Thanh bên bài viết
XÂY DỰNG CÔNG CỤ KIỂM KÊ PHÁT THẢI CẢNG BIỂN (VPEI) ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HIỆN ĐẠI – NGHIÊN CỨU THÍ ĐIỂM CHO TÀU BIỂN TẠI CẢNG HẢI AN
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Nghiên cứu đề xuất công cụ kiểm kê phát thải cảng biển SPEI, được coi là cơ sở cần thiết trong mọi chiến lược giảm thiểu phát thải. Công cụ ứng dụng mô hình học máy XGBoost và LightGBM giúp dự đoán lượng phát thải đạt độ chính xác cao hơn R2 lớn hơn 0,96 với MAPE nhỏ hơn 7% khi ứng dụng thí điểm trong kiểm kê lượng phát thải của tàu biển ra vào trong phạm vi cảng Hải An tính từ ngày 01/02/2025 đến ngày 08/02/2026 với lượng khí nhà kính CO2e đạt 13437,757 tấn và NOx đạt 176,247 tấn và PM10 đạt 3,4356 tấn. Đây là cơ sở khoa học quan trọng giúp cảng Hải An đánh giá và xây dựng kế hoạch giảm thiểu lượng phát thải của tàu biển khi hoạt động trong khu vực cảng, đặc biệt là trong giai đoạn làm hàng. Công cụ kiểm kê phát thải cảng biển SPEI giúp cho việc đưa ra biện pháp từ vi mô tới vĩ mô tại các khu vực cảng biển, đề xuất xây dựng hệ thống quản lý phát thải cảng biển tại Việt Nam, hướng tới mục tiêu Net Zero và phát triển kinh tế biển bền vững tầm nhìn năm 2050.
Abstract
The research proposes the SPEI port emission inventory tool, regarded as a necessary prerequisite for all emission mitigation strategies. The tool integrates machine learning models, namely XGBoost and LightGBM, to predict emission levels with high accuracy, achieving an R² greater than 0,96 and a MAPE lower than 7%. A pilot application was conducted to estimate emissions from ships operating within Hai An Port during the period from February 1, 2025 to February 8, 2026. The results indicate that total emissions reached 13437,757 tons of CO₂e, 176,247 tons of NOx, and 3,4356 tons of PM10. These findings provide a significant scientific basis for Hai An Port to assess and develop emission reduction strategies for ship activities within the port area, particularly during cargo handling operations. The SPEI tool enables the formulation of mitigation measures at both micro and macro levels across port areas, contributing to the development of an integrated port emission management system in Vietnam, and supporting the transition toward Net Zero emissions and sustainable marine economic development with a vision toward 2050.
Keywords: Machine learning, ship emissions, port emission management, SPEI.
Từ khóa
mô hình học máy, tàu biển, quản lý phát thải, VPEI
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
[2] United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD), (2023), Review of Maritime Transport 2023.
[3] International Maritime Organization (IMO), (2020), Fourth Greenhouse Gas Study 2020.
[4] J. Shi et al., (2025), The impact of low-sulfur marine fuel policy on air pollution in global coastal cities, Sustainable Horizons, Vol.14, p. 100130.
[5] C. Ducruet, et al., (2024), Ports and their influence on local air pollution and public health: A global analysis, Science of the Total Environment, Vol.915, p. 170099.
[6] Thủ tướng Chính phủ, (2021), “Quyết định số 1579/QĐ-TTg ngày 22-09-2021 Quy hoạch tổng thể phát triển hệ thống cảng biển Việt Nam thời kỳ 2021–2030”, tầm nhìn đến năm 2050.
[7] European Environment Agency, (2023), EMEP/EEA air pollutant emission inventory guidebook 2023 (EEA Report No 06/2023), Luxembourg: Publications Office of the European Union.
[8] V. Eyring, et al., (2005), Emissions from international shipping: 1. The last 50 years, J. Geophys. Res. Atmos., Vol.110.
[9] H. N. Psaraftis and C. A. Kontovas, (2009), CO2 emission statistics for the world commercial fleet, WMU J. Marit. Aff., Vol.8, pp.1-25.
