论文集地址：北京市海淀区红联南村54号网址：www.chinacses.org第一届全国碳中和与绿色发展大会论文集2021年5月中国·深圳中国环境科学学会第一届全国碳中和与绿色发展大会详细会议资料请扫描二维码详细会议资料请扫描二维码2021碳中和论文集封面.indd12021/5/18下午5:48第一届全国碳中和与绿色发展大会1目录中国碳中和实现路径研究比较与分析...................................................................................1碳中和背景下中国绿色经济的发展趋势..............................................................................11碳中和目标下大气环境改善的城市规划应对体系.............................................................15碳中和目标下的高密度城区碧道生态规划设计研究——以深圳市罗湖区碧道建设为例.................................................................................................................................................22碳中和下水泥行业低碳发展技术路径.................................................................................36碳中和愿景下煤炭行业发展的危机与应对.........................................................................44中国高耗煤行业煤炭消费效率测度与时空分析——基于非期望产出超效率SBM模型61碳中和背景下石化企业“零碳工厂”生产决策体系研究......................................................69我国LNG燃料动力船舶产业发展现状、挑战与对策.......................................................75面向中低温热需求的碳中和技术.........................................................................................81碳中和战略下我国新能源替代的主要问题及发展现状.....................................................84加快能源消费结构调整对我国低碳目标实现助力几何.....................................................89面向碳中和目标的粤港澳大湾区新能源汽车动力电池回收产业.....................................96面向碳中和目标的小型车载动力电池可持续发展研究...................................................104汽车空调行业HFCS减排潜力与挑战................................................................................111东莞市能源消费需求与经济增长关系演变趋势分析........................................................116杭州市经济增长与碳排放脱钩情况探讨——基于IGT方程模型...................................123武汉市大型钢企碳达峰挑战及降碳对策...........................................................................128碳中和目标下中国农业碳排放强度空间溢出效应分析...................................................132山地城市气候承载力的定量评价研究——以桂西百色为例.........................................139中国综合气候变化灾害风险防范.......................................................................................146中国碳中和与空气污染防治、健康改善协同研究...........................................................154四川康养气候景观特征分析...............................................................................................165广西生态气象灾害成因与危害分析...................................................................................172浅谈碳中和愿景下吉林省自然保护地生态补偿...............................................................176深圳西涌景区植被生态学特征及其小气候效应研究.......................................................180四川省生态环境保护与绿色发展研究...............................................................................188武夷山国家公园森林植被对景区活动的响应...................................................................193白洋淀湿地生态系统固碳价值研究...................................................................................205第一届全国碳中和与绿色发展大会2绿色发展背景下山西省城市化与生态协调发展路径探析................................................211温带原始红松林退化为多种次生林和人工林后土壤CO2通量变化...............................219浅谈碳中和愿景下吉林省自然保护地生态补偿...............................................................2261982-2015年京津冀地区NDVI时空变化及其原因分析.................................................230东北不同生态系统碳收支监测与评估...............................................................................238武夷山国家自然保护区NDVI对坡度的响应...................................................................246武夷山生态气候资源产品研究...........................................................................................253湖北省西北部灰霾气候突变及特征分析...........................................................................261THEGUANGDONG-HONGKONG-MACAOGREATERBAYAREAISLEADINGTHEPOWERBATTERYRECYCLINGINDUSTRYOFNEWENERGYVEHICLEINCHINA...............................................................................................................................................267长三角背景地区卤代烃类温室气体浓度特征与变化趋势...............................................277日常生活中的二氧化碳排放-------浅谈碳中和﹑低碳经济及碳足迹..............................286山西省城市大气CO2本底筛分法对比及特征分析...........................................................289山西省临汾市温室气体浓度变化特征...............................................................................299河北曹妃甸区工业温室气体排放研究及减排路径研究...................................................308碳中和背景下九江芳兰片区生态产业化概念性规划策略...............................................316城镇化建设与建筑业碳达峰、碳中和的竞合途径研究——以济南市为例...................324济南市排污单位自行监测的现状、问题及对策...............................................................330中国城市碳中和实现路径——以雄安新区为例...............................................................335中国的城市碳达峰和碳中和之路.......................................................................................342中德低碳城市建设比较研究——以埃森和厦门为例.......................................................350日本应对气候变化国际环境合作机制评析：非国家行为体的功能...............................362中国低碳城市文献综述（2000-2020）——基于CNKI的文献计量分析......................370从单一到多重空气污染管理--潜在可能及实现方案.........................................................379低碳城市能源结构低碳化评价指标的构建解析...............................................................390基于复合生态系统的海洋低碳城市产业生态系统建设...................................................399城镇家庭碳排放特征及影响因素分析...............................................................................404实施城市更新行动促进城市绿色发展...........................................................................410唐山市交通碳排放时空分布及特征分析...........................................................................415基于夏玉米生产过程的华北平原农田碳收支研究...........................................................421中国土地利用碳排放的空间异质性及其影响因素研究...................................................429基于LCA的地铁工程余泥渣土碳排放研究.....................................................................442第一届全国碳中和与绿色发展大会3EVALUATINGTHEUSEOFNEGATIVEEMISSIONTECHNOLOGIESTOWARDSCARBONNEUTRALITY:ACGESTUDYOFCHINA.....................................................447国际碳负排放技术大规模部署的限制因素分析...............................................................450煤矿区碳排放的确认和低碳绿色发展途径研究...............................................................455推进老工业基地高能耗产业管控与减污降碳的思考与展望...........................................464绿色交通运输体系碳减排效果核算：以绵阳市为例.......................................................470基于优化配置的永定河水量分析及生态修复关键环节探讨...........................................476中国地级以上城市紧凑性和生活方式对家庭碳排放的空间异质性影响.......................484中国航空碳排放及其效率的时空演化特征分析...............................................................498中国航空碳排放历史特征分析与短期预测.......................................................................513基于生活方式的开封市家庭降温能耗碳排放特征及影响因素.......................................52340.5KV新型环保气体开关设备方案设计及研制.............................................................530海南省家用电动汽车购买意愿影响因素分析及建议——一项基于扎根理论的研究...536机理、样态与路径：以生态碳汇助推碳中和目标的武汉NBS实践..............................543基于3S技术的石家庄市土壤碳汇时空变化研究.............................................................550河南省西部伏牛山区碳汇估算及其气候驱动因子研究...................................................557福建省森林生态系统碳汇潜力与气候变化研究.............................................................563浅析集体林林业碳权及在我国的实现路径.......................................................................571深圳市大鹏湾盐田区近岸海域海洋碳汇量核算及影响因素研究...................................575粤港澳大湾区碳中和目标愿景下的港澳观察与响应.......................................................589东部平原矿区土壤固碳菌群对复垦的响应.......................................................................595冬季末期融雪期蛇麻黄灌丛的“热岛”效用有利于沙漠生物土壤结皮的光合固碳........607超临界CO2抽提烟煤孔隙结构演变及其地质意义...........................................................617煤层CO2地质存储与CH4强化开采示范工程现状..........................................................624沁水盆地3#无烟煤储层CO2地质封存潜力评价..............................................................632苏北-南黄海南部盆地CO2地质封存潜力评估.................................................................644CO2煤层封存及经济效益评估方法综述............................................................................651VALIDATIONANDSPATIAL-TEMPORALDISTRIBUTIONCHARACTERISTICSOFATMOSPHERICMETHANEPRODUCTSINCHINABASEDONSENTINEL-5PTROPOMIDATA..................................................................................................................657节能减排双目标下挥发性有机物处理设备效率化的探讨...............................................664机载CO2差分吸收激光雷达性能评估...............................................................................669比较结合基于遥感和农业产量数据的2000年中国农田初级生产力估算.....................672第一届全国碳中和与绿色发展大会4基于FY-3D卫星的中国陆地净初级生产力估算研究......................................................684基于MODIS的风云4A和日本葵花8云检测产品比较.................................................693基于事前生命周期评价指引低碳技术的研发...................................................................703基于卫星数据反演四川地区大气CH4浓度的分析与验证...............................................712利用OCO-2观测评估人为CO2排放：以鞍山市为例.....................................................719减污将碳协同控制与措施有效性评价研究.......................................................................726碳边境调整机制对我国能源密集型产业影响分析及启示...............................................731中国碳交易市场制度构建：基于试点地区的观察...........................................................736基于元分析的丛枝菌根真菌对土壤N2O和NH3释放影响的研究................................741基于GEOS-CHEM模式的全球二氧化碳通量模拟评估研究..........................................752基于STIRPAT模型的江苏省工业碳排放影响因素与碳达峰预测研究..........................762海上X油田大位移CO2回注井油管尺寸优选及井筒流态分析......................................771海上CO2驱油与封存技术进展及其在我国实施潜力.......................................................776基于海上油气开采产生二氧化碳的封存技术研究...........................................................783智能采油管理技术助推海上油田节能减排.......................................................................791低浓度CO2矿化对再生微粉理化特性的影响研究...........................................................796油气混烧锅炉在海上平台的应用与探索...........................................................................805第七代半潜式钻井平台节能技术研究...............................................................................812原油发电机组烟气余热利用技术在浮式生产储油轮的应用研究...................................818NAOH预处理能源草本植物的醇烷联产性能及其物质/能量流向研究..........................825不同氮浓度下微藻利用沼液废水的生长和产油效能.......................................................835丛枝菌根真菌影响生物滞留系统N2O和NH3的释放规律..............................................841废水处理耦合高效固碳的微藻光生物反应器研究进展...................................................849RETROFITTINGCOAL-FIREDPOWERPLANTSWITHBIOMASSCO-FIRINGANDCCSFORNETZEROCARBONEMISSION:APLANT-BY-PLANTASSESSMENTBASEDONGIS-LCAFRAMEWORK................................................................................856微藻减排燃煤烟气CO2技术...............................................................................................877微藻振动膜分离过程污染机理:动力学模型、综合评估和临界振动频率......................881零电耗的源分离尿液磷回收技术.......................................................................................889微藻水热还原CO2...............................................................................................................897混合胺功能化SBA-15空气碳捕集吸附剂性能研究........................................................901烟气碳捕集与催化加氢一体化技术研究进展....................................................................911基于DETA的CO2二组分吸收剂性能研究......................................................................921第一届全国碳中和与绿色发展大会5基于热力学对钢渣钙基吸附剂捕集二氧化碳研究...........................................................928湿法球磨MOS2的规模化制备及其电催化CO2为合成气技术......................................935新型功能化离子液体/有机溶剂复合溶液捕集CO2的性能与机理..................................941ANEWLYDEVELOPEDAPPROACHTOESTIMATEABOVEGROUNDAUTOTROPHICRESPIRATIONINGLOBALFORESTECOSYSTEMS........................942C2H6/CO2共转化反应中CO/MGO-AL2O3催化剂的构效关系研究.................................943ESTIMATINGFORESTABOVEGROUNDCARBONSTOCKSACROSSCHINABYINTEGRATINGMULTIPLEDATASETS...........................................................................944LONG-TERMWARMINGALTERSVIRALGENECOMPOSITIONSANDCAUSESHIGHERPOTENTIALRISKSOFGEMINIVIRIDAEANDPOLYOMAVIRIDAEINFECTIONINARCTICSOILS.........................................................................................945THEGAPBETWEENINDIVIDUALRATIONALITYANDCOLLECTIVERATIONALITY:HOWTOENHANCETHEENERGY-SAVINGPOTENTIALOFHETEROGENEOUSHOUSEHOLDSINCHINA..............................................................947氨基功能化MOFS捕集CO2的尺寸匹配效应..................................................................948地质封存二氧化碳与深地微生物相互作用研究进展.......................................................949含铁和蒙脱石生物炭的稳定性研究...................................................................................950汉江流域干旱特征及其对植被生产力的影响分析...........................................................951环境因子对中国陆地生态系统散射辐射施肥效应的调节作用.......................................952深圳大南山部分植物群落结构特征与生物多样性研究...................................................953城市化和土壤盐渍化削弱了气候驱动的干旱区农田生态系统植被生产力的增长.......954探究中国京津冀地区快速土地城市化,热环境以及NPP的耦合协同关系.....................956碳排放视角下江苏省建设用地利用效率研究...................................................................957COSTSOFCLIMATECHANGEMITIGATIONANDCO-BENEFITSOFREDUCINGHEAT-RELATEDLABORPRODUCTIVITYLOSSINCHINA........................................959ENVIRONMENTALANDHEALTHRISKSOFVOCSINTHELONGESTINNER–CITYTUNNELINXI’AN,NORTHWESTCHINA:IMPLICATIONOFIMPACTFROMNEWENERGYVEHICLES...........................................................................................................960铜基双金属电极耦合碱性阴离子交换膜实现高效CO2电催化还原...............................961第一届全国碳中和与绿色发展大会1中国碳中和实现路径研究比较与分析侯方心1,2，马志远1,2，张士宁1,2，吕循岩1,2，张瑾轩1,2，杨方1,2(1.全球能源互联网集团有限公司，北京100031；2.全球能源互联网发展合作组织，北京100031)摘要：气候变化形势严峻，人类可持续发展面临严峻挑战。中国作为负责任的发展中大国，在第七十五届联合国大会上提出2030年前碳排放达峰和2060年前碳中和的愿景。各机构针对我国中长期减排路径开展了多项研究。本文选取投资银行、科研单位、研究智库、国际组织等五家机构，系统梳理了其最新发布的碳中和研究报告，在经济社会发展、碳排放路径、一次能源消费总量与结构、终端能源消费总量与结构、终端氢能消费与占比、电力需求与供应、发电装机与结构等七个维度开展了对比分析和归纳总结。碳排放路径方面，各机构普遍认为中国将在2028年左右实现碳达峰，在2050年~2060年间实现碳中和。能源需求总量方面，未来一次能源消费总量预测结果介于25亿吨标准煤与66.5亿吨标准煤之间。能源供应方面，提高清洁能源占比，从源头减少碳排放是各机构共识，一次能源中的清洁能源占比将提高到85%以上，清洁能源发电量与装机占比达90%以上。能源使用方面，电能将成为未来终端能源消费的核心，全社会用电量预测结果介于14.3万亿千瓦时与18.4万亿千瓦时之间，电气化率预测结果均在65%以上。比较结果表明，尽管不同机构对未来经济社会发展、能源需求量等方面预测结果差异较大，但都一致认为能源供应清洁化、能源使用电气化是中国实现碳中和的核心路径，氢能在电能难以替代的领域具有一定发展潜力。关键词：碳中和；清洁化；电气化；比较分析中图分类号：X703.5文献标识码：A文章编号：1000-6923(2001)02-0161-04ComparisonandanalysisofcarbonneutralpathresearchinChinaHOUFang-xin1,2,MAZhi-yuan1,2,ZHANGShi-ning1,2,LVXun-yan1,2,ZHANGJin-xuan1,2,YANGFang1,2(1.GlobalEnergyInterconnectionGroupCo.,Ltd.,Beijing100031,China.2.GlobalEnergyInterconnectionDevelopmentandCooperationOrganization,Beijing100031,基金项目：全球能源互联网集团有限公司科技项目(2900/2020-75003B)作者简介：侯方心(1990-)，女，山东济南人，工程师，博士，主要从事能源规划、能源供需、可再生能源发电技术等研究。通讯作者：杨方，高级工程师。第一届全国碳中和与绿色发展大会2China).ChinaEnvironmentalScience,2001,21(2):161~164.Abstract：Theincreasinglysevereclimatechangestatusposesenormousthreatsandchallengestothesustainabledevelopmentofmankind.Asalargeandresponsibledevelopingcountry,Chinaputforwardthevisionofpeakingcarbonemissionsby2030andachievingcarbonneutralityby2060atthe75thUnitedNationsGeneralAssembly.VariousinstitutionshavecarriedoutanumberofstudiesonChina'smediumandlong-termemissionreductionpathways.Thispapersystematicallysortsoutthelatestcarbonneutralityresearchreportsissuedbyfiveinstitutions,includinginvestmentbanks,scientificresearchinstitutions,researchthinktanksandinternationalorganizations,andcomparedandanalysedsevenimportantaspectsoftheirpredictionresults,includingtheeconomicandsocialdevelopment,carbonemissionpathway,totalprimaryenergyconsumptionandstructure,totalfinalenergyconsumptionandstructure,hydrogenenergyconsumptionandproportion,electricitydemandandsupply,andpowergenerationinstalledcapacityandstructure.Intermsofemissionpathways,variousagenciesgenerallybelievethatChinawillachieveacarbonpeakaround2028andachievecarbonneutralitybetween2050and2060.Intermsoftotalprimaryenergydemand,theforecastoftotalfutureenergyconsumptionwillrangefrom2.5billiontonsofstandardcoalequivalentto6.65billiontonsofstandardcoalequivalent.Intermsofenergysupply,increasingtheproportionofcleanenergyandreducingcarbonemissionsfromthesourceistheconsensusofvariousagencies.Theproportionofcleanenergyinprimaryenergyispredictedtobemorethan85%,andtheproportionofcleanenergypowergenerationandinstalledcapacityispredictedtobemorethan90%.Intermsofenergyuse,electricitywillbecomethecoreoffinalenergyconsumptioninthefuture.Theforecastresultsofelectricityconsumptionforthewholesocietyarebetween14.3trillionkWhand18.4trillionkWh,andtheelectrificationrateforecastresultsareallabove65%.Resultsshowthatalthoughdifferentagencieshavedifferentpredictionsonfutureeconomicandsocialdevelopment,energydemand,etc.,theyallagreethatcleanenergysupplyandelectrificationofenergyusearethecorepathsforChinatoachievecarbonneutrality.Hydrogenenergyhasdevelopmentpotentialinareasthataredifficulttobereplacedwithelectricity.Keywords：Carbonneutrality,cleandevelopment,electrification,comparativeanalysis1引言2020年9月22日，习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上提出，“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”[1]。12月12日，在气候雄心峰会上宣布“到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右，森林蓄积量将比2005年增加60亿立方米，风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿千瓦以上”[2]。随后，在党的十九届五中全会[3]、中央经济工作会议[4]、全国两会[5]以及中央财经委员会第九次会议[6]等一系列党和国家重要会议上对碳达峰碳中和工作进一步部署，明确基本思路和主要举措。实现碳达峰和碳中和是党中央、国务院统筹国际国内两个大局做出的重大战略决策，是我国可持续发展的内在要求，是主动承担第一届全国碳中和与绿色发展大会3应对气候变化国际责任、推动构建人类命运共同体的责任担当。实现碳达峰碳中和将带来发展方式的深刻变革，已成为政府部门、能源企业、金融机构、国际组织、研究学者等普遍关注的议题，中国实现碳中和的长期低碳转型路径研究也成为新的研究热点。碳中和作为一项重大战略导向和政策行动，涉及产业升级、能源转型、技术创新、制度创新等方方面面。开展中国实现碳中和路径研究，对于制定我国中长期发展战略、规划与政策意义重大，能够为我国实现碳达峰碳中和目标提供有力支撑。截至目前已有十数家研究机构公开发布了碳中和研究报告，从不同视角系统研判了碳中和愿景下中国未来的发展趋势，特别是能源电力领域的转型趋势，但尚无对这些研究报告成果的系统梳理。本文选取了投资银行、科研单位、研究智库、国际组织等五家不同行业性质的机构最新发布的碳中和研究报告，对它们进行了全面细致的对比分析和归纳总结，提取报告中对中国实现碳中和路径的共性判断，以更好地展望我国未来低碳转型的发展趋势，探索碳中和实现路径。2中国碳中和实现路径研究综述2.1各机构报告特点中金公司（CICC）成立于1995年，是我国首家中外合资投资银行。碳中和愿景提出后迅速成为金融市场的热门话题，将为远期市场带来巨大增值空间。中金公司作为我国头部投资银行，拥有对社会各行业的深厚研究基础，于2020年12月发布了题为《碳中和，离我们还有多远》[7]的主题研报，旨在提出碳减排的实施路径，并从国内外市场现状出发，分析预测碳中和主题下的技术革新和产业转型需求，针对具体行业、企业、技术为投资者指明投资方向。该研报的主要内容包括：中国碳中和的主要实施路径，清洁电能、氢能发展与碳交易体系构建，以及碳中和对汽车、交运、大宗商品和农业等其他行业的要求与影响分析。该报告研究水平年到2060年。清华大学气候变化与可持续发展研究院（ICCSD）成立于2017年，是我国著名研究型大学智库。2019年年初到2020年6月，研究院联合十几家研究机构开展了“中国长期低碳发展战略与转型路径研究”项目，共设置18个课题，并在各课题研究成果基础上形成了《中国长期低碳发展战略与转型路径研究》综合报告[8]，于2020年10月发布。报告旨在为2050年社会主义现代化建设目标提供相应的气候变化长期低碳发展战略，以及为中国政府2020年在《巴黎协定》下提交本世纪中叶低碳排放发展战略提供技术支撑，主要内容包括终端各部门能源消费与二氧化碳排放，电力需求与供应，一次能源消费与二氧化碳排放，非二氧化碳温室气体减排，脱碳技术，投资与成本分析以及政策建议等。该报告研究水平年到2050年。能源转型委员会（ETC）成立于2015年，总部设在英国，是一家全球性能源企业和非政府机构创立的联盟型组织。委员会致力于实现《巴黎协定》目标，通过为决策者提供信息，加快低碳和零碳解决方案的部署。此前，委员会发布了《更好的能源，更大的繁荣》[9]及《可完成的任务》[10]两本研究报告，系统描述了全球经济脱碳的总体路径。在此基础上，于2019年11月针对中国在本世纪中叶实现净零排放的愿景发布《中国2050：一个全面实现现代化国家的零碳图景》[11]，着重分析阐明了实现这一蓝图的经济和技术可行性。报告主要研究了需求侧各部门脱碳路径，供给侧电力、氢能、生物质以及碳捕集与封存技术（CCS）等四种脱碳路径，以及成本、效益分析和政策建议。该报告研究水平年到2050年。彭博创立于1981年，是美国的全球商业、金融信息和财经资讯提供商。彭博新能源财经（BNEF）是彭博旗下的战略研究平台，专注分析低碳经济转型中电力、交通、工业、建筑和农业领域革新技术及前沿趋势。2020年12月，彭博新能源财经发布《中国加速低碳进第一届全国碳中和与绿色发展大会4程》白皮书[12]，讨论了中国能源领域迈向碳中和目标的可能路径。主要内容包括电力需求与供应展望，转型过程中的关键问题与投资机遇。该报告研究水平年到2050年。全球能源互联网发展合作组织（GEIDCO）成立于2016年，是由致力于推动世界能源可持续发展的相关企业、组织、机构和个人等自愿组成的国际组织，宗旨是推动构建全球能源互联网，以清洁和绿色方式满足全球电力需求，推动实现联合国“人人享有可持续能源”和应对气候变化目标，服务人类社会可持续发展。2021年3月，合作组织发布了《中国2030年前碳达峰研究报告》[13]《中国2060年前碳中和研究报告》[14]《中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望》[15]等三本研究报告，在国内首次提出了通过建设中国能源互联网实现碳减排目标的系统方案。其中《中国2060年前碳中和研究报告》的主要内容包括碳中和总体思路、实现路径、重点行动、关键技术、综合效益与政策机制。该报告研究水平年到2060年。2.2各机构分析内容对比本文按未来经济社会展望、碳排放路径、用能总量与结构、发电量与装机、技术组合、投资、碳价、综合效益和政策机制等多个维度对上述五家机构的碳中和研究进行了系统梳理，如表1所示。其中，清华大学和合作组织的研究最为全面和系统，以上内容均有涉及。中金公司研究报告的主要目的是给出投资建议，研究部门比较全面，但没有给出碳价、效益和政策的相关分析。能源转型委员会报告重在描述中国2050年能源系统净零排放的图景，并没有给出转型路径，预测量都针对2050年单个水平年，对能源领域以外的其他领域也未有涉及。彭博研究报告重点研究电力领域转型，对排放路径的描述也仅限于电力领域，未给出能源消费与排放以及全社会其他部门的排放结果。表1各机构碳中和研究报告主要内容对比Table1Comparisonofthemaincontentsofthecarbonneutralityresearchreportsbyvariousinstitutions预测项目机构简称未来人口数量未来GDP碳排放峰值与达峰年碳中和年份碳减排路径全社会各部门排放终端能源需求与结构终端各领域排放一次能源需求与结构发电量与结构用氢量电源装机与结构关键技术组合投资碳价效益政策机制CICC-√√√√√√√√√√√-√---ICCSD√√√√√√√√√√√√√√√√√ETC√√-√--√-√√√√√--√√BNEF√√√-√----√-√-√---GEIDCO√√√√√√√√√√√√√√√√√注：√为包含的项目，-为未包含的项目.3:中国碳中和实现路径主要结果对比为了更好的认识各机构对中国碳中和实现路径的设计，本节系统梳理分析了各机构发布的中国碳中和实现路径研究报告中所预测的重点指标结果。分别从经济社会发展、碳中和研究口径与排放路径、一次能源消费总量与结构、终端能源消费总量与结构、终端氢能消费与第一届全国碳中和与绿色发展大会5占比、电力需求与供应、发电装机与结构等7个方面开展比较分析与总结。其中，清华大学的报告包含政策情景、强化减排情景、2℃情景与1.5℃情景，彭博的报告包含经济转型情景（ETS）与加速转型情景（ATS），其余三本报告为碳中和情景。3.1经济社会发展宏观经济社会展望是对未来中国碳中和实现路径预测的出发点，各机构基本都对未来的人口数量和GDP发展进行了预测。不同机构对我国未来人口发展的整体趋势做出的预测大体一致，但对GDP增长的预测有一定差异。未来我国人口数量将先升后降，峰值将在2020年代末至2035年内出现，数值在14亿~15亿之间，此后我国人口将呈现下降趋势。2035年中国人口将达到14亿~14.6亿人，2050年将降至13.4亿~14亿人，如图1所示。人口先增后降的同时，GDP总量将不断上升。中金公司与能源转型委员会仅给出了人均GDP预测结果，分别为4.8万美元（2060年）和5.5万美元（2050年，以购买力平价计算）。清华大学给出了未来每五年的GDP增速，通过计算得到2035年、2050年GDP将分别增至206万亿元、351万亿元。彭博给出了未来GDP相对于2018年增长的倍数，经过计算，到2035年、2050年GDP将分别增至212万亿元、298万亿元（2018年不变价）。合作组织预测，到2035年、2050年、2060年GDP将分别增至208万亿元、338万亿元和435万亿元。图1中国人口数量预测Fig.1China'spopulationforecast3.2碳中和研究口径与排放路径我国提出的碳中和目标仅指二氧化碳还是所有温室气体，目前尚无定论，研究机构选取的温室气体研究范围也不相同。在本文梳理的五本报告中，仅有清华大学研究了全温室气体口径下的碳中和，另外四本报告均将关注点放在二氧化碳上。此外，各研究机构研究的碳中和领域范围也不同，合作组织、清华大学和中金公司考虑最为全面，研究了全社会各个领域的碳中和实现路径，包括能源活动、工业生产过程、土地利用变化和林业、废弃物处理等。能源转型委员会仅研究了能源领域，彭博则关注能源领域中的电力脱碳问题。合作组织、清华大学和中金公司给出了全社会碳排放达峰的时间和峰值，均在2030年前达峰，如图2所示。其中合作组织和中金公司的达峰时间均为2028年左右。清华大学碳达峰峰值为110亿吨左右，合作组织峰值为109亿吨左右。中金公司基年取值高于另两个机构，峰值也较高，达133亿吨左右。合作组织和彭博给出了电力领域碳排放达峰的时间和峰值，如图3所示。合作组织认为电力领域碳排放将于2025年左右达峰，峰值45亿吨，彭博预测经济转型情景下电力领域碳排放2026年达峰，峰值49亿吨，加速转型情景下电力领域碳排放2024年达峰，峰值48亿吨。两个机构的预测结果较为吻合。第一届全国碳中和与绿色发展大会6图2全社会碳排放路径对比Fig.2Comparisonofcarbonemissionpathsinthewholesociety中金公司、清华大学、能源转型委员会和合作组织均给出了各自预测的碳中和时间，介于2050年~2060年，如图2所示。其中能源转型委员会和清华大学1.5℃情景预测到2050年能够实现二氧化碳的近零排放，分别还剩余1亿吨和0.6亿吨排放。合作组织给出的全社会碳中和时间为2055年左右，中金公司预测全社会2060年实现碳中和。电力领域方面，合作组织预测2050年实现近零排放，彭博则未给出中和时间表，如图3所示。图3电力领域碳排放路径对比Fig.3Comparisonofcarbonemissionpathsinthepowersector减排路径是碳中和研究的核心之一，各个机构描绘的碳中和路径存在较大差异。整体来看，几个机构均未给出明确的中国碳排放空间，减排路径设计上，也存在“尽早达峰（峰值较低）-减排先快后慢”路径与“尽早达峰（峰值较高）-减排先慢后快”路径的差异。在排放空间约束问题上，合作组织提出，根据公平、效率及能力等综合原则确定了我国2018~2100年的累积二氧化碳排放。合作组织与清华大学1.5℃减排路径较为接近，均在2030年达峰后进入快速减排阶段，这可能是由于两个机构在优化计算时均设置了一定的碳排放空间限制。而中金公司的减排路径呈现达峰后下降速度先慢后快的态势，整体排放空间较大，这可能是因为中金公司在边界条件限制时仅考虑了2060年单个时间节点需要达到碳中和，而未考虑整体的碳预算约束。3.3一次能源消费总量与结构从历史数据看，一次能源消费需求一般随着经济发展和人口增加不断增长。但在中国产业转型、清洁转型、节能增效的发展趋势下，一次能源需求变化趋势并不一定延续以往的规律。各机构对一次能源消费总量变化趋势的判断各有不同，主要有“持续增长”“先升后降”“持续增长后稳中有降”三种观点。中金公司认为，能源消费总量将连年增长，但随着单位GDP能耗较低的三产比重不断扩大，能源消费增速放缓，2021年~2025年、2025年~2035年、2035年~2060年复合增速分别为3.3%，1.0%和0.4%。清华大学的政策情景、强化政策第一届全国碳中和与绿色发展大会7情景、2℃情景和1.5℃情景下，能源消费分别于2050年前、2035年、2030年左右和2025年左右达峰后下降。合作组织根据对宏观经济、产业结构、人口与城镇化水平的预测得到我国未来能源消费将经历先持续增长、再稳中有降的发展阶段。各机构对一次能源消费总量数值的预测差异较大，2050年一次能源消费总量介于25亿吨标准煤~66.5亿吨标准煤之间。最低的来自能源转型委员会，最高的来自中金公司。另外只有中金公司和合作组织对2060年的一次能源需求进行了展望，分别为67.3亿吨标准煤和59亿吨标准煤，如图4所示。中金公司在各个机构中对一次能源消费总量的预期最高，这主要是由于他们认为中国的经济发展将带来人们生活水平的提升，进来带来更高的能源资源需求，碳中和目标下，更经济和更安全的能源将打开中国的能源需求天花板，也使得未来的科技浪潮不受环境问题的束缚。能源转型委员会在各个机构中对一次能源消费总量的预期最低，这主要有两点原因。一是需求侧能源需求下降，这主要是由于产品和服务生产和消费方式更加高效，需求减量、能效提高、能源转换等手段使得更少的能源和资源就能满足需求。另一方面是供给侧清洁化，避免了火力发电系统所涉及的能源损失。值得一提的是，只有能源转型委员会在计算2050年的一次能源需求时采用了热当量法，其他机构均采用发电煤耗法。采用热当量法计算也会导致一次能源需求相较采用煤耗法计算结果产生一定程度的下降。实现碳中和目标，一次能源消费中的清洁能源占比将大幅提升，高达85%以上（对于有碳中和目标的情景而言），清洁替代成为各机构对于能源供应结构调整的共识。具体来看，中金公司认为2060年能源消费结构中70%为非化石能源，30%为氢能，清洁占比达100%。合作组织认为，基于中国能源互联网建设，实施深度清洁替代和电能替代，加大水、风、光等清洁能源开发力度，推动清洁电能全面消纳，能源消费能够基本实现由清洁能源满足，2060年清洁能源占比达90%，剩余化石能源消费加速向非能利用转型。其余两家机构认为，2050年实现碳中和，清洁化率占比需要达到86%。图4一次能源消费总量与清洁能源占一次能源消费比重Fig.4Totalprimaryenergyconsumptionandtheproportionofcleanenergyinprimaryenergyconsumption3.4终端能源消费总量与结构与一次能源消费总量类似，各机构对终端能源消费总量预测也有较大差异，2050年终端能源消费总量预测结果介于22亿吨标准煤与42亿吨标准煤之间。清华大学政策情景下终端能源消费总量最高，随着情景减排目标的提升，终端用能效率不断提升，用能总量不断下降。能源转型委员会出于对能源需求下降、能效提升等考虑，研判得到的2050年终端能源消费量最低。各机构普遍认为，电力将逐渐替代煤、油、气等化石能源成为终端能源消费的核心载体，电气化率将不断提高。通过推进工业、交通、建筑等领域的电能替代，终端能源使用效率不第一届全国碳中和与绿色发展大会8断提高，实现排放大幅降低。各机构对电气化率的研判普遍在65%以上（对于有碳中和目标的情景而言），其中能源转型委员会考虑全社会用电量中有20%左右用于电制氢、电制氨等电制合成燃料，在终端能源需求较低的研判下对用电量判断较高，电气化率高达84%。图5终端能源消费总量与电气化率Fig.5Totalfinalenergyconsumptionandelectrificationrate3.5终端氢能消费与占比未来终端能源消费格局中，氢能将占据一定比重，特别是来源于电能的绿氢，可以用于无法直接使用清洁电力、电池的用途，以及提供备用容量和储能，特别是在提供高温热源、长途重载交通等领域有应用前景。各机构对氢能未来消费总量预测范围相差较大，最低的为清华政策情景，约1700万吨，最高的为中金公司，约4亿吨。清华大学1.5℃情景、能源转型委员会和合作组织分别预测氢能消费量为4900万吨（2050年）、6000万吨（2060年）和8100万吨（2050年），氢能占终端能源比重基本介于10%~20%之间（对于有碳中和目标的情景而言），中金公司对于氢能最为看好，认为氢能可以承担非电领域所有能源需求，氢能消费占比达30%。图6氢能消费总量与氢能占终端能源消费比重Fig.6Totalhydrogenenergyconsumptionandproportionofhydrogenenergyinfinalenergyconsumption3.6电力需求与供应电能是需求端零碳排放的能源，也是能够大幅提升终端能源效率的能源，能够降低能源消费总量和碳排放。此外，清洁能源大多需要转化为电能的形式才能够高效利用，因此各机构均认为未来全社会用电量将大幅提高。对全社会用电量的预测范围介于14.3万亿千瓦时与18.4万亿千瓦时之间（对于有碳中和目标的情景而言），其中最高的为中金公司，最低的为清华大学1.5℃情景。能源转型委员会、合作组织和彭博分别预测全社会用电量为15万亿第一届全国碳中和与绿色发展大会9千瓦时（2050年）、17万亿千瓦时（2060年）和14.9万亿千瓦时（2050年ATS情景）。合作组织认为，电力是新型产业的主要用能形式，随着现代服务业和先进制造业的发展，我国电力消费将不断增加，2060年人均用电量达到12700千瓦时。当前我国电力供应以化石能源发电为主，未来随着供应侧清洁替代的推进，清洁能源发电占比将逐渐提高，各机构对未来清洁能源发电占比预测基本都在90%以上（对于有碳中和目标的情景而言），中金公司更是达到100%。图7全社会用电量与清洁能源发电量占比Fig.7Totalelectricityconsumptionandtheproportionofelectricitygeneratedbycleanenergy3.7发电装机与结构电力在能源系统中逐渐起到核心作用，发电装机也将不断提升。各机构对未来发电装机预测介于42亿千瓦与107亿千瓦之间，其中最低的为清华政策情景，最高的为彭博ATS情景。电源结构的清洁化转型加速推进，清洁能源装机占比都在80%以上，对于有中和目标的情景，清洁能源装机占比均在90%以上，中金公司占比为100%。图8总发电装机与清洁能源装机占比Fig.8Totalinstalledgenerationcapacityandtheproportionofcleanenergyinstalled4主要结论综合比较以上5家机构对中国碳中和路径的研究结果，可以看出，虽然不同机构对未来排放路径、能源、电力发展情况预测各不相同，但总体而言，各家都认为清洁化、电气化是未来中国实现碳中和的核心举措。第一届全国碳中和与绿色发展大会10第一，排放路径方面，大部分机构研究范围为全社会二氧化碳中和，全社会碳达峰时间普遍在2030年之前，峰值110亿吨左右；电力领域2025年左右达峰，峰值50亿吨以下。碳中和时间介于2050年~2060年之间，存在“尽早达峰（峰值较低）-减排先快后慢”路径与“尽早达峰（峰值较高）-减排先慢后快”路径判断的差异。第二，能源供应清洁化方面，未来一次能源消费总量介于25亿吨标准煤~66.5亿吨标准煤之间，对一次能源消费总量变化趋势的判断有“持续增长”“先升后降”“持续增长后稳中有降”三种观点。一次能源消费总量中的清洁占比将持续上升，碳中和年份清洁化率均在85%以上，通过加大水、风、光等清洁能源的开发力度，实现能源消费基本由清洁能源满足，供给侧减排效果显著。未来随着供应侧清洁替代的推进，清洁能源发电占比将逐渐提高，各机构对未来清洁能源发电占比与装机预测基本都在90%以上。第三，能源使用电气化方面，全社会用电量不断增加，碳中和年份全社会用电量预测范围介于14.3万亿千瓦时与18.4万亿千瓦时之间，且部分电力用于电制燃料和原材料。终端电气化率不断提高，各机构对电气化率的研判普遍在65%以上。第四，氢能发展方面，未来氢能在电能难以直接替代的领域，如提供高温热源、长途重载交通等场景下有较好的应用前景，碳中和年份下终端氢能消费量在1700万吨~4亿吨，占终端能源比重基本介于10%~20%之间。参考文献[1]习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话.资料来源:http://www.gov.cn/xinwen/2020-09/22/content_5546168.htm[2]习近平在气候雄心峰会上发表重要讲话.资料来源:http://www.gov.cn/xinwen/2020-12/13/content_5569136.htm[3]中共十九届五中全会在京举行[N].人民日报,2020-10-30(01)[4]中央经济工作会议在北京举行[N].人民日报,2020-12-09(01)[5]政府工作报告.资料来源:http://www.gov.cn/premier/2021-03/12/content_5592671.htm[6]习近平主持召开中央财经委员会第九次会议.资料来源:http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/15/content_5593154.htm[7]刘俊,杨鑫,陈彦,等.碳中和,离我们还有多远[R].北京:中金公司,2020.[8]项目综合报告编写组.中国长期低碳发展战略与转型路径研究综合报告[R].北京:清华大学气候变化与可持续发展研究院,2020.[9]EnergyTransitionsCommission.Betterenergy,greaterprosperity:Achievablepathwaystolow-carbonenergysystems[R].London:EnergyTransitionsCommission,2017.[10]EnergyTransitionsCommission.Missionpossible:reachingnet-zerocarbonemissionsfromharder-to-abatesectorsbymid-century[R].London:EnergyTransitionsCommission,2018.[11]能源转型委员会.中国2050：一个全面实现现代化国家的零碳图景[R].伦敦:能源转型委员会,2019.[12]BloombergNEF.China’saccelerateddecarbonization:economicbenefits[R].London:BloombergNEF,2020.[13]全球能源互联网发展合作组织.中国2030年前碳达峰研究报告[R].北京:全球能源互联网发展合作组织,2021.[14]全球能源互联网发展合作组织.中国2060年前碳中和研究报告[R].北京:全球能源互联网发展合作组织,2021.[15]全球能源互联网发展合作组织.中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望[R].北京:全球能源互联网发展合作组织,2021.第一届全国碳中和与绿色发展大会11碳中和背景下中国绿色经济的发展趋势杜茂华，任婧(辽宁大学环境学院，辽宁沈阳110036)摘要：随着习近平总书记提出“2030年碳达峰、2060年碳中和”的目标，低碳发展、循环经济的理念在中国经济的发展中得到了巨大的扩展和延申，绿色工业、绿色农业、绿色交通、绿色建筑以及绿色金融等绿色经济体系在维持中国经济的持续稳定发展中有着举足轻重地位。建立健全绿色低碳循环发展经济体系，促进经济社会发展全面绿色转型，成为了我国经济发展的必然趋势。关键词：碳中和；经济发展；绿色；低碳0引言碳中和的提出对于实现《巴黎协定》气候目标至关重要，越来越多的国家政府正将其转化为国家战略。中国乃是世界最大的发展中国家，当前正处于经济发展潜力很大的时候，能源消费总体处于达峰饱和前的上升阶段，所以要想实现碳中和目标，解决好经济发展和减少能源需求之间的矛盾是毕竟之路，能源需求总量控制将配合能源效率指标，成为日益关键的发展约束条件。1背景中国经过几十年的经济高速发展，生产水平得到了大幅度的提升，但也引发了很多的环境问题。一方面产品迭代频繁引起重复生产，既造成了环境污染问题，也造成了资源浪费；另一方面生态资源遭到了很大程度的破坏，且正面临着持续恶化的状态。人们只关注到了眼前经济发展带来的效益，而忽视了长期持续的经济发展效益，最终对经济发展所依赖的生态环境造成了无法挽回的伤害[1]。2006年后，中国成为世界CO2第一排放大国。2019年，世界CO2排放量排在前六位的国家和地区分别是：中国98.26亿吨、美国49.65亿吨、欧盟41.11亿吨、印度24.80亿吨、俄罗斯15.33亿吨和日本11.23亿吨[2]。据此计算，中国的碳排放总量已经超过美国和欧盟的总和，即将达到美国、欧盟和日本的总和，但还未到达峰值。2019年，中国的能源消费结构中，煤炭、石油、天然气、可再生能源（包括水电）和核电的比例分别为57.6%:19.7%:7.8%:12.7%:2.2%。虽然中国的碳排放量尚未达到峰值，意味着在今后的一段时间里仍未继续上升，但是随着中国环保事业的发展，人们环保意识的提高，人与自然和谐相处的理念将会更加的深入人心。当前，中国经济的发展方向已向绿色循环的经济发展靠拢，有了很大程度的改善，低碳发展、绿色循环的经济理念已取代以破坏环境为代价发展经济的模式，并将在中国的经济发展中持续不断地延申。2碳中和背景下绿色经济体系的发展全国碳市场建设加速，强化法律法规支撑必不可少。3月，随着《中华人民共和国国民第一届全国碳中和与绿色发展大会12经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称“十四五”规划纲要）全文的正式发布，指出了我国国民经济和社会发展的新方向，成为我国碳达峰的关键期和窗口期。3月15日中央财经委员会第九次会议的召开，强调要完善绿色低碳发展的财税、价格、金融、土地、政府采购等政策和市场体系，完善能源“双控”制度，加快推进碳排放权交易，积极发展绿色金融。生态环境部陆新明在中国碳达峰碳中和成果发布暨研讨会上透露，将推动《全国碳排放权交易管理暂行条例》在今年出台。碳中和的提出成为推动全球气候治理转折的关键行动，也意味着中国只有30年时间去完成欧美发达国家50~70年时间的碳减排任务[3]，每年排放下降率高达8%。欧盟率先提出2050年实现碳中和的战略路线图[4]，为我国提供了多视角参照系。但资源禀赋、产业结构差异巨大，绝不能生搬硬套，亟需探索符合国情的碳中和路径。推动绿色低碳循环发展，首先要加快经济发展方式转变，探索能源结构，构建工业的绿色发展体系；深入乡镇建设清洁低碳的现代能源体系；发挥科技创新的支撑作用，大力推进清洁能源，废物再利用；加强绿色金融项目的投入，为环保产业的发展增加新的外援。目前为止，国家已开展低碳省市87个，其中82个提出了达峰目标，18个提出在2020年前达峰、42个提出在2025年前达峰。2.1绿色工业经济发展离不开能源，碳排放又与能源消费息息相关[5]。当前中国经济结构决定了能源使用量巨大，单位GDP能耗不但高于世界平均水平，更是发达国家的2~3倍。现阶段煤炭仍是国家能源安全的基石，占中国一次性能源消耗的50%以上，碳减排压力巨大[6]。煤炭当前仍是国家能源安全的基石，绿色开采、科学用煤才是保障碳中和实现的关键，煤炭行业未来的发展空间最终取决于自身能否实现源未利用、近零排放，以及碳捕获、利用与封存技术能否应用与推广[7]。同理，如钢铁、电力等国之重器行业，改变能源结构，构建绿色低碳循环发展的体系才是复合我国国情的必选之路。当前，国内多家企业聚焦碳达峰、碳中和路线，制定并公布了各自的方针和路线。最具代表的“五电”公布了碳达峰时间表。中国华能集团和国家电网公司提出了具体的行动目标。华能集团表示不仅要将碳排放强度较“十三五”下降20%，且到2025年跻身世界一流能源企业行列；实现清洁能源装机占比50%以上，具体措施为：发电装机达到3亿千瓦左右，新增能源装机最低可达8000万千瓦。国家电网公司也公布了其行动方案，是首个就“3060目标”发布行动方案的央企。其承诺，新增以输送清洁能源为主的跨区输电通道，且到2025年，实现跨省、市区输电能力达到3.0亿千瓦，输送清洁能源占比50%。碳中和目标下，各地相关部门也陆续制定了对应的方案。青岛市组织编制实施《青岛市温室气体与大气污染物协同控制方案》，打造全国减污降碳典范城市，持续淘汰过剩产能，倒逼高能耗、高排放、高污染企业退出。唐山市发布《唐山市钢铁工业协会绿色低碳发展倡议书》，努力在“十四五”期间提前实现碳达峰，实现钢铁行业绿色低碳高质量发展。2.2绿色农业全国两会期间，赵立欣根据我国农业生产技术水平和规模，在保证粮食安全和社会经济能够持续发展的前提下，提出农业农村的碳达峰、碳中和途径，主要包括提高生产效率、改善土壤质量以及可再生能源替代三方面。其中可通过提高肥料效力来降低CO2排放等方法，通过降低温室气体的排放强度来提高生产效率；通过使用有机肥料、绿色耕作以及生物质废料回用等方法提升农田草地的有机质含量，改善土壤质量，增加温室气体的吸收和固定；通过利用可再生能源代替化石能源在生产生活中的运用，来减少碳排放。2021年3月财政部农业农村司发布《全力做好“十四五”开局之年财政支农工作助力乡村全面振兴和农业农村现代化》文件中强调，要支持农业高质量、可持续发展。加大农业面第一届全国碳中和与绿色发展大会13源污染治理力度，继续支持开展生物质综合利用、有机肥替代、地膜回收利用，实施绿色种养循环农业试点，推进农业绿色发展。2020年11月9日-10日，由成都新朝阳作物科学股份有限公司（下称“成都新朝阳”）绿色农业发展高峰论坛既健康植保全国核心合作伙伴新品交流会上，正式启动了作物“零农残”项目。其建立了从土壤到餐桌的健康植保8S标准化管理体系，以生物农药、有机营养、土壤环境修护等系列产品为支撑，形成了对多种作物的“零农残”标准化全程植保管理方案。2.3绿色交通根据IEA数据，目前中国交通碳排放占中国整体碳排放的9.7%，仍明显低于世界的交通碳排放占比24.6%，但是中国交通碳排放1990-2018年复合增速达到8.3%，明显高于全世界交通碳排放的增速（2.1%）及中国整体碳排放的增速（5.6%），交通运输占中国整体碳排放比重提升5个百分点。随着人均GDP的增长，交通运输的需求仍会持续增长，中国交通系统的碳排放上行压力较大。绿色交通系统是建设绿色生态城市的重要组成部分。与传统交通系统相比，构建绿色交通系统能够引导城市空间与土地利用紧凑集约，方便市民选择绿色出行，大幅度减少交通污染，还能缓解交通拥堵，提高城市运行效率。为响应碳中和目标，2020年，《交通运输部关于浙江省开展构筑现代综合立体交通网络等交通强国建设试点工作的意见》（以下简称“意见”）下发，明确安吉县开展绿色交通发展试点。绿色交通发展试点内容包括大力推进车辆装备清洁能源利用、全面推进船舶与港口污染防治、全面推动综合功能服务站建设三大方面。2.4绿色建筑国际能源研究中心的报告显示，从全球来看，建筑行业贡献了碳排放总量的40%，是实现碳中和目标的关键。中国每年因新建、拆除、装修等产生的建筑垃圾约15.5亿吨至24亿吨。在陕西，中国建筑集团有限公司（以下简称中国建筑）承建的临潼绿色产业园，将掺入30%的城市拆迁建筑垃圾再生骨料取代天然骨料，建成陕西首个再生骨料混凝土示范工程；在浙江，杭州慧展科技项目采用清水混凝土，减少装饰装修的资源，同时在屋顶种植茶树绿化，不仅营造了闲情舒适的休憩空间，还有效降低建筑吸收的日晒热能，起到环保节能的效果；在贵州，贵阳201大厦从设计到施工综合应用39种节能生态技术，综合节能率达到61.72%；中国建筑承建的北大屿山医院香港感染控制中心，建设者打造了正常建设需3-4年的高品质防疫医院，在大幅降低现场噪音的同时，减少水耗60%、节约木材80%、减少建筑垃圾80%，大幅减少了建筑垃圾和资源消耗，用科技赋能“碳中和”。在弃碳揽绿，打通绿色动脉方面，两年来，中国建筑积极开展乌梁素海流域山水林田湖草沙生态修复试点工程，采用“4233”生态修复治理施工模式，即四步走标准化沙漠治理、林草修复两大神器、矿山三重治理、海堤整治三步施工，推进乌梁素海流域山水林田湖草沙一体化保护修复。目前，项目整体治理成效显著，流域生态环境质量改善明显。2.5绿色金融近年来，随着我国对环保产业工作的不断重视，环保事业有了深入的发展，有力地拉动了环境保护相关产业的市场需求，带动了环保产业的快速发展。加大国家科技成果转化引导基金的投入，鼓励围绕节能环保、清洁生产、清洁能源等领域的那些具有前瞻性、战略性、颠覆性的科技攻关项目的研究，强化创业投资等各类基金引导，支持绿色技术创新成果转化应用。“碳中和”目标下，绿色债券成焦点。2021年2月8日，全国首批6只“碳中和债”在第一届全国碳中和与绿色发展大会14银行间债券市场成功发行，项目包括风电、光伏、水电等清洁能源和绿色建筑，这是全球范围内首次以“碳中和”命名的贴标绿色债券产品，主要作为我国绿色金融创新型工具的初步试点，预计碳中和债券的规模将在未来继续扩增。2021年2月22日，国务院引发《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》，指出要“大力发展绿色金融。同一债券标准，建立绿色债券评级标准。”首批“碳中和债券”落地。2021年河北各地上报的政府和社会资本合作（PPP）项目共32个，投资额288亿元。固废处理企业维尔利日前与上海宝碳新能源环保科技有限公司签订《“碳中和”战略合作框架协议》，开展“碳中和”项目方面的探索合作。3面临的挑战和建议中国能源需求还未达到峰值。中国是世界上最大的发展中国家，改革四十多年来，经济持续迅速增长，2019年，中国GDP现价总量为98.65万亿元，是世界第二大经济体，但人均GDP刚突破1万美元，世界排名仅为66。预期到2035年，中国基本实现社会主义现代化，人均国内生产总值达到中等发达国家水平[8]。为了支撑中国经济的发展，未来一段时期内，能源消费总量和CO2排放量还将不断增加。中国的能源结构转型更加困难。自2012年以来，中国原煤年产量均超过34亿吨；原油年产量保持在2亿吨左右；天然气产量更是在持续增长中；中国在水电、风电、光伏等可再生能源发电量装机容量均居世界首位；在运在建核电装机容量6593万千瓦，居世界第二，在建核电装机容量世界第一[9]。能源生产的国情造就了能源消费结构，使得中国的能源转型路径不会走从以煤炭为主，到以油气为主，再到以可再生能源为主的发展路径，而是将从以煤为主过渡到煤炭、石油、天然气（含非常规天然气）、可再生能源和核能并存的多元能源结构，最终实现以可再生能源为主体的能源结构。这也预示着中国将面临着用40年的时间，将57.6%的煤炭、85.1%的化石能源碳排放降低到能与碳汇（包括碳移除）相中和。碳中和目标的实现，需要各个行业的协调发展，人类的共同努力，更需要理论与实践的综合探索，才能推动其顺利发展。参考文献[1]陈芬,张琛琛.绿色发展的价值思考[J].长沙理工大学学报（社会科学版）,2018(06):40-44.[2]BP.StatisticalReviewofworldEnergy2020[EB/OL].(2020-06)[2021-01-09]https://www.bp.com/en/global/corporate/energy-economics/statistical-review-of-world-energy.html.[3]王灿,张雅欣.碳中和愿景的实现路径与政策体系[J].中国环境管理,2020,12(06):58-64.[4]姜克隽,向翩翩,贺晨旻,等.零碳电力对中国工业部门布局影响分析[J].全球能源互联网,2021,4(01):5-11.[5]杨宇,于宏源,鲁刚,等.世界能源百年变局与国家能源安全[J].自然资源学报,2020,35(11):2803-2820.[6]齐晔.低碳发展的中国逻辑:煤炭消费达峰是前提[J].环境经济,2017(16):16-20.[7]陈浮,于昊辰,卞正富,尹登玉.碳中和愿景下煤炭行业发展的危机与应对[J/OL].煤炭学报:1-14[2021-04-08].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2021.0368.[8]新华网.中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会议公报[EB/OL].(2020-10-29)[2021-01-10].http://www.xinhuanet.com/politics/2020-10/29/c_1126674147.htm.[9]中华人民共和国中央人民政府.《新时代的中国能源发展》白皮书[EB/OL].(2020-12-21)[2021-01-10].http://www.gov.cn/zhengce/2020-12/21/content_5571916.htm.第一届全国碳中和与绿色发展大会15碳中和目标下大气环境改善的城市规划应对体系曹阳（江苏省规划设计集团有限公司，中国南京）摘要：城镇化的快速发展导致环境问题愈演愈烈，且这些问题已不仅仅局限于环境本身，而是进一步对人类健康甚至是生命安全造成了影响。因此如何规避、防范、应对这些问题，从源头上控制这些问题的产生、在过程中减少其对人类健康的影响至关重要，城乡规划作为一项重要的公共政策在这方面具有重要责任。本文以城市中人的健康为出发点，重点关注我国城市大气环境中对人体健康影响最大的高温、雾霾、酸雨这三类问题，在梳理国内外大气环境健康影响规划应对研究及实践进展的基础上，着重从源头控制和过程引导两个方面着手构建基于城市大气环境健康影响应对的规划体系，以期通过规划途径减少大气环境问题的产生以及对人类健康的影响。关键词：城市大气环境；碳中和；健康效应；规划体系1引言近年来，城市大气环境问题频发，高温热浪、PM2.5等不仅给大气环境系统造成了严重破坏，也给人类身体健康造成了严重影响，每年由于大气环境问题而引发和加剧的各类疾病及死亡病例骤增，大气环境健康影响已成为一个不容忽视的问题。城乡规划作为一项重要的公共政策在这方面具有重要责任，本文重点关注对人体健康有重要影响的大气环境问题，试图从源头控制和过程引导两个方面着手构建基于城市大气环境健康影响应对的规划体系，以期通过规划途径减少大气环境问题的产生以及对人类健康的影响。2我国城市大气环境健康影响状况概述大气环境是指生物赖以生存的空气的物理、化学和生物学特性。物理特性主要包括空气的温度、湿度、风速、气压和降水。化学特性则主要为空气的化学组成：包括氮、氧、氢、二氧化碳，还有一些微量杂质及含量变化较大的水汽。人类生活或工农业生产排出的氨、二氧化硫、一氧化碳等有害气体和颗粒物会改变原有空气的组成，引起污染，破坏生态平衡。我国城市大气环境特性中，对人体健康影响最大的因素主要为空气温度（持续高温）、颗粒物（雾霾）、有害气体沉降（酸雨）这三类。夏季持续的高温天气导致中暑病例频发，其中最严重的热射病死亡率高达40%—50%，对人体健康影响极大并威胁生命安全。据不完全统计，截至2013年8月7日，全国共出现热射病死亡病例18例[1]。此外，持续高温天气还极易诱发心脑血管疾病、感染性腹泻、寒感冒、情绪中暑等多种“高温病”，对人体健康影响极大。连续雾霾天容易诱发多种生理及心理疾病，引起了人们的广泛关注，在由清华大学发起主办的第八届中国健康传播大会发布的“2013年中国十大健康传播热门话题”中“雾霾”名列第二位。雾霾引发的疾病主要包括呼吸系统疾病、心血管疾病、癌症、眼鼻喉疾病、皮肤病等，还会对人的情绪和心理产生影响[2]。谢元博等选择2013年1月发生的北京市雾霾重污染事件评价全市居民对10-15日高浓度PM2.5暴露的急性健康损害风险，结果表明，短期高第一届全国碳中和与绿色发展大会16浓度PM2.5污染约造成早逝201例，呼吸系统疾病住院1056例，心血管疾病住院545例，儿科门诊7094例，内科门诊16881例，急性支气管炎10132例，哮喘7643例[3]。酸雨对于人体健康的影响可分为直接影响和间接影响两种。直接影响主要为酸雨及酸性物质经呼吸道吸入，诱发或加重呼吸系统疾病以及对眼角膜等造成刺激导致红眼病；间接影响主要指土壤被酸化后，本来固定在土壤矿化物中的有害重金属，如铅、铝等被溶滤出为粮食、蔬菜等吸收，进而影响人体健康，包括引起铅中毒、痴呆症、先天性缺陷等[4][5]。表1大气环境问题主要健康影响大气环境特性主要问题主要健康影响物理特性空气温度持续高温中暑（热射病）、心脑血管疾病、感染性腹泻、寒感冒、情绪中暑等化学特性颗粒物（PM2.5等）雾霾呼吸系统疾病、心血管疾病、癌症、眼鼻喉疾病、皮肤病、情绪病等有害气体（二氧化硫等）酸雨直接影响：呼吸系统疾病、红眼病等间接影响：铅中毒、痴呆症、先天性缺陷等3国内外大气环境健康影响规划应对研究及实践进展应对大气环境健康影响的措施包括财政、立法、税收等多种手段，本文重点关注在规划建设领域的相关应对措施。3.1应对城市高温的规划建设实践及研究城市高温天气形成的原因主要有以下两个方面：一是全球气候变暖的大环境影响；二是城市热岛效应的影响。针对导致城市高温天气原因的不同，在规划建设方面的应对措施也有所差异：（1）应对全球气候变暖的规划建设措施造成全球气候变暖的原因主要是二氧化碳等温室气体的排放，因此，减少碳排、增加碳汇、建设低碳城市是应对气候变暖的重要措施。在此方面，国内外学者已进行了诸多研究，且已形成了相对成熟的框架体系[6]-[8]，归纳而言，主要包括以下几个方面：调整能源结构、优化空间布局、倡导绿色交通、推广绿色建筑、保障生态空间、改善绿化系统。（2）应对城市热岛效应的规划建设措施形成城市热岛效应的原因主要有以下几个方面：1）城市下垫面对太阳辐射的吸收率大；2）人为的生产、生活释放较多的热量；3）蒸发耗热少；4）城市平均风速小，平均向外输送的热量少。应对城市热岛效应的规划建设措施也主要是从改善形成城市热岛效应的条件等方面着手。○1保护绿色空间，优化绿地系统规划广泛种植蒸腾作用强的树木绿地、加强绿化建设是解决城市蒸发耗热少这一问题的重要方法，对缓解城市热岛效应有着重要作用。而城市绿地空间的布局结构、绿量、形状以及配植模式对绿地系统的降温效果有着重要影响。雷江丽等综合分析了深圳特区内绿地斑块的空间结构特征与其降温效果的关系。结果表明，在绿地斑块面积一定的情况下，提高斑块形状的复杂性更有利于发挥绿地的降温效果；乔草型绿地的降温效果优于乔灌草型绿地，二者的降温效果均显著优于灌草型和草坪型绿地[14]。武小钢等研究绿地特征要素与绿地降温增湿效应之间的相关性。结果表明，绿地绿量是衡量绿地降温增湿效应的关键因子；在增加绿地面积和提高绿量的同时，要重视大面积斑块第一届全国碳中和与绿色发展大会17的绿地，提高其在绿地系统中的比重；根据绿地用途相应地选择不同的形状，使城市绿化改善城市生态环境的效应得到充分发挥[15]。○2优化城市用地布局城市“热岛效应”与城市用地布局密切相关。斯图加特市在编制城市土地利用规划时，根据斯图加特市都市环境气候图对城市的用地布局、用地类型进行修正调整，用以降低城市热岛的负面效应。如在斯图加特市Vaihignen地区，根据城市气候分析图中冷空气集聚区域的分析结果，当地规划师修改了原先该地区的城市土地利用规划图（F-Plan），将该区域的用地类型由可建造区域改为私人或公共绿地，并制定了相应的气候规划保护策略，有效地保护了局地小气候环境，促进了该地区的冷空气流通，有效地降低了城市热岛的负面效应[9]。黄初冬等将杭州市的地表温度数据与历年的城市用地状况进行关联分析，得出杭州市的“热岛效应”与城市用地密切相关，提出“中心城区+外围组团+足够的生态用地”的用地结构模式可有效缓解城市的“热岛效应”[10]。○3降温通道、通风廊道规划针对城市平均风速小的问题，相关学者提出通过规划降温通道、通风廊道来缓解城市热岛效应。张正栋等在分析广州市“热岛效应”空间格局和特征的基础上，规划了广州市市区范围内的降温通道，形成了以珠江沿线为主轴、点线面相结合的网格状降温通道格局[11]。洪亮平等借助计算机城市风场模拟等实验手段，分析了大尺度、复合型城市通风道利用自然风和水体绿化的传输、蒸散功能，促进城市通风排热、缓解热岛效应、改善微气候的工作原理，以武汉四新地区城市设计为例，探讨了城市广义通风道的规划方法与实施策略[12]。作为城市通风体系最主要组成部分的城市路网，其几何形态特征以及方位特征直接影响了城市降温通风的效果，柏春以浙江丽水市城市路网规划为例，指出结合地域气候特征合理规划设计城市路网，改善城市通风系统，对城市适宜小气候环境的形成具有重要意义[13]。○4城市降温冷却设施规划和建设城市降温冷却设施的规划和建设也是应对城市热岛效应的重要手段。目前，应用较多的城市降温冷却设施主要包括两种：一种是大型的城市冷却系统，另一种则是小型的遮阳降温设施（如遮光架等）。在大型的城市冷却系统建设方面，赫尔辛基进行了有益的探索和实践。赫尔辛基政府在市内建设冷却系统，通过引入海水为城市降温。巨大的水泵从深海中抽出冰凉的海水，通过铺设的地下管道进行输送，海水在错综复杂的管道系统里快速流动，为城市降温，变热的海水再通过管道排放回大海中。理想状态下，建设冷却系统的地区最多可以降温2.6摄氏度[16]。小型的遮阳降温设施则是为了防止过量太阳能的吸收而规划设计的。实验表明，遮阳设施下的场地降温效果明显好于太阳直射下的场地降温效果。刘月琴等在上海世博会场地设计中对遮阳降温设施及其布局进行了研究，在广场核心区旁，结合集中成片的“固定遮阳伞”和“移动树阵”构成广场“遮阳休憩空间”，并结合低压喷雾设备进行降温[17]。3.2应对城市雾霾的规划建设实践英国、美国、日本等国都曾饱受雾霾的困扰，经过长期的治理，逐渐摆脱了雾霾困境，其在规划建设领域的应对措施主要包括以下几个方面[18]-[23]：（1）规范工业布局发电厂和重工业企业是产生雾霾的重要原因，因此，英国伦敦在治理雾霾时把规范工业布局放在了重要位置，规定伦敦城内的燃煤火电厂必须关闭，确有需要的只能在城区外重建；规定重工业设施必须迁至郊外等。（2）设立“控制区域”燃料烟尘排放和汽车尾气排放也是产生雾霾的主要原因，为此，英国、德国等国针对燃料烟尘排放控制和汽车尾气排放控制设立了专门的“控制区域”。第一届全国碳中和与绿色发展大会18○1针对燃料烟尘排放控制的“无烟区”在英国，规定在城区和城镇内设立无烟区，区内禁止使用产生烟雾的燃料，对居民使用的传统炉灶等进行统一改造。○2针对汽车尾气排放控制的“特殊控制区域”英国伦敦在控制汽车尾气排放方面做了诸多努力，如通过伦敦交通战略和大伦敦规划采取相应措施减少交通量，并抑制机动交通的过快增长。在此基础上，为了达到更好的效果，“低排放区”汽车尾气排放管制政策应运而生，于2008年2月4日起实施。“低排放区”覆盖大伦敦绝大部分地区，并非只限于“伦敦中心区交通拥挤收费区域”。在划定收费界限时并非与大伦敦行政区边界完全重合，而是在局部边界地域略有所错位。“低排放区”政策对管制时间、管制对象、运作流程、排放标准与进度安排、收费金额、付费方式、折扣与豁免、处罚规定等都有具体的规定，用以鼓励更先进、更清洁车辆的使用，控制汽车尾气排放。图1伦敦“低排放区”范围及边界资料来源:参考文献[23]同样针对汽车尾气排放控制，德国提出了“环保区域”的概念，把城区分成4个不同区域，竖起标牌标明贴有何种颜色“环保贴”的车辆可以通行（即只允许符合环保标准的车辆驶入），违规者将被罚款40欧元。目前，德国已有超过40个城市设立了“环保区域”。（3）完善基础设施为治理雾霾，英国对城镇电力、燃气、供热等基础设施均进行了统一的规划和建设。在电力设施方面，采用分布式供电，将发电系统以小规模、分散式的方式置于用户附近；在燃气设施方面，要求在城镇使用无烟燃料，推广使用天然气；在供热设施方面，冬季采取集中供暖。（4）加强绿化建设植物绿化对于吸附烟尘、减少扬尘、净化空气具有重要的作用，因此，英国、日本等国都将加强绿化建设作为应对雾霾的重要手段。英国的主要做法是在城市外围规划建设大型环形绿化带，增加城市绿化面积和人均绿化面积。其环形绿化带面积达数千平方公里，几乎是城市建设面积的3倍，人均绿化面积亦高达24平方米。日本在进行绿化建设时对于城市的绿量目标和绿化模式都有相应的要求和规定。如东京有关当局规定，在绿量目标方面不但要追求绿化面积，还要追求绿化体积；在绿化模式方面，鼓励少种草多种树，规定新建大楼必须配建绿地，必须实施屋顶绿化。（5）推广绿色建筑绿色建筑不仅有利于降低建筑能耗，而且有利于对雾霾进行阻击，减少其进入室内，可以说是从源头控制和过程引导两个方面着手应对城市雾霾。英国在推广绿色建筑方面的主要第一届全国碳中和与绿色发展大会19做法是，对所有房屋节能程度进行绿色评级，以提高房屋能源利用率并减少排放。要求从2016年起，所有新建住宅必须实现零排放，并给予此类环保住宅一定的政策优惠（如免缴印花税等）。4基于大气环境健康影响应对的规划体系建构本文针对我国城市大气环境中对人体健康影响最大的高温、雾霾、酸雨这三类问题，从源头控制和过程引导两方面着手，构建基于城市大气环境健康影响应对的规划体系。4.1应对城市高温的规划体系构建应对城市高温的规划体系主要从两个方面着手构建：一为应对全球气候变暖；二为应对城市热岛效应。应对全球气候变暖的规划体系主要为低碳城市建设的规划体系，包括“减碳排”和“增碳汇”两个方面。“减碳排”包括调整能源结构、优化空间布局、倡导绿色交通、推广绿色建筑；“增碳汇”包括保障生态空间和改善绿化系统。针对城市热岛效应的规划体系主要包括城市用地布局优化、降温通风廊道规划、基于热舒适度的绿色空间系统规划、降温冷却设施规划建设四个方面。其中，城市用地布局优化主要包括基于城市气候分析的用地性质调整和结构模式优化；降温通风廊道规划主要包括基于城市风场模拟分析的降温通风廊道格局构建及相应的路网结构优化和开敞空间预留保障；基于热舒适度的绿色空间系统规划主要包括基于降温效果分析的绿量指标确定和绿化模式引导（包括绿化斑块面积、形状及植物配植模式等）；降温冷却设施规划建设包括重点地段大型城市冷却系统规划和小型遮阳降温设施布局规划。4.2应对城市雾霾的规划体系构建应对雾霾的规划体系主要从源头控制和过程引导两个方面着手构建。旨在源头控制的规划应对措施主要包括：产业布局优化调整、划定分类控制区域（主要包括生活类控制引导分区和交通类控制引导分区）、完善基础设施建设（主要为对煤炭燃烧有显著控制改善效果的电力、燃气、供热等设施）和推广绿色建筑。旨在过程引导的规划应对措施主要为加强绿化建设，包括绿量指标确定（面积指标、体积指标）、配建模式引导、绿化模式引导（立体绿化、屋顶绿化等）、植物配植模式引导和植物种类选择（主要为吸附能力强的植物）。4.3应对城市酸雨的规划体系构建应对酸雨的规划体系同样从源头控制和过程引导两个方面进行构建。旨在源头控制的规划应对措施主要包括：优化产业布局、完善基础设施（电力、燃气、供热、污染处理等对环境改善有直接影响的设施）；旨在过程引导的规划应对措施主要为加强绿化建设，包括拓展绿化空间和重视树种选择（主要为SO2吸附能力强的植物）。5结语城镇化的快速发展导致环境问题愈演愈烈，且这些问题已不仅仅局限于环境本身，而是进一步对人类健康甚至是生命安全造成了影响。因此如何规避、防范、应对这些问题，从源头上控制这些问题的产生、在过程中减少其对人类健康的影响至关重要，城乡规划作为一项重要的公共政策在这方面具有重要责任。本文以城市中人的健康为出发点，重点关注对人体健康有重要影响的大气环境问题，着重从源头控制和过程引导两个方面着手构建基于城市第一届全国碳中和与绿色发展大会20大气环境健康影响应对的规划体系，以期通过规划途径减少大气环境问题的产生以及对人类健康的影响。新型城镇化要求“以人为本”，而人的健康无疑是“以人为本”的重中之重，因此，关注人的健康的规划应越来越受到重视，基于环境问题健康影响应对的规划体系构建也应成为今后一段时间城乡规划的重要工作，将其纳入城乡规划体系，使城乡规划真正成为“以人为本”的规划、温暖人心的良心规划。图2基于大气环境健康影响应对的规划体系参考文献[1]蒋秀娟等.热射病,异常高温下的“异常重病”[N].科技日报,2013-8-13（6）.[2]许慧慧等.雾霾对健康的影响与预防[J].生命与灾害,2013,（2）：6-7.[3]谢元博等.雾霾重污染期间北京居民对高浓度PM2.5持续暴露的健康风险及其损害价值评估[J].环境第一届全国碳中和与绿色发展大会21科学,2014,35（1）：1-8.[4]胡敏哲.酸雨对人体健康的危害及气象学预防措施[J].中国科技信息,2011,（20）：8.[5]霍寿喜.酸雨危害人体健康[J].医药与保健,2004,（7）：48.[6]汪光焘.积极应对气候变化,促进城乡规划理念转变[J].城市规划,2010,34（1）：9-14.[7]颜文涛.减缓·适应——应对气候变化的若干规划议题思考[J].西部人居环境学刊,2013（3）：31-36.[8]张泉等.低碳城市规划——一个新的视野[J].城市规划,2010,34（2）：13-18.[9]任超等.城市环境气候信息在德国城市规划中的应用及其启示[J].国际城市规划,2013,（4）：91-99.[10]黄初冬等.杭州市“热岛效应”与城市功能布局的关联分析[J].规划师,2011,（5）：46-49.[11]张正栋等.基于城市热岛效应的城市降温通道规划研究——以广州市为例[J].资源科学,2013,35（6）：1261-1267.[12]洪亮平等.夏热冬冷地区城市广义通风道规划探析——以武汉四新地区城市设计为例[J].中国园林,2011,（2）：39-43.[13]柏春.城市路网规划中的气候问题[J].西安建筑科技大学学报（自然科学版）,2011,（4）：557-562.[14]雷江丽等.深圳城市绿地空间结构对绿地降温效应的影响[J].西北林学院学报,2011,26（4）：218-223.[15]武小钢等.城市绿地降温增湿效应与其结构特征相关性研究[J].中国生态农业学报,2008,16（6）：1469-1473.[16]杨先碧.新技术为炎热的城市降温[J].学习时报,2006.[17]刘月琴等.上海世博会场地公共空间降温设计研究[J].建筑学报,2010,（7）：92-95.[18]白阳等.英国治理雾霾改善生态的一些经验[J].群众,2013,（4）：77-78.[19]杨拓等.英国伦敦雾霾治理经验及启示[J].当代经济管理,2014,36（4）：93-97.[20]方晓等.外国治理雾霾的高招[J].学习月刊,2013,（3）：12.[21]王亚宏.伦敦：从“雾都”到生态之城[N].经济参考报,2013-1-31（5）.[22]若英.国外治理雾霾有何招数？[J].红旗文稿,2013,（4）：39.[23]马祖琦.大伦敦“低排放区”政策述评[J].国际城市规划,2010,25（1）：88-94.[24]王新伟等.贵阳摘掉酸雨市“黑帽子”[N].经济日报,2013-2-14（1）.[25]周骁骏等.柳州：“酸雨之都”变身宜居新城[N].经济日报,2013-12-19（1）.[26]王秋凤.柳州从“酸雨之都”到生态宜居之城[N].西部时报,2010-2-26（15）.第一届全国碳中和与绿色发展大会22碳中和目标下的高密度城区碧道生态规划设计研究——以深圳市罗湖区碧道建设为例吴丹（深圳市城市规划设计研究院有限公司）摘要：在我国推进生态文明建设和实现碳中和目标的背景下，碧道规划建设应努力参与到低碳环保积极设计的挑战中，并将其作为重要设计理念融入相关规划建设实施项目中，努力为城市提供绿色服务产品，探索绿色技术创新。本研究以罗湖区碧道规划建设为契机，创新性的提出针对高开发强度城区的碧道生态建设方法路径，包括践行河湖水系最优美的目标，制定生态优先、民生为本、系统建设、低碳节约、因水制宜、有序推进的原则，构建全自然生态要素的碧道格局，提出进行全域生态节点统筹、生态廊道分类管控提升、实施水生态修复、联动水产业生态提升的策略，形成碧道生态建设实施管理路径。将以生态优先为先决条件制定的规划引导作为后续碧道建设项目立项的重要依据，和与涉河更新单元规划协同的重要依据。以期为深圳其他区提供具有实操性的经验借鉴，为全国类似地区提供相关研究基础。关键词：碳中和；高密度城区；碧道建设；生态引领1背景研究1.1国家推进生态文明建设与碳中和中国目标加强生态文明建设、推动绿色发展，是实现高质量发展的题中之义，也是实现高质量发展和应对新形势的新要求。2020年9月22日，习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话，指出“中国努力争取2060年前实现碳中和”，这意味着中国高质量发展低碳转型的坚定决心。在碧道规划中，应将低碳环保作为重要的设计理念传达到相关的设计、施工项目中去。1.2广东省率先实施万里碧道工程建设2018年12月20日，广东省河长制办公室《关于开展万里碧道建设试点工作的通知》（粤河长办函[2018]195号文）要求各地因地制宜、分区建设、试点先行，迅速开展万里碧道建设试点工作，高标准建设万里碧道，至2035年，全省建成“水清岸绿、鱼翔浅底，水草丰美、白鹭成群”的万里碧道，使之成为广大人民群众喜游乐到的美好去处。1.3深圳积极推进千里碧道工程与罗湖区认领建设任务深圳市率先落实万里碧道建设，开展碧道建设规划，印发《关于印发广东万里碧道建设深圳行动方案的通知》（深河长办〔2019〕83号）和《深圳市碧道建设总体规划（2020-2035）》。罗湖区响应市碧道建设号召，2020年启动10公里碧道建设，完成2.4公里沙湾河（罗湖段）碧道试点建设。2022年完成17.5公里碧道建设，山水廊道初具规模，2025年完成35公里碧道建设，罗湖区碧道主干体系全面建成，助力罗湖的蝶变与振兴。作者简介：联系方式：18520827609第一届全国碳中和与绿色发展大会232碳中和目标下的碧道建设相关案例研究2.1深圳光明木墩河木墩河，是茅洲河上游左岸的一级支流，河长6.36公里（光明街道辖区内长度约5.2公里），流域面积5.58平方公里。治理前的木墩河是光明区生态环境上的一块伤疤。以“以生态之曲，谱生活乐章”为理念，借助暗渠复明的机会，致力于通过栖息地营造、活动节点设计、文化元素融合，为光明增添一条富有生机与生活气息的活力绿廊。图1木墩河2.2深圳茅洲河碧道是深圳市开工建设的第一批碧道试点，试点段全长12.9公里，其中宝安段长约6.1公里，光明段6.8公里。实现从“全省污染最严重河流”到“深圳水环境显著改善的典型代表”的转变。茅洲河碧道示范段主要节点包括燕罗湿地、茅洲河展示馆、碧道之环、亲水活力节点，是市民亲水近水的生态长廊。以优越的生态资源招引创新产业入驻，让治水成效带来更大经济价值。图2茅洲河碧道3碧道建设生态评估3.1罗湖区碧道建设基础条件3.1.1典型高强度开发城区罗湖区总面积78.75平方公里，其中建成区面积为43.4平方公里，其余主要为深圳水源保护区和梧桐山森林保护区。罗湖区属于典型的高强度开发地区，现状毛容积率达到1.5，金三角地区容积率超过3.0，金三角地区用地面积只占全区用地16%，但集聚了全区约65%的商业商务建筑规模、72%的总部企业数量。第一届全国碳中和与绿色发展大会243.1.2坚守“一半山水一半城”特色在城区迅速建设、经济快速发展的同时，罗湖区始终加强生态资源保护，区域生态环境优良，基本生态控制线范围的面积约为48.12平方公里，占辖区土地面积的61%；森林覆盖率达51.77%，处于全市领先水平；城市绿化覆盖率达64.6%，城市布局上始终保持着“一半山水一半城”的特色。图3罗湖区自然要素分布3.2罗湖区碧道建设生态评估3.2.1自然竖向条件全区河道坡度总体在0-26.3%，生态区坡度较大，仙湖水坡度最大达22.2-26.3%；建成区坡度较小，笔架山河坡度最大达18.3-22.2%，可结合河道坡度特性因地制宜进行生态修复方法选择。图4河道坡度分布图3.2.3生态岸线罗湖区生态岸线占比合计58.8%（包含初级生态岸线20.8%、高级生态岸线5.2%、原始生态岸线32.8%），硬化岸线占比21.3%，暗渠占比19.9%，总体生态岸线占比低于全市美丽河湖建设总体方案中提出的2025年生态岸线比例达到65%的要求。第一届全国碳中和与绿色发展大会25图5生态岸线现状分布图生态岸线有较多突出问题，主要有以下几方面：（1）硬化岸线生态退化明显，大多以垂直型硬化岸线为主，河道断面内生态改造难度大。水流速度较快，造成河道内水生植物稳定性差。水位落差大、日常水量少，河渠深，亲水性差。图6布吉河岸线现状情况（2）梧桐山河区域生态岸线生态基础较好，有沙洲、鹭类、鱼类，但河道与生活空间几乎割裂，生态空间过于封闭，水中水岸植物样貌单一。图7梧桐山河岸线现状情况第一届全国碳中和与绿色发展大会26（3）以暗渠和硬质化岸线结合为主的河道，生态阻隔严重，如大坑水虽上游段已建设少量绿道，但生态质量一般，河道内毫无生境，暗渠段被道路和建筑物覆盖。图8大坑水岸线现状情况3.2.3生物多样性图9深圳十佳观鸟点分布图图10罗湖区观鸟点分布示意图水中水岸植物资源禀赋不高，造成水中水岸的生态系统功能受到削弱。罗湖区布吉河、第一届全国碳中和与绿色发展大会27深圳河等水域是候鸟迁徙线路中重要“中转站”的组成部分，深圳十佳观鸟点中，罗湖区占四处，分别为洪湖公园、东湖公园、仙湖植物园、梧桐山风景区。4碳中和目标下的碧道生态建设方向4.1碧道生态建设目标和愿景碧道生态总体目标是实现河湖水系最优美，水生态修复成效突出。现状水域面积约为532ha，水面率为6.76%。预计至2035年碧道建设完成后，新增水面至550ha（新增18ha），水面率增至6.99%，对标其他区相关规划，此项数据较为突出。4.2碧道生态建设原则4.2.1生态优先，民生为本碧道建设应突出自然生态，以实现水清为第一目标，先行做好水环境改善，水生态修复，推动河流从达标水体向健康河湖提升，坚持以人民为中心，为人民提供高质量生态产品。4.2.2系统建设，低碳节约统筹山水林田湖海草各生态要素，以系统思维推进碧道建设，并加强与治水提质、正本清源、黑臭水体整治等项目的有序衔接，树立节约意识、成本意识、效益意识。4.2.3因水制宜，有序推进以错位发展、彰显特色为原则，按照水体不同、区域不同进行分类开发建设，因水制宜确定流域功能定位，避免低水平重复建设，量力而行，尽力而为。4.3碧道生态建设格局构建“一带、五廊、三核、两线”全自然要素碧道格局。其中，“一带”为深圳河、莲塘河生态带；“五廊”指笔架山河廊道、布吉河廊道、沙湾河廊道、梧桐山廊道、清水河廊道；“三核”为银湖山生态核心、梧桐山生态核心、洪湖公园生态核心；“两线”为银湖-红岗-围岭-梧桐山区域绿道生态线、洪湖-翠竹-东湖城市绿道生态线。图11罗湖区碧道总体格局图5碧道生态建设策略第一届全国碳中和与绿色发展大会285.1全域生态节点统筹打造打造涵养蓄存型、调蓄净化型、生态保育型生态节点，统筹考虑所有水生态空间，强化水生态节点服务功能，实现上游生态保育、中游涵养蓄存、下游调蓄净化。图12生态节点建设技术路线图13生态节点布局规划5.2生态廊道分类管控提升统筹考虑所有生态空间，增强生态节点生态服务功能，增强生态连贯性，进行水生态廊道修复提升，生态廊道分类管控与提升，宏中微观分级施策。图14生态廊道布局规划第一届全国碳中和与绿色发展大会29图15自然郊野型生态廊道图16生活休闲型生态廊道图17黄金水岸型生态廊道5.3实施水生态修复5.3.1生态跌水及水形共同作用生态修复图18生态跌水与水形设计总体布局第一届全国碳中和与绿色发展大会30根据河道竖向坡度设计多级生态跌水，因地制宜设计生态水形。设计多级生态跌水，具有竖向充氧、净化水质、生态修复、景观娱乐等多重生态服务功能；进行曲折化河道内部设计，设置滨水垂直绿墙、多级生态跌水、生态观景休闲阶梯、生态转输绿带、荷花回水河湾，重构垂直硬质化岸线生态能力，最大化河道曲折，丰富水中水岸动植物多样性。图19河道多级生态跌水纵断面图20河道多级生态跌水示意图图21正坑水、梧桐山河、大坑水重点进行生态水形设计5.3.2“植物-动物-微生物”共同作用生态修复通过“植物-动物-微生物”共同作用提升水质进行生态修复，对上游河岸进行植被生态修复，中游进行底栖动物投放与栖息地修复，下游进行漫滩植被修复。5.3.3水生态修复效果评估通过对比地表水环境质量标准，罗湖区主要河流断面有溶解氧、化学需氧量、氨氮、总磷、总氮不能达到Ⅲ类标准。对比2019景观娱乐用水水质标准中A类，罗湖区主要河流断第一届全国碳中和与绿色发展大会31面指标中有溶解氧、氨氮、总磷不能达到A类标准。图22生态修复布局表1水生态修复实施评估表工程名称具体建设内容效果评估生态设施规模总削减能力（%）SSCODNH4-NTP植被群落修复移除入侵植物并进行植物补植，在河岸补植禾本科植物、狼尾草、莎草等草本植物，在河中补植芦竹、水生美人蕉、灯心草等耐湿且净水效果较好的水生植物。生态岸线9处（每处15米宽250米长）46.48%35.75%28.60%42.90%底栖动物投放、水生植物补植补植沉水植物，接种食藻虫，并投放泥鳅、田螺、黄鳝、河蚌等水生动物。9处（每处10米宽100米长）43.95%33.81%50-80%（浓度为3mg/L)50-80%（浓度为3mg/L)漫滩植被修复移除入侵物种并在漫滩上补植水生植物和本地植物，在与河岸相连的绿地空间进行补种，在河中补植芦竹、水生美人蕉、灯心草等耐湿且净水效果较好的水生植物，修复河岸周边林相，提高林木品质和健康状况。4处（每处15米宽250米长）47.52%36.55%29.24%43.86%湿地水下森林系统建造、底栖动物和鱼类群落构建深水区（水深0.8-1.2m）种植沉水植物、漂浮植物，浅滩湿地（水深20-140mm）种植高度耐水湿草本植物，滨水林带种植果树、樟、棕榈等，生态湿地20平方米41.50%31.92%50-80%（浓度为3mg/L50-80%（浓度为3mg/L在理想条件下，通过“动物+植物+微生物”的共同作用，可实现对总磷、氨氮约50-80%第一届全国碳中和与绿色发展大会32的去除率，通过进水水质提标、水质指标监测与评估，共同实现河道水质达到“景观娱乐A类与地表Ⅲ类标准”，实现可亲水、可划船等娱乐活动。5.4水产业功能提升通过水工设施用地功能提升，植入绿地、运动休闲、艺术空间。将东湖水厂改造为休闲艺术场地可为各年龄段游客提供富有活力的公园体验，展示净水设施构造，结合雨水综合利用系统，建造可持续水多功能公共活动空间和艺术剧场，策划科普教育文化宣传等活动。图23东湖水厂原貌图24东湖水厂改造意向图图25科普宣教系统示意图6碧道生态建设实施管理6.1碧道生态建设指引1、碧道设计应以水污染治理等工作为基础，维护和提升水环境质量，达到相应水质标准。2、碧道设计应复核水质达标情况，对于尚未达标的，应综合考虑外源减排、内源清淤、第一届全国碳中和与绿色发展大会33生态补水、活水循环、生态恢复等多种方式，提出保障水质稳定达标的具体措施。3、河湖库所沉积底泥是水生态环境的有机组成部分，也可能是主要的内源污染源，应科学分析、合理确定清淤规模、清淤方式和处置方式。4、碧道设计可结合滞洪区、河口、污水处理厂等节点建设自然或人工湿地，改善水质。植物配置应选用土著种，优先选择根系发达、净化能力好、生长期长、株型高、便于管理维护的挺水植物。5、碧道设计应尽量维持河湖岸线和海洋岸线天然状态，禁止缩窄河道行洪断面，避免侵占海域，避免裁弯取直；同时也应避免为营造景观，人为将现状顺直的岸线修整弯曲。图26河道形态修复6、碧道设计应保留河湖横断面坡、岸、滩、槽、洲、潭等多样化的自然形态，避免将河湖底部平整化，应维持自然的深水、浅水等区域，维护河道生境的多样性。7、碧道的建设应充分利用沿线城市公共绿地，建设雨水花园、生物滞留带、植草沟、透水铺装等设施，构建海绵系统，削减雨水径流量和初期雨水污染，形成弹性的蓄水空间，避免河道遭受较大的冲击而造成生态系统的破坏。8、经充分评估和规划后，可利用山塘、非饮用水水源水库对旱季河道进行补水，确保旱季不断流，维持河道生态基流，提升水环境容量。9、碧道设计可利用经水质提升后的污水处理厂尾水对河道进行补水，应合理安排近远期补水点、补水水量，提高补水的生态效益，改善水环境质量。10、碧道设计应体现建筑物结构与材料的生态性、环保性、景观性，加快推进环境友好的新技术、新工艺、新材料、新设备的运用，包括生态混凝土、装配式多孔结构、护砌体、土工织物、内加剂、涂料等。11、布设亲水设施应减少对近岸动物栖息地的不利影响，设置必要的生物通道。6.2生态断面设计指引图27布吉河草铺段生态断面改造第一届全国碳中和与绿色发展大会34通过河道拓宽、暗渠揭盖复明、植入生态草沟和沿河滨水花园带，植入生态洞穴浅滩，实现水清岸绿，水城融合，提供因水制宜的设计引导。图28大坑水库排洪河生态断面改造6.2城市更新管控要求与用地协同1、南湖街道-108船步街片区棚改项目涉及布吉河蓝线侵占108项目用地10.56万平方米，依据最新蓝线修编，本更新项目有少量蓝线面积侵占，需保证水域控制线两侧蓝线空间20m，建议更新项目进行线位预留，保留水生态空间。图29南湖街道-108船步街片区棚改项目2、清水河街道-16笔架山河项目涉及布吉河河道水域控制线侵占、蓝线侵占，笔架山河水域控制线侵占、蓝线侵占16项目用地194.16万平方米，依据最新蓝线修编，本更新项目有水域控制线侵占、蓝线面积侵占，需保证布吉河水域控制线40m，两侧蓝线空间15m；需保证笔架山河水域控制线9m，两侧蓝线空间10m。建议更新项目进行线位预留，清退水域控制线内占地，保留水生态空间。3、笋岗街道-46互联网产业总部、47帝豪金融大厦涉及笔架山河道水域控制线侵占、蓝线侵占46项目用地3.69万平方米、47项目用地0.54万平方米，依据最新蓝线修编，本更新项目有水域控制线侵占、蓝线面积侵占，需保证笔架山河水域控制线9m，两侧蓝线空间10m。建议更新项目进行线位预留，清退水域控制线内占地，保留水生态空间。第一届全国碳中和与绿色发展大会35图30清水河街道-16笔架山河项目、笋岗街道-46互联网产业总部、47帝豪金融大厦4、晓东街道-29草莆城中村南片区、30布吉农批涉及布吉河河道水域控制线侵占、蓝线侵占29项目用地6.52万平方米、30项目用地8.47万平方米，依据最新蓝线修编，本更新项目有水域控制线侵占、蓝线面积侵占，需保证布吉河水域控制线30m，两侧蓝线空间15m，建议更新项目进行线位预留，保留水生态空间。图31晓东街道-29草莆城中村南片区、30布吉农批参考文献[1]邓瑞欣,刘其南,张裕婷.海绵城市在黄埔区碧道建设中的探索实践[J].珠江水运.2020[2]马向明,魏冀明,胡秀媚,申龙,袁涵蒙.国土空间生态修复新思路：广东万里碧道规划建设探讨[J].规划师.2020[3]深圳市水务局.深圳：碧一江春水道两岸风华高质量建设“五道合一”碧道[J].中国水利.2020[4]冯刚.“碧道”老相识“碧道”新朋友[J].环境.2021[6]吴丹,俞露,李晓君,张亮.基于海绵型生态节点的水生态系统规划思考[C].中国城市规划年会论文集.2018[7]吴丹,戴韵.基于海绵城市的小流域水生态系统化治理[C].中国城市规划年会生态规划论文集.2020第一届全国碳中和与绿色发展大会36碳中和下水泥行业低碳发展技术路径郭旸旸1，罗雷1，李寅明2，张增寿2，朱廷钰1（1.中国科学院过程工程研究所，湿法冶金与清洁生产技术国家工程实验室，北京100190；2.北京建筑材料科学研究总院有限公司，固废资源化利用与节能建材国家重点实验室，北京100041）摘要：我国水泥行业CO2排放量约占全国总排放量的13.5%，是名副其实的“产碳大户”，其50%以上的碳排放来源于原料分解，难以通过燃料结构或能效提升而避免，因而水泥行业又是典型的难减排行业。水泥行业碳减排主要通过产业结构调整及低碳技术实现，预测2050年通过产量压缩可以减少8.6亿吨碳排放。低碳技术可以降低约43.4%的碳排放强度，其中原燃料替代、碳捕捉利用与封存（CCUS）和流程变革等技术是水泥行业实现碳减排的关键。通过对典型技术原理及应用现状的梳理，指出水泥行业低碳技术路径应多样化发展，结合水泥行业碳中和目标，对现阶段、中长期水泥低碳技术发展路径进行了预测，短期内我国水泥行业降碳主要思路为控制源头排放，实现较高的碳减排量，中长期通过多项技术的组合，实现存量CO2的削减，支撑水泥行业碳中和目标的实现。关键词：碳中和；水泥行业；碳减排技术；CCUS；原燃料替代；流程变革Low-carbondevelopmenttechnicalpathsforcementindustryundercarbon-neutralsituationYangyangGuo1,LeiLuo1，YinmingLi2,ZengshouZhang2,TingyuZhu1(1.NationalEngineeringLaboratoryforHydrometallurgicalCleanerProductionTechnology，InstituteofProcessEngineering,ChineseAcademyofSciences，Beijing100190.2.StateKeyLaboratoryofSolidWasteReuseforBuildingMaterials,BeijingBuildingMaterialsAcademyofSciencesResearch,Beijing,00041,China)Abstract:TheCO2emissionsofChina'scementindustryaccountforabout13.5%ofthecountry'stotalemissions,anditisaveritable"largecarbonproducer",morethan50%ofthecarbonemissionscomefromthedecompositionofrawmaterials,whichisdifficulttoavoidthroughfuelstructureorenergyefficiencyimprovement,sothecementindustryisatypicalindustrythatisdifficulttoreduceemissions.Carbonreductioninthecementindustryismainlyachievedthroughindustrialrestructuringandlow-carbontechnology.Itispredictedthat860milliontonsofcarbonemissionscanbereducedthroughproductioncompressionin2050.Low-carbontechnologiescanreducecarbonemissionintensityby通讯作者：朱廷钰（1971-），男，博士，研究员。第一届全国碳中和与绿色发展大会37about43.4%,amongwhichtechnologiessuchasrawandfuelsubstitution,carboncapture,utilizationandstorageandprocesschangesarethekeytoachievingcarbonemissionreductioninthecementindustry.Bycombingthroughthetypicaltechnicalprinciplesandapplicationstatus,itispointedoutthatthelow-carbontechnologypathofthecementindustryshouldbediversified.Combinedwiththecarbonneutralgoalofthecementindustry,forthepresentstage,mid-termandlong-termcementlow-carbontechnologydevelopmentpathispredicted.Themainideaofreducingcarbonemissionsinthecementindustryistocontrolemissionsatthesourceandachievehighercarbonemissionreductions.Inthemediumandlongterm,acombinationofmultipletechnologiescanbeusedtoreducethestockofCO2andsupporttherealizationofthecementindustry’scarbonneutralitygoals.Keywords:Carbon-neutral,Cementindustry,Carbonreductiontechnology,CCUS,Rawandfuelsubstitution,Processchange1水泥行业CO2减排压力和挑战CO2是主要的温室气体，大气中CO2的浓度从1750年的278ppm上升到2017年的405ppm，增长了近50%，气候变化进一步加剧，成为当今人类社会面临的重大全球性挑战[1]。2015年，《联合国气候变化框架公约》近200个缔约方在巴黎气候变化大会上达成《巴黎协定》，《巴黎协定》长期目标是将全球平均气温较前工业化时期上升幅度控制在2℃以内，并努力将温度上升幅度限制在1.5℃以内[2]，为实现这一目标，国际能源署（IEA）提出，全球与能源相关的CO2排放量需要在2060年降低到2014年的25%[3]。2020年习近平总书记在第七十五届联合国大会上向国际社会作出中国CO2排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和的庄严承诺[4]，明确了我国积极应对气候变化的战略定位及方向。水泥行业是我国国民经济建设的重要基础材料产业，同时又是高能耗高碳排放的行业，每生产1吨水泥熟料的综合能耗约为113.5kgce，排放约0.8吨CO2[5]。2020年我国水泥产量为23.77亿吨，CO2排放量达到13.75亿吨，约占全国总排放量的13.5%，单位产值水泥行业碳排放系数为13.76吨/万元，约为钢铁行业的3倍，玻璃行业的2.5倍，是名副其实的“产碳大户”。水泥行业低碳发展对我国实现碳中和目标至关重要，2021年1月16日中国建筑材料联合会发布《推进建筑材料行业碳达峰、碳中和行动倡议书》，倡议水泥行业要在2023年前率先实现碳达峰，进一步推动行业加快低碳发展转型。根据2018年国际能源署(IEA)、水泥可持续发展倡议行动组织(CSI)和世界可持续发展工商理事会(WBCSD)三家机构发布的《2050水泥工业低碳转型技术路线图》[6]，2050年预测我国水泥产量为7.5亿吨，相比于2017年减少68.8%，吨水泥CO2排放量为0.267吨，相比于2017年减少46.7%，估算我国水泥行业2050年碳排放总量为2.0亿吨，相比于2020年，要实现11.75亿吨的碳减排，削减近85%的碳排放量，减排压力巨大。同时，水泥行业50%以上的碳排放来源于原料石灰石中碳酸钙等的分解[7]，这一部分碳排放难以通过燃料结构调整或能效提升而避免，因此水泥行业也是典型的难减排行业。2水泥行业低碳发展技术预测根据水泥生产工艺特点及国外水泥行业发展历程，水泥行业碳减排主要通过产业结构调第一届全国碳中和与绿色发展大会38整及低碳技术实现，其中产业结构减排主要通过错峰停窑、淘汰落后压减过剩产能等方式进行碳减排，低碳技术减排主要通过改进生产工艺、提高余热利用、使用替代原燃料、发展碳捕捉利用与封存技术（CCUS）等方式进行碳减排[8]。2.1水泥行业产量预测根据2019年美国地质调查局数据（图1），我国人均水泥产量为1.65吨，约是德国的4倍，美国的6倍，世界人均水平的3倍，这与我国经济长期依赖城镇化发展有关，随着未来需求量的下降，2050年我国水泥产量将减少至7.5亿吨，通过产量压缩可减少约8.6亿吨的碳排放（图2）。图1各国人均水泥产量比较（2019年）图2水泥产量预测[6]2.2水泥行业低碳技术路径根据《2050水泥工业低碳转型技术路线图》，在压缩产量的基础上，进行低碳技术创新及应用是全球水泥行业低碳发展的必然趋势。通过技术预测，2050年世界吨水泥CO2排放强度将由2020年的0.578t/t熟料下降到0.348t/t熟料，2050年中国吨水泥CO2排放强度将由2020年的0.472t/t熟料下降到0.267t/t熟料，因此通过低碳技术可以降低约43.4%的碳排放强度，但实现难度巨大。如图3所示，水泥行业低碳技术主要包括能效提升、CCUS、替代原燃料、低碳水泥和流程变革等。根据模型计算预测[9]，2050年全球水泥行业CO2排放总量将由2020年的36.06亿吨下降到20.82亿吨，实现15.24亿吨的减排量，其中能效提升占比6.7%，替代原燃料占比54%，CCUS占比39.3%，因此原燃料替代、CCUS及流程变革等技术是水泥行业低碳技术突破的关键。图3水泥行业低碳技术路径2.2.2水泥行业原燃料替代技术（1）替代燃料技术第一届全国碳中和与绿色发展大会39根据水泥可持续发展倡议行动组织(CSI)和世界可持续发展工商理事会(WBCSD)发布的数据，全球水泥行业替代燃料率从1990年的2%增加到2014年的14.8%，其中生物质燃料替代率从0.3%增加到了5%，但各地区替代燃料率存在很大的差异，欧盟整体替代燃料率高达39%，尤其是荷兰、奥地利和挪威等国家，替代率均在60%以上，出现这种差异的原因一方面是替代燃料供应的问题，如荷兰、德国等国家有对可回收资源的填埋禁令，废弃物燃料的可获得性是决定替代率的前提；另一方面是由于技术问题，如德国初期采用可燃废弃物预处理系统，处理量小、不经济，难以大面积推广，于是出现专业回收可燃废弃物制备“垃圾衍生燃料”RDF的技术，推动了替代燃料的快速发展[10,11]。《中国水泥生产企业温室气体排放核算方法与报告指南（试行）》中对几种替代的燃料给出了热值的参考量，常规替代燃料如废油、废轮胎等废弃物，可实现15-25%的CO2减排量。2019年，我国水泥行业耗煤量2.95亿吨，而当前我国每年废旧轮胎仅为2000万吨、废矿物油为760万吨、市政污泥为840万吨，合计仅为0.36亿吨。因此，替代可燃废弃物分类、来源是制约我国水泥行业替代燃料技术应用的关键。（2）替代原料技术《国家应对气候变化规划（2014-2020年）》中针对出“水泥行业要鼓励采用电石渣、造纸污泥、脱硫石膏、粉煤灰、冶金渣尾矿等工业废渣和火山灰等非碳酸盐原料替代传统石灰石原料”[12]。据统计，我国每年产生约40亿吨的钢渣、硅钙渣、电石渣、碱渣等固体废弃物[13]，因此进行水泥原料替代是我国水泥行业碳减排的重要抓手。常见的电石渣配料60%时可实现40%的碳减排量[14]，2019年我国的电石渣产生量约为2600万吨[15]，全部替代可实现约938.8万吨CO2年减排量，减排效果显著；我国每年钢渣1.49亿吨，生料中配料4%钢渣可实现单位熟料CO2排放降低4.4kg。我国替代原料的来源及碳减排潜力均高于替代燃料，因此，现阶段我国水泥行业碳减排的重点应关注替代原料技术的提升和应用，对水泥行业低碳发展更为有利。2.2.1水泥行业CCUS技术表1全球水泥行业CCUS主要技术及应用现状[16]技术名称技术就绪度预计商业化年度(急迫度)国内外应用现状化学吸收72024（非常）•挪威Norcem水泥厂，0.4MtCO2/yr（预计2023/24年建成）•加拿大Lehigh水泥厂，0.6MtCO2/yr（2019年完成可行性研究)•2018年中国海螺水泥示范，50ktCO2/yr钙循环72025（非常）•2017年台湾和平水泥厂，1tCO2/h（预计2025年完成0.4MtCO2/yr示范）•2020年意大利CLENKER计划，开始商业化改造(1.3MtCO2/yr)固体吸附62035（高）•2019年加拿大拉法基CO2MENT计划•2020年美国克罗地亚水泥厂计划，0.725MtCO2/yr(起步阶段)膜分离4-5——（中等）•ECRA，2017等计划支持•实验室或小试研究混凝土固碳9现在（中等）•2016年中材国际和中建材项目，50ktCO2/yr第一届全国碳中和与绿色发展大会40氢/太阳能4-6--（中等）•2021年英国等离子体与生物质氢能技术•2025法国太阳能反应器计划CCUS技术可以显著减少水泥行业CO2排放，是水泥行业实现碳中和的关键。CCUS技术种类较多，目前各技术的发展水平及应用现状如表1所示，其中最成熟的为MEA化学吸收法，其他如钙循环技术等也处于较快的研发示范阶段，整体呈现多种技术路径并存的研发态势。（1）化学吸收技术化学吸收技术原理是利用碱性的醇胺溶液对酸性的CO2气体进行吸收，吸收后在高温条件下进行解析，分离出高浓度的CO2，并进行CO2捕集的过程[17,18]。挪威、加拿大、印度和中国等国均开展了相关技术工程放大研究[19]，如中国2018年建成的世界首条水泥烟气CO2捕集示范线（图4），吸收剂以羟乙基乙二胺（AEEA）为主要成分，实现了工业级CO2年捕集量5万吨/年，食品级3万吨/年[20,21]，捕集成本约为300元/吨CO2，低成本、低能耗是未来该技术的主要研发趋势[22,23]。图4化学吸收法工艺流程及白马山水泥烟气CO2捕集纯化示范（2）钙循环技术钙循环技术主要是利用氧化钙的碳化反应（CaO+CO2=CaCO3）和碳酸钙的分解反应（CaCO3=CaO+CO2）进行循环吸脱附，实现CO2的富集提纯[24]。钙循环技术最先于1999年由Shimizu等人开始研究[25]，目前已持续20余年。由于钙循环失活吸收剂可以作为水泥生料使用，同时可以与分解炉进行技术集成，因而钙循环技术被认为是最适合水泥行业生产工艺的碳捕集技术[26]。德国Stuttgart大学进行了大量的研究及小试验证，2017年在台湾和平水泥厂实现1tCO2/h碳捕集技术验证示范，实现85%的CO2捕集效率，综合捕集成本约为25美元/tCO2。图5钙循环技术工艺流程及台湾和平水泥厂钙循环示范（3）混凝土固碳技术混凝土矿物固碳是一种极具发展前景的碳减排技术。据统计，我国每年建筑垃圾产生量已达15-24亿吨，约占城市垃圾总量的40%[27]，建筑垃圾经过破碎、筛分可作为混凝土骨第一届全国碳中和与绿色发展大会41料，从而替代部分天然骨料，实现资源再利用。CO2可以将水泥水化产物中的Ca或固体废弃物中的游离氧化物转化成稳定性高的无机碳酸盐，从而在提高混凝土材料品质的同时实现封存CO2的目的。目前我国已完成万吨级CO2养护混凝土技术示范，每吨混凝土矿物在高压下可实现0.05kgCO2/kg固碳量，对水泥行业CO2利用和封存具有巨大的潜力。2.2.3水泥行业流程变革技术水泥自1824年诞生以来，生产工艺经历了多次变革，从立窑、回转窑、悬浮预热器再到预分解窑，均以提高能效为核心，整体工艺耗煤量降低了54%，在未来工艺能效提升空间有限的情况下，水泥生产流程的变革将主要以燃烧/煅烧方式的变革为主，实现“过程减碳”。以富氧燃烧技术为例（图6），炉窑内气氛由“O2/N2”变革为“O2/CO2”，通过烟气再循环燃烧系统，将烟气中CO2浓度提升至90%。目前水泥行业尚未有全氧燃烧技术投运的案例，分解炉全氧燃烧法已完成了2~3t/h规模的小试试验，分解炉出口干基CO2体积浓度为66%~75%，同时对3500t/d水泥生产线改造的投资运行成本进行了测算，捕集1吨CO2成本为62欧元[28]。以外旋式燃烧技术为例（图7），烟气与生料之间由“直接换热”变革为“间接换热”，通过将碳酸盐分解和燃料燃烧过程分离，从而得到富CO2烟气，该技术已在氧化镁行业完成5t/h的工业应用，分解炉出口CO2干基体积浓度100%，目前正在规划针对水泥行业的10t/h示范工程。图6水泥富氧燃烧工艺流程图7外旋式燃烧技术示意图3水泥行业碳中和实现技术路径建议目前国际水泥行业针对碳减排已开展了较为深入的研究，在技术路径的选择上呈现出多样化的特征。我国水泥行业碳减排工作仍处于起步阶段，仅海螺集团实施了水泥窑烟气5万吨/年CO2捕获示范工程，在规模化放大过程中仍存在诸多挑战。此外，与美国欧洲等发达国家相比较，我国水泥产业集约程度低，2014年4000t/d以下水泥熟料生产线占比37.1%，平均设备寿命13年，产业结构调整和产能削减仍然是水泥行业现阶段降碳的有效手段。发达国家有2/3的水泥厂在使用替代原燃料，已成为其节能降碳的重要手段，我国替代原燃料尚在初期，在原燃料种类及替代率上均有明显差距。因此，短期内我国水泥行业降碳主要思路为控制源头排放，包括流程智能化、余热利用、原燃料替代和产业结构调整等路径，实现较高的碳减排量。如图8所示，中长期随着产品结构的优化及低碳技术的发展，低钙水泥熟料煅烧、低熟料水泥技术、CCUS、富氧燃烧等技术大规模应用，通过多项技术的组合，实现存量CO2的削减，支撑水泥行业碳中和目标的实现。第一届全国碳中和与绿色发展大会42图8碳中和目标下水泥行业碳减排预测参考文献[1]ScholzeM,KaminskiT,KnorrW,etal.SimultaneousassimilationofSMOSsoilmoistureandatmosphericCO2in-situobservationstoconstraintheglobalterrestrialcarboncycle[J].RemoteSensingofEnvironment,2016,180:334-345.[2]RogeljJ,DenElzenM,HoehneN,etal.ParisAgreementclimateproposalsneedaboosttokeepwarmingwellbelow2℃[J].Nature,2016,534(7609):631-639.[3]ChenJ,DuanLB,SunZK.ReviewontheDevelopmentofSorbentsforCalciumLooping[J].Energy&Fuels,2020,34(7):7806-7836.[4]吕江涛,张燕.碳达峰、碳中和如何影响中国经济[J].2021,4:34-35.[5]庞翠娟.水泥工业碳排放影响因素分析及数学建模[D].华南理工大学,2012.[6]IEA,CSI,WBCSD.Technologyroadmap:low-carbontransitioninthecementindustry[M].2018:1-61.[7]史伟,崔源声,武夷山.国外水泥工业低碳发展技术现状及前景展望[J].水泥,2011,3:13-16.[8]李琛.关于水泥行业碳减排工作的几点看法[J].中国水泥,2018,12:22-26.[9]WeiJX,CenK,GengYB.EvaluationandmitigationofcementCO2emissions:projectionofemissionscenariostoward2030inChinaandproposaloftheroadmaptoalow-carbonworldby2050[J].MitigationandAdaptationStrategiesforGlobalChange,2019,24(2):301-328.[10]NaqiA,JangJG.RecentProgressinGreenCementTechnologyUtilizingLow-CarbonEmissionFuelsandRawMaterials:AReview[J].Sustainability,2019,11(2):18.[11]XuJH,FleiterT,FanY,etal.CO2emissionsreductionpotentialinChina'scementindustrycomparedtoIEA'sCementTechnologyRoadmapupto2050[J].AppliedEnergy,2014,130:592-602.[12]佟庆,魏欣旸,秦旭映,等.我国水泥和钢铁行业突破性低碳技术研究[J].上海节能,2020,5:380-385.[13]王肇嘉.积极推进工业钢渣类固废替代水泥原料研究与规模化应用[N].中国建材报,2020-08-31(002).[14]刘晶,汪澜.应用替代原料减少水泥行业CO2排放实例分析[J].新型建筑材料,2017,44(7):97-99,118.[15]曹春霞,王波,成怀刚,等.电石渣及二氧化碳资源化利用现状与展望[J/OL].化工矿物与加工:1-10.http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1492.TQ.20210330.1600.002.html.[16]IEA.EnergyTechnologyPerspectives[R].2020.[17]EspatoleroS,CortesC,RomeoLM.Optimizationofboilercold-endandintegrationwiththesteamcycleinsupercriticalunits[J].AppliedEnergy,2010,87(5):1651-1660.[18]WangJY,SunTW,ZhaoJ,etal.ThermodynamicconsiderationsonMEAabsorption:Whetherthermodynamiccyclecouldbeusedasatoolforenergyefficiencyanalysis[J].Energy,2019,168:380-392.[19]PlazaMG,MartinezS,RubieraF.CO2Capture,Use,andStorageintheCementIndustry:StateoftheArtand第一届全国碳中和与绿色发展大会43Expectations[J].Energies,2020,13(5692):1-28.[20]轩红钟,金峰,周金波,等.水泥窑烟气CO2捕集纯化示范生产线运行及优化[J].四川水泥,2019,9:1.[21]金峰：海螺水泥窑烟气二氧化碳捕集纯化项目介绍.[EB/OL]http://www.ccement.com/news/content/737020425067615001.html.[22]LiangZW,FuKY,IdemR,etal.Reviewoncurrentadvances,futurechallengesandconsiderationissuesforpost-combustionCO2captureusingamine-basedabsorbents[J].ChineseJournalofChemicalEngineering,2016,24(2):278-288.[23]张宝幸,李海涛,陈曦,等.相变吸收剂捕集CO2技术的研究进展[J].能源化工,2020,41(5):8-11.[24]王新频.水泥工业几种CO2捕获工艺介绍[J].水泥,2019,7:4-6.[25]ShimizuT,HiramaT,HosodaH,etal.Atwinfluid-bedreactorforremovalofCO2fromcombustionprocesses[J].ChemicalEngineeringResearch&Design,1999,77:62-68.[26]HornbergerM,MorenoJ,SchmidM,etal.Experimentalinvestigationofthecarbonationreactorinatail-endCalciumLoopingconfigurationforCO2capturefromcementplants[J].FuelProcessingTechnology,2020,210:1-9.[27]张齐,孙怀涛.国内外建筑垃圾处理相关政策法规对比分析[J].环境保护与循环经济,2020,40(1):85-87.[28]王俊杰,刘晶,颜碧兰,等.水泥工业CO2过程捕集技术研究进展[J].中国水泥,2017,11:73-79.第一届全国碳中和与绿色发展大会44碳中和愿景下煤炭行业发展的危机与应对陈浮1,2,3，于昊辰1,2，卞正富2，尹登玉2（1.中国矿业大学江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室，江苏徐州221008；2.中国矿业大学公共管理学院，江苏徐州221116；3.中国矿业大学低碳能源研究院，江苏徐州221008）摘要：碳中和愿景擘画了国家碳减排与气候治理的宏伟蓝图，但中国经济结构和能源结构决定了该目标实现的艰难。当前煤炭仍是我国能源安全的基石，并将在未来很长时间内一直发挥着巨大作用。如何绿色开采、科学用煤是国家2030年碳达峰与2060年碳中和愿景实现的关键。为此，从“脱碳”与“去煤”非对等关系着手，引入全生命周期视角厘清煤炭行业与下游产业间的减排责任。依据6个不同机构设置的10种情景，选取重要参数，预测未来30a中国的煤炭需求。审视煤炭行业发展与碳中和愿景之间差距，制定符合国情的从碳达峰—碳中和愿景实现不同阶段的发展路线图。研究表明：（1）盲目“去煤”不符合国情，但煤炭行业要正视国家战略需求与行业发展目标之间的偏差，厘清行业责任以及切合实际义务的减排边界，明确煤电、煤化工等下游利用产生的碳排放不应归于煤炭行业。（2）不同情景下煤炭需求存在巨大差异，大致分为维系现状、适度减少和净零愿景3个区间。所有预测煤炭占一次能源份额均趋于衰减，煤炭行业发展空间大大减少。2030~2050年既是行业存亡的关键期，也是技术变革的活跃期。（3）当前煤炭行业发展、规划以及战略导向与碳中和愿景目标仍存在很大的差距，包括标准规范、监管要求、治理能力、技术研发、激励机制等诸多方面。煤炭行业未来的发展空间最终取决于自身能否实现原位利用、近零排放，以及碳捕获、利用与封存(CCUS)技术能否应用与推广。因此，未来应科学评估煤炭全生命周期的碳足迹，树立“能源命运共同体”理念，推动低碳防污协同治理。将煤炭行业实现碳中和愿景划分为起步期（2020-2030年）、攻关期（2030-2050年）、巩固期（2050-2060年）3个阶段，不同阶段应付诸行之有效的技术路径，兼顾节能减排与开源增汇的双重策略，确保煤炭行业在新形势下健康、平稳、绿色、有序发展。关键词：碳达峰；碳中和；煤炭行业；发展路线图；命运共同体中图分类号:TD88文献标志码:A文章编号:HowtohandlesthecrisisofcoalindustryinChinaunderthevisionofcarbonneutralityCHENFu1,2,3,YUHaochen1,2,BIANZhengfu2,YINDengyu2(1.JiangsuKeyLaboratoryofCoal-basedGreenhouseGasControlandUtilization,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221008,China;2.SchoolofPublicPolicy基金项目：国家自然科学基金重点资助项目(U1903209)；江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室重大自主研究项目（2020ZDZZ03）作者简介：陈浮（1974-），男，江苏射阳人，教授、博导。通讯作者：于昊辰（1993-），男，山东青岛人，博士研究生。第一届全国碳中和与绿色发展大会45andManagement,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221116,China;3.LowCarbonEnergyInstitute,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221008,China)Abstract:TheCarbonNeutralitylaysoutagrandblueprintfornationalcarbonemissionreductionandclimategovernance.However,itwouldbedifficulttoimplementthisvision,duetothestructureofeconomicandenergyinChina.Currently,thecoalwasstillthecornerstoneforChina'senergysecurity,whichwouldplayanimportantroleforalongtimeinthefuture.Thus,greenminingandscientificutilizationofcoalwerethekeytorealizethegoalofcarbonpeakin2030andcarbonneutralityin2050.Thenon-reciprocalrelationshipbetween“decarbonization”and“givingupthecoal”wasexpounded.Thecarbonemissionreductionresponsibilityofthecoalindustryanditsdownstreamindustrieswasclarifiedfromtheperspectiveofthewholelifecycle.Themainforecastingparameterswasextractedunderthe10scenariosof6institutions,andthecoaldemandfrom2020to2050wasforecasted.Thedeviationbetweenthedevelopmentofthecoalindustryandthevisionofcarbonneutralitywasre-examined.Thenthedevelopmentroadmaptorealizefromcarbonpeaktocarbonneutralitywasformulated.Theresultsshowed:(1)“Givingupcoal”blindlywasnotconsistencewithnationalconditions.However,thecoalindustrymustfaceuptothenationalstrategyandthedemandtargetofindustrydevelopment.Moreover,itwasnecessarytoclarifytheboundaryofemissionreductionbetweenindustryresponsibilityanditsownobligations.Specially,thecarbonsourcesformedbydownstreamutilizationshouldnotbeattributedtothecoalindustry,suchascoalpowerandcoalchemicalindustry.(2)Thedifferencesofcoaldemandindifferentscenarios,whichcouldbedividedintothreeregions:statusquo,moderateemissionreduction,andnet-zerovision.Butallforecaststendtolosemarketshare.Thecriticalperiodforthesurvivalofthecoalindustrywas2030-2050.Therefore,thedevelopmentspaceofthecoalindustryhasbeengreatlyreduced.(3)Currently,therewasstillhugedeviationsbetweenthevisionofcarbonneutralityandthecoalindustry,includingbutnotlimitedtoitsdevelopment,planningandstrategicorientation.Thesedeficiencieswerereflectedinseriesaspects,suchasstandardspecification,regulatoryrequirement,governancecapacity,technologyresearch,andincentivemechanism.ThefuturedevelopmentspaceofcoalultimatelydependsonwhetheritcouldachieveISRU(In-situResourceUtilization),net-zerocarbonemissionsanditsapplication,andpromotionofCCUS(CarbonCapture,UtilizationandStorage)technology.Therefore,thecarbonNeutralizationProgramshouldevaluationthecarbonfootprintinthewholelifecycleofcoal,establishtheideaof"communitywithasharedfutureforenergy",andpromotethecooperativetreatmentoflowcarbonandanti-pollution.Moreover,theprocesstoachievecarbonneutralityinthecoalindustrycouldbedividedintothreestages:theinitialstage(2020-2030),thecriticalstage(2030-2050),andtheconsolidationstage(2050-2060).Indifferentstages,effectivetechnicalpathsshouldbeputintopractice,andthedualstrategiesof“savingenergyandreducingemissions”aswellas“increasingcarbonsink”shouldbeconsidered.Onlyinthiswaycanthecoalindustrydevelopinahealthy,steady,greenandorderlywayunderthenewsituation.第一届全国碳中和与绿色发展大会46Keywords:carbonemissionpeak,carbonneutrality,coalindustry,developmentroadmap;communitywithasharedfuture0引言全球变化被视为21世纪人类社会面临的巨大挑战之一[1]，它不仅关乎人类的生存环境变化，更涉及全球经济和地缘政治格局[2]。面对日益严峻的气候形势，2016年《巴黎协定》提出将全球温升控制在比工业化前水平高2℃的范围内，并尽最大努力限制在1.5℃左右[3]。但无论是控制在1.5℃还是2℃，全球剩余碳排放空间和碳达峰时间均非常有限[4,5]。2019年全球能源碳排放量达331亿t，处于历史高位[6]，亟待采取积极措施促使温室气体实现“净零排放”，即人为移除与人为排放之间实现平衡，也称为“碳中和（CarbonNeutrality）”[7,8]。可见，碳中和对于改善生态环境、应对气候变化、助推高质量发展具有重要意义。当下各国对碳中和的呼声越来越高[9]，截至2020年10月，全球127个国家或地区已相继提出各自的碳中和目标[10]，其余国家也纷纷为限制或禁止煤炭发电设定时间表[11]。2020年9月22日，习总书记在第75届联合国大会提出，中国确保2030年前CO2排放达峰，力争2060年前实现碳中和。这一承诺成为推动全球气候治理转折的关键行动[12]，但也意味着中国只有30年时间去完成欧美发达国家50~70年时间的碳减排任务[10]，每年排放下降率高达8%。欧盟率先提出2050年实现碳中和的战略路线图[13]，为我国提供了多视角参照系。但资源禀赋、产业结构差异巨大，绝不能生搬硬套，亟需探索符合国情的碳中和路径。此外，新冠疫情改变全球发展格局，低碳复苏必将成为大国间博弈的重要领域[12]，如何实现碳中和是中国亟待回答的问题[1]。2060年碳中和擘画未来全球经济-能源-气候间关系的宏伟蓝图，与1.5℃温升控制目标相匹配[10]。但未来碳中和之路必将极为艰辛，亟需全面厘清重点行业发展战略，扩大气候治理激励政策。经济发展离不开能源，碳排放又与能源消费息息相关[14]。当前中国经济结构决定了能源使用量巨大，单位GDP能耗不但高于世界平均水平，更是发达国家的2~3倍。现阶段煤炭仍是国家能源安全的基石，占中国一次性能源消耗的50%以上[15,16]，碳减排压力巨大[17]。因此，煤炭消费达峰是中国碳达峰的前提[17]，更是实现碳中和愿景的关键。煤炭行业与下游煤电等产业唇齿相依，但必须认清与煤炭相关的碳排放主要产生于利用环节[18]，并非生产。因此，煤炭行业碳中和重点关注绿色开采，科学用煤应由煤电、煤化工等下游产业着力承担。这并非撇清责任，而是从全生命周期去更审慎公正地评判。以往学者较多关注煤炭绿色、清洁低碳、安全高效开采与利用[19-22]，或重视煤矿区生态修复的技术与方法[23]。先前煤炭行业首创煤化工CO2捕集、咸水层封存与监测成套技术，建成世界首个10万t级煤化工碳捕获与封存(CarbonCaptureandStorage，简称CCS)示范工程[22]，但离净零排放尚远。煤炭行业作为一个重点减排产业，更应该系统地研究低碳化利用，为实现碳中和愿景提供独特的行业发展路径。当前已有多个行业公布其碳中和目标，或量身定做行业发展路线图[24]，但处于风头浪尖的煤炭行业却罕有发声。本研究拟阐明3个基本论断：①正视国家战略需求与行业发展目标之间的偏差：碳中和作为国家全局战略必须高度重视，但并非要求每个行业与每个环节都完全实现碳中和，国情决定了大幅减煤是不可行的；②厘清行业责任与自身义务的减排边界：煤炭利用的减排绝非煤炭单个行业的责任，但作为重点行业必须科学制定并严格执行发展路线图，为碳中和作应有贡献；③兼顾节能减排与开源增汇的双重策略：组合利用相关减排技术实现煤炭全生命周期的低碳化，同时也需重视生态修复，以及碳捕获、利用与封存(CarbonCapture，UtilizationandStorage，简称CCUS)技术等增加碳汇的路径。基于此，阐述“脱碳”与“去煤”非对等关系，从全生命周期视角厘清煤炭行业及其下游产业碳减排责任，全面梳第一届全国碳中和与绿色发展大会47理不同情景下未来煤炭需求，阐明煤炭行业发展与碳中和愿景的差距，编制以“能源命运共同体”理念为基础的煤炭行业碳中和愿景实现路线图，为未来中国煤炭行业发展和能源安全决策贡献建议。1“脱碳”≠“去煤”中国能源碳排放自2013年起进入缓慢上升期(图1)，但经济发展对能源需求仍有上升空间[25]，达峰后仍将保持高位运行[5]。Wei等认为，中国自主减排贡献（NationallyDeterminedContributions，简称NDCs）约束力全球领先，但仍需在现有基础上大幅减排：针对2℃温控目标，2030年与2050年分别需减排2.9×109t与9.4×109t的CO2当量[26]。由此可见，中国未来“脱碳”需求迫在眉睫、任重道远。进入21世纪以来，煤炭碳排放量从2000年的23.9亿t快速升至2013年的69.04亿t，达到历史最高位；随后缓慢下降，自2016年起基本保持66亿t左右，仍处高位平台期。其外，即便碳排放增速有所放缓，但煤炭的碳排放量依旧占能源总排放量的70%~80%”。为尽快实现“脱碳”，“去煤”、“减煤”呼声高涨[27]。这也与媒体报道、公众认知偏差有关，一般认为化石能源在开采、加工、利用过程中负面环境效应大[14]，总将煤炭利用与高污染、高排放等负面形象挂钩，甚至一些媒体片面地认为只要不再用煤就可以轻松实现碳中和。但事实并非如此，具体分析如下：图1中国主要能源碳排放变化Figure1.ChangeofcarbonemissionsofmajorenergysourcesinChina(1)能源革命到底革谁的命？谢和平等[16]指出，能源革命并非不要煤炭，而是革“落后产能”与“肮脏利用”的命。高排放、高污染并非源于煤炭自身，而是未按绿色、洁净、低碳方式开发与利用。本研究认为，碳达峰之前并非放弃煤炭，仅是新的经济增量要靠非化石能源来支撑。国家能源战略不只是考虑排放问题，更要注重安全。例如，2020年部分地区冬季供热用煤不足，已昭示不可盲目“去煤”。新能源能否完全替代煤炭？更多取决于安全性、可靠性、经济性、接续性。显然，这些问题目前无法得到保障。此外，新能源也未完全解决碳排放问题，且自身污染排放复杂多样。煤炭作为国家能源安全的基石，短期内盲目“去煤化”绝非治高排放的良策。变革煤炭开发利用理念，引入CCUS等关键技术，并与新能源组合发展才是现实的选择。(2)发达国家“碳中和”的起点是什么？我国煤炭生产与消费约占全球的一半，煤电占比高达50.2%[18]，紧随其后的印度和美国分别只占11.0%和10.6%。同时，中国又是世界工厂，钢铁、炼焦、铝锭、水泥等高耗能产品占全球50%以上，经济结构决定了能源消耗。本研究认为，中国碳中和起点与欧美国家完全不同，发达国家倡导的“去煤化”本质上基本不存在，除美国外，发达国家几乎已不用煤。美国为自身利益至今也没有明确何时实现碳中和。因此，我国碳中和愿景不能盲目地按欧洲“去煤化”路线执行，按此路径不但会严重威-5051015200204060801002000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018煤炭石油天然气变化速率主要能源碳排放量（亿t）碳排放量变化速率（%）年份第一届全国碳中和与绿色发展大会48胁国家能源安全，更会将中国经济推向万劫不复的深渊，拱手让出全球市场份额。(3)碳中和愿景在何层面上实现再平衡？碳中和是国家全局战略，归根结底要在国家层面上实现再平衡，要求每个行业都完全实现碳中和本身就是一种谬误。煤炭相关的碳排放约占排放总量的70%~80%[28]，但碳排放主要源自利用环节，并非开采环节。电力、供热、冶金、化工等耗煤占比达90%，其中电力与供热占了60%[25]。因此，只要在建设、开采、闭关阶段借助绿色开采、节能减排、生态碳汇和CCUS技术减碳，实现了净零排放则可认定煤炭行业实现了碳中和愿景；而煤电、煤化工等形成的碳源不应归因于煤炭行业。同时，应与国内大循环新格局背景相结合，打通煤炭生产、分配、流通、消费等各个环节，厘清涉及各行业的碳减排共同责任，并实施“科学用煤、清洁去碳”的碳中和技术路径。综上，碳中和愿景并非要求每个行业都完全实现碳中和，盲目“去煤”不符合国情，不仅难保障生态安全，甚至会威胁能源安全与经济安全。煤炭碳排放主要源自利用环节，煤电、煤化工等下游利用形成的碳源不应归因于煤炭行业。因此，实现“脱碳”绝不等同于必须“去煤”，绿色开采、科学用煤才是保障碳中和愿景达成的关键。2碳中和愿景对煤炭行业的挑战当前舆论几乎一边倒地认为“去煤”是未来能源发展的大势所趋[29]。在现有技术条件下，依据《巴黎协定》约定的温升控制设定碳排放总限额，全球可能损失80%的煤炭产能。不难预见，未来煤炭行业必将面临史无前例的巨大挑战。（1）煤炭相关利好政策全面退出。碳中和愿景对中国今后几十年社会经济发展活动提出了全新要求，未来必须走高效清洁的绿色低碳发展道路[30]，低碳转型与新能源替代是推动低碳发展的关键[4]。在实现碳中和愿景、加快生态文明建设、深化供给侧结构性改革、打好“三大攻坚战”、推动高质量发展等多重要求下，煤炭行业相关利好政策可能将全面退出。如，受能源结构调整约束，“十四五”期间，以煤为主的化石能源在一次能源消费中的占比势必有所调整。（2）前期资本投入存在搁浅风险。煤炭行业资本投入巨大、生产周期长，碳中和愿景带来的政策性变化风险可能导致企业巨大的损失，煤电行业也面临着同样的难题。山西省2008年关停并转中小煤矿，尽管沉重打击了私挖乱采，保护了资源，但也严重挫伤了地方经济和煤电等下游企业，一些历史遗留问题至今没有得到妥善解决。“十三五”期间，国家已经制定并落实了各省单位GDP能耗下降率，也限制了各地燃煤总额，实际上已调节了煤炭生产能力。2020年中国关闭矿井数量达12000处，未来10年仍关闭3000处[21]。淘汰落后产能无可厚非，但因压煤而摒弃先进产能，让投资蒙受巨额损失则得不偿失。（3）煤炭行业存亡面临巨大挑战。碳中和愿景要求碳排放尽快达峰，传统的开采、燃煤将难以为继[31]。煤炭开采和发电是碳排放最高的环节，近几年中国已经淘汰落后产能数亿t，关闭了数百个低效燃煤电厂[32]。中国碳中和的核心是CO2再平衡，主要源于煤电和供热。此外，煤炭在开采与运输环节也有大量CH4排放。随着“碳排放权”市场建立，未来煤炭行业面临着巨大的成本风险和财务压力，若不能转嫁到下游产业，或一旦新能源技术突破形成成本优势，必将为煤炭行业的生存敲响丧钟。（4）煤炭科技研发面临重大考验。现有绿色开采、清洁利用等技术几乎很难实现碳中和意愿，曾视为未来战略的“煤炭清洁利用”技术仍不足匹配碳中和愿景。当前超临界发电技术几乎将燃烧效率提升至极限，但它并不能脱碳，对碳减排贡献有限[18]。与CCUS相关的富氧燃烧或燃烧捕集有助于燃煤电厂脱碳，一旦碳权交易成本高于CCUS成本或CCUS成本大幅下降、经济可行，那么CCUS技术必将推动燃煤发电变革，否则煤电规模不可避免地大幅下降。第一届全国碳中和与绿色发展大会49综上，能源相关政策变化、结构调整等外因交织，催生了煤炭行业生存难题与资本搁浅风险；行业危机、人才流失、经费下滑又会阻碍煤炭相关科技进步，形成恶性循环。因此，亟需以危机倒逼煤炭低碳化与负排放技术进步；同时也要研判未来煤炭行业发展态势，审慎预测未来煤炭需求及其在能源结构中的占比。3中国未来煤炭行业发展态势3.1典型机构设定的煤炭需求预测分析煤炭需求预测多采用能源消费弹性系数法、情景分析法、时间序列法、灰色预测模型法等[28]，也可用组合模型或因素分析[33]。情景分析法依据关键参数设置差异，可厘清不同情景下煤炭需求。当前有多家国际或国内权威机构发布能源展望报告，如国际能源署(IEA)、美国能源信息署(EIA)、英国石油公司(BP)、挪威国家石油公司(Equinor)、中国石油经济技术研究院(ETRI)、美国埃克森美孚公司(ExxonMobil)等。上述报告立足能源现状提出多种情景，可为能源预测提供借鉴。