碳中和愿景下的污水处理厂温室气体排放情景模拟研究

污水处理厂运行过程中大量释放甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O),是重要的人为温室气体排放源。基于2005—2015年统计资料和IPCC核算方法,估算了2005—2015年中国生活污水处理厂CH₄和N₂O排放,分析了其排放特征和影响因素;依据碳中和愿景设定3种减排情景（低减排、中减排和高减排),并预估了2020—2050年排放趋势和时空变化。结果表明：2005—2015年间污水处理厂温室气体排放量呈稳定增长趋势,CH₄从1135.37万t CO₂e上升至1501.45万t CO₂e,N₂O从2651.08万t CO₂e上升为2787.05万t CO₂e,年均增速分别为2.8%和0.5%。3种减排情景下,2020—2050年CH₄和N₂O排放量时间上呈先增后减趋势,低减排情景下CH₄和N₂O排放量分别于2036年和2025年达到峰值,分别为2431万和2819万t CO₂e;中减排情景和高减排情景下CH₄峰值点分别出现在2027和2025年,而N₂O排放峰值均出现在2025年。2050年中减排和高减排情景下CH₄排放量相较于低减排情景减排率约为47%和94%;2050年低减排、中减排和高减排情景下N₂O排放量相较于2015年分别减排了12%、53%和95%。CH₄和N₂O排放量在空间上差异显著,华东地区排放量高,西北地区排放量低,东南区域所在省份排放量整体高于西北区域省份。影响因素中的经济发展程度与温室气体排放量密切相关。     

基于排放源的中国城市垃圾填埋场甲烷排放研究

利用全国垃圾填埋场的点源数据,基于实际调研和实验室分析建立中国不同区域、不同规模、不同填埋时间的排放因子矩阵,采用IPCC推荐的一级降解动力学（FOD）方法自下而上地核算了中国2107个垃圾填埋场在2007年的甲烷（CH₄）排放量。针对不同区域和类型的填埋场,分别就城市垃圾组分、可降解有机碳、CH₄修正因子、CH₄氧化系数、填埋场CH₄收集率等进行了深入研究。结果显示,中国2007年填埋场CH₄排放量为118.61万t,与《中华人民共和国气候变化第二次国家信息通报》2005年填埋场排放量（220万t）差异较大,其主要原因是城市垃圾填埋场统计数据的差异,例如填埋场个数及垃圾填埋量。中国绝大部分填埋场CH₄年排放量在700 t以下,超过1000 t的有279个,超过1万t的仅10个。江苏省的CH₄排放量最高,达到9.87万t;西藏的排放量最小,仅为0.21万t。东部江苏、广东、浙江等省的整体排放量较高,西部地区西藏、宁夏、青海等地的排放水平较低。     

稻田CH4排放的农业气象数值模拟研究

在美国DNDC模式基础上, 综合气象学、农业气象学及生态学最新研究进展, 将作物生长、碳氮循环及CH₄排放有机耦合, 建立了一个CH₄排放数值模式, 模式通过了相关显著性检验。利用模式重点分析了气象因子对稻田CH₄排放的影响状况, 数值分析表明, 当仅考虑气象条件影响时: (1) 不同地区不同生长季节的CH₄排放量均与相应生长期的平均气温成正相关关系; (2) 功率谱分析表明稻田CH₄排放存在4~5年周期变化, 与相应生长季节的平均温度年际变化规律相一致; (3) CH₄排放量年际之间变化趋势与生长季平均气温变化趋势基本一致。利用数值计算结果, 给出了杭州及昌德地区早稻、晚稻CH₄简易统计模式, 为应用模型监测并调控农田生态系统中的CH₄排放奠定了基础。     

