广东电力生产的温室气体排放趋势和演变特征

通过文献调研收集广东电力生产最新的能源消费数据和排放因子,采用“自上而下”方法估算1995—2011年广东电力行业的直接和间接GHG(温室气体)排放量,量化直接排放量的不确定性,绘制GHG排放流向图,并且根据GHG排放特征提出减排建议. 结果表明:①虽然受经济、环境和能源政策的影响,与1995年相比,2011年广东电力生产的GHG总排放量仍增长438%,达3.44×108 t,其中直接排放量达2.78×108 t,不确定性为±11%. ②从发电能源结构角度考虑,燃煤发电是电力生产的最大GHG排放源,2011年其排放量占总排放量的76%;而从用电终端考虑,工业用电是最大的GHG排放源,2011年其排放量占电力生产GHG总排放量的66%. ③1995—2011年,用电终端总体电力GHG排放强度下降了16%,居民用电人均GHG排放量上升了260%,单位综合发电量的GHG排放系数微升了1%. ④发电能源结构和终端产业结构的低碳化以及控制居民用电的GHG排放量等措施可减排2011年广东电力生产GHG总排放量的44%.      

广东省船舶排放源清单及时空分布特征研究

分别采用基于船舶引擎功率和耗油量的排放因子法,估算了广东省地区2010年的船舶排放清单,并选取客货运输吞吐量、航道通航能力因子和港口地理坐标等数据作为权重因子,研究了该地区各类船舶排放的时空分布特征.结果表明,广东省各类船舶在2010年的SO2、NO x、CO、PM10、PM2.5和VOCs排放总量分别为14.6×104t、23.1×104t、3.0×104t、7.9×103t、7.2×103t和9.3×103t.广东省客货运输船舶月排放波动较小;渔业船舶在1月、4月和11月份的排放比例最高.广东省客货运输船舶水域排放集中在西江干线水道和珠江三角洲高等级航道网内,港口排放主要分布在广东省珠江三角洲沿海发达城市地区;渔船港口排放量呈显著的沿海条带状空间分布特征.     

深圳市船舶排放清单与时空特征研究

为分析深圳市船舶排放特征,本研究以劳氏船级社数据库(Lloyd's register of shipping,LR)以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)为基础,收集整理深圳市各主要船舶类型及其活动水平的本地化参数,使用基于引擎功率和燃料消耗量的排放因子法,估算深圳市2010年船舶排放清单,并利用船舶AIS活动轨迹建立1 km×1 km空间分配因子和时间特征谱.结果表明,2010年深圳市各类船舶排放的SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5和VOCs总量分别为13.6×103、23.3×103、2.2×103、1.9×103、1.7×103和1.1×103t,全槽格式集装箱船为最大贡献船型,靠泊模式排放比例最大.船舶排放的高峰期集中在白天时段,但不同船舶的具体峰值有所不同;船舶排放量的空间分布呈面状及带状分布交错,高值排放区为西部港口群、东部大鹏湾海域及主要水运航道.     

大连海域远洋船舶排放清单

为准确评估船用柴油机实际排放,利用船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)采集远洋船舶的船速、航行时间、地理位置信息等实时航行数据,采用动力法对2012年大连港远洋船舶的排放清单进行计算. 结果表明:2012年大连港远洋船舶PM₁₀、NO_x、SO_x、CO、HC、CO₂总排放量分别为5 785(包括4 628 t PM_2.5)、51 451、49 437、4 677、2 010及2 885 388 t. 在4种运行工况中系泊工况排放量最大,受船舶类型和污染物种类影响,系泊工况污染物排放所占比例有所不同,但其分担率均在75.0%左右. 船舶排放污染物的空间分析表明,船舶系泊停靠的港口区域是污染物排放最密集的区域. 从船舶类型来看,散货船、集装箱船、邮轮和油轮是污染物主要排放船型,在整个船舶排放清单中,这4类船舶对DPM(柴油机颗粒物)、NO_x、SO_x、CO、CO₂的排放分担率之和分别为90.9%、91.4%、91.9%、91.5%、91.9%. 在船舶的主机、辅机和锅炉3种排放源中,主机是主要排放源,集装箱船和滚装船的主机分担率为90.0%,货船和邮轮的辅机排放分担率达到40.0%.      