为此，参考IEA、EIA、BP、Equinor、ETRI等6家机构发布的研究报告，选择其中10种情景（见表1）并提取主要参数，基于2000～2015年间原煤产量历史数据与最小二乘法的多元线性回归拟合煤炭需求方程，预测未来30年中国煤炭需求。表1不同机构对未来能源需求预测的情景描述Table1.Scenariodescriptionsoffutureenergydemandforecastsbydifferentinstitutions机构报告情景名称描述关键参数设定碳排放增速能源需求增速预测年份IEAWEO世界能源展望2020既定政策情景IEA-SPS20按现有政策意图和目标执行，且有具体措施支持0%0.8%2020-2040可持续发展情景IEA-SDS20清洁能源政策和投资激增使能源体系步入正轨，实现可持续能源目标：《巴黎协定》、能源获取和空气质量-3.8%-0.5%2020-2040EIAAEO年度能源展望2019参考情景EIA-RCP19假设现行法律和条例在整个预测期间不变，使用参考案例作为基准来比较基于策略的建模。0.7%1.2%2020-2050BPBPEnergyOutlook2020加速转型情景BP-RT20碳价格大幅上涨，并辅以严格措施支持，2050年能源相关碳排放下降约70%，2100年全球温升控制2℃水平-3.9%0.3%2020-2050净零情景BP-NZ20社会行为和偏好重大转变加速碳减排，假设2050年全球能源碳减排达95%以上（与温升1.5℃情景一致）-9.4%0.3%2020-2050基准情景BP-BAU20政府政策、技术和社会偏好继续以现有模式发展，进程相对缓慢，碳排放将在2030年前达峰-0.3%0.7%2020-2050ETRI2050年世界与中国能源展望基准情景ETRI-BAU19能源多元、清洁、低碳、安全、高效、智能发展；2050年煤炭占比降至30%；碳排放在2030年前后达峰。-0.28%0.89%2020-2050EquinorEnergy改革情景延续当前政策和技术，并继续按现有-0.7%0.3%2020-2050第一届全国碳中和与绿色发展大会50Perspectives2020Equinor-Reform20规模发展。假设气候政策持续偏紧，零碳技术使用有限，碳价尚未足够高，2050年化石能源占比降至75%。再平衡情景Equinor-Renewal20与《巴黎协定》保持一致，全球温升低于2℃，全球能源相关碳排放以年均4%速度下降。2050年碳排放下降2/3，能源需求比2019年下降15%。-3.7%-0.5%2020-2050竞争情景Equinor-Rivalry20未将气候变化摆在优先地位，能源转型尚未启动，且世界正面临走上这条道路的风险与迹象，如贸易战、社会和政治动荡以及有可能进一步升级地区冲突。0.2%0.7%2020-2050注：不同情景描述及关键参数设定来源于相应报告。图2不同情景下中国未来煤炭需求预测Figure2.ForecastofChina'sfuturecoaldemandunderdifferentscenarios图2显示，不同情景下未来煤炭需求存在差异，且随预测期延长差异愈发显著；但所有情景中煤炭市场份额（即占一次能源比重）均呈不同程度的下降趋势。有研究认为要实现2030年碳达峰目标，煤炭消费应早于2020年达峰[34]。也有研究认为，煤炭行业碳达峰时间点设定于2030年较为妥当[25]。根据预测结果，除EIA-RCP19、IEA-SPS20两种情景外，02040608001020304050所占比重(%)需求量(108tce)年份(a)中国煤炭需求量预测中国历年实际原煤产量200020102020203020402050200020102020203020402050中国历年煤炭产量占一次能源比重(b)煤炭需求占一次能源需求的比重第一届全国碳中和与绿色发展大会51其余预测均在2020年前达峰。可见，当前煤炭消费已基本达峰，但仍处于高位；但囿于经济发展规模、可再生能源以及减排技术等因素的不确定性，未来煤炭需求量差异悬殊。根据预测结果，大致可分为维系现状、适度减少、净零愿景3个区间（表2）。与维系现状与适度减少相比，净零愿景可实现1.5℃或2℃温控目标，但极具有挑战性，2050年煤炭需求低于6亿tce，尚不足当前煤炭产量的六分之一。表2.2030与2050年煤炭需求及其占比预测的区间划分Table1.Intervaldivisionofcoaldemandanditsproportionforecastin2030and2050情景预测年份情景选择煤炭需求(亿tce)约占一次能源比重(%)维系现状2030IEA-SPS20、EIA-RCP19、Equinor-Rivalry2038.96~39.45522050EIA-RCP19Equinor-Rivalry2033.65~37.2540适度减少2030BP-BAU20、Equinor-Reform20、ETRI-BAU1932.71~36.28432050BP-BAU20、Equinor-Reform20、ETRI-BAU1921.18~26.5430净零愿景2030IEA-SDS20、BP-RT20、BP-NZ20、Equinor-Rebalance2027.15~28.04372050BP-RT20、BP-NZ20、Equinor-Rebalance202.53~5.5010注：煤炭产量数据来源于《中国统计年鉴》；图例中英文缩写代表不同情景下预测趋势，对应含义及相关参数见表1。3.2低碳技术进步修正的煤炭需求预测典型机构设定情景未考虑煤炭开采或低碳利用技术进步，需进一步修正。谢和平曾预测2025年煤炭需求约为28~29亿tce，占能源消费总量的50~52%[16]。而王一鸣[5]指出，2030年前煤炭在中国一次能源消费总量中占比仍超过一半（与维系现状情景相近），但落实NDCs目标需降至45%（与适度减少情景相近）。若假设2050年煤炭实现原位利用、近零排放、CCUS技术成熟与成本降低、生态修复增加碳汇，可基本实现“净零排放”，2060年实现碳中和则不是奢望。为此，基于煤炭需求缓慢下降直至稳定的假设，重新设定煤炭占一次能源消费比重情景：2025年为50~52%；2030年为45~50%。参考袁亮等[15]情景设定并结合本研究结果，2050年设定：①科技突破与有序开发参照Equinor-Reform20，②仅科技突破参照ETRI-BAU19，③维持现状参照BP-NZ20。最终再运用线性趋势法预测2050~2060年煤炭需求。图3考虑低碳技术的煤炭需求预测Figure3.ForecastofChina'sfuturecoaldemandmodifiedbyconsiderlow-carbontechnology基于上述分析重构2020~2060年煤炭需求区间（图3）。2030年实现碳达峰后亟需向1.5℃温升目标转化。无论需求上限，或是发展规模仍存在分歧，2030年后煤炭市场份额下滑均不可避免。根据预测，2030~2050年是煤炭行业生死存亡的关键期，至2050年预测上限几01020304050602020202520302035204020452050原位利用近零排放CCUS生态增汇煤炭需求占一次能源比重(%)年份20552060情景③情景②情景①2020~20502050~2060关键技术第一届全国碳中和与绿色发展大会52乎是下限的8倍。因此，在全球碳约束下，煤炭未来发展空间终究取决于自身能否实现原位利用、零碳排放以及CCUS技术应用与推广。可见，低碳化与负排放科技是煤炭行业生存的压舱石，但留给煤炭行业变革的时间十分紧迫。若难以实现上述科技重大突破，则煤炭行业还将面临深度洗牌。因此，必须重视煤炭行业现状与碳中和愿景间的差距。4煤炭行业现状与碳中和愿景的差距从煤炭行业自身发展的视角出发，若想2030年前实现碳达峰目标、2060年达成碳中和愿景，必须正视如下几个方面（图4）：(1)标准规范不匹配，仍需修订符合碳中和愿景的绿色矿山建设标准。当前正在实行的是自然资源部2018年颁布《煤炭行业绿色矿山建设规范》，尽管涉及了节能、降耗、减排等环保的要求，但与促成碳中和愿景实现的新目标完全不相符。因此，新标准对煤炭行业重点如下：一是要明确界定碳排放的核算边界；二是加大技改升级，减少排放；三是实施生态修复，增加碳汇。(2)监管要求不健全，仍需规范煤炭企业碳排放监测及信息披露要求。碳排放信息收集精确与否是判断实现碳中和的前提，但目前尚未构建高精度长时序的碳排放动态监测体系，也缺乏采集与评估碳足迹的能力，难以厘清应对气候相关风险与减碳贡献度。此外，碳排放信息披露是评判是否净零排放的重要依据，但目前尚未强制要求公开披露，外界无法得知是否满足净零排放要求。(3)治理能力不成熟，仍需提升煤炭行业对气候变化风险的应对能力。中国煤炭生产重心正向生态更为脆弱的西部转移，气候升温、干旱脆弱与煤炭开采交织，可能诱发更为严峻的生态环境问题，煤炭行业亟需主动应对气候变化所带来各项风险。同时，西部脆弱的生境也为煤炭企业增加碳汇提供了一个良好场地。当前煤炭企业尚未充分理解气候转型的相关风险，也没有系统性地建立气候风险分析体系。行业层面也没有提出针对煤炭企业开展环境和气候风险分析的具体要求。图4煤炭行业与碳中和愿景差距示意Figure4.Gapbetweenthecoalindustryandthevisionofcarbonneutrality(4)技术研发不充分，仍需强化低碳化与负排放双重技术的研发部署。中国在绿色矿山建设、煤炭清洁利用等方面已取得长足进展[35]，但对标碳中和实现仍有差距。以CCUS为例，当前全球已实施相关技术包含CO2驱油、CO2驱煤层气等[32]，主要通过燃烧前捕集、燃烧后捕集、富氧燃烧等路径[36]。截止2019年中国已开展21个捕获利用与封存项目，累积CO2封存量约200万t[17]。部分碳去除后可被束缚于自然系统中，但多数碳仍需永久储存在地下深部方能保障安全。事实上，只有高度成熟的CCUS技术才能实现负排放潜力，但标准规范监管要求技术研发治理能力符合碳中和愿景的绿色矿山建设标准碳排放核算边界技改升级减少排放生态修复增加碳汇不匹配碳排放动态监测不健全不充分不成熟碳足迹采集测度碳排放信息披露经济合理克服高成本技术可行实现高效率安全可靠确保无隐患气候变化风险分析煤炭企业治理要求气候变化应对策略低碳化与负排放双重技术的研发部署煤炭行业对气候变化风险的应对能力差距煤炭企业碳排放监测及信息披露要求需求路径激励机制不完善激励力度覆盖范围激励机制与碳足迹挂钩强化碳市场配置作用符合碳中和愿景的减排增汇激励机制修订规范强化提升重建第一届全国碳中和与绿色发展大会53目前该技术仍处于起步阶段，成本高达300~900元/t，不利于大面积的推广。(5)激励机制不完善，重建符合碳中和愿景的减排增汇激励机制。现阶段激励力度与覆盖范围仍显不足，对煤炭企业低碳、零碳投资缺乏特殊激励[37]；碳市场交易是未来趋势[25]，但当下碳市场对煤炭行业作用仍有限，煤炭行业也尚未与碳足迹挂钩，相关激励机制设计更未以投资或资产的碳足迹为评价标准[4]，极难从根本上调动煤炭企业低碳化生产的积极性。煤炭占中国一次能源消费总量一半以上，即便不考虑煤电对碳源的巨大贡献，煤炭行业离深度脱碳仍有巨大差距。为妥善解决标准规范、监管要求、治理能力、技术研发、激励机制等层面的不足，亟需有针对性地制定面向碳中和愿景的煤炭行业发展路线。5面向碳中和愿景的煤炭行业发展路线图煤炭行业在实现碳中和愿景中必须实现自我改革与救赎。为此，制定符合碳达峰目标与碳中和愿景的煤炭行业发展路线图（图5）。5.1基本研判5.1.1构建煤炭全生命周期的碳足迹核算体系煤炭的全生命周期包括施工建设，煤炭开采、运输、加工、利用、关闭、生态修复等阶段，不同时期均涉及碳循环。但煤炭行业的全生命周期碳足迹核算，不应纳入下游产业煤炭利用所产生的碳源。上述阶段中，除生态修复可增加碳汇外，其余都可能增加碳排放；且碳足迹均是可监测、可评估的，现有技术也能在一定程度上实现碳减排，如使用节能设备、减少尾气排放、提高煤炭利用率等。矿区生态修复作为生态增汇的重要途径之一[38]，如何保障碳汇不减少成为煤炭行业必须要面对与解决的问题。此外，我国2000m以内浅煤层中煤层气（主要成分为CH4）地质资源量约为36.8万亿m3，若能在煤炭开采前或开采过程中将煤层气抽采出并加以利用，也是碳减排的重要举措。还有，采煤造成的土地损毁，会间接引起植被损毁、土壤碳库损失、生物多样性降低等。我国西部还存在煤田自燃等潜在威胁。这些伴生问题也会改变碳足迹。为此，应厘清煤炭全生命周期的碳源与碳汇效应，分析碳循环相互作用机制，从煤炭全生命周期视角构建碳足迹核算体系，以评估或预测模拟煤矿区在不同时期、不同阶段的温室气体排放量。5.1.2响应层次与实现机制土地退化平衡（LandDegradationNeutrality，简称LDN）是面向2030年的联合国可持续发展目标之一，与碳中和均有Neutrality的表述，即以平衡为手段实现“净零退化”。LDN的响应层次为“避免优先于减少，减少优先于恢复”[38]。煤炭行业达成碳中和愿景也可参照此标准。因此，煤炭行业碳中和实现机制包含2个层面：①通过避免或减少排放措施，从源头避免与过程减排推动实现“近零排放”。②在碳循环动态监测下确定已排放的CO2，并预测未来潜在排放CO2，并采取有效措施抵消排放已排放温室气体，形成以碳收支平衡为特征的“净零排放”。这里需要进一步厘清“近零”与“净零”的概念差异。即便未来低碳化技术实现了颠覆性变革，煤炭全生命周期及其下游利用的“零排放”仍难达成，但源头“近零排放”是可能实现的。除“近零排放”达成外，仍需通过负排放技术与生态修复等增加碳汇的方式抵消排放的CO2，进而实现“净零排放”。5.1.3树立能源命运共同体理念低碳甚至零碳能源是气候解决方案的基础[39]。厘清煤炭、电力、冶金、建材、化工等第一届全国碳中和与绿色发展大会54行业碳排放责任固然重要，但如若煤炭低碳利用技术无法推广落地，必将致使煤炭行业陷入存亡困境。必须从能源命运共同体的整体性、系统性视角出发，明确煤炭行业及其下游产业相辅相成、唇齿相依的纽带关系。图5煤炭行业实现碳达峰目标与碳中和愿景的路线图Figure5.Roadmapforcoalindustrytoachievethegoalofcarbonpeakandthevisionofcarbonneutralization能源命运共同体是一种更为包容平等、兼收共蓄的新型能源发展理念，其概念可界定为：能源行业在谋求自身发展时，应兼顾其他行业的利益，合作应对气候变化、环境污染等造就的行业危机，确保能源各行业机会平等、规则平等、权利平等，进而实现各能源行业共建、煤田自燃伴生问题植被损毁土壤碳库损失生物多样性下降温室气体增加温室气体减少现有应对策略应对策略方向矿区生态修复Avoid避免Reduce减少Reverse恢复321响应层次可再生能源耦合科学减量规划低碳绿色利用脱碳技术攻关能源结构调整应对策略实现机制：碳收支平衡碳源潜在排放的CO2碳循环动态监测抵消的CO2预期损失预期收益已排放的CO2现有损失碳汇能源命运共同体理念：低碳防污协同治理电力与供热冶金建材化工主要下游产业：煤耗量约占煤炭消费总量的90%目标行业耦合协同减排温室气体排放大气污染物排放煤炭减量低碳利用产业调整CO2减少CH4减少SO2减少NOx减少PM减少目标措施措施结果结果协同协同末端治理过程控制源头减排科学开采清洁利用2050年2040年2030年2020年2060年无人化智能化自动化10002000300050000煤炭开采深度(m)煤炭3.0煤炭4.0煤炭5.0碳达峰碳中和煤炭革命战略蓝图与碳达峰、碳中和节点基于谢和平等[16]的修正煤炭行业全生命周期碳足迹核算体系进程路线2050203020202060CO2+煤炭开采煤炭运输煤炭加工煤矿关闭生态修复施工建设CO2+CO2+CO2+CH4+节能设备治理利用减少排放深度利用复合利用巩固期攻关期增加碳汇起步期能耗达峰CCUS技术生态修复新能源耦合适应碳市场开采利用生态修复：土地退化平衡（LDN）余热、余压、节水、节材综合利用CCUS+煤电、煤化工、煤层气碳平衡：更高水平土地退化平衡近零碳排放：绿色开采、清洁发电耦合协同：风光水火储一体化提高效率、降耗减排、工艺优化资产管理、排放配额、实施方案燃烧一体化利用（发电+化工）化学一体化利用（化工+储能）深地原位：地下热电气一体化生产零碳利用产业链上下游新标准、协同减排集聚协同负排放技术CCUS+生态修复=增加碳汇零排放近零排放超低排放CH4+抽采利用第一届全国碳中和与绿色发展大会55共享、共赢的共同体理念。因此，既要统筹煤炭全生命周期清洁绿色低碳生产，也要制定煤炭行业与下游产业协同的中长远期的定量约束与路径方案。例如，煤炭利用排放的大气污染物与温室气体具有同源性[4]，应构建行业耦合协同的低碳防污减排体系，依托近零排放的清洁低碳利用技术，实现温室气体与大气污染物双重减排。5.2路径选择参照谢和平等[16]提出的煤炭革命战略构想，探寻符合中国特色的煤炭行业转型发展路径。期间，需实现煤炭3.0向4.0、5.0的转型升级，由自动化、向智能化、无人化迈进，由超低排放向近零排放、零排放迈进。而本研究也发现2020~2030年煤炭消费变幅并不大，但2030~2050年却是煤炭行业生死存亡的关键期。为此，将煤炭行业发展路线划分为起步期、攻关期、巩固期3个阶段。5.2.1起步期：2020~2030年(1)能耗达峰：即便未来煤炭消费比重将逐步回落，但需求总量短期内难有较大降幅[28]。推动碳减排尽快达峰，就要将煤炭利用过程中节能降耗置于首位，在开采各环节采用高能效开采技术和设备，开展余热、余压、节水、节材等综合利用节能项目，持续优化煤炭利用效率[27]。煤炭兼具能源与资源双重属性，作为资源可用于煤制油、煤制气等化工品进行能源转化，也能解决部分高碳排放问题[30]。散煤燃烧的排污量是火电排放的五倍以上，应着力推进煤炭集中利用、源头控制散煤消费与燃烧，科学规划“煤改气”、“煤改电”。其外，要以减量规划倒逼煤炭行业改革升级，推动能源污染与煤炭燃烧碳排放第三方治理、环境托管等创新发展新模式。(2)集聚协同：随着碳减排压力增大，煤炭产品质量要求必将水涨船高，市场竞争也将愈发激烈。亟待推动煤炭产业链形成新标准，应持续向下游延伸以增加产业链附加值。因此，应构建以煤炭产业为源头，煤电、煤化工等下游产业链集聚融合、相互连接的产业体系；推进清洁高效热电联产技术、特殊煤种超临界循环流化床等高效清洁发电技术；提高低碳化原料比例，减少全生命周期碳足迹，带动上下游产业链碳协同减排。(3)增加碳汇：基于自然解决方案的减排措施（如植树造林）是增加生态碳汇的重要措施[40]，矿区生态修复则是煤炭行业达成碳中和愿景的有效途径。此前矿区生态修复多关注立地修复，且修复比率不足四分之一[41]。我国煤矿主战场位于气候干旱、生态脆弱的中西部，该区生态修复不仅成本高，且修复收效甚微[38]。于昊辰等[38]曾构建了一个基于LDN的矿山土地生态动态恢复框架，提出了类似“耕地占补平衡”的异位修复策略，明确了碳源与碳汇并不一定必须在同一地区实现，可为碳中和愿景下矿区生态修复提供新思路。5.2.2攻关期：2030~2050年(1)开采利用：探索低阶煤中低温热解转化及产物分质分级梯级利用，加快低阶煤利用技术研发。不同行业应加大科技研发投入，携手研发碳减排技术，推动煤炭开采、加工、运输、利用等全产业链清洁低碳生产，推动燃煤发电超低排放、近零排放与节能技术改造，提升煤炭利用效率，严控煤炭能耗强度，从源头实现碳减排。而针对煤炭行业，应提高煤炭行业绿色低碳标准，着力突破煤炭低碳化利用以及碳去除等关键技术。(2)CCUS技术：脱碳、去碳技术攻关是提高碳循环利用水平的关键举措，大力发展CCUS等硬减排技术是未来40年的必由之路。要想实现CO2深度减排，无论是燃烧发电、煤制氢，抑或是CO2作为介质干热岩发电，在技术上必须与CCUS联合。未来既要突出CCUS中“U”的利用效应[42]，也要降低CCUS成本，突破以二氧化碳为原料的循环利用技术瓶颈[32]。为此，应加快部署煤矿产业链CCUS项目示范，着力开辟煤炭脱碳、去碳利用新途径，将煤第一届全国碳中和与绿色发展大会56炭的能量与物质同时高效利用。例如，通过CCUS技术，煤炭企业可为下游产业提供CO2用于驱煤层气或地质封存，共同实现互利双赢。(3)生态修复：假设通过有效的生态修复措施，煤炭行业净零碳排放已经实现，那么碳中和愿景是否达成了呢？事实并非如此，以往煤炭开发利用所致的碳排放在大气中长期累积，历史遗留问题仍需持续去除[18]。考虑未来温控目标，必须增加对负排放技术的关注，以更高水平的LDN衡量生态修复需求。未来既要实现采煤对生态环境的近零扰动、减少废弃物排放，又要以新型生态修复理念保障生态碳汇增加。因此，该阶段可鼓励煤炭企业积极承担国土绿化行动责任，利用荒山、荒漠等地区开展植树造林，以增加森林碳汇规模[40]。如此一来，生态修复碳汇可抵消排放部分的CO2，甚至形成净零排放或负排放效应。(4)新能源耦合：煤炭短期内难以破除碳排放瓶颈，减排成本大幅降低难；而可再生能源低成本、大规模储能问题难以突破，高比例接入能源体系难。因此，未来仍需在高峰期调用煤电以保障能源基本供应，与此同时也应提升自身碳减排的贡献度，并为新能源发展提供支撑基础。煤炭与新能源耦合形成新能源体系，实现风光水火储一体化，可实现煤炭大幅碳减排。(5)适应碳市场：碳中和愿景在形成企业竞争新格局的同时，新机遇也将不断涌现。只有适应未来碳交易市场机制，才能率先优化资源配置、应对气候风险、厘清碳排放价格[4]，进而健全煤炭行业低碳发展体制机制，倒逼解决煤炭资源过度消耗的问题。煤炭行业必须将碳中和目标纳入企业未来发展战略，提升碳资产管理能力，强化全生命周期碳循环动态监测，积极适应气候变化下碳排放配额规则[40]，主动参与碳排放权交易市场建设与煤炭行业碳排放实施方案制定。5.2.3巩固期：2050~2060年(1)零碳利用：该阶段有望步入井下无人、地上无煤的煤炭工业5.0时代，实现深地原位利用，煤、电、气、热、水、油实现一体化供应，以及太阳能、风能、蓄水能与煤炭协同开发，基本实现近零排放。此外，应探索固碳新途径，只要将排放的碳经过化学处理，防止其转变为CO2、CH4等温室气体，便可避免温室效应的发生。未来应推进燃烧一体化利用（发电+化工）与化学一体化利用（化工+储能）。例如，基于等离激元效应的零碳能源生产类似于人工复制了光合作用，即部分金属纳米颗粒可在光线照射下产生光能集聚效应，进而将二氧化碳和水分子分解为碳、氧、氢离子。如若将其中的碳离子与氢离子组合，可进一步生成碳氢化合物供工业利用。(2)负排放技术：鉴于负排放技术在成熟度、潜力、成本、风险等方面差异大，决定了负排放技术的不确定性。过早将碳中和愿景建立在不可预见的负排放技术上是不理性的，极易促使2050年之前更多高排放技术的应用，延缓了减排压力。因此，负排放路径应作为补充手段储备，在其成熟可控、成本可行的基础上，在2050之后对冲远期非二氧化碳等难以减排的残余排放。6结论与展望1）中国未来“脱碳”之路迫在眉睫，但并非要求每个行业都完全实现碳中和。煤炭当前仍是国家能源安全的基石，盲目放弃煤炭并不可行，绿色开采、科学用煤才是保障碳中和实现的关键。其外，煤炭碳排放主要源自利用环节，煤电、煤化工等下游利用形成的碳源不应归因于煤炭行业。但由于政策偏向、结构调整、科技乏力等因素，未来煤炭行业仍将面临深度洗牌的风险。2）煤炭碳排放已基本实现达峰，但仍处于历史高位。典型机构情景预测的未来煤炭需第一届全国碳中和与绿色发展大会57求大致可分为维系现状、适度减少、净零愿景3个区间，未来煤炭市场份额衰减难以避免。2030~2050年是煤炭行业生死存亡的关键期，低碳化与负排放科技是煤炭行业生存的压舱石，但留给煤炭行业变革的时间十分紧迫。3）为保障煤炭行业的碳中和愿景达成，应科学评估煤炭全生命周期碳足迹，树立“能源命运共同体”理念推动低碳防污协同治理。总结了煤炭行业实现碳中和的“三步走”战略：①起步期（2020-2030年）着力推动煤炭能耗达峰、产业集聚协同、生态修复增汇，保障煤炭碳排放尽早达峰；②攻关期（2030-2050年）重点攻关低碳开采、脱碳去碳、生态修复技术，主动适应碳市场需求，实现煤炭与新能源耦合共生；③巩固期（2050-2060年）应耦合零碳利用与负排放技术，积极抵消以往排放的温室气体，保障准时或提前达成碳中和愿景。4）煤炭行业达成碳中和愿景涉及矿业、化工、生态、储能、计算机等多学科交叉，建议进一步聚合优势研究力量进行科研攻关，以低碳化技术助推煤炭开发利用“近零排放”、以负排放技术保障CO2等温室气体实现“净零排放”。需要强调，生态修复增加碳汇是一项长期工程，快速发展有限；工业过程消费过程中节能减排也并非一蹴而就，潜力有限；现有排放二氧化碳封存利用技术尚不成熟，利用量有限。因此，煤炭行业达成碳中和愿景责任在肩、任重道远，但必须主动适应、转型应对，为国家层面2030年前实现碳达峰目标、2060年达成碳中和愿景作出应有贡献。参考文献（References）:[1]MALLAPATYSmriti.HowChinacouldbecarbonneutralbymidcentury[J].Nature,2020,586:482-483.[2]GLEICKP.H.,ADAMSR.M.,AMASINOR.M.,etal.ClimateChangeandtheIntegrityofScience[J].Science,2010,328(5979):689-690.[3]WEIYiming,HANRong,WANGCe,etal.Self-preservationstrategyforapproachingglobalwarmingtargetsinthepost-ParisAgreementera[J].NatureCommunications,2020,11(1).[4]王斯一,吕连宏,罗宏.“十四五”及未来我国应对气候变化目标指向及战略路径研究[J].环境保护,2020,48(20):51-55.WANGSiyi,LVLianhong,LUOHong.StudyonChina'sClimateChangeTargetsandStrategiesforthe14thFive-yearPlanandtheFuture[J].EnvironmentalProtection,2020,48(20):51-55.[5]王一鸣.百年大变局、高质量发展与构建新发展格局[J].管理世界,2020,36(12):1-13.WANGYiming.Changesunseeninacentury,high-qualitydevelopment,andtheconstructionofanewdevelopmentpattern[J].ManagementWorld,2020,36(12):1-13.[6]袁晓玲,郗继宏,李朝鹏,等.中国工业部门碳排放峰值预测及减排潜力研究[J].统计与信息论坛,2020,35(09):72-82.YUANXiaoling,XIJihong,LIZhaopeng,etal.AstudyoncarbonemissionpeakforecastandemissionreductionpotentialofChina'sindustrialsector[J].Statistics&InformaionForum,2020,35(09):72-82.[7]SALVIAMonica,RECKIENDiana,PIETRAPERTOSAFilomena,etal.Willclimatemitigationambitionsleadtocarbonneutrality?Ananalysisofthelocal-levelplansof327citiesintheEU[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2021,135:110253.[8]邓旭,谢俊,滕飞.何谓“碳中和”？[J].气候变化研究进展,2021,17(01):107-113.DENGXu,XIEJun,TENGFei.Whatiscarbonneutrality?[J].ClimateChangeResearch,2021,17(01):107-113.[9]ROGEIJJoeri,HUPPMANNDaniel,KREYVolker,etal.AnewscenariologicfortheParisAgreementlong-termtemperaturegoal[J].Nature,2019,573(7774):357-363.[10]王灿,张雅欣.碳中和愿景的实现路径与政策体系[J].中国环境管理,2020,12(06):58-64.WANGCan,ZHANGYaxin.ImplementationPathwayandPolicySystemofCarbonNeutralityVision[J].第一届全国碳中和与绿色发展大会58ChineseJournalofEnvironmentalManagement,2020,12(06):58-64.[11]LUNDPeterD.ImplicationsofFinland'splantobancoalandcuttingoiluse[J].EnergyPolicy,2017,108:78-80.[12]寇静娜,张锐.疫情后谁将继续领导全球气候治理——欧盟的衰退与反击[J].中国地质大学学报(社会科学版),2021,21(01):87-104.KOUJingna,ZHANGRui.WhowillcontinuetoleadglobalclimategovernanceinpostCOVID-19era[J].JournalofChinaUniversityofGeosciences(SocialSciencesEdition),2021,21(01):87-104.[13]姜克隽,向翩翩,贺晨旻,等.零碳电力对中国工业部门布局影响分析[J].全球能源互联网,2021,4(01):5-11.JIANGKejuan,XIANGPianpian,HEChenmin,etal.ImpactAnalysisofZeroCarbonEmissionPowerGenerationonChina’sIndustrialSectorDistribution[J].JournalofGlobalEnergyInterconnection,2021,4(01):5-11.[14]杨宇,于宏源,鲁刚,等.世界能源百年变局与国家能源安全[J].自然资源学报,2020,35(11):2803-2820.YANGYu,YUHongyuan,LUGang,etal.Interviewontheunprecedentedchangesofenergygeopoliticsandnationalenergysecurity[J].JournalofNaturalResources,2020,35(11):2803-2820.[15]袁亮,张农,阚甲广,等.我国绿色煤炭资源量概念、模型及预测[J].中国矿业大学学报,2018,47(01):1-8.YUANLiang,ZHANGNong,KANJiaguang,etal.Theconcept,modelandreserveforecastofgreencoalresourcesinChina[J].JournalofChinaUniversityofMining&Technology,2018,47(01):1-8.[16]谢和平,王金华,王国法,等.煤炭革命新理念与煤炭科技发展构想[J].煤炭学报,2018,43(05):1187-1197.XIEHeping,WANGJinhua,WANGGuofa,etal.Newideasofcoalrevolutionandlayoutofcoalscienceandtechnologydevelopment[J].JournalofChinaCoalSociety,2018,43(05):1187-1197.[17]齐晔.低碳发展的中国逻辑：煤炭消费达峰是前提[J].环境经济,2017(16):16-20.QIYe.Thelogicoflowcarbondevelopment:Thepeakofcoalconsumptionisthepremise[J].EnvironmentalEconomy,2017(16):16-20.[18]张小丽,崔学勤,王克,等.中国煤电锁定碳排放及其对减排目标的影响[J].中国人口·资源与环境,2020,30(08):31-41.ZHANGXiaoli,CUIXueqin,WANGKe,etal.CommittedCO2emissionsofChina'scoal-firedpowerplantsandtheirimplicationsformitigationtargets[J].Chinapopulation,resourcesandenvironment,2020,30(08):31-41.[19]钱鸣高,许家林,王家臣.再论煤炭的科学开采[J].煤炭学报,2018,43(01):1-13.QIANMinggao,XUJialin,WANGJiachen.Furtheronthesustainableminingofcoal[J].,2018,43(01):1-13.[20]许家林.煤矿绿色开采20年研究及进展[J].煤炭科学技术,2020,48(9):1-15.XUJialin.Researchandprogressofcoalminegreenminingin20years[J].CoalScienceandTechnology,2020,48(9):1-15.[21]袁亮,姜耀东,王凯,等.我国关闭/废弃矿井资源精准开发利用的科学思考[J].煤炭学报,2018,43(01):14-20.YUANLiang,JIANGYaodong,WANGKai,etal.Precisionexploitationandutilizationofclosed/abandonedmineresourcesinChina[J].JournalofChinaCoalSociety,2018,43(01):14-20.[22]刘峰,曹文君,张建明,等.我国煤炭工业科技创新进展及“十四五”发展方向[J].煤炭学报,2021,46(1):1-16.LIUFeng,CAOWenjun,ZHANGJianming,etal.Currenttechnologicalinnovationanddevelopment第一届全国碳中和与绿色发展大会59directionofthe14thFive-YearPlanperiodinChinacoalindustry[J].JournalofChinaCoalSociety,2021,46(1):1-16.[23]卞正富,雷少刚,金丹,等.矿区土地修复的几个基本问题[J].煤炭学报,2018,43(01):190-197.BIANZhengfu,LEIShaogang,JINDan,etal.Severalbasicscientificissuesrelatedtominedlandremediation[J].JournalofChinaCoalSociety,2018,43(01):190-197.[24]KANGPeng,SONGGuanghan,XUMing,etal.Low-carbonpathwaysfortheboomingexpressdeliverysectorinChina[J].NatureCommunications,2021,12(1).[25]平新乔,郑梦圆,曹和平.中国碳排放强度变化趋势与“十四五”时期碳减排政策优化[J].改革,2020(11):37-52.PINGXinqiao,ZHENGMengyuan,CAOHeping.TheChangeTrendofCarbonEmissionIntensityinChinaandthePolicyOptimizationofCarbonEmissionReductionduringthe14thFive-YearPlanPeriod[J].Reform,2020(11):37-52.[26]WEIYiming,HANRong,LIANGQiaomei,etal.AnintegratedassessmentofINDCsunderSharedSocioeconomicPathways:animplementationofC3IAM[Z].2018:92,585-618.[27]岳光溪,周大力,田文龙,等.中国煤炭清洁燃烧技术路线图的初步探讨[J].中国工程科学,2018,20(3):74-79.YUEGuangxi,ZHOUDali,TIANWenlong,etal.PreliminaryDiscussionontheTechnologyRoadmapofCleanCoalCombustioninChina[J].EngineeringScience,2018,20(3):74-79.[28]谢和平,吴立新,郑德志.2025年中国能源消费及煤炭需求预测[J].煤炭学报,2019,44(07):1949-1960.XIEHeping,WULixin,ZHENGDezhi.PredictionontheenergyconsumptionandcoaldemandofChinain2025[J].JournalofChinaCoalSociety,2019,44(07):1949-1960.[29]刘晓龙,葛琴,姜玲玲,等.中国煤炭消费总量控制路径的思考[J].中国人口·资源与环境,2019,29(10):160-166.LIUXiaolong,GEQin,JIANGLingling,etal.ConsiderationontherouteoftotalcoalconsumptioncontrolinChina[J].Chinapopulation,resourcesandenvironment,2019,29(10):160-166.[30]焦嶕,赵国浩.煤炭企业绿色低碳发展战略选择研究——基于层次分析法[J].华东经济管理,2019,33(05):168-176.JIAOJiao,ZHAOGuohao.StudyonStrategicChoiceofGreenandLow-CarbonDevelopmentforCoalEnterprises—BasedonAHP[J].EastChinaEconomicManagement,2019,33(05):168-176.[31]MYHRVOLDN.P.,CALDEIRAK.Greenhousegases,climatechangeandthetransitionfromcoaltolow-carbonelectricity[J].EnvironmentResearchLetter,2012(7):14019.[32]魏宁,姜大霖,刘胜男,等.国家能源集团燃煤电厂CCUS改造的成本竞争力分析[J].中国电机工程学报,2020,40(04):1258-1265.WEINing,JIANGDalin,LIUShengnan,etal.CostCompetitivenessAnalysisofRetrofittingCCUStoCoal-firedPowerPlants[J].ProceedingsoftheCSEE,2020,40(04):1258-1265.[33]侯小超,张磊,杨晴.基于蒙特卡罗方法的中国中长期煤炭需求预测[J].运筹与管理,2020,29(1):99-105.HOUXiaochao,ZHANGLei,YANGQing.ChineseMediumandLong-termCoalDemandForecastBasedonMonteCarloMethod[J].OperationsResearchandManagementScience,2020,29(1):99-105.[34]ZHANGZhongxiang.MakingChinatheTransitiontoaLow-CarbonEconomy:KeyChallengesandResponses[R].FEEMWorkingPaper.2015,95.[R].2015.[35]卫小芳,王建国,丁云杰.煤炭清洁高效转化技术进展及发展趋势[J].中国科学院院刊,2019,34(04):409-416.WEIXiaofang,WANGJianguo,DINGYunjie.ProgressandDevelopmentTrendofCleanandEfficientCoal第一届全国碳中和与绿色发展大会60UtilizationTechnology[J].BulletinofChineseAcademyofSciences,2019,34(04):409-416.[36]米剑锋,马晓芳.中国CCUS技术发展趋势分析[J].中国电机工程学报,2019,39(09):2537-2544.MIJianfeng,MAXiaofang.DevelopmentTrendAnalysisofCarbonCapture,UtilizationandStorageTechnologyinChina[J].ProceedingsoftheCSEE,2019,39(09):2537-2544.[37]吕永卫,霍丽娜.基于演化博弈的煤炭企业低碳减排路径分析[J].系统科学学报,2019,27(02):132-136.LVYongwei,HUOLina.AnalysisofCoalEnterprises'Low-carbonEmissionsReductionPathBasedonEvolutionaryGame[J].JournalofSystemsScience,2019,27(02):132-136.[38]于昊辰,卞正富,陈浮.矿山土地生态动态恢复机制：基于LDN框架的分析[J].中国土地科学,2020,34(9):86-95.YUHaochen,BIANZhengfu,CHENFu.DynamicMechanismofLandEcologicalRestorationinMiningArea:BasedonLandDegradationNeutrality(LDN)Framework[J].ChinaLandScience,2020,34(9):86-95.[39]张希良,姜克隽,赵英汝,等.促进能源气候协同治理机制与路径跨学科研究[J].全球能源互联网,2021,4(1):1-4.ZHANGXiliang,JIANGKejuan,ZHAOYingru,etal.InterdisciplinaryResearchonpromotingtheMechanismandpathofCollaborativeGovernanceofEnergyandClimate[J].JournalofGlobalEnergyInterconnection,2021,4(1):1-4.[40]邹玉友,李金秋,齐英南,等.碳交易背景下控排企业林业碳汇需求意愿及其影响因素——基于计划行为理论的探讨[J].林业科学,2020,56(08):162-172.ZOUYuyou,LIJinqiu,QIYingnan,etal.DemandWillingnessandInfluencingFactorsofEmissionControlEnterprisesforForestCarbonSinkintheContextofCarbonTrade:BasedontheTheoryofPlannedBehavior[J].ScientiaSilvaeSinicae,2020,56(08):162-172.[41]陈浮,曾思燕,杨永均,等.从乡村振兴视角引导新时代矿区生态修复[J].环境保护,2018,46(12):39-42.CHENFu,ZENGSiyan,YANGYongjun,etal.GuidingonCurrentEcologicalRestorationinPost-miningAreafromthePerspectiveofRuralRevitalization[J].EnvironmentalProtection,2018,46(12):39-42.[42]谢和平,谢凌志,王昱飞,等.全球二氧化碳减排不应是CCS,应是CCU[J].四川大学学报(工程科学版),2012,44(04):1-5.XIEHeping,XIELingzhi,WANGYufei,etal.CCU:AMoreFeasibleandEconomicStrategythanCCSforReducingCO2Emissions[J].JournalofSichuanUniversity(EngineeringScienceEdition),2012,44(04):1-5.第一届全国碳中和与绿色发展大会61中国高耗煤行业煤炭消费效率测度与时空分析——基于非期望产出超效率SBM模型赵明轩，吕连宏，王深，罗宏，仇稳（中国环境科学研究院）摘要：十四五时期是中国碳达峰的关键期、窗口期，要把降碳摆在更加突出、优先的位置。开展中国高耗煤行业煤炭消费效率研究，有助于揭示煤炭资源的利用情况，为地区碳达峰减排路径提供相应的理论思考。研究采用非期望产出超效率SBM模型对中国2005-2018年高耗煤行业煤炭消费效率测度，并对中国东部、中部、西部和东北部地区及各省份进行时空分析。结果表明：①中国高耗煤行业煤炭消费效率逐渐提高，且呈东部沿海高、西部较低的发展态势；②东部地区煤炭消费效率呈加速上升趋势，中部煤炭消费效率增速提升略滞后于东部，西部略滞后于中部。根据模型分析结果，研究给出了相应政策建议。关键词：高耗煤行业；煤炭消费效率；非期望产出超效率SBM模型0引言应对气候变化是推动中国经济高质量发展和生态文明建设的重要抓手。中国已将应对气候变化上升为国家战略，并提出力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和。十四五时期是中国碳达峰的关键期、窗口期，要将降碳摆在更加突出优先的位置。同时为深入打好污染防治攻坚战，推动经济社会全面绿色低碳转型，应加快转变中国高碳能源结构，进一步控制煤炭消费，降低煤炭在总能源消费中的比重，提升煤炭消费效率，提高全要素煤炭生产率，实现减污降碳协同治理。开展中国高耗煤行业煤炭消费效率研究，有助于进一步揭示中国高耗煤行业煤炭资源的利用情况，为地区碳达峰减排路径提供相应的理论思考。受我国资源禀赋的限制，我国长期以来形成了“以煤为主”的能源生产和消费模式，我国目前依旧存在着能耗水平偏低、煤电机组普遍处于低效运行等问题[1]。能源消耗及效率对推动地区经济社会低碳转型至关重要，且能源效率提升对减少CO2排放起到主导作用[2]。煤炭作为中国的主导能源，其消费效率的提升，不仅有利于解决能源安全和环境污染问题，而且对解决温室气体排放，实现碳达峰、碳中和至关重要。研究[3]发现，中国煤电效率得到了初步改善，若燃煤电厂以更高的煤炭消费效率运转，中国碳排放峰值很可能在2025-2035年左右达峰[4]。以能源密集型行业为视角运用数据包络分析（DEA）发现，煤炭经济效率高于煤炭环境效率，并且以煤炭环境效率为特征的能源密集型产业表现出不同程度的投入冗余或产出不足[5]，提升煤炭消费效率是有效抑制煤炭需求增长的主要手段[6]。从宏观角度看，煤炭消费效率是衡量煤炭消费与经济波动的重要指标[7]，在经济发展过程中，应提高煤炭消费效率和控制煤炭使用规模[8]。作者简介：赵明轩(1994—)，男，河北石家庄人。通讯作者：吕连宏(1981—)，男，天津人，正高级工程师，博士，主要从事能源与环境经济研究。基金项目：中央级公益性科研院所基本科研业务专项（No.2019YSKY001）第一届全国碳中和与绿色发展大会621研究方法1.1非期望产出超效率SBM模型由于DEA模型得到的效率最大值为1，当有效决策单元（DMU）效率值同为1时，无法对这些有效DMU效率值做进一步的区分，Andersen和Petersen[9]在标准效率模型的基础上，提出了超效率模型，将被评价DMU从参考集中剔除，使得有效DMU超效率值大于1，从而对有效DMU进行区分。煤炭消费的非期望产出会伴随期望产出一同产生，若忽略非期望产出会使煤炭消费效率产生偏差，为尽可能贴近实际经济情况，本文将非期望产出纳入超效率SBM模型。121121,11,21,1()min1(()())..1,,m1,,r1,,r;;01,,n()SEmiikirrdduuskqkssnijjjjknddsjjjjknuusjjjjkdduukkkjxxmyyyyrrstxxiyysyyqxxyyyyjjk（1）1.2指标选取及数据来源数据范围选取2005-2018年，受数据限制本文未包含西藏自治区和港澳台地区数据，数据来源于《中国统计年鉴》、《中国煤炭统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》以及各省份年鉴。1.2.1投入指标（1）高耗煤行业煤炭消费量：选取工业分类中煤炭消耗量占比80%以上的行业：石油加工、炼焦和核燃料加工业、化学原料和化学制品制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业、电力、热力生产和供应业。六大类行业煤炭消费量通过煤炭折标准煤系数转换为煤炭标准量，作为自然资源投入。（2）高耗煤行业劳动力：选取上述六类高耗煤行业年末劳动力人数作为人力资源投入。（3）国有经济能源工业固定资产投资：选取2005-2018年国有经济能源工业固定资产投资作为资本投入。为消除价格因素影响，以2005年为基期，对国有经济能源工业固定资产投资指标进行平减。1.2.2产出指标（1）期望产出：选取上述六类高耗煤行业工业销售产值作为期望产出变量，为消除价格因素影响，选取2005年为基期，对高耗煤行业工业销售产值进行平减。（2）非期望产出：煤炭燃烧过程中，不仅会产生大量温室气体，还会产生二氧化硫、氮氧化物等大气污染物，在促进经济发展的同时，对生态环境造成负面影响。因此选取CO2排放量、SO2排放量、NOX排放量、烟粉尘排放量、工业固废排放量作为非期望产出指标。CO2排放量是以煤炭消费量与煤炭碳排放系数（0.7559kg/kgce）计算得到。2005-2015年SO2排放量、NOX排放量、烟粉尘排放量、工业固废排放量均来源于统计年鉴，鉴于2016-2018年未公布分省份数据，只公布全国数据量，本文利用各省份前三年污染物排放量占全国排放量比重进行估算。采用熵值法，将上述五种非期望产出合并为综合非期望产出指标。第一届全国碳中和与绿色发展大会63表1投入产出指标类型类别具体指标投入指标煤炭资源投入煤炭消费量人力资源投入年末劳动力资本投入国有经济能源工业固定资产投资产出指标期望产出工业销售产值非期望产出综合非期望产出2煤炭消费效率分析2.1煤炭消费效率结果整体上看，全国煤炭消费效率平均值呈波动上升，年均增速达10.5%。从分地区来看，东部地区煤炭消费效平均值高于中部地区、西部地区和东北部地区，西部地区煤炭消费效率最低。东部地区煤炭消费效率整体呈加速增长趋势，虽然在2012-2015年煤炭消费效率略有下降，但2015-2018年边际煤炭消费效率提高，煤炭消费效率呈加速上升趋势；相较于东部地区，中部地区煤炭消费效率增速较低，在2009-2014年边际煤炭消费效率提高，呈加速上升趋势。在2015-2018年煤炭消费效率增速减弱，呈缓慢增长态势；西部地区在2005-2015年间呈缓慢上升，在2015-2018年西部地区边际煤炭消费效率增长率提高。中部边际煤炭消费效率增速提升滞后于东部地区，且西部地区滞后于中部地区，可能与中国煤炭消费重心向西南地区移动有关[10]，带动中西部地区煤炭消费效率提升。分地区各省份煤炭消费效率详见表2。图1分地区煤炭消费效率值2.2省份煤炭消费效率2.2.1东部地区东部地区煤炭消费效率整体上呈加速上升趋势。其中，北京市、江苏省、山东省、上海市、浙江省煤炭消费效率增速较快，北京市和江苏省在2018年煤炭消费效率均超过1，分别为1.344和1.140。煤炭消费量占比较高的东部省份分别为山东省、河北省、江苏省，但江苏省与山东省煤炭消费效率远高于河北省，且河北省煤炭消费效率增速较缓。整体上看，第一届全国碳中和与绿色发展大会64东部沿海省份煤炭消费效率较高，南部沿海省份相对较低。表22005-2018年中国各省份煤炭消费效率值地区省份20052006200720082009201020112012201320142015201620172018东部地区北京市0.1370.1690.1580.1990.1990.3210.3710.5260.4520.3910.4820.4680.5591.344福建省0.1060.1030.1010.1090.1450.1750.2010.1860.2090.2630.2970.3100.3370.344广东省0.1510.1830.2460.2900.2330.2600.3080.2710.2530.2610.2780.3330.3330.372海南省0.0290.0620.2110.2110.2000.2690.2790.2950.2700.2350.2400.3430.2480.266河北省0.1330.1430.1660.1930.2250.2240.2400.2610.2670.2910.2990.3110.3190.317江苏省0.2230.2850.3960.4540.4610.5180.5671.0010.6200.6230.5400.8520.9391.140山东省0.1690.2000.2490.2770.3200.3320.3560.4610.4720.4070.5020.5980.5100.532上海市0.2580.2840.2950.3330.2400.4610.5490.5180.5190.4400.4510.4080.5780.845四川省0.0720.0680.0800.0980.1060.1130.1190.1120.1120.1080.1320.1660.1660.193天津市0.2050.1780.1790.1880.2140.2880.2910.3410.4220.4960.4500.7090.6700.449浙江省0.1560.1970.2070.2720.2430.2960.2980.3120.3360.3330.3410.3950.4270.587平均值0.1490.1700.2080.2390.2350.2960.3250.3890.3580.3500.3650.4450.4620.581中部地区安徽省0.0700.0740.0780.1070.1340.1720.2280.2020.2310.2700.2560.3150.3290.356河南省0.1040.1240.1690.1590.1620.2200.2660.3000.3110.3820.4050.4660.4330.303湖北省0.0770.0770.1000.1300.1360.1730.2140.2550.2640.2970.2770.3550.3360.351湖南省0.1010.1170.1260.1340.1630.2110.2240.2740.3040.2880.2970.3720.3490.302江西省0.1000.1180.1760.2380.2050.2520.3130.3540.3680.3910.3710.3730.4240.535山西省0.0530.0590.0670.0670.0610.0680.0760.0780.0870.0890.0870.1090.1390.150平均值0.0840.0950.1190.1390.1440.1830.2200.2440.2610.2860.2820.3320.3350.333西部地区甘肃省0.0830.0990.0940.0870.0720.0740.0880.0980.0880.0990.1070.1310.1700.310广西壮族自治区0.0890.0790.1060.1390.0910.1030.1230.1640.1820.1950.1970.2480.2890.247贵州省0.0400.0470.0520.0540.0600.0640.0700.0870.0940.1000.1040.1790.1660.182内蒙古自治区0.0390.0490.0590.0760.0880.0960.1200.1180.1140.1020.1130.1130.1230.135宁夏回族自治区0.0480.0540.0570.0570.0540.0670.0770.1040.1130.1010.1010.1240.1410.211青海省0.0720.0570.0840.1050.0740.1090.0860.0770.0810.0980.0910.1240.1180.108陕西省0.0370.0500.0510.0590.0580.0690.0840.0960.0790.0880.0950.1200.1140.136四川省0.0720.0680.0800.0980.1060.1130.1190.1120.1120.1080.1320.1660.1660.193新疆维吾尔自治区0.0780.0750.0790.0720.0690.0740.0730.0640.0620.0670.0670.0890.1160.124云南省0.0630.0660.0750.0720.0610.0770.0870.0840.0870.0950.0810.1140.1730.196重庆市0.0610.0520.0670.0900.0890.1200.1330.1140.1220.1320.1410.2180.1920.239平均值0.0620.0630.0730.0820.0750.0880.0970.1020.1030.1080.1120.1480.1610.189东北地区黑龙江省0.0730.0670.0670.0520.0650.0580.0610.0640.0650.0670.0720.1300.1040.117吉林省0.0860.0850.0970.0940.0920.1010.1420.1710.1600.1570.1590.1950.1830.140辽宁省0.1650.1770.1820.2140.2170.2180.2540.2720.3060.3110.2490.2600.2480.385平均值0.1080.1100.1150.1200.1250.1260.1520.1690.1770.1780.1600.1950.1780.214全国平均值0.1020.1120.1340.1520.1500.1840.2070.2380.2310.2350.2390.2930.3030.358第一届全国碳中和与绿色发展大会65图2东部省份煤炭消费效率2.2.2中部地区中部地区煤炭消费效率增速与增幅整体较为一致。山西省煤炭消费占全国高耗煤行业煤炭消费比重较大，但煤炭消费效率较低，且边际煤炭消费效率在中部省份中最低。河南省、湖南省在2016-2018年煤炭消费效率略有降低，但整体呈波动上升。江西省在中部省份中煤炭消费效率增速较快，且2015-2018年边际煤炭消费效率递增。图3中部省份煤炭消费效率2.2.3西部地区相较于东部、中部地区省份，西部省份整体煤炭消费效率增速较低。虽然内蒙古自治区和新疆维吾尔自治区高耗煤行业煤炭消费占全国高耗煤行业煤炭消费比重较大，但两省份煤炭消费效率相对较低。广西壮族自治区与重庆市整体上在西部省份中煤炭消费效率增速较快。甘肃省、贵州省、宁夏回族自治区、四川省、新疆维吾尔自治区、云南省在2005-2015年煤炭消费效率增速较缓，在2015-2018年边际煤炭消费效率递增，煤炭消费效率呈加速上升趋势。青海省和陕西省煤炭消费效率增速较为稳定。第一届全国碳中和与绿色发展大会66图4西部省份煤炭消费效率2.2.4东北部地区东北部地区煤炭消费效率平均值处于中部与西部之间。吉林省和黑龙江省煤炭消费效率整体上变化幅度较小，吉林省在2010-2012年煤炭消费效率略有提高，2016-2018年煤炭消费效率略有下降，黑龙江省在2015-2018年煤炭消费效率略有提高。辽宁省在东北部省份中煤炭消费效率增速较快，整体上煤炭消费效率高于吉林省和黑龙江省。图5东北部省份煤炭消费效率3结论与建议3.1结论a)整体上看，全国煤炭消费效率平均值呈波动上升，年均增速达10.5%。分地区来看，东部地区煤炭消费效率最高，中部地区次之，西部地区最低。东部地区煤炭消费效率呈加速上升趋势；中部地区煤炭消费效率在2009-2014年增速提升，略滞后于东部地区；西部地区煤炭消费效率在2015-2018年增速提升，略滞后于中部地区；东北部地区煤炭消费效率整体上增速较缓。b)东部省份：北京市和江苏省在2018年煤炭消费效率超过1，边际煤炭消费效率整体呈递增趋势，两省份煤炭消费效率增速最快。天津市煤炭消费效率整体最低且增速较缓。整体上看，东部沿海省份煤炭消费效率较高，南部沿海省份相对较低。c)中部省份：整体上煤炭消费效率增幅和增速较为一致。山西省煤炭消费效率最低且增速较缓，江西省整体上煤炭消费效率增速较快，且2015-2018年煤炭消费效率呈加速上升趋势。第一届全国碳中和与绿色发展大会67d)西部省份：整体上煤炭消费效率增速低于东部、中部地区。广西壮族自治区与重庆市整体上煤炭消费效率增速较快。甘肃省、贵州省、宁夏回族自治区、四川省、新疆维吾尔自治区、云南省在2005-2015年煤炭消费效率增速较缓，在2015-2018年呈加速上升趋势。e)东北部省份：辽宁省煤炭消费效率整体增速较快，且煤炭消费效率高于吉林省和黑龙江省。黑龙江省煤炭消费效率整体增速最低，在2015-2018年略有上升。3.2建议a)整体来看，东部沿海省份煤炭消费效率较高，而中西部省份较低，随着煤炭消费重心向西南地区移动，短期内，中西部地区要加大人才引进力度，提高对煤炭消费技术创新的支持力度，提升地区煤炭技术进步以进一步控制煤炭消费规模，减少污染物排放和CO2排放[11]。长期来看，中西部省份应进一步降低高耗煤行业气候投融资壁垒，提高对煤炭技术的研发力度，同时提升中西部地区可再生能源在总能源消费中的比重，利用特有的区位优势，加大对光伏、水电等可再生能源的投资规模，实现可再生能源能够优先并入电网，形成减污降碳协同治理的新格局。b)虽然东部省份整体煤炭消费效率较高，但部分煤炭消费比重较高的省份煤炭消费效率较低，河北省等地方政府应提高资源型企业的市场准入政策，深化能源供给侧结构性改革，加大对高耗煤行业低碳和清洁能源技术研发，提升地区煤炭全要素生产率，以促进煤炭消费效率提升。从长远来看，要逐渐向资本和技术密集型方向转变[12]，扭转高碳能源消费结构，以平衡经济增长与环境责任之间的平衡[13,14]。参考文献[1]刘晓龙,葛琴,姜玲玲,等.中国煤炭消费总量控制路径的思考[J].中国人口·资源与环境,2019,29(10):160-166.[2]XUB,LINB.AssessingCO2emissionsinChina’sironandsteelindustry:Adynamicvectorautoregressionmodel[J].AppliedEnergy,2016,161:375-386.[3]BHATTACHARYAM,RAFIQS,BHATTACHARYAS.Theroleoftechnologyonthedynamicsofcoalconsumption–economicgrowth:NewevidencefromChina[J].AppliedEnergy,2015,154:686-695.[4]LIUJ,WANGK,ZOUJ,etal.TheimplicationsofcoalconsumptioninthepowersectorforChina’sCO2peakingtarget[J].AppliedEnergy,2019,253:113518.[5]GUOP,QIX,ZHOUX,etal.Total-factorenergyefficiencyofcoalconsumption:AnempiricalanalysisofChina'senergyintensiveindustries[J].JournalofCleanerProduction,2018,172:2618-2624.[6]WUY,ZHANGW.ThedrivingfactorsbehindcoaldemandinChinafrom1997to2012:Anempiricalstudyofinput-outputstructuraldecompositionanalysis[J].EnergyPolicy,2016,95:126-134.[7]刘畅,孙超.未来中长期我国煤炭需求预测[J].中国煤炭,2017,43(10):5-9,20.[8]XUJ,ZHOUM,LIH.ThedrageffectofcoalconsumptiononeconomicgrowthinChinaduring1953–2013[J].Resources,ConservationandRecycling,2018,129:326-332.[9]ANDERSENP,PETERSENNC.AProcedureforRankingEfficientUnitsinDataEnvelopmentAnalysis[J].Managementscience,1993,39(10):1261-1264.[10]ZHANGM,BAIC,ZHOUM.DecompositionanalysisforassessingtheprogressindecouplingrelationshipbetweencoalconsumptionandeconomicgrowthinChina[J].Resources,ConservationandRecycling,2018,129:454-462.[11]GUOY,LIN,MUH,etal.RegionalTotal-FactorCoalConsumptionEfficiencyinChina:AMeta-FrontierSBM-UndesirableApproach[J].EnergyProcedia,2017,142:2423-2428.[12]TANGX,JINY,MCLELLANBC,etal.China’scoalconsumptiondeclining—Impermanentor第一届全国碳中和与绿色发展大会68permanent?[J].Resources,ConservationandRecycling,2018,129:307-313.[13]LIUL,CHENGL,ZHAOL,etal.InvestigatingthesignificantvariationofcoalconsumptioninChinain2002-2017[J].Energy,2020,207:118307.[14]QIAOH,CHENS,DONGX,etal.HasChina'scoalconsumptionactuallyreacheditspeak?Nationalandregionalanalysisconsideringcross-sectionaldependenceandheterogeneity[J].EnergyEconomics,2019,84:104509.第一届全国碳中和与绿色发展大会69碳中和背景下石化企业“零碳工厂”生产决策体系研究赵树杰1，孙慧2,4，段潍超2,4，赵东风1，卢佳新3，李伟3（中国石油大学（华东）化学工程学院，山东青岛266580；2.中国石油大学（华东）安全环保与节能技术中心，山东青岛266580；3.中石环学（北京）科技有限公司，北京100055；4.青岛欧赛斯环境与安全技术有限责任公司，山东青岛266580）摘要：“碳中和”背景下构建石化企业低碳生产决策体系和提出碳减排政策的作用机理，成为亟待解决的重要科学问题。本文从石化企业生产基本单元入手，基于全过程精细化碳核算，从能效、产业结构、清洁能源、产业碳汇和林业碳汇五个方面构建了“零碳工厂”的低碳生产决策体系。“零碳工厂”生产决策体系的构建将指导石化企业建立并形成清洁低碳安全高效的能源体系和绿色低碳循环的经济体系，为石化企业开展相关低碳发展工作提供参考，为制定和实施石化行业低碳发展战略和各项企业内部政策提供支撑。关键词：碳中和；石化企业；零碳工厂；全过程碳核算；生产决策体系0引言全球气候变化已成为21世纪人类面临的最严重威胁之一[1]。根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的数据，自20世纪中期以来，大多数气温上升可能是由温室气体(GHG)浓度增加引起的[2]，而化石燃料消费是这些排放的主要来源[3]。2018年，全球温室气体排放增长了2.0%，目前还没有任何迹象表明这些排放达到峰值[4]。除CO2外，其他温室气体也为全球变暖造成影响，为衡量不同的温室气体对大气变暖的影响程度，IPCC引入了用全球变暖潜能（GWP）的概念：定义100年的时间框架内，其他温室气体效应与同效应的CO2的质量比值，并定义CO2的GWP=1。虽然其余温室气体的GWP值一般远大于二氧化碳，但由于它们在空气中含量少，我们仍然认为二氧化碳是温室效应的罪魁祸首，温室效应60%由其引发。中国作为世界上最大的发展中国家，也是最易受气候变化不利影响的国家之一。我国现阶段正处在城市、工业的加速进程当中，面临着平衡生态环境和经济发展的压力与挑战。作为负责任大国，我国始终负责任地主动落实应对气候变化的各项有效行动，同时也在致力于《巴黎协定》全面有效实施。与此同时，“碳达峰”和“碳中和”已成为我国“十四五”污染防治攻坚战的主要目标，这也是“碳达峰”和“碳中和”首次写入政府工作报告。不仅如此，中国还将构建低碳能源体系、形成节能低碳的产业体系，以期为增加碳汇、改善大气变暖现象做出最全面的举措。这开辟了中国以碳中和为目标带动能源产业发展、科技以及经济系统全面向绿色低碳转型的新篇章。减少碳排放最有效的措施之一是将工业部门作为重点，并将减排目标予以分配。石化企业是重点碳排放行业之一，除了在油品燃烧时排放温室气体外，生产过程还消耗大量能源，已成为生产和消费方面碳排放的主要来源之一。根据国家发改委公布的统计数据，石化企业占重点高耗能企业的三分之一以上(1000家中有340家)。2000年，石化行业消耗2.704亿吨标准煤，约占全国工业能耗的28.3%。2017年，行业消费7.955亿吨标准煤，占工业能耗的27.0%[5,6]。石化行业作为高碳排放、高能耗的能源密集型行业，需要对其碳排放进行更多的第一届全国碳中和与绿色发展大会70研究。1国内外研究进展温室气体排放带来的环境日益显著，环保压力日益突出。目前，许多研究人员开展了石化行业的能源消耗及其对环境的影响研究。例如，Han等人[7]提出了一种基于改进的极限学习机综合解释结构模型(ISM-ELM)的能源和碳排放分析与推算方法，利用基于ISM的部分相关系数分析影响复杂石油化工系统能源和碳排放的关键参数，并将乙烯工厂数据进行验证。Chen等人[8]提出了一种新颖的DEA模型，以全面估算石化行业的能源和环境效率。Zhang等人[9]利用对数均值分解指数方法探讨了石化行业碳排放变化的驱动力。Usapein等人[10]使用了泰国自愿排放交易系统的监测、报告和核查(MRV)指南，使参与该系统的工厂能够有效、一致、可靠和兼容地报告其碳排放。Zhang等人[11]利用23家煤化工企业的第一手数据，报告了中国煤化工产品的本地碳排放因子，并推断了中国煤化工行业的碳排放总量。Yue等人[12]考虑到中国化工行业用电量碳排放较高的情况，在电网级别上对化工行业的节能减排效益进行了建模。Huang等人[13]利用约束非线性规划优化煤化工行业碳减排部署技术和流程。Donald等人[14]提出了一些评价碳排放的方法和指南，这些方法和指南基于明确的排放源。曹峰等人[15]构建了一套地方炼油企业生命周期成本估算模型，并以山东某地方炼油企业为例进行碳核算实证研究。孙仁金等人[16]构建了聚乙烯生产生命周期成本评价模型，并找出了关键减排点。尽管许多研究人员在石化行业的碳排放估算和减排方面做出了很大的努力，但目前从石化企业全过程精细化碳排放管控的角度进行生产决策体系的研究仍较为缺乏。因此，本研究旨在构建碳中和背景下石化企业“零碳工厂”，指导石化企业建立并形成清洁低碳安全高效的能源体系和绿色低碳循环的经济体系，为炼化企业开展相关低碳发展工作提供参考，为制定和实施炼化行业低碳发展战略和各项企业内部政策提供支撑。2研究边界从产业结构来说，石化行业可分为上游的油气开采业，中间的油气加工业、化学原料与化学品制造业，以及下游的石化产品销售业，本文的全过程精细化碳排放管控主要聚焦在石化行业中间的油气加工、化学原料与化学品制造业，如图1所示。其中，化石燃料燃烧阶段主要包括加热炉、热电厂等的直接能源消耗和企业购电购热的间接能源消耗；工业生产阶段主要指原油经分馏、转化、精制等过程，最终生成各种石油产品以及各种化学品。火炬燃烧阶段主要指正常工况与事故工况下火炬燃烧产生的碳排放；CO2回收阶段主要利用已有的碳捕集设备对CO2进行捕获，从而实现环境效益。3碳排放核算碳排放核算是构建“零碳工厂”所有工作的基础。“零碳工厂”碳排放的核算，需要实现碳排放数据标准的统一与碳排放数据质量的控制。在数据得到保障的基础上，石化企业碳排放可实现与全国碳排放体系的统一。此外，碳核算后可从源头对减排路径进行探究，对减排效果进行量化评估。如图2所示，IPCC清单指南为“零碳工厂”构建提供可靠的估算方法，兼容性强。MRV体系是“零碳工厂”参与碳排放交易体系的核心和基石。第一届全国碳中和与绿色发展大会71化石燃料燃烧阶段火炬燃烧阶段电力环境催化裂化催化重整乙烯裂解制氢其他生产装置甲醇装置硫磺回收工业生产阶段CO2回收阶段化石能源购入电力购入热力热力石化企业图1石化企业全过程精细化碳排放管控研究边界图2“零碳工厂”全过程精细化碳排放核算依据针对研究范围，“零碳工厂”全过程精细化碳排放管控采用“生产系统－工业过程－生产单元－排放节点”四层分级的方法对工业生产过程碳排放源进行识别。首先从生产系统层面将企业分为基本生产系统及辅助生产系统。两大生产系统分解为具体的工业过程，如基本生产系统下分为常减压、催化裂化、催化重整等过程；各工业过程根据关键物料流动，进一步分解为具体的生产单元，如常减压装置可分解为预处理、常压蒸馏、减压蒸馏单元；最后分析各生产单元的原辅料投入及反应原理，识别具体的排放节点、排放因子及排放形式。图3“零碳工厂”生产决策体系构建4生产决策体系构建第一届全国碳中和与绿色发展大会72“零碳工厂”生产决策体系将从“提高能效”、“调整产业结构”、“发展清洁能源”、“发展产业碳汇”和“发展林业碳汇”五个方面构建，如图3所示。4.1提高能效“零碳工厂”主要基于全过程精细化碳核算建立企业层面精准化碳排放核算体系，采用“生产系统－生产装置－生产单元－排放节点”四层分级的方法对石油炼制过程碳排放源进行识别并归类。当识别出单位碳排放最高的装置后，首先以最有效率的方式运行现有装置，解决基本的性能问题；其次，在现有基础上深度挖掘可优化的环节，并进行分步改进；最后，实施强有力的管理制度，推动持续改进。“零碳工厂”基于全过程精细化碳核算，并通过开发应用热电联产装置、全球能源管理系统、优化装置设计和工艺流程等措施，将不断提高能源利用效率。4.2调整产业结构结构性矛盾是目前石化企业最突出的全局性矛盾，产业结构层次低下，产品结构雷同，资源矛盾制约突出，已经成为企业高质量发展的根本性制约。“零碳工厂”将提升产业链现代化水平，重构生产战略，减少机油、柴油等产量，紧紧围绕航天、高铁、汽车轻量化、电子信息等重大工程需求，加快发展高端聚烯烃专用树脂、特种工程塑料、橡胶新材料、先进复合材料等化工新材料；加快发展新能源材料、膜材料、生物医用材料等功能材料；高端电子化学品、生活消费化学品等专用化学品；以及新型催化剂、特种添加剂、新型助剂等特种化学品，在满足市场需求升级变化的同时，不断减少碳排放。4.3发展清洁能源全面发展清洁能源，是“零碳工厂”实现净零排放的关键。但石化行业属于资源型产业，与能源之间存在着密切的联系，有些能源是其生产所必需的，无法像其他行业一样简单地利用新能源对传统化石能源进行大面积的替代。尽管如此，生产过程中非必需部分可以尽可能的采用清洁能源，石化行业也应逐渐降低这部分生产过程对传统能源的依赖程度。传统石化企业可发挥业务领域和已有生产技术和基础设施等优势，开展相关清洁能源业务。同时，石化企业具备清洁能源资源区位优势，可以借助这些资源发展地热、风力、光伏等领域业务，例如华北石化、大庆石化是全国中低温地热资源最丰富的地区；新疆、甘肃等石化企业具有丰富的太阳能资源；松辽平原、吐哈盆地拥有丰富的风力资源等。另外作为实现可清洁能源战略的重要一环，储能业务也将日益得到的重视和投资。4.4发展产业碳汇发展产业碳汇主要是将二氧化碳转化为有价值的原料，而非仅作为须加以控制的废弃物。“零碳工厂”将二氧化碳作为原料用于各种建筑材料、化学品及燃料的市场预计将达数万亿美元。同时二氧化碳在提升采油流程方面已证明其价值。2019年中国CCUS技术路线图指出，目前高浓度排放源应用CCUS的技术成本仅为19.7~33.1美元/吨，二氧化碳驱油技术（CO2-EOR）已经具有零成本甚至负成本的机会。预计2035年前，CCUS的技术成本有望继续下降30%以上，部分利用技术能够产生较高的经济效益；同时考虑碳市场和碳税等激励政策，综合评估CCUS未来技术成本可接受，可以实现商业化推广。4.5发展林业碳汇当低碳节能技术得到普及，尤其是当产业结构开始加速“软化”（即服务化），经济增长速度也开始阶段性放缓，这时主要依靠技术节能和结构节能驱动的企业碳排放量就会越过峰第一届全国碳中和与绿色发展大会73值而进入工业化后期阶段。由于低碳节能技术进入一个“峰值”阶段，产业结构的“软化”也进入了尾声，能源结构通过优化也形成了相对合理的比例，林业碳汇的低成本减排优势将越发突出。与此同时，林业碳汇项目具有金属资产属性。对于名下已有林地布局，但尚未开发成碳汇项目的企业可考虑对林业碳汇情况进行摸底盘查，识别可重点开发的项目，并在后续分阶段开发。总的来说，林业碳汇可以在不过分损害企业发展的前提下，实现低成本节能、降碳和增汇的良性互动，助力“零碳工厂”的实现。5结论如何应对碳排放这样一种罕见的超时空外部性，对于全球而言都是一件难事。对于中国而言，这种困难尤为严重，主要体现在既有经济增长目标与新增的碳中和目标之间的协调难度。石化企业是碳排放大户，必然成为减排的重点部门。未来，从石化企业生产基本单元入手，推动“零碳工厂”的创建将更好促进“碳中和”的实现。通过上述研究的论述，对我国石化企业“零碳工厂”生产决策体系构建提出如下思考和建议。全过程精细化碳核算是构建“零碳工厂”所有工作的基础。石化企业应摸清自身的碳排放底数，建档立册，监测碳排放量，完善计量体系。石化企业应基于全过程精细化碳核算，通过开发应用热电联产装置、全球能源管理系统、优化装置设计和工艺流程等措施，不断提高能源利用效率。石化企业应提升产业链现代化水平，重构生产战略，在满足市场需求升级变化的同时，不断减少碳排放。全面发展清洁能源，是“零碳工厂”实现净零排放的关键。石化企业可充分发挥业务领域和已有生产技术和基础设施等优势，开展相关清洁能源业务。合理布局产业碳汇，将二氧化碳转化为有价值的原料，而非仅作为须加以控制的废弃物。提前谋划布局林业碳汇，储备碳减排量，可以助力企业更好的应对未来的碳市场。除了上述生产决策体系精细化管理外，碳排放管理人员定期培训，也将更好助力石化企业净零排放。“零碳工厂”生产决策体系的构建将指导石化企业建立并形成清洁低碳安全高效的能源体系和绿色低碳循环的经济体系，为石化企业开展相关低碳发展工作提供参考，为制定和实施石化行业低碳发展战略和各项企业内部政策提供支撑。参考文献[1]Zhao,S.J.,Song,Q.B.,Duan,H.B.,Wen,Z.G.,Wang,C.UncoveringthelifecycleGHGemissionsanditsreductionopportunitiesfromtheurbanbuildings:AcasestudyofMacau[J].Resour.Conserv.Recycl,2019,147,214–226.[2]IPCC(IntergovernmentalPanelonClimateChange).SummaryforpolicymakersofthesynthesisreportoftheIPCCFourthAssessmentReport[R],2007.[3]AlicjaK.StepwisemultipleregressionmethodofgreenhousegasemissionmodelingintheenergysectorinPoland[J].J.Environ.Sci,2015,30,47-54.[4]PBL(NetherlandsEnvironmentalAssessmentAgency).ChineseCO2EmissionsinPerspective,2019.[5]NBS(国家统计局).中国统计年鉴[R],2000.[6]NBS(国家统计局).中国统计年鉴[R],2019.[7]HanY.M.，ZhuQ.X.，GengZ.Q．Energyandcarbonemissionsanalysisandpredictionofcomplexpetrochemicalsystemsbasedonanimprovedextremelearningmachineintegratedinterpretativestructuralmodel[J].Appliedthermalengineering,2017,115:280－291．[8]ChenY.X.，HanY.M.，ZhuQ.X．Energyandenvironmentalefficiencyevaluationbasedonanoveldata第一届全国碳中和与绿色发展大会74envelopmentanalysis:anapplicationinpetrochemicalindustries[J].Appliedthermalengineering，2017，119:156－164．[9]Zhang,L.Y.,Shen,Q.,Wang,M.Q.,Sun,N.N.,Wei,W.,Lei,Y.,etal.DrivingfactorsandpredictionsofCO2emissioninChina'scoalchemicalindustry[J].J.CleanProd,2019,210,1131-1140.[10]Usapein,P.,Chavalparit,O.Astart-upmrvsystemforanemissiontradingschemeinthailand:acasestudyinthepetrochemicalindustry[J].J.CleanProd,2017,142,3396-3408.[11]Zhang,Y.,Yuan,Z.W.,Margni,M.,Bulle,C.,Hua,H.,Jiang,S.Y.,etal.IntensivecarbondioxideemissionofcoalchemicalindustryinChina[J].Appl.Energy,2019,236,540-550.[12]YueH,WorrellE,Crijns-GrausW.Modelingthemultiplebenefitsofelectricitysavingsforemissionsreductiononpowergridlevel:acasestudyofChina’schemicalindustry[J].ApplEnergy,2018;230:1603–32.[13]Huang,Y.,Yi,Q.,Kang,J.X.,Zhang,Y.G.,Li,W.Y.,Feng,J.,etal.InvestigationandoptimizationanalysisondeploymentofChinacoalchemicalindustryundercarbonemissionconstraints[J].Appl.Energy,2019,254,113684.[14]Donald,H.,Zhang,Z.H.,John,Moore,C.,Qiao,Q.,Qi,L.Recentadvancesincarbonemissionsreduction:policies,technologies,monitoring,assessmentandmodeling[J].J.Clean.Prod,2015,103,1-12.[15]曹峰,郭肖月,姜洪殿.炼油企业生命周期成本估算模型及应用[J].石油科学通报,2017,2(003):431-444.[16]孙仁金,吴金,董康银,等.聚乙烯生产生命周期成本评价[J].石油学报,2016,02:401-406.第一届全国碳中和与绿色发展大会75我国LNG燃料动力船舶产业发展现状、挑战与对策吴宛青，郑庆功，赵子豪（大连海事大学轮机工程学院，辽宁大连116026）摘要：本文以IGF规则生效为背景，在对相关国际规则以及我国政策法规的系统分析和行业广泛深入调研基础上，分析了我国在LNG燃料动力船舶的设计与建造、关键设备、配套设施和船员培训等方面的现状以及履约所面临的挑战，阐述了规则生效可能带来的发展机遇。基于我国在LNG燃料动力船舶方面发展的实际情况以及规则的相关要求，从国家政策、主管机关监管以及行业发展角度给出了把握机遇、应对挑战的我国LNG燃料动力船舶总体发展策略。关键词：LNG燃料动力船；现状；挑战；对策0引言随着现代社会的快速发展,环境问题日益受到重视，以二氧化碳为代表的温室气体所引发的全球气候变暖问题受到全球的广泛关注。有研究显示，上个世纪工业革命后全球平均温度升高了0.6℃,工业化程度较高的欧洲升高了0.9℃，其中约75%由二氧化碳排放造成。1996年全球船舶CO2排放量为419×106吨，占总排放量1.8%，2001年和2012年全球船舶CO2排放分别占比约3%和4%[1-2]。在现有诸多船舶减排方法中,采用天然气燃料代替传统燃料是近期发展较快的减排方案[3]。1LNG燃料动力船舶发展现状为应对全球气候变暖，安全有序推进船用气体或低闪点燃料，2015年IMO海安会通过了《使用气体或低闪点燃料船舶国际安全规则》（IGF规则）[4]，规则于2017年1月1日生效，2019年进行了修订[5]，最新修正案将于2024年1约1日生效。1.1国外LNG燃料动力船舶发展现状LNG作为船舶动力燃料最早出现于LNG运输船。2000年，挪威率先将LNG用作非LNG运输船动力燃料。2011年11月，全球首艘以LNG为动力燃料的非LNG运输船（成品油船“BitViking”号）投入营运。2012年，挪威、美国、德国、法国船级社开始对LNG燃料动力船进行认证。2013年，DNV/GL推出了“LNGReady”服务，在建造船阶段就为将来改装成LNG燃料动力船做好准备。2014年年底，DNV/GL开发出“GasReady”船级符号，2015年4月29日，阿拉伯航运（UASC）的1,800TEU集装箱船“Barzan”号建成投入营运，成为全球第一艘具有“GasReady”船级符号的船舶[6]。据DNV/GL统计，截止到2016年10月，全球共有86艘运营船（不包含LNG运输船和内河船）使用LNG作为动力燃料，另有93艘LNG燃料动力船订单。2020年10月，9艘2.3万TEU集装箱船系列船陆续投入营运，LNG作为船舶动力燃料已发展为全球趋势,DNV/GL预计到2050年LNG将占到船用燃料的41%左右[7]。在现有的运营船和订造的新船中，主要以客船、平台供应船、气体运输船、集装箱船、油船和化学品船为主（如图1所示）。第一届全国碳中和与绿色发展大会76图1现有LNG燃料动力船船型分布图燃料加注方面，国际主要航运港口都在布局LNG加注设施，LNG加注船订单也开始增多，到2020年12月，全球舱容超过1,000m3的在营运加注船总计9艘，新订单8艘。1.2我国LNG燃料动力船舶产业发展现状1.2.1船舶设计与建造我国LNG燃料动力船舶的发展总体和世界同步。2010年8月，我国内河第一艘LNG-柴油双燃料动力船“武轮拖302号”成功试航，实现了中国内河LNG燃料动力船舶“零”的突破。2012年，国内设计院承担了我国首艘中小型LNG运输船的设计任务，同年与DNV/GL成功开发主机、辅机、锅炉均为双燃料的冰区加强集装箱船。2013年，CCS和瓦锡兰合作设计开发了“双燃料1,100箱新概念支线集装箱船”。2013年底，我国独立设计开发了40万吨超大型LNGReady的矿砂船。2019年，为德国大众汽车集团设计的以LNG为动力燃料的7,500车位超宽汽车滚装船交付使用。2013年国内首个水上LNG加注站“海港星01”投入试营运，该船完全采用LNG作为船上发电机组的动力燃料，成为配合国内液化天然气燃料水上加注设施法规制定的示范船型。2013年底，两艘全球首制6,500Hp多功能全回转双燃料港作拖船完工交付使用。2014年4月份启动的全国首批纯LNG燃料动力内河货船（600吨~1,000吨）示范项目，首艘“绿动6002”于2015年3月交付使用。京杭运河2,000吨批量建造项目2014年开始设计建造，首船“鲁济宁货6937”于2016年交付使用，该船是我国第一艘纯LNG燃料动力电推船，具有中国船级社“液化天然气为燃料”、“电力推进系统”、“绿色动力船舶-II”等附加标志。总体看，目前我国LNG燃料动力船舶的设计、建造能力居国际先进水平[8]。1.2.2关键设备LNG燃料动力船舶关键设备研发、制造方面，国内发动机生产企业已研制生产出各种功率的LNG单燃料和LNG-柴油双燃料内河船用发动机。以广州柴油机厂股份有限公司为例，2005年广柴开始与挪威海事技术研究中心（MARINTEK）合作开发LNG燃料发动机，2008年230型LNG-柴油双燃料试验样机在MARINTEK试验室通过验收试验，2012年国产230SG型天然气机通过了DNV、CCS型式试验，各项技术指标均与劳斯莱斯生产的同类产品持平，排放指标优于IMO相关标准。2013年以CS21/32柴油机为平台与MARINTEK合作开发气体机，2017年5月完成CCS型式认可试验。目前广柴具有年产能50万kW的中速柴油机和气体发动机的生产能力，产品功率型谱分布在500～5,000kW，部分产品具备国际竞争力。第一届全国碳中和与绿色发展大会77图2广州柴油机厂产品型谱国内LNG燃料供气系统及换热器生产厂家（湖北迪峰、大连国鸿等）基于“船舶LNG发动机燃料储存及供给系统关键技术研究”、“LNG动力渔船冷能利用系统热交换器研究”等多项国家项目，搭建了产、学、研、用、检平台，完成了低速大功率双燃料发动机试车台、双燃料动力港口作业船、拖轮等的多项LNG-柴油双燃料供气系统工程项目，生产的产品持有CCS、DNV/GL、BV、ABS、LR、KR、NK等多家船级社证书，可量产不同规格的LNG燃料储/供系统、换热器、监控系统等。总体上，我国目前具有LNG燃料动力船关键设备的研发和制造能力，但存在高压泵、阀件等核心零部件需要进口的情况。1.2.3配套设施截至2019年底，我国投入试运营的船用LNG加注站总计4座，已建成和在建的近20座（岸基式加注站、加注趸船）[8]；在LNG加注船方面，目前发展相对较慢，首艘LNG加注船于2019年开工，目前在建3艘。1.2.4船员培训2014年，上海市地方海事局与国家海事局沟通后编写了全国首份《内河液化天然气（LNG）燃料动力船船员特殊培训》教材。2015年，参照IGF规则、STCW公约等国际文件，国家海事局发布修订版《内河船舶船员特殊培训考试和发证办法》，要求自2016年7月1日起上岗船员须持有内河液化气燃料动力装置船舶船员特殊培训合格证。到2015年年底，上海辖区首先完成6期210名内河LNG燃料动力船舶船员特殊培训和考试。2016年初，宿迁市船员技术学校获得“内河液化气（LNG）燃料动力船船员特殊培训”资质，6月完成首批培训和考试。目前也存在公司自行培训的LNG燃料动力港作船船员与IGF规则和STCW公约的要求不符情况。2挑战和机遇2.1面临的挑战2.1.1产业面临的挑战造船厂方面，目前IGF规则对设备和系统提出了更高要求，保护隔离探测系统、冗余配置等要求使得设计、生产难度加大，成本增加。同时由于全新形式和要求的系统审图和检验缺少可借鉴经验，可能产生审图和检验工作的反复，新接口型式的设备可能相互不匹配，可能导致船厂工期延误，对船台使用产生不利影响等。国内LNG燃料发动机可靠性和被认可度有待提升。国内多以陆用发动机为基础开发船用气体燃料发动机，纯气体机中间负荷性能较好而其他负荷区间性能较差，产品出口竞争力第一届全国碳中和与绿色发展大会78较弱，尚无大型低速发动机自研产品。采用电推方案解决气体燃料发动机推进特性不良的问题也会进一步增加船舶初投资成本。配套系统和装备方面，尽管我国船用LNG配套装备具有总体生产能力，但部分关键设备和部件，如低温泵、低温阀、高压泵、各种传感器的质量与国外仍存在较大差距，部分核心部件仍依赖进口。部分国产设备技术新性能指标具有竞争力，但缺少实际业绩和良好可靠性口碑，导致船东不愿承担选用所谓不成熟产品的风险。2.1.2航运业面临的挑战经济效益方面，船东建造LNG燃料动力船需要更高的初投资，当LNG与传统燃油价格差较小的时候，投资回收期延长，这导致船东从经济角度不倾向于选择LNG燃料动力船。营运效率和便利性方面，目前LNG加注站分布少，加注便利性不如传统燃料，很大程度制约了我国LNG燃料动力船的应用推广。配套设施建设方面，因为目前我国在营LNG燃料动力船舶数量相对较少，LNG加注站业务量相对较小，加注站建设缺少足够的经济效益驱动，在IGF规则生效后到港国际LNG燃料动力船的加注需求对我国LNG燃料加注业务会产生压力。2.1.3主管机关及培训体系面临的挑战我国一直鼓励并积极推进LNG燃料动力船舶的发展。2008年至今出台了多项相关鼓励政策。主管机关、中国船级社也陆续发布了气体燃料动力船舶及相关设备的规范性管理文件，目前法规体系较完备。但在LNG加注船、内河LNG运输船、水上加注作业许可、船公司安全管理体系等方面尚需进一步明确相关管理要求。目前存在诸如港口不发放经营许可证，船舶无法在港口加注LNG燃料，企业在自有LNG接收站加注又需有加气许可证，而国内暂无对应部门负责发放此证书，只能用槽车加注，且槽车每次加注需经专家评估后才能加注，并需协调港航、安监和消防等部门，导致加注成本高、效率低等问题。培训体系方面，船舶改用LNG为动力燃料后，启停、换向性能等会有变化，气体燃料泄漏后存在的火灾/爆炸、低温和窒息风险，对应培训体系中应增加并强调相应内容，原船舶培训体系面临挑战，实际培训效果有待验证。2.2发展机遇IGF规则的实施，明确了LNG燃料动力船的国际标准，在给我国相关行业带来压力的同时，也带来了新的机遇：1）IGF规则为我国内河LNG燃料动力船舶的发展提供了有价值的参考，规则生效有利于促进我国LNG燃料动力船舶的航行安全性和环境友好性。2）IGF规则有利于促进我国LNG燃料动力船舶的海事安全监管体系、船舶建造技术标准体系、船公司安全管理体系、船员任职资格管理体系的进一步完善，有利于提升我国LNG燃料动力船的技术水平和安全管理水平。3）IGF规则确定了LNG燃料动力船建造的国际化标准，将其配套产业纳入到国际体系，这将促进我国相关民族工业和国际接轨，与国际先进水平同台竞争，有利于快速提升我国在相关行业的国际竞争力。3发展策略3.1政府层面应采取的措施政府层面应采取的应对策略包括：1）借IGF规则生效契机，LNG燃料应用从旧船改造第一届全国碳中和与绿色发展大会79向新造船转变，明确全面满足相关国际公约、规则的要求，配合国内法规建设，形成高定位、高平台的发展模式，促进我国LNG燃料动力船的升级换代；2）组织制定LNG动力船和加气站建设规划，简化审批流程，加大土地供应，对加气站建设和运营给予税收政策优惠，加快加注站等营运配套设施的建设发展；3）制定环保、税收和补贴导向性政策促进发展：以满足环保为基本前提，设置排放税、清洁能源补贴等专项税收和补贴，促进老旧设备淘汰，鼓励研发应用新设备，对高标准LNG燃料动力船实行差异化交通管理政策，对加气站建设和运营给予补贴和税收优惠；4）组织行业、高校和科研机构集中优势科研力量，设置清洁能源发展基金或专项资金，开展气体燃料发动机、高压泵、控制阀等关键设备的技术研发，提升我国核心配套设备的国际竞争力，解决关键设备的“卡脖子”问题。3.2海事主管部门应采取的措施海事主管部门应采取措施包括：1）完善法定检验体系，对国际航行LNG燃料动力海船全面实施IGF规则要求的标准，对国内航行LNG燃料动力船结合航区和船舶的具体特点参照实施IGF规则；2）完善安全监管体系，制定科学可行的小型LNG运输船、LNG水上加注站等相关管理法规文件，解决内河小型LNG运输船在营运方面和内河LNG燃料动力船在燃料加注方面面临的实际问题，明确LNG燃料动力船通过桥区、坝区、船闸、通航密集区、进出港航道等特殊区域的航行要求以及锚泊、作业等要求；3）完善技术标准体系，组织船级社及科研机构完善相关技术标准规范，并指导协助解决LNG燃料动力船舶及配套产品在设计、建造、检验中的具体技术问题；4）完善船公司安全管理体系，督促船公司结合LNG燃料动力船的具体情况建立有效的船舶安全管理体系；5）完善船员培训体系，依据IGF规则、STCW公约以及国内法规的相关要求，明确LNG燃料动力船船员培训、考试、发证办法，同时对一线执法和监督人员进行知识培训，提高对LNG燃料动力船舶的认知和监管水平。此外，建立LNG燃料动力船舶管理信息平台，将航运企业、船舶、加注站等信息收集汇总，为政府制定发展战略提供决策依据。国际上应持续跟踪IGF规则的发展动态，关注并研究醇类/醚类等其他低闪点气体燃料在船舶动力装置应用中的技术要求和存在问题，提升我国在IGF规则所涉及的相关装备方面的研发能力。3.3船舶检验等相关行业单位应采取的措施船舶检验机构应结合我国国情尽快完善相关LNG燃料动力船舶建造入级规范和配套产品技术标准，帮助业界掌握IGF规则技术要点，对规范中模糊的地方予以统一解释。船公司应制订气体燃料动力船舶的相关应急预案，定期进行演习，防止安全事故的发生和减少事故造成的损害。发动机等关键船舶配套设备厂商应加大投入并积极寻求国家政策和资金的支持，潜心研发，不断创新，突破LNG作为动力燃料在船舶应用过程中的技术难关，提升我国相关关键产品的性能和可靠性，满足我国LNG燃料动力船舶高端应用市场的需求，提高国际竞争力。4结论本文在IGF规则生效背景下，基于对我国LNG燃料动力船舶发展现状、面临的机遇与挑战的分析，总结了目前我国发展LNG燃料动力船舶的总体策略，主要结论如下：（1）我国LNG燃料动力船舶发展环境和趋势总体良好。国家政策积极推进，相关法规、技术标准较为完善。（2）IGF规则将对我国产生的影响：①海事安全监管压力增大，相关配套海事安全监第一届全国碳中和与绿色发展大会80管法规体系亟待完善；②造船生产成本增加，船舶设计、生产难度加大；③LNG燃料动力船舶市场将受到一定冲击，低标准船舶将退出市场；④相关配套关键产品设备标准体系有待完善；⑤LNG燃料发动机、低温高压燃料泵等一系列关键技术及配套产业等将面临更大压力；⑥IGF规则将进一步促进我国在相关行业的国际竞争力。（3）我国的发展策略：①明确发展方向，提升政策扶持的有效性，加快配套设施建设；②加快海事安全监管、技术标准、船公司安全管理体系建设，加强船员管理及LNG燃料动力船航行安全及相关作业的安全管理；③加强LNG燃料动力船舶建造入级规范的建设工作，积极参与相关国际公约、规则的研究；④采用引进、吸收、转化等技术手段，不断创新，突破相关技术难关，切实提升我国的相关关键产品的国际竞争力。参考文献[1]IMO,SECONDIMOGREENHOUSEGASSTUDY2009；[2]IMO,THIRDIMOGREENHOUSEGASSTUDY2014；[3]交通运输部,《交通运输部关于推进水运行业应用液化天然气的指导意见》；[4]IMO,INTERNATIONALCODEOFSAFETYFORSHIPSUSINGGASESOROTHERLOWFLASHPOINTFUELS（IGFCODE）,MSC.391(95)；[5]IMO,AMENDMENTSTOTHEIGFCODEANDDEVELOPMENTOFGUIDELINESFORLOW-FLASHPOINTFUELS,MSC458(101),2019；[6]郭峋等,LNG燃料动力船舶的发展,《技术研究》,2015.8:93-94；[7]DNV,《GASFUELLEDSHIPINSTALLATION》；[8]汪谷银等,船舶液化天然气加注站发展趋势,《中国科技信息》,2019(11):104-105；[9]吴宛青等,IGF规则生效对我国LNG燃料动力船舶应用的影响及对策研究报告,2018.第一届全国碳中和与绿色发展大会81面向中低温热需求的碳中和技术陈文，倪悦勇，赵晓坤，董苏芮（三菱电机（中国）有限公司，北京市朝阳区100027）摘要：在十四五规划的政策背景下，如何通过碳中和技术完成制造业的绿色升级是今后一个重要的课题。本文介绍了光伏蓄电技术的现状以及主要问题，并提出了光伏热泵储热技术这一方法理论。基于光伏发电过程中零碳排放这一特点，实现中低温制热和供热过程中的碳减排。光伏热泵储热技术可以较好的改善光伏发电受气候影响较大的缺点，相较于传统的光伏蓄电技术有着成本低廉和维护简单的特点。关键字：可再生能源；热存储；碳减排；碳中和1引言随着经济快速增长，我国一次能源消费总量也在持续增加，对比一次能源消费总量增速和国内生产总值增速可见，大多数年份的能源消费增速低于GDP增速，因此我国单位GDP能耗（能源强度）呈下降趋势。但是横向对比中国、美国、日本、欧盟和全球平均的一次能源结构可以发现（如图1），从化石能源的合计份额来看，我国的化石能源占比仍高于世界主要发达国家。由于我国的资源禀赋一直是“富煤缺油少气”，因此我国化石能源大幅偏重于煤炭，直到2018年煤炭在我国一次能源中的占比仍然高达58%，而可再生能源仅占一次能源的4%。另外从能源消耗数据分析来看，制造业作为国家支柱产业能源消耗占全国能源消耗总量的55%[1]。结合十四五规划纲要中提出的单位国内生产总值能源消耗和二氧化碳排放分别降低13.5%和18%的目标值，如何减少制造业生产过程中的碳排放是今后社会发展过程中需要持续关注的课题。图1各国一次能源需求结构对比此外，美国制造工程师学会于1996年发布了绿色制造蓝皮书，最早明确给出绿色制造的定义，指出了绿色制造的目标是使产品从设计、生产、运输到报废处理的全过程对环境的负面影响达到最小。刘飞等［2］提出了绿色制造是一种综合考虑环境影响和资源消耗的现代制造模式，其目标是使得产品从设计、制造、包装、使用到报废处理的整个生命周期中，对环境压力影响小、资源利用率高、综合效益大，使得企业经济效益与社会效益得到协调优化。近年来，随着国家对科技的投入，针对绿色制造的定义不断丰富，明确了绿色制造是多第一届全国碳中和与绿色发展大会82个学科的集成与统合，主要涉及了生产制造、环境管理、资源消耗等领域的优化。因此如何降低制造业的生产工艺对环境的压力，以及减少能源消耗过程中的碳排放是实现制造业绿色转型升级的一个关键因素。2光伏蓄电技术的现状与问题光伏发电相比于传统的化石能源拥有分布广泛、绿色、无污染等等优点，利用光伏电力替代化石能源的燃烧发电是未来发展的一个大趋势。而通过光伏电力在制造业中的大量应用降低生产过程中对化石能源的依赖这一方法，则可以大幅降低碳排放量。但由于光伏发电受天气等因素的影响较大，具有稳定性差、初期投资较高等缺点，导致目前光伏电力直接用于工厂生产的案例较少。除此之外，分布式光伏电力主要的应用方式（如图2）是通过蓄电池等蓄电设施将光伏电力储存后加以使用。但是蓄电池的生产制作和报废处理环节都会产生大规模的碳排放，因此从全生命周期的角度分析，光伏蓄电技术碳减排效果并不十分理想。与此同时，考虑到蓄电池的成本和使用周期，光伏蓄电技术无法在高耗能制造业中得到大规模的应用。而如何在满足生产工艺用能需求的基础上，降低用能成本的同时实现碳减排这一目标是光伏发电技术大规模导入制造业的关键课题。图2光伏电池蓄电模式4光伏热泵储热技术对于作业温度低于100℃的中低温热需求的生产制造工艺，常用的供热方式为电驱动加热。电驱动加热具有可控性高和稳定性强等特点，但是由于需要将㶲值较高的电能转化为㶲值较低的热能使用，电驱动加热的能源利用效率较低，而且受制于电热设备的效率热损失大等问题比较突出。热泵作为一种节能技术已经在民用建筑中广泛使用，热泵的工作原理是以逆循环方式迫使热量从低温物体流向高温物体的机械装置，它仅消耗少量的逆循环净功，就可以得到较大的供热量，可以有效地把难以应用的低品位热能利用起来达到节能目的。而通过光伏电力驱动热泵制造中低温热水，并通过储热设备对热水加以储存进而持续利用的技术（如图2）则可以在满足生产工艺中对中低温热需求的基础上减少对化石能源依赖，从而进一步降低热供给过程中的碳排放量。澳大利亚Aye等[3]模拟分析了空气-水热泵温室加热系统的经济性能，可以降低液化石油气的消耗量。日本Tong等[4]将空气-空气热泵应用于试验温室，发现室内温度分布比较均匀，且COP可达3.3。光伏热泵储热技术可以通过热储存这一方式将太阳能以热水的形式储存下来，从而规避了光伏发电稳定性不佳的问题。根据实际生产工艺过程中低温热需求的变化，设计和调整相应光伏发电量以及储热能力的大小，可以实现生产工艺过程中对中低温热需求的稳定供应。另一方面，相比于常见的光伏电池的蓄电方式，光伏热泵储热技术的经济性更佳，具有维护成本低，可重复使用性高的优点。从全生命周期的角度，在生产和报废的环节光伏热泵储热的相关设备的碳排放量也将明显小于同等规模的蓄电设备。此外，受制于单个制造工厂光伏发电有限这一情况，通过临近光伏电力的采购和生产用热量的合理化调整等方式可以进一步实现生产过程中的碳减排。第一届全国碳中和与绿色发展大会83图3光伏热泵储热技术原理5政策建议相比于光伏发电蓄电技术，目前国家对于光伏储热技术的政策支持力度明显偏弱，这对太阳能产业的整体发展非常不利。因此需要持续加大光伏发电应用方面的技术开发。特别是结合人工智能技术，基于实际生产用热量优化调整光伏热泵储热量的模型开发。另外，光伏储热技术对光伏电力有较高的需求量，而目前我国光伏发电的水平在宏观角度还无法满足制造业的全部中低温热需求，此外现有分布式光伏发电站的电力受政策影响并不能直接供给给临近的用能单位，这极大的限制了分布式光伏电站的电力应用的灵活性，因此希望国家可以加大相关政策的投入。6结论在工业生产过程中大规模的利用光伏发电等可再生能源，可以大幅降低对于化石能源的依赖，对于制造业的绿色化转型以及我国2060年碳中和目标的实现有着非常积极的意义。本文主要介绍了在十四五规划背景下光伏发电目前遇到的主要问题，提出了通过光伏热泵储热技术来满足工业生产过程中热的需求这一想法，不仅可以减少生产过程中用能的碳排放。除此之外，光伏热泵储热技术可以比较好中和光伏发电稳定性差的缺点，相比于传统光伏蓄电技术有着成本低廉和容易维护等特点。参考资料[1]国家统计局[2]刘飞,曹华军,何乃军．绿色制造的研究现状与发展趋势[3]AyeL,FullerRJ,CanalA.Evaluationofaheatpumpsystemforgreenhouseheating[J].InternationalJournalofThermalSciences,2010,49(1):202－208.[4]TongY,KozaiT,NishiokaN,etal.Greenhouseheatingusingheatpumpswithahighcoefficientofperformance(cop)[J].BiosystemsEngineering,2010,106(4):405－411.第一届全国碳中和与绿色发展大会84碳中和战略下我国新能源替代的主要问题及发展现状王湛1，耿晔晗1（1.中国水利水电科学研究院，北京市100048）摘要：二氧化碳是实现生态系统有机物转换及造成温室效应的重要介质，碳中和是人类发展的共识，我国主动提出力争在2030年达到二氧化碳排放量峰值、2060年实现碳中和目标。实现碳中和的方法与形式是多样的，由于能源是我国经济建设的核心支撑，因此新能源替代是我国在保障经济发展的同时实现碳中和发展战略的重要举措。文章归纳与总结了目前我国新能源替代技术措施的发展现状与主要问题，旨在为我国尽早实现碳中和发展战略提供简要分析。关键词：碳中和；新能源替代0引言据统计，自1850年以来，地球大气中二氧化碳浓度由28×10-5上升到45×10-5,全球气温上升了0.9℃到1.2℃，海平面相应上升了20㎝。最近30年，全球气温加速上升，每十年气温上升0.2℃，海平面上升0.36cm，按照这个趋势，本世纪末全球气温上升达到2℃，海平面将升高36-87cm，这将导致全球99%的珊瑚礁消失，13%的生态系统遭到破坏。针对严峻的现状[1-3]，《巴黎协定》呼吁各缔约方根据国情和共同但有区别的责任及各自能力提出长期低排放发展战略，从而在本世纪下半夜实现全球碳中和，将全球大气温度上升控制在2℃甚至到1.5℃之内。2020年9月22日，习近平主席在低75届联合国大会上宣布，中国“二氧化碳排放力争于2030年达到峰值，努力争取在2060年前实现碳中和”。这开启了我国新一轮科技革命与产业变革的新时代，必将对我国新能源替代转型产生深远的影响。本文主要针对实现我国碳中和战略中新能源替代的方面的重要措施研究现状展开论述，旨在使读者了解新能源替代在我国的主要发展方向及实际意义。1全球碳中和研究概况及主要解决措施1.1碳中和的内涵及意义碳是生命物质中的主要元素之一，主要存在形式为二氧化碳、有机物和无机物，广泛存在于大气圈、陆地生态圈、海洋圈及岩石圈中。碳元素通过碳固定及碳释放进行全球循环，碳释放主要来源于植物与动物的呼吸作用、化石燃料的氧化反应、岩石圈中碳元素的分解等。国际上普遍将大气圈中被固定或者可利用的二氧化碳定义为“灰碳”，将无法被固定和利用的二氧化碳定义为“黑炭”。人类进入工业化以来，化石燃料消耗大量增加并释放到大气圈中，导致大气中二氧化碳浓度不断增加，碳循环被打破，造成“黑碳”在大气圈中的不断富集。因此碳中和的目的就是要减少大气圈中的“黑碳”含量，逐渐恢复绿色地球的碳生态平衡。[3]联合国政府间气候变化专门委员会发布《全球升温1.5℃特别报告》指出，碳中和(Carbon-neutral）指一个组织在一年内的二氧化碳排放通过二氧化碳消除技术达到平衡，也就意味着一个国家的二氧化碳净排放量达到零排放的标准。碳中和不仅控制全球气候变化，也是人类保护自身生活的生态环境的根本措施，有助于保护生物多样性和生态系统，避免更多的物种灭绝。碳中和加速了能源系统的低碳绿色转型，也为全球带来了新的技术发展革命机经济增长点，据国际可再生能源机构发布的《能源转型2050》报告显示，碳中和将为全第一届全国碳中和与绿色发展大会85球带来2.4%的GDP额外增长，增加700万个能源行业和就业岗位[4]。1.2碳中和的主要方法与形式根据不同国家的地域特点以及经济发展模式，各国采用的碳中和的主要措施各不相同，主要分为如下措施：①去工业化发展方式，主要适用于国土面积小、森林覆盖率较高的国际，如苏里南共和国的森林覆盖率超过90%，不丹的森林覆盖率为72%,且不存在工业，因此较易于达到碳中和目标。②碳替代发展方式，淘汰煤发电方式，加快新能源如太阳能、风能、氢能等新能源产业。主要适合一些煤炭资源较少的国家，德国已宣布将于2040年前全面退出煤发电方式。③发展碳封存技术。将大型火力发电、炼钢厂、化工厂等产生的二氧化碳收集后，运输至合适场所进行地质封存，主要封存地为油气藏、地下深部咸水层和废气煤矿等[5]。④存进碳转化循环方式，通过人工利用化学或生物手段将二氧化碳转化为有用的化学燃料，如二氧化碳合成甲醇、甲烷，二氧化碳点翠花还原制备一氧化碳等。其中方式②与方式④均与我国新能源替代方案息息相关。2新能源替代技术及在我国的研究发展现状2.1新能源替代技术的概念及在我国碳中和战略上的意义能源已经成为人类在自然界生存发展的三大要素之一，随着科技的进步以及社会文明的发展，世界能源结构经历了两次跨时代的转换革命，第一次转换为木材燃烧源向煤炭燃烧源的革命，第二次转换为煤炭向石油、天然气等能源的革命，此次革命从能源存在形态上讲，为固态到液态及气态的转换。从碳的含量上讲，历次革命是从高碳能源（如木材与煤炭）向低碳能源（如石油天然气）的转变，当前新能源替代技术即为能源从碳含量的角度来讲向着低碳、无碳化转换革命，从技术上讲新能源正在从规模化革命、能源管理革命、能源低碳化革命三个方向同步进行。由于二氧化碳主要的排放形式来源于人类活动导致的化石燃料消费，因此发展新能源替代、实现能源转型、降低化石燃料排碳量是我国降低二氧化碳排放，保证我国在2060年顺利实现实现我国在全球碳中和的目标而必须采取的重要举措。预计2030年后，新能源的燃烧成本将低于化石能源，煤炭、石油、天然气等高碳中碳能源将占比不到50%，新能源占比将达到50%以上，形成以新能源为主的能源结构[6]。2.2新能源替代技术措施在我国的主要发展现状针对我国国情，在向国外学习新能源替代方式的先进经验的同时，也需要针对我国国情制定出符合我国发展策略的新能源替代技术方案与措施。如上文所述，新能源替代技术不仅是将传统能源转化为新能源，还包括对于传统能源的清洁化处理等措施，因此根据归纳总结，目前我国针对新能源替代技术主要采取发展传统能源清洁化处理技术措施、提高新型能源的能源结构占比、研发利用存量碳转换技术、建立和采取市场调节机制等四方面技术措施。2.2.1发展传统能源清洁生产技术我国目前能源消费以化石能源为主，是世界上最大的化石能源排放国。因此对传统化石能源的清洁减量化处理是重中之重。化石能源清洁化包括开采阶段的绿色高效化、燃烧过程中的污染控制净化、燃烧效率化。如煤炭在开采过程中会对环境造成负面影响，因此可采用煤炭地下气化开采方式进行开采，煤炭气化是指以煤或煤焦为原料、以氧气、水蒸气或氢气等为气化剂，在一定温度和压力下通过化学反应将固体煤或煤焦中的可燃部分转化为气体燃料的热化学过程[7]。我国通过“十三五“攻关计划，已开发了具有自主知识产权的水煤浆加第一届全国碳中和与绿色发展大会86压气流床气化技术、干煤粉加压气流床等气化技术，力争将我国埋深在1000-3000m的煤炭资源气化利用，预估通过煤炭资源气化开采可产生甲烷、氢气等低碳能源332万亿立方米。2.2.2提高新型能源在能源结构中的占比新能源主要指太阳能、风能、水能、核能等。我国地大物博，拥有丰富的太阳能，当前我国太阳能产业规模居于世界首位，在2015年全国太阳能装机已实现1000万千瓦，2020年实现2000万千瓦，具有良好的发展前景。以超白玻璃、高温合金等新材料应用而生。自20世纪80年代以来，我国引入锋利发电组，截止2019年底，我国风电累计装机21亿千瓦，其中陆上风电装机2.04亿千瓦。水能为清洁能源，包括海洋能等多种方式，根据能源局统计，我国2019年累计装机弄辆达到3.58亿千瓦，是我国的重要能源经济支柱。在核能方面，我国起步相对较晚，在20世纪80年代建立起第一座核电站，当前我国再见核电站规模已经居于世界首位，数量约占全球的39%，力争在2020年将核电运行装机容量达到4000万千万千瓦，其中控制核聚变是未来的发展方向[8]。2.2.3研发利用存量碳转化技术存量碳转化技术根据转化方式，分为人为转化技术以及自然转化技术。人为转化技术为将二元化碳转化为化工产品或燃料，实现“变废为宝”。中科院大连化学与物理研究所提出的“液态阳光”技术，将“绿氢”与二氧化碳反应制备为甲醇，每生产1吨甲醇可以固定1.375吨的二氧化碳[9]。我国每年甲醇产能为8000万吨，如果全部采用此技术生产，每年可固定1亿吨二氧化碳。除人为技术合成外，国家通过自然转化，大力发展森林碳汇，我国西南、东北等重要林区的碳汇能力很大，2010年到2016年，中国陆地植被年均固碳能力达到11亿吨，因此可以说指数总磷在碳中和过程中发挥着重要作用。2.2.4建立和采取市场调节机制天然气是低碳清洁能源，也是能源由高碳能源到零碳能源过度的桥梁，在实现碳中和中试化石能源的主题与保障及时，因此通过市场调节机制，发挥政策为主导的天然气开发使用。在碳中和的背景下，规划城市储气库、天然气管网布局，保证天然气的主导使用方向。除此之外建立健全全国碳排放交易市场，利用市场机制控制碳排放，将各省碳排放量纳入平台化管理，建立碳排放市场，增加化石类能源的利用成本，从源头上减少化石能源消费。明晰交易双方的行为标准与规范，健全国家碳排放市场交易体制。2.3新能源替代技术措施面临的主要问题新能源替代技术措施已经成为应对碳中和战略部署的重要举措已成为全球攻势，但在实施过程中海面临着多方面的问题，主要集中在资源、关键技术、人才、市场等方面。2.3.1资源方面我国太阳能、风能等系能源分布存在时空上的巨大差异，我国太阳能年辐射量最为丰富地区是西南西部、西北，华中、西南东部地区最为贫乏；从各省均值看，西藏、青海、甘肃排前三位，后三位为湖南、贵州、重庆。年日照时数最大地区为我国西北、西南西部，西南东部和华南地区最小，而从产业布局上看我国太阳能资源最少的东部地区为主要能源消耗地区[10]。而我国风能资源的地理分布也是不均衡的，总体呈＂北方多南方少，沿海多内陆少＂的格局。在区域层面上，北＂地区是风能资源最丰富的地区。在省（区、市）层面上，内蒙无论是理论蕴藏量还是技术可开发量都居全国首位，也为新能源规模发展以及能源输送问题带第一届全国碳中和与绿色发展大会87来挑战[11]。2.3.2技术方面尽管太阳能、风能等资源是绿色、环保类资源，但这些能源在生产过程中并不是清洁无污染的，比如多晶硅太阳能电池板，硅晶体在提炼过程中会造成大量的三氯氢硅和四氯化硅等毒性污染物，而针对此类物质的回收、处理上都存在技术缺陷。风能使用上的铅酸蓄电池在整个生产过程中都会造成铅体类污染。氢燃料电池虽然是优秀的选择，但尚未大规模推广和工业化应用，可再生能源制氢技术的成本较高，配套的二氧化碳捕集技术与封存技术都只是存在与示范阶段，还远未达到大规模实施阶段。2.3.3人才方面新能源的开发利用与构建需要大量的人才储备，而我国随着新能源产业的不断进步发展，相关专业人才的缺口在不断扩大，给行业发展带来了巨大压力。例如，我国锋利发电与太阳能发电都属于大国，但开设风电与太阳能专业的高等院校屈指可数，每年的毕业生无法满足市场的需求。其中生物能源发电领域的人才缺口更大，基础人才占绝大部分，中高级人才数量不足。2.3.4市场方面新能源替代技术在节能环保上的作用相对隐性，无法在短期内看出获利空间，而市场的资本运作为趋利避害，尽管新能源成本逐年下降，但相对于化石能源仍然缺乏价格竞争优势，特别是在2020年全球原有价格暴跌，化石能源的成本优势对新能源转型产生了不利影响。新能源配套设备不完善应用不便利，各地方充电桩设施并不普及，这都导致了新能源在实践应用上成本的提高。3结语与建议生态环境的恶化事关整个人类的生存与发展，我国须与各国团结合作，共同应对挑战。我国已与世界各国达成碳中和战略共识，积极承诺实现碳中和目标。其中新能源替代是我国实现碳中和目标的重中之重，未来建议我国重点强化节能优先战略，推动能源消费尽早达到峰值，推动以落实生态文明委重要抓手，配合政策保障推动重点用能领域提高效能，加快相关技术装备的研发、推广及产业化，加快建筑、交通、工业等重点用能领域的节能设计改造，统筹能源安全与低碳转型的关系，提升非能源比重来实现我国的对外能源依存度，保障电网体系的安全性，构建更加灵活的电源、分布式用能体系相结合的智能电网，打造多远、有韧性的低碳能源的供给体系，创建新能源市场机制、制度设计与政策指导，加快绿色氢能源及可控核聚变的技术攻关及工业化，尽早通过上述措施实现我国2050年的对于47%的二氧化碳减排量的规划目标。参考文献[1]王勤花.IPCC第二工作组报告指出气候变化风险无处不在[J].地球科学进展,2014,29(04):442.[2]陈崇贤,刘京一.气候变化影响下国外沿海城市应对海平面上升的景观策略与启示[J].风景园林,2020,27(12):32-37.[3]张立民,李志学.我国新能源经济发展现状分析[J].现代商业,2021(07):25-27.[4]何则,周彦楠,刘毅.2050年中国能源消费结构的系统动力学模拟——基于重点行业的转型情景[J].自然资源学报,2020,35(11):2696-2707.第一届全国碳中和与绿色发展大会88[5]马铭婧,郗凤明,凌江华,王娇月,全师渺.二氧化碳矿物封存技术研究进展[J].生态学杂志,2019,38(12):3854-3863.[6]邢万里.2030年我国新能源发展优先序列研究[D].中国地质大学(北京),2015.[7]邹才能,陈艳鹏,孔令峰,孙粉锦,陈姗姗,东振.煤炭地下气化及对中国天然气发展的战略意义[J].石油勘探与开发,2019,46(02):195-204.[8]孟祥飞.浅谈新时期我国新能源经济发展现状[J].中外企业家,2019(24):46.[9]舟丹.“液体阳光”是实现低碳能源的主要途径[J].中外能源,2020,25(07):24.[10]沈义.我国太阳能的空间分布及地区开发利用综合潜力评价[D].兰州大学,2014.[11]兰忠成.中国风能资源的地理分布及风电开发利用初步评价[D].兰州大学,2015.第一届全国碳中和与绿色发展大会89加快能源消费结构调整对我国低碳目标实现助力几何刁玉乾2，檀国荣，丹美涵，王晓宇，刘聪（中海油研究总院有限责任公司，规划研究院，北京100028）摘要：原煤、原油和天然气在开采、运输、加工和利用等各环节内均产生碳排放，本文依据全生命周期原则，计算相应能源的全生命周期CO2e排放强度，结合权威机构预测的我国能源消费结构计算我国化石能源消费过程中CO2e排放量。结果显示，“十五五”期间我国化石能源消费将达到峰值，约41.6亿吨标准煤，相应的CO2e排放量也将达到峰值，大约115亿吨。而2050年，我国化石能源消费量为33.6亿吨，CO2e排放量为88.4亿吨。2050年前我国一次能源消费中，原煤消费占比将一直占据高位，需加快能源消费结构调整，提高其他能源替代原煤的速率。对于长期策略，大力发展非化石能源是实现低碳目标的必由之路，若非化石能源消费量占一次能源消费总量的比例在2030年达到35.0%和2050年达到46.5%，则2030年的化石能源消费产生的CO2e排放量将在原预测基础上缩减20.94%和2050年缩减18.62%。“十四五”和“十五五”期间，应充分利用国际天然气市场供大于求的格局，加快发展天然气行业，若2030年天然气替代30%的原煤消费量，届时化石能源消费产生的CO2e排放量将在原预测基础上缩减11.91%。关键词：CO2e排放强度；CO2e排放量；能源消费结构；低碳1前言2020年9月22日，习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上向世界宣布了中国的碳达峰目标与碳中和愿景。中国科技部部长王志刚在香山科学会议上表示，碳达峰碳中和将带来一场由科技革命引起的经济、社会、环境的重大变革，其意义不亚于三次工业革命。“十四五”时期是碳达峰的关键期和窗口期，必须多措并举才能保证“十五五”期间实现碳达峰目标，而从碳达峰到碳中和，只有30年时间，时间紧、任务重，对低碳目标的实现提出了严峻挑战。全球能源互联网发展合作组织统计，2019年，全社会碳排放（含LULUCF）约115亿吨，其中能源活动碳排放约98亿吨。从能源品种看，燃煤发电和供热排放占能源活动碳排放比重达44%，原煤终端燃烧排放占比35%，石油、天然气排放占比分别为15%和6%。化石能源占一次能源消费比重达85%，原煤占比约58%，呈现“一煤独大”格局。能源消费碳排放强度比世界平均水平高出30%以上。实现低碳目标，是全社会的共同责任，能源行业任务尤其艰巨、责任重大。汪琳[1]等人认为对我国的消费现状和能源结构进行优化调整，是解决我国能源问题的根本之路。所以当务之急是调整能源结构，降低原煤消费占比，建设清洁低碳、安全高效的能源体系。在体系建立过程中，预测未来的碳排放趋势是确定低碳发展目标和减排潜力分析的基础[2]。本文通过计算原煤行业、原油行业和天然气行业能源消费全生命周期的CO2当量排放量，得到化石能源消费时CO2e排放量。通过采取原油、天然气或者非化石能源替代原煤消费的策略，定量探究加快能源消费结构调整对我国低碳目标实现的助益。通讯作者：刘聪（1973-），男，高级工程师，主要从事油气战略及工程规划研究.第一作者：刁玉乾（1993-），男，助理工程师，主要从事碳资产管理和油气战略研究.第一届全国碳中和与绿色发展大会902我国化石能源消费产生的CO2当量计算原煤、原油、天然气等化石能源从开采到利用过程中，每个环节都会不同程度产生碳排放。本文整合前人研究，统计出原煤、原油和天然气的全生命周期CO2当量排放强度，然后结合我国各能源的消费结构，得到原煤、原油、天然气等化石能源的CO2当量排放量。2.1原煤行业CO2e排放量樊金璐[3]按照全生命周期研究的原则将原煤开发利用分成不同的环节，研究各环节、各技术的碳排放量，进而得到不同原煤开发利用技术的全生命周期碳排放量。进而统计出2015年我国各行业原煤消费量和相应的CO2当量排放量，从而得到原煤行业不同利用方式的CO2排放强度，见表1。假设2050年前原煤利用方式未实现大突破，则CO2排放强度可一直利用2015年数据。结合中石油经研院预测的各行业原煤需求量，得到2050年前我国原煤消费产生的CO2e排放情况，见图1。表1原煤行业不同利用方式的CO2当量排放强度表行业CO2e排放强度/（吨CO2e/吨原煤）电力行业2.20钢铁行业2.17建材行业2.20化工行业2.14其他2.20图1我国原煤消费量及CO2e排放量2.2原油行业CO2e排放量IHS统计了全球不同油田的原油全生命周期的CO2e排放强度，见图2，取均值得原油行业CO2e排放强度，见表2。由表2可以看出，原油开采环节的CO2e排放强度占总排放强度的13.4%，所以在计算我国原油消费产生的CO2e排放量时，需明确原油进口比例，对于海外进口原油，计算CO2e排放量时需刨除原油开采环节。IHS预测2035年我国原油对外依存度将达到80%，将进口比例按线性增长处理，结合IHS预测的中国原油消费量，得到2050年前原油行业CO2e排放量，见图3。针对我国成品油出口部分所涉及的原油，本文未纳入其排放情况。0204060801000102030405020182020202520302035204020452050CO2e排放量/亿吨煤炭消费量/亿吨工业建筑电力其他CO2e排放量第一届全国碳中和与绿色发展大会91图2全球不同油田的原油全生命周期的CO2e排放强度图表2原油全生命周期的CO2e排放强度表原油消费环节CO2e排放强度/（吨CO2e/吨原油）原油开采0.506原油运输0.044原油炼化0.409成品油运输0.017成品油消费2.799合计3.776图3我国原油消费量及CO2e排放量2.3天然气行业CO2e排放量李鑫[4]等人统计了民用天然气、交通运输行业和工业行业利用天然气时CO2e排放强度，付子航[5]则统计了电力行业不同气源天然气的CO2e排放强度，其中对于作为外来气源的PNG和LNG，其上游开采过程的碳排放未考虑在内，对于其他行业天然气的CO2e排放强度则采用文献[6]中数据。经过必要的整合整理后得到各行业天然气利用时的CO2e排放强度，见表3。结合IHS对我国天然气消费量的预测得到2050年前我国天然气行业的CO2e排放量，见图4。05101520253035024681020182020202520302035204020452050CO2e排放量/亿吨原油消费量/亿吨原油消费量CO2e排放量第一届全国碳中和与绿色发展大会92表3各行业天然气利用时CO2e排放强度行业CO2e排放强度/（吨CO2e/吨天然气）民用天然气1.357交通运输行业1.384工业行业1.419电力行业自产气2.637PNG2.669CBM2.606SNG5.127LNG2.638其他行业1.266图4我国天然气消费量及CO2e排放量2.4我国化石能源消费产生的CO2当量排放量图5我国一次能源消费量及化石能源CO2e排放量相较于原煤、原油和天然气等化石能源，太阳能、风能、核能等非化石能源消费时CO2e排放量较小，本文未加统计。整合图1、图3和图4，并结合IHS预测的我国一次能源消费024681001234520182020202520302035204020452050CO2e排放量/亿吨天然气消费量/亿吨民用天然气交通运输工业电力行业其他CO2e排放量02040608010012014002040608010020182020202520302035204020452050化石能源CO2e排放量/亿吨一次能源消费量/亿吨标准煤原煤消费量原油消费量天然气消费量非化石能源消费量化石能源CO2e排放量第一届全国碳中和与绿色发展大会93量变化趋势，得到我国一次能源消费量及化石能源CO2e排放量，见图5。“十五五”期间我国化石能源消费将达到峰值，约41.6亿吨标准煤，由化石能源消费产生的CO2e排放量也将达到峰值，大约115亿吨。而2050年，我国化石能源消费量为33.6亿吨，CO2e排放量为88.4亿吨，由化石能源消费产生的CO2排放量仍旧很大，原因是我国原煤消费量在2050前一直占据高位，尤其在“十四五”和“十五五”期间，这将为低碳目标的实现造成极大阻力。为保障低碳目标实现，宜加快调整能源消费机构，可采用原油、天然气和非化石能源替代原煤的策略尽快降低原煤的消费占比，在保障我国能源安全的同时，能源低碳消费必须加快进行。3加快能源消费结构调整对实现我国低碳目标的影响由于我国“多煤”的资源禀赋特点，原煤在我国一次能源消费占比中始终占据高位。然而原煤是高CO2排放资源，在能源消费低碳转型的过程中势必需要被其他低排放资源取代。本文依据权威机构预测的中国一次能源消费量计算了化石能源消费时CO2e排放量，发现由于原煤消费占比始终较高，CO2e排放下降缓慢，对我国低碳目标的实现产生极大阻力。所以本节为探究加快能源消费结构调整对实现低碳目标的助力，分别模拟利用原油、天然气和非化石能源替代原煤产生的影响。图6为原油替代部分原煤后CO2e排放量变化趋势图，当原煤消费量的10%、20%和30%被原油替代后，2030年CO2e排放量将依次缩减1.74%、3.47%和5.21%，而2050年CO2e排放量相较于之前预测值将依次缩减1.68%、3.36%和5.03%。图6原油替代部分原煤后CO2e排放量变化趋势图图7为天然气替代部分原煤后CO2e排放量变化趋势图，当原煤消费量的10%、20%和30%被天然气替代后，2030年CO2e排放量将依次缩减3.97%、7.94%和11.91%，而2050年CO2e排放量将依次缩减3.58%、7.16%和10.74%。图8为非化石能源替代部分原煤后CO2e排放量变化趋势图，当原煤消费量的10%、20%和30%被非化石能源替代后，2030年CO2e排放量将依次缩减6.98%、13.96%和20.94%，而2050年CO2e排放量将依次缩减6.21%、12.42%和18.62%。708090100110120201820222026203020342038204220462050化石能源CO2e排放量/亿吨原始预测原油替代10%原煤原油替代20%原煤原油替代30%原煤第一届全国碳中和与绿色发展大会94图7天然气替代部分原煤后CO2e排放量变化趋势图图8非化石能源替代部分原煤后CO2e排放量变化趋势图由于原煤高排放特性，采用原油、天然气或者非化石能源替代原煤皆可实现减排效果。但利用原油替代原煤的作用效果较差，且我国原油对外依存度已高达73%，考虑经济性和能源供给安全，原油替代原煤实现减排目标的策略不可取。天然气取代原煤后减排效果是原油的两倍以上，但却只有非化石能源取代策略的57%，所以大力发展太阳能、风能、核能等非化石能源是达到减排效果助力低碳目标实现的最优之路。为实现2030年在原预测基础上CO2e减排20.94%和2050年减排18.62%的目标，非化石能源消费量占一次能源消费总量的比例将达到35.0%和46.5%。“十四五”和“十五五”期间，由于原煤消费量太大，若原煤被天然气或者非化石能源部分替代，CO2e排放量将大幅下降，为实现“碳达峰”目标提供极大助力。虽然非化石能源的崛起是实现低碳目标的必由之路，但IHS预测2030年中国非化石能源消费量占一次能源的消费总量为20.6%，若想短期内提高非化石能源消费量占比，难度较大。但天然气可以通过进口提高占比，相较于非化石能源的发展更为简易。所以“十四五”和“十五五”期间，为实现“碳达峰”目标，大力发展非化石能源的同时，适当增加天然气进口量以提高天然气消费量在我国一次能源总量中的占比是十分有必要的。天然气是目前满足全球能源需求增长707580859095100105110115120201820222026203020342038204220462050化石能源CO2e排放量/亿吨原始预测天然气替代10%原煤天然气替代20%原煤天然气替代30%原煤707580859095100105110115120201820222026203020342038204220462050化石能源CO2e排放量/亿吨原始预测非化石能源替代10%原煤非化石能源替代20%原煤非化石能源替代30%原煤第一届全国碳中和与绿色发展大会95最快的化石燃料，若2030天然气替代30%的原煤消费量，天然气消费量将占一次能源消费总量的22.7%，届时化石能源消费时CO2e排放量将在原预测基础上缩减11.91%。相关专家[7]也表示，由于天然气的碳排放量远低于原煤等高碳化石能源，大力发展天然气有助于降低碳排放，促进碳达峰目标的实现。此外，随着光伏、风电等可再生能源高比例接入电网，电网系统的波动性和不确定性将大幅增加。由于天然气发电更具灵活性，天然气发电、储能等技术与可再生能源深度融合，能够为电力系统调峰，也能进一步推动可再生能源快速发展。4结论将原煤、原油和天然气全生命周期CO2e排放强度与各能源消费结构耦合得到我国能源消费结构和CO2e排放量。“十五五”期间我国化石能源消费将达到峰值，约41.6亿吨标准煤，由化石能源消费产生的CO2e排放量也将达到峰值，大约115亿吨。而2050年，我国化石能源消费量为33.6亿吨，CO2e排放量为88.4亿吨。原煤消费在2050年前一直占据主导地位的态势不会发生变化，为实现低碳目标，能源消费结构调整势在必行，急需提高其他能源替代原煤的速率。同时，应立足我国国情，遵循能源发展规律，充分考虑中国能源禀赋。结果显示，采用原油替代原煤以达到降低排放的策略不可取。长期策略是大力发展非化石能源，包括发展和提升装备制造业优势，以更多的清洁能源满足需求的增量，并逐步替代化石能源消费。大力发展非化石能源是实现低碳目标的必由之路，若非化石能源消费量占一次能源消费总量的比例在2030年达到35.0%和2050年达到46.5%，则2030年和2050年化石能源消费产生的CO2e排放量将在原预测的基础上分别缩减20.94%和18.62%。短期内应借助天然气易得且低碳的特性，大力发展天然气产业，加强天然气基础设施建设与互联互通，在城镇燃气、工业燃料、燃气发电、交通运输等领域推进天然气高效利用。“十四五”和“十五五”期间，应充分利用国际天然气市场供大于求的格局，发挥买方市场优势，加快发展天然气行业，若2030年天然气替代30%的原煤消费量，届时化石能源消费时CO2e排放量将缩减11.91%。参考文献[1]汪琳,尹传凯.中国能源消费现状分析及政策研究[J].商场现代化,2016(6):37-238.[2]黛青,蔡国田,廖翠萍,等.中国区域能源转型与低碳发展战略及政策研究[J].新能源进展,2019:88-96.[3]樊金璐,孙键,赵娆.我国原煤行业全生命周期碳排放与碳流通图[J].原煤经济研究,2017:35-38.[4]李鑫,李振荣,赵亮富.中国燃料天然气二氧化碳排放因子的初步计算[J].现代化工,2016,36(06):11-14.[5]付子航.煤制天然气碳排放全生命周期分析及横向比较[J].天然气工业,2010:107-111+137.[6]单钰理,常征,李海林.天然气的利用及其相关碳排放——兼论美国页岩气的开发与影响[J].上海节能,2013:27-30.[7]舟丹.天然气在实现碳达峰、碳中和目标中的作用[J].中外能源,2021,26(04):68.第一届全国碳中和与绿色发展大会96面向碳中和目标的粤港澳大湾区新能源汽车动力电池回收产业胡宇辰1，曲申2，郁亚娟1，黄凯3，张之琦1，李茜1，薛冰娅1，王磊1，起楠1（1.北京理工大学材料学院，北京100081；2.北京理工大学管理与经济学院，北京100081；3.北京林业大学环境科学与工程学院100083）摘要：中国新能源汽车近几年发展势头十分迅猛。得益于这一产业的兴起，动力电池的市场需求量迎来了快速增加。然而，如何处理即将到来的退役动力电池报废潮正在成为一个棘手的难题。如果不加以正确的处置，废旧电池中的高价金属将会对生态环境和人体健康造成危害，同时也是一种资源的浪费，中国新能源汽车产业链的碳中和贡献亦会受到严重阻碍。作为华南地区的经济门户，粤港澳大湾区已经聚集了一批新能源汽车领域的优秀企业，动力电池回收领域的四个代表性企业：邦普（佛山）、格林美（深圳）、光华科技（珠海）和优美科（香港）都在粤港澳大湾区有布局。本文将以产业现状为基础，分析行业未来面临的挑战，结合地区特点为粤港澳大湾区新能源汽车相关产业的低碳发展提供可行性建议。关键词：粤港澳大湾区；动力电池回收；新能源汽车；碳中和1引言2019年的诺贝尔化学奖花落锂离子电池。从便携式电子设备到电动汽车1-3,锂离子电池似乎已经征服了我们的生活。2020年11月2日国务院颁布的《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》强调了道路交通领域电动化转型的重要性，可以预见的是，锂离子电池的市场需求量将迎来井喷4。众所周知，锂离子电池循环寿命有限，当电池容量下降至原有水平的70%-80%之后就不再适宜用作车载动力电池5-7。根据相关机构的预测，到2025年，新能源汽车销量和退役动力电池数量将分别达到550万辆和134.49GWh（图1）。图12015-2025年中国新能源汽车销量和动力锂电池报废量统计（数据来源:EVTank&ChinaYiWeiInstituteofEconomics,ChinaMerchantsSecurities,ChinaAssociationofAutomobileManufacturesandIntelligenceResearchGroup）0.211.455.50.3126.69134.49024604080120160201520162017201820192020E2021E2022E2023E2024E2025ESalesofNewEnergyPassengerVehicleinChina(million,rightaxis)第一届全国碳中和与绿色发展大会97锂离子电池本身含有毒性组分例如重金属和有机电解液，可能威胁人体健康8甚至公共安全，简单处置（例如填埋或焚烧）造成的环境污染可能长达半个世纪，治理这些污染需要投入大量的能源和物质资源，间接扩大了锂离子电池的环境影响，同时废旧锂离子电池包含多种高价金属9-11（例如锂、镍、钴、锰、铜和铝12），因此废旧锂离子电池处理不当也是一种惊人的金属资源浪费13-15，从品位更低的原矿物中重新冶炼提取目标金属也需要投入大量的能源和物质资源，对环境损害极大16，新能源汽车的繁荣拉动了动力电池的需求，如果能够充分利用好废旧动力电池的价值，既可以提升新能源汽车相对于传统燃油车在成本上的竞争力，又可以为这一新兴产业实现真正意义上的节能减排做贡献。在接下来的几年中，动力电池回收产业的产值可能会跨过50亿人民币大关，故需要紧急动员全社会的力量来将这些固体垃圾变废为宝17，为了如期实现2030年碳达峰、2060年碳中和的目标，健全动力电池回收体系的任务刻不容缓。邦普（佛山）、格林美（深圳）、光华科技（珠海）和优美科（香港）是动力电池回收领域的四大龙头企业，上述公司的总部或者分支均落户粤港澳大湾区，表明了大湾区在回收行业内的重要性。本文拟对以上四家企业的现状进行调研分析，在充分考虑区域特点的基础上对粤港澳大湾区这一中国经济的引擎如何引领动力电池回收产业的可持续发展提供贴近实际的建议。2产业研究从生产到报废再到生产，锂离子电池的生命周期形成了一个闭环（图2）。绿色为退役锂离子电池的回收过程，具体回收方案通常有多个路径可以选择。图2锂离子动力电池生命周期流程图对于LiFePO4电池而言，由于具有较长的循环寿命、较高的安全系数和较低的经济价值，其更适合梯次利用领域，潜在的应用对象包括低速小型电动车以及储能装置等等，随着5G基站在中国的快速建设，备用电源对退役LiFePO4电池的需求规模可能会进一步增加。相比于铅酸电池，退役LiFePO4电池展现出了更好的电化学性能和经济效益，它可以通过削峰填谷降低用电成本。从2018年开始，中国铁塔集团停止对铅酸电池进行采购，退役LiFePO4电池的消解得到大力推动，国家电网已经在河北省张北县建设了1MWh梯次利用磷酸铁锂电池储能系统示范项目。从初始检测到最终的再利用，当前退役锂离子电池梯次利用仍面临第一届全国碳中和与绿色发展大会98诸多障碍，工业和信息化部通过数据收集创立了动力电池溯源管理平台，以逐步解决废旧动力电池的闭环管理难题。对于三元电池而言，由于内部含有高价金属，其更适合直接拆解并加以回收。事实上，获取高价金属一直是许多回收研究的主要目标18。在实际生产中，不同企业开发的回收路线多种多样（图3），主要采用的方法包括湿法和火法回收19-21。湿法途径可能更加环保且效率更高22-24，而火法途径则具有高成本25，高能耗26和锂回收率相对较低的特点27。分离和回收的核心内容是充分利用废旧锂离子电池各组分间物理化学性质的差异，终极目标是以较低的回收成本和环境影响代价实现较高的回收效率，回收技术现存的不足之处也提醒我们加强动力电池全生命周期的管理，而不是把所有的问题都遗留到末端报废期再花大力气处置。图3废旧锂离子电池回收的产业应用28-303区域分析3.1区域特征“粤港澳大湾区”的概念于2015年3月首次提出，由香港、澳门和广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆等11个城市组成。由于特殊的历史原因，珠江三角洲成为中国改革开放的门户，这也为广东省的经济腾飞埋下了伏笔。广州是广东省的省会，也是中国最发达的城市和港口之一，深圳作为改革开放的标兵模范，已经成长为中国最有活力的城市，珠海是中国最早设立的四个经济特区之一，佛山和惠州分别是是重要的制造业基地和高科技产业和电子制造业基地，东莞则被称为“世界工厂”，中山市是粤港澳大湾区的几何中心，发展潜力巨大，江门在广东省制造业领域占有重要地位，肇庆高度重视粤港澳大湾区的协同建设。香港是全球最重要的国际金融中心和港口之一，澳门作为第二个特别行政区，具有全国最高的人均GDP。粤港澳大湾区已经被中央政府定义为支撑未来中国大发展的重要战略支点。第一届全国碳中和与绿色发展大会99长远来看，大湾区的目标不仅限于国内，而是要成为世界范围内具有较强影响力的城市群，众多新能源汽车产业工程项目选择落户于此，以占领推动能源和道路交通革命的前沿阵地。广汽丰田公司已经决定在广州扩大新能源汽车的产能，宁德时代和广汽集团也计划在广州成立合资企业专注于动力电池的研发，此外恒大集团亦有意将广州作为实现恒大新能源汽车宏伟蓝图的大本营，丰田公司则联合比亚迪在深圳成立纯电动汽车公司，预计2025开始向市场投放产品，深圳是比亚迪电池的主要生产基地之一，国家新能源汽车动力电池及电驱动系统质量监督检验中心（广东）于2021年在珠海正式验收运营，促进了华南地区新能源汽车产业的发展，位于佛山的一汽-大众智慧工厂生产了大众集团里程碑式的电动车产品，中集集团向惠州市投资20亿人民币以生产电动汽车的关键部件，预期产值可能达到每年25亿元，同时亿纬锂能公司也将在投下数十亿人民币以生产乘用车锂离子动力电池，中国凯利集团在东莞投资建设了“新能源汽车服务业产业园”项目，是粤港澳大湾区新能源汽车产业链的重要组成部分，中山和江门也高度重视新能源汽车及其关键组分的研发项目，小鹏汽车的智能产业园已经落户肇庆并投产，它既是小鹏汽车全球第一个自建的整车生产基地，也是广东省2020年重点建设项目之一，香港将为私人充电桩的建设提供20亿港币资金支持，消费者在购买或置换电动汽车时可能获得十万港币级别的补贴，澳门对燃油车征收高额赋税但对新能源汽车免税，还有一系列上游材料供应企业选择了落户粤港澳大湾区，例如深圳市贝特瑞新能源材料股份有限公司、深圳中兴新材技术股份有限公司和深圳市星源材质科技股份有限公司(信息来源:GG-lb)。图4粤港澳大湾区动力电池回收企业代表(信息来源:QuantUrban,Brunp,GEM,Umicore及网络公开信息)动力电池的大规模装机使用也带来了大量的废旧锂离子电池，为了全面实现可持续发展，必须提升废旧电池末端处理的环境友好性，而处于产业链下游的动力电池回收领域的龙头企业也瞄准了粤港澳大湾区这块热土(图4)。2018年9月和2020年12月，工业和信息化部分别公布了两批符合行业规范要求的企业名单，第一批入选的湖南邦普公司总部在佛山，格林美坐落于深圳，光华科技则在珠海拥有富山和高栏港两个重要的动力电池综合利用工厂，第二批入选的企业中来自广东省的比例最高，达到了22.7%，且全部位于粤港澳大湾区，分别是中天鸿锂清源股份有限公司、深圳深汕特别合作区乾泰技术有限公司、珠海中力新能源科技有限公司、广东佳纳能源科技有限公司和深圳市恒创睿能环保科技有限公司（含惠州和江门），可见粤港澳大湾区在构建动力电池乃至新能源汽车产业链闭环的进程中占据了领先的位置。当前，刚刚从新冠肺炎疫情阴影中走出的中国新能源汽车产业仍在面临补贴退坡的压力，短期内电动汽车各方面的性能还难以与传统燃油车抗衡，但从长期的角度来看，电动化转型是大势所趋，因此，打造一个完整的动力电池回收体系极为重要，一方面我们希望实现第一届全国碳中和与绿色发展大会100精准回收以获取更多的经济和环境效益，另一方面回收路径的延伸将不断增加额外的成本，为了同时兼顾效率和可持续性，需在动力电池全生命周期内实施严格的监管和溯源机制，东莞是动力电池非法回收的主要区域之一。业内应该建立相对一致的制造标准便于末期的测试和筛选，通用的回收方法将极大减轻回收的压力，以上提升和改进离不开技术的创新，粤港澳大湾区各级政府应充分利用手中的财政资源对动力电池回收企业予以研发支持，进而引领行业发展势头，成为领域内的模范和高地。3.2典型企业案例邦普公司成立于2005年，总部坐落在佛山，是一家专注于资源再生的高科技企业，也是废旧电池再利用领域的标兵，退役锂离子电池的回收是其核心业务，且邦普正在积极与电池制造企业合作，努力补齐传统电池产业链闭环的空缺部分，上游报废车辆的拆解和下游电池原材料的生产都是邦普的业务范围，稳定的供应链和销售额证明了这家公司商业模式的成功，邦普善于制定前瞻性的成长战略并积极调整产业布局，研发投入逐年递增，还凭借自身实力参与了国家相关标准的起草，推动了整个回收行业的良性发展。回收流程包括废旧电池的收集、预处理、湿法冶金，以及前驱体、正极材料和新电池的制备，具体步骤包括粉碎、分离、结晶、结构设计、掺杂、计算机模拟和表面改性等，基于邦普特殊的定向循环工艺，诸如镍、钴和锰之类的高价金属回收效率可以超过99.3%，其创新的回收路线可以缩短化学提取的步骤，降低了回收成本，在NCM前驱体的制备过程中，邦普添加了指定的元素用于改性，也削减了生产支出，邦普的合作伙伴包括奔驰、比亚迪、大众和宁德时代等知名企业(信息来源:GG-lb)。格林美于2001年在深圳成立，“资源有限、循环无限”是这家企业的核心理念，格林美每年处理的废弃物超过400万吨，通过建立电池回收-原材料再生产-电池组再生产-新能源汽车服务的产业链闭环，“城市矿山”的潜力得以充分挖掘，在动力电池回收再利用业务板块，湿法技术是格林美的强项，其选择将退役锂离子电池粉碎以获取含钴和镍的材料，然后经过溶解、分离和提纯获取含有上述两种金属离子的溶液，进而由液相合成和高温合成制备高纯度含镍和钴的材料(信息来源:CnpowderandOrientSecurities)。得益于长期的技术积累和广泛的线下布局，格林美也与多家汽车制造企业建立了合作关系，计划谋求可观的市场份额，三星、EcoPro、宁德时代、LG和新能源科技有限公司等多家知名公司都是它的客户，随着锂离子电池需求量和回收市场的进一步提升和爆发，提前进行多元化布局的格林美注定会实现跨越式发展。公开信息显示优美科是一家主攻材料技术和金属回收的高科技公司，1982年，优美科在香港成立了中国第一家销售办事处，它的计划是将火法冶金与湿法冶金相结合以促进循环经济的发展31，火法冶金流程中的步骤得到简化的同时回收效率更高，还削减了能量消耗和有害物质排放32。废旧电池-金属材料-电池正极材料的闭合循环是优美科集团发展的基本理念之一，随着电动汽车在欧洲市场的不断渗透，优美科已经扩大了其商业版图，其合作伙伴包括奥迪、宝马和来自瑞典的Northvolt。鉴于优美科的悠久历史和成功经验，中国的动力电池回收企业可以充分借鉴学习，以打造先进、自主的商业模式。光华科技是一家实力雄厚的公司，在化学品制造产业链具有强大的研发能力。作为首批被工信部批准的五家企业之一，光华科技具有自己的特色工艺，其中位于珠海的高栏港工厂负责回收和再生阶段，废旧电池经过拆解和分类，包含的金属通过湿法冶金的方式转移到溶液中，然后由结晶或沉淀制备电极材料前驱体和过渡金属盐晶体，后续步骤可能还需要烧结。可见湿法技术在实际生产线上得到了广泛的应用。珠海富山工厂负责退役电池的智能评价，经过再制造过程以后，电池组可以在特种车辆和储能电站等领域继续发挥作用，最后被完全淘汰的废旧电池再进行物理拆解，即前述高栏港工厂部分的预处理阶段。光华科技集团已经第一届全国碳中和与绿色发展大会101与国内多家汽车制造商建立了合作伙伴关系，致力于提供高质量的特种化学产品并成为世界一流企业。4展望相比于燃油车和传统车企，特斯拉的蓬勃兴盛预示着一个储能电池汽车新时代的来临，退役锂离子电池的回收因此成为一个正在快速增长的市场，同时未来其规模也有继续扩大的巨大潜力，但是从长期的角度来看，回收产业的研究和应用尚不完善，还有许多困难需要克服以跨过从实验室到生产线的差距，建立起高效环保的回收体系。粤港澳大湾区是华南地区社会发展的引领者，结合产业现状和地区特色，我们对推动粤港澳大湾区动力电池回收产业的可持续发展提出了如下几点可行建议：(1)在产业链头部，我们应该加强立法和执法的工作，通过信息技术加强对动力电池的管理，制造企业应该及时掌握电池的状态，保证退役的动力电池从消费者处送至指定的处理地点，在闭合的回收体系内，更为严格的监管政策将促使企业加速废旧电池在透明合法的渠道内流通，避免市场体量流向地下工厂，支撑回收企业的良性循环，我们应该充分利用粤港澳大湾区巨大的新能源汽车产业资源优势，提前占领动力电池回收行业的高地，引领产业发展方向。(2)在产业链中部，我们应当加大研发投入以降低回收成本和环境影响，当前许多回收流程需要消耗大量能量并排放有毒有害物质，需要寻找更加绿色环保的技术或者试剂作为替代，此举将提升动力电池和新能源汽车产业全生命周期内的竞争力，作为经济最活跃的地区之一，粤港澳大湾区吸进了全国各地的优秀人才，当地的回收类企业应当尽最大限度发挥人才优势，进而奠定业内技术领先的基础。(3)在产业链尾部，我们应当建立反馈系统以评估动力电池生产过程中的环境影响、安全性能和一致性。粤港澳大湾区各级政府应该依据反馈系统的评估结果对盲目追求动力电池电化学性能提升的企业进行处罚，同时对生产绿色环保和安全的动力电池企业进行补贴奖励，鼓励开放平台统一电池生产标准，反馈倒查机制将推动企业从电池全生命周期的角度规划生产，从源头上减轻下游回收行业的负担，事实上，佛山税务部门已经提供了一系列支持政策以帮扶邦普这类新兴产业领域企业的发展。中国已于2021年1月1日禁止了固体废弃物的进口，可见政府高度重视固体废弃物引发的环境污染问题，2021年3月，习近平总书记在中央财经委员会第九次会议上强调，要努力做好“2030年碳达峰，2060年碳中和”的工作，毫无疑问新能源汽车将在其中扮演极其重要的角色，而动力电池回收产业是新能源汽车相关产业最容易被忽视的短板之一，相信在更多有利政策的支持下，动力电池回收和新能源汽车产业的可持续发展将为粤港澳大湾区在通往世界一流城市群的道路上打造一张闪亮的绿色低碳名片。5致谢感谢(1)国家自然科学基金(No.52074037);和(2)国家自然科学基金(No.52070017);(3)内蒙古自治区科技重大专项计划(No.2020ZD0018)对本研究的支持和帮助。Reference[1]Wang,J.L.,Fu,J.S.,Yu,F.S.,Xu,W.&Wang,H.J.Anefficientextractant(2-ethylhexyl)(2,4,4'-trimethylpentyl)phosphinicacid(USTB-1)forcobaltandnickelseparationfromsulfatesolutions.SeparationandPurificationTechnology248,doi:10.1016/j.seppur.2020.117060(2020).第一届全国碳中和与绿色发展大会102[2]ZhiminZhou,A.J.CascadeUtilizationandRecoveryTechnologyofElectricVehiclePowerBatteries.(2019).[3]Pindar,S.&Dhawan,N.Recyclingofmixeddiscardedlithium-ionbatteriesviamicrowaveprocessingroute.SustainableMaterialsandTechnologies25,doi:10.1016/j.susmat.2020.e00157(2020).[4]Nie,X.J.etal.RecycledLiMn2O4fromthespentlithiumionbatteriesascathodematerialforsodiumionbatteries:Electrochemicalproperties,structuralevolutionandelectrodekinetics.ElectrochimicaActa320,doi:10.1016/j.electacta.2019.134626(2019).[5]Zhou,Z.K.etal.Anefficientscreeningmethodforretiredlithium-ionbatteriesbasedonsupportvectormachine.JournalofCleanerProduction267,12,doi:10.1016/j.jclepro.2020.121882(2020).[6]Han,X.J.,Liang,Y.B.,Ai,Y.Y.&Li,J.L.EconomicevaluationofaPVcombinedenergystoragechargingstationbasedoncostestimationofsecond-usebatteries.Energy165,326-339,doi:10.1016/j.energy.2018.09.022(2018).[7]Cusenza,M.A.,Guarino,F.,Longo,S.,Mistretta,M.&Cellura,M.Reuseofelectricvehiclebatteriesinbuildings:Anintegratedloadmatchanalysisandlifecycleassessmentapproach.EnergyandBuildings186,339-354,doi:10.1016/j.enbuild.2019.01.032(2019).[8]Hua,Y.etal.Sustainablevaluechainofretiredlithium-ionbatteriesforelectricvehicles.JournalofPowerSources478,doi:10.1016/j.jpowsour.2020.228753(2020).[9]Yao,Z.C.etal.Recoverynano-flake(100nmthickness)ofzero-valentmanganesefromspentlithium-ionbatteries.JournalofCleanerProduction278,doi:10.1016/j.jclepro.2020.123867(2021).[10]Gao,Y.,Li,Y.,Li,J.,Xie,H.Q.