[10] J. G. Olivier, et al., (2005), Recent trends in global greenhouse gas emissions: Regional trends 1970–2000 and spatial distribution of key sources in 2000, Environ. Sci., Vol.2, pp.81-99.
[11] U. Kesgin and N. Vardar, (2001), A study on exhaust gas emissions from ships in Turkish Straits, Atmos. Environ., Vol.35, pp.1863-1870.
[12] European Environment Agency, (2019), EMEP/EEA Air Pollutant Emission Inventory Guidebook 2019 (Report No. 13/2019), Luxembourg: Publications Office of the European Union.
[13] U.S. Environmental Protection Agency, (1999), Control of Emissions of Air Pollution from New Marine Compression Ignition Engines at or above 37 kW, Ann Arbor, MI, USA: Office of Transportation Air Quality.
[14] S. Song, (2014), Ship emissions inventory, social cost and eco-efficiency in Shanghai Yangshan port, Atmos. Environ., Vol.82, pp. 288-297.
[15] R. A. O. Nunes, et al., (2017), The activity-based methodology to assess ship emissions-A review, Environ. Pollut., Vol.231, pp. 87-103.
[16] L. A. Son, J. Zhang, and A. Fujiwara, (2012), The MATLAB Toolbox for GPS Data to Calculate Motorcycle Emission in Hanoi – Vietnam, International Conference on Environment, Energy and Biotechnology, Vol.33, pp. 1-6.
[17] H. Q. Bằng và cộng sự, (2013), Tính toán phát thải các chất ô nhiễm không khí và mô hình hoá chất lượng không khí cảng Sài Gòn, Việt Nam, Science & Technology Development, Vol.16, No.M1.
[18] V. H. N. Khuê và cộng sự, (2018), Tính toán phát thải khí thải và ứng dụng hệ mô hình TAPM-AERMOD mô phỏng ô nhiễm không khí từ hệ thống bến cảng tại Thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí phát triển Khoa học & Công nghệ: Chuyên san Khoa học Trái đất & Môi trường, Tập 2, Số 2.
[19] Đỗ Phong Lưu (2020), Sử dụng dữ liệu nhận dạng tự động (AIS) ước tính lượng khí phát thải của tàu thuyền hoạt động tại Thành Phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Khoa học và Công nghệ nhiệt đới, Số 21, 12-2020.
[20] Huỳnh Tất Minh, Phan Minh Tiến (2022), Nghiên cứu thuật toán xác định lượng khí thải CO2 và năng lượng tiêu hao dựa trên mô hình xây dựng cảng container, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Số 08/2022.
[21] Trần Thị Hồng Hiền và cộng sự (2023), Nghiên cứu phát thải từ hoạt động của xe mô tô, xe gắn máy trong giao thông đường bộ tại Thành phố Hà Nội. Tạp chí Môi trường, Số 10/2022.
[22] Ngô Như Tại và cộng sự (2025), Nghiên cứu hiệu quả hoạt động luân chuyển hàng hóa và lượng khí thải của tàu biển ở cảng MPC Hải Phòng, Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 82(82), 151-157.
[23] Phạm Thanh Tuấn và cộng sự (2025), Emission assessment in operation period when replacing Cat Lai Ferry with river crossing bridge. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Giao thông, Tập 5, Số 3, 83-90.
[24] Hala Salem Al Nuaimi, et al (2025). Machine learning applications for carbon emission estimation, Resources, Conservation & Recycling Advances, Vol.27, 200263.
[25] Xiao, G; et al (2024). The Application of Artificial Intelligence Technology in Shipping: A Bibliometric Review. Journal of Marine Science and Engineering, 12, 624
[26] Farzadmehr; et al (2025). AI-powered solutions assessment in port and maritime sector. Doctoral dissertation, University of Antwerp.
[27] Nguyen, P. N. (2025). Ship emissions and social costs at Southeast Asian container ports. Transport and Sustainable Energy. 2025
[28] Bộ Tài nguyên và Môi trường (2024). “Công văn số 1074/BTNMT-KSONMT ngày 21/02/2024 về hướng dẫn kỹ thuật kiểm kê phát thải bụi và khí thải từ nguồn thải điểm, nguồn diện và nguồn di động.”
