广东省地区水网密布，海域辽阔，水路交通运输四通八达，历来是中国对外贸易和渔业发展最为繁荣、发达的地区之一.改革开放以来，在经济增长和对外贸易的推动下，该地区港口船舶运输业迅速发展，逐渐形成了以广州港、深圳港、湛江港、珠海港、汕头港为主要港口，潮州港、揭阳港、汕尾港、惠州港、虎门港、中山港、江门港、阳江港、茂名港为地区性重要港口的分层次发展格局.其中，广州港和深圳港作为珠江三角洲沿海港口群的中心港口，是连接华南地区与国际市场的重要门户，多年来名列全球十大最繁忙集装箱港口，吞吐量持续增长(Hong Kong Marine Department，2012； 广东省交通运输厅，2008).此外，广东省的渔港建设和渔业发展势头锐不可挡，截止至2010年，全省拥有渔船58271艘，标准渔港100个，渔业经济总产值达到16163.6亿元，位居全国第二(广东农村统计年鉴编撰委员会，2011).

繁荣发展的贸易和渔业在推动广东省地区经济发展的同时，也给区域空气质量带来了巨大的挑战，其中，船舶污染物排放正是导致区域空气质量下降的原因之一(Lau et al., 2005).由于船舶多使用含硫率较高的重油(平均含硫量约为2.6%~2.7%)，并采用柴油机作为推动力(香港思汇政策研究所，2008)，因此，在航行过程中会排放大量的硫氧化物、氮氧化物和含碳颗粒物等.此外，船舶航行时间中超过70%的时间都是处于离岸较近的水域，污染物排放的广泛性和分散性会对沿海及内河区域的空气质量和民众健康造成极大的影响(Hedley et al., 2002；Corbett et al., 2007；香港思汇政策研究所，2012).在过去的10年内，广东省地区的政府和环境保护有关部门针对区域内主要大气污染排放源，如火力发电厂、工业企业和机动车的污染物排放制定并实施了一系列的监管和控制措施，相比之下，该地区的船舶废气污染却尚未得到足够的重视(Lu et al., 2012).随着主要大气污染排放源排放量增长趋势逐步得到遏制，亟需对广东省地区的船舶排放源进行全面的研究和监管.

大气污染物排放源清单是以数据库的形式，列出特定区域内不同大气污染物排放源在一定时期内的大气污染物排放量(USEPA，2013)，它有助于摸清大气污染源排放量的变化趋势，识别主要排放源，从而更好地制定监管策略.船舶污染物排放源清单是了解区域船舶大气排放和衡量其排放污染程度的前提和基础，其时空分布特征是空气质量模型的重要输入数据，对于了解船舶排放时空变化规律，识别船舶排放高值区，以及进行空气质量模型模拟具有重要的研究意义.目前，我国对于船舶污染物排放的研究工作尚处于起步阶段，船舶排放源清单的开发较为鲜见，仅有少数几个城市和地区在参考国外研究成果的基础上建立了初步的船舶排放清单(Yang et al., 2007；Ng et al., 2012；刘静等，2011；金陶胜等，2009；傅立新等，2005).而在广东省地区，Zheng等(2009)、张礼俊等(2010)和Lu等(2012)分别估算了珠三角地区船舶(不包括渔船)的污染物排放总量，结果表明，船舶排放源是珠三角地区非道路移动源中最大的SO₂、NO_x、CO和PM₁₀排放贡献源，同时也是珠三角地区重要的人为SO₂和NO_x贡献源，且贡献率呈逐年上升趋势.然而，目前针对广东省地区船舶的排放清单及时空排放特征的研究还鲜见报道.

因此，本研究以广东省地区主要的客货运输船舶和渔业船舶为研究对象，通过文献及实地调研等方式获取该地区2010年船舶的活动水平数据，采用合适的排放因子开发了2010年广东省船舶排放清单，并结合船舶活动特点、航道分布图及Arc-GIS空间分析工具建立了该地区船舶排放的时间变化系数和空间分配权重因子，为了解广东省地区船舶污染物排放及其时空变化特征，制定合理的船舶排放监管措施提供科学参考和决策依据.