江汉平原不同稻作模式下温室气体排放特征

采用静态箱-气相色谱法在江汉平原开展早稻、晚稻、中稻、虾稻和再生稻5种稻作类型温室气体排放监测试验,研究不同稻作模式下稻田CH₄和N₂O排放特征、总增温潜势及温室气体排放强度,为准确评估稻田生态系统温室气体排放提供参考依据。结果表明:CH₄排放集中在水稻前期淹水阶段,排放峰值最高为虾稻（85.7 mg·m-2·h-1）,较其他稻作模式高71.7%~191.5%。N₂O排放峰值主要出现于中期晒田和施肥阶段,排放峰值最高为再生稻（1100.7 μg·m-2·h-1）,较其他稻作模式高16.8%~654.9%。CH₄累积排放量从大到小依次为虾稻、再生稻、早稻、晚稻、中稻;N₂O累积排放量从大到小依次为再生稻、早稻、晚稻、中稻、虾稻;总增温潜势从大到小依次为虾稻、再生稻、早稻、晚稻、中稻;温室气体排放强度从大到小依次为虾稻、早稻、再生稻、晚稻、中稻。CH₄排放占比为82.9%~99.0%,稻虾田高排放主要原因为持续淹水时间长、秸秆还田和饲料投入,探究该模式CH₄减排举措最为关键;中稻由于水旱轮作,稻田温室气体排放最低,可作为低碳减排的主要稻作类型。     

中国氟化工行业HFC-23减排潜力分析

我国是全球二氟一氯甲烷（HCFC-22）的主要生产国,在HCFC-22的生产过程中,会产生大量的温室气体--三氟甲烷（HFC-23）。通过分析我国11个HFC-23减排清洁发展机制（CDM）项目的监测数据,确定HFC-23的排放因子,估算我国2000-2010年HFC-23的排放量,并预测了2011-2020年HFC-23的排放量和减排潜力。预计到2020年,我国HFC-23的排放量将达到2.3亿t CO₂当量。如果HCFC-22企业能够实现自主减排,那么将为我国2020年CO₂排放强度下降40%～45%的减排目标贡献3.2%～3.6%。     

面向我国碳中和、碳达峰的大气甲烷观测卫星现状与发展趋势分析

甲烷（CH₄）是辐射强迫仅次于二氧化碳（CO₂）的重要温室气体,减少CH₄排放是控制全球增温,实现碳中和目标的必要手段。面对碳中和战略需求,快速定位排放源并定量监测CH₄排放量,准确估算全球和区域CH₄源汇分布,对减排措施的制定、实施和评价均具有重要的现实意义。此外,结合长期CH₄观测数据和气候系统模型探索大气CH₄浓度变化规律,是预测和积极应对气候变化的前提。IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版正式提出了利用“自上而下”方法计算通量、核验排放清单的方法,表明获取全球范围内的高精度高时空分辨率CH₄观测数据势在必行。为了实现碳中和目标,本文首先从大气CH₄研究需解决的几个关键科学问题入手,分析了CH₄的星载探测需求,总结了CH₄星载探测的现状和发展趋势,并简要介绍了中国第二代碳卫星的设计思路。同时,星载CH₄探测还依赖于高精度的反演算法提供可靠的数据产品,以实现监测和实际应用的目的。因此,本文进一步阐述了卫星遥感CH₄反演算法及相应数据产品在排放量监测和通量反演中的应用,论述了提升反演算法计算效率和精度,开发甲烷烟羽快速识别算法和建立通量反演算法的必要性。最后,本文从探测、数据获取和应用的角度进行总结,表明了CH₄卫星观测在碳中和目标实践中的科学应用潜能。     

国家温室气体清单时间序列一致性和2005年清单重算研究

《巴黎协定》透明度后续实施细则对发展中国家温室气体清单时间序列一致性方面的要求显著增强。文中基于IPCC清单指南中对温室气体清单重算的要求,对作为我国国家自主贡献基年的2005年温室气体清单进行重算。由于增加了新的排放源或吸收汇、更新部分活动水平或排放因子数据以及采用了更新的方法学,重算后的2005年国家温室气体清单排放量（以CO₂当量计,下同）为80.15亿t（不包括土地利用、土地利用变化和林业,即LULUCF),相比重算前增加了6.6%。能源领域对重算后总排放量上升影响最大,增加了4.26亿t,其中CO₂增长主要来自第三次全国经济普查（三经普）对2005年化石燃料消费量的修订,甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O）排放上升主要原因是新增加了排放源。未来我国将更频繁地对以往清单年份开展重算,建议结合《巴黎协定》实施细则要求加强对我国温室气体清单时间序列一致性问题的研究,以更好地支撑国内应对气候变化决策分析,以及满足未来《巴黎协定》下的履约要求。     

