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船舶动态驱动的碳排放时空分布规律

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本文基于2018年全球集装箱船的AIS(Automatic Identification System)轨迹数据,采用自下而上的方法,计算2018年全球集装箱船的CO2排放量。进一步,采用地理信息科学基础理论与技术,通过船舶排放量与地图的联动分析,挖掘集装箱船 CO2 排放的时空分布规律,并分析主要远洋运输航线的排放特征。结果表明,2018 年全球集装箱船的CO2年排放量达到 1。2355 亿t,1 月份的排放最高,而 11 月份排放量全年最低,在时间上呈现明显的分异特性。集装箱船月度排放的空间分布总体较为相似,排放高峰区域主要分布在靠近海岸线和主要远洋航路上,远东-欧洲航线的排放量最高。
Exploring the spatiotemporal distribution patterns of carbon emissions driven by massive ship trajectory data
AIS trajectory data from container ships in 2018 is leveraged and a bottom-up approach is adopted to comprehensively understand the CO2 emissions of these vessels.The global monthly spatial distribution map of CO2 emissions from container ships is achieved through the coordinated analysis of ship emission data and world maps through the fundamental theories and techniques of Geographic Information Science.The intricate spatiotemporal patterns of CO2 emissions,coupled with a detailed exploration of emissions along major shipping routes.The findings underscore that the annual CO2 emissions from container ships amounted to 123.55million tons in 2018,with the highest emissions occurring in January and the lowest in November,indicative of pronounced temporal variations.Monthly emissions demonstrate a generally consistent spatial distribution,concentrating predominantly near coastlines and major routes.

container shipsCO2 emissionsAIS trajectoryspatiotemporal patterns

余红楚、方庆龙、方志祥、刘敬贤

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武汉理工大学航运学院, 湖北 武汉 430063

武汉理工大学三亚科教创新园, 海南 三亚 572025

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079

集装箱船 CO2排放 AIS轨迹 时空分布

国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助项目中国科学技术协会青年人才托举工程资助项目

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2024

中国环境科学
中国环境科学学会

中国环境科学

CSTPCDCHSSCD北大核心
影响因子:2.174
ISSN:1000-6923
年,卷(期):2024.44(3)
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