[29] Starcrest Consulting Group, LLC. (2024). San Pedro Bay Ports emissions inventory methodology report (Version 5). Prepared for the Port of Los Angeles and the Port of Long Beach. 2024
[30] U.S. Environmental Protection Agency (2009), Current Methodologies in Preparing Mobile Source Port-Related Emission Inventories Final Report, Virginia, 2009.
[31] Ullah, I. et al. A comparative performance of machine learning algorithm to predict electric vehicles energy consumption: A path towards sustainability. Energy & Environment (2021).
[32] Cinarer, et al (2024), Application of various machine learning algorithms in view of predicting the CO2 emissions in the transportation sector. Sustainable Transportation and Energy Transition (2024).
[33] Guolin Ke, et al (2017). LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), Vol.30, pp.3146-3154.
[34] Greenhouse Gas Protocol (2024). IPCC Global Warming Potential Values (Version 2.0). World Resources Institute & World Business Council for Sustainable Development.
[35] United States Environmental Protection Agency (2023), Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES) User Guide, Washington, DC.
[26] Korea Environment Corporation (2021), Korea Emissions Trading Scheme (K-ETS): Phase III Allocation Plan, Ministry of Environment, South Korea.
[37] UK Department for Environment, Food & Rural Affairs (2023), UK Government GHG Conversion Factors for Company Reporting.
[38] Australian Government Department of Climate Change, Energy, the Environment and Water (2022), National Greenhouse Accounts (NGA) Calculator.
[39] Lê Hải Hưng và cộng sự (2026), "Ước tính hệ số phát thải khí nhà kính của lưới điện Việt Nam 2025", Tạp chí Điện tử của Bộ Nông Nghiệp và Môi trường.
Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả
- Nguyễn Thanh Diệu, PGS.TS. Phan Văn Hưng, NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÔNG CỤ TRA CỨU THÔNG MINH HƯỚNG DẪN KIỂM SOÁT HOẠT ĐỘNG LUÂN CHUYỂN HÀNG NGUY HIỂM QUA CẢNG BIỂN VIỆT NAM , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 86 (2026): Số 86 (04/2026)
- NGUYỄN MẠNH CƯỜNG, PHAN VĂN HƯNG, NGHIÊN CỨU THỰC TRẠNG CHUYỂN ĐỔI SỐ Ở CÁC DOANH NGHIỆP VẬN TẢI BIỂN , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Tập 73 (2023): Số 73 (01/2023)
- Đoàn Lê Nam Khánh, Lê Công Doanh, Nguyễn Thị Hằng, Phan Văn Hưng, NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LIGHTGBM VÀO KIỂM KÊ PHÁT THẢI CỦA TÀU CONTAINER TẠI CẢNG NAM ĐÌNH VŨ , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 86 (2026): Số 86 (04/2026)
- ThS Ngô Như Tại, PGS.TS. Phan Văn Hưng, ThS Đặng Đức Hoàng Phương, NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH LIVING LAB GIẢM PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH Ở CẢNG BIỂN VIỆT NAM (RESEARCH ON DEVELOPING A LIVING LAB MODEL FOR REDUCING GREENHOUSE EMISSIONS IN VIETNAMESE SEAPORTS) , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 85 (2026): Số 85 (01/2026)
- TS Nguyễn Xuân Long, PGS.TS. Nguyễn Mạnh Cường, PGS.TS. Phan Văn Hưng, NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP HỆ SINH THÁI DỮ LIỆU S-100 VÀO HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU PHỐI GIAO THÔNG HÀNG HẢI Ở VIỆT NAM (RESEARCH ON INTEGRATING THE S-100 DATA ECOSYSTEM INTO VESSEL TRAFFIC SERVICE SYSTEMS IN VIETNAM) , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 85 (2026): Số 85 (01/2026)
- KANG HYUN JIN, PHAN VĂN HƯNG, YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH E-NAVIGATION VIỆT NAM SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP FUZZY-AHP CẢI TIẾN , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Số 84 (2025): Số 84 (11/2025)