&Chen,Y.P.DirectrecoveryofLiCoO2fromtherecycledlithium-ionbatteriesviastructurerestoration.JournalofAlloysandCompounds845,doi:10.1016/j.jallcom.2020.156234(2020).[11]Zhao,S.Q.etal.Ultrasonicrenovatingandcoatingmodifyingspentlithiumcobaltoxidefromthecathodefortherecoveryandsustainableutilizationoflithium-ionbattery.JournalofCleanerProduction257,doi:10.1016/j.jclepro.2020.120510(2020).[12]Zhao,Q.etal.RecoveryandRegenerationofSpentLithium-IonBatteriesFromNewEnergyVehicles.FrontiersinChemistry8,doi:10.3389/fchem.2020.00807(2020).[13]Yang,Y.etal.Recoveringvaluablemetalsfromtheleachingliquorofblendedcathodematerialofspentlithium-ionbattery.JournalofEnvironmentalChemicalEngineering8,doi:10.1016/j.jece.2020.104358(2020).[14]Zhang,H.etal.Echelonutilizationofwastepowerbatteriesinnewenergyvehicles:ReviewofChinesepolicies.Energy206,doi:10.1016/j.energy.2020.118178(2020).[15]Chen,J.P.etal.EnvironmentallyfriendlyrecyclingandeffectiverepairingofcathodepowdersfromspentLiFePO4batteries.GreenChemistry18,2500-2506,doi:10.1039/c5gc02650d(2016).[16]谢英豪,余海军,欧彦楠&李长东.废旧动力电池回收的环境影响评价研究%J无机盐工业.47,43-46+61(2015).[17]Fu,Y.P.etal.Improvedhydrometallurgicalextractionofvaluablemetalsfromspentlithium-ionbatteriesviaaclosed-loopprocess.JournalofAlloysandCompounds847,doi:10.1016/j.jallcom.2020.156489(2020).[18]Hu,Y.,Yu,Y.,Huang,K.&Wang,L.Developmenttendencyandfutureresponseabouttherecyclingmethodsofspentlithium-ionbatteriesbasedonbibliometricsanalysis.JournalofEnergyStorage27,doi:10.1016/j.est.2019.101111(2020).[19]Othman,E.A.,vanderHam,A.G.J.,Miedema,H.&Kersten,S.R.A.Recoveryofmetalsfromspentlithium-ionbatteriesusingionicliquidP-8888Oleate.SeparationandPurificationTechnology252,doi:10.1016/j.seppur.2020.117435(2020).第一届全国碳中和与绿色发展大会103[20]Li,J.etal.PyrolysiskineticsandreactionmechanismoftheelectrodematerialsduringthespentLiCoO2batteriesrecoveryprocess.JournalofHazardousMaterials398,doi:10.1016/j.jhazmat.2020.122955(2020).[21]Chen,X.P.etal.Hydrometallurgicalrecoveryofmetalvaluesfromsulfuricacidleachingliquorofspentlithium-ionbatteries.WasteManagement38,349-356,doi:10.1016/j.wasman.2014.12.023(2015).[22]Zhang,L.C.etal.Lithiumrecoveryfromeffluentofspentlithiumbatteryrecyclingprocessusingsolventextraction.JournalofHazardousMaterials398,doi:10.1016/j.jhazmat.2020.122840(2020).[23]Xiao,J.F.,Li,J.&Xu,Z.M.Recyclingmetalsfromlithiumionbatterybymechanicalseparationandvacuummetallurgy.JournalofHazardousMaterials338,124-131,doi:10.1016/j.jhazmat.2017.05.024(2017).[24]Li,J.,Wang,G.X.&Xu,Z.M.Environmentally-friendlyoxygen-freeroasting/wetmagneticseparationtechnologyforinsiturecyclingcobalt,lithiumcarbonateandgraphitefromspentLiCoO2/graphitelithiumbatteries.JournalofHazardousMaterials302,97-104,doi:10.1016/j.jhazmat.2015.09.050(2016).[25]Mao,J.K.,Li,J.&Xu,Z.M.CouplingreactionsandcollapsingmodelintheroastingprocessofrecyclingmetalsfromLiCoO2batteries.JournalofCleanerProduction205,923-929,doi:10.1016/j.jclepro.2018.09.098(2018).[26]Yadav,P.,Jie,C.J.,Tan,S.&Srinivasan,M.Recyclingofcathodefromspentlithiumironphosphatebatteries.JournalofHazardousMaterials399,doi:10.1016/j.jhazmat.2020.123068(2020).[27]Tang,Y.Q.etal.Recoveryandregenerationoflithiumcobaltoxidefromspentlithium-ionbatteriesthroughalow-temperatureammoniumsulfateroastingapproach.JournalofPowerSources474,doi:10.1016/j.jpowsour.2020.228596(2020).[28]Xiao,J.F.,Li,J.&Xu,Z.M.ChallengestoFutureDevelopmentofSpentLithiumIonBatteriesRecoveryfromEnvironmentalandTechnologicalPerspectives.EnvironmentalScience&Technology54,9-25,doi:10.1021/acs.est.9b03725(2020).[29]Meshram,P.,Pandey,B.D.&Mankhand,T.R.Extractionoflithiumfromprimaryandsecondarysourcesbypre-treatment,leachingandseparation:Acomprehensivereview.Hydrometallurgy150,192-208,doi:10.1016/j.hydromet.2014.10.012(2014).[30]Valio,J.CriticalreviewonLiionbatteryrecyclingtechnologiesMasterthesis,AaltoUniversity,(2017).[31]Arambarri,J.etal.Lithiumioncarbatteries:Presentanalysisandfuturepredictions.Environ.Eng.Res.24,699-710,doi:10.4491/eer.2018.383(2019).[32]Umicore.2020).第一届全国碳中和与绿色发展大会104面向碳中和目标的小型车载动力电池可持续发展研究薛冰娅1，郁亚娟1，张之琦1，李茜1，黄凯2（1.北京理工大学材料学院，北京100081；2.北京林业大学环境科学与工程学院，北京100083）摘要：当前我国各行业均关注“碳中和”目标，而电动汽车作为交通行业节能环保的代表性载体之一，它对于交通领域实现该目标有着重要贡献。动力电池是电动汽车的重要组成部分之一，迫切需要解释其“碳中和”特性。本文将锂离子电池组在生产阶段的各类环境影响作为研究对象，以11类锂离子电池组作为研究对象，结合LCA框架总结出足迹家族类指标、资源耗竭类指标和毒性损害类指标，详细分析了锂离子电池的成分在生产阶段的综合环境影响。结果表明，在生产阶段，FeS2SS电池组在碳足迹、生态足迹、酸化潜势、富营养化潜势和光化学氧化方面的环境潜值最小，LMO-C电池组在水足迹上的潜值最小，LMO/NMC-C在非生物性耗竭的环境潜值最小，NMC111-C电池组在臭氧层损耗方面的潜值最小，Li-S在人类致癌毒性、人类非致癌毒性和生态毒性方面的潜值最小。同时，为实现碳中和，减少碳排放，NMC-SiNW、LFPy-C、NMC-C三种电池组的生产应进行优化。关键词：电动汽车；锂离子电池组；碳中和；LCA评价1引言2020年，中国提出了INDC目标，即二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和1。在我国，“碳中和”是指净零排放，即排放到大气中的二氧化碳量与从大气中移除的二氧化碳量相互平衡2。实现碳中和是全人类的共同目标，主要途径为碳替代、碳减排、碳封存、碳循环3，其中碳替代将是碳中和的中坚力量。新能源已经成为第3次能源转换的主角，未来将成为碳中和的主导。近年来，随着我国经济社会的飞速发展，汽车总量急剧增加，由此造成的能源消耗和环境污染问题十分严重4,5,6。为了降低汽车工业的能源消耗，解决日益严重的汽车排放污染问题，新能源汽车尤其是纯电动汽车的研究和发展已成为绿色可持续发展的必然趋势7,8，同时，也是实现碳中和目标的良好途径。在国家政策的大力支持下，2018年，电动汽车在中国的销量增长了78%，达到52万辆4。随着电动汽车产业的发展，先进的电源存储设备也越来越受欢迎。具有高能量和功率密度，低自放电率的锂离子电池在汽车领域得到了广泛应用9。然而，锂离子电池（LIB）作为电动汽车特有的储能元件，其生产会带来相当大的能源和环境负担10,11。近年来，人们对电动汽车的环境效益更加关注12。国内外研究热点主要集中在从“摇篮”到“坟墓”的电池的全生命周期的环境效益13。对一些电池组的生产阶段环境足迹值也有研究14。面向碳中和目标的锂离子电池环境评价，本文建立了LCA综合环境体系，基于足迹家族、资源消耗和毒性损害指标，首次单独对磷酸铁锂LFP、锰酸锂LMO、三元材料NMC基金项目：国家自然科学基金（52074037，52070017）；内蒙古科技重大专项（2020ZD0018）。第一作者简介：薛冰娅（1997-），硕士研究生（在读），主要从事储能材料环境评价方面的研究。通讯联系人：郁亚娟（1978-），博士，副教授，主要研究方向：绿色材料生命周期评价。第一届全国碳中和与绿色发展大会105和锂金属材料LMB等多个类型的锂离子电池组的生产阶段进行环境评价，并衡量电池组类别的优越程度。2研究方法和实验数据2.1评价对象与范围生命周期评价（LifeCycleAssessment,LCA）方法是国际上公认的产品生命周期对环境影响的定量和定性分析工具15，对环境影响进行了相关的损害分类和量化16。本研究应用LCA方法对BEV的电池组在生产阶段的足迹家族、资源耗竭和毒性损害进行了综合评价。研究对象为作为动力能源的磷酸铁锂(LiFePO4,LFP)、锰酸锂(LiMn2O4,LMO)、三元材料(NMC)和锂金属材料(lithiummetalbattery,LMB)电池组，包括：FeS2SS25，硫化铁固态电池；LFPx-C17，磷酸铁锂电池，正极材料比例64.1%；LFPy-C18，磷酸铁锂电池，正极材料比例28.4%；LMO-C22，锰酸锂电池，石墨负极；LMO/NMC-C23，锰酸锂和三元材复合锂离子电池，石墨负极；NMC-C18，三元电池，石墨为负极；NMC111-C19，三元电池，镍钴锰摩尔比1:1:1，石墨负极；NMC442-C17，三元电池，镍钴锰摩尔比4:2:4，石墨负极；NMC-SiNT20，三元电池，硅纳米管负极；NMC-SiNW21，三元电池，硅纳米线负极；Li-S24，锂硫电池。将电池原材料清单输入到SimaPro软件中，合成锂离子电池组的材料百分比清单。这些清单以Ecoinvent3数据库为背景系统，采用基于过程的生命周期评价和基于参数特征的方法，从层次的角度对综合环境影响潜力进行评估。2.2综合环境评价指数本文定义的一级指标为：综合环境评价指数，它包括以下3类二级指标：足迹家族、资源耗竭和毒性损害3组二级综合指标。它们分解为11组三级指标，如图1所示。图1环境评价指标及其权重3结果与讨论迷你型车（重1100kg，电池容量为17.7kWh，能源需求为96.8Wh·km-1），相比其他车型电池容量小，能源需求少，具有小型化和便利化的特点，利于推广。以迷你车型的电池组为主要研究对象，分析了11组锂离子电池的各项环境指标影响值。3.1电池组生产阶段的足迹家族影响通过数据无量纲化处理、计算各项指标权重，将足迹家族二级综合指标进行环境影响评估，结果如图2所示。第一届全国碳中和与绿色发展大会106(a）Carbonfootprint（b）Footprintfamily图2锂离子电池组在生产阶段的足迹家族指标影响值对于足迹家族，三种足迹值在电池组中所表现出的环境影响值差异主要源于电池组原材料的组成不同。图2(a)为生产阶段碳足迹影响值。碳足迹（CF）可被称为温室气体排放或全球变暖潜势，体现了电池在生产阶段所产生的碳排放。在目标电池组中，NMC-SiNW的碳足迹值最高，而NMC-SiNT电池组的碳足迹值仅为7.37×103kgCO2-eq。可以发现，生产出以硅纳米线作为负极的电池组所产生的碳足迹要高于以硅纳米管为负极的动力电池组。NMC-C和LFPy-C电池组的碳足迹值在含硅纳米材料的两组电池之间，反映出电池组较高的温室气体排放量，主要因为二者的正极材料占比很高，分别为64.1%和54.8%，远高于一般锂离子电池正极材料占比15%~27%。同时，在NMC电池组的正极材料中，因活性材料组分不同，NMC类型电池组的碳足迹值波动范围最大。值得一提的是，LMO类型的电池组产生的碳足迹影响小。FeS2SS电池的碳足迹值最低。生态足迹（EF）主要通过土地占用、核能和二氧化碳三个方面反映对生态环境方面的影响。CF和EF的影响趋势趋于一致。水足迹（WF）主要反映在电池组生产阶段的水资源消耗上。在WF方面，水资源消耗量最大的前三种电池组分别为NMC111-C、LFPx-C、Li-S。此外，LMO类型的WF值最低。通过数据的无量纲化处理和各项指标所确定的权重，将足迹家族指标进行环境影响评估，如图2(b)所示。可以看出，WF、CF和EF三种足迹指标的影响值分布明显差异，但综合的足迹家族指标的影响值排序中与CF和EF的规律呈现一致性，WF不会显著影响足迹家族指标的综合值。电池组类型在足迹家族中由低到高产生的足迹影响依次为：LMO/NMC-C、FeS2SS、LMO-C、NMC442-C、Li-S、LFPx-C、NMC111-C、NMC-SiNT、NMC-C、LFPy-C和NMC-SiNW。3.2电池组生产阶段的资源耗竭影响通过数据的无量纲化处理和各项指标所确定的权重，将资源耗竭二级综合指标进行环境影响评估，如图3所示。可以看出，5种三级资源耗竭类指标的趋势表现各不相同。非生物耗竭指标（ADP）主要反映资源的可获得性，体现在资源获取的过程中能源的消耗和固体废弃物的产生。ADP负荷最高的电池组为NMC-SiNW，说明该类型电池组在生产制造过程中所消耗的不可再生类资源高。最小值为LMO/NMC-C电池组。酸化指标（AP）主要反映电池组在生产阶段所产生的酸化潜力，酸化物质对生活环境和生态系统等方面产生的广泛影响。具有最高AP值的电池组是NMC-SiNW，最小的电池组为FeS2SS。第一届全国碳中和与绿色发展大会107图3锂离子电池组在生产阶段的资源耗竭指标影响值富营养化指标（EP）主要反映产品在生产阶段向空气、水和土壤排放营养物质而引起环境中宏观营养物质极端强度的影响。EP最高的两个电池组是LFPy-C和NMC-C，二者的富营养化潜值几乎相同。FeS2SS电池组表现出最低的EP值。臭氧层损耗（ODP）主要反映在电池组生产阶段所产生的物质对臭氧层的影响。LFPx-C和NMC442-C电池组的ODP值都偏高。其他的电池组类型比起二者，呈现极低的ODP值。光化学氧化潜值（POFP）主要反映了氮氧化物和非甲烷挥发性有机化合物在地面上形成臭氧的能力。图3中，Li-S电池组的POFP值最高，而另一组含硫的电池组FeS2SS的潜值最低，可见以LMB类型电池组为代表的两类电池在POFP的影响潜值中波动最大。不同类型的电池组在5组资源耗竭影响潜值方面有明显的侧重程度。例如，除LFPx-C和NMC442-C在POFP方面上显示极大的潜值，资源耗竭各三级指标的最高和最低排放潜值的电池组类型不一致。且FeS2SS在资源耗竭二级综合指标和三级指标中都表现出极低的排放潜值。锂离子电池组的资源消耗潜值由低到高依次为：FeS2SS、LMO/NMC-C、LMO-C、NMC111-C、Li-S、NMC-SiNT、NMC442-C、LFPx-C、NMC-C、LFPy-C和NMC-SiNW。3.3电池组生产阶段的毒性损害影响经过无量纲化处理和各指标权重的确定后，将毒性损害二级综合指标进行环境影响评估，如图4所示，代表锂离子电池组在毒性损害指标下的表现情况。图4锂离子电池组在生产阶段的毒性损害指标影响值毒性损害指标可以反映电池组生产过程对人类健康和生态健康的影响，是常被忽视的指示人体/生态健康的环境影响指标。在电池组的毒性损害评价中，基于人体对毒性的致癌程度将其分为致癌性（HTC）和非致癌性（HTN）两组指标。生态毒性指标（ETX）可以反映出电池组在生产阶段对生态环境造成的毒性损害程度。其评价值最大的为LFPy-C电池组，最小的电池组为FeS2SS。总的来说，电池组所呈现的三个毒性指标评价趋势一致。第一届全国碳中和与绿色发展大会108电池组在生产阶段产生的HTC、HTN和ETX三种影响潜值具有一致的规律性。综合毒性损害潜值由低到高的电池组类型依次为：FeS2SS、Li-S、LMO/NMC-C、NMC111-C、NMC-SiNT、NMC442-C、LFPx-C、LMO-C、NMC-SiNW、NMC-C和LFPy-C。3.4电池组生产阶段的三级指标分析从图5中可以看出11组电池在各项环境影响值间的贡献程度。从电池类型方面分析，LFPy和NMC-C由于正极材料的占比极高（质量比例超过50%），这两组电池在CF、EF、EP、AP、HTC、HTN和ETX方面有较高的环境影响值。从环境指标方面分析，可以看到在CF和EF中，11组锂离子电池的贡献程度具有相似性，同样，在HTC、HTN和ETX中，也具有相似的贡献规律。电池组在资源耗竭下的5项指标呈现出不同的重视程度。在整体而言，LFPy、NMC-SiNW和NMC-C的各项环境影响值均较高，可以认为这三组电池的环境影响值偏高，其生产阶段对环境造成较大的影响负荷。图5锂离子电池组在生产阶段中各项环境指标影响比例图4结论本文面向实现“碳中和”的目标，首先以二级综合指标为分类基础分析了11组动力电池在生产阶段的11项三级环境影响指标，并着重对碳足迹进行分析，再以此为基础对生产阶段的电池组进行环境影响评价。结果表明：1.足迹家族：CF中，以硅纳米管和硅纳米线为主的负极材料制备的动力电池组有较高的碳排放值。LMB和LMO类型的电池组产生的CF影响小。EF指标规律与CF一致。LMO类型的WF值最低，LMB类型中的Li-S表现出较高的水资源消耗。2.资源耗竭：ADP影响值最高的材料是NMC-SiNW；NMC类型电池组的AP值普遍偏高；LMO类型电池组表现出低AP值。EP表现最明显的两个电池组是LFPy-C和NMC-C。POFP中以LMB类型电池组为代表的两类电池影响潜值波动最大，Li-S电池的POFP值最大，而FeS2SS电池的POFP值最小。ODP中LFPx-C和NMC442-C电池组表现尤为显著，其他类型电池组所呈现的ODP值很小。3.毒性损害：电池组所呈现的三个毒性指标评价趋势一致，最高毒性损害为LFPy-C，最低的毒性损害为LMB类型电池组（Li-S或FeS2SS）。第一届全国碳中和与绿色发展大会1094.在整体而言，LFPy、NMC-SiNW和NMC-C的在各项环境影响值中贡献程度均较高，可以认为这三组电池其生产阶段对环境造成较大的影响负荷。5.为努力实现“2060年达成碳中和”的目标，NMC-SiNW、LFPy-C、NMC-C这三类电池应控制生产，或优化工艺以减少碳排放。参考文献[1]郭栋,闫伟,谭啸川,高松,高兴邦,张同庆.考虑车辆类型变化的中国乘用车排放特征分析[J/OL].中国环境科学,2021：1-16.[2]邢丽峰.公共机构“碳达峰”“碳中和”路径探析[J].中国机关后勤,2021(04):29-31.[3]邹才能,熊波,薛华庆,郑德温,葛稚新,王影,蒋璐阳,潘松圻,吴松涛.新能源在碳中和中的地位与作用[J].石油勘探与开发,2021,48(02):411-420.[4]Wang,Y.J.,Zhou,G.G.,Li,T.,andWei,X.ComprehensiveEvaluationoftheSustainableDevelopmentofBatteryElectricVehiclesinChina.Sustainability-Basel,2019(11)27.[5]Lyu,Y.,Sun,X.N.,Chu,H.,andGao,B.Z.ImprovementofBatteryLifeandEnergyEconomyforElectricVehicleswithTwo-SpeedTransmission.Energies,2020(13)19.[6]阮芳芳,曾贤刚.2010～2018年中国交通行业污染排放健康影响分析[J].中国环境科学,2021,41(03):1480-1488.[7]袁忠.纯电动汽车的发展及其关键技术[J].时代汽车,2019(18):67-68.[8]Zhang,L.,andQin,Q.D.China'snewenergyvehiclepolicies:Evolution,comparisonandrecommendation.Transp.Res.Pt.A-PolicyPract.,2018(110)57-72.[9]Tolomeo,R.,DeFeo,G.,Adami,R.,andOsseo,L.S.ApplicationofLifeCycleAssessmenttoLithiumIonBatteriesintheAutomotiveSector.Sustainability-Basel,2020(12).[10]袁忠.纯电动汽车的发展及其关键技术[J].时代汽车,2019(18):67-68.[11]Dunn,J.B.,Gaines,L.,Kelly,J.C.,James,C.,andGallagher,K.G.ThesignificanceofLi-ionbatteriesinelectricvehiclelife-cycleenergyandemissionsandrecycling'sroleinitsreduction.EnergyEnviron.Sci.,2015(8)158-168.[12]Ma,C.,Madaniyazi,L.,andXie,Y.ImpactoftheElectricVehiclePoliciesonEnvironmentandHealthintheBeijing-Tianjin-HebeiRegion.Internationaljournalofenvironmentalresearchandpublichealth,2021(18).[13]李书华.电动汽车全生命周期分析及环境效益评价[D].吉林大学,2014.[14]弓原,郁亚娟,黄凯,等.典型锂离子电池材料的足迹家族分析[J].环境化学,2016,35(06):1103-1108.[15]Liang,Y.H.etal.Lifecycleassessmentoflithium-ionbatteriesforgreenhousegasemissions.ResourConservRecy,2017(117)285-293.[16]Owsianiak,M.,Laurent,A.,Bjorn,A.,andHauschild,M.Z.IMPACT2002+,ReCiPe2008andILCD'srecommendedpracticeforcharacterizationmodellinginlifecycleimpactassessment:acasestudy-basedcomparison.Int.J.LifeCycleAssess.,2014(19)1007-1021.[17]Majeau-Bettez,G.,Hawkins,T.R.,andStromman,A.H.LifeCycleEnvironmentalAssessmentofLithium-IonandNickelMetalHydrideBatteriesforPlug-InHybridandBatteryElectricVehicles.Environ.Sci.Technol.,2011(45)4548-4554.[18]Yu,A.,Wei,Y.Q.,Chen,W.W.,Peng,N.J.,andPeng,L.H.Lifecycleenvironmentalimpactsandcarbonemissions:AcasestudyofelectricandgasolinevehiclesinChina.Transport.Res.PartD-Transport.Environ.,2018(65)409-420.[19]Ellingsen,L.A.W.etal.LifeCycleAssessmentofaLithium-IonBatteryVehiclePack.JIndEcol,2014(18)113-124.[20]Deng,Y.L.,Ma,L.L.,Li,T.H.,Li,J.Y.,andYuan,C.LifeCycleAssessmentofSilicon-Nanotube-Based第一届全国碳中和与绿色发展大会110LithiumIonBatteryforElectricVehicles.ACSSustain.Chem.Eng.,2019(7)599-610.[21]Li,B.B.,Gao,X.F.,Li,J.Y.,andYuan,C.LifeCycleEnvironmentalImpactofHigh-CapacityLithiumIonBatterywithSiliconNanowiresAnodeforElectricVehicles.Environ.Sci.Technol.,2014(48)3047-3055.[22]Notter,D.A.etal.ContributionofLi-IonBatteriestotheEnvironmentalImpactofElectricVehicles.Environ.Sci.Technol.,2010(44)6550-6556.[23]Cusenza,M.A.,Bobba,S.,Ardente,F.,Cellura,M.,andDiPersio,F.Energyandenvironmentalassessmentofatractionlithium-ionbatterypackforplug-inhybridelectricvehicles.JCleanProd,2019(215)634-649.[24]Deng,Y.L.,Li,J.Y.,Li,T.H.,Gao,X.F.,andYuan,C.Lifecycleassessmentoflithiumsulfurbatteryforelectricvehicles.JournalofPowerSources,2017(343)284-295.[25]Keshavarzmohammadian,A.,Cook,S.M.,andMilford,J.B.Cradle-to-gateenvironmentalimpactsofsulfur-basedsolid-statelithiumbatteriesforelectricvehicleapplications.JCleanProd,2018(202)770-778.第一届全国碳中和与绿色发展大会111汽车空调行业HFCs减排潜力与挑战薛庆峰1，唐明生2，邹慧明3，田长青4（1.中国第一汽车股份有限公司研发总院，中国汽车工业协会，吉林长春；2-4.中国科学院理化技术研究所空间功热转换重点实验室北京）摘要：本文从汽车空调制冷剂现状分析入手，阐述了目前乘用车空调行业对HFC-134a几种替代制冷剂的选择意向与共识，浅析了我国制冷剂替代对汽车空调行业的机遇与挑战，并提出了相应的政策建议，以期为我国汽车空调行业应对《蒙特利尔议定书》基加利修正案履约做好准备工作，从而有效推动汽车行业、汽车空调行业及维修行业HFCs使用量的逐年减少，直至完全淘汰，助力国家碳达峰、碳中和的伟大目标实现。关键词：汽车空调；HFCs替代；技术路线；0前言控制温室气体排放，减缓气候变化已成为国际社会关注的热点，中国作为温室气体排放大国，承受着巨大的国际压力。我国于2020年提出了2030碳达峰、2060碳中和的伟大目标之后，碳达峰、碳中和已成为我国“十四五”节能减排攻坚战的主攻目标，也成为2021年中央经济工作八项重点任务之一。在汽车空调制冷系统方面，我国从1994年开始采用具有优良性能的HFC-134a进行CFC-12在乘用车空调的使用替代工作，并在2001年在新车中完全淘汰CFC-12的使用，目前HFC-134a已经成为乘用车空调行业应用最广泛的制冷工质。由于HFC-134a全球变暖潜值（GWP）高，为了更好的推动国家实现碳达峰、碳中和的目标，因此有必要尽快出台汽车空调制冷剂替代与限制政策，以保证碳排放量的逐渐可控。1汽车空调制冷剂替代对降低碳排放的意义和效果1.1汽车空调行业制冷剂现状目前HFC-134a已成为乘用车空调中应用最广泛的制冷工质。HFC-134a作为制冷剂ODP=0，对臭氧没有破坏，但其GWP=1430。由于HFCs具有较长的寿命和较高的全球变暖潜值，因而被列入《京都议定书》的受控温室气体。2016年通过、2019年正式开始实施的《蒙特利尔议定书》基加利修正案已经将18种HFC制冷剂标定为受控物质，HFC-134a成为《蒙特利尔议定书》基加利修正案主要受控物质之一。针对不同国家和地区的实际发展情况，基加利修正案制定了严格的管控方式和管控时间表，如表1所示。在汽车空调领域，欧盟在2006年颁布了关于汽车空调系统排放物的法规DIRECTIVE2006/40/EC[2]，2017年以后在欧盟生产和销售的所有汽车都不能再使用GWP值高于150的制冷工质，包括HFC-134a。美国2015年修订发布的SNAP[3]（重大新替代物政策表）清单，将HFC-134a列入汽车空调的不可接受之替代品之中，规定自2021年起新生产车型禁用HFC-134a，自2026年起所有新生产的汽车禁用HFC-134a。日本2014年对《碳氟化合物回收与销毁法》[4]进行了修订，并更名为《碳氟化合物合理使用和妥善管理法》，规定2023年开始新生产十座或以下乘用车车型空调系统禁止使用HFC-134a。第一届全国碳中和与绿色发展大会112表1HFCs限控时间表[1]国家类别主要发达国家（美国、欧盟、日本、加拿大、澳大利亚等）少部分发达国家（俄罗斯、白俄罗斯、哈萨克斯坦、塔吉克斯坦等）主要发展中国家（中国等）少部分发展中国家（印度、沙特、巴基斯坦等）基线100％HFCs３年均值（2011-2013）+15%HCFCs基线100％HFCs３年均值（2011-2013）+25%HCFCs基线100％HFCs３年均值（2020-2022）+65%HCFCs基线100％HFCs３年均值（2024-2026）+65%HCFCs基线削减进度2019：10%2024：40%2029：70%2034：80%2036：85%2020：5%2025：35%2029：70%2034：80%2036：85%2024：冻结2029：10%2035：30%2040：50%2045：80%2028：冻结2032：10%2037：20%2042：30%2047：85%注：1）均以CO2当量进行计算；2）发达国家HCFCs基线＝1989的HCFCs+1989的2.8%CFCs；3）发展中国家HCFCs基线＝2009-2010的HCFCs均值。1.2制冷剂替代对降低碳排放的意义和效果据中国汽车工业协会统计，2019年中国汽车产销量分别完成2572.1万辆和2576.9万辆，连续11年蝉联全球第一。汽车空调为汽车提供制冷、取暖、除霜、除雾、空气过滤和湿度控制等功能，直接影响着车内环境的舒适性，成为乘用车中一个重要的不可或缺的辅助设备之一。而新能源汽车的快速发展则给汽车空调行业发展注入了新的活力，采用制冷系统对“三电”部件主动热管理则对汽车空调行业提出更高的技术要求。2019年我国HFCs消费量约3.3亿吨CO2当量，对于汽车空调行业，HFC-134a在2005年消费量约7300吨[5]，到2010年增长到16700吨[6]，而到2019年，HFC-134a消费量约30800吨，其中新车初始充注量约7200吨，维修消费量约23600吨，当量二氧化碳排放为4407万吨（数据引自《中国削减氢氟碳化物国家战略初步研究报告》）。HFC-134a在汽车行业的消费和排放已经成为除HFC-23外排放量最大的HFCs[7]。我国在HFCs替代方面，尚未有明确的制冷剂替代技术路线。围绕着国家实现“碳达峰”、“碳中和”的规划，目前国内部分车企在HFCs替代减排推动碳达峰、碳中和方面已开始研究新型冷媒HFO-1234yf和CO2的空调系统，并在部分车型已开始应用。由于我国汽车空调行业HFCs使用量大，从欧美等发达国家各国推动基加利修正案履约进程来看，汽车行业通常被列为重点削减对象。汽车空调行业HFCs的减排对于减碳具有巨大潜力，其不仅体现我国落实履约削减HFCs的国际责任担当，也是实现国家碳达峰、碳中和目标的重要举措，同时也是我国汽车行业开发海外市场，特别是新能源汽车产业进军海外市场，实现企业国际化发展的必然要求。2汽车空调行业对几种替代制冷剂的选择意向与共识参考国际HFCs替代情况，国内制冷剂替代方案主要有HFO类工质、低GWP值的HFC类工质、纯天然工质以及混合工质等。在替代制冷剂的选择方面目前国内汽车空调企业给出了不同的意见，多数企业建议采用HFO-1234yf和CO2，也有部分企业提到R290、HFC-152a。（1）HFO-1234yfHFO-1234yf是美国杜邦公司和霍尼韦尔公司联合开发的，具有优异的环境参数，其第一届全国碳中和与绿色发展大会113ODP=0，GWP=4。由于其热力学性质与HFC-134a非常类似，对现有系统的可替代性最强。HFO-1234yf得到了美国通用汽车公司的积极响应，目前在欧盟销售的新设计车型大部分都采用了HFO-1234yf为制冷工质。HFO-1234yf被由美国环保局推出的SNAP和欧盟的“化学品注册、评估、许可和限制”（REACH）框架认定为轻微可燃制冷工质。（2）R744(CO2)CO2是一种天然工质，是最早使用的制冷工质之一，后来被人工合成制冷工质CFCs和HCFCs等所取代。随着人们对环保的重视，CO2重新得到关注，CO2跨临界循环成为人们研究的热点。CO2是一种可以满足美国SNAP和欧盟REACH的非可燃高压制冷工质，且SAE标准正在制定。CO2热泵系统采暖性能很好，适合电动汽车的需求，这也使得CO2汽车空调成为目前汽车空调行业的研究热点之一。（3）R290R290（丙烷，CH3CH2CH3）的ODP值为0，GWP值为3.3，环保性能好，而且R290作为制冷剂具有汽化潜热较高的优势。在分子质量方面，R290远小于HFC-134a，可大幅降低制冷剂充注质量。国内外的相关研究表明，汽车空调采用R290用作工质后，系统的COP略有下降约2.4%，而压缩机的效率有所提升，同时压缩机排气温度有所降低。（4）HFC-152aHFC-152a（1,1-二氟乙烷，CH2FCH2F）的ODP值为零，GWP为124，满足目前的环保要求，已经在欧洲REACH下被批准。HFC-152a标准沸点是-25°C，其饱和蒸气压与HFC-134a接近，在单位容积制冷量和能效方面，HFC-152a比HFC-134a有更好的性能。3制冷剂替代对汽车空调行业的机遇与挑战3.1制冷剂替代对汽车空调行业的挑战新能源纯电动汽车的行驶里程受空调能效的影响较大，尤其在低温环境下空调的开启会严重减少汽车的行驶里程，这对制冷剂替代的汽车空调系统能效提出了更大的新挑战。对于替代工质HFO-1234yf而言其制约因素主要为知识产权壁垒。HFO-1234yf的生产及应用专利被美国霍尼韦尔、科慕（杜邦）等公司所垄断，目前国内无技术专利，替代制约因素主要为价格。对于替代工质CO2系统而言，其工作压力高，必须对现有的汽车空调部件进行重新设计以满足耐压值，生产设备、工艺流程等均需推翻现有生产条件，因而研发投资、生产设备投资高，回报周期较长。另外CO2系统在环境温度大于40℃时制冷能效不高，又制约了CO2立刻全面替代HFC-134a，需继续进行零部件开发及系统优化。而对于R290和HFC-152a而言，其最主要的问题是制冷剂的可燃性，在系统运行的过程中易发生燃烧爆炸的事故风险，安全系数降低，需要对系统安全性进行改进。而据中国汽车技术研究中心2016年发表的《汽车行业氢氟碳化物（HFCs）减排路径研究》，上述几种制冷剂从全生命周期的碳排放当量来看，HFC-134a的直接排放当量约1080kg，间接排放当量6937kg,全生命周期碳排放当量为8017kg；HFC-152a直接排放当量约76.06kg，间接排放当量6661kg，全生命周期碳排放当量为6737kg；HFO-1234yf的直接排放当量约2.43kg，间接排放当量7213kg，全生命周期碳排放当量为7215kg；CO2的直接排放当量约0kg，间接排放当量10519kg，全生命周期碳排放当量为10519kg。因此，为提高制冷剂的环保性能，技术上还需要做更深入的研究，以降低制冷剂间接排放量。3.2节能减排与技术创新的机遇在汽车行业，HFCs的减排替代将对汽车空调相关技术的创新和产品能效提升提供了机第一届全国碳中和与绿色发展大会114遇，特别是新能源汽车对空调制冷能效提升与技术创新提出了更高的要求。从目前欧美发达国家HFCs目前替代进程来看，可以说国内企业是与发达国家相关企业基本上站在了同一起跑线。而从全球新能源汽车销量来看，我国在“政策+市场”的双轮驱动下新能源汽车行业发展表现良好，国内新能源车销售量约占全球一半以上。作为本土汽车空调企业而言，在HFCs替代减排过程中通过新技术研发，因距离客户更近，与主机厂商合作和协同能够更加深入，同时本土零部件厂商受益于国内较低的人力成本和完整的产业链，整体产品成本有望更具优势。在国内新能源汽车补贴退坡的前提下，汽车主机厂商对于制冷空调系统成本控制与能效提升的诉求进一步增强，因此制冷剂替代对本土汽车空调企业而言，有望更多地为国内汽车主机厂商，特别是新能源汽车主机厂商客户带来更多的机会。4汽车空调制冷剂替代的政策建议汽车行业的良性发展也离不开国家政策的有力支持，因此汽车空调行业的环保制冷剂替代工作提出以下建议。（1）做好过渡时期现有HFC-134a使用的政策导向为实现HFC-134a的逐步有序替代，作为过渡时期的过渡手段，对现用制冷剂HFC-134a进行配额管理，并通过零部件制造标准的修订，对现用制冷剂HFC-134a泄漏量进行规定，减小系统泄漏量，从而降低维修充注量。同时，为鼓励整车企业在过渡期尽早并尽可能多地使用新制冷剂，建议将制冷剂替代纳入碳交易市场，并就替代制冷剂国家相关管理部门出台相应政策，制定汽车空调系统及零部件等相关设计及验证的行业标准。（2）降低替代制冷剂使用成本中国是《蒙特利尔议定书》基加利修正案中的第一类发展中国家，通过政府谈判等方式，以支付专利费或市场许可等形式获得替代制冷剂HFO-1234yf的专利企业对中国用户和该制冷剂中国生产企业授权，以降低HFO-1234yf的自身成本，并对危化品进行分级，降低HFO-1234yf的使用成本。针对电动汽车等新能源车的全气候热管理需求，加大CO2、R290等低成本制冷剂的研发投入的科研经费支持，加强车辆可燃工质的安全论证研究，为产业转型升级提供技术支持，从根本上降低制冷剂的使用成本。从行业层面牵头组建HFCs制冷剂替代技术研究联盟，支持企业研制能够与HFO-1234yf竞争的制冷剂，通过公平竞争的方式降低制冷剂的销售价格。（3）出台售后维修管制政策为防止在售后维修环节使用假冒制冷剂，还需要从政策上出台汽车空调制冷剂售后维修管制措施，严厉打击维修市场使用假冒制冷剂，让制冷剂替代落到实处；对售后环节制冷剂品质、回收、设备年检等进行监管，规范制冷剂的回收管理工作；在售后维修市场建立环保冷媒白名单市场准入机制，保护冷媒研发企业的利益和车主权益。（4）与汽车油耗法规、双积分等要求挂钩为进一步提高汽车空调行业环保制冷剂替代的进度，建议研究论证汽车空调制冷剂替代与汽车油耗法规、双积分等要求挂钩，提高企业积极性。5结论（1）汽车空调行业是制冷剂使用量较大的领域，经过行业技术积累，目前汽车空调行业内已经做好制冷剂替代准备，可以作为第一批替代行业进行试点。（2）考虑到目前替代的制冷剂均有各自的优缺点，建议不强制规定用某一特定制冷剂，而是列出可替代的制冷剂，由市场进行选择。第一届全国碳中和与绿色发展大会115（3）为推动落实汽车空调制冷剂替代，建议政府相关部门研究制定并出台相应的法规和政策，引导企业尽快进入替代进程。（4）制冷剂的选择对于汽车空调，特别的新能源汽车热系统的构成以及零部件的研发具有决定性的影响，建议国家层面能够重视制冷剂替代技术的发展，投入专门的项目研究基金进行新制冷剂的技术难题攻关。参考文献[1]张朝晖等.《蒙特利尔议定书》基加利修正案对制冷空调行业的影响分析[J].制冷与空调，2017,17(1):1-7.[2]TheEuropeanParliamentandTheCouncil.Directive2006/40/ECoftheEuropeanParliamentandoftheCouncilof17May2006relatingtoemissionsfromairconditioningsystemsinmotorvehiclesandamendingCouncilDirective70/156/EEC[Z].OfficialJournaloftheEuropeanUnion,2006:12-18.[3]美国环保署.重要新替代品政策(SNAP)[EB/OL].(2015-07-20).[4]李震彪,王佳,黎宇科.汽车行业氢氟碳化物（HFCs）减排国际政策环境研究[J].汽车工业研究,2016,9:14-18.[5]HuJ,DanW,LiC,etal.ForecastofConsumptionandEmissionofHFC-134aUsedintheMobileAir-conditionerSectorinChina[J].AdvancesinClimateChangeResearch,2010,1(001):20-26.[6]SuS,FangX,LiL,etal.HFC-134aemissionsfrommobileairconditioninginChinafrom1995to2030[J].AtmosphericEnvironment,2015,102(feb.):122-129.[7]别鹏举,苏燊燊,李志方,等.中国汽车空调行业淘汰HFC-134a技术选择与政策建议[J].气候变化研究进展,2015,11(005):363-370.第一届全国碳中和与绿色发展大会116东莞市能源消费需求与经济增长关系演变趋势分析陈琳，黄文暖，宋佩珊3（东莞市生态环保研究院有限公司，广东东莞523000）摘要：改革开放以来，东莞市经历了快速的工业化和城镇化进程，经济总量实现跨越式发展。文中基于1978年~2019年东莞经济和能源统计数据，分析了能源消费需求与经济增长关系的阶段性演变特征。能源-经济发展关系从最初的经济起步阶段（1978年~1985年）进入到经济增长腾飞阶段（1986年~1995年），再到经济增长提升阶段（1996年~2008年），2009年至今处于经济、能源、环境协调发展的转型阶段。在当前我国转向高质量发展阶段，东莞市对能源消费刚性需求和能源效率提升提出了更高的要求，应加速构建以新能源和可再生能源为主体的现代能源体系，促进产业结构调整和经济的绿色低碳循环发展转型，为2060年前争取实现碳中和目标做出深度贡献。关键词：东莞市；能源消费；经济发展；能源阶段特征TheanalysisofevolutiontendencybetweenenergyconsumptiondemandandeconomicdevelopmentinDongguanChenLin,HuangWen-nuan,SongPei-ShanAbstract:Sincethereformandopeningup,Dongguanhasexperiencedarapidindustrializationandurbanizationprocess,anditseconomicaggregatehasrealizedaleap-forwarddevelopment.BasedontheeconomicandenergystatisticaldataofDongguanfrom1978to2019,thispaperanalyzestheperiodicevolutioncharacteristicsoftherelationshipbetweenenergyconsumptiondemandandeconomicgrowth.Therelationshipbetweenenergyandeconomydevelopedfromtheinitialstageofeconomicstart-up(1978~1985)tothestageofeconomicgrowthtake-off(1986~1995)andthentothestageofeconomicgrowthpromotion(1996~2008).Since2009,ithasbeeninthetransitionstageofcoordinateddevelopmentofeconomy,energyandenvironment.Inthecurrenthighqualitydevelopmentstageofourcountry,Dongguanputsforwardhigherrequirementsfortherigiddemandofenergyconsumptionandtheimprovementofenergyefficiency,Itshouldacceleratetheconstructionofamodernenergysystemwithnewandrenewableenergyasthemajorpart,promotetheadjustmentofindustrialstructureandthetransformationofgreenandlow-carboncirculardevelopmentofeconomy,andmakeadeepcontributiontoachievingthegoalofcarbonneutralitybefore2060.Keywords:Dongguan,Energyconsumption,Economicdevelopment,Energystagecharacteristics作者简介：陈琳，硕士，化学工程专业第一届全国碳中和与绿色发展大会1170引言能源作为经济社会发展及现代文明进步的重要物质基础，以创新为驱动力持续推进能源生产和消费革命，实现能源发展质量变革、动力变革、效率变革，从而为经济发展转向高质量发展阶段提供坚强能源保障[1]。“十二五”以来至今东莞以年均1.1%的较低的能源消费增长支撑了GDP年均8.1%的较快发展，伴随着经济总量的跨越式发展，能源消费总量由2005年的1885.78万吨标准煤快速增长到2019年的3099.94万吨标准煤。在东莞快速的工业化和城镇化进程中，能源生产和消费需求也随着经济的发展和产业结构的调整呈现出不同的阶段性特点，同时也呈现出能源安全、生态环保和环境保护等领域的一列问题。目前，积极应对错综复杂的国际形势与艰巨繁重的改革发展稳定任务，保障经济高质量发展和争取2060年前努力实现碳中目标对东莞能源生产方式、能源消费模式、清洁低碳能源开发利用等提出了更高的要求[2]。因此审视东莞不同经济社会发展阶段能源消费特征，认识能源清洁低碳转型与经济高质量发展与的长期协同增效关系，对于推动东莞市在能源革命进程中采取更加积极的应对气候变化措施，从优化能源结构、提高能源效率、优化升级产业结构、升级消费模式等方面实现经济-能源高质量发展内涵具有重要意义。1经济社会发展状况及演变趋势1.1经济社会发展现状东莞毗邻港澳，地处粵港澳大湾区“A字型”关键连接点，是广州与深圳、香港之间的交通要道与重要经济走廊。改革开放以来，东莞以经济建设为中心，国民经济持续、快速、健康发展，成为名符其实的制造业名城。总的来看，东莞经济总体平稳增长，呈稳中向优的良好态势，实体经济发展稳健，服务业带动效应增强，新兴服务业发展迅猛，经济结构持续优化，质量效益持续提升。图11978~2019年东莞市GDP总量、常住人口变化趋势图（数据来源：东莞市统计年鉴）1978~2019年东莞市GDP总量、常住人口如图1所示，东莞市GDP实现了从1978年的6.11亿元向千亿元增长的几次大跨越，呈指数性增长，2002年首次超过1千亿元，2019年则跨上9千亿元的新台阶，年均增长速度约为15.2%。1978~2019年全国、广东省、以及东莞市地区生产总值增速变化如图2所示，2019年东莞实现地区生产总值9482.5亿元，环比增长7.4%，分别高于同期全国（6.1%）和广东省（6.2%）1.3和1.2个百分点，由图2可以看出，东莞市在逆势中保持较高速度增长，增速在广东省21个地级以上市中排2位，在珠三角排第1位。与此同时，东莞市的人口也在大幅增加，1978年~2019年，东莞市常住人口从111.23万人增至846.45万人，增加了6.6倍。人民生活水平大幅提升，2019年人均地第一届全国碳中和与绿色发展大会118区生产总值达112507元（按平均汇率折算为16309美元），居民年人均消费性支出从1985年的689元增至36198元（东莞市统计年鉴未统计1985年之前的人均消费性支出）。图21979~2019年地区生产总值增速变化（数据来源：东莞市统计年鉴、广东省统计年鉴、中国统计年鉴）1.2历年产业结构变化近年来，东莞市第三产业比重整体呈上升趋势，近几年略有下降，第一产业比重持续下降，第二产业比重较为平衡，第三产业升级的路径呈现螺旋式上升态势，以商业服务业为主的实体经济加快转型升级。东莞市三次产业结构由1978年的44.6∶43.8∶11.6调整为2019年0.3∶56.5∶43.2，第二产业依旧占据主导地位。到2019年，东莞第一产业增加值达到25.75亿元，环比增长10.2%，第二产业增加值达到5358.82亿元，环比增长8.1%；第三产业增加值达到4091.81亿元，环比增长6.8%。图31978~2019年东莞市三次产业结构变化趋势（数据来源：东莞市统计年鉴）虽然东莞市第三产业的比重上升到43.2%，但仍然偏低，根据发达国家的产业结构升级和演变进程来看，在完成工业化进程后，第三产业的比重达到70%以上，占据绝对主导地位；而第一产业的比重则在5%以下，多为1%-2%之间。从东莞目前的产业结构看，第二产业仍占主导地位，服务业比重存在较大提升空间。“十四五”期间，东莞市产业升级和产业结构调整还将持续，但产业主体结构本体不会发生根本改变，东莞资源能源的压力依然较大。2能源消费及结构有“世界工厂”之称的东莞市是我国重要的经济大市，同时也是能源消费大市。根据东莞市统计年鉴数据分析，2010~2019年能源消费总量从2812.65万吨标准煤增长到3099.94万第一届全国碳中和与绿色发展大会119吨标准煤，年均增速1.8%，能源消费总量增加约10.2%。图42010~2019年东莞市能源消费构成（数据来源：东莞市统计年鉴）图52005~2019年规模以上工业综合能源消费量（注：采矿业、烟草制造业、汽车制造业、废弃资源综合利用业、金属制品、机械和设备修理业及燃气生产和供应业数据为0或缺失，上图未列出）2010~2019东莞市能源消费构成如图4所示，2019年煤炭、石油、天然气、电力及其他能源消费结构为28.6∶11.2∶10.2∶50.1，相比2010年煤炭比例降低43.9个百分点、石油消费占比降低3.1个百分点，天然气消费提高6.4个百分点，一次电力及其他消费占比提高40.6个百分点。能源消费品种煤炭、石油化石能源因其成本、价格优势和便捷的运输和使用方式一直在东莞市整体能源消费总量中占据主导地位。此外，随着东莞市调整能源结构、淘汰落后业，东莞市煤炭消费量于2011年达到峰值2147.5万吨后开始呈现快速下降趋势，年均下第一届全国碳中和与绿色发展大会120降约10.2%；石油消费量在2010~2019年之间呈现整体下降趋势，年均下降1.5%；自2010年以来，东莞市天然气消费年均增速高达14.7%，2019年达到314.7万吨标准煤，占能源比重约为10.2%。根据东莞市2010~2019年能源消费的结构可知，东莞市的煤炭、石油的消费占比自2010年的86%以上到现如今的40%以下，这说明东莞市经济增长对传统高碳排放的化石燃料的依赖性逐年下降。图5为规模以上工业综合能源消费量，从工业分行业看，电力、热力生产和供应业能源消费量最多，造纸和纸制品业能源消费量次之，计算机、通信和其他电子设备制造业第三。图6为2019年规模以上工业综合能源消费量占比，2019年电力、热力生产和供应业能源消费量为440.43万吨标准煤，占比31.6%，造纸和纸制品业能源消费量为422.78万吨标准煤，占比30.4%，计算机、通信和其他电子设备制造业能源消费量为104.12万吨标准煤，占比7.5%。图62019年规模以上工业综合能源消费量占比（数据来源：东莞市统计年鉴）能源消费总量控制的最终目标是建立以新能源和可再生能源为主体的清洁低碳、安全高效的新型能源体系,取代当前以化石能源为主体的高排放和高碳能源体系,从而实现经济社会与资源环境的协调可持续发展,要避免“为了控制能耗总量而控制”的思维陷阱[3]。在确保合理用能前提下,应将有限的能源配置到能耗水平低、经济效益好、财政贡献大、市场前景好、发展潜力大的领域,引导全社会节约集约高效用能[4]。3能源消费与经济发展关系演变分析改革开放以来东莞经历的经济社会发展历程大致可以划分为起步阶段、腾飞阶段、提升阶段、转型阶段四个阶段，能源消费需求增长也经历了与经济相互促进增长和优化调整的阶段。图7、图8显示了2006~2019年东莞市经济增长和能源消费历史发展阶段和能源消费弹性系数变化。1978~1985年，起步阶段。东莞大力发展商品农业，同时以“三来一补”为切入点发展外向型经济，1978~1985年东莞市经济年均增速达到13.2%。1978年9月，东莞创办全国第一家“三来一补”企业-东莞县太平手袋厂，从此拉开了东莞轰轰烈烈的改革开放大幕，逐步奠定了“世界工厂”的地位。1986~1995年，腾飞阶段。东莞大力推进农村工业化和城乡一体化，大规模开展基础设第一届全国碳中和与绿色发展大会121施建设，外来投资大幅增加，经济总量连续跃上几个台阶。到1995年，东莞市人均生产总值达到9383元，东莞的外贸达到辉煌顶点，当年的进出口总额达到1285.31亿元，而同年东莞市GDP总量仅为296.5亿元，外向依存度达到433.8%的历史最高值。1996~2008年，提升阶段。东莞大力促进经济从数量型向数量型与质量效益型相结合转变，从劳动密集型向劳动密集与资金技术密集型相结合转变，以IT产业为代表的现代制造业和高新技术产业迅猛发展，民营经济在与外资企业的协作配套中逐步成长。到2008年三次产业比例调整为0.4∶51.5∶48.2，第一产业较1995年下降了6.5个百分点，第二产业下降了4.9个百分点，第三产业较1995年提升了11.76个百分点。2008年东莞市能源消费弹性系数为0.58，电力消费系数为-0.02。图72006~2019年东莞市经济、能源发展历史阶段（数据来源：东莞市统计年鉴）图8：2006~2019年广东省及东莞市能源消费弹性系数变化（数据来源：东莞市统计年鉴、广东省统计年鉴）2009年至今，转型阶段。东莞积极应对国际金融危机冲击，经济增速从两位数放慢到个位数，甚至在2009年一季度出现负增长，随后逐步调整恢复。东莞大力创新发展模式、环境和能力，加快推进经济社会双转型，抢抓新一轮新兴产业发展机遇，以智能手机为代表的电子信息制造业逐步发展壮大，民营经济也挑起大梁，支撑了东莞工业的快速发展，经济逐步迈入一个平稳发展期。以先进制造业、高技术制造业、民营经济等优势产业占比得到大幅提升，结构得到明显改善，为新一轮大发展奠定了良好的基础。2019年第一、第二、第三产业对地区生产总值的贡献率分别为0.4%、60.4%、39.2%，第二、三产业成为驱动经济增长的主要动能，制造业与服务业已经成为东莞市经济增长的主要动力，正在逐步实现三大产业结构优化升级。经济发展由要素驱动阶段迈向创新驱动阶段，新兴产业及新经济成为引领经济增长的重要力量。“十二五”以来至今以年均1.1%的较低的能源消费增长支撑了GDP年均8.1%的较快发展，2019年东莞市能源消费弹性系数为0.36，电力消费系数为0.74，广第一届全国碳中和与绿色发展大会122东省能源消费弹性系数为0.39，电力消费系数为0.95。4结语能源是人类社会赖以生存和发展不可或缺的物质资源，是关系一个地区经济命脉的重要战略物资[5]。诸多学者针对经济增长、产业结构与能源消费之间的关系进行了大量的研究，普遍认为在一定的时间尺度内区域能源消费和经济增长互为因果关系，为了满足经济快速增长的需要，必然导致能源消费的快速增长，产业结构升级和内部调整是影响能源消费的主要因素[6-8]。过去十年东莞以战略新兴产业和先进制造业为主导的转型升级显著提升了资源利用效率和全要素生产力，使得城市能效和碳效水平均领先全国其他大中城市，东莞市空气环境质量明显提升，2020年AQI（空气质量指数）达标率为91.3%，同比上升13.2%，提升幅度位列广东省第一。未来东莞要想长期稳定实现可持续发展，还应进一步研究和评估行业内部及产业链转型升级的经济和环境效益，构建以市场为导向的绿色技术创新平台和产业体系，促进经济绿色低碳和高质量发展，为中国2035年碳排放达峰后稳中有降，2060年前争取实现碳中和目标做出深度贡献。参考文献[1]李继峰,顾阿伦,张成龙等.“十四五”中国分省经济发展,能源需求与碳排放展望——基于CMRCGE模型的分析[J].气候变化研究进展,2019,15(06):649-659.[2]胡文娟.中国长期低碳发展战略与转型路径研究成果发布[J].可持续发展经济导刊,2020,(10):12.[3]倪维斗,金涌,麻林巍等.关于我国推行能源消费革命、控制能源消费总量的战略问题的初步探讨[J].中国工程科学,2015,17(09):111-117.[4]钟式玉.广东省能源消费总量控制面临问题及对策建议[J].科技管理研究,2019,39(08):245-250.[5]曾胜.中国能源消费、经济增长与能源需求预测的研究[J].管理评论,2011,23(02):38-44.[6]王菲,董锁成,毛琦梁.基于工业结构特征的中国地区能源消费强度差异分析[J].地理科学进展,2013,32(04):522-531.[7]姚小剑,党静.产业结构合理化对能源强度的影响研究[J].西安石油大学学报：社会科学版，2019,28(05):1-8.[8]王长建,汪菲,张虹鸥等.广东省能源消费的动态演变及其驱动机制研究[J].资源与产业,2019,21(05):9-19.[9]广东省生态环境厅.治污给力！广东省生态环境厅写信表扬东莞[EB/OL].2021-01-19.http://credit.dg.gov.cn/zygx_dgxy/article/show.do?id=f61f74d01d2c46718b961bf8bc608da2.第一届全国碳中和与绿色发展大会123杭州市经济增长与碳排放脱钩情况探讨——基于IGT方程模型闫兰玲，郑思伟，唐伟（杭州市生态环境保护科学研究院，杭州310014）摘要：本文通过IGT方程分析了杭州地区经济增长与碳排放脱钩特征，结果表明：杭州市大部分年份都是相对脱钩，即经济增长的同时，碳排放量也在增加，但是碳排放增加的幅度小于经济增长的幅度；杭州地区的经济水平和碳减排技术水平都在不断发展，但是经济发展所带来的碳排放量的增加大于技术进步带来的碳排放量的减少；能源结构的优化，不断增加清洁能源的使用量，要积极引入绿电以及要积极探索可再生能源。另外工业领域要进一步加大减煤控煤力度，交通领域要加快新能源替代步伐，以及结合数字化转型的产业结构的优化升级，都有助于杭州市经济增长与碳排放呈现相对脱钩甚至绝对脱钩的状态。关键词：碳排放；经济增长；IGT方程；脱钩1引言随着人类经济活动的不断扩大，能源的大量消耗以及二氧化碳排放的不断增加，由温室气体浓度增加引起的全球变暖，已经对自然生态系统和人类生存环境产生了严重影响，成为当今人类社会亟待解决的重大问题。2020年9月22日，习主席在第75届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话，表示为加快形成绿色发展方式和生活方式，建设生态文明和美丽地球，中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。实现碳达峰、碳中和目标，就要从根本上控制和减少二氧化碳排放的增量，使社会的经济增长与碳排放实现脱钩。一直以来，杭州紧紧围绕“数智杭州·宜居天堂”的战略导向，加快推动绿色低碳发展，持续改善生态环境质量，统筹推进经济高质量发展和生态环境高水平保护，奋力展现“重要窗口”的“头雁风采”。为此，在“十四五”开局之年，通过分析杭州经济增长与碳排放的脱钩关系及脱钩程度，为推进杭州经济高质量发展提供合理参考，显得尤为重要。脱钩是指有关联的两个物理变量之间发生关系的强度减弱。“脱钩”的概念最早由Carter提出，用来描述经济增长与资源消耗或环境压力之间的关系，是指在经济增长的同时，资源消耗或环境压力保持不变或呈下降趋势。在国内，陆钟武等学者首先将脱钩用于环境负荷、能耗及废弃物与经济增长之间关系的定量研究，并基于IPAT方程推演出IGT方程。目前运用IGT方程来研究经济增长和环境负荷关系的文献并不是太多，大多数学者都是应用Tapio脱钩弹性对其两者的关系进行研究。但是Tapio脱钩弹性只能研究某个地区环境与经济发展之间的脱钩状态，量化关系有所不足。因此，本文将利用IGT方程研定量究杭州地区碳排放与经济增长之间的关系，研究脱钩背后的原因，以期为杭州市环境治理政策的规划提供合理的依据。作者简介：闫兰玲，硕士，高级经济师，主要从事环境经济与管理研究。地址：杭州市拱墅区德胜路218号，邮编310014；电话0571-86051452。基金项目：2020年度浙江省生态环境科研和成果推广项目“排放强度约束下的浙江省温室气体排放配额分配研究”（2020HT0019）第一届全国碳中和与绿色发展大会1242研究方法本研究应用IGT脱钩模型，分析杭州市碳排放与经济增长之间的定量关系，识别这一系列主动行为的工作成果。IGT方程源于IPAT方程：(1)式中，I为碳排放负荷；P为人口；A为人均GDP；T为单位GDP的碳排放负荷。IGT方程：(2)式中，G为GDP；T仍为单位GDP的碳排放负荷。现设基准年的碳排放负荷I0为：(3)式中，G0、T0分别为基准年的GDP和单位GDP的碳排放负荷。基准年后第n年的环境负荷In为：(4),式中g为从基准年到其后第n年的GDP的年均增长率（增长时，g为正值；下降时，g为负值）；t为同期内单位GDP碳排放负荷的年均下降率（下降时，t为正值；升高时，t为负值）。(5)碳排放负荷与基准年持平，碳排放负荷增量为0=从中可以得到临界值为：(1+g)×(1-t)=1，若(1+g)×(1-t)＞1，则碳排放负荷必逐年上升；若(1+g)×(1-t)=1，则碳排放负荷与基准年持平；若(1+g)×(1-t)＜1，碳排放负荷必逐年下降。因此t的临界值为tk=g/(1+g)。定义脱钩指数Dr：(6)按照的大小，可以将区域碳排放与经济增长的脱钩指数分为三类，有经济增长和经济下降两种情况。如表1所示。表1不同脱钩状态下的脱钩指数Dr类型经济增长情况下经济下降情况下强脱钩D≥1D≤0弱脱钩0<D<10<D<1未脱钩/复钩D≤0D≥1随着经济的不断增长，在Dr≥1区间，当Dr=1时，t=tk，此时碳排放与参考年持平，碳排放已开始与GDP脱钩了；Dr＞1时，t＞tk，碳排放比参考年少，而且Dr值越大，碳排放越少。因此，在这个范围内碳排放与经济增长是绝对脱钩的。在0＜Dr＜1区间，0＜t＜tk，碳排放量比参考年大，而且Dr值越小，碳排放量的增速越大，但它的增长率不会超过GDP的增长率。在这个范围内碳排放与GDP是相对脱钩的。在Dr≤0区间，当Dr=0时，t=0，碳排放量与GDP同步增长；当Dr＜0时，t＜0，碳排放比GDP增长得更快。在这个第一届全国碳中和与绿色发展大会125范围内碳排放与GDP未脱钩。3数据来源及分析结果3.1数据来源为了让数据更好地反映实际情况，在数据选用方面，主要考虑两个方面的问题：第一，数据获取的年限，即需要数据从哪一年开始进行研究。原则上来说，数据越多，年限越长，越能反映出碳排放与经济增长的真实情况。但鉴于杭州的实际情况，本文选取2010—2019年的面板数据进行分析。杭州市每年的电力消费中，很大一部分来自于外地输入的，电力能源在最终消费的时候不会产生任何形式的污染，但是由于火力发电过程中会消耗大量能源并释放出二氧化碳，因此这部分在外地产生的能源消耗也应该加入到杭州地区的碳排放中。因此本文碳排放数据包含电力净调入排放数据。另外，人类在排除大量二氧化碳的同事，森林还会吸收并储存二氧化碳，为碳汇过程。考虑到碳汇量相对于杭州的碳排放实属较小一部分，对研究结果影响不大，因此本文碳排放数据不包含土地利用变化和林业的碳汇吸收量。3.2分析结果3.2.1碳排放总体情况及发展趋势2010—2019年杭州市地区生产总值的增长率与碳排放的下降率变化如图1所示。从图1可以看出，自2010年以来，GDP增长率均为正值，说明杭州市每年的GDP呈上升趋势。自2010年以来，杭州市碳排放量（含电力间接排放，不包括土地利用变化和林业）总体呈现横S型的变化趋势：除了2012年，2010-2014增长率均为正值，总体呈现逐年递增趋势，至2014年达到局部高点；2015、2016年受杭钢关停、半山萧山电厂燃煤机组关停、G20峰会召开等重大事件影响，碳排放量出现较大幅度回落，2015年、2016年增长率为负，2016年排放量处于最低点。2017年后，随着重大事件影响的消退，外来人口增加，能源消费量的增加，是导致杭州市碳排放增加的主要因素；其次是能源结构调整引起的外来电力的增加和天然气消耗量的提升，以及煤炭吨标煤排放系数、电力排放系数的提高，是导致杭州市碳排放增加的次要因素；但能源结构优化对碳排放减少的作用正在逐步削弱这固然有前述电力排放系数未及时调整的原因，但也有能源结构优化政策边际效应递减的事实。2018年碳排放量较降幅收窄，2019年转而小幅上升，2019年温室气体排放量增加1.70%，“十三五”期间温室气体排放量累计增加1.49%，但排放量低于2014年。图12010—2019年杭州市地区生产总值增长率与碳排放量下降率的变化趋势-10.00-5.000.005.0010.0015.0020.002011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年增长率（%）GDP增长率(%)碳排放下降率（%）多项式(GDP增长率(%))多项式(碳排放下降率（%）)第一届全国碳中和与绿色发展大会1263.2.2经济增长与碳排放量的脱钩情况2010—2019年杭州市经济增长与碳排放的脱钩指数情况如图2所示。从图2可知，2012年、2015年和2016年脱钩指数Dr＞1，碳排放与经济发展出现绝对脱钩，碳排放量比参考年小，2015年脱钩指数Dr达到最大1.90，处于强脱钩状态。主要原因是2015、2016年杭钢关停、半山萧山电厂燃煤机组关停、G20峰会召开等重大事件影响，碳排放出现较大幅度回落。其余年份脱钩指数0＜Dr＜1，处于相对脱钩状态，碳排放量比参考年大。也就是说，在经济增长的同时，碳排放也在增加，但是碳排放增加的幅度要小于经济增长的幅度。究其原因，通过对杭州的实地研究分析，认为达到这种脱钩状态的主要因素有两点：一是能源结构的优化调整。2010年以来，杭州积极实行节能减排措施，不断增加清洁能源的的使用量。2016年杭钢关停，导致“十三五”期间杭州市化石能源消费量大幅下降，碳排放量出现较大回落；二是产业结构的转型升级。杭州市三次产业结构的比例由2010年的3.5:47.8:48.7调整为2019年的2.1:31.7:66.2，第三产业比例提升至66.2%，产业结构更加绿色低碳。同时，随着数字经济“一号工程”的深入实施，一批重大项目如阿里巴巴全球总部项目将陆续建成。可以预见，“十四五”期间，杭州市碳排放量有望将在2019年基础上进入下降通道。当然随着科技的进步，能源利用率的不断提高也使碳排放进一步减少。图22010—2019年杭州市地区碳排放量的脱钩指数曲线图32010—2019年杭州市地区每年的t与tk的变化情况为了更清晰地观察最重要的两个数值t与tk之间的关系，将两者之间的关系进行了比较，如图3所示。由图可以看出，2010年以来，t与tk变化趋势起伏都比较大，tk相较于t更平缓一些，t值起伏更大，但是都为正值，说明随着杭州市生产技术水平的不断提高，杭州市单位GDP碳排放量增长率一直处于下降水平。从总体上看，除了2012年、2015年和2016年三个点t＞tk外，t曲线整体上位于tk值曲线的下方，说明碳排放量呈逐年上升趋势。也就是说，尽管杭州市的经济水平和科学技术水平都在不断发展，但是经济发展所带来的碳排放0.000.200.400.600.801.001.201.401.601.802.002011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年脱钩指数脱钩指数Dr强脱钩0.002.004.006.008.0010.0012.0014.0016.0018.002011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年（%）t（%）tk（%）第一届全国碳中和与绿色发展大会127的增加大于技术进步对于减轻碳排放的影响。尽管杭州已进入经济发展的高速阶段，但是经济增长一定程度上依赖能源的消耗，还是不可避免的阵痛阶段。3.2.3经济增长与碳排放量脱钩情况的预测为了更加深入地了解杭州市经济发展与碳排放之间的关系，利用IGT方程对杭州市“十三五”的碳排放与经济增长的脱钩情况进行验证以及对“十四五”规划的碳排放与增长的脱钩情况作一个粗浅的预测。根据“十三五”规划主要指标完成情况，2020年预计全市地区生产总值（GDP)年均增长7%，即g=0.07，得出脱钩的临界值为t=0.065，“十三五”时期单位单位GDP碳排放降低的目标值应该是32.71%，但实际预计单位GDP碳排放量降低率为25%。因此，从脱钩结果来看，“十三五”五年的脱钩状态是相对脱钩。杭州市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二0三五年远景目标纲要（草案）中，“十四五”时期全市地区生产总值（GDP)预期年均累计增长6%以上。参考国家发改委等机构公布的国家GDP发展速度等研究成果，预测杭州市“十四五”GDP增速分别为年均增长6.5%。即g=0.065，要想达到脱钩状态，单位GDP碳排放年均下降率的临界值分别是0.061。因此“十四五”时期制定单位GDP碳排放降低的目标值应该是32%，如果完成目标值大于32%则可以实现绝对脱钩。通过对杭州市“十四五”规划目标的分析，可以发现如何将单位GDP碳排放的年下降率（t）与GDP年均增长率（g）二者进行合适的匹配是建设资源节约型社会的关键。而且通过IGT脱钩分析方程，可以求解出具体的脱钩临界值。这对制定地区的碳减排政策是非常必要的。4结论本文通过IGT方程分析了杭州地区经济增长与碳排放脱钩特征，得出以下结论：（1）在2010—2019年，除了2012年、2015年和2016年是强脱钩之外，其余年份都是相对脱钩，即经济增长的同时，碳排放量也在增加，但是碳排放增加的幅度小于经济增长的幅度。（2）杭州地区的经济水平和碳减排技术水平都在不断发展，但是经济发展所带来的碳排放量的增加大于技术进步带来的碳排放量的减少。（3）经济发展与能源需求，尤其是化石能源需求之间的强依赖关系，以及进一步提高能源利用效率，是杭州市控制和减少碳排放的重点所在。不断增加清洁能源的使用量，积极引入绿电以及探索可再生能源；工业领域进一步加大减煤控煤力度；交通领域加快新能源替代步伐；结合数字化转型的产业结构的优化升级，都有助于杭州市经济增长与碳排放呈现相对脱钩甚至绝对脱钩的状态。参考文献[1]OECD,Indicatorstomeasuredecouplingofenvironmentalpressurefromeconomicgrowth[R].Paris,OECD,2002．[2]吴振信,石佳.基于IGT方程的北京地区经济增长与碳排放脱钩特征研究[J],中国市场2014(4):8-11.[3]周永生,乔振,肖静.中国固体废弃物产生利用与经济脱钩情况探讨——基于IGT方程模型[J],科技管理研究,2019(17):242-246.[4]郑思伟,唐伟等.城市废弃物处理碳排放时空分布特征及影响因素研究——以杭州市为例[J],绿色科技,2021(1):153-157.[5]陆钟武.经济增长与环境负荷之间的定量关系[J].环境保护,2007(7):13-18.第一届全国碳中和与绿色发展大会128武汉市大型钢企碳达峰挑战及降碳对策黄宇，邱培培（武汉市环境保护科学研究院）摘要：“十四五”时期是我国城市推动碳达峰和碳中和工作的关键时期。本文分析了武汉市大型钢企（武钢有限）实现碳达峰目标所面临的挑战，阐述了当前国内钢铁行业低碳转型的形势，在此基础上结合武钢有限的实际情况，从顶层设计、能源结构、碳交易市场、低碳技术发展等各方面有针对性地提出了武钢有限减污降碳的对策建议。关键词：气候变化；碳达峰；碳中和；碳排放；钢铁行业；对策0引言当前，碳达峰与碳中和已成为国家重大战略部署，自2020年9月开始，我国7次表态在2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和。钢铁行业是制造业中碳排放量的大户，占全国碳排放总量15%左右，因此，钢铁行业是推动落实碳达峰目标的关键环节。2021年初，中国宝武集团公开发布低碳冶金路线图——2023年力争实现碳达峰，2025年具备减碳30%工艺技术能力，2035年力争减碳30%，2050年力争实现碳中和。中国宝武武钢集团有限公司（以下简称“武钢有限”）是宝武集团四大钢铁生产基地之一，粗钢年产量达1600万吨左右，是武汉市唯一大型长流程钢铁企业。近年来，尽管武钢有限在节能减排上付出很大努力，碳排放强度逐年下降，但由于建成时间早、体量大和工艺流程的特殊性，碳排放总量控制压力仍十分巨大。如何尽快实现钢铁稳产与二氧化碳排放、能源消耗深度脱钩是当前制约武钢有限实现碳达峰目标所面临的突出问题。1武钢有限碳达峰挑战分析（一）实现碳达峰的路径有限武钢有限是包括炼焦、烧结、炼铁、炼钢等全流程特大型钢铁联合生产企业，其碳排放量占武汉市碳排放总量的三分之一，是除发电外，碳排放量最大的企业。当前，不论是压减钢产量，还是通过短流程炼钢替代长流程炼钢，都难以实现武钢有限自身的碳达峰目标。一方面，武钢有限粗钢产量在近年内将保持稳定；另一方面，武钢有限无电炉，难以实现短流程替代长流程，因此，武钢有限要实现碳达峰目标，唯有通过氢能等清洁能源的技术研发和推广应用来实现。（二）能源结构调整难度大长期以来，钢铁生产工艺高度依赖煤炭。从碳排放的结构来看，武钢有限化石燃料燃烧排放的二氧化碳占到总排放量的85%以上。短期内，这种以煤炭为主的能源消费结构难以改变，能源结构调整难度大。2019年武钢有限煤耗量达1200万吨，占到全市煤耗总量46%。其中，煤炭消耗主要来源于焦化环节，2019年焦化用煤量约900万吨。如果武钢有限继续作者简介：黄宇系武汉市环境保护科学研究院大气环境研究室主任，通信地址：武汉市江汉区香江路1号。第一届全国碳中和与绿色发展大会129维持600万吨左右的焦炭产量，那么在未来几年内，煤炭将仍然是武钢有限的主要能源，钢铁也将是我市高碳排放的重要源头，钢铁行业陷入“碳锁定”，能源结构调整得不到有效解决，会直接影响到我市碳达峰目标的实现。2国内钢铁行业低碳转型的形势分析（一）未来我国的煤炭结构将发生重大调整我国能源消费产生的二氧化碳排放约占二氧化碳总排放量的85%、全部温室气体排放的70%，随着清洁能源利用水平、电气化水平提升，电能将替代终端对煤油气等化石能源的直接使用，减少终端用能部门的直接碳排放。因此，控煤电、发展风光等可再生能源发电，是我国实现碳达峰、碳中和的基本路径。以《巴黎协定》下2度升温目标和1.5度升温目标来推演，2度升温目标下煤炭占比要低于15%，1.5度升温目标则煤炭占比应低于6%。可以预见，未来“十四五”、“十五五”能源布局将发生重大变革，煤炭的使用必将受限，在很大程度上会制约炼焦行业的发展。钢铁行业必须未雨绸缪，积极谋划能源结构转型。（二）钢铁行业也将纳入全国碳交易市场全国碳交易市场将于2021年年中启动，2225家发电企业被首批列入重点排放单位，“十四五”时期钢铁行业也将被纳入碳排放权交易体系。纳入碳排放交易体系后，重点控排的钢铁企业将在相关配套方案下，每年获得免费的碳排放配额，在企业实际运营中，如果碳排放量高于其配额，则企业需要到碳交易市场购买权益，企业将面临成本上升压力，硬性约束企业去整改创新实现碳减排、降成本；若企业碳排放量低于其配额，则盈余的部分可以在碳交易市场出售，从而在碳减排过程中获得收益。碳排放交易体系的实施以及钢铁行业的纳入，将有效促进钢铁企业向低碳转型发展，助力钢铁行业低碳绿色发展。（三）短流程炼钢的优势越来越明显统计数据表明，短流程电弧炉炼钢能耗与碳排放量仅为长流程炼钢的三分之一。我国是产钢大国，长期以来钢铁行业主要以高炉-转炉长流程为主，电炉短流程占比不到10%，远低于美国（62%）、欧盟（39%）、日本（22%）的发展水平，也低于全球（25.2%）的平均水平。电炉短流程发展受限的主要原因是废钢资源紧缺，导致价格居高不下，增加了电炉冶炼的成本。近几年，随着国家大力取缔“地条钢”，大量废钢回归正规钢铁企业，电炉发展迅速，转炉甚至高炉开始大量利用废钢。从未来的形势来看，我国目前已进入废钢供应快速增长时期，发展短流程炼钢的时机已经成熟。在铁水供应量相同的条件下，通过转炉多加废钢，可以使钢产量增加的同时，工序成本、人工成本不增加，环保压力降低，吨钢边际效益可以达到600-800元，短流程炼钢将日益成为主流。此外，通过电炉炼钢还可以消纳城市产生的大量废弃物，特别是废钢，包括废家电、废汽车、落后的工业装备等，再者能充分利用电网谷电时期的电能，实现节能增效。（四）技术进步将推动冶金焦不断被替代近年来，高炉喷吹煤技术在不断进步和完善，高炉喷吹煤在生铁冶炼环节的主要作用是部分替代冶金焦，降低焦炭消耗量。另外可提高高炉风，加大冶炼强度，提高生铁产量水平。从高炉喷吹煤置换焦炭使用的经济效益来看，喷吹煤与冶金焦的价格差已从原来的200-300元/吨扩大到700元/吨。可以预见，随着高炉喷吹煤技术不断进步，价格差距还会进一步扩大，替代冶金焦的趋势也会越来越明显，国内焦炭需求会持续减少。（五）全球经济形势下滑导致粗钢及焦炭出口量持续减少疫情蔓延对全球经济带来很大冲击，多数机构预测全球经济增速较2019年将下降一个百分点左右。同时，这也反向冲击国内经济。我国作为全球供应链中的重要一环，疫情带来的逆全球化也对未来经济发展形成进一步的冲击，钢材直接出口、间接出口受疫情影响将受第一届全国碳中和与绿色发展大会130到明显阻碍。因此，从长远来看，“十四五”期间我国粗钢的需求量较2019年将持续减少，焦炭出口量将维持在低位2%水平震荡状态。3对武钢有限碳达峰及降碳的对策建议（一）积极开展碳达峰及降碳行动相比其他钢铁企业，武钢有限建成时间更长、工艺改造难度更大，碳减排的空间更小，因此不能简单照搬国家层面《钢铁行业碳达峰及降碳行动方案》，建议尽快制定《武钢有限碳达峰及降碳行动计划》，围绕钢铁行业低碳发展政策导向加强研究，明确碳达峰和中长期碳中和发展目标，建立健全碳达峰及降碳配套政策和实施机制，细化具体举措与实施路径。（二）做好参与全国碳市场的准备工作与全国同类钢企相比，武钢有限碳排放量大，当配额稀缺、碳价上涨时，可能会面临更大的碳配额缺口及更高的生产成本。建议早作准备，尽快建立碳战略的管理思维，把碳减排纳入决策行动。（三）优化生产工艺降低吨钢能耗铁前（烧结+焦化）和炼铁工序占吨钢能耗超过90%，同时也是原燃料消耗的主要工序，提高铁前和炼铁工序的原燃料利用率、余热、余能回收率是钢铁行业降低能耗的关键。“十四五”期间，余热余能自发电力争达到50%以上。对标《粗钢生产主要工序单位产品能源消耗限额》、《焦炭单位产品能源消耗限额》等国家强制性标准中的参考限定值，推进节能降耗，提高能源利用效率，将吨钢综合能耗从578千克标煤降低550千克标煤。此外，优化生产工艺，降低各工序燃料比，不断降低铁钢比，“十四五”末期降至0.8以下。（四）积极推进低碳技术创新与示范应用钢铁行业深度脱碳的主要路径有氢能冶炼、电解还原、氧气高炉及非高炉冶炼、生物质利用、CCS/CCUS。但现阶段，生物质能还不具备大规模利用条件，电解技术仍处于基础研究阶段，因此，氢能冶炼、氧气高炉及非高炉冶炼、CCS/CCUS是今后技术创新的重点。目前，中国宝武、河钢集团等正开展氢能冶炼相关研究，首钢集团、太原钢铁集团等也在开展二氧化碳的资源化应用技术研究，河钢集团在张家口启动建设全球首例富氢气体直接还原示范工程。建议武钢有限积极加大绿色低碳投资强度，坚持科技创新，统筹低碳技术和低碳产品研发。（五）推进深度减污降碳协同碳排放指标具备可统筹实现节能、减排及循环经济发展的统领性功能。碳排放指标的控制不同于现行节能、环保工作通常仅考虑末端治理和二次能源回收利用，而是能够实现从源头上解决结构性能源结构不合理及结构性污染的有效手段。因此，建议武钢有限把降碳作为源头治理的“牛鼻子”，建立并完善碳排放和传统污染物减排的协同治理制度与体系，积极开展碳排放和污染物排放协同治理相关研究，优先采用具有更好协同治理效果的技术，实现减污降碳协同治理。（六）提高新能源及可再生能源的利用率加快发展非化石能源，大力开发光伏发电项目，积极推进清洁能源替代，实现多能互补。此外，扩大跨省跨区绿色电力外购比例，减少自发用电，降低碳排放。（七）构建循环经济产业链提升废钢利用水平按照钢铁循环经济效益的4R准则（减量化、重复使用、回收利用、再制造）打造循环经济产业链，加大废钢资源回收利用、固废资源化利用及区域能源整合。推动钢化联产，依托钢铁企业副产--焦炉煤气、转炉煤气、高炉煤气富含的大量H2和CO资源，生产高附加值化工产品，研究建立钢化联产“产学研用”创新平台，统筹有序推进钢铁与石化、化工行业第一届全国碳中和与绿色发展大会131协同发展，研发推广钢化联产先进技术。（八）建立碳排放数据统计核算体系建立统一规范的核算体系、摸清碳排放“家底”，是做好碳达峰、碳中和工作的当务之急，也是开展碳达峰前景分析的基本要求。钢铁企业生产工艺复杂，排放环节众多，建议武钢有限借助“互联网+”和大数据技术，构建钢铁企业碳排放全过程信息化管控及评估平台，为今后参与全国碳排放交易市场打好基础。第一届全国碳中和与绿色发展大会132碳中和目标下中国农业碳排放强度空间溢出效应分析伍国勇1,2，刘金丹1，孙小钧1（1.贵州大学经济学院（西部中心）贵州贵阳550025；2.贵州基层社会治理创新高端智库贵州贵阳550025）摘要：对于我国在第七十五届联合国大会上提出力争于2020年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和的目标，农业部门也应贡献自己的力量。研究农业碳排放强度及空间溢出效应，可以为我国农业碳减排提供指导。本文基于2001-2018年中国省级面板数据，运用空间杜宾（SDM）模型探究我国农业碳排放强度空间溢出效应及驱动因素。结果表明：①我国省域农业碳排放强度呈现不断下降的趋势，但不同省份下降的幅度存在明显的异质性。②2001-2018年我国的农业碳排放强度的空间依赖性有增强的趋势。③我国农业碳排放强度的空间溢出效应凸显。其中，邻近地区城镇化的发展和人均种植面积的扩大有助于降低本地区的农业碳排放强度，而邻近地区的产业结构、农作物受灾面积和人均受教育程度却在一定程度上提高了本地区的农业碳排放强度。因此，深化农业供给侧结构性改革并加强区域间低碳技术共享能早日实现农业碳减排目标。关键词：农业碳排放；碳排放强度；空间溢出效应；驱动因素中图分类号：F062.2S19文献标识码：A1研究方法、指标选取与数据来源1.1研究方法1.1.1农业碳排放强度测算方法参考李波等（2011）研究和伍国勇等（2020）研究，本文主要碳源界定为化肥、农药、农用柴油、农用塑料薄膜、农作物播种面积和农业灌溉面积，对应的排放系数为0.8956kg/kg、4.9341kg/kg、0.5927kg/kg、5.18kg/kg、312.6kg/km2、19.8575kg/hm2。碳排放计算公式为：iiTEC（1）式中，C为农业碳排放总量；E为相应碳源碳排放系数；T为对应碳源消耗总量。本文所探讨的农业碳排放强度是指单位农业经济效益所产生的碳排放量，故农业碳排放强度可表示为：AGDPCACEI/（2）式中，ACEI为农业碳排放强度；C为农业碳排放总量；AGDP为农业总产值。作者简介：伍国勇，博士，教授，博导，主要研究方向为农业农村发展与生态经济问题；刘金丹，硕士研究生，主要研究方向为农业经济理论与政策；孙小钧，硕士研究生，主要研究方向为农业资源与环境经济。通讯作者：孙小钧，硕士研究生，研究方向为农业资源与环境经济。基金项目：国家社科基金项目“西部石漠化地区生态现代化转型问题研究（编号：18CSH036）；贵州大学一流学科建设项目“农林经济管理国内一流学科建设”(批准号:GNYL[2017]002)。第一届全国碳中和与绿色发展大会1331.1.2空间相关性检验本文采用全局莫兰指数（GlobalMoran’sI)检验省域碳排放强度间是否存在空间相关性，计算公式为：ninjijnjjiijniwSxxxxwI11211))((（3）同时，引入局部莫兰指数（LocalMoran’sI），考察相邻地区碳排放强度的集聚态势，计算公式为：)()(12xxwSxxiIjnjiji（4）式（3）和（4）中，x为样本均值；2S为样本方差；ijw为空间矩阵中i行j列元素。其中]1,1[I。1.1.3空间面板计量模型考虑到空间杜宾（SDM）模型综合了空间自回归（SAR）和空间误差（SEM）模型的特点，引入了解释变量和被解释变量的空间滞后项，能更好地估计空间效应。本文构建三种空间矩阵，分别为邻接空间权重矩阵、地理距离权重矩阵和经济空间权重矩阵。该模型形式为：njnjittiitijititijituxwxywy11（5）1.2指标选取参考已有文献，综合选取产业结构、城镇化水平、农作物受灾面积、人均种植面积、人均受教育年限五个关键因素。2农业碳排放强度空间溢出效应分析2.1空间相关性检验2.1.1全局空间相关性如图1所示，2001—2018年邻接空间权重矩阵下的Moran′sI指数运算结果均显著大于0，这说明我国农业碳排放强度具有显著的相关性。虽然Moran′sI指数在研究期内上下波动，但2018年的Moran′sI指数值明显大于2001年的Moran′sI指数值，这说明我国各省份农业碳排放强度之间的相关性在波动中呈现不断增强的趋势。2.1.2局部空间相关性Moran’sI散点图可表征局域空间的相关性，其分为第一象限“高-高”聚集、第三象限“低-低”聚集和第二象限“低-高”聚集、“高-低”聚集。本文主要报告了2018年农业碳排放强度的Moran’sI散点图（图2）。图2显示多数省份农业碳排放强度集聚在第一、三象限。处于第一象限的地区有黑龙江、江苏、陕西等3个省份，处于第三象限的地区有重庆、四第一届全国碳中和与绿色发展大会134川、贵州、云南、西藏、甘肃等14个省份，表现为碳排放强度低值被低值所包围。图12001-2018年邻接空间权重矩阵下Moran’sI指数这说明我国西部和东部少量沿海城市是我国农业碳排放强度较低的地区，少数中部地区农业碳排放强度较高。图22018年邻接空间权重矩阵下农业碳排放强度Moran’sI散点图注:1北京、2天津、3河北、4山西、5内蒙古、6辽宁、7吉林、8黑龙江、9上海、10江苏、11浙江、12安徽、13福建、14江西、15山东、16河南、17湖北、18湖南、19广东、20广西、21海南、22重庆、23四川、24贵州、25云南、26西藏27陕西、28甘肃、29青海、30宁夏、31新疆2.2普通面板数据模型估计在考虑农业碳排放强度空间相关性之前，先借助普通计量模型考察农业碳排放强度变化的驱动因素。本文依次采用固定效应模型、随机效应模型和混合回归模型进行分析。表4显示，随机效应的LM检验结果显著，说明应采用面板模型估计。同时，Hausman检验接受了固定效应假设，本文默认为个体固定效应。2.3空间面板数据模型估计2.3.1模型选取表5报告了农业碳排放强度空间面板计量模型估计结果。00.050.10.150.20.250.3200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018莫兰指数年份第一届全国碳中和与绿色发展大会135表4经典计量模型回归结果变量固定效应随机效应混合AIS-2.1521(0.2472)-1.4637(0.2449)-0.3845(0.1979)URB-1.4269(0.1260)-1.5051(0.1262)-0.8057(0.1215)CRO0.7739(0.0816)0.9970(0.0901)1.2475(0.1077)lnPLA-0.6630(0.0593)-0.3844(0.0517)-0.0962(0.0365)lnEDU-0.5998(0.1018)-0.4170(0.1112)0.2375(0.1161)cons6.7885(0.2340)5.7341(0.2482)3.1281(0.2261)R20.71510.69600.3069F检验262.0348.89Wald检验838.08LM检验490.66Hausman检验145.42注：、、分别表示10%、5%、1%显著水平，括号内标准误差。其中，Wald检验和LR检验结果均在1%的水平上显著，说明SDM模型不会退化为SAR和SEM模型；至于选取何种固定效应模型，本文综合数据特征予以抉择，即本文的样本数大于时期数。因此，采用个体固定效应SDM模型更为合适。表5农业碳排放强度空间面板计量模型估计结果变量SDM(w1)SDM(w2)SDM(w3)SAR(w1)SEM(w1)系数系数系数系数系数AIS-2.2276(0.1549)-1.9487(0.1441)-1.8991(0.1424)-1.6280(0.1482)-2.2839(0.1589)URB-0.5941(0.1338)-0.4939(0.1022)-0.4924(0.1006)-0.4449(0.0819)-0.7086(0.1402)CRO0.1687(0.0535)0.1064(0.0480)0.1003(0.0478)0.2828(0.0513)0.1619(0.0558)lnPLA-0.1656(0.0431)-0.1512(0.0367)-0.1617(0.0361)-0.2903(0.0374)-0.1410(0.0449)lnEDU-0.2898(0.1408)-0.2880(0.1402)-0.2840(0.1394)-0.1555(0.0624)-0.3589(0.1431)WAIS1.8502(0.2330)1.5812(0.3312)1.3210(0.3527)WURB0.2708(0.1520)0.2991(0.1584)0.2420(0.1710)WCRO0.2794(0.0888)0.5871(0.1585)0.7478(0.1680)WlnPLA-0.2049(0.0622)-0.0748(0.0785)-0.0665(0.0769)第一届全国碳中和与绿色发展大会136WlnEDU0.2273(0.1514)0.1906(0.1529)0.1549(0.1546)ρ0.1282(0.0579)0.7171(0.0436)0.6921(0.0475)0.6657(0.0223)0.8649(0.0171)R20.84780.89830.90480.80700.6090LogLikelihood334.1466402.9099403.3192292.9065272.5599SDM→SAR88.8147.3446.13SDM→SEM123.1747.6758.38AIC准则-644.2931-781.8197-782.6384-571.8129-531.1197BIC准则-592.4008-729.9274-730.7461-541.5424-500.8492注：、、分别表示10%、5%、1%显著水平，括号内标准误差。2.3.2空间溢出效应分解在表5中个体固定效应下三种空间权重的SDM模型的ρ值均显著非零，表明农业碳排放强度的空间溢出效应存在。故本文将农业碳排放强度的驱动因素分解为直接、间接和总效应，并在表6详细报告了分解结果。（1）产业结构影响。产业结构对农业碳排放强度的直接效应和总效应表现为显著抑制作用。产业结构变迁促进生产要素科学配置，提高了农业资源的投入效率，从而减少碳源消耗。产业结构的间接效应表现为显著促进作用，随着各省因地制宜调整农业生产结构，相邻省份间的产业结构可能出现互补情况。譬如：本省产业结构调整优化后种植业比例有所减小，使得农产品的供给不足以满足本省需求。此时，这种需求可能会转嫁至邻省，进而带动相邻省份种植业的发展。这会鼓励邻省种植业生产更密集地投入化肥、农药等要素资源，从而导致单位产值碳排放量越多。（2）城镇化水平影响。城镇化水平对农业碳排放强度的直接效应和总效应表现为显著抑制作用，但间接效应不显著性。随着城市经济繁荣，人们对生活质量要求提高，人们更倾向消费绿色农产品。同时，城镇化表征了工业发展所带来的技术进步对农业的反哺，这在一定程度上抑制了农业碳排放。城镇化的间接效应表现为不显著的抑制作用，可能是本省城市经济繁荣会促进邻近省份城镇化的发展，进而对碳排放强度起到一定抑制作用。（3）农作物受灾程度影响。农作物受程度对农业碳排放的直接、间接和总效应均表现为显著促进作用。由于单位面积种植业碳源消耗相对稳态，农作物受灾会使得农业产值有所减少，单位产值碳排放增加。农作物受灾程度的间接效应表现为显著促进作用。原因可能是在本省遭受损失后，本省份农产品的供给相对紧缺，向邻近省份购买农产品的需求将会增加，进而促进相邻省份种植业发展，从而提高邻省农业碳排放强度。（4）人均种植面积影响。人均种植面积对农业碳排放的直接、间接和总效应均表现为显著抑制作用。农业现代化与城镇化发展，加快了农地规模化经营进程。由此带来的规模效应使得农资利用效率上升，碳源消耗下降，且规模种植所带来的经济效益更佳，对应的农业碳排放强度下降。人均种植面积的间接效应表现为显著抑制作用，可能源于种植业的规模生产方式与低碳高效的种植技术可在相邻省份之间快速传播，使得邻省农业碳排放强度下降。（5）人均受教育年限影响。人均受教育年限对农业碳排放强度的直接效应和总效用表现为负向抑制作用。随着本省农村人口受教育水平的提高，从事农业的生产者更倾向于学习科学的管理方式并且使用先进的农业生产技术，在提高农业生产效率的同时也降低了碳源消耗，从而降低本省农业碳排放强度。在邻接空间权重矩阵下人均受教育年限的间接效应表现为正向促进作用，这可能是由于0-1矩阵的局限性，导致回归结果有所差异，而在地理距离权重和经济空间权重矩阵下人均受教育年限的间接效应表现为正向促进作用表现为负向抑第一届全国碳中和与绿色发展大会137制作用。可能原因是随着劳动力受教育水平的提高，先进的农业生产技术和科学的管理模式更易广泛传播，降低农业生产中的碳源消耗表6农业碳排放强度空间SDM模型自变量直接效应、溢出效应及总效应效应变量邻接空间权重(w1)地理距离权重(w2)经济空间权重(w3)直接效应AIS-2.1282(0.1688)-1.9245(0.1471)-1.8914(0.1450)URB-0.6314(0.1237)-0.5033(0.0961)-0.5048(0.0940)CRO0.2733(0.0535)0.1759(0.0464)0.1777(0.0464)lnPLA-0.2442(0.0426)-0.1681(0.0360)-0.1768(0.0355)lnEDU-0.2787(0.1271)-0.2873(0.1332)-0.2857(0.1321)间接效应AIS1.0287(0.5578)0.6978(1.0028)0.0826(0.9721)URB-0.3494(0.2510)-0.1840(0.4106)-0.2974(0.4086)CRO1.086371(0.2023)2.2893(0.3949)2.5936(0.3453)lnPLA-0.8679(0.1244)-0.6151(0.2200)-0.5543(0.2128)lnEDU0.0955(0.2179)-0.0570(0.2636)-0.1394(0.2568)总效应AIS-1.0994(0.6350)-1.2267(1.0232)-1.8088(0.9899)URB-0.9808(0.2632)-0.6873(0.4061)-0.8021(0.3995)CRO1.35964(0.2243)2.4652(0.4042)2.7712(0.3542)lnPLA-1.1121(0.1367)-0.7832(0.2252)-0.7311(0.2184)lnEDU-0.1832(0.1959)-0.3443(0.2317）-0.4251(0.2188)注：、、分别表示10%、5%、1%显著水平，括号内标准误差。3结论与启示本文利用2001-2018年省级面板数据，借助空间杜宾模型探究了农业碳排放强度的空间溢出效应及提升策略。研究显示：①我国农业碳排放强度不仅具有显著的区域差异性，而且这种区域差异性还在不断增强。具体表现为：随着我国减肥减药低碳农业发展进程的不断推进，各个省份农业碳排放强度都呈现不断下降的趋势，但不同省份下降趋势不同。其中，东部和中部农业碳排放强度下降速度较快，全国和西部下降速度次之。②2001-2018年我国的第一届全国碳中和与绿色发展大会138农业碳排放强度Moran’sI整体为正，总体呈现高-高、低-低集聚态势分布，并在研究后期正空间相关性不断加强。这不仅印证了我国农业碳排放强度具有显著的局域差异性，还说明了相邻省份间的农业碳排放强度具有显著的空间相关性和依赖性，即相邻省份间的农业碳排放强度会相互影响，表现出农业碳排放强度空间上的趋同性。③从直接效应来看，产业结构的调整、城镇化的加快、人均种植面积的扩大和农户受教育水平的提高对本省的农业碳排放强度具有显著抑制作用，而农作物受灾严重程度却显著促进了本省农业碳排放强度的增加；从空间溢出效应来看，相邻省份之间的农业碳排放强度具有显著的空间相关性。具体来看：邻近地区城镇化的发展和人均种植面积的扩大有助于降低本地区的农业碳排放强度，而邻近地区产业结构的调整、农作物受灾严重程度和农户受教育水平的提升又增强了本省份的农业碳排放强度。综上所述，本文得出以下启示：①坚持产业结构调整，着力推进农业提质增效。在提高农资利用效率的同时，坚持提升农产品质量，生产契合市场需求的农产品。②各地政府应稳步推进城镇化进程，充分利用城镇化所实现的工业技术进步对农业的反哺作用，开展低碳农业生产，在保证粮食安全的前提下，鼓励使用有机肥和绿肥、推广虫害绿色防控技术等措施来减少农药化肥使用，从而控制碳源排放。③引导农村土地经营权有序流转发展，农业适度规模经营，共同实现农业规模经济和农业现代化发展。④重视乡村振兴之人才振兴策略，加强对乡村地区教育投资，重视乡土人才培养的同时，也要重视人才引进，培养一批懂技术，懂知识的新型农民，为低碳农业发展奠定人才基础。⑤健全农业保险制度，提高农业防灾、抗灾和减灾应对能力，维护好农业生产秩序。⑥各地区应加强区域间协同合作，共享低碳技术，充分发挥相邻区域间的政策示范效应，共同实现区域协同减排双赢局面。参考文献[1]吴昊玥,何艳秋,陈文宽,黄瀚蛟.中国农业碳补偿率空间效应及影响因素研究——基于空间Durbin模型[J].农业技术经济,2020(03):110-123.[2]曹志宏,秦帅,郝晋珉.河南省农业生产碳汇的演变趋势及其集聚特征分析[J].中国生态农业学报,2018,26(09):1283-1290.[3]陈罗烨,薛领,雪燕.中国农业净碳汇空间集聚与分异[J].生态环境学报,2015,24(11):1777-1784.[4]陈儒,邓悦,姜志德.基于修正碳计量的区域农业碳补偿时空格局[J].经济地理,2018,38(06):168-177.[5]程琳琳,张俊飚,田云,周晓时.中国省域农业碳生产率的空间分异特征及依赖效应[J].资源科学,2016,38(02):276-289.[6]段华平,张悦,赵建波,卞新民.中国农田生态系统的碳足迹分析[J].水土保持学报,2011,25(05):203-208.[7]高鸣,宋洪远.中国农业碳排放绩效的空间收敛与分异——基于Malmquist-luenberger指数与空间计量的实证分析[J].经济地理,2015,35(04):142-148+185.[8]韩召迎,孟亚利,徐娇,吴悠,周治国.区域农田生态系统碳足迹时空差异分析——以江苏省为案例[J].农业环境科学学报,2012,31(05):1034-1041.[9]黄祖辉,米松华.农业碳足迹研究——以浙江省为例[J].农业经济问题,2011,32(11):40-47+111.第一届全国碳中和与绿色发展大会139山地城市气候承载力的定量评价研究——以桂西百色为例李妍君1，何洁琳1，秦川1，莫伟华2，莫建飞2（1.广西壮族自治区气候中心，广西南宁530022；2.广西气象科学研究所，广西南宁530022）摘要：利用2000—2017年百色市气象资料和城市社会经济发展数据，构建以气候天然容量、极端气候事件压力、城市气候压力和城市协调发展能力四个评价指数组成的城市气候承载力综合函数，客观定量评价广西西部山地城市——百色2000—2017年的气候承载力变化。结果表明，21世纪以来，百色市的气候承载力整体呈现一种波动上升的状态，反映百色的城市建设与气候之间的协调力增强，城市建设发展仍有较大的气候承载空间。百色城市气候承载力对极端天气气候事件，特别是干旱事件较为敏感；人为影响因子对气候承载力具有重要影响。提升气候承载力和应对气候变化能力应从提高防御自然灾害能力和城市协调发展能力、降低城市气候压力着手，建立可持续发展的城市气候生态系统。关键词：气候承载力；定量评价；百色；气候适应型城市中图分类号：P46文献标识码：Adoi：0引言人类社会主动适应气候变化、制定适应对策和实施，是减轻气候变化的不利影响，降低自然和人类社会的脆弱性的有效途径[1]。开展城市气候承载力的定量评价研究，可为城市建设应对气候变化提供科学依据。国内学者定义的气候承载力，指在一定的时间和空间范围内，气候资源对社会经济某一领域乃至整个区域社会经济可持续发展的支撑能力，是社会经济系统与气候系统之间互馈关系的反映[7-8]。气候承载力本质上是特定地区能够承载一定的自然资源、人口和社会经济发展的气候本底条件，其内涵不仅包括光、温、水等气候资源，还包括水资源、土地、环境和生态等资源容量[8]。值得注意的是，绝大多数城市气候承载力相关研究选取的研究对象都是平原地区的一二线城市，对经济发展相对落后的山地城市关注不足，使得山地城市的气候承载力研究仍存在空白。广西百色市位于中国大地形从平原向云贵高原过渡带的右江流域，属于典型山区。全球变暖背景下，百色市气候增暖、极端天气气候事件频率增加[14]。通过建立适合百色山地城市的评价体系，探讨制约气候承载力和威胁气候系统稳定性的因素，可为山地城市的建设和发展提供应对气候变化的科学决策依据。本文根据百色市的气候特点、实际社会经济发展状况，借鉴以上海为例的城市气候承载力定量评价体系方法[8]，构建气候承载力函数，开展定量评价。1资料和评价方法1.1资料来源及处理第一届全国碳中和与绿色发展大会140本文所用资料有：（1）《广西统计年鉴》2000—2017年社会经济、人口、资源利用等统计资料。（2）百色国家气象观测站2000—2017年的逐日气象观测资料以及1981—2010年的气候整编资料。1.2指标体系的构建和计算方法结合百色市的气候概况和社会经济情况，参考文献[8]的指标体系构建方法，本文构建的百色城市气候承载力的定量评价体系主要由气候天然容量、极端气候事件压力、城市气候压力、城市协调发展能力4个评价准则层共25个指标组成（图1）。图1城市气候承载力评价体系结构示意1.2.1气候天然容量准则层气候天然容量准则层主要反映当地的气候资源概况。选取年降水量、年平均气温、年平均风速、年日照时数4个基本气候要素（图2），与30年（1981—2010年）平均的气候基准值比较，根据各要素偏离基准值的综合程度客观评估该地区的气候本底资源逐年变化。气候天然容量指数（CNC）计算公式如下：(1)其中，CNC指第j年的天然气候容量指数，fij为第j年第i项指标的标准化值（i=1,2,3，…，n,n为评价指标总数；j=1,2,3，…，m,m为年份数）。图2气候自然影响因子评价准则层结构示意1.2.2极端气候事件压力准则层第一届全国碳中和与绿色发展大会141极端气候事件压力准则层可客观衡量该地区发生的极端气候事件对气候系统造成的压力。根据百色市发生频率较高的极端气候事件[14]，选取了高温日数、重旱（及以上）日数、暴雨日数3个要素作为反映极端气候事件压力的指标（图2）。本文构建的极端气候事件压力综合评价指数计算使用基于熵权的综合评判法[8，16-17]。城市气候压力、城市协调发展能力综合评价指数均使用上述方法，区别仅在于指标的不同，标准化计算时基准值取为2000年值。1.2.3城市气候压力准则层城市气候压力准则层由城市建设面积、道路面积、住房面积等共13项指标组成（表1），反映了城市经济建设活动、能源消耗及人口增长等对气候系统造成的压力。表1人为影响因子准则层指标人为影响因子准则层指标层单位城市气候压力（CCP）城镇人均住房面积m2•人-1城市现状建设用地面积km2年末实有城市道路面积万平方米城市人口密度万人•km-2民用车辆拥有量万辆人均日综合生活用水量t•人-1人均GDP元单位生产总能耗Tce•万元-1能源消费弹性系数工业总产值万元人均农产品产量kg城市居民家庭恩格尔系数%人均能源碳排放强度t•人-1城市协调发展能力（CDA）GDP增长率%环境保护投资万元科技经费支出万元人均绿地面积公顷•万人-1第三产业比重%1.2.4城市协调发展能力准则层城市协调发展能力准则层由5项指标组成（表1），综合反映了城市经济发展水平、社会经济结构、科技水平、生活环境的变化。1.2.5气候承载力的计算借鉴文献[8]的研究，根据气候承载力的定义，并考虑增加极端气候事件压力的评价，本文构建的气候承载力函数如下：(8)其中，CCI为气候承载力指数，CNC为气候天然容量指数，ECI为极端气候事件压力指数，CCP为城市气候压力指数，CDA为城市协调发展能力指数。2百色城市气候承载力的定量评价第一届全国碳中和与绿色发展大会1422.1气候天然容量CNC是客观评价某地区气候自然状况的指标，反映了当地气候的年际自然波动。CNC越小，越接近气候平均态，表明气候状态平稳，相应的气候承载力越大。从图3可见，2000—2017年，百色市的CNC整体呈现年际变化的状态。大部份年的CNC都小于1，表明百色市的气候天然容量处于一个较稳定状态。CNC超过1的年份有5年，高值的出现是由于2项以上的指标出现偏高或偏低的异常值。百色市的CNC总体保持一个平稳的自然气候状态，但呈现明显的年际波动和缓慢上升趋势，反映百色市的气候天然容量在气候变暖背景下，随着降水、气温等气候要素的异常变化极易造成波动，气候脆弱性较大，气候风险在缓慢增长。图32000—2017年百色市CNC和年平均气温、年降水量、年平均风速、年日照时数标准化值2.2极端气候事件压力图42000—2017年百色市ECI和暴雨、高温及重旱以上日数标准化值ECI是一个逆向指数，客观评价主要极端气候事件对气候产生的负面影响。ECI越小，则该年气候极端事件发生次数越少，对气候承载力造成的压力越小。2000—2017年，ECI的年际波动剧烈（图4）。ECI的权重系数采用基于熵权的综合评判法，重旱以上日数对ECI的影响最大（相关系数0.95，权重0.73）。从变化趋势来看，ECI的变化趋势与重旱以上日数、高温日数的变化基本一致。ECI指数对极端气候事件频率和强度的响应敏感，干旱是影响ECI的关键气候事件因子，对城市气候系统的稳定性有较大威胁。暴雨事件对ECI的影-3-2-10123200020022004200620082010201220142016标准化值年年降水量；年日照时数年平均风速；年平均气温；CNC0123456200020022004200620082010201220142016标准化值年ECI；暴雨日数；高温日数；重旱以上日数第一届全国碳中和与绿色发展大会143响不如干旱事件显著。2.3城市气候压力CCP是一个逆向指数，客观评价了城市的建设发展、人口增长、能源消耗等活动对气候产生的负面影响。CCP越小，表明城市的气候压力越小。21世纪以来，百色CCP呈现显著上升的变化趋势（图5）。分析指标的变化可知，2017年CCP的突增则主要源于民用车辆数量的突增。2000—2017年，人均GDP、工业总产值、城市建设用地面积等指标也逐年增长，反映了百色市高速的城市现代化进程使得社会经济繁荣、人民生活水平提高，但这些人类活动也给城市气候系统带来了巨大的压力。图52000—2017年百色市CCP和民用车辆拥有量、工业总产值标准化值2.4城市协调发展能力图62000—2017年百色市CDA和环境保护投资及科技经费支出标准化值CDA是一个正向指数，客观评价人类社会在保护和改善自然生态环境、应对气候变化方面的能力，CDA越大，则该地区的协调发展能力越强，城市气候承载力越大。从图6可见，百色市的CDA从2010年开始出现大幅增长，2017年CDA达到最高峰值（3.91）。CDA曲线的变化与环境保护投资及科技经费支出的变化基本吻合。由此可以看出，CDA值受人类社会管理政策的影响巨大，近年来百色市政府在科技和环保的大力投资，取得了显著的成012345678200020022004200620082010201220142016标准化值年民用车辆拥有量；工业总产值；CCP0123456789200020022004200620082010201220142016标准化值年环境保护投资；科技经费支出；CDA第一届全国碳中和与绿色发展大会144效，是百色市CDA增长的主要原因。2.5气候承载力百色市2000—2017年的气候承载力整体呈现一种波动上升的状态，其线性上升趋势通过a=0.05的显著性检验（图7）。CCI值起伏原因与天然气候容量指数CNC和极端气候事件指数ECI的波动有较大的关系。CCI峰值年ECI或CNC的值较小，；反之，CCI波谷值年，都对应着ECI值的峰值年份，或CNC值也较大。18年间，只有2013年和2017两年的CCI值大于1，表明这两年的气候承载力较大，社会经济和气候状况达到平衡发展。可见，在本文构建的城市气候承载力评价体系中，城市气候承载力对极端气候事件压力指数敏感性较大，极端气候事件对气候承载力影响至关重要。图72000—2017年百色市气候承载力（CCI）3结论与讨论（1）本文的的城市气候承载力评价体系，可以较好地客观定量评价自然气候因子和人为影响因子对城市发展的影响，，具有灵活性和适应性，是一套科学且具有可操作性的评价体系。（2）在本文对百色的实际评价应用中，结合百色山区城市的气候特点调整了反映气候状态的指标，增加极端气候事件压力指标，明确了影响百色城市气候承载力的关键气候事件，使得评价结果更全面。（3）2000—2017年百色市的气候承载力整体呈现一种波动上升的状态，反映百色的城市建设与气候之间的协调力增强，城市建设发展仍有较大的气候承载空间。组成气候承载力的各指标中，气候天然容量呈现一种平稳的波动状态，说明百色市的气候系统仍较稳定，但具有一定的脆弱性；极端天气气候事件频率提高对于百色市气候系统的稳定性是较大的威胁；其中，极端干旱天气是主要威胁因子。城市气候压力逐年增长，且增长的速率逐年增大，表明气候变化对城市的社会经济发展的限制作用越来越明显；城市协调发展能力逐年上升，说明百色市可持续发展的策略取得了较好的成效。（4）百色市的城市经济建设迅速发展于气候承载力是一柄双刃剑：一方面，发展带来的负面影响使得气候压力大幅增加；另一方面，经济增长也使城市应对恶劣气候的能力增强，环保和科研经费的加大投入有助于生态环境保护，提高应对气候自然灾害的能力。在今后百色市城市的发展规划中，提升气候承载力和应对气候变化能力应从提高防御自然灾害能力和0.00.20.40.60.81.01.21.41.6200020022004200620082010201220142016气候承载力值年CCI；线性趋势第一届全国碳中和与绿色发展大会145城市协调发展能力、降低城市气候压力着手，多管齐下，建立可持续发展的城市气候生态系统。（5）限于获取的数据和资料，本研究的评价体系设计和计算上存在一定的限制和缺陷，。另外，气候承载力的评价涉及非常复杂的气候与社会发展的相互作用关系[2,7,18]，包含了难以用指标量化来确定影响强度阈值的影响因子。未来的研究应深入思考气候承载力动态变化的机理，进一步修改和完善评价指标体系和评价方法，以求更科学客观地描述气候承载力。参考文献[1]IPCC.Climatechange2014:impact,adaptation,andvulnerability[M/OL].CambridgeUniversityPress,inpress,2014.[2]UNESCO,FAO.CarryingcapacityassessmentwithapilotstudyofKenya:aresourceaccountingmethodologyforsustainabledevelopment[M].ParisandRome,1985.[3]曲修齐,刘淼,李春林,等.生态承载力评估方法研究进展[J].气象与环境学报,2019,35(4):113-119.[4]常春芝.环境承载力分析在规划环境影响评价中的应用[J].气象与环境学报,2007(02):40-43.[5]赵先丽,周广胜,隋兴华,等.辽宁省人口承载力研究[J].气象与环境学报,2009,25(4):61-65.[6]吕斌,孙莉,谭文垦.中原城市群城市承载力评价研究[J].中国人口·资源与环境,2008(05):53-58.[7]於琍,卢燕宇,黄玮,等.气候承载力评估的意义及基本方法[M].北京：中国气象局国家气候中心,2015,11：268-280.[8]闫胜军,何霄嘉,王烜,等.城市气候承载力定量化评价方法初探[J].气候变化研究进展,2016,12(6):476-483.[9]岳溪柳,於琍,黄玫,等.人类活动影响下的北京地区气候承载力初步评估[J].气候变化研究进展,2017,13(6)：517-525.[10]卢燕宇,田红,孙维,等.面向新型城镇化的气候承载力指标研究——以皖江城市带为例[J].气候变化研究进展,2017,13(6):534-544.[11]宋代风,刘姝宇.基于气候承载力评估的城市气候地图方法研究——以厦门市为例[J].城市建筑,2017,(1)：33-38.[12]封志明,杨艳昭,游珍,等.基于分县尺度的中国人口分布适宜度研究[J].地理学报,2014,69（6）：723-737.[13]徐雨晴,周波涛,於琍,等.1961—2010年中国气候生产潜力时空格局变化及其潜在可承载人口分析[J].气象与环境学报,2019,35(2):84-91.[14]何洁琳,陆甲,李艳兰,等.百色气候变化特征及城市适应策略建议[J].气象研究与应用,2019,40(1):34-37.[15]GB/T20481-2017,气象干旱等级[S].北京:中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局中国国家标准化管理委员会,2017.[16]倪九派,李萍,魏朝富,等．基于AHP和熵权法赋权的区域土地开发整理潜力评价[J].农业工程学报,2009,25(5)：202-209.[17]邹志红,孙靖南,任广平.模糊评价因子的熵权法赋权及其在水质评价中的应用[J].环境科学学报,2005,25(4)：552-556.[18]王凯丽,袁彩凤,张晓果.我国大气环境承载力研究进展[J].环境与可持续发展,2018,43（6）：35-39．第一届全国碳中和与绿色发展大会146中国综合气候变化灾害风险防范孔锋1,2，王一飞3(1.中国农业大学人文与发展学院，北京100083；2.清华大学应急管理研究基地，北京100084；3.中国气象局气象干部培训学院，北京100081）摘要：近百年的气候变化已经给全球与中国的自然生态系统和社会经济系统带来了重要影响，未来气候变化的影响也是长远而巨大的，许多影响是负面的或者不利的。因此，从现在起就必须考虑采取适应气候变化的措施，以克服气候变化对社会-经济-生态系统的不利影响。本文从综合气候变化风险防范的紧迫性入手，简要阐述气候变化导致的自然灾害风险加剧，以及提出中国高风险区的综合气候变化风险防范的工程与非工程性措施，并就东中西部综合风险防范提出建议。关键词：高风险；气候变化；综合风险防范；区域差异；中国IntegratedclimatechangedisasterriskpreventioninChinaKONGFeng1,2,WANGYifei3(1.CollegeofHumanitiesandDevelopmentStudies,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China;2.CenterforCrisisManagementResearch,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China;3.ChinaMeteorologicalAdministrationTrainingCenter,Beijing100081,China)Abstract:ClimatechangeinthepasthundredyearshasbroughtimportantinfluencetothenaturalecosystemandsocialeconomicsystemoftheworldandChina.Theimpactoffutureclimatechangeisalsolong-termandhuge,manyeffectsarenegativeoradverse.Therefore,fromnowonwemusttakemeasurestoadapttoclimatechangetoovercometheadverseeffectsofclimatechangeonsocialeconomicecosystems.Thisresearchfromtheurgencyofintegratedclimatechangeriskgovernance,brieflydescribedtheriskofnaturaldisasterscausedbyclimatechangeintensifies,andputforwardtheintegratedclimatechangeriskgovernanceofengineeringandnonengineeringmeasuresinChina’shighriskregion,andontheEasternMiddleandWesternChinaintegratedriskgovernancerecommendations.Keywards:highrisk,climatechange,integratedriskgovernance,regionaldifferences,China1引言防灾减灾是人类社会和谐发展的永恒话题。全球气候变化背景下频发的极端天气气候事第一届全国碳中和与绿色发展大会147件，对经济社会发展、生命安全和生态系统等诸多方面造成了巨大危害，对灾区可持续发展带来深远影响，已成为全球和区域灾害与环境风险的重要因素，综合防灾减灾和风险防范越来越受到学界与社会各界的广泛关注[1-3]。2016年7月以来，习近平总书记多次谈到防灾减灾工作，特别强调综合防灾减灾。2016年7月28日习近平在河北唐山市考察时强调，落实责任完善体系整合资源统筹力量，全面提高国家综合防灾减灾救灾能力。2016年10月11日习近平主持召开中央全面深化改革领导小组第二十八次会议，会议审议通过《关于推进防灾减灾救灾体制机制改革的意见》，特别强调必须牢固树立灾害风险管理和综合减灾理念，坚持以防为主、防抗救相结合，坚持常态减灾和非常态救灾相统一，努力实现从注重灾后救助向注重灾前预防转变，从减少灾害损失向减轻灾害风险转变，从应对单一灾种向综合减灾转变，全面提高国家综合防灾减灾救灾能力。防灾减灾是国家安全的重要内容，在当今经济社会快速发展的时代，防灾减灾应该摆在重要位置。人类活动和全球气候变化是灾害发生、环境风险形成的两大根本原因[3]。几十年来，全球气候和环境变化的速度和强度是历史罕见。同时，随着人类影响力的扩张，当前生存环境的恶化也达到了前所未有的程度。在此背景下，全球气象灾害以及由此触发的自然灾害形成机理、发生规律、时空特征、损失程度和影响深度广度出现新特点和新变化，各类灾害的突发性、并发性、异常性、难以预见性日显突出[4]。中国高灾害风险等级区域主要分布在京津唐地区、长江三角洲地区、珠江三角洲地区、汾渭平原地区、两湖平原地区、淮河流域、四川盆地及其西部边缘山区、云南高原地区、东北平原地区、河西走廊和天山北坡地区等，集中来看可以分为东部、中部和西部三大高风险区域[5]。这些地区综合气候变化风险等级高值区比例相对较高，一方面显示其自然致灾因子的种类多、频次高、相对强度大；另一方面也显示由于这些地区人口密度和地均财富相对较高，如果对自然灾害设防水平不高，则因灾造成的遇难人数较多或直接经济损失量较大[6,7]。综上所述，针对中国不同区域的高风险区开展综合气候变化风险防范具有十分重要的现实意义，也是贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念的基本前提和重要保障之一。2综合气候变化风险防范的紧迫性自然灾害风险是指未来若干年内可能达到的灾害程度及其发生的可能性。综合气候变化风险则是自然和人为干扰（人类活动）所形成气候系统的变化，对自然系统和人类社会经济系统造成的可能损害程度。由于中国不同地区的自然、资源与地理环境不同，经济发展水平也存在较大的差异，不同地区对自然灾害的敏感性和脆弱性不同，灾害发生的风险程度也有高有低，其防灾救灾的能力也各不相同，经济越发达地区一旦遭受重大自然灾害，虽然灾后恢复能力强、速度快，但其损失也越大[8,9]；不发达地区抵御自然灾害的能力很弱，灾后恢复的能力和速度也都受到一定的限制。一旦可能发生的自然灾害与自然、社会、经济和环境的脆弱性相结合，灾害风险也随着增加[10]。因此，在不同风险程度的地区应该部署不同的风险防范技术和措施。中国幅员辽阔，东部南部临海，西部深入内陆，国土空间自然条件复杂，呈现季风气候明显、大陆性气候强烈、高原山地气候显著和气候类型多样化的典型特征。由于气候条件和地理状况复杂，中国是世界上自然灾害最严重的国家之一[11]；随着未来中国经济总量和人口密集度的增加，中国自然灾害承载的脆弱性也在增加，自然灾害的破坏效应将更加广泛，在人民生命财产损失增加的同时，人口压力和资源、环境负荷将进一步加重，淡水、土地、森林和草地资源形势在短期内难以缓解，陆地生态环境与海洋生态环境恶化[12]，这些问题进一步与频发的自然灾害相互交织在一起，将对社会经济可持续发展造成深刻又深远的影响，对国家安全带来很大威胁[13]。第一届全国碳中和与绿色发展大会148未来一段时期正值中国发展经济、深化改革、实现宏伟战略目标的关键时期，尤其需要安全稳定的保障，因此，在中国气候变化高风险地区发展综合风险防范技术，对于减少人民生命财产损失、维护社会稳定、保障改革顺利进行、促进社会可持续发展都是十分重要的。通过开展对自然灾害高风险地区的综合风险评估和风险防范技术措施的开发，可以进一步探讨自然灾害风险防范模式和预防措施，有针对性地控制灾害、规范对高风险地区的开发和利用。3气候变化导致灾害风险加剧3.1气候变化加剧极端天气气候事件全球温室气体排放和气候系统的很多方面都在发生变化，并处于IPCC预估范围的较高上限。气候系统许多关键指标的变化正在超过当代社会和经济发展所经历的自然变率的范围。这些指标包括全球地表平均温度、平均海平面、全球海洋温度、北极海冰范围、海洋酸化以及极端气候事件。随着不加控制的温室气体排放，气候的很多趋势将有可能加速，这将导致气候转型的突变或不可逆转的环境风险性增加。越来越多的观测证据表明，全球气候变化引致全球环境风险在增加，气候变化将导致天气和气候异常频率增加，进而加剧灾害风险，特别是巨灾风险的发生。IPCCAR5指出全球变暖对人类的影响不仅是广泛的，而且也是很深刻的，所产生诸如气候异常、灾害性天气现象的频发等影响[2]，包括干旱频率与范围的扩大，暴雨频次的增加，以及部分地区强热带气旋频率的增加等等，足以对人类的可持续发展，以及整个地球生命系统造成巨大的环境风险[1]。气候变化的异常亦成为灾害造成的损失增加的重要原因。3.2未来中国气候变化的预估中国未来的气候变暖趋势将进一步加剧[6]。中国科学家的预测结果表明：①与2000年相比，2020年中国年平均气温将升高1.3~2.1℃，2050年将升高2.3~3.3℃。预测到2030年，西北地区气温可能上升1.9~2.3℃，西南可能上升1.6~2.0℃，青藏高原可能上升2.2~2.6℃。②未来50年中国年平均降水量将呈增加趋势，预计到2020年，全国年平均降水量将增加2%~3%，到2050年可能增加5%~7%。③未来100年中国境内的极端天气与气候事件发生的频率可能性增大，将对经济社会发展和人们的生活产生很大影响。④中国干旱区范围可能扩大、荒漠化可能性加重。⑤中国沿海海平面仍将继续上升。⑥青藏高原和天山冰川将加速退缩，一些小型冰川将消失。3.3气候变化导致灾害风险加剧目前世界各国对气候变化影响的评价尚存在较大的不确定性[14]。例如，全球气候变暖所引发的异常天气和气候的频繁发生，可以在全球范围造成一些基础设施正常运行受到影响，使生产事故风险加大。一些缺少电力的地区，由于夏季高温，使室内空调用电明显增加，结果导致电力负荷超标，出现电网断连事故，引起一系列的生产事故[15]。2008年初发生在中国南方的冰冻雨雪灾害，先是造成这一地区大面积电网破坏，进而引发了一场涉及到社会方方面面的百年不遇的巨灾。全球变暖还使地球生态系统服务能力受到影响[15]，一些初步观测结果表明，近年来大范围传染病的发生，诸如SARS，禽流感等，均与全球生态系统的健康状况不佳，特别是生物多样性受损有密切关系。即使对适中水平的气候变化，社会和生态系统也具有高脆弱性，特别是贫困国家和群体，其生态系统服务和生物多样性面临较大的风险。对巨灾风险致灾背景的新认识，对于揭示全球环境变化与全球环境风险增加之间的产生机制和演变过程，对制定综合灾害风险防范的对策都有着极为重要的价值[16]。第一届全国碳中和与绿色发展大会1494中国高风险区风险防范的区域差异根据中国自然地理条件、资源环境承载能力、现有开发密度和发展潜力，中国国土空间可划分为高风险区、较高风险区、中风险区和一般风险区等不同区域[6]。在高风险区内进行重大工程布局时应充分考虑自然灾害的危害性，针对本区域的气象灾害特点在区域规划中制定气象灾害防御的要求、标准和政策措施，这既是区域重大工程建设的有力支撑，也是对本区域人民生命财产、重大工程建设成果的有效保护，既非常迫切，又切实可行。4.1中国东部沿海高风险区的综合气候变化风险防范根据国家统计局公布的数据，中国东部沿海地区的面积仅占全国的17%，却有70%以上的大城市、50%以上的人口和近60%的国民经济集中在这些地区。特别是环渤海地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区这三个区域是中国经济最为发达的地区，聚集了北京、天津、大连、上海、南京、杭州、广州和深圳等特大城市，GDP占全国的比重较高，人口十分密集，资源环境问题也较为突出，自然灾害频繁发生。从致灾因子上来看，由于环渤海地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区均处在中国沿海地区，除了干旱、暴雨洪涝和高温热浪等陆地常见气象灾害外，还共同面临着严重的海洋气象灾害。其中，台风和风暴潮灾害在沿海地区特别是三角洲地区最为突出；风暴潮潮位有时可以达到数米，潮水可涌入陆地几十千米。1980年7月登陆广东沿海的台风造成百年罕见的风暴潮潮位，达5.94ｍ；1964年4月5日发生在渤海的风暴潮，海水涌入陆地20~30km，造成了渤海沿岸建国后最严重的风暴潮灾。由于上述地区经济发展水平高，一方面承灾体日趋庞大，另一方面承灾体的脆弱性也越来越明显。例如，中国沿海地区受台风和风暴潮的直接和间接损失不断加重，1956年浙江象山受台风影响出现罕见的风、雨、潮叠加，造成了5000多人死亡。天津、上海、广州、杭州、深圳、烟台、汕头和湛江等都存在被台风和风暴潮严重影响的风险；特别是在全球气候变暖导致海平面上升的背景下，强台风必将对这些地区的社会、经济产生更大影响，许多海岸区遭受洪水泛滥的机会将会增大，遭受台风影响的程度和严重性将会加大，许多沿海低洼地区将被海水淹没，现有海防设施的防御能力将大大降低，沿海地区的人居环境和经济建设将面临更大的风险。特别是包括上海、广州在内的中国主要三角洲平原地区，防御台风灾害的脆弱性不断加剧。气候变暖带来的海平面上升，是沿海地区特别是三角洲地区面临的又一严重问题。海平面上升将使沿海地区风暴潮灾害发生更为频繁，沿海低地和海岸受到侵蚀，加剧海水入侵，破坏生态平衡，严重威胁着沿海地区人类的生存环境；海平面上升还将导致热带气旋频率和强度增加。近50年中国沿海海平面呈上升趋势，东海海平面平均上升速率较大，达3.1mm/a，黄海、南海和渤海分别为2.6mm/a、2.3mm/a和2.1mm/a；环渤海地区、长江三角洲和珠江三角洲是中国三个最重要的海岸脆弱带，对海平面上升非常敏感，形势更为严峻。此外，环渤海地区自然生态条件总体较差，生态环境比较脆弱，是中国淡水资源最紧缺的地区之一，干旱灾害突出，20世纪90年代末期到21世纪初，华北地区出现连年大旱，其范围之广和损失之大，是近半个世纪以来罕见的，水资源短缺已经成为21世纪环渤海地区经济社会可持续发展的主要制约因素。相反，受中小尺度强对流天气的影响，长江三角洲地区和珠江三角洲地区雨涝灾害十分频繁，经常造成城市内涝。值得注意的是，环渤海、长江三角洲地区和珠江三角洲地区还是中国大雾和灰霾的多发地区，其中珠江三角洲地区是灰霾多发地区，环渤海和长江三角洲地区是大雾多发地区。随着这些地区工业化和城镇化建设的加快以及道路交通的发展，面临的雾霾灾害形势将更为复杂和严峻。雾霾灾害严重影响交通运输和电力供应安全，更为严重的是，雾霾造成的环境恶第一届全国碳中和与绿色发展大会150化可诱发多种疾病，不仅严重影响着中国经济社会发展和人们正常的生产生活，而且还严重威胁着人民的生命健康。因此，在中国东部沿海高风险区进行重大工程布局时需重点考虑自然灾害风险防范问题，必须要充分考虑可能的灾害风险，提前做好规划，尽可能地降低灾害可能带来的损失。建议采取如下措施：第一，加快区域经济结构调整，严格限制在特大城市和城市群周边，尤其是上风向地区发展高污染产业；加强特大城市和城市群气候影响评估及城市建设和规划的前期气候可行性论证，在城市建设规划中要充分考虑当地区域天气、气候和气候变化条件对自然灾害的承载和抑制能力。严禁在水道入海口围湖、围海造田和开发房地产等项目，以保证水系出海口畅通，增强调蓄洪和防洪能力。海堤海塘建设要达到防御可能发生的最大风暴潮标准，建筑物要达到防御可能出现的最大风速标准，严格控制沿海地区地下水的开采。环渤海地区应科学合理开发利用水资源，建立约束节水制度，调整产业结构用水，限制高耗水项目，实行资源替代等减少用水需求量。第二，切实实行科学规划和科学管理，建立多部门协调的应急机制。在产业发展和城镇建设中避开重大气象灾害高发区，提高经济总量和人口密度大的区域基础设施建设的气象灾害防护标准，通过科学的交通规划和气候论证，尽可能使机场、港口、高速公路的布局避开人口密集区、地势低洼区和水面充裕区，尽量避免强降水包括暴雨、暴雪等、大雾等不利天气对交通运输的影响；电力、交通部门要增强防御极端强降水和雾害意识，加快建设交通枢纽和交通干线的能见度观测系统，根据能见度水平和路面状况，科学合理地采取限速、限量和封闭措施；电力部门应当加强对输变电线路的雨凇、冰凇和雾凇的防护。第三，对重大工程建设加强应急管理，减轻灾害影响。要加强监测、预报和预警，在出现静风、逆温等不利的天气条件下，限制机动车的使用和污染企业的生产，加强民航和城市交通的管理和疏导，加强对城市居民，特别是老人、儿童、病患等弱势群体预防灾害天气的指导和救助，减少出行和户外活动，加强医疗保健和心理辅导。4.2中国中部高风险区的综合气候变化风险防范中国中部高风险区包括三北防护林区、中原地区、长江中游地区、关中平原地区和成渝区。这些地区既是集聚经济和人口的重要区域，也是传统的农业生产区，气象灾害突出。干旱、雨涝、高温、霜冻、雷电和冰雹等气象灾害都会对这些区域的经济发展产生不利影响，随着未来经济的快速发展与人口密度的增加，还将会给资源环境带来压力和新的问题。农业是这一地区经济的重要组成部分，它们既是中国粮食主产区，又是农业生产脆弱区，气候变化将对农业生产布局、结构以及生产条件产生重大的影响。气候变化将大幅增加农业生产成本和投资需求，对粮食保障、作物产量、国际市场农产品价格等也将产生重要影响。在不采取任何适应措施的情况下，到2030年，中国种植业生产能力在总体上因气候变暖可能会下降5%~10%。中原地区与关中地区又都为水资源短缺地区，干旱发生频率高。近50年来关中地区降水减少显著，气候趋于干暖化，贫水化问题日趋严重，干旱缺水严重制约着这一地区的农业生产。同时，极端强降雨也往往造成严重灾害，如1975年8月河南林庄受台风系统影响，24小时降水量达1060mm，这次罕见的暴雨过程造成了惨重损失。近几十年来，长江中游地区极端强降水事件也呈趋强、趋多的趋势，暴雨灾害加剧。因此，在中国中部这些高风险区进行重大工程布局中需要慎重考虑风险防范问题，在本区域开发和重点工程建设中要避开重大气象灾害高发区，加强防灾基础设施建设，加强重大气象灾害监测预警系统建设，合理开发、利用农业气候资源，保障区域可持续发展；建立先进的中小尺度高分辨率的气象监测网络，加强针对重点工程、重要交通干线和枢纽的暴雨、雾、大风等突发性灾害天气的监测、预报、预警，增强科学预防和减轻灾害的能力；调整农第一届全国碳中和与绿色发展大会151业生产布局和结构，提高农业气候资源的利用率，增强农业对气候变化的适应性。要严格加强重大工程的气象灾害风险评估和气候可行性论证制度，控制影响气候恶化、地质环境改变的人类工程活动。充分利用空中水资源，开展人工增雨；调整产业结构用水，限制高耗水项目，严格控制不合理的地下水开采。相对其他行业而言，中国中部高风险地区的农、林、牧等产业是受自然灾害影响最大的行业，整体上仍然是在靠天吃饭，天帮忙则农业增产，天时不利则农业歉收，特别是遇严重灾害，往往是颗粒无收。干旱、暴雨、渍涝、台风、冷冻害、冰雹、干热风和雪灾等都不同程度地对中部地区的农业经济发展造成重大影响。据统计，2000年以来，中国每年因气象灾害造成的农田受灾面积都在5000万公顷以上，占全国耕地面积的40%~50%，每年因气象灾害造成农业损失占整个农业GDP的15%~20%，远远高于气象灾害损失占整个国家GDP的比重。然而，这些地区的光、热、降水等气象资源又十分丰富且多样，利用气象资源改进农业种植结构，发展高产高效优质农业潜力巨大。4.3中国西部高风险区的综合气候变化风险防范中国西部高风险区包括西北干旱区、青藏高原地区和西南山地。中国西部大部分区域的自然生态系统脆弱，对灾害性天气以及气候变化的响应非常敏感，一旦破坏，很难恢复。例如，在全球变暖的背景下，中国青海三江源草原草甸湿地区的气温显著升高、降水减少、蒸发增大、干旱化趋势明显、水土流失严重、草原鼠害严重；在新疆塔里木河流域，近60年来由于人类对自然资源特别是对流域土地的大规模开发和水资源的不合理利用，严重破坏了流域的水资源环境和自然生态系统，塔里木河干流区域沙漠化土地面积增加，流域来水量逐年减少，水质恶化，土壤次生盐渍化加重，下游超过400km的河道断流，尾闾台特玛湖干涸，大片胡杨林死亡，生态环境日趋恶化。因此，在中国西部高风险区进行重大工程布局中需重点考虑自然灾害风险防范问题，在保护生态环境的前提下因地制宜地发展资源环境可承载的工程项目建设，应用卫星遥感与地面监测技术相结合的手段，加强对重大气象和生态灾害的监测、预警与评估；开展人工降水作业，合理利用空中水资源，避免超过气象资源容量的开发。在高风险区规划中提高对气象灾害的总体防御能力，建立防灾减灾总体目标，避免和减轻气象灾害损失；对经济布局、区域开发、城乡规划、重大基础设施建设、公共工程建设进行气象灾害风险评估与可行性论证，避免和减少气象灾害、气候变化对重要基础设施和工程项目的影响。5中国高风险区综合风险防范提高全社会防御和减轻自然灾害的能力,特别是提高灾害高风险区的防御能力，最关键的就是要对气候变化引致的自然灾害建立完备的监测、预警和预报体系，以最有效的措施来控制和降低自然灾害可能带来的风险。5.1加大高风险区防灾减灾建设工程投入，整体提高防灾减灾设防水平多年来，中国在减灾工程建设方面取得了重大进展，国家加大了对防汛抗旱、防震抗灾、防风防潮、防沙治沙和生态建设等减灾重点工程设施的投入，建成了长江三峡工程、葛洲坝工程、小浪底工程、“三北”防护林工程和京津风沙源治理工程等一批防灾减灾骨干工程，重点区域和城市的防灾减灾设防水平得到有效提高。但是也必须看到，从总体上看中国防灾减灾的基础设施建设还有待加强，一些自然灾害高风险区、灾害多发地区的避灾场所建设滞后，大城市和城市群的灾害设防水平有待进一步提高，农村群众住房防灾抗灾标准也普遍较低，隐患监管工作的基础薄弱[17-19]。因此，需加强对高风险区自然灾害综合防范防御能力建设，第一届全国碳中和与绿色发展大会152全面落实防灾抗灾减灾救灾各专项规划，抓好防汛抗旱、防震抗震、防风防潮、防沙治沙、森林草原防火、病虫害防治、三北防护林和沿海防护林等减灾骨干工程建设。加强台风、洪涝和地震多发地区防灾避灾设施建设，有效提高大中型工业基地、交通干线、通信枢纽和生命线工程的防灾抗灾能力，全面提高灾害综合防范防御能力。5.2全面开展高风险区灾害风险综合调查评估和风险防范措施部署工作全球气候变暖对中国灾害风险分布和发生规律的影响将是全方位、多层次的：强台风将更加活跃，暴雨洪涝灾害增多，发生流域性大洪水的可能性加大；局部强降雨引发的山洪、滑坡和泥石流等地质灾害将会增多；北方地区出现极端低温、特大雪灾的可能性加大；降水季节性分配将更不均衡，北方持续性干旱程度加重、南方出现高温热浪和重大旱灾的可能性加大；森林草原火灾发生概率增加；北方地区沙漠化趋势可能加剧；农林病虫害危害范围可能扩大；风暴潮、赤潮等海洋灾害发生可能性加大。面对严峻的灾害风险，一方面需要实现党的十六届六中全会提出的“全面提高国家和全社会的抗风险能力”的战略目标；另一方面则是要全面提高风险防范的能力，加强对自然灾害风险防范能力的建设，全面调查中国高风险区域各类自然灾害风险和减灾能力，对中国重点区域各类自然灾害风险进行评估，编制全国灾害高风险区及重点区域灾害风险图，以此为基础，开展对重大项目的灾害综合风险评价和风险防范措施部署等试点工作[20-22]。例如，在防灾减灾的关键技术方法上，人工影响天气已成为一种重要的减灾科技手段。在合适的天气形势下，要组织开展人工增雨、人工消雨、人工防雹、人工消雾等作业，有效抵御和减轻干旱、洪涝、雹灾和雾灾等气象灾害的影响和损失。6结论中国自然灾害整体上受带状的活动构造体系、西高东低的地势、东亚季风气候控制下不稳定的河川水文，以及由东北向西南延伸、自东南向西北有序更递的地表覆盖等区域环境条件所左右。中国自然致灾因子多度与强度主要表现为高值中心与低值中心镶嵌分布。中国承灾体主要体现为自东南沿海向西北逐渐降低的人口与经济水平的地带性差异；以珠江三角洲、长江三角洲、京津冀等大都市连绵区为中心，逐渐降低的人口与经济水平呈串珠状的次一级带网分布。中国自然灾害灾情深受上述孕灾环境、致灾因子与承灾体的共同影响，呈现出高灾情带中的低灾情区与低灾情带中的高灾情区的空间分布格局；中国综合自然灾害风险水平呈现出东部高于中部、中部高于西部。综上所述，中国的灾害种类多，分布地域广；发生频率高，造成损失大；设防水平低，城乡差异大；灾害风险高，东西差异大。因此，中国的综合灾害风险防范形势严峻，亟需针对东、中、西不同区域的高风险区采取适合本地的防范措施，尤其要高度注重从减轻灾害损失向综合风险防范转移。同时要因地制宜的注重本土化的灾害链、多灾种和灾害遭遇所带来的巨灾风险。多种方式多种技术多管齐下实现区域的可持续发展。参考文献[1]IPCCSREX.ManagingtheRisksofExtremeEventsandDisasterstoAdvanceClimateChangeAdaptation[M].London:CambridgeUniversityPress.2012.[2]IPCCAR5.IntergovernmentalPanelonClimateChangeClimateChangeFifthAssessmentReport(AR5)[M].LondonCambridgeUniversityPress,Cambridge,UK.2013.[3]秦大河.气候变化科学与人类可持续发展[J].地理科学进展,2014,07:874-883.[4]史培军.建立巨灾风险防范体系刻不容缓[J].求是,2008,08:47-49.第一届全国碳中和与绿色发展大会153[5]何建坤,刘滨,陈迎,等.气候变化国家评估报告(Ⅲ):中国应对气候变化对策的综合评价[J].气候变化研究进展,2007,3(s1):147-153.[6]《气候变化国家评估报告》编写委员会编著.第二次气候变化国家评估报告[M].科学出版社,2011.[7]吴绍洪,罗勇,王浩,等.中国气候变化影响与适应:态势和展望[J].科学通报,2016(10):1042-1054.[8]曾静静,王琳,曲建升,等.气候变化适应研究国际发展态势分析[J].科学观察,2011,6(6):32-37.[9]葛全胜,曲建升,曾静静,等.国际气候变化适应战略与态势分析[J].气候变化研究进展,2009,5(6):369-375.[10]史培军.中国综合减灾25年:回顾与展望[J].中国减灾,2014,09:32-35.[11]史培军,李宁,叶谦,董文杰,韩国义,方伟华.全球环境变化与综合灾害风险防范研究[J].地球科学进展,2009,04:428-435.[12]史培军.灾害系统复杂性与综合防灾减灾[J].中国减灾,2014,21:20-21.[13]秦大河.气候变化科学与人类可持续发展[J].地理科学进展,2014,07:874-883.[14]史培军,汪明,胡小兵,叶涛.社会--生态系统综合风险防范的凝聚力模式[J].地理学报,2014,06:863-876.[15]史培军,孔锋,叶谦,汪明,刘凯.灾害风险科学发展与科技减灾[J].地球科学进展,2014,11:1205-1211.[16]秦大河.气候变化对我国经济、社会和可持续发展的挑战[J].外交评论(外交学院学报),2007,04:6-14.[17]史培军.四论灾害系统研究的理论与实践[J].自然灾害学报,2005,06:1-7.[18]史培军.五论灾害系统研究的理论与实践[J].自然灾害学报,2009,05:1-9.[19]史培军.建立巨灾风险防范体系刻不容缓[J].求是,2008,08:47-49.[20]史培军,邵利铎,赵智国,黄庆旭.论综合灾害风险防范模式--寻求全球变化影响的适应性对策[J].地学前缘,2007,06:43-53.[21]秦大河.坚持科学发展观促进人与气候系统和谐发展[N].人民日报,2005-03-23.[22]王文涛,朱松丽.国际气候变化谈判:路径趋势及中国的战略选择[J].中国人口:资源与环境,2013,23(9):6-11.第一届全国碳中和与绿色发展大会154中国碳中和与空气污染防治、健康改善协同研究陈小彤，陈星，马志远，杨方（全球能源互联网发展合作组织，北京市西城区100031）摘要：气候变化与空气污染问题同根同源，并均易引发健康问题。立足我国发展实际，在碳达峰、碳中和目标下，探讨研究碳减排与空气污染防治、健康改善的协同路径和效益至关重要。本文梳理了我国能源、气候、环境协同的政策演变与研究进展，并提出完整的“能源-气候-空气-健康”影响机理框架。基于MESSAGE-GLOBIOM综合能源评估模型、排放清单与传输扩散模型、暴露反应函数等，建立了“能源-气候-空气-健康”综合评估方法。评估结果表明，中国能源互联网能够实现中国2060年前碳中和，同时具备降低气候系统风险，减少气候变化损失，降低污染物排放，并改善居民健康。在中国能源互联网碳中和方案下，2020-2060年累计二氧化碳减排量超过2000亿吨；2060年，二氧化硫、氮氧化物、细颗粒物排放分别减少1576万吨、1453万吨、427万吨。2020-2060年累计避免气候损失31万亿元，可累计避免因室内外空气污染造成的早死人数约1300万人，累计减少生命价值损失64万亿元。关键词：气候变化；空气污染；健康影响；能源转型Synergiesofcarbonneutrality,airpollutionpreventionandcontrol,andhealthimprovementinChinaCHENXiaotong,CHENXing,MAZhiyuan,YANGFang(GlobalEnergyInterconnectionDevelopmentandCooperationOrganization,XichengDistrict,Beijing100031,China)Abstract:Climatechangeandairpollutionhavethesameroots,andbotharepronetocausehealthproblems.BasedonthedevelopmentofChina,itisveryimportanttoexplorethesynergyandco-benefitsofcarbonemissionreduction,airpollutioncontrol,andhealthimprovementunderthetargetofcarbonpeakbefore2030andcarbonneutralitybefore2060.Thispaperintroducesthepolicyevolutionandresearchprogressrelatedtoenergy,environment,andclimatechangeinChina,andproposesacompleteenergy-climate-air-healthmechanismframework.BasedontheMESSAGE-GLOBIOMintegratedassessmentmodel,emissioninventoryandtransmissiondiffusionmodel,andexposure-responsefunction,acomprehensiveassessmentmethodofenergy-climate-air-healthwasestablished.TheresultsshowthattheChineseEnergyInterconnectioncanachieveChina’scarbonneutralityby2060,whilereducingclimatesystemrisks,reducingclimatechangelosses,reducingpollutantemissions,andimprovingresidents’health.IntheChineseEnergyInterconnectionCarbonNeutrality第一届全国碳中和与绿色发展大会155scenario,thecumulativeCO2emissionmitigationsfrom2020to2060willexceed200billiontonnes.By2060,theemissionsofsulfurdioxide,nitrogenoxides,andfineparticulatematterwillbereducedby15.76milliontonnes,14.53milliontonnes,and4.27milliontonnes.From2020to2060,atotallossof31trillionyuanwillbeavoided,andabout13millionprematuredeathscausedbyindoorandoutdoorairpollutionwillbeavoided.64trillionyuanwillbeavoidedintermsofstatisticallifevalues.Keywords:Climatechange,airpollution,healthimpact,energytransition0引言空气污染物与温室气体同属大气污染物，二者同根同源，相互影响。化石能源燃烧是全球温室气体排放的主要来源，也是室外和室内空气污染的根源。气候环境问题不仅会通过增加高温、干旱、暴雨的频次和强度等方式直接影响人类健康，还会通过加重空气污染、加速疾病媒介传播、影响粮食安全和心理健康等间接影响人类健康，给经济发展和粮食安全带来严峻挑战，威胁人类的可持续发展。气候环境问题带来的挑战与影响健康的社会环境因素相互作用，对人类健康构成了前所未有的威胁，这种威胁很可能抵消过去半个世纪人们在公共卫生方面取得的进步。近年来我国在应对气候变化和防治空气污染中取得了一定成效，协同治理效果初显。2013年以来，中国在经济持续增长、能源消费量持续增加的情况下，环境空气质量总体改善。2019年，全国细颗粒物（PM2.5）平均浓度较2015年下降了20%。重点区域PM2.5浓度和重污染天数大幅减少，以京津冀及周边地区“2+26”城市为例，2019年PM2.5浓度较2015年下降28%，重污染天数减少45%，以PM2.5为首要污染物的天数下降了44%；北京市PM2.5浓度由81微克/立方米下降到42微克/立方米，重污染天数由43天下降至4天。我国也高度重视温室气体减排，中国、美国和荷兰等多国知名学者联合发表的文章表明，中国在1995–2014年累计减少110亿吨二氧化碳（CO2）当量排放，为温室气体减排做出重要贡献（柴发合，2020）。虽然我国在气候变化与空气污染防治方面取得长足进步，但我国二氧化碳排放量仍然很高，空气污染问题仍然严峻。立足我国发展实际，短期实现空气质量达标、碳达峰的“双达”目标，长远实现碳中和、改善空气质量及人类健康目标具有路径和行动的高度一致性，探讨研究碳减排与空气污染防治、健康改善的协同路径和效益至关重要。1中国能源、环境、气候协同的政策演变与研究进展1.1中国能源、环境、气候协同的政策演变能源、环境、气候政策经历了相互独立、相互约束、相互协同的阶段，这体现了中国对环境气候治理的认识转变过程。改革开放初期，我国经济快速发展，能源需求快速增加，能源政策主要目标是支撑经济发展与保障能源供应安全，与气候环境政策相互独立。“六五”计划(（1980—1985）)计划中，针对能源供应之不足问题，专门提出了“大力降低物质消耗特别是能源消耗”的要求，并提出了“一翻保两番”的口号，即到2000年，GDP与1980年相比增长四倍,而能源消费只增长2倍（李俊峰，2020）。这一方针持续了四个五年计划，到2000年我国的GDP的确比1980年增长了四倍多，能源仅从1980年的6亿吨标煤增加到2000年的14.6亿吨标煤。同时，1979年中国首次颁布《环境保护法（试行）》，环境保护问题被提上议程，开启了我国环境治理的新局面。第一届全国碳中和与绿色发展大会156“十五”期间（2001-2005），我国颁布了《两控区酸雨和二氧化硫污染防治“十五”计划》，旨在减少酸雨与二氧化硫（SO2）排放对粮食安全、人体健康的危害，计划重点放在高硫煤的使用控制和火电厂的脱硫建设上。但是“十五”末我国SO2不降反升（图1），于是“十一五”（2006-2010）规划中规定了SO2总量与单位GDP能耗的降低比例（王灿等，2020），SO2排放量终于在2006年达峰并随后下降。图12000年以来二氧化碳和空气污染物排放量Fig.1Emissionsofcarbondioxideandairpollutantssince2000“十二五”（2011-2015）规划中，提出非化石能源在一次能源消耗中占比达到11.4%，单位GDP碳强度降低16.0%。另外主要污染物的控制目标中还增加了氮氧化物（NOx）的总量控制，要求“十二五”期间NOx累积排放总量下降10.0%。自从提出NOx排放总量控制目标后，NOx排放量逐年下降（图1）。可以说，“十二五”规划直接体现了温室气体和大气污染物两方面的治理目标（王灿等，2020）。2013年，国务院发布《大气污染防治行动计划》，提出了国家防治大气污染的目标和措施，并明确制定了时间计划与行动路线，此后，颗粒物排放量达峰并下降。“十三五”规划中将可挥发性有机物（VOCs）新纳入总量控制指标，而VOCs是臭氧和细颗粒物的重要前体物，因此控制VOCs排放对臭氧与细颗粒物的协同控制至关重要。此外，还新增了细颗粒物未达标地级及以上城市浓度下降和地级及以上城市空气质量优良天数比率这两个约束性指标，反映了我国环境治理从总量控制到环境质量改善的转变（解振华，2019）。