以广东省为研究区域，2010年为基准年，研究的船舶类型包括广东省内主要的内河及沿海客货运输船舶和渔业船舶，其中，客货运输船舶按其用途分为客轮、内河商船、散装干货船、货柜船、普通货船、拖船及驳船等7大类；渔业船舶根据用途划分为捕捞渔船、养殖渔船、捕捞辅助船、渔业执法船及其它渔船等5大类，对于出海的捕捞渔船，按其作业方式进一步划分为拖网、围网、流刺网、钓具、张网和其他渔具.研究的大气污染物包括SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5和VOCs.

广东省地区内河及沿海客货运输船舶主要往来于城际港口和水域间，其中，拖船和驳船为码头的调度船舶，协助运输、拖曳或救援.本研究参考美国环保署(USEPA，2000)和粤港排放清单手册(广东省环境保护监测中心站和香港特别行政区政府环境保护署联合编制，2005)中的估算方法，采用基于船舶引擎功率的排放因子法，综合考虑船舶的载重吨、引擎功率及在不同行驶模式下的运行特征和活动时间，计算公式如下所示：

对于NO_x、PM、VOCs及CO的排放因子，可采用公式(2)进行计算.

对于SO₂的排放因子，除了要考虑公式(2)中的参数外，还需要考虑船舶所用燃料的含硫率，因此，可采用公式(3)进行计算.

美国环保署(USEPA，2000)提供了上述公式所涉及的参数a、b和x，计算时可通过查表 1获得.此外，船舶的行驶模式根据航行速度来划分，具体参考Ng等(2012)的做法，将船舶行驶模式分为普通速度行驶、慢速行驶、泊岸行驶和辅助停泊等4种.其他活动数据如船舶抵港次数、引擎功率分布、负荷比例、活动时间等参数主要结合相关统计数据及近年来对珠江三角洲地区船舶排放源的实地调研结果进行估算.

表1(Table.1)

表1 排放因子估算参数 Table.1 Emission factor algorithms

表1 排放因子估算参数 Table.1 Emission factor algorithms 污染物 系数a 指数x 截距b 注：1)实际估算时，参考美国ICF(ICF International，2009)的研究结果，按照PM2.5在PM10中所占比例为91%来估算PM2.5排放量；2)实际估算时，参考美国加州空气资源委员会(CARB)的研究结果(CARB，1991)，按照HC/VOCs质量比例为1 ∶ 0.881来估算VOCs排放量. SO2 2.3735 - 0 NOx 0.1255 1.5 10.4496 CO 0.8378 1.0 0 PM1) 0.0059 1.5 0.2551 HC2) 0.0667 1.5 0

根据上述方法估算得到广东省客货运输船舶的污染物排放总量后，再根据2011年广东省统计年鉴(广东省统计局，2011)和中国港口年鉴(中国港口年鉴编辑部，2011)所提供的广东省21个城市的2010年船舶客运量、货运量、港口集装箱吞吐量及港口货物吞吐量等相关活动数据，将不同类型的客货运输船舶排放量分配到广东省各个城市，得到城市的客货运输船舶污染物排放量，为船舶清单的空间分配奠定基础.

广东省是渔业大省，渔业生产对能源的消耗及资源的依赖程度相对较高，因此，渔业船舶污染物排放不容忽视.鉴于渔船的活动范围及特征与其他客货运输船舶存在较大差异，其排放量主要受渔船作业方式和耗油量影响，因此，本研究选用基于渔船耗油量的排放因子法(傅立新等，2005)来估算广东省的渔业船舶污染物排放量，计算公式如下所示：

考虑到目前我国尚未开展过具有权威代表性的渔业船舶排放因子测试，本地化渔船排放因子匮乏，因此在本研究中，根据广东省各类渔业船舶的功率分布情况，参考国内外研究数据(金陶胜等，2009；傅立新等，2005；Washington Environmental Protection Agency，2003)选取适用的排放因子，详见表 2.

