its dynamic, multi-sources and international registration features, etc. The current researches, which are subjected to data availability in regional scale haven’t form a method that can provide a high resolution emission inventory. This study aims to establish a method estimating vessel emission inventory and providing high resolution in time and space distribution. Then an emission inventory for ships in Bohai sea would be established. Our work will use both dynamic and statistical methods which are two main stream methods in the world. Based on data collection, include emission factor collection, activity data analysis and multi-dimensional data assimilation, a set of principles about fuel consumption of different types of vessels’ main engine, auxiliary engine and boiler in multiple operation process, the quantity of pollutant discharged and dynamic variation rule would be built. A localized ship emission factor database and activity level data processing method would be build for China. In view of vessel movements of Bohai sea area in 2013, a disaggregate dynamic emission model rather than conventional aggregate model, would be established by coupling statistical information and real-time AIS data, which can achieve the bottom-up inventory establishment and high precision in time and space distribution. What’s more, the established model can provide technical supports for carrying out vessel emission controlling in future.

远洋船舶在港口和近海范围的排放是京津冀地区的VOC、一次颗粒物、其他气态前体物清单的重要组成。船舶因其动态、多源、跨国注册等特点，是源清单研究中难度最大的部门。现有研究在区域尺度受制于数据可获得性，没有形成能提供高分辨率排放清单的方法体系，在高时空分辨率区域船舶排放清单建立方面缺乏先例。本研究针对渤海区域船舶排放清单建立方法和高分辨率时空分配这一科学问题，拟在现有国内外动力法和统计法的研究基础上，系统开展排放因子归集和活动水平分析和多维数据同化工作，更深入了解并定量刻画不同类型船舶主机、辅机和锅炉在多个运行过程的油耗及污染物排放量和动态变化的规律，建立适用于我国的船舶排放因子库及活动水平数据处理方法；针对渤海地区的2013年船舶活动，不采用常规集计模型，而通过耦合统计信息与实时AIS数据，建立非集计动力法排放模型，实现自下而上的清单建立和高精度时空分配，为未来开展船舶排放控制提供技术支持。

船舶是移动源重要组成部分，但东亚地区未见海运排放及其气候、健康效应的量化评估。为解决大尺度方法难以兼顾高分辨率的问题，本研究突破传统的燃油法、港口艘次统计法等，在排放表征方法学上进行创新，立足拉格朗日视角，建立了非集计动力法模型（High-SEIM），以时间序列逐船计算排放规避重复问题，以600秒打点插值法解决信号丢失问题，以双层嵌套法解决边界效应问题，将全球海运排放表征方法推进至第三代。使用High-SEIM模型，整合了卫星和地面观测数据追踪的2万艘船舶轨迹，和自行搭建的含7万多艘船舶的技术类型数据库，绘制了东亚船舶航行轨迹和热点图册，使用通过提供翔实的量化分析建立了东亚、中国、三大排放控制区及我国74个核心港区的四级船舶排放清单，填补了这一海域高分辨率排放表征缺失。发现东亚地区船舶排放占世界船舶总排放达16-19%，远超原有第二代方法识别的4-6%，东亚船舶排放的气候变化辐射强迫为-0.45瓦/平方米，船舶排放在中国沿海地区可以解释0.5-7μg m-3的PM2.5模拟低估。.研究成果形成自然基金委《内参》向中共中央办公厅和国务院办公厅报送，为我国船舶排放控制提出了顶层设计。成果获得了学术界高度认可。代表性成果在Nature Climate Change刊出后，海运排放领域开拓者James Corbett教授发表评论文章，评价我们的方法推动了全球海运排放表征方法的发展；国际海运排放领域两大领军人物在Nature Communication联合发表的文章中，多处肯定了我们对认识船舶大气环境影响的贡献；成果在《科技导报》专家综述中被列为2016年中国大气污染物排放源领域的三项主要科技进展之一；国内外多家知名媒体进行了中英文报道。本项目的执行也带动促进了我国该研究领域的发展，2016年之后，我国研究机构在该领域发表的SCI文章数从零增长到20余篇。清单结果被联合国环境规划署研究人员、欧洲知名排放清单项目GAINS采用，作为全球重要的基础活动和排放数据。本人获得基金委优青项目资助和国家海洋领域优秀科技青年称号。