2018年国务院出台《打赢蓝天保卫战三年行动计划》，全国及重点地区大力开展大气污染防治行动，推动产业结构调整与能源转型升级。截至2019年底，我国非化石能源占能源消费比重达15.3%，提前完成我国向国际社会承诺的2020年目标；经测算，相当于减少二氧化碳排放约56.2亿吨，减少二氧化硫排放约1192万吨、氮氧化物排放约1130万吨，应对气候变化和污染防治的协同作用初步显现（中国清洁空气政策伙伴关系，2020）。2020年9月22日，国家主席习近平在第75届联合国大会期间提出，中国二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和，并在12月12日的气候雄心峰会上作出“到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右”等庄严承诺。“十四五”规划和2035远景目标提出“广泛形成绿色生产生活方式，碳排放达峰后稳中有降，生态环境根本好转，美丽中国建设目标基本实现”，将进一步促进气候变化与大气污染、环境污染协同治理，推动实现碳排放达峰与空气质量达标的“双达”目标。1.2碳减排、空气污染防治、健康协同的研究进展气候变化与空气污染问题同根同源，并且均易引发健康问题。化石能源利用是二氧化碳等温室气体和SO2、NOx、PM2.5等大气污染物的主要来源。2019年全球化石能源相关的二氧化碳排放量达到363亿吨，与化石能源利用相关的二氧化碳排放约占二氧化碳总排放的第一届全国碳中和与绿色发展大会15786%(Friedlingsteinetal.,2020)。煤炭使用是SO2排放的主要来源，占能源相关SO2排放量的一半以上；石油使用排放的NOx占能源相关总排放量的一半以上；生物质能主要应用于传统家用炉灶，是颗粒物排放的主要来源。能源不合理开发利用促使全球变暖和空气质量下降，并引发和加重包括呼吸系统疾病、心血管疾病和肺癌等多种健康危害，甚至导致敏感人群的急性死亡，对居民公共健康构成极大威胁。气候变化与空气污染相互影响，对人类健康的影响具有叠加效应。气候变化可以降低边界层高度(Hongetal.,2019)，从而增加空气污染物的浓度；空气中细颗粒物浓度增多，会一定程度上削弱太阳辐射，从而减缓气候变化。气候变暖以及更多的紫外线辐射会增强光化学反应，并增加地面臭氧的浓度(Belletal.,2007)，过多的臭氧暴露会导致哮喘和肺部疾病。气候变化导致的湿度、降水和生物排放VOCs的变化也会影响细颗粒物的形成与生长，从而可能导致心肺疾病(Giorginietal.,2017)。图2“气候变化-空气污染-健康”协同研究发文数量Fig.2Numberofpapersrelatedtothesynergiesofclimatechange,airpollutionandhealthimpacts在中国知网上，以“气候变化”、“大气污染/空气污染”和“健康”为主题关键词进行全库搜索，从2000年至2020年有近800篇文献，发文数量呈逐年增加趋势（图2）。可利用VOSViewer软件对这些文章的关健词进行相关性分析(vanEckandWaltman,2010)，图3展现了频次超过5次的49个关键词，从图中可以看出在对气候变化、空气污染、健康的协同研究中，对高温的健康影响研究较多，细颗粒物、黑碳、臭氧等大气污染物对健康影响较为显著，“花粉”、“哮喘”、“过敏”等呼吸系统疾病与气候变化和空气污染联系紧密，比较常用的健康影响评价指标是致死率和发病率等。图3“气候变化-空气污染-健康”协同研究关健词图谱Fig.3Keywordsnetworkofstudiesonclimatechange,airpollutionandhealth国外对气候变化、空气污染、健康协同效益研究较多。在全球尺度，Rauner等人综合第一届全国碳中和与绿色发展大会158考虑了“能源经济气候模型-空气污染控制-空气污染排放-化学传输模型-健康影响评估-货币化健康影响”的长链条，耦合了全球能源经济一般均衡模型（REMIND）、分部门排放（GAINS模型）、化学传输模型（TM5-FASST）、综合暴露反应（IntegratedExposureResponse，IER）模型、生命统计价值（ValueofaStatisticalLife，VSL）等，建立起气候变化的空气质量协同效益评估框架(Rauneretal.,2020)。Rafaj等使用五个全球综合评估模型，量化了能源系统脱碳带来的空气污染物减排和细颗粒物暴露导致的早死人数的变化(Peteretal.,2021)。在区域和国家尺度上，Chowdhury等人利用CMIP5（CoupledModelInter-comparisonProject5）模型估计了RCP4.5和RCP8.5气候情景下印度的PM2.5浓度，并评估不同PM2.5暴露水平下的健康水平(Chowdhuryetal.,2018)。Amann等人利用GAINS综合评估模型对欧洲气候政策对空气质量和公共健康的影响进行了评估(Amannetal.,2011)。国内对气候变化、大气污染和健康的协同研究起步较晚，但发展很迅速。Xing和Lu等人利用GCAM-China综合评估模型耦合ABaCAS-EI排放清单以及CMAQ大气模型对中国进行研究表明，中国实现“美丽中国”目标将相对NDC情景减排6%-32%的大气污染物，并额外减少22%的CO2，且由于空气质量改善带来的健康效益将是CO2减排成本的8倍(Xingetal.,2020)。Li等用ChinaTIMES模型耦合GAINS模型评估我国实现NDC和2℃目标下的空气质量和健康水平提升效益(Lietal.,2019)。中国碳排放交易系统带来的空气质量和健康水平提升也非常显著，但提升程度取决于设置的CO2排放限额，碳排放2025年达峰将比2030年达峰能够在省级降低3%-12%的PM2.5浓度(Changetal.,2020)。由于气候变化与空气污染问题的同源性，低碳减排政策能够促进空气质量改善，大气污染控制措施也会促进温室气体减排，并均会对健康产生有利影响。虽然国内外已有较多对气候变化、大气污染和健康协同的研究，但尚无系统的气候变化、大气污染和健康协同的机理框架，并且没有针对我国碳中和目标对空气质量和健康水平影响的情景框架与研究成果。2能源-气候-空气-健康影响机理框架气候变化与空气污染的根源是能源活动，能源供应、电力生产、终端消费等环节会排放CO2、甲烷等温室气体和SO2、NOx、PM2.5等大气污染物，从而对大气环境与气候变化产生影响，同时人类所处的经济社会系统也会与能源、气候、大气系统产生相互作用，并最终对人体健康产生或直接或间接的影响。从能源供应、电力生产、终端消费出发，图4刻画了“能源行业-空气污染-气候变化-经济社会-人类健康”的完整影响链条，具体如下。链条①（能源-大气）：能源活动可以通过影响大气污染物排放，从而在短期直接影响人类健康，比如化石能源直接燃烧导致室内外空气细颗粒物浓度增高，并进而导致呼吸道疾病、肺炎等。链条②（能源-经济社会）：能源活动对经济社会产生影响，例如造成财政收支、能源消费结构等的变化，从而影响人类健康。链条③（能源-气候）：能源活动可以通过减排措施缓解气候变化带来健康效应，例如在发电部门采用清洁发电技术、超（超）临界和碳捕集及封存技术，在终端能源部门采用各类清洁低碳节能技术，能够有效减少二氧化碳排放，从而控制温升，减少热浪等极端气候灾害。链条④（气候-经济社会）：气候变化也会通过经济社会间接影响人类健康，例如人口流离失所、气候移民和冲突等。链条⑤（气候-大气）：气候变化也会使得大气氧化反应加速，从而增加臭氧等大气污染物浓度，影响人类健康。链条⑥（气候-能源）：气候变化会造成制冷、制热需求的变化，同时会影响风光水等清洁能源的使用。第一届全国碳中和与绿色发展大会159链条⑦（能源-健康）：能源开采等活动可能造成矿难等事故，直接导致人类死亡。链条⑧（健康-能源）：能源部门的减排措施带来的巨大健康效应会反过来撬动更多减排措施的积极实施，带来新一轮的能源转型。图4能源-气候-空气-健康相互影响关系Fig.4Interactionsbetweenenergy,climate,airpollutionandhealth3碳中和目标下的空气污染减排与健康协同影响3.1模型方法3.1.1能源-气候-空气-健康综合评估方法利用MESSAGE-GLOBIOM综合评估模型对全球和中国能源系统进行全局优化，以满足供能需求和成本最小为目标，以气候变化、资源潜力、能源供需平衡、生产能力和能源系统存量变化为约束条件，综合考虑资源开采、中间转换、终端用能各个环节，优选工业、交通、建筑领域用能技术效率和成本参数，形成能源系统技术组合方案(Huppmannetal.,2019)。优化能源系统后，根据温室气体排放量，用简化地球系统模型（BCC_SESM）计算未来大气温室气体浓度和温升等气候指标，并进一步量化气候变化对农业、林业、能源、水资源、气候灾害、生态系统等部门所造成的经济损失(Zhaoetal.,2020)。再根据终端工业、交通、建筑领域不同用能技术的排放因子，计算得出SO2、NOx、PM2.5等大气污染物的排放，根据简化的化学传输模型计算得出未来大气污染物PM2.5和臭氧（O3）的浓度。本研究采用相对风险模型计算由于长期臭氧和PM2.5暴露导致的死亡人数ΔY。(1)能源供应工业部门化工钢铁有色金属水泥清洁技术、电锅炉、热泵、氢燃料等交通部门航空航海陆路电动交通，主动交通铁路建筑部门炊事照明制冷居民用能低碳化供热经济社会年龄与性别基本健康情况(基本发病率和劳动生产力)社会经济情况能源结构经济与就业教育水平财政收支收入产业兴衰社会资本公共卫生基础设施人口流动与冲突状况社会经济情况能源安全粮食安全气候变化极端天气平均温度变化降水模式改变海平面升高生态环境变化海洋酸化传染源变化能源行业SO2排放量与浓度室外空气质量煤油、传统生物质等燃烧用于照明、烹饪、取暖室内空气质量空气污染心血管疾病呼吸系统疾病心脏病肺炎水源性疾病食源性疾病营养不良过敏损伤心理疾病……健康影响开采加工电力生产煤电油电天然气风电太阳能水电核电生物质碳捕集及封存技术转换运输①②③④⑤⑥⑧⑦O3浓度污染物转化与传输NOx排放量与浓度PM10排放量与浓度PM2.5排放量与浓度第一届全国碳中和与绿色发展大会160式中，Y0是基准死亡率，Pop是人口，数据均来源于联合国人口中等水平预测结果（https://population.un.org/wpp/Download/Standard/Population/）；AF是归因分值，等于1–1/RR，RR是相对某种健康水平的相对风险。暴露反应函数可用来评估PM2.5和O3相关的死亡人数，暴露反应函数中的相对风险RR是暴露浓度变化量（c-c0）和健康影响参数β的函数，计算方法如下(Scovronicketal.,2019)：(2)c是实际暴露浓度，c0是能够导致早死的暴露浓度临界值，对PM2.5和O3而言该临界值分别为7μg/m3和19μg/m3(Lelieveldetal.,2015;Limayeetal.,2018)；β是代表暴露浓度单位改变量导致成人（≥30）死亡率变化情况的参数，此处采用全球值，即每增加10μg/m3的PM2.5或O3浓度暴露水平，相对风险为1.030和1.003(Andersonetal.,2004;Wagneretal.,2018)。健康影响的货币化虽然争议较大，但仍然不失为进行气候环境政策效益评估的有效方法。根据支付意愿法以及文献中取值，中国的统计生命价值取510万元人民币(Caoetal.,2021;Xingetal.,2020)。3.2情景设置该研究共设置两个情景：现有模式延续情景和中国能源互联网碳中和情景。综合研判未来40年中国宏观经济增长、产业结构升级、人口城镇化发展、能源电力消费变化以及实现《巴黎协定》目标下的碳排放空间等关键指标，作为情景设计的主要边界条件，具体宏观经济指标详见表1。现有模式延续情景即延续当前能源系统发展趋势的碳排放情景，化石能源仍在能源系统中占主导地位，用于评估构建中国能源互联网实现碳中和对我国绿色低碳发展的重要作用和影响。表1情景设置的宏观经济指标2019年2030年2050年2060年人口（亿人）14.0014.6414.0213.33GDP（万亿元）99169338435三产结构7:39:546:37:574:33:634:30:66城镇化率61%66%~68%78%~81%83%~85%一次能源消费总量（亿吨标准煤）48.6606059全社会用电量（万亿千瓦时）7.2510.71617中国能源互联网的碳中和情景以中国能源互联网为基础，清洁能源在全国范围内大规模开发、配置和使用，中国能源互联网的实质是“智能电网+特高压电网+清洁能源”，由清洁主导的能源生产系统、互联互通的能源配置系统、电为中心的能源使用系统构成。在构建中国能源互联网碳中和情景时，以中长期经济社会发展、能源电力需求和累积碳排放预测为边界条件，从全社会、分领域、能源系统、电力系统等四个维度分析提出碳中和实施路径。建设中国能源互联网实现碳中和目标，将加快推动能源系统绿色低碳转型，在未来20-30年构建高度清洁化、高度电气化、广域互联化和能源充足供应的现代能源体系。3.2.1碳中和情景根据中国能源互联网碳中和情景的边界条件，运用MESSAGE-GLOBIOM综合评估模型对碳排放和能源电力情景进行优化（全球能源互联网，2020）。第一届全国碳中和与绿色发展大会161图5碳中和实现路径的全社会碳排放路径Fig.5CO2emissionpathwayofthewholesocietyunderthecarbonneutralityscenario碳中和情景的全社会、能源活动和电力生产碳排放路径如图5所示，2028年左右全社会碳达峰，峰值控制在109亿吨，能源活动峰值为102.3亿吨。2030年碳排放强度相比2005年下降70%，能够提前兑现我国《巴黎协定》自主减排承诺。2050年电力系统实现近零排放，带动全社会碳排放降至13.8亿吨，相比峰值下降约90%，2055年左右实现全社会碳中和。2060年我国一次能源消费总量稳定在60亿吨标准煤左右，全社会用电量增至17万亿千瓦时，电力消费总量持续增加。能源生产呈现清洁化特征，生产侧清洁能源占比翻两倍，清洁能源消费占一次能源消费比重从2030年的31%增至2060年的90%。能源消费呈现电气化特征，消费侧电气化水平翻一倍，电能占终端能源消费比重从2030年的33%增至2060年的66%。能源配置呈现广泛互联特征，2030年，跨区跨省电力流将达到4.6亿千瓦，跨国电力流约4250万千瓦；2060年，跨区跨省电力流进一步提升至8.3亿千瓦，跨国电力流约1.87亿千瓦。3.3协同效益分析碳中和目标的实现将带来大气污染物排放的减少和空气质量的提升。与现有模式延续情景相比，中国能源互联网碳中和情景能够有效减少环境污染。到2060年，二氧化硫、氮氧化物、细颗粒物排放分别减少1576万吨、1453万吨、427万吨，分别减排91%、85%、90%，如图6所示，为打赢打好污染防治攻坚战、推动生态环境治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。2020-2060年，中国能源互联网碳中和情景累计避免气候损失31万亿元。到2060年，我国空气中细颗粒物浓度相比2015年减少80%以上，年均PM2.5浓度达到国家环境空气质量一级标准（15μg/m3），2020-2060年可累计避免因室内外空气污染造成的早死人数约1300万人，其中由于PM2.5和O3浓度降低减少的早死人数分别约为1100万人和200万人，累计减少生命价值损失64万亿元（按2019年统计生命价值510万元计算）。实现碳中和目标带来的直接健康效应会带动更多减排措施的积极实施，带来更大的健康协同效益。第一届全国碳中和与绿色发展大会162图6碳中和路径下二氧化硫、氮氧化物、细颗粒物减排量Fig.6EmissionreductionsofSO2,NOxandPM2.5underthecarbonneutralitypathways图7碳中和路径下避免的由PM2.5和O3造成的早死人数Fig.7AvoidedprematuredeathscausedbyPM2.5andO3underthecarbonneutralitypathways4结论建议展望我国能源、气候、环境、健康四个系统的协同发展，各阶段的进步均离不开顶层统筹设计。从气候变化与大气污染问题的根源上来讲，需要紧紧抓住能源转型的牛鼻子，从政策工具、科学支撑、行业互动、措施行动等多个方面，实现协同发展。基于MESSAGE-GLOBIOM综合评估模型、排放清单与传输扩散模型、暴露反应函数等，可建立“能源-气候-空气-健康”综合评估方法。评估结果表明，中国能源互联网能够促进减排、减少空气污染，并提升健康水平。中国能源互联网能够发挥电能作为清洁、低碳、高效二次能源的优势，加速推动工业、建筑、交通等主要领域的用能结构从以化石能源为主向以电为主转变，促进各行各业深度减排。构建中国能源互联网将在未来形成高度清洁化、高度电气化、广域互联化和能源充足供应的现代能源体系，能够有效推进空气质量改善，实现较高的健康效益，同时确保实现中国碳达峰、碳中和目标。第一届全国碳中和与绿色发展大会163参考文献[1]柴发合.2020.我国大气污染治理成效得到国际社会广泛赞誉.中国环境报.[2]李俊峰,李广.中国能源、环境与气候变化问题回顾与展望[J].环境与可持续发展,2020,45(05):8-17.[3]王灿,邓红梅,郭凯迪,刘源.温室气体和空气污染协同治理研究展望[J].中国环境管理,2020,(4):5-12.[4]解振华.中国改革开放40年生态环境保护的历史变革——从“三废”治理走向生态文明建设[J].中国环境管理,2019,11(4):5-10.[5]中国清洁空气政策伙伴关系.2020.中国空气质量改善的协同路径（2020）——气候变化与空气污染协同治理.[6]全球能源互联网发展合作组织.中国2060年前碳中和研究报告.2021.03[7]Amann,M.,Bertok,I.,Borken-Kleefeld,J.,Cofala,J.,Heyes,C.,Höglund-Isaksson,L.,Klimont,Z.,Nguyen,B.,Posch,M.,Rafaj,P.,Sandler,R.,Schöpp,W.,Wagner,F.,Winiwarter,W.,2011.Cost-effectivecontrolofairqualityandgreenhousegasesinEurope:Modelingandpolicyapplications.EnvironmentalModelling&Software26,1489-1501.[8]Anderson,H.R.,Atkinson,R.W.,Peacock,J.L.,Marston,L.,Konstantinou,K.,2004.Meta-analysisoftime-seriesstudiesandpanelstudiesofParticulateMatter(PM)andOzone(O3).[9]Bell,M.L.,Goldberg,R.,Hogrefe,C.,Kinney,P.L.,Knowlton,K.,Lynn,B.,Rosenthal,J.,Rosenzweig,C.,Patz,J.A.,2007.Climatechange,ambientozone,andhealthin50UScities.ClimaticChange82,61-76.[10]Cao,C.,Song,X.,Cai,W.,Li,Y.,Cong,J.,Yu,X.,Niu,X.,Gao,M.,Wang,C.,2021.EstimatingtheValueofStatisticalLifeinChina:AContingentValuationStudyinSixRepresentativeCities.ResearchSquare.[11]Chang,S.,Yang,X.,Zheng,H.,Wang,S.,Zhang,X.,2020.Airqualityandhealthco-benefitsofChina'snationalemissiontradingsystem.AppliedEnergy261,114226.[12]Chowdhury,S.,Dey,S.,Smith,K.R.,2018.AmbientPM2.5exposureandexpectedprematuremortalityto2100inIndiaunderclimatechangescenarios.NatCommun9,318.[13]Friedlingstein,P.,O'Sullivan,M.,Jones,M.W.,Andrew,R.M.,Hauck,J.,Olsen,A.,Peters,G.P.,Peters,W.,Pongratz,J.,Sitch,S.,LeQuéré,C.,Canadell,J.G.,Ciais,P.,Jackson,R.B.,Alin,S.,Aragão,L.E.O.C.,Arneth,A.,Arora,V.,Bates,N.R.,Becker,M.,Benoit-Cattin,A.,Bittig,H.C.,Bopp,L.,Bultan,S.,Chandra,N.,Chevallier,F.,Chini,L.P.,Evans,W.,Florentie,L.,Forster,P.M.,Gasser,T.,Gehlen,M.,Gilfillan,D.,Gkritzalis,T.,Gregor,L.,Gruber,N.,Harris,I.,Hartung,K.,Haverd,V.,Houghton,R.A.,Ilyina,T.,Jain,A.K.,Joetzjer,E.,Kadono,K.,Kato,E.,Kitidis,V.,Korsbakken,J.I.,Landschützer,P.,Lefèvre,N.,Lenton,A.,Lienert,S.,Liu,Z.,Lombardozzi,D.,Marland,G.,Metzl,N.,Munro,D.R.,Nabel,J.E.M.S.,Nakaoka,S.-I.,Niwa,Y.,O'Brien,K.,Ono,T.,Palmer,P.I.,Pierrot,D.,Poulter,B.,Resplandy,L.,Robertson,E.,Rödenbeck,C.,Schwinger,J.,Séférian,R.,Skjelvan,I.,Smith,A.J.P.,Sutton,A.J.,Tanhua,T.,Tans,P.P.,Tian,H.,Tilbrook,B.,vanderWerf,G.,Vuichard,N.,Walker,A.P.,Wanninkhof,R.,Watson,A.J.,Willis,D.,Wiltshire,A.J.,Yuan,W.,Yue,X.,Zaehle,S.,2020.GlobalCarbonBudget2020.EarthSystemScienceData12,3269-3340.[14]Giorgini,P.,DiGiosia,P.,Petrarca,M.,Lattanzio,F.,Stamerra,C.A.,Ferri,C.,2017.ClimateChangesandHumanHealth:AReviewoftheEffectofEnvironmentalStressorsonCardiovascularDiseasesAcrossEpidemiologyandBiologicalMechanisms.CurrPharmDes23,3247-3261.[15]Hong,C.,Zhang,Q.,Zhang,Y.,Davis,S.J.,Tong,D.,Zheng,Y.,Liu,Z.,Guan,D.,He,K.,Schellnhuber,H.J.,2019.ImpactsofclimatechangeonfutureairqualityandhumanhealthinChina.ProcNatlAcadSciUSA116,17193-17200.[16]Huppmann,D.,Gidden,M.,Fricko,O.,Kolp,P.,Orthofer,C.,Pimmer,M.,Kushin,N.,Vinca,A.,Mastrucci,A.,Riahi,K.,Krey,V.,2019.TheMESSAGEIntegratedAssessmentModelandtheixmodelingplatform(ixmp):Anopenframeworkforintegratedandcross-cuttinganalysisofenergy,climate,theenvironment,and第一届全国碳中和与绿色发展大会164sustainabledevelopment.EnvironmentalModelling&Software112,143-156.[17]Lelieveld,J.,Evans,J.S.,Fnais,M.,Giannadaki,D.,Pozzer,A.,2015.Thecontributionofoutdoorairpollutionsourcestoprematuremortalityonaglobalscale.Nature525,367-371.[18]Li,N.,Chen,W.,Rafaj,P.,Kiesewetter,G.,Schopp,W.,Wang,H.,Zhang,H.,Krey,V.,Riahi,K.,2019.AirQualityImprovementCo-benefitsofLow-CarbonPathwaystowardWellBelowthe2degreesCClimateTargetinChina.EnvironSciTechnol53,5576-5584.[19]Limaye,V.S.,Schopp,W.,Amann,M.,2018.ApplyingIntegratedExposure-ResponseFunctionstoPM2.5PollutioninIndia.IntJEnvironResPublicHealth16.[20]Peter,R.,Gregor,K.,Volker,K.,Wolfgang,S.,Christoph,B.,Laurent,D.,Oliver,F.,Fujimori,S.,Mathijs,H.,Jerome,H.,Daniel,H.,Zbigniew,K.,Peter,K.,LaraAleluia,R.,Detlef,P.v.V.,2021.Airqualityandhealthimplicationsof1.5–2°Cclimatepathwaysunderconsiderationsofageingpopulation:Amulti-modelscenarioanalysis.EnvironmentalResearchLetters.[21]Rauner,S.,Hilaire,J.,Klein,D.,Strefler,J.,Luderer,G.,2020.Airqualityco-benefitsofratchetinguptheNDCs.ClimaticChange163,1481-1500.[22]Scovronick,N.,Budolfson,M.,Dennig,F.,Errickson,F.,Fleurbaey,M.,Peng,W.,Socolow,R.H.,Spears,D.,Wagner,F.,2019.Theimpactofhumanhealthco-benefitsonevaluationsofglobalclimatepolicy.NatCommun10,2095.[23]vanEck,N.J.,Waltman,L.,2010.Softwaresurvey:VOSviewer,acomputerprogramforbibliometricmapping.Scientometrics84,523-538.[24]Wagner,F.,Borken-Kleefeld,J.,Kiesewetter,G.,Klimont,Z.,Nguyen,B.,Rafaj,P.,Schöpp,W.,2018.TheGAINSPMEH-MethodologyVersion2.0.IIASA.[25]Xing,J.,Lu,X.,Wang,S.,Wang,T.,Ding,D.,Yu,S.,Shindell,D.,Ou,Y.,Morawska,L.,Li,S.,Ren,L.,Zhang,Y.,Loughlin,D.,Zheng,H.,Zhao,B.,Liu,S.,Smith,K.R.,Hao,J.,2020.ThequestforimprovedairqualitymaypushChinatocontinueitsCO2reductionbeyondtheParisCommitment.ProcNatlAcadSciUSA117,29535-29542.[26]Zhao,Z.-J.,Chen,X.-T.,Liu,C.-Y.,Yang,F.,Tan,X.,Zhao,Y.,Huang,H.,Wei,C.,Shi,X.-L.,Zhai,W.,Guo,F.,vanRuijven,B.J.,2020.Globalclimatedamagein2°Cand1.5°CscenariosbasedonBCC_SESMmodelinIAMframework.AdvancesinClimateChangeResearch11,261-272.第一届全国碳中和与绿色发展大会165四川康养气候景观特征分析钟燕川1,2，袁梦3，陈中钰4，徐金霞1,2（1.中国气象局成都高原气象研究所/高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都610072；2.西南区域气候中心，成都610072；3.四川省农业气象信息中心成都610072；4.四川省大气探测与信息中心，成都610072）摘要：为探究四川省康养景观特征，本研究利用四川地区156个气象站1981-2019年间气象资料，结合旅游、社会和地理信息数据，基于数理统计方法，从康养气候景观的旅游资源特征和气候资源特征两个维度开展分析；旅游资源特征方面，对旅游要素和旅游开展与价值利用进行分析；在气候资源特征方面，对四种康养气候区特点及域内康养气候景观特征进行分析；对康养气候区与现有康养气候景观匹配度进行探讨。结果表明康养气候景点在四川全境均有分布，12.3%为五级和四级优良级资源；夏季避暑康养气候区内，康养气候景观数最多，为26.2%；3种及以上康养气候类型区，多分布于川省攀西和高原地区；仍有近1/4的康养气候景观的康养气候类型有待进一步发掘。本研究结果可为康养气候景观未来的建设和旅游规划提供科学参考和支撑。关键词：气候；资源；特征；康养中图分类号：P49文献标志码：A0引言气候资源开发利用和保护是气候变化应对和碳中和实现的重要组成部分。合理发掘康养气候资源，可赋能地方绿色经济发展和特色打造。四川气候多样，环境独特，底蕴深厚，老年人口数量庞大，有开展绿色康养打造的丰富资源和广阔空间。通过四川省文旅资源普查工作，对现有康养气候景观有了初步认识。如何结合四川康养气候资源状况，对景观未来发展规划提出合理构想，需要对现有四川康养气候景观特征进行分析研究。本研究基于四川省文旅资源普查结果，结合多年气候资料，对四川康养气候景观从旅游资源和气候资源两个维度开展分析，研究结果可为康养气候景观未来的建设和旅游规划提供科学参考和支撑。1研究方法与数据来源1.1研究区域四川省（26°03′-34°19′°N、97°21′-108°12°E）位于我国西南地区，受复杂地形和大气环流的共同影响，地处中纬度、亚热带地区的四川省气候类型多样，全省气候类型多达9类，分别为：南亚热带、中亚热带、山地北亚热带、暖温带、中温带、寒温带、亚寒带、汉代和高山永冻带；西部高原属寒带型气候，盆地区属于亚热带性气候，盆周山区又表现为山地垂直气候类型。1.2数据来源气象数据来源于中国气象局气象数据库，包括四川省156个国家气象站1981-2019年间气象资料。地理信息数据来源于中国气象局地理信息库,利用四川省区域行政边界数据提取第一届全国碳中和与绿色发展大会166所得。旅游景观来源于四川省文旅厅。2结果分析2.1康养气候景观旅游资源特征分析康养气候景点在四川全境均有分布。避暑、避寒气候地与康养气候地类型分别为54.7%与43.03%。避暑、避寒气候地指的是炎热气候季节适宜避暑，寒冷气候季节适宜避寒，或人体舒适度达大部分人舒适或舒适的地区；康养气候地指的是气候条件和生态环境优越，适宜康疗休养的地区，全年度假气候指数为适宜或很适宜级别超过6个月的地区。在康养气候景点中，五级和四级优良级资源得分阈值在75分以上占康养气候景点总数的12.3%，五级资源占比3.61%，四级资源占8.67%，三级资源占44.8%，二级资源占27.7%,一级资源占0.15%。非综合体占96%；46.6%景点为新发现。从景点名称构成类型来看，主要为康养地、避暑气候地、避寒气候地为主。名称中含有“康养”的景观占康养气候型景观的46.92%；名称中含有“避暑”的景观占50.34%；名称中含有“避寒”的景观占2.05%；名称中含有“阳光”的景观占0.68%。2.1.1旅游资源要素分析（1）游憩度分析4.33%的康养资源具有的观赏价值、游憩价值一般；43.75%的康养资源价值较高；42.31%的康养资源价值很高；9.62%的康养资源价值极高。（2）价值度分析有11.78%的康养资源具有的历史价值、文化价值、科学价值和艺术价值为，地区意义；58.71%具有省级意义；26.2%具有全国意义；占比3.85%具有世界意义。（3）珍稀度分析4.59%的康养地有个别珍稀物种，或景观比较突出，或此类现象在其他地区较少见；有26.33%少见；有50.7%很少见；有18.84%罕见。（4）丰度分析2.64%的康养地规模较小，结构较和谐、疏密度一般，自然景象和人文活动周期性发生或频率较小；有16.11%的康养地规模中等，结构和谐、疏密度较好，自然景象和人文活动周期性发生或频率较高；有58.17%的康养地规模较大，结构很和谐、疏密度良好，自然景象和人文活动周期性发生或频率很高；有23.08%的康养地规模巨大，结构完美、疏密度优良，自然景象和人文活动周期性发生或频率极高。（5）完整度分析0.96%的康养地形态与结构有重大变化；有8.41%的康养地形态与结构有明显变化；有50.48%的康养地形态与结构有少量变化，但不明显；有40.14%的康养地形态与结构保持完整。（6）组合度分析22.95%的康养地知名和构成名牌度在本地区范围；有32.13%为本省范围；有37.44%在全国范围；有7.49%为世界范围。（7）知名度分析0.48%的康养地空间集聚程度一般，组合特征不明显；有14.18%的康养地空间集聚程度较高，组合特征较明显；有61.54%的康养地空间集聚程度很高，组合特征明显；有23.80%的康养地空间集聚程度极高，组合特征显著。2.1.2旅游开发与利用价值分析第一届全国碳中和与绿色发展大会167（1）交通与设施分析0.48%的康养地远离主要交通线，通达性一般，基础设施配套不全,为2个；有15.38%的康养地邻近主要交通线，通达性较好，基础设施配套较完整,为64个；有45.91%的康养地靠近主要交通线，通达性很好，基础设施配套完整,为191个；有38.22%的康养地毗邻主要交通线，通达性极好，基础设施配套齐全,为159个。（2）适游与使用分析0.96%的康养地适宜游览的日期每年超过100天，或适宜于40％左右游客使用和参与,；有6.97%的康养地适宜游览的日期每年超过150天，或适宜于60％左右游客使用和参与；有44.95%的康养地适宜游览的日期每年超250天，或适宜80％左右游客使用和参与；有47.12%的康养地适宜游览的日期每年超300天，或适宜于所有游客使用和参与。2.2康养气候景观气候资源特征分析四川省适宜康养的气候资源多样，根据气候资源特点，可将适宜康养的气候康养地分为四季温和、四季温和、阳光怡人、夏季避暑、冬季避寒四个类型。2.2.1四季温和（1）气候资源分析四川省四季温和类型气候按照年平均气温15℃左右，度假指数为适宜等级以上的天数超过200天划分。四季温和型康养气候资源冬无严寒，夏无酷暑，四季平均温度较为舒适，适宜度假日数较高。四季皆适宜开展旅游、保健、养生等相关活动。四季温型气候型县和气候要素分布情况如图1所示。四川省属于四季温型气候的县主要分布于盆地与高原交界区域，在成都平原经济区占比44.44%；川东北经济区占比0.16%；川西北生态经济区占比22%；攀西经济区占比16%。四季温型气候县全年平均气温15.19℃，度假指数为适宜等级以上的天数平均229.96天。图1四川省四季温和康养气候区（2）景观资源分析四川省位于四季温和气候区的康养地（含避寒避暑）景观点位于成都平原经济区51.22%，川东北经济区9.76%，川西北生态经济区13.41%，攀西经济区25.61%。四级和五级康养地景点，位于成都平原经济区川东北经济区1个，川西北生态经济区2个。五级康养点3个。2.2.2夏季避暑(1)气候资源分析本报告参照气象学标准季节划分，夏季为6-8月，以1991-2019年的每月均值作为计算第一届全国碳中和与绿色发展大会168的基础数据，对全省156个县历史气候均值进行统计。经避暑康养气候类型划分，避暑康养气候型县和气候要素分布情况如图2和所示。以县为单位进行统计，四川省属于避暑康养型气候的县占34.6%，主要分布于高原以及与盆地交界一带，在川西北生态经济区占比33.3%，攀西经济区占比29.6%，成都平原经济区占比31.5%，川东北经济区占比5.6%。夏季避暑型康养气候县6-8月平均气温为21.4℃，年平均体感闷热天数为1.04天。该类型县中，最高夏季平均气温为24.9℃（马边县、绵竹县）；最低夏季平均气温为15.1℃（康定县）；年平均体感闷热天数为0天的县，占比44.4%；年平均体感闷热天数最高的县也仅有4.26天，为乐山市的马边县。图2四川省夏季避暑康养气候区（2）景观资源分析“避暑气候地”旅游资源共301个，其中优良级旅游资源50.5%；五级旅游资源1.7%；四级旅游资源8.6%；新发现新认定旅游资源50.2%；其中新发现新认定优良级旅游资源有占45.5%。2.2.3冬季避寒(1)气候资源分析图3四川省冬季避寒康养气候区参照气象学标准季节划分，冬季为12-次年2月，以1991-2019年的每月均值作为计算的基础数据，对全省156个县历史气候均值进行统计。经避寒康养气候类型划分，避寒康养气候型县和气候要素分布情况如图3所示。以县为单位进行统计，四川省属于避寒康养型气候的县占10.9%，在攀西经济区52.9%；川南经济区35.5%；成都平原经济区11.8%。冬季避寒型康养气候县12月-次年2月平均气温为11.6℃，1月平均气温为9.6℃。该类型县中，第一届全国碳中和与绿色发展大会169最高冬季平均气温为13.1℃（攀枝花仁和区）；最低冬季平均气温为9.8℃（凉山州会东县）。总体而言气温相对我省其他地区较暖，适宜避寒。（2）景观资源分析全省查明“避寒气候地”旅游资源中优良级旅游资源6.8%；五级旅游资源2.7%；四级旅游资源8.1%；新发现新认定旅游资源35.1%；其中新发现新认定优良级旅游资源53.8%。2.2.4阳光怡人(1)气候资源分析阳光怡人类型气候按照年均日照时数超过1500小时，度假指数为适宜等级以上的天数超过180天划分。日照充足和煦的气候条件，可利用日光进行锻炼或防治慢性病，有利于健身和养生活动。经四季温和类型气候划分，四季温型气候型县和气候要素分布情况如图4所示。四川省位于阳光怡人型气候的县共26个，主要分布于三州地区和盆地东北。阳光怡人型气候县在川东北经济区3.85%；川西北生态经济区30.77%；攀西经济区65.38%。阳光怡人型气候县年平均日照时数2085.28日，度假指数为适宜等级以上的天数平均225.20天。该类型县中，最高日照时数2672.73日，为攀枝花；最低日照时数1520.54时，茂县；年平均度假日数最多为285.13日，为攀枝花县，最少为183.8日，为理县。图4四川省阳光怡人康养气候区（2）景观资源分析四川省位于阳光怡人气候区的康养地（含避寒避暑）景观点109个。在康养地景点中，位于川东北经济区9.17%；位于川西北生态经济区占比14.68%；位于攀西经济区占比76.15%。四级和五级康养地景点7个，位于川东北经济区1个，川西北生态经济区2个，攀西经济区4个。五级康养点2个，分别为西昌国际阳光康养地和光雾山大坝康养地。2.3康养气候与景观开发匹配度分析四川省气候康养综合划分情况如图5所示。四川省以县为单位，有1种及以上的康养气候类型的县占比61.79%；有2种及以上的康养气候类型的县有占比32%；有3种及以上的康养气候类型的县占比6.5%，分布于攀西地区和高原地区。另有约1/3的康养气候景观未在此次所划分的四种类型康养气候区种，在气候资源发掘上，还有更大研究空间。第一届全国碳中和与绿色发展大会170图5四川省康养气候区类型综合区划3结论与讨论(1)康养气候景点在四川全境均有分布个。从景点名称构成类型来看，主要为康养地、避暑气候地、避寒气候地为主。“康养”景观占比46.92%；“避暑”景观占比50.34%；“避寒”景观占比2.05%；“阳光”景观占比0.68%。(2)四川省康养气候景点中，五级和四级优良级资源占康养气候景点总数的12.3%，五级资源3.61%，四级资源8.67%，三级资源44.8%，二级资源27.7%,一级资源0.15%。非综合体占96%；46.6%景点为新发现。(3)四川省夏季避暑康养气候区中，景观点最多，占比26.2%；夏季避暑康养气候区中，景观点最少，占比8.9%；四季温和康养气候区中，康养地（含避寒避暑）和夏季避暑康养气候区景观点分别占比19.7%和13.0%。（4）3种及以上康养气候类型区，多存在四川省攀西和高原地区，占比6.5%。复杂的下垫面和多样气候带，为复合型康养气候区的形成提供了本底条件。（5）在本研究中划定的康养气候区意外，仍有近1/4的康养气候景点存在。在未来的工作和研究中，康养气候资源发掘技术还有很大的发展和研究空间。参考文献(References)[1]马丽君,孙根年,马彦如,等.50年来北京旅游气候舒适度变化分析[J].干旱区资源与环境,2011(10):164-169.[2]李正泉,贺忠华,胡中民.气候与健康及气候康养研究进展[J].海洋气象学报,2020(1):107-116.[3]任宣羽,杨淇钧,罗萍.攀枝花康养气候及其成因研究[J].攀枝花学院学报,2019,036(002):1-5.[4]袁梦、黄瑶、文雯、刘自牧.四川仙峰苗族乡避暑康养气候资源评价[J].科技与创新,2020,No.168(24):56-58.[5]江春,杨彬,吴丹娃,等.发掘利用气候资源促进康养旅游发展[C]//中国气象学会年会.2018.[6]刘纹卉,刘彦平.云南森林康养产业发展探析[J].西南林业大学学报：社会科学版,2019,003(006):P.85-89.[7]邓小辉,李雪芬.四川广安华蓥山森林康养旅游开发优势及对策[J].农技服务,2020(1).[8]张运,陈蕾,王卫民,等.基于人体舒适度的商洛市气候康养旅游评价.[9]王敏珍,郑山,王式功,等.高温热浪对人类健康影响的研究进展[J].环境与健康杂志,2012,29(007):662-664.第一届全国碳中和与绿色发展大会171[10]王金玉,李盛,王式功,等.沙尘污染对人体健康的影响及其机制研究进展[J].中国沙漠,2013,033(004):1160-1165.第一届全国碳中和与绿色发展大会172广西生态气象灾害成因与危害分析黄雪松，谢敏1，廖雪萍2，徐圣璇1，赵金彪3，庞芳3(1.广西区气候中心，南宁530022；2.广西气象科学研究所，南宁530022；3.广西区气象台，南宁530022)摘要：综述生态气象灾害定义、类型和特点,分析广西4种主要生态气象灾害的气候成因，在此基础上分析生态气象灾害现状与危害。气象因子是生态气象灾害产生、发展的重要自然因素，强降雨、干旱等灾害性天气气候事件以及气候变化是导致广西生态气象灾害的主要气象因素。近年来，广西水土流失、石漠化等生态气象灾害得到有效控制，但滨海湿地生态系统退化和生物入侵仍在持续。关键词：广西；生态气象灾害；研究Analysisofcausesandhazardsofeco-meteorologicaldisastersinGuangxiHuangXuesong1，XieMin1，LiaoXueping2，XuShengxuan1，ZhaoJinbiao3，PangFang3（1.GuangxiClimateCenter.2.GuangxiMeteorologicalSociety.3.GuangxiMeteorologicalobservatoryNanning,Guangxi530022)Abstract:Inthispaper,thedefinition,typesandcharacteristicsofeco-meteorologicaldisastersaresummarized,theclimaticcausesoffourmajorecologicalmeteorologicaldisastersinGuangxiareanalyzedandthepresentsituationandharmofeco-meteorologicaldisastersareanalyzedonthisbasis.Meteorologicalfactorsareimportantnaturalfactorsforthegenerationanddevelopmentofeco-meteorologicaldisasters.SevereweatherandclimateeventssuchasheavyrainfallanddroughtandclimatechangearethemainmeteorologicalfactorsleadingtoecologicalandmeteorologicaldisastersinGuangxi.Inrecentyears,eco-meteorologicaldisasterssuchassoilerosionandstonydesertificationhavebeeneffectivelycontrolledinGuangxi,butthedegradationofcoastalwetlandecosystemsandbiologicalinvasioncontinue.Keywords:Guangxi,eco-meteorologicaldisaster,analysis0引言生态气象灾害是一个全新的研究领域，气象因子在生态环境问题的产生、发展过程中起着重要的作用，尤其是全球气候变化对生态系统的结构、功能产生严重影响，并成为生态环境灾害的重要诱因或强化因素[1]。因此，从气象和生态的角度全面系统地综述生态气象灾害第一届全国碳中和与绿色发展大会173最新研究成果，可为政府部门的生态系统管理工作、生态灾害防御措施的制定以及生态文明建设气象保障机制的构建提供科学依据。1生态气象灾害定义与类型生态气象灾害是指因气象因素而引起的生态系统退化所造成的生态功能衰退或损失，从而引发或加剧的各种生态方面的灾害[1]。根据水、土壤、大气、生物等生态要素，生态气象灾害划分为水土流失、石漠化、生物入侵等；根据生态系统划分的生态气象灾害有森林生态系统退化、草地生态系统退化、湿地生态系统退化[1]。广西生态气象灾害主要包括水土流失、石漠化、滨海湿地生态系统退化和生物入侵等[2-5]。2生态气象灾害成因、现状及危害2.1水土流失水土流失（即土壤侵蚀）是指在水力、风力、重力等外营力以及人类活动作用下，水土资源和土地生产力遭受破坏和损失，包括土地表层的侵蚀和水的损失[6]。按驱动力划分，水土流失可分为水力侵蚀（水蚀）、风力侵蚀（风蚀）和重力侵蚀三种类型。降水[7]是水力侵蚀的基础，它包括降雨、降雪、冰冻、冻雨等多种形式，在广西分布的土壤侵蚀类型及形式中，以降雨影响最为明显。其中，降雨强度、降雨类型、降雨持续时间、雨滴质量、雨滴下降速度等，都与土壤侵蚀量以及侵蚀过程有着密切关系。前期较为充足的雨水已使土壤水分增大，如再遇暴雨以上等级的强降雨时则易于形成地表径流，从而造成一定程度的土壤侵蚀。广西各地年内降雨量分布不均，形成了明显的干湿季节，雨季土壤常处于湿润状态，这就为强降雨剧烈侵蚀活动提供了基础。广西水蚀型水土流失分布范围最广，在山区、丘陵区和一切有坡度的地面，强降雨都可能产生水力侵蚀。风蚀是指地表松散物质（土壤颗粒、沙粒等）被风吹扬或搬运的过程以及地表受风吹起的颗粒的磨蚀作用。风蚀的强弱首先取决于风速，其次是风的作用时间：风速越大则风的作用力就越强，当作用力大于地表松散物质的惯性力时，土壤颗粒、沙粒等即被吹起；风速大且风的作用时间长，则风蚀程度大。广西水土流失的类型主要是水力侵蚀，仅沿海地区的北海市和防城港市存在极少量的风力侵蚀。新中国成立初期，广西水土流失面积1万km2[6]，随着气候变化、工农业生产建设的发展和人口的不断增长，水土流失面积呈波动式变化趋势：20世纪50年代开始，水土流失面积呈明显增大趋势，最大时的2011年一度达到5.05万km2。近年来，广西综合治理水土流失取得较好成绩，2018年水土流失面积比8年前大幅度减少[8]。水土流失可造成土层变薄、肥力下降，甚至使土壤变成“光板地”或裸岩，从而失去农业利用价值。水土流失造成的生态环境恶化，不但加速了暴雨径流的汇集过程，而且导致江河湖库泥沙淤积，从而降低了水库调蓄和河道蓄洪、调洪能力。水土流失可造成中小河流的河道泥沙淤积，致使内河航运里程和泊船吨位急剧降低，常年通航的河流由1964年的214条减少到2018年的53条[9]。2.2石漠化石漠化是指在热带和亚热带湿润、半湿润气候条件和岩溶极其发育的自然背景下,受人为因素影响，地表植被遭受破坏，造成土壤侵蚀程度严重，基岩大面积裸露、土地退化，使得雨养农田、草原和林地的生物经济生产力下降或丧失的生态灾害[1]。充沛降雨造成的地表径流和地下水通过水蚀作用，可加速水土流失、促进石漠化形成；第一届全国碳中和与绿色发展大会174强降水造成的山洪和地质灾害往往对山区坡面土体形成强烈的冲刷侵蚀，使得土壤涵养水源能力降低、生态环境恶化、水旱灾害更加频繁，从而加剧石漠化的发育和发展。气候变化背景下，持续升温带来的蒸发加剧以及降水量、降水日数或暴雨日数的严重偏少而引起的气象干旱加剧了植被退化和土地恶化，从而导致石漠化程度加剧。石漠化较严重的地区，由于水土流失严重，植被受破坏程度高，水资源调蓄能力降低，在降水不足的情况下，更易导致水文、农业干旱[10-11]。近39年来，广西的石漠化面积呈波动性变化[12]：石漠化面积由1980年的208.7万hm2逐渐增大到2002年的280.3万hm2,2011年以后石漠化面积呈明显减小趋势，截止2018年减小到153.2万hm2，石漠化程度逐渐得到控制。石漠化区生态环境脆弱、旱涝频发，山洪常伴随泥石流；经济落后导致区域水利基础设施薄弱、江河流域防洪标准低，生态环境治理和修复难度大[13]。旱涝灾害成为导致近年来广西石漠化区贫困人口返贫最重要、最直接的原因，旱涝交替发生导致石漠化区返贫率居高不下[10]。2.3滨海湿地生态系统退化湿地是指天然或人工、长久或暂时性的沼泽地、湿原、泥炭地或者水域地带（不论其静止或流动），淡水或半咸水、咸水（包括低潮时不超过6米的浅海区域）[1]。全球气候变化背景下，广西海平面上升、寒冻、高温、干旱、台风等灾害性天气气候事件强度变化使得滨海湿地退化严重。滨海地区红树林有发达的根系帮助其在水下呼吸，如果海平面上升过快，则红树林被淹没时间太长，就会出现呼吸困难，从而影响生长。红树林属于热带或亚热带海岸树种，对气温较敏感，异常的寒冻天气可造成较大危害，2008年初持续的低温寒冻天气致使沿海部分红树林死亡或濒临死亡。夏季、秋季的高温、高湿及干旱，适宜红树林病虫害繁衍，2004年5月和2015年9月北部湾海域均出现大面积红树林病虫害。台风导致的风暴和巨浪，可能冲走红树林根系周围的有机物[14-15]。2.4生物入侵生物入侵是指气候变化、环境污染和生态环境破坏等原因使外来有害生物从原来的分布地域扩展到新的地域,这些有害生物不仅可以生存、繁殖，而且更能适应新的环境[1]。日照、温度、湿度等因素影响着生物入侵的成功率，而全球气候变暖改变了区域气候特征，使许多物种大大扩展了其生态范[16-17]。受光、温、水等气象要素变化以及暴雨洪涝、严重干旱等自然干扰，生态环境短时间受到严重破坏，原有物种组成和群落结构变得简单，入侵物种极易迅速占据大量生态位而成为优势物种；温暖湿润气候区域，又给外来入侵物种爆发提供良好的条件[16]。外来物种通过生理适应、生态位拓展、改变与天敌的互作关系等途径来减少生物、非生物因素的制约，从而削弱本土群落抵抗性，加速其入侵进程[18]。广西独特的地理条件和气候条件以及国际贸易、旅游和交通的飞速发展，为外来有害生物的入侵、定殖、传播与扩散创造了有利条件。生物入侵涉及农田、森林、水域、湿地、等几乎所有的生态系统，2014年广西80个县（区）市有重要影响的外来有害生物共67种。其中，来自美国东海岸的互花米草在北部湾海域东部滩涂迅速繁殖，侵占宝贵的红树林滩涂资源和抑制本地红树林的生长，对北海、合浦、钦州的红树林生态系统造成破坏；原产于中美洲的紫茎泽兰在桂西北地区泛滥成灾并向南宁市蔓延，所到之处的畜牧业、农业、本地植被群落结构遭受破坏[19-22]。3结语第一届全国碳中和与绿色发展大会175水土流失、石漠化、滨海湿地生态系统退化、生物入侵为广西的主要生态气象灾害，其中水土流失和石漠化是广西影响范围最广、危害最严重的生态气象灾害。强降雨、干旱、台风、寒冻、大风等灾害性气候事件以及气候变化是造成生态气象灾害的主要气象因素。近几年来，广西水土流失、石漠化得以控制，但滨海湿地生态系统退化和生物入侵持续发展。参考文献[1]李文华,闵庆文,张强,等.生态气象灾害[M].北京：气象出版社,2009[2]周美丽,廖雪萍,周秀华,等.全球变暖背景下广西典型石漠化区降水响应研究[J].气象研究与应用,2016,37(1):72-75.[3]陆虹,覃卫坚,etal.近40年广西石漠化地区气候变化特征分析[J].气象研究与应用,2015,36(1):6-9.[4]伍秀莲,白先达.气候变化对漓江生态环境的影响[J].气象研究与应用,2017(1).[5]秦江林,符合,杨秀好,等.林业病虫害气象服务系统的创新设计与应用[J].气象研究与应用,2017(2).[6]GB/T20465-2006.水土保持术语.[7]任思宇,丘平珠,谭斐,等.降水现象平行观测评估与分析[J].气象研究与应用,2019(1):88-90.[8]广西壮族自治区水利厅水保处.关于2018年度广西壮族自治区水土流失面积遥感调查成果的通告.2018.12.26[9]陈佳南,邝展婷.广西内河船舶建造喜迎春天.中国船舶报.2019-05-20.[10]黄雪松,陆虹,廖雪萍,等.广西典型石漠化区旱涝灾害分布特征及防御对策[J].气象研究与应用,2015(2):59-61.[11]陆虹,覃卫坚,李艳兰,等.近40年广西石漠化地区气候变化特征分析[J].气象研究与应用,2015,36(1):6-9.[12]陈燕丽,莫建飞,莫伟华,等.近30年广西喀斯特地区石漠化时空演变[J].广西科学,2018,25(5)：625-631.[13]吴孔运,蒋忠诚,罗为群.喀斯特石漠化地区生态恢复重建技术及其成果的价值评估——以广西平果县果化示范区为例[J].地球与环境,2007,35(2):159-165.[14]郝全成,杜尧东,汪明圣.1951—2017年双夏期间登陆广东的热带气旋特征[J].广东气象,2018,40(6):6-8.[15]中国红树林保育联盟.红树林与气候变化中国民间报告.2012-2-19.[16]《广东气象》编辑部,Editorials.气候变化2007：气候变化影响、适应和脆弱性——IPCC第2工作组第4次评估报告主要结论介绍[J].广东气象,2007(2).[17]杨召琼,张锦华.红火蚁发生的气象等级指标[J].广东气象,2014,36(3):55-58.[18]刘晓艳,钱光人.自然环境灾害及其防御[M].北京:中国石化出版社,2015.[19]WinderM,Jassby,NallyRM．Synergiesbetweenclimateanomaliesandhydrologicalmodificationsfacilitateestuarinebioticinvasions[J]．EcolLett,2011,14(8):749-757.[20]李武峥.山口红树林保护区互花米草分布调查与评价[J].南方国土资源,2008(7):39-41.[21]袁月,李德志,王开运.芦苇和互花米草入侵性研究进展[J].湿地科学,2014(4):533-538.[22]陆文玲.“霸王花”紫茎泽兰向广西蔓延西部现已泛滥成灾.新华网.http://www.sina.com.cn.2003-7-3.第一届全国碳中和与绿色发展大会176浅谈碳中和愿景下吉林省自然保护地生态补偿李昂，孟彩红，段丽杰，徐国梅（吉林省环境科学研究院，吉林长春130021）摘要：2020年9月，习总书记在第七十五届联合国大会上提出实现二氧化碳排放力度在2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和。为实现这一宏伟愿景，除了改变现有的能源结构，减少化石燃料的使用外，增加植被覆盖，加强自然保护地保护也尤为重要。而生态补偿作为碳中和愿景下的自然保护地保护的重要手段，其实施的程度直接关系到自然保护地生态保护成效以及“碳中和”的实现。以吉林省为例，其自然保护地生态补偿还存在着诸多问题，如：缺乏完善的损失补偿法律制度、土地财产权保障不足、补偿资金来源不足等。针对这些问题，研究分别从现有成果、补偿途径、补偿措施及法律等几方面进行了阐述并提出相关对策。关键词：碳中和自然保护地；生态补偿EcologicalcompensationofnaturereservesinJilinProvinceunderthevisionofcarbonneutralLiAng,MengCaiHong,DuanLiJie,XuGuoMei（JilinAcademyofEnvironmentalSciences,Changchun130012,China）Abstract:InSeptember2020,GeneralSecretaryXiproposedatthe75thUNGeneralAssemblythatcarbondioxideemissionsshouldreachthepeakby2030andbecarbonneutralby2060.Inordertorealizethisgrandvision,inadditiontochangingtheexistingenergystructureandreducingtheuseoffossilfuels,itisalsoparticularlyimportanttoincreasevegetationcoverageandstrengthentheprotectionofnaturereserves.Asanimportantmeansofnaturereserveprotectionunderthevisionofcarbonneutral,thedegreeofimplementationofecologicalcompensationisdirectlyrelatedtotheeffectivenessofecologicalprotectionandtherealizationof"carbonneutral".TakingJilinProvinceasanexample,therearestillmanyproblemsintheecologicalcompensationofnaturereserves,suchasthelackofperfectlegalsystemoflosscompensation,insufficientprotectionoflandpropertyrights,insufficientsourcesofcompensationfundsandsoon.Inviewoftheseproblems,thispaperexpoundstheexistingachievements,compensationways,compensationmeasuresandlaws,andputsforwardrelevantcountermeasures.Keywords:Carbonneutralization,NatureReserve,Indexsystem,Ecologicalcompensation0引言2020年9月，习总书记在第七十五届联合国大会上发表重要讲话，提出中国将提高国第一届全国碳中和与绿色发展大会177家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力度力争在2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和。对于未来碳排放的时间推演及判断，基本上分为达峰期、平台期、下降期和中和期。其中达峰期为最为关键，为之后碳中和奠定重要基础[1-2]。从世界各个国家的目标上看，除了少数国家提出“非二氧化碳温室气体中和”外，目前鲜有国家提出相关对策。近些年随着中国经济的高速发展，国家对生态环境的重视程度逐渐加深，碳密集型化石燃料应用未来呈现出下降趋势趋势，植被覆盖率呈现上升趋势。以吉林省为例，2019年吉林省碳排放强度相对于十三五时期累计下降19.59%；全省森林覆盖率44.8%。同比，森林面积增加3.04万公顷，活立木总蓄积量增加0.24亿立方米，森林蓄积量增加0.23亿立方米，人工林增加5.4万公顷，森林覆盖率上升0.2个百分点；石油、煤炭等原始化石燃料使用量分别减少了26.18%和51.07%。为保证2030年前完成碳达峰碳达峰及2060年前实现碳中和的愿景，除了对当前产能结构进行调整，减少化石等不可再生资源的依赖，提高其利用率，加大清洁能源及可再生能源的使用之外，还要严格加强对自然保护地的管理，增加植被覆盖度，改善生态保护环境，更好地为人民营造一个绿色发展的宜居环境。1吉林省自然保护地概况截止到2019年，吉林省共有各级、各类自然保护区49个，总面积24945.3平方公里，占全省国土面积13.31%。其中国家级和省级自然保护区共有43个，其中国家级自然保护区21个，省级自然保护区22个。从分布情况来看，吉林省东部为自然保护区集中分布的区域，占整个保护区总面积的79.56%；西部次之，为17.55%；中部最少，为2.89%。吉林省东部自然保护区多属湿润的针阔混交林暗棕壤气候带，降水相对集中，适合森林的生长；西部自然保护区多属湿润草甸草原气候，春季干旱少雨多风，夏季炎热多雨，秋季凉爽，冬季寒冷漫长；吉林省中部地区属温带亚湿润的森林草原气候，但由于耕垦历史较为久远，目前保护区内天然植被保留很少，仅零星出现在局部的沟谷、台地顶部等处。当前，吉林省自然保护地管理上存在着一些问题。除了区域交叉重叠，属地管理难度等问题，主要是生态补偿机制有待提升。由于各省、各市间地方政府因财力问题投入力度不尽相同，补偿渠道主要通过国家财政转移支付，因此导致生态保护补偿的范围相对较小，保护者与受益者互动机制尚不够完善，社会资本参与有限，影响生态保护成果。2吉林省自然保护地生态补偿存在的问题吉林省自然保护地生态补偿涉及诸多方面。除了传统意义上的修复生态系统、保护生态环境之外，更多的是从经济思维和理念强调参与和公平的问题。自2005年，吉林省进行了“退耕还林还草”、“山水林田湖草修复与保护工程”、“天保工程”、“西部河湖连通”工程等一系列生态工程，在一定程度上保证了吉林省的生态安全。但由于吉林省在生态补偿政策和措施方面还存在很多不足，因此实地管理情况差强人意，具体表现在：一、缺乏完善的损失补偿法律制度，保护区周边农民经济收入增长缓慢。自然保护地的管制是在多种法律法规、规章制度下形成的。我国现行针对自然保护地的管制补偿多是在政策性文件中规定，在法律规范中尚缺乏明确的规定[3]。目前还没有明确的损害赔偿和赔偿标准的法律依据，因此在具体赔偿问题的处理中土地权利人由于自然保护地的划定而遭到的损失无法通过法律得到确切的补偿。二、土地财产权保障不足，当地村级经济增长缓慢。作为土地的具体使用者，居民基本上是不参与自然保护区规划中保护范围的划定，只能被动接受自然保护区规划范围，规划后自然保护区范围内的原住居民的利益因此而受到严重损害的可能性极大。虽然我国《自然保第一届全国碳中和与绿色发展大会178护区条例》第五条的规定中涉及了自然自然保护区原住民的权利，但在执行上还是没有得到合理经济补偿问题依然存在，尤其是针对土地财产权方面的补偿问题突出。吉林省的自然保护区当地所属的果园等经济型农业用地，在进行资源开发时，项目往往会受到政策制约，结果导致区域内集体经济增长缓慢，造成不同村级之间经济收入差距拉大[4]。三、补偿资金来源有待拓宽，生态补偿机制尚需健全。吉林省生态环境补偿现状可从以下三个方面看：一是在生态环境实施补偿途径上，吉林省生态补偿的主体主要靠政府部门牵头，如“三北”防护林工程和改东部天然林保护工程以及重要流域的水污染治理工程生活污水治理工程等。二是在资金的来源上，吉林省生态补偿机制资金来源以财政拨款为主，而地方投入配套资金欠缺。三是在生态补偿的手段上，资金补偿和项目补偿是其主要手段，实物、技术及政策补偿仍需要进一步提升。3碳中和愿景下自然保护地生态补偿对策随着吉林省经济的不断发展，化石燃料使用量逐年上升，自然保护地也存在不同程度的占用。以往吉林省给生态补偿多为输血式的补偿，并未从根本上对生态补偿的补偿方式、补偿对象，补偿目的等进行研究，往往暴露出诸多弊端[5]。加之地方配合不主动，套取补偿资金养闲人的情况时有发生。在碳中和的愿景下，既要实现发展，又要保护生态环境，提高植被覆盖率，使产生的二氧化碳等温室气体排放的同时被充分吸收利用，实现绿色发展，主要由如下应对措施：一、巩固现有生态补偿成果，并进一步实现推广。积极开展生态补偿试点工作，对现有自然保护地生态补偿进行充分提炼。同时强化区位功能，以生态保护红线为基础，合理规划布局，促进产业融合及发展，实现联防共治。二、拓展生态补偿途径，发挥市场化作用。市场化的生态补偿是通过市场交易活动实现的，因此生态补偿最直观的体现就是在价格上，即生态系统价值为生态补偿的关键性因素。例如：绿色旅游、养生酒店等，这些生态产品的开发有赖于良好的生态环境，在生态系统提供的资源及服务折算在生态产品的价格中，进而在交易的过程中获得购买方有偿支付，形成相应的货币资产[6]。三、开展综合性及系统性补偿措施，推进山水林田湖草沙整体环境的保护。生态补偿主要解决的是环境保护者与利益受益者之间的平衡。除了加大对碳排放技术的研发，改变现有化石燃料的依赖程度，逐步向生物质能的转化，还需从碳源入手，通过植树造林、森林管理、植被修复等方式增加碳汇，实现碳平衡[7]。四、促进生态补偿立法工作，明确其适用范围。目前我国尚未制定生态补偿相关的法律法规，地方也鲜有相关法律条文出台。由于生态补偿涉及的利益相对复杂，涉及森林、草原、流域、耕地、矿山等。从时间上看，涉及短期利益与长远利益。尤其在碳中和愿景下，如果单纯以单行法的形式设定，很难实现对所有利益群体的全覆盖。鉴于吉林省不同地区自然条件与经济水平的不同，除了出台统一性、专门性立法外，地方还应依据自身情况，科学合理地制定补偿范围和补偿标准。4结语我国在碳达峰、碳中和的目标上是明确的，但在具体实践过程中不可避免地存在各种各样的问题，需要仔细研究并加以实践与总结，而碳中和愿景下自然保护地生态保护不仅关系到碳中和的宏伟愿景的实现，更是经济可持续发展与生态安全的重要保障。2021年1月，生态环境部印发《关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见》，要第一届全国碳中和与绿色发展大会179求围绕落实二氧化碳排放达峰目标与碳中和愿景，统筹推进应对气候变化与生态环境保护相关工作[8]。生态补偿作为自然保护生态保护工作过程中的重要手段，其实施的程度直接关系到自然保护地生态保护成效以及碳中和愿景的实现。随着国家生态补偿政策的发展，我省生态保护制度也日渐清晰，相信未来能够真正形成对保护者得到合理补偿的运行机制。参考文献[1]章轲.“十四五”生态环境保护：污染防治与应对气候变化的“双轨制”[J].中华环境,2021(01):31-36.[2]王志轩.以文化建设推动电力行业高质量发展[J].当代电力文化,2020(11):14-15.[3]张钧,王希.生态补偿法律化：必要性及推进思路[J].法治建设,2014(03):125-128.[4]任贵军.朝阳青龙河流域自然保护地体系建设存在的问题及对策[J].乡村科技,2020,(13):76-77.[5]谢婧,文一惠.我国流域生态补偿政策演进及发展建议[J].环境保护,2021,49(07):31-37.[6]李曼碧.生态补偿的实现途径探索[J].价值工程,2020,39(06):69-70.[7]刘桂环,文一惠.新时代中国生态环境补偿政策:改革与创新[J].环境保护,2018,46(24):15-19.[8]王灿.碳中和愿景下的低碳转型之路[J].中国环境管理,2021(1):13-15.第一届全国碳中和与绿色发展大会180深圳西涌景区植被生态学特征及其小气候效应研究孙双双1，黄玉源2，董家华1，许睿1，叶蓁1，李宇1，王欣1，钟志强4，曾思远1，梁迪文1（1.生态环境部华南环境科学研究所，广州510535；2.仲恺农业工程学院农业与生物学院，广州510225）摘要：本研究运用植物生态学的研究方法，通过对西涌的植物的物种构成进行统计和分析，对各层次的植物多样性进行比较，总结出现西涌区域植被环境所存在的优势及问题，推荐相应的解决办法，对保护区域植被生态提供一定的参考依据。本研究对西涌滨海旅游度假区16个具有代表性的植物群落的基础数据进行了详细调查，经过统计整理和分析，获得了的植物种类具体情况，在所调查的范围里发现西涌的区域共有植物313种，分别属于102科239属，其中乔木层67种，灌木层167种，草本层131种，藤本植物有49种。群落内所含植物种类较多的科有：禾本科（23属25种）、大戟科（12属20种）、菊科（18属19种）、豆科（14属15种）、桑科（4属12种）、茜草科（9属12种）。群落调查总面积19200平方米。选取其中10个西涌区域内的群落进行小气候因子的测量并研究群落结构特征与小气候因子的相关性分析。绿地能够在一定程度上降低群落内部的温度，增加群落内空气中的相对湿度，并且能够降低群落内的风速。各个群落植物群落效应值总体变化的趋势都是林荫≥林缘。光照强度与气温呈极显著正相关；相对湿度与光照强度和气温呈显著负相关；气温与风速呈显著正相关。气温与总平均株高和总平均冠幅呈极显著正相关。群落结构越好层次越丰富，乔木层、灌木层以及草本层和层间植物搭配越合理其降温、增湿阻风的效果越明显。关键词：西涌；植物群落结构；植物多样性；小气候因子；相关性分析0引言西涌滨海旅游度假区的植被种类非常丰富，对西涌滨海旅游度假区植物种类的调查研究以及对植物群落及其结构特征计算进行的分析结果为基本依据，对西涌滨海区域的植物群落生态环境的优化改造可以提供一定的参考，因此对调查区域内的物种统计分析具有重要的价值和意义。在生态旅游发展的发展情况下，滨海旅游度假区在度假活动开展的同时应该更加注重保持生态平衡，使游客的各种活动与当地居民的生产活动和生活行为能够与滨海度假环境融合的更加顺利，以实现保护→利用→增值→保护的良性循环。滨海旅游度假区的生态包括人文生态与自然生态，自然生态的改善和人文生态的营造更是生态保护的一部分（薛达元等，2019）。度假区的生态保护是尽可能对度假区内外的原生环境进行保护，包括保护动植物的多样化以及当地文化的多样性，因此对于西涌滨海旅游度假区植被进行调研有重要意义。以植物生态理论作为指导，以维护岸线生态平衡作为宗旨，按照植被动态演替规律来进行人工诱导复合植物群落，来提高和保证海岸线上的植物群落的顺利演替和提高热带植物的景观效果（陈君，2000）。作者简介：孙双双，女，（1993——），硕士。主要从事植被生态学、城市生态学与生态监测研究。通讯作者，黄玉源，教授，博士。第一届全国碳中和与绿色发展大会181不同绿地群落结构的小气候因子差异，绿地群落结构以及对绿地内人体舒适度的研究等。其中对不同的绿地群落结构中小气候因子差异的主要包括在不同的绿地的类型、不同绿量、不同生境的绿地以及不同的下垫面等环境条件中温度，空气相对湿度、风速以及光照强度等小气候因子的差异(薛申亮等，2018）。在城市化的过程中，空气组成的变化、人为造成的热岛效应和水系变化的影响以及城市下垫面性质的改变，在海陆位置、大气环流、经纬度、复杂的地形等区域气候因素作用的基础上产生属于城市内部的具有特殊性的气候环境，植物群落对小气候环境有明显的改善作用（段玉侠，2018），尤其是以人为主的小环境。植物通过遮荫、蒸腾作用、吸收光能、光合作用、林冠截水、林内保水、根系保水等各种功能，起到净化大气、降低温度、保湿等作用。对城市更是有减小城市热岛效应甚至大区域温室效应作用（黄良美等，2011）。1研究地及研究方法1.1研究地地理概况深圳西涌属于深圳东部地区的重要旅游发展区域，西涌位于广东省深圳市大鹏半岛的最南端。深圳西涌地势主要呈盆地状，中间地区较为平缓，东南一面沿海，三面环山，包括猪壁山、红花岭、矿山等，西涌拥有近12平方公里的较为平缓的陆地和全深圳最大的沙滩，西涌沙滩是中国最优美八大海滩之一。西涌区域规划范围内的最高的高程为273.6米，最低为2.6米。深圳西涌属于亚热带气候，年平均温度为22.4℃，最高温度36.6℃，最低温度1.4℃。西涌常年的主导风向为东南风，年平均降雨日140天，太阳年辐射量达到5404.9兆焦耳/平方米。在四月到九月一般会出现大量降雨，西涌属于高温多雨的地区。区域内土壤属于酸性土壤，主要由赤红壤、红壤和冲积土组成。区域内植被类型属于亚热带常绿季雨林，同时具有较大面积的亚热带常绿阔叶林。丰富的雨水和良好的生态环境保证了西涌区域的生物多样性得到较好的发展和保障。1.2研究样地的选择表1-1各个测量样地群落情况简介地理位置样地名称经度纬度群落结构类型道路两旁西涌军区114°52′64.09″22°46′34.18″乔+灌+草芽山村路口114°32′21.74″22°29′31.07″乔+灌+草西涌沙岗路013号114°31′44″22°29′07″乔+灌+草村落内芽山村后山山脊114°32′35.12″22°29′44.50″乔+灌+草芽山村农田旁114°32′40″22°29′42″乔+灌+草西洋尾村巡防大队114°31′11″22°29′13″乔+灌+草西涌海滨浴场西涌海滨浴场沙滩停车场公共厕所前114°31′48″22°28′45″乔+灌+草西涌海滨2号浴场沙滩边114°31′52″22°28′44″乔+灌+草西涌海滨2号口停车场十字路口22°28′55.27″114°31′53.59″乔+灌+草西涌海滨2号浴场鱼塘114°31′51.41″22°28′59.21″乔+灌+草本研究开展时间是从2018年11月到2019年10月为止，研究对象主要是在西涌海滨度假区的主要区域包括村落、海滨浴场内部以及道路边缘进行区域调查和随机抽样调查，共选取了16个调查对象，在其中选择10个群落以研究植物群落结构特征与小气候因子之间的相关性，对各群落的基本情况进行调查，得到植物群落的基本信息并对其进行综合值的统计和第一届全国碳中和与绿色发展大会182分析，并采集部分植物作为标本，以便更好的了解西涌植物资源的基本分布状况。1.3样方研究方法1.3.1样方测定方法每个群落面积600~700m2以上，每个群落设2～3个样方，每个样方面积为300～400m2；灌木层样方在乔木的大样方内设4个4m×4m的小样方，草本样方在灌木样方内设4个以上1m×1m的小样方。（黄玉源，测定及记录样方内乔木、灌木和草本植物的种类名称、数量，每个种类各植株的高度、胸径（乔木）、盖度等指标。1.3.2数据分析方法（1）重要值频度：某一树种在所有样方中出现的次数盖度=某树种所有植株垂直投影面积之和/样方总面积乔木重要值=（相对密度+相对频度+相对显著度）/3灌木与草本重要值=（相对密度+相对频度+相对显著度）/3相对盖度=（某一种的所有植株的盖度之和/所有种的盖度之和）×100相对密度=（某一种的个体数/全部种的个体数）×100相对频度=（某一种的频度之和/全部种的频度之和）×100相对显著度=（某一树种胸高断面积之和/所有树种总胸高断面积之和）×10（2）物种多样性指数：是指一个群落中的物种数目，以及各物种个体数目的分配。A.Shannon-Wiener指数：又称优势度指数H=-siiiPP1ln）（Pi为种类i的个体数占所有种的个体数的比率，Pi=ni/N。B.Simpson多样性指数：D1=1-111siiiNNNN（i=1，2，………，S）Ｓ：植物种类数；N：全部种类的个体数；N1：样地内某种类个体数（3）均匀度指数：用以表示群落的种类分布的均匀情况。JSW=(-s1ilniiPP)/lnS=H/lnS各式中S为样地中物种的总数，；ni为种i的个体数，N为样地中某层如草本层所有物种的个体数之和，H为香农威纳指数。（4）丰富度指数用以表示群落的种类丰富程度的指标，有多种计算方法，Odum指数法：1=S/lnNMenhinnick指数：R2=lnS/lnNMargalef指数：R3=(S-1)/lnN式中：S为物种数；N为全部种的个体数。第一届全国碳中和与绿色发展大会1831.4小气候因子的测定在西涌滨海旅游度假区调查群落中选取10个植物群落进行小气候因子调查，包括3个道路旁的植物群落绿地、村落内植物群落3个以及海滨浴场内的4个群落。用标智GM1020数字多功能照度计、标智GM1360A数字温湿度计、标智高精度工业红外线测温仪和华谊PM6252风速仪分别测量各个测量点的气温、相对湿度、光照强度、风速。在西涌滨海旅游度假区包括村落，道路两旁及西涌海滨浴场内10个群落进行小气候因子的测定。每一样地植物群落分为林荫、林缘、裸地三个不同遮萌程度水平的测量点进行测量和记录。林荫是指群落内的乔木层树阴处，林缘是指群落与裸地之间叫错区域，主要是乔木层与裸地结合处；裸地是指群落外部，没有被植物所覆盖有阳光直射的较为开阔硬质地面（张伟权，2013）。小气候因子容易受到天气变化的影响，因此测量时尽量选取天气晴好的日期，每隔半个小时记录一次，每次记录数据为三组后进行整理，记录的次序为林荫—林缘—裸地，再由裸地—林缘—林荫。测量时的高度为1.5m。读数值每次连续记录组随机读数值三次。从2019年8月15日至2019年9月23日。分别对10个群落进行不同遮荫水平上小气候因子的测量。一般情况每个样地重复测量2次，个别情况视天气而定，测量以裸地为对照点对各个样地不同测量点之间的测量值进行差值比较（黄海霞等，2008）。计算不同测量点相对于对照点的降温率、增湿率和阻风率三个效应值。1.4.1数据处理效应值的计算本研究中植物群落内小气候因子包括：光照强度、气温、相对湿度和风速等。由于光照强度很容易受到影响，本研究不做效应值分析，只作为群落结构与其相关性的分析。测量点小气候因子读数值对照点小气候因子读数值对照点小气候因子读数值其中，以裸地作为对照点。空气中的温度的效应值称为降温率，空气中相对湿度的效应值称为增湿率，风速的效应值称为阻风率（张伟权，2013）。由公式计算可以得出，如果降温率和阻风率为负值，则说明植物群落在一定程度上能够起到降温和阻风的作用，且值越大，其效应越为明显；如果增湿率为正值，则说明群落能够起到增加空气中湿度的作用，并且值越小，效应越明显。1.4.2相关性计算选取群落结构特征系数中株数、总平均株高、总平均胸径、总平均冠幅。小气候因子有四个，包括光照强度、温度、相对湿度和风速。效应值有三个，分别是降温率、增湿率和阻风率。2结果2.1植物群落结构综合特征由表2-1可知各植物群落内各层次的总平均高度、总平均冠幅及乔木层平均胸径的具体情况。乔木层平均高度最高的是群落9，主要是因为群落内有几棵较高的榕树，其次是群落8和群落10，较低的是群落1。灌木层平均高度较高的是群落10，其次是群落11，较低的是群落9。草本层平均高度较高的是群落7，较低的是群落8；总平均冠幅中，乔木层较大的是群落8，其次是群落12，较小的是群落4。灌木层较大的是群落10，较小的是群落4和群落7。草本层较大的是群落7，其次是群落11，较小的是群落3、群落6、群落10和群落12；乔木层平均胸径中数值较大的是群落4，其次是群落9。较小的是群落7。第一届全国碳中和与绿色发展大会184表2-1各植物群落结构特征群落1群落3群落4群落6群落7群落8群落9群落10群落11群落12总平均高度（m）乔木层4.96.157.67.51618.81197.8灌木层0.70.60.80.70.70.80.51.20.90.8草本层0.30.30.40.30.50.20.30.40.40.4总平均冠幅（%）乔木层14231115137221252639灌木层2.41.824252.8543草本层11101310171311101410平均胸径（cm）乔木层201542301116.63411.69.4152.2各群落的多样性指数表2-2各植物群落结构特征的多样性指数分析群落号DSHR1R2J群落10.93573.23969.02400.62370.4955群落30.94003.29149.76430.60590.4726群落40.86432.69286.91190.54900.3798群落60.95423.488510.76550.58410.4636群落70.92773.237611.03790.59320.4358群落80.76862.40156.40830.50900.3141群落90.88993.07619.28810.57630.4202群落100.93013.25909.18840.59010.4607群落110.95513.49579.06420.57540.4801群落120.90322.97008.97860.55710.3922由表2-1可知，各植物群落多样性排序为：群落11＞群落6＞群落3＞群落1＞群落10＞群落7＞群落12＞群落9＞群落4＞群落8。各植物群落丰富度指数排序为：群落7＞群落6＞群落3＞群落9＞群落10＞群落11＞群落1＞群落12＞群落4＞群落8。各植物群落均匀度指数排序为：群落1＞群落11＞群落3＞群落6＞群落10＞群落7＞群落9＞群落12＞群落4＞群落8。由上述可知群落11、群落3的多样性指数及均匀度指数较高，群落6的多样性指数及均匀度指数较高。群落4及群落8的多样性指数、丰富度指数及均匀度指数均排序位置靠后，主要原因是群落4为位于道路边的人工荔枝林，群落8位于海滨浴场内的道路旁，受人为因素的影响较大。2.3小气候因子及其效应值各群落降温率如表所示，说明各群落都有降低温度的效果。总体来看降温率最明显的是群落11，其次是群落7和群落12，降温率最小的是群落8，其次是群落4和群落1。各个群落的增湿率均大于0，可知群落能够增加空气中的湿度。增湿率最为明显的是群落6其次是群落11和群落7。增湿率最小的是群落1，其次是群落4和群落8。由表2-2可知群落对风具有一定的阻挡效果。群落1、群落4及群落8并没有阻挡风的效果，其原因主要是群落1和群落4属于路边人工荔枝林，且群落4在进行小气候因子测定第一届全国碳中和与绿色发展大会185是发现群落内灌木和草本已经被人为全部铲除，其数据产生巨大变化。群落8位于海滨浴场内路边的木麻黄群落，其乔木层物种较为单一，灌木层平均高度较小，因此群落并无阻风效果。阻风率效果最为明显的是群落12，其次是群落6和群落7。群落12位于海滨浴场内部，人为干扰最小，周围物种丰富，群落郁闭度较高。阻风率较小的是群落11和群落9。表2-3各植物群落小气候因子及其效应值降温率增湿率阻风率群落16.17%10.28%-46.80%群落39.88%14.56%12.43%群落45.65%11.14%-24.93%群落68.67%26.99%28.89%群落712.84%24.91%17.69%群落84.45%11.22%-64.23%群落912.16%22.96%5.50%群落107.83%12.48%7.26%群落1113.54%25.71%4.25%群落1212.26%23.90%38.07%2.4绿地结构与小气候因子相关性分析表2-4绿地结构与小气候因子相关性株数总平均株高总平均胸径总平均冠幅降温率增湿率阻风率光照强度气温值（℃）湿度值风速（m/s）株数1总平均株高0.451总平均胸径-0.35-0.021总平均冠幅0.590.44-0.541降温率-0.46-0.180.49-0.651增湿率0.550.22-0.390.58-0.921阻风率0.430.80-0.430.42-0.080.071光照强度0.170.55-0.090.340.05-0.050.511气温值（℃）0.530.64-0.440.64-0.420.550.610.671湿度值-0.24-0.720.38-0.340.15-0.19-0.72-0.59-0.821第一届全国碳中和与绿色发展大会186风速（m/s）-0.040.630.250.20-0.090.070.270.770.51-0.581注：相关性在0.01层上显著（双尾）。相关性在0.05层上显著（双尾）。3讨论据（龙珊等，2016；黄和平，2013）等人研究得出：乔灌草型和乔草型的绿地在增湿降温等方面与灌草型和草坪型绿地相比更为明显，不同草型的绿地面积与绿地的增湿降温效应呈线性变化关系。本文的研究结果与上述研究结果相似，植物群落在一定程度上能降低群落内部的温度，降低群落内的风速，增加群落内空气中的相对湿度（李辉等，1999）。各个植物群落的效应值总体变化的趋势均为林荫≥林缘。光照强度与气温呈极显著正相关；气温与风速呈显著正相关；气温与总平均株高和总平均冠幅呈极显著正相关；相对湿度与光照强度和气温呈极显著负相关。群落结构越好层次越丰富，乔木层、灌木层以及草本层和层间植物搭配越合理其降温、增湿阻风的效果越明显。但从每个具体的群落来看，因为其地理位置等原因，各个群落之间也存在一定的差异。如位于海边的植物与位于村落内的植物差异较大，道路边缘的植物因其用地类型也存在较大的差异，村落内的群落周围是否有丰富的水资源或者周围有居民活动也存在较大的差异。道路边缘的群落4和群落6也有很大的差异，其中群落4由于人为因素的干扰，群落后期遭到严重的破坏，群落内降温、增湿、阻风的效果远远低于群落6。本研究中发现群落的总平均株高与温度和风速呈正的相关关系这与（黄良美等，2008）研究结果相反，其原因可能是因为本研究中选取的地点大多数是人工林及位于海滨浴场内部自然林，海滨浴场内部群落大多数乔木层优势种为木麻黄其特点是叶片为针形，植株高大，枝条位置较为上部，群落草本层较高的植物大多位于群落边缘，群落内部大多为植株较矮小的弓果黍等植物，因此对位于中部及较为下部的风没有较大的阻挡效果。本研究中群落平均胸径与温度呈负显著相关关系，与（黄良美等，2008）相同，说明群落内乔木的胸径越大，生长情况越好，植物的光合作用越高，温度越小，湿度越高。一般来说，结构越好层次越丰富，乔木层树木高大，冠幅范围大，灌木植株生长较密集，乔灌草搭配较为合理，则其降温、增湿和阻风的效果越明显，这与多数人得出研究结果相同。但具体到各个群落的效应值，不同群落之间也存在一定的差异，因此小气候因子的改变与群落本身的结构有很大关系外，还与群落所处的环境有关（张伟权，2013），如位于滨海地区的植物因其特殊的环境群落内大多植物无法在群落内健康成长，导致群落内的物种数量、植物的株数等较小，导致群落对小气候因子的影响较小。植物群落能够在一定程度上降群落地内部温度，增加群落内部大气相对湿度，降低群落内的风速。各个绿地不同测量点一定的差异，总的变化趋势是林荫≥林缘。在群落结构特征与小气候因子效应值相关性研究中：气温与风速呈显著正相关；气温与总平均株高和总平均冠幅呈极显著正相关；光照强度与气温呈极显著正相关；相对湿度与光照强度和气温呈显著负相关；总平均株高与温度和风速呈正的相关关系；平均胸径与温度呈负显著相关关系。参考文献[1]薛达元,张渊媛.中国生物多样性保护成效与展望[J].环境保护,2019(17).[2]陈君.我国滨海旅游资源及其功能分区研究[J].海洋开发与管理,2000(03):41-47.[3]薛申亮,刘滨谊.上海市苏州河滨水带不同类型绿地和非绿地夏季小气候因子及人体热舒适度分析[J].植物资源与环境学报,2018,27(02):108-116.第一届全国碳中和与绿色发展大会187[4]段玉侠.风景园林空间小气候实测及适应性设计研究[D].浙江农林大学,2018.[5]黄良美,邓超冰,黎宁.城市热岛效应热点问题研究进展[J].气象与环境学报,2011,27(04):54-58.[6]张伟权.从化市区绿地结构及其对小气候因子影响的研究[D].仲恺农业工程学院,2013.[7]黄海霞,李建龙,黄良美.南京市小气候日变化规律及其对人体舒适度的影响[J].生态学杂志,2008(04):601-606.[8]龙珊,苏欣,王亚楠,陈韩文,闫殊以,周蕴薇.城市绿地降温增湿效益研究进展[J].森林工程,2016,32(01):21-24.[9]黄和平,邹金浪.城市不同植物群落在小尺度范围内降温增湿效应的时空变化[J].水土保持通报,2013,33(04):307-311.[10]李辉,赵卫智,古润泽,李延明,陈自新,张新献.居住区不同类型绿地释氧固碳及降温增湿作用[J].环境科学,1999(06):41-44.[11]黄良美,黄玉源,黎桦,李建龙,王佳卓.南宁市植物群落结构特征与局地小气候效应关系分析[J].广西植物,2008(02):211-217.[12]黄玉源,余欣繁,梁鸿,招康赛,卢云鹤,陈永恒,刘念,杨立君,董安强,明珠,赖标汶.深圳莲花山植被组成及植物多样性研究[J].农业研究与应用,2016(02):18-32+34+33.第一届全国碳中和与绿色发展大会188四川省生态环境保护与绿色发展研究5张素兰1，张碧2，刘翔3，于丽娟4，杨莉5(1.四川省国土科学技术研究院，四川成都610031；2.成都信息工程大学，四川成都610225；3.四川省国土科学技术研究院，四川成都610031；4.四川农业大学，四川都江堰61183；5.四川省国土科学技术研究院，四川成都610031）摘要：自然资源和生态环境是经济社会可持续发展的重要制约因素，保护生态环境，推动绿色发展，构建人与自然和谐关系，对促进区域经济社会可持续发展有着十分重要的作用。四川是全国三大林区、五大牧区之一，是生物多样性的富集地区，是长江上游重要的生态屏障和水源涵养地，肩负着建设长江上游生态屏障，确保长江中下游环境安全，维护我国生态安全格局的战略使命。本文着眼于建设长江上游生态屏障，系统分析评价研究了四川生态环境保护现状和存在的主要问题，提出了生态环境保护与绿色发展的对策措施。研究结果表明：四川气温呈逐渐升高趋势，多年平均降水量有所减少，水资源时空分布不均、利用率低，旱涝灾害时有发生；水环境质量稳中有升，但水污染防治任务依然艰巨；持续推进大规模绿化全川行动，不断加大生态治理力度，生态环境质量明显改善，但环境保护形势依然严峻；水土流失综合治理面积逐年加大，水土保持效益明显，但治理任务依然艰巨。指出应加强农田水利建设，实行用水总量和强度双控，挖掘节水潜力，提高水资源利用率；加强环境污染监测与治理，进一步改善生态环境质量；继续推进大规模国土绿化行动，实施生态修复工程，加强天然林资源保护，努力增加生态碳汇。关键词：生态环境保护；资源可持续利用；绿色发展；对策；四川省1引言从1962年美国卡孙女士出版“寂静的春天”，1972年联合国在瑞典首都斯德哥尔摩召开第一次人类环境会议在人类历史上首次发布《人类环境宣言》，世界绿色运动至今已有50多年历史。2016年《2030可持续发展议程》的启动及《巴黎气候协议》的签署标志着全球绿色经济与可持续发展迎来了新的高峰[1~4]。2020年9月中国政府明确宣布将采取有力的政策和措施，力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。2021年3月15日，习近平总书记主持召开中央财经委员会第九次会议并发表重要讲话强调要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局。生态文明建设是关系中华民族永续发展的千年大计，习近平指出：“生态文明建设是‘五位一体’总体布局和‘四个全面’战略布局的重要内容。各地区各部门要切实贯彻新发展理念，树立‘绿水青山就是金山银山’的强烈意识，努力走社会主义生态文明新时代”。在2021年全国两会上，习近平总书记再次深刻阐述了坚持生态优先、推动高质量发展的内涵。指出：要坚持“绿水青山就是金山银山”的理念，坚定不移走生态优先、绿色发展之路。绿色发展是中国乃至世界发展的必由之路，绿色发展已经成为当今世界潮流，围绕推动绿色发展迫切需要解决的重大问题开展理论和实践研究，对推动绿色发展建设生态文明具有重大的现实意义与深远的历史意义。作者简介：张素兰（1962—），女，研究员，博士，主要研究方向为资源环境评价与可持续发展研究、空间规划。基金项目：四川省科技厅软科学项目资助（2021JDR0171）。第一届全国碳中和与绿色发展大会189习近平总书记强调指出：“当前和今后相当长一个时期，要把修复长江生态环境摆在压倒性位置，共抓大保护，不搞大开发”。四川是长江上游重要的生态屏障和水源涵养地，搞好四川生态环境保护工作，既可为四川奠定良好的生态本底和提供产业支撑，亦可为长江中下游地区乃至全国的生态安全作出贡献。“人的命脉在田，田的命脉在水，水的命脉在山，山的命脉在土，土的命脉在树”，山水林田湖草是一个生命共同体，自然资源的可持续利用和良好的生态环境是实现绿色发展的根本保证[5]。本研究以问题和目标为研究导向，从资源环境协调、区域经济社会可持续发展出发，以绿色经济理论为理论基础，着眼于建设长江上游生态屏障，采用文献资料法、综合分析法、理论分析与实证研究相结合、定性与定量相结合、继承与创新相结合，对四川生态环境保护与绿色发展进行系统研究，有针对性的提出生态环境保护与绿色发展的对策措施，为政府科学决策、建设长江上游生态屏障、促进四川经济社会可持续发展提供理论依据。2生态环境保护现状及存在的主要问题2.1气温呈逐渐升高趋势，多年平均降水量有所减少，水资源时空分布不均、利用率低，旱涝灾害时有发生据气象观测资料，1961年以来，四川省年平均气温呈逐渐升高趋势，平均每10年升高0.17度，其中2006年、2013年、2015年、2016年位居历史前四高位（见图1）；多年平均降水量有所减少，统计结果显示，2001—2018年全省年均水资源总量与多年平均比较减少5.7%。气候变化加剧了区域干旱、洪涝等自然灾害[6~8]。四川水资源丰富，多年平均降水量为4740亿m3，水资源总量位居全国前列，人均水资源量高于全国平均水平。2019年四川水资源总量为2748.87亿m3，占全国水资源总量（29041.0亿m3）的9.47%；人均占有水资源量3282m3，高于全国2022m3/人的平均水平。但由于水资源时空分布不均、利用率低，形成区域性缺水和季节性缺水，旱涝灾害时有发生。图11961～2020年四川省年平均气温逐年变化2019年四川东部地区人均水资源量为1711m3，西部高原山地人均水资源量为17587m3，东部地区人均水资源量仅为西部高原山地人均水资源量的1/10。四川河川径流量占水资源总量的70%以上，径流量大多集中在6～10月。农田灌溉用水占全省总用水量的60%以上，但水资源有效利用率仅为30—40%，低于全国平均水平，耕地灌溉率仍较全国平均水平低8个百分点，人均有效灌溉面积只有全国平均水平的2/3，而全省80%以上的耕地集中分布在东部盆地区，但东部盆地区的嘉陵江流域7、8月份伏旱、缺水频繁，旱灾成为四川影响最大的自然灾害，干旱缺水、洪涝灾害其中干旱缺水对四川农业和经济社会的可持续发展构成了极大威胁[9~10]。2020年全省183个县（市）中共有69个县（市）发生了春旱、114个县第一届全国碳中和与绿色发展大会190（市）发生了夏旱、42个县（市）发生了伏旱，分别占县域总数的37.70%、62.30%、22.95%，总体表现为春旱和伏旱较重、夏旱局部较重。2020年四川暴雨洪涝灾害严重，首次启动Ⅰ级防汛应急响应。2.2水环境质量稳中有升，但水污染防治工作依然艰巨近年来四川省全面落实河（湖）长制，持续推进长江经济带污染治理和长江岸线保护，加强岷江、沱江、嘉陵江等重点流域综合治理，全省水环境质量稳中有升。2019年全省已首次消灭劣Ⅴ类水质断面，六大水系中，长江干流（四川段）、黄河干流（四川段）、金沙江、嘉陵江水系优良比例为100%。2020年岷江流域首次实现全面达标，岷江流域唯一一个“不达标”的国控断面黄龙溪断面，通过加大治理力度，断面水质由“十三五”初期的劣Ⅴ类水质改善为Ⅲ类，20年来首次达标；沱江曾经是四川污染最重的主要河流，近年来通过治理，水质持续向好。2020年沱江流域16个国考断面Ⅰ—Ⅲ类水质比例达到93.8%，较“十三五”初期增加81.3个百分点。2020年全省87个国控考核断面地表水优良断面（达到或优于Ⅲ类水质）86个，水质优良率为98.9%，较“十三五”初期上升26.4个百分点，实现Ⅴ类水质断面全面清零，10个出川断面水质全部达到优良标准，全省水生态环境质量排名从“十三五”初期的第19位跃居全国第8位。但全省152个河流监测断面中Ⅳ类标准的仍有7个，占监测断面的4.6%。岷江水系优良比例为84.2%，沱江水系优良比例为77.8%。岷江流域作为长江上游的重要支流，环境敏感程度高，岷江流域超标断面中，总磷超标情况尤为突出，水污染防治工作依然艰巨。2.3持续推进大规模绿化全川行动，不断加大生态治理力度，生态环境质量明显改善，但环境保护形势依然严峻据统计资料，2016—2020年四川省持续开展大规模绿化全川行动，五年来共营造林372.87万hm2，森林覆盖率不断提高，至2020年底全省森林覆盖率达到40.03%（图2），比全国平均水平高17个百分点；全省城市和县城建成区绿地率达到36.91%，绿化覆盖率达到41.85%，人均公共绿地面积达到14.03m2。四川是长江黄河上游重要的水源涵养地，退耕还林还草工程是四川最大的生态建设工程之一，实施退耕还林还草工程21年来全省退耕还林还草面积超过4266.67万hm2，为提高森林覆盖率作出了较大的贡献。图2四川省近10森林覆盖率变化情况通过不断加大生态治理力度，持续推进川西藏区生态保护与建设、川西高原生态脆弱区综合治理等生态治理修复工程，至2020年底全省累计治理沙化土地13.32万hm2、石漠化综合治理52.33万hm2、干旱河谷生态治理0.83万hm2、废弃矿山和地灾损毁区植被恢复0.8835.00%36.00%37.00%38.00%39.00%40.00%41.00%第一届全国碳中和与绿色发展大会191万hm2。累计实施草原生态修复治理60.13万hm2，全省荒漠化土地面积连续净减少，2020年全省草原综合植被覆盖率达到85.8%，高出全国平均水平29.7个百分点。全省生态环境状况指数为71.9，21个市（州）生态环境状况指数值在61.5～85.1之间，其中雅安、乐山、广元、凉山4市（州）生态环境状况为优，占全省面积的21.5%；其余17个市（州）生态环境状况为良，占全省面积的78.5%。虽然全省环境治理和生态建设取得了一定成效，但部分地区生态环境仍然脆弱，草地湿地退化、沙漠化、石漠化等现象突出，环境保护形势依然严峻。2.4水土流失综合治理面积逐年加大，水土保持效益明显，但治理任务依然艰巨据统计资料，“十二五”期间，四川省共投入中央及省各级财政专项资金138.38亿元，完成水土流失综合治理面积1.4万km2；“十三五”期间综合治理水土流失面积2.5万km2。全省水土流失综合治理面积逐年加大，水土流失面积进一步减少。2020年全省通过坡改梯、水保林、经果林、种草、封禁治理等方式综合治理水土流失面积0.51万km2，至2020年底全省累计治理面积达到9.08万km2。通过大力实施水土流失综合治理，治理区水土流失强度逐步降低，水土流失面积减少70%以上，土壤侵蚀量减少60%，林草覆盖率增加10%以上，小流域生态环境逐步好转。根据2019年水土流失动态监测结果，四川水土流失总面积为10.78万km2，占全省土地总面积的22%。其中，轻度水土流失面积为7.63万km2，占70.78%；中度水土流失面积为1.56万km2，占14.47%；强烈水土流失面积为0.86万km2，占7.98%；极强烈水土流失面积为0.54万km2，占5.01%；剧烈水土流失面积为0.19万km2，占1.76%。全省水土流失面积依然较大，中度以上水土流失面积占29.22%（表1），治理任务依然艰巨。表1四川省水土流失面积表单位：万km2、%水土流失总面积比重其中轻度水土流失面积比重中度水土流失面积比重强烈水土流失面积比重极强烈水土流失面积比重剧烈水土流失面积比重10.781007.6370.781.5614.470.867.980.545.010.191.763生态环境保护与绿色发展对策措施3.1加强农田水利建设，实行用水总量和强度双控，挖掘节水潜力，提高水资源利用率要加强农田水利建设，搞好固军水库、亭子口灌区一期、向家坝灌区北总干渠一期等重大水利工程建设，继续实施已成灌区续建配套与节水改造，尽力消除全省引水补水盲区。实行用水总量和强度双控，挖掘节水潜力，提高水资源利用率。建立水资源超采预警监测机制。四川是“千河之省”，水系发达，小水电资源极为丰富。要加强监督管理，切实保护河流生态环境，建立长效生态用水保障机制，进一步促进水电站绿色发展，推动水资源科学、合理、有序开发和可持续利用。3.2加强环境污染监测与治理，进一步改善生态环境质量要切实抓好中央生态环境保护督察反馈问题整改落实，严格生态环境准入，强化“三线一单”约束，有效防范生态环境风险。继续充分发挥河（湖）长的力量，进一步加大水污染监测力度，深入实施水污染防治行动计划，以沱江、岷江、涪江等流域为重点治理区域[12]，第一届全国碳中和与绿色发展大会192削减总磷、氨氮、化学需氧量等主要污染物排放总量，确保全省水环境质量持续改善。加强土壤环境风险管控，加强土壤管控修复，逐步改善土壤环境质量。要充分利用第二次全国污染源普查结果，在充分掌握各类污染源的数量、行业和地区分布情况的基础上，加强污染防治工作。3.3继续推进大规模国土绿化行动，实施生态修复工程，加强天然林资源保护，努力增加生态碳汇要坚持生态优先、绿色发展，深入践行“绿水青山就是金山银山”的理念，进一步加强生态建设和环境保护，持续推进长江上游生态屏障建设，严守生态保护红线。建立林长制，继续推进大规模国土绿化行动，营林造林；深入推进退耕还林还草工程。统筹山水林田湖草系统治理，加强黄河流域及川西北高原湿地草原生态保护，实施重大生态修复工程，抓好若尔盖、川滇、秦巴、大小凉山四大重点生态功能区建设[11]，继续加强荒漠化、石漠化、水土流失综合治理，持续加大以林草植被为主体的生态系统恢复，扩大林草植被面积；坚持最严格的生态保护制度，全面加强森林、草地、湿地、荒漠生态系统保护，切实保护好现有生态资源。以努力增强草原、绿地、湿地等自然生态系统固碳能力，努力增加生态碳汇。参考文献[1]诸大建.绿色经济新理念及中国开展绿色经济研究的思考[J].中国人口·资源与环境,2012,22(5):40—47.[2]诸大建.从“里约+20”看绿色经济新理念和新趋势[J].中国人口·资源与环境,2012,22（9）:1—7.[3]牛文元.可持续发展理论的内涵认知——纪念联合国里约环发大会20周年[J].中国人口·资源与环境,2012,22(5):9—14.[4]付允,马永欢,刘怡君,牛文元.低碳经济的发展模式研究[J].中国人口·资源与环境,2012,22(5):9—19.[5]李建新,粱曼,钟业喜.长江经济带经济与环境协调发展的时空格局及问题区域识别[J].长江流域资源与环境,2020,29（12）:2584—2596.[6]丁斌诸,顾显跃,缪启龙.长江流域近50年来的气温变化特征[J].长江流域资源与环境,2006,15(4):531—536.[7]施艾琳,覃军,陈正洪.长江上游流域水位长期变化特征分析[J].长江流域资源与环境,2021,30(2):361—370.[8]马梓策,于红博,曹聪明,张巧凤,侯丽丽,刘月璇.中国植被覆盖度时空特征及其影响因素分析[J].长江流域资源与环境,2020,29（6）：1310—1321.[9]张素兰,严金明,高成凤.四川水土资源可持续利用与生态保护[J].长江流域资源与环境,2008,17（6）：864—869.[10]张碧,张素兰,张世熔,于丽娟.四川资源环境评价研究[J].西南农业学报,2012,17（6）：864—869.[11]朱靖,余玉冰,王淑.岷沱江流域水环境治理绩效综合评价方法研究[J].长江流域资源与环境,2020,29（9）:1995—2004.[12]王学雷,吕晓蓉,杨超.长江流域湿地保护、修复与生态管理策略[J].长江流域资源与环境,2020,29（12）：2647—2654.第一届全国碳中和与绿色发展大会193武夷山国家公园森林植被对景区活动的响应李丽纯1,2，周广胜3,（1.福建省灾害天气重点实验室，福州350001；2.福建省气象科学研究所，福州350001；3.中国气象科学研究院，北京100081）摘要：科学地规划游客的数量与时段已经成为当前国家公园迫切需要解决的问题。基于2000—2018年MODIS250mNDVI数据、土地覆盖/利用数据、90m高程(DEM)数据、地理信息数据和气象资料等，分析研究了武夷山国家公园不同景区活动类型（保护区、景区和过渡区）森林植被的生长季、NDVI年际变化趋势和脆弱性。结果表明：（1）相对于保护区植被生长季10月份结束，景区植被生长季结束期提前，最早提前到9月份。（2）2000—2018年气候变化和景区活动均带来植被指数的增加，但景区活动影响大于气候变化影响。（3）景区活动加重森林植被的脆弱性，其脆弱性程度呈景区>过渡区>保护区。（4）景区活动对森林植被呈负作用，但正在发生的气候变暖和景区有效管理可在一定程度上补偿这一负作用。研究结果可为武夷山国家公园制定旅游时间和游客数量提供决策依据。关键词：武夷山；国家公园；森林植被；景区活动；植被生长季；脆弱性ResponseofforestvegetationtoscenicactivitiesinWuyishanNationalParkLILichun1,2,ZHOUGuangsheng3,(1FujianKeyLaboratoryofSevereWeather,Fuzhou350001,China.2.FujianInstituteofMeteorologicalScience,Fuzhou350001,China.3.ChineseAcademyofMeteorologicalSciences,Beijing100081,China)Abstract:Thepurposeofmakinganationalparkistoprotectthecountry’simportantnaturalecosystems,aswellastheplantsandanimalsthatlivethere.Scientificplanningofthequantityandtraveltimeoftouristshasbecomeanurgentissuefornationalparks.WuyishanNationalParkiscomposedofthreeareas:WuyishanNationalNatureReserve(BHQ),WuyishanNationalScenicArea(JQ),andareasin-between(GDQ).Basedonthenormalizeddifferencevegetationindex(NDVI)(250mresolution)from2000to2018,digitalelevationmodel(DEM,90mresolution),landcover/usagedata,geographicinformationdata,andmeteorologicaldata,weestimatedthelengthofgrowingseason,interannualvariabilityofNDVI,andVulnerabilityofforestvegetationinthethreetypesofareas(BHQ,JQ,GDQ)ofWuyishanNationalPark,andassessedtheimpactofhumanactivitiesandclimatechangeonthegrowthofforestvegetation.Wesetup5vegetation基金项目：国家重点研发计划(2018YFA0606103)；福建省气象局开放式基金项目(2020K04)通讯作者：Correspondingauthor.第一届全国碳中和与绿色发展大会194plotsineachtypeofareas(BHQ,JQ,GDQ)undersimilarclimaticconditionsforthestudy.Theresultsshowthattouristactivitiesshortenedthegrowingseasonofforests.ThegrowingseasonofJQendsinSeptember,onemonthearlierthanthatofBHQ,duetothechangeofvegetationtypescausedbytouristactivities.Bothclimatechangeandtouristactivitiesfrom2000to2018increasedNDVI,whiletheimpactoftouristactivitieswasgreaterthanthatofclimatechange.TheannualNDVIgrowthrateofJQ,GDQ,andBHQwas0.046/10a,0.032/10a,and0.007/10a,respectively.Thegrowingseasonmeantemperaturewasfoundtobelargelyresponsibleforthechangeofforestvegetation,andanincreaseintemperaturewasbeneficialtothevegetationgrowth.TouristactivitiesincreasedtheSensitivityofforestvegetationandreducedtheAdaptabilityofforestvegetation,whichinturnincreasedtheVulnerabilityofforestvegetation.Asaresult,therankingofSensitivityandVulnerabilityforthethreetypesofareaswasJQ>GDQ>BHQ,whilethatoftheAdaptabilitywasBHQ>GDQ>JQ.Touristactivitiesdegradedthestructureandfunctionofecosystems,whichshowedgreatervulnerabilityandinstability.Partofthenegativeeffectfromtouristactivityonthechangeofforestvegetationwasoffsetbyclimatewarmingandeffectivetourismmanagement.ThisstudyshedinsightsintotheplanningoftraveltimeandquantityoftouristsinWuyishanNationalPark.Keywords:Wuyishan,nationalpark,forestvegetation,touristactivity,growingseason,vulnerability0引言国家公园是指由国家批准设立并主导管理，边界清晰，以保护具有国家代表性的大面积自然生态系统为主要目的，实现自然资源科学保护和合理利用的特定陆地或海洋区域[1]。建立国家公园体制的主要目标一是国家重要自然生态系统原真性、完整性得到有效保护，二是实现人与自然的和谐共生。如何科学规划游客的数量和旅游时段，实现保护与利用和谐统一，成为当前国家公园迫切需要解决的问题。了解旅游对主要生态系统的影响是解决这个问题的关键。植被是陆地生态系统的核心部分，是气候要素、地貌、土壤和人类活动长期互相作用的结果[2]，对气候变化和人类活动十分敏感[3-10]。归一化植被指数（NDVI，NormalizedDifferenceVegetationIndex）与植被的许多参数密切相关，如光合作用、叶绿素密度、叶面积指数、植被覆盖度等，可反映植被生长状况和变化特征[11]，其数值的大小可以表征植被活动强弱[12-13]，时序变化可识别植被季节物候特征[14-16]。基于遥感植被指数的长时间序列开展植被变化对气候变化、人类活动等要素的响应已有大量研究[5-6,10,16-20]，当前发展趋势是分离人类活动和气候变化对植被生长的影响。2010年以来，有一些学者率先开展了相关研究[7-10,17-21]，主要方法有残差趋势法[9-10]、数学模型法[7-8]和变异系数法[22]等。这些研究主要集中在评估人类活动对植被覆盖和植被生产力的影响方面，还没有研究人类活动对植被生长季和脆弱性的影响，制约着对人类活动影响的全面认识。武夷山国家公园是我国首批十个开展国家公园体制试点区域之一，自2017年试点以来，国家公园规范化管理一直处于摸索阶段。园内有国家级自然保护区、风景名胜区和介于二者之间的过渡区，长期以来三个区域处于不同的景区活动类型影响下。其中，武夷山景区游客数从1981年的5.9万人次增加到2017年的10.4万，最高达到13.7万。游客数量增加和景观破碎化对景区生态环境产生了重要影响[23-24]。然而，对不同景区活动类型影响下的森林变化敏感因子和人类活动影响研究，尚缺少相关报道。本研究试图以武夷山国家公园为研究区第一届全国碳中和与绿色发展大会195域，分析研究同一气候区内不同景区活动类型（旅游与管理的景区、过渡区、保护区）对森林植被生长季、归一化植被指数和脆弱性等森林变化敏感因子的影响，以丰富景区旅游对森林植被影响的认知，为科学地规划游客的数量与旅游时段提供决策依据。1研究地区与方法1.1研究区域概况武夷山国家公园体制试点区位于福建省北部，周边分别与福建省武夷山市西北部、建阳市和邵武市北部、光泽县东南部、江西省铅山县南部毗邻，总面积1001.41km2，主体由福建武夷山国家自然保护区、武夷山风景名胜区和二者的过渡区3个部分组成，以下简称保护区（BHQ，WuyishanNationalNatureReserve）、景区（JQ，WuyishanNationalScenicArea）和过渡区（GDQ，AreasbetweenWuyishanNationalNatureReserveandWuyishanNationalScenicArea）。保护区基本处于无旅游干扰状态；景区受旅游干扰和园区植被恢复管理影响，特别是在旅游旺季（五一、国庆、暑假和元旦）人流量大，影响显著；过渡区为原住居民生活和生产的区域，拥有部分生态旅游人群，常年人流量比较稳定。为消除非气候要素、地形差异和土地覆盖类型改变导致的归一化植被指数波动，从武夷山国家公园2000年、2005年、2010年和2015年土地利用覆盖数据中提取出森林类型在研究时段一直未发生变化的区域作为研究对象。在中海拔地带的保护区、景区和过渡区选取同等数量（3类研究区中能选取的均匀样地最大数）的1km×1km样地，人工反复多次采点后确定每个研究区的代表性样地数为5，编号1—5（图1）。15个植被样地的年平均气温在18.7—18.8℃间，变率均为0.0377℃/a，年累积降水量在1900mm左右，变率为13—14mm/a，与武夷山站无显著差异，且直线距离小于50km，可认为与武夷山站同属一气候区，因此采用武夷山站的气候要素代表样地状况。图1武夷山国家公园15个植被样地位置图Fig.1Locationmapofthe15vegetationplotsinWuyishanNationalParkBHQ：武夷山国家自然保护区，WuyishanNationalNatureReserve；JQ：武夷山风景名胜区，WuyishanNationalScenicArea；GDQ：武夷山国家自然保护区和武夷山风景名胜区之间的过渡区，AreasbetweenWuyishanNationalNatureReserveandWuyishanNationalScenicArea；BHQ1—BHQ5、JQ1—JQ5、GDQ1—GDQ5依次为保护区、景区和过渡区的1号到5号森林植被样地1.2资料来源和处理第一届全国碳中和与绿色发展大会196研究所用数据包括2000—2018年MODIS250mNDVI逐月数据，为最大值合成法生成的逐月最大NDVI数据，像元值为放大10000倍的NDVI值，由国家卫星气象中心提供，资料已经过严格质量控制；2000年、2005年、2010年、2015年30m分辨率土地利用/覆盖（LUCC，LandUse/CoverChange）专题数据，由国家卫星气象中心提供；武夷山国家公园矢量边界，由武夷山国家公园管理局提供；武夷山国家公园90m分辨率DEM数据，由国家气象信息中心提供；武夷山国家公园周边10个国家气象站的温度、降水月值，由福建省气象局提供，采用反距离权重法插值到1km×1km。基于ArcGIS提取样地NDVI数据并统计样地年、月、生长季NDVI的平均值、最大值等数据。1.3研究方法1.3.1生长季计算3类研究区15个样地2000—2018年逐月的NDVI像元平均值，绘制3类研究区15个样地的森林植被月NDVI的变化曲线，以植被生长光谱曲线出现明显拐点的时间（如NDVI下降至最低点和上升至最高点）综合判断生长季的起始时间和结束时间，分析不同景区活动类型对武夷山植被生长季的影响。1.3.2变化趋势率将3类研究区的NDVI进行一元线性回归处理，回归方程斜率代表NDVI在研究时段的变化趋势，若斜率小于0，说明该时段内植被呈减少趋势，反之则为增加趋势，计算如下：式中,为NDVI的变化趋势（即斜率）；n为研究时段的年数；xj为第j年研究区样地的NDVI值。1.3.3NDVI偏差NDVI偏差已经广泛应用于植被动态监测[25]，是NDVI实际值在其多年平均值上下浮动的量，可计算如下[26]：长时间序列NDVI月平均值为：式中，为第k个像元第y年第m月的NDVI值。在此，采用年NDVI实际值与多年平均值差来反应植被的年变化，年NDVI值为一年12个月NDVI的平均值。1.3.4脆弱性气候变化专门委员会（IPCC）在第三次评估报告中给出脆弱性的定义，即脆弱性为一个自然的或社会的系统容易遭受来自气候变化（包括气候变率和极端气候事件）持续危害的范围或程度，是系统内的气候变率特征、幅度和变化速率及其敏感性和适应能力的函数，用简单的数学形式可表达为：式中，为系统的脆弱性(Vulnerability)；为系统的敏感性或敏感度(Sensitivity),即系统对外界因子变化的响应程度；为系统的适应性(Adaptability)(IPCC，2001)。V越小，表示第一届全国碳中和与绿色发展大会197生态系统脆弱性越低，反之脆弱性高。本研究采用生态系统脆弱性评估方法[27-28]，利用NDVI年最大值和平均值计算森林植被的适应性、敏感性和脆弱性。其中，敏感性定义为植被在某一方面对外界环境变化的响应程度，以植被功能特征量的年际波动情况来表示：式中，表示第i年的年NDVI，表示在研究时段内年NDVI的年平均值，和分别为的最大值和最小值，为归一化处理结果，值越大，敏感性越高，为正向指标。适应性表示植被的自适应能力，是植被应对外界环境变化，保持相对稳定状态的一种度量。采用年NDVI相对距平在一定时段内年际变化线性拟合趋势线的斜率来表示，变率变化趋势越小，表示系统越稳定，为逆向指标。因此还需对标准化后的斜率进行正向化处理：（）（）（）式中，为年NDVI的相对距平，即；表示变率的变化趋势，即植被的自适应能力，表示给定时间段内的年序，同上，为归一化处理结果，为正向化处理结果。2结果分析2.1植被生长季变化计算15个样地多年的月平均NDVI值，作年内生长变化曲线。3类研究区NDVI的最低值均出现在3—4月（图2），景区5个植被样地（JQ1—JQ5）和过渡区邻近景区的2个样地（GDQ1、GDQ2）的NDVI最高值出现在9月，保护区5个植被样地（BHQ1—BHQ5）和过渡区与其邻近的3个植被样地（GDQ3—GDQ5）出现在10月。可见，相对于保护区植被生长季10月份结束，景区植被生长季结束期提前到9月份。景区和过渡区中邻近景区的样地植被生长季为4—9月，与全省尺度的植被生长季研究结果一致[29]。由于3类研究区植被样地气候条件无差异，说明景区植被生长季的主要影响因素为人类活动，即景区活动导致植被生长季结束提前。600062006400660068007000720074007600780080001357911NDVI（×10000）月Month景区630065006700690071007300750077007900810083001357911NDVI（×10000）月Month过渡区GDQ1GDQ2GDQ3GDQ4GDQ5第一届全国碳中和与绿色发展大会198图23类研究区NDVI的年内变化趋势图Fig.2Intra-annualtrendofNDVIinthreetypesofresearchingareas2.2NDVI的年际变化3类研究区的月、年、生长季、非生长季的NDVI平均值，以及武夷山站的气温和降水随时间变化的线性回归结果表明（表1），受人类活动影响，无论是生长季还是非生长季，景区和过渡区植被NDVI均呈明显的上升趋势，尤其非生长季上升趋势非常明显，多数月份达到显著甚至极显著水平。全年NDVI景区平均增速为0.046/10a，过渡区为0.032/10a，景区增速略高于过渡区。保护区月NDVI增长除非生长季的3月和11月达到显著性水平外，其余时段的NDVI增长并未达到显著性水平，全年、生长季、非生长季的NDVI增长也都未达到显著性水平。3类研究区生长旺期（5—8月）NDVI变化趋势均未达到显著性水平。从NDVI的绝对增长而言，人类活动对过渡区和风景名胜区的植被生长起到积极的作用，可能与长期以来的景观绿化工程和人工抚育有关；生长旺期上升不显著，可能与NDVI在植被生长旺盛期容易达到饱和有关[30-31]；非生长季森林NDVI因指数相对较低，不易达到饱和，能够较准确地反应植被的年际变化情况，与全年NDVI增长趋势一致，均呈显著上升趋势。表12000—2018年NDVI和气象要素的线性变化趋势Table1LineartrendsofNDVIandmeteorologicalfactorsfrom2000to2018时段PeriodKJQKGDQKBHQKTKP1月Jan8020170.024-2.0682月Feb8540-4-0.045-0.7723月Mar4244430.0204.3424月Apr3556320.031-3.325月May5273230.0217.996月Jun-37-7-590.0193.447月Jul295-34-0.014-0.788月Aug31-11-10.031-1.329月Sep4830-90.0572.6410月Oct4730-40.035-2.3611月Nov6631310.0662.6512月Dec747660-0.151.35全年Yearly463270.02114.44生长季Growingseason2625-90.023/0.0241.29/8.93非生长季Non-growingseason6642290.016/0.0123.15/5.51KJQ:景区NDVI年际变化趋势率,InterannualtrendrateofNDVIinWuyishannationalscenicarea;KGDQ:过渡区NDVI年际变化趋势率,InterannualtrendrateofNDVIintheareabetweenWuyishannationalnature650067006900710073007500770079008100830085001357911NDVI（×10000）月Month保护区第一届全国碳中和与绿色发展大会199reserveandWuyishannationalscenicarea;KBHQ:保护区NDVI变化趋势率,InterannualtrendrateofNDVIinWuyishannationalnaturereserve;KT:武夷山站平均气温年际变化趋势率,InterannualtrendrateofmeantemperatureatWuyishanstation;KP:武夷山站累积降水年际变化趋势率,InterannualtrendrateofaccumulatedprecipitationatWuyishanstation;表示NDVI年际变化达到显著性水平（P＜0.05）；表示NDVI年际变化达到极显著水平（P＜0.01）；生长季KT、KP前后2个值各对应4—9月和4—10月的要素年际变化趋势率，非生长季与生长季相对应。武夷山气象站全年、生长季和非生长季平均气温呈不显著上升趋势（表1）。3类研究区年NDVI偏差与全年、生长季、非生长季的平均气温、累积降水距平值的Pearson相关分析表明，过渡区、保护区的NDVI偏差与生长季的平均气温距平呈显著正相关，相关系数分别为0.497和0.506（P＜0.05），景区NDVI偏差与全年、生长季和非生长季平均气温距平的相关未达到显著性水平；3类研究区NDVI偏差与全年、生长季和非生长季的累积降水距平均无显著相关（表2）。也就是说，在无人类活动影响状态下，影响国家公园植被生长的主要气象因子为生长季平均气温，气候变暖有利于植被指数增加；一定程度人类活动影响（过渡区）对植被生长影响较小，植被变化与气温变化亦显著相关；景区因影响植被生长的因素除气象因子外，还存在较多不确定要素，人类活动影响下主要影响因素发生转变，导致植被变化与气象因子变化无明显相关性。表2研究区NDVI偏差和气象要素的相关分析Table2CorrelationanalysisbetweenNDVIdeviationandmeteorologicalfactorsinresearchingareas要素Factors时段Stages相关系数及显著性CorrelationcoefficientandsignificantNDVI偏差（JQ）NDVIdeviation(JQ)NDVI偏差(GDQ)NDVIdeviation(GDQ)NDVI偏差(BHQ)NDVIdeviation(BHQ)平均气温距平Meantemperatureanomaly全年0.4270.2310.326生长季0.4070.4970.506非生长季0.126-0.113-0.030降水距平Precipitationanomaly全年-0.154-0.317-0.059生长季-0.181-0.310-0.055非生长季0.002-0.071-0.069表示两个要素在P<0.05水平相关显著。2.3对植被脆弱性的影响基于NDVI月时间序列构建15个研究样地NDVI年最大值、NDVI年平均值的时间序列。其中，NDVI年最大值为一年中12个月NDVI的最大值，可反映植被一年的最好生长状态；NDVI年平均值为一年中12个月的NDVI平均值，可反映植被全年的生产力水平。基于15个研究样地NDVI年平均值和年最大值计算植被敏感性、适应性和脆弱性指数（表3）。从单个样地指数值看，景区植被的敏感性和脆弱性明显高于过渡区和保护区，适应性低于保护区和过渡区，保护区和过渡区部分样地的3个指数比较近。从总体上，森林植被敏感性和脆弱性为保护区＜过渡区＜景区，适应性为景区＜过渡区＜保护区；保护区、景区、过渡区的适应性均为正值。保护区森林植被对外界环境敏感度较低，自我调节能力较强，脆弱性低；相反，景区植被对外界环境敏感度较高，脆弱性高，可能与长期受人类活动影响有关；过渡区介于保护区和景区之间，敏感性、适应性和脆弱性均介于二者之间。在气候变暖背景下，3类研究区植被对气候变化的适应性指数为正值，说明植被对气候变化仍具有自我调控和恢复的能力，但景区部分样地的适应性已经接近0值，这表明植被可能逐步失去自行调控第一届全国碳中和与绿色发展大会200和恢复的能力。表33类研究区样地森林植被敏感性、适应性和脆弱性指数Table3Sensitivity,AdaptabilityandVulnerabilityindexesfortheforestvegetationplotsinthethreetypesofresearchingareas样地PlotsNDVI年最大值AnnualmaximumvalueofNDVINDVI年平均值AnnualmeanvalueofNDVI敏感性Sensitivity适应性Adaptability脆弱性Vulnerability敏感性Sensitivity适应性Adaptability脆弱性VulnerabilityJQ10.790.130.660.870.000.87JQ21.000.001.001.000.140.86JQ30.720.350.370.790.190.60JQ40.830.060.770.870.130.74JQ50.630.250.380.870.110.76GDQ10.380.65-0.270.210.56-0.35GDQ20.440.350.080.550.230.32GDQ30.120.90-0.770.140.57-0.44GDQ40.500.310.180.460.270.19GDQ50.280.56-0.290.250.47-0.22BHQ10.080.83-0.750.280.67-0.40BHQ20.161.00-0.840.381.10-0.72BHQ30.670.88-0.210.160.89-0.73BHQ40.120.85-0.730.020.83-0.81BHQ50.000.96-0.960.001.01-1.013结论与讨论本研究基于2000—2018年MODIS250mNDVI数据、土地覆盖/利用数据、地理信息数据、地理高程数据和气象资料，分析研究了武夷山国家公园不同景区活动类型（保护区、过渡区和景区）森林植被的生长季、年际变化趋势和脆弱性。（1）景区活动导致植被生长季结束提前。保护区植被生长季于10月结束，而景区植被生长季提前至9月结束。尽管景区和过渡区所选植被样地的气候特征与保护区相似，但受人类活动影响，植被类型发生了明显改变，优势植被不再是常绿阔叶林（原生植被），植被生长季因此发生明显变化。据了解，3类研究区中，保护区内保存着较好的原生植被，地带性植被特征分布明显，中低海拔以常绿阔叶林为主，景区受人类活动影响，常绿阔叶树种已经支离破粹，植被以马尾松和杉木林为主，过渡区介于二者之间，植被以阔叶林、毛竹林为主，茶树为辅。本文认为，导致3类研究区植被生长季变化的主因是景区活动导致的植被类型和组成的改变。土地利用/覆被变化(LUCC)是最具人类特征活动的形式，人类在生产、生活及其他方式中改变土地利用方式，会直接影响植物光合作用和呼吸作用[27,32]，进而影响植被生产力。本研究表明，在土地利用类型不变的情况下，植被类型和组成的改变也会直接影响植物生长要素的变化。植被生长季受气候变化和人类活动的双重影响，已经有众多学者开展了气候变化对生长季的影响研究，并已发现植被生长季的开始和结束与气候变暖密切相关[14,16]。本研究基于月尺度NDVI数据对3类研究区森林植被的平均生长季进行分析，初步阐明人类活动对植被生长季的影响，但尚未对气候变化导致的生长季变化进行研究。尽管3类研究区气候特征具有第一届全国碳中和与绿色发展大会201一致性，但不同植物物种的物候期对于气候变化的响应不尽相同[33]，研究生长季对气候变化的响应可为气候变化背景下景区管理和规划提供决策参考。同时，人类活动除了景观工程等直接影响外，可能还会引起小气候、土壤微生物等环境要素的变化[34-35]，目前所采用的气候资料为国家气象站插值后的资料，尚无法反映人类活动导致的小气候环境变化。要了解景区活动对研究区小气候环境的影响及小气候变化带来的植被生长变化，还需要精细化、高密度的小气候观测试验支持。（2）气候变化和人类活动均使得武夷山森林植被指数增加，人类活动对植被指数增长的影响大于气候变化影响。本研究中2000—2018年景区和过渡区的人类活动带来植被指数的显著增加，保护区生长季气温的增加伴随植被指数的不显著上升，可见人类活动对植被指数增长的影响大于气候变化。在生态保护大背景下，国家实施的天保工程和退耕还林还草等工程已经给很多地方植被增长带来积极影响，包括新疆[6]、黄土高原[9]、三江源[10]、秦岭[20]等地，有些区域人类活动贡献大于气候变化贡献，也有一些区域气候变化贡献大于人类活动贡献。景区活动对植被的影响大体可以分为二类，一是直接影响，如通过景观工程、生产灌溉等提高植被覆盖，对植被指数的增加具有最直接的效果；二是间接影响，即景观工程与游客活动造成土壤、大气、水、生物多样性等的变化，进而影响植被的生长，这类影响将干扰生态系统的健康。尽管本研究在选取研究对象时已经剔除土地利用类型变化可能造成的干扰，但受遥感影像分辨率影响，对小面积的土地绿化仍无法剔除，更无法反映植被类型和组成变化导致的植被生长要素的变化。景区植被指数增加可能与景区的人工造林、景观工程、人工抚育等积极活动有关，过渡区植被指数增加可能与茶树种植、耕作管理等有关。景区活动带来的生态系统中土壤、大气、环境变化如何影响植被生长还需要进一步研究实现。关于人类活动对植被变化的影响研究，目前仍主要集中在人类活动对植被覆盖和植被生产力的影响方面[8-10]，尚缺少结合植被潜在风险（如脆弱性）、植被群落结构等的影响评估，还不能系统反映人类活动对植被生长的贡献。就武夷山国家公园而言，在某些区域还存在盲目种植茶树的现象，导致了局地植被类型的单一化，植被覆盖和植被生产力表面上增加，但是与原生植被相比，抵御自然灾害和水土保持的能力却大幅下降。要准确评估人类活动对植被生长的贡献，需要充分考虑植被群落结构、抵御自然灾害的能力、生长状况等，建立一套统一、可操作性强的指标体系和方法。（3）景区活动加重了森林植被的脆弱性，植被对气候变化的适应性下降。脆弱性是指由于系统对系统内外扰动的敏感性以及缺乏应对能力从而使系统的结构和功能容易发生改变的一种属性，这种属性在系统受到扰动和压力时就会显现出来[36]。扰动与系统的相互作用会使脆弱性增大或缩小，是系统脆弱性发生的驱动因素[36]。保护区属自然生态系统，对无机环境具有深刻的适应，具有自行调控和不断更新的能力[2]。在武夷山国家公园内，景区的较强人类活动和过渡区的较弱人类活动对森林植被生长的影响在脆弱性上得到体现，人类活动强弱直接决定了森林植被脆弱性的强弱。与气候变化相比，人为干扰对全球植被变化造成的破坏更大，植被遭受人为干扰和气候变化的区域是生态脆弱区[37]，人类活动使生态系统的结构、功能发生退化，表现出更大的脆弱性和不稳定性[38]，已有研究说明人类活动对植被变化带来的不利影响是显而易见的，与本文结论一致。本研究基于NDVI进行武夷山国家公园森林植被脆弱性评价，在一定程度上能反映森林植被的健康状况，但考虑到植被的复杂性和气候变化的不确定性，未来研究中可能要加入更多的评估指标，建立更为适用的评估模型，以准确、全面评估植被的脆弱性。（4）景区活动对植被有负作用，气候变暖和人类积极活动在一定程度上可抵消这一负作用。植被增加不等同于植被健康。研究发现，尽管景区植被指数增加趋势明显高于保护区和第一届全国碳中和与绿色发展大会202过渡区，但其脆弱性和适应性均显著低于保护区，一旦有极端气象灾害发生，植被所遭遇的风险将显而易见。传统的森林健康评价因子包括蓄积量、生物量、郁闭度、面积等[39]，可以从遥感影像中提取植被指数、叶面积指数、光合有效辐射等信息反映出来，故归一化植被指数只能反映植被健康的某一方面。本研究表明，武夷山国家公园森林NDVI增加，与全球、全球干旱区、欧亚大陆以及中国东部沿海等不同空间尺度上关于植被NDVI变化趋势的研究结果相一致[40]。影响武夷山国家公园植被生长的主要气象因子为生长季平均气温，气候变暖有利于该区域植被的生长，与王晓利等[40]的研究结果一致。气候变暖和人类积极活动有利于国家公园植被指数的增加，能够一定程度上缓解景区活动带来的不利影响。因此，需要科学制定旅游时间和游客数量，合理规划景观工程，确保植被物质循环和能量交换有序进行，增强森林植被应对自然灾害的能力。参考文献[1]中共中央办公厅,国务院办公厅.建立国家公园体制总体方案.(2017-09-26)[2020-01-06].http://www.gov.cn/zhengce/2017-09/26/content_5227713.htm.[2]周广胜,何奇瑾,殷晓洁.中国植被/陆地生态系统对气候变化的适应性与脆弱性.北京:气象出版社,2015:35-38.[3]孙红雨,王长耀,牛铮,布和敖斯尔,李兵.中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系——基于NOAA时间序列数据分析.遥感学报,1998,2(3):204-210.[4]MyneniRB,KeelingCD,TuckerCJ,AsrarG,NemaniRR.Increasedplantgrowthinthenorthernhighlatitudesfrom1981to1991.Nature,1997,386(6626):698-702.[5]刘家福,马帅,李帅,任春颖,毛德华,张柏.1982—2016年东北黑土区植被NDVI动态及其对气候变化的响应.生态学报,2018,38(21):7647-7657.[6]杜加强,贾尔恒﹒阿哈提,赵晨曦,方广玲,阴俊齐,香宝,袁新杰,房世峰.1982—2012年新疆植被NDVI的动态变化及其对气候变化和人类活动的响应.应用生态学报,2015,26(12):3567-3578.[7]RenHR,ZhouGS.MeasuringtheimpactsofanthropogenicactivitiesonInnerMongoliantemperategrassland.LandDegradation&Development,2018,29(9):2942-2950,doi:10.1002/ldr.3055.[8]张珺,任鸿瑞.人类活动对锡林郭勒盟草原净初级生产力的影响研究.自然资源学报,2017,32(7):1125-1133.[9]易浪,任志远,张翀,刘雯.黄土高原植被覆盖变化与气候和人类活动的关系.资源科学,2014,36(1):166-174.[10]李辉霞,刘国华,傅伯杰.基于NDVI的三江源地区植被生长对气候变化和人类活动的响应研究.生态学报,2011,31(19):5495-5504.[11]范德芹,赵学胜,朱文泉,郑周涛.植物物候遥感监测精度影响因素研究综述.地理科学进展,2016,35(3):304-319.[12]GaoJB,JiaoKW,WuSH,MaDY,ZhaoDS,YinYH,DaiEF.PastandfutureeffectsofclimatechangeonspatiallyheterogeneousvegetationactivityinChina.Earth’sFuture,2017,5(7):679-692.[13]FangJY,TangYH,SonY.WhyareEastAsianecosystemsimportantforcarboncycleresearch.ScienceChinaLifeSciences,2010,53(7):753-756.[14]WangGC,HuangY,WeiYR,ZhangW,LiTT,ZhangQ.InnerMongoliangrasslandplantphenologicalchangesandtheirclimaticdrivers.ScienceoftheTotalEnvironment,2019,683:1-8,doi:10.1016/j.scitotenv.2019.05.125.[15]LiuQ,FuYH,ZengZZ,HuangMT,LiXR,PiaoSL.Temperature,precipitation,andinsolationeffectsonautumnvegetationphenologyintemperateChina.GlobalChangeBiology,2016,22(2):644-655,doi:10.1111/gcb.13081.第一届全国碳中和与绿色发展大会203[16]马新萍,白红英,贺映娜,秦进.基于NDVI的秦岭山地植被遥感物候及其与气温的响应关系——以陕西境内为例.地理科学,2015,35(12):1616-1621.[17]ShenB,FangSB,LiG.Vegetationcoveragechangesandtheirresponsetometeorologicalvariablesfrom2000to2009inNaqu,Tibet,China.CanadianJournalofRemoteSensing,2014,40(1):67-74.[18]FangSB,ZhangXS.Controlofvegetationdistribution:climate,geologicalsubstrate,andgeomorphicfactors.AcasestudyofgrasslandinOrdos,InnerMongolia,China.CanadianJournalofRemoteSensing,2013,39(2):167-174.[19]沈斌,房世波,余卫国.2016.NDVI与气候因子关系在不同时间尺度上的结果差异.遥感学报,20(3):481-490.[20]邓晨晖,白红英,高山,刘荣娟,马新萍,黄晓月,孟清.秦岭植被覆盖时空变化及其对气候变化与人类活动的双重响应.自然资源学报,2018,33(3):425-438.[21]王钊,彭艳,权文婷,何慧娟,李登科.秦岭森林物候时空分布特征及对水热条件的响应.干旱区地理,2019,42(5):1049-1058.[22]李传华,赵军,师银芳,胡秀芳.基于变异系数的植被NPP人为影响定量研究——以石羊河流域为例.生态学报,2016,36(13):4034-4044.[23]游巍斌,何东进,巫丽芸,詹仕华,洪伟,游惠明,陈炳容,俞建安.武夷山风景名胜区风景廊道时空分异特征及其生态影响.应用与环境生物学报,2011,17(6):782-790.[24]游巍斌,何东进,詹仕华,洪伟,巫丽芸,王英姿,陈炳容,俞建安,范圣锋.武夷山风景名胜区旅游影响及植被景观特征与地理因子的相关分析.四川农业大学学报,2011,29(1):35-39,68-68.[25]马明国,王建,王雪梅.基于遥感的植被年际变化及其与气候关系研究进展.遥感学报,2006,10(3):421-431.[26]MyneniRB,TuckerCJ,AsrarG,KeeplingCD.Interannualvariationsinsatellite-sensedvegetationindexdatafrom1981to1991.JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,1998,103(D6):6145-6160.[27]於琍,曹明奎,陶波,李克让,董文杰,刘洪滨,刘长友.基于潜在植被的中国陆地生态系统对气候变化的脆弱性定量评价.植物生态学报,2008,32(3):521-530.[28]王春雨,王军邦,孙晓芳,王猛,王绍强,崔惠娟.孟印缅地区农田生产力脆弱性变化及气候影响机制——基于1982-2015年GIMMS3g植被指数.生态学报,2019,39(21):7793-7804.[29]汪琴.福建省NDVI变化特征及对气象因子的响应[D].福州:福建农林大学,2015.[30]陈燕丽,罗永明,莫伟华,莫建飞,黄永璘,丁美花.MODISNDVI与MODISEVI对气候因子响应差异.自然资源学报,2014,29(10):1802-1811.[31]李红军,郑力,雷玉平,李春强,周戡.基于EOS/MODIS数据的NDVI与EVI比较研究.地理科学进展,2007,26(1):26-32.[32]李金珂,杨玉婷,张会茹,黄铝文,高义民.秦巴山区近15年植被NPP时空演变特征及自然与人为因子解析.生态学报,2019,39(22):8504-8515.[33]WaltherGR,PostE,ConveyP,MenzelA,ParmesanC,BeebeeTJC,FromentinJM,Hoegh-GuldbergO,BairleinF.Ecologicalresponsestorecentclimatechange.Nature,2002,416(6879):389-395.[34]王业宁,孙然好,陈利顶.人为热计算方法的研究综述.应用生态学报,2016,27(6):2024-2030.[35]孙权,朱文.旅游开发对城市土壤和生态环境的影响.山东农业大学学报:自然科学版,2019,50(6):1065-1070.[36]李鹤,张平宇,程叶青.脆弱性的概念及其评价方法.地理科学进展,2008,27(2):18-25.[37]ZhangXL,HuangXR.Humandisturbancecausedstrongerinfluencesonglobalvegetationchangethanclimatechange.PeerJ,2019,7:e7763,doi:10.7717/peerj.7763.[38]万洪秀,孙占东,王润.博斯腾湖湿地生态脆弱性评价研究.干旱区地理,2006,29(2):248-254.[39]张根涛,叶绍明,蒋桂娟.遥感技术在森林健康研究中的应用.广西民族大学学报:自然科学版,2018,第一届全国碳中和与绿色发展大会20424(2):98-101,109-109.[40]王晓利,侯西勇.1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数(NDVI)变化及其对极端气候的响应.地理研究,2019,38(4):807-821.第一届全国碳中和与绿色发展大会205白洋淀湿地生态系统固碳价值研究张俊霞1，赵春雷2,3，张智凯1，孟成真2（1.张家口市气象局河北，张家口075000；2.河北省气象科学研究所河北，石家庄050021；3.河北省气象与生态环境重点实验室河北，石家庄050021）摘要：固碳功能是湿地生态系统参与碳循环的重要服务功能。以河北省白洋淀湿地为研究区，计算白洋淀湿地的植物固碳量和土壤碳储存量，探讨不同景观类型的固碳价值，并对其固碳价值进行估算。结果表明：2015年白洋淀湿地植物固碳量为42.1万吨，固碳价值约1.1亿元；土壤碳储存量为235.6万吨，土壤固碳价值约6.3亿元；固碳总价值大约为7.5亿元，除水域外土壤的固碳价值显著大于植物的固碳价值。从植被净初级生产力来看，各景观固碳能力耕地>沼泽>草地>水域>居民建筑用地，各景观中，沼泽的单位固碳价值最大。湿地生态系统的固碳价值随着景观的变化而发生变化，要提高白洋淀湿地生态系统的固碳能力和价值需要科学合理的规划和管理。关键词：白洋淀；湿地；固碳量；固碳价值0引言湿地是陆地生态系统的重要组成部分[1]，为全球及区域环境提供多样的生态功能[2]，而固碳是湿地重要的生态系统服务功能之一[3]。湿地面积仅占地球陆地面积的4%～6%[4]，但储存的碳占陆地土壤有机碳库的18%～30%[5-6]，并且湿地具有持续的固碳能力，是全球最大的碳库之一。湿地碳的固定受湿地表层结构（植被状况、淹水泥炭层的厚度）和泥炭沉积速率的影响，不同类型湿地生态系统中营养物转化和有机物分解的方式和速率各不相同，从而导致不同湿地固碳能力的巨大差异[7]，且不同类型的湿地植物其固碳能力也大不相同。湿地生态系统的固碳价值包括植物的固碳价值和土壤的碳储存价值两部分[8]。目前，对白洋淀湿地服务功能研究多是从供给服务、调节服务、文化服务等最终服务类型进行功能评价或者分区研究，李博等人从光合作用原理研究了白洋淀湿地典型植被芦苇储碳固碳功能，较少关注湿地土壤的碳储存价值[9]，而湿地生态系统约90%的碳储存在湿地土壤中[10]，因此本文通过计算植物的固碳量和土壤碳储存量，得到白洋淀湿地的固碳价值和土壤碳储存价值，为湿地的生态系统管理和服务功能评价提供科学参考。1研究区概况白洋淀湿地位于华北平原中部(115°38′-116°07′E，38°43′-39°02′N)，是华北平原最大的淡水湿地，为不同尺度的受益者了提供多项生态系统服务，对维持华北平原生态平衡也具有重要的作用[11]。在行政上，白洋淀原隶属于河北省保定市安新县、雄县、容城县以及沧州市任丘县管辖，安新县辖区面积最大，约占白洋淀总面积地的78.1%。当水位为8.8m(大沽项目基金：河北省气象局科研项目（20ky31）资助。作者简介：张俊霞（1991-），女，山西忻州人，硕士，助理工程师，从事生态与农业方面的研究。通讯作者：赵春雷第一届全国碳中和与绿色发展大会206高程)时，85.6％的水域分布于安新县境内错误！未定义书签。。2017年4月成立雄安新区后白洋淀归属雄安新区管理。该区域属于东部季风区暖温带半干旱地区，大陆性气候特点显著；多年平均气温7.3-12.7℃，气温年较差大；年平均降水量563.9mm，降水主要集中在6-9月份；年平均蒸发量1369mm，蒸发量远大于降水量[12]。淀内以沼泽为主，土壤营养物质丰富，生物种类繁多[13]。图1白洋淀位置概况2研究方法2.1数据本文中所用到的2015年土地利用数据、30m分辨率的数字高程模型（DEM）以及行政边界矢量数据来源于河北省基础地理信息中心；2015年归一化植被指数数据（全球250m分辨率16天合成的MODIS陆地标准产品MOD13Q1）来源于美国国家航空航天网站；国家站站点气象数据（降水量、气温、相对湿度等）来源于中国气象数据网。2.2分类根据2015年土地利用数据，白洋淀总面积255.5km2，将白洋淀分为5种景观类型，其中沼泽区域面积188.9km2、水域面积36.2km2、居民建筑用地面积14.0km2、耕地面积14.6km2、草地面积仅1.8km2。其中，水域、居民建筑用地植被覆盖度低，耕地则以粮食为主，沼泽则主要是芦苇等植被类型。图22015年白洋淀土地利用分类图2.3固碳量估算第一届全国碳中和与绿色发展大会2072.3.1植物固碳量白洋淀内优势植物主要包括芦苇、香蒲、荷、篦齿眼子菜和金鱼藻。其中，荷、香蒲和金鱼藻混生群落的平均生物量最大，芦苇群落的平均生物量次之，蓖齿眼子菜群落的平均生物量再次之，荷与篦齿眼子菜混生群落的平均生物量最小[14]。根据光能利用率理论，利用陆地生态系统碳通量TEC[15]模型，结合地面观测数据（月降水、均温等）、归一化植被指数、太阳光合有效辐射、植被有效光合辐射吸收比例等估算植被净初级生产力，以此来表征植物生物量。（1）式中，x是像元，t代表月份，ε（GC/MJ）是理想状态下的最大光能利用率，受植被种类等因素影响；Wε是水分胁迫因子，Tε为温度胁迫因子，FPAR是植被对光合有效辐射的吸收比例，PAR是像元x在t月接收的光合有效辐射（单位为[MJ/(㎡·月)]），Ra是植被自身呼吸所消耗的产物。2.3.2土壤储碳量早期的土壤碳储量估算主要基于平均土壤深度、平均容重和平均碳密度[16]。随着3S技术的引入，湿地土壤碳储量主要以植被类型、土壤类型、生命带或模型的方法来统计估算[17]。最常用的是基于土壤类型和连续序列进行估算[18]，土壤类型估算更广泛应用在大尺度碳储量估算，而连续序列估算更适用于小尺度的碳储量估算，两种土壤碳储量估算的方法均是以一定数量代表性土壤剖面(土柱)的有机碳含量及容重为基础[19]。白洋淀湿地内土壤母质主要为河流沉积物和具有湖泊环境下原生沉积特征的沉积物。湿地类型不同，土壤类型不同，土壤的有机碳含量和土壤碳密度也不相同。本文借鉴前人研究成果作为白洋淀湿地不同景观的土壤碳密度，计算得到各景观土壤碳储量，并将不同景观的土壤碳储存量之和作为总的土壤碳储存量。土壤碳密度计算公式如下：（2）式中，C为土壤碳密度（kg/m2），Corg为土壤有机碳含量（g/kg），BD为土壤容重（g/cm3），H为土壤厚度。根据不同景观类型土壤的碳密度，由公式（3）得到研究区土壤碳储量。（3）式中，M为白洋淀湿地土壤碳储量（t），A为不同景观类型的面积（km2），C为各景观类型的土壤碳密度（t·km-2），i是景观类型的数量。2.3.3植物固碳价值采用成本法估算湿地的固碳价值，公式如下（4）式中，V1是植物固碳价值，W1是植物固碳总量，C是单位固碳的价格。2.3.4土壤碳储存价值湿地土壤碳储存是一个长期的过程，常用年金现值法计算每年的土壤碳储存价值[20]，[21]，该法考虑了社会贴现率和使用年限对价值的影响，应用较为普遍[22]。采用年金现值法估算每年的土壤碳储存总价值，公式如下（5）第一届全国碳中和与绿色发展大会208式中，Va为土壤碳储存价值的年金现值(元)，即每年的土壤碳储存价值，W2是碳储存总量（t），C是单位固碳的价格，i为社会贴现率(%)，t为年限(a)错误！未定义书签。。这里里折现率取3.5%，年限为100a[23]。3结果与分析计算得到的2015年白洋淀净初级生产力分布见图3，结果表明：2015年白洋淀植被净初级生产力均值为1648.4gC/m2，从土地利用类型看，耕地、沼泽为植被净初级生产力高值区，其次是草地和水域，居民建筑用地是植被净初级生产力的低值区。图32015年白洋淀净初级生产力分布图3.1白洋淀湿地固碳量2015年白洋淀湿地的植物固碳量为42.1万吨（见表1）。从景观类型上看，沼泽的植物固碳量最大，占区域内总植物固碳量的74.8%，主要原因是沼泽面积占白洋淀总面积的73.9%，且植被净初级生产力也较大；其次是水域的植物固碳量较大；耕地的植被固碳量大于居民建筑用地固碳量；草地由于所占面积很小，因此植被固碳量也最小。参考赵永存等研究成果，河北省土壤有机碳密度最小值为1.78kg/m2，最大为27.95(kg/m2)[24]，各景观类型碳密度参考奚小环[25]的研究结果。计算得到白洋淀湿地土壤碳储量为235.5104吨，其中沼泽碳储量占区域内土壤总碳储量的90.2%，耕地和居民建筑用地土壤碳储量约为土壤总碳储量的5%左右。表1白洋淀湿地各景观类型固碳量和土壤碳储量景观类型面积（km2）植物土壤净初级生产力（gC/m2）固碳量（104t）碳密度（t/km2）碳储量（104t）沼泽188.91671.631.611255212.6水域36.21525.05.500耕地14.62044.02.9728210.6居民建筑14.01315.11.8780210.9草地1.81626.00.376921.4合计255.542.1235.53.2白洋淀湿地固碳价值根据IPCC[26]文章中单位固碳价格，转化为2015年单位固碳价格为268.3元/t,得到植物固碳价值见表2。2915年白洋淀湿地的固碳总价值74.5107元，其中植物固碳价值占湿地固第一届全国碳中和与绿色发展大会209碳总价值的12.9%，土壤固碳价值占湿地固碳总价值的87.1%，土壤固碳价值是植物固碳价值的接近5.6倍（除水域外），各景观中，沼泽的单位固碳价值最大。表2白洋淀湿地各景观固碳价值景观类型面积（km2）植物（106元）土壤（107元）总价值（107元）沼泽188.984.857.065.5水域36.214.801.5耕地14.67.82.83.6居民建筑14.04.82.93.4草地1.80.80.40.5合计255.5113．063.274.54结果与讨论本文以白洋淀湿地为研究区，利用陆地生态系统碳通量TEC模型估算区域内湿地植被净初级生产力，利用2015年土地利用数据将湿地分为沼泽、耕地、草地、水域、居民建筑用地五种景观，结果显示耕地、沼泽为植被净初级生产力高值区，其次是草地和水域，居民建筑用地是植被净初级生产力的低值区。以植被净初级生产力代表各景观的植物生物量，从而得到各景观类型的固碳量，再采用成本法估算湿地的固碳价值，得到白洋淀区域内植物固碳量为42.1万吨，植物固碳价值约1.1亿元。通过参考文献查询各景观土壤碳密度，估算土壤储存量，再采用年金现值法估算土壤碳储存价值，得到白洋淀内土壤碳储存量为235.6万吨，土壤固碳价值约6.3亿元。