表2(Table.2)

表2 渔船排放因子 Table.2 Emission factors of fishing vessels

表2 渔船排放因子 Table.2 Emission factors of fishing vessels 区域 排放因子/(kg·t-1) SO21) NOx2) CO2) PM103) HC2) 注：1)SO2排放因子采用物料衡算法估算得到，估算时燃油含硫率取1.5%；2)排放因子来源于文献(金陶胜等，2009)，估算时取燃油密度为0.84 kg · L-1进行单位换算，并且按照HC/VOCs质量比例为1 ∶ 0.881估算得到VOCs排放量；3)排放因子来源于文献(傅立新等，2005；Washington Environmental Protection Agency，2003)，估算时取燃油密度为0.84 kg · L-1进行单位换算，按PM2.5在PM10中所占比例为91%估算得到PM2.5排放量. 内河 30.0 46.3 8.8 2.4 4.6 沿海 30.0 60.1 7.0 2.4 3.2 平均 30.0 53.2 7.9 2.4 3.9

对于渔船的耗油量，则是参考徐皓等(2009)的做法，根据渔船的功率、工作时间、耗油率、耗油系数等进行估算.对于海洋捕捞渔船，其耗油量受作业方式影响较大，因此，可用公式(5)进行计算.

对于非海洋生产渔船，其活动范围通常在河道、水库或者沿海港湾内，作业方式较为单一，工作时间也比较固定，因此可用公式(6)来计算其耗油量.

广东省21个城市不同类型渔船的发动机功率值取自广东省农村统计年鉴(广东农村统计年鉴编撰委员会，2011)，不同类型渔船耗油系数和耗油率则是参考徐皓等(2009)等在2007年对我国沿海八省(含广东省)不同作业方式渔船能源消耗情况的实地调研数据.

客货运输船舶的客货运输量和港口吞吐量是一个可用来间接衡量船舶在港口和水域内的活动及排放的重要参数，因此，本文利用广东统计信息网(广东统计信息网，2011)提供的2010年广东省客货运输船舶每月的客货运输量和港口吞吐量等信息，并结合不同类型船舶的污染物排放量估算得到广东省客货运输船舶排放的月变化系数.具体做法是：首先根据每个月的水运客运量、货运量、主要港口货物吞吐量和集装箱吞吐量等统计数据，估算得到客运量、货运量、港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量等指标每月所占的比例系数；然后结合不同类型船舶的特点及对应的污染物年排放总量，估算得到不同类型船舶的污染物月排放量(例如，用客运量的月比例系数乘以客轮的污染物年排放总量得到客轮的污染物月排放量)；最后根据不同类型船舶的污染物月排放量总和占年排放总量的比例得到客货运输船舶排放的月变化系数，结果如表 3所示.

表3(Table.3)

表3 客货运输船舶运输吞吐量及排放月变化系数 Table.3 Transportation volume，throughput and monthly profiles of passenger and cargo marine vessels

表3 客货运输船舶运输吞吐量及排放月变化系数 Table.3 Transportation volume，throughput and monthly profiles of passenger and cargo marine vessels 月份 水运货运量/ 万t 水运客运量/万人 主要港口货物吞吐量/ 万t 主要港口集装箱吞吐量/万TEU 排放比例 1 3376.0 147.0 9330.0 355.7 7.8% 2 2991.7 246.1 7804.4 267.5 7.2% 3 3485.6 177.0 9444.4 330.1 8.1% 4 3502.6 166.9 9832.2 350.0 8.2% 5 3614.2 175.0 10113.8 320.8 8.4% 6 3612.0 175.9 9571.0 358.4 8.3% 7 3679.2 172.0 10098.8 394.1 8.6% 8 3649.6 198.0 10206.6 402.0 8.7% 9 3746.0 221.0 9895.0 381.7 8.7% 10 3906.0 200.0 9635.0 375.3 8.7% 11 3740.0 198.0 9898.0 373.5 8.6% 12 3792.0 165.0 10479.0 369.4 8.7%

