【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶污染物排放清单计算技术，特别涉及一种能够处理不完整ais数据集的船舶污染物高分辨率时空排放清单计算方法。
技术介绍
1、海运产生的温室气体排放量已经逐渐变得不容忽视，而温室气体排放增加引起的气候变化，对人类健康和社会发展造成的不利影响，使大气防治的压力不断增大。如何实现绿色转型已成为全球航运业面临的难题。
2、近年来，关于船舶碳减排的研究大量进行，其中研究最多的是减排措施，包括船速优化、海岸电力和清洁燃料替代。一些替代能源技术解决方案，在理论上合理，但在现实中推进不仅需要在经济和工程上可行，还需要很长的反应过程在行业变革性采用。影响污染物排放的因素很多，没有任何一项技术能够在任何部门提供完全的缓解潜力。尽管各种研究从不同的角度解决了船舶碳减排问题，但航运业的总体碳减排途径仍不明确，缺乏科学指导。因此，不仅需要了解总排放量，还需要调查其来源，如碳排放热点的分布和排放它们的船只类型，以便在政策制定和实施过程中为利益相关者和决策者提供指导。
3、排放清单完整的包含了排放源和污染物种类，可靠的排放清单能为大气污染物防治政策制定、治理成效评估提供有力的数据支撑，因此在研究港口大气污染物排放时，排放清单法则是源解析技术最有效方法。目前，国际上船舶排放清单常用的两种编制方法是基于船舶燃料消耗量的自上而下的计算方法和基于船舶自动识别系统(ais)的自下而上的动力法。燃料消耗量和排放因子的误差均会影响排放清单的可靠性，因此燃料消耗法估算排放量的准确性还有待考证。而动力法主要是基于ais系统，分工况、分船型
4、但获取ais数据需经过生成、封装、传输、接收和解码等过程，受ais信号传输、ais设备等因素影响，海量的ais原始数据可能会出现信息缺失、错误、重复等状况。此外，将船舶ais数据与船舶劳氏档案数据进行融合时，会存在ais数据中船舶在劳氏数据库中匹配不成功或船舶劳氏档案数据缺失不全的情况。
5、基于上述问题和现状，本专利技术基于船舶ais数据、船舶劳氏档案数据和地理信息等数据，利用大数据处理方法和船舶动力法，结合实际应用场景，建立了一种能够处理不完整ais数据集的船舶污染物高分辨率时空排放清单计算模型。其中大数据处理包括对船舶ais数据和清洗、船舶轨迹的聚合、多源数据的融合和缺失数据的补全，解决了ais数据带来的计算误差问题，并从海量的数据中提取出有用信息，用于后续排放清单的计算。不同于普通排放清单，本专利技术计算的排放清单细化到排放时间、排放位置、排放源属性特征，实现了对船舶污染物的排放规律和排放源的细粒度分析，为有关部门制定有针对性的节能减排政策提供了数据和理论支撑。
技术实现思路
1、针对当前绿色转型时代背景和排放清单现存方法存在的问题，本专利技术提供了一种基于船舶动力法的能够处理不完整ais数据集的高分辨率船舶污染物排放清单计算方法，以实现对污染物排放的细粒度溯源，以及对可能影响船舶排放因素的分析。本专利技术通过大数据处理技术，解决了ais数据可能存在的信息缺失、错误、重复等问题，避免了对后续计算造成的误差影响。本专利技术利用gis空间计算和船舶动力法，将污染物溯源粒度细化到排放时间段、排放位置、每艘船舶及其属性特征，实现了对船舶污染物排放清单的高分辨率计算。
2、本专利技术所述的基于船舶动力法的能够处理不完整ais数据集的高分辨率船舶污染物排放清单计算方法由两大模块组成。第一个模块为数据预处理模块：包括ais数据的数据清洗、船舶轨迹聚合、多源数据融合、缺失数据补全。通过上述数据预处理，将海量的、散落的ais船舶轨迹点，处理成单艘船舶为单位的船舶航线数据，可直接用于船舶污染物排放清单计算。其中每条数据为一艘船舶的航线数据，带有计算污染物排放清单所需的船舶属性信息、船舶航行速度、时间、位置信息等。第二个模块为船舶污染物排放清单计算模块：利用船舶动力法，分别计算不同类型船舶的主机、辅机和锅炉在巡航、减速航行、机动、锚泊、靠港状态下的污染物排放情况。完成具有排放时间、排放位置、排放源不同属性特征的高分辨率排放清单计算，实现船舶污染物排放的细粒度溯源，从不同维度分析可能影响船舶排放的因素，为有关部门制定减排措施和排放管控提供数据支撑。
3、为实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：
4、步骤s1：数据清洗
5、本专利技术基于ais数据进行高分辨率船舶污染物排放清单的计算。但受ais信号传输、ais设备等因素影响，海量的ais原始数据可能会出现信息缺失、错误、重复等状况，对后续计算结果造成干扰。因此需要结合实际场景对ais数据进行数据筛选和清洗，以达到所需的准确率。
6、步骤s11：ais字段筛选
7、由于航行中船舶播发ais数据时间间隔短，而航运船舶数量众多，进行海上交通研究要有一定的时间跨度，如一季度或一年，总体ais数据量较为庞大，且具有与排放清单计算不相关的数据字段。本专利技术按照船舶污染物排放清单计算的需求，结合实际场景对原始ais数据进行字段筛选，提取与排放清单计算相关的数据字段用于后续计算。
