通过模拟环境条件的影响来提高对全球航运排放的预测精度

《Science of The Total Environment》：Improving the global prediction of shipping emissions by modelling the effects of ambient conditions

船舶排放模型STEAM的更新及其对全球CO?排放的影响分析。通过整合风、海浪、海流和海冰数据，模拟2014-2021年全球航运CO?排放的环境效应，发现平均排放增加8.6%，其中海浪贡献5.4%-6.6%，北极海域高达59%。研究指出固定海浪 margins会导致区域和季节差异被忽略，建议在区域排放清单中明确考虑环境因素。

　　船运排放模型的更新与应用

船舶的阻力受到环境条件的影响。以往关于船舶排放的研究通常计算船舶在平静水中的阻力，并通过添加一个固定的海况修正值来估算环境条件对排放的影响。STEAM（Ship Traffic Emission Assessment Model）船运排放模型被更新，使其能够结合海浪、海流、海冰和风的数据与船舶运行数据，以模拟这些环境条件对船舶阻力、燃料消耗和排放的影响。该更新后的模型被用于模拟2014年至2021年间全球航运产生的二氧化碳排放，并进一步估算每个环境变量对总排放的单独贡献。研究结果表明，环境因素导致的年均二氧化碳排放量平均增加了8.6%。海浪是年排放总量增加的主要因素，贡献了5.4%至6.6%的增加，其次是风阻，贡献了2.2%至2.4%的增加。尽管海流和海冰的整体影响较小（不足1%），但它们对排放的时间和空间分布具有重要意义。研究结果强调了全球范围内显著的地理差异，其中北极海洋地区的排放量因环境条件而增加了高达59%。虽然使用固定的海况修正值可能足以估算全球年度排放总量，但这种方法无法捕捉到区域和季节性的变化。研究建议在区域排放清单中纳入天气和海况数据，并强调在开放海域评估中考虑环境条件的重要性。

研究背景

随着航运业对减少排放和碳强度的需求不断增加，国际海事组织（IMO）设定了一个雄心勃勃的目标，即在2050年前将航运的温室气体（GHG）排放量降至零。此外，未来几十年内通过船舶运输的货物量预计将继续增长。为了实现航运的净零温室气体排放，需要采取一系列措施，包括提高能源效率、开发减排技术以及引入新燃料。作为短期措施，船舶的碳强度指数（CII）被引入，它将船舶排放的二氧化碳与船舶的载货能力（吨）和航行距离（海里）相结合。IMO的温室气体研究和向IMO数据收集系统（DCS）提交的燃料消耗数据在跟踪船舶性能方面具有关键作用。尽管有关市场措施的详细计划尚未达成一致，但可靠的船舶排放清单和用于模拟新法规或技术发展的工具对于监测减排进展和确保采取的措施达到目标至关重要。

自动识别系统（AIS）数据包含船舶的身份和运行信息，如船舶的位置、航向和速度，因此有助于对航运活动进行现实建模。所有国际航线上的船舶，如果其总吨位达到300 GT或以上，都需要配备AIS设备。这些船舶的AIS信息被地面和卫星接收器系统性地收集。一些现有的船舶排放模型利用AIS数据来追踪全球船舶队列的活动。例如，MariTeam模型（Kramel等，2021；Kim等，2023）能够建模全球航运排放，并支持不同监管场景的模拟。船舶排放清单模型（SEIM）被用于在中国创建高分辨率的船舶排放清单（Liu等，2016；Fu等，2017；Wang等，2021），并在全球范围内使用（Yi等，2025）。Schwarzkopf等（2023）开发了模块化船舶排放建模系统（MoSES），该系统具有情景建模能力，并通过生成北海和波罗的海的排放清单来展示其运行。