提高火电行业排放标准对中国经济和污染物排放的影响——基于环境CGE模型的测算

通过利用环境CGE模型测算实施《火电厂大气污染物排放标准GB 13223-2011》对中国宏观经济和污染物减排的短期影响。模拟结果显示,短期内,新标准对宏观经济的影响较小,GDP只下降了0.18%。从行业产出看,要素价格下降,使工业部门和出口导向型行业成本降低,产出扩张。此外,新标准对大气污染物减排的效果显著。由于脱硫脱硝装置的投入使用使末端废气去除率提高,进而导致煤炭燃烧排放量大幅下降,SO₂和NO_X的排放量分别下降22.8%和11.4%,绝对量分别减少560万t和148万t。     

美国气候新政背景下的中国未来CO2排放情景预测

本文应用LMDI分解分析方法对中国2000—2014年生产部门CO₂排放量变化做因素分解分析,同时结合STIRPAT模型建立CO₂预测模型,分析2017—2030年中国的CO₂排放情况。结果表明,经济增长和能耗强度变化对中国CO₂排放量变化的影响分别为114.9%、-22.6%。基于预测模型变量构建未来情景,设定正常路线、减排路线和激进路线3条路线,共包含9种情景。正常路线的低碳情景和减排路线的基准情景下可实现2025年达到CO₂排放峰值,减排路线的低碳情景可实现2020年达到排放峰值。     

CH4和N2O的辐射强迫与全球增温潜能

CH₄和N₂O作为主要温室气体,自工业革命以来排放量急剧增加,已经被列入《京都议定书》要求控制它们的排放。本文利用高光谱分辨率的辐射传输模式,计算了CH₄、N₂O在晴空大气和有云大气条件下的瞬时辐射效率和平流层调整的辐射效率,以及它们的全球增温潜能(GWP)和全球温变潜能(GTP),并根据模式结果拟合了CH₄和N₂O的辐射强迫的简单计算公式。本文的研究表明:CH₄和N₂O在有云大气下的平流层调整的辐射效率分别为4.142×10-4 W m-2 ppb-1和3.125×10-3 W m-2 ppb-1 (1ppb=10-9),经大气寿命调整后的辐射效率分别为3.732×10-4 W m-2 ppb-1和2.987×10-3 W m-2 ppb-1,与IPCC(2007)的相应结果高度一致。CH₄和N₂O 100年的全球增温潜能GWP分别为16和266;100年的脉冲排放的全球温变潜能GTPP分别为0.24和233;持续排放的全球温变潜能GTPS分别为18和268。它们在未来全球变暖和气候变化中,影响仅次于CO₂,仍然起着非常关键的作用。     

2003—2009年中国污水处理部门温室气体排放研究

基于《中国环境统计年报》等的统计数据,采用IPCC提供的方法估算了2003—2009年我国源自污水处理部门的温室气体排放量,并对污水处理部门人均温室气体排放量进行分析。结果表明,2003—2009年污水处理部门温室气体排放呈增加趋势,源自生活污水的N2O排放是主要排放源,生活污水CH4排放增速最快;工业行业中造纸业废水的CH4排放是主要排放源;人均温室气体排放量呈现递增趋势。     

上海城市二氧化碳排放空间特征

构建上海1 km CO₂排放网格,分析市域（UB1）、市辖区（UB2）、建成区（UB3）和城区（UB4）4个城市范围的CO₂排放特征。上海市域CO2排放空间格局是以中心城区为核心,排放水平向外递减,形成了3个梯度。空间自相关分析表明,排放在空间上存在显著的集聚效应,部分地区高强度的经济活动和能源活动对周边区域的排放有显著影响。UB4是上海城市的最佳表征,2007年UB4内CO₂排放达到1.89亿t,人均排放12.04 t;UB4排放占UB1排放的75.40%,UB1人均排放比UB4人均排放高12%。上海城市化和工业化在空间上的高度重合,导致高排放源集聚于UB4内,形成UB4的高排放特征。个别网格的排放量已经占到区域或者城市总排放量的10%～20%;前10高和前100高排放网格,其累积排放总量分别占据了3个城市范围（UB1、UB3和UB4）总排放量的60%和80%以上。     