相比客货运输船舶，渔船具有活动范围较窄(出海渔船除外)、活动时间不固定等特点.考虑到渔业生产和渔船活动主要受休渔期和台风、暴雨、寒潮等气象灾害影响，本研究收集了2010年广东省气候公报(广东省气候中心，2011)上关于恶劣天气和气象灾害发生的频率和月份信息，并结合2010年休渔期的相关信息估算得到广东省渔船排放月变化系数.具体做法基于以下4点假设：1)将休渔期的两个月份(6、7月份)排放比例设为0；2)假定无特殊天气影响的月份(1、4、11月)排放比例相同，且排放比例最大；3)假设发生相同气象灾害的月份(2、3月份)排放比例相同；4)排放比例跟气象灾害影响频率相关联.根据以上信息和假设，得到的结果如表 4所示.

表4(Table.4)

表4 渔船活动影响因素及排放月变化系数 Table.4 Influence factors and monthly profiles of fishing vessel activity

表4 渔船活动影响因素及排放月变化系数 Table.4 Influence factors and monthly profiles of fishing vessel activity 月份 影响因素及影响频率 排放比例 1 无 14% 2 较大范围寒潮及低温阴雨天气 10% 3 较大范围寒潮及低温阴雨天气 10% 4 无 14% 5 5月16号开始休渔期；暴雨集中出现月份 4% 6 休渔期；暴雨集中出现月份 0 7 休渔期；台风登陆2次 0 8 台风登陆2次 10% 9 台风登陆2次；暴雨集中出现月份 6% 10 台风登陆1次 12% 11 无 14% 12 全省平均低温日数最多月份，寒潮频繁 6%

水域排放清单主要用于定量表征广东省客货运输船舶在内河航道及沿海水域行驶过程中的大气污染物排放量.考虑到船舶排放量跟船舶数量及大小密切相关，而在特定水域内的船舶数量和大小受航道等级、通航里程、航道尺度等因素影响.鉴于广东省航道众多，综合考虑数据的可获取性，本研究根据广东省内河航道规划(交通部规划研究院，2009)及河流空间分布等信息，利用ArcGIS空间分析工具产生基于广东省主要航道的空间权重因子.具体做法为：首先根据航道的等级、通航里程和航道尺度等信息赋予各航道通航能力因子属性；然后将主要航道及河流的空间分布图进行栅格化处理；再次，统计落在单一网格内所有航道的通航能力因子的总和，作为该网格航道的通航能力因子；最后，利用表 5提供的权重因子计算公式获得各个网格相应的权重因子，从而将排放清单分配到各个网格内，生成船舶水域排放空间分布特征图.

表5(Table.5)

表5 航道通航能力因子及空间权重计算方法 Table.5 Channel traffic capacity factors and calculation of spatial surrogate values

表5 航道通航能力因子及空间权重计算方法 Table.5 Channel traffic capacity factors and calculation of spatial surrogate values 航道等级 可通航船舶吨级/t 通航能力因子(L) 权重因子计算公式 注：L为根据航道等级假设的通航能力因子值；SRG为每个网格相应的权重因子，LFID代表单个网格内所有航道通航能力因子的总和；∑FIDLFID代表指定区域内所有网格的通航能力因子总和. Ⅰ 3000 10 Ⅱ 2000 8 Ⅲ 1000 6 Ⅳ 500 4 Ⅴ 300 2 Ⅵ 100 1 Ⅶ 50 1

