港口重载车辆碳排放仿真研究：以集装箱码头为例

"这篇学术论文主要探讨了针对集装箱码头重载车辆排队系统的碳排放仿真研究，作者通过构建M/G/S/∞/∞/FCFS排队系统模型，利用MOVES模型分析上海港集卡车辆在排队过程中的碳排放情况，旨在为低碳交通管理提供决策支持。" 在当前环保形势下，道路交通污染已成为中国大气环境污染的重要组成部分，尤其重载车辆如集装箱卡车的排放对环境的影响更为显著。集卡车辆在进出港口和码头时，由于需要排队等待过闸，这个过程中会产生大量的有害气体，如HC（氢碳化合物）、CO（一氧化碳）等，这些排放物对周边环境造成严重影响，加剧了地区的大气污染问题。 论文作者首先深入研究了集装箱码头闸口的排队系统特性，提出了一个M/G/S/∞/∞/FCFS（马尔科夫过程/一般服务时间/无限服务台/无限顾客容量/先到先服务）的理论模型。这种模型考虑了集卡车辆到达的随机性和独立性，以及闸口服务能力等因素，为后续的碳排放仿真提供了理论基础。 接着，作者运用了美国环保署开发的MOVES（Mobility Emissions Simulation）模型，该模型能够精确计算不同速度条件下的车辆排放数据。通过将集卡车辆的实际运行速度变化与MOVES模型相结合，论文对上海港集卡在排队过程中的CO2、CO和THC（总烃类化合物）等碳排放进行了仿真分析。这一分析揭示了排放量随速度变化的趋势，以及不同污染物之间的内在关联，为港口优化运营管理，减少碳排放提供了科学依据。 关键词：低碳、排队论、碳排放仿真、MOVES模型，表明了本文的核心研究领域和方法。该研究对于理解重载车辆排队排放的动态特征，以及制定有效的交通管理和减排策略具有重要的实践价值，有助于推动港口物流的绿色可持续发展。 中图分类号：U491．1，表示这篇论文属于交通运输工程类的学术研究。文献标志码：A，通常表示这是原创性科学研究或理论性文章。文章编号：1000-2162(2018)04-0103-06，则是该论文在《安徽大学学报(自然科学版)》2018年第4期的具体引用信息。 这篇研究通过理论建模和实际模拟，为解决港口碳排放问题提供了新的视角和解决方案，对促进港口行业的环保改革和实现低碳交通有着积极的推动作用。