2015年白洋淀湿地的固碳总价值大约为7.5亿元，且除水域外土壤的固碳价值显著大于植物的固碳价值。白洋淀湿地各景观中，沼泽的固碳能力最强、单位固碳价值最大。白洋淀湿地生态系统中，土壤的碳储存量占湿地总固碳量的94.8%，植被的固碳量仅占总固碳量的少部分，且土壤固碳价值占湿地固碳总价值的87.1%，是植物固碳价值的接近5.6倍。本文使用的土壤碳密度均从文献中引用，后续可进行针对性改进，以提高白洋淀湿地固碳能力计算的准确性，同时也可加强大众对湿地生态系统的保护意识。其次，湿地生态系统的固碳价值随着景观的变化而发生变化，要提高白洋淀湿地生态系统的固碳能力和价值需要更科学合理的规划和管理。参考文献[1]BullockA,AcremanM.Theroleofwetlandsinthehydrologicalcycle[J].HydrologyandEarthSystemSciences,2003,7(3):358-389.[2]孔东升,张灏.张掖黑河湿地国家级自然保护区固碳价值评估[J].湿地科学,2014,12(1):29-34[3]段晓男,王效科,遢非等.中国湿地生态系统固碳现状和潜力[J].生态学报,2008,28(2):463-469.[4]SudipM,ReinerW,PaulLGV.Anappraisalofglobalwetlandareaanditsorganiccarbonstock[J].CurrentScience,2005,88(1):25-35.[5]TrettinCC,JurgensenMF.Carboncyclinginwetlandforestsoils[M//KimbleJM,BirdsieR,LalR.ThepotentialofU.S.forestsoilstosequestercarbonandmitigatethegreenhouseeffect.BocaRaton,Florida:CRCPress,2003:311-331.[6]SmithLC,MacdonaldGM,VelichkoAA,etal.Siberianpeat-landsanetcarbonsinkandglobalmethanesouurcesincetheEarlyHolocene[J].Science,2004,303(5656):353-35[7]HartelPG.Thesoilhabits[M]/lSylviaDM,FuhrmannJJ,HartelPG,etal.Principlesandapplicationsof第一届全国碳中和与绿色发展大会210soilmicrobiology.2nded.Up-perSaddleRiver,NewJersey:PearsonPrenticeHall,2005:26-53.[8]刘晓辉,吕宪国.三江平原湿地生态系统固碳功能及其价值评估[J].湿地科学,6(2):212-217.[9]刘子刚.土壤碳储存功能价值评估方法探讨[J].自然资源学报,2006,21(2):180-187[10]田应兵.湿地土壤碳循环研究进展[J].长江大学学报:自然科学版,2005,2(8):1-4[11]江波,陈嫒媛,肖洋,赵娟娟,欧阳志云.白洋淀湿地生态系统最终服务价值评估[J].生态学报,2017,37(8)：2497．2505．[12]王婷婷,崔保山,刘佩佩等.白洋淀漂浮植物对挺水植物和沉水植物分布的影响[J].湿地科学,2012,11(2):266-270[13]李博,刘存歧等.白洋淀湿地典型植被芦苇储碳固碳功能研究[J].农业环境科学学报,2009,28(12)：2603—2607[14]刘佩佩,白军红等.白洋淀优势植物群落生物量及其影响因子[J].湿地科学,11(4):482-486[15]YanH.,etal.ImprovedglobalsimulationsofgrossprimaryproductbasedonanewdefinitionofwaterstressfactorandaseparatetreatmentofC3andC4plants.EcologicalModelling,2015,297,42–59.[16]GorhamE.1991.Northernpeatlands:Roleinthecarboncycleandprobableresponsestoclimaticwarming.EcologicalApplications,1:182-195.[17]WangS,TianH,LiuJ,etal.2003.PatternandchangeofsoilorganiccarbonstorageinChina:1960s-1980s.TellusB,55:416-427.[18]崔丽娟,马琼芳等.湿地生态系统碳储量估算方法综述[J].生态学杂志,2012,31(10):2673-2680[19]ShofiyatiR,LasI,AgusF,etal.2010.IndonesianSoilDataBaseandPredictedStockofSoilCarbon.[EB/OL]2012-3-23].[20]赵同谦,欧阳志云,贾良清等.中国草地生态系统服务功能间接价值评价[J].生态学报.2004,24(6):1101-1110[21]AnielskiMP,WilsonSJ.2007.TheRealWealthoftheMackenzieRegion:AssessingtheNaturalCapitalValuesofaNorthernBorealEcosystem.Ottawa,Canada:CanadianBorealInitiative.[22]庞丙亮,崔丽娟等.扎龙湿地生态系统固碳服务价值评价[J].生态学杂志,2014,33(8):2078-2083[23]WilsonSJ.2012.Canada'sWealthofNaturalCapital:RougeNationalPark[EB/OL].(2012-09)[24]赵永存,史学正等.不同方法预测河北省土壤有机碳密度空间分布特征的研究[J].土壤学报,2005,42(3).378-385[25]奚小环,杨忠芳等.中国典型地区土壤碳储量研究[J].第四纪研究,2010,30(3),573-583[26]IPCC.ClimateChange2007:Impacts,AdaptionandVulnerability:WorkingGroupIIContributiontotheFourthAssessmentReportoftheIPCCIntergovernmentalPanelonClimateChange.Cambridge:CambridgeUniversityPress.第一届全国碳中和与绿色发展大会211绿色发展背景下山西省城市化与生态协调发展路径探析王紫彦（山西财经大学，太原市030006）摘要：新时代背景下，促进地区城市化发展与生态环境保护协调发展是推动实现绿色发展的必经之路。基于绿色发展理念，运用耦合度与耦合协调度模型对2014-1018年山西省11地市城市化发展与生态保护水平展开测度，并判定二者协调发展类型及空间格局。结果表明：研究期内山西省11地市城市化发展水平均稳步提升，但不同地区之间城市化发展水平差异较大，生态保护水平则呈波动式上升；从耦合度来看，城市化发展与生态环境保护并不平衡，总体来看呈北高南低、东高西低的特点，以晋北地区和晋中地区区域内差异尤为明显；从协调发展类型来看，城市化发展滞后为主要类型。关键词：绿色发展；经济发展；生态保护；耦合协调；时空分异1引言全球气候变暖，各种生态危机事件频发，警醒着人类必须转变经济发展方式，走绿色发展道路，这既是对可持续发展理念的继承和创新，也是促进生态文明建设的有力举措。当前学术界对绿色发展的内涵已基本达成共识，绿色发展说到底就是寻求经济发展和生态保护之间的动态平衡。学者多通过构建评价指标体系来对绿色发展水平展开测度，但指标的选取尚未统一。国外学者围绕此话题创建了一系列指标体系，如环境绩效指数(EPI)、PSR框架、DPSIR模型等[1]。国内研究起步较晚，1997年毛文峰首次提出“经济-环境”系统概念，此后引起学者广泛关注，多通过复合指标法展开研究，研究区域集中于长三角城市群、京津冀等地区，而围绕山西省展开的相关研究较少[2]。对于山西这样的国家重要能源工业基地的资源型大省而言，再加上生态历史旧账，实现经济发展和生态环境保护相协调，无论是对于山西自身的转型发展还是国家生态文明建设都有着重大意义。基于此，本文从城市化、生态两方面选取部分指标，在对山西省11地市城市化发展和生态发展水平测度的基础上构建经济与生态耦合模型，从而为推动各地市转型升级发展提供对策建议，助力山西绿色转型发展。2研究区域与数据来源2.1研究区概况山西省，位于中国华北，国土面积15.67万平方千米，包括太原、大同、朔州、忻州、阳泉、吕梁、晋中、长治、晋城、临汾和运城11个地级市。山西作为国家重要的能源工业基地，年产原煤量长期居全国前列，占全国总量的1/4以上。然而，正是这种煤炭“一业独大”的布局成为了山西发展的痛点。作为典型的资源型经济地区，山西省在发展过程中经济发展和生态保护之间不平衡、不协调的问题突出。为此，本文就山西省11地市2014-2018年城市化和生态环境协同发展态势展开研究。2.2评价指标体系第一届全国碳中和与绿色发展大会212对于经济发展水平的测度，本文旨在通过城市化发展水平来体现。城市化涉及到人口、经济、社会等多重维度的复杂的动态的变化过程，更能全面地反映一个地区的经济社会发展状况。基于此，本文在查阅相关文献的基础上，同时考虑山西省整体发展状况及数据的可获得性，从人口-经济-空间-社会四个方面，共选取16个指标对城市化进行研究；生态环境系统则从生态环境压力、生态环境水平和生态环境响应三个方面选取6个指标来进行分析[3-6]。具体指标选取见表1。表1城市化与生态环境耦合的指标体系目标层准则层指标层属性城市化系统人口城市化常住人口（万）+城镇人口占比（%）+经济城市化人均GDP（元)+第三产业增加值占城市GDP比重（%）+第三产业就业人数（万人）+居民人均可支配收入（元）+社会消费品零售总额（亿元）+空间城市化建成区土地面积（平方公里）+人均城市道路面积（平方米）+人口密度（人/平方公里）+社会城市化卫生机构数（个）+实有床位数（万）+卫生技术人员数（万）+全社会用电量（亿千瓦小时）+民用汽车保有量（万辆）+互联网宽带接入用户数(万户)+生态环境系统生态环境压力二氧化硫年平均浓度（mg/m3）－二氧化氮年平均浓度（mg/m3）－生态环境状态空气治理达标天数（天）+公园绿地面积（公顷）+生态环境响应万元地区生产总值能耗降低率(%)+生活垃圾无害化处理率（%）－2.3数据来源及获取根据表1所选取的指标从2015-2019年《山西省统计年鉴》、2014-2018年各地市政府网站的《国民经济和社会发展统计公报》和生态环境局《环境状况公报》获得原始数据。为便于后续分析工作的开展，本文引入学者高楠等人的分区方法，将山西省分为四大研究区：晋北地区：大同、朔州；晋中地区：太原、阳泉、晋中、吕梁、忻州；晋南地区：临汾、运城；晋东南地区：长治、晋城[7]。3研究方法3.1数据预处理与权重的确定（1）无量纲化处理由于不同指标的含义及单位的不同，有其各自的量纲和数量级。因此，需对数据进行预第一届全国碳中和与绿色发展大会213处理，针对正负两种指标分别采取不同的算法来进行无量纲化处理。具体如下：正向指标：)min/(max)min(XijXijXijXijijX负向指标：)min/(max)(maxXijXijXijXijijX式中Xij为第j年第i项的指标，ijX为标准化处理后的数据。为消除无量纲化处理带来的影响，对标准化处理后的数据进行加1坐标平移处理，即：ijXijX1计算各项指标权重本文采用客观赋值法中的熵权法来确定权重。熵值法通过判断指标离散程度大小来计算指标的权重。信息熵越大，离散程度越小，提供的信息量越少，其权重也就越小；反之则权重越大。计算如下：①第j个指标第i年份指标值的比重Pij：niijXijXPij1/②第j个指标的熵值：nijInPijPijke1)(（其中nkln/1，0≤je≤1）③第j项指标的权重Wij：niejejWij1)1(/)1(3.2计算城市化综合指数U(x)和生态环境综合指数E(y)：niijXWijyExU1)()(或3.3协调发展度模型的构建及类型判定耦合度C：kyExUyExUC2)()()()(（其中，k为协调系数，k≥2，一般取k=2）城市化与生态环境协调度模型：)()(yExUTCTD式中，T为城市化与生态环境系统综合发展指数，D为协调发展度，本研究将城市化发展和生态环境发展视为同等重要，故α和β均取0.5。在此基础上，借鉴物理学中关于协调类型的划分，对协调发展度进行等级划分，见表2。表2协调发展类型第一届全国碳中和与绿色发展大会214类型协调度水平亚类型两大指数值对比子类型不协调发展0<D≤0.2严重失调ⅠE(y)-U(x)＞0.1严重失调-城市化滞后Ⅰ-1E(y)-U(x)≤0.1严重失调-系统均衡发展Ⅰ-2E(y)-U(x)＜-0.1严重失调-生态环境滞后Ⅰ-30.2<D≤0.4中度失调ⅡE(y)-U(x)＞0.1中度失调-城市化滞后Ⅱ-1E(y)-U(x)≤0.1中度失调-系统均衡发展Ⅱ-2E(y)-U(x)＜-0.1中度失调-生态环境滞后Ⅱ-3转型发展0.4<D≤0.6濒临失调ⅢE(y)-U(x)＞0.1濒临失调-城市化滞后Ⅲ-1E(y)-U(x)≤0.1濒临失调-系统均衡发展Ⅲ-2E(y)-U(x)＜-0.1濒临失调-生态环境滞后Ⅲ-30.6<D≤0.8中度协调ⅣE(y)-U(x)＞0.1中度协调-城市化滞后Ⅳ-1E(y)-U(x)≤0.1中度协调-系统均衡发展Ⅳ-2E(y)-U(x)＜-0.1中度协调-生态环境滞后Ⅳ-3协调发展0.8<D≤1高级协调ⅤE(y)-U(x)＞0.1高级协调-城市化滞后Ⅴ-1E(y)-U(x)≤0.1高级协调-系统均衡发展Ⅴ-2E(y)-U(x)＜-0.1高级协调-生态环境滞后Ⅴ-34结果分析4.1城市化与生态环境综合指数变化分析表3城市化与生态环境综合指数表U(x)城市年份20142015201620172018E(x)20142015201620172018城市化综合指数大同市0.2140.4530.4510.5380.618生态环境综合指数0.7820.6280.6450.7350.793朔州市0.2310.2720.2660.2780.3020.2880.2940.4180.6730.808太原市0.6200.6810.7460.8330.9640.4890.4900.3650.2700.425阳泉市0.3290.3950.4440.4880.5380.0770.5920.4440.5190.666晋中市0.1450.1540.4460.4570.4730.5100.4640.2850.2150.655吕梁市0.1280.3310.3410.4000.4830.5700.7640.7850.4930.274忻州市0.0390.3270.3120.4350.5620.2380.2330.8960.8670.875临汾市0.1660.3090.3430.4140.4790.5930.6360.5130.2770.443运城市0.2730.3220.3810.4350.5530.7520.7350.6420.4030.459长治市0.1130.1530.1660.4180.5430.6600.6940.1180.2670.935晋城市0.2810.3420.3840.4270.4900.4420.6160.4540.5280.704由表3可知，山西省11地市2014-2018年城市化综合指数在0.039-0.964之间变动，生态环境综合指数在0.077-0.935之间变动，各地市具体变化趋势见图1-4。由图1可知，晋北地区城市化综合指数逐年上升，大同市城市化发展水平明显优于朔州市。具体来看，主要表现为大同市人均城市道路面积和居民人均可支配收入优于朔州市；朔州市城市化水平稳步增长，但增速较慢，主要表现为人口城市化和空间城市化动力不足。生态环境综合指数整体呈上升趋势，大同市在2015年有所降低之后稳定增长；朔州市生态环境指数提速较快，且在2018年超越大同市。第一届全国碳中和与绿色发展大会215图1晋北地区2014-2018年城市化与生态环境综合指数变化趋势图图2晋中地区2014-2018年城市化与生态环境综合指数变化趋势图图3晋南地区2014-2018年城市化与生态环境综合指数变化趋势图图4晋东南地区2014-2018年城市化与生态环境综合指数变化趋势图由图2可知，晋中地区城市化发展指数稳步提升，但区域内发展水平差距较大。太原市城市化发展综合指数遥遥领先于其他城市。生态环境综合指数变化趋势可分为三种类型：阳泉市和忻州市生态环境综合指数稳步提升，忻州市2018年生态环境综合指数最高；晋中市0.00.20.40.60.81.02014年2015年2016年2017年2018年指数年份大同市U(x)朔州市U(x)大同市E(x)朔州市E(x)0.00.20.40.60.81.02014年2015年2016年2017年2018年指数年份太原市U(x)阳泉市U(x)晋中市U(x)吕梁市U(x)忻州市U(x)太原市E(x)阳泉市E(x)晋中市E(x)吕梁市E(x)忻州市E(x)0.00.20.40.60.82014年2015年2016年2017年2018年指数年份运城市U(x)临汾市U(x)运城市E(x)临汾市E(x)0.00.20.40.60.81.02014年2015年2016年2017年2018年指数年份长治市U(x)晋城市U(x)长治市E(x)晋城市E(x)第一届全国碳中和与绿色发展大会216生态化环境综合发展水平整体有所提升，但其发展不太稳定，处于波动状态；太原市和吕梁市生态化环境综合指数呈下降趋势，太原市生态化发展水平严重滞后于城市化发展水平，吕梁市生态环境压力主要由于生态环境状态欠佳，二氧化氮的排放年均浓度高导致的。由图3可知，晋南地区城市化综合指数逐年上升，运城市城市化发展水平略高于临汾。生态环境综合指数都表现出不同程度的下降趋势，虽在2018年有所提升，但生态环境问题仍值得关注。由图4可知，晋东南地区城市化综合指数稳步提升，2017年长治市城市化发展水平反超晋城市，这有赖于其空间城市化的发展。生态环境综合指数总体呈上升趋势，但经历了提高-降低-再提高的波动过程。4.2城市化与生态环境耦合类型及空间分布图52014-2018年城市化与生态环境耦合发展格局时空演变在此基础上，计算耦合协调度，并依据上述分类标准利用ArcGis软件绘制11地市第一届全国碳中和与绿色发展大会2172014-2018年耦合发展分布图，见图5。因2016年与2015年类型分布一致，不作重复呈现。从图中可以看出：2014年，濒临失调区占总数的45%，为主要分布类型。其中，太原市耦合发展度指数最高，忻州市最低，属于严重失调类型；2015年，除长治市仍属于中度失调外，其余地区耦合发展度均表现出不同程度上升，中度协调区成为主要分布类型；2016年耦合发展度类型分布与2015年一致，不同的是，虽同属中度协调类型，但2016年大同市耦合发展度反超太原市，跃居首位；2017年，忻州市城市与环境耦合发展度提升，转为中度协调，太原市和临汾市的耦合发展度不升反降，濒临失调，长治市由中度失调转为濒临失调，耦合发展度有所提升；2018年，大同市和忻州市迈入高级协调区，吕梁市和朔州市城市化发展和生态环境耦合协调状况不容乐观，吕梁市耦合协调度最低，仅为0.57。表4城市化与生态环境协调发展子类型地区2014年2015年2016年2017年2018年太原市Ⅳ-3Ⅳ-3Ⅳ-3Ⅲ-3Ⅳ-3大同市Ⅲ-1Ⅳ-1Ⅳ-1Ⅳ-1Ⅴ-1阳泉市Ⅱ-3Ⅳ-1Ⅳ-2Ⅳ-2Ⅳ-1长治市-Ⅱ-1Ⅱ-1Ⅱ-2Ⅲ-3Ⅳ-1晋城市Ⅲ-1Ⅳ-1Ⅳ-2Ⅳ-1Ⅳ-1朔州市Ⅲ-2Ⅲ-2Ⅲ-1Ⅲ-1Ⅲ-1晋中市Ⅳ-1Ⅲ-1Ⅲ-3Ⅲ-3Ⅳ-1运城市Ⅲ-1Ⅳ-1Ⅳ-1Ⅳ-2Ⅳ-2忻州市Ⅰ-1Ⅲ-2Ⅲ-1Ⅳ-1Ⅴ-1临汾市Ⅲ-1Ⅳ-1Ⅳ-1Ⅲ-3Ⅳ-2吕梁市Ⅱ-1Ⅳ-1Ⅳ-1Ⅳ-2Ⅲ-3从表4可得出：从转型类型来看，2014年山西省6个城市处于转型发展阶段，5个城市处于不协调发展阶段；2015年-2016年，除长治市外其它10个地市均处于转型发展阶段；2017年，11地市均步入转型发展阶段。进一步分析子类型，2014-2018年，城市化滞后为主要类型，城市化发展对地区综合发展产生制约，而太原市和吕梁市则是由生态环境滞后导致。晋南地区的两个城市率先实现了系统均衡发展，尤以运城市较为突出，逐步摆脱城市化滞后的桎梏，实现城市化和生态环境保护协同发展。其他7个城市均表现为不同程度的城市化滞后。5结论与讨论文中运用耦合度与耦合协调度模型，定量分析2014-2018年山西省城市化与生态环境协调发展度。结果表明：1）2014-2018年山西省11地市城市化发展水平均稳步提升，但增速不一，地区间差异较大；生态发展水平均处于波动状态，太原市和吕梁市尤为明显。2）城市化和生态环境的耦合发展度呈整体向好的状态，2015年之后，中度协调区始终为主要类型，且在2018年首次出现了两个高级协调区。整体来看属于北高南低、东高西低的状态，促进区域协调发展势在必行。3）从子类型来看，2017年全部迈入转型发展阶段，其中城市化滞后类型为主要类型。山西省做为转型综改示范区，在改革发展转型出雏型的关键时期，势必走经济社会发展和生态保护相协调的绿色发展之路。可以从以下方面入手：1）对于城市化滞后的地区，在注重生态保护的同时加快城市化建设进程。优化人才引进方案、促进产学研相融合，加快科研成果转化、打破区域界限，制定“全省一盘棋”战略，实现区域联动，带动周边城市发展。2）对于生态环境滞后的地区，则应给予生态保护更高的重视，提高绿色基础设施财政投入第一届全国碳中和与绿色发展大会218力度，发展经济的同时创造宜居环境。参考文献[1]郑红霞,王毅,黄宝荣.绿色发展评价指标体系研究综述[J].工业技术经济,2013(2):144-154.[2]毛文峰,张淑娟.城市经济与环境协调发展调控机理研讨[J].环境与开发,1997,9.[3]贺清云,李慧平,欧阳晓.长江中游城市群城市化与生态环境耦合协调分析及模拟预测[J].生态科学,2020,39(02):182-190.[4]孙钰,姜宁宁,崔寅.京津冀生态文明与城市化协调发展的时序与空间演变[J].中国人口·资源与环境,2020,30(02):138-147.[5]蔡振饶,李玉红,李旭东.贵阳市城市化与生态环境耦合研究[J].生态科学,2017,36(05):196-203.[6]鲁迪,钱宏胜,赵鹏飞,耿鹏旭.河南省区域城市化与生态环境效应空间关系分析[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2015,28(03):377-381.[7]高楠,马耀峰,李天顺,姜嫣,刘军胜.1994年以来山西入境旅游区域差异特征及影响因素分析[J].干旱区资源与环境,2013,27(01):202-208.第一届全国碳中和与绿色发展大会219温带原始红松林退化为多种次生林和人工林后土壤CO2通量变化杨嘉槊1，许亚坤1，牟长城2，吴彬3，许文年1（1.三峡大学土木与建筑学院，宜昌443002；2.东北林业大学林学院，哈尔滨150040；3.三峡大学水利与环境学院，宜昌443002）摘要：本研究在黑龙江帽儿山森林生态系统国家野外科学观测站，选取3种森林类型作为研究对象，包括原始红松林（PF；原始阔叶红松混交林-对照），红松人工林(KPP)，次生林（硬阔林-HWF、白桦林-BPF、山杨林-PDF、杂木林-MDF和蒙古栎林-MOF），采用静态暗箱-气相色谱法，对土壤CO2排放和相关环境因子进行为期一年的监测。结果表明：次生林土壤(硬阔林除外)的年均CO2通量比红松人工林高33.0%~53.0%；次生林土壤年均CO2通量比原始红松林高32.7%~78.0%，未恢复到原始红松林水平。大气和土壤温度、土壤体积含水率、硝态氮和土壤有机碳含量对土壤CO2通量有显著影响。此外，森林类型对CO2气体的传输和排放具有显著影响。本研究对阐明东北温带森林退化后形成的森林生态系统土壤碳库稳定性的维持机制具有十分重要的作用。关键词：原始红松林；红松人工林；天然次生林；CO2通量1引言科学研究表明，导致工业革命以来全球气候显著变化的直接原因是大气中温室气体浓度(主要包括CO2,CH4和NO2)的不断升高。人类活动导致的CO2排放中，有80%的CO2排放是由大量的化石能源物质燃烧导致的，剩余的20%来源于森林砍伐、不同土地利用类型和利用方式的转变[1]。一般而言，森林转变为草地后，土壤CO2的排放会增加[2]。而对亚马逊河东部的森林转变为草地的土壤研究表明，土地利用变化后的土壤降低了CO2的产生与排放[3]。对印度尼西亚的热带雨林地区和美国阿拉斯加洲的寒带地区森林和农田相关研究表明，森林向农田转变会造成土壤CO2通量的增加[4]。而在美国加州温带地中海和纽约州的温带季风区，以及福建的亚热带季风区相关研究结果却相反，森林转变为农田在一定程度上减少了土壤CO2的产生与排放[5]。造成这种差异的原因是研究方法、土壤、背景气候、生态系统信息匮乏等因素之间的差异。本研究以我国东北温带原始红松林退化后形成的红松人工林和天然次生林（硬阔林、白桦林、山杨林、杂木林和蒙古栎林；原始红松林-对照）为研究对象，运用静态箱-气相色谱取样分析方法，研究原始红松林退化为红松人工林和次生林后土壤3种主要温室气体（CH4、CO2和N2O）的排放动态及影响因素，旨在评估我国东北森林生态系统人工林和天然次生林温室气体排放能力的恢复状态。2研究地区与方法2.1研究区概况研究区位于黑龙江帽儿山森林生态系统研究站(45°20'-25'N，127°30'-34'E)。研究区具有东北地区典型的森林类型和景观，地带性土壤为暗棕色森林土，成土母岩主要为为花岗岩。第一届全国碳中和与绿色发展大会220平均海拔300米以上，平均坡度在10°~15°之间。该地区气候属于大陆性季风气候，春季季风强，夏季温暖湿润，秋季温和凉爽，冬季干燥寒冷，年平均气温为4.9°C，最低和最高气温分别为-21.5°C和32.0°C。年降水量在600~800mm之间，其中80%的降水出现在7、8两月。早霜一般出现在9月，晚霜在5月，无霜期在120~140天。2.2温室气体的采集与分析采用静态箱-气相色谱法测定原始红松林、红松人工林和多种次生林土壤的温室气体通量。2015年5月至2016年4月，每个月测量3次土壤气体通量，每隔10天测量一次，取样一般在当地时间上午08:00~11:30之间进行。共采集气体4次（分别在静态暗箱封闭后的0、10、20、30min进行）。抽取气体样品后，注射器内的空气被转移到先前已抽真空且密封的采集袋中，带回实验室进行分析[6]。温室气体通量计算公式：F=式中：F为气体通量（mg·m-2·h-1），V0、P0、T0分别为标准状态下的气体摩尔体积、标准大气压和绝对温度；dc/dt为采样时气体浓度随时间变化的直线斜率；M为被测气体的摩尔质量；P、T为采样点的实际大气压和温度；H为采样箱高度。2.4土壤理化性质分析每月末进行一次0-10cm土层土壤取样工作。温度的测定使用JM624型便携数字温度计；土壤体积含水率(cm3H2Ocm-3soil)采用便携式土壤水分测试仪(HS2,USA)进行测量；土壤pH使用PHS-3SpH仪进行测定；土壤硝态氮和铵态氮采用土壤浸提液--连续流动分析仪（Bran+LuebbeAA3，Germany）测定；土壤有机碳使用multiN/C2100碳氮分析仪(AnalytikJenaAQGermany)测定[6]。2.5数据分析采用单因素方差分析（one-wayANOVA）分析不同数据组间的差异性；用回归模型建立土壤异养呼吸（Rh）和土壤温度（T）之间的关系：Rh=α×expβ×T，其中α和β为常数。确定原始红松林、红松人工林和次生林土壤异养呼吸的温度敏感性系数：Q10=exp10β。采用逐步多元线性回归方法（stepwisemultiplelinearregression）定量分析环境因子对CO2气体通量的影响。数据分析与图表制作采用SPSS17.0（SPSS,Chicago,USA）和Origin9.1（OriginLab，Northampton,USA）软件完成。3结果与分析3.1土壤理化性质由表1可知，原始红松林年均土壤温度分别比次生林和红松人工林高0.30℃~3.03℃和2.78℃；原始红松林土壤年平均体积含水率分别比红松人工林和次生林（硬阔林除外）高27.1%和14.9%~48.0%；红松人工林土壤中硝态氮浓度显著高于原始红松林和次生林80.1%和278.3%~795.4%，原始红松林土壤中硝态氮浓度比次生林高110.1%~397.2%。红松人工林土壤中铵态氮浓度比原始红松林高273.4%，且比次生林高383.3%~458.3%，原始红松林土壤中铵态氮浓度比次生林高30.0%~49.5%（p>0.05）。第一届全国碳中和与绿色发展大会221表1帽儿山生态系统研究站原始红松林、红松人工林和次生林类型土壤理化性质Table1Physico-chemicalpropertiesofPF、KPPandsecondaryforestsattheMaoershanEcosystemResearchStationinNortheastChina性质Properties原始红松林PF红松人工林KPP硬阔林HWF白桦林BPF山杨林PDF杂木林MDF蒙古栎林MOF气温AirT(◦C)5.92±0.01B5.63±0.01B3.44±0.16E4.79±0.02C4.05±0.21D4.93±0.05C6.93±0.05A土壤温度SoilT(◦C)7.20±0.01A4.42±0.01E4.17±0.06F5.24±0.07D5.63±0.04C5.17±0.15D6.90±0.11B土壤体积含水率Soilvolumetricwatercontent(%)35.45±0.49A27.90±0.12C34.42±0.33A26.58±0.32D30.84±0.41B27.35±0.56D23.96±0.47E土壤酸碱度SoilpH5.51±0.04C6.02±0.03A5.66±0.16B5.43±0.05BC5.47±0.24BC5.53±0.06B5.72±0.05B硝态氮NO3--N(mgkg-1)5.42±0.35B9.76±0.19A2.58±0.26C1.09±0.13D2.22±0.42C2.18±0.35C1.98±0.20C铵态氮NH4+-N(mgkg-1)6.46±0.48B24.12±2.32A4.97±0.07B4.95±0.66B4.60±1.69B4.38±0.75B4.32±0.19B土壤有机碳SoilorganicC(gkg-1)72.02±7.25B55.26±1.08CD96.37±8.15A51.96±3.32D61.77±2.07BCD69.92±4.52BC48.42±2.37D注：数据用平均数±标准误差的形式表示，n=12，数值后面不同的大写字母表示不同植被类型下的理化性质差异显著(p<0.05)。Dataareexpressedasmean±SE,n=12.Thedifferentcapitallettersafternumericalvaluesindicatestatisticallysignificantdifferenceswithinphysico-chemicalpropertiesunderdifferentvegetationtypes(p<0.05)。3.2土壤CO2通量的比较原始红松林、红松人工林和次生林间，土壤年均CO2通量差异显著，即次生林＞红松人工林＞原始红松林。次生林土壤（硬阔林除外）年均CO2排放量比红松人工林高33.0%~53.0%，次生林比原始红松林高32.7%~78.0%（p<0.05；表2，原始红松林和红松人工林土壤年均CO2通量之间差异不显著（表2）。原始红松林、红松人工林和次生林土壤CO2通量均具有明显的季节动态。生长季的平均CO2排放量（299.579mgm-2h-1~492.280mgm-2h-1）是非生长季（26.743mgm-2h-1~87.042mgm-2h-1）的4.8~11.2倍（表3）。次生林土壤在生长季的平均CO2通量（硬阔林除外）显著高于红松人工林28.6%~50.7%，高于原始红松林40.2%~64.3%。非生长季，次生林土壤的平均CO2通量（硬阔林除外）均显著高于红松人工林52.2%~85.9%，次生林比原始红松林高139.1%~225.5%。第一届全国碳中和与绿色发展大会222图12015年5月至2016年4月间原始红松林、红松人工林和次生林土壤二氧化碳通量Fig.1TemporalcarbondioxidefluxesfromthesoilsamplesofPF、KPPandsecondaryforestsduring2015-05and2016-04表2帽儿山生态系统研究站原始红松林、红松人工林和次生林土壤二氧化碳通量（mgCO2m-2h-1）Table2Carbondioxidefluxes（mgCO2m-2h-1）fromthesoilsamplesofPF、KPPandsecondaryforestsattheMaoershanEcosystemResearchStationinNortheastChina观测期Observeperiod植被类型Vegetationtypes原始红松林PF红松人工林KPP硬阔林HWF白桦林BPF山杨林PDF杂木林MDF蒙古栎林MOF春季Spring129.2±14.5Bb137.1±5.6Bb185.2±17.7ABb224.5±12.6Ab240.5±33.2Ab215.3±29.7Ab210.6±14.0Ab夏季Summer344.0±58.4Ea403.7±8.6DEa417.5±3.1CDEa505.7±21.5BCa491.5±22.3BCDa615.8±23.9Aa513.4±31.2Ba秋季Autumn83.3±11.2Cbc92.8±2.4BCc121.4±5.3ABc146.7±10.9Ac138.2±16.9Ac153.5±10.6Ab120.5±4.1ABc冬季Winter5.0±0.4Cc20.0±0.8Bd21.2±6.2Bd19.2±2.3Bd32.7±1.5Ad15.3±2.1Bc24.7±3.5ABd生长季Gs299.5±47.1Ca326.7±6.9Ca357.8±6.8BCa435.9±8.2ABa420.0±21.0ABa492.2±23.9Aa421.8±26.6ABa非生长季Ngs26.7±2.0Db46.8±1.2Cb63.9±6.4BCb72.7±2.7ABb87.0±12.1Ab76.9±8.3ABb71.2±3.6ABb年均250.0±14.4217.3±9.1A第一届全国碳中和与绿色发展大会223值Aa140.4±20.6D163.4±3.6CD186.3±5.1BC224.0±2.2AB225.7±15.6AAB注：数据用平均数±标准误差的形式表示，n=12，数值后面不同的大写字母表示不同植被类型下的理化性质差异显著(p<0.05)Dataareexpressedasmean±SE,n=12.Thedifferentcapitallettersafternumericalvaluesindicatestatisticallysignificantdifferenceswithinphysico-chemicalpropertiesunderdifferentvegetationtypes(p<0.05)3.3土壤CO2通量的影响因子逐步多元回归结果表明，原始红松林、红松人工林和次生林土壤CO2通量均与土壤温度呈极显著正相关关系（p<0.007；表3）。原始红松林、红松人工林和次生林土壤温度可以分别解释土壤呼吸变化的70%，92%和39%~82%（图2；a）。各林型土壤表面CO2通量与温度的敏感性因林型的不同而存在差异（图2；b）。此外，原始红松林土壤CO2通量与SVWC呈显著正相关（p<0.05），而红松人工林与SVWC具有极显著的负相关关系（p<0.0071）；杂木林土壤CO2通量与SOC呈显著负相关（p<0.05）；蒙古栎林中，土壤CO2通量与气温、NO3--N均呈显著负相关（p<0.05；表3）。图2原始红松林、红松人工林和次生林土壤呼吸与土壤温度之间的关系（a）和温度敏感系数（b）Fig.2Relationshipsbetweensoilrespirationandsoiltemperatureatadepthof5cm(a)andQ10(b)forPF、KPPandsecondaryforests表3帽儿山生态站原始红松林、红松人工林和次生林土壤CH4,CO2和N2O通量的驱动因子Table3ThedrivingfactorsofCH4,CO2,andN2OfluxesfromPF、KPPandsecondaryforestsattheMaoershanEcosystemResearchStationinNortheastChina环境因子Plot气温AT土温ST体积含水率SVWC土壤酸碱度pH硝态氮NO3−-N铵态氮NH4+-N有机碳SOC截距Intercept拟合优度R2显著性P土壤二氧化碳通量回归模型ModelsforsoilCO2原始红松林PF12.92015.382-512.6870.891<0.0071第一届全国碳中和与绿色发展大会224红松人工林KPP21.477-6.017-476.7290.973<0.0071硬阔林HWF16.692114.1020.833<0.0071白桦林BPF23.06757.1770.895<0.0071山杨林PDF25.0942928.9660.944<0.0071杂木林MDF33.999-10.888454.8560.936<0.0071蒙古栎林MOF-19.01849.746-112.542388.1940.943<0.0071表示p<0.05;表示p<0.0071;nsc表示无显著相关；indicatessignificanteffectsatp<0.05;indicatessignificanteffectsatp<0.0071;nscindicatesnosignificantcorrelation4讨论4.1森林类型对土壤CO2通量的影响土地利用变化是影响全球变暖的最重要因素之一，能够影响生态系统的结构和功能，改变土壤表面的基本特征参数，通过生物地球化学循环影响大气化学成分，导致气候变化。在本研究中，原始红松林、红松人工林和次生林间土壤CO2通量差异较大，说明森林转化对CO2的传输和排放具有显著影响。不同的环境因子对土壤呼吸的影响方式不同，且与林分有关。次生林和红松林人工林在生长初期，由于皆伐使林冠层突然消失，导致水热平衡发生了根本性的变化。光照的增强会导致土壤表面蒸发增加，凋落物分解加速。采运作业引起的表土扰动（移动、划伤、压实等）引起土壤微环境、土壤微生物种群结构、土壤理化性质等发生改变，如土壤孔隙度、土壤团聚体结构、土壤水稳团聚体结构等。因此，不同森林类型下的土壤具有不同的土壤碳稳定性和水文条件，对土壤呼吸的影响程度也不同[7]。硬阔林的SVWC相对高于其他次生林，而CO2的排放却低于其他次生森林和红松人工林（表2和图1）。这是由土壤水分状况造成的，如硬阔林土壤含水量较高，较差的土壤渗透性限制了CO2在大气和土壤间的扩散交换。因此，在本研究中，不同林型间CO2排放量的显著差异表明，原始红松林、红松人工林和次生林具有不同的环境条件。4.2土壤CO2通量的影响因素对帽儿山生态站原始红松林、红松人工林和次生林土壤进行CO2通量研究时发现，夏季土壤的排放量高于冬季（图1），Dou等对我国中部森林的相关研究也得出一致的结论。原始红松林、红松人工林和次生林土壤呼吸的温度敏感系数（Q10）在1.93到3.16之间，与以往报告的温带森林温度敏感系数值（1.8~4.1）一致[244]。Q10值显示了原始红松林、红松人工林和次生林土壤呼吸对温度的不同响应。此外，土壤温度是土壤呼吸的关键控制因子，且两者之间具有极显著正相关关系（表3）。因此，以上结论表明，适当的土壤温度可以促进微生物活性的增强，进而容易促进不可降解有机底物的矿化，较高的温度可以加快土壤有机碳的分解速率。蒙古栎林土壤CO2通量与NO3--N含量呈显著负相关（表3），土壤NO3--N第一届全国碳中和与绿色发展大会225会导致碳的限制，对微生物的养分供应产生不利影响。土壤氮素可以通过抑制有机物的分解来降低土壤的异养呼吸[8]。此外，杂木林土壤呼吸速率与有机碳含量呈负相关，这与土壤呼吸速率与有机碳呈显著正相关的结论相反[9]，这是因为本研究区的土壤有机碳含量不能为土壤生物提供足够的营养，进而导致生物活性降低，呼吸速率减慢。5结论（1）原始红松林退化为次生林显著减弱了对CO2的固碳能力，退化为红松人工林无明显变化。次生林土壤年均CO2通量未恢复到原始红松林水平。生长季和非生长季平均CO2通量的差异是造成原始红松林、多种次生林和红松人工林年均CO2排放量差异的主要原因。（2）原始红松林、多种次生林和红松人工林土壤CO2通量的主控因子不同。大气和土壤温度、土壤体积含水率、硝态氮和土壤有机碳对土壤CO2通量有显著影响。此外，森林转化对温室气体的传输和排放具有显著影响。参考文献[1]邬磊.双季稻田转菜地对生态系统碳平衡和温室气体排放的影响研究[D].武汉：华中农业大学,2018.[2]Fernandes,S.A.P.,Bernoux,M.,Cerri,C.C.,Feigl,B.J.,Piccolo,M.C.SeasonalvariationofsoilchemicalpropertiesandCO2andCH4fluxesinunfertilizedandP-fertilizedpasturesinanUltisoloftheBrazilianAmazon[J].Geoderma,2002.107(3):227-241.[3]Salimon,C.I.,Davidson,E.,Victoria,R.L.,Melo,A.W.F.CO2fluxfromsoilinpasturesandforestsinsouthwesternAmazonia[J].GlobalChangeBiology,2010.10(5):833-843.[4]盛浩,李旭,杨智杰,谢锦升,陈光水,杨玉盛.中亚热带山区土地利用变化对土壤CO2排放的影响[J].地理科学,2010.30(3):446-451.[5]Carlisle,E.A.,Steenwerth,K.L.,Smart,D.R.Effectsoflanduseonsoilrespiration:conversionofoakwoodlandstovineyards[J].JournalofEnvironmentalQuality,2006.35(4):1396-1404.[6]孙晓新,牟长城,宋长春,吴云霞.采伐对小兴安岭森林沼泽甲烷通量的影响[J].土壤通报,2011.42(1):190-194.[7]Xu,X.,Zou,X.,Cao,L.,Zhamangulova,N.,Zhao,Y.,Tang,D.,Liu,D.SeasonalandspatialdynamicsofgreenhousegasemissionsundervariousvegetationcoversinacoastalsalinewetlandinsoutheastChina[J].EcologicalEngineering,2014.73:469-477.[8]Wang,Q.,Wang,S.,He,T.,Li,L.,Wu,J.Responseoforganiccarbonmineralizationandmicrobialcommunitytoleaflitterandnutrientadditionsinsubtropicalforestsoils[J].SoilBiology&Biochemistry,2014.71(3):13-20.[9]Bae,K.,Lee,D.K.,Fahey,T.J.,Woo,S.Y.,Quaye,A.K.,Lee,Y.K.Seasonalvariationofsoilrespirationratesinasecondaryforestandagroforestrysystems[J].AgroforestrySystems,2013.87(1):131-139.第一届全国碳中和与绿色发展大会226浅谈碳中和愿景下吉林省自然保护地生态补偿李昂，孟彩红，段丽杰，徐国梅（吉林省环境科学研究院，吉林长春130021）摘要：2020年9月，习总书记在第七十五届联合国大会上提出实现二氧化碳排放力度在2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和。为实现这一宏伟愿景，除了改变现有的能源结构，减少化石燃料的使用外，增加植被覆盖，加强自然保护地保护也尤为重要。而生态补偿作为碳中和愿景下的自然保护地保护的重要手段，其实施的程度直接关系到自然保护地生态保护成效以及“碳中和”的实现。以吉林省为例，其自然保护地生态补偿还存在着诸多问题，如：缺乏完善的损失补偿法律制度、土地财产权保障不足、补偿资金来源不足等。针对这些问题，研究分别从现有成果、补偿途径、补偿措施及法律等几方面进行了阐述并提出相关对策。关键词：碳中和；自然保护地；生态补偿EcologicalcompensationofnaturereservesinJilinProvinceunderthevisionofcarbonneutralLiAng,MengCaiHong,DuanLiJie,XuGuoMei（JilinAcademyofEnvironmentalSciences,Changchun130012,China）Abstract：InSeptember2020,GeneralSecretaryXiproposedatthe75thUNGeneralAssemblythatcarbondioxideemissionsshouldreachthepeakby2030andbecarbonneutralby2060.Inordertorealizethisgrandvision,inadditiontochangingtheexistingenergystructureandreducingtheuseoffossilfuels,itisalsoparticularlyimportanttoincreasevegetationcoverageandstrengthentheprotectionofnaturereserves.Asanimportantmeansofnaturereserveprotectionunderthevisionofcarbonneutral,thedegreeofimplementationofecologicalcompensationisdirectlyrelatedtotheeffectivenessofecologicalprotectionandtherealizationof"carbonneutral".TakingJilinProvinceasanexample,therearestillmanyproblemsintheecologicalcompensationofnaturereserves,suchasthelackofperfectlegalsystemoflosscompensation,insufficientprotectionoflandpropertyrights,insufficientsourcesofcompensationfundsandsoon.Inviewoftheseproblems,thispaperexpoundstheexistingachievements,compensationways,compensationmeasuresandlaws,andputsforwardrelevantcountermeasures.Keywords:Carbonneutralization,NatureReserve,Indexsystem,Ecologicalcompensation.0引言2020年9月，习总书记在第七十五届联合国大会上发表重要讲话，提出中国将提高国第一届全国碳中和与绿色发展大会227家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力度力争在2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和。对于未来碳排放的时间推演及判断，基本上分为达峰期、平台期、下降期和中和期。其中达峰期为最为关键，为之后碳中和奠定重要基础[1-2]。从世界各个国家的目标上看，除了少数国家提出“非二氧化碳温室气体中和”外，目前鲜有国家提出相关对策。近些年随着中国经济的高速发展，国家对生态环境的重视程度逐渐加深，碳密集型化石燃料应用未来呈现出下降趋势趋势，植被覆盖率呈现上升趋势。以吉林省为例，2019年吉林省碳排放强度相对于十三五时期累计下降19.59%；全省森林覆盖率44.8%。同比，森林面积增加3.04万公顷，活立木总蓄积量增加0.24亿立方米，森林蓄积量增加0.23亿立方米，人工林增加5.4万公顷，森林覆盖率上升0.2个百分点；石油、煤炭等原始化石燃料使用量分别减少了26.18%和51.07%。为保证2030年前完成碳达峰碳达峰及2060年前实现碳中和的愿景，除了对当前产能结构进行调整，减少化石等不可再生资源的依赖，提高其利用率，加大清洁能源及可再生能源的使用之外，还要严格加强对自然保护地的管理，增加植被覆盖度，改善生态保护环境，更好地为人民营造一个绿色发展的宜居环境。1吉林省自然保护地概况截止到2019年，吉林省共有各级、各类自然保护区49个，总面积24945.3平方公里，占全省国土面积13.31%。其中国家级和省级自然保护区共有43个，其中国家级自然保护区21个，省级自然保护区22个。从分布情况来看，吉林省东部为自然保护区集中分布的区域，占整个保护区总面积的79.56%；西部次之，为17.55%；中部最少，为2.89%。吉林省东部自然保护区多属湿润的针阔混交林暗棕壤气候带，降水相对集中，适合森林的生长；西部自然保护区多属湿润草甸草原气候，春季干旱少雨多风，夏季炎热多雨，秋季凉爽，冬季寒冷漫长；吉林省中部地区属温带亚湿润的森林草原气候，但由于耕垦历史较为久远，目前保护区内天然植被保留很少，仅零星出现在局部的沟谷、台地顶部等处。当前，吉林省自然保护地管理上存在着一些问题。除了区域交叉重叠，属地管理难度等问题，主要是生态补偿机制有待提升。由于各省、各市间地方政府因财力问题投入力度不尽相同，补偿渠道主要通过国家财政转移支付，因此导致生态保护补偿的范围相对较小，保护者与受益者互动机制尚不够完善，社会资本参与有限，影响生态保护成果。2吉林省自然保护地生态补偿存在的问题吉林省自然保护地生态补偿涉及诸多方面。除了传统意义上的修复生态系统、保护生态环境之外，更多的是从经济思维和理念强调参与和公平的问题。自2005年，吉林省进行了“退耕还林还草”、“山水林田湖草修复与保护工程”、“天保工程”、“西部河湖连通”工程等一系列生态工程，在一定程度上保证了吉林省的生态安全。但由于吉林省在生态补偿政策和措施方面还存在很多不足，因此实地管理情况差强人意，具体表现在：一、缺乏完善的损失补偿法律制度，保护区周边农民经济收入增长缓慢。自然保护地的管制是在多种法律法规、规章制度下形成的。我国现行针对自然保护地的管制补偿多是在政策性文件中规定，在法律规范中尚缺乏明确的规定[3]。目前还没有明确的损害赔偿和赔偿标准的法律依据，因此在具体赔偿问题的处理中土地权利人由于自然保护地的划定而遭到的损失无法通过法律得到确切的补偿。二、土地财产权保障不足，当地村级经济增长缓慢。作为土地的具体使用者，居民基本上是不参与自然保护区规划中保护范围的划定，只能被动接受自然保护区规划范围，规划后自然保护区范围内的原住居民的利益因此而受到严重损害的可能性极大。虽然我国《自然保第一届全国碳中和与绿色发展大会228护区条例》第五条的规定中涉及了自然自然保护区原住民的权利，但在执行上还是没有得到合理经济补偿问题依然存在，尤其是针对土地财产权方面的补偿问题突出。吉林省的自然保护区当地所属的果园等经济型农业用地，在进行资源开发时，项目往往会受到政策制约，结果导致区域内集体经济增长缓慢，造成不同村级之间经济收入差距拉大[4]。三、补偿资金来源有待拓宽，生态补偿机制尚需健全。吉林省生态环境补偿现状可从以下三个方面看：一是在生态环境实施补偿途径上，吉林省生态补偿的主体主要靠政府部门牵头，如“三北”防护林工程和改东部天然林保护工程以及重要流域的水污染治理工程生活污水治理工程等。二是在资金的来源上，吉林省生态补偿机制资金来源以财政拨款为主，而地方投入配套资金欠缺。三是在生态补偿的手段上，资金补偿和项目补偿是其主要手段，实物、技术及政策补偿仍需要进一步提升。3碳中和愿景下自然保护地生态补偿对策随着吉林省经济的不断发展，化石燃料使用量逐年上升，自然保护地也存在不同程度的占用。以往吉林省给生态补偿多为输血式的补偿，并未从根本上对生态补偿的补偿方式、补偿对象，补偿目的等进行研究，往往暴露出诸多弊端[5]。加之地方配合不主动，套取补偿资金养闲人的情况时有发生。在碳中和的愿景下，既要实现发展，又要保护生态环境，提高植被覆盖率，使产生的二氧化碳等温室气体排放的同时被充分吸收利用，实现绿色发展，主要由如下应对措施：一、巩固现有生态补偿成果，并进一步实现推广。积极开展生态补偿试点工作，对现有自然保护地生态补偿进行充分提炼。同时强化区位功能，以生态保护红线为基础，合理规划布局，促进产业融合及发展，实现联防共治。二、拓展生态补偿途径，发挥市场化作用。市场化的生态补偿是通过市场交易活动实现的，因此生态补偿最直观的体现就是在价格上，即生态系统价值为生态补偿的关键性因素。例如：绿色旅游、养生酒店等，这些生态产品的开发有赖于良好的生态环境，在生态系统提供的资源及服务折算在生态产品的价格中，进而在交易的过程中获得购买方有偿支付，形成相应的货币资产[6]。三、开展综合性及系统性补偿措施，推进山水林田湖草沙整体环境的保护。生态补偿主要解决的是环境保护者与利益受益者之间的平衡。除了加大对碳排放技术的研发，改变现有化石燃料的依赖程度，逐步向生物质能的转化，还需从碳源入手，通过植树造林、森林管理、植被修复等方式增加碳汇，实现碳平衡[7]。四、促进生态补偿立法工作，明确其适用范围。目前我国尚未制定生态补偿相关的法律法规，地方也鲜有相关法律条文出台。由于生态补偿涉及的利益相对复杂，涉及森林、草原、流域、耕地、矿山等。从时间上看，涉及短期利益与长远利益。尤其在碳中和愿景下，如果单纯以单行法的形式设定，很难实现对所有利益群体的全覆盖。鉴于吉林省不同地区自然条件与经济水平的不同，除了出台统一性、专门性立法外，地方还应依据自身情况，科学合理地制定补偿范围和补偿标准。4结语我国在碳达峰、碳中和的目标上是明确的，但在具体实践过程中不可避免地存在各种各样的问题，需要仔细研究并加以实践与总结，而碳中和愿景下自然保护地生态保护不仅关系到碳中和的宏伟愿景的实现，更是经济可持续发展与生态安全的重要保障。2021年1月，生态环境部印发《关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见》，要第一届全国碳中和与绿色发展大会229求围绕落实二氧化碳排放达峰目标与碳中和愿景，统筹推进应对气候变化与生态环境保护相关工作[8]。生态补偿作为自然保护生态保护工作过程中的重要手段，其实施的程度直接关系到自然保护地生态保护成效以及碳中和愿景的实现。随着国家生态补偿政策的发展，我省生态保护制度也日渐清晰，相信未来能够真正形成对保护者得到合理补偿的运行机制。参考文献[1]章轲.“十四五”生态环境保护：污染防治与应对气候变化的“双轨制”[J].中华环境,2021(01):31-36.[2]王志轩.以文化建设推动电力行业高质量发展[J].当代电力文化,2020(11):14-15.[3]张钧,王希.生态补偿法律化：必要性及推进思路[J].法治建设,2014(03):125-128.[4]任贵军.朝阳青龙河流域自然保护地体系建设存在的问题及对策[J].乡村科技,2020,(13):76-77.[5]谢婧,文一惠.我国流域生态补偿政策演进及发展建议[J].环境保护,2021,49(07):31-37.[6]李曼碧.生态补偿的实现途径探索[J].价值工程,2020,39(06):69-70.[7]刘桂环,文一惠.新时代中国生态环境补偿政策:改革与创新[J].环境保护,2018,46(24):15-19.[8]王灿.碳中和愿景下的低碳转型之路[J].中国环境管理,2021(1):13-15.第一届全国碳中和与绿色发展大会2301982-2015年京津冀地区NDVI时空变化及其原因分析张婧1，邢开成1，井元元1，李宏宇1，刘咪咪1（1.河北省气候中心，石家庄050021）摘要：京津冀地区的自然生态系统长期受气候和人类活动共同影响，近几十年来植覆盖变化显著，对该地区生态系统空间格局产生显著影响，因此，开展京津冀地区植被覆盖变化分析对提高该地区生态文明气象保障具有重要意义。本文首先对不同土地利用类型下的GIMMSNDVI和MODISNDVI重叠期（2001-2006年）的NDVI建立线性回归关系，对前期GIMMS数据进行校正和整个时段数据序列的拼接，构建了250米分辨率1982-2015年京津冀地区NDVI数据集。分析表明，京津冀地区自21世纪以来NDVI大幅增加，1982-1990年和2000-2006年呈明显增长期，2000s较1990s增长较明显，后者变化幅度超过前者增幅的3倍，1990-2000年和2006-2015年为NDVI震荡减少期。京津冀地区NDVI的空间格局表现为承德大部、北京西北部和河北省南部平原区NDVI较高；植被覆盖较低的地区主要分布在张家口、河北省中南部的太行山东麓、环渤海地区和北京市等地，张家口西部草原和环渤海地区NDVI较低的原因主要受气候条件和土壤质地等因素影响，总体植被覆盖较低，北京、天津和石家庄等大型城市建筑集中，人口密度大，下垫面不适宜种植大范围高密度植被，因此NDVI也较低。京津冀地区NDVI在1980s和1990s受气温和降水影响高于21世纪以来，表明该地区在近20年受人类活动影响更加明显。关键词：京津冀；NDVI；时空特征0引言自然生态系统是在一定时间和空间范围内，依靠自然调节能力维持的相对稳定的生态系统，如原始森林、海洋等。京津冀地区自然生态系统主要包括森林生态系统、草地生态系统和湿地生态系统。受气候和人类活动的影响，随着气候变暖和生产生活用水的增加，森林、草地，尤其是湿地生态系统遭受了较为严重的破坏。基于2007年MODIS增强型植被指数和决策树分类法，对海河流域生态系统空间格局进行统计，得出该地区森林生态系统占流域总面积的22.5%，主要分布在500～1000米的低山；草地生态系统占21.4%，主要分布在1000米以上的区域；湿地生态系统占1.3%，主要分布在海拔低于200米的平原。海河流域森林生态系统面积约为7万km2，由于长期的人为影响，该流域的森林多为次生林（庄长伟，2009）。王永财等（2014）利用1998～2011年SPOT/NDVI数据，发现海河流域NDVI呈缓慢上升趋势，植被覆盖状况整体在改善，其中农田、森林和湿地改善最为明显。植被覆盖变化受气候因子驱动的面积比例占31.7%，农田和建设用地等非气候因子占68.3%，表明人类活动对该地区植被变化影响较大。因此，京津冀地区NDVI时空变化特征分析具有重要意义。1数据和方法1.1研究区概况京津冀位于华北平原北部，北靠燕山山脉，南面华北平原，西倚太行山，东临渤海湾，地势西北高、东南低，由西北向东南倾斜。地貌复杂多样，高原、山地、丘陵、盆地、平原类型齐全，有坝上高原、燕山和太行山山地、平原三大地貌单元，以平原地貌为主。坝上高第一届全国碳中和与绿色发展大会231原属蒙古高原一部分，地形南高北低，平均海拔1200～1500米，面积15954平方公里，占京津冀总面积的7.3%；燕山和太行山山地，包括中山山地区、低山山地区、丘陵地区和山间盆地区4种地貌类型，海拔多在2000米以下，高于2000米的孤峰类有10余座，其中小五台山高达2882米，为区域最高峰。山地面积100480平方公里，占全省总面积的46.3%；京津冀平原区是华北大平原的一部分，按其成因可分为山前冲洪积平原，中部中湖积平原区和滨海平原区3种地貌类型，平原总面积100723平方公里，占区域总面积的46.4%。京津冀大部分地区四季分明，寒暑悬殊，雨量集中，干湿期明显，具有冬季寒冷干旱，雨雪稀少；春季冷暖多变，干旱多风；夏季炎热潮湿，雨量集中；秋季风和日丽，凉爽少雨的特点。京津冀年平均气温由北向南逐渐升高，冀北高原年平均气温低于4℃，中南部地区年平均气温上升至12℃以上，南北年平均气温相差甚为悬殊。年平均降水量为350～770毫米。年降水量时空分布极不均匀，总的趋势是东南部多于西北部。另外，京津冀是全国降水变率最大的地区之一，多雨年和少雨年降水量有时相差15～20倍之多，一般也有4～5倍，致使境内经常出现旱涝灾害。1.2数据和预处理AVHRRNDVI数据由于时间序列长，空分辨率适中，已成为目前应用最广泛的植被指数，本研究使用的数据来自美国航空航天局（NationalAeronauticsandSpaceAdministration,NASA）全球监测与模型研究组(GlobalInventorModelingandMappingStudies,GIMMS)发布的半月最大值合成数据，其空间分辨率为8公里，时间序列为1982-2006年。GIMMS数据产品对原始NDVI已进行了辐射校正、去气溶胶、火山影响等质量处理，提高了原始数据的经度（Tuker等，2004）。同时使用了2001-2015年空间分辨率为0.05度的MODISMOD13Q1的NDVI产品。尽管两种NDVI遥感数据在传感器、波段宽度、时间和空间分辨率上存在一定差异，但可以通过线性关系消除两种数据之间的差异（Beck和Goetz,2011），且二者在趋势上具有较好的一致性。因此，本研究将MODIS数据和GIMMS数据进行时空分辨率重采样，先将GIMMS数据转变为0.05度空间分辨率，利用2001年MODIS土地利用格点数据，在重叠期（2001-2006年）对不同植被类型的GIMMS数据逐个格点进行校正，以保持和MODIS数据的一致性。1.3NDVI数据校正对2001年13种不同植被类型以半月时间尺度GIMMSNDVI为自变量，MODISNDVI为因变量建立线性回归关系（图2）。结果表明，2001-2006年京津冀地区不同植被类型NDVI存在一定差异，但总体都具有较高的判定系数R2和较小的绝对误差，说明两种数据源具有较高的一致性（表1），可以对前期GIMMS数据进行校正和整个时段数据序列的拼接。京津冀地区共有国家级地面气象观测站175个，空间分布不均匀，多集中在中南部平原地带，表现为中南部多，北部少，平原多，山地少。如果采用全部站点做统计分析，会造成较大误差：（1）对于降水。例如，两面积相等的区域，第一块有1个观测站，第二块有10个观测站。第一年，第一块年降水量50mm，第二块年降水量100mm；第二年，第一块年降水100mm，第二块年降水50mm。非常明显，这两年的区域平均降水量是相同的，但由于观测站疏密不一，统计结果偏差很大，第一年r=(501+10010)/11=95.5mm,第二年r=(1001+5010)/11=54.5mm，与实际平均75mm的结果严重不符，且两年差别也非常大。如果选用的观测站空间分布比较均匀，就可以避免这种统计上的误差。（2）对于气温。同样存在以上的问题，在统计全省平均气温时，如果采用142个气象站数据求平均，由于南部气温较高、站点较密，必然导致统计结果比客观的全省平均气温高，造成气候变化分析结果存第一届全国碳中和与绿色发展大会232在偏差。（3）区域各气象站建站时间不一，最晚的建站年份比最早的建站年份相差十余年，在对多年变化进行对比分析时，采用测站数量不一致，同样会造成统计上的误差。因此，有必要对整个区域观测站进行选择。在已有资料的基础上，我们通过对河北省各站空间分布、数据质量和时间序列长度等方面的分析，最终确定了87个站作为京津冀气候变化研究的代表站（图3），其中河北省72个站，北京9个站，天津6个站。图12001年京津冀植被类型空间图图22001-2006年京津冀地区两类NDVI遥感产品散点图第一届全国碳中和与绿色发展大会233表12001-2006年MODIS和GIMMSNDVI线性回归系数、常数项、判定系数、平均绝对误差和格点数植被类型系数常数判定系数R2平均绝对误差格点数常绿针叶林1.1274-0.02910.91370.0469315常绿阔叶林1.02220.01440.92790.0441754落叶针叶林1.1718-0.03010.88530.078179落叶阔叶林1.0360.02880.93150.06120294混交林1.04360.03030.93270.061300653郁闭灌木地0.98650.02640.93530.04235881稀树灌木地1.03770.0150.93550.044138942多树草原1.04110.02470.93370.05435991稀树草原1.0816-0.00510.92340.044185791草原1.0071-0.00370.92850.034643183耕地1.1759-0.0420.87210.0531998082农田/自然植被1.153-0.02750.91770.04726379裸地0.98430.08230.92660.08121645图3京津冀87个地面观测站空间分布2分析结果2.1NDVI时间序列变化1982-2015年，从京津冀年区域平均NDVI代际变化图（图4）可以看出，1980s至1990s变化不明显，但2000s较1990s增长较明显，后者变化幅度超过前者增长的3倍，但2010s较2000s出现小幅下降。近34年京津冀区域平均NDVI年际变化（图5）特征主要表现出两次增长过程和两次较少过程，总体表现出不显著增加趋势。植被覆盖的两次增加过程出现在1982-1990年和2000-2006年，其中后一次涨幅较前一次增长明显，年NDVI减少趋势的时段分别为1990-2000年和2006-2015年，且后者降幅小于前者降幅程度。第一届全国碳中和与绿色发展大会234图41982-2015年京津冀年代际NDVI变化图51982-2015年京津冀历年NDVI变化图61982-2015年京津冀四季NDVI变化京津冀地区NDVI年内变化主要受当地年内气象因素影响，表现出单峰变化。1982-2015年，京津冀夏季NDVI最高，区域平均NDVI为0.64，春季和秋季相当，在0.38-0.4之间，冬季最少，仅为0.2（图6）。从NDVI年内变化也可以看出，8月是该地区植被覆盖最高的月份，区域平均NDVI为0.7，受气温降低和降水显著减少，以及农作物种植收割等因素共同作用，9-10月NDVI快速减少；3-7月，京津冀地区NDVI持续缓慢增长，主要由于气温增长、阔叶林等植被生长使其枝叶逐渐繁茂，所有植被覆盖逐步增加（图7）。1990年2000年2006年0.60.650.70.750.80.85198219851988199119941997200020032006200920122015NDVI年份00.10.20.30.40.50.60.70.8春夏秋冬NDVI季节京津冀四季NDVI第一届全国碳中和与绿色发展大会235图71982-2015年京津冀NDVI年变化3.2NDVI空间分布及变化特征图81982-2015年京津冀多年平均NDVI空间分布图91982-2015年京津冀年NDVI变化趋势空间分布00.10.20.30.40.50.60.70.8123456789101112NDVI月份京津冀月平均NDVI第一届全国碳中和与绿色发展大会2361982-2015年，京津冀地区植被覆盖较高的地区主要分布在京津冀东北部，包括承德、秦皇岛、北京西北部、唐山南部，以及太行山山前中部平原区，包括保定东部和南部、衡水和石家庄、邢台和邯郸三市西部。承德和北京西北部主要为针阔混交林，其他植被覆盖较高的地区以耕地为主。植被覆盖较低的地区分两类，一类分布在张家口西部草原和环渤海地区，主要受气候条件和土壤质地等因素影响，总体植被覆盖较低；另一类出现在北京、天津和石家庄等城区，其城市建筑集中，人口密度大，下垫面不宜种植植被（图8）。图10982-2015年京津冀NDVI显著性变化空间分（P<0.001）1982-2015年，京津冀大部分地区植被覆盖为增加趋势，但也有部分地区植被覆盖表现出减少趋势（图9）。图111982-2015年京津冀NDVI和气温年际变化图121982-2015年京津冀NDVI和降水距平百分百年际变化第一届全国碳中和与绿色发展大会237植被覆盖显著增加（P<0.001）的地区主要分布在张家口中部、承德、太行山山脉、廊坊南部和沧州东北部等地区（图10），张家口中部气温普遍升高0.2-0.67℃，对该地区生态植被恢复有一定的促进作用，人工造林也是植被覆盖增加的另一个主要原因。植被覆盖显著减少的地区出现在承德北部、唐山北部、秦皇岛东南沿海、北京南部、保定和石家庄东部等地区，这主要是由于近30年来唐山和秦皇岛降水量和日照时数显著减少，气温明显升高，人工造林未能抵消气候变化对当地生态系统带来的负面影响。京津冀地区植被覆盖变化受多种因素共同影响，除受气候变化影响外，人类活动影响明显。通过对比NDVI和气温、降水的历年变化可以看出，1980s-1990s初京津冀地区气温增加和降水增多与当地植被覆盖增加有较好的一致性，但2000s植被覆盖的明显增加与气温和降水的变化关系不明显，说明近20年人类活动对该地区植被覆盖的变化起到了主导作用（图11、12）。3主要结论本文在对GIMMSNDVI和MODISNDVI重叠期进行校正的基础上，构建了250米分辨率京津冀地区1982-2015年NDVI数据集，并分析了该地区NDVI时空演变特征及其与气温和降水的关系。结果表明，京津冀地区自21世纪以来NDVI大幅增加，张家口中部、承德、太行山山脉、廊坊南部和沧州东北部等地区NDVI增幅显著，20世纪八十年代和九十年代NDVI受气温和降水影响高于21世纪以来，表明该地区在近20年受人类活动影响更明显。参考文献[1]庄长伟,欧阳志云,徐卫华,等.基于MODIS的海河流域生态系统空间格局[J].生态学杂志,2009,28(6):1149-1154.[2]王永财,孙艳玲,王中良.1998-2011年海河流域植被覆盖变化及气候因子驱动分析[J].资源科学,2014,36(3):594-602.第一届全国碳中和与绿色发展大会238东北不同生态系统碳收支监测与评估贾庆宇1，周莉2，温日红1，谢艳兵1(1.中国气象局沈阳大气环境研究所，沈阳辽宁110166；2.中国气象科学研究院，北京100081)摘要：东北地区处于我国最高纬度地区，是全球气候变化最敏感的区域之一，监测和评估东北不同生态系统碳收支，对阐明北半球中高纬度陆地生态系统碳源汇格局具有重要意义。基于涡动相关系统通量塔，对2017-2020年东北的芦苇湿地、玉米农田、水稻农田典型生态系统的碳通量进行长时间监测，初步分析了碳收支贡献源区的不确定性、插补订正数据的不确定性，计算了生态系统的碳汇量（负排放）以及年际和月时间尺度的变化规律和趋势。结果表明：（1）各站通量贡献峰值均在观测传感器的15m范围之内，水稻生态系统通量贡献源区内为均一水稻下垫面，玉米和芦苇生态系统的通量贡献源区内均有其他类型的下垫面影响。（2）评估了过去4年通量数据缺失与插补后的数据质量，缺失率变化范围10.11%~61.44%，发现生长季缺失会引起Fco2的低估。（3）量化了不同生态系统的碳收支，生态系统净固定碳量（碳汇量）从高到低排序为盘锦芦苇生态系统（0.47kgCm-2，4年平均）、榆树玉米生态系统（0.413kgCm-2，3年平均）、盘锦水稻生态系统（0.412kgCm-2，4年平均）、锦州玉米生态系统（0.355kgCm-2，4年平均）和富锦水稻生态系统（0.3520.47kgCm-2，4年平均），生态系统碳收支年际差异较大，玉米生态系统的年总吸收量和生态系统的排放量最大。以2020年为例，芦苇生态系统的碳收支量最大月份为6月和7月，其他生态系统为7月和8月。关键词：东北；生态系统;；碳收支；监测；评估0引言生态系统碳收支（Carbonbudget)指的是生态系统对碳（特别指CO2）的吸收和排放，生态系统碳固定量就是年碳收入减碳支出。定量监测与评估碳收支是定量描述减排量及进行碳交易的关键。东北（经度为118°E-135°E,纬度为48°N-55°N）具有森林、湿地、草地、农田、海岸等类型丰富的生态系统，是我国重要的生态屏障，在我国固碳减排中具有重要作用。根据最新发表IPCC报告，如果要实现巴黎协定的1.5℃温升愿景，负排放技术（Negativeemissionstechnologies）不可或缺，这些负排放技术也是实现碳中和的关键，TheConservation网站将现有的负排放技术汇总为8类，其中生物质能源+CO2捕获和储存即通过植物将空气中的二氧化碳，捕获并贮存生物质能源燃烧产生的二氧化碳，具有低成本（100美元/吨CO2或更低）、技术安全的特点。平均而言自然生态系统净碳初级生产力（NPP）超过分解，对碳整体是吸收的，因此常用固碳能力、碳储量、碳通量、固碳速率来描述生态系统碳收支的功能。对碳收支功能监测与评估的方法主要有清查、模型和监测三种。清查反映的是生态系统存量结果，我国自1973年开始森林资源清查[1]，已经连续开展了9次清查，查明全国森林植被总生物量183.64亿吨，总碳储量89.80亿吨，东北森林面积占全国37%，基金项目：科技基础资源调查项目(2019FY0101302)资助。作者简介：贾庆宇(1978-),男,辽宁沈阳人,副研究员,博士,主要从事陆地生态系统碳收支与全球变化方面的研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会239森林总碳储量占全国35%[2]。全国第二次湿地资源调查，5360.26万公顷，黑龙江省自然湿地514.3万公顷，吉林省湿地面积99.76万公顷，辽宁省自然湿地面积79.58万公顷、湿地面积占全国12.9%[3]。东北是粳稻种植面积占全国50%，产量占50~60%，玉米农田面积占全国31.6%[4]。东北的生态系统在固碳减排中具有重要作用。模型可以对未来情景进行预测，采用生态系统过程模型CEVSA2模型模拟东北国家森林公园的总碳储量和土壤有机碳固碳速率为全国最高[5]。Forcchn模拟了A1B情景下未来东北森林生态系统的碳汇能力减弱[6]。基于CASA模型[7]，利用LandsatTM遥感数据和气象观测数据估算东北3个典型区的NPP，反映了不同生态系统之间的差异。利用簿记模型对东北地区耕地开垦导致的碳排放量进行估算表明[8]，过去300年来东北森林开垦的碳排放量相对较高，其次是草地，沼泽和灌丛的碳排放量相对较小。基于CEVSA模型过去50年东北碳汇区从大气吸收的碳也在减少[8]。以上研究结果均缺少观测数据验证，存在一定的不确定性。涡动相关技术可以监测生态系统与大气进行碳交换收入和支出的过程。通过设立涡动相关系统对东北典型生态系统的碳收支开展直接、长期和连续的观测和研究，有助于准确评价东北生态系统的负排能力，以及验证模型的结果。沈阳大气环境研究所早在2004年就对东北典型玉米农田和芦苇湿地碳交换收入和支出的过程分析和研究工作，2016年基本建设成立东北陆气通量观测网，建立了碳收支数据研究和分析的技术。本研究借助陆气通量观测网2017年-2020年的观测数据，（1）通过源区分布分析，使获得的通量数据具有代表性；（2）通过缺失数据插补，建立连续的数据集；（3）计算生态系统的负排放（碳汇量），分析典型生态系统碳收入和支出的变化特征。1材料与方法1.1研究区域概况东北地区生态与农业气象野外科学试验基地以陆气通量联网观测为核心，在东北典型代表性的生态系统建设（见表1）生态系统定位研究站[10]。分别为锦州玉米农田野外试验站，属于典型的半干旱地区，代表对辽西北半干旱的旱地作物生态系统，观测基地优势植被为春玉米，春玉米生育期5月-10月。表1站点位置Table1Sitelocation站点名称经纬度生态系统类型传感器高度简称EN锦州121°09'54"41°09'04"玉米4.1mJZYM榆树126°31'16"44°51'00"玉米4.1mYSYM盘锦121°57'37"40°56'29"水稻3.5mPJSD富锦131°56'19"47°09'07"水稻3.5mFJSD盘锦121°57'53"40°55'57"芦苇3.6mPJLW五营129°11'57"48°14'02"红松林32mWYSL榆树玉米农田野外试验站，属于典型大陆性季风气候，代表松嫩平原旱作农业地区，位于黄金玉米带，长白山向西部草原过渡的台地区。连续7年为全国第一产粮大县。盘锦水稻农田野外试验站，盐渍水稻土（Salinepaddysoil），pH值偏碱，4月中旬播种，灌水时间5月和排水9月。富锦水稻农田野外试验站，位于东北边陲，黑龙江、乌苏里江和松花江汇流的三江平原腹地，是中国100个产粮县之一，被称为“中国东北大米之乡”“全国水稻第一县”，灌水时间5月和排水9月。富锦农业气象试验站所在地区主要土地利用类型为农田，第一届全国碳中和与绿色发展大会240代表我国典型黑土腹地水稻地区。盘锦芦苇湿地野外试验站，位于辽河三角洲双台河口湿地，是中国高纬度地区面积最大的滨海芦苇沼泽区，代表典型北方滨海湿地，芦苇生育期4月-10月，群落高度2~3m，季节性淹水，淹水时间5-9月。五营原始红松林野外试验站，为世界最大最完整的红松原始森林，面积1041平方公里，森林总蓄积1123万立方米，森林覆盖率93.2%。1.2监测方法采用GHG-1涡度观测系统（Li-cor，Inc.，USA）监测CO2通量，主要由三维超声风速仪（WindMaster，Gill，USA）、开路式CO2分析仪（Li-7500A）和数据采集器（Li-7550）组成，采样频率10Hz。原始输出数据包括水平风速（Ux、Uy）、垂向风速（Uz）、CO2绝对密度、水蒸汽绝对密度、超声虚温（Ts）、大气压力（P）和CSAT3诊断值（diag_csat）。气象观测仪器型号TelemetryA753WS（Adcon，GER），温湿传感器型号SEN-RTR-1，安装高度2m，土壤温度传感器型号SM1，深度10cm和40cm。使用制造商提供的校准件，每半年进行开路气体分析仪的CO2和水汽的零点和Span校准。使用标准气体设置CO2范围，使用露点发生器（Li-610，Licor，Lincoln，NE，USA）设置H2O范围，同时通过用高氯酸镁和钠石灰（Li-670流量控制器，Licor，Lincoln，NE，USA）擦洗气流检查两种气体的零点[11]。1.3数据计算方法CO2通量的计算如下：''CCFw（1）式中，Fc是CO2通量，w___’__ρ__’_c是垂直风速与平均值的瞬时偏差，即扰动值，ρ’c是CO2密度的瞬时扰动值，w’是垂直风速和CO2密度的协方差。原始数据通过Eddypro5.1.1软件坐标旋转、WPL校正等操作，得到30分钟1次的通量数据。进行QA/QC质量控制剔除异常值。数据时间段2017年1月1日~2020年12月31日。图1通量数据质量控制流程[10]Figure1Fluxdataqualitycontrol(QC)process[10]1.4数据质量控制插补方法第一届全国碳中和与绿色发展大会241美国LI-COR公司(https://www.licor.com/)发展的开源式的EddyPro7.0.6涡动相关通量预处理软件，原始数据进行倾斜修正、频率响应修正、WPL校正等，将原始10Hz数据输出为30min，每次的数据包括各类通量信息和数据质量控制标识（0-1-2）。地面涡动相关系统原始数据经过预处理后，缺失数据的百分比通常占原始数据集的20%到60%之间，特别是夜间大气稳定层结过程。使用Tovi软件质量控制软件，实现数据质量控制（QC）、气象数据差补（BMG）[12]、通量数据能量平衡存储项修正（EBR）、摩擦风速阈值计算（MPT）、能量平衡分析（EB）、通量源区分析（FPA）和分配（FFA）绘制、数据插补（MDS，MarginalDistributionSampling）[13]、碳循环分析等数据可视化分析功能。数据质量控制流程如图1。1.5源区分析方法[11]Kljun通量贡献区模型，是由Kljun等[14]基于尺度（量纲）分析衍生的算法，主要用来计算通量足迹的侧风积分函数，其要求输入的参数包括观测高度、边界层高度、摩擦速度、垂直风速脉动的标准差等（以上参数均可以在Eddypro的输出结果中获得），输出参数为10%~90%通量贡献率的区域至EC点距离，及上风向通量贡献峰值所处的位置等。该模型通过以上输入参数由量纲分析（π定理）构成无量纲参数组，并进行重构得到一个无量纲上风距离（X）函数的无量纲侧风积分足迹函数（F），可以由下式组成：1()awmxXuZ(2)21()(1)awmmiyZFzfuh(3)()exp(1)bXdXdFabcc(4)式中：a1和a2为优化参数，利用试验（实际上是较可靠的复杂三维Lagrangian足迹模式LPDM-B的结果）检验，并确定优化参数；按式(7)计算各拟合参数a，b，c，d〔与粗糙度（z0）有关〕；Zm为高度，m；h为边界层高度，m；h为摩擦速度，m/s；σw为垂直风速脉动的标准差，m/s。利用此模式除可计算随上风距离（x）变化的侧风积分的足迹函数（fiy）外，还可按应用需要输出fiy峰值出现的xmax，以及fiy的不同占比（R）出现的距离（xR）。该模型还提供了利用该方法计算足迹分布的在线工具（http://footprint.kljun.net/index.php），可以较方便地使用。1.6碳收支数据分离方法[10]涡度相关系统直接获取的是生态系统的NEE，生态系统总初级生产力(GPP)为生态系统呼吸(Reco)(白天呼吸Rday与夜间呼吸Rnight之和)与净生态系统交换量(NEE)之差。在碳生产力循环中，NEE提供净生态系统截获和释放能力的信息，NEE数值的正负表示生态系统光合和呼吸能力的强弱(NEE＜0表示生态系统光合＞呼吸，NEE>0表示生态系统光合＜呼吸)。通量分析的最终目的是估算NEE，Reco和GPP。GPP=－NEE+Re(5)NEE=Fc+Fs(6)Re=Rday+Rnight(7)NEEnight=Rnight(8)式中:Rday为白天生态系统总呼吸，Rnight为夜晚生态系统总呼吸。Fc为地面和大气间的碳通量，即观测值，Fs为碳储存量。第一届全国碳中和与绿色发展大会2422结果与分析2.1源区分析单站2017-2020年通量站的下垫面没有发生变化，每年的源区范围、面积和主要基本一致。采用Kljun模型以2017年为例对各站年源区进行分析，图2给出了各站通量贡献率为80%时的年平均源区分布，不同站通量贡献区与安装高度、风向风速有关，分布方向都有差异。JZYM站的源区长度40m~60m之间，分别在0-90°和180-270°方向源区长度达到最大，通量贡献率峰值均（侧风积分函数）位于传感器附近，不超过9ｍ（图3），源区内>50%为玉米，源区东侧为果树，为复杂下垫面。YSYM站的源区长度40m~50m之间180-270°方向源区长度达到最大，通量贡献率峰值不超过5ｍ，源区内100%为玉米。PJSD站的源区长度100m~220m之间，90°-180°和270°-360°方向源区长度达到最大，通量贡献率峰值不超过15ｍ，源区内100%为水稻。FJSD站的源区长度60m~130m之间，270°-360°方向源区长度达到最大，通量贡献率峰值不超过10ｍ，源区内100%为水稻。PJLW站的源区长度50m~130m之间，90°-180°和270°-360°方向源区长度达到最大，通量贡献率峰值不超过10ｍ，源区内的东侧和南侧为水体，为复杂下垫面。图2各站通量源区贡献图，a.JZYM站,b.YSYM站,c.PJSD站,d.FJSD站,e.PJLW站Figure2Distributionoffluxsourcesateachstation图3上风向通量贡献率峰值距离Figure3Peakdistanceofupwindfluxcontributionrate2.2数据缺失与插补2017-2020年数据缺失率指纹图可视化显示每日和季节模式。x轴表示一天中的时间，y轴表示一年中的某一天。变量的大小用颜色渐变显示。一个或多个缺少的水平行表示一个时间段的间隔。一个缺少的点表示缺少30分钟数据，因此有必要对缺失数据进行插补研究。数据连续缺失>14天插补后的结果准确度较低。图4是2020年为示例缺失与插补的指纹图，PJSD站、FJSD站和PJLW站的数据连续性较好。数据缺失率JZYM站分别为61.44%、19.36%、28.92%、23.90%，2017年和2019年生长季缺失数据（连续>14天）较多，2017年插补后造成7月Fco2的低估，2020年4月中旬~5月中旬数据缺失（图4）；YSYM站分别为16.10%、13.54%、35.54%，2020年因为供电故障导致生长季缺失数据较多；PJSD站分别为14.03%、17.35%、14.97%、11.63%，2020年数据缺失率较低；FJSD站分别为33.21%、29.18%、23.53%、10.91%，2020年数据缺失率较低；PJLW站分别为10.11%，16.38%，24.37%，10.83%，2019年生长季缺失数据较多，2020年数据缺失率较低。第一届全国碳中和与绿色发展大会243图4各站缺失与插补数据的指纹图，a.JZYM站,b.YSYM站,c.PJSD站,d.FJSD站,e.PJLW站，1，QC质控，2，插补2.3时间尺度分析以2017年-2020年的观测数据为依据，分析了此净生态系统碳交换量(Fco2)、生态系统呼吸量(Re)、生态系统总交换量(GPP)的变化。净生态系统碳交换量(Fco2)、生态系统呼吸量(Re)、生态系统总交换量(GPP)的4年平均结果表明榆树玉米生态系统的年总吸收碳(GPP)年平均最大-1.42kgCm-2，富锦水稻最小为-0.82kgCm-2；盘锦芦苇年净吸收碳(NEE)最大为-0.47kgCm-2（相当于1.72kgCO2m-2），富锦水稻最小为-0.35kgCm-2（相当于1.29kgCO2m-2），生态系统均表现为碳汇；榆树玉米生态系统呼吸作用年总支出碳1.01kgCm-2（3年平均），富锦水稻最小为0.47kgCm-2。图5NEE、Re和GEE的年变化Figure5AnnualvariabilityofNEE,ReandGEE以2020年为例，分析了此净生态系统碳交换量(Fco2)、生态系统呼吸量(Re)、生态系统总交换量(GPP)的月变化。锦州玉米生态系统Fco2月总量在3月、4月、5月、10月和11月为正值（表现为碳源），其余月份均为负值（表现为碳汇），碳汇强度在7月份最大为第一届全国碳中和与绿色发展大会2440.267kgCm-2；生态系统呼吸最大出现在8月，为0.167kgCm-2；生态系统总交换量最大值在8月，为-0.355kgCm-2。榆树玉米生态系统Fco2月总量仅在7月、8月和9月为负值（表现为碳汇），其余月份表现为碳源，碳汇强度在7月份最大为0.369kgCm-2；生态系统呼吸最大出现在8月，为0.313kgCm-2；生态系统总交换量最大值在7月，为-0.657kgCm-2，生长季榆树玉米的碳吸收和排放的强度均大于与锦州玉米生态系统。盘锦水稻生态系统Fco2月总量在1月、6月、7月、8月和9月为负值（表现为碳汇），其余月份表现为碳源，碳汇强度在7月份最大为0.166kgCm-2；生态系统呼吸最大出现在8月，为0.237kgCm-2；生态系统总交换量最大值在7月和8月，分别为-0.232kgCm-2和-0.237kgCm-2。富锦水稻生态系统Fco2月总量在1月、6月、7月、8月和9月为负值（表现为碳汇），其余月份表现为碳源，碳汇强度在7月份最大为0.249kgCm-2；生态系统呼吸最大出现在7月，为0.136kgCm-2；生态系统总交换量最大值在7月，为-0.385kgCm-2。盘锦芦苇生态系统Fco2月总量在1月、2月、5月、6月、7月和8月为负值（表现为碳汇），其余月份表现为碳源，碳汇强度在6月份最大为0.216kgCm-2；生态系统呼吸最大出现在7月，为0.167kgCm-2；生态系统总交换量最大值在6月，为-0.394kgCm-2。图6NEE、Re和GEE的月变化（2020年）Figure6MonthlyvariationsofNEE,ReandGEE3结果与讨论3.1通量数据使用前需要确认观测贡献区（尤其复杂的下垫面的贡献区）的类型和范围，然后才能确定通量观测数据的代表性和可靠性，为生态系统CO2收支估算分析提供参考依据。各站通量贡献峰值均在观测传感器的15m范围之内。对比通量贡献率80%以上的各期0.5h数据占比，盘锦水稻站和富锦水稻站80%为均一水稻下垫面，榆树玉米站东风向下建筑物对CO2收支的监测值有一定影响，锦州玉米站源区的东南主风向下垫面是果树，盘锦芦苇站源区的西南和东北主风向下垫面属于芦苇和水面重叠区域。本文中仅解释通量贡献源区的年平均范围，下一步研究工作将分季节、大气不同的层结条件（研究表明在大气稳定条件下，其源区分布范围总是比大气不稳定条件下的源区范围广[15]）给出通量贡献区，定量给出源区中不同下垫面的通量贡献结果，尤其是锦州玉米和盘锦芦苇这两个下垫面，更深入的分析给出源区内不同下垫面的具体通量数值。3.2通量数据但因系统故障、电力不稳定、天气恶劣等外加干扰，以及本身信号强度、夜间稳定层结的影响缺失数据的问题不可避免，错误主要有一致值错误、单值错误（离散值）和缺失值，全球所有的长期通量观测台站的观测数据中，有效的数据量大约只有总数的65-75%[16]。如果处理不当，则会影响数据的质量，导致错误或不同的分析结果。如果处理不及时，则会影响数据分析效率，带来滞后的研究结论。多项研究证实本研究选用国际通用的MDS数据插补方法在插补CO2通量、潜热通量、感热通量等方面具有良好的性能。通过QC质控后各野外站的数据缺失率变化范围10.11%~61.44%，榆树玉米站2020年6月~7月查补数据可能造成本时间段Fco2的低估。与通量数据同步气象数据的质量决定了插补的结果，本研究的下一步工作将进一步提高气象数据连续性和准确性。第一届全国碳中和与绿色发展大会2453.3本研究经过长时间监测量化了东北不同生态系统年和月的碳收支。榆树玉米生态系统的年总吸收碳(GPP)和呼吸作用年总支出碳（4年平均）最大，富锦水稻生态系统的年总吸收碳(GPP)和呼吸作用年总支出碳（4年平均）最小，盘锦芦苇的年净吸收碳最大碳汇能力最强，因芦苇源区内有水体，实际的碳汇能力应高于本研究的初步分析结果。不同生态系统、生态系统不同年份间净生态系统碳交换量(Fco2)、生态系统呼吸量(Re)、生态系统总交换量(GPP)的年际差异较大，没有显示出明显的趋势变化。Fco2正负符号改变的时间呈明显的季节变化特征。农田生态系统生态系统总交换量、净生态系统碳交换量和生态系统呼吸最大的月均在7月和8月，芦苇生态系统总交换量、净生态系统碳交换量和生态系统呼吸最大的月6月和7月。水稻生态系统的净生态系统碳交换量、生态系统呼吸量、生态系统总交换量均低于玉米和芦苇生态系统。致谢：本项目仪器维护和数据采集等工作由锦州市气象局，盘锦市气象局，榆树市气象局，富锦市气象局、丰林区气象局等协助完成,在此表示感谢。参考文献[1]第九次全国森林资源清查第一批7省（市）森林资源清查主要结果[EB/OL].http://www.forestry.gov.cn/gjslzyqc.html.(电子文献)[2]张明珠.近15年中国省域森林碳储量时空演变分析[J].林业调查规划,2018,043(004):1-6,(期刊文章).[3]张阳武,湿地与湿地分类,https://max.book118.com/html/2019/0724/7164065156002042.shtm,(电子文献)[4]数据禾,2020年东三省玉米种植分布数据,https://www.sohu.com/a/425915482_120188404,(电子文献)[5]李威,黄玫,张远东,等.中国国家森林公园碳储量及固碳速率的时空动态[J/OL].应用生态学报,2021,32(3):799-809,(期刊文章)[6]赵俊芳,延晓冬,贾根锁.未来气候情景下中国东北森林生态系统碳收支变化[J].生态学杂志,2009,28(005):781-787,(期刊文章)[7]王静,施润和,张璐.东北地区区域植被净初级生产力估算[J].遥感信息,2016,31(05):47-52.(期刊文章)[8]李蓓蓓,方修琦,叶瑜,等.中国东北地区过去300年耕地开垦导致的碳收支[J].中国科学:地球科学,2014,44(09):1987-1996.(期刊文章)[9]李洁,张远东,顾峰雪,等.中国东北地区近50年净生态系统生产力的时空动态[J].生态学报,2014,34(6):1490-1502.(期刊文章)[10]PastorelloG,ArkebauerT,BillesbachDP,etal.TheFLUXNET2015datasetandtheONEFluxprocessingpipelineforeddycovariancedata[J].EntificData,2020,7(1).(期刊文章)[11]Jia,Qingyu,Wenying,etal.AtmosphericandSurface-ConditionEffectsonCO2ExchangeintheLiaoheDeltaWetland,China[J].Water,2017.9.(期刊文章)[12]Isaac,P.etal.:OzFluxdata:Networkintegrationfromcollectiontocuration[J].,Biogeosciences,14(12):2903–2928,(期刊文章)[13]LenkaFoltýnová,MilanFischer,RyanPatrickMcGloin.Recommendationsforgap-fillingeddycovariancelatentheatfluxmeasurementsusingmarginaldistributionsampling[J].TheoreticalandAppliedClimatology,2020,139(9):677-688,(期刊文章).[14]Kljun,N.etal.:Asimpletwo-dimensionalparameterisationforFluxFootprintPrediction(FFP)[J].GeoscientificModelDevelopment,2015,8(11),(期刊文章)[15]纪小芳,龚元,郑翔,等.凤阳山针阔混交林通量观测源区分布及特征[J].生态学报,2020,v.40(20):279-290,(期刊文章).[16]PatteyE,StrachanIB,DesjardinsRL,etal.MeasuringNighttimeCO2FluxoverTerrestrialEcosystemsusingEddyCovarianceandNocturnalBoundaryLayerMethods[J].AgriculturalandForestMeteorology,2002,113(1):145-158,(期刊文章).第一届全国碳中和与绿色发展大会246武夷山国家自然保护区NDVI对坡度的响应张玉琴1,2（1.福建省灾害天气重点实验室，福州350001；2.福建省气象科学研究所福州350001）摘要：武夷山国家自然保护区是全球同纬度带保存最为完整、面积最大的典型中亚热带原生性森林生态系统，地势起伏剧烈，研究此区域NDVI对坡度的响应可为保护区生态建设提供科学参考。本文基于LandsatETM+/OLI遥感数据、DEM数据和气象资料，提取2004-2018年武夷山国家自然保护区归一化植被指数（NDVI）和坡度，分析研究了2004-2018年保护区6种坡度类型下植被覆盖的变化特征，以及不同坡度下植被的改善和退化情况，指出影响不同坡度NDVI的主要气象因子。结果表明：（1）2004年以来武夷山国家自然保护区植被呈改善趋势，生态环境保护工作取得良好成效，但保护区仍存有耕地、居民点和生产经营活动，中部和北部低坡度地区植被呈变差趋势；（2）在所有坡度范围内，保护区植被变化类型均以轻微改善为主（面积比超过50%），在0°~25°范围内利于植被退化，而在>35°范围内利于植被改善；（3）NDVI变化趋势与坡度呈二次函数关系，以17°为界，当坡度小于17°时，植被改善随着坡度的增加而缓慢减弱；当坡度大于17°时，植被改善随着坡度的增加而增强；（4）在保护区内，影响植被生长的主要气象因子为降水。研究结果可为保护区制定生态保护规划、实施针对性地保护和应对气候变化影响提供决策依据。关键词：武夷山国家自然保护区；坡度；NDVI；降水0引言各类自然保护区是保护生物多样性及其生境最有效的途径之一，已成为全球自然资源保护基石，对促进国家的国民经济持续发展和科技文化事业发展具有十分重大的意义（杨绘婷等，2020），但自然因素和人类活动常常对生态系统造成威胁。武夷山国家自然保护区气候环境复杂，是西风带系统东进南下和东风波系统西进北上的必经之路，主要灾害性天气为暴雨，地势高，起伏大，坡度陡峭，短时强降水常导致山体滑坡和泥石流，影响植被生态质量。坡度是描述地形与地貌形态的重要指标，会影响气候条件的空间分布，并在一定程度上限制人类活动，也决定了地表植被的立地条件（如土壤结构、土壤水分和土壤厚度等），进而影响植被生长恢复（梁志权等，2015）。研究坡度与植被的定量关系，揭示在植被长期生长适应过程中坡度如何影响其时空分布，可提高植被参数的建模能力，对保护区植被保护与管理具有指导意义。现有坡度对植被影响的研究主要集中在植被覆盖的地形分异和坡度对退耕和水土流失的影响等，也有研究定性分析了坡度对植被变化的影响。武夷山国家自然保护区作为中亚热带森林生态系统的典型代表，区内坡度差异大，许多学者针对其森林生态系统结构和功能（王国兵等，2011）、物种多样性（王同亮等，2015）和植被分布（邱炳文等，2009）等展开研究，但对保护区植被覆盖与坡度关系的定量研究未见报道。本研究采用长时间序列Landsat卫星遥感资料，提取归一化植被指数（NDVI），揭示2004-2018年武夷山国家自然保护区平坡、缓坡、斜坡、陡坡、急坡、险坡6种坡度下NDVI的分布特征和变化趋势，以及不同坡度下植被的改善和退化情况，阐明坡度对植被生长的长期影响，并指出影响各坡度植被生长第一届全国碳中和与绿色发展大会247的主要气象因子，以深化对保护区的植被生长变化情况的了解，为保护区制定生态保护规划、实施针对性地保护和应对气候变化影响提供参考。1研究区概况与数据方法1.1研究区概况武夷山国家自然保护区（117°27′~117°51′E，27°33′~27°54′N）位于福建省北部和武夷山脉北端，地跨武夷山、建阳、光泽和邵武四市（县），总面积56527.3hm2（图1）。该保护区成立于1979年，是全球同纬度带保存最为完整、面积最大的典型中亚热带原生性森林生态系统。保护区具有地势高，起伏大，多垭口的地貌特征。平均海拔1200m，最高处达2158m，最低处仅300m，相对高差达1858m，高差极为悬殊；坡度一般为20°~30°，最陡达70°。图1武夷山国家自然保护区区划及坡度图1.2数据来源与预处理选取2004-2012年Landsat-7ETM+以及2013-2018年Landsat-8OLI遥感影像为基础数据源（https://earthexplorer.usgs.gov/），空间分辨率为30m，时间分辨率为16d，轨道号为120/41，时间跨度为2004-2018年，共60景遥感影像。基于同年四季多景影像计算NDVI值，采用最大值合成法得到该年NDVI均值。数字高程模型（DEM）数据为中国范围SRTMDEM数据，数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn/），空间分辨率为90m。气象观测数据为国家基本气象站武夷山、建阳、光泽和邵武站的气温、降水月值数据，时间跨度为2004-2018年，数据来源于福建省气象局。1.3样本选择及分级在保护区范围内随机均匀选择样点2000个（图2），控制各样本互不重叠，并将2000个样本纳入回归模型。统计各样本区域NDVI变化趋势（yNDVI）及平均坡度，建立二者回归模型，分析二者关系。同时，结合武夷山国家自然保护区实际情况，将植被覆盖变化分为4个等级，即明显改善（yNDVI≥0.01），轻微改善（0<yNDVI≤0.01），轻微退化（-0.01<yNDVI≤0.01），严重退化（yNDVI≤-0.01）；将坡度分为6个等级（汪荣等，2007），即平坡（0°~5°），缓坡（5°~15°），斜坡（15°~25°），陡坡（25°~35°），急坡（35°~45°），险坡（>45°），分析GuangzeWuyishanJianyangShaowu117°48'E117°36'E117°24'E27°48'N27°36'N±0105kmMunicipaiboundarySlope/(°)High:70Low:0第一届全国碳中和与绿色发展大会248不同坡度NDVI变化趋势。图2武夷山国家自然保护区坡度和研究样本分布图1.4地形面积差异修正系数地形面积差异修正系数（k）用于消除各地形因子条件下因地形绝对面积不同而引起的植被恢复评价的不确定性（谭学玲等，2018）。计算公式如下：(2)式中：为特定地形条件下某植被变化类型的面积比，为某植被变化类型（明显改善、轻微改善、轻微退化、严重退化）在特定坡度条件（平坡、缓坡、斜坡、陡坡、急坡、险坡）下所占的面积，为特定坡度条件的面积；为保护区某植被变化类型的总面积，为某植被变化类型的总面积，为武夷山国家自然保护区总面积。k>1表明在该特定坡度条件下保护区内此植被变化类型为增强趋势，k<1则相反，k=1表明其变化趋于平稳。2结果与分析2.1NDVI的变化特征图32004-2018年武夷山国家自然保护区不同坡度NDVI均值计算2004-2018年逐年不同坡度的NDVI均值（图3），可见，2004-2018年不同坡度GuangzeWuyishanJianyangShaowu117°48'E117°36'E117°24'E27°48'N27°36'N0105km±MunicipaiboundarySamplepointSlope/(°)≤55-1515-2525-3535-45＞450.70.80.9120042006200820102012201420162018AnnualaverageNDVIYear≤5°5°~15°15°~25°25°~35°35°~45°＞45°第一届全国碳中和与绿色发展大会249NDVI年际变化都呈上升趋势，其中，险坡（>45°）NDVI上升趋势最为明显（sig.<0.05），趋势倾向率为0.044/10a，急坡（35°~45°）次之（sig.<0.1），趋势倾向率为0.034/10a，其余坡度NDVI上升趋势均不明显，趋势倾向率为0.018~0.025/10a；各坡度年均NDVI也存在差异，整体而言，陡坡（25°~35°）NDVI值最大，平坡（0°~5°）NDVI值最小，最低值为2006年，最高值为2009年。2006年保护区NDVI主要集中于0.7~0.9，平均值为0.81；2009年NDVI主要集中于0.8~1.0，平均值为0.91，说明武夷山国家自然保护区植被状况良好，总体维持高植被覆盖状况（图4）。图4武夷山国家自然保护区2006(a)和2009(b)年NDVI空间分布逐像元计算NDVI年际变化趋势率（图5），结合坡度分析发现，2004-2018年武夷山国家自然保护区植被覆盖总体呈现趋好态势，以东部和西部高坡度地区增加最为明显，中部和北部低坡度区呈现减少趋势。其中，2.2%的区域NDVI值呈现明显改善趋势，57.2%区域呈现轻微改善趋势，40.4%的区域NDVI值呈现轻微退化趋势，0.2%区域呈现严重退化趋势。图52004-2018年武夷山国家自然保护区NDVI年际变化趋势空间分布2.2NDVI变化坡度分异为了分析不同坡度NDVI变化趋势的差异，计算了各坡度上NDVI变化趋势的统计量（表1）。从坡度范围NDVI变化趋势均值来看，NDVI变化趋势最明显的坡度范围为险坡（>45°），其次为急坡（35°~45°），0°~25°的区域NDVI变化趋势都较为不明显。从标准差来看，在0°~25°范围内，标准差随坡度增加而减小，说明NDVI变化趋势分布随坡度增加呈集中趋势，即坡度较小区域NDVI变化趋势波动较大；在>25°范围内，标准差随坡度增加而增加，说明NDVI变化趋势分布随坡度增加呈分散趋势，即坡度较大区域NDVI变化趋势波动较大。GuangzeWuyishanJianyangShaowu117°48'E117°36'E117°24'E27°48'N27°36'N0105km±Municipaiboundary2006NDVI≤0.50.5-0.60.6-0.70.7-0.80.8-0.90.9-1(a)GuangzeWuyishanJianyangShaowu117°48'E117°36'E117°24'E27°48'N27°36'N0105km±Municipaiboundary2009NDVI≤0.50.5-0.60.6-0.70.7-0.80.8-0.90.9-1(b)GuangzeWuyishanJianyangShaowu117°48'E117°36'E117°24'E27°48'N27°36'N0105km±MunicipaiboundaryNDVIinterannualvariationtrendSeveredegradationSlightdegradationSlightimprovementSignificantimprovement第一届全国碳中和与绿色发展大会250表12004-2018年武夷山国家自然保护区不同坡度NDVI变化趋势统计量Gradeclassification/(°)MinimumvaluesMaximumvaluesRangeMeanvaluesStandarddeviationFlatslope(0°~5°)250.7199.8450.56.544.2Gentleslope(5°~15°)222.2420.8643.14.436.4Slope(15°~25°)277.1281.6558.84.131.0Steepslope(25°~35°)266.3360.7627.010.133.2Verysteepslope(35°~45°)215.5302.0517.521.041.3Dangerousslope(>45°)106.5288.5395.030.447.7计算了不同坡度植被变化类型比和修正系数k值（表2、表3），发现坡度对植被退化或改善的影响程度差异较大。在所有坡度范围内，植被变化类型均以轻微改善为主（面积比超过50%），但在0°~15°范围内，植被退化类型面积比随坡度增加而增加，说明在此坡度范围内坡度增大不利于植被生长；而在>15°范围内，随坡度增加改善类型面积比增加，说明在此坡度范围内坡度越大越有利于植被生长。同时，随坡度增大，植被退化类型的k值逐渐减小，植被轻微改善类型的k值逐渐增大，植被明显改善类型的k值先减小后增大；其中，0°~25°内植被严重退化、轻微退化类型的k>1，表明在0°~25°范围内利于植被退化，而在>35°范围内植被轻微改善、明显改善类型的k>1，表明在>35°范围内利于植被改善，以0°~5°范围内植被严重退化类型和>45°范围内植被明显改善类型趋于增强最为明显。上述分析发现，坡度明显地影响着武夷山国家自然保护区植被覆盖变化，植被生长恢复时要充分考虑坡度因子。表22004-2018年武夷山国家自然保护区不同坡度植被变化类型面积比TerrainconditionVegetationchangetypearearatio/(%)Gradeclassification/(°)SeveredegradationSlightdegradationSlightimprovementSignificantimprovementFlatslope(0°~5°)0.844.151.83.3Gentleslope(5°~15°)0.546.351.41.7Slope(15°~25°)0.245.952.91.0Steepslope(25°~35°)0.139.358.81.9Verysteepslope(35°~45°)0.028.965.85.3Dangerousslope(>45°)0.024.065.510.6表32004-2018年武夷山国家自然保护区不同坡度植被变化类型修正系数k值TerrainconditionCorrectionfactorkGradeclassification/(°)SeveredegradationSlightdegradationSlightimprovementSignificantimprovementFlatslope(0°~5°)4.61.10.91.5Gentleslope(5°~15°)3.11.10.90.8Slope(15°~25°)1.21.10.90.4Steepslope(25°~35°)0.41.01.00.8Verysteepslope(35°~45°)0.20.71.22.3Dangerousslope(>45°)0.00.61.24.7第一届全国碳中和与绿色发展大会2512.3NDVI变化趋势与坡度的回归分析统计2000个样本NDVI变化趋势及坡度，制作散点图（图6），发现NDVI变化趋势与坡度呈二次函数关系，以保护区2004-2018年NDVI变化趋势为因变量，坡度为自变量，建立回归模型。该模型F值为28.86，在0.001水平上显著，该回归模型揭示了坡度与NDVI变化趋势的关系，坡度在0.001水平上显著影响NDVI的变化趋势。关系式如下：0.02542-0.866312.802（3）式中，y为NDVI变化趋势，x为坡度。当坡度约17°时，NDVI变化趋势达到最小值；当坡度小于17°时，NDVI变化趋势随着坡度的增加而缓慢减少；当坡度大于17°时，NDVI变化趋势随着坡度的增加而增加，与基于地形面积差异系数的植被变化情况分析结果相似，高坡度区域植被改善程度最好。图6武夷山国家自然保护区各样本2004-2018年NDVI变化趋势和坡度的散点图2.4气象因子对不同坡度NDVI的影响气候变化是引发地表覆盖变化的主要因子，将2004-2018年年均温、年累积降水量和不同坡度年NDVI值进行3年滑动平均，得到2005-2017年滑动平均值。不同坡度年NDVI滑动平均值与年均温、年累积降水量的Pearson相关分析表明，全区及不同坡度NDVI与年均温均无显著相关，除险坡（>45°）外，均为负相关；全区及>25°范围NDVI与年累积降水量呈显著正相关，0°~25°内呈不显著正相关。表明在保护区内，尤其在>35°范围内，影响植被生长的主要气象因子为降水，2004-2018年保护区不同坡度降水量均呈明显上升趋势（sig.<0.01），有利于植被覆盖度增加。表4武夷山国家自然保护区不同坡度植被变化和气象要素的相关分析ElementCorrelationcoefficientandsignificanceTerrainconditionAnnualaveragetemperatureCumulativeannualprecipitationFlatslope(0°~5°)-0.1260.506Gentleslope(5°~15°)-0.1660.484Slope(15°~25°)-0.1770.476Steepslope(25°~35°)-0.1260.549Verysteepslope(35°~45°)-0.0450.639Dangerousslope(>45°)0.0770.726Wholearea-0.0950.580Note:sig.<0.05issignificant,,sig.<0.01isextremelysignificant.-200-10001002003000102030405060NDVIinterannualvariationtrend/10-4Slope/(°)第一届全国碳中和与绿色发展大会2523结论本研究基于2004-2018年Landsat数据、数字高程模型（DEM）数据和气象观测数据，对武夷山国家自然保护区NDVI的变化、对坡度的响应和气象因子对其的影响进行了分析。（1）2004-2018年武夷山国家自然保护区植被覆盖总体呈现趋好态势，以东部和西部高坡度地区增加最为明显，中部和北部低坡度地区植被呈变差趋势。（2）在所有坡度范围内，植被变化类型均以轻微改善为主（面积比超过50%），在0°~25°范围内利于植被退化，而在>35°范围内利于植被改善。（3）NDVI变化趋势与坡度呈二次函数关系，当坡度约17°时，NDVI变化趋势达到最小值；当坡度小于17°时，NDVI变化趋势随着坡度的增加而缓慢减少；当坡度大于17°时，NDVI变化趋势随着坡度的增加而增加。（4）影响保护区植被覆盖主要气象因子为降水，近15年降水增多有利于植被覆盖度增加。参考文献[1]梁志权,卓慕宁,郭太龙,等,2015.不同雨强及坡度下坡面流的水动力特性[J].生态环境学报,24(4):638-642.[2]刘海,郑粮,黄跃飞,等,2020.鄱阳湖生态经济区成立前后NDVI时空动态变化及其驱动因素[J].生态学杂志,39(1):11-22.[3]罗新兰,李英歌,殷红,等,2020.东北地区植被NDVI对不同时间尺度SPEI的响应[J].生态学杂志,39(2):412-421.[4]汪荣,潘文斌,2007.武夷山国家级自然保护区植被类型的地形分异[J].浙江林学院学报,24(6):731-735.[5]王国兵,王丰,金裕华,等,2011.武夷山不同海拔植被土壤微生物量N时空变异[J].生态学杂志,30(4):784-789.[6]王同亮,程林,兰文军,等,2015.江西武夷山国家级自然保护区两栖动物多样性及海拔分布特点[J].生态学杂志,34(7):2009-2014.[7]杨绘婷,徐涵秋,2020.基于遥感空间信息的武夷山国家自然保护区植被覆盖度变化与生态质量评估[J].应用生态学报,31(2):533-542.[8]张佳琦,张勃,马彬,等,2019.三江平原NDVI时空变化及其对气候变化的响应[J].中国沙漠,39(3):206-213.第一届全国碳中和与绿色发展大会253武夷山生态气候资源产品研究廖廓1,2，张玉琴1,2（1.武夷山国家气候观象台，南平354200；2.福建省气象科学研究所，福州350008）摘要：福建是全国首个生态文明示范省，连续42年，森林覆盖率领跑全国。武夷山是全国首批国家公园体制试点区，是世界上同纬度带现存最典型、面积最大，保存最完整的中亚热带原生性森林生态系统，开展武夷山生态气候研究可更好地服务国家公园，守护武夷生态美，展示清新福建的靓丽名片。本文基于MODIS、Sentinel-2遥感数据和气象资料，分析研究2000-2020年武夷山天气气候、植被生态质量、空气清新度、固碳释氧等变化特征。结果表明：2000-2020年武夷山气温和降水呈不显著上升趋势，水热条件有利于植被生长；武夷山国家公园东部和中部植被生态质量呈趋好态势；卫星遥感空气清新度基本都在较清新级以上，呈波动上升趋势至明显上升趋势，秋季最为清新；茶叶面积得到有效管控，茶叶生长期服务较为准确及时。开展武夷山生态气候资源产品研究，为武夷山生态保护与经济发展的有益统一提供了技术支撑。关键词：清新福建；武夷山；观象台；生态产品；经济发展1研究区概况与数据来源1.1研究区概况武夷山国家公园体制试点区（117°24′~117°59′E，27°31′~27°55′N）位于福建省北部，周边与武夷山市、建阳市、邵武市、光泽县和江西省铅山县毗邻，总面积1001.41km2（如图1）。2017年，福建省委省政府组建武夷山国家公园管理局，武夷山国家公园成为我国首批十个开展国家公园体制试点区域之一，主体由武夷山国家自然保护区、武夷山风景名胜区和二者的过渡区3个部分组成，其中武夷山国家自然保护区是全球同纬度带保存最为完整、面积最大的典型中亚热带原生性森林生态系统，森林覆盖率超过95%，主要保护对象为地带性森林生态系统和生物多样性。武夷山国家公园地处内陆山区，自西向东分别属于中山、中低山和丘陵地貌区，属中亚热带季风气候区。图1武夷山国家公园区划1.2数据来源与预处理第一届全国碳中和与绿色发展大会254气象观测数据为国家基本气象站武夷山、建阳、光泽和邵武站的气温、降水月值数据，时间跨度为2000-2020年，数据来源于福建省气象局。将4站平均后的气温、降水月值作为保护区的气温、降水月值，再基于月数据形成保护区年均温、年累积降水量逐年时间序列。综合考虑保护区数据的图像分辨率、可获取性、云覆盖程度和影响成像日期等，选取2010-2020年MODIS和2019-2020年Sentinel-2遥感影像为基础数据源，再结合ENVI5.3和ArcGIS10.2对数据先后进行辐射定标、大气校正、投影转换和剪裁等预处理。2研究方法2.1植被净初级生产力（NPP）估算植被净初级生产力是指绿色植物在单位时间、单位面积上由光合作用所产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分，与植被本身生物学特性及区域环境因素密切相关。基于陆地生态系统碳通量TEC模型，利用太阳光合有效辐射、植被吸收光合有效辐射的比例、实际光能利用率等数据，估算植被NPP数据，主要公式如下：（1）公式（1）中，NPP、GPP、Rg和Rm分别表示植被净初级生产力、总初级生产力、生长和维持呼吸消耗量。2.2植被覆盖度（FVC）植被覆盖度指单位面积内植被地上部分（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。具体计算公式为：（2）公式（2）中，C为月植被覆盖度%；NDVI为月最大值合成归一化差值植被指数；NDVIs为像元纯土壤时的归一化差值植被指数，根据我国陆地特点推荐NDVIs=0.05；NDVIv为像元全植被覆盖下的归一化差值植被指数，根据我国陆地特点推荐NDVIv=0.95。参考国家2008年颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》所涉及的植被覆盖度划分标准，将植被覆盖度划分为6个等级，即极低植被覆盖度（C≤15%），低植被覆盖度（15%<C≤30%），中低植被覆盖度（30%<C≤45%），中植被覆盖度（45%<C≤60%），中高植被覆盖度（60%<C≤75%），高植被覆盖度（C>75%）[1-3]。2.3植被生态质量指数估算基于年内任意时段、生长季、全年的植被NPP和平均植被覆盖度，计算得到反映该时段的植被综合生态质量指数，计算公式如下：i(Ci0.5NPPiNPPm)100（3）公式（3）中，Qi为第i年某段时间的陆地植被生态质量指数；Ci为第i年该时段陆地植被覆盖度；NPPi为第i年该时段陆地植被累计净初级生产力（NPP），NPPm为过去第1年至第n年中同时段陆地植被NPP最大值，即当地最好气象条件下陆地植被NPP[4-5]。NPP和植被覆盖度构成植被生态质量指数Qi，其值越大，表示植被生态质量越好。2.4植被固碳释氧量植被固碳释氧量是基于MODIS卫星遥感资料和光温水等地面气象资料构建的基于植被NPP的植被固碳释氧量，是用以定量评估植被生态系统的生态服务功能价值的关键指标。其值越大，表明植被固碳释氧能力越强。我国林业行业标准《森林生态系统服务功能评估规第一届全国碳中和与绿色发展大会255范》的计算方法中，估算固碳价格每吨1200元，制造氧气价格每吨1000元。2.5卫星遥感空气清新度（RSAI）卫星遥感空气清新度是衡量空气清洁和新鲜程度的综合指标[6-11]，以气溶胶光学厚度和植被指数的综合指数表示，指数值越小，空气越清新，对健康越有利，具体分级标准如表1。表1卫星遥感空气清新度分级RSAI空气清新度对健康的影响0.8<RSAI<1.0非常清新具有治疗和康复的功效0.6<RSAI≤0.8清新减少疾病传染0.4<RSAI≤0.6较清新增加人体免疫力0.2<RSAI≤0.4一般维持人体健康基本需要0<RSAI≤0.2不清新易诱发各种疾病和生理障碍3结果与分析3.1武夷山国家公园气候变化特征2000年以来武夷山国家公园生长季平均气温和降水呈上升趋势。其中，年平均气温为24.7℃，平均年累积降水量为1375mm，年均气温和降水呈不显著上升趋势，大概每十年增加0.23℃和132mm（图2），气候条件总体平稳[12]。但极端降水常常给植被生长带来不利影响，2019年7月武夷山国家公园出现暴雨至特大暴雨，累积降水量达400mm以上，以星村镇768.6mm为最大，给植被生长带来不同程度的不利影响。图2武夷山国家公园生长季气温降水时间变化曲线3.2武夷山国家公园生长季生态质量和服务功能3.2.1植被生态质量2020年武夷山国家公园植被生态质量指数大部分区域在50以上，全区平均植被生态质量指数为61.2，但中部及北部零星区域的植被生态质量指数在40以下，植被生态质量略偏差。国家公园东部和中部植被生态质量呈趋好态势，武夷山国家自然保护区和景区之间的过渡区大部分区域和保护区的南北面植被呈趋差态势（图3）。第一届全国碳中和与绿色发展大会256图3武夷山国家公园2020年植被生态质量指数及2010年以来植被生态改善指数3.2.2固碳释氧功能2020年生长季，大部分森林植被单位面积固碳量达2000～3000t/km2，释氧量达1000～3000t/km2，明显高于全国平均水平（2017年全国植被固定二氧化碳的平均物质量为1638t/km2，释放氧气为1191t/km2），平均固碳价值为254.2万元/km2，释氧价值为154.1万元/km2（图4）。图4武夷山国家公园生长季植被2020年固碳释氧量第一届全国碳中和与绿色发展大会2573.3武夷山国家公园卫星遥感空气清新度2010-2020年武夷山国家公园卫星遥感空气清新度基本都在较清新级以上，且清新等级占比最高，东部（景区）从较清新提升到清新，西部（保护区）从清新提升到非常清新（图5）；2010-2011年卫星遥感空气清新度呈下降趋势，并在2011年达到最低值（0.67），2012-2020年呈波动上升趋势，并在2019年达到最大（0.77），2010-2020年武夷山国家公园整体卫星遥感空气清新度呈明显上升趋势（图6）。年内变化来看，6月卫星遥感空气清新度达到最低，11月最高，从1月到6月呈下降趋势，而从6月到12月呈上升趋势（图7）。图5武夷山国家公园2010、2013、2016和2020年卫星遥感空气清新度空间分布图6武夷山国家公园卫星遥感空气清新度时间变化曲线0.60.650.70.750.8201020122014201620182020卫星遥感空气清新度指数年份第一届全国碳中和与绿色发展大会258图7武夷山国家公园卫星遥感空气清新度指数年内变化3.4武夷山茶树长势福建是我国最古老的茶区，是乌龙茶、红茶、白茶和花茶的发源地，也是我国茶叶主产区，年产量、生产茶类和产品花色品种均居全国首位，在中国乃至世界茶史上具有重要地位。武夷山是福建茶叶种植的主产区，以岩茶著称。基于哨兵2号卫星高分辨率多光谱影像对武夷山兴田镇茶叶主产区茶树的面积、长势等进行监测。从茶叶空间分布图中可见，武夷山新田镇茶园主要集中在中部以及东部地区（图8）。基于哨兵2号影像提取武夷山新田镇茶叶主产区茶树种植面积：武夷山市兴田镇茶园面积约4.4万亩，主要分布在中部。结合试点调查和统计年鉴数据检验，监测结果准确率达90.0%以上。图8武夷山新田镇茶叶主产区茶园空间分布图通过提取归一化植被指数对茶树长势进行监测，指数越大，长势越好。2020年、2019年武夷山兴田镇各月茶树长势监测结果分别如图9所示，武夷山秋茶采摘前（9月）长势最好，冬季长势最差（1月），4月春茶进入采摘期，长势也较差。0.30.40.50.60.70.80.9123456789101112卫星遥感空气清新度指数月份第一届全国碳中和与绿色发展大会259图92019-2020年武夷山兴田镇茶叶长势监测图将长势NDVI分为10个等级：0~0.4、0.4~0.45、0.45~0.5、0.5~0.55、0.55~0.6、0.6~0.65、0.65~0.7、0.7~0.75、0.75~0.8和0.8~1.0。对不同长势等级茶园面积进行分级统计（图10），结果显示：2020年武夷山茶叶主产区秋茶长势总体较好，茶区NDVI值在0.7以上面积占比较大，茶树长势随时间变化呈现季节差异，冬季长势较差，茶区NDVI值在0.65以下面积占比较大，春茶采摘以及春季茶园修剪后（春季4月、5月）的茶园长势也略差。第一届全国碳中和与绿色发展大会260图10武夷山兴田镇2019-2020年茶叶长势面积占比情况4结论从2000-2020年来看，武夷山大部平均气温和降水呈不显著上升趋势，水热条件有利于植被生长；2020年武夷山国家公园平均植被生态质量指数为61.2，2000年以来国家公园东部和中部植被生态质量呈趋好态势；卫星遥感空气清新度基本都在较清新级以上，呈波动上升趋势至明显上升趋势，秋季最为清新；茶叶面积得到有效管控，茶叶生长期服务较为准确及时。武夷山用10%面积的发展，换取90%面积的保护，使武夷山旅游茶叶双获丰收，逐步让武夷山处于良性生态发展当中，实现生态保护与经济发展的有益统一。参考文献[1]陈自新.城市园林绿化与城市可持续发展[J].中国园林,1998,1998(5):4-5.[2]柴一新,祝宁,韩焕金.城市绿化树种的滞尘效应一以哈尔滨市为例[J].应用生态学报,2002,13(9):1121-1126.[3]葛非凡,毛克彪,蒋跃林,等.华东地区夏季极端高温特征及其对植被的影响[J].中国农业气象,2017,38(1):42-51.[4]陈艳英,唐云辉,张建平,等.基于MODIS的重庆市植被指数对地形的响应[J].中国农业气象,2012,33(4):587-594.[5]RouseJW,HaasRH,SchellJ.A.Monitoringthevernaladvancementsandretrogradation(greenwaveeffect)ofnaturevegetation[M].1974,Texas:TexasA&MUniversity.[6]施佳琦,江帆.浙江空气质量“清新指数”要来了！“洗肺之地”这里寻[N/OL].浙江新闻,2017-07-14[2019-03-26].https://zj.zjol.com.cn/news/725329.html.ShiJQ,JiangF.[7]SehmelGA.Partieleandgasdrydeposition:areview[J].AtmosphericEnvironment,1980,14(9):983-1011.[8]张磊.2001-2015年广东地区气溶胶光学厚度变化趋势及其影响因素[D].2016,南京:南京大学.[9]方炜.广州市气溶胶光学厚度及PM2.5浓度的时空特征及其影响因素[D].2017,广州:中山大学.[10]岳辉.武汉市大气PM10浓度空间分布特征及其影响因素研究[D].2012,武汉:华中农业大学.[11]董自鹏,余兴,李星敏,等.基于MODIS数据的陕西省气溶胶光学厚度变化趋势与成因分析[J].科学通报,2014,59(3):306-316.[12]鹿世瑾.福建气候[M].北京:气象出版社,2012:3-3.第一届全国碳中和与绿色发展大会261湖北省西北部灰霾气候突变及特征分析尹恒1，李易1，尹欣26（1.湖北省十堰市气象局，十堰442000；2.湖北省南漳县气象局，南漳441500）摘要：利用1971—2010年鄂西北17个气象站霾观测资料，运用线性倾向估计、正交分解、小波分析和突变分析等方法，分析了近40ａ来鄂西北霾的长期变化特点和演变规律。结果表明，鄂西北霾日数1月最多，最少是7—8月，冬季占全年灰霾日总数的48％以上。年灰霾日数总体呈明显的上升趋势，气候倾向率达3.8d/10a，尤其是90年代后呈急剧上升的趋势。年灰霾日数变化可分为5个阶段，其中90年代中后期和本世纪初是灰霾的两个急剧上升阶段，全年灰霾平均天数为22.2d。灰霾日数区域分布为老河口最多，其次为丹江口，最少为房县。霾具有显着的年际和年代际变化特征，存在8a的显著年际周期，灰霾突变期出现在2002年。关键词：霾；EOF；小波；M-K分析；时空变化AnalysishazeabruptclimatechangeandcharacteristicsintheNorthwestofHubeiYINHeng1,LIYi1,YINXin2（ShiyanMeteorologicalBureauofHubeiProvince1,Shiyan442000；ShenongjiaMeteorologicalBureauofHubeiProvince2,Shiyan442400）Abstract:Accordingtothehazedataat17weatherstationsfrom1971to2010inNorthwestHubei,thecharacteristicsofhazechangewereanalyzedusingthemethodsofalineartrendanalysis,aEOFandaM-Kandawaveletanalysis，TheresultsshowedthatinNorthwestHubeihazedayswasmaximuminJanuaryandminimuminJulytoAugust，thehazedaysinwinteraccountedformorethan48percentofannualtotalhazedays．Ingeneral，thenumberofannualhazedaysrepresenttheobviousincreasingtrend，especiallyincreasingrapidlyafterthe1990s，thehazedaysisIncreasedwithatendencyof3.8daysper10years．Thechangeofannualhazedayscouldbedividedintofivestages，amongwhichhazedaysfrommiddletolate1990’sandbeginningofthe21centurywereincreasingrapidly．HoweverthenumberofthehazedaysinNorthwestHubeiisstillmoreandtheannualaverageis22.2d．Fromregionaldistribution，hazedaysweremostinLaohekou，andnextcalneDanjiangkou，whileFangxianhadfewesthazedays．Intherecent40years，thehazeshowremarkableinterannualandinterdecadalvariability．Thereisremarkablehazeperiodof8years．Themostconcentratedperiodofhazemutationswas作者简介：尹恒（1963.10—），湖北襄阳人，男，高级工程师，研究方向：天气气候分析与预报，E-mail:cnyinh@163.com.通讯作者：E-mail:hbyinx@163.com.本文曾刊于《华中师范大学学报》（自然科学版）《教学与研究卷》2015（1）。第一届全国碳中和与绿色发展大会262in2002．Keywords:haze,EOF,wavelet,M-Ktest,spatial-temporalchanges0引言霾是指大量极细微的干尘粒浮游在空中，使大气水平能见度小于10km的大气普遍混浊现象[1]。随着社会经济发展霾的危害成为人们热议的话题，灰霾天气的大气气溶胶主要源于自然排放和人类活动的排放，一段时间里不论是自然排放和人类活动排放的气溶胶粒子的总量是相对稳定的，是否发生灰霾天气，其控制因素就是气象条件，因此霾的气候背景信息是大众关注点之一。目前关于霾的气候变化研究多集中在一般性分析，以研究东部沿海和北方地区居多[2-8]，利用现代气候统计方法研究霾变化很少，社会经济发展和大众生活水平提高的进程中，人们对生存环境的关心日益增长，加强霾的监测预警及评价服务变得十分迫切，本文采用鄂西北17个气象观测站近40a霾的观测资料，对鄂西北霾的时空分布特征进行分析，为减灾避灾、应对气候变化提供科学依据。1资料与方法霾资料取自鄂西北17个气象观测站1971—2010年共40a霾天气现象资料，以日值为基础进行月、季、年值的统计分析。本文运用数理统计理论讨论霾的统计特点，利用Mann-Kendal法进行突变点检验，小波分析方法提取降水变化周期，自然正交展开(EOF)方法分析时空特征[9-10]。2结果与讨论2.1霾的空间分布鄂西北霾多年平均发生日数为22.2d，属于内陆偏多发生区[11]。从图1中可见鄂西北地域上分布表征为东北部多于南部和西北，高山少于低山，大型水面丹江口库区周边高于远离大型水体地区，鄂西北霾日数最大值位于老河口65.6d，最小值位于房县1.2d，两者相差54.7倍，表明地域特征显著，具有低洼盆地、城市乡镇多发，以及工业和人口聚集区多发的特点。图1鄂西北灰霾平均日数地理分布(d)Fig.1ThedistributionofaverageannualhazeinNorthwestHubeiEOF分析表明鄂西北地区霾场的收敛很快，前3个特征向量的累积方差贡献率达85.9％，因而研究前3个主成分及特征向量即可表述鄂西北霾时空变化的主要特点。从EOF分解的前3个特征向量分布看霾发生地域差异主要位于中北部，南北差异大，西部和东部差异相对较小，第一特征向量值0.15—0.29，第二特征向量中南部和西部为负值，中东部则为正值，第三特征向量中西部和东部为明显的负值区，其它为正值（图2），这里得到与张运英等[12]研究广东地区类似的结果。1101111121133233十堰襄阳随州神农架EEEENN第一届全国碳中和与绿色发展大会263图2鄂西北年霾日数EOF第1模态（a）、第2模态（b）、第3模态（c）空间分解Fig.2The1st(a),2nd(b)and3th(c)modesofEOFannualhazedaysinNorthwestHubei2.2霾的时间变化2.2.1霾日数的年际变化特征从1971—2010年鄂西北霾的年霾的多年变化情况看（图3），总体上处在逐年增多的态势。40a间振荡变化幅度大，霾日数在20世纪70年代接近常年均值，为21.4d，到80年代出现大幅减少到14.3d，从90年代显著回升，为21.4d，新世纪10a里呈现高速增长趋势，达到31.9d。近40a鄂西北年霾日数线性变化呈增长趋势，上升幅度约为3.8d/10a，霾日数的增长趋势十分明显，与高歌研究长江中下游、珠江流域及河南西部等地变化趋势一致[11]，略低于长江中下游4.43d/10a的速率。霾日数的年际间振动幅度较大，2007年为研究期内霾日数最多的年份（48.8d），而1989年则降到最少，仅有9.8d，二者相差5倍。图3鄂西北霾日数变化趋势Fig.3InterannualchangetrendoftheannualaveragehazeinNorthwestHubei20世纪70年代霾发生日数逐年减少，80年代霾发生日数处在一个历史低位，90年代中后期呈现加速增多，本世纪前10年上升到历史高位。2.2.2霾日数的月季变化特征鄂西北霾日数各月呈U型分布（图4），与相邻地区南阳W型存在不同[13]。鄂西北全年12个月均有霾出现，1—7月霾日数逐月减少，8—12月为逐渐增多，谷底值出现在7—8月，平均0.5d，11—3月占全年霾日数的68%，是灰霾多发期。1101111121133233十堰襄阳随州神农架3233十堰襄阳随州神农架3233十堰襄阳随州神农架NEEEENNNNN(a)(b)(c)0.010.020.030.040.050.060.019711976198119861991199620012006(a)(d)第一届全国碳中和与绿色发展大会264各季霾发生日长期变化各有不同，冬、春二季增多缓慢，而夏、秋二季则增加明显。年代际平均霾日数看到(表1)，霾日数在20世纪70年代与多年平均持平，80年代减少到谷底，90年代霾日数增多明显，21世纪以来霾日数达到最高值，与北方因冬季取暖等致大气承载增加而使得霾日数增多的情况不同[2、7]，大气污染物增长与此无关，反映了内陆地区灰霾天气长期变化一个显著特点。图4鄂西北霾日数月变化Fig.4MonthlychangesofhazedaysinNorthwestHubei从各季霾日数占全年总霾日数的比例来看，鄂西北一年中冬季发生霾天气的概率较高，多年平均10.7d，占全年的48.2%，春季次之，占24.3%。夏、秋二季霾发生频率相对较少，夏季最少，占全年9.5%，秋季次之，占18.5%，值得关注的是新世纪以来的10年秋季霾发生日数是上世纪70、80年的4倍。表11971—2010年年代际霾的统计（d）Tab.1TheaveragehazeofdifferentseasonsofNorthwestHubei年代春季夏季秋季冬季全年1971—19807.91.02.110.421.41981—19902.80.72.18.614.31991—20003.91.84.311.421.42001—20106.74.88.012.331.9平均5.42.14.110.722.22.3霾的小波分析1971—2010年历年灰霾日数小波分析表明（图5），小波分析得知霾变化存在8a主周期，及32a左右的长周期和3a的短周期。图5鄂西北1971—2010年霾日数的小波变换系数实部Fig.5TheMoreletanalysisonhazedaysinNorthwestHubeifrom1971to2010在15—33a时间尺度上,年霾日数经历了多少多的交替振荡,分别在1978年和1996年小波系数出现了正负转换，1987年出现最小值，这时a=32，小波系数最大值则出现在a=290.01.02.03.04.05.0123456789101112(m)(d)1975198019851990199520002005051015202530年份a/周期第一届全国碳中和与绿色发展大会265和34，对应较大尺度的霾发生长期变化交替性。在a=5—10时间尺度上,霾日数在1995—2008年间周期振荡明显,表现为个振荡周期，存在8a周期特点。2—4a尺度上1975—1990年间霾日数变化交替出现小波系数转换，表征出周期性，但短周期特征不明显。2.4霾气候突变通过对鄂西北历年霾日数Mann-Kendal检验，从图6中可以看到，20世纪70—80年代霾发生日数处在一个下降通道中，80年代这种减少趋势大大超过了显著性水平0.05临界值，并且超过0.001显著性水平（u0.001=-2.56），表明减少趋势十分明显，从UF和UB曲线看多年霾发生日数在2002年发生气候突变，随之这种增多态势显现，2008—2010年显著性水平检验也超过了0.001临界值（u0.001=2.56）,对应着新世纪前10a处在历史高位中。图6鄂西北1971—2010年霾Mann-Kendall检验Fig.6Mann-KendallstatisticofhazedaysinNorthwestHubeifrom1971to2010灰霾这种迅猛爆发式增多带有很大普遍性[14-16]，与社会经济发展及人类活动不无关联，大气污染源的迅增是近十多年大气环境令人担忧的主因，控制大气气溶胶污染，改善空气质量，提高大气洁净度已迫在眉睫。2.5健康策略及应对措施据国内外研究表面：“灰霾”让人们的呼吸感觉不畅，可能诱发肺癌，可能使眼病增加，诱发心血管病等健康危害。近年来城市污染日趋严重，人类活动频繁，汽车尾气排量飙升，灰霾现象日趋严重。如何降低灰霾天气的发生频率与影响度，及时准确预测灰霾天气已是公共气象预报服务重要职责，社会进步尤其是城市发展的迫切需要。灰霾天气的主要影响是空气质量和大气能见度。灰霾的组成决定了其危害性，包括有直径小于10微米的多种气溶胶粒害健康的物资灰霾空气吸入人体，直接进入并粘附在人体呼吸道和肺叶中，引起鼻炎、支气管炎等病症，长时间霾天气可使地面层紫外线的减弱，传染性病菌的活性增强，可以导致多种疾病的发生和增多。霾天气时，视野能见度低，容易发生交通航运事故。另外阴沉的霾天气容易还让人精神郁闷，情绪低落。灰霾天气给人们的生活及身心健康带来了危害引起社会各界的重视。我们不能根除，但可以预防和减轻灰霾对人类健康的影响。灰霾是环境污染的一种天气现象，也是污染程度的一种反应，研究表明[17-18]秸秆焚烧也是灰霾天气发生的一个主要因素。减少灰霾的出现，首先是要从环境污染的源头加以治理。减少工业、人类活动污染源排放，限制机动车尾气排放，减少人为排放，优化城乡小气候环境，根据灰霾天气气候特点科学管理排放，做到四季不同，阴晴有别，实现科学有序排放和降低排放及社会经济发展相协调。其次是建立和完善灰霾天气预警预测体系，开展灰霾天气预警预测方法的研究与预报平台建设，建立灰霾指数预报和灰霾天气的预警机制，为政府决策实行动态调控和群众生活提供科学客观依据。第三加强科普宣传和积极开展人工影响天气，在灰霾天气发生时减少外出，外出携带口罩、纱巾等防尘用品，以免灰霾对眼睛和呼吸道造成损伤，减少体力活动，关闭门窗。灰霾出现时，天空灰蒙蒙能见度下降，加强心理调节，-5051019711976198119861991199620012006年统计值UFUB1.96-1.96第一届全国碳中和与绿色发展大会266车船驾驶需注意慢行。对严重灰霾天气可适时开展人工增雨作业，降低减轻灰霾天气危害。3结论(1)近40a来鄂西北霾总体呈现增多态势，气候倾向率3.8d/10a，经济快速发展和人类活动增多带来环境承载加重，灰霾出现日数明显上升，新世纪以来灰霾日数达历史高位。(2)鄂西北灰霾日数地域分布差异很大、局地性强，霾日数高值区位于中北部的丹江口库区一带，与低洼水面、盆地相联系，低值区在西南部植被茂盛山区，二者相差达超过50倍。(3)灰霾日数的季节变化表现为冬春多，夏秋少的分布特征。冬春季节出现灰霾日数占全年灰霾的72.5％，出现灰霾日数最多的是1月，其次是12月。夏秋季节出现灰霾日数较少，最少的是7—8月。(4)灰霾天气多年变化的阶段性特征十分明显，20世纪80年代霾发生日数不及新世纪前10年的二分之一，霾变化存在8a主周期，是32a左右的长周期和3a的短周期。M-K检验显示霾的多年变化在2002年发生气候突变，表明当前处在一个上升增多态势之中。(5)宣传和普及健康知识，科学管控和预防灰霾对人类的影响。建立完善的灰霾指数预报和灰霾天气的预警机制，对严重灰霾天气适时开展人工增雨，降低或减轻灰霾天气的危害。参考文献[1]中国气象局．地面气象观测规范[M]．北京：气象出版社,2003：23-24.[2]孙红斌,王晓丽,刘克利,等.乌海市灰霾天气的气候特征分析[J].内蒙古气象,2011(4)：15-16,59.[3]吴珂,周卫兵.1981—2010年昆山市灰霾天气气候特征分析[J].环境保护科学,2011,37(5)：8-11.[4]陈燕,薛旭,陈建新,等.南阳市灰霾天气污染特征及其健康效应[J].气象科技,2010,38(6)：737-740,820.[5]洪也,马雁军,李潮流,等.沈阳冬季灰霾日大气颗粒物元素粒径分布特征[J].环境科学研究,2011,24(6)：637-644.[6]于群,杨华.广州市近年空气质量现状及趋势分析[J].中国环境监测,2010,26(4)：74-77.[7]张云海,马雁军,刘宁微,等.沈阳地区霾的环境特征研究[J].生态环境学报,2010,19(11)：2636-2641.[8]魏建苏,孙燕,严文莲,等.南京霾天气的特征分析和影响因子初探[J].气象科学,2010,30(6)：868-873.[9]马开玉,丁裕国,屠其璞,等．气候统计原理与方法[M]．北京：气象出版社,1993.10：77-314.[10]魏凤英．现代气候统计诊断与预测技术(第2版)[M]．北京：气象出版社,2007.5：57-104.[11]高歌.1961-2005年中国霾日气候特征及变化分析[J].地理学报,2008,63(7)：761-768.[12]张运英,黄菲,杜鹃,等.广东雾霾天气能见度时空特征分析——年际年代际变化[J].热带地理,2009,29(4)：324-328.[13]陈建新.南阳市霾天气的气候特征及影响因素分析[J].气象与环境科学,2009,32(B09)：206-208.[14]陈业国,何冬燕,农孟松,等.1970-2005年广西霾的变化特征[J].生态环境,2008,17(4)：1453-1457.[15]牛彧文,顾骏强,浦静姣,等.浙江城市区域灰霾天气的长期变化[J].热带气象学报,2010,26(6)：807-812.[16]陈欢欢,吴兑,谭浩波,等.珠江三角洲2001-2008年灰霾天气过程特征分析[J].热带气象学报,2010,26(2)：147-155.[17]毛宇清,李聪,沈澄,等.两次秸秆焚烧污染过程的气象条件对比分析[J].气象,2013,39(11)：1473-1480.[18]杨占婷,白永清,陈英英,等.鄂中东部两次秸秆焚烧引发的严重灰霾天气分析[J].气象科学,2013,41(6)：1147-1152.第一届全国碳中和与绿色发展大会267TheGuangdong-HongKong-MacaoGreaterBayAreaisLeadingthePowerBatteryRecyclingIndustryofNewEnergyVehicleinChinaYuchenHu1,LeiWang1,YajuanYu1,XiLi1,BingyaXue1,ZhiqiZhang1,KaiHuang2(1.SchoolofMaterialsScience&Engineering,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China.2.CollegeofEnvironmentalScienceandEngineering,BeijingForestryUniversity,Beijing,100083,China)Abstract:Newenergyvehicle(NEV)inChinahasbeendevelopingsharplyinrecentyears.Benefitingfromthisemergingindustry,themarketdemandofpowerbatteryhasalsorisenrapidly.However,howtodealwiththeconsequenttideofretiredpowerbatteryisbecominganintractableproblem.Withoutproperdisposal,thevaluablemetalsinsidewillnotonlyposeharmtoecologicalenvironmentandhumanhealthbutalsoleadtothewasteofresources.ThesustainabilityofChineseNEVindustrywillbeseverelyhinderedaswell.AstheeconomichubofsouthernChina,Guangdong-HongKong-MacaoGreaterBayArea(GBA)hasgatheredagroupofprominententerprisesinNEVindustry.Fourgiantsaimingattherecyclingofpowerbattery,BrunpinFoshan,GEMinShenzhen,GHTECHinZhuhaiandUmicoreinHongkong,arealllocatedhere.Takingthemasreference,wehaveanalysedtheexistingchallengeswithinthisfieldonthebasisofindustrialactualityandconsideredregionalfeaturestoprovidefeasiblesuggestionsforthesustainabledevelopmentofpowerbatteryrecyclingindustryinGBA.Keywords:Guangdong-HongKong-MacaoGreaterBayArea(GBA);Powerbatteryrecycling;Newenergyvehicle(NEV)1IntroductionTheNobelPrizeinChemistry2019rewardedthedevelopmentofthelithium-ionbatteries(LIBs).Fromportableelectronicstoelectricvehicle1-3,LIBsseemtohaveconqueredourdailylife.Thenewdevelopmentplanfornewenergyvehicle(NEV,itmainlyconsistsofbatteryelectricvehicleandplug-inhybridelectricvehicleinthisarticle)from2021to2035issuedbyChinesecentralgovernmentonNov22020hasemphasizedthegreatimportanceofelectrificationrevolutioninroadtransportation.Therefore,themarketdemandofLIBswillaccordinglyrocket4.Asisknowntoall,LIBshaveafinitecyclelifeandwhentheircapacitydecaysto70-80%oforiginalleveltheyarenotsuitabletobeadoptedinaNEVanymore5-7.AccordingtotheCorrespondingAuthor:YajuanYu第一届全国碳中和与绿色发展大会268predictionfromrelevantinstitutes,thesalesofnewenergypassengervehicleandamountofretiredlithium-ionpowerbatteryinChinamayreach5.5millionand134.49GWhby2025,respectively(Fig.1).Fig.1ThesalesofnewenergypassengervehicleandamountofretiredlithiumpowerbatteryinChinafrom2015-2025(Datasource:EVTank&ChinaYiWeiInstituteofEconomics,ChinaMerchantsSecurities,ChinaAssociationofAutomobileManufacturesandIntelligenceResearchGroup)AsfarasLIBsareconcerned,theyalwayspossessharmfulcompositionslikeheavymetalsandorganicelectrolyteswhichwillthreatenthehumanhealth8andevenpublicsecurity.Onlysimpletreatment(e.g.,landfillingorincinerating)willresultinenvironmentalpollutionforaslongashalfacentury.Moreover,spentLIBscontainvaluablemetals9-11suchaslithium,nickel,cobalt,manganese,copperandaluminium12.ImproperhandlingofspentLIBsisalsoanappallingwasteofmetalresources13-15.Inthenextfewyears,theoutputofrecyclingindustrymaypassthe5billionRMBmark.Hence,thereisanurgentneedforthewholesocietytotransformthesesolidtrashesintoassets16.BrunpinFoshan,GEMinShenzhen,GHTECHinZhuhaiandUmicoreinHongkongarefourgiantsinpowerbatteryrecyclingindustry.AllofthembelongtoGBA.Itindicatesthatthisdistricthasoccupiedimportantstatusinbatteryrecyclingfield.WehaveinvestigatedandanalysedtheindustrialactualityaboutBrunp,GEM,GHTECHandUmicoreinthisarticle.Takingregionalcharacteristicsintoconsideration,somefeasiblesuggestionsareprovidedforGBAwhichcouldbedescribedastheengineofChineseeconomytoleadtheindustrialtendencyandachievesustainabledevelopment.2IndustrialStudyFromcradletograveandthentocradle,thelifecycleoflithium-ionpowerbatteryconstitutesacirculatorysystem(Fig.2).TherecyclingprocessofretiredLIBsismarkedingreen.Aftertheserviceinavehiclecomestoanend,therearedifferenttreatmentstochoosefrom.Forlithiumironphosphate(LiFePO4)battery,itismoreappropriatetoberepurposedfirstduetothelongcyclelife,highsecurityandfeweconomicbenefits.Thepotentialclientsincludesmallelectricvehiclewithlowspeed,energystoragedeviceandsoon.Withthespeedyconstructionof5GbasestationinChina,thedemandforbackuppowerhasincreaseddramatically.0.211.455.50.3126.69134.49024604080120160201520162017201820192020E2021E2022E2023E2024E2025ESalesofNewEnergyPassengerVehicleinChina(million,rightaxis)第一届全国碳中和与绿色发展大会269Fig.2Theflowdiagramcoveringthelifecycleoflithium-ionpowerbatteryTheretiredLiFePO4batteryshowsbetterperformancethanlead-acidbatterybothinelectrochemistryandcost.Itisalsoabletobringlowerelectricitybillvialoadshifting.ChinaTowerhasstoppedpurchasinglead-acidbatterysince2018andthedigestionofretiredLiFePO4batteryisstronglyprompted.TheStateGridCorporationofChinahasbuiltthedemonstrationprojectofreutilizing1MWhLiFePO4batteryasenergystoragesysteminZhangbeiCounty,HebeiProvince.Atpresent,thecascadeutilizationofretiredLIBsstillfacesmanyobstaclesfrominitialtestingtoeventualreusing.AtracingmanagementplatformofpowerbatterythroughdatacollectinghasbeenestablishedbytheMinistryofIndustryandInformationTechnologytosolvetheproblemsinChina.Forlithiumnickelcobaltmanganeseoxide(NCM)battery,itmaybemoresuitabletobedirectlydismantledandthenfurtherrecycledduetothevaluablemetalsinside.Asamatteroffact,acquiringthevaluablemetalshasbeenthemajorgoalofmanyrecyclingstudies17.Inpractice,variousrecoveryrouteshavebeendevelopedbydifferententerprises(Fig.3).Hydrometallurgyandpyrometallurgyarethemainrecyclingmethodsthathavebeenadopted18-20.Hydrometallurgicalroutemaybemoreenvironmentallyfriendlyandhavehigherprecision21-23whilepyrometallurgicalprocesshashighcost24,muchenergyconsumption25andrelativelylowrecoveryrateoflithium26.Thecorecontentofseparationandthenrecyclingistoutilizethedifferenceinphysicalorchemicalpropertyamongthecomponentsofretiredpowerbattery.Theultimatetargetistoachievehigherrecoveryefficiencywithlowerrecyclingcostandlessenvironmentalimpact.Inturn,thecurrentdisadvantagesremindustoinvestmoreeffortstoregulatethepowerbatterywithinitswholelifecycleinsteadofleavinghugepressuretotheonlyend-of-lifestage.