除了在内河航道及沿海水域行驶外，船舶抵达港口后，通常会在港口内停泊一段时间，以完成货物卸载、下客或休憩等.期间，船舶的主推动引擎会关闭，而保留辅助引擎进行发电，以满足船舶停泊后所必需的全部电力设施的用电需求.由于辅助引擎在工作中燃烧大量的油料，因此，船舶在港口靠泊期间仍然会排放大量的废气污染物；此外，船舶在进出港水道减速行驶及靠近码头时泊岸行驶期间也会排放一定量的污染物.考虑到船舶进入港区范围内后，大部分时间都处于静止靠泊状态，废气的排放较为集中，因此在本研究中，将客货运输船舶在港口的排放量当成点源处理，利用各港口的地理坐标将排放量分配到港区范围内；此外，考虑到渔业船舶的活动范围较窄，出海船舶所占比例较小，大部分为渔港内作业船舶，因此也采用相同的点源处理方法，将广东省的渔船排放量通过渔港的地理坐标进行分配.具体做法为：首先根据广东省港口规划等相关文件(广东省交通运输厅，2008)和农业部的规划文件等信息(中华人民共和国农业部，2006)，确定纳入本研究范围的广东省95个客货运输港口和150个渔港的具体名称和地理位置信息;然后利用Google Earth 搜索各个港口的分布情况，确定港口中心位置的经纬度坐标值;最后利用ArcGIS空间分析工具，将排放量根据港口的经纬度坐标相应地分配到各个港口，生成船舶港口排放空间分布特征图.

由表 6可知，广东省客货运输船舶和渔业船舶在2010年的SO₂、 NO_x、 CO、PM₁₀、 PM_2.5和VOCs排放量分别为14.6×10⁴ t、23.1×10⁴ t、3.0×10⁴ t、7.9×10³ t、7.2×10³ t和9.3×10³ t.分析表 6中各类船舶的排放情况可知，散装干货船、普通货船及渔业船舶是广东省地区排放贡献较大的船舶类型，三者排放的SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5和VOCs均占排放总量的90%以上.这主要是因为散装干货船和普通货船作为主要的货运船舶，活动频繁，航行里程较大，因此，产生的排放量也较大；另外，广东省是渔业大省，渔港众多，由于渔业生产属于高能耗型产业，渔船发动机在工作过程中需要消耗大量的燃油，且渔船的使用年限较长，柴油发动机型较旧，导致单位耗油量污染物排放量大，因此，渔船的排放量也占有相当高的比例.相比之下，客轮、内河商船主要在内河航道上行驶，拖船和驳船主要在港口码头内作为调度、协助船舶使用，货柜船则多为出海进行远洋航行，这些船舶在内河及沿海水域内的航行里程及在港口码头的靠泊时间都较短，因此，排放量所占比例较小，不足10%.

表6(Table.6)

表6 2010年广东省各类船舶排放源清单 Table.6 Marine vessel emissions by categories of Guangdong Province in 2010 t

表6 2010年广东省各类船舶排放源清单 Table.6 Marine vessel emissions by categories of Guangdong Province in 2010 t 类别 SO2 NOx CO PM10 PM2.5 VOCs 客轮 2732.1 10903.8 1186.8 271.3 246.9 105.6 内河商船 679.9 2712.0 298.0 67.5 61.4 26.7 散装干货船 40974.3 54291.4 6292.0 1352.9 1231.1 569.5 货柜船 4961.4 6438.2 1060.5 163.2 148.5 125.0 普通货船 34682.2 46110.0 5019.6 1146.5 1043.4 432.3 拖船 516.5 2010.1 311.7 50.6 46.0 30.9 驳船 6.3 25.6 2.0 0.6 0.6 0.1 客货运输船舶总计 84552.7 122491.0 14170.6 3052.6 2777.9 1290.2 渔船 61132.2 108407.8 16138.9 4849.8 4401.5 8008.3 广东省总计 145684.9 230898.8 30309.5 7902.5 7179.4 9298.5