CMIP6情景中主要温室气体和气溶胶排放强度的时空分布特征分析

基于不同共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways, SSPs）形成的8组最新的未来可能情景（SSPx-y情景）,被用于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）,以据此来预估未来气候变化的可能幅度和趋势。本文主要对比分析了8组SSPx-y新情景中主要温室气体和气溶胶排放数据的基准年排放强度分布、未来排放强度的时空变化、以及在6个典型区域排放强度的逐年变化等特征。结果表明:二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）、黑碳（BC）、二氧化硫（SO₂）在基准年的排放强度高值区都位于东亚和南亚。相比于基准年,2100年CO₂和CH₄在高和低辐射强迫情景下表现出的排放强度变化有显著差异。此外,所有情景下2100年的BC和SO₂全球平均排放强度都弱于基准年的排放强度。在时间变化上,随着生物质能碳捕获与封存技术的不断进步,所有地区在4组不超过3.4 W/m2的低辐射强迫情景下,CO₂排放强度到2100年都呈现负值。其中,南美洲的负排放最强,2100年在SSP5-3.4情景下该地区的排放强度为－0.3 kg m－2 a－1。最后,对比东亚和南亚排放强度的逐年变化可以发现,在各情景所描述的未来发展过程中,东亚的减排行动的成效都要好于南亚。     

近千年东亚季风变化统计动力反演与驱动机制研究

利用观测数据和非线性统计-动力学方法,构建了东亚季风变化的动力方程。量化了单因子强迫及各因子间相互作用在东亚季风演化中的相对贡献率,为东亚季风驱动机制研究提供了量化参考。研究发现:（1）过去千年东亚季风是多种因子共同作用下的复杂非线性动力系统。有些因子以起驱动作用为主,则有些以反馈调节作用为主,因子间交互作用与东亚季风演化存在耦合效应机制。（2）季风的驱动力主要来源于副热带太平洋海表温度、青藏高原动力热力强迫、CO₂和N₂O交叉项、太阳辐射和N₂O交叉项、CO₂与CH₄交叉项等的耦合作用机制;调节作用主要是石笋δ18O指代的地理位置、单因子CO₂浓度、太阳辐射变化、CH₄与N₂O交叉项、太阳辐射与ENSO交叉项等的耦合作用机制。温室气体（CO₂、CH₄与N₂O）浓度对东亚季风演化的驱动与调节作用贡献较大。（3）通过动力反演机制推论副热带太平洋和热带西太平洋对东亚季风均有驱动作用,但主要驱动力来自副热带太平洋,即驱动东亚季风变化的主源地在副热带太平洋海区,次源地在热带西太平洋海区。（4）由海-陆温差对季风演变贡献大小推测石笋δ18O指代的也主要是夏季风信息。      

基于飞机观测资料的石家庄秋季对流层CH4垂直分布特征

为研究石家庄秋季对流层内CH₄垂直分布特征,2018年9月使用“空中国王350”飞机搭载Picarro温室气体在线观测仪和气象要素观测设备,对石家庄上空（600—5500 m）CH₄浓度进行探测。探测期间共飞行7架次,取得7条CH₄浓度廓线数据。结果表明: 石家庄上空近地面层（1000 m以下）CH₄平均浓度与同时间段区域背景站上甸子站CH₄浓度呈显著正相关（r=0.81,P < 0.03）。探测到的CH₄浓度最小值为1898×10^-9摩尔分数,最大值为2219×10^-9摩尔分数,平均浓度为1981×10^-9摩尔分数。观测得到的7条廓线均有较好的一致性,2000 m以上,浓度均随高度呈先增大后减小的趋势。利用后向轨迹模式（HYSPLIT）对探测时段内石家庄上空不同高度层主要气流传输路径进行统计分析表明,600 m高度输送路径较短,CH₄浓度受本地排放影响较大; 3000 m受输送作用影响较大,偏西和西南路径可能将较高CH₄浓度气团输送至石家庄上空; 5000 m气团传输对CH₄浓度影响较小,浓度相对较稳定,对传输路径的变化不敏感。     

公共建筑运营企业温室气体排放核算方法探讨

本文从完整性的角度提出了中国公共建筑运营企业温室气体排放核算方法,进行了案例分析,并对其在中国未来碳排放交易市场中的应用提出了建议。研究表明,公共建筑运营企业排放核算主要采用活动数据法,核算范围包括化石燃料燃烧排放、逸散型排放、新种植树木的排放抵消、外购电力和热力的排放。案例分析表明,电力和热力引起的排放占88.32%;制冷剂逸散排放、灭火器使用引起的排放、化粪池CH₄的排放、树木吸收的CO₂（即排放量为负值）占比都较小;汽车移动源的排放占11.99%,是否应纳入主要依据核算排放量的用途。对中国未来碳排放交易市场,公共建筑物排放的核算范围,初期仅考虑化石燃料燃烧排放、外购电力和热力的排放是合理的。