第一届全国碳中和与绿色发展大会270Fig.3TheindustrialapplicationofspentLIBsrecycling27-293RegionalAnalysis3.1RegionalprofileTheGBAwasofficiallyinstitutedinJul1,2017.ItconsistsofHongkong,Macaoand9citiesfromGuangdongprovinceincludingGuangzhou,Shenzhen,Zhuhai,Foshan,Huizhou,Dongguan,Zhongshan,JiangmenandZhaoqing.Becauseofparticularhistoricalreasons,thePearlRiverDeltahasbeenthegatewayofChinesereformandopening-up.Guangzhou,thecapitalofGuangdongprovince,isoneofthemostdevelopedcitiesandportsinChina.ShenzhenhasbeenthepacesetterofChineseeconomicreformandgrownintoahigh-profilearearapidly.ZhuhaiisoneofthefourearliestspecialeconomiczonesthathavebeenestablishedinChina.FoshanisanimportantmanufacturingindustrybasewhileHuizhouisanimportanthigh-technologyandelectronicsmanufacturingbase.Dongguanhasbeencalledthefactoryoftheworld.ZhongshanisthegeometricalcenterofGBAandhasgreatgrowthpotential.JiangmenholdsastrongpositioninthemanufacturingindustryofGuangdongprovince.ZhaoqinghasattachedgreatimportancetofullycooperatingwiththeconstructionofGBA.Hongkongisoneofthemostimportantinternationalfinancialcentersandports.AsthesecondSpecialAdministrationRegion,Macaohasthehighestpercapitagrossdomesticproduct(GDP)inChina.GBAhasbeendefinedasastrategicfulcrumforChinesefuturedevelopmentbycentralgovernment.ThefutureorientationofGBAistobecomeanactiveurbanagglomerationwithgreatinfluenceontheworld.ThedevelopmentofNEVindustryisaboutenergyandtransportationrevolution.GBAhasseizedthishistoricopportunityandintroducedanumberofengineeringprojectstocapturetheemergingfrontline.GAC-TOYOTAhasdecidedtoexpandtheirproductioncapacityofNEVinGuangzhou.CATLandGACGrouphadplannedtoestablishajointventurefocusingondevelopingpowerbatteryinthisarea.Inaddition,itischosenbyEvergrandeto第一届全国碳中和与绿色发展大会271achievetheambitiousmanufacturingplanofNEV.TOYOTAalsostartsacompanywithBYDinShenzhentoproducehigh-qualitypowerbatteryandelectricvehiclestowards2025.ShenzhenisoneofthemainbatterymanufacturingbasesofBYD.ThebuildingofNationalAdministrationforQualitySupervisionInspectionofPowerBatteryandElectricDrivingSystemofNEVinZhuhaiwillprovidegreatconvenienceforrelevantenterprises.ThemodelplantinFoshanhasundertakentheelectrificationmissionofFAW-Volkswagentolaunchmoreelectricvehicles.ChinaInternationalMarineContainershasinvested2billionRMBinHuizhoutoproducekeycomponentsofNEVandtheexpectedindustrialoutputmayreach2.5billionRMBannually.HuizhouisalsoanimportantbranchofEVEEnergysupplyingpowerbattery.DongguanhasundertakenconsiderableinvestmentonNEVprojectsfromChinaCarrieGroupCompanytofacilitatethetransformationandupgradingofautomobileindustryinGBA.TheresearchanddevelopmentaboutNEVandkeycomponentshavereceivedsubstantialattentioninZhongshanandJiangmen.TheintelligentindustrialparkofXiaopenghasbeensettledinZhaoqingandputintoproduction.ItisthefirstcompletemanufacturingsiteofXiaopengaroundtheworldandhasbeenregardedasakeyconstructionprojectofGuangdongprovincein2020.Hongkongwillprovide2billionHKdollarstofacilitatetheconstructionofprivatechargingpiles.TensandevenhundredsofthousandsofHKdollarsoftaxescouldbeexemptedforconsumerstopurchaseorexchangeforelectricvehicleundercertainconditions.InMacao,therehavebeenhightaxesontraditionalpetrolvehiclebutNEVisduty-free.WecanalsofindaseriesofcompaniessupplyingupstreammaterialinGBAsuchasBTR,SENIORandZIMT(Informationsource:GG-lb).Inthemeantime,theextensiveapplicationofpowerbatteryisboundtobringlargeamountsofspentLIBs.Inordertoachieverealsustainability,theend-of-lifedisposalofwastebatterywithenvironmentalfriendlinessisindispensable.Asamatteroffact,giantsinpowerbatteryrecyclingindustryinthedownstreamalsoaimatthisenergeticland(Fig.4).InSeptember2018andDecember2020,theMinistryofIndustryandInformationTechnologyofChinareleasedtwolistsofenterprisesthatmeetthenationalrequirements,respectively.Onthefirstlist,theheadquarterofBrunpislocatedinFoshanwhileGEMwassetupinShenzhen.TheFushanandGaolangangFactoryinZhuhaiarecrucialpartsofthebatteryrecyclingsystemofGHTECH.ThehighestnumberofcompaniesonthesecondlistarefromGuangdongprovince(22.7%).TheyareJianaEnergyTechnologyinGuangzhou,QiantaiRenewableEnergyTechnologyinShenzhen,ZhongliNewEnergySci-TechinZhuhai(thewhollyownedsubsidiaryofGHTECH),HengChuangRuiNenginHuizhouandJiangmen.ItcanbeseenthattheGBAhastakentheleadinforminganintegratedindustrialchain.Atpresent,therapidlydescendingfiscalsubsidyandthesuddenCOVID-19havecreatedenormouspressureonNEVinChina.Intheshortterm,NEVisnotabletocompetewithtraditionalpetrolvehicle.However,theelectrificationrevolutioninthelongrunhasnearlybeenirreversible.Therefore,acompletebatteryrecyclingsystemisessentialtobeestablished.Ontheonehand,wehopetorealizeaccuraterecoverytoobtainmoreeconomicandenvironmentalbenefits.Ontheotherhand,theextensionofrecyclingprocesswillincreaseextracost.Inordertokeepthebalancebetweenefficiencyandsustainability,vigoroussupervisionandtracingshouldbeappliedalongthelifecycleofpowerbattery.Dongguanisoneofthemainillegalrecyclinggatherings.Uniformmanufacturingstandardsshouldbeformulatedtoprovideconvenienceforlatertestingandscreening.Universalrecyclingmethodwillgreatlyreducethepressureofrecovery.Theseimprovementsabovecannotbedivorcedfromtechnologyinnovation.GovernmentsinGBAshouldmakefulluseoftheirfinancialresourcestogiveresearchsupports第一届全国碳中和与绿色发展大会272forbatteryrecyclingindustrytoleadtheway.Fig.4ThethreegiantsofpowerbatteryrecyclingindustryinGBA(Informationsource:QuantUrban,Brunp,GEM,UmicoreandotherpublicinformationfromtheInternet)Astypicalcompanies,Brunp,GEM,GHTECHandUmicoreareintroducedinnextsection.3.2RepresentativeenterprisesBrunpwasestablishedin2005anditsheadquartersarelocatedinFoshan.Brunpisahigh-techfirmfocusingontheregenerationofmaterialsresource.Ithaspioneeredtherealizationofthevalueinspentbatteries.TherecyclingofretiredLIBsisitscorebusinessandithasstrivedtoprovidethemissingpartoftheclosedloopofindustrialchainfortraditionalbatterymanufacturers.Brunphasactivelycollaboratedwithbatterymanufacturers.Boththedismantlingofscrappedvehiclesintheupstreamandtheproducingofrawmaterialsofbatteryinthedownstreamaredeveloped.Thestablesupplyandsalehaveformedsuccessfulbusinessmodel.Ithasalwaysmadeforward-lookingstrategiesandtakentheinitiativetoadjustitslayout.Brunpalsoparticipatedinthedraftingofnationalstandardsandacceleratesthebenigndevelopmentofthewholerecyclingindustry.Itsresearchinputisincreasingyearbyyear.Therecoveryprocessconsistsofspentbattery,pre-treatments,hydrometallurgy,precursor,cathodematerialandnewbattery.Thetechnologyusedincludescrushing,separation,crystallizing,structuredesign,doping,computersimulation,surfacemodificationandsoon.Withtheuniqueorientedcirculationprocess,therecoveryefficiencyofvaluablemetalslikenickel,cobaltandmanganeseinBrunpcouldoutstrip99.3%.Ithasdevelopedinnovativeroutewhichcouldshortentheproceduresofchemicalextractiontoreducecost.WhileduringthepreparationofNCMprecursor,addingdesignatedelementsformodificationcouldalsolowertheexpenditure.Brunp'scooperativepartnersincludeBenz,BYD,VolkswagenandCATL(Informationsource:GG-lb).GEMwasfoundedin2001,Shenzhen."Limitedresourcesandinfinitecirculation"arethecoreideologyofthiscompany.TheamountofwastethatistreatedbyGEMhasexceeded4milliontonseachyear.Byconstructingtheclosedindustrialchainofbatteryrecycling-rawmaterialsreproduction-materialsreproduction-batterypackreproduction-NEVservice,ithasfullyexploredthepotentialof"UrbanMine".Inpowerbatteryrecycling,GEMhasselectedtoshattertheretiredLIBstoobtainmaterialscontainingcobaltandnickel.Thendissolution,separationand第一届全国碳中和与绿色发展大会273purificationareconductedtoacquireliquidscontainingtheionsofthesetwometals.Cobaltandnickelmaterialswithhighpurityarepreparedthroughfurtherliquidandhightemperaturesynthesis(Informationsource:CnpowderandOrientSecurities).Typicalhydrometallurgywithco-precipitationandsinteringisadopted.TheboomofNEVhasstimulatedthedemandofpowerbatterywhiletherecyclingofspentLIBscouldreducethecost(Informationsource:CITICSecurities).Profitingfromthelong-termtechnicalaccumulationandextensiveofflinelayout,GEMhasestablishedawiderangeofcooperativerelationshipswithanumberofautomobilemanufacturersandplannedtoacquiresubstantialmarketshares.Samsung,EcoPro,CATL,LG,ATLandmanyotherprestigiouscompaniesareallitsclients.WiththerisingofLIBsdemandandtherecyclingmarket,GEMwithmultiplelayoutsinadvanceisboundtoachieveleapfrogdevelopment.PublicinformationindicatesthatUmicoreisatechnologicalgroupfocusingonmaterialstechnologyandmetalsrecycling.In1982,ithassetupthefirstsalesofficeofChinainHongkong.Ithasintendedtocombinepyrometallurgyandhydrometallurgytofacilitatethedevelopmentofcirculareconomy30.Duringthepyrometallurgicalstep,theprocessissimplifiedwhiletherecyclingefficiencyishigher.Inthemeantime,boththeenergyconsumptionandadverseemissionshavebeencutdown31.Theretiredbattery-metalmaterials-cathodematerialsofLIBsloopareoneofthecornerstonesofUmicore'sdevelopment.WiththecontinuouspenetrationofelectrificationinEuropeanmarket,UmicorehasenlargeditscommerciallandscapeandthecooperativepartnersincludeBMW,AudiandNorthvoltfromSweden.ChineseemergingenterprisescouldlearnfromitsdevelopmentexperiencetoforgetheirownbusinessmodelduetothesuccessfulandlonghistoryofUmicore.GHTECHinGuangdongprovinceisastrongcompanywithpowerfulresearchabilityinchemicalmanufacturing.AsthefirstfiveenterprisesthathavebeenselectedbyMinistryofIndustryandInformationTechnologyofChina,GHTECHhasitsownprocess.GaolangangFactoryinZhuhaiisresponsibleforthestageofrecoveryandregeneration.Metalsinthedismantledandclassifiedbatteryaretransferredintosolutionsbyhydrometallurgy.Thenelectrodematerialprecursorsandtransmetalsaltcrystalsareproducedwithcrystallizationorprecipitation.Furthersinteringmaybeneededforsubsequentmanufacturing.Itcanbeseenthathydrometallurgyiswidelyadoptedamongpracticalproductionlines.FushanFactoryinZhuhaiisinchargeoftheintelligentevaluationofdecommissionedbatteries.Afterre-manufacturing,thecascadeutilizationofbatterypackscouldbeappliedinspecialvehicle,energystoragepowerstationandsoon.ThenthephysicalteardownofscrappedbatteriesisalsoconductedhereastheinitialtreatmentforGaolangangpartabove.GHTECHhasestablishedpartnershipswithvariousdomesticautomakers.Ithasbeendevotedtobecomingword-classcompanybyprovidinghigh-qualityspecialchemicals.4SuggestionsComparedwiththegasolinevehicleandtraditionalautomakers,theboomingofTeslahasheraldedaneweraofbatteryelectricvehicle.TherecyclingofretiredLIBsisconsequentlybecomingafast-growingmarketwhileitalsohastremendouspotentialtoexpandinthefuture.Butfromtheperspectiveoflongterm,boththeresearchandapplicationinrecyclingindustryhavenotbeenperfectyet.Beforetheefficientandgreenrecyclingsystemisestablished,therearestilla第一届全国碳中和与绿色发展大会274lotofdifficultieswehavetocopewithfromlaboratorytoproductionline.TheGBAhasbeengivengreathopestodrivethesocialdevelopmentofsouthernChina.Combiningtheindustrialactualityandregionalfeatures,wehaveputforwardsomefeasiblesuggestionstopromotethesustainabledevelopmentofpowerbatteryrecyclingindustryinGBAasfollows:(1)Intheearlystage,wecouldtightentheregionallegislationandlawenforcementtostrengthenthemanagementofLIBsbyinformationtechnology.Themanufacturersshouldreportthebatterystatusintimeandconsumersshouldensurethattheretiredpowerbatteryhasbeendeliveredtodesignatedprocessingsites.StrictersupervisionfromlocalgovernmentinsuchaclosedloopwillmotivateenterprisestoacceleratethecirculationofretiredLIBswithintransparentandlegalchannels.Thenthebroadeningofbatterymaterialimportwillguaranteethepositiveoperationoflocalenterprises.GBAhaslarge-scaleindustrialresourcesofNEVandweshouldenhancethesupervisiontotakefulluseoftheupstreaminput.(2)Inthemiddlestage,weshouldincreasetheresearchinvestmenttoprovidepragmaticrecyclingrouteswithlesseconomicandenvironmentalcost.Considerablerecoverystepshavetoconsumemuchenergyandemitharmfulchemicals.Weneedtofindalternativetechnologyandreagentstoreducethesenegativeimpacts.Itwillliftthecompetitivenessofpowerbatteryduringitswholelifecycleandthenewenergyvehicleindustry.AsoneofthemostactivedistrictsinChineseeconomy,GBAhasrichtalentpool.Recyclingenterprisesinitshouldbringtheadvantageintofullplayandgrabthetechnologicalopportunitiesassoonaspossible.(3)Inthefinalstage,wecouldestablishafeedbacksystemtoassesstheenvironmentalimpact,securityandconsistencyduringtheproductionofpowerbattery.BatterymanufacturerswhohaveblindpursuittowardselectrochemicalperformanceshouldbepunishedbytheadministrationofGreaterBayAreawhilefiscalsubsidycouldbeintroducedtoencouragethelaunchingofeco-friendly,safeandunifiedproducts.Thereversedaccountabilitymechanismwillpromptenterprisestoarrangethebatterymanufacturefromthepointoffulllifecycleandeasetheburdenofrecyclingindustry.Infact,taxationdepartmentinFoshanhasprovidedaseriesofsupportingpoliciestoencouragethedevelopmentofinnovativeenterpriseslikeBrunp.Atthegeneraldebateofthe75thsessionoftheUnitedNationsgeneralassembly,theChinesepresidentXiJinpingstatedthatChinaaimstoreachCO2emissionspeakbefore2030andachievecarbonneutralitybefore2060.ItisnodoubtthatNEVwillplayanextremelyimportantroleinit.Moreover,ChinahasforbadtheimportofsolidwastesinceJan1,2021.Itcanbeseenthatgreatimportancehasbeenattachedtoenvironmentalissuesinthiscountry.Givenmorefavorablemeasures,thesustainabledevelopmentofpowerbatteryrecyclingandNEVindustrywillcreateabrightbusinesscardforGBAonthewaytoaworld-classcitygroup.AcknowledgmentsTheauthorswouldliketoexpressappreciationtothefollowingcontributors:(1)theNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.52074037);and(2)theNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.52070017);(3)S&TMajorProjectofInnerMongoliaAutonomousRegioninChina(No.2020ZD0018).Reference[1]Wang,J.L.,Fu,J.S.,Yu,F.S.,Xu,W.&Wang,H.J.Anefficientextractant(2-ethylhexyl)(2,4,4第一届全国碳中和与绿色发展大会275'-trimethylpentyl)phosphinicacid(USTB-1)forcobaltandnickelseparationfromsulfatesolutions.SeparationandPurificationTechnology248,doi:10.1016/j.seppur.2020.117060(2020).[2]ZhiminZhou,A.J.CascadeUtilizationandRecoveryTechnologyofElectricVehiclePowerBatteries.(2019).[3]Pindar,S.&Dhawan,N.Recyclingofmixeddiscardedlithium-ionbatteriesviamicrowaveprocessingroute.SustainableMaterialsandTechnologies25,doi:10.1016/j.susmat.2020.e00157(2020).[4]Nie,X.J.etal.RecycledLiMn2O4fromthespentlithiumionbatteriesascathodematerialforsodiumionbatteries:Electrochemicalproperties,structuralevolutionandelectrodekinetics.ElectrochimicaActa320,doi:10.1016/j.electacta.2019.134626(2019).[5]Zhou,Z.K.etal.Anefficientscreeningmethodforretiredlithium-ionbatteriesbasedonsupportvectormachine.JournalofCleanerProduction267,12,doi:10.1016/j.jclepro.2020.121882(2020).[6]Han,X.J.,Liang,Y.B.,Ai,Y.Y.&Li,J.L.EconomicevaluationofaPVcombinedenergystoragechargingstationbasedoncostestimationofsecond-usebatteries.Energy165,326-339,doi:10.1016/j.energy.2018.09.022(2018).[7]Cusenza,M.A.,Guarino,F.,Longo,S.,Mistretta,M.&Cellura,M.Reuseofelectricvehiclebatteriesinbuildings:Anintegratedloadmatchanalysisandlifecycleassessmentapproach.EnergyandBuildings186,339-354,doi:10.1016/j.enbuild.2019.01.032(2019).[8]Hua,Y.etal.Sustainablevaluechainofretiredlithium-ionbatteriesforelectricvehicles.JournalofPowerSources478,doi:10.1016/j.jpowsour.2020.228753(2020).[9]Yao,Z.C.etal.Recoverynano-flake(100nmthickness)ofzero-valentmanganesefromspentlithium-ionbatteries.JournalofCleanerProduction278,doi:10.1016/j.jclepro.2020.123867(2021).[10]Gao,Y.,Li,Y.,Li,J.,Xie,H.Q.&Chen,Y.P.DirectrecoveryofLiCoO2fromtherecycledlithium-ionbatteriesviastructurerestoration.JournalofAlloysandCompounds845,doi:10.1016/j.jallcom.2020.156234(2020).[11]Zhao,S.Q.etal.Ultrasonicrenovatingandcoatingmodifyingspentlithiumcobaltoxidefromthecathodefortherecoveryandsustainableutilizationoflithium-ionbattery.JournalofCleanerProduction257,doi:10.1016/j.jclepro.2020.120510(2020).[12]Zhao,Q.etal.RecoveryandRegenerationofSpentLithium-IonBatteriesFromNewEnergyVehicles.FrontiersinChemistry8,doi:10.3389/fchem.2020.00807(2020).[13]Yang,Y.etal.Recoveringvaluablemetalsfromtheleachingliquorofblendedcathodematerialofspentlithium-ionbattery.JournalofEnvironmentalChemicalEngineering8,doi:10.1016/j.jece.2020.104358(2020).[14]Zhang,H.etal.Echelonutilizationofwastepowerbatteriesinnewenergyvehicles:ReviewofChinesepolicies.Energy206,doi:10.1016/j.energy.2020.118178(2020).[15]Chen,J.P.etal.EnvironmentallyfriendlyrecyclingandeffectiverepairingofcathodepowdersfromspentLiFePO4batteries.GreenChemistry18,2500-2506,doi:10.1039/c5gc02650d(2016).[16]Fu,Y.P.etal.Improvedhydrometallurgicalextractionofvaluablemetalsfromspentlithium-ionbatteriesviaaclosed-loopprocess.JournalofAlloysandCompounds847,doi:10.1016/j.jallcom.2020.156489(2020).[17]Hu,Y.,Yu,Y.,Huang,K.&Wang,L.Developmenttendencyandfutureresponseabouttherecyclingmethodsofspentlithium-ionbatteriesbasedonbibliometricsanalysis.JournalofEnergyStorage27,doi:10.1016/j.est.2019.101111(2020).[18]Othman,E.A.,vanderHam,A.G.J.,Miedema,H.&Kersten,S.R.A.Recoveryofmetalsfromspentlithium-ionbatteriesusingionicliquidP-8888Oleate.SeparationandPurificationTechnology252,doi:10.1016/j.seppur.2020.117435(2020).第一届全国碳中和与绿色发展大会276[19]Li,J.etal.PyrolysiskineticsandreactionmechanismoftheelectrodematerialsduringthespentLiCoO2batteriesrecoveryprocess.JournalofHazardousMaterials398,doi:10.1016/j.jhazmat.2020.122955(2020).[20]Chen,X.P.etal.Hydrometallurgicalrecoveryofmetalvaluesfromsulfuricacidleachingliquorofspentlithium-ionbatteries.WasteManagement38,349-356,doi:10.1016/j.wasman.2014.12.023(2015).[21]Zhang,L.C.etal.Lithiumrecoveryfromeffluentofspentlithiumbatteryrecyclingprocessusingsolventextraction.JournalofHazardousMaterials398,doi:10.1016/j.jhazmat.2020.122840(2020).[22]Xiao,J.F.,Li,J.&Xu,Z.M.Recyclingmetalsfromlithiumionbatterybymechanicalseparationandvacuummetallurgy.JournalofHazardousMaterials338,124-131,doi:10.1016/j.jhazmat.2017.05.024(2017).[23]Li,J.,Wang,G.X.&Xu,Z.M.Environmentally-friendlyoxygen-freeroasting/wetmagneticseparationtechnologyforinsiturecyclingcobalt,lithiumcarbonateandgraphitefromspentLiCoO2/graphitelithiumbatteries.JournalofHazardousMaterials302,97-104,doi:10.1016/j.jhazmat.2015.09.050(2016).[24]Mao,J.K.,Li,J.&Xu,Z.M.CouplingreactionsandcollapsingmodelintheroastingprocessofrecyclingmetalsfromLiCoO2batteries.JournalofCleanerProduction205,923-929,doi:10.1016/j.jclepro.2018.09.098(2018).[25]Yadav,P.,Jie,C.J.,Tan,S.&Srinivasan,M.Recyclingofcathodefromspentlithiumironphosphatebatteries.JournalofHazardousMaterials399,doi:10.1016/j.jhazmat.2020.123068(2020).[26]Tang,Y.Q.etal.Recoveryandregenerationoflithiumcobaltoxidefromspentlithium-ionbatteriesthroughalow-temperatureammoniumsulfateroastingapproach.JournalofPowerSources474,doi:10.1016/j.jpowsour.2020.228596(2020).[27]Xiao,J.F.,Li,J.&Xu,Z.M.ChallengestoFutureDevelopmentofSpentLithiumIonBatteriesRecoveryfromEnvironmentalandTechnologicalPerspectives.EnvironmentalScience&Technology54,9-25,doi:10.1021/acs.est.9b03725(2020).[28]Meshram,P.,Pandey,B.D.&Mankhand,T.R.Extractionoflithiumfromprimaryandsecondarysourcesbypre-treatment,leachingandseparation:Acomprehensivereview.Hydrometallurgy150,192-208,doi:10.1016/j.hydromet.2014.10.012(2014).[29]Valio,J.CriticalreviewonLiionbatteryrecyclingtechnologiesMasterthesis,AaltoUniversity,(2017).[30]Arambarri,J.etal.Lithiumioncarbatteries:Presentanalysisandfuturepredictions.Environ.Eng.Res.24,699-710,doi:10.4491/eer.2018.383(2019).[31]Umicore.Ourrecyclingprocess.[citedDecember1,2020]第一届全国碳中和与绿色发展大会277长三角背景地区卤代烃类温室气体浓度特征与变化趋势浦静姣1,2，徐宏辉1,2，姚波3，于燕1,2，张超4，单萌2（1.浙江省气象科学研究所，浙江杭州310008；2.临安大气成分本底国家野外科学观测研究站，浙江杭州311307；3.中国气象局气象探测中心，北京100081；4.衢州市气象局，浙江衢州324000）摘要：卤代烃类温室气体是温室效应潜能(GWP)较高的温室气体，大气寿命长，多种物种被列入《蒙特利尔议定书》和《京都议定书》限排的物种中。长三角地区是中国经济发展较快，并且氟化工产业发达的区域，是全国卤代烃类温室气体排放量较大的地区之一。本研究采用位于杭州远郊地区的临安区域大气本底站周采样获得的卤代烃浓度，分析2011-2017年长三角地区卤代烃类温室气体浓度分布特征和变化趋势，估算长三角地区的排放强度。结果显示，2011-2017年，长三角地区大部分第一代和第二代消耗臭氧层物质(ODS)物种浓度持续下降，少数物种浓度出现小幅回升，年增幅在2%以内。第二代ODS物种在该地区仍然有较高的排放，且排放量为当前ODS中最大，但排放量的增幅已经开始趋缓或下降。长三角地区大部分氢氟碳化物（HFCs）浓度均出现快速增长，年增幅基本均在5%以上，HFCs在该地区的排放量处在较快的增长阶段；长三角ODS的替代进程整体上处于HFCs替代氢氯氟碳化物(HCFCs)过程中，CFC-11、CFC-13、CFC-114、CFC-115、CCl4等第一代ODS还有待于进一步控制，HCFC-22的替代过程尚待推进。关键词：卤代烃；温室气体；本底站；排放量1引言卤代烃是指分子中含有卤素的烃类，多用于制冷剂、发泡剂、清洗剂和有机溶剂等(Montzkaetal.,2011)。除CH3Cl、CH3Br、CH3I和CHCl3等存在较大的自然源外，其余卤代烃几乎完全由人为活动排放产生(Montzkaetal.,2011;Yokouchietal.,2008)。由于卤代烃化学性质稳定，大气寿命较长，紫外线照射后分解产生的氯、溴自由基能损耗平流层臭氧，造成臭氧层耗损(Molinaetal.,1974)，危害人类生存环境，国际社会于1987年签订《蒙特利尔议定书》管制CFCs、HCFCs、Halons、CCl4、CH3CCl3等(UNEP,2003)卤代烃的排放。中国作为发展中国家，按照《蒙特利尔议定书》及其修正案，已于2007年7月停止CFCs等生产和进口，过渡替代物种HCFCs由于分子中依旧含有氯原子，已于2013年进入冻结期，并将于2030年基本完成HCFCs物质的淘汰。HCFCs的主要替代物HFCs尽管不会破坏臭氧层，但是其温室效应潜能(GWP)值极大，被列入基加利修正案中，于2019年开始实施限排。我国的卤代烃观测研究始于20世纪90年代，主要集中在京津冀(Yaoetal.,2012;Wangetal.,2014;Zhangetal.,2017)、长三角(Barlettaetal.,2006;Fangetal.,2012;Wuetal.,2013)、珠三角(Fangetal.,2012;Wuetal.,2013;Zhangetal.,2014;Linetal.,2019)、黄河三角洲(Zhengetal.,2019)、台湾(Changetal.,2008;Leeetal.,2008,2014)等地区。2010-2012年的观测结果显示华北地区HFCs、PFCs本底浓度值与北半球中高纬度的本底值接近，CFCs本底浓度在下降，HCFCs、HFCs、PFCs、SF6本底浓度仍然在上升。对2010年全国40多个城市的短期采样观测结果显示我国第一代臭氧损耗物质CFCs的本底浓度在下降，仅比全球本底值偏第一届全国碳中和与绿色发展大会278高20%的范围内，但替代物HCFCs和HFCs浓度上升迅速。此外，在卤代烃浓度观测的基础上，采用比值相关法开展了卤代烃排放量估算的研究(Shaoetal.,2011;Fangetal,2012,2016,2018,2019;Wuetal.,2014)。研究结果显示，从2000-2010年间，我国的CFCs排放量逐渐减少，HCFCs、HFCs排放量增长快速。但是最新的全球温室气体报告显示，作为已停产的强效温室气体和平流层臭氧消耗物质的CFC-11，其浓度下降速率自2012年以来出现放缓，这主要与CFC-11的排放增加有关，且这些增加源于亚洲东部的排放(Montzkaetal.,2018)。2019年最新的研究结果表明，我国东部地区(包括北京、天津、河北、辽宁、山东、安徽、江苏、上海、浙江)在2014-2017年新增CFC-11排放量占全球排放总增量的40~60%(Rigbyetal.,2019)。同时，在我国东部地区，与CFC-11生产相关的CCl4排放量在2009-2016年间并未下降，且山东自2012年以后成为新的CCl4来源地，与CFC-11排放量分布特征基本一致(Luntetal.,2018)。长三角地区是中国经济发展较快的区域，2009-2011年对杭州地区的观测研究显示，该地区CFCs浓度已接近北半球本底水平，但HCFCs和HFCs浓度增长较快(Wuetal.,2013)。长三角地区的卤代烃主要来源于HCFC/HFC生产、铝生产、有机溶剂(Lietal.,2014)。分析研究长三角地区卤代烃的浓度水平及变化规律可以掌握该区域大气卤代烃的本底特征，定量估算区域卤代烃的排放量，对评估华东地区卤代烃对全球的贡献、科学应对气候变化、推进节能减排具有重要意义。本研究采用2011-2017年长三角背景地区各类ODS物种的观测浓度，分析第一代ODS在受到管制以后的浓度变化趋势，初步估算长三角地区ODS的排放量，了解长三角地区ODS的替代进程，评估HFCs物种的未来变化趋势。2研究方法2.1观测站点长三角背景地区的卤代烃观测站点设在临安区域大气本底站内(东经119°44′，北纬30°18′，海拔138.6m)，处于长江三角洲南翼，距离东面杭州市直线距离约60km，距离东北方向的上海市直线距离约150km。站址四周以丘陵、林地和农田为主，植被覆盖良好，周围3km范围内无大型村落。盛行风向以东北风和西南风为主，特殊天气现象和逆温的出现频率较低，具有典型的亚热带季风区的气候和大气环流特征。2.2采样与实验分析采用TCS型采样器进行瞬时采样。串联的2个采样罐为美国LabCommerce,Inc公司X23L-2N型双口内抛光不锈钢罐，体积3L，不锈钢管路、组配件均来自美国Swagelok公司，为避免开关阀等零件内残留油脂的影响，管路和组配件在安装前用乙醇、丙酮先后冲洗并吹干。采样频率为每周1次，样品运送至中国气象局大气气象探测中心温室气体实验室进行分析。2.3本底数据与污染数据筛选由于本研究中的卤代烃几乎没有自然源，因此采用逐步趋近回归法来筛分本底值。该方法的主旨是对一段较短时间内的观测值进行估计，逐步逼近回归拟合，因此长期趋势、季节变动、循环变动等与时间序列关系密切的变量对时点值不会产生影响(Andreasetal.,2001)。本底值为假设大气均匀混合状态的值，则基于逐步趋近回归原理，计算数据的移动平均，对超出移动平均一定倍数(±1σ)标准偏差的数值剔除，再对余下的数据同样的剔除直至剩下的数据均在平均值加减一定倍数标准偏差范围内，即为“本底数据”(Ruckstuhletal.,2012)。第一届全国碳中和与绿色发展大会279考虑到局地污染对本底值的影响，结合地面风观测和周边人为源排放分布，进一步滤除污染扇区观测值(Zhouetal.,2003,2004)，得到临安站的本底观测值。2.4潜在源区分析为了确定对临安区域本底站卤代烃浓度有影响的排放源区，采用挪威大气研究所开发的拉格朗日粒子扩散模式Flexpart(V9.01,Stohletal.,2005)，通过后向运算来确定潜在源区。该方法在分析北京上甸子站CO潜在源区的应用中具有较好效果(Anetal.,2014)，且已被应用于卤代烃排放源区的反演(Luntetal.,2018)。研究显示CO与大部分CFCs、HCFCs、HFCs均呈现显著相关，可以作为示踪物(Shaoetal.,2011;Zhangetal.,2014)，因此这里计算2011-2017年采样期间的CO标记为污染浓度的时刻对应的后向轨迹，后向轨迹时间间隔3小时，反推时间为10天，从而来确定临安区域本底站卤代烃的潜在排放源区。气象场采用欧洲中尺度天气预报中心(EuropeanCentreforMediumrangeWeatherForecast,ECMWF)的气象资料。2.5排放量估算采用示踪物比值相关法来估算临安大气本底站潜在源区的CFCs、HCFCs和HFCs的排放量。示踪物一般要求与研究物种存在显著相关，且化学性质较为稳定、寿命较长，排放量估值较为容易获得，比如CO、HCFC-22(Wangetal.,2014)。比值相关法要求目标物种和示踪物在输送过程中没有显著的汇及化学变化，卤代烃能够较好地满足该要求。但比值相关法要求的目标物种与示踪物的同源性假设在实际情况中不能完全满足，会带来一定误差；此外，目标物种与示踪物的相关关系在不同区域会有不同，用单个站的比值代替估计区域的排放量也会引入误差。这里采用2015年临安区域本底站的CFCs、HCFCs、HFCs周采样数据，利用CO比值相关法估算我国华东地区卤代烃的排放量。卤代烃的排放量计算公式：,其中Ex和ECO分别为卤代烃和CO的排放量，Mx和MCO分别为卤代烃和CO的分子量，ΔCx和ΔCCO分别是卤代烃及CO的抬升浓度。误差计算公式：σb和σEco分别为抬升浓度比值b和CO排放量的误差。3结果讨论3.1临安区域本底站卤代烃的浓度特征及变化趋势2011-2017年，临安站第一代ODS中CFC-11、CFC-13、CFC-114、CFC-115、CCl4浓度整体上均呈现上升趋势，CFC-12、CFC-113、H-1211、H-2402、CH3CCl3、CH3Br浓度呈现下降趋势。相较于同期香格里拉本底站的本底观测值，CFC-13、CFC-115两种物质的浓度在两个站点均表现为增长态势，但是增长幅度较小，香格里拉站的H-1301浓度也在逐年缓慢增长，与临安站的观测趋势相反，香格里拉站的其余物种浓度均呈下降趋势。可见，在长江流域大气中的CFC-12、CFC-113、H-1211、H-2402、CH3CCl3、CH3Br等物质正在逐渐减少，CFC-13、CFC-115还在逐渐增加，CFC-11、CFC-114、CCl4在较偏远的地区已经开始下降，但是在经济较发达的地区仍然在持续增长。临安站各物种本底浓度值与较偏远的香第一届全国碳中和与绿色发展大会280格里拉站观测值接近，但污染值明显偏高，该区域仍然会受到较大的污染影响。2011-2017年，临安站CFC-11观测浓度为250.48ppt，比2009-2011年杭州郊区的观测浓度259ppt略有下降，CFC-12观测浓度为540.41ppt，比2009-2011年杭州郊区的观测浓度537ppt略有上升(Wuetal.,2013)。与同期香格里拉本底站的观测值相比，临安站的CFC-12、CFC-113、H-2402浓度偏高5%以内，CFC-11、CFC-13、CFC-114、CFC-115浓度偏高5%~7%，CCl4、CH3CCl3浓度偏高10%~12%，H-1211浓度偏高23%，CH3Br浓度偏高57%。临安站CFC-11、CFC-12浓度偏高香格里拉本底值的幅度与2009-2011年杭州地区的观测结果(Wuetal.,2013)一致；但CH3Br浓度偏高幅度较大，可能是由于临安站靠近东海，且植被覆盖较好，受到海洋排放和陆地生物释放等自然源的共同影响所致(刘振乾等,2002)。表1第一代ODS的浓度分布特征(CFCs\Halon\CCl4\CH3CCl3\CH3Br)单位:ppt物种2011~2017年本底浓度样本数2011~2017年污染浓度样本数2011~2017年平均浓度年均增长幅度2011~2017年香格里拉站本底浓度年均增长幅度CFC-11236.40±3.2435252.22±27.36283250.48±26.301.070233.69±3.28-1.582CFC-12519.60±4.4068546.28±38.56241540.41±35.85-6.279526.43±7.66-3.726CFC-133.21±0.0672083.56±0.431123.34±0.310.0183.17±0.0710.025CFC-11373.47±1.5212978.33±7.2817976.29±6.12-0.75372.92±1.39-0.661CFC-11416.31±0.08111017.64±1.8620817.18±1.630.06016.30±0.084-0.019CFC-1158.44±0.0751029.11±1.511988.88±1.270.1238.43±0.0890.037H-12113.79±0.19245.03±2.602924.94±2.52-0.2893.79±0.20-0.100H-13013.38±0.0451323.75±0.511923.60±0.44-0.0043.35±0.0470.016H-24020.44±0.011930.44±0.054890.44±0.041-0.0020.42±0.011-0.002CCl485.10±2.5211398.60±35.5719093.57±28.930.21482.82±2.61-0.999CH3CCl33.89±1.402605.51±1.53504.16±1.54-0.7103.66±1.21-0.627CH3Br8.60±.0.19218.80±8.1010618.61±8.14-0.0797.98±0.52-0.032香格里拉站：2801’N,9926’E2011-2017年，临安站第二代ODS本底观测样本数较少，受到污染影响非常大，浓度值相比于同期香格里拉站本底值明显较高，HCFC-22、HCFC-142b浓度偏高40%~50%，HCFC-141b、HCFC-124浓度偏高100%以上。HCFC-22在两站均出现较高的年增长率，整个长江流域大气中的HCFC-22仍然在逐渐增加，平均年增长率约为1.9%；HCFC-141b、HCFC-142b、HCFC-124在浓度值较高的长三角地区已开始出现缓慢下降的趋势，但HCFC-141b、HCFC-142b两种物质在偏远的香格里拉站仍然处在上升阶段。表2第二代ODS的浓度分布特征(HCFCs)单位:ppt物种2011~2017年本底浓度样本数2011~2017年污染浓度样本数2011~2017年平均浓度年均增长幅度2011~2017年香格里拉站本底浓度年均增长幅度HCFC-22247.721370.40±128.81243369.90±128.787.029240.55±9.204.424HCFC-141b25.66±0.65259.11±37.5822958.82±37.54-0.24924.83±0.920.438HCFC-142b23.36±0.491632.23±9.2027831.75±9.17-0.84522.97±0.420.167HCFC-1241.25±0.11523.40±5.832513.03±5.37-0.3421.19±0.11-0.0522011-2017年，临安站HCFC-22、HCFC-142b平均浓度分别为369.90ppt、31.75ppt，比2009-2011年杭州郊区的观测浓度455ppt、43ppt有所下降，HCFC-141b平均浓度为58.82ppt，比杭州郊区的观测浓度57ppt略有上升(Wuetal.,2013)。临安站HCFCs浓度偏高香格里拉本底值的幅度与2009-2011年杭州地区的观测结果(Wuetal.,2013)基本一致，表明长三角地区第一届全国碳中和与绿色发展大会281存在较大的HCFCs排放。2011-2017年，临安站、香格里拉站HFCs中除HFC-152a浓度保持平稳外，其余物种浓度均在上升中，且增长幅度较大，HFC-32、HFC-125年增长率超过10%，HFC-134a、HFC-143a、HFC-152a、HFC-227ea、HFC-236fa、HFC-245fa年增长率在5%~10%之间，HFC-23年增长率接近5%。临安站各类HFCs物种本底浓度值与香格里拉站观测值接近（除HFC-152a具有明显的纬度分布），HFC-32污染值偏高100%以上，HFC-227ea污染值偏高80%以上，其余物种污染值偏高25%~60%之间。2011-2017年，临安站HFC-134a平均浓度为107.88ppt，比2009-2011年杭州郊区的观测浓度72ppt有较大上升(Wuetal.,2013)，表明长三角地区HFCs浓度增长较快。表3HFCs的浓度分布特征单位:ppt物种2011~2017年本底浓度样本数2011~2017年污染浓度样本数2011~2017年平均浓度年均增长幅度2011~2017年香格里拉站本底浓度年均增长幅度HFC-2326.28±1.041340.67±16.0330740.09±15.961.80628.28±1.950.971HFC-328.25±0.561131.43±19.8930930.63±20.004.00511.59±3.631.732HFC-12516.23±4.684228.68±12.0526426.97±12.103.03718.24±4.562.217HFC-134a84.31±11.3842112.41±32.01219107.88±31.415.81184.23±11.425.491HFC-143a17.88±3.0712421.56±5.2618820.10±4.861.71117.31±2.981.483HFC-152a10.36±0.594814.35±7.7226313.74±7.24-0.0567.07±0.68-0.020HFC-227ea1.03±0.18632.06±1.502321.84±1.400.2221.12±0.210.101HFC-236fa0.14±0.021231.28±4.051960.84±3.22-0.1520.14±0.020.010HFC-245fa2.40±0.33513.13±1.682723.02±1.570.2652.27±0.350.1733.2物种间的相关性与潜在源区分析2015年，临安站ODS中有CFC-113、HFC-23、HFC-32、HFC-125、HFC-134a、HFC-152a、HFC-227ea、HFC-245fa、HCFC-22、HCFC-141b、HCFC-142b、H-1211、H-1301、CCl4等14种物质的抬升浓度与CO抬升浓度存在显著正相关(p＜0.01)。因此这里采用CO为示踪物，来估算卤代烃的排放量。图12015年各物种抬升浓度（ppt）与CO抬升浓度（ppb）的相关系数第一届全国碳中和与绿色发展大会282通过采用Flexpart模式计算获得的采样期间CO标记为污染浓度的时刻对应的后向轨迹，得到临安区域本底站CO潜在排放源区分布，确定临安站卤代烃的潜在排放源区为主要为华东地区，包括安徽、上海、江苏、浙江、福建、江西、山东等省份。3.3排放量估算根据2016年中国多尺度排放清单模型MEIC源清单，2016年华东地区(安徽、上海、江苏、浙江、福建、江西、山东)CO的排放总量为37553.6千吨，CO排放量估算误差为35%(Zhangetal.,2009)。根据2016、2017年中国统计年鉴中公布的大气污染物排放量年增长率，估算2015年华东地区的CO排放总量约为53500千吨。（估算方法：①2010年华东7省CO排放量为42411千吨，烟粉尘排放量为2677千吨；2016年华东7省CO排放量为37553.6千吨，烟粉尘排放量为2500千吨；2010年与2016年CO的增长率与烟粉尘增长率接近，考虑用2015、2016年的烟粉尘增长率外推2015年CO排放量。2015年华东7省烟粉尘排放量为3556千吨，是2016年的1.4224倍，外推2015年CO排放量为53416千吨。②2015年华东7省SO2排放量为4415千吨，NOx排放量为4993千吨，烟粉尘排放量为3556千吨，2016年华东7省SO2排放量为2795千吨，NOx排放量为3895千吨，烟粉尘排放量为2500千吨，3种污染物的平均比值为1.4281，外推2015年CO排放量为53630千吨。）表4为采用CO为示踪物的比值相关法估算得到的2015年临安大气本底站潜在源区华东地区的卤代烃排放量。目前在华东地区，第一代ODS的排放量已经较低，第二代ODS的排放量较大，尤其是HCFC-22，HFCs的排放量介于第一代、第二代ODS之间，但是鉴于HFCs各物种的浓度增长较快，可以推断华东地区HFCs排放增长亦较快，其中HFC-134a是排放量相对最大的HFCs，与早期我国HFCs排放特征的研究结果一致(Wuetal.,2013)。表42015年华东地区卤代烃排放量估算单位:kt/yr物种排放量误差物种排放量误差CFC-1133.352.40HFC-235.554.09H-12110.650.50HFC-328.333.62H-13010.310.21HFC-1257.493.84CCl45.374.30HFC-134a10.095.90HCFC-2263.7625.49HFC-152a2.321.27HCFC-142b4.002.00HFC-227ea1.350.59HFC-245fa1.010.474结论1.2011-2017年，长三角地区大部分第一代ODS物种浓度持续下降，少数物种浓度出现小幅回升，年增幅在2%以内，大部分物种浓度偏高本底值7%以内，2015年华东地区卤代烃的估算排放量显示，第一代ODS排放量较小，第一代ODS物种在该地区已经基本得到控制；2.2011-2017年，长三角地区大部分第二代ODS物种浓度出现下降，仅HCFC-22浓度仍然在上升，年增幅在2%以内，HCFCs物种浓度偏高本底值均在40%以上，第二代ODS物种在该地区仍然有较高的排放，且排放量为当前ODS中最大，但排放量的增幅已经开始趋缓或下降；3.2011-2017年，长三角地区大部分HFCs浓度均出现快速增长，年增幅基本均在5%以上，HFCs物种浓度偏高本底值均在25%以上，HFCs在该地区的排放量处在较快的增长阶段；第一届全国碳中和与绿色发展大会2834.长三角ODS的替代进程整体上处于HFCs替代HCFCs过程中，CFC-11、CFC-13、CFC-114、CFC-115、CCl4等第一代ODS还有待于进一步控制，HCFC-22的替代过程尚待推进。参考文献[1]YaoB.,VollmerM.K.,ZhouL.X.,HenneS.,ReimannS.,LiP.C.,WengerA.,Hill,M.In-situmeasurementsofatmospherichydrofluorocarbons(HFCs)andperfluorocarbons(PFCs)attheShangdianziregionalbackgroundstation,China[J].AtmosphericChemistryandPhysics,2012,12:10181-10193.[2]WangC.,ShaoM.,HuangD.,LuS.,ZengL.,HuM.,ZhangQ.EstimatinghalocarbonemissionsusingmeasuredratiorelativetotracersinChina[J].AtmosphericEnvironment,2014,89:816-826.[3]ZhangG.,YaoB.,VollmerM.K.,MontzkaS.A.,MühleJ.,WeissR.F.,O'DohertyS.,LiY.,FangS.,ReimannS.AmbientmixingratiosofatmospherichalogenatedcompoundsatfivebackgroundstationsinChina[J].AtmosphericEnvironment,2017,160:55-69.[4]BarlettaB.,MeinardiS.,SimpsonI.J.,RowlandF.S.,ChanC.-Y.,WangX.,ZouS.,ChanL.Y.,BlakeD.R.Ambienthalocarbonmixingratiosin45Chinesecities[J].AtmosphericEnvironment,2006,40:7706-7719.[5]FangX.,WuJ.,XuJ.,HuangD.,ShiY.,WanD.,WuH.,ShaoM.,HuJ.Ambientmixingratiosofchlorofluorocarbons,hydrochlorofluorocarbonsandhydrofluorocarbonsin46Chinesecities[J].AtmosphericEnvironment,2012,54:387-392.[6]WuJ.,FangX.,XuW.,WanD.,ShiY.,SuS.,HuJ.,ZhangJ.Chlorofluorocarbons,hydrochlorofluorocarbons,andhydrofluorocarbonsintheatmosphereoffourChinesecities[J].AtmosphericEnvironment,2013,75:83-91.[7]ZhangY.,WangX.,SimpsonI.J.,BarlettaB.,BlakeD.R.,MeinardiS.,LouieP.K.K.,ZhaoX.,ShaoM.,ZhongL.,WangB.,WuD.AmbientCFCsandHCFC-22observedconcurrentlyat84sitesinthePearlRiverDeltaregionduringthe2008–2009gridstudies[J].JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,2014,119:7699-7717.[8]LinY.,GongD.,LvS.,DingY.,WuG.,WangH.,LiY.,WangY.,ZhouL.,WangB.ObservationsofHighLevelsofOzone-DepletingCFC-11ataRemoteMountain-TopSiteinSouthernChina[J].EnvironmentalScience&TechnologyLetters,2019,6(3):114-118.[9]ZhengP.,ChenT.,DongC.,LiuY.,LiH.,HanG.,SunJ.,WuL.,GaoX.,WangX.,QiY.,ZhangQ.,WangW.,XueL.CharacteristicsandsourcesofhalogenatedhydrocarbonsintheYellowRiverDeltaregion,northernChina[J].AtmosphericResearch,2019,225:70-80.[10]ChangC.-C.,LaiC.-H.,WangC.-H.,LiuY.,ShaoM.,ZhangY.,WangJ.-L.VariabilityofozonedepletingsubstancesasanindicationofemissionsinthePearlRiverDelta,China[J].AtmosphericEnvironment,2008,42:6973–6981.[11]LeeB.-S.,ChiouC.-B.TherelationshipofmeteorologicalandanthropogenicfactorstotimeseriesmeasurementsofCFC-11,CFC-12,andCH3CCl3concentrationsintheurbanatmosphere[J].AtmosphericEnvironment,2008,42:7706-7717.[12]LeeB.-S.,ChiouC.-B.,LinC.-Y.AnalysisofdiurnalvariabilityofatmospherichalocarbonsandCFCreplacementstoimplyemissionstrengthandsourcesatanurbansiteofLukangincentralTaiwan[J].AtmosphericEnvironment,2014,99:112-123.[13]ShaoM.,HuangD.,GuD.,LuS.,ChangC.,WangJ.EstimateofanthropogenichalocarbonemissionbasedonmeasuredratiorelativetoCOinthePearlRiverDeltaregion,China[J].AtmosphericChemistryandPhysics,2011,11:5011-5025,doi:10.5194/acp-11-5011-2011.[14]FangX.,WuJ.,SuS.,HanJ.,WuY.,ShiY.,WanD.,SunX.,ZhangJ.,HuJ.Estimatesofmajor第一届全国碳中和与绿色发展大会284anthropogenichalocarbonemissionsfromChinabasedoninterspeciescorrelations[J].AtmosphericEnvironment,2012,62:26-33.[15]WuJ.,FangX.,MartinJ.W.,ZhaiZ.,SuS.,HuX.,HanJ.,LuS.,WangC.,ZhangJ.,HuJ.Estimatedemissionsofchlorofluorocarbons,hydrochlorofluorocarbonsandhydrofluorocarbonsbasedonaninterspeciescorrelationmethodinthePearlRiverDeltaregion,China[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2014,470-471:829-834.[16]FangX.,VeldersG.J.M.,RavishankaraA.R.,MolinaM.J.,HuJ.,PrinnR.G.Hydrofluorocarbon(HFC)EmissionsinChina:AnInventoryfor2005-2013andProjectionsto2050[J].EnvironmentalScience&Technology,2016,50:2027-2034.[17]FangX.,RavishankaraA.R.,VeldersG.J.M.,MolinaM.J.,SuS.,ZhangJ.,HuJ.,PrinnR.G.Changesinemissionsofozone-depletingsubstancesfromChinaduetoimplementationoftheMontrealProtocol[J].EnvironmentalScience&Technology,2018,52:11359-11366.[18]FangX.,ParkS.,SaitoT.,TunnicliffeR.,GanesanA.L.,RigbyM.,LiS.,YokouchiY.,FraserP.J.,HarthC.M.,KrummelP.B.,MühleJ.,O’DohertyS.,SalamehP.K.,SimmondsP.G.,WeissR.F.,YoungD.,LuntM.F.,ManningA.J.,GressentA.,PrinnR.G.Rapidincreaseinozone-depletingchloroformemissionsfromChina[J].NatureGeoscience,2019,12:89-93.[19]MontzkaS.A.,DuttonG.S.,YuP.,RayE.,PortmannR.W.,DanielJ.S.,KuijpersL.,HallB.D.,MondeelD.,SisoC.,NanceJ.D.,RigbyM.,ManningA.J.,HuL.,MooreF.,MillerB.R.,ElkinsJ.W.Anunexpectedandpersistentincreaseinglobalemissionsofozone-depletingCFC-11[J].Nature,2018,557:413-429.[20]RigbyM.,ParkS.,SaitoT.,WesternL.M.,RedingtonA.L.,FangX.,HenneS.,ManningA.J.,PrinnR.G.,DuttonG.S.,FraserP.J.,GanesanA.L.,HallB.D.,HarthC.M.,KimJ.,KimK.-R.,KrummelP.B.,LeeT.,LiS.,LiangQ.,LuntM.F.,MontzkaS.A.,MühleJ.,O’DohertyS.,ParkM.-K.,ReimannS.,SalamehP.K.,SimmondsP.,TunnicliffeR.L.,WeissR.F.,YokouchiY.,YoungD.IncreaseinCFC-11emissionsfromeasternChinabasedonatmosphericobservations[J].Nature,2019,569:546-550.[21]LuntM.F.,ParkS.,LiS.,HenneS.,ManningA.J.,GanesanA.L.,SimpsonI.J.,BlakeD.R.,LiangQ.,O’DohertyS.,HarthC.M.,MühleJ.,SalamehP.K.,WeissR.F.,KrummelP.B.,FraserP.J.,PrinnR.G.,ReimannS.,RigbyM.Continuedemissionsoftheozone-depletingsubstancecarbontetrachloridefromEasternAsia[J].GeophysicalResearchLetters,2018,45,11423-11430.[22]LiS.,KimJ.,ParkS.,KimS.-K.,ParkM.-K.,MhleJ.,LeeG.,LeeM.,JoC.O.,KimK.-R.SourceIdentificationandapportionmentofhalogenatedcompoundsobservedataremotesiteinEastAsia[J].EnvironmentalScience&Technology,2014,48:491-498.[23]AnX.,YaoB.,LiY.,LiN.,ZhouL.TrackingsourceareaofShangdianzistationusingLagrangianparticledispersionmodelofFLEXPART[J].MeteorologicalApplications,2014,21:466-473.[24]刘振乾,骆世明,陈桂株,段舜山,杨军,陈玉芬,王奎堂.大气溴甲烷的释放与控制研究[J].生态科学,2002,21(2):170-174.[25]中国多尺度排放清单模型MEIC.http://www.meicmodel.org/index.html[26]ZhangQ.,StreetsD.G.,CarmichaelG.R.,HeK.B.,HuoH.,KannariA.,KlimontZ.,ParkI.S.,ReddyS.,FuJ.S.,ChenD.,DuanL.,LeiY.,WangL.T.,YaoZ.L.Asianemissionsin2006fortheNASAINTEX-Bmission[J].AtmosphericChemistryandPhysics,2009,9:5131–5153,doi:10.5194/acp-9-5131-2009.[27]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴2016年、2017年.中国统计出版社.http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/[28]ZhouL.X.,TangJ.,WenY.P.,LiJ.L.,YanP.,ZhangX.C.Theimpactoflocalwindsandlong-rangetransportonthecontinuouscarbondioxiderecordatMountWaliguan,China[J].TellusB:ChemicalandPhysicalMeteorology,2003,55:145--158,doi:10.3402/tellusb.v55i2.16754.第一届全国碳中和与绿色发展大会285[29]ZhouL.X.,WorthyD.E.J.,LangP.M.,ErnstM.K.,ZhangX.C.,WenY.P.,LiJ.L.TenyearsofatmosphericmethaneobservationsatahighelevationsiteinWesternChina.AtmosphericEnvironment,2004,38:7041–7054,doi:10.1016/j.atmosenv.2004.02.072.第一届全国碳中和与绿色发展大会286日常生活中的二氧化碳排放-------浅谈碳中和﹑低碳经济及碳足迹潘健民（上海工程技术大学化学化工学院环境工程系）0引言碳中和“carbonneutral”是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，以抵消自身产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳"零排放"。碳中和作为一种新型环保形式，目前已经被越来越多的大型活动和会议采用。碳中和能够推动绿色的生活、生产，实现全社会绿色发展。英国和欧洲关于碳中和的概念是：对于那些在所有减少或避免排放的努力都穷尽之后仍然存在的排放额进行碳抵偿。是现代人为减缓全球变暖所作的努力之一。人们计算自己日常活动直接或间接制造的CO2排放量，并计算抵消这些CO2所需的经济成本，然后个人付款给专门企业或机构，由他们通过植树或其他环保项目抵消大气中相应的CO2。2003年，美国电影演员迪卡普里奥就付钱在墨西哥种树，用于抵消其制造的CO2，他就是美国第一个碳中和公民，2005年，好莱坞影片《辛瑞那》是第一部碳中和影片。碳中和是全球有志之士对全球变暖的深刻担忧。2007年1月29日，联合国政府间气候变化问题研究小组（IPCP）在巴黎举行会议，历时五天的会议计划在2月2号结束后发表一份评估全球气候变化的报告。报告的初期版本预测，到2100年，全球气温将升高2到4.5摄氏度，全球海平面将比现在上升0.13到0.58米。报告的初期版本中还提到，过去50年来的气候变化现象，有90%的可能是由人类活动导致的。也有专家表示，有可能在报告的最终版本中改变措辞，把可能性改写为99%。2020年9月22日，中国国家主席习近平在第75届联合国大会上提出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”12月24日，中国第一家从事碳中和基础研究的机构“中国科学院大气物理研究所碳中和研究中心”在北京正式挂牌成立。2021年1月，全国首个碳中和垃圾分类站落地四川成都，居民可以投放自己日常产生的可回收物，通过回收抵消碳排放量，还能获得收益。3月5日，国务院总理李克强在2021年国务院政府工作报告中指出，扎实做好碳达峰、碳中和各项工作，制定2030年前碳排放达峰行动方案，优化产业结构和能源结构。2021年3月15日，习近平总书记主持召开中央财经委员会第九次会议，其中一项重要议题，就是研究实现碳达峰、碳中和的基本思路和主要举措，会议指明了“十四五”期间要重点做好的7方面工作。在业内专家看来，这次会议明确了碳达峰、碳中和工作的定位，尤其是为今后5年做好碳达峰工作谋划了清晰的“施工图”。这次会议的一大亮点就是，把碳达峰、碳中和工作在国家经济社会中的定位说清楚了，明确把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，这事关中华民族永续发展和构建人类命运共同体。1低碳经济第一届全国碳中和与绿色发展大会287低碳经济是指在可持续发展理念指导下，通过技术创新、产业转型、新能源开发等手段，改变能源结构，尽可能减少煤炭石油等高碳能源消耗，减少二氧化碳等温室气体排放，达到经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态。低碳经济最早在2003年英国能源白皮书《我们能源的未来：创建低碳经济》，英国充分意识到能源安全和气候变化的威胁，从自给自足的能源供应走向主要依靠进口的时代，2020年英国80%的能源都必须进口。故努力维持全球温度升高不超过2度，要求全球温室气体排放在未来10-15年内达到峰值，到2050年要减少一半。故英国的目标是建立低碳排放的全球经济模式，保证未来20年全球22万亿美元的新能源投资，通过提高能源效率和降低碳排放量，应对全球变暖。2020年CO2比1990年减排20%，2050年减排60%，并创建低碳经济。我国在2010年提出发展低碳经济，做好低碳经济政策指导和低碳经济试点示范。2010年，我国将继续实施应对气候变化国家方案；加强应对气候变化的能力建设和宣传教育，加快建设以低碳为特征的工业、建筑和交通体系；大力开展植树造林等生态建设，努力增加森林碳汇。中国社会科学院中国循环经济与环境评估预测研究中心主任齐建国认为，低碳经济的核心是以非碳能源替代化石能源（煤炭、石油等），提供能源效率，降低生产生活中二氧化碳等温室气体的排放强度。为促进低碳经济发展，我国还将进一步调整产业和产品结构，促进旅游等服务业的发展，同时，调整能源结构，大力发展核电、太阳能、风电等清洁能源和可再生能源。为积极推进低碳经济发展，我国还将大力发展循环经济，出台促进循环经济发展和资源综合利用的相关政策，编制全国循环经济发展总体规划，建立反映循环经济发展的评价指标和统计制度。2010年是实现“十一五”节能减排目标的决战之年。国家发展改革委在安排明年工作时要求各地“务必要做到思想上更加重视、力度上进一步加大，切实打好节能减排攻坚战”。此外，我国还将完善有关政策法规和标准，促进节能减排；积极推进十大重点节能工程，全面实施节能产品惠民工程，在做好财政补贴推广高效节能空调的基础上，制定冰箱、洗衣机、平板电视、燃气热水器、电机等节能产品的财政补贴推广实施细则。2007年11月，经合发组织的国际能源机构（OECD/IEA）发布了《全球能源展望》，该报告聚焦于中国和印度的能源发展，IEA认为，中国在世界经济中占有越来越多的地位，2005年中国GDP占全球的5%，居世界的第4位，按照购买力计算，达14.5%，居世界的第2位，IEA认为，到2030年，世界能源需求将增加50%，其中40%是由中国和印度两国导致的，2030年中国一次能源需求将翻一翻，其中一半的增加源于煤，2030年，中国将变成煤的净进口国，为130Mt，石油的净进口量增长4倍。故中国的CO2排放情况是2005年的50亿t到2030年110亿t。2碳足迹2.1计算碳足迹，建立低碳体系碳足迹计算是针对企业所有可能产生温室气体的来源，进行排放源清查与数据搜集，以了解企业温室气体排放源及量化所搜集的数据信息，是迈向实现碳管理的第一步。碳排放报告核查则是由第三方对盘查所得出的数据信息的担保陈述提供正式的书面声明。2.2减少碳排放第一届全国碳中和与绿色发展大会288通过对企业排放源清查，详细了解企业的碳排放源及量，相应地制定一系列有效措施，从而减少因企业生产运营等活动中所产生的碳排放。2.3实现碳中和通过购买自愿碳减排额的方式实现碳排放的抵消，以自愿为基本原则，即交易的中和方式。碳中和的实现通常由买方（排放者）、卖方（减排者）和交易机构（中介）三方来共同完成。3日常生活中的二氧化碳排放3.1汽车的排放一辆每年在城市中行程达到2万公里的大排量汽车释放的二氧化碳为2吨。发动机每燃烧1升燃料向大气层释放的二氧化碳为2.5公斤。3.2人体的排放每人每天通过呼吸大约释放1140克的二氧化碳。但是，只要光合作用存在，那么生产食物消耗的二氧化碳与通过呼吸释放的二氧化碳基本保持平衡。3.3植物的排放植物在白天吸收二氧化碳，夜晚释放。因此植物的二氧化碳净排放量为零。一棵中等大小的植物每年能吸收大约6公斤的二氧化碳。3.4电脑的排放使用一年平均间接排放10.5公斤二氧化碳。3.5卤素灯泡的排放间接二氧化碳排放量年均10.8公斤。3.6暖气的排放使用煤油作为燃料的暖气一年向大气层排放的二氧化碳量为2400公斤。使用天然气的二氧化碳排放量为1900公斤，电暖气则只有600公斤。3.7洗衣机的排放间接二氧化碳排放量年均7.75公斤。3.8冰箱的排放间接二氧化碳排放量年均6.3公斤。3.9进口水果的排放用飞机运输1吨芒果或梨，飞行里程为1万公里，排放的二氧化碳量为3.2吨。第一届全国碳中和与绿色发展大会289山西省城市大气CO2本底筛分法对比及特征分析王淑敏1,2，张逢生1,2，贺洁颖1,2，朱凌云1,2，闫世明1,2，高兴艾1,2，裴坤宁1,2，李莹1,2，郭伟1,2，汪文雅1,2（1.山西省气象科学研究所，山西太原030002；2.中国气象局中国气象科学研究院温室气体及碳中和监测评估中心山西分中心，山西太原030002）摘要：城市CO2的排放愈来愈受到重视，本文分析了山西地区典型的城市站太原站2018年3月-2019年2月的大气CO2（G2301；Picarro）在线观测资料，利用气象筛分法（MET）和黑碳示踪法（BC）进行本底/非本底的筛分，得到了本底浓度的变化特征。太原大气CO2浓度季均值冬季最高，夏季最低；4季为“单峰型”日变化特征，日振幅均在26.0×10-6以上；4季CO2浓度与地面风速均存在显著负相关关系；CO2浓度抬升区域主要受当地工业布局的影响，最大抬升幅度在秋季可达17.4×10-6；使用气象筛分法（MET）得到年均本底浓度为（431.4±19.9）×10-6，人为排放等对其影响为23.5×10-6，年振幅比同纬度其它本底站大，为34.5×10-6；黑碳示踪法（BC）得到冬季季均本底浓度为（445.0±22.9）×10-6，比由MET筛分法得到的季均值高0.8×10-6。关键词：城市；大气CO2；筛分方法；本底特征0引言CO2是大气中主要的温室气体之一，贡献约66%的长寿命温室气体辐射强迫，对近五年辐射强迫增幅的贡献约为82%[1]。化石燃料燃烧、土地资源不合理开发利用、森林资源破坏等行为致使人为活动的碳排放量在近几十年来不断升高[2-3]，到2019年大气CO2全球平均浓度为工业革命前(1750年)的148%[4]。自1950年以来，各国相关机构相继在不同地区建立观测站，开展大气CO2浓度的长期观测，积累了大量的基础观测资料[5-7]，其目的之一是将大气CO2的时空变化与反演模式相结合，研究全球碳循环[8]。城市生态系统CO2的排放量是全球碳收支的一个重要组成部分[9]，对全球增温以及区域气候变化具有非常重要的作用。因此，在关注全球/区域背景地区CO2浓度的变化特征的同时，深入了解城市温室气体浓度特征也十分必要。近期，我国向世界宣布将提高“国家自主贡献”力度，力争2030年前CO2排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和，并将碳达峰碳中和纳入生态文明建设整体布局，力争如期实现这一目标。山西省作为中国煤炭产量第二大省份，2015年碳排放强度约为3.97吨/万元[10]，2017年煤炭消费占一次性能源消费的84%，是全国平均水平的1.24倍[11]，碳达峰碳中和压力较大，开展区域温室气体本底特征研究，可为碳源汇模式反演、碳中和有效性及潜力评估奠定基础。由于不同站点的地理位置、地形地貌和环境状况等差异，使得观测资料的时空代表性存在较大差异，在分析时必须准确提取全球或区域代表性的本底值[12]，因此数据筛分在分析大气CO2本底浓度时非常重要。国际上针对各站自身的特征采用不同的方法进行本底/非本底浓度的筛分[13-20]。Tsutsumi等[13]研究日本Yonagunijima站观测数据时，利用CO作为示踪物的方式来对在线观测的CO2数据进行本底和非本底筛分；周凌晞等[14]将地面风统计平均数据作为大气CO2本底资料的过滤因子之一，提出了适用于我国内陆高原地区大气CO2本底数据筛选方法；张芳等[15]把Thoning等的筛分方法做了改进，应用于我国内陆高原大气第一届全国碳中和与绿色发展大会290CO2的筛分，并把筛分结果应用于源汇分析；另外稳健局部近似回归(REBS)也常用于全球大气本底站的数据筛分[16]；方双喜等[17-18]通过甲烷示踪法（CT、AUX）、黑炭示踪法（BC）、稳健局部近似回归法（REBS）以及气象要素法（MET）对黑龙江龙凤山和浙江临安两大本底站的大气CO2浓度进行筛分，得出不同站点对于不同筛分方法的适用性存在一些差异。有些站点会将几种方法结合使用，例如Jing-JiaoPu等[19]利用BC和MET方法研究了浙江临安站大气CO2浓度；WangShumin等[20]先根据REBS筛分法对观测数据进行本底/非本底浓度筛分后，再利用地面风向和风速特征进一步筛分出一些受局地影响的非本底浓度。自2011年起山西省发展改革委员会和山西省气象局共同开始建设山西省温室气体观测站网，目前已建成太原、大同、朔州、五台山、临汾和晋城6个温室气体观测站点，其中太原站为典型的城市站。本文利用太原站2018年3月1日-2019年2月28日大气CO2在线观测数据，分析了山西省区域城市大气CO2浓度变化特征；结合地面风向、风速气象资料，探讨了风对该区域大气CO2观测结果的影响；使用气象筛分法（MET）和黑碳示踪法（BC）两种方法对大气CO2浓度进行本底/非本底筛分，探讨两种筛分方法在本区域的适用性，明晰该区域城市大气CO2浓度本底特征。1研究方法1.1站点介绍太原市是山西省的省会，地处华北地区、太原盆地北部，属暖温带大陆性季风气候，是国务院批复确定的中国中部地区重要的中心城市[21]，也是我国重要的能源、重工业基地之一。太原站（112.53°E，37.73°N，海拔高度775.4m），建在国家一般气象站内，该站地理位置如图1所示。距该站东南方位1.0km内有一个高速口；北部为该市主城区及工业区，其中较大的两个企业分别为20.0km处的太原钢铁厂和27.0km处的热电厂；西北方位14.0km处有另一大型企业太原重工；东北方位7.0km处为该市大学城及繁华商业区；此外，距该站25.0km处的西南方位集中分布着其下辖清徐县的焦化厂。该站独特的地理位置和周边条件，为典型的城市观测站，其观测结果能够代表本区域城市大气CO2浓度水平。图1太原站地理位置示意图1.2分析方法及数据处理大气CO2浓度在线观测系统的主机为采用基于光腔衰荡技术（WavelengthScanCavityRingDownSpectroscopy,WS-CRDS)的G2301型高精度CO2/CH4/H2O分析仪（美国Picarro公司），该仪器被世界气象组织（WorldMeteorologicalOrganization,WMO）指定为CO2监第一届全国碳中和与绿色发展大会291测国际比对标准仪器。采样口高度为30m，室外样气经超低温冷阱（美国SPSCIENTIFIC公司FTSSystems，工作温度：-50℃）去除大部分水分后，进入主机分析。同时采用工作标气(高浓度标气/低浓度标气及目标气)对观测值进行校准计算。系所用标气均由中国气象科学研究院标制，且均为可溯源至世界气象组织-全球大气观测标准(WMO-GAW）一级标气序列的混合标气。黑碳质量浓度由AE-31-ER型七波段黑碳仪（美国MAGEE公司）所测，可同时使用370nm、470nm、520nm、590nm、660nm、880nm和950nm七波段的光源测量气溶胶的光吸收，时间分辨率可达2min，测量范围为0~1000000ng/m3，切割头为2.5μm，采样频率为5min，采样流速为4L/min。利用黑碳（BC）2018年12月1日-2019年2月28日（即2018年冬季）880nm通道的观测浓度（单位：ng/m3）做为示踪元素（Hansen，2005），筛分大气CO2浓度本底值。观测数据在用于分析之前，先结合站点观测日志，剔除由于系统故障、人为干扰等原因导致的明显不合理数据，最终CO2观测浓度有效率为96.92%，BC观测浓度有效率为100.00%，把有效的5min平均浓度计算成小时平均浓度。地面风向和风速由华云升达（北京）气象科技有限责任公司DZZ5型自动气象站自动测定。2结果与讨论2.1CO2观测浓度年变化图2（a）太原CO2观测浓度季节变化（·表示月均值；横线表示中位数；长方形上、下边表示75%和25%分位数；线段的上、下端分别表示95%、5%分位数；框外上下·分别表示最大值和最小值）；（b）太原4季大气CO2观测浓度日变化太原大气CO2观测浓度季节变化如图2（a）所示，和现有一些研究结论一致[7,22-24]，太原大气CO2浓度从高到低依次为冬季（465.1±30.4）×10-6、秋季（453.5±26.9）×10-6、春季（436.9±16.8）×10-6和夏季（431.4±19.3）×10-6，这主要是受到北半球陆地生物圈的影响[25]。冬季植被光合作用较弱，且太原冬季集中供暖，使得该季CO2浓度最高；而夏季光照充足，植被光合作用强烈，且大气湍流运动剧烈，大气CO2垂直扩散增加，致使夏季CO2浓度最低。全年大气CO2浓度8月最低为（429.9±18.5）×10-6，1月最高为（479.7±33.1）×10-6，年均值为（447.0±27.5）×10-6，年振幅为49.7×10-6。第一届全国碳中和与绿色发展大会292太原4季大气CO2观测浓度日变化如图2（b）所示。近地面大气CO2浓度一般受到区域源/汇和中短距离传输两方面影响[11]。就日变化规律而言，与我国临安[7]和香格里拉[26]相同，4季大气CO2浓度均有明显的“单峰型”日变化曲线。这是由于夜间大气层结较稳定，垂直输送过程较弱，且植被光合作用较弱，大气CO2浓度逐渐累积升高，加之交通早高峰的叠加作用，使得CO2浓度在07:00-09:00（北京时间，下同）达到峰值；此后地面温度升高大气垂直运动增强，大气混合均匀，且植被光合作用逐渐增强，大气CO2浓度逐渐降低，在15:00-16:00达到谷值。整体而言，4季日振幅分别为26.7×10-6、39.3×10-6、35.1×10-6和27.1×10-6，日变化幅度明显大于我国一些大气本底站[26-27]，也比山西省五台山地区的日变化幅度大24.0×10-6以上[20]。2.2地面风对观测浓度的影响图3太原不同季节CO2浓度-风速风向玫瑰图为了研究地面风对大气CO2浓度的影响，将观测期间不同季节太原大气CO2小时浓度和风速在16个风向上取算术平均，并绘制CO2浓度-风速风向玫瑰图，如图3所示。春、夏、秋和冬季有效数据量分别为2153、2027、2151和2159条。4季16方位风速与CO2浓度均存在明显负相关关系，相关系数R由大到小分别为秋季-0.87、春季-0.54、冬季-0.49和夏季-0.17。夏季生态系统呼吸作用最强，地面风的影响相对较小，反之，其余3个季节里地面风对该区域的CO2浓度影响更大。总体而言，各季节引起CO2浓度高值所对应的主要风向分别为：春季NNW-NE扇形区域，；夏季WSW-N扇形区域，秋季N-SE扇形区域，冬季SSW-WSW扇形区域。由此可见，4季高浓度CO2对应风向与该站周边环境有密切关系：位于北部的主城区和工业区对太原大气CO2浓度的抬升有直接影响；位于东南方位的高速口和西南方位的焦化厂对其也有一定影响。相对于各季CO2平均浓度，各季CO2浓度最大抬升幅度分别为10.7×10-6、8.4×10-6、17.4×10-6和6.3×10-6。表1为不同季节各风级（根据蒲氏风级进行分级）出现频率及平均CO2浓度。总体而言，4季风速主要集中在1-2级内，且均为风速越大，CO2浓度越低，即风速越大越有利于局地CO2的扩散，进一步说明太原站周边地区的输送对CO2浓度影响显著。第一届全国碳中和与绿色发展大会293表1不同季节各风级出现频率及平均CO2浓度（×10-6）项目季节＜0.30.3~1.51.6~3.33.4~5.45.5~7.98.0~10.70级1级2级3级4级5级出现频率/%春3.040.838.615.61.90.05夏4.045.545.05.20.30.0秋7.850.233.77.90.40.0冬8.052.229.09.21.70.0平均浓度/×10-6春450.8445.0431.7426.9426.9418.5夏449.7439.2423.5417.7415.6/秋474.9461.5443.3429.0410.1/冬489.8475.1452.3433.7430.7/2.3本底数据筛分2.3.1气象筛分法提取未受局地因素直接影响且能反应大气本底状况的观测数据，是研究区域大气CO2本底特征及其它相关分析的基础。地面风对近地面CO2浓度影响极为显著。基于近地面风向、风速以及站点周边CO2源汇等综合因素考虑对CO2数据筛分的方法称为气象筛分法MET[28]。结合上述2.2地面风对大气CO2浓度影响，本研究对太原市观测期CO2浓度数据进行MET筛分（栾天环境科学文章）：a)剔除各季节各风向CO2浓度算术平均值大于其季均值的对应风向上的CO2小时浓度，剩余数据为本底值（本底值占原始数据量的66.8%）；b)剔除各季节受局地影响大的0级（静风）和1级风对应的CO2小时浓度，剩余数据为本底值（本底值占原始数据量的47.1%）。图4太原大气CO2小时平均浓度经过上述2步，筛分出该站本底浓度数据2865条，占原始数据量的33.7%，能很好地反映该区域CO2浓度本底情况。4季分别为880、713、677和595条，占各季节的40.9%、35.2%、31.5%和27.6%。筛选结果如图4所示，黑色和红色圆点分别代表该站本底数据和非本底（局地污染）数据，筛分后的年均本底浓度为(431.4±19.9)×10-6，比观测数据年均值降低15.6×10-6，比2018年全球CO2浓度[29]高23.6×10-6，比同纬度北京上甸子本底站2018年CO2浓度年均值高约9.8×10-6；筛分后的年均非本底浓度为(454.9±27.5)×10-6，即该区域人为排放等对大气CO2浓度的影响高达23.5×10-6；4季大气CO2浓度季均本底值分别为（428.1±11.4）×10-6、（419.1±13.6）×10-6、（437.6±22.7）×10-6和（444.2±22.6）×10-6。2.3.2黑碳示踪法第一届全国碳中和与绿色发展大会294图5(a)太原2018年冬季大气CO2和BC小时平均浓度；（b）太原2018年冬季BC小时平均浓度（其中·表示小时平均值；横线表示中位数；长方形上、下边表示75%和25%分位数；线段的上、下端分别表示95%、5%分位数；框外上下·分别表示最大值和最小值。）2018年冬季大气CO2和BC小时平均浓度关系如图5（a）所示，其中CO2浓度由415.4×10-6到577.3×10-6；BC浓度由132.1ng/m3到24936.8ng/m3。化石燃料燃烧和生物质燃烧被认为是BC的两个主要来源[30]。在印度，固体生物燃料的燃烧是BC最大的来源[31]；在中国，化石燃料燃烧占BC排放量的55%和65%在中国[32]。在太原，2018年冬季BC和CO2也有明显正相关关系（99%的置信区间），两者相关系数R达到0.72。利用大气中黑碳（BC）与CO2观测浓度具有相同污染源的特性，将BC浓度做为示踪元素，筛分区域大气CO2浓度本底值的方法称为黑碳示踪法BC[18-19]。因为BC主要受人为污染气团的影响[33]，所以，将BC的污染事件作为筛分CO2本底浓度的第1步；第2步，由于降水的湿清除作用可使BC浓度急剧下降，但该清除过程无法直接反映大气CO2浓度是否受到人为因素的影响，因此在有降水的情况下，需结合NCEP再分析气象资料（NationalCentersforEnvironmentalPrediction），利用hysplit4.9软件，计算48h气团后向轨迹，并结合全球大气研究排放数据库（EDGAR：EmissionsDatabaseforGlobalAtmosphericResearch）2018年全球人为碳排放清单，剔除受人为因素影响强烈的CO2数据；第3步，由于静（小）风状态下大气相对稳定，不利于局地CO2的扩散，因此剔除0级（静风）和1级风条件下的CO2数据。图5（b）显示了太原2018年冬季BC的小时平均浓度。可以看出，BC小时平均浓度或中位数浓度均低于7140ng/m3。因此，在本研究中以7140ng/m3为阈值[19]，即认为BC浓度在7140ng/m3以上为污染事件。按第1步，剔除536条对应CO2数据；第2步，结合图6，可看出，太原周边尤其东部地区，人为碳排放量较高，剔除14条降水时次对应的CO2数据；第3步，剔除1299条0级（静风）和1级风对应的CO2数据。最终，2018年冬季符合条件的大气CO2数据剩余801条，占原始总数据量的37.1%，筛分后本底浓度季均值为（445.0±22.9）×10-6，比由MET筛分法得到的冬季本底季均值高0.8×10-6。第一届全国碳中和与绿色发展大会295图62018年冬季太原降水时段气团后向轨迹及太原周边人为碳排放示意图2.4CO2本底浓度年变化图7观测期太原大气CO2本底浓度月平均与同纬度其他站点比较[TY(37.73°N，112.53°E，775.4ma.s.l.)，中国山西太原站，内陆；Mt.WLG(36.29°N,100.89°E,3810ma.s.l.)，中国瓦里关全球本底站,内陆；SDZ(40.39°N,117.07°E,294ma.s.l.)，中国北京上甸子区域本底站，内陆；RYO(39.03°N,141.82°E,260ma.s.l.)，日本Ryori区域本底站，沿海；AMY(36.54°N,126.33°E,46ma.s.l.)，韩国Anmyeon-do区域本底站，沿海]图7为观测期太原大气CO2浓度月均值与WMO/GAW国际站点的比较情况，AMY站和RYO站数据从世界温室气体数据中心（WDCGG）下载（已经过各站点数据拥有者的许可），WLG站和SDZ站数据来自中国气象局气象探测中心。其中日本Ryori和韩国Anmyeon-do属于沿海区域本底站，瓦里关、上甸子和太原属于内陆站。太原与同纬度站点都有相同的季节变化趋势，冬半年大气CO2浓度高，夏半年较低。所有站点均在8月达到全年最低值，不同于其他站点在次年2月达到最高值，太原站在次年1月达到最高值。太原站作为典型的城市站，其年振幅要远大于同纬度其它本底站点，为34.5×10-6。3结论（1）太原大气CO2浓度4季日变化均有明显的“单峰型”变化曲线，日振幅较大，均在26.0×10-6以上。（2）太原4季CO2浓度与地面风速均存在显著负相关关系；4季CO2浓度抬升区域分第一届全国碳中和与绿色发展大会296别是：NNW-NE、WSW-N、N-SE和SSW-WSW扇形区域，主要受当地工业布局的影响；4季最大抬升幅度分别为10.7×10-6、8.4×10-6、17.4×10-6和6.3×10-6。（3）经MET法对观测期原始数据进行筛分，太原年均本底浓度为（431.4±19.9）×10-6，该区域人为排放等对大气CO2浓度的影响为23.5×10-6，能很好地反映该区域CO2浓度本底水平。BC法对观测期冬季数据进行筛分，筛分后冬季浓度季均值为（445.0±22.9）×10-6，比由MET筛分法得到的本底季均值高0.8×10-6。（4）太原作为典型的工业城市站，与同纬度其它本底站对比，其年振幅较大，为34.5×10-6，受人为活动尤其是当地工业排放影响较大。参考文献[1]Butler,J.H.andMontzka,S.A.TheNOAAAnnualGreenhouseGasIndex(AGGI)[C].EguGeneralAssemblyConference.EGUGeneralAssemblyConferenceAbstracts.2018.[2]Keeling,C.D.,Bacastow,R.B.,Carter,A.F.,etal.Athree-dimensionalmodelofatmosphericCO2transportbasedonobservedwinds:1.Analysisofobservationaldata[A]//Peterson,D.H.AspectsofclimatevariabilityinthepacificandthewesternAmericas,GeophysicalMonographSeries[C].Washington,1989,55:165-236.[3]Peters,G.P.,Marland,G.,LeQuéré,etal.RapidgrowthinCO2emissionsafterthe2008-2009globalfinancialcrisis[J].Nat.Clim.Change.,2011,2:2-4.[4]WorldMeteorologicalOrganization(WMO).WMOGreenhouseGasBulletin:Thestateofgreenhousegasesintheatmospherebasedonglobalobservationsthrough2019[R].WorldMeteorologicalOrganization,Genewa,2020.[5]Keeling,R.F.Recordingearth'svitalsigns[J].Science,2008,319:1771-1772.[6]Sirignano,C.,Neubert,R.E.M.,Rödenbeck,C.,etal.AtmosphericoxygenandcarbondioxideobservationsfromtwoEuropeancoastalstations2000-2005:Continentalinfluence,trendchangesandAPOclimatology[J].Atmos.Chem.Phys,2010,10:1599-1615.[7]浦静姣,徐宏辉,顾骏强,等.长江三角洲背景地区CO2浓度变化特征研究[J].中国环境科学,2012,32(6):973-979.Pu,J.J.,Xu,H.H.,Gu,J.Q.etal.StudyontheconcentrationvariationofCO2inthebackgroundareaofYangtzeRiverDelta[J].ChinaEnviron.Sci.,2012,32:973-979.[8]Keeling,C.D.andWhorf,T.P.AtmosphericCO2recordsfromsitesintheScrippsInstitutionofOceanography(SIO)airsamplingnetwork(1985-2007).UnitedStates,2004.[9]Kordowskik,KuttlerW.CarbonDioxidefluxesoveranurbanparkarea[J].AtmosphericEnvironment,2010,44(23):2722-2730.[10]张雪姣.山西省碳排放强度及峰值预测研究[D].中北大学,2018.Zhang,X.J.ResearchofCarbonIntensityandtheCarbonEmissionPredictionofPeakValueinShanxiProvince[D].NorthUniversityofChina,2018.[11]中国国家统计局.2018中国统计年鉴.中国统计出版社NationalBureauofStatisticsofChina.2018.Chinastatisticalyearbook.Binjing:Chinastatisticspress[12]Artuso,F.,Chamard,P.,Piacentino,S.,etal.InfluenceoftransportandtrendsinatmosphericCO2atLampedusa[J].Atmos.Environ,2009,43:3044-3051.[13]Tsutsumi,Y.,Mori,K.,Ikegami,M.,etal.Long-termtrendsofgreenhousegasesinregionalandbackgroundeventsobservedduring1998-2004atYonagunijimalocatedtotheeastoftheAsiancontinent[J].Atmos.Environ.,2006,40:5868-5879.[14]Zhou,L.,Tang,J.,Wen,Y.,etal.Theimpactoflocalwindsandlong-rangetransportonthecontinuouscarbon第一届全国碳中和与绿色发展大会297dioxiderecordatMountWaliguan,China[J].TellusB,2003,55:145-158.[15]Zhang,F.andZhou,L.X.ImplicationsforCO2emissionsandsinkschangesinwesternChinaduring1995-2008fromatmosphericCO2atWaliguan[J].TellusB,2013,65:1-14.[16]Ruckstuhl,A.F.,Henne,S.,Reimann,S.,etal.Robustextractionofbaselinesignalofatmospherictracespeciesusinglocalregression[J].Atmos.Means.Tech.,2012,5:2613-2624.[17]Fang,S.X.,Luan,T.,Zhang,G.,etal.ThedeterminationofregionalCO2molefractionsattheLongfengshanWMO/GAWstation:Acomparisonoffourdatafilteringapproaches[J].Atmos.Environ,2015,116:36–43.[18]Fang,S.X.,Tans,P.P.,Steinbacher,M.,etal.ComparisonoftheregionalCO2molefractionfilteringapproachesataWMO/GAWregionalstationinChina[J].Atmos.Meas.Tech.,2015,8:5301–5313.https://doi.org/10.5194/amt-8-5301-2015[19]Pu,J.J.,Xu,H.H.,He,J.,etal.EstimationofregionalbackgroundconcentrationofCO2atLin'anstationinYangtzeRiverDelta,China[J].Atmos.Environ.,2014,94:402–408.[20]Wang,S.,Zhu,L.,Yan,S.,etal.AtmosphericCO2DataFilteringMethodandCharacteristicsoftheMoleFractionsatWutaishanStationinShanxiofChina[J].AerosolAirQual.Res.,2020,20:2953–2962.[21]国务院关于太原市城市总体规划的批复.中华人民共和国中央人民政府官网.2017年.OfficialReplyoftheStateCouncilontheoverallurbanplanningofTaiyuancity.OfficialwebsiteoftheCentralPeople'sGovernmentofthepeople'sRepublicofChina.2017.[22]WangChangke,WangYuesi,LiuGuangren.CharacteristicsofAtmosphericCO2VariationsandSomeAffectingFactorsinUrbanAreaofBeijing[J].EnvironmentalScience,2003,24(4):13-17.[23]FangSX,ZhouLX,ZangKP,etal.MeasurementofatmosphericCO2mixingratiobycavityring-downspectroscopy(CRDS)atthe4BackgroundstationsinChina[J].ActaScientiaeCircumstantiae,2011,31(3):624-629[24]ZHANGFengsheng,ZHULingyun,YANShiming,etal.AnalysisofthecarbondioxidemolefractionvariationanditstransmissioncharacteristicsinTaiyuan[J].Atmosphericandoceanicscienceletters,2020,13(4):363-370.[25]NevisonCD，MahowaldNM，DoneySC，etal．Contributionofocean，fossilfuel，landbiosphere，andbiomassburningcarbonfluxestoseasonalandinterannualvariabilityinatmosphericCO2[J].JournalofGeophysicalＲesearch，2008，113(G1)．[26]李邹,方双喜,和春荣,等.香格里拉本底站大气CO2浓度及变化特征初步研究[J].环境化学,2012,(31):1996–2001.Li,Z.,Fang,S.X.,He,C.R.,etal.PreliminarystudyoftheatmosphericCO2concentrationanditsvariationatXianggelilabackgroundstation[J].Environ.Chemi.,2012,(31):1996–2001.[27]栾天,周凌晞,方双喜,等.龙凤山本底站大气CO2数据筛分及浓度特征研究[J].环境科学，2014,(35):2864–2870.Luan,T.,Zhou,L.X.,Fang,S.X.,etal.AtmosphericCO2datafilteringmethodandcharacteristicsofthemolarfractionsattheLongfengshanWMO/GAWregionalstationinChina[J].Environ.Sci.,2014,(35):2864–2870.[28]Fang,S.X.,Zhou,L.X.,Tans,P.P.,etal.InsitumeasurementofatmosphericCO2atthefourWMO/GAWstationsinChina[J].Atmos.Chem.Phys.,2014,14:2541–2554.[29]WorldMeteorologicalOrganization(WMO).WMOGreenhouseGasBulletin:Thestateofgreenhousegasesintheatmospherebasedonglobalobservationsthrough2019.WorldMeteorologicalOrganization,Genewa.2019.[30]Sharma,R.K.,Bhattarai,B.K.,Sapkota,B.K.,etal.BlackcarbonaerosolsvariationinKathmanduvalley[J].Nepal.Atmos.Environ.,2012,63,282e288.第一届全国碳中和与绿色发展大会298[31]Venkataraman,C.,Habib,G.,Eiguren-Fernandez,A.,etal.ResidentialbiofuelsinsouthAsia:carbonaceousaerosolemissionsandclimateimpacts[J].Science,2005,307.[32]Qin,Y.,Xie,S.D.SpatialandtemporalvariationofanthropogenicblackcarbonemissionsinChinafortheperiod1980-2009[J].Atmos.Chem.Phys.,2012,12.[33]Zhao,S.,Ming,J.,Xiao,C.,etal.ApreliminarystudyonmeasurementsofblackcarbonintheatmosphereofnorthwestQilianShan[J].Environ.Sci.,2012,24.第一届全国碳中和与绿色发展大会299山西省临汾市温室气体浓度变化特征高兴艾，朱凌云，闫世明，张逢生，裴坤宁，王淑敏(山西省气象科学研究所，山西太原030002)摘要：利用2013-2018年CO2/CH4在线观测数据（Picarro-G2301），分析了山西省温室气体高排放城市临汾市的温室气体浓度变化特征。结果表明：临汾市春夏秋冬四季CO2和CH4具有非常强的正相关关系，R分别等于0.71、0.47、0.84和0.95，说明临汾站人为排放量是碳循环的主导因素。2013到2018年CO2浓度年均值呈上升趋势，总体上升了2.2×10-6；CH4浓度年均值呈下降趋势，下降了50×10-9。临汾市CO2浓度春夏秋冬四季均值分别为（434.6±17.2）×10-6、（427.6±20.2）×10-6、（446.5±27.4）×10-6和（456.9±34.5）×10-6，CH4浓度春夏秋冬四季均值分别为（2221.1±218.1）×10-9、（2308.9±214.6）×10-9、（2388.7±249.3）×10-9和（2455.7±369.9）×10-9。CO2和CH4浓度季节变化有明显差异，这可能是由于两者的源汇不同。CO2四季日变化幅度分别为25.1、39.1、28.3和27.4×10-6，CH4四季日变化幅度分别为296.8、317.4、315.0和326.6×10-9。日平均风速与温室气体之间存在明显负相关关系，春夏秋冬四季风速与CO2的相关系数分别为-0.3、-0.28、-0.48和-0.76，而与CH4的相关系数分别为-0.41、-0.36、-0.4和-0.73。CO2和CH4浓度区域四季分布特征并不相同，主要表现在夏季，夏季CO2和CH4的浓度分布呈相反现象，这与其二者源汇不同有关，夏季东面植被覆盖好，光合作用强，西面海拔较高植被覆盖差，对应浓度较高；而临汾站东部有中国产煤最多的沁水煤田，所以一年四季东部浓度均高。关键字：CO2；CH4；浓度特征；轨迹0引言二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）是大气中最重要的温室气体成分。他们通过吸收太阳红外辐射以及地球热辐射，阻碍热量进入太空，从而加热大气[1]。CO2和CH4化学性质比较稳定。CO2的自然源主要包括海洋释放和地球脱气，人为源包括化石燃料燃烧、工业生产、土地利用变化等；主要的汇包括光合作用、海洋吸收、沉积的有机和无机碳。CH4的自然源主要包括湿地、白蚁、海洋及碳氢化合物（30%-50%），人为源包括能源开采、反刍动物、废弃物处置及稻田等（50%-70%）[2]；其汇主要是与OH自由基的反应[3]。在过去一万年间，大气中各种温室气体的浓度基本上是稳定的，自工业革命以后，受人类活动影响，CO2和CH4的浓度分别增加了40%和150%[4-5]。根据中国温室气体公报（2018）显示：2017年全球平均大气CO2浓度为(402.2±2.8)×10-6，过去十年的年平均绝对增量为2.24×10-6；CH4的平均浓度为(1859±2)×10-9，过去十年的年平均绝对增量为6.8×10-9。[6]。温室气体的持续排放可以导致许多气候灾害，包括全球变暖、热浪、降水、干旱、洪水、火灾、风暴和海平面上升[7]。干旱和半干旱地区约占全球陆地面积的30%，气候变化和气候多变性可能会对这些地区产生重大影响[5,8]。大气中温室气体浓度的时空差异与区域排放量密切相关，了解二氧化碳和甲烷的浓度变资助项目：山西省重点研发计划项目（201803D31220）；山西省气象局青年基金项目（SXKQNDW20205241，SXKQNQH20205240）；山西省气象局面上项目（SXKMSDW20205214,）作者简介：高兴艾，女，硕士，助理工程师，从事大气环境及温室气体监测研究朱凌云（通讯作者），女，博士，高级工程师，从事大气环境及温室气体监测研究，第一届全国碳中和与绿色发展大会300化及其与气象要素的关系对于评估未来气候变化和应对全球变暖起着重要作用[9]。全球最早的温室气体观测站是在美国MaunaLoa站，截至目前为止全球大约有超过531个温室气体观测站点[6,10]。我国在温室气体观测方面起步较晚，1994年建成了青海瓦里关全球大气本底站，现已建成7个温室气体本底观测站[11-13]。山西省是建设省级温室气体观测站网较早的省份，山西省温室气体监测站网自2012年开始投入建设，目前共建有六个站点，分别是太原、大同、朔州、临汾、晋城和五台山站。目前国内学者对温室气体的研究在清洁本底区域较多[11-15]，城市站较少。本底站温室气体浓度代表不受局地条件和人为活动直接影响的浓度，而城市是人口和经济活动的聚集区，是CO2和CH4的重要人为排放源区，其对温室气体浓度的变化影响很大[16]。也有学者利用模式对城市及区域温室气体浓度进行的研究，但是由于模式分辨率较低等原因，导致结果偏高[17]。山西省是全国能源重化工基地，CH4人为排放量居全国之首[18]。临汾市是全国重要的老工业基地之一，是山西省能源重化工大省的缩影。临汾市具有非常丰富煤炭、铁矿资源，由煤铁资源产业链结构主导的工业占比较大，2015年碳排放量约为15122.347万吨[19]，临汾市温室气体人为排放主要以化石燃料燃烧产生的CO2和煤炭开采活动逃逸的CH4为主[18]。了解和掌握临汾市温室气体浓度变化特征及其与气象要素相关性，对于温室气体高排放城市碳减排措施的有效实施具有指导意义。1数据与方法1.1站点和数据图1（a）为临汾市地形分布图，从图中可以看出，临汾市地形轮廓大体呈“凹”字型分布，四周环山，中间平川，临汾站地处临汾盆地中部。临汾市温室气体监测站位于临汾市气象局（111°30′E，36°04′N，460m），属于城市站点，其观测结果可以代表市区内温室气体浓度水平。该站位于临汾市中心，存在交通污染源，周围有居民区，无大型工业企业。温室气体观测仪器使用美国Picarro公司的基于波长扫描光腔衰荡技术（WS-CRDS）的G2301型高精度CO2/CH4分析仪，其原理是利用特定波长的激光在光腔内多次反射，使有效光程达到约20km，反射镜和目标气体均造成入射光能量的衰减，根据空光腔和充满样品气时激光光强衰减到0的时间不同，测量样品中CO2和CH4浓度。系统运行时每隔2h分析一次高浓度工作标气（WH）、低浓度工作标气（WL）或中标气（T），每次分析5min[15]。Picarro主机每3s左右可产生1条数据，为了保证分析精度，采用5min数据平均进行分析。进气口设于30m的铁塔上。文中使用临汾站2013年1月-2018年12月30m高度的CO2和CH4浓度数据。气象要素采用临汾市国家气象站的10m风速数据，时间段为2013年1月-2018年12月。图1临汾市地形特征第一届全国碳中和与绿色发展大会3011.2轨迹映射法本文使用由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的空气资源实验室（ARL）开发的HYSPLIT模型计算2013-2018年每条温室气体数据对应的72h后向轨迹。轨迹模型的气象输入是GDAS数据（ftp://arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/gdas1），并且模型的起始高度设置为300m。将温室气体观测数据映射到沿后向轨迹路径每小时计算一次的位置，通过这种方式每个温室气体数据值被映射到每条轨迹中。最后，温室气体和轨迹映射数据以0.2°×0.2°的网格显示。2结果和讨论2.1CO2和CH4相关性分析Fang等[20]研究发现CO2和CH4相关系数值高于0.50时可以说明CO2和CH4具有相似来源机理。本文研究了临汾市CO2和CH4之间相关性，表1显示了不同季节的统计分析结果。临汾市春、秋和冬三季CO2和CH4具有非常强的正相关关系，R分别等于0.71、0.84和0.95，夏季R低于0.5，主要由于陆地生态系统对CO2的吸收会部分改变CO2和CH4的相关性。临汾站正相关系数表明该地区人为排放量是碳循环的主导因素。Fang等[20]发现浙江临安站春夏秋冬四季CO2和CH4相关系数分别是0.7、0.6、0.5和0.8，偏远地区，人们通常观察到二者不相关或负相关[21]。CH4的日变化量除以CO2的日变化量（ΔCH4/ΔCO2）可以在一定程度上将CH4和CO2的运输过程中的稀释效应最小化[22]，而且短期变化更能直接地反映出当地的区域排放情况[23]。图4显示了ΔCH4/ΔCO2的月变化特征，最高值出现在2月，最低值出现在8月。临汾市的年ΔCH4/ΔCO2为10.85，印度Shadnagar站ΔCH4/ΔCO2年均值为7.1[14]，Hateruma岛（中国）的数量级为〜10[22,23]，与这些站相比，临汾市CH4排放和CO2排放均不容忽视。临汾站春夏秋冬四季ΔCH4/ΔCO2平均值分别为11.73、8.37、11.12和12.17（表1）。当生物活动偏弱情况时，春、秋和冬季ΔCH4/ΔCO2的比值偏高[23]；在夏季，ΔCH4/ΔCO2的比值减少表明相对于CH4而言CO2减少。图2ΔCH4/ΔCO2月变化分布表1临汾市CO2和CH4相关系数及ΔCH4/ΔCO2季节分布表浓度春夏秋冬年R0.710.470.840.95ΔCH4/ΔCO211.738.3711.1212.1710.852.2CO2和CH4年变化临汾市CO2浓度2013-2018平均值为441.7×10-6(图3)，浓度远高于瓦里关、龙凤山等本第一届全国碳中和与绿色发展大会302底站，也高于张家港城市站[24-26]。临汾市CO2浓度较浓度最高出现在2016年1月，最低值出现在2015年6月，CO2浓度峰值整体呈下降趋势，浓度谷值整体呈上升趋势。2013到2018年CO2浓度年均值呈上升趋势，总体上升了2.2×10-6（表2）。临汾市CH4浓度年均值为2359.5×10-9，瓦里关、香格里拉、龙凤山和上甸子四个本底站站CH4平均值分别是1864、1861、1939和1914×10-9，临汾站作为城市站点，受人为活动影响较大，CH4浓度要高于这四个本底站[27]。2013-2018年CH4浓度最高值出现在2014年1月，最低值出现在2013年5月，CH4浓度峰值整体呈下降趋势，浓度谷值变化不明显，2013到2018年CH4浓度年均值呈下降趋势，下降了50×10-9。图3CO2和CH4浓度年际变化分布表2临汾市CO2（×10-6）和CH4（×10-9）温室气体年变化浓度201320142015201620172018CO2439.8441.3440.3442.5443.0442.0CH42377.32389.92369.12349.42322.02327.32.3CO2和CH4季节变化特征临汾市CO2浓度春夏秋冬四季均值分别为（434.6±17.2）×10-6、（427.6±20.2）×10-6、（446.5±27.4）×10-6和（456.9±34.5）×10-6，整体呈现冬季>秋季>春季>夏季的特征（图4和表3），全国各站CO2季节变化特征类似，均是冬季最大，夏季最小，主要因为CO2浓度受植被和人为活动影响较大。CO2浓度整体变化趋势从1月开始下降，到8月达到谷值（425.8±21.7）×10-6，8月后继续上升直到次年1月达到峰值（462.6±36.8）×10-6。CH4浓度春夏秋冬四季均值分别为（2221.1±218.1）×10-9、（2308.9±214.6）×10-9、（2388.7±249.3）×10-9和（2455.7±369.9）×10-9，季节分布呈现冬季>秋季>夏季>春季的特征。CH4地方季节变化规律各不相同，青海本底站季节变化特征不明显，北京和天津夏季最高，杭州市在秋季最高，夏季最低，杭州临安区域本底站浓度冬季高、夏季低[28-31]。CH4浓度从1月开始下降，4月份降到谷值（2228.5±194.7）×10-9，从4月后开始上升直至12月达到峰值（2517.6±402.0）×10-9。CO2和CH4浓度月变化有明显差异，这可能是由于两者的源汇不同。表3临汾市CO2（×10-6）和CH4（×10-9）温室气体浓度季节分布表浓度春夏秋冬年CO2434.6±17.2427.6±20.2446.5±27.4456.9±34.5441.7±28.3CH42221.1±218.12308.9±214.62388.7±249.32455.7±369.92359.5±294.3第一届全国碳中和与绿色发展大会303图4临汾市CO2和CH4浓度月变化特征2.4CO2和CH4日变化分析临汾站各季节CO2日变化特征表明CO2浓度秋季和冬季高于春季和夏季（图5）。由于气候特征的不同每个季节的峰值和谷值也会出现时间也不同。CO2峰值最早出现在夏季06：00，最晚出现在冬季09：00；谷值最早出现在冬季15:00，最晚出现在夏季和春季16:00，这可能与不同季节太阳辐射变化导致的光合作用的速率改变有关。四个季节的CO2日变化幅度分别为25.1、39.1、28.3和27.4×10-6，整体而言临汾站日变化幅度与北京较为接近，与香格里拉和瓦里关等本底站差距较大，除植被影响外，主要是人为活动影响[32-34]。CH4日变化特征与CO2类似，与CO2略有区别的是，CH4秋冬季日变化分布较为接近。CH4峰值出现在春夏季07：00、秋季08:00和冬季09：00；谷值出现在春季17:00，夏、秋和冬季16:00。四个季节CH4日变化幅度分别为296.8、317.4、315.0和326.6×10-9，日变幅最高出现在冬季，最低出现在春季。图5临汾市CO2和CH4浓度日变化特征2.5风速对CO2和CH4浓度的影响风速对温室气体的浓度分布也起着重要作用。若风速和温室气体之间存在良好的反相关关系，表明源靠近观测站点，而不太显著的相关关系则表明温室气体浓度受区域交通的影响[35]。对图6的分析表明，日平均风速与温室气体之间存在反相关关系。春夏秋冬四季风速与CO2的相关系数分别为-0.42、-0.27、-0.46和-0.67，而与CH4的相关系数分别为-0.46、-0.23、-0.3和-0.64。负相关性表明本地来源对温室气体的影响；然而，不同季节间相关系数差异说第一届全国碳中和与绿色发展大会304明了有区域的运输作用[36]。图6温室气体与日均风速与浓度散点分布图：（a）CO2；（b）CH42.6CO2和CH4浓度区域分布图7和图8显示了CO2和CH4的区域分布情况。图7可以看出春季CO2浓度在西北区域偏低，西部区域偏高；夏季CO2浓度在东部区域偏低，西部偏高；秋季西部浓度出现最高值，东部次高，北部偏低；冬季北部偏低面积增大，西部区域浓度偏高，东部小范围区域浓度偏高。春季CH4浓度西北地区浓度低，东部和西部浓度偏高；夏季CH4浓度东部偏高，西部偏低；秋季东部浓度偏高，西部和北部偏低；冬季西北部浓度偏低，东部浓度和西部局地浓度偏高（图8）。整体而言，CO2和CH4浓度四季分布特征并不相同，主要表现在夏季，夏季CO2和CH4的浓度分布呈相反现象，这与其二者源汇不同有关，夏季东部植被覆盖好，光合作用强，西部海拔较高植被覆盖率较低，对应浓度偏高；而临汾站东部有中国产煤最多的沁水煤田，所以一年四季东部浓度均高。图7春夏秋冬CO2轨迹映射结果第一届全国碳中和与绿色发展大会305图8春夏秋冬CH4轨迹映射结果3结论利用2013-2018年CO2/CH4在线观测数据（Picarro-G2301），分析了山西省温室气体高排放城市临汾市的温室气体浓度变化特征。（1）临汾市春夏秋冬四季CO2和CH4具有非常强的正相关关系，R分别等于0.71、0.47、0.84和0.95，说明临汾站人为排放量是碳循环的主导因素。（2）2013到2018年CO2浓度年均值呈上升趋势，总体上升了2.2×10-6；CH4浓度年均值呈下降趋势，下降了50×10-9。临汾市CO2浓度春夏秋冬四季均值分别为（434.6±17.2）×10-6、（427.6±20.2）×10-6、（446.5±27.4）×10-6和（456.9±34.5）×10-6，CH4浓度春夏秋冬四季均值分别为（2221.1±218.1）×10-9、（2308.9±214.6）×10-9、（2388.7±249.3）×10-9和（2455.7±369.9）×10-9。CO2和CH4浓度季节变化有明显差异，这可能是由于两者的源汇不同。（3）CO2四个季节的日变化幅度分别为25.1、39.1、28.3和27.4×10-6，CH4四个季节日变化幅度分别为296.8、317.4、315.0和326.6×10-9。（4）日平均风速与温室气体之间存在明显负相关关系，春夏秋冬四季风速与CO2的相关系数分别为-0.3、-0.28、-0.48和-0.76，而与CH4的相关系数分别为-0.41、-0.36、-0.4和-0.73。（5）CO2和CH4浓度区域四季分布特征并不相同，主要表现在夏季，夏季CO2和CH4的浓度分布呈相反现象，这与其二者源汇不同有关，夏季东面植被覆盖好，光合作用强，西面海拔较高植被覆盖差，对应浓度较高；而临汾站东部有中国产煤最多的沁水煤田，所以一年四季东部浓度均高。致谢第一届全国碳中和与绿色发展大会306感谢临汾温室气体观测站工作人员对在线观测系统的日常维护！参考文献[1]Vinogradova,AA,Fedorova,EI,Belikov,IB,etal.TemporalvariationsincarbondioxideandmethaneconcentrationsunderurbanconditionsIzvestiya[J].AtmosphericandOceanicPhysics,2007,43(5):599-611[2]KepplerF,HamiltonJTG，BrassM，etal．Methaneemissionsfromterrestrialplantsunderaerobicconditions[J].Nature,2006,439:187-191[3]VaghjianiGL,RavishankaraAR．NewmeasurementoftheratecoefficientforthereactionofOHwithmethane[J].Nature,1991,350:406-409[4]Stocker,TF,Qin,D,Plattner,GK,etal.TechnicalSummary,in:ClimateChange2013:ThePhysicalScienceBasis.ContributionofWorkingGroupItotheFifthAssessmentReportoftheIntergovernmentalPanelonClimateChange[M],CambridgeUniversityPress,Cambridge,UnitedKingdomandNewYork,NY,USA,2013[5]Huang,JP,Yu,HP,Guan,XD,etal.Accelerateddrylandexpansionunderclimatechange[J].NatureClimateChange,2015,6:166-171[6]中国温室气体公报，中国气象局气候变化中心，2018,7Chinagreenhousegasbulletion,climateChangeCentreChinaMeteorologicalAdministration,2018,7[7]Mora,C.,Spirandelli,D.,Franklin,E.C.,etal.Broadthreattohumanityfromcumulativeclimatehazardsintensifiedbygreenhousegasemissions.NatureClimateChange.2018.[8]Huang,JP,Zhang,W,Zuo,JQ,etal.Anoverviewofthesemi-aridclimateandenvironmentresearchobservatoryovertheLoessPlateau[J].AdvancesinAtmosphericSciences,2008,25:906-921[9]MakarovaMV,PoberovskiiAV,YagovkinaSV,etal.StudyoftheFormationoftheMethaneFieldintheAtmosphereoverNorthwesternRussia[J].AtmosphericandOceanicPhysics,2006,42:215-227[10]MüllerG，HovØystein，KlausenJ，etal．WMOglobalatmospherewatch(GAW)strategicplan:2008-2015[R].2007,No.72:2[11]周凌晞,汤洁,张晓春,等.气相色谱法观测本底大气中的甲烷和二氧化碳[J].环境科学学报,1998,18(4):356-361[12]周秀骥.中国大气本底基准观象台进展总结报告[M].北京:气象科学出版社,2005:18-19[13]温玉璞,汤洁,邵志清,等.瓦里关山大气二氧化碳浓度变化及地表排放影响的研究[J].应用气象学报,1997,8(2):129-136[14]Sreenivas,G,Mahesh,P,Subin,J,etal.InfluenceofMeteorologyandinterrelationshipwithgreenhousegases(CO2andCH4)atasuburbansiteofIndia.AtmosphericChemistryandPhysics,2016,16(6):3953-3967[15]方双喜,周凌晞,许林,等.我国4个WMO/GAW本底站大气CH4浓度及变化特征[J].环境科学,2012,33(9):2917-2923[16]HelfterC,TremperA,ZazzeriG,etal.SourcesofgreenhousegasesandcarbonmonoxideincentralLondon(UK)[C]//EGU,2015[17]麦博儒,邓雪娇,安兴琴,等.基于卫星遥感的广东地区对流层二氧化碳时空变化特征[J].中国环境科学,2014,34(5):1098-1106[18]赵引弟.中国主要温室气体卫星柱浓度与人为排放估计值比较研究[D].华东师范大学，2014,14-37.[19]焦凡凡.低碳经济下临汾市产业结构调整优化研究[D].山西师范大学，2018,20-34.[20]Fang,S.X.,Tans,P.P.,Steinbacher,M.,Zhou,L.X.,andLuan,T.ComparisonoftheregionalCO2molefractionfilteringapproachesataWMO/GAWregionalstationinChina,Atmos.Meas.Tech.,2015:8,5301–5313.[21]Necki,Jaroslaw;Schmidt,Martina;Rozanski,Kazimierz;Zimnoch,Miroslaw;Korus,Adam;Lasa,Jan;Graul,第一届全国碳中和与绿色发展大会307Rolf;Levin,Ingeborg.Six-yearrecordofatmosphericcarbondioxideandmethaneatahigh-altitudemountainsiteinPoland.TellusB:ChemicalandPhysicalMeteorology,2003,55(2),94–104.[22]Worthy,D.E.J.,Chan,E.,Ishizawa,M.,Chan,D.,Poss,C.,Dlugokencky,E.J.,Maksyutov,S.,andLevin,I.:DecreasinganthropogenicmethaneemissionsinEuropeandSiberiainferredfromcontinuouscarbondioxideandmethaneobservationsatAlert,Canada,J.Geophys.Res.,2009,114,D10301.[23]Tohjima,Y.,Kubo,M.,Minejima,C.,Mukai,H.,Tanimoto,H.,Ganshin,A.,Maksyutov,S.,Katsumata,K.,Machida,T.,andKita,K.TemporalchangesintheemissionsofCH4andCOfromChinaestimatedfromCH4/CO2andCO/CO2correlationsobservedatHaterumaIsland,Atmos.Chem.Phys.,2014,14,1663–1677,[24]李明,东元祯,罗文昭,等.瓦里关大气二氧化碳和甲烷本底浓度变化特征[J].科技视界,2019,17:97-98.[25]吴艳玲,宁尚军,于大江,等.龙凤山区域大气本底站大气二氧化碳(CO2)浓度变化特征[J].环境化学,2015，9:1627-1632.[26]韦芬芬,林惠娟,曹舒娅,等.苏南地区CO2本底浓度及源汇特征[J].中国环境科学,2020,3:975-982.[27]杨倩,官莉,陶法,等.中国5个大气本底站观测的CH4浓度变化规律[J].环境科学与技术，2018，41（6）：1-7.[28]陈超,杨乐,徐鸿,等.杭州市主要温室气体浓度变化特征[J].环境污染与防治,2014,36(1):69-72.ChenC,YangL,XuH,etal.ConcentrationvarietycharacteristicsofmaingreenhousegasesinHangzhou[J].EnvironmentalPollution&Control,2014,36(1):69-72.[29]徐宏辉,浦静姣,顾骏强,等.临安区域本底站大气甲烷浓度变化特征[J].长江流域资源与环境,2012,21(2):204.XuHH,PuJJ,GuJQ,etal.VariationcharacteristicsofatmosphericCH4concentrationatLin’anregionalbackgroundstation[J].ResourcesandEnvironmentinTheYangtzeBasin,2012,21(2):204.[30]刘彬,李丹,刘振宇,等.天津市区温室气体浓度变化特征分析[J].环境保护与循环经济,2018,38(02):57-60.[31]王佳,韩见弘,郭春燕,等.呼和浩特市温室气体浓度变化特征及与气象因子的关系[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版),2019,40(02):56-61.[32]李邹,方双喜,和春荣,等.香格里拉本底站大气CO2浓度及变化特征初步研究[J].环境化学,2012,31(012):1996-2001.[33]王长科,王跃思,刘广仁.北京城市大气CO2浓度变化特征及影响因素[J].环境科学,2003,04:15-19.[34]浦静姣,徐宏辉,顾骏强,等.长江三角洲背景地区CO2浓度变化特征研究[J].中国环境科学,2012,32(6):973-979.[35]Ramachandran,S.andRajesh,T.A.BlackcarbonaerosolmassconcentrationsoverAhmedabad,anurbanlocationinwesternIndia:comparisonwithurbansitesinAsia,Europe,Canada,andtheUnitedStates[J],J.Geophys.Res.-Atmos.,2007,112,D06211[36]Mahesh,P,Sharma,N,Dadhwal,VK,etal.ImpactofLand-SeaBreezeandRainfallonCO2VariationsataCoastalStation[J],J.EarthSci.Clim.Change,2014,5,201第一届全国碳中和与绿色发展大会308河北曹妃甸区工业温室气体排放研究及减排路径研究曹振红1，侯晓静2，张东海1，李文静2，刘文煜2（1唐山市生态环境局曹妃甸区分局；2北京神州瑞霖环境技术研究院有限公司）摘要：本文以2019年曹妃甸区企业调查数据为基准，对曹妃甸区工业生产过程中的温室气体排放量进行核算分析，并根据区内实际特征进行减排路径研究。核算结果表明：2019年曹妃甸区工业温室气体排放量约4242万吨，其中77%的贡献来自钢铁企业；预计2030年，区内工业温室气体将突破8000万吨。但区内钢铁企业现有能耗水平已基本达到世界先进水平，现存减排空间有限。为早日实现碳中和，建议曹妃甸区坚持降碳减污协同控制，同时充分利用区内资源和产业特征部署降碳工程。一方面可利用现有纯碱企业，开展烟道气CO2回收用于纯碱生产；一方面利用区内油气田企业开展CCUS示范工程；此外，建议曹妃甸区充分利用海水资源，积极部署海水制氢等零碳能源，从根本上降低区域发展对化石能源的需求。关键字：曹妃甸；温室气体；减排TheStudyofEmissionandControlStrategiesofGreenHouseGasesinCaofeidianIndustrialDistrictofHebeiProvinceCaozhenhong1，HouXiaojing2，Zhangdonghai1，Liwenjing2(1.BureauofEcologyandEnvironmentofTangshan,CaofeidianBranch.2.BeijingShenzhouRuilinEnvironmentalTechnologyResearchInstituteCo.,Ltd.)Abstract:Inthispaper,theemissionofGreenHouseGases(GHG)fromindustrialsourcesinCaofeidianDistrictwascalculatedbasedoncorporationsdata2019.StrategiesofGHGcurtailmentweretherebyproposedaccordingtoactualsituations.Thecalculationresultsshowedthat,intheyearof2019,thetotalamountofGHGemissionreachedaround42,420,000tons,towhichtheironmanufacturescontributed77%;andover80,000,000tonsofGHGwasanticipatedtogeneratefromthewholeCaofeidianDistrictby2030.Consideringthefactthatmostironmanufacturesinthisareahaveattainedworld-classcriterialofenergyconsumption,thereseemstobelittlechancetofurthercutdownGHGemission.Tofulfillcarbonneuralization,CaofeidianDistrictwasadvisedtosynergicallycontrolboththepollutantsandGHG,andatthesametime,toactivelyplancarboncaptureandstorageprogramswithadvantagesofdistrictresources.Indetails,CaofeidianDistrictmay,foronething,recycleCO2fromfumegasasrawmaterialsofsodaproductiontoexistencesodaproducers;foranother,establishsomedemonstration作者简介：曹振红（1976-），女，汉族，河北唐山人，本科，高级工程师，研究方向为环境管理第一届全国碳中和与绿色发展大会309programsofcarboncapture,utilization,andstorage(CCUS)inoilfield.Besidesthat,toreducethedependenceonfossilfuelscallsformakingmostoftheoceanresourceslikeproducinghydrogenoutofseawater.Keywords：Caofeidian,GreenHouseGases,ControlStrategies0引言《巴黎协定》确立的2℃温控目标为全球经济体的低碳发展提出了迫切要求，全球气候变化已成为威胁人类可持续发展的重大挑战之一。