基于GPS轨迹数据的"一带一路"港口重卡CO2排放时空特征解析与低碳路径优化

本研究针对港口集疏运系统中重型卡车（HDTs）碳排放核算方法缺失问题，创新性地融合HMM轨迹匹配、蒙特卡洛质量估计和Getis-Ord Gi*空间聚类技术，首次揭示了上海洋山港区CO2排放呈"线性高密度带"的时空演化规律，发现低速工况（而非高流量）是排放激增主因，为"一带一路"港口低碳物流系统建设提供了量化依据。

　　

在全球碳中和背景下，港口作为"一带一路"海上丝绸之路的关键节点，其集疏运系统的碳排放问题日益凸显。以上海港为例，2022年公路货运量达4.48亿吨，占集疏运总量的85%，其中重型卡车（HDTs）成为碳排放主力。然而现有研究存在三大瓶颈：传统轨迹匹配技术受GPS噪声干扰大；排放模型忽视载重不确定性；港口道路与城市道路的排放特征存在本质差异——前者呈现物流通道集中排放，后者表现为城市路网分散排放。这些盲点导致港口碳减排策略缺乏精准数据支撑。

澳门城市大学商学院的研究团队在《Resources, Conservation and Recycling》发表创新成果，通过分析12,485辆集装箱卡车、670万条GPS轨迹数据，构建了包含隐马尔可夫模型（HMM）轨迹匹配、载重不确定性排放模型和时空G_i^*聚类的三位一体分析框架。研究发现港口道路CO₂排放呈现独特的"双峰前移"现象（早7点和下午4-5点），空间上形成以两港大道、沪芦高速出入口为核心的"线性高密度排放带"，其排放强度是相邻城市道路的3-5倍。尤为关键的是，研究证实20km/h以下的低速工况比高流量更能触发排放激增，这颠覆了传统认知。

技术方法上，研究团队首先采用HMM模型（观测噪声σ=175m）实现95.2%精度的轨迹匹配；继而开发基于蒙特卡洛采样的双峰分布载重估计模型（轻载2700kg±5%，重载50吨±8%）；最后结合核密度估计（KDE）和时空G_i^*统计量，识别出排放热点路段。

研究结果显示：1）时序特征上，港口排放峰值较城市通勤早1小时，反映港口作业的特殊节奏；2）空间分布中，沪芦高速匝道等瓶颈路段虽仅占路网12%，贡献了43%的总排放；3）热点分析发现，两港大道（路段001/012/022）在三个时段均位列排放密度TOP3，其平均速度与排放强度呈显著负相关（R²=0.82）。

结论部分指出，该研究首次量化了港口集疏运道路的"通道化排放"特征，提出"速度优化优先于流量控制"的减排新思路。管理启示包括：在关键走廊实施智能信号协调（如两港大道交叉口绿波带），设置动态预约时间窗以平抑作业高峰，以及在过渡功能区试点新能源卡车专用道。这些发现为《巴黎协定》框架下的港口低碳转型提供了精准施策的"数字罗盘"。