研究方法

本研究采用STEAM模型来估算全球航运排放。STEAM模型是一种自下而上的模型，它估算船舶所经历的瞬时阻力，然后进一步计算发动机功率输出、燃料消耗、排放、水排放和水下噪音。STEAM模型的详细描述可以在Jalkanen等（2009、2012、2021）和Johansson等（2017）的文献中找到。STEAM模型可以生成多种化合物的排放清单，包括二氧化碳（CO?）、氮氧化物（NOx）、硫氧化物（SOx）、PM（包括EC、OC、灰分和SO?）、NMVOCs、CO、NH?、CH?、N?O以及航运产生的水排放和水下噪音。船舶阻力的变化会影响发动机负载和瞬时燃料消耗，从而影响各种化合物的排放速率。这些变化的幅度因化合物而异。

为了估算环境条件对全球航运排放的影响，使用STEAM模型进行了2014年至2021年的全球模拟，同时考虑了风、海浪、海流和海冰的影响。为简化，所选的海洋（海浪、海流和冰盖）和大气（风）条件的综合影响被称为环境条件。这些环境条件的建模方法在接下来的2.2.1至2.2.4节中介绍。全球模拟的空间分辨率为0.1°×0.1°，时间分辨率为一天。仅包括海域，不包括内陆水域，如河流和湖泊。

在考虑环境条件的情况下，进行模拟以估算其对全球二氧化碳排放的贡献。此外，还进行了2018年至2021年的额外模拟，分别包括每个变量，并忽略其他环境条件。通过这些额外模拟，可以估算所研究的环境条件的单独影响。本研究重点在于二氧化碳排放，因为它们直接与船舶的燃料消耗相关，并且与船舶的功率消耗密切相关。然而，由于船舶的特定燃料消耗率随发动机负载而变化，二氧化碳与功率消耗之间的关系并非完全线性。这种非线性关系意味着，当所有环境条件都包含在一个模型运行中时，不同变量的影响总和可能不等于总影响。

研究结果与讨论

使用STEAM模型模拟了2014年至2021年间全球航运的二氧化碳排放，考虑了和未考虑环境条件的影响。在2014年至2017年间，仅计算了环境条件的综合影响。由于数据不可用，海流的影响被忽略，这可能导致综合影响的低估。在2018年至2021年间，模拟考虑了每个变量的影响。模拟的空间分辨率为0.1°×0.1°，时间分辨率为24小时。在本节中，将介绍考虑和未考虑环境条件的模拟之间的主要差异。

环境条件对年全球航运二氧化碳排放的相对增加如图2所示。在2014年至2021年间，模拟表明环境条件导致的年均二氧化碳排放量平均增加了8.6%。这与常用的海况修正值（10%至15%）相符。可以假设，由于发动机的特定燃料消耗率随着发动机负载的增加而减少，排放的增加量可能小于阻力的增加量。由于在前四年忽略了海流的影响，这可能意味着综合影响的平均值被低估。2014年至2017年的平均影响为8.57%，而2018年至2021年的平均影响为8.66%。

对不同阻力成分的影响进行比较表明，海浪对总影响的贡献最大（5.4%至6.6%），其次是风阻（2.2%至2.4%），而海流和海冰的贡献相对较小（不足1%）。然而，如本文后面所述，环境条件的影响可能在时间和空间上存在显著差异，这些差异在仅考虑全年全球排放时并不明显。

在不同年份之间，存在一些差异，其中环境条件对排放的影响最小的是2021年（+8.0%），最大是在2019年（+9.5%）。年际差异是由于海浪的影响最大在2019年，而最小在2021年。此外，2019年的海流影响比平均值更高（+0.6%），这与厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）事件有关（NOAA，2024）。由于在前四年忽略了海流的影响，这可能意味着综合影响的平均值被低估。然而，2015年和2016年可能具有更大的不确定性，因为这些年份的ENSO事件可能影响海流的影响。

在考虑环境条件的影响时，平均差异为+6.3%。在所有年份（2018年至2021年），模拟的年度燃料消耗量均高于MRV报告的燃料消耗量。值得注意的是，即使进行了过滤，模拟数据可能覆盖了舰队活动的更大比例，这可能部分解释了模拟数据对燃料消耗的高估。模拟和报告的年度燃料消耗量如图8所示。

模型的性能进一步通过分析每种船舶类型类别来评估。每种船舶类型类别的决定系数（r2）如表2所示。此外，还展示了每种船舶类型类别的船舶数量。只有在船舶数量足够（至少100艘）的情况下才展示结果，因为船舶数量少可能影响结果的可靠性。