港口自有移动源大气污染物排放清单

基于全面开展大气污染源排放清单编制工作的要求,研究制定了天津市港口自有移动源排放清单.对道路和非道路移动源各源类6种大气污染物建立了分辨率为3 km×3 km的网格化排放清单,并分析其污染物排放时空分布特征,利用蒙特卡罗方法分析了清单的不确定性.结果表明,2020年港口自有移动源共排放PM₁₀ 148.22 t、 PM_2.5 135.34 t、 SO₂ 1 061.04 t、 NO_x 4 027.16 t、 CO 756.60 t和VOCs 237.07 t,其中道路和非道路移动源污染物总排放量占移动源排放量的比例分别为6.66%和93.34%.全港区自有道路移动源机动车污染物排放的主要贡献源是小型、中型、大型载客汽车(汽油)和重型载货汽车(柴油),非道路移动源排放的各污染物的主要贡献源均是船舶和工程机械.不确定性分析结果表明,移动源总体不确定性范围为-13.3%～16.53%.     

利用IVE模型建立成都市轻型汽油客车排放清单

城市机动车污染物排放清单的建立是控制机动车污染的关键.本研究以2012年为基准年,通过对成都市轻型汽油客车技术水平分布、活动水平和保有量等数据的调查,将IVE模型本地化,计算了成都市2012年轻型汽油客车VOCs、PM、NOx、CO的排放清单,并分析了清单的不确定性.结果表明:成都市2012年轻型汽油客车排放的VOCs、PM、NOx和CO分别为2.23×104t、1.6×102t、1.26×104t和2.03×105t;轻型汽油客车中黄标车VOCs、PM、NOx、CO的排放量分别占排放总量的27.5%、18.1%、37.2%和42.5%,表明黄标车是轻型汽油客车污染物排放的主要来源;排放清单的不确定性主要来自于排放因子,VOCs、PM、NOx和CO清单的不确定性分别为-31.67%~32.35%、-54.75%~55.09%、-6.56%~6.76%和-12.22%~12.51%.     

厦门市船舶控制区大气污染物排放清单与污染特征

以船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据,结合大量厦门港口实地调查信息,采用自下而上的动力法对在控制区内航行的船舶进行逐艘计算,得出2018年厦门市船舶控制区大气污染物排放清单,并详细分析了其污染物排放特征及时空分布.结果表明, 2018年厦门市船舶控制区内船舶污染物排放总量共16 413 t,其中进出港船舶污染物排放占82.2%,未进港船舶占17.8%,各污染物中以NO_x的排放量最大,占比达64.2%,不同航行状态下污染物排放量的顺序为停泊巡航低速巡航机动操控锚泊,控制区内船舶的主要污染来源于货船,并以集装箱船的污染物排放量为最大; 1 d中09:00～16:00处于船舶污染物排放高峰期,1 a中以2月的排放量为最低, 3月和5月出现排放峰值;空间特征上各污染物排放高值主要分布于主航道和港区海岸线.     

珠江三角洲非道路移动源排放清单开发

根据收集到的珠江三角洲非道路移动源活动水平数据,采用适合各类非道路移动源污染物排放量的估算方法和排放因子,建立了珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放清单.结果表明,珠江三角洲地区2006年非道路移动源排放SO2为6.52×104t,NOx为1.24×105t,VOC为4.54×103t,CO为2.67×104t,PM10为4.51×103t.其中船舶为最大的SO2、NOx、CO和PM10排放贡献源,分别占非道路移动源排放总量的96.4%、73.8%、39.4%和50.5%.在船舶排放源中,SO2、NOx、VOC、CO和PM10排放量的89.8%、81.8%、77.3%、79.5%和81.7%来自货轮和散装干货船.非道路移动源已成为该地区第三大SO2和NOx排放贡献源,分别占珠江三角洲大气污染源SO2和NOx排放总量的8.6%和13.5%.     

