基于动态时空数据的马六甲-新加坡海峡超大型集装箱船碳排放评估与减排策略研究

针对全球最繁忙航道马六甲-新加坡海峡中超大型集装箱船（ULCV）碳排放密度高、环境影响严峻的问题，研究人员采用自下而上（bottom-up）方法，结合两年AIS数据和技术参数，系统评估了ULCV的碳排放特征。研究发现亚洲-欧洲航向的总排放量和运输碳强度（TCI）更高，新加坡港水域为关键排放热点，并提出岸电利用、航速优化等精准减排策略，为高密度航运走廊的可持续发展提供科学依据。

　　

在全球贸易高度依赖海运的背景下，船舶运输承担了90%的货物运输量，但其温室气体排放量已占全球总量的3%，且预计2050年将激增至17%。马六甲-新加坡海峡作为全球最繁忙的航运通道，年通行船舶超12万艘，碳排放密度居世界首位，其中超大型集装箱船（ULCV）因其单船排放量显著高于中小型船舶，成为区域减排的关键靶点。然而，现有研究多聚焦港口尺度或短期数据，缺乏对ULCV全程航行动态的精准评估，制约了减排策略的有效性。

为填补这一空白，研究人员以COSCO SHIPPING LEO为研究对象，采集其2022-2024年13个航次的AIS动态数据（含75,532条记录），结合船舶技术参数，采用国际海事组织（IMO）推荐的船舶交通排放评估模型（STEAM）进行自下而上的碳排放计算。通过空间离散化处理和标准化分析，首次揭示了ULCV在该海峡的排放规律及驱动因素。

数据来源
研究整合了ULCV的MMSI、航速、吃水深度等AIS动态数据，以及主机功率、燃油类型等23项技术参数，通过STEAM模型计算瞬时功率与燃油消耗，最终结合排放因子获得高分辨率碳排放数据。

结果与讨论

1. 航向差异：亚洲-欧洲航向（7航次）因停靠新加坡港，总排放量较欧洲-亚洲航向（6航次）高18%，运输碳强度（TCI）差异达22%。
2. 空间热点：新加坡港水域碳排放密度达其他区域的3.7倍，主要源于船舶低速机动和辅机运行。
3. 关键因素：TCI与降速比呈线性关系，吃水深度增加可降低TCI但会削弱慢速航行（slow steaming）的减排效果。

减排策略
研究提出三大措施：①靠港期间使用岸电替代辅机发电；②优化航速同时缩短停泊时间；③提升欧洲-亚洲航向的货物装载率。这些策略可使ULCV年减排量提升15%-20%。

结论
该研究通过高精度动态数据建模，首次量化了ULCV在马六甲-新加坡海峡的碳排放时空特征，揭示了航向差异与港口作业的核心影响，为IMO 2050净零目标提供了区域实践路径。未来需扩大样本量以验证策略的普适性，并探索新能源船舶在该航道的适用性。论文发表于《Regional Studies in Marine Science》，为高密度航运走廊的精准治污树立了新范式。