进一步的评论与建议

环境条件对全球航运排放的年际变化较小。因此，使用固定缩放因子不会在总排放预测中产生显著误差。然而，环境条件可能每年影响不同的地区，而固定缩放方法无法捕捉这种差异。对于温室气体（GHG），区域差异不显著，因为它们的影响是全球性的。相比之下，空气污染物的有害影响更受地理因素影响，因此区域差异是重要的。

在评估船舶排放的地理变化或创建区域或地方级别的排放清单时，建议使用天气和海况数据进行排放建模。研究结果表明，环境条件的影响在近岸地区较低，因此在覆盖开放海域的清单中，建模环境条件尤为重要。此外，环境条件的影响具有明显的季节性，这只有通过正确使用气象输入才能准确表征。在使用每小时或每日航运排放作为输入进行扩散建模的研究中，更精确的时间分布尤其重要。

不同船舶类型之间的平均影响范围从几百分比到15%的排放增加不等。通过比较不同船舶类型的影响，例如货运船和车辆运输船，可以观察到船舶特性的影响。这两种船舶类型通常在洲际航线上运行，但车辆运输船由于其船体上方的高风阻面积，风对额外阻力的贡献显著更大。使用固定缩放因子将忽略船舶运行特征和船体特性的差异。这在估算不同船舶类型对排放的贡献时尤其重要。

需要大量的地面真实信息来验证船舶排放模型。MRV报告提供了年度总燃料消耗和二氧化碳排放的验证数据，至少可用于有限数量的船舶。不幸的是，MRV报告并未涉及报告统计数据的时间分布。如第3.1节和第3.2节所述，显式建模环境条件的优势在于更准确地表征排放的时间和空间变化。为了确认模型的准确性，需要高分辨率的船舶运行数据。

技术发展使得在船舶设计阶段使用更精确的方法（如计算流体动力学（CFD）建模）来估算环境条件引起的负载和阻力成为可能。然而，也需要简单的方法来估算船舶的阻力和燃料消耗。在进行全球排放建模时，可用的计算资源和船舶技术数据可能会限制高级功率预测方法的使用。然而，随着航运业减少排放和其他环境压力的雄心日益增长，创建准确的排放清单的工具变得越来越重要。

结论

STEAM船舶排放模型被修订，以结合海浪、海流、海冰和风的数据与船舶运行数据，从而模拟这些环境条件对船舶阻力、燃料消耗和排放的影响。该更新后的模型被用于模拟2014年至2021年间全球航运的二氧化碳排放，包括环境条件的影响。研究结果被分析以揭示环境条件对全球船舶排放清单的影响，并评估使用固定海况修正值在排放建模中的可行性。

本研究与一些其他研究（Kramel等，2021；Kim等，2023）一起表明，显式建模环境条件以生成全球高分辨率船舶排放清单是可行的。研究结果显示，环境条件在年均基础上增加了全球航运的二氧化碳排放量8.6%。海浪是最大的贡献者（6%），其次是风阻（2%）。海流和海冰的影响相对较小，贡献不足1%。年际差异相对较小（不足1.5%），因此可以认为，在估算全球年度排放总量时，使用海况修正值不会导致显著的误差。然而，这仅适用于估算全球年度排放总量，而不适用于估算空间变化或动态排放清单。

研究结果表明，环境条件对排放的影响在不同海域间存在显著差异，从新加坡海峡的+1.2%到北极海洋的+59%。这些结果表明，环境条件的影响在近岸地区较低，而在开放海域较高。此外，海冰对船舶功率需求的影响显著，因此在海冰存在的地区，忽略其影响可能导致较大的误差。海浪和海冰的影响具有季节性，通常在冬季增加，夏季减少。在北半球的中纬度地区，这种季节性变化较温和，而全球航运活动主要集中在这些地区。对不同船舶类型进行分析显示，不同类型的船舶平均经历的额外阻力存在显著差异。通常，深海航运更容易受到阻力增加的影响，而短海航运则主要受到近岸区域的海浪影响。