图 1展示了广东省21个城市客货运输船舶和渔船的NO_x排放分担率.从图 1a可以看出，广州和深圳两个城市的客货运输船舶排放的NO_x所占比例最大，分别为26.9%和17.0%.这是因为广州港和深圳港是广东地区的中心港和枢纽港，水上运输和对外贸易繁荣，客货和集装箱吞吐量多年来位居全省前列.此外，湛江、惠州、中山、东莞、佛山、江门和珠海等城市的NO_x排放分担率也相对较大，这些城市大部分位于广东省沿海且多为珠三角城市，发达的腹地经济极大地促进并支撑着频繁的客货运输，导致这些城市产生了较大的NO_x排放量.对比图 1a和图 1b可以看出，广东省各市渔业船舶的NO_x排放分担率跟客货运输船舶相比存在较大的差异，渔船 NO_x排放分担率最高的城市依次为湛江、汕尾和阳江，所占比例分别为17.3%、16.4%和16.2%.主要是因为这3个城市是广东省主要的渔业生产城市，渔业生产历史悠久，拥有较多的国家级和省级标准渔港，渔船活动最为频繁.此外，茂名、汕头、广州和揭阳等城市的渔船NO_x排放分担率也较大，主要是因为这些城市或位于沿海地区，或具有丰富的内河水域资源，渔业发展也相对较为发达.

图 1(Fig. 1)

图 1 广东省各市客货运输船舶(a)和渔船(b)的NOx排放分担率 Fig. 1 NOx emission contribution rates of passenger and cargo vessels(a)，fishing vessels(b)by cities in Guangdong Province

为了进一步研究广东省客货运输船舶排放量与行驶模式的关系，本研究针对不同行驶模式下的排放量及其所占比例进行分析.由图 2可以看出，广东省客货运输船舶在辅助停泊模式下的排放最为显著，平均排放比例超过50%.这主要是因为在客货运输船舶中，货船和货柜船数量居多，为了满足货物装卸的需要，船舶在港口码头的停泊时间比较长，而在靠泊期间，船舶的主推动引擎关闭，辅助引擎和辅助锅炉仍保持运转以提供船舶设备所需电力，辅机在工作过程需要消耗大量燃油，因此，带来了较大的污染物排放量.此外，船舶在普通速度行驶模式下也具有较高的排放量，平均排放比例在25%左右.这主要是因为船舶在普通速度行驶模式下的行驶速度相对较大(>12海里 · h^-1)，主发动机接近全负荷运转，导致了高污染物排放.而在慢速行驶和泊岸行驶模式下，船舶速度较小，且活动时间较短，因此排放比例较低.

图 2(Fig. 2)

图 2 广东省客货运输船舶不同行驶模式下排放量比例 Fig. 2 Emissions of passenger and cargo vessels by operation mode in Guangdong Province

不同类型船舶由于功能用途及活动范围的差异，其排放量随时间变化的特征也不尽相同.本研究利用最佳可获取的活动数据，建立了广东省客货运输船舶和渔业船舶排放的月变化系数，结果如图 3所示.

图 3(Fig. 3)

图 3 客货运输船舶(a)和渔业船舶(b)排放月变化 Fig. 3 Monthly profiles of passenger and cargo vessel(a)，fishing vessel(b)emissions

从图 3a可以看出，广东省的客货运输船舶在1月份和2月份期间的排放比例明显较低，分别为7.8%和7.2%.这主要是因为元旦和春节都处在这两个月，假期使得客货运输船舶活动减少，从而污染物排放量也处于全年最低水平.3月份开始，客货运输船舶排放比例总体上呈现逐渐上升趋势，并渐趋稳定.总的来说，广东省客货运输船舶污染物月排放量变化的波动较小，这主要是因为客货运输船舶大多具有相对固定的班次或行程安排，全年的船舶活动密度和频率变化不明显，因此，其污染物月排放量总体上维持在较为稳定的水平.