基于AIS数据的渤海湾地区海运排放测算

将船舶活动状态分为港口邻近区域的机动操纵工况和停泊工况以及海上航路的定速巡航工况;采用基于船舶活动的方法,建立了区域性海运排放测算模型.根据中国船级社船舶数据库,确定了不同类型船舶主、副机标定功率和设计航速与船舶总吨之间的关系;通过对船舶自动识别系统(AIS)船舶流量轨迹图的统计分析,得到了2014年渤海湾地区船舶流量数据;基于所确定的模型参数,计算得到了渤海湾地区海运排放清单.结果表明,2014年渤海湾地区海运NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM排放量分别为173808、14436、6144、7208919、120748和15292t;货船、危险品船和客船对海运排放的贡献占比分别约为73%、21%和6%;海上航路定速巡航工况对海运排放的贡献占比约为90%;其中,成山头至老铁山水道和老铁山水道至渤海中部航路排放之和约占海上航路排放的50%;天津港和大连港分别约占港口邻近区域排放的30%和20%.基于AIS统计数据的自下而上方法对区域性海运排放的测算具有可操作性.     

辽宁省港口邻近区域海运废气排放测算

为准确测算沿海地区船舶废气排放量,基于试验数据确定了NO_x、CO、HC和CO₂排放因子;结合文献资料和海事局进出港船舶签证数据,采用基于船舶活动过程的方法测算了2014年辽宁省港口邻近区域〔距港口减速区外边界25 n mile(1 n mile=1 852 m)以外的边界线与港口陆地岸线所围成的区域〕海运废气排放清单. 结果表明:2014年辽宁省港口邻近区域海运NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM(颗粒物)的排放量分别为11 827.1、971.4、399.6、1 097 426.5、11 654.1和959.2 t;散货船、集装箱船和油船3种主要类型船舶的NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM的分担率之和分别为74.7%、77.8%、70.8%、68.0%、70.9%和70.6%;主机NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM的分担率最大,分别为63.7%、63.0%、46.0%、40.4%、46.4%和45.3%;停泊工况下的NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM排放量分别为3 318.3、281.7、168.3、520 194.9、4 894.0和411.5 t. 船舶降速运行、减少停港时间、燃用低硫油和向船舶供应岸电等措施能降低港口邻近区域海运废气排放. 基础数据缺乏或数据代表性不足给废气排放清单带来了一定的不确定性.      

Increasing the application of gas engines to decrease China’s GHG emissions

This paper employs a review of the technical literature to estimate the potential decrease in greenhouse gas (GHG) emissions that could be achieved by increasing the application of gas engines in China in three sectors: urban public transport vehicle; shipping; and thermal power plants. China’s gas engine development strategies and three types of gas resource are discussed in the study, which indicates that gas engines could decrease GHG emissions by 520 megatonnes (Mt) of carbon dioxide equivalent (CO_2e) by 2020. This would account for 9.7 % of the government’s target for decreasing GHG emissions and is dominated by methane recovery from the use of coal mine gas (CMG) and landfill gas (LFG) for power generation. In the public urban transport vehicle and shipping sectors the low price of natural gas and the increasing demand for the control of harmful emissions could spur the rapid uptake of gas engine vehicles. However, the development of CMG- and LFG-fuelled power plants has been limited by the unwillingness of local enterprises to invest in high-performance gas engine generators and the associated infrastructure. Therefore, further compulsory policies that promote CMG use and LFG recovery should be implemented. Moreover, strict regulations on limiting methane leakage during the production and distribution of gas fuels are urgently needed in China to prevent leakage causing GHG emissions and largely negating the climate benefits of fuel substitution. Strategies for increasing the application of gas engines, promoting gas resources and recovering methane in China are instrumental in global GHG mitigation strategies.     