中国作为负责的大国，在应对气候变化中责任重大。2020年9月，中国政府承诺将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，力争于2030年前实现CO2排放达峰，努力争取2060年前实现碳中和[1]。在全社会深化应对气候变化和全面推进绿色转型的背景下，工业领域是是落实温室气体减排的重点领域，而其中的工业园区是已然成为“十四五”乃至今后一个时期工业领域实现科学、精准碳减排的关键靶点。本文以曹妃甸区工业体系为研究对象，核算其工业二氧化碳排放量及排放特征，并分析区域减排潜力，为曹妃甸区下一阶段的碳达峰和碳中和提供参考建议。1研究区概况曹妃甸区地处河北省唐山市南部沿海、渤海湾中心地带，是河北省国家级沿海战略的核心，是京津冀协同发展的战略核心区，拟建设为世界一流的大型现代临港石化产业基地。全区面积1943.72平方千米，下辖曹妃甸工业区、唐山湾生态城、南堡经济开发区以及唐海镇、滨海镇、柳赞镇3个镇。截止2020年，曹妃甸区共有大小工业企业102家，主要分布在南堡经济开发区和曹妃甸工业园区内。南堡经济开发区以盐化工为主，现已形成盐—碱—化纤、盐—碱—氯气—四氯化钛—海绵钛、氯气—三氯氢硅—多晶硅—单晶硅、氯气—有机硅单体—有机硅中间体四条产业链。曹妃甸工业区是未来曹妃甸工业发展的核心地带，下设7个工业园区，分别为：钢电园区、石化园区、装备园区、新兴产业园区、中日生态园区、港口物流园区、中日韩循环经济区。但目前仅钢电园区和港口物流园区基本成型，其他园区尚未形成规模。曹妃甸工业区的主要工业企业有：首钢京唐钢铁联合有限责任公司、河北龙成煤综合利用有限公司、华润电力（唐山曹妃甸）有限公司、唐山文丰山川轮毂有限公司等。2核算边界本文以曹妃甸区为核算边界，主要核算区内工业生产过程中直接排入大气的CO2部分，包括：燃料燃烧排放、生产过程排放、净购入电力排放等。鉴于曹妃甸区工业中不存在从区外购入热力，也未向区外输出热力，因此非供热企业的购入热力和供热企业的输出热力对应的CO2部分不纳入本次核算。按照政府间气候变化专门委员会（IPCC）的原则，生物质燃料燃烧产生的温室气体不纳入温室气体核查范围。此外，与企业温室气体核算不同，本次核算对固定在产品中隐含排放不予考虑。3核算方法本次核算使用排放因子法计算。核算原则参照《省级温室气体清单编制指南》、《工业企第一届全国碳中和与绿色发展大会310业温室气体排放核算和报告通则》（GB/T32150-2015）以及各行业企业温室气体排放指南。规划期CO2排放量主要考虑石化基地和钢铁行业的新增排放。钢铁行业排放量按现状排放量进行类比获取，石化行业排放量按排放系数法测算。①温室气体排放总量计算公式如下：燃烧过程电式中，E为二氧化碳排放总量，单位为吨；燃烧为化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放量，单位为吨；过程为过程二氧化碳排放量，单位为吨；电为净购入使用电力产生的二氧化碳排放量，单位为吨。②化石燃料燃烧产生的二氧化碳按如下公式计算：燃烧式中，燃烧为化石燃料燃烧的二氧化碳排放量，单位为吨；为第i种化石燃料活动水平，单位为太焦；为第i种燃料的排放因子，单位为吨二氧化碳/太焦；i为化石燃料的种类。为第i种化石燃料的排放量，单位为吨或103标准立方米为第i种化石燃料的平均低位发热值，单位为千焦/千克或千焦/标准立方米；为第i种化石燃料的单位热值含碳量，单位为吨碳/太焦为第i种化石燃料的碳氧化率，单位为%；③工业生产过程排放是指含碳材料如（纯碱、石灰石、白云石等）的高温分解和电极的消耗、集中火炬燃烧以及废气脱硫过程中的温室气体排放，采用物料衡算法，以二氧化碳当量进行计算。④净购入使用电力产生的二氧化碳排放，通过报告主体净购入电量乘以该区域电网平均供电排放因子得出，计算公式如下：电电电式中，电为净购入使用电力产生的二氧化碳排放量，单位为吨；电为企业的净购入电量，单位为兆瓦时；电为区域电网年平均供电排放因子，单位为吨二氧化碳/兆瓦时，本次核算取0.968（取自2017年《中国区域电网基准线排放因子》）。4数据来源第一届全国碳中和与绿色发展大会311本次核算中的能源消耗以及电力购入、输出等数据来自曹妃甸区2019年环境统计数据。参数依据《工业企业温室气体排放核算和报告通则》（GB/T32150-2015）、《省级温室气体清单编制指南》以及各行业企业温室气体排放指南确定。规划期各行业的工业产值来自《曹妃甸循环经济示范区规划环境影响跟踪评价报告书》。5温室气体排放分析5.1现状排放量核算2019年曹妃甸区工业生产中燃料、含碳原材料、电力等因素的活动水平见表1，据此核算，2019年曹妃甸区工业CO2排放量约4242.80万吨，与朱越杰等人[2]在2011年基于碳足迹计算的预计排放量相比，实际排放量增加约0.4倍。实际排放的CO2中，81%的排放量来自化石燃料燃烧，15%来自电力排放，另有4%来自过程排放。从行业角度，钢铁行业CO2排放量3300万吨，约占区内总排量的78%，是曹妃甸区温室气体排放的核心行业，主要贡献企业是首钢京唐钢铁联合有限责任公司。这与钢铁行业在曹妃甸区内的高排放量于其燃料煤消费量占比52%、电力消耗占比49%直接相关。热电行业2019年温室气体排放量为731万吨，约占区内总排放量的17%，是曹妃甸区温室气体排放的第二大行业。重点企业为唐山三友化工股份有限公司热电分公司、华润电力（唐山曹妃甸）有限公司。图1各行业CO2排放情况表1曹妃甸区工业温室气体排放核算表1.化石燃料燃烧燃料类型单位消耗量低位发热值（KJ/KG）单位燃料含碳量（tC/TJ）碳氧化率CO2排放量（×104t）燃料煤吨85311002093426.370.981692.3燃料油吨1894186821.10.990.1焦炭吨50167752844729.50.931435.6石油焦吨17013250027.51.000.6天然气万立方米88153558815.320.991.7煤气万立方米35247517354013.580.99301.50500100015002000250030003500钢压延加工热电联产无机碱制造原油加工及石油制品制造人造纤维制造有机化学原料制造其他行业单位：万吨电力购入过程释放化石燃料第一届全国碳中和与绿色发展大会312小计3431.82.过程释放排放类型单位消耗量排放因子CO2排放量（×104t）原辅料消耗纯碱吨89690.41490.37白云石吨13600.47731.37石灰石吨25307180.4397111.28纯碱生产过程万吨22056.09脱硫过程单位SO2产生量SO2产生量换算因子CO2排放量（×104t）脱硫吨9631339570.68756.35火炬排放单位荒煤气量CO2排放量（×104t）万立方米944014.83小计190.293.电力购入购入量单位电网因子（tCO2/MWh）CO2排放量（×104t）1559181万千瓦时0.9681509.294.电力输出输出量单位电网因子（tCO2/MWh）CO2排放量（×104t）917944万千瓦时0.968888.575.合计排放量4242.80万吨纯碱生产工艺伴随大量二氧化碳释放5.2排放量水平分析钢铁行业缘于工艺特性属于高碳行业，其温室气体排放量约占全国温室气体排放量的15%[3,4]。曹妃甸地区，2019年钢铁行业的贡献值已高达46%。曹妃甸区内钢铁企业主要是首钢京唐钢铁联合有限责任公司，目前企业采用了高效率的5500立方米高炉、7.63米特大型焦炉等；利用富裕煤气进行发电，利用余热进行海水淡化；通过与冀东水泥合作，将高炉水渣全部综合利用；企业目前吨钢能耗、水耗、污染物排放量均居已跻身国际先进水平。区域层面，曹妃甸工业区围绕以钢铁主导产品链为核心，以煤焦油、水渣、钢渣等副产品和废物综合利用为副链，应用国际先进适用的工艺技术及装备，实现了资源消耗减量化。因此，尽管钢铁行业是曹妃甸温室气体的排放主体，但围绕其自身的减排空间较少。电力发电行业是我国温室气体管控的先头兵，也是温室气体排放重点行业。区内三友热电和华润电力均采用背压式热电机组，其供电煤耗已低于60万千瓦超超临界的参考值，现阶段通过自身开展节能而减排二氧化碳的空间极为有限。由于下游产业的缺失，河北龙成煤综合利用有限公司富裕大量荒煤气，目前这部分煤气通过火炬燃烧排放，其排放量约14.83万吨，是区内产业结构性问题导致的大量温室气体直接排放。5.3规划排放量分析根据《曹妃甸循环经济示范区规划环境影响跟踪评价报告书》[5]中的大气强化方案，2030年前石化基地产能控制在4000万吨，钢铁总产能控制在2000万吨级别。石化基地按0.3tCO2eq/t[6]原油的排放系数进行核算，2030年，曹妃甸区石化产业CO2排放量为1200万吨。钢铁行业温室气体排放量按现状进行类比，预计到2030年排放量将新增1600万吨。第一届全国碳中和与绿色发展大会313因此，即使在不考虑其他产业温室气体排放的情况下，到2030年，曹妃甸区工业温室气体将突破7000万吨。表2曹妃甸区热电企业供电煤耗表序号实际消耗标煤（万吨）发电量（万千瓦时）实际能耗水平（克/千瓦时）典型常规燃煤发电机组供电煤耗参考值机组类型新建机组现有机组（先进水平）三友热电30.4495613.54210.8160万千瓦超超临界湿冷285290华润电力127.02298365.10281.946减排途径及措施关于工业园区温室气体的减排路径，已有不少学者建议从优化能源结构[7,8,9,10]、提高清洁生产水平[11]以及加强工业余热回收和利用角度着手[12,13]，并给出了可行性建议。曹妃甸区作为我国向世界看齐的石化产业基地、钢铁联合生产基地以及盐化工重要基地，其定位是循环经济示范区，新建企业也坚持世界一流的建设标准，能耗水平相对较低。为有效降低工业发展对区域环境质量的影响，2018年《曹妃甸循环经济示范区规划环境影响跟踪评价报告书》从规划规模、清洁生产水平、煤炭消费量控制等对曹妃甸后续发展提出要求，并对园区供热、供气方案进行了优化。根据本次核算可知：钢铁行业是曹妃甸区温室气体的核心贡献行业，但区内现有企业的减排空间较小。因此，曹妃甸碳减排的重心应从规划入手，重新审视和部署低碳发展路径，且应充分发挥现有产业资源和海水资源的特征，因地制宜地制定减排路径。6.1低碳发展规划先行目前曹妃甸港区、各别热电企业已在国家的要求下逐步提出低碳发展的需求，但整个区域层面上尚未有具体的低碳发展目标，工业层面上缺乏具体的减碳措施。建议首先从规划入手，将低碳与区域工业发展进行统筹考虑，尽快编制区域低碳建设规划或者达峰规划。将能源利用效率、温室气体排放强度等相关控制指标纳入规划指标体系，并作为政府以及区内各工业园区强制性考核指标。另外，适时启动《曹妃甸循环经济示范区规划》修编工作，在现有产业结构的基础上重新论证区内循环经济体系的建设方案，针对目前出现的问题，如：河北龙城煤综合利用有限公司大量荒煤气无下游用户导致区内能源浪费，进行补链、延链，构建钢铁、石化、电力之间的循环经济产业链，提高区内资源、能源利用效率。6.2坚持对重点行业降碳减污协同控制温室气体与大气污染物具有同根、同源性，在防治措施方面具有同效性。邢有凯等人[14]对唐山市2018年蓝天保卫战行动中各项大气污染控制措施进行评估结果表明：消减燃煤控制、化解过剩产能等措施对温室气体具有积极的协同控制效果。曹妃甸区工业温室气体核心来自于钢铁和焦化，未来还会有石化企业加入，均为大气污染防控重点企业。十四五期间，必须坚定不移地坚持降碳减污协同控制，以绿色技术驱动源头降低污染物产生量，重点对钢铁、焦化、发电、陶瓷等行业进行提标改造，鼓励首钢京唐、华润电力、三友热电等大型企业开展温室气体自愿减排。对尚未开工建设的石化企业，建议将能耗指标与污染物控制指标作为同等重要的指标纳入环境影响评价进行管理，充分利用环境影响评价源头把关的特色，从源头减低温室气体产生量。6.3开展烟道气CO2用于纯碱产生的探索与示范第一届全国碳中和与绿色发展大会314CO2的工业化应用是温室气体减排的重要途径之一。目前，曹妃甸区内三友化工股份有限公司通过焙烧石灰石获取CO2进而制备碳酸钠，该工艺对CO2气体的浓度需求仅为30%-40%，与其他二氧化碳工业化利用的高纯度相比，该浓度区间的气体更容易获取。吴致中[15]、周光耀[16]等人研究，烟道气CO2用于纯碱生产在技术上可行。根据物料守恒，假设工业生产中CO2的碳化转化率为50%，年产220万吨的纯碱厂，每年对碳元素的需求量折合二氧化碳约140万吨。该部分二氧化碳若可以通过烟道气中的二氧化碳来解决，一方面减少了烟道气二氧化碳的排放，另一方面可以减少了目前纯碱生产中的石灰石、焦炭等大宗物品的消耗及运输过程中温室气体的排放。三友热电分公司紧邻三友纯碱，现有3台240t/h循环流化床锅炉和3台480t/h高温高压煤粉锅炉，装机规模200MW。温室气体减排过程中，建议曹妃甸区成立专项资金建设烟道气二氧化碳用于纯碱生产的示范工程，该工程对区域温室气体减排具有积极作用，且在国内具有示范性意义。6.4开展CCS和CCUS示范项目的落地与应用CCUS技术（碳捕获、利用与封存）以及CCU（碳捕获、利用）作为二氧化碳减排途径之一，是我国未来CO2减排的方向[17]。据中国石油勘探开发研究院的数据显示，全国约130亿吨原油地质储量适合二氧化碳驱油，可提高采收率15%，增加可采储量19.2亿吨，并封存二氧化碳约47亿～55亿吨；若考虑全部油藏潜力，封存量将达150亿吨以上。目前我国在吉林油田开展的二氧化碳捕集、驱油与封存一体化项目，目前已进入工业化的推广阶段。根据董永发等人[18]对曹妃甸区冀东油田封存潜力的研究，冀东油田CO2驱的EOR潜力为585.4×104t，主要分布于高尚堡油田和柳赞油田；静态封存潜力为1681.1×104t，主要分布在高尚堡油田、唐海油田。曹妃甸区若能充分利用冀东油田的封存潜力开展温室气体减排，一方面可以很大程度上降低温室气体排放压力，助力区内碳中和事业；另一方面可以在一定程度上提升冀东油田的采出率，实现经济与环保的共赢。6.5积极部署海水制氢等“零碳”能源氢是地球上已知的能量密度最高的物质，且燃烧不排放二氧化碳，是未来清洁能源的重要解决方案之一。曹妃甸区具有丰富的海水资源，目前区内仅利用了海水中的盐发展了盐化工，建议在十四五期间积极部署海水制氢，深度挖掘其中的氢资源。海水制氢一方面可以替代目前规划的煤制氢，降低规划温室气体排放量；另一方面可以逐步引导现有工业中能源结构的改革，降低区域发展对化石能源的依赖，加快区内碳达峰以及碳中和的步伐。此外，海水制氢过程中，可研究利用工业废气中二氧化碳作为催化剂，这将有利于进一步降低区内温室气体的排放量。7展望与讨论曹妃甸区作为规划中的重工业基地，发展过程中不可避免地伴随大量化石燃料地使用。在气候变化日益成为威胁人类生存地全球问题地时代，寻找绿色低碳地发展模式，是曹妃甸区无法回避地根本问题。从现有排放特征分析：现有产业链不足导致存在一定程度地能源浪费，但区域整体减排空间不大；从产业和资源角度分析，曹妃甸区具有较好的CO2化工利用（如：开展烟道气制纯碱）、CO2驱油、地质封存以及利用海水发展“零碳”能源的条件，可以助力曹妃甸尽早实现碳中和。但是上述减碳措施能否成为实际项目落地并服务于曹妃甸，受到当地政策、市场经济以及项目运作模式等方面的影响。建议曹妃甸区尽早起动“达峰行第一届全国碳中和与绿色发展大会315动”，提出并制定区域碳达峰及碳中和路线图，且将有关指标纳入考核范围，通过政府引导、政策扶持，在区内营造积极降碳减污协同控制的氛围，充分利用达峰行动倒逼经济高质量发展，进而形成绿色低碳发展模式。参考文献（References）[1]《联合国气候变化框架公约》秘书处提交应对气候变化国家自主贡献文件[2]朱越杰,陈磊,周树恂.基于碳足迹计算的开发区低碳发展战略——以曹妃甸开发区为例[J].改革与战略,2011,27(007):118-121.[3]黄超,吕学都,马秀琴.论中国主要温室气体排放行业的低碳发展［M］.北京:中国环境出版社,2014.[4]徐匡迪.低碳经济与钢铁工业[J].钢铁,2010(3):1-12.[5]曹妃甸循环经济示范区规划环境影响跟踪评价报告书［M］.北京:北京国环清华环境工程设计研究院有限公司,2017.[6]刘业业,石油炼制工业过程碳排放核算及环境影响评价[D],山东:山东大学,2020.[7]LiuL,ZhangB,BiJ,WeiQ,etal.Thegreenhousegasmitigationofindustrialparksinchina:acasestudyofSuzhouindustrialpark.EnergyPolicy,2012,46,301~307.[8]陈志辉,王剑峰.生态工业园区低碳发展的思考—以宁波大榭开发区为例[J].低碳世界,2015(12):1~2.[9]熊鹏,刘慧丽.江西赣州工业园区碳排放估算及低碳发展策略研究[J].江西科学,2013,31(4).552-560.[10]胡情,牛彦涛,赵鹏等.园区工业碳排放核算与减排策略分析[J].建筑技术,2014,45(11).972-975[11]周文.工业园区低碳发展评估与优化对策研究——以苏州工业园区为例[C].中国环境科学学会,2016年.[12]KimH.W,LiangD,etal.Co-benefitpotentialofindustrialandurbansymbiosisusingwasteheatfromindustrialparkinUlsan,Korea.ResourcesConservation&Recycling,2018,135,225~234.[13]López-SabirónAM,RoyoP,FerreiraVJ,Aranda-UsónA,FerreiraG.Carbonfootprintofathermalenergystoragesystemusingphasechangematerialsforindustrialenergyrecoverytoreducethefossilfuelconsumption.AppliedEnergy,2014,135:616~24.[14]邢有凯,毛显强,冯相昭,等.城市蓝天保卫战行动协同控制局地大气污染物和温室气体效果评估——以唐山市为例[J].中国环境管理,2020(4):20-28[15]吴致中,烟道气二氧化碳的利用,化学世界,1987,第一期,30-33[16]周光耀,李瑞峰,李育亮,一种以烟道气补充CO2制备纯碱的方法,2015[17]谢和平,刘虹,吴刚.中国未来CO2减排技术应向CCU方向发展[J].中国能源,2012,34[10]：15-18.[18]董永发.环京津冀地区CO2油藏动态封存潜力的研究[D].2018.第一届全国碳中和与绿色发展大会316碳中和背景下九江芳兰片区生态产业化概念性规划策略朱红伟，陈江海，崔易翀，郑思远（中国长江三峡集团上海勘测设计研究院有限公司，上海200434）摘要：随着“碳中和”目标的提出，对存量型城市的发展提出了更高的要求。“碳中和”的本质实际上与我国目前倡导的生态文明、两山理论、绿色城市等发展理念是高度吻合的，都是强调在生态保护和经济社会协调发展中寻求统筹和权衡，即所谓保护性发展策略。九江是长江经济带的腹地城市，是江西省重要生态调控要地和生态屏障。在“碳中和”背景下，势必对生态环境保护和地方发展诉求产生新的驱动压力，但也会迎来历史性的新使命和发展机遇。本文以产业生态化和生态产业化的理论框架为指导，基于生态环境导向的开发模式架构思路，针对九江芳兰片区进行了“生态产业化”的概念性规划，重点以生态基底打造和产业导入为主体策略，辅以宏观布局和细部管理相结合的差异性控制手段，以期为实现产融结合，形成可持续、可复制、可推广的绿色发展路径的探索提供实践依据。关键词：“碳中和”；绿色城市；生态环境导向；生态产业化1引言城市是碳排放的主体，也是环境污染的主要发生地。“碳中和”的出发点，就是在之前看得见的污染治理基础之上，重点治理看不见的“碳”污染[1]。以往需要解决的是空间上的环境污染问题，“碳中和”的目标是解决时空尺度上的气候变化问题。要实现“碳中和”，从根本上说取决于能少排多少碳，也就是要从高碳社会向低碳甚至零碳社会转变[2]。“生态文明，绿色城市”是目前国际社会普遍倡导的城市发展理念，“生态绿色”的广义内涵指代整体宜居性，其着眼范围包括但不限于环境健康度（包括污染防治、碳排放、空气质量等方面）、交通效率（绿色出行）和能源可持续性（提供可再生的生态产品）等多个方面[3]。2018年4月26日，习近平总书记在深入推动长江经济带发展座谈会上讲话明确了生态产品价值实现路径方向和具体需求[4-5]，“选择具备条件的地区开展生态产品价值实现试点，探索政府主导、企业和社会各界参与、市场化运作、可持续的生态产品价值实现路径。”随之在同年5月18日，习近平总书记在全国环境保护会议上提出“要加快建立健全以产业生态化和生态产业化为主体的生态经济体系，这是建设生态文明的根本出路”。产业生态化、生态产业化”（以下简称“两化”）核心诉求是寻求生态与产业发展之间的平衡，实现生态资源的保值和增值，促进“绿水青山”向“金山银山”转化，强调生态价值向经济价值的转化。它更加强调了在生态保护和经济社会协调发展的一种统筹和权衡，区别于底线约束式的传统保护，提出了保护性发展的概念[6-8]。“两化”理论的内涵本质上是与“碳中和”、“两山理论”、“绿色城市”的发展目标高度契合，而前者对实际落地更具有指导性。目前国内外关于“两化”的研究，以循环经济、生态工业园区为主的产业生态化研究较基金项目：中国长江三峡集团科技基金（20203138）资助。作者简介：朱红伟（1984年-），男，博士，高级工程师，主要从事水环境和生态水利研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会317多，但对于生态产业化研究较少，偏重生态产品价值实现机制等，而对于“两化”融合的理论研究更处于起步阶段，产业化落地的实践路径也尚未明确。九江是“长江大保护”工作的首批试点城市，而“长江大保护”的战略定位，就是充分发挥规划战略引领和刚性约束作用，将生态优先、绿色发展，重在保护、要在治理的理念和要求贯穿于规划立项、编制和实施全过程。同时，城市作为经济发展的重要空间载体，其建设和发展就更不应该脱离周边的山水和生态要素[9]。城市空间如何生态化发展，生态空间如何产业化发展、充分发挥其生态价值，有必要探索“两化”具体实践途径，通过编制“两化”相关规划策略指导相关项目的落地，切实实现绿色发展之路。2“两化”融合发展框架理论2.1“两化”概念内涵产业生态化就是将生态化理念和行动注入产业发展过程中，对产业发展过程实现“生态化”改造，以此推动现有产业及待开发新产业的绿色发展[6]。它通过仿照自然生态的有机循环模式来构建产业的生态系统，在使资源得以高效循环利用的同时将生产活动可能产生的环境生态负担减轻到最小的限度，强调产业应主动适应环境，生态与产业的渗透与融合是一个渐进的过程。而生态产业化就是对生态资源或人文资源的“产业化”转化过程，以现有生态资源（自然资源、气候资源、环境资源等）和人文资源为基础，将资源优势转化为经济优势，引入价格机制，实现资源市场化和价值增值[6-7]。它以生态资本为研究的逻辑起点，以市场化运营与社会化生产的方式促进生态产品与服务的经济价值得以变现，从而实现产业经济与生态环境良性循环发展。“两化”理论的内涵核心是突出两个转变：一是由传统发展思维转变为高质量的发展思维，二是将对自然资源的保护从机械式被动转变为对其价值的保值和增值。2.2“两化”融合理论框架通过“两化”的内涵描述，其融合需要以生态构建为基底，经济支撑为路径，政策制定为保障的理论框架体系，具体来说可以是山水林田湖草系统理论，生态绿色经济体系以及自然资源资产化的制度保障体系[10]。“两化”融合高度依赖于优良的自然禀赋，生态基底是价值实现的基础。同时，要构建科学完善的产权认定、价值核算、生态补偿和市场交易等经济制度机制，为生态资源资本化提供有效的实施路径，进而使得生态资本增值和价值实现。自然资源资产产权制度是推动“两化”融合向纵深发展的一项保障制度。由于自然资源稀缺是普遍存在的现象，清晰界定产权成为实现自然资源向质变跨越、转化为自然资源资产的关键条件。自然资源实现资产化后，增添自然资源保护性开发利用以及可持续性管护的权责内容，以此形成的生态资产的产权与原有自然资源产权共同构筑新型自然资源资产产权。生态效益包括资源的直接经济价值及其提供的生态系统服务和产品，从形成过程上可以划分为存量价值和流量价值，其中存量价值指资源直接经济价值，流量价值指生态系统服务[10]。基于生态效益的存量价值，可以构建一套类似银行的管理系统，保证本金的同时获取一定的利息。基于生态系统的流量价值，可以构建一套多要素融合和集成的动态综合效益评估模型，探索“两化”融合发展的动态综合效益评估系统。具体来说可以分三部分内容进行评估，一是环境效益包括生态资源的保有量和公众环境评价，二是经济效益包括项目的投入和产出分析，三是社会效益包括城市公共服务设施功能的完善，以及居民出行、就业、旅游等带来的城市幸福感和影响力等。第一届全国碳中和与绿色发展大会318图1产业生态化和生态产业化理论框架2.3“生态产业化”的适应性随着我国城市发展从“增量扩张”向“存量挖潜”转型[11]。相比于“增量型”城市的产业生态化设计思路，生态产业化更加适合于具有优良生态基底的“存量型”城市设计和发展。生态产业化的特征就是按照社会化大生产、市场化经营的方式提供生态产品或服务，推动生态要素向生产要素转变，促进生态与经济良性循环发展，其实质是针对独特的资源禀赋和生态环境条件，建立生态建设与经济发展之间的良性循环机制，对自然资源的利用从强调保护限制转向强调其资产属性、强调生态价值向经济价值的转化[12]。从资源资产化角度，生态产业化要处理好“本金”和“利息”之间的关系。本金就是自然资源保护，必须强化对自然资源的管控。利息包括实现直接和间接两个转化部分，直接转化是指自然资源的资产化，建立生态环境服务功能的价值评估体系，使其进入国民经济统计核算体系，真正让“绿水青山”转变为可计量、可考核、可获得的“金山银山”；间接转化就是以良好的生态条件带动其他产业发展，让优质的生态环境成为有价值的资源，与土地、技术、资本、劳动力等一样，成为支撑高质量发展的生产要素。3芳兰片区生态产业化规划策略3.1芳兰片区发展诉求图2九江芳兰区位条件九江起于夏商，兴于唐宋，是一座拥有2200多年历史的江南名城，位于江西省北部，地处赣、鄂、湘、皖四省中心区位，是长江经济带中部地区的腹地，具有承上启下、承东启西，引南接北的枢纽作用。同时，九江位于昌九大走廊、长江黄金水道、鄱阳湖的中心地带，扼据鄱阳湖口，是江西省最关键的“生态调控”要地和生态屏障，在江西省乃至长江中游地区都扮演者不可或缺的角色。对于“两化”的规划区域，最典型且理想的对象应具有非常优第一届全国碳中和与绿色发展大会319良的生态环境品质或极髙的生态区位价值，同时又面临着较强的发展诉求和较好的发展条件。作为九江绿色核心地区，芳兰片区具有最重要的生态保护要求和最迫切的发展需求。一是生态保护要求。《九江中心城区水环境综合治理规划》草案中对芳兰片区的水生态系统建设规划定位为“两区提升”。“两区”之一的东部是以芳兰湖为主的湖泊湿地区，其主要生态功能要求为水质净化的提升、生物多样性保育、水源涵养、水产养殖与景观美化，该区域是消解主城区生态环境压力、稳定城市水系生态功能的重要力量。应在维持其现有生态功能的基础之上，优化其产业结构布局，结合现有生态基底打造以湖泊、湿地为主的生物多样性保育区、水源涵养区，同时发展其景观游憩功能。二是发展需求迫切。“生态是底色、科技是目标、创新是动力”，拥有比拟‘中关村’规划理念的鄱阳湖生态科技城，是近几年九江政府大力扶持发展的新区。九江市委、市政府着手调研谋划鄱阳湖生态科技城，鄱阳湖生态科技城从着手调研到规划发布，不到八个月时间。与九江八里湖新区和柴桑区不同，鄱阳湖生态科技城的设立有极强的目的性与规划性，再造一座城而不是发展一座城。3.2相关规划解读3.2.1《九江市城市总体规划（2017-2035年）》解读[13]总体规划对九江的定位是长江经济带重要节点城市，主要任务是推动昌九一体化发展，全面提升九江以临港产业、先进制造为核心的产业基地职能和区域性生产服务中心职能，辐射带动环鄱阳湖地区和江西省发展，引领融入长江经济带。同时，将九江打造成国际知名的山水文化旅游城市，建设多元文化共融的历史文化名城和国际知名的旅游度假胜地。努力把九江建设成为长江经济带绿色发展的示范城市。将其作为区域航运中心、绿色智造基地、宜居山江湖城、转型发展示范城市进行打造。基于总体规划，分阶段提出了具体的目标，2020年，高水平全面建成小康社会，可持续发展水平明显提高，节能减排工作完成省下达目标，人居环境更加宜居，城市品质全面提升，实现全市全面脱贫。2035年，实现现代化，成为绿色发展的示范城市，实现绿色转型发展、创新发展和跨越式发展，在长江中游区域辐射能力明显提升，形成生态优美、开明开放、创新发展、宜居宜游、和谐共享、文化繁荣的新发展格局。3.2.2《芳兰片区控制性详细规划》解读[14]该规划的目的是进一步深化完善城市总体规划确立的发展目标，明确本编制区未来发展方向及策略，实现可持续发展，做好同鄱阳湖生态科技城起步区的对接，并更好地协调各专业、各部门的需求和规划管理的要求。根据功能定位及空间发展现状确定总体结构为“一湖两岸，三轴四区”。一湖：依托芳兰湖及周边绿地形成滨湖景观区，打造芳兰片区重要的开敞空间。三轴：庐山大道旅游发展服务轴、濂溪大道交通发展轴和琴湖大道产城融合发展轴。四区：根据功能结构，在空间形态上被道路、水系、绿地分隔而形成四个边界清晰的区域，分别为新五中片区、虞家河片区、芳兰湖北片区、芳兰湖南片区。3.2.3《九江市鄱阳湖生态科技城起步区控制性详细规划》解读[15]该规划总体可以概括为“一年拉框架、三年打基础、五年成规模、八年迈高端”。规划将芳兰片区的生态科技城定位为国家自主创新示范区、高新产业研发孵化区、水生态修复试验区、海绵城市示范区。按照“一半生态一半城”的发展理念，规划建设生态科技城，可利用“净地”面积4.1平方公里，不到起步区总面积的二分之一。主要架构为“一心、一湖、两轴、四区”。“一心”即科创中心；“一湖”即芳兰湖；“两轴”即东西向濂溪大道公共服务发展轴，南北向绿色发展轴；“四区”即高端智造区、科研孵化区、滨湖休闲娱乐区、科技第一届全国碳中和与绿色发展大会320总部区。主要以芳兰湖为核心进行圈层式布局，芳兰湖以北片区为商业商务带、新型产业带、高端制造产业带；芳兰湖以南片区为科技研发及产业发展的拓展区域，以专家楼、院士村、科技总部及其配套为主。它有别于传统意义上的经济开发区，是一个功能配套齐全、产业特色鲜明、体制机制灵活、魅力活力凸显的生态新城，也是九江今后一段时期优化产业空间新布局、探索改革发展新路径、打造创新驱动新引擎的重要阵地。3.3生态产业化策略近年来热门的生态导向型发展模式探索将生态环境治理项目与自然资源开发利用以及产业运营三者有效融合、协调发展，实现生态优势转化为经济优势，最终实现生态产品价值实现。生态导向型开发模式和生态产业化的核心要义高度吻合。可以借助于基于生态导向型的三阶段基本构架，来逐步设计策划芳兰片区的设计路径。第一阶段：重构生态环境网络。通过环境治理、生态系统修复、生态网络构建，为城市发展创造良好的生态基底，带动土地增值。芳兰片区拥有良好的生态基底，该区域人口密度小，水质现状良好，通过长江大保护工作的实施，可以打造优良的生态基底，形成山水林田湖草综合治理先行区，构建庐山-鄱阳湖生态廊道，形成多湖耀城格局。第二阶段：城市环境整体提升。通过完善公共设施、交通能力、城市布局优化、特色塑造等提升城市整体环境质量，为后续产业运营提供优质的条件。芳兰片区政府具有较强的发展诉求，针对该区域已经出台了多项规划，如九江科技生态城的规划，该区域目前是国家自主创新示范区，江西绿色发展样板区和九江新兴产业先导区。《九江市鄱阳湖生态科技城起步区控制性详细规划》重点打造“两轴”，即东西向濂溪大道公共服务发展轴，南北向绿色发展轴，同时配套了商业商务带和滨湖休闲娱乐区。第三阶段：区域整体溢价升值。通过产业导入（升级）、人才引进等手段，激活经济，使整体溢价增值，包括税收、自然资本等。作为鄱阳湖的城市绿核，芳兰片区是鄱阳湖生态科技城紧紧围绕中央、省委和市委的决策部署，突出生态底色，走绿色发展之路，坚定推进生态文明建设和打造绿色生态的示范区。芳兰湖以北片区为商业商务带、新型产业带、高端制造产业带，南片区为科技研发及产业发展的拓展区域，辅以该区域原有的优良的生态基底，规划项目的落地之后，势必形成该区域的整体溢价，也会成为九江山水文化旅游城市的名片之一。4芳兰片区生态产业化规划方案4.1九江山水人文格局城市的山水格局就是一定区域内非人工的自然山水要素的空间分布与配置，就是自然山水本底，城市山水格局就是加入了文化属性。九江具有完整的山、林、河、湖、城空间框架，南倚庐山，北面长江，东临鄱阳湖，城内湖泊河流点缀其间，呈现出“山在城边、城在水岸、水在城中”的独特景致，形成一个有机生命共同体[16]。同时，生态本底优越，城市河湖水系发达，共有五湖（赛城湖、八里湖、两湖、白水湖、琵琶湖），三网（十里河网、沙河河网、港区河网），形成了以湖泊为核心、河流为纽带河湖总体布局，整体呈现“城市山布水网”的山水格局。九江着力打造成全省绿色崛起的双核之一、长江经济带重要中心城市、世界知名的山水文化名城和旅游度假胜地，在各种宣传材料上，九江也多以“山水文化城”和“山水九江”为其主要亮点[16-17]。芳兰湖南依庐山，东临鄱湖，距市区仅有6.5公里，通过“引水筑网，山水相依”的构建思路，可以实现芳兰湖湿地公园与庐山和鄱阳湖生态衔接。第一届全国碳中和与绿色发展大会321图3九江的山水人文格局4.2“两化”协同中存在的问题一是生态空间规划混乱，生态管控主体交叉。芳兰片区处于一江一山一湖的交叉区域，存在多种生态要素的自然保护，同时在同一范围内存在多种类型和多个管理主体的自然保护地，管制要求交叉，亟需针对该区域进行统一的一张图规划。二是山水城市特征不明，生态割裂问题严重。整个鄱阳生态新城围绕芳兰湖湿地公园进行打造，九江特色山水风貌打造不足。三是偏重产业生态化，生态产业化严重不足。鄱阳湖生态科技城把数字产业作为首位产业，聚焦数字经济、智能经济、5G商用等领域，未针对片区的生态资源打造相应产业。4.3芳兰片区空间规划方案4.3.1规划思路根据“长江大保护”九江城市的生态保护要求以及芳兰片区打造成创新驱动发展新区的迫切要求，并遵循九江原有的山水城市历史底蕴。规划的总体思路以“山水•诗画•融合——半城山水江城”为总体规划理念，以生态优先、科技城市的总体原则，构架“生态、产业、文化”联动发展黄金定位。生态方面（包括生态治理、景观设计和休闲度假）主要依托于优良的自然生态系统，建设污水处理设施、湿地净化系统及沿岸的景观廊道工程等。文化方面（包括文化旅游、科技新城和滨湖居住空间）主要关注九江历史人文风貌，结合旅游和康养进行打造，如构建山水江城文化中心、水上乐园、雕塑博物馆和生态住宅等。产业方面（主要是“两化”融合），搭乘生态科技城的功能定位，引入对生态影响较小的数字经济、职能经济和5G等产业。同时，利用原有生态功能价值打造山水风情小镇、发展观光农业以及集中建设临湖度假别墅等。最后，在片区的外围，同时打造环科技城景观廊道和环芳兰湖景观廊道工作，实现芳兰湖与生态科技城的双重衔接。图4芳兰片区整体规划思路第一届全国碳中和与绿色发展大会3224.3.2规划空间结构总体规划结构同《芳兰片区控制性详细规划》的“一湖两岸，三轴四区”以及《九江市鄱阳湖生态科技城起步区控制性详细规划》“一心、一湖、两轴、四区”相呼应和衔接，具体为一轴（芳兰生态产业轴）、一带（芳兰湖景观带）、一路（芳兰生态路）、三核（山水生态核、科技教育核、旅游康养核）、三大板块（文旅板块、产业板块、科教板块）。一轴是主要突出九江“两化”融合的新发展理念，实现产业生态化和生态产业化的融合发展。一带一路是关注于九江芳兰的本底山水风貌，突出芳兰片区的历史水系追溯和生态环境高地。三核和三大板块亦是展现出多规协同，生态环境导向的开发模式的构建思路，全面糅合生态基底打造、公共服务建设和产业导入的发展思路，引导九江芳兰片区的一体化发展。图5芳兰生态产业化规划结构纵深4.3.3差异化结构规划通过宏观的布局，为了项目的更好落地和今后的管理需要，对片区的细部结构进一步梳理和打造[10]。总体上满足公众交通出行、公共服务、休闲旅游的住宿的要求，具体划分了四大区域，每块区域对应于不同的管控要求。（a）（b）图6芳兰空间布局和细部管控规划策略I类控制区：该区域主要是湿地和自然保护区，对生态基底的保护要求较高，属于保留开发的区域。Ⅱ类控制区：该区域主要是滨水地区和蓝线保护范围区域，主要是保护为主，不准建设住宅和进行商业开发，但是允许步行进入，可以进行观光和旅游项目的开发。第一届全国碳中和与绿色发展大会323Ⅲ类控制区：该区域是作为限制建设区域，主要是满足旅游临时性住宿和小型公共服务设施，要求对生态的影响较小，可以围绕旅游项目进行适当的商业开发。Ⅳ类控制区：该区域作为主要的商业和住宅用地，在满足基本的要求之外，可以建设集中住宅，进行商业旅游和康养项目的片区开发，建设常态化的大型公共服务设施。5结语随着“碳中和”目标的提出，更高的生态文明建设与经济建设融合要求是必然的城市发展趋势。生态产业化的城市设计策略的目标就是要解决缓解经济和环境的博弈失衡困境以及缓解生态环境修复和产业功能导入的双重压力。本规划实践在已有“两化”理论研究的基础上，结合生态环境部提出的生态环境导向的开发模式构建思路，构建了一套统筹考虑生态文明、两山理论、绿色城市等发展理念的生态产业化落地规划方案，以期为城市碳减排和国家“碳中和”目标的达成提供重要的理论和方法补充。目前，“两化”理论还未破题，各项落地政策和方案还在不断地制定当中，也需要在今后结合实践进行不断的探索，通过“两化”成熟理论框架的完善和更多实践项目的落地，最终形成可持续和可推广复制的路径，也必然会助力国家早日实现“碳中和”的宏伟目标。参考文献[1]黄晶.中国2060年实现碳中和目标亟需强化科技支撑[J].可持续发展经济导刊,2020,No.19(10):17-18.[2]王灿,张雅欣.碳中和愿景的实现路径与政策体系[J].中国环境管理,2020,v.12;No.72(06):60-66.[3]马文林.生态原则与绿色城市设计[J].建筑工程技术与设计,2017,000(005):1983.[4]高晓龙,林亦晴,徐卫华,等.生态产品价值实现研究进展[J].生态学报,2020,v.40(01):28-37.[5]欧阳志云,朱春全,杨广斌,等.生态系统生产总值核算:概念,核算方法与案例研究[J].生态学报,2013,21(21):6747-6761.[6]谷树忠.产业生态化和生态产业化的理论思考[J].中国农业资源与区划,2020(41):8-14[7]李星林,罗胤晨,文传浩.产业生态化和生态产业化发展:推进理路及实现路径[J].改革与战略,2020(2):95-104.[8]刘小双,罗胤晨,文传浩.生态产业化理论意蕴及发展模式研究综述[J].经济论坛,2020,000(003):28-34.[9]宋帅振.基于海绵城市理念的绿色生态城区规划研究[J].城市地理,2017,000(010):40-40.[10]崔音,尚嫣然,张悦,等."产业生态化和生态产业化"协同背景下的山地城市空间规划策略浅探——以渝东北地区为例[C]//2019中国城市规划年会[11]古叶恒,饶曦东,周剑峰.空间经营趋势下的存量型城市设计实践——以岳阳市东风湖片区规划设计为例[J].规划师,2019,035(001):31-37.[12]钟婷,张垒,阮晨.成都环城生态区生态价值转化路径研究[J].规划师,2020,v.36;No.319(19):84-90.[13]九江市人民政府.《九江市城市总体规划（2017-2035年）》[EB/OL].[14]九江市人民政府.《芳兰片区控制性详细规划》[EB/OL].[15]九江市人民政府.《九江市鄱阳湖生态科技城起步区控制性详细规划》[EB/OL].[16]罗文.山水中的城市城市中的山水——建构山水九江城市形象的初步探析[C]//城市规划面对面——2005城市规划年会论文集（下）.2005.[17]倪敏东,周鑫,罗明,等.基于山水文化的城市设计研究——以九江生态新城为例[C]//2016中国城市规划年会.2016.第一届全国碳中和与绿色发展大会324城镇化建设与建筑业碳达峰、碳中和的竞合途径研究——以济南市为例倪树清，孟岩岩，李琪，乔煜婷（同圆设计集团有限公司绿色建筑研究所）摘要：我国在第七十五届联合国大会提出并确立“力争2030年前CO2排放达峰，努力争取2060年前实现碳中和”的目标。但是，城镇化建设同样是社会发展的客观趋势，而且大中型城市的人口虹吸作用仍然显著，仍然在急速建设扩张。现状建设模式下城镇化建设带来的高碳排与碳达峰、碳中和的总体目标是存在尖锐矛盾的。本文以北方寒冷地区城镇化建设典型城市济南为例，结合济南地区城镇化进程、能源消耗与碳排放情况的统计分析以及四种城市建设发展模型的预估分析，明确城镇化进程与碳达峰、碳中和目标的看似尖锐的矛盾是表面的，近年来城市建筑碳排放增加更深层次的原因是建筑行业粗放发展带来的人均用能及碳排的不合理提升，城镇化进程与碳达峰、碳中和的目标具备“竞合”的可能。通过规划途径、建设途径、能源途径与管理途径四个方面的“竞合”，剖析矛盾的根本来源，发掘应对城镇化带来的建筑需求的正确路径，最终实现城镇化建设与建筑碳达峰、碳中和的双重目标。关键词：碳达峰；碳中和；控制方法学；城镇化；竞合0引言2020年9月，习近平主席第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话，确立中国“力争2030年前CO2排放达峰，努力争取2060年前实现碳中和”的目标。中国是制造业大国，也是能耗大国，全社会一次能源消费量达46.4亿tce（2018年），全国建筑能耗总量为21.47亿tce（2018年），占全国能源消费总量比重为46.3%。山东省作为全国制造业大省，能源消费量约占全国总量的8.75%，同时也是地产大省，2019年全省房屋施工面积8.37亿平方米，竣工面积2.19亿平方米，且能源消费以化石能源为主。2005年以来，以省会济南为代表的山东城市，通过建筑节能与绿色建筑发展，已在降低建筑能耗方面取得一定成果。但是由于城镇化的继续推进，建设量大与碳达峰、碳中和目标的矛盾依然突出，城市本文拟以山东省省会济南市为例，探索城镇化与建筑业碳达峰的竞合途径。1“竞合”关系的由来竞合理论，源于对竞争对抗性本身固有的缺点的认识和适应复杂的经营环境，其本质是实现双赢的非零和博弈。在我国，城镇化是社会发展的客观趋势，而且大中型城市的人口虹吸作用仍然显著，仍然在通过新区建设等方式急速扩张。现状建设模式下城镇化建设行为的高碳排与碳达峰、碳中和的总体目标是存在尖锐矛盾的，需要通过“竞合”实现双重的目标。2中国城镇化与建筑业碳达峰的竞合关系2.1城镇化建设是碳排放增长主要因素第一届全国碳中和与绿色发展大会325在中国的碳排放中，城镇碳排放是主体，随着城镇化率的增长，人均碳排放量也在不断增长。依据统计数据，70%以上的碳排放来自于制造业与能源工业。其中钢铁制品、水泥制品、石灰及其他建材生产产生的碳排放占69%。而钢铁制品、水泥制品等建材产量的逐年增长又正是高速发展的城镇化建设所带来的的刚性需求所致。从2005年到2018年，建材生产阶段产生的能耗由10.95亿tce增长至27.24亿tce。在快速城镇化建设的城市，年平均增长幅度还有加快的趋势。2.2“竞合”是中国有别于发达国家的技术途径实现碳达峰，必须依靠建设的控制以及科学的节能运行，在有大量采暖需求的寒冷地区尤甚。在稳定目前的人均建筑用能强度下，需要通过节能技术革新实现生活水平的提升满足使用者的用能需求，而不能因为对未来生活水平的提高的需求而造成人均建筑用能的大幅度上涨，这条路径是寒冷地区乃至全国建筑节能减排工作的的基本途径，也是有别于发达国家的技术途径。3研究对象分析3.1研究对象的选择首先，由于冬季采暖需求，相对于南方地区，寒冷地区城镇化带来的碳排放压力是放大的，矛盾更加突出。城市发展吸引更多的人口进入城市的同时，也带来更大的采暖需求。以济南市为例，从2010年至2019年，济南市城镇人口由348.02万增长到695.09万人，城镇居住面积由10336.19万平方米激增至27108.51万平方米，巨大的采暖需求也使供热面积由7081万平方米猛增至26073.30万平方米，供热管道长度由1723公里增长到8893公里。在人口增长、城镇化与居民生活水平提升需求的三重因素的作用下，供暖能耗以及产生的碳排放在十年间增加约一倍。其次，华北及山东地区的能源结构仍以化石能源为主。济南市2019年能源消费总量41390万tce，其中煤品占比67.28%，油品占比15.52%，天然气占比5.01%，化石能源总占比占87.8%，能源消耗的提升量中约90%转化为碳排放的提升量。济南是较为典型的仍在发展中的城市，近年来提出了“北跨”的发展路线，在黄河以北建设新区。济南已经历了一轮城镇化的进程，在过去的十年间已基本实现城镇集中供暖，新建民用建筑已实现绿色建筑的普及，建材生产基本本地化，属于城市急速扩张，集中供暖普及率高，具备一定节能与绿色建筑普及基础的寒冷地区典型城市。同时也是国家第三批低碳城市试点城市，无论在低碳发展的成果经验方面还是城镇化过程中面临的新挑战，对全国大部分城市发展均有借鉴意义。3.2济南地区城镇化与碳排放情况分析依据统计局公布数据，截至2019年底济南市常住人口890.87万人，户籍人口796.74万人，常住人口城镇化率已达71.21%，城镇居民常住人口人均住房面积约36.43平方米，户籍人口人均住房面积约39.0平方米。“十一五”末至“十三五”末济南地区城镇化进程、能源消耗与碳排放情况如下表所示.分析济南地区城镇化进程、能源消耗与碳排放情况，十年间济南地区城镇人口增速为户籍人口增速的三倍，城镇化进程快，用能的大幅提升，在供热方面最为明显。其中生活用电、供热面积、竣工面积的增速均远高于人口增速，碳排放增速反而远低于城镇人口增速，这也意味着城镇化并不是碳排放增加的唯一因素，人均居住面积的提高、供热面积的提高与生活用能的提高带来的人均用能的大幅提升带来的影响甚至超过了人口城镇化因素。影响建筑行第一届全国碳中和与绿色发展大会326业碳达峰的最不利因素并非表面上的城镇化，而是近年来建筑行业粗放发展带来的人均用能及碳排的不合理提升，城镇化与碳达峰的看似尖锐的矛盾是表面化的，它们之间存在实现“竞合”的可能。表1济南地区城镇化进程、能源消耗与碳排放情况项目“十一五”末“十三五”末变化率户籍人口604.08万人796.74万人+31.89%城镇人口348.02万人695.09万人+99.73%城镇竣工建筑面积1306万平方米3418万平方米+161.72%城镇人均居住面积29.7平方米39.0平方米+31.31%能源消费量31211.8万tce41390.0万tce+32.61%能源生产量16055.71万tce12539.10万tce-21.90%可再生能源生产量33.48万tce742.71万tce+2118.37%可再生能源占比0.21%5.92%+2470.51%城乡居民生活用电406959万kw·h776162万kw·h+90.72%集中供热面积7081.0万平方米26073.3万平方米+268.21%建设工程用能336.0万tce481.4万tce+43.27%水泥生产729.79万吨1287.8万吨+76.46%商品混凝土生产660.76万立方米2607.9万立方米+294.68%砖生产6.18亿块1.8亿块-70.87%钢筋生产274.36万吨297.70万吨+8.51%碳排放估算86.37万吨CO2114.53万吨CO2+32.60%在建设、供热、生活用电增速均大幅高于人口增速的情况下，碳排增速与人口增速相近也意味着济南市在生产、生活方面的节能措施已初见成效；可再生能源产量与占比在十年间增长近20倍，这些成果也为实现碳达峰与碳中和带来了希望。3.3济南地区城镇化与碳达峰的发展模型控制人均用能并不意味着直接降低人的生活水平、居住面积和限制必要的生活用能，目前中国的城镇住房总量已跨越绝对短缺阶段，并即将进入质量提升阶段，人均住宅面积已与韩国、日本相当，住房发展水平相对于经济发展水平是有所超前的，且一二线城市均有不同程度的住房空置率，因此抑制住房市场的投资需求，降低空置率，优化用能强度是解决的方向，济南市2017-2019年城镇人均居住面积出现拐点也是在城镇化背景下通过降低住房空置率实现的（如图1、图2所示）。图11978-2019年济南市人口构成02004006008001000197819901995200020052010201420152016201720182019人口（万人）1978-2019年济南市人口构成总人口市区人口第一届全国碳中和与绿色发展大会327图21978-2019年济南市城镇人均居住面积：m2为了讨论未来建设对碳排放的影响，本研究设定了四种发展模型基准模型：截至2030年，城镇化逐步完成，城镇住宅需求逐步接近峰值，随着黄河北新旧动能转化先行区的建设逐步完成，公共建筑的建设逐步放缓，建筑寿命维持在30年左右，人均居住建筑面积40.0平方米，住房空置率控制在15%左右，人均公共建筑面积12.4平方米，居住建筑节能水平达到75%，公共建筑节能水平达到72.5%，社会能源构成与建筑电气化水平维持现有的变化水平。高速建设模型：截至2030年，住房市场投资性需求不进行进一步的抑制，维持现有居住用房建设增长速度以及先行区建设时期的交通枢纽、标志性建筑、商业综合体以及政府办公建筑的兴建速度，建设量增长率高于城镇化率，建筑寿命维持在30年左右，人均居住面积约达46.8平方米，住房空置率约达30%，人均公共建筑面积14.5平方米，居住建筑节能水平达到75%，公共建筑节能水平达到72.5%，社会能源构成与建筑电气化水平维持现有的变化水平。多维度建设控制模型：截至2030年，在基准模型的基础上，有效限制住房投资性需求，在城镇化逐步完成的条件下，住房空置率控制在10%以内，标志性建筑、大型综合体建筑、政府办公建筑等公共建筑理性建设，并着手解决办公建筑的空置率过高问题，人均居住面积控制约36.5平方米，人均公共建筑控制约10.5平方米。大力推进超低能耗建筑、近零能耗建筑建筑以及装配式建筑等高品质建筑，通过节能改造等方式使建筑寿命延长至50年，提高建材绿色生产水平与循环材使用水平，新建建筑中装配式建筑比例达60-70%，新建建筑中超低能耗建筑与近零能耗建筑比例达30-50%，，社会能源构成与建筑电气化水平维持现有的变化水平。能源替代模型：截至2030年，在多维度建设控制模型的基础上，加快提高建筑电气化水平，达到80%以上，同时提高可再生能源等“零碳”能源的比例，推进能源供给端改革，通过核电、水电、风电、光电等“零碳电力”，在提高电气化水平的基础上逐步实现化石能源替代，2030年替代率达到约30%。3.4发展模型分析建筑全过程碳排放C的测算方法如下：4321CCCCC（1）其中：C——建筑全过程碳排放；C1——建材生产阶段的碳排放：建材的生产与运输C2——建筑施工建造阶段碳排放；C3——建筑运行阶段碳排放；4.17.510.529.744.945.547.846.539.0050100197819902000201020152016201720182019城镇人均居住面积城镇人均居住面积第一届全国碳中和与绿色发展大会328C4——建筑拆除阶段碳排放；其中C2、C4可合并为建筑施工工程碳排放，C1、C2、C4之和又被称为隐含碳排放，其碳排放强度平均值约为640kgCO2/m2。通过测算，济南地区2030年四种发展模型的碳排放强度模拟预估如下：表2四种发展模型的碳排放强度建筑类型城镇住宅公共建筑（含供暖）运行碳排放强度（kgCO2/m2·a）55.377.5其中供暖碳排放强度（kgCO2/m2）37.9隐含碳排放强度（kgCO2/m2）640年化隐含碳排放强度（kgCO2/m2·a）30年寿命：21.3；50年寿命12.8生命周期年化碳排强度（kgCO2/m2·a）基准模型76.698.8高速建设模型89.4116.6多维度建设控制模型51.568.2能源替代模型36.148.4在上述模型设定下，济南地区建筑行业碳排放情景预估如下:基准建设模型：2040年后达峰，达峰时住宅建筑单位面积碳排强度在65kgCO2/m2·a以上，公共建筑单位面积碳排强度在75kgCO2/m2·a以上。峰值过高，基本难以实现第二阶段2060年碳中和的目标。高速建设模型：2050年难达峰，不具备研究意义。多维控制模型：2030年基本可实现达峰，达峰时住宅建筑单位面积碳排强度在约50kgCO2/m2·a，公共建筑单位面积碳排强度约在65kgCO2/m2·a。但是由于电气化水平尚不完善，第二阶段碳中和工作需要包含能源结构转型和能源替代，压力较大。能源替代模型：有望在2030年前实现达峰，用户端电气化建设可以较快速对接能源的零碳转型，在达峰的同时为第二阶段碳中和目标的实现打下良好的基础。4低碳竞合发展控制方法与途径4.1竞合途径的基本分析通过对济南地区城镇化进程、能源消耗与碳排放情况的统计分析以及四种发展模型的预估分析，可以得到如下结论：1）城镇化进程与碳达峰、碳中和目标的看似尖锐矛盾是表面的，更深层次的原因是建筑行业粗放发展带来的人均用能及碳排的不合理提升，城镇化进程与碳达峰、碳中和的目标具备“竞合”的可能，“竞合”的关键在于如何在不降低生活水平的情况下科学的降低人均用能与碳排。2）解决人均建筑面积增长带来的碳排放提升不是简单的降低住宅使用面积，控制投资性需求、降低空置率，提高房屋使用效率才是应对城镇化带来的建筑需求的关键。3）北方寒冷地区的供暖碳排放占比巨大，是建筑碳中和需要解决的最大问题。4）建筑寿命对年化生命周期年化碳排强度影响巨大，也间接影响隐含碳排放在全生命周期碳排放中的比重。5）碳达峰时间越早，峰值越低，越有利与第二阶段碳中和目标的实现。6）未雨绸缪，在多维度控制建设碳排放的措施下，布局用户段的电气化水平有助于对接能源端的结构转型，有利于第二阶段碳中和目标的实现。4.2竞合途径第一届全国碳中和与绿色发展大会329规划途径：将碳达峰与碳排放的目标加入城市规划的内容中，避免建设指标“一刀切”，“随意定”而导致的建筑低碳建设的“碎片化”，发挥协同效应；统筹制定政策，控制建筑投资性需求，以降低空置率，提高房屋使用率作为应对城镇化带来的建筑需求的主要方向；完善审批与监管制度，避免盲目大拆大建，碳中和从规划开始，监管贯穿生命周期，落实项目的碳预算、碳审计工作的相关方法论与制度建设。建设途径：城镇化建设中，政府资源带动社会资源，逐步规模化推进绿色建筑、被动式超低能耗建筑/近零能耗建筑、装配式建筑；提高建材的循环水平，推广绿色建材，降低建材生产的碳排因子；从生态文明理念出发，坚持我国传统的节约型建筑运行模式；限额性能化设计，科学制定居住单元、办公空间、学校、商业、交通、文体设施建筑的规模，例如随着电子商务的兴起，合理控制商场的规模。能源途径：城镇化建设的过程中，通过被动式超低能耗建筑/近零能耗建筑的推广，降低北方寒冷地区的供暖能耗以及供暖管线的相关建设成本，实现降低能耗需求的目的；提高建筑能效与电气化水平，提高集中供暖系统效率，采用热泵类供暖技术等；可再生能源利用，济南地区可再生能源主要为太阳能资源与部分风力资源，一方面利用建筑现场可再生能源，如BIPV，另一方面逐步改善能源结构，电力脱碳，利用建筑电气化的基础，实现第二阶段的碳中和目标。管理途径：数字化综合能源管理系统，智能能源调配，光储直柔系统等系统的应用，提高能源使用效率；用户导向管理，提倡行为节能，倡导城镇精神文明建设；研发碳捕集、利用和封存技术及管理体系。5结论与展望本研究结合济南地区城镇化进程、能源消耗与碳排放情况的统计分析以及四种城市建设发展模型的预估分析，明确城镇化进程与碳达峰、碳中和目标的看似尖锐的矛盾是表面的，更深层次的原因是建筑行业粗放发展带来的人均用能及碳排的不合理提升，城镇化进程与碳达峰、碳中和的目标具备“竞合”的可能，“竞合”的关键在于如何在不降低生活水平的情况下科学的降低人均用能与碳排。通过规划途径、建设途径、能源途径与管理途径四个方面的“竞合”，剖析矛盾的根本来源，发掘应对城镇化带来的建筑需求的正确路径，最终实现城镇化建设与建筑碳达峰、碳中和的双重目标。参考文献[1]江亿.中国碳排放：尽早达峰.中国经济出版社,2017[2]清华大学建筑节能研究中心,中国建筑节能年度发展研究报告2020.中国建筑工业出版社,2020.[3]中国建筑节能协会,中国建筑能耗研究报告2020.建筑节能（中英文）.建筑节能出版社,2021（2）.[4]山东省统计局,2020山东统计年鉴.中国统计出版社,2021.[5]济南市统计局,2020济南统计年鉴.中国统计出版社,2021.第一届全国碳中和与绿色发展大会330济南市排污单位自行监测的现状、问题及对策代雪静1，刘杨1，孙开争1，朱敏1，张燕2（1.山东省济南生态环境监测中心，山东济南250101；2.山东省农业科学院家禽研究所，山东济南250101）摘要：在污染源监测逐步规范、自行监测地位逐步提升的前提下，结合对济南市排污单位自行监测开展情况及日常监管的现状调查，梳理了济南市排污单位自行监测现状及存在的问题。目前济南市管理部门对监测过程及监测数据质量的监督检查环节薄弱；排污单位自行监测方案、信息公开不规范，开展过程存在问题突出；对社会化检测机构缺乏有效监管等问题。因此建议从完善监督检查方式、增强企业的自觉能动性、规范社会监测行为等方面出发，提出相关措施，保障自行监测得到进一步规范。关键词：自行监测；污染源监测；社会化检测；监督检查；数据质量；自觉能动性TheCurrentSituation,ProblemsandCountermeasuresofEnterprises'Self-monitoringinJinanCityDAIXuejing1,LiuYang1,SUNKaizheng1,ZHUMin1,ZHANGYan2（1.ShandongJinanEcologicalEnvironmentMonitoringCenter,Jinan250101,China.2.PoultryInstitute,ShandongAcademyofAgriculturalSciences,Jinan250101,China)Abstract：Underthepremiseofgraduallystandardizingpollutionsourcemonitoringandgraduallyincreasingthestatusofself-monitoring,combinedwiththeinvestigationofthestatusofself-monitoringanddailysupervisionofJinan'ssewagedisposalunits,thecurrentsituationandexistingproblemsofJinan'spollution-dischargingunits'self-monitoringhavebeensortedout.Atpresent,thesupervisionandinspectionofthemonitoringprocessandthequalityofthemonitoringdatabytheJinancitymanagementdepartmentisweak;thepollutantdischargeunit'sself-monitoringplanandinformationdisclosurearenotstandardized,andthereareoutstandingproblemsinthedevelopmentprocess;thereisalackofeffectivesupervisionofsocializedtestinginstitutionsandotherproblems.Therefore,itisrecommendedtostartfromtheaspectsofimprovingsupervisionandinspectionmethods,enhancingtheconsciousinitiativeofenterprises,andstandardizingsocialmonitoringbehaviors,andputforwardrelevantmeasurestoensure基金项目：山东省农业科学院创新工程项目(CXGC2016A08)、国家自然科学基金项目(41501520)第一届全国碳中和与绿色发展大会331thatself-monitoringisfurtherregulated.Keywords：Self-monitoring,pollutionsourcemonitoring,socializedtesting;supervisionandinspection,dataquality,consciousinitiative1引言“十一五”之前，国家层面尚无统一组织开展污染源监测。“十一五”期间，国家提出污染物总量减排，出台《主要污染物总量减排监测办法》，污染源监测也是借这个减排契机在全国开展起来，筛选国家重点监控企业开展污染源监督性监测[1-2]。“十二五”期间，污染源监测工作逐步规范化[3]，但环保部门任务日益繁重。对此，我国借鉴国外的监测经验，让企业作为责任主体，自主监测，自主记录，自证守法。2013年，国家印发实施《国家重点监控企业自行监测及信息公开办法(试行)》[4]，用以指导重点监控企业开展自行监测工作。2014年修订的《环境保护法》明确了“自行监测”的主体是企业[5]。企业开展自行监测实现了有法可依。“十三五”期间，国家进行固定污染源管理制度改革，排污许可制度是其中一项基础管理制度，它是排污单位自行监测、环保部门监督性监测及环境执法的重要依据，自行监测实施质量直接影响排污许可制度实施效果[3、6]。为契合排污许可制度的精细要求，国家出台《排污单位自行监测技术指南总则》及《排污单位自行监测技术指南造纸工业》、《排污单位自行监测技术指南火力发电及锅炉》等24个行业自行监测技术指南，对企业编制自行监测方案及开展监测工作提供了系统指导，并且与行业特点相结合，具有实际可操作性，自行监测制度越来越完善。在自行监测相关法律法规、制度及技术规范越来越完备及自行监测地位逐步提升的背景下，各级地方环保部门监督检查执行如何、排污单位开展如何？本文就济南市排污单位自行监测方面开展情况及存在的问题进行分析研究，进而为进一步规范自行监测提供对策建议。2济南市排污单位自行监测现状2.1总体情况表12021年1-2月济南市各区县自行监测完成率及公开率统计汇总表序号区县完成率（%）发布率（%）1平阴县100.00100.002济南高新区100.00100.003商河县100.00100.004济阳县100.00100.005天桥区100.00100.006市中区100.00100.007槐荫区100.00100.008长清区100.00100.009章丘市99.87100.0010历城区99.1999.2411历下区98.42100.0012平阴县100.00100.0013莱芜区98.7699.1914钢城区99.99100.00第一届全国碳中和与绿色发展大会332济南市2021年2月共计1587家企业开展自行监测，涵盖发放排污许可证企业、历年重点排污单位及历年VOCs排污单位等。2021年1-2月济南市各区县自行监测完成率及公开率均在98%以上，详见表1。2.2自行监测现状及存在问题环境保护行政主管部门对排污单位自行监测进行日常监管[7]。2020年9月，济南市生态环境局集中组织对68家排污单位自行监测开展情况进行监督抽查，抽取比例为当时发放排污许可证企业的10%。2020年10月，生态环境部组织对济南市20余家排污单位自行监测质量开展了专项检查、抽测及比对抽测。监管主要依据排污许可证、排污单位自行监测技术指南等，对排污单位自行监测方案制定、自行监测开展、信息公开三方面情况进行网络及现场检查。根据日常监管、2020年9月及10月的集中抽查情况，汇总出济南市排污单位自行监测现状及存在问题：2.2.1对监测过程及监测数据质量的监督检查环节薄弱排污单位自行监测处于起步阶段，污染源监督检查技术研究相对较少，目前管理部门的监督检查主要集中在“是否做”及“是否完成”，现阶段检查方式包括网络抽查和现场检查两种。网络检查重在检查监测行为及监测完成情况，包括是否依据文件编制监测方案，是否依据监测方案开展监测，是否与排污许可证一致，完成率及公开率是否达到100%。监测过程及监测数据质量的监督检查更多通过现场查验发现问题，而现场检查鉴于环保部门人力有限，能检查完成的企业数量较少。目前济南市通过“山东省污染源监测信息共享平台”实现对排污单位自行监测情况的网络检查，该平台实现的功能更多针对监测工作是否已做，如自行监测方案的上传、监测数据的填报、年报报告的上传等，而排污单位监测过程及数据质量无体现，如监测数据的监测方式、监测数据是否有异常值、数据是否有效等。尽管在管理层面，国家已下发相关监督检查的内容，但对监测过程及监测数据质量的检查相对较少，且存在执行效果不好的问题，数据质量难以保证。2.2.2自行监测方案、信息公开不规范自行监测方案存在与排污许可证、自行监测技术指南不一致问题，包括方案中缺少部分监测点位、监测指标、监测频次等；部分企业存在执行标准错误、样品采样和保存方法填报不合理、监测分析方法和仪器选择不合理、缺少质控措施等。企业信息公开不规范、不及时。如20年集中检查的68家企业中，1家企业开展了自行监测，但尚未通过“山东省污染源监测信息共享系统”公开监测数据，13家企业存在公开的监测结果与监测报告不一致的问题，主要体现在无组织、有组织上报数据的规范性问题。2.2.3自行监测工作开展问题突出部分企业未按照企业方案开展监测工作，存在方案制定与实际的监测工作“两张皮”；不少企业监测断面设置不规范，废水、废气排污口标识设置不规范，部分企业排污口无标识。针对手工监测，大部分企业均委托第三方监测，如20年集中检查的68家企业中，有10家企业对部分常规指标采用自采自测方式。这些自采自测企业未建立全套监测全过程管理体系，缺少原始采样记录、质控措施记录、仪器校准记录、仪器设备档案等材料，实验室样品分析原始记录也存在不规范等问题。针对自动监测，缺少巡检记录、校准/校验记录、标准物质和易耗品记录、设备故障状况及处理记录等，或存在记录不规范问题。第一届全国碳中和与绿色发展大会3332.2.4自行监测数据质量难以保障，且应用不足根据2020年9月及10月两次专项检查的结果，自行监测开展较为规范的企业占比达85%，根据抽测数据，存在企业总排口总氮、氨氮超标现象，且存在部分在线监测设备质控样考核不合格等问题，而同时期排污单位自行监测数据却无超标。2018-2019年生态环境部组织的自行监测质量专项检查中，也存在抽测数据超标率达10%以上，而排污单位自行监测数据却鲜有超标，这也从一定程度上反映了排污单位自行监测数据质量不高[8]。目前济南市各排污单位通过“山东省污染源监测信息共享平台”实现对监测数据的填报，但该平台尚未实现对数据的统计分析，难以实现对数据的应用。因对数据质量存疑，很难用于企业自证清白，更很难应用于管理部门，如环境税的征收等。2.2.5社会化检测市场不成熟，对检测机构缺乏有效监管在自行监测相关法律法规及技术规范的完善下，企业开展自行监测的类别及指标越来越多，不仅对排污口进行监测，还需对周边环境开展监测，如增加周边地下水和土壤中污染指标的监测；不仅对常规污染物进行监测，还需监测各类特征污染物。在这种条件下，大部分企业均需委托社会化检测机构完成监测工作。随着环境检测市场的放开，社会化检测机构日益增多，但其水平层次不齐。当前，我国对社会化机构的监管机制尚未完善，社会化检测机构长期以来存在人员缺乏专业培训、业务水平不足、质量控制和保证体系不完善等问题。根据近年来全国各省份及济南市对社会化检测机构的检查情况，第三方检查机构在不同程度上都存在监测行为不规范、监测数据存疑等问题，制约着监测数据的应用[8-9]。同时在监管中发现，委托社会化检测机构得到的监测数据很少有超标现象，可能存在有社会化检测机构为了继续与企业合作，伪造监测数据的可能。2.2.6其他客观问题企业负责自行监测人员需要专业性较强，而因部分小企业待遇较低，人员更换频繁，接受的专业指导、技术培训不足，导致理解偏差影响自行监测开展完成情况及数据质量。3对策及建议根据本次对济南市排污单位自行监测开展的调研情况，特提出如下对策建议：3.1完善监督检查方式环保部门对排污单位自行监测的日常监管是提升数据质量的重要保障，监督的作用主要是确定责任主体的执行效果[10]。建议在现有网络检查方式中，利用大数据平台及软件功能，增加基于数据分析的监督检查技术，将对企业自行监测数据及报告的审核作为常规监管方式，通过对监测数据的分析，识别数据是否有效。其可操作性强，不需花费大量人力物力，可广泛推广，但因存在不确定性，需要进一步现场核实，可作为现场检查前发现问题的证据和线索，可有效减少现场检查的广度[3]。结合目前济南市的情况，建议在“山东省污染源监测信息共享平台”中增加对现有自行监测数据的分析功能，以识别监测数据存在的问题，包括但不限于发现低级错误、存在数据逻辑问题等，及通过与环保部门监督性监测结果的对比、与排放限值对比、指标间关联关系分析等发现不合理数据等，初步筛选出异常数据，经与排污单位核实，有必要的经现场检查后，确定问题所在。第一届全国碳中和与绿色发展大会3343.2增强企业的自觉能动性作为自行监测的主体，企业应充分发挥其主观能动性，自行监测是企业自证守法的重要依据。要加强对企业自行监测的宣贯，宣传排污单位开展自行监测的法律义务，增强排污单位参与环境保护的意识。一方面加大自行监测数据的应用，只有充分应用才能确保自行监测有生命力，才能促进自行监测的不断完善。在自行监测数据保质且不能确认其违规的前提下，优先将自行监测数据应用在环境保护税核算、排污权交易等涉及企业经济利益的领域上，可充分增强企业自觉能动性[11-12]。另一方面可采取建立奖惩制度的措施，对自行监测开展较规范的企业开展示范宣传，或给予优惠政策等，如纳入到企业的优良信用评价及上市核查等行政工作中；对于不按照相关规定监测的企业，或者有数据造假行为的，必须执法从严，如加入诚信黑名单，影响其信贷及政府优惠等，情节严重的可承担法律责任。通过一系列举措，让企业对自己的排污行为负完全责任，从自证实现排污者的自律，重建政企关系，构建诚信社会[12-13]。3.3培育社会化监测市场，规范社会监测行为目前国家污染源监测方面总体思路为：深化污染源监测改革，培养、规范检测市场，构建排污单位为主体、社会化检测和运维机构做服务、政府主导、公众监督的污染源监测管理新格局，不断提高污染源监测能力[12]。一方面尽快出台相关配套法规，大力培育社会化监测市场，规范社会监测行为，完善对社会化检测机构和人员的考核机制，加强对社会化检测机构能力的认定。另一方面，生态环境部门要与市场监管部门建立健全联勤联动机制，要进一步加强对社会监测机构的监督管理，建立诚信档案，通过在网站后公开社会化检测机构的诚信档案，监测行为存在不规范的，要求其立即整改，整改期间所有检测服务行为均停止，且通过相关部门验收后方可开始。一旦发现数据造假等行为必须严惩，加入诚信黑名单并承担承担法律责任。参考文献[1]陈敏敏,李莉娜,唐桂刚,等.我国污染源监测技术路线研究[J].生态经济,2014,30(11):136-139．[2]李莉娜,唐桂刚,万婷婷,等.我国企业排污状况自行监测的现状、问题及对策[J].环境工程,2014,32(5):86-89．[3]王军霞,刘通浩,张守斌,等.排污单位自行监测监督检查技术研究[J].中国环境监测,2019,35(2):23-28．[4]国家环境保护部.国家重点监控企业自行监测及信息公开办法(试行)[EB/OL].(2013-07-30)[2020-05-30].http://zfs.mee.gov.cn/hjjj/gjfbdjjzcx/hjxyzd/201412/P020141222570434294174.pdf.[5]环境保护法.中国人民共和国第十二届全国人民代表大会常务委员会第八次会议[Z].2014-04-24．[6]王军霞,陈敏敏,唐桂刚,等.我国污染源监测制度改革探讨[J].环境保护,2014(21):24-27.[7]环境保护部.排污单位自行监测技术指南总则:HJ819-2017[S].北京:中国环境出版社,2017．[8]张同星,邱晓国,石敬华.排污单位自行监测问题剖析及对策建议[J].环境保护科学,2021,47(1):76-79.[9]冯婧,唐敏,邱立莉.污染源监测制度与排污许可制度衔接探析[J].环境影响评价,2020,42(3):39-43．[10]王军霞,唐桂刚,景立新,等.水污染源五级监测管理体制机制研究[J].生态经济,2014,30(1):162-164．[11]王军霞,刘通浩,张守斌,等.推进排污单位自行监测发挥作用的建议[J].环境保护,2018,46(12):64-66．[12]张守斌,王军霞,李莉娜.构建“十四五”污染源监管新格局[J].环境经济,2019(23):48-53．[13]刘洁.企业污染源自行监测中存在的问题及对策建议[J].节能与保护,2019(11):49-50．第一届全国碳中和与绿色发展大会335中国城市碳中和实现路径——以雄安新区为例窦新宇1，邓铸1，朱碧青1，柯丕煜1，鲁晨曦1，郭睿1，刘竹1（1.清华大学地球系统科学系）摘要：自2015年《巴黎协议》通过以来，全球气候变化问题得到重视，100多个国家及地区以不同形式提出了碳中和，并针对实现碳中和发展技术需求纷纷出台科技发展规划[1]。本文的目的是通过对社区，交通，工业，能源四个领域的近碳中和发展现状，及发展特征进行分析，评估其发展潜力及对相关技术突破方向提出建议。本研究并以雄安新区为例，通过引入夜光数据，对城市的碳排放量进行计算，旨在构建绿色低碳政策框架的基础上，进一步完善重点领域的碳减排应用技术体系及碳中和政策管理体系。同时，本研究根据城市文件和国家统计数据评估了不同领域中碳中排放评价范围与边界，并通对森林碳汇和水泥碳汇的计算对雄安新区的碳汇潜力进行了有效评估。并结合重点减排领域专家意见，为雄安新区实现近碳中和的排放路径与技术路径做出指导，并进一步完善示范工程配套政策体系。关键词：中国；城市碳中和；技术路径；减排体系；政策管理0引言气候变化问题是21世纪人类生存发展面临的重大挑战。2015年12月，《联合国气候变化框架公约》近200个缔约国在巴黎气候变化大会上一致通过了具有里程碑意义的《巴黎协议》，确立了2020年后全球气候治理的总体框架。同时，我国在《联合国气候变化框架公约》巴黎气候大会上提出2030年中国“国家自主贡献”目标，承诺2030年中国碳排放强度比2005年下降60%-65%，2030年左右二氧化碳排放总量达峰（且努力早日达峰）。因此，我国提出了“近零碳排放区示范工程”。“近零碳排放区示范工程”是国家”十三五“规划在新时代背景下提出的意向低碳生态发展创新举措，也是进一步深化各类低碳试点的重要抓手。2020年9月，国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话。习主席提出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”[2]这意味着我国针对近零碳排放技术发展而提出新的发展规划已提上日程。本研究通过借鉴国内外近零碳排放区建设经验，以雄安新区为例，根据雄安新区低碳生态城市建设、近零碳排放区的发展现状和战略目标，结合雄安新区气候特点、经济发展需求、资源环境条件，制定近零碳排放区的选取原则，探索雄安新区近零碳排放区的内涵，确定影响近零碳排放区建设的关键要素以及制定相应的配套管理措施，提出雄安新区近零碳排放区示范工程技术及政策支撑体系。1数据来源通讯作者：刘竹。第一届全国碳中和与绿色发展大会336本研究的数据统计方面，主要分为了夜光数据，森林碳汇与水泥碳汇三个方面。在进行雄安新区碳排放的核算时，考虑到雄安新区未公布全面可靠的用于核算碳排放的能源消费数据，因此本研究首先核算雄安新区所在整个河北省份的碳排放，其中用于计算二氧化碳排放量的能源消费数据从河北省统计数据中收集得到。本研究的碳排放核算不包括来自河北省边界以外的进口电力和热量消耗的排放，只关注省边界内消耗的化石燃料。夜间灯光卫星遥感数据能够有效地探测到城市夜间灯光甚至小规模居民地、车流等产生的低强度夜间灯光，是监测人类活动强度的良好数据源[3]。由于人类活动是碳排放的主要来源，而DMSP/OLS夜间灯光影像恰能有效地反映人类活动强度，因此夜间灯光影像可用于碳排放量的估算，这一结论已被国内外学者证明[4][5][6]。因此，本研究通过引入夜光数据，计算得到雄安新区的碳排放。本研究对于雄安新区的碳汇核算主要包含基于森林碳汇和水泥碳汇两个主要方面。其中，森林碳汇功能发挥途径有很多，考虑到不会对现有的经济发展模式、发展速度造成太大的负面影响，雄安新区近零碳建设增加碳汇的重要路径主要采用通过合理采伐，在创造新的造林地和森林生长空间的同时，又通过林木产品(如家具、纸等)达到继续固碳的目的。因此，森林碳汇计算所采用的数据来自于中国科学院提供的2018年中国土地利用数据及河北省森林平均生物量密度数据[7]。至于碳汇核算的另外一个方面，水泥不仅在生产过程中碳排放大，在使用过程中，又不断吸收外界的二氧化碳，这一吸收过程的碳汇量一直没有得到重视和量化。本研究对雄安新区的水泥碳汇潜力进行量化，根据中国科学院提供的2015年中国土地利用数据以及2013年中国水泥碳汇量[8]等数据，对雄安新区的水泥碳汇进行核算。2研究方法2.1雄安新区碳排放核算根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）提供的温室气体排放清单指南，本研究采用部门法来核算一个区域各个部门的碳排放，公式如下：(1)其中，代表部门j消耗化石燃料i产生的碳排放；代表对应部门对应化石燃料类型的消耗量；代表化石燃料i的排放因子。(2)代表净热值，即每单位化石燃料i燃烧产生的热值，代表含碳量，即化石燃料i产生的每单位净热值的二氧化碳排放量，代表氧化率，即化石燃料i在部门j燃烧过程中的氧化率。整体核算思路如下：图2-1碳排放核算思路2.2雄安新区碳汇核算在进行森林碳汇核算时，本研究借助中国科学院提供的2018年中国土地利用数据，计第一届全国碳中和与绿色发展大会337算得到雄安新区林地总面积700公顷。根据平均生物量法(Themeanbiomassdensitymethod,MBM)对雄安新区的森林碳汇进行估算，公式以下：森林碳汇量森林面积平均生物量密度(3)在进行水泥碳汇核算时，本研究借助中国科学院提供的2015年中国土地利用数据，计算得到雄安新区建成区面积为276.48平方公里。根据以下公式对雄安新区的水泥碳汇进行估算，公式以下：水泥碳汇量建成区总面积单位建成区面积水泥碳汇量(4)3研究结果3.1雄安新区碳排放核算结果2017年度雄安新区基于消费视角的总排放831万吨，其中47个部门的具体碳排放如下表1所示：表3-12017年雄安新区47个部门的碳排放能源相关排放水泥生产过程排放总排放（万吨）（万吨）（万吨）总消费801.1329.82830.94农林牧渔业水利7.94-7.94煤炭采选40.02-40.02石油和天然气开采1.47-1.47黑色金属采选1.76-1.76有色金属采选0.07-0.07非金属矿采选0.15-0.15其他矿物采选0.00-0.00木材和竹子的采伐和运输0.00-0.00食品加工1.84-1.84粮食生产0.48-0.48饮料生产0.34-0.34烟草加工0.05-0.05纺织工业0.70-0.70服装及其他纤维制品0.10-0.10皮革、毛皮、羽绒及相关产品0.23-0.23木材加工、竹子、甘蔗、棕榈纤维和稻草制品0.21-0.21家具制造业0.08-0.08造纸和纸制品1.22-1.22印刷和记录介质复制0.05-0.05文化、教育和体育文章0.02-0.02石油加工与焦化6.28-6.28化工原料和化工产品6.51-6.51医药产品0.09-0.09化纤0.05-0.05橡胶制品0.10-0.10塑料制品0.16-0.16非金属矿产品10.4329.8240.25第一届全国碳中和与绿色发展大会338黑色金属冶炼与压制376.40-376.40有色金属冶炼与压制0.54-0.54金属制品0.85-0.85普通机械3.09-3.09专用设备0.60-0.60运输设备0.78-0.78电气设备和机械0.31-0.31电子和电信设备0.22-0.22仪器仪表文化办公机械0.05-0.05其他制造业0.05-0.05废料和废物0.06-0.06电力、蒸汽和热水的生产和供应256.50-256.50天然气生产和供应0.05-0.05自来水生产供应0.02-0.02建筑2.45-2.45运输、仓储、邮电服务19.73-19.73批发、零售贸易和餐饮服务8.31-8.31其他5.06-5.06城市16.49-16.49农村29.24-29.24按照发展规划，2022年雄安新区的能源消费总量为380万吨标准煤，其中天然气消费比重占9%，煤炭消费比重占50%，石油（成品油）消费比重占8%，电能占终端能源消费比重34%。根据IPCC指南，本研究通过上述提到的公式(1)(2)进行估算得到，到2022年雄安新区的总排放量将减少至607万吨。按照发展规划，2035年雄安新区的能源消费总量将为860万吨标准煤，其中天然气消费比重将小于8%，不消费煤炭，石油（成品油）消费比重也将下降为0.2%，电能占终端能源消费比重大于50%。且地热能、光伏、生物质等区内可再生能源利用规模进一步扩大，与区外调入的绿色电力、氢能一起组成雄安绿色能源供应系统，经本研究核算到2035年雄安新区将仅产生107万吨碳排放。图3-1雄安新区2022年(a)和2035年(b)能源消费结构3.2雄安新区碳汇核算结果雄安新区的森林碳汇按照上述公式进行计算，结合相关研究，河北省森林平均生物量密度为23.7吨/公顷（方精云等,1996），因此经估算雄安新区2018年的森林碳汇为16590吨碳，约为6万吨二氧化碳。第一届全国碳中和与绿色发展大会339图3-2雄安新区土地利用及各类型土地覆盖面积统计（土地覆盖数据编号对应名称和含义见附表2）同时，雄安新区致力于通过大规模植树造林与城镇绿化，共同完成新区蓝绿空间占比70%、森林覆盖率40%的总体目标，起步区绿化覆盖率达50%，寨里组团达45%，城市建设组团内科技森林面积共计23万亩。总体而言，将吸收二氧化碳高达136万吨。在进行雄安新区的水泥碳汇计算时，结合相关研究[8]，2013年中国水泥碳汇量135百万吨，1930-2013年间中国水泥碳汇量大致呈指数增长趋势，据此拟合的中国水泥碳汇量指数函数趋势线（图）估计，中国2015年水泥碳汇量为205百万吨左右。图3-3中国水泥碳汇量变化趋势图同时，随着新区基础设施建设的推进，2030年，新区总建筑面积将达2.4亿平方米(郭焦锋2019)，新增建筑全部满足最新节能建筑标准，经估算新区在2030年的水泥碳汇量将达到127万吨二氧化碳。3.3雄安新区碳中和核算结果图3-4预期未来雄安新区碳中和情况第一届全国碳中和与绿色发展大会340本研究结果表明（图6-2），按照雄安新区总体规划目标，雄安新区最早在2040年可以完全实现依靠可再生能源，达到“零碳排放”的目标。在此情景下，碳排放量将快速下降，2030年碳排放下降至约300万吨，2035年下降至约100万吨，2040年达到零碳排放。相比之下，森林和绿色建筑碳汇量将稳中有升。从净碳排放来看，在2030年，雄安新区将达到近零排放，在2031年左右实现完全碳中和。2035年实现156万吨的负碳排放。然而，从碳强度（单位GDP碳排放）和人均碳排放的角度衡量雄安低碳建设水平，得到雄安新区2017年至2030年的碳强度和人均碳排放呈剧烈的指数下降趋势。图3-52017-2030年雄安新区碳强度变化趋势图图3-62017-2030年雄安新区人均碳排放变化趋势图4总结与讨论4.1雄安新区近碳中和技术发展路径现阶段世界上主流的减排思路主要分为两个方面：一是在社区、交通、工业、能源等领域进行技术改造或者技术回收处理二氧化碳，达到节能减排的目的。二是通过各种措施增加碳汇。传统的雄安新区近零碳排放区碳汇潜力是通过造林和再造林等措施增加森林碳汇,以森林吸收二氧化碳量抵消工业二氧化碳排放量。本研究基于第一类减排思路，结合碳排放与碳汇核算结果，根据雄安新区减排技术体系和专家调研，从98项技术措施中给出了较为具体的适合近零碳排放社区的技术措施，包括两类：一类是适用性强的技术，即专家调研得分为5分的技术措施；二是适用性较强的技术，即得分为3-4分的技术。可供参考。4.2雄安新区近碳中配套政策体系建议在顶层政策设计基础上，政府应积极推进近零碳排放区示范工程建设并将政策设计落到第一届全国碳中和与绿色发展大会341具体绿色发展项目上，将绿色发展与经济发展相结合，实现低碳发展产业和技术创新。与此同时，还应构建透明公开的政府管理系统和政府服务信息平台，提高民众参与度，实时公开政府的规划和设计。在社区领域，可以采用构建居住区碳排放监测系统与合理紧凑型城市布局，并推广绿色碳吸收建筑材料以及低碳建造技术。同时，加强财政补贴支持力度，吸引鼓励群众参与到可再生能源使用等政策管理，形成一个可持续发展居住生态系统。在交通领域，通过进行整合土地利用和交通规划，降低交通拥堵，提升交通系统效率，改善车辆技术和燃料性能改善，减少机动车温室气体排放建等政策管理来将能源消耗型城市交通模式转向环境友好型城市交通模式。在工业领域，通过发挥财政手段和融资机制的作用，加强监管措施（例如：对温室气体排放清单等实行管理；实施能效或能耗强度标准；实施设备标准等技术规范等）等政策管理，加快节能建设项目，同时推广节能产品，从消费端倒逼生产端产业转型。在能源领域，从推广新能源综合服务方向扩展相关业务，为满足终端用户的生产与消费，进行新能源销售、新能源规划设计，工程投资建设，从而实现能源领域近零碳排放，同时构建新能源补贴或奖励机制，加大新能源的市场占比。除此之外，还应进一步加强宣传引导，推动地方政府和相关主体提高认识，将示范工程建设与当地经济社会发展结合起来，通过项目带动形成绿色低碳新增长点、新动能，实现控制碳排放与经济发展的双赢。参考文献[1]UnitedNationsSecretary-General.Secretary-General'svideoremarksatCaringforClimateHigh-LevelMeeting[EB/OL].(2020-12-08)[2021-02-05].https://www.un.org/sg/en/content/sg/statement/2020-12-08/secretary-generals-video-remarks/caring-for-climate-high-level-meeting.[2]人民网.习近平系列重要讲话数据库[DB/OL].(2021-02-02)[2021-02-05].http://jhsjk.people.cn/.[3]ElvidgeCD,CinzanoP,PetDRetal.Thenightsatmissionconcept[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2007,28(12):2645-2670.[4]ElvidgeCD,ImhoffML,BaughKE,etal.Nighttimelightsoftheworld:1994-1995[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2001,56(2):81-99.[5]RaupachM,RaynerP,PagetM.Regionalvariationsinspatialstructureofnightlights,populationdensityandfossilfuelCO2emissions[J].EnergyPolicy,2009,2:61-65.[6]苏泳娴,陈修治,叶玉瑶,吴旗韬,张虹鸥,黄宁生,匡耀求.基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理[J].地理学报,2013,68(11):1513-1526.[7]方精云,刘国华,徐嵩龄.我国森林植被的生物量和净生产量[J].生态学报,1996(05):497-508.[8]XiF,DavisSJ,CiaisP,etal.Substantialglobalcarbonuptakebycementcarbonation[J].NatureGeoscience,2016,9(12):880-883.第一届全国碳中和与绿色发展大会342中国的城市碳达峰和碳中和之路梁金强a,b，刘丹竹b（a.中国科学技术大学；b.中国科学院大连化学物理研究所）摘要：二氧化碳是一种重要的温室气体，在全球变暖的过程中起着重要的作用。二氧化碳排放源主要来源于工业、交通和建筑，全球70%的二氧化碳排放发生在城市中。因此，城市的低碳化是实现碳达峰和碳中和的主战场。探索二氧化碳来源、分析低碳化解决方案和提出合理化建议对于全球实现碳达峰和碳中和之路具有重要意义。关键词：城市；碳达峰；碳中和；电气化UrbancarbonpeakandcarbonneutralpathinChinaJinqiangLianga,b,DanzhuLiub(aUniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei230026,PeoplesRChina.bDalianNationalLaboratoryforCleanEnergyandNationalEngineeringLaboratoryforMTO,DalianInstituteofChemicalPhysics,ChineseAcademyofSciences,Dalian116021,PeoplesRChina)Abstract:Carbondioxideisanimportantgreenhousegas,whichplaysanimportantroleintheprocessofglobalwarming.70%CO2emissionsoccurincities.Therefore,urbanlowcarbonisthemainbattlefieldtoachievecarbonpeakandcarbonneutral,carbondioxideemissionsourcesmainlyattributetoindustry,transportationandbuildings.Itisofgreatsignificancetoexplorethesourceofcarbondioxide,analyzethelow-carbonsolutionsandputforwardreasonablesuggestions.Keywords:City,Carbonpeak,CarbonNeutral,Electrification1引言减少温室气体排放是当今社会面临的最大全球性挑战之一。二氧化碳在全球变暖中起着关键作用，化石燃料(煤、石油和天然气)的燃烧是二氧化碳排放的最大贡献者，其中约有70%的CO2排放是发生在城市。因此，城市脱碳化是实现碳中和的主战场。对中国也是一样的，城市对中国的脱碳化起着举足轻重的作用，城市既是经济增长的引擎，又是温室气体排放的源泉。在中国，城市贡献了85%的GDP，却消耗了三分之二的能源，产生了70%的二氧化碳排放。随着城镇化的发展上述数据还会上升。每年全球有6500万人移居城市，按此速度，到2050年，世界人口大概会有70%聚集在城市。可以想见，城市对温室气体排放趋势有着极其显著的影响。2015年《巴黎协定》的通过意味着很多国家都同意采取行动，要把全球平均气温较工业化前水平升高控制在2℃之内，并为把升温控制在1.5℃内而努力。但是，《巴黎协定》的减排承诺也只占需要减少排放量的三分之一。未来尚需付出更大努力，而城市将扮演主要角第一届全国碳中和与绿色发展大会343色。碳排放占全世界总量28%的中国，已经设定了雄心勃勃的减排目标：2030年二氧化碳排放要达到峰值，2060年要实现碳中和。达到这一目标殊为不易，但却是势在必行。1909年以来，中国的平均气温升高了1.5℃，这意味着国土更加温暖湿润。1980年至2012年期间，华东地区的海平面上升了93毫米，上世纪70年代至今，冰川已经融化了10%。世界各国都必须大幅降低化石燃料的消耗，同时增加水能、核能、太阳能和风能等低排放、零排放发电。探讨城市二氧化碳排放来源和产生机制，从原理上分析城市脱碳化和低碳化的可行性，为城市碳中和提供实施方案，实现城市的绿色可持续发展，提出建议和对策，具有非常重要的意义。2城市二氧化碳来源早在2014年，美国国家标准计量局和航空航天局就已经部署了“大城市群碳排放”研发计划，城市层面的温室气体减排行动逐渐成为各国应对气候变化的主要手段之一。因此，建立CO2城区监测体系是研究城市碳排放来源的首要条件。一种CO2城区监测方法是地面观测系统，比如北京建立了325米的气象观测塔等；另外一种CO2城区监测方法是通过卫星遥感反演，与传统的地基观测方法相比，它具有连续、稳定、大尺度观测等优点。这两种监测系统相结合，实现了天上人间监测地球呼吸。引起CO2浓度波动的因素主要有两种，一种是自然的（如植物光合作用、呼吸作用），另外一种是人为的（如使用化石源CO2排放）。世界范围看，二氧化碳排放主要是来自燃料燃烧，燃料燃烧分为三大类：发电与供热，制造业与建筑业用，交通运输用。2.1发电与供热发电与供热是最大的二氧化碳排放来源。2018年，世界平均水平基本稳定在41.7%，美国逐年下降，目前是37.6%；中国稳定在48%-51%之间；德国持续下降至41%，日本稳定在49%，韩国持续提高至55%。201020122014201620180.360.400.440.480.520.560.60比例（%）时间（年）世界美国中国德国日本韩国图1发电和供热的二氧化碳排放比例2.2制造业和建筑业制造业和建筑业排放的二氧化碳比例，世界平均水平是18.4%。美国（9.3%）是美日德中韩五国中最小的，这可能和美国服务业占GDP更大有关。而我国占比27.9%，是五国中最大的，这与中国的城镇建设是密切相关的。近年我国制造业和建筑业排放二氧化碳占比逐年下降。第一届全国碳中和与绿色发展大会344201020122014201620180.050.100.150.200.250.300.350.40比例（%）世界美国中国德国日本韩国时间（年）图2制造业和建筑业二氧化碳排放量比例建筑能耗需求和碳排放的产生来自建筑全过程，包括建材生产、建筑施工（包括新建和拆除）、建筑运行等各个阶段。2019年中国建筑全过程碳排放量占全国碳排放比重为32.6%，其中建材生产、建筑施工、建筑运行阶段占比分别为18%、1%、13.6%。2.3交通运输交通运输排放二氧化碳主要来自汽车等交通工具消耗汽油、柴油等。和前两项不同，美国在交通运输中二氧化碳排放量远远高于世界平均水平，因为美国汽车保有量大。我国只有9.7%，远远低于世界平均水平，说明我国汽车消费还有很大的上升空间。和发达国家相比，我国要逐渐降低制造业和建筑业二氧化碳排放量占比，逐步提高汽车等交通工具的占比。201020122014201620180.00.10.20.30.40.5比例（%）时间（年）世界美国中国德国日本韩国图3交通运输业二氧化碳排放比例图4城市交通变化趋势第一届全国碳中和与绿色发展大会345城市出行包含了轨道交通、公交、出租、网约车和共享单车等方式。从客运量来看，2019年总客运量约为1,656亿人次，其中公交、出租车、城轨、网约车和共享单车分别占比42%、21%、14%、2%和10%。其中，城轨、网约车、共享单车共同构成城市低碳出行新生力量。3城市碳达峰情况城市碳达峰是指城市的二氧化碳排放在一段时间内达到最高峰值，之后进入平台期并可能在一定范围内波动，然后进入平稳下降阶段。由于经济因素、极端气象、自然因素等，视情况可以适度允许城市在平台期内出现碳排放上升的情况，但不能超过碳排放量峰值。碳达峰是一个自然过程，随着工业化、城市化进程的推进，碳达峰是必然的、可期的。我国典型城市在2020年已经实现碳达峰，少量城市碳排放进入了平台期，但仍有大量城市碳排放还处于未达峰阶段。表1二氧化碳排放达峰城市省份城市达峰时间峰值/万吨湖北武汉20129864广东深圳20106028云南昆明20104487三个已经实现碳达峰的城市：湖北武汉、广东深圳和云南昆明。研究结果显示[2]，武汉、深圳和昆明3个城市已经实现了碳达峰。清华大学环境学院教授王灿根据人口及其密度、人均GDP等是影响城市碳排放的重要因素将城市碳达峰分为五类[3]。表2城市达峰分类达峰类型城市特征排放占比典型城市达峰时间达峰规划第一类（58个）人口流出型15.9%沈阳、哈尔滨、大同、运城、呼和浩特、桂林、天水2023-2025协调低碳发展与经济增长、就业的关系第二类（89个）传统工业转型期37.8%邯郸、保定、包头、连云港、温州2030积极运用低碳技术改造和提升传统产业第三类（4个）资源依赖型1.9%鄂尔多斯、乌海、克拉玛依、嘉峪关2026-2029提高资源的使用效率，构建多元化产业体系第四类（23个）低碳示范型20.6%北京、上海、天津、广州、深圳、南京、杭州2020-2022引领消费侧低碳转型，建设新型达峰示范区第五类（101个）低碳潜力型23.7%贵阳、福州、赣州、赣州、莆田、南宁2026-2029建立低碳产业体系，发展创新型绿色经济这五类城市碳达峰的时间各不相同，对于人口流失、经济下行压力大的城市，在进行碳达峰规划与实施时，应重点协调低碳发展与经济增长、就业的关系；对于依赖传统工业，处于产业结构转型期的城市，应积极运用低碳技术改造和提升传统产业。而对于资源依赖且面临一定增长困境的城市，应提高资源使用效率，构建多元化的产业体系；对于供给侧改革卓有成效、产业结构低碳转型进度领先的城市，应建设新型碳达峰示范区，引导消费侧低碳转型；对于经济增长迅速且产业结构还未形成重工业路径依赖的城市，应规划建立低碳产业体系，发展创新型绿色经济。区域发展不均衡是中国经济的一个长期特点。不同地区资源禀赋、生产优势和经济发展水平的差异性，造成了不同区域、不同行业低碳发展的成本有着显著差异。碳中和的实现过第一届全国碳中和与绿色发展大会346程对不同地区、不同行业将带来不同程度的冲击，或将加剧发展不平衡的问题。中国高收入地区的产出能源强度远低于低收入地区，因此在碳中和的过程中可能会让低收入地区承担更多的减排任务，或带来“穷人补贴富人”的不平等问题[4]。比如在山西、内蒙等以煤炭为主的传统能源地区，其经济发展和财政能力相对落后，但减碳的任务却更为严峻，转型阵痛将更比沿海发达地区更为明显[5]。从行业角度来看，如果不能有效地采用低碳、零碳技术进行改造，碳中和过程将导致碳排放密集型行业（如煤炭、煤电、钢铁、水泥、石化、铝业等）的产品竞争力下降，市场份额将逐渐被低碳产品所替代。与此同时，低碳行业的发展也将带来新的投资和就业机会。在碳中和的目标下，这一替代过程将大幅提速，传统碳排放密集行业若不能及时做出调整转型，或将面临严重的失业问题和资产减值损失。因此，如何为兼顾公平性与高效率的转型机制提供支持和保障，让各地区各行业都能享受绿色转型的效益，是政策顶层设计中需要通盘考量的议题。4解决措施4.1工业交通建筑行业电气化电气化是碳中和的核心，而电力的绿色转型是实现碳中和的基础。由于其“标准化”和“可控化”，极高的能源利用效率和节能、清洁的用能方式，电力是工业化进程的“助推器”，也是优质的能源。电气化也是目前实现碳中和成本最低、最为成熟的技术路径，通过交通、工业和建筑等终端能源使用部门电气化水平的提升，将替代煤炭、石油等化石能源的消耗。当前电力在终端能源消费中的占比约为25%左右，而实现碳中和要求2030年将电气化占比提升到30%以上，到2050年进一步提升至55%。电气化将推动全球电力消费的快速增长。随着电力在能源消费中地位愈发重要，电力供应结构的低碳化转型是实现碳中和的必备条件。根据世界能源署测算[6]，到2050年，全球电力消费量将是目前的2.5倍。根据国际可再生能源署的测算[7]，2050年电力将占全球终端用能的一半。加速工业、交通、建筑等终端用能部门的电气化可以一定程度上取代化石能源的直接燃烧和利用，并且有助于推进智能化和数字化发展。但是电气化并不能解决全部的碳排放问题。对于中国而言，要实现碳中和，必须推动在交通、工业和建筑领域的深度脱碳。4.2电力部门低碳化20002005201020152020100002000030000400005000060000700008000090000ConsumptionofElectricPower%ThermalPower/TotalPowerTime(Year)PowerConsumption(TWh)0.600.650.700.750.800.850.90Ratio(%)图5中国电力消费和火电所占比例根据《中国统计年鉴》的数据，在2000年中国的发电量达到13566亿千瓦时，但是2019年达到75034.3亿千瓦时。中国电力发展迅速，19年间增长了5.5倍。2019年，电力生产和供应能力持续提升，结构进一步优化。据统计年鉴显示，火力发电占总发电量的比例持续下第一届全国碳中和与绿色发展大会347降，从2011年的81.34%下降到2019年的69.57%。它将继续下降，最终在2060年达到碳中和。20002010202020302040205020600.00.20.40.60.81.0Ratio(%)Time(Year)SolarPowerWindPowerNuclearElectricityHydroelectricThermalPower图6未来电力结构组成为了在2060年前实现碳中和的新目标，中国需要在关键经济领域扩大气候政策和减排目标的范围和力度。有明确的信号表明，十四五规划为这些变化提供了一个框架，一些新的政策已经宣布，包括一系列促进气候投资和金融的建议。我们预测了未来40年中国电力构成的变化。火电的比重将逐年下降，直至为零。在可再生能源发电中，光伏和风电被寄予了厚望，可成为可再生电力的增长的主力，风能和太阳能发电量正在逐年增加，预计到2060年将占到总发电量的60%以上。水电发电量稳步增长，预计将维持在17-20%。核能是最具潜力的能源，也是未来需要大力发展的清洁高效能源。未来电力部门的低碳化是可期的。风电、光伏等可再生能源有明显的季节性、时段性，其发电比重的逐步提升会增大电力供应的波动性，因此对电力系统的跨时间、跨区域协调提出了更高的要求。分布式发电、储能技术和智能电网需求响应的发展有助于平滑风光发电的波动性，提高电力系统的灵活性。碳中和情景下电网将从传输煤电为主到传输非化石能源发电为主，因此需要大量的技术创新和技术升级。电力系统大规模接入可再生能源依赖于储能技术的大规模发展和成本降低，以及电网技术的升级转型。4.3发展多能互补，提高可再生在能源消耗占比工业部门的碳排放占比较高，工业部门接近50%的碳排放来自于生产水泥、钢铁、合成氨、化工等。对工业部门而言，现阶段主要通过生产工艺流程的优化实现节能减排，但深度脱碳需要进一步实现燃料替换、生产方式的转变甚至原料的变革。水泥生产的碳中和首先需要燃料端实现零碳排放，比如利用绿氢、生物质燃料等替代传统石化燃料，对于生产过程的碳排放采用碳捕捉和储存（CCS）的方式予以去除。更加深刻的转型需要对传统生产原料石灰石进行彻底的替代。但随着技术进步，炼钢效率和再利用接近技术极限，进一步脱碳需要从根本上改变生产方法。比如可利用氢气或生物能代替煤炭作为高炉炼钢的还原剂，并且将生产供能过程电气化。或者利用碳捕获、利用与封存（CCUS）技术清除化石燃料产生的碳排放。也可综合利用炼钢所产生的一氧化碳/二氧化碳作为化学工业的原料生产燃料、肥料或其他有价值的产品。交通领域产生的碳排放占全球碳排放总量的16%。值得注意的是，在能源、工业等部门碳排放增速趋缓甚至下降时，交通部门的碳排放却在继续增加。中国交通部门的碳排放持续上升，2018年已经成为了中国的第四大碳排放部门，排放量达到8.8亿吨二氧化碳当量。交通结构优化、电气化、氢能、生物质燃料等是实现交通减排的可能技术路线。现阶段，氢第一届全国碳中和与绿色发展大会348能、生物质燃料、液态氨等燃料应用于交通领域暂不具备经济性，实现碳中和的最佳路径尚待进一步探索。除了燃料的替代，出行领域的数字化也将有助于碳中和的实现。自动驾驶技术、车联网与智能汽车等的有机联合将加快交通智能化进程，可以通过大数据技术进行资源配置优化、决策，提供更为灵活，高效、经济和环境友好的出行服务，同时促进共享汽车的应用。研究表明[8]，如果城市采用自动化、电气化和共享出行的方式，可以削减高达80％的交通排放量。此外，更好的城市规划和建设更宜居的城市社区可以进一步减少交通需求，从而通过公共交通（包括城市轨道交通）、自行车和步行等方式来替代私人车辆的使用，实现减排。通过更合理的城市规划、更长的建筑使用寿命来减少新建建筑面积。目前中国还处在高速城镇化进程中。未来基于城市实际的需求和承载能力进行合理、科学的城市规划，减少不必要的新开工，同时加强建筑质量，提高建筑使用寿命。通过更绿色的建材生产和施工过程来减少单位新建面积碳排放。在建筑部门实现碳中和的举措中，首要任务是建筑的节能改造，包括热力管网改造、加强墙体隔热、使用节能电气设备、改善采光、房顶绿植等；其次是取暖和空调用能的脱碳化，比如使用光伏等清洁电力、地热能、生物质取暖等，还需要进一步推动炊事等用能电气化。建筑节能改造方面，可以从建筑材料的减排和提效入手。可以使用中空或Low-E节能建筑玻璃削减建筑能耗，或是使用石膏板等轻质隔墙材料替代传统的水泥墙、砖墙，以减少水泥、建筑砖烧制和运输过程中的碳排放。在建筑材料选择上，也可借助工业脱碳技术或新材料的替代实现零碳建造。5合理化建议政府层面：设立碳排放总目标，建立和完善碳税制度，推动市场改革，制定战略性产业规划。行业层面：钢铁和水泥行业转变工艺流程，实现材料替换，达到产业低碳化。增加公共交通和可再生燃料汽车。增加对公共交通的支持可能是一项强有力的减排政策。建筑节能改造。由于地区特点的差异，还没有采取任何措施来减少这些建筑的能源需求。通过用更高效的空调取代供暖和制冷设备，仍有减少家用空调的空间。政策制定者可以提供替代补贴，要求在房地产上市时贴上能效标签，对新建筑实施高标准，并支持能效改造项目，如屋顶太阳能热水器等。技术层面：低碳技术、储能技术、材料替换技术、CCUS和DAC技术作为负碳技术，是实现碳中和的重要技术路径，是其他领域很难完全实现零排放的时候需要的技术。对煤炭、煤化工、石化行业等行业，在碳中和目标下，这类负碳技术的大规模、低成本的商业化开展是延续其生存的唯一希望，可以作为这些产业转型的重点探寻方向。企业层面：设定碳减排目标，制定减排的战略和措施，推动行业和技术转型。金融层面：完善绿色金融体系，推动产品创新，扩大绿色产业投资。参考文献[1]潘家华.推动城市从高速度转向高质量发展[J].中国党政干部论坛,2019(09):6-10.[2]蔡博峰,王金南,杨姝影,等.中国城市CO2排放数据集研究——基于中国高空间分辨率网格数据[J].中国人口·资源与环境,2017,27(02):1-4.[3]郭芳,王灿,张诗卉.中国城市碳达峰趋势的聚类分析[J].中国环境管理,2021,13(01):40-48.[4]Clarke-Sather,A,Qu,JS,Wang,Q,etal.Carboninequalityatthesub-nationalscale：Acasestudyofprovincial-levelinequalityinCO2emissionsinChina1997-2007[J].EnergyPolicy,2011,39（9）：5420-5428.第一届全国碳中和与绿色发展大会349[5]北京绿色金融与可持续发展研究院.迈向2060碳中和-聚焦脱碳之路上的机遇和挑战[R].北京：高瓴产业与创新研究院,2021.[6]IEA,WorldEnergyOutlook2020[R].Paris,2020.[7]InternationalRenewableEnergyAgency.Renewables:2020analysisandforecastto2025[J].London,2020[8]薛露露,靳雅娜,禹如杰,等.中国道路交通2050年“净零”排放路径研究[R].北京：世界资源研究所,2019.第一届全国碳中和与绿色发展大会350中德低碳城市建设比较研究——以埃森和厦门为例高莉洁1，冯运双1,3，施美德2，张媛媛2，石龙宇7,（1.中国科学院城市环境研究所城市环境与健康重点实验室，福建厦门361021；2.杜伊斯堡—埃森大学城市规划与城市设计研究所，德国埃森45143；3.福建农林大学生命科学学院，福建福州350002）摘要：在全球气候变化背景下，推进低碳城市的全面建设，是履行国际承诺、实现低碳经济和低碳社会发展目标的基础。本文在回顾德国和中国低碳城市建设背景基础上，以德国埃森和中国厦门的低碳城市建设治理实验为例，从治理框架、目标设定、任务设置、支持政策四个方面对两者进行分析和比较。研究发现，中国和德国在积极推进低碳城市建设及实践的过程中，发展出了适用于本地的低碳城市建设策略。在积极推进低碳城市实践过程中，德国埃森低碳建设表现出典型的地方政府现代多元化治理过渡特征，更加关注促进利益相关者的协作和参与，强调从治理、创新、监督和协作等方面多管齐下针对关键问题和行动领域开展各项行动。中国则以试点城市为重要抓手，完善和成熟的政府统制框架，基于自上而下的设计与自下而上的创新相结合的多元方式，形成综合的组织结构和技术解决方案，广泛动员能力和即时信息手段的使用提高了社区气候治理效率，但在提供特定服务及资源、构建利益相关者网络、减缓气候变化影响等方面的支撑能力仍有待加强。关键词：中德；低碳城市；对比研究；治理实验；埃森；厦门AComparativeStudyonLow-carbonCityPracticesbetweenChinaandGermany--ACaseStudyofEssenandXiamenGAOLijie1,FENGYunshuang1,3,J.Alexander,Schmidt2,ZHANGYuanyuan2,SHILongyu1,(1KeyLabofUrbanEnvironmentandHealth,InstituteofUrbanEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Xiamen361021,China.2InstituteofCityPlanningandUrbanDesign,UniversityofDuisburg-Essen,Essen45143,Germany.3LifeSciencesCollegeofFujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou350002,China）基金项目：国家重点研发计划项目（2018YFC0704703）；国家留学基金委-德意志学术交流中心（CSC-DAAD）博士后奖学金项目（201709920050）；福建省自然科学基金资助项目（2016J01200）作者简介：高莉洁，中国科学院城市环境研究所博士助理研究员，研究方向为可持续、低碳城市和社区研究、生态规划、环境管理。通讯作者：石龙宇，研究员，博士研究生导师，研究方向为城市生态与可持续发展、能源系统分析及效率评价。第一届全国碳中和与绿色发展大会351Abstract：Inthecontextofglobalclimatechange,promotingtheconstructionoflow-carboncitiesisthebasisforfulfillinginternationalcommitments,realizingthelow-carboneconomyandsociety.Thispaperreviewsthebackgroundoflow-carboncityconstructioninGermanyandChina.Takingthelow-carboncityconstructiongovernanceexperimentsinEssen,GermanyandXiamen,Chinaasexamples,itanalyzesandcomparesthelow-carboncityconstructionfromfouraspects:governanceframework,goalsetting,taskarrangementandsupportingpolicies.ThestudyfoundthatbothChinaandGermanyareactivelypromotingthepracticeoflow-carboncities,Germanexhibitsthetypicaltransitionalcharacteristicsofmoderndiversifiedgovernanceoflocalgovernments,paysmoreattentiontopromotethecollaborationandparticipationofstakeholders,emphasizingtheactionsonkeyissuesandpracticalareasofactionintermsofgovernance,innovation,supervisionandcollaboration.Chinaemphasizesthepilotcitiesasthefocus,basedonthetop-downdesignandbottom-upcombinationofinnovation,supplementedbythematurepoliticalandinstitutionalframework,formingacomprehensiveorganizationalstructureandtechnicalsolutions.Therapiddisseminationandbroadmobilizationcapabilitiesofinstantinformationtoolshaveimprovedtheefficiencyofcommunitygovernance,butthesupportingcapabilitiesintermsofprovidingspecificservicesandresources,buildingstakeholdernetworksandmitigatingtheimpactsofclimatechangeneedstobestrengthened.Keywords:Sino-Germany,Low-CarbonCity,ComparativeStudy,GovernanceExperiments,Essen;Xiamen0引言在全球气候变化的背景下，城市的低碳发展以及低碳经济逐渐成为各国政府制定政策的重要共识。2020年9月底，中国提出要在2030年之前实现二氧化碳排放达峰，到2060年实现碳中和目标，国务院印发了《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》，推动我国绿色发展迈上新台阶，为实现碳达峰、碳中和目标奠定基础。中国碳排放的主要领域为能源、工业、交通、建筑和农业，所提供的产品和服务大多供城市使用，因此城市是国家碳排放总量最主要贡献者。为了探索有效控制温室气体排放、低碳转型和符合自身发展状况的城市发展模式，低碳城市的理念和模式在过去十多年来逐渐成为相关领域广泛研究的焦点[1-4]。推进低碳城市的全面建设，是履行国际承诺和实现国家经济低碳运行和低碳社会的基础[5]。中国和德国分别作为新兴发展中国家和发达工业化国家，对能源需求的持续增长均导致了较高的温室气体排放量，同时，两国也是推动巴黎气候协定和完成控制减排目标的重要承诺国，低碳城市建设与能源转型是两国在当前联合国可持续发展框架下实现2030全球可持续发展目标的重要举措和必经之路[6]。尽管低碳城市是发生在不同社会-技术背景下的尝试和实践，是面对不同的城市化进程和行政框架下，提出各自的路径和低碳实践解决方案，但通过中德低碳城市实践的比较研究，有益于探索低碳城市发展的共性问题，研究不同社会经济技术背景下低碳城市的驱动因素、应对策略和响应方式，进一步了解国际社会低碳城市实践成功的关键要素，对于中国的低碳城市发展具有很好的借鉴意义。本文以低碳城市和治理实验为基本概念，在回顾德国和中国低碳城市转型背景的基础上，围绕低碳城市建设的治理框架、目标设定、任务和支持政策等，基于CSC-DAAD等相关项目，开展两国气候保护领域的先锋城市——德国埃森和中国厦门案例城市的深入研究，通过第一届全国碳中和与绿色发展大会352对德国埃森气候变化专员、科研人员开展访谈，对厦门市开展社区尺度低碳建设调研，并对两个城市相关低碳城市建设政策文件进行比较分析，审查了德国和中国地方政府参与各自跨城市网络的气候保护行动和低碳发展策略，包括气候联盟、中国五省八市低碳城市试点等低碳城市建设方案。研究回顾了不同社会-技术系统下地方政府寻求低碳城市建设和气候保护的多种模式以及成功治理气候变化的能力，从而为实现我国国家和国际气候变化目标产生影响，具有一定普适和借鉴意义。1德国和中国低碳城市建设缘起1.1德国低碳转型背景作为推动欧盟承诺减排的核心成员国之一，德国是上世纪90年代欧盟积极参与一系列国际气候谈判，设定逐步减排目标的重要力量[7]，也成为1997年京都议定书下欧盟实现减排承诺的关键。早在1990年，德国联邦政府就制定了第一个国家层面二氧化碳减排计划，并确定了初步的减排目标，这为当时欧盟委员会计划将2000年的温室气体排放量稳定在1990年水平的目标奠定了关键性的基础。此后，气候保护一直是德国政治的重要组成部分（表1）。表1德国低碳城市建设标志性举措时间节点标志性事件2002公布了至2020年温室气体排放总量比1990年水平减少40%的国家减排目标2005加入欧盟温室气体排放交易体系（TheEUEmissionTradingScheme，EUETS），主要减排目标集中在电力部门和能源密集型工业2007通过综合能源和气候保护计划（IntegriertenEnergie-undKlimaschutzprogramms，IEKP），针对EUETS之外的额外减排措施如扩大可再生能源和热电联产规模，提高能效，进行建筑节能改造和发展绿色交通2008德国联邦环境、自然保护、建筑及核安全部（GermanFederalMinistryfortheEnvironment,NatureConservation,BuildingandNuclearSafety，BMUB）发动了“气候倡议（ClimateInitiative）”，为地方政府和公共机构在设计和实施地方气候保护措施的过程中提供支持2010推出了能源方案长期计划，确定2050年扩大可再生能源，并以立法的机制保障率先开展能源转型国策，包括可再生能源法（Erneuerbare-Energien-Gesetz，EEG）、促进热电联产（Kraft-Wärme-Kopplung，KWK）法、建筑节能法（Energieeinsparverordnung,EnEV）以及生态税法案等[6]2014制定了2020国家气候行动计划2016制定了2050国家气候行动计划2019德国联邦政府出台了《气候保护计划2030》，以期达成2030年温室气体排放比1990年减少55%的目标2020德国联邦议院通过的两个法案《德国燃煤电厂淘汰法案》(theActonthePhase-outofCoal-firedPowerPlants)和《矿区结构调整法案》（theStructuralReinforcementActforMiningRegions），决定到2038年逐步淘汰煤炭2.2中国低碳转型背景在中国，应对气候变化的政府行动起步较晚，相应于国际气候变化谈判进程的时间节点逐步推进。2004年，我国发布气候变化初始国家信息通报和温室气体排放清单，标志着开始重视推进气候政策目标的推进。开展低碳试点工作，是我国积极应对气候变化的另一项重第一届全国碳中和与绿色发展大会353大举措。2008年后，中国政府或相关部门和管理机构开始针对城市的低碳和生态启动了各类试验性试点举措（表2），可分为两种主要模式：政府主导试点举措和国际合作实践。早期低碳城市实践在主流研究中强调较多的是社会技术学习过程。随着国外先进科技技术的涌入，始于2000年左右的国际合作实践成为许多生态和低碳城市倡议的关键方式[8]。2020年9月底，中国提出要在2030年之前实现二氧化碳排放达峰，到2060年实现碳中和目标，表2中国低碳城市建设标志性举措形式时间节点标志性事件政府主导试点2008国家建设部与世界自然基金（WWF）将上海和保定两市列为低碳城市试点城市2011发布《国务院关于印发“十二五”控制温室气体排放工作方案的通知》2010、2012国家发展改革委先后两批在6个省和36个城市组织开展低碳省区和城市试点2014确定2030年达峰目标2014国家发改委发布《开展低碳社区试点工作的通知》并组织编制《低碳社区试点建设指南》。2015提出“实施近零碳排放区示范工程”2017对35个低碳城市试点提出到2025年底提前达到峰值排放的目标[9]2020中国提出要在2030年之前实现二氧化碳排放达峰，到2060年实现碳中和目标。国际合作实践2008-中新天津生态城2010-无锡中瑞低碳生态城2011-中荷深圳低碳生态城(Eco-2-Zone)2013-2017中欧生态城市联盟(EC-LINK)2分析框架与数据来源2.1分析框架治理是为政治领域内的有序统治和集体行动创造条件的过程[12]。作为一种可持续发展领域实践，低碳城市被认为是“治理实验”，需要具有共同意识与多元行动，它包括了核心概念、决策过程、机制、网络和利益相关者等[13-15]。随着低碳城市的关注点逐渐从理论研究转向符合需求的应用实践，其发展延续着IPCC气候变化减缓和适应的思路，相关研究涉及了几个关键步骤，包括编制温室气体排放清单和相关驱动因素分析、根据减排潜力和成本设定低碳发展目标、设计实施相关行动计划、KPI评估指标来衡量进度并优化策略[16]。为了追溯和检验中德两个城市的低碳发展策略和质量，揭示城市低碳转型的不同路径，本研究在总结相关资料的基础上，结合低碳城市工作内容，拟从四个方面进行分析和比较：（1）治理框架基于可持续发展框架下的治理概念，包括了核心概念、决策和行动过程模式、网络和利益相关者等关键要素和过程框架。（2）目标设定考察相关目标的设定、温室气体排放清单编制以及气候减排行动规划。（3）任务设置能源、建筑物、交通、工业等低碳城市建设关键部门的任务和行动计划设置和安排。第一届全国碳中和与绿色发展大会354（4）支持政策通过行政手段、计划和法律、补贴和税收、市场、科学研究和其他措施等支持手段的运用来扶持低碳治理。2.2对比城市埃森和厦门都是各自国家低碳和生态城市发展模式的先锋和示范地区，已在低碳的道路上发展了十多年，追溯和检验他们的发展策略和治理路径，有利于揭示城市低碳转型的不同路径。埃森市位于德国西部鲁尔区的中心地带，是北莱茵-威斯特法伦州（简称北威州）的一个非县辖城市，作为人口稠密的主要城市，极易受到气候影响，极端事件增加了城市风险。同时，传统煤炭和钢铁的重工业经济转型使得埃森市将气候保护视为经济发展转型的契机。埃森是2008年欧洲市长盟约以及市长适应倡议的成员之一，作为德国联邦教育研究部（BundesministeriumfürBildungundForschung，BMBF）节能城市的五项获奖项目之一，埃森当地政府支持并通过了“缓解和适应”的双重战略，追求综合、可持续和气候友好型城市发展。埃森市在2009年就建立了“综合能源与气候概念总体规划（IntegriertesEnergie-undKlimakonzept，IEKK）”，其行动计划中包含了2020年前需完成的160余项措施并给予资源保障。2017年埃森市被评选为“欧洲绿色首都”，其城市实践案例在全欧洲推广[10]。厦门市地处福建省东南端，1980年批复设立经济特区，是首批全国文明城市，国内知名的生态城市、宜居城市和花园城市和生态文明先行示范区。2010年厦门市作为国家发改委确立的第一批五省八市低碳试点城市之一，编制了低碳发展规划并纳入到“十二五”规划中，制定支持低碳绿色发展的配套政策，加快建立以低碳排放为特征的产业体系，建立温室气体排放数据统计和管理体系，积极倡导低碳绿色生活方式和消费模式，并在建筑、工业、交通等方面开展了卓有成效的减排工作，比如鼓浪屿低碳社区、集美循环经济产业园、空中自行车道等，低碳城市建设走在全国前列[11]，2020年厦门建成福建省首个近零碳排放示范区——东坪山近零碳排放示范区。2.3数据来源本研究收集和分析了埃森市和厦门市的低碳城市实践相关数据。其中，埃森的数据主要来自政府网站、相关研究报告、欧洲绿色首都评选网站、项目内部报告以及气候经理访谈；厦门市的数据主要来自政府公开网站、相关研究资料、参考文献以及社会调研。3埃森与厦门的低碳城市建设比较3.1治理框架3.1.1核心概念2013年北威州气候保护计划推出后，设定了温室气体减排、保护资源节约能源、提高资源能源利用效率、扩大可再生能源规模、降低气候变化负面影响等具体目标，这些组成了埃森低碳城市建设的核心概念。厦门低碳城市有明确的定义，在宏观层面是指经济增长与能源消耗增长及CO2排放相脱钩。从微观层面，低碳经济包括进口、转化和出口环节，用可再生能源替代化石能源等高碳性的能源，大幅度提高化石能源的利用效率，包括提高工业、建筑和交通能效等，并且通过植树造林、保护湿地等方式增加碳汇面积[17]。从核心概念上看，埃森和厦门均关注了气候变化减缓的各个关键要素，相对而言埃森的气候保护概念更加宽泛，还关注了降低气候变化负面影响等气候变化适应的部分。第一届全国碳中和与绿色发展大会3553.1.2决策和行动过程模式气候保护治理模式中，参与治理的过程和动态以及所依据的体制安排是重要的影响因素（BulkeleyandKern,2005）。气候保护治理模式中，参与治理的过程和动态以及所依据的体制安排是重要的影响因素（BulkeleyandKern,2006）。埃森为了促进IEKK及其碳排放目标的实施，并为其进一步发展过程提供支持、建议和监控，组建了气候机构城市埃森（KlimaWerkStadtEssen）工作组[18]，其组织架构如图3所示[19]。在由市长办公室、行政管理委员会、公用事业公司（Stadtwerke）、埃森市供应和运输协会（EssenerVersorgungs-undVerkehrsgesellschaft,EVV）组成的督导组和13名代表组成的能源与气候保护委员会的领导下，管理团队、气候埃森部门、气候机构、能力团队等相关支撑部门开展决策和行动。图3埃森“气候机构城市埃森工作组”组织架构厦门市政府向国家发改委表达了低碳城市发展意愿后，即已启动编制低碳城市总体规划纲要，2010年厦门市被确定为国家首批低碳试点城市之一。在国家低碳试点政策框架下，围绕总体规划纲要和工作实施方案，厦门市成立了由主要市领导担任组长的低碳试点工作领导小组，在市发改委设立相关专职机构，统筹协调和归口管理全市应对气候变化和低碳发展工作，与部门一同把相关项目分配给下级政府部门、各区以及相关重点企业，形成了国家、市、区及各部门多层次低碳试点工作领导体系，结合社区调研结果，总结厦门低碳城市试点组织架构如图4所示[17,20]。图4厦门低碳城市试点组织架构3.1.3网络构建和利益相关者第一届全国碳中和与绿色发展大会356埃森市IEKK和工作组构建了由咨询小组（外部参与者）、能源公司、公民和利益集团、附属公司、大学（研究机构）、环境与消费者协会和其他社会群体等组成的网络。北威州的气候保护计划每五年对气候保护措施的实施情况进行检测、调整和补充，制定了促进了当地400多个利益相关方参与流程的方法，包括规划前端的专家意见、在提出规划异议阶段开展地区层面的交流会、公民大会和网上平台，同时推出辅助的激励措施，如城市气候保护经理培训项目。埃森在制定IEKK时通过广泛的参与过程为适应气候变化制定全面的行动计划，如埃森地区工匠组（KreishandwerkerschaftEssen）的能源效率合作伙伴系统，从最初的分析、规划、融资，到改造工程，在建筑翻新过程的所有阶段，全面支持和满足利益相关者的需求。埃森气候机构（ClimateAgency）定期更新气候服务包，同时提供咨询服务、支持项目、组织和活动信息，建立相关网络[21,22]，将不同利益相关者联系起来，形成气候保护的共同期望，促进城市社区的全面参与，为埃森创建气候文化的稳定网络环境。厦门市在国家发改委低碳试点主要框架下开展低碳城市试点工作，构建工作组并由政府部门提供实体支持，与部门一同把相关项目分配给下级政府部门、各区以及相关重点企业，强调了政府、企业和社会等参与主体的关键作用，更偏向于整体战略利基管理框架的构建和转变。本研究发现除了在十二五规划中提及大力发展循环经济、低碳经济和绿色经济，在试点以后的十三五规划中更加明确地强调了推动建立绿色低碳循环发展产业体系，如节能专项规划、能源规划、城市建设、生态文明建设等其他专项规划中均体现了低碳城市理念的深入，逐渐形成了全方位的中央和地方政府自上而下与自下而上相结合的气候政策框架。从社区参与来看，埃森市在构建工作组以及相关支撑部门中已考虑了能够促使居民、机构、企业、地方行政和政治力量积极参与的网络建设工作，从而确保了城市有效执行气候保护行动，促进德国鲁尔区独特的气候文化。国家发改委于2014年发布《开展低碳社区试点工作的通知》并组织编制《低碳社区试点建设指南》，2017年5月，厦门市思明区在全市率先建成鼓浪屿龙头、内厝、瑞景3个低碳社区试点[23]。本研究实地调研发现，两个社区不约而同地建立了采用参与式方法将技术行动与地方政府服务联系起来的治理机制，但厦门市社区尺度的碳排放管理体系和相关宣传活动还较为松散，社区碳排放总体核算监测机制建设仍很薄弱，引入第三方为创建氛围、培养居民低碳生活意识起到了较好作用，同时，随着厦门市政府逐步推进向第三方社会力量购买公共服务的相关政策出台，通过微信等即时信息工具，形成了数字革命背景下的智能低碳社区网络化治理模式，提高了社区应对气候变化的整体效率。3.2目标设定与温室气体清单编制及评估3.2.1目标设定埃森市作为气候联盟成员和《市长公约》的签署方，在城市能效提高和可再生能源利用方面的目标，与建设低碳城市目标一致，同时在欧盟、德国、北威州完善的多层级气候变化法律法规和政策框架下确定了碳排放削减目标（表3）。为了实现2020年减排40%的目标，每年必须节约大概67万吨二氧化碳，并分解到了能源、交通建筑领域（表4）。《厦门市低碳城市总体规划纲要》设定了厦门市低碳城市建设总体目标，包括单位GDP能耗能源强度目标、碳排放总量目标，2020年单位GDP能耗可在2005年基础上下降40%，单位GDP为0.39吨标煤/万元GDP，将碳排放总量控制目标6864万吨分解到建筑、交通和生产领域（表4）。埃森的碳排放削减目标和厦门的碳排放总量控制目标两者都包含碳排放强度下降比例和碳排放量削减的具体目标，并将总体目标分解到了建筑、交通、能源和生产等部门，同时，埃森市还在欧盟-德国-州-地方政府不同层级气候治理框架下形成了多级气候治理目标。表3埃森多层级目标设定第一届全国碳中和与绿色发展大会357多层级目标气候联盟成员1.承诺每五年将其温室气体排放量减少10％；2.到2030年将人均排放量（基准年1990年）减半；3.保护热带雨林，承诺不使用热带木材。欧盟《市长公约》的签署方1.2020年超过欧洲联盟的“20/20/20”目标；2.能源效率方面，公共建筑翻新率达到2.5%~3%；3.在公共采购中考虑能源效率因素；4.所有新的公共建筑都按照被动式房屋标准建造。联邦政府目标1.采用德国的气候目标，以1990年为基准年，二氧化碳排放量到2020年降低40%，到2030年降低55%，到2040降低70%，到2050年降低80%~95%；2.以1990年为基准年，初级能源比例到2020年降低20%，到2030年降低30%，到2050年降低50%。州政府目标1.将气候保护作为法定任务；2.希望超过国家层面到2020年(1990年基准年)二氧化碳节约25%的目标，达到2050年减少80%的目标；3.到2020年热电联产比例达到25%。表4埃森和厦门目标分解领域埃森每年碳减排量（万吨）厦门2020年碳排放控制量（万吨）总量676864建筑50.81922交通7.51235.58能源\生产8.73020.323.2.2温室气体清单编制及评估埃森市自2007年开始使用在线工具ECORegion来核算碳足迹，以及欧洲能源奖（EuropeanEnergyAward，EEA）、市长公约可持续能源行动计划（AktionsplänefürnachhaltigeEnergie，SEAP）和IEKK年度余额报告等相关工具进行二氧化碳审计。同时，IEKK下所有气候保护活动的协调和记录控制工具的核心是对其规划下约130项措施和项目开展简短评估[24]。厦门市编制完成2005-2009年温室气体排放清单并以科研课题方式编制2010-2014年温室气体排放清单[25]，建立建筑领域（ProgrammaticCleanDevelopmentMechanism，PCDM）基线值和监测方法，完成了全市6类建筑基准能耗参考值[26]。与埃森市的多家机构进行温室气体清单编制和评估相比较，厦门则是通过地方与科研院所合作以科研课题方式编制了温室气体排放清单。3.3任务设置在多级气候治理框架下，埃森市于2009年制定了IEKK，计划在2030年前采取160多项措施，针对不动产企业、可再生能源与供热、城市规划、空间发展和气候适应、交通、环境和经济、能源效率等已开展了一系列工作；厦门市在其低碳城市建设工作实施方案中的主要任务和工作重点除空间规划、建筑、交通、能源生产方面外，还包括深化对台低碳交流与合作、体制机制创新和建立低碳发展政策法规体系方面[20]，如表5所示。除此之外，厦门第一届全国碳中和与绿色发展大会358在之后的十三五规划期间，包括了与低碳相关的其他国家级/省级试点，如海绵城市、垃圾分类试点、节能与新能源汽车、国家森林城市、国家生态园林城市、生态文明城市等政策框架在相关提法中均涉及了温室气体减排、增加碳汇、适应气候变化等低碳城市理念（图4）。表5埃森和厦门低碳城市建设主要任务领域埃森厦门城市规划在城市建设绿色开放的公园、水域和近自然空间[21]优化城市空间布局，建设低碳城市；完善城市信息通信网络，推进城市管理低碳化；改善城乡生态环境，提高城市碳汇能力建筑对住宅区供热供暖系统进行能源更新，集中供热系统，屋顶安装光伏系统推进建筑节能，发展低碳建筑交通创建灵活的多种联运交通系统包括建设快速自行车道、自行车租赁系统、电动汽车共享、气候机构组织环保交通方式等大力发展绿色交通；开展“十城千辆”试点工程（节能与新能源汽车）能源\生产发展可再生能源措施：使用集中供热系统、在建筑的屋顶安装光伏系统、使用太阳能、生物质供热、垃圾焚烧厂提供燃料以满足埃森市20%的区域供暖需求等；能源系统改造计划：扩展高效分散热电联产系统、创新地方供热网络等使得热电联产、区域和地方热网余热回收的潜力能够被工业持续利用；减少燃煤使用，提高低碳清洁能源使用比例；积极发展可再生能源；加快智能电网建设；开展“十城万盏”试点工程（LED照明产品示范工程）；实施“金太阳”示范工程（太阳能光伏）；建立健全节能技术产品推广体系。加快发展现代服务业；推进工业节能降耗；发展低耗能工业，推进技术减碳；引进国家推广低碳产业发展方向的项目、新兴产业领域的企业。3.4支持政策推动低碳发展的政策工具包括强制性减排措施，市场经济和自愿性手段措施[27]。具体来说，主要包括了行政手段、计划和法律、补贴和税收、市场、科学研究和其他措施等支持政策[15]。埃森和厦门市都运用了行政手段、计划和法律、财务和税收支持、绩效评估和科学研究等多种方式的支持政策，在科学研究方面，两个城市均开展了相关科学研究，为低碳城市试点的温室气体排放清单编制、规划实现路径乃至环境综合管理模式等提供了坚实的科学基础（表6）。4讨论和结论4.1讨论综合比较中德低碳相关试点城市德国埃森和中国厦门的低碳建设的策略、框架、政策和技术等，研究发现：（1）从治理框架和目标设定来看，埃森充分运用了多尺度框架和多种路径建设低碳城市。在欧洲和德国的整体应对气候变化文化政治框架下，正如其他一些先锋城市成为欧盟跨第一届全国碳中和与绿色发展大会359国城市网络成员，埃森低碳城市的发展一脉相承了过往的诸多工作，包括了参与欧洲气候联盟、节能城市评选、欧洲绿色首都评选等，获得了标准的核算工具、气候变化工作开展的技术支持，受到法律法规、规划和气候变化目标等多方面的约束与支持，总体来说形成了欧洲-德国-州-地方政府的多级气候治理框架下的气候治理机制。而厦门市主要在国家发改委应对气候变化的框架下开展低碳城市试点工作，基于低碳城市试点主要架构和相关技术要求，更偏向于地方的自主尝试和整体战略利基管理框架的构建和转变，更多关注于政府策划并培育保护低碳转型和管理的空间（利基）的过程，其中强调了政府、企业和社会等参与主体的关键作用。（2）从网络构建和利益相关者来看，埃森市低碳城市建设形成了典型的利基（Niche）网络，通过结合社会-技术机制和小尺度利基提供新技术创建和管理空间[30]，开展参与主体、技术和网络的更新转变。厦门在十二五规划、十三五规划及其他专项规划等政策框架均涉及了低碳城市理念，低碳城市理念的逐渐深入形成了全方位的中央和地方政府自上而下与自下而上气候政策框架。该结果与Peng等人的研究相印证[31]，他们在研究上海低碳城市创新嵌套结构时，发现低碳城市的发展不仅是发改委的低碳试点要求，城市的低碳转型举措已嵌入了现有的政策框架中。表6埃森和厦门支持政策比较支持政策埃森厦门行政手段设置了咨询小组、温室气体排放统计、核查与管理组建工作组，设置低碳工业园区的企业要求，加快推进集美新城、翔安新城等低碳城区和科技创新园等低碳园区建设；在全国率先建立系统的新城低碳指标体系和土地控制指引[28]。计划和法律2009年由埃森市委员会启动了能源与气候保护综合规划（IEKK）出台绿色建筑、可再生能源建筑应用管理办法，开展建筑节能条例立法调研工作。财务和税收支持气候机构城市埃森工作组为160余项项目提供了资助[24]推进清洁发展机制和碳交易市场，实施建设领域碳交易试点；全国首个建设领域PCDM机制试点城市；建立建筑领域PCDM基线值和监测方法，完成全市6类建筑基准能耗参考值，结合低碳示范新区建设规划，制订建筑领域碳交易计划[28]。绩效评估和科学研究通过资助“埃森气候倡议”项目，构建了基于行动导向的低碳城市指标体系；作为BMBF竞赛“节能城市”的五项获奖项目之一，促使埃森居民、科研机构、企业、地方行政和政治力量积极参与。与当地研究院所开展了低碳城市发展途径及其环境综合管理模式、厦门市低碳城市试点项目、厦门市低碳城市建设规划（2011-2015）、厦门市2015-2016年温室气体排放清单、厦门市“十三五”碳减排目标及实现路径研究等一系列研究项目。其他措施建立了气候埃森网站[29]，在IEKK气候保护战略制定的过程中结合了公众参与流程[6]——4.2结论总结比较来看，中国和德国都在积极推进低碳城市的建设及实践，各自发展出了适用于本地的低碳城市建设策略。气候变化治理模式包括了自治、政府统制、通过授权治理和提供第一届全国碳中和与绿色发展大会360特定服务及资源治理四种类型（BulkeleyandKern,2006），但由于社会发展沿革的不同，在两国低碳城市建设行动中可以看到不同的模式和侧重点。德国埃森低碳建设表现出典型的地方政府现代多元化治理过渡特征，更加关注促进利益相关者的协作和参与，强调从治理、创新、监督和协作等方面多管齐下针对关键问题和行动领域开展各项措施，低碳城市转型过程中，德国注重跨学科研究和专家咨询在具体规划实践中的应用，通过研究和建设政策框架全方位保障气候政策目标的达成，结合社会宏观治理、创新、监督和协作等多方面推进相关工作，呈现出四种类型模式的多元化应用；中国低碳城市的建设实践则强调以试点城市作为践行低碳发展转型的重要抓手，基于自上而下的设计与自下而上的创新相结合的方式，辅以完善和成熟的政治和体制框架、综合的组织结构和技术解决方案以及基于即时信息工具的迅速传播和广泛动员能力，提高了社区应对气候变化的治理效率，呈现出自治、政府统制和授权治理等模式特点，但在提供特定服务及资源、构建利益相关者网络以及减缓气候变化影响等方面的能力仍有待提高。本文探究了中德在不同社会-技术系统下的低碳城市创建模式以及成功治理气候变化的能力，总结了不同社会经济技术背景下的驱动因素、应对策略和响应方式，有助于借鉴国际社会低碳城市实践成功要素，在“碳达峰、碳中和”愿景下，为实现我国国家和国际气候变化目标产生影响，促进低碳城市理念发展和世界低碳城市建设。参考文献(References)[1]蔡琴,黄婧,齐晔.中外低碳城市规划特征比较[J].城市发展研究,2013,20(06):1-7.[2]李超骕,马振邦,郑憩,等.中外低碳城市建设案例比较研究[J].城市发展研究,2011,18(01):31-35.[3]李力.低碳技术创新的国际比较和趋势分析[J].生态经济,2020,36(03):13-17.[4]王丹丹.低碳城市建设模式与实现路径研究[J].生态经济,2016,32(09):47-51.[5]中国科学院可持续发展战略研究组.2009中国可持续发展战略报告——探索中国特色的低碳道路[M].北京:科学出版社,2009.[6]Giz·国国际合作机构.德国气候治理-聚焦北莱茵威斯特法伦州[M].北京:德国国际合作机构(GIZ),2014.[7]HatchMT.TheEuropeanizationofGermanClimateChangePolicy[J].2007.[8]deJongM,YuC,ChenX,etal.DevelopingrobustorganizationalframeworksforSino-foreigneco-cities:comparingSino-DutchShenzhenLowCarbonCitywithotherinitiatives[J].JournalofCleanerProduction,2013,57.[9]Neaspec.ReviewofProgrammePlanningandImplementation:LowCarbonCities.UNEconomicandSocialCommissionforAsiaandthePacific[EB/OL].(2020-09-15).http://www.neaspec.org/sites/default/files/4.%20SOM21%20LCC_1.pdfaccessed13/02/2018.[10]HuC.Researchonthestrategyoflow-carbonurbanplanningbasedonresidents’livingandconsumption[J].IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,2017,61(1).[11]WilliamsJ.Canlowcarboncityexperimentstransformthedevelopmentregime?[J].Futures,2016,77.[12]BulkeleyH,BetsillMM.Citiesandclimatechange:urbansustainabilityandglobalenvironmentalgovernance[M].London:Routledge,2005.[13]BurchS,ShawA,DaleA,etal.Triggeringtransformativechange:adevelopmentpathapproachtoclimatechangeresponseincommunities[J].ClimatePolicy,2014,14(4):467-487.[14]LiH,WangJ,YangX,etal.AHolisticOverviewoftheProgressofChina’sLow-CarbonCityPilots[J].SustainableCitiesandSociety,2018.[15]PierreJPBG.Governance,politicsandthestate[M].Macmillan:StMartin'sPress,2000.[16]Nina,Khanna,David,etal.China'spilotlow-carboncityinitiative:Acomparativeassessmentofnationalgoalsandlocalplans[J].SustainableCities&Society,2014,12:110-121.第一届全国碳中和与绿色发展大会361[17]林树枝.厦门市低碳城市总体规划研究[J].建筑节能,2010,38(01):1-4.[18]ClimateImpactsandAdaptationumweltbundesamt[EB/OL].[09.10].https://www.umweltbundesamt.de/en/topics/climate-energy/climate-change-adaptation/adaptation-tools/project-catalog/city-combats-climate-change-integrated-strategies.[19]CommissionE.ApplicantcityfortheEuropeanGreenCapitalAward2017[EB/OL].(2015-11-06).http://ec.europa.eu/environment/europeangreencapital/applying-for-the-a.ward/2017-egca-applicantcities.[20]厦门市发改委.厦门市低碳城市试点工作实施方案[EB/OL].(2012-08-28).http://www.xm.gov.cn/zfxxgk/xxgkznml/szhch/zsfzgh/201211/t20121107_562710.htm.[21]KlimabilanzEssen[EB/OL].[2020-10-12].http://www.klimawerkstadtessen.de/klimawerkstadtessen_klimawandelpolitik/klimawerkstadtessen_klimabilanz_essen/klimabilanz_essen.de.jsp.[22]赵景柱.低碳城市发展途径及其环境综合管理模式[M].北京:科学出版社,2013.[23]体制改革综合司.厦门市2012年各领域改革进展之四：低碳城市试点[EB/OL].(2013-10-16).https://www.ndrc.gov.cn/fggz/tzgg/ggkx/201310/t20131016_1071191.html.[24]WangY,SongQ,HeJ,etal.Developinglow-carboncitiesthroughpilots[J].YufeiWang;QijiaoSong;JijiangHe;YeQi,2015,15(sup1).[25]体制改革综合司.【厦门市2011年各领域改革进展之七：创新低碳城市发展的体制机制加快建立】-国家发展和改革委员会[EB/OL].(2012-03-26).https://www.ndrc.gov.cn/fggz/tzgg/ggkx/201203/t20120326_1062811.html.[26]startseite[EB/OL].[2020-19-22].http://www.klimawerkstadtessen.de/klimawerkstadtessen_startseite_1/startseite.de.jsp.[27]GeelsFW.Themulti-levelperspectiveonsustainabilitytransitions:Responsestosevencriticisms[J].EnvironmentalInnovationandSocietalTransitions,2011,1(1).[28]PengY,BaiX.Experimentingtowardsalow-carboncity:Policyevolutionandnestedstructureofinnovation[J].JournalofCleanerProduction,2018,174:201-212.第一届全国碳中和与绿色发展大会362日本应对气候变化国际环境合作机制评析：非国家行为体的功能王琦摘要：《巴黎协定》在国际环境条约层面明确了全球气候治理国际环境合作机制的“自下而上”模式，并强调了非国家行为体参与的重要性。日本以加入《联合国气候变化框架公约》为契机，通过制定施行《环境基本法》确立了国际环境合作基本理念，将该理念作为应对全球气候变化的方式纳入日本环境法律体系。日本中央环境审议会通过制定实施国际环境合作的政策，构建了日本国际环境合作机制。日本国际环境合作机制是以东亚为重心的三层级模式，参与主体涵盖政府及政府间组织、地方公共团体、跨国公司、非政府组织、学术研究机构，呈现多元化特征。日本非国家行为体参与国际环境合作在东亚地区所取得的成效，能够为推进东亚区域性气候治理合作共赢提供经验借鉴。关键词：气候变化；全球气候治理；日本；国际环境合作机制0引言气候变化是引发极端天气、影响人类健康和经济社会发展的重要因素。科学研究表明，气候变化已经致使我国陆地区域平均增温和沿海海平面上升速率高于全球平均水平、极端高温天气和极端降水事件频率增加、冰川、冻土和海水面积减少、部分农作物产量下降等影响我国经济社会中长期发展的现象发生。〔1〕2014年公布的联合国政府间气候变化委员会（IPCC）第五次气候变化综合评估报告分析指出，1951至2010年间的大部分全球平均地表气温上升极有可能源于温室气体浓度的人为增加，并且从20世纪60年代起发生的冰川融化现象也有可能源于人为影响。〔2〕大气的流动性决定了气候变化所致损失损害具有全球性。〔3〕因此，应对气候变化成为全球治理的重要领域，如何巩固和发展全球气候治理国际环境合作机制是需要探讨的课题。〔4〕日本自20世纪80年代以来，积极推进环境外交，并通过缔结双边协定等国际环境合作方式与我国等亚太地区国家在应对气候变化领域积累了经验。〔5〕本文在明晰全球气候治理国际环境合作机制的形成与发展趋势的基础上，评析日本国际环境合作机制的构建、特征与成效，阐释日本非国家行为体在应对气候变化国际环境合作中所发挥的功能。1全球气候治理国际环境合作机制的形成与发展趋势1.1全球气候治理国际环境合作机制的形成全球气候治理国际环境合作机制起始于联合国政府间气候变化委员会（IPCC）的设立。1988年，联合国环境规划署（UNEP）与世界气象组织（WMO）联合设立了政府间气候变化委员会（IPCC），研究全球气候变化的科学原理和社会经济影响，制定应对全球气候变化的政策。依据1990年IPCC第一次气候变化评估报告，联合国政府间谈判委员会（INC）于1992年5月9日制定并通过了《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）。该公约在同年6作者简介：王琦，中国政法大学国际环境法研究中心研究员，北京工商大学法学院讲师。（北京，100088）第一届全国碳中和与绿色发展大会363月召开的联合国环境与发展会议（UNCED）上开放签署，1994年3月21日生效。国际合作原则作为国际法基本原则之一，在1970年《关于各国依联合国宪章建立友好关系与合作之国际法原则之宣言》中正式确立。国际合作是国际环境立法和国际环境法实施的必要条件和有效保障措施。〔6〕《联合国气候变化框架公约》规定“承认气候变化的全球性要求所有国家根据其共同但有区别的责任和各自的能力及其社会和经济条件，尽可能地开展最广泛的合作，并参与有效和适当的国际应对行动”，该规定适用了国际合作原则，并为各国在应对气候变化领域开展国际环境合作提供了国际环境法基础。1.2全球气候治理国际环境合作机制的发展趋势《联合国气候变化框架公约》及其《京都议定书》（2005年2月16日生效）将缔约方国家规定为履约主体。然而分析指出，由于缔约方各国在全球气候治理中的意愿和能力方面存在较大差别、缔约方国内政治因素的阶段性波动往往影响该国参与全球气候变化的立场、气候谈判在国际政治层面逐渐成为世界大国利益博弈的平台而难以达成实质性成果等因素，以国家作为实施主体的全球气候治理国际环境合作机制面临着挑战。〔7〕而对于东亚地区的区域性气候治理合作困境的成因剖析，即东亚各国在对外政策关切度、国家经济发展状况、气候谈判国家集团归属、国家传统外交惯性等方面的差异，〔8〕也映射出将国家限定为全球气候治理国际环境合作机制实施主体的局限性。依据国际政治学者关于全球治理的理论分析，全球治理规则的制定和解释正呈现多元化趋势，规则制定者不限于国家政府和政府间组织，跨国公司、非政府组织、政府的分支部门、跨国网络等能发挥一定的补充作用。〔9〕而参与全球气候治理的行为体也是多元化的，包括国家政府、气候治理领域的民间团体、学界、商界以及这些行为体相互关联的政治活动。〔10〕在相关理论研究以及各国在实践层面的发展趋势背景下，2015年12月12日签订的《巴黎协定》（2016年11月4日生效）在规定中明确“申明就本协定处理的事项在各级开展教育、培训、公众意识，公众参与和公众获得信息和合作的重要性，认识到按照缔约方各自的国内立法使各级政府和各行为方参与应对气候变化的重要性”，在国际环境条约层面实现了全球气候治理国际环境合作机制由“自上而下”向“自下而上”模式的转变。2日本国际环境合作机制的构建日本自20世纪90年代起，通过加入国际条约、制定国内相关法律和政策等方式，构建完成了国际环境合作机制，在“自下而上”模式的全球气候治理国际环境合作机制实施方面具备先行实践经验。2.1日本国际环境合作基本理念的确立1992年5月15日，日本中央公害对策审议会和日本自然环境保全审议会在共同制定的《关于国际环境合作的方式》报告中，将“国际环境合作”定义为“为达成全球规模的可持续发展而进行的世界性连带、协调行动”。〔11〕在此基础之上，该报告将国际环境合作的性质解释为：并非由发达国家向发展中国家提供单方面的“援助”，而是在全球规模的相互依存深化过程中，基于确保提高地球上全人类生存生活的伙伴关系的“合作”。1993年5月14日，日本加入了《联合国气候变化框架公约》，并于同年11月制定施行了日本《环境基本法》，旨在保护生态系统，形成可持续发展的环境保全型社会。日本《环境基本法》将1992年《关于国际环境合作的方式》报告所提出的国际环境合作确立为该法实施的基本理念之一。日本《环境基本法》总则第5条要求通过国际合作积极推进地球环境保全，并在该法第二章第六节特设“关于地球环境保全的国际合作”章节，具体规定了国际第一届全国碳中和与绿色发展大会364环境合作的实施方式。日本《环境基本法》的制定施行标志着日本通过国际环境合作应对全球气候变暖的方式被正式纳入到日本环境法律体系之中。〔12〕2.2日本国际环境合作的目标和基本方针2005年7月，日本中央环境审议会公布了《关于今后的国际环境合作的方式》报告。