船舶排放的空气质量及人群健康影响:从化学传输模式回溯到人工智能预测
编号:1090 访问权限:仅限参会人 更新:2026-04-13 16:09:19 浏览:1次 口头报告

报告开始:2026年04月27日 15:20(Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会场:[S2-15] 专题2.15 污染物的跨圈层行为、效应与协同模拟 [F45] 专题2.15 污染物的跨圈层行为、效应与协同模拟

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摘要
港口航运业在推动港口城市经济繁荣的同时,也加剧了空气污染相关的过早死亡负担。近年来,中国港口城市在船舶排放控制政策与人口格局方面经历了深刻而复杂的变化,使船舶排放、空气质量与健康负担之间的关系更加复杂。为此,本研究构建了船舶大气环境影响综合评估框架,系统评估了2016—2020年中国港口城市船舶排放对空气质量及健康负担的影响。在此基础上,开发了深度学习模型DeepShip,并进一步设计了涵盖船舶与陆源部门减排的210种情景,分析船舶相关PM2.5对人为排放变化的响应特征,评估中国未来可能实施的船舶控制政策的环境、健康效益及其成本。结果表明,在船舶硫排放控制政策作用下,各港口城市船舶相关PM2.5浓度均有所下降,但2020年全国范围内与船舶相关的长期PM2.5暴露死亡人数仍上升11.4%。综合成本、环境效益与健康收益,未来中国船舶减排应优先逐步加严NOx排放标准,并与陆源减排协同推进,实施更具针对性的本地化管控策略。
 
关键词
船舶排放,PM2.5,化学传输模型,人工智能
报告人
罗震宇
助理研究员 清华大学

稿件作者
罗震宇 清华大学
刘欢 清华大学
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重要日期
  • 会议日期

    04月25日

    2026

    04月29日

    2026

  • 04月07日 2026

    初稿截稿日期

主办单位
未来大气科学论坛理事会
承办单位
河海大学海洋学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
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