近日，AEMC团队在《交通运输工程学报》期刊发表题了为“基于运行仿真的机场飞机排放本地化修正模型及应用”的最新研究成果
       该研究针对传统模型难以准确反映机场实际运行条件下的飞机污染物排放问题，构建了基于运行仿真的排放本地化修正模型。通过TAAM仿真设计“多场景-多因素”实验，获取排放参数数据集，并利用k近邻互信息算法与SHAP模型识别关键因素，量化其对飞机燃油消耗和排放的贡献，形成修正参数集。以福州长乐国际机场为例，建立了2022年飞机精细化碳污融合排放清单，研究为机场运行排放效应评估与减排对策制定提供了技术支撑。

第一作者：马思萌

学生作者：汤慧娟、郑宸

通讯作者：韩博 教授

通讯单位：中国民航大学交通科学与工程学院，中国民航环境与可持续发展中心

期刊：交通运输工程学报（EI收录、T1期刊）

网络首发日期：2025.10.31

资助项目：

国家自然科学基金项目（U2133206, 42305192, U1933110）；天津市教委科研计划项目（2024KJ102）

DOI：10.19818/j.cnki.1671-1637.2026.027

01研究背景

  随着我国航空运输需求持续增长，机场数量和运输总周转量快速提升，飞机排放对大气环境和公众健康的影响日益凸显。尤其是在起降阶段，排放位于大气边界层以下，对城市空气质量影响更为显著。精准评估机场污染物排放及其时空分布，已成为优化机场运行和制定科学减排对策的重要基础。

02研究方法

  基于TAAM模型开展面向机场的“多场景-多因素”仿真实验，充分考虑了空域流量、水平调速、天气现象、大气温度、近地面风速风向等多种因素与飞机燃油消耗和排放之间的复杂关系，构建了基于运行仿真的机场飞机排放本地化修正模型，为准确评估机场飞机排放提供技术支撑。同时，在福州长乐国际机场进行了实例研究，建立了2022年该机场飞机精细化碳污融合排放清单，并探究了其排放特征。

图1 本地化修正模型流程图

03研究成果

3.1机场飞机排放本地化修正系数集

       管制间隔、水平速度、天气现象、大气温度、风速风向变化与燃油消耗的互信息如图2a所示。根据互信息值的高低，获得最强相关子集的重要性排序为：大气温度>地面风速风向>飞机进离场速度>管制间隔>天气现象，进一步利用SHAP模型探究各因素对飞机起降阶段燃油消耗和污染物排放的影响程度。由图可知，大多数特征的SHAP值为正向值，与上述管制间隔、水平速度、天气现象、大气温度、地面风速风向对飞机污染物排放的影响结果基本一致。

图2 特征变量组合高维互信息图和总体特征航班样本的SHAP分析

3.2 基于本地化修正的机场飞机精细化排放清单

       2022年，福州机场飞机起降阶段HC、CO、NOx、SO2、PM2.5和CO2的排放量分别为42.4 t、368.9 t、589.2 t、31.7 t、10.1 t和202.8 kt。HC和CO排放主要集中在滑行阶段分别占其总起降阶段排放的97.4%和94.2%。而NOx和PM2.5排放则主要发生在爬升与起飞阶段。分机型来看，B738机型排放贡献最大，其排放占总排放的48.9%~57.5%，A320机型次之，其排放占总排放的15.3%~19.7%。排放与航班起降架次变化规律一致，1月最高、11月最低；日变化呈昼夜波动，15:00达峰，在23:00至次日5:00期间降至低谷。

图3 福州机场HC、CO、NO_x、SO₂、PM_2.5和CO₂排放飞行阶段、机型和时间分布

       从空间分布看，HC和CO排放集中在机坪及滑行道，NOx主要集中在跑道和垂直联络道，SO₂分布较均匀，PM_2.5集中于跑道、滑行道和快速脱离道，CO₂则主要集中在跑道并在各类滑行道均有分布。随高度增加，各污染物排放整体呈“先增后减再趋稳”特征，其中HC、CO、SO₂和PM_2.5峰值出现在200~350 m范围内，而NOx和CO₂的排放峰值则集中于300~500 m范围内。

图4 福州机场HC、CO、NOx、SO₂、PM_2.5和CO₂排放空间分布

3.3 结果校验与分析

       为验证模型准确性，本研究利用福州至广州航班的机载实时数据对仿真模型测算结果进行实证对比，结果显示两者相对偏差不超过1.3%，说明模型能够准确反映实际排放情况。本研究充分考虑了管制指令和气象条件对机场飞机排放的影响，并基于流量控制、水平调速、天气现象、大气温度、近地面风速风向等多种因素对福州机场飞机排放进行本地化修正。ICAO基准排放模型采用固定参数估算2022年全年福州机场飞机排放，其结果与本研究结果的偏差如图5b所示。与本研究结果相比，ICAO基准模型高估福州机场污染物排放量约11% (SO₂)~23% (PM_2.5)。

图5 基于本地化修正模型与其他方法估算的燃油消耗和排放量结果对比

04 小结

       研究构建了基于运行仿真的机场飞机排放本地化修正模型，以实现排放的精准定量。本文研究表明，大气温度、地面风速风向、飞机进离场速度、管制间隔和天气现象是影响机场飞机排放的主要因素；HC和CO排放在滑行阶段占比较高，分别占总排放的97.4%和94.2%，而NOx和PM_2.5排放在爬升和起飞阶段占比较高，两阶段占比之和分别为52.9%和66.1%；随垂直高度的增加，各污染物排放总体均呈现先增大后减小、再逐渐趋于平稳的态势，HC、CO、SO2和PM_2.5的排放峰值出现在200~350 m范围内，而NOx和CO₂的排放峰值则集中于300~500 m范围内；计算结果与基于选定航班机载实时记录数据的排放计算结果的相对偏差仅为0.6%~1.3%，而与基于ICAO基准排放模型估算结果的相对偏差为11%~23%；建立的基于运行仿真的机场飞机排放本地化修正模型可为评估机场运行污染排放效应及制定科学减排对策提供技术支撑。