图 3b展示了广东省渔业船舶排放的月变化情况.渔船的排放跟天气、休渔期等因素密切相关.总的来说，渔船在1月、4月和11月份的排放比例最高，为14%，主要是因为这3个月天气情况稳定，渔船活动正常.5月至10月是台风、暴雨频发月份，对渔船的活动影响很大，导致排放比例处于全年最低水平，平均排放比例在5%左右，尤其是从5月中旬开始至7月底，广东省主要渔港和捕捞河段都处于法定休渔期，所有渔船都必须按照相关规定回港休憩，因此，6、7两个月份的渔船排放比例均为零.10月份以后，天气渐趋稳定，渔船排放比例也随之上升.12月份排放比例再次下降，主要是受寒潮影响，低温天数增多，不利于渔业生产活动的进行.

对船舶排放空间分布特征的研究有助于识别船舶排放高值水域或航道，利用航道布局、通航能力和港口坐标等信息，可间接表征船舶在不同活动地点和范围内的排放量大小，从而更直观地了解船舶排放的空间分布特征.本研究结合数据的可获取性，利用河流分布、航道等级及港口地理坐标等信息，分别建立了广东省船舶水域排放和港口排放的空间分配因子，并用ArcGIS空间分析工具得到相应的空间分布图，具体如图 4和5所示(以SO₂为例).

图 4(Fig. 4)

图 4 广东省客货运输船舶水域SO2排放空间分布图 Fig. 4 Spatial distribution of passenger and cargo vessel SO2 emission in waterways of Guangdong Province

从图 4可以看出，广东省客货运输船舶水域排放的空间分布基本上跟广东省 “一干”和“三纵三横三线”的航道规划空间布局是一致的.具体表现为：船舶水域排放高值区集中分布在西江水道、白坭水道-陈村水道-洪奇沥水道、广州港出海航道、潭江-劳龙虎水道-莲沙容水道-东江北干流、小榄水道-横门出海航道、崖门水道及顺德水道等，这些航道构成了广东省以西江干线和珠江三角洲“三纵三横三线”为核心的高等级航道网，具有航道宽、水深、邻近出海口、经济腹地发达等特点，且多为一级航道，可通航船舶吨级在3000 t以上，船舶密度高且往来频繁，使得这个地区的排放量占据了较大部分.相比之下，广东省西北部和东北部船舶排放比例较低，这主要是因为粤西和粤北地区多为内陆城市，地形分布上以山地丘陵为主，可通航河流数量少，航道窄浅且等级较低，船舶活动较少.

图 5a展示了广东省客货运输船舶港口SO₂排放的空间分布.总体而言，船舶港口排放集中分布在广东省珠江三角洲主要沿海城市，如广州港和深圳港，这是因为广州港和深圳港分别是广东省地区最大的货运和集装箱运输港口，且毗邻港澳，水上运输和对外贸易最为发达.此外，珠海高栏港、东莞虎门港、中山小榄港和湛江港等沿海港口的排放也相对较为显著，这些港口大部分位于广东省沿海，且多属于珠三角城市，发达的腹地经济催生了繁荣的客货运输，导致这些港口产生了较大的排放量.相比之下，广东省西北部和东北部由于港口数量少、规模小及经济欠发达等原因，船舶港口排放量所占比例较低.

