首页|MEIC-global-CO2:精细源分类下包含次国家信息的全球CO2排放清单

MEIC-global-CO2:精细源分类下包含次国家信息的全球CO2排放清单

扫码查看
二氧化碳(CO2)排放清单是开展气候变化研究和减排治理所必须的基础数据资料.当前,大部分全球CO2排放清单均基于国际能源署(IEA)的能源统计数据构建,一般提供国家尺度排放数据,且源分类精度有限.本研究作为全球高精度动态CO2排放数据库建设的第一步,首先构建了数据驱动的排放清单方法,融合了来自24个国际统计数据库和65个本地统计资料的活动水平数据,在精细源分类(1484个)下建立了覆盖208个国家和地区、797个州省行政区划、42个燃料类型和52个部门的无缝连续活动水平数据立方体.在此基础上,本研究在精细源分类下核算了包含次国家信息的1970~2021年全球化石燃料燃烧和水泥生产过程产生的CO2排放.其中,2021年基于州省尺度数据核算的CO2排放占全球排放总量的73%,显著提升了全球CO2排放核算的空间精度.基于这一数据库,研究揭示了分部门和燃料类型的全球CO2排放动态变化,分析了排放变化与全球经济发展和气候治理进程之间的关联.研究发现,在同一国家内部,不同州省行政区划之间的CO2排放部门贡献存在显著差异,显示出国家内部经济结构和能源结构的异质性.与其他全球CO2排放数据库相比,本研究的核算结果在全球及排放大国排放总量方面一致性较高,但在中小排放国家存在较大差异.本研究开发的支持气候变化与空气污染研究的多尺度排放清单模型(Multi-resolution Emission Inventory model for Climate and air pollution research,简称多尺度排放清单模型,MEIC)提供了精细源分类下更新及时的碳排放数据产品,数据产品可通过MEIC在线数据平台(http://meicmodel.org.cn)获取,为相关研究提供了新的碳排放数据来源.

徐若翀、同丹、肖清扬、覃馨莹、陈翠红、闫柳、程静、崔璨、胡瀚文、刘文宇、严禧哲、王化璇、刘晓东、耿冠楠、雷宇、关大博、贺克斌、张强

展开 >

清华大学地球系统科学系,北京 100084

清华大学环境学院,北京 100084

生态环境部环境规划院,北京 100041

清华大学碳中和研究院,北京 100084

展开 >

CO2排放 数据驱动方法 精细源分类 次国家信息

国家自然科学基金项目高分辨率对地观测系统重大专项项目新基石科学基金会"科学探索奖"清华大学自主科研计划项目

4192100530-Y60B01-9003-22/2320223080041

2024

中国科学(地球科学)
中国科学院

中国科学(地球科学)

CSTPCD北大核心
影响因子:1.828
ISSN:1674-7240
年,卷(期):2024.54(2)
  • 70