该报告延续了1992年《关于国际环境合作的方式》报告所确立的国际环境合作基本理念，并进一步设定了国际环境合作的目标和基本方针。其中，国际环境合作的目标为地球环境的保全和可持续发展环境管理结构的改善。地球环境的保全目标是指，通过国际环境合作促使发展中国家达成联合国千年发展目标（MDGs）等可持续发展课题，并期待发展中国家应对全球气候变暖、臭氧层破坏等全球规模的环境问题。而可持续发展环境管理结构的改善目标是指，提高环境信息和数据的收集分析能力，整备必要的环境管理结构，以及制定有效的环境对策并实施环境风险管理。重点目标包括：（1）战略性并积极地参与世界以及地区层级的环境管理机构的构建与强化；（2）改善东亚环境管理结构；（3）以东亚地区为起点推进亚太地区以及全世界领域的合作。此外，该报告还设定了国际环境合作的基本方针。具体包括：（1）积极地参与全球气候变暖对策及3R（Reduce,Reuse,Recycle）推进等方面的世界性框架的制定；（2）基于与东亚地区各国的伙伴关系的合作；（3）促进多元主体间的配合以及强化协作；（4）整备必要的国内体制；（5）在气候变化等可持续发展重点领域的合作。〔13〕3日本国际环境合作机制的特征与成效3.1以东亚地区为重心的三层级国际环境合作如上所述，日本以1993年加入《联合国气候变化框架公约》为契机，在《环境基本法》的规定中确立了国际环境合作基本理念，并于2005年通过直属于日本环保部（日文名称为“环境省”）的日本中央环境审议会制定了实施国际环境合作的政策，初步形成了日本国际环境合作机制，该机制在地理适用范围上的特征是以东亚地区的国际环境合作为重心。根据2005年日本中央环境审议会公布的《关于今后的国际环境合作的方式》报告对于其改善东亚环境管理结构的重点目标的解释，作为日本环境合作机制的重点实施区域的东亚地区是指日本、中国、韩国、蒙古、东盟（ASEAN）各国（文莱、柬埔寨、印度尼西亚、老挝、马来西亚、缅甸、菲律宾、新加坡、泰国、越南）。日本选取东亚地区为其国际环境合作重点实施区域的原因在于，东亚地区各国因在经济方面通过市场机制联结而密不可分，各国既通过经济活动影响着东亚地区的环境，同时又受到东亚地区环境变化的影响。在东亚地区实施国际环境合作的规划是，自2005年起10年内根据区域内各国的经济社会变化，在各国政府以及企业等社会主体间建立伙伴关系的基础上，构建区域环境合作框架。该合作框架旨在实现日本《环境基本法》所规定的保全地球环境并达成可持续发展的基本理念。另一方面，日本期望借由在东亚地区建立区域环境合作框架后，进而将国际环境合作扩展至亚太地区。如图1所示，日本将国际环境合作对象区域设定为三层级：东亚地区→亚太地区→全世界。在亚太地区的国际环境合作实施方略包括：（1）两国间及区域内政策对话；（2）信息研究网络、环境管理能力方面的合作；（3）区域及准区域层级共同规划的制定。东亚地区的两国间政策对话的一种类型是基于《中日环境保护合作协定》（1994年3月24日在北京签订）、《日韩环境保护合作协定》（1993年6月11日在首尔签订）等双边环境合作协定而定期实施的两国间环境政策对话机制。另一种类型是针对个别环境问题所开展的两国间政策对话，例如气候变化领域的中日气候变化对话磋商机制（2004年建立）。亚太地第一届全国碳中和与绿色发展大会365区准区域层级的政策对话平台包括中日韩三国环境部长会议（TEMM）、东盟环境部长会议、南太平洋区域环境规划（SPREP）环境部长会议等。亚太地区的区域层级政策对话平台包括联合国亚太经济社会委员会（ESCAP）环境与发展部长会议、ASEAN+3（中日韩）环境部长会议、亚太环境与发展论坛（APFED）等。亚地区信息网络方面的国际环境合作体现在日本与区域内相关各国合作构建东亚酸沉降监测网（EANET）等气候变化监测网，收集亚太地区区域性环境问题相关信息和数据。EANET的合作构建者为包括中国、日本在内的东亚地区12个国家，该监测网的目的是实现各国酸沉降监测数据和技术共享，并实施培训活动。此外，日本与亚太地区各国于1996年合作设立了亚太全球变化研究网络（APN），支援全球变化学者和研究机构研究网络的形成、以及基于APN战略计划由亚太地区的研究机构等实施全球环境变化方面的国际共同研究。并于1998年设立全球环境战略研究机构（IGES），为国际学者开展环境战略研究提供平台。图1日本国际环境合作对象区域层级资料来源：日本中央环境审议会《关于今后的国际环境合作的方式》报告3.2实施主体多元化的国际环境合作日本国际环境合作模式另一显著特征体现在，国际环境合作的实施主体不仅局限于上述各国政府及区域性组织，还包括地方公共团体、企业、非政府组织、学术研究机构等。1.地方公共团体的国际环境合作20世纪90年代后期以来，地方公共团体在日本国际环境合作中发挥的功能日益受到关注。〔14〕依据日本《地方自治法》的规定，日本地方公共团体是指基于地方自治的宗旨，以增进居民福祉为基本目的而负责实施自主综合性地区行政的主体（日本《地方自治法》第1条之2第1款），分为普通地方公共团体（包括都道府县以及市町村）和特别地方公共团体（包括特别区〔15〕、地方公共团体组织、财产区〔16〕以及地方开发事业团体）两种类型（日本《地方自治法》第1条之3）。日本地方公共团体具有法人人格（日本《地方自治法》第2条第1款）。根据日本海外环境合作中心2002年的统计结果，在参与调查的87个地方公共团体中，有87%的都道府县（41个）、100%的政令指定城市（12个）、21%的中核城市（6个）已经具备国际环境合作的经验。日本地方公共团体的国际环境合作主要通过接受研修人员、调查研究、开展国际会议及研讨会、派遣专家等方式实施。〔17〕日本地方公共团体参与国际环境合作的代表性案例是北九州清洁环境倡议（KitakyushuInitiativeforaCleanEnvironment）。北九州市作为日本四大工业经济带之一，自1980年代起通过官民协作治理日本经济高度增长造成的大气污染等深刻的公害问题，同时运用其积累的经验与发展中国家开展国际环境合作。〔18〕2000年9月，在北九州市承办的联合国亚太经济社会委员会第四届亚太环境与发展部长级会议（MCED2000）上，以提升亚太地区都市环境品质与人类健康为目标的北九州清洁环境倡议获得通过。2002年9月的可持续发展世界首脑会议（WSSD）将北九州清洁环境倡议认证为约翰内斯堡实施计划（JPOI）的倡议类型。北九州清洁环境倡议的使命是，推进地方层面的环境活动，促进地方政府的都市环境管理能力提升，进而大幅改善亚太地区的都市环境。第一届全国碳中和与绿色发展大会366目前，北九州清洁环境倡议所形成的北九州倡议网络（KitakyushuInitiativeNetwork）已经有亚太地区的18个国家62个都市参加。为了实现MCED2000通过的北九州清洁环境倡议提出的使命，亚太地区的成员国都市间以北九州倡议网络为纽带，实施了以抑制大气及水污染为目标的国际研讨会、亚太都市间环境合作试点项目（PilotProject）、媒体信息传播等提升环境管理能力的国际环境合作。2005年在韩国首尔举行的第五届亚太环境与发展部长级会议（MCED2005）基于定量分析总结了2000~2005年实施的亚太都市间环境合作试点项目所取得的北九州清洁环境倡议第一期的阶段性成果（图2），并通过了以推进都市环境管理“双赢”路径以及亚太地区社会经济生活为目标的北九州清洁环境倡议第二期行动计划（2005~2010年）。〔19〕图2北九州清洁环境倡议主导的亚太都市间环境合作试点项目（2001~2003年）领域都市（国名）环境合作示范项目的概要废弃物管理暖武里府（泰国）可循环利用与废弃物削减的推进达卡（孟加拉国）废弃物管理计划的立项都市供水及下水处理呵叻（泰国）家庭排水小规模处理设施的建设武汉（中国）利用官民合作伙伴工业排水的集中处理设施的建设与管理可行性调查的实施污染管理宿务（菲律宾）聚焦河川水质与废弃物的统一都市环境改善污染管理胡志明（越南）产业引起的污染管理大气质量管理泗水（印度尼西亚）大气质量管理乌兰巴托（蒙古）通过导入生物质的大气污染对策2.跨国公司的国际环境合作与日本地方公共团体的国际环境合作相联动，日本跨国公司也通过国际贸易活动参与了国际环境合作。日本跨国公司的国际环境合作主要体现在环境保护领域企业社会责任的国际推进、清洁能源产品等环境保护技术的普及、以及金融相关环境保护友好行动的促进等方面。图3日本企业在海外实施国际环境合作的动机调查结果根据日本环保部2011年2月对在海外实施国际环境合作的248家上市公司进行调查的结果（图3），约90%的企业在海外实施国际环境合作的动机是由于其“经营方针中包含了环境保护”，出于“风险管理以及企业信用评价的维持”、“为社会做贡献的人道主义观点”目的的也占到了半数以上。回答“其他”的动机包括“作业指导中的节约能源指导”、“企业集团的方针”、“企业社会责任活动的一环”、“为可持续发展社会做贡献”、“业务与环境不可分”、“企业理念的一部分”、“为遵守各国环境法律及规制”、“提升品牌形象”、“提高员工环境保护意识”等。〔20〕第一届全国碳中和与绿色发展大会367上述调查结果反映出，日本企业经营方针中的环境保护条款为促进其参与国际环境合作发挥了决定性的作用。这源于2005年施行的日本《环境友好行动促进法》对企业环境保护经营方针的规定。根据日本《环境友好行动促进法》第11条规定，大型企业必须公开环境报告以及与其事业活动相关的环境友好行动等情况，并努力提高公开的环境保护信息的可靠程度。3.非政府组织的国际环境合作非政府组织（NGO）和跨国公司同属于非国家行为体，可以为建立包括国际环境合作的全球治理框架和规则作出贡献。〔21〕据2004年《国际环境合作战略研讨会报告》中的统计，已经有95个日本环境非政府组织在海外实施国际环境合作，并建立了日本国际合作非政府组织中心（JANIC）以及中日韩环境教育网络（TEEN）等国际环境合作相关的非政府组织合作网络。日本非政府组织参与的国际环境合作包括森林保全与绿化、环境教育、自然保护、地球环境管理、防治沙漠化、水资源环境保全、大气环境保全、废弃物循环利用、防止全球变暖等领域，主要通过实践活动、普及启发、调查研究、政策建议、支援其他非政府组织的活动等方式实施。〔22〕以成立于1990年3月的日本海外环境合作中心（OECC）为例，该非政府组织通过与海外环境保全相关的合作、调查研究、宣传活动等实现为国际相互依存时代的地球环境保全做贡献的目的。日本海外环境合作中心的会员由从事环境咨询、环境观测、环境保护设施及设备制造等业务的法人以及环境保护团体组成，构建起与发展中国家伙伴、亚洲都市间、及推进环境发展合作的政府机关和国际机构之间的合作关系。日本海外环境合作中心开展环境合作活动的三大支柱领域分别是，（1）气候变化等全球环境问题的对策、（2）水资源以及大气环境等地区环境污染问题的对策、（3）化学物质、资源循环利用、废弃物问题的对策。4.学术研究机构的国际环境合作此外，日本学术研究机构也通过国际人才培养、建立国际研究机构、实施国际合作项目以及派遣专家等方式推进国际环境合作。日本参与国际环境合作的代表性学术研究机构是，前述1998年设立的日本全球环境战略研究机构（IGES）。日本全球环境战略研究机构的宗旨是，为构建新的全球文明示范，进行以可持续发展为目标的革新政策路径的研发、以及以制定环境政策战略为目标的政策性和实践性研究，并将研究成果提供给各种主体制定政策，以期实现全球规模、特别是亚太地区的可持续发展。〔23〕日本全球环境战略研究机构针对气候变化领域的研究方向包括未来气候变化框架的构建、发展中国家的国内适当减缓行动（NAMA）、碳排放监测/报告/核查（MRV）体系、气候金融、亚洲低碳战略等方面的研究。日本全球环境战略研究机构还在北京和泰国曼谷设立了地区研究中心。4结论与展望纵观日本加入《联合国气候变化框架公约》25年来的国际环境合作实践，通过在日本《环境基本法》的规定中确立国际环境合作基本理念以及由日本中央环境审议会制定的实施国际环境合作的政策，实现了应对气候变化的国际环境公约规则向日本国内环境法律政策的转化，保障应对气候变化的国际环境合作得到实施。日本国际环境合作模式的特征是在地理范围上以东亚地区的国际环境合作为重心的三层级模式，而且其实施主体多元化，涵盖政府及区域性政府间组织、地方公共团体、企业、非政府组织、学术研究机构等。日本国际环境合作模式的地理范围特征说明，日本国际环境合作在其规划与实施中注重环境与区域经济社会的相互影响，通过建立区域环境合作框架与区域内相关各国共同研究制定应对气候变化的有效政策。实施主体方面的特征反映出，日本国际环境合作模式的实践契合了国际政治学者关于全球气候治理行为体多元化的理论，各行为体活用其优势实现了国际环境合作的互补和第一届全国碳中和与绿色发展大会368联动。气候问题本质上体现的是欧洲主导的话语权政治，是国际伦理关怀和道义承担的表达。〔24〕同样，日本构建实施主体多元化的国际环境合作机制的意义也包括通过非国家行为体的参与，推进国际环境合作、改善发展中国家的环境，实现国际社会对其评价的提升,以及对于其国际话语权与国际地位的确保。〔25〕非国家行为体在应对气候变化国际环境合作中所发挥的功能不仅体现在对于全球气候治理规则的制定和解释的补充，在环境外交层面的功能还彰显在作为民间外交的行为主体对于国家政府外交的补充意义。〔26〕因此，借鉴日本非国家行为体参与的国际环境合作机制在东亚地区所取得的成效，以《巴黎协定》所明确的全球气候治理“自下而上”模式为基石，充分运用非国家行为体在全球气候治理规则的制定和解释以及环境外交方面的补充功能，进一步在东亚地区推进非国家行为体的国际环境合作，可以成为提升东亚地区各国在全球气候治理规则制定和解释的国际话语权以及促进东亚区域性气候治理实现合作共赢的有效路径。参考文献[1]谭显春、顾佰和、王毅：《气候变化对我国中长期发展的影响分析及对策建议》[J],中国科学院院刊2017年第32卷第9期,第1030-1031页。[2]InternatioinalPanelonClimateChange,ClimateChange2014:SynthesisReport,p.5.[3]林灿铃：《气候变化所致损失损害补偿责任》[J],中国政法大学学报2016年第6期,第78页。[4]周大地、高翔：《应对气候变化是改善全球治理的重要内容》[J],中国科学院院刊2017年第32卷第9期,第1026-1027页。[5]张海滨：《应对气候变化：中日合作与中美合作比较研究》[J],世界经济与政治2009年第1期,第40-46页。[6]林灿铃：《国际环境法》（修订版）[M],人民出版社2011年版,第186页。[7]庄贵阳、周伟铎：《非国家行为体参与和全球气候治理体系转型——城市与城市网络的角色》[J],外交评论2016年第3期,第137-138页。[8]关孔文、房乐宪：《东亚地区气候治理合作困境分析》[J],东北亚论坛2017年第6期,第70-73页。[9]RobertO.KeohaneandJosephS.Nye,“Introduction”,inJosephS.NyeandJohnD.Donahue,eds.,GovernanceinaGlobalizingworld(BrookingsInstitutionPress,2000),p.37.[10]PillippPattbergandJohannesStripple,“RemappingGlobalClimateGovernance:Fragmentationbeyondthepublic/privatedivide”,GlobalGovernanceWorkingPaperNo.32(2007),p.1.[11]中央公害対策審議会、自然環境保全審議会「国際環境協力のあり方について」答申（1992年）3頁。（日本中央公害对策审议会、自然环境保全审议会：《关于国际环境合作的方式》报告（1992年）,第3页）[12]大塚直『環境法』（有斐閣、第2版、2016年）368頁。（大塚直：《环境法》（第2版）,有斐阁2016年版,第268页）[13]中央環境審議会「今後の国際環境協力のあり方について」答申（2005年）5～7頁。（日本中央环境审议会：《关于今后的国际环境合作的方式》报告（2005年）,第5~7页）[14]小島道一「地方自治体による国際環境協力とビジネス展開支援」アジ研ワールド・トレンド235号（2015年）2頁。（小岛道一：《地方自治体的国际环境合作与贸易开展支援》,亚洲研究世界动态第235期（2015年）,第2页）[15]特别区是指东京都23区（日本《地方自治法》第281条第1款）。[16]财产区是指市町村或者特别区中有财产或者设置公共设施的区（日本《地方自治法》第294条第1款）。[17]海外環境協力センター「地方公共団体・NGO等の連携による国際環境協力推進支援事業：地方公共団体等による国際環境協力資料集」平成14年度巻。（日本海外环境合作中心：《基于地方公共团第一届全国碳中和与绿色发展大会369体·NGO等协作的国际环境合作推进支援事业：地方公共团体等的国际环境合作资料集》2002年卷）[18]内藤英夫「北九州市の国際環境協力と経験」アジ研ワールド・トレンド235号（2015年）21頁。（内藤英夫：《北九州市的国际环境合作和经验》,亚洲研究世界动态第235期（2015年）,第21页）[19]財団法人地球環境戦略研究機関北九州イニシアティブネットワーク事務局「KitakyushuInitiativeforaCleanEnvironmentEco-News」1号（2006年）1頁。（日本财团法人全球环境战略研究机构北九州倡议网络事务局：《北九州清洁环境倡议简报》第1期（2006年）,第1页）[20]環境省「日本企業による国外の環境への取組みに係る実施状況調査結果」（2011年3月）5頁。（日本环保部：《关于日本企业在国外进行的环境活动的实施状况调查结果》（2011年3月）,第5页）[21]王杰、张海滨、张志洲主编：《全球治理中的国际非政府组织》[M],北京大学出版社2004年版,第54页。[22]国際環境協力戦略検討会「国際環境協力戦略検討会報告書資料編」（2004年）104頁。（日本国际环境合作战略研讨会《国际环境合作战略研讨会报告资料篇》（2004年）,第104页）[23]地球環境戦略研究機関設立憲章第4条。（《全球环境战略研究机构设立宪章》第4条）[24]张志洲：《提升气候问题传播的话语质量》[J],对外传播2010年第9期,第5-6页。[25]環境省「地方公共団体による国際環境協力ガイドブック背景編」（2004年）9-11頁。（日本环保部：《地方公共团体国际环境合作指南背景篇》（2004年）,第9-11页）[26]张志洲：《推进中国特色民间外交理论的构建》[J],当代世界2017年第5期,第21页。第一届全国碳中和与绿色发展大会370中国低碳城市文献综述（2000-2020）——基于CNKI的文献计量分析鲁成泽1，路海艳1（哈尔滨工业大学（深圳）经济管理学院，广东深圳518000）摘要：在气候变化问题日益严峻的背景下，低碳城市的发展对于应对气候变化，实现“2020年碳达峰，2060年碳中和”目标具有重要意义。本文以CNKI收录的相关文献作为样本，以“低碳”、“碳中和”、“碳达峰”、“零碳”或“节能减排”与“城市”的主题组合作为检索词，得到2327篇有效文献，运用文献计量学与Citespace软件绘制知识图谱，进行可视化分析，并对低碳城市研究前沿热点和未来趋势进行探讨。总体上讲，我国低碳城市研究受政府政策影响较大，大体上经历了三个阶段：2008-2014年显著增长，2015-2018年停滞不前以及2019年后逐渐回归。我国低碳城市的研究从零星的技术研究开始，逐渐转型到系统化的低碳城市发展的研究当中，就低碳城市研究整体而言，更加侧重于社会科学角度，总体框架不断发展和完善，到目前为止已经涵盖了众多的研究领域，但在低碳技术、能源结构、居民生活等领域的研究较少，未来要加强这方面的研究。近年来，我国学者对于低碳城市研究的侧重点也有所变化，有关低碳城市更加微观层面的研究开始增加，不同学科模型的引入以及碳中和方面的研究将成为低碳城市研究的前沿与热点。关键词：低碳城市；知识图谱；Citespace聚类分析LiteraturereviewoflowcarboncitiesinChina(2000-2020)——BibliometricanalysisbasedonCNKIAbstract:Againstthebackgroundofincreasinglysevereclimatechange,thedevelopmentoflow-carboncitiesisofgreatsignificancetocopewithclimatechangeandachievethe"carbonpeakin2020,carbonneutralin2060goal".ThispapercollectedrelevantliteratureinCNKIasasample,bysearching"lowcarbon","carbonneutral","carbonpeak","zerocarbon"or"energyconservation"combinedwith“city”asthetheme.Thispaperobtained2327articlesanddrewknowledgemapemissionreductionbyCiteSpacesoftware.Thispaperreviewsthecurrentframeworksysteminlow-carboncityresearch,anddiscussesthespotsandfuturetrendsofthisfield.ItisfoundthatChina'slow-carboncityresearchgenerallyexperiencedthreestages:significantgrowthfrom2008to2014,stagnationfrom2015to2018andgradualincreaseafter2019.Theoverallframeworkoflow-carboncityresearchinChinahasbeenformed,butlessresearchattentionhasbeenpaidtolow-carbontechnology,energystructure,andresidents'life.Inthetrendanalysis,quantitivemodelsfromdifferentdisciplinaryandcarbonneutralresearchwillbecomethefrontierandthespotoflow-carboncityresearch.Keywords:low-carboncity,knowledgemap,CiteSpaceclusteranalysis第一届全国碳中和与绿色发展大会3711引言经过多年发展，我国的城市化水平早已大幅提升。然而，城市化过程中粗放型的经济增长模式，过于追求经济增长而忽视生态环境，导致了我国生态环境严重恶化，不利于城市的可持续发展。2020年习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上更是提出了二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和的宏伟目标[1]。为了进一步促进城市可持续发展，增强应对气候变化的能力，将低碳与城市相结合成为当前研究者们的普遍共识[2]，发展“低碳城市”也成为了当前国际和国内关注的热点，引起了学术界的广泛关注。当前国内已有文献从整体上对低碳城市进行研究分析。张贡生等对国内文献进行了梳理，对低碳城市进行了系统全面的介绍[3]。高芳菲搜集并分析了国内外低碳城市建设与发展路径的相关文献，总结了当前国内外对于低碳城市研究的不足[4]。王植等在实地调研的基础上，分析了当前低碳城市建设过程中存在的问题，并为后续建设提供了指导性意见[5]。此外还有部分学者运用定性和定量相结合的方法对整个体系进行梳理分析，对未来低碳城市研究系统的发展和热点进行了预测。王成城等运用共现网络分析方法，梳理出低碳研究领域中的具体方向，为低碳研究以及低碳实践提供了新的启示[6]。李金兵等对低碳城市相关研究的关键词进行了可视化分析，并对低碳城市系统的若干热点和未来研究趋势进行了预测[7]。但是这些分析基于的文献数量较少，无法从整体上把握研究的全局，而且研究的时间相对于现在较为久远，不能够很好地展现当前的研究方向与热点。基于此，本文将对近二十年来所出现的与低碳城市研究相关的关键词进行计量分析与共词网络分析。通过多角度分析和构建知识图谱等方式，将该领域的相关研究转化为可视化的图形并进行量化分析，补充该领域在现阶段研究的空白，以期从整体上对该领域有一个深刻的了解，从而能够清晰、客观、形象地展现当前的研究热点，挖掘热点间的层次关系，并为后续研究提供一些有效的量化信息与研究方向。2整体情况2.1数据来源与分析方法由于本文主要从学术角度对低碳城市领域进行探讨，因此不包含研究报告。本文以CNKI数据库作为数据来源，检索来源类别为学术期刊，并选择核心期刊、CSSCI期刊、EI和SCI中的文章作为本文的研究对象。CNKI作为国内最具有权威和代表性的知识基础设施工程，从中选取的学术论文能够准确、可靠地展现当前国内低碳城市研究现状，有助于进一步把握我国低碳城市的发展方向和前沿热点。参考Ma等[8-9]学者“标签”+“区域尺度”的检索表方式，本文选择与低碳发展最相关的五组标签，区域尺度限定为城市。检索表达式为主题=“低碳”+“城市”、或“碳中和”+“城市”、或“碳达峰”+“城市”、或“零碳”+“城市”、或“节能减排”+“城市”。也有学者指出“绿色城市”和“生态城市”也是可持续发展的城市概念，而且与低碳城市可能存在交叉的研究，但由于“绿色城市”和“生态城市”主要强调的并非是低碳这一概念，所以本文没有选择将其作为检索主题。文献的时间范围选择在2000-2020年，因为2000年国内对低碳才开始有初步的研究，一共检索到2735篇相关文献。由于本文侧重国内关于低碳城市的学术发展，所以去除评论、报告、会议通知、征稿启示等文献，最终获得有效文献2327篇。由于搜集到的文献数量庞大，采用单一文献进行分析的方法会带来很大的局限性，不利于研究的深入展开。本文运用现代文献计量学与计算机技术结合的方法，对国内低碳城市研究进行可视化操作。通过运用Citespace软件，可以对已有文献进行动态分析、多元分析，第一届全国碳中和与绿色发展大会372并在此基础上绘制出国内低碳城市研究的知识图谱。本文以Citespace5.7.R2软件作为工具载体，将我国低碳城市研究相关文献进行可视化处理，有利于理清低碳城市的研究脉络，从而整体上把握我国低碳城市研究的发展方向。2.2低碳城市研究文献的时间分布由下图所示，关于低碳城市的相关文献数量整体上呈上升趋势。第一篇论文发表于2000年，研究的是城市污泥中有机酸的厌氧消化过程[10]，此时还没有明确提出“低碳城市”这一概念。自2006年起，低碳城市相关研究开始增加。直到2008年，随着“低碳城市”试点出现后，关于低碳城市的研究开始迅速增加，发文数量也在2011年达到峰值（491篇），并且在接下来的几年里低碳城市相关研究也都保持一定的热度。从2015年开始低碳城市研究进入低谷。直到近两年，随着国家对于低碳概念的不断重视，有关低碳城市的研究才逐步回升。图1论文发表数量年变化量（左）和发文数前十的期刊（右）我国低碳城市研究领域核心期刊和CSSCI期刊刊文量排名前三的分别是城市发展研究（115篇）、城市规划（78篇）以及中国人口.资源与环境（73篇），这些期刊在其研究领域对于推动低碳城市研究发挥了重要作用。从各自期刊的刊文特点可以发现，我国低碳城市研究领域主要是围绕宏观经济管理与可持续发展、建筑科学与工程、环境科学与资源利用等方面来展开的，其中涉及最多的是从社会科学的角度来对低碳城市进行研究。相对而言，自然科学领域的研究则略显不足，其中涉及最多的则是建筑科学与工程。3研究热点和趋势分析3.1关键词分析关键词作为一篇文章主题的高度概括与凝练，能够深刻地反映文章所表达的核心内容[11]。因此，高频关键词能够代表该研究领域中学者所关注的热点与焦点所在。通过对关键词词频和年份分布情况进行统计分析，有助于把握大量相关文献的研究主题，从而从整体上把握该领域的研究脉络，进而有助于揭示该领域研究的热点问题与前沿趋势。3.1.1关键词共现分析在图2，围绕低碳城市这一主题的关键词之间形成了一个节点众多的关系网络。节点的大小一方面反映出关键词出现的频次，另一方面也可以反映出该主题在整个低碳城市研究领域的热度。“低碳经济”、“低碳城市”、“低碳”、“碳排放”、“节能减排”为出现频次最高的五组关键词，这代表了低碳城市研究领域中最为热门的方向。这些高频出现的关键词以及它们所涉及的内容反映出自2000年至2020年这二十年间主要的研究内容与变化趋势。第一届全国碳中和与绿色发展大会373图2我国低碳城市研究文献关键词共现图表1高频关键词表关键词频次低碳经济427低碳城市393低碳166碳排放124节能减排108可持续发展82低碳发展74气候变化60低碳交通60低碳生态城市463.1.2关键词聚类分析图3我国低碳城市研究文献关键词聚类可视图为进一步考察低碳城市研究各领域之间的相关关系，通过Citespace绘制成聚类可视图，一共得到21个聚类结果，排除5个与研究领域相关程度较低及概念重复的聚类，最终得到16个有效聚类结果，分别为：#0达峰、#1应对气候变化、#2路径、#3规划、#4全球气候变暖、#5可持续发展、#6低碳建筑、#7地下空间、#9城市污水、#12节能减排、#13内涵、#14低碳试点、#15城市居民、#16低碳交通、#17城市低碳经济、#19信息化。从结果上看，聚类效果效果十分明显，聚类内部各节点之间关联密切，直观地展现了国内以低碳城市为核心主题延伸出来的研究成果。第一届全国碳中和与绿色发展大会374表2聚类结果ClusterIDNameSizeSilhouettemean(Year)TopthreetermsFrequency0达峰340.9442013城市发展13城市建设6脱钩61应对气候变化320.9822010低碳城市建设34低碳技术32低碳经济发展282路径270.9492011新型城镇化34路径32对策293规划260.9612011风景园林15公共交通14节能134全球气候变暖240.8662011低碳生态城市46低碳生活25碳足迹115可持续发展2412012低碳经济427可持续发展82绿色发展146低碳建筑230.9612010指标体系40生态城市38生态文明377地下空间220.9492010低碳城市393气候变化60低碳旅游169城市污水210.9992007城市污水15低碳源6脱氮除磷312节能减排1912010节能减排108北京市16碳排放强度713内涵190.9542010城镇化28策略10城市群914低碳试点190.9692015产业结构21深圳6碳排放量615城市居民170.9672012城市化37低碳消费16影响因素1616低碳交通160.972012低碳交通60城市43发展路径25第一届全国碳中和与绿色发展大会37517城市低碳经济150.9832011能源消耗11发展9空间规划819信息化100.9692012低碳产业29智慧城市9低碳生态7注：表示聚类平均轮廓值，一般认为S>0.5聚类是合理的，S>0.7聚类是令人信服的；表示被引文献出版年的平均值。从各大聚类结果不难看出，各聚类之间并不是完全分散的。不同聚类之间仍含有概念相近的关键词，不同聚类之间交错相连，共同构成了低碳城市研究的框架体系。3.1.3阶段性和趋势分析图4低碳城市研究部分关键词时间趋势图从图4可以看出，2000-2005年间知识图谱的节点较少，节点之间几乎没有太多的联系，主要涉及的都是城市污水方面的研究，表明国内学者对于低碳城市方面的研究刚刚开始起步；直到2007年，图谱中的节点开始增长。“十二五”期间，碳排放这一概念首次成为国家重点关注的指标，在接下来的几年中，相关研究节点呈现爆炸式增长，节点之间的联系越来越紧密，这种情况一直持续到2014年；从2015年起，低碳城市研究热度开始下降，15-18年间没有出现任何有关低碳城市新的研究主题，整个研究体系还是停留在之前的阶段。直到2019年起，随着国家对于低碳理念的不断重视，低碳城市相关研究开始逐渐恢复热度。08-11年期间出现了大量新的研究主题。中国的低碳城市建设也是在这一时间段开始的。中国低碳城市建设起始于2008年1月由世界自然基金会（WWF）启动的“中国低碳城市发展项目”。低碳城市、低碳和节能减排等都是2008年新出现的关键词，这些关键词不仅与低碳城市关系密切，而且也是整个低碳城市研究领域中出现次数最多的关键词，后续大量的研究都是在此基础之上展开的。相关研究早已表明，我国是当前世界上受气候变化影响最大的国家，未来气候变化将会严重制约我国经济社会的发展。在2009年召开的哥本哈根世界气候大会上，我国就曾承诺到2020年实现每单位国内生产总值的碳排放相比于2005年下降40%-45%。国内学术界对于碳排放和气候变化的相关研究是同年出现的。2010年，国家发改委发布了《关于开展低第一届全国碳中和与绿色发展大会376碳省区和低碳城市试点工作的通知》，这也是低碳城市这一概念首次正式出现在国家文件中。与低碳城市相关的很多研究都是在2010年兴起的，城市的概念得到了更多的重视，对于城市领域的研究也更加细分，由此衍生出大量新的研究方向。2011年研究领域与方向进一步扩展，出现了碳金融[12]和碳足迹[13]，根据不同地方的具体情况进行计算与分析[14-15]碳足迹是一个十分典型研究方向。低碳城市研究框架体系在这一阶段基本形成。随后几年里，低碳城市研究的热度骤降。直到近两年，随着国家对于低碳概念的不断重视，低碳城市领域的研究才逐渐恢复热度。与此同时，研究方向也与以往发生了变化。国内学者开始更加关注低碳城市研究中更加细分的领域，类似于光伏特色小镇、光伏幕墙、光伏建筑一体化、企业绿色技术创新等新的主题不断出现。除此之外，国内学者更加侧重从技术层面进行定量分析，许多模型被引入研究当中，例如：LMDI模型[16-18]、GTWR模型[19-20]、CALPUFF模型[21]、GA-SVM模型[22]等。以上的模型涉及多个学科，未来低碳城市相关的研究将会是更多学科领域的交叉融合。此外，本文也分析了低碳城市领域的高频引用词。从下图可以看出，不同的关键词均在不同时间段成为关注研究的热点所在。其中，“绿色发展”、“生态文明建设”、“脱钩”与“碳排放达峰”的研究热度一直持续到现在并且可能会继续延续下去。在当前国际能源日益短缺，气候变化日益严峻的大背景下，“碳达峰”、“碳中和”等概念开始兴起。国际上早已进行了大量碳达峰、碳中和方面的相关研究，然而国内关于这一方面的研究才刚刚兴起。图5低碳城市研究突发词探测图4结论我国低碳城市研究大体上经历三个阶段：2008-2014年显著增长，2015-2018年停滞不前以及2019年后逐渐回归。虽然整体上的框架已经形成，但在一些领域的研究还有所欠缺。首先，低碳技术在当前的研究中明显不足。与低碳技术相关的聚类大多较小，并且较为分散。未来随着科学技术的不断进步，这一领域的研究将会不断完善，越来越多新的主题将会出现在低碳技术支撑这个大的体系当中。这种现象在近两年已经出现，类似于光伏幕墙等新的低碳技术不断出现，不断推动着低碳城市研究领域的进一步扩展。其次，能源问题一直以来都是低碳研究的核心，能源结构在推动低碳发展具有重要作用[23]，但是从上面的分析中可以看出，能源相关的关键词基本上贯穿于整个低碳城市研究领域，但其自身体系并不完整，在未来阶段，学者应该更加关注能源消耗、能源结构等在低碳城市中十分重要的问题。再次，居民作为城市的主体，低碳城市的研究必然与其息息相关，但是整个低碳城市领域涉及到低碳生活的研究并不多，与低碳生活相近的关键词也比较少，从而使相关研究缺乏微观基础。综上所述，从低碳城市近二十年的发展阶段来看，国内低碳城市的相关研究受政府政策第一届全国碳中和与绿色发展大会377影响很大。2010年的低碳省区和低碳城市试点工作和2020年提出了“30·60目标”对低碳城市的研究产生了巨大的推动作用。从研究脉络上，低碳城市的研究从零星的技术研究开始，逐渐转型到系统化的低碳城市发展的研究中。2011年提出的低碳城市评价指标体系，也将低碳城市建设向规范化的方向推动。而在2019年之后，一些更加微观层面的研究开始兴起，包括小镇和社区层面以及企业层面，说明低碳城市的发展的落实不断细化。在研究方法上，学者也更多采用定量分析。近几年，随着大量其它领域模型的不断引入，低碳城市研究进入到了一个新的阶段，基于各种模型的计量分析开始大量出现，成为未来低碳城市研究的热点方向。未来的低碳城市研究要根据中国与国际社会应对气候变化现实的需要，不仅应推动低碳城市的理论发展，也要在实践层面提出切实可行的针对碳达峰和碳中和的的解决方案。致谢感谢“深圳低碳城市大数据工程实验室”项目（深发改[2017]1089号）和“应对气候变化与低碳经济学科建设”项目（深发改[2018]725号）对本文的资助！参考文献[1]习近平.在第七十五届联合国大会一般性辩论上的讲话[N].人民日报,2020-09-23.[2]HUNTERGW,SAGOEG,VETTORATOD,etal.SustainabilityofLowCarbonCityInitiativesinChina:AComprehensiveLiteratureReview[J].Sustainability(Basel,Switzerland),2019,11(16):4342.[3]张贡生,李伯德.低碳城市:一个关于国内文献的综述[J].首都经济贸易大学学报,2011,13(01):107-120.[4]高芳菲.低碳城市建设与发展路径研究文献综述[J].环渤海经济瞭望,2018(9):168-169.[5]王植,张慧智,黄宝荣.有效治理视角:现代城市建设绿色低碳循环发展的经济体系——基于深圳实践与政企调查研究[J].当代经济管理,2020:1-11.[6]王成城,蒋海萍,吴婷,等.中国低碳研究领域知识图谱:基于共词网络的计量研究[J].中国人口·资源与环境,2013,23(09):19-27.[7]李金兵,唐方方.低碳城市研究关键词共词网络的可视化分析[J].科技管理研究,2012,32(08):40-44.[8]LUH,MAW,YANGQ,etal.Exploringtheimpactoffactorsinfluencingcaseselectionintheplacebrandingliteraturefrom2014to2018[J].Journalofurbanaffairs,2020:1-19.[9]SCHRAVEND,JOSSS,deJONGM.Past,present,future:Engagementwithsustainableurbandevelopmentthrough35citylabelsinthescientificliterature1990–2019[J].JournalofCleanerProduction,2021,292:125924.[10]周友平,莫测辉,吴启堂.城市污泥中有机酸在厌氧消化过程中的稳定性差异[J].华南农业大学学报,2000(01):22-25.[11]D'ALPAOSC,ANDREOLLIF.Urbanqualityinthecityofthefuture:Abibliometricmulticriteriaassessmentmodel[J].EcologicalIndicators,2020,117:106575.[12]王周伟.中国城市现代碳金融服务体系的构建研究[J].区域金融研究,2014(07):42-46.[13]赵宏宇,郭湘闽,褚筠.“碳足迹”视角下的低碳城市规划[J].规划师,2010,26(05):9-15.[14]林剑艺,孟凡鑫,崔胜辉,等.城市能源利用碳足迹分析——以厦门市为例[J].生态学报,2012,32(12):3782-3794.[15]刘红光,范晓梅,刘卫东.城市活动碳足迹计量及其对城市规划的启示——以北京市为例[J].城市规划,2012,36(10):45-50.[16]宋旭,贾俊松,陈春谛,等.江西省能耗碳排放时空特征、脱钩关系及其驱动因素[J].生态学报,2020,40(20):7451-7463.[17]黄羿,常向阳.低碳经济与交通运输业发展——基于国家中心城市数据的实证研究[J].社会科学第一届全国碳中和与绿色发展大会378家,2019(11):67-73.[18]侯丽朋,余娇,赵荣钦,等.能源消耗、土地占用及劳动力投入对城市典型企业碳排放的影响研究——基于郑州市181家典型企业的调查分析[J].生态经济,2020,36(01):40-46.[19]杨莉,张雪磊.江苏居民消费碳排放测度与影响因素研究——基于GTWR模型的实证分析[J].生态经济,2020,36(05):31-38.[20]沈杨,汪聪聪,高超,等.基于城市化的浙江省湾区经济带碳排放时空分布特征及影响因素分析[J].自然资源学报,2020,35(02):329-342.[21]姬嘉琳,马伊澜,王姗姗,等.工业园区能量梯级利用节能减排效益分析及其对城市空气质量影响评估[J].环境科学学报,2020,40(05):1884-1893.[22]高金贺,黄伟玲,蒋浩鹏.城市交通碳排放预测的多模型对比分析[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2020,39(07):33-39.[23]周丽,夏玉辉,陈文颖.中国低碳发展目标及协同效益研究综述[J].中国人口·资源与环境,2020,30(07):10-17.第一届全国碳中和与绿色发展大会379从单一到多重空气污染管理--潜在可能及实现方案摘要：由于空气污染物之间存在复杂的相互关联和协同效应，空气污染管理也呈现从单一向多重化发展的趋势。当前多重污染管理的实施主要在发达国家，需要以先进的技术、人力资源作为支撑，以各部门协同合作为前提。本文在阐述多重污染管理概念和意义的基础上，以美国佐治亚为例，介绍了目前发达国家多重空气污染管理的步骤和方法。总结了多重污染管理中存在的健康效应研究有待深化，空气质量标准和模型方法需要改进等问题；然后依据现有技术条件、管理体制提出多重污染管理可能改进的方向和途径。我国多重污染管理尚处于起步阶段，本文研究意义在于通过发达国家相对成熟的管理经验分析，为国内这一领域研究的成功开展提供参考借鉴，推动空气污染治理效率的进一步提升。关键词：多重污染管理；协同效应；敏感性分析；健康效应FromIndividualtoMulti-pollutantAirPollutionManagement—PotentialPerhapsandRealizationMethodsAbstract:Astherearecomplexcorrelationsandsynergyhealtheffectsamongairpollutants,theairpollutionadministrationistransformingfromsingleadministrationtomultipleadministration.Currently,themultipleadministrationismainlyconductedindevelopedcountries,whichissupportedbyadvancedtechnologyandhumanresources,withcollaborationofvariousdepartmentsasprerequisite.Basedonexplainingtheconceptandsignificanceofmultiplepollutionadministration,withGeorgiainAmericaasanexample,thispaperintroducesthecurrentproceduresandmethodsofmultiplepollutionadministrationcarriedoutindevelopedcountries.Besides,itconcludesthatitneedsfurtherresearchonhealtheffectsinmultiplepollutionadministration,theairqualitystandardandthemethodformodelingneedtobeimproved.Inaddition,itproposesfeasibledirectionandapproachforimprovingmultiplepollutionadministrationaccordingtothecurrenttechnologyandadministrativesystem.SinceChina’smultiplepollutionadministrationisstillinthestart-upstage,thesignificanceofthispaperisthroughanalyzingrelativelyperfectadministrationexperienceofdevelopedcountriestoprovidereferenceforsuccessfullyconductingresearchinthisarea,soastofurtherenhancetheefficiencyofairpollutioncontrol.Keywords:multi-pollutantmanagement,synergisticeffect,sensitivityanalysis,healtheffect0引言以往空气质量管理中多是针对单一空气污染物确定排放标准和减排方法，空气质量是否合格的关键取决于每种或是排放强度最高的污染物是否超过标准。但是实际上不同浓度的各类污染物之间相互反应，混合污染物对健康和生态系统的作用并非单个污染物的加总，污染第一届全国碳中和与绿色发展大会380物的组合可能加重或抵消某类负效应。单独针对各类污染制定减排目标，缺乏对总体效益的评估，会忽略污染物治理的优先顺序，增加污染治理成本[1]。但是，由于技术和管理体制限制，当前大部分国家缺乏条件去发起严格意义上的多重污染研究和治理，注意的焦点往往是当下最为关心的污染物，例如1950-1970年对二氧化硫的关注，1970-2000年对碳氧化物和臭氧的关注，从本世纪初开始研究者对颗粒物的关注。总体来说，混合污染物研究知识空白存在的原因在于：（1）各类污染物间的化合作用难以完全掌握（2）只针对已经被识别出来的污染种类，还存在未知污染物的健康效应研究（3）以往多是一次研究一种污染物的作用，并没有注意到污染物的共同环境作用[2]。为更加高效安全地进行空气污染管控，需要将污染物作为相互作用的整体，在充分了解相关健康和生态影响的前提下，通过科学有效的方法实现多重污染的协同治理。因此许多国际上的研究组织提出应对污染的“多重方案”（Multipollutantmanagement），尽管这个说法得到了普遍认可，但Austin等[3]指出由于污染源、大气反应过程和污染物的生态健康效应存在高度的复杂性，以及由此产生的信息和技术障碍使这一治理任务异常艰巨。当前能够进行系统性多重污染管理的只有欧美少数发达国家[4,5,6]。多重污染管理中需要集成数据作为平台支撑，用相关空气质量模型模拟减排方案，而且最为关键的前提是--医疗健康部门与环保部门得通力合作，对混合污染物的健康影响有充分的认识。因此成功推行多重污染管理离不开先进的科学技术，并且需要革新现有管理体制、消除部门分割和信息不对称，形成创新资源汇集与共享的格局。当前多重污染管理还是一个新的概念，在实践中仍更多注重各类污染物单独的环境效应，只有空气质量标准中综合空气质量指数有通过对污染最大值的监控来衡量和反映多重污染的含义。但是从内容上看，同风险及结果导向的多重空气污染治理还存在一定差距。为进一步阐明多重污染管理的具体含义，本文以下部分在对多重污染管理的概念和意义进行分析的基础上，以美国佐治亚州为例，介绍多重污染管理的具体方法和步骤，然后总结多重污染管理中存在的障碍、要点和发展方向，为国内进一步实现多重污染管理提供参考借鉴。1多重污染管理的概念及实施意义Hidy和Pennell[7]提出多重污染管理的概念为：对具有相同或混合排放源，相似前提物或化学反应，或对人类生态系统具有类似健康效应的一组空气污染物实施协同规划治理。在强调人群污染暴露（pollutionexposure）分析和信息技术应用的基础上，通过综合方案实现污染减排和环境保护。多重污染管理具有结果导向和风险导向两个特征；结果导向同污染治理效率有关，以低成本实现既定的污染控制目标，多重污染的综合控制方案可能是同步实施的，也可根据污染物的来源和性质分阶段性实施，最终目的是在既定时间内通过协调、一致的方案实施达到污染减排的目的。风险导向特征与人群暴露和生态系统维护有关，考虑到人群分布与聚集度，污染物性质与扩散条件，采取综合污染治理方案将混合污染物相关风险和损害降到最低点。因此，除了以往对污染及其前提物排放、反应、扩散的相关研究外，需要补充了解的是：混合污染的健康影响、人口分布特征和对各类污染物控制方案的效果评估。首先，多重污染管理中需要加强对混合污染健康影响的认识。关于污染的健康影响，Mauderly等[2]认为非加总型的污染物相互作用比当前认识到的更加普遍，以往被看作与单个污染相关的健康负效应实际上大部分来源于多重污染或非常规型污染物，污染物之间、污染物和其他因素的交互作用在更大程度上是健康影响形成的基础。但是，当前这一领域研究还相对不足，较多用剂量-反应模型或医学实验验证单个污染物对健康的作用，而混合污染物的交互影响，以及污染物对健康作用的门槛点还是研究的薄弱环节。实际上此类效应的研究将提高治污针对性，例如对于污染的门槛效应，如果存在显著的证据表明PM25的负健康效第一届全国碳中和与绿色发展大会381应在前提物VOA浓度超出某一值的情况下更为明显，那么在制定PM25浓度标准的时候就需要同时考虑VOA的浓度；如果某类排放活动被证实对人体健康有害，规则的制定将会针对这类排放源，控制内容包括该污染源所有的一次和二次污染。需要注意多重污染物健康效应的非加总型，混合物的健康效应存在协同和抵消两类，因此污染混合物的总效应可能大于或小于独立加总值；在某种污染物存在的前提条件下，另外一种污染物的健康负效应将会被放大或缩小。现存的方法多是将多重线性回归分析结果作为权重，叠加识别多重污染的健康影响。Mauderly和Samet[8]指出多重污染健康影响应当是更加复杂的，包含了协同和互逆作用，尽管对这些内容的验证在以往文献中较少出现，需要医学和生物实验进一步研究。在这个过程中，污染物成分分析也需要被提上日程，例如，如果汽油燃烧颗粒物被证明比地面产生的颗粒物毒性更大，规则的制定将针对颗粒物的化学成分来追溯排放源，而不是对颗粒物总体进行管制。其次，空气污染暴露测量是多重污染健康效应研究的前提，可以由此发现人群内部或之间由于暴露程度差异而产生的个体发病率变化。掌握污染暴露信息也是风险防范的基础，相关信息包括人群空间密度分布、差异性健康效应、基于信息的健康损失评估等。除了可以采用卫星传感数据测量人群分布及暴露程度[9]，信息采集还需要相关部门的配合，例如城市人口管理、卫生防疫、交通信息管理机构提供同人口流动和流行病相关的数据。以往一些研究者进行了多城市健康效应的时间序列分析，在数据分类或合并处理之外，还需要及时监测城市内部各类人群集中的公共场所空气污染及变动情况，制定更为详细和差异化的空气质量标准。最后，关于混合污染物治理方案的制定，Daniel等[10]指出如果每种污染物的作用随时间或排放源分布存在显著不同，只是将这些作用加总会难以区分每种方案的相对效应。并且如果初始方案不足以达到减排目标，即使后期采用附加的方案，在对污染前提物的相对敏感度缺乏认识的前提下也难以生效。因此，在污染物控制的组合方案制定中，需要充分考虑到污染物和方案之间的相互作用。除了依照经验分析外，能够证明综合污染控制方案效果的先进方法是模型模拟，也就是对控制方案进行污染物敏感性分析，当前国内外开发出了多种相关环境模型，模型的科学应用和调试是多重污染治理的关键环节；最终目的是根据模拟结果选择最佳方案组合，从而实现各类目标污染物的协同治理。因此总体来说，多重污染治理需要跨学科合作、大数据支撑，综合应用大气动力、化学反应、计算机编程、健康风险评估等各方面的知识技能。2多重空气污染管理进展—以美国佐治亚为例2.1美国多重空气污染管理的背景和步骤框架当前世界上可以实施多重空气污染管理的国家还很少，其中美国环保署提出“转向治理混合污染空气的多重模式”，但是掌握实施这一方案仍是一个挑战[8]。2004年美国研究机构发布报告建议开发控制混合空气污染的多重治理方案。报告说明了当前分别针对6种主要污染物的空气质量控制标准，将朝向“空气整体”的治理方案推进，用“多维度空气质量模型系统”同时评估多种空气污染。首先，美国环保署将6种空气污染物合并成综合空气质量指数，指数范围是0-500，指数越高污染浓度越高，同时也给出了指数水平相对应的健康影响，例如空气质量指数在0-50之间代表“健康”空气质量，101-150之间会对敏感人群形成伤害[8]。其次，多重污染管理是一个系统性的过程，其中两个关键的步骤是：一，评估同时遭受多重混合污染的健康损失；二，制定多重空气污染控制方案。以下部分将以美国佐治亚为例阐述当前多重污染治理的实践进展。具体步骤如图1所示，首先对当地各类污染物进行减排敏感性分析，用电脑模拟单项控制方案并观察污染物的浓度第一届全国碳中和与绿色发展大会382变化，同时对减排方案实施成本和可行性评估；然后在敏感性分析的基础上，充分考虑各分项方案的健康影响和其他相关效应，初步确定减排方案组合；接着将实际排放数据代入所选择的方案组合进行模拟评估，验证能否在既定成本下实现空气质量目标。最后，依据模拟结果调整预定的方案，验证并最终确定综合减排方案。这种方法能够将空气质量模型同人群污染暴露分布、病理学特征相联系，从而估计每种减排方案的潜在健康效果。综合方案的确定过程注重理论和实际相结合，在评估每种选择方案有效性的基础上进行综合方案选择，依据排放源和人群暴露信息进行减排效应模拟分析，可以使预定方案更接近现实情况。并且，方法体系在应用于实践之前，用长期光化学模型进行证实校验，估计各分类方法之间的相互作用，以此调整组合方案使之更加具有一致性和经济可行性。图1多重污染物管理实施方案举例来说，佐治亚州同时控制臭氧和PM25的战略规划项目于2007年3月开始。该项目分配的人力资源包括：（1）评估方案可行性和潜在控制成本的工作人员，（2）进行光化学敏感性分析和健康效应评估的建模者，（3）选择控制方案的佐治亚环保办公室空气质量控制人员，最后，SIP规划必须被佐治亚自然资源管理部门和美国环保部批准才可能实施。环保机构使用多种模型进行排放敏感性分析,这类模型系统包括：中尺度模型气象模型（MM5）[11],稀疏矩阵算子核发射模型(SMOKE)[12]，多维度空气质量光化学模型（CMAQ）[13]，延展性综合空气质量模型(CAMx)[14],这些网格化模型系统能够模拟控制方案下各类污染物的小时浓度变化。环保部门应用模型模拟2002（基年），2009（臭氧和PM25的目标年份）,2018（雾霾的目标年份）的空气污染浓度；模拟区域不限制于佐治亚，还覆盖广阔的密西西比，南卡洛琳娜，田纳西，阿拉巴马州。研究者依据各地区记载的污染源类型及预期经济增长率预测未来年份的排放，同时，为了提高对未来排放值变化的预测准确性，美国环保署导则[15]建议对模型数据结果的分析更应当关注于相对变化而不是绝对浓度值的大小。2.2实践过程中的主要方法和结果模型敏感性分析可以判断各类污染物的来源、减排的难易程度、减排的关键所在，为综合型方案的制定提供依据。佐治亚的敏感性模型分析表明臭氧相对于氮氧化物和挥发性有机物的反应度更强，即减排的可能性更高（该地的臭氧水平显著受影响于两个大发电厂）。对PM25的控制来说，最大的利益来自于该地碳粒子控制，而通过二氧化硫，氮氧化物,VOC的控制产生的PM25减排效应相对弱，因此该地区PM25浓度显著受影响于佐治亚州的大发电厂是否安装除尘设施；另外，敏感性分析表明当地氨气排放显著增加了冬季PM25的浓度，因此需要对这种经常被忽视的污染前提物制定有效的控制方案。敏感性分析之后是控制方案的选择。仍有必要模拟整体控制方案，显示整个时期内取得的成效，并且分析各类分方案之间的非线性相互作用。如果对初始控制方案的模拟结果发现有必要实施进一步的控制方案，敏感性分析的结果会为附加方案的制定提供提示信息，从而减少模型和方法之间迭代重复。第一届全国碳中和与绿色发展大会383存在一些较高级的分析技术例如高阶解耦导向方法[16]或表面反应模型[17],都可用于未来制定附加的控制方案。多种污染治理方案中人体或生态健康的剂量-反应信息也是方案制定的前提，即在污染控制中不能只考虑到气象和光化学条件，同样需要针对医学领域的污染-健康研究。如果没有各科学领域的充分融合，将弱化多重污染治理的经济社会效应，也不能实现方案初始的成本效益最优化原则。美国健康效应机构（HEI）同各机构的科学家联合研究这一问题，用各类统计方法定量分析现实中混合污染物对人体健康的影响，包括对混合空气污染的联合健康效应，多重污染暴露程度量化分析，以及暴露测量误差对污染物健康影响的研究等。该项研究动用美国3个城市100多人，收集了多种污染物--挥发性有机物，碳氧化物，颗粒物等室内外的浓度值。在健康效应机构的支持下，这些数据被收集进了环境共享数据库中，成为检验多重污染分析新方法的宝贵资源。3多重空气污染管理过程中存在的普遍障碍多重污染管理尽管在美国等少数国家已经开始实践，但推行过程中仍存在重重困难。除了各部门内部技术知识的不完备之外，部门之间协调合作、信息流动的缺失也阻碍着多重污染管理的系统性推进。并且受旧有单一污染管理体制的制约，当前还存在多重污染排放标准不统一，治理精度有待提高等问题。本文如下部分将针对管理过程中普遍存在的障碍进行分析论述。3.1对多重污染物暴露的健康效应的认知障碍多重污染管理需要多学科领域合作互补，当前从事污染管理的多是环境专业人员，对从病理学和毒理学角度的污染物健康效应了解相对有限。除了环境管理者和医学研究者之间的信息沟通障碍外，医学研究中针对混合污染物暴露的健康危害和生态响应研究缺失也制约着污染管理的深入推进。例如，在医学实验研究中，同空气污染相关的一些数据信息是相对缺乏的（例如抽烟与职业信息），诊断的相对精确性、保护患者个人隐私也是造成数据收集障碍的原因之一；在对照研究中，医院数据存在不统一和不连贯的问题，使个人暴露程度和疾病结果之间的关联性更难以准确衡量[2]。除此之外，受制于信息和计量技术的不完全，混合污染物健康生态效应的模拟分析、健康损失的度量也是薄弱环节。以往研究更多针对短期污染物浓度变化与人群疾病之间的关系，缺乏长期内浓度缓慢变化对个体健康影响的研究，并且剂量—反应关系研究具有较强的约束性，大多数针对特定时期、特定区域、特定人群，缺乏整理分析和普遍规律的总结。人群暴露程度的健康影响分类是医学界关注的特殊问题，Zeger等[18]指出因为每一个浓度水平对应特定的处理方案，在难以对每一个受试者的每一种污染暴露反应都进行测量的前提下，如果错误分类可能会低估暴露和健康影响之间的真实关联。并且，由于不能有效分离环境和个体特征，还可能存在混淆效应，从而高估或低估空气污染的健康影响。最后，空气污染和健康风险相关结果的精确性在一定程度上取决于样本数量，一些研究可能因为没有足够数量的样本而无法进行。3.2空气质量标准的制定不利于多重污染管理当前空气质量标准的制定多针对单一污染物，分别给各类污染物规定排放标准，空气质量指数也依据超标最严重的一类污染物编制。通常一个环境治理方案控制一种污染物的浓度。实际上，考虑到各种污染物之间的相互关系，多重污染管理不应该只建立各种污染物的控制标准，单一标准不能反映多重污染效应，即不能将浓度-响应作为线性而非门槛型的关联来反映空气污染的健康作用。单一标准框架下实施污染控制会产生规则方案之间的矛盾，使第一届全国碳中和与绿色发展大会384污染物减排总效应的量化产生结果偏差，造成减排效应的相互抵消和资源浪费。Cairncross等[19]和Stieb等[20]提出应当应用综合空气质量指数的浓度-响应方程来应对这种偏差，并且由于不同管辖区空气质量指数的形成存在差异，不能依据特定区域的结果判断和发布健康效应。当前中国空气质量指数以污染健康影响最高的污染物种类为依据制定，该项指数也存在忽视多重污染总体效应和门槛效应的问题，进而造成指数风险提示功能不足，因此，Hu等[21]认为需要从编制方法上加以改进,建议采用加总空气质量指数（AAQI）或健康空气质量指数（HAQI）。污染标准制定的单一性不仅表现在污染物种类方面，还反映在没有参考人群暴露程度和地理位置信息，例如室内室外，城市和农村，临海和内陆各种空气质量标准可能是不同的；由于温度、湿度、通风等外在条件存在，即使面临相同的污染物浓度值，人群健康影响也会有很大差异。空气污染标准制定过程中需要更多考虑到混合污染物的关键门槛点，污染物本身的化学性质及对人类差异性的健康影响；因此多重污染质量标准更可能以组合的形式出现，可以依据背景条件对标准进行恰当分组，形成多套适用于不同环境的空气质量标准。环境管理者也将针对更加复杂的空气质量标准进行监管，并且更困难的问题是，如何将这些复杂标准以通俗易懂的形式传达给公众，获得公众对环境管理工作的支持和监督。3.3多重污染相关模型和统计方法的科学性有待提升首先，多重污染管理必须对污染物的分布及运动轨迹有相对清晰的认识，在掌握排放源信息之外，污染扩散模型也是必要的模拟和预测工具。但是当前污染扩散模型的开发和应用是研究难点，除了污染物本身的特性外还需要加入空气动力、化合作用、排放变化等变量。当前类似模型在欧美一些发达国家应用更广泛，其他国家也存在对空气质量模型的开发，但模型的精度还需要进一步提高。关于测量的准确性，Daniel等[10]提出空气质量模型应用和敏感性分析依赖于精确的气象和排放量信息，当前对于许多污染物来说都存在排放量的不确定性。因此一些环保研究机构建议通过观测分析调整补充减排模型，特别是用化学质量平衡模型和正向因子矩阵进行基于观测的排放源解析，估计各类排放源对污染物总体浓度的贡献[22]。但是，即便是技术最为先进的美国，环境管理部门也提示，对空气污染的预测更多要观察相对变化程度，而不要过于关注预测的绝对数值。因此，使用空气质量模型更加精确地分析污染物排放及变化仍是目前环境研究领域的重要任务之一。其次，从统计学领域对混合污染物健康效应评估遇到的挑战是：大多数方法同步处理所有预测变量，而没有将空气污染作为混合的整体研究其异质性特点。存在的第一种解决方法是，将空气污染物分作几个组成类型（例如按照来源和化学成分分类），使用“高维回归”方法或“逻辑回归”来探索高维数据交互效应[23;24]，并且可将单个污染物的产生时期加进模型中检验是否提高了拟合度[25;26]。但是这样的分析依赖于污染物之间可能存在的相互作用机制，并且会因为对实际暴露程度的估计误差和污染物浓度测量误差而使得结果复杂难以解释。第二种估计方法是使用一种污染物代表几种污染物的混合或一种污染源，例如，将PM25当做煤炭燃烧的污染指数，将SO2作为区域产业污染的标志。将相关污染物降维集后中于少部分核心指标，包括监管降维法和非监管降维法[27;28;29]，但是这种方法也有缺陷，就是集中于少数污染源而遗漏了其他可能更难测量到或是难以了解的污染源，不能准确预测产生健康效应的污染浓度水平。第三种方法是通过源识别的方法界定污染排放，包括因子分析和源解析技术，使用数据扣除的统计办法将颗粒物排放归因于各类污染源[30]。然而存在的问题是：由于污染源具有显著的地方性特征，基于污染源的分析法在某些时候难以得到一般性结论；将混合污染物归因于特定污染源的同时，也要考虑到混合污染物可能存在多个污染源，以及污染源随时间变化的特征。3.4管理过程中存在部门合作和信息共享障碍第一届全国碳中和与绿色发展大会385多重污染管理要求信息的全过程传导和分享，这个连续的过程包括识别污染源及健康效应，掌握污染源、人群暴露信息，模拟与实现减排方案。因此多重污染管理并非一两个部门就可以完成的，在补充各自领域知识空白的前提下，还需要学科和部门间有效的沟通，消除知识和信息流动的阻隔。当前信息共享沟通在美国、加拿大、英国等多重污染管理基本实现的国家还存在一定阻碍，对于发展中国家来说更为困难。首先是信息的不完全，除了对污染物间相互作用的研究相对完善之外，未知污染物的种类、混合污染物长期健康效应，污染控制方案可能产生的多重影响都还是研究的薄弱环节[31]。其次，技术和制度障碍也影响到现有信息的沟通，技术障碍源于信息平台的建设和共享困难，尤其是跨学科之间的信息共享，大数据应用需要先进科学技术的支持；多部门信息共享也需要有多学科或交叉学科知识储备的科研人员在其中起到有效沟通协调的作用，但是当前此类综合型人才的培养还相对欠缺。制度障碍产生于行业部门之间的分割、信息垄断和不对称，缺乏衔接管理结构孔的关键组织机构，还没有形成部门间协同合作的局面。一些关键的信息如人口的空间分布，污染物潜在的流行病风险被作为内部机密而不能在各领域间实现共享。4实施多重污染管理的要点与可能改进方向总结4.1实施多重污染管理的要点总结当前空气污染治理存在从单一向多重治理转变的倾向，但是各个国家实施多重污染管理的进度存在差异，管理效率主要取决于信息和医疗技术的研发应用水平。以这个领域推进较快的美国为例，多重污染管理实施过程可分为如表所示的三个阶段：前期准备、中期策划和后期实践。在前期准备过程中，需要收集整理相关健康影响、人群暴露、排放源、排放标准相关信息，为以后的数据模拟和方案制定提供研究基础；从这一阶段开始就应该发挥多学科力量，促成医疗、气象、人口管理、环境管理等部门的协同合作。第二阶段中期策划过程中初步形成减排方案，需要从减排敏感度和减排成本两个方面拟定减排整体方案，这一阶段需要使用空气质量模型和统计分析方法，其中模型和方法的适用性是关键。表1实施多重污染管理的步骤和要点阶段步骤要点前期准备1识别污染混合物暴露下的多重健康影响健康影响评估2统计空气污染源和气象条件背景数据收集3对人群暴露程度进行估计人口分布与流动状况促成各方合作的形成4设置多重污染管理的规则标准中期策划1模拟各类方案下的污染物减排效果（敏感度）减排敏感性模型构建2减排方案组合的运行成本效率分析生态健康效益的货币化3拟定综合型的空气污染治理方案方案的经济技术可行性后期实践1依据实际情况对组合方案进行验证和调整反复调试和精准性2确定最终的中长期方案并应用于实践方案的一致、协调性第三阶段是减排方案的校准和实践推广，为验证方案的有效性需要选取适当的时间和地点，或将实际数据代入综合减排模型验证实施效果，并依据模拟结果对方案进行反复调试；得到相对精确稳定的结论后才可以普遍推广，确定最终的中长期方案并应用于实践，这一过程中的要点是方案的精准和一致性。整体来说，多重污染管理需要多部门的合作和集成性信息，在空气质量模型的支撑下，模拟减排方案组合的效果，结合成本效益分析拟定空气污染综合治理方案，并最终由环境管理部门依据实际情况对方案进行验证、调试和执行。4.2实施过程中需进一步改进提升的具体环节第一届全国碳中和与绿色发展大会3864.2.1污染标准制定的改进首先，要考虑到各种污染物之间的相互关系，例如，一个环境方案是控制一种污染物例如颗粒物的浓度，但是同时也会影响到另外一种污染例如臭氧。因此，不是建立单独的各种污染物的控制标准，在制定标准的时候决策者需要评估各种治理方案及综合影响。第二，污染标准的制定从单一污染物转向混合污染物存在一定的困难，可以将衡量的标准进行二次转化，例如以健康或生态效应为新标准，用发病率和死亡率作为具体的衡量指标，或者把寿命的减少年限进行货币化度量。这样规则制定就可以针对混合污染物或者排放源，以健康风险降低程度为标准。第三，多重污染标准制定过程中需要加强对各种污染物关键浓度点上健康风险的认识。例如在浓度达到某一程度后对敏感人群（老人和小孩）有显著的健康影响，在达到更高程度后对全体成员都存在显著健康影响；同时也需要注意其他前提物存在的条件下，污染物达到某一浓度值后健康负效应会明显增强的情况。因此，在更为详细了解污染物之间的相互化合作用，及混合污染物健康生态效应有的前提下，空气质量标准的制定应该是一个更为系统化的过程。除了健康生态效应之外，还需要考虑到特定减排方案产生的目标污染物及其他污染物的协同效应，主要污染物和关键浓度值上风险等级的确定，排放源的成分特征，各类减排方案的成本效益等内容。在研究多重污染效应时，需要注意到污染模型的空间和时间的对照性，利用这种不同建立更加完善的空气污染-健康响应关系，建立差异化和针对性的多重污染排放标准。例如，依据人群污染暴露程度制定室内外污染排放标准，城市和村庄空气质量标准；另外气象条件、地理位置、人群特征也是空气质量标准制定需要考虑的因素，因此可能出现更多的组合污染物标准，例如在晴天强光照条件下臭氧浓度和氮氧化物的组合浓度标准和阴雨天的标准将存在差异。并且，之前对颗粒物的研究更多针对总体浓度水平，通常通过对气团整体的研究将其视为一种单独的污染物，但是当考虑到体积、内部的化学成分和健康影响后，更应当将颗粒物看作复杂的来自各类排放源的混合物，在进行标准制定时需要考虑到颗粒物的性质和来源。另外，以往排放标准主要针对常规污染物，随着对污染物种类及毒性识别能力的提升，将来在污染物控制标准中可能加入更多非常规和新发现污染物。4.2.2加强各科学领域的合作研究与信息共享多学科合作是多重污染治理的必要条件，一方面需要从资源配置和人员培养入手，改变各学科相互独立、信息阻隔的现状，例如成立环境卫生综合研究室，人口环境协调管理部门；培养交叉学科、多学科综合人才填补各学科领域之间的鸿沟，在环境管理中遇到需要平衡各方新问题的时候可以迅速制定适当的解决方案。另一方面要加强各学科领域的人员研究项目合作，例如成立多重污染专家咨询组提供多元化信息，共同协商污染防控方案。特别是未来应对混合污染的健康影响的策略依赖于对污染物生物特性的了解。例如，污染物之间协同作用、生物活性和氧化能力等，以及这类生物特性对人类健康和生态系统的作用，就需要生物、医学、化学领域的共同研究，并最终将知识信息有效传达给环境技术研究和政策制定者。最后，信息的实时共享是推动多重空气污染管理的前提条件，需要城市人口管理、环境管理和气象监测部门的密切合作，通过科学规章制度的制定、协调机构建立，打破部门间相互分割、各自为政的局面；形成及时、连续、全面的污染排放信息监测系统，掌握可追踪的时段内人群暴露程度测量方法，为科学有效的多重污染治理方案的形成实施提供制度保障。4.2.3综合方案制定体现优先与协调性的原则综合治理方案往往是各分支方案的集合，需要在用长期模型和实证经验的基础上，估计各分类方法的相互作用，通过最大化协同效应和最小化抵消效应提升整体方案绩效。首先，综合方案的制定并不是对所有环境目标一并考虑实施，仍可以在分析成本效益的前提下，优第一届全国碳中和与绿色发展大会387先完成首要的目标任务，即方案体现了替换和优先性的减排理念，首先防范最重要风险或者取得风险最大化降低[5]。其次，在控制当前最突出环境风险的基础上，考虑到排放源、人群分布情况和一次、二次污染物的生成条件，可以采取分步骤的方法依次降低各类污染物负效应。因此对于多重污染治理来说，结果和风险导向的原则要求在既定时间内实现多种污染物排放浓度达标的要求，不管组合方案是同时还是分步实施，都需要严格控制人群暴露风险，在成本可控的前提下最大化环境治理效益。最后，多重污染治理要突出协调一致性的原则，污染治理方案往往是多个分方案的组合，要求各分方案之间不能相互矛盾。例如子方案A的主要目的是降低颗粒物浓度，但是有增加氮氧化物浓度的风险，方案B的目的是降低臭氧浓度，两者同时实施就可能最终达不到臭氧的浓度标准，因为氮氧化物会二次生成臭氧。也就是各方案之间尽可能形成相互配合、相互促进的结果，使总效应大于分效应加总。方案综合效果的评估除了依据经验外，还需要借助现代化的科技手段，例如佐治亚案例中，在了解实际排放源数量、预测经济增长速度的前提下，对综合方案进行数据在线模拟评估，最终确定协调一致的实践方案组合。5总结及展望多重空气污染治理是国际环境管理的新方向，具有协同、精确、高效降低混合空气污染健康和生态风险的优点。多重治理的各阶段都需要一定的信息技术作为支撑，因此科学技术的有效应用对于多重污染管理的成功实践具有重要意义；但在不能完全掌握污染健康影响和减排模拟技术的前提下，多重污染管理可以是一个渐进的过程，由相对到绝对精确转变。特别对于发展中国家来说，首先应该树立多重污染管理理念，并在技术允许条件下，以结果优化和风险控制为导向，加大资金和人员投入水平，加强对空气质量模型的研发力度，充分考虑到空气质量标准制定的改进和人群暴露程度的监测。其次，从协同共治的视角促进环境管理体制改革，形成各部门分工合作、信息共享的多重污染治理格局。参考文献[1]ChestnutLG,CohanDS,MillsDM,etal.Cost-benefitanalysisintheselectionofefficientmultipollutantstrategies[J].JournaloftheAir&WasteManagementAssociation,2006，56:530–536.[2]MauderlyJL,BurnettRT,CastillejosMetal.Istheairpollutionhealthresearchcommunitypreparedtosupportamultipollutantairqualitymanagementframework[J].InhalationToxicology,2010,22(S1):1–19.[3]AustinE,CoullB,ThomasetD,etal.Aframeworkforidentifyingdistinctmultipollutantprofilesinairpollutiondata[J].EnvironmentInternational,2012,45:112–121.[4]HidyGM,BrookJR,DemerjianKM,etal.TechnicalAspectsofMultipollutantAirQualityManagement[M].2010,NewYork:Springer.[5]JeanjeanM,BindMA,RouxJ,etal.Ozone,NOandPMareassociatedwiththeoccurrenceofmultiplesclerosisrelapses.Evidencefromseasonalmulti-pollutantanalyses[J].EnvironmentalResearch,2018,163:43–52.[6]CantuariaML,BrandtJ,LofstromP,etal.Publicperceptionofruralenvironmentalquality:Movingtowardsamulti-pollutantapproach[J].AtmosphericEnvironment,2017,170,234–244.[7]HidyGM,PennellWT.MultipollutantAirQualityManagement[J].Air&WasteManage,2012,60:645-674.[8]MauderlyJL,SametJM.Isthereevidenceforsynergyamongairpollutantsincausinghealtheffects[J].EnvironmentalHealthPerspectives,2009,117:1–6.[9]DeSherbininA,LevyMA,ZellE,etal.Usingsatellitedatatodevelopenvironmentalindicators[J].EnvironmentalResearchLetters,2014,9:1-13.第一届全国碳中和与绿色发展大会388[10]DanielS,CohanJW,BoylanAM,etal.AnIntegratedFrameworkforMultipollutantAirQualityManagementandItsApplicationinGeorgia[J].EnvironmentalManage,2007,40:545-554.[11]BoylanJW,MarmurA,KhanM,etal.8-hourozoneandPM2.5modelingtosupporttheGeorgiaSIP[R].2006,ProceedingsoftheAir&WasteManagementAssociationAnnualConference.[12]HouyouxMR,VukovichJM,CoatsCJ,etal.Emissioninventorydevelopmentandprocessingfortheseasonalmodelforregionalairquality(SMRAQ)project[J].JournalofGeophysicalResearch,2000,105:9079–9090.[13]ByunDW,SchereKL.Reviewofthegoverningequations,computationalalgorithms,andothercomponentsoftheModels-CommunityMultiscaleAirQuality(CMAQ)modelingsystem[J].AppliedMechanicsReviews,2006,59:51–77.[14]MorrisRE,KooB,GuentherA,etal.Modelsensitivityevaluationfororganiccarbonusingtwomulti-pollutantairqualitymodelsthatsimulateregionalhazeinthesoutheasternUnitedStates[J].AtmosphericEnvironment,2006,40,4960–4972.[15]U.S.EnvironmentalProtectionAgency.Guidanceontheuseofmodelsandotheranalysesfordemonstratingattainmentofairqualitygoalsforozone,PM2.5,andRegionalHaze(Draft3.2–September2006)[R].2006,U.S.EnvironmentalProtectionAgency,OfficeofAirQualityPlanningandStandards,ResearchTrianglePark,NorthCarolina.[16]HakamiA,OdmanMT,RussellAG.Nonlinearityinatmosphericresponse:adirectsensitivityanalysisapproach[J].JouralofGeophysResearch,2004.109,doi:10.1029/2003JD004502[17]DennisRL,ArnoldJR,TonnesenGS,etal.AnewresponsesurfaceapproachforinterpretingEulerianairqualitymodelsensitivities[J].ComputerPhysicsCommunications,1999.117:99–112.[18]ZegerS,ThomasD,DominiciF,etal.Exposuremeasurementerrorintime-seriesstudiesofairpollution:Conceptsandconsequences[J].EnvironmentalHealthPerspectives,2000,108(5):419–426.[19]CairncrossEK,JohnJ,Zunckel,M.Anovelairpollutionindexbasedontherelativeriskofdailymortalityassociatedwithshort-termexposuretocommonairpollutants[J].AtmosphericEnvironment,2007,41:8442–8454.[20]StiebDM,Smith-DoironM,BrionO,etal.Anewmulti-pollutant,no-thresholdairqualityhealthindexbasedonshort-termassociationsobservedindailytimeseriesanalyses[J].JournaloftheAir&WasteManagementAssociation,2008,58:435–450.[21]HuJL,YingQ,WangYG,etal.Characterizingmulti-pollutantairpollutioninChina:Comparisonofthreeairqualityindices[J].EnvironmentInternational,2015,84:17–25.[22]MarmurA.Receptor-modelbasedanalysisofhighparticulate-matterdaysinseveralurbanandruralsitesinGeorgiainlightoftheUS-EPAproposednewdailyambientair-qualitystandard[R].2006,AmericanAssociationforAerosolResearch7thInternationalAerosolConference,America,Minnesota.[23]LentersV,PortengenL,Rignell-HydbomA,etal.Prenatalphthalate,perfluoroalkylacid,andorganochlorineexposuresandtermbirthweightinthreebirthcohorts:multi-pollutantmodelsbasedonelasticnetregression[J].EnvironmentalHealthPerspective,2016.124(3):365-372.[24]AngelD,DavalosMS,ThomasJ,etal.Currentapproachesusedinepidemiologicstudiestoexamineshort-termmultipollutantairpollutionexposures[J].AnnalsofEpidemiology,2016,(6):1-9.[25]SametJM,SpeizerFE.Introductionandrecommendations:Workinggrouponindoorairandothercomplexmixtures[J].EnvironmentalHealthPerspective,1993,101(4):143–147.[26]WelleniusGA,CoullBA,GodleskiJJ,etal.Inhalationofconcentratedambientairparticlesexacerbatesmyocardialischemiainconsciousdogs[J].EnvironmentalHealthPerspective,2003,111:402–408.[27]O’Hara,RB,SillanpaaMJ.AreviewofBayesianvariableselectionmethods:what,howandwhich[J].第一届全国碳中和与绿色发展大会389BayesianAnalysis,2009,4(1):85-118.[28]ZanobettiA,AustinE,CoullBA,etal.Healtheffectsofmultipollutantprofiles[J].EnvironmentInternational,2014,71:13-19.[29]PearceJL,WallerLA,MulhollandJA,etal.Exploringassociationsbetweenmultipollutantdaytypesandasthmamorbidity:epidemiologicapplicationsofself-organizingmapambientairqualityclassifications[J].EnvironmentalHealth,2015,14:5-15.[30]DominicF,RogerDP,ChristopherD,etal.ProtectingHumanHealthFromAirPollutionShiftingFromaSingle-pollutanttoaMultipollutantApproach[J].Epidemiology,2010,(21)2:187-194.[31]GreenbaumD,ShaikhR.FirstStepsTowardMultipollutantScienceforAirQualityDecisions[J].Epidemiology,2010,(21)2:195-197.第一届全国碳中和与绿色发展大会390低碳城市能源结构低碳化评价指标的构建解析马潇颖（华北电力大学）摘要：人类社会发展中，在消耗大量资源的同时向自然界排放了大量二氧化碳。研究发现，我国二氧化碳排放量较高，我国面临的气候变化问题较为艰巨。全球气候变暖是世界各国都需面对、解决的问题。调查发现，人类社会发展中消耗化石燃料产生的二氧化碳是引发此问题的主要原因，同时煤炭、石油等能源的消耗将污染环境。在此情况下，世界各国需着手建立低碳城市。在此环节，需科学制定低碳城市能源结构低碳化指标体系。本文分析了低碳城市的含义与特征，研究了低碳城市能源结构低碳化评价指标的构建，提出了几点适用于我国的城市能源结构低碳化建议。关键词：低碳城市；能源结构；低碳化评价指标；构建AnalysisontheConstructionofLow-carbonUrbanEnergyStructureLowCarbonizationEvaluationIndexAbstract:Inthedevelopmentofhumansociety,alargeamountofcarbondioxideisemittedtothenaturalworldwhileconsuminglargeamountsofresources.ThestudyfoundthatChina'scarbondioxideemissionsarerelativelyhigh,andtheclimatechangeproblemfacingChinaismorearduous.Globalwarmingisaproblemthatallcountriesintheworldneedtofaceandsolve.Thesurveyfoundthattheconsumptionofcarbondioxidefromfossilfuelsinthedevelopmentofhumansocietyisthemaincauseofthisproblem,whiletheconsumptionofenergysuchascoalandoilwillpollutetheenvironment.Underthiscircumstance,countriesaroundtheworldneedtosetuplow-carboncities.Inthislink,itisnecessarytoscientificallyformulatealowcarboncityenergystructurelowcarbonizationindicatorsystem.Thispaperanalyzesthemeaningandcharacteristicsoflow-carboncities,studiestheconstructionoflowcarboncityenergystructurelowcarbonizationevaluationindicators,andputsforwardsomesuggestionsforlowcarbonizationofurbanenergystructure.Keywords:lowcarboncity,energystructure,lowcarbonizationevaluationindex,construction0引言现阶段，我国发展中对化石燃料的消耗量较高，在经济迅速发展的同时，城市碳排放量在持续增加，化石能源减少、碳排放量高等问题已成为影响我国城市发展的重要因素。我国第一届全国碳中和与绿色发展大会391社会各界对控制二氧化碳排放量、建设低碳城市的重视程度在逐渐提高[1]。2010年，我国开设低碳城市试点，把降低能源强度、减少能源消耗、提升低碳能源消耗等作为城市治理工作重点。针对转型中的城市，为尽快建立低碳化能源结构，需构建有效、有针对性的能源结构评价指标体系。1低碳城市的含义与特征1.1低碳城市含义在各种资源消耗量逐渐增高的同时，气候变化出现异常情况，世界各国开始重视低碳经济，未来低碳经济将成为新的经济增长点。专家学者对低碳经济的认知并不相同，一般都将低碳经济认定为一种新型污染性较低、碳排放量较低的经济增长模式，其涉及低碳技术、低碳发展、低碳生活等多种经济形态[2-3]。目前，低碳能源发展的主要内容就是研发、利用低碳产量及能源，而低碳经济的重点则是提高能源利用率、研发无碳或低碳能源。许多专家学者对低碳城市的看法存在差异，部分专家学者认为城市低碳经济主要涉及低碳生产、低碳消费，在城市中建设可持续发展、良性循环的能源生态机制即为低碳城市；部分专家学者则表示低碳城市为一种社会经济运行模式，其通过城市这一载体推动低碳技术创新、低碳经济发展，降低城市碳排放量；世界自然基金会则认为人类社会发展中，尽量降低能源消耗量，减少碳排放量的城市为低碳城市。由此可见，大多学者认为低碳城市是一种新型发展观念，其基础就是发展，为实现这一目标，政府部门、企业、民众需改变原本的消费方法、生活方式、生产方式等，减少对能源的消耗及碳排放量。由宏观经济方面分析可发现，城市只是一个区域，其具有综合性、整体性等特征。因而，由区域角度分析，低碳城市指的是在城市空间中合理调整能源结构，改变消费方法及生产方式，积极研发低碳技术，降低城市碳排放量。1.2低碳城市特征1.2.1经济低碳化其指的是利用最少的资源及能源，获得最高效益，即经济高效化、集约化。为实现这一目标，需调整城市产业结构，将城市产业结构以工业为主向服务业为主转变、推动重化工业向着高加工化转变，提高城市经济效益。1.2.2基础设施低碳化城市发展的重要基础就是城市基础设施，其是推动城市经济、社会稳定发展的基础。基础设施低碳化指的是：城市规划、基础设施建设中需坚持“低碳”原则，积极应用多种先进技术，在城市中推广绿色建筑及公共交通，将城市建立为宜居城市。1.2.3生活方式低碳化除上述几点外，居民消费理念及生活方式也将影响城市能源需求量。为降低城市对能源的需求、减少二氧化碳排放量，需转变人们的消费观念及行为方式。生活方式低碳化指的是人们需转变原本的高消费方式，保证人们可尽量选择低碳产品，养成低碳消费观，进而实现降低城市能源需求的目标。1.2.4低碳技术较为全面可提高民众生活质量、推广清洁能源、提升能源利用率、减少二氧化碳排放量的技术为低碳技术。在建设低碳城市时，低碳技术是必不可少的先进技术，其主要涉及：经济低碳化、第一届全国碳中和与绿色发展大会392低碳建筑建设、绿色交通规划等[4-5]。因而，为建设低碳城市、缓解温室问题，需建立具涉及节能、清洁能源、可再生能源等区域的低碳技术系统。1.2.5低碳政策制度较为完善低碳城市的建设并不仅仅是政府、企业的责任，而是需社会各界参与的工作。因而，政府部门需制定相关政策及管理制度，明确低碳城市发展目标，如此可使民众了解政府部门与全社会合力建设低碳城市、推动低碳经济发展的决心。政府部门可经由政策目标引导经济发展，鼓励企业、个人为低碳经济发展贡献自己的力量。1.2.6生态环境良好为降低二氧化碳排放量、缓解全球气候变暖问题，世界各国开始重视低碳技术的应用、积极发展低碳经济。草地、森林自然生态系统具有固碳作用，对缓解气候变暖、提高居民生活质量具有一定作用。因而，在建设低碳城市时，需建立良好生态环境。2能源结构低碳化评价指标的构建2.1城市能源消耗综合评价指标分析表1低碳城市能源结构低碳化指标体系评价指标名称单位低碳要求1.综合能源城市消耗能源总量万吨标煤/年城市万元产值综合能耗万元/吨标煤<0.60城市人均能源消耗万吨标煤/人<2.52.化石能源煤炭供给与消费能源总量比重%<50化石能源中煤炭能源的年下降率%-4%天然气占化石能源中的比例%≥10低碳城市以外的输入电量比重%≥203低碳能源非化石能源在一次能源中的比例%≥15电力结构中水电所占比例%≥2电力结构中核电所占比例%≥5风电发电量万kWh年增长7%太阳能光伏发电量万kWh年增长7%太阳能集热器面积万m2年增长7%沼气规模及数量万只年增长7%其它（生物质能源、地热等）注：首先，年增长7%指的是低碳城市低碳能源增长与城市经济增长相符；其次，此指标体系中的指标将逐渐完善。评价指标构建原则：（1）科学性及可操作性原则。构建评价指标时需确保指标的科学性及可操作性。在选择指标时，需由科学角度对指标进行分析，依据科学理论选择评价指标[6-8]。可操作性指的是构建的评价指标需确保评价工作顺利进行，保证相关数据可顺利获得，且可对其进行定量第一届全国碳中和与绿色发展大会393分析。（2）全面性及不重复性原则。构建评价指标体系时应确保可全面、真实反映低碳城市能源结构，展示指标将产生的社会、经济及环境效益。在构建评价指标时需将调整能源结构作为目标，充分反映城市能源结构优化情况。（3）系统性及目的性原则。评价指标体系应全面展现城市能源结构低碳化情况、发展方向。我们可依据层次对其进行细化，将每个层次划分为多个方面，使每一层次形成一个子系统。在明确评价指标时，需确保指标的逻辑性及层次性。（4）3E协调原则。实现城市能源结构低碳化的主要目的是确保能源、经济、环境协调统一，这也是指标体系构建过程中需遵守的重要原则。本文提出的能源结构低碳化评价指标主要涉及三个大项与十五个小项，具有全面性、科学性的特征。我国需科学确定城市能源结构低碳化评价指标。在选择时，需确定评价指标与国家统计局统计方法相符，可核查、可对比。下文主要分析每个城市能源结构低碳化评价指标。2.1.1城市能耗能源总量其指的是在一定时间内城市生产、生活中消耗的所有能源的总和，由此指标可全面了解城市能源结构、消耗量及增长情况。能源出库存量、一次能源生产量、能源进口量、能源出口量形成了城市能耗能源总量指标[9]。此指标中不仅包含原油、原煤及其附加产品，还涉及了天然气电力，而光伏发电、生物低碳质能等未纳入其中。城市能耗能源总量涉及了终端能源消费量、能源加工转换损失量、损失量这几大类。城市能耗能源总量的单位为万吨标煤／年。2.1.2城市万元产值综合能耗其指的是在一定时间内城市中所有企业的能源消耗量与其总产值的比值。通过此指标，我们可了解企业经济效益与能源间的联系。城市万元产值综合能耗指标的单位为吨标准煤/万元。此指标有多种计算方法，我们可依据工业总产值或工业净产值可比价格进行计算，因此此指标有两种（分别为：万元增加值综合能耗与万元产值综合能耗），我们可选择其中一种容易获取的指标。万元增加值综合能耗计算方式为：万元增加值综合能耗=能源消耗总量（吨标准煤）/工业增加值（万元）。万元产值综合能耗计算方式为：万元产值综合能耗=能源消耗总量（吨标准煤）/工业产值（万元）。2.1.3城市人均能源消耗其指的是国家或者地区人均生活、生产消耗的能源量。此指标的计算方式为：人均能源消费量=能源消费量/平均人口。平均人口为本次报告期的平均人口欧。若报告期设置为年，则需依据年初、年末人口数量计算平均人口。在人类社会发展、工业化程度逐渐增高的同时，人类生活、生产活动对能源的需求量在逐渐增高，因而人均能源消耗量也随之提高。通过分析人均能源消耗量，不仅可了解目前本地区对能源的需求量，预估未来一段时间内对能源的需求，同时还可分析不同国家或地区在一定时期内对能源的需求。2.2化石能源供给结构低碳化评价指标2.2.1煤炭供给及消费能源总量我国煤炭能源储量较大，我国煤炭能源储量为世界第三，约占世界储量的13%，相反我国石油、天然气储量较少，我国石油资源储量为世界第八，约占世界储量的1%—2%。由国家方面分析，过度开采、利用石油或天然气对国家的长远发展不利。因而，我国对煤炭能第一届全国碳中和与绿色发展大会394源的消耗量较高。在未研发出替代能源前，煤炭能源在我国能源结构中将一直处于主体地位。调查发现，我国对煤炭能源需求量较高的为电力、钢铁、化工及建材四个行业，其中电力对煤炭能源的需求量最高。研究发现，2018年全年煤炭消费增速约2.5%，煤炭消费大约达到39.3亿吨。2.2.2煤炭清洁利用比例美国的煤炭能源储量及消费量高于中国，但是我国空气污染程度较高。其主要原因为：美国更重视煤炭能源的清洁利用，其煤炭能源大多得到清洁利用。我国煤炭能源主要用于火力发电，因而电力行业煤炭能源清洁利用率将直接影响环境。为减少环境污染，我国需加强煤炭能源清洁化处理，调整能源结构。调查发现，2016年底，我国火电厂安装的除尘设备全部装机容量在2.97亿千瓦以上，约占全国燃煤机组容量的31.6%。依据调查结果可发现，袋式除尘器容量在0.79亿千瓦左右，约占全国燃煤机组容量的8.4%；电袋复合式除尘器机组容量在0.9亿千瓦以上，约占全国燃煤机组容量的23.3%。依据以上数据，可分析低碳城市煤炭能源清洁化利用比例。2.2.3化石能源消费总量中天然气的比例常见的几种能源中天然气含氢比例最低，因此天然气燃效率、热效率最高，天然气为高热值清洁能源。将其与煤炭、石油进行对比可发现，单位质量下天然气的发热量、产生的热值最高，因而推广应用天然气对减少二氧化碳排放，缓解环境问题、提升居民生活质量具有一定作用。大量使用天然气可降低二氧化碳排放量，提高低碳城市建设水平。此外，推广应用天然气，可减少对煤炭、石油的需求，降低温室气体排放量[10]。研究发现，每立方米天然气充分燃烧后产生的二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物均低于1立方米煤炭充分燃烧后产生的二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物。由此可见，提高天然气使用量对改善环境、缓解温室问题具有重要意义。低碳城市建设的目的为：降低温室气体排放量、解决全球变暖问题。因而，可在低碳城市中推广应用天然气。调查发现，2018年，我国全年总共消费46.4亿吨标准煤，同比增长3.3%；同年，我国全年总共消费6.48亿吨石油，同比增长6.95%；2018年，我国全年总共消费2800亿方天然气。近年来，我国天然气用量逐年增长，预期在2020年我国一次能源消费结构中天然气可占比10%左右；争取在2030年，将天然气在我国一次能源消费结构的占比提升到15%左右。低碳城市指标中，天然气使用比例统计难度较高，我们可通过制定一系列政策在低碳城市推广天然气。2.2.4低碳城市以外输入电量及比重电网将为用户传输电力资源，同时也将消耗一定电力资源。长距离、高压电路的运输虽可提升运输效率，但是未降低污染总数。高压线缆的应用可转变污染物排放位置，采用统一管理及处理的方式降低污染物排放量。然而电力系统具有区域性、技术性特征，因而未取得良好效果。在此情况，为提升低碳城市建设水平，需积极建立跨省、跨区域的输电路径，在东南部地区电力输送量达到7000万千瓦时时，可有效提升全国跨省跨区域输电量比例。这种提升对低碳城市的建设、发展十分重要。目前，我国部分地区短时间内无法保证低碳城市电气化水平达到先进低碳城市水平，比如：低碳城市不能提高电价水平为全国最高电价水平、电网安全性也不如北京地区好。然而低碳城市可积极引进先进电力技术，提升输电量比例。通过此种方式取代本地区高能耗企业，从而降低低碳城市碳排放量、缓解环境污染问题。采用一第一届全国碳中和与绿色发展大会395系列有针对性措施，不仅可增加城市外来输电量，也可充分展现低碳城市能源结构低碳化。2.3非化石（低碳）能源发展水平评价指标2.3.1城市总能源消耗中非化石能源所占比重非化石能源指的是除煤炭、石油、天然气等长期地质变化形成的一次性能源之外的能源，其主要包含：核能、风能、太阳能、水能、地热能、海洋能等可再生资源。积极推广此类新能源的应用，可减少碳排放量、改善大气环境，缓解全球变暖问题。目前，新能源的应用比例不够高，因而提升此类能源应用比例，可降低温室气体排放量，提升环境质量。我国国家能源局在《电力发展“十三五”规划》中明确指出，我国需在2020年保证非化石能源消费在一次能源消费中占据15%左右的比重，降低碳排放量。由此可见，通过提高非化石能源消费在一次能源消费中的比重，可提高低碳能源利用率，减少二氧化碳排放量。2.3.2太阳能利用开发水平太阳能是绿色能源，指的是太阳热辐射能，其以太阳光线为主要表现形式。太阳能可用于光热转换或光电转化。若可将地球表面的0.1%太阳能均转化为电能，即便只能顺利转化5%，也可产生5.6×1012kW·h电能，其远高于全球每年能耗。太阳能是可再生能源，且无地域限制，其主要优势为：环保、长久等。随着太阳能转化比例的增高，太阳能的利用空间将逐渐扩大，太阳能的应用可提高低碳城市水平。为评价低碳城市能源结构低碳化，可依据光伏面板面积、发电量进行统计分析。近年来，我国对太阳能的应用逐渐深入。直至2018年底，我国光伏发电装机已达到1.74亿千瓦，光伏发电量达到1775亿千瓦时。我国国土面积较广，太阳能资源十分丰富，因而我国光伏资源具有较大发展潜力。调查发现，我国青藏高原、四川盆地地区太阳能辐射强度较大，且我国太阳能技术、太阳能利用率与发达国家的差距也在逐渐减少[11]。在多种低碳能源中，太阳能的质量最好，其对推动低碳经济发展具有重要意义。因而，为提升低碳城市建设水平，需加强太阳能的应用。我国《可再生能源中长期发展规划》中指出，预计到2020年我国太阳能装机发电容量可打18亿瓦。同时，在我国全部能源发电量中，光伏发电容量可达到5%的比重。为评价低碳城市能源结构低碳化，可将光伏发电量、太能能面板面积作为评价指标。2.3.3风力发电开发风力发电机可把风能转变为电能，风力发电机是由风轮、发电机、调向器、塔架等部件构成。2015年，我国建立了海上最大风力发电机，其单机容量达到5MW，转轮直径为128米，轮毂中心高81米。直到2017年底，我国风电装机容量为19660MW。依据我国《可再生能源“十三五”规划》中的规定，我国需保证海上风电开工建设5GW。低碳城市试点大多为沿海城市，因此可加强对风能的应用。另外，在西北地区同样具备丰富风能，加强对此能源的开发可减少碳排放量、提高环境质量。未来，风力电能将成为能源结构的重要构成部分。风力发电开发指标是评价低碳城市能源结构低碳化的重要指标，其单位为装机容量兆瓦。2.3.4开发利用沼气资源评价指标生物质能是可再生资源，且此类资源分布范围较广，不仅可用于发电，也可将其制作为液体或固体燃料。我国国土面积广阔，拥有丰富的农林废弃物、城市生活垃圾、动物排泄物等生物质资源。我们可将生物质原料制作为液体或固体燃料，而太阳能、地热能等能源不具备这一特征。近几年，我国对可再生能源的重视程度提升，在全国推广可再生能源的应用，因而生物质能源也得到了发展。生物质能源的主要应用方式为：利用农林废弃物、垃圾发电；第一届全国碳中和与绿色发展大会396利用生物质能产生沼气用于生活。相较于其他可再生能源，生物质能源的应用、实践较早，但是其发展速度不够快。由本质上来讲，生物质能的本质为太阳能，由于生物质能需经过一定转变，因此相较于光伏发电生物质能的转化效率不够高。2.3.5其他低碳能源开发水平除上述几点外，核能、核电站、小型核电设备等也可提供电能、解决能源问题。但是受到技术的影响，核能资源在我国的应用较少。一些发达国家以建设有小型核电站社区设备，为社区提供所需电能。因此，可将核聚变的商用作为低碳城市能源结构低碳化的评价指标，在低碳城市试点中采用此指标对在全国推广核能具有一定作用。3我国城市能源结构低碳化建议3.1能源利用建议3.1.1改革能源结构通过改革能源结构，可提升能源利用率及能源利用效益。为转变能源结构，需尽量降低高能耗能源在所需所有能源中的比重。此外，需详细分析低碳城市的特征，依据城市的实际特点及优势，发展某种可再生能源，最大限度提升其经济适用性[12-13]。由于其他国家与我国国情、能源藏量存在差异，因而不能照搬其他国家的能源结构。在低碳城市建设中不仅需控制能源比例，还需严格控制能源总量。在我国转型过程中，我国社会面临的压力也在逐渐提升，经济的发展需要能源的支持，此阶段以下问题无法更改：首先，经济发展中对煤炭、石油等高能耗能源的需求量逐渐增高；其次，煤炭能源在全部能源消耗中占据第一的地位；最后，随着经济的发展，能源消费总量也在逐渐增长。在此环境下，我们需适当调整低碳城市能源结构。低碳城市需将能源总量控制在合理范围内，尤其需重视煤炭等化石能源的消费量，从而达到控制能源消费总量的目标、减少二氧化碳排放量。为缓解气候变暖的问题，我国选择多样化能源、增加低碳能源利用率的方式。我国可由以下方面着手：（1）适当调整化石类能源生产结构，降低高能耗能源消费量，同时还需重视终端消费比例，这对优化低碳城市能源结构具有一定意义。（2）尽量减少化石类能源的利用量，研发新能源、可再生能源，调整能源供应结构。（3）调整能源消费模式，推广节能减排模式。（4）利用价格、市场调控方式，引导社会各界转变能源消耗种类及方式。（5）积极建立节约型能源机制，充分落实节能减排措施，提升能源利用率。可通过增加资金投入、完善相关政策、控制能源消耗方式等措施实现。（6）积极引进先进技术，为可持续发展策略的实施奠定坚实基础。低碳城市建设中需应用先进科技，保证煤炭能源高效、清洁利用，建立煤炭能源和化工联合的工业系统；将电动汽车商业化，积极推广微公交等公共交通方法；研发、应用水利能源，长距离运输超高压电能，加强对太阳能、风能的应用，研发、利用可再生能源。3.1.2提升能源利用率传统煤电火电生产中将产生大量污染物质及二氧化碳，直接影响大气环境质量。为降低环境污染、改善环境质量，需积极引进先进科技，提高煤炭能源利用率。目前，我国电厂大多数为热电厂，其对煤炭能源的需求量较高。由此可见，高校利用煤炭能源，对改善环境质量具有一定意义。为实现优化煤电、高效利用煤炭能源的目标，需由以下方面着手：（1）增加高效率、大容量超临界发电技术装备的安装量，优化煤炭联产技术。（2）积极应用煤炭高效清洁应用技术，由煤炭加工、燃烧过程中进行高效处理。（3）加强富氧燃烧技术、煤拔第一届全国碳中和与绿色发展大会397头技术等先进技术方面的投入，提升能源转换率。（4）低碳城市需增加光伏发电、水力发电等的发电比例，积极应用低碳能源。3.2产业结构转型建议3.2.1提升低碳产业比例为在我国扩大非化石能源产业规模，需积极推广可再生能源、核能等新能源的生产及应用，提高非化石能源在能源结构中的比重。我国需积极研发、推广非化石能源，以期2020年非化石能源在能源消费中占据绝大部分。我国需出台相关政策，鼓励可再生能源技术的研发及推广，保证低碳能源得到广泛应用，进而在我国形成可再生能源环境。低碳城市还需保证能源结构与国际水平一致，在生产、生活中积极应用天然气等非化石能源，抓紧建立科学、低碳的能源体系，逐渐提高低碳能源地位，推动能源生产、利用方式转型。3.2.2推动第二产业向低碳化发展第二产业工业对能源的需求量较高，且将影响低碳城市经济循环及发展，由此可见低碳城市第二产业工业低碳化情况将直接影响低碳城市能源结构低碳化水平。工业节能、制造行业绿色化、循环经济商业化是工业的低碳化发展趋势[14]。为推动第二产业向低碳化方向发展，需重视工业结构、工业技术、工业管理的节能型。主要措施为：调整产业结构；借鉴国内外先进节能技术；加强对工业节能技术、节能材料的研发及应用。在世界各国都十分重视应用低碳能源、发展低碳经济的背景下，未来制造业必将向环境影响与资源效益均衡、绿色化方向发展。制造业需保证产品的全生命周期对环境污染较小，保证低碳城市经济、社会均衡发展。低碳城市发展中，需着手推动工业向低碳化方向着手，积极发展循环经济。为实现这一目标，需由以下几点努力：（1）工业生产中，需保证产品可在各生产环节循环利用，如此不仅可提升资源利用率，还可降低能源、资源的浪费。（2）加强废料再利用，将所有生产环节产生的废物进行重复利用及循环利用。（3）保证产品、服务“非物质化”，即：利用最少的物质获得更多的产品或服务，提高资源利用率。3.3居民生活方面建议3.3.1养成低碳消费观念由生产者方面分析，低碳化消费不仅是新型消费模式，也是新型生活消费方式。为保证低碳消费模式、低碳消费观念可顺利落实，生产厂家需通过绿色消费、包装及回收这几个方面正确诱导消费者。采用此种方式，可保证消费全周期可再循环、重复利用，保证消费者消费中产生的附加产物不会对环境形成负面影响。绿色消费需保证：消费、使用中不会对人类、环境产生负面影响。厂家需适当对产品进行包装，在保证其功能、成本的基础上减少材料用量。为保证消费产物可回收或循环利用，厂家需加强环保型材料的应用（即便增加生产成本也在所不惜）。由消费者方面分析，绿色消费是新型、可持续消费，消费应有节制性。消费者消费中需尽量降低其消费行为对环境的负面影响。绿色消费是一种消费行为不会对自然、生态造成破坏的新消费行为，此消费行为的落实需要一定时间。因而，为保证绿色消费可落实，需采用多种方式引导消费者绿色消费，帮助消费者形成绿色消费观念。此外，还应加强先进技艺的研发及推广，保证民众可了解、掌握低碳化消费观，提倡节约消费观，推动消费方法顺利转型。消费者还需重视消费时产生的废物是否可回收利用，尽量降低消费行为对自然环境的污第一届全国碳中和与绿色发展大会398染及破坏，尽量不使用不可降解产品，消费者需尽量使用可降解产品、可回收配件等。消费者消费后需将可重复利用物品进行分类，以提高此类物品回收利用率。3.3.2营造低碳生活氛围每个人都需正确树立低碳生活态度，因此需积极宣传、倡导低碳生活，营造低碳生活氛围，在日常生活中节约电力、石油、天然气等能源及资源。我国建立的低碳城市试点、对新能源的推广，将为人们营造良好、绿色生活氛围。目前，低碳生活已成为人们的追求及希冀[15-16]。低碳生活氛围可在潜移默化中影响人们的思想、消费观念、生活习惯，由日常生活中的点滴小事节约能源、低碳生活，这对建设、发展低碳城市具有重要意义。低碳生活并不会影响人们的生活质量，相反低碳生活氛围可提高低碳城市发展水平。4结语综上所述，我国对城市低碳评价指标的研究在逐渐深入，本次研究基于低碳城市含义构建了城市能源结构低碳化发展评价指标体系。其可充分、全面展现城市能源结构低碳化水平。低碳城市结构内涵较为丰富，目前未制定统一标准。随着人类社会的发展、对低碳城市研究的逐渐深入，城市能源结构低碳化指标的选择及指标的确定也需不断完善。利用完善的城市能源结构低碳化发展评价指标体系，可帮助城市科学建立能源结构及产业结构，降低能源总消耗量、碳排放总量，推动经济持续、稳定发展。参考文献[1]刘婷婷,董玉峰,康琳婕.镇江市低碳化城市发展模式的创新与借鉴[J].对外经贸实务,2016(11):23-26.[2]周灵.新常态视野下成都建设低碳城市的路径研究[J].当代经济,2016(28):20-21.[3]冯时.基于气候特征的武汉低碳城市指标体系构建研究[D].湖北工业大学,2016.[4]刁玉平.陕西省低碳城市发展政策有效性评价[D].长安大学,2017.[5]雷艳.彭水县低碳城市建设路径探索[J].河北工程技术高等专科学校学报,2015(04):46-48.[6]翦丹.低碳城市建设中工业区生态治理的问题及对策研究[D].湘潭大学,2015.[7]刘彬.基于低碳城市的天津市产业结构优化研究[D].北京交通大学,2015.[8]YANGChun-he,QIAOQi-cheng,GUWei-bing,SUNJia-feng.DevelopmentSituationsandCountermeasuresofLowCarbonEcologicalCircularAgriculture:ACaseStudyofNantongCity[J].AsianAgriculturalResearch,2012,12:98-101.[9]王海峰.低碳生态化城市发展综合集成研究[D].天津大学,2016.[10]于志清.资源型城市低碳经济发展路径优化研究[D].华北理工大学,2016.[11]ParikhJ.,PandaM.,Ganesh-KumarA.,etal.CO2EmissionsStructureofIndianEconomy[J].Energy,2009，(34)：327-354.[12]雷仲敏,李宁.城市能源-经济-环境(3E)协调度评价比较研究——以山东省17个城市为例[J].青岛科技大学学报(社会科学版),2016,32(04):1-8+64[13]刘其.低碳城区综合能源规划影响因素敏感性分析研究[D].天津大学,2017.[14]许红莲,蒋伟进,郭晓东.生态优先与绿色发展:长江经济带低碳城市绩效评价研究[J].新疆财经大学学报,2018(03):36-43.[15]秦立公,田应东,胡娇.城市低碳物流体系构建及效度测定——以桂林市为例[J].生态经济,2018,34(03):37-43.[16]张明斗,冯晓青.低碳城市建设中的去碳化框架及路径设计研究[J].天津商业大学学报,2019,39(03):52-58.第一届全国碳中和与绿色发展大会399基于复合生态系统的海洋低碳城市产业生态系统建设马潇颖（华北电力大学）摘要：21世纪是一个从“工业文明”到“生态文明”的时代。低碳城市已成为当今最受关注的社会经济现象之一，是我国城市发展研究的重要课题。中国是一个海洋大国，有18000公里长的海岸线。因此，研究我国海洋低碳城市产业生态系统具有十分重要的意义。复合生态系统理论是一种以人类行为为主导的人为生态系统。它以自然环境、资源和社会系统为辅助系统，将城市的经济、社会和生态问题有机地结合起来。首先，本文以复合生态系统为基础，研究海洋低碳城市产业生态系统，这是现代社会发展的重要方向。本文首先分析了复合生态系统的基本概念和城市化进程。然后，分析了低碳城市的特点。最后，构建海洋低碳城市产业生态系统。关键词：复合生态系统；海洋低碳城市；生态系统建设0引言随着环境危机的加剧，低碳城市的发展模式已成为应对环境问题的共识，这就要求沿海地区建设低碳海洋城市。2007年，中国共产党第十七次全国代表大会将生态文明建设作为国家战略推进（陈等，2009；Lu等人，2018）。城市是人类活动对自然生态影响最大的空间载体，建设低碳城市是实现生态文明的重要途径，对快速城镇化发展具有战略意义（Wangetal.，2009）。低碳城市是以碳减排为主要切入点的生态城市类型，是生态文明快速城市化的战略路径。低碳城市具有低污染、低排放、低能耗、高效、资源节约、环境友好、运行安全、民生持续改善等特点（Taietal.，2016；Xu等人，2015），通过低碳手段，我们减少了城市发展对自然环境的负面影响，体现了人与自然的和谐关系（Lietal.，2017；Liu等人，2015）。1复合生态系统的概念1.1自然子系统自然子系统的组成主要是岩石圈、大气、生物圈、水圈和阳光，包括地形、矿产资源、气候、土壤、水体、生物、太阳能等。地球化学循环、生物循环和太阳能转换是自然子系统各组成部分之间的联系，是决定和制约人类经济活动的方式和尺度。因此，自然子系统影响着人类文化的发展，决定着复合生态系统的规模、特征和发展方向。随着科学技术的进步，能源的种类会增多，资源和能源利用的效率也会逐渐提高，这将逐渐减少对人类活动的影响。1.2经济子系统经济子系统是第一、二、三产业经济，包括生产、消费、流通等环节。经济子系统是复合系统中为个体和集体寻求福利的系统，是人与自然子系统关系的重要中介。经济活动是人类获取资源和能源的主要方面，而资源和能源又是人类破坏和影响环境的主要因素。因此，经济子系统直接影响和制约着人与环境的关系，是社会进步的主要动力。价值是衡量经济系统结构和功能的合适指标，是促进稀缺资源有效配置的最佳途径。1.3社会子系统第一届全国碳中和与绿色发展大会400社会文化子系统由人口状况、科技文化、伦理、政策法规、社会制度、传统习惯等诸多要素组成，这些要素决定着人类的行为、经济类型、消费习惯、对自然的态度以及对环境的影响。在复合生态系统中，社会文化子系统的功能是维持系统的协调。因此，在文化传统、道德规范、法律法规的制约下，他们与自然的关系更多地与生产力水平以及人们对自然的认识和态度有关。因此，人类的社会文化环境对于协调人类与环境的关系非常重要（Guetal.，2019；Liu，LiuandWang，2019；Wang等人，2019；Zhu等人，2019）。2复合生态系统与城市化进程2.1城市化发展的NorthamS曲线根据各国城市人口占总人口的比例的变化，美国城市地理学家Northam于1975年提出，城市化发展的过程呈S型曲线，如图1所示。图1城市化发展的NorthamS曲线2.2阶梯式城市化进程城市化的发展是复合生态系统相互作用和制约的结果。在经济子系统中，总体效益贯穿于城镇化的全过程，是城镇化的根本动力。在自然子系统中，资源使累积效益增量减小，成为瓶颈。在社会子系统中，随着生产方式的不断发展，可以提高资源的利用效率，从而突破城市化阶段的资源环境瓶颈。因此，城市化进程将形成一个多S叠加的升序过程，如图2所示。图2阶梯式城市化进程3低碳城市产业的特点3.1复杂性自然资源是各国不同生产部门形成的产业格局，是地理位置、气候、资源等方面的妥协第一届全国碳中和与绿色发展大会401与优化。海洋城市拥有丰富的海洋资源，是海洋产业体系的重要支撑。海洋资源丰富的城市将形成自己独特的产业体系，这是构建复合体系的重要基础。海洋资源丰富城市的低碳转型，并不意味着盲目关闭高耗能的资源采矿业和加工业。根据资源产业的生命周期来调整产业结构，这也是海洋低碳城市产业生态建设中的一个复杂点。3.2耦合海洋资源产业具有开发利用的生命周期，这将直接影响海洋城市的发展。随着生命周期的变化，部分海洋城市的资源储量将逐渐减少长期开发储量。同时，海洋城市往往具有地理位置偏远、环境破坏严重等不利条件，难以吸引更多的投资。在经济转型中，我们可以振兴城市经济，这就要求我们选择低碳经济模式。海洋城市只有建立经济支柱产业，才能实现节能减排和可持续发展。3.3特殊性许多海洋城市缺乏多元化的产业结构，依赖于资源、旅游等产业的发展。因此，海洋城的经济转型要与实际发展相结合，必然会影响当地的经济发展和工作生活。通过复合生态系统，我们可以减少高碳排放，这将决定城市节能减排的份额。4海洋低碳城市产业生态系统建设4.1海洋低碳城市产业生态系统建设本文构建了海洋低碳城市产业生态系统，包括系统层、目标层、指标层和指导层。海洋低碳城市包括自然、经济和社会三大生态系统。这对经济发展有重要影响。因此，将海洋低碳城市指标体系分为经济发展、城市建设、生态环境和社会和谐四个部分，如图3所示。图3海洋低碳城市产业生态系统4.2产业生态系统指标根据各目标层的相关原理，构建海洋低碳城市的核心指标和支撑指标，形成指标体系。第一届全国碳中和与绿色发展大会402通过建立指标落地实施指引，我们可以定义核心指标和支撑指标，如图4所示。图4产业生态系统指标5实施海洋低碳城市产业生态发展战略5.1制定海洋低碳城市综合建设规划海洋低碳城市建设离不开政府的引导、支持和保护，这需要政府发挥主导作用。因此，我们需要制定一个全面的海洋低碳城市建设方案，这可以促进政策、法律和资金的支持。海洋低碳城市指标体系是海洋低碳城市标准的具体体现，将为海洋低碳城市标准的实施提供指导、管理标杆和有效性衡量。建立海洋低碳城市评价指标体系和监测指标体系，逐步实现全省低碳城市建设。5.2建立多层次监督机制在海洋低碳城市建设中，政府需要不断完善制约和监督手段，实现对海洋低碳城市建设的监督管理。通过不断提高公众参与水平，继续发挥公众、企业和社会组织的监督作用，充分发挥政协的监督作用。通过建立正确的同级政府间的平衡机制，可以更好地完善生态环境治理和预防工作。通过鼓励企业积极参与，调整产业结构，促进循环发展经济。5.3健全生态补偿机制生态补偿机制是一种能够更好地保护生态环境的环境经济政策。通过生态补偿机制，促进人与自然的和谐，调节生态环境保护。通过生态补偿机制保护区域生态，是一种具有经济激励作用的环境经济政策。生态环境补偿机制是建立生态环境资源产权制度的一系列制度保障和政策。通过生态补偿机制，大力推进生态环境和自然资源有偿使用，纠正市场经济活动中资源环境有偿使用的问题。将低碳生活理念延伸到人们的日常工作中，可以强化家庭的低碳生活理念。我们可以通过编写相应的行为手册来指导人们实施低碳原则。6结论第一届全国碳中和与绿色发展大会403海洋低碳城市产业生态系统指标体系考虑了一般低碳城市指标的共性和海洋城市的特点。根据指标体系的分层构建，形成了滚动更新机制，为低碳城市的内涵、路径、指标、实施运作、阶段建设提供了保障。通过建立正确的同级政府间的平衡机制，可以更好地完善生态环境治理和预防工作。通过海洋低碳城市产业生态系统的建设，使我们能够从指标体系走向规范化管理的方向，这是生态文明建设的地方实践系统。充分调动社会的集体效应，重视公众的集体力量，全面促进绿色消费，践行低碳生活。通过加大低碳宣传力度，全面普及低碳生态理念，为建设和改造低碳城市奠定基础。参考文献[1]Chen,X.,2009.ComprehensivemeasurementanddynamicfactoranalysisofChina’surbanizationlevel.JournalofGeography,64,387-398.[2]Gu,F.;Zhang,W.;Guo,J.,andHall,P.,2019.Exploring“internetplusrecycling”:massbalanceandlifecycleassessmentofawastemanagementsystemassociatedwithamobileapplication.ScienceoftheTotalEnvironment,649,172-185.[3]Li,H.,2017.Areviewoftheevolutionofecologicaleconomicsanditstheory.JianghanForum,22,32-35.[4]Liu,J.;Liu,Y.,andWang,X.,2019.Anenvironmentalassessmentmodelofconstructionanddemolitionwastebasedonsystemdynamics:acasestudyinGuangzhou.EnvironmentalScienceandPollutionResearchInternational.[5]Liu,Y.andSong,X.,2015.Themodelanddiscriminationofurbanizationandecologicalenvironmentdisaster.Geosciences,14,408-414.[6]Lu,D.,2018.ComprehensivemeasurementanddynamicfactoranalysisofChina’surbanizationlevel.JournalofGeography,35,387-398.[7]Tai,B.andLi,H.,2016.Studyonthemeasurementofcomprehensiveurbanizationlevel.Academia,120,190-194.[8]Wang,H.,2009.Comprehensiveanalysisofregionalurbanizationlevel.GeographyandlandResearch,13,14-20.[9]Wang,M.;Zhang,D.;Cheng,Y.,andTan,S.K.,2019.Assessingperformanceofporouspavementsandbioretentioncellsforstormwatermanagementinresponsetoprobableclimaticchanges.JournalofEnvironmentalManagement,243,157-167.[10]Xu,G.andZhao,J.,2015.StudyoncomprehensivemeasurementofregionalurbanizationlevelinAnhuiProvince.RegionalResearchandDevelopment,24,47-51.[11]Zhu,B.;Pang,R.;Chevallier,J.;Wei,Y.,andVo,D.,2019.Includingintangiblecostsintothecost-of-illnessapproach:amethodrefinementillustratedbasedonthepm2.5economicburdeninchina.TheEuropeanJournalofHealthEconomics,20,501–511.第一届全国碳中和与绿色发展大会404城镇家庭碳排放特征及影响因素分析王丹寅1，张翠玲1，王英安1，张许颖1（1.中国人口与发展研究中心人口数据实验部，北京100081）摘要：学术界从人口和家庭视角对消费产生的碳排放的研究自上世纪以来就备受关注，联合国人口基金（UNFPA）发布的《世界人口状况2009》指出，温室气体排放量与人口增长速度、家庭规模、年龄构成等因素存在内在联系，可以对气候变化产生长远的影响。本文基于中国家庭发展追踪调查的家庭消费数据，以城镇居民家庭为研究对象，通过食品、衣着、家庭设备用品及服务、居住、医疗保健、交通通信、教育娱乐文化服务和其它支出八类家庭消费的支出，结合不同消费品的碳排放强度，通过回归分析方法，我们发现家庭收入、家庭结余、家庭规模、老少人口比重，还有户主的年龄、受教育水平、性别和婚姻状况均对家庭碳排放有影响，而收入是最重要的影响因素。随着消费需求的增加，为减缓碳排放，我们应对家庭发展型消费给予更多关注。关键词：家庭消费；碳排放；影响因素0引言随着经济的快速增长，城市化进程的加快，人们的需求层次不断提升，家庭作为产品和服务消费的主体，其一系列消费活动引发的消耗和排放不仅是全社会碳排放的重要组成部分，也关系到资源节约型和环境友好型社会建设及人与自然和谐发展现代化建设新格局的形成。学术界从人口和家庭视角对消费产生的碳排放的研究自上世纪以来就备受关注，联合国人口基金（UNFPA）发布的《世界人口状况2009》指出，温室气体排放量与人口增长速度、家庭规模、年龄构成、城乡人口比例、人口性别和地理分布以及人均收入等因素存在内在联系，可以对气候变化产生长远的影响。随着人口老龄化进程加快，一些研究还将人口年龄结构变量引入到能源—经济增长模型中，使用美国消费者支出调查数据，考察不同年龄组特征家庭的消费、储蓄、资本形成及劳动力供给等状况。结果表明，不同年龄组特征造成的代际差异导致家庭的直接和间接的能源消费需求不同，而人口老龄化对长期碳排放有抑制作用。在模型的应用方面，使用较为广泛的是环境压力模型（IPAT）及其衍生出的STIRPAT模型。研究发现，家庭规模变化导致的家庭户总量的变化对碳排放产生明显的影响，在人口增长速度得到有效控制的前提下，家庭户数量的增长速度快于人口总量的增长速度，从而导致人口总量增长减慢带来的对碳排放量增长的抑制作用也由此而抵消，这一变化使得碳排放量增长速度加快。因此，一些研究基于微观层面的家庭数据，分析了家庭规模对我国消费和碳排放的影响，发现家庭规模不仅存在边际效用规模，而且不同规模家庭的不同能源需求和消费导致碳排放水平和排放结构存在差异，并建议需要通过提升受教育程度、女性在社会经济决策中的地位等一些社会因素来推进碳减排。纵观已有的研究，由于缺少全国范围内的大尺度微观样本的消费数据，虽有很多研究已从收入水平、家庭规模等视角出发研究家庭碳排放，但很多研究未能从家庭内部结构出发，且未能将间接消费导致的碳排放包括在内。因此，本文将利用2014年中国家庭发展追踪调查的微观数据，在家庭消费水平、家庭规模和结构、家庭社会经济变量和碳排放强度的关系框架下，讨论家庭消费碳排放的特征及影响因素，探讨不同因素影响下的家庭碳排放变化情况，正确判断和把握人文因素对碳排放影响，践行“绿色发展”理念，为正确引导低碳的家第一届全国碳中和与绿色发展大会405庭消费模式、提高政府碳减排决策的针对性和可操作性提供参考。1家庭碳排放特征1.1数据处理及样本特征1.1.1家庭消费支出本文选取调查中所有城镇居民家庭为研究对象，家庭消费项目主要包括食品、烟酒、服装、医疗保健（净支出）、居住（水、电、煤气、有线电视、物业费、暖气费）、交通通讯、生产/经营、教育、房租、保姆/小时工、给非本户居住的长辈和晚辈的支出、人情往来、旅游（含有关交通支出）和其他支出等内容。在计算家庭消费碳排放过程中，根据国家统计局《居民消费支出分类》将家庭消费支出合并为八大类，并将家庭转移性支出、生产经营性支出排除在外。1.1.2碳排放的核算家庭消费碳排放，有的研究中称为“居民消费隐含碳排放”、“居民嵌入式碳足迹”，均是指居民消费的产品或服务在其生命周期过程中产生的碳排放，其测定的方法和原理均是基于产品投入产出—生命周期评价（EID-LCA）分析法的原理，分析消费品在生产过程中各环节能源投入的综合影响，包括家庭直接能源消耗产生的碳排放和间接能源消耗产生的碳排放。家庭直接能源消费是指居民在生活中满足用能需求的能源，间接能源消费是指居民在消费各种商品和服务的过程中间接消耗的能源，其中，居住部分包括了直接能源消耗的支出。根据家庭消费支出数据计算出每类消费活动的能源强度，结合各年度的能源碳排放系数求出不同家庭的碳排放，计算公式如下：式中，为家庭嵌入式碳排放量，单位kgC02；为第类消费的支出，单位为元；为第类消费的碳排放因子，单位为kgC02/元，主要依据能源平衡表和各能源的碳排放系数求得。由于测量比较困难，本研究对各消费类型的二氧化碳排放因子主要借鉴了学者在《家庭规模对中国能源消费和碳排放的影响研究》一文中的结果。1.1.3样本特征描述家庭规模人口指“同灶吃饭人数”，户主年龄控制在20周岁以上，研究的关键变量的描述性统计如下表所示。表1描述性统计变量样本量最小值最大值均值标准差家庭规模（人）136781132.61.2户主受教育年限（年）1367801910.93.9户主年龄（岁）13678209748.614.3少年人口比重（%）1367808013.117.8中年人口比重（%）13678010065.335.1老年人口比重（%）13678010021.536.1基本生活消费支出（元）1367812007040004862340030年总收入（元）136781000600000090964141764从消费支出构成来看，排在前三位的支出项目为食品支出（43.9%）、教育娱乐支出（14.2%）和交通通讯支出（9.8%）。第一届全国碳中和与绿色发展大会406表2基本消费支出及消费构成单位：元、%消费支出项目家庭消费支出在家庭消费支出中所占比重食品2136143.9衣着46099.5居住37987.8生活用品和服务3800.8交通通讯47469.8教育娱乐690514.2医疗保健45449.4其他支出22774.71.2家庭碳排放特征1.家庭生存型消费的碳排放占72.0%，家庭发展型消费的碳排放占28%城镇家庭基本生活消费碳排放占72%。计算后得出，城镇家庭基本消费碳排放7707kgC02，人均排放3809kgC02，受能源消费强度和家庭消费结构共同作用的影响，与家庭消费支出构成不同，城镇家庭消费碳排放居前三位的分别为居住消费（49.3%）、食品消费（18.8%）和教育娱乐消费（14.9%）；属于家庭基本生存型消费（包括食品、衣着、居住）的碳排放占72.0%，属于发展型消费（包括生活用品和服务、交通通讯、教育娱乐、医疗保健及其他支出）的碳排放占28%。表3家庭碳排放及构成单位：kgC02、%消费支出碳排放所占比重家庭7708-人均3284-食品145218.8衣着3003.9居住380049.3生活用品和服务120.2交通通讯6368.2教育娱乐114614.9医疗保健2272.9其他支出1321.72.当家庭收入达到一定水平后，家庭碳排放呈快速上升的趋势将不同收入水平家庭划分为五个组（五个组为：低收入水平、中低收入水平、中等收入水平、中高收入水平、高收入水平，分别对应年收入3.5万以下、3.5～5.4万、5.4～7.6万、7.6～12万、12万以上。），对比不同收入家庭的碳排放，可以发现，随着收入水平的增加，不论是家庭碳排放还是人均碳排放都明显增多，当收入达到一定水平后（家庭收入在12万元以上时），家庭碳排放呈快速上升趋势。从家庭碳排放构成来看，当收入达到一定水平后，随着收入的增加，食品碳排放的比重越来越小，衣着、交通通讯、教育娱乐的比重呈增加的趋势。3.随着家庭规模的增大，家庭消费产生的碳排放增大，人均消费产生的碳排放减少，家庭碳排放和人均碳排放均存在边际效用递减的特征一人户的碳排放为4952kgC02，二人户的碳排放比一人户增加2074kgC02，三人户的碳排放比二人户增加1640kgC02，四人户的碳排放比三人户增加424kgC02，五人户以上的碳排放比四人户减少469kgC02。可以看出，随着家庭成员的增多，家庭碳排放量的增加值第一届全国碳中和与绿色发展大会407逐渐减少。家庭碳排放与家庭规模之间存在边际效用递减的特征。从人均碳排放来看，二人户的碳排放比一人户减少1439kgC02，三人户的碳排放比二人户减少625kgC02，四人户的碳排放比三人户减少616kgC02，五人户的碳排放比四人户减少181kgC02。图1按不同收入水平分组的家庭碳排放图2按不同规模分组的家庭碳排放图3按户主年龄分组的不同家庭的人均碳排放4.随着户主年龄的增大，人均碳排放水平呈“倒U型”的变化户主年龄与人均碳排放来看，随着户主年龄的增加，家庭人均碳排放逐渐增加，并在户主年龄处于40～49岁时达到峰值，户主50岁以后，家庭人均碳排放呈下降的趋势，其中户主年龄在60岁及以上时，家庭的人均碳排放最低。这主要与家庭人口、收入和家庭人员组0200040006000800010000120001400016000低收入中低收入中等收入中高收入高收入总碳排放人均碳排放（kgC02）02000400060008000100001200014000人均碳排放总碳排放（kgC02）3078322435683293305928003000320034003600380020岁-29岁30岁-39岁40岁-49岁50岁-59岁60岁及以上（kgCO2）第一届全国碳中和与绿色发展大会408成有关。2影响因素分析2.1变量的选择与处理在进行因素分析时，本研究拟选用家庭收入、家庭规模、户主年龄、户主受教育年限为自变量，为了更好地描述家庭结构，在此基础上纳入了老年人口数（60岁以上人口比重）、少儿人口数（16岁以下人口比重）、成年人口数（17～59岁人口比重），此外模型还将户主户口性质、民族、就业状况、婚姻状况、家庭是否存在结余共6个指标作为控制变量，并建立相应的回归模型：=式中，为家庭消费碳排放（kgCO2），为家庭人均收入（元/年）；为家庭规模；为户主年龄；为户主受教育年限；为不同人口的数量；为模型的误差项；为常数项，、、、、分别为相应的回归系数。2.2分析结果在回归分析中选择了向前回归法以得到一个最优的回归方程，分析时依次排除少儿人口数、成年人口数、户主就业状况、户主民族4个自变量，模型保留了家庭收入、家庭规模、家庭是否有结余、老年人口数、户主年龄、户主受教育年限、户口性质、户主婚姻状况及户主性别9个自变量，均在0.05和0.10的水平上显著，模型输出的Adj_R2的值为0.48。1.家庭收入、户主年龄、家庭是否存在结余、户主户口性质、家庭规模、户主性别和户主受教育年限均对家庭消费碳排放具有显著的正向影响；老年人口数、户主婚姻状况对家庭消费碳排放具有负向影响。从回归系数来看，家庭收入对家庭消费碳排放的影响最大，影响系数为0.45，在其他因素不变的条件下，家庭收入增加1个百分点，家庭消费碳排放将增加0.45个百分点。家庭收入是家庭消费的来源和基础，随着收入的增加，居民用于消费的支出增加，对家庭碳排放具有正向促进作用。其次为老年人口数，具有负向影响，影响系数为0.40，在回归分析过程中，模型排除了少儿人口和成年人口的影响，与少年和成年人相比，老年人消费支出较少，因此老年人多的家庭，家庭碳排放或人均碳排放会有所减少。第三为户主年龄，影响系数为0.21。从家庭生命周期来看，随着户主年龄的增大，家庭类型也由单身家庭、夫妇家庭逐渐演变为核心家庭、主干家庭或直系家庭，家庭人口数量有所增加，就业人口数变多，家庭收入会增加，从而导致家庭消费支出增加，进而影响家庭碳排放。第四为家庭规模，影响系数为0.08，随着家庭规模的增大，家庭需求旺盛，相应的家庭消费支出将增加，家庭碳排放也因此而增多。最后是户主的受教育年限，户主的受教育年限在一定程度上决定了整个家庭的消费行为和消费意愿。一般来说，户主的受教育水平越高，对生活质量的要求会提升，消费也会随之而增加，从而导致家庭碳排放增加。从关注的控制变量来看，家庭是否有结余对家庭碳排放的影响显著，影响系数为0.20，当家庭结余增加1个百分点时，家庭消费增加导致的碳排放将增加0.20个百分点。因此，家庭是否有结余会导致居民消费水平的提高而间接影响家庭碳排放。其次，户主为非农户口的家庭，其家庭碳排放明显高于户主为农业户口的家庭；户主未婚或离异的家庭，家庭的消费明显低于户主在婚的家庭。2.不同收入水平家庭的碳排放影响因素存在差异从总体模型的分析结果来看，家庭收入对家庭消费的影响较为显著。因此，为了进一步排除收入的影响，将家庭划分为高收入、中收入、低收入三类家庭，其中低收入组为样本中第一届全国碳中和与绿色发展大会409家庭总收入最低的25%的家庭（年收入小于4万），高收入组为样本中家庭总收入最高的25%的家庭（年收入大于10万），其余为中等收入家庭。从回归的结果来看，在低收入家庭中，家庭收入、家庭人口规模和户主受教育水平是影响家庭碳排放的主要因素；中等收入家庭中，家庭收入、家庭规模、老年人口数、户主年龄和户主受教育年限是家庭碳排放的主要影响因素；在高收入水平家庭中，家庭收入、家庭规模、少儿人口数、老年人口数、户主受教育水平和户主年龄是家庭碳排放的主要影响因素。结合关注的控制变量来看，不同收入家庭中，户主为非农业户口、家庭存在结余的均对家庭碳排放有正向影响，其中，家庭是否结余对家庭消费碳排放影响最为显著；户主的婚姻状况对中低收入家庭的碳排放产生影响。综合总模型和分收入水平家庭的模型来看，老年人口数和少儿人口数均对家庭消费碳排放产生影响，只是在总模型中，老年人口的影响更为显著，但并不意味着少儿人口对家庭消费碳排放没有影响，当收入上升到一定水平后，少儿人口的开支将高于老年人口，从而导致少儿人口比重高的家庭碳排放较高。通过对户主相关控制变量分析发现，户主年龄、受教育水平、户口性质会带来家庭碳排放差异。从户主的年龄来看，户主年龄介于20～60岁之间的，家庭消费碳排放随着年龄的增加而逐渐增加。其中，户主年龄介于20～29岁的，对满足个人需求的消费需求强烈，从而导致食品消费、衣着、交通通讯的碳排放大；户主年龄介于30～59岁的，家庭成员工作较稳定，收入也较高，且家庭成员较多，抚养儿童或老年人的压力大，家庭住房家庭教育娱乐支出消费较多，因此这两类家庭消费碳排放比重较大；户主年龄60岁以上的，老年人口比重越多，家庭消费少，生活单一，食品、衣着消费支出少，但在医疗保健和生活用品服务上的消费需求较旺盛，从而导致碳排放的增加。但是当收入上升到一定水平后，家庭相关个体变量带来的影响远不足以收入上升带来的碳排放的变化。3建议随着技术的进步，能源效率不断得到优化和升级，碳排放总量会逐渐减少，但从目前的数据来看，家庭生存型消费的碳排放占72%，家庭发展型消费的碳排放占28%，家庭碳排放存在较多的上升空间，如随着城市化进程的加快，家庭户数量增多，高收入家庭的比例增多，家庭基本生存型消费增多、发展型消费需求空间增大，居民家庭生活消费碳排放在城市碳排放构成中的比重也会越来越大，因此，在提高生活水平和优化消费结构的过程中，应重点关注家庭发展型消费所对应的生产和提供服务的部门，对这些消费领域和消费阶层提出有针对性的减排措施，倡导低碳的消费方式。此外，还可针对家庭规模大、老年人口较多的家庭提出有利的政策。参考文献[1]倪红福,李善同,何建武.人口结构变化对消费结构及储蓄率的影响.人口与发展.2014,20(5):25-34.[2]张旺月.中国农村居民消费结构变动趋势及实证研究.陕西师范大学硕士论文.2013.[3]倪红福,李善同,何建武.人口结构变化对经济结构的影响.劳动经济研究.2013,2(3):63-76.[4]郝晓梅.中国城市居民家庭消费地区特征及消费结构类型研究.消费经济.2004,6.[5]江林,李志兰.家庭结构对家庭消费意愿的影响研究.消费经济.2013,29(5):31-35.[6]王钦池.家庭规模对中国能源消费和碳排放的影响研究.资源科学.2015，37（2）：0299-0307.第一届全国碳中和与绿色发展大会410实施城市更新行动促进城市绿色发展梁长明摘要：我国向世界作出了2030年碳达峰、2060年碳中和的庄严承诺。要实现此承诺，我国需加快调整优化产业结构、能源结构，大力发展新能源和增加生态碳汇。城市是碳排放的聚集区，是实现绿色发展的重要载体，我国的绿色发展重点是新型城镇化。实施城市更新行动，是全力推进致力于绿色发展的城乡建设必要的、有效的途径。通过实施城市更新行动，推动城市开发建设方式转型、促进经济发展方式转变，构建城市绿色国土空间布局，实施城市生态修复工程，推进工业绿色升级，提升产业园区和产业集群循环化水平，提高服务业绿色发展水平，提升交通基础设施绿色发展水平，改善城乡人居环境，倡导绿色低碳生活方式，以信息化赋能智慧城市等，构建城市绿色低碳循环发展经济体系。本文还以广东省佛山市开展村级工业园改造提升这一城市更新的重要组成部分作为实例。关键词：城市绿色发展；城市更新；村级工业园改造提升1碳达峰、碳中和概述国家主席习近平在75届联合国大会上宣布，中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳争取2030年达到峰值，努力争取2060年达到碳中和。2019年中国碳排放量98亿吨，占全世界排放量的27.2%，大于排在第2至第4位的美国、印度、俄罗斯的总和，排放的基数非常庞大。同时，我国要发展，能源消耗还要继续增加。因此，我国达到碳达峰和碳中和是一个非常艰巨的战略任务。全球长期碳中和目标导向将加剧世界经济技术革命性变革，重塑大国竞争格局，也将改变国际经济贸易规则和企业发展业态。同时，先进深度脱碳技术和发展能力将成为一个国家核心竞争力的体现。我国提出碳达峰、碳中和的目标和愿景，意味着我国更加坚定地贯彻新发展理念，构建新发展格局，推进产业转型和升级，走上绿色、低碳、循环的发展路径，实现高质量发展。这将引领全球实现绿色、低碳复苏，引领全球经济技术变革的方向，对保护地球生态、推进应对气候变化的合作行动，具有非常现实和重要的意义。2如何实现碳达峰、碳中和2030年前实现碳达峰，是在长期碳中和愿景导向下的阶段性目标。碳强度下降率超过GDP增长率才可能实现碳达峰，以“强度”下降抵消GDP增长带来的二氧化碳排放增加。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出：推动绿色发展，促进人与自然和谐共生。落实2030年应对气候变化国家自主贡献目标。加快发展方式绿色转型，协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护，单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低13.5%、18%。2020年12月举行的中央经济工作会议将“做好碳达峰、碳中和工作”作为2021年要抓好的重点任务之一。重点任务是要加快调整优化产业结构、能源结构，大力发展新能源，作者简介：广东晟朗城市更新和产业发展研究院首席研究员，中国国土经济学会专家委员，中国环境科学学会高级会员。第一届全国碳中和与绿色发展大会411来支持碳达峰与碳中和目标的实现。我国一方面要注重结构调整，健全低碳发展体制机制，加快推进形成绿色生产生活方式。空间结构调整方面，要大力推动“三线一单”；产业结构调整方面，加快落后低效和过剩产能淘汰，控制高耗能行业新增产能规模，实现产业绿色转型升级；能源结构调整方面，推动清洁低碳能源成为能源消耗增量主体、降低煤炭消费总量；运输结构调整方面，鼓励新能源汽车普及使用，加快形成“公转铁”和水路为主的新格局，增加公共交通促进绿色出行。第二方面，积极应对气候变化，提升能源资源的利用效率，通过制定实施2030年二氧化碳排放达峰行动方案开展系统部署，把降碳作为促进经济社会全面绿色转型的总抓手，加快建设碳交易市场，实实在在地推动绿色低碳发展。第三方面，加强生态保护监管，提升生态系统质量稳定性，努力增加生态碳汇，以及通过深化改革创新，构建现代环境治理体系。第四方面，加速低碳技术研发推广。3城市是实现绿色发展的重要载体城市是经济、政治、文化、社会等活动的中心，城市建设是贯彻落实新发展理念和推动高质量发展的重要载体，是现代化建设的重要引擎，是构建新发展格局的重要支点。推动城市结构调整优化和品质提升，转变城市开发建设方式，全面提升城市发展质量、不断满足人民群众日益增长的美好生活需要、促进经济社会持续健康发展。2019年我国常住人口城镇化率60.6%，预计到2030年城市常住人口将增至10亿，常住人口城镇化率将达到70%。城市是碳排放的聚集区，碳排放量占80%。我国已步入城镇化较快发展中后期，过去“大量建设、大量消耗、大量排放”和过度房地产化的城市开发建设方式已难以为继。城市发展进入城市更新时期，由大规模增量建设转为存量提质改造和增量结构调整并重，从粗放型外延式发展转向集约型内涵式高质量发展，将建设重点由房地产主导的增量建设，逐步转向以提升城市品质为主的存量提质改造，促进资本、土地等要素根据市场规律和国家发展需求进行优化再配置，从源头上促进经济发展方式转变。我国的绿色发展重点是新型城镇化。在城市建设中，把生态修复、污染治理和减排放结合在一起来推动，能够增强执行的动力，在治理污染、修复生态的同时，也在促进碳的减排。2021年中央经济工作会议提出，可以让有条件的城市先实现碳达峰。各个城市提出自身的减排路径和碳达峰时间表。4城市更新概述“实施城市更新行动”，被写进《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》和政府工作报告。实施城市更新行动，其内涵是推动城市结构优化、功能完善和品质提升，转变城市开发建设方式。从战略高度理解，实施城市更新行动是根据我们国家发展到当前这个阶段所出现的问题、面对的挑战以及未来的发展目标，对城市发展提出来的方略。它是党中央作出的重大决策部署，具有全局性、战略性意义，是一个长远的选择。城市更新主要就包含了调整城市的空间结构、优化城市空间布局、完善城市功能，生态修复，老旧小区改造，以县城为重要载体的城镇化等重点任务。实施城市更新行动，是全力推进致力于绿色发展的城乡建设必要的、有效的途径。5实施城市更新行动，建立健全绿色低碳循环发展经济体系，促进城第一届全国碳中和与绿色发展大会412市绿色发展实施城市更新行动，在现有城市建成区全方位全过程地推行绿色规划、绿色设计、绿色投资、绿色建设、绿色生产、绿色流通、绿色生活、绿色消费，使城市发展建立在高效利用资源、严格保护生态环境、有效控制温室气体排放的基础上，统筹推进高质量发展和高水平保护，建立健全绿色低碳循环发展的经济体系，必将确保我国实现碳达峰、碳中和目标，推动我国绿色发展迈上新台阶。城市更新以土地作为第一生产要素和社会生产生活的重要载体，其绿色发展理念以节能环保、清洁生产、清洁能源等为重点率先突破，让农业、制造业、服务业和信息技术融合发展，全面带动一二三产业和基础设施的绿色升级。推动城市绿色发展，是通过实施城市更新行动，构建城市绿色低碳循环发展经济体系。主要从以下几方面着手：（一）推动城市开发建设方式转型、促进经济发展方式转变。通过城市更新，推动城市开发建设方式从粗放型外延式发展转向集约型内涵式发展，将建设重点由房地产主导的增量建设，逐步转向以提升城市品质为主的存量提质改造，促进资本、土地等要素根据市场规律和国家发展需求进行优化再配置，从源头上促进经济发展方式转变。（二）构建城市绿色国土空间布局。城市更新从健全城镇体系的高度着眼，构建以中心城市、都市圈、城市群为主体，大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，落实重大区域发展战略，促进国土空间的均衡开发。通过推进区域重大基础设施和公共服务设施的共建共享，建立功能完善、衔接紧密的城市群综合立体交通等现代设施网络体系，提高城市群包括环境承载能力在内的综合承载能力。（三）实施城市生态修复工程。在城市持续更新的过程中，以资源环境承载能力为刚性约束条件，以建设美好人居环境为目标，合理确定城市规模、人口密度，优化城市布局，控制特大城市中心城区建设密度，促进公共服务设施合理布局。通过建立连续完整的生态基础设施标准和政策体系，修复和完善城市生态系统，保护城市山体自然风貌，修复河湖水系和湿地等水体，加强绿色生态网络建设。（四）推进工业绿色升级。旧厂房、旧工业区改造是城市更新的重要组成部分。通过对旧厂房、旧工业区的改造，倒逼传统行业加快实施绿色化改造。通过向存量土地要发展空间，提高对土地单位面积的经济效益要求，对“散乱污”企业进行全面认定，分类实施关停取缔、整合搬迁、整改提升等措施，推动产业结构的重塑与优化，推动新兴产业企业做大做强，推动传统产业企业的转型升级。在此环境下，企业环保准入和环保生产经营的标准得以贯彻执行，产业链和企业将推行产品绿色设计，建设绿色制造体系，清洁生产也将得以全面推行。（五）提升产业园区和产业集群循环化水平。不少城市划定了城市“棕线”和产业发展保护区，一方面以拆除重建的方式开展旧厂房改造和村级工业园改造，腾出大量连片原来的低效产业用地，科学编制新建产业园区开发建设规划，开展规划环境影响评价，严格准入标准，完善循环产业链条，推动形成产业循环耦合。另一方面，以微改造方式推进既有产业园区和产业集群循环化改造，推动公共设施共建共享、能源梯级利用、资源循环利用和污染物集中安全处置等。（六）提高服务业绿色发展水平。随着城市产业转型升级和城市功能的优化提升，也促进商贸企业的绿色升级，逐步培育出一批绿色流通主体。研发、试验、检测、办公等生产性服务领域和出行、住宿等生活领域第一届全国碳中和与绿色发展大会413共享经济将得到引导有序发展，闲置资源交易也可得到规范发展。同时，城市更新将促使加快信息服务业绿色转型，大中型数据中心、网络机房得以绿色建设和改造，绿色运营维护体系得以建立。（七）提升交通基础设施绿色发展水平。通过实施城市更新，对城市道路网络进行系统化的新建、完善和改造，提升道路通行效率。同时，城市更新为新能源汽车充换电、加氢和人车路协同智能驾驶系统等配套基础设施建设创造了条件，可大大促进新能源汽车的推广和普及，提升城市公共交通和共享交通在市民出行中使用的比例，协同发展智慧城市与智能网联汽车，打造智慧出行平台“车城网”，为绿色低碳出行创造基础。（八）改善城乡人居环境。在实施城市更新过程中，绿色社区创建行动与城市更新同步开展。在拆除重建类更新模式中大力发展绿色建造、绿色建筑；在微改造类更新模式中结合城镇老旧小区改造和城中村改造，同步开展绿色社区创建，将绿色发展理念贯穿社区设计、建设、管理和服务等活动的全过程，以简约适度、绿色低碳的方式，推进社区人居环境建设和整治，推动社区基础设施绿色化和既有建筑节能改造。（九）倡导绿色低碳生活方式。城市更新带来生活环境的改善，为市民践行绿色低碳的生活方式创建环境基础。基础设施在新建社区配套完善，城镇老旧小区和城中村微改造则为基础设施得以改造提升，并在改造中采用节能照明、节水器具等绿色产品、材料。因地制宜推进生活垃圾分类和减量化、资源化，深入推进塑料污染全链条治理和过度包装治理也因城市更新具备现实条件。（十）信息化赋能智慧城市。在实施旧厂房、旧工业区更新改造过程中，倒逼传统产业同物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿科技融合。在拆除重建更新过程大力推广工业化、信息化、产业化的绿色智能建造方式。在城市整体治理层面，开展建筑信息模型（BIM）软件研发和应用，全面推进城市信息模型（CIM）平台建设，加快推进新型城市基础设施建设和智能化升级，推进智慧社区建设，推进城市综合管理服务平台建设等，推进城市规划建设管理的信息化、数字化和智能化，推动城乡建设绿色发展，打造绿色智能城市，推进以人为核心的新型城镇化。6广东佛山以实施城市更新行动推动绿色发展作为全国唯一的国家制造业转型升级综合改革试点城市，制造业一直是佛山的立市之本。2019年，佛山地区生产总值达10751.02亿元，其中制造业占经济总量的比重超过一半。但另一方面，制造业的大力发展也给生态环境保护带来了挑战。佛山工业企业以中小企业为主，生产工艺仍处于较为低端的粗放水平，家具制造、印刷、表面涂装等行业污染物治理仍然有待加强，能源结构、产业结构有待优化。2009年起，佛山成为率先在全国开展“三旧”改造的试点城市之一，经过十余年，探索出了卓有成效的“三旧改造佛山模式”。2015年，佛山启动了以环保、消防、安全生产等整治为主的村级工业园整治工作，作为城市更新的工作重点，助力绿色发展。2018年，佛山启动村级工业园整治提升三年行动，至2020年底，累计完成村级工业园土地整理15.09万亩，完成拆除7.36万亩。通过拆除重建和综合整治，形成一批高品质创新产业园载体。2021年，佛山实施村级工业园升级改造总攻坚三年行动计划，计划完成形态破旧、产能落后、安全隐患集中的工业园地上物拆除共13.80万亩。通过村级工业园升级改造，向村级工业园改造要创新发展的空间、要生态文明建设的空间、要人民群众优质生活的空间，促进城市生产、生活、生态空间优化，佛山将打第一届全国碳中和与绿色发展大会414造出一批千亩万亩现代化主题产业园区，促进产业集群特色化、协同化发展，推动实现市域空间结构优化、城市功能完善和城市品质提升。村级工业园升级改造还提供了大量城市基础设施、公益性事业项目及公共绿地等用地，其中顺德区就复垦复绿3931亩，完善了城市基础设施和公共服务功能，促进了宜居城乡建设。同时，佛山将高标准规划建设“一环生态圈”，高质量建设万里碧道佛山段，推进碳排放达峰路径研究，积极打造“绿色制造”和“近零碳排放”示范项目，推进绿色低碳城市建设。7结语“十四五”期间，通过实施城市更新行动，可实现城市产业结构、能源结构、运输结构明显优化，绿色产业比重显著提升，基础设施绿色化水平不断提高，清洁生产水平持续提高，生产生活方式绿色转型成效显著，能源资源配置更加合理、利用效率大幅提高，主要污染物排放总量持续减少，碳排放强度明显降低，生态环境持续改善，市场导向的绿色技术创新体系更加完善，绿色低碳循环发展的生产体系、流通体系、消费体系初步形成。通过实施再往后10年持续的城市更新，可以预见，城市绿色发展内生动力能将得到显著增强，绿色产业规模将迈上新台阶，重点行业、重点产品能源资源利用效率可达到国际先进水平，绿色生产生活方式将得到广泛形成，碳排放达峰后可稳中有降，生态环境将实现根本好转，美丽中国建设目标将基本得到实现。参考文献[1]《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》.[2]《国务院办公厅关于全面推进城镇老旧小区改造工作的指导意见》（国办发〔2020〕23号）.[3]《国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》（国发〔2021〕4号）.[4]《实施城市更新行动》，住建部部长王蒙徽.[5]《佛山市村级工业园升级改造总攻坚三年行动计划（2021-2023）》.第一届全国碳中和与绿色发展大会415唐山市交通碳排放时空分布及特征分析刘浩1，李艳霞1，吕晨2，杨楠1，刘中良1，赵盟3(1.北京工业大学传热强化与过程节能教育部重点实验室北京市100124；2.生态环境部环境规划院，北京100012；3.国家发展和改革委员会能源研究所，北京市100038)摘要：在城市碳排放中，交通的碳排放虽然占比不足10%，但因其较