图 5(Fig. 5)

图 5 广东省客货运输船舶港口(a)和渔业船舶港口(b)SO2排放空间分布图 Fig. 5 Spatial distribution of passenger and cargo vessel(a)，fishing vessel(b)SO2 emission in ports of Guangdong Province

从图 5b可以看出，广东省渔业船舶港口排放量在空间上呈现明显的沿海条带状分布，排放最为显著的渔港从西到东依次分布在湛江、茂名、阳江、广州、汕尾、揭阳和汕头等城市，其中又以湛江、汕尾和阳江这3个城市的渔港排放量最为显著.原因是这3个城市拥有较多的国家级和省级标准渔港，渔船活动最为频繁，其他4个城市或位于沿海地区，或内河水域资源丰富，渔业生产也相对比较发达.相比之下，广东省北部、西北部和东北部地区的渔船排放较少，主要是因为这些地区处于内陆，且多为山地和丘陵，可用于渔业捕捞或养殖的水域资源匮乏，因此，渔船的排放呈现稀疏点状分布特征.

排放源清单的不确定性是指人们对排放清单的真实值缺乏认识和了解.在数据收集和清单估算分析过程中不可避免地会存在误差、关键数据以及数据代表性不足等因素，使得大气污染物排放源清单具有一定的不确定性.排放源清单的不确定性可以通过定性分析以及基于专家判断和蒙特卡罗模拟的定量或半定量分析等方法进行评价(钟流举等，2007).考虑到我国船舶活动数据获取的难度和本地化排放因子的匮乏，本研究采用定性的方法对广东省船舶排放源清单的不确定性进行初步分析.

船舶排放源清单在估算过程中，涉及的参数众多，其不确定性主要来源于以下4个方面：

1)在估算客货运输船舶的排放量时，船舶的抵港次数、引擎功率分布和活动时间等参数主要是结合相关统计数据，以及近年来对珠江三角洲地区船舶排放源的实地调研结果进行估算，由于统计数据并未涵盖所有估算的船舶类型，实地调研结果又仅仅是针对珠三角地区，因此这些参数都具有较大的不确定性.2)估算渔船排放量时，船舶的耗油系数和耗油率是来自调查和统计数据的平均值，没有考虑不同功率船型的分布，而是用典型渔船的平均耗油系数进行推算，代表不同类型渔船对燃油的平均消耗量水平，因此存在一定的不确定性.此外，由于缺乏可用的渔船工作时间的信息，在估算时需要做一些假设，故也引入了不确定性.3)在估算船舶SO₂排放量时，采用的是燃料平均含硫率，由于不同类型船舶使用的燃料存在一定程度的差异，因此会导致估算结果具有不确定性.4)由于本地化船舶排放因子的匮乏，估算所用的排放因子大多是参考国外的研究成果，故存在较大的不确定性.

本文采用基于船舶引擎功率和基于燃油消耗的排放因子法分别建立了广东省2010年主要客货运输船舶和渔业船舶排放源清单，对不同船舶类型、行驶模式及不同城市的污染物排放分担率进行了初步的分析，并利用最佳可获取的活动数据建立了广东省客货运输船舶和渔业船舶排放的时间变化系数和空间分配因子，以期为空气质量模型提供基础的输入数据.本文得出的主要结论如下：

1)广东省主要客货运输船舶和渔业船舶在2010年的SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5和VOCs排放量分别为14.6×10⁴ t、23.1×10⁴ t、3.0×10⁴ t、7.9×10³ t、7.2×10³ t和9.3×10³ t.

2)散装干货船、普通货船及渔业船舶是广东省地区排放贡献较大的船舶类型，三者排放的各类污染物总量均占排放总量的90%以上.

3)广州和深圳的客货运输船舶污染物排放分担率最大，湛江、汕尾和阳江的渔船排放比例最高.

4)广东省客货运输船舶在4种行驶模式下的排放比例大小依次为：辅助停泊>普通速度行驶>慢速行驶>泊岸行驶.

5)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，5月至10月期间排放比例最低.

6)广东省客货运输船舶水域排放高值区集中分布在西江干线水道和珠江三角洲高等级航道网内；港口排放则主要分布在广东省珠三角发达沿海城市地区；渔船港口排放量呈现显著的沿海条带状空间分布特征，北部、西北部和东北部地区则呈稀疏点状分布.