8、步骤s12：ais数据清洗
9、对于ais数据中可能出现的错误、重复、异常数据进行数据清洗操作，结合排放清单计算场景，将船舶航速、位置、航向角、时间、mmsi等数据项异常的数据进行清洗，并根据船舶的唯一标识符mmsi将重复的信息删除，以达到所需的数据质量标准。
10、步骤s2：船舶轨迹聚合
11、ais数据发送信息的间隔比计算船舶废气排放所需的时间间隔近得多，数据总量非常大，直接用于后续计算消耗会非常大，对海量的ais数据进行数据整合，本专利技术从密集的采样点中提取出描述原始轨迹的关键点，按时间顺序连线形成航线。将一艘船在一个设备内(航道/锚地/泊位)的一次完整活动的轨迹点整合成一条轨迹，并计算航线轨迹的平均速度、时间跨度等，完成船舶航线的提取。轨迹聚合在提取计算出排放清单计算所需信息的同时，也很大程度地压缩了数据量。
12、步骤s3：多源数据融合
13、后续对船舶污染物排放清单的计算不仅涉及ais数据中的静态信息和动态信息，同样也需要船舶劳氏档案库中的一些船舶属性信息和相关地理信息。本专利技术通过ais数据中的船舶唯一标识mmsi编码，在船舶劳氏档案数据库中匹配对应船舶的相关属性信息，将经过轨迹整合后的ais数据补充完整。通过经纬度信息将ais数据与地理信息匹配融合。
14、步骤s4：缺失数据补全
15、对于船舶劳氏档案数据库中不包含的船舶属性数据，本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种针对不完整AIS数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，该方法包括如下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种针对不完整AIS数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，非道路船舶大气污染物排放来源于船舶发动机，包括主机ME、辅机AE和锅炉；主机、辅机和锅炉具有不同的功能，主发动机为船舶提供推进动力的装备，在巡航状态、减速行驶和机动形式阶段都必须开启，辅发动机为船舶提供照明、空调、冰箱电力用途的装备，锅炉在主机处于低负荷状态时开启，为船舶提供热水或蒸汽泵驱动用的装备。
3.根据权利要求1所述的一种针对不完整AIS数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，将船舶航行状态分为巡航、减速航行、机动、锚泊和靠港五种状态；其中巡航状态指船舶在某个港口的边界到防波堤或减速区域内的航行，低速航行状态指船舶在减速区域内的航行，港内机动状态指船舶在某个港口的防波到码头区域内的航行，靠港状态和锚泊状态分别指船舶在某个港口停靠和锚泊时的状态；当船舶航速小于1节时，被判定为靠港状态；当船舶航速大于等于1节且小于3节时，被判定为锚泊状态；当船舶航速大于等于3节且主机
4.根据权利要求1所述的一种针对不完整AIS数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，步骤S1的数据清洗包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种针对不完整AIS数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，步骤S5：船舶污染物排放清单计算步骤如下：步骤S51：船舶主机污染物排放清单计算；
...【技术特征摘要】
1.一种针对不完整ais数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，该方法包括如下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种针对不完整ais数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，非道路船舶大气污染物排放来源于船舶发动机，包括主机me、辅机ae和锅炉；主机、辅机和锅炉具有不同的功能，主发动机为船舶提供推进动力的装备，在巡航状态、减速行驶和机动形式阶段都必须开启，辅发动机为船舶提供照明、空调、冰箱电力用途的装备，锅炉在主机处于低负荷状态时开启，为船舶提供热水或蒸汽泵驱动用的装备。
3.根据权利要求1所述的一种针对不完整ais数据集的船舶时空排放清单计算方法，其特征在于，将船舶航行状态分为巡航、减速航行、机动、锚泊和靠港五种状态；其中巡航状态指船舶在某个港口的边界到防波堤或减速区域内的航行，低速航行状态指船...
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