Applicability of CDM to civil engineering projects case study on reduction of CO2 emission by port extension

This paper investigates the applicability of CDM to civil engineering projects through a case study on the project to extend Port Samainda in Indonesia. The goal of this project is to improve the physical distribution system of the port so that it can accommodate increasing future demand for the cargo transportation. Based on the project report by JICA (2002), we first outline the predicted demand for the cargo transportation and select possible three options in which a cargo vessel with different capabilities and respective port facilities are assigned. For each option, CO₂ emissions from both cargo and dredging vessels are predicted and compared. It is found that the total CO₂ emission may be reduced significantly by introducing a large-draft vessel and deep navigation channels. This feature becomes more prominent if a traveling distance of the cargo vessels is long enough so that CO₂ emissions from cargo vessels dominates those of dredging vessels. This observation supports the applicability of CDM to civil engineering projects because reduction of the CO₂emission is attained by improving distribution systems through civil engineering works such as extension of the port and the maintenance dredging. Finally, we discuss future problems to be investigated for the practical application of CDM to a civil engineering project. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

结合在线监测和自动识别系统分析东海沿岸船舶排放特征

海运排放大气污染物对空气质量和气候具有重要影响,但是由于船舶类型及其运行工况的复杂性,人们对船舶排放特征的认识仍然不足.东海沿岸是全球航运活动最为密集的地区之一,汇集了各种国内国际运输船只.选取宁波舟山港作为研究地点,使用在线仪器长时间测量主要的环境大气气体和颗粒污染物,并利用自动识别系统（AIS）,获得每种船舶的速度.根据后向轨迹区分出：1受船舶排放影响主导的时期（夏季风,由处于完全运行或停泊的船舶占主导地位）;2受内陆气流影响主导的时期（冬季风）.结果表明二氧化硫（SO₂）、氮氧化物（NO_x）和黑碳气溶胶（BC）的排放与高速运行的船舶相关,而一氧化碳（CO）可能与较低的运行速度的船舶有关,总颗粒物（PM）与船舶速度没有显著相关关系.主要污染物在巡航工况下的排放增强因子约为怠速工况1~4倍.研究通过对直接环境背景下船舶排放进行原位观测,为评估船舶排放清单提供重要参考.     

广东省交通碳排放核算及影响因素分析

交通领域是二氧化碳排放的重要领域,为研究广东省的交通碳排放及影响因素,利用IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）在温室气体清单指南中提供的方法估算了广东交通碳排放量,并应用LMDI分解法（对数平均指数法）对广东交通碳排放进行因素分解分析.结果表明:① 2001-2010年广东交通碳排放量从1 950.98×104 t增至6 068.41×104 t,其中交通运输业碳排放是广东交通碳排放的主体,私人交通碳排放已成为广东交通碳排放不可忽视的组成部分.② 交通运输业中的公路碳排放量占比最大,占56%~64%;铁路的碳排放量占比最小,占0.6%~1.6%;水运具有较大的节能优势;民航单位周转量碳排放量最高.③ 交通运输业发展水平、运输结构、私人汽车数量规模对广东交通碳排放增加的贡献率分别为68.79%、36.14%、18.66%,是拉动广东交通碳排放增长的主要因素;运输强度与能源强度的贡献率分别为-18.1%、-6.46%,是抑制交通碳排放增长的因素.广东可以通过采取优化交通运输结构、使用替代清洁能源等措施减少交通碳排放.      

基于AIS数据的中国沿海集装箱港口碳排放

为了精确有效地测量船舶在港碳排放,提出了一种基于海量船舶AIS (Automatic identification System)航行轨迹数据的港口碳排放计算框架,并结合上市港务公司经营数据,估算港口碳排放承担能力.以中国11个沿海主要集装箱港口为例,采用2018年全球4280艘集装箱船的AIS轨迹全年数据计算碳排放社会成本.结果显示:中国沿海集装箱港口碳排放量与船舶抵港艘次整体呈正相关,上海港是全球第一大集装箱港口,2018年其港口CO₂排放量最高,为69.3万t;船舶靠港作业时,在泊和锚泊状态CO₂的排放比例较高,占碳排放比例的65.8%;从CO₂排放社会成本来看,上海港域内的船舶碳排放社会成本最高,2018年需要支付2459.6万元,从承担碳排放社会成本的能力来看,连云港压力较大,每亿营业收入需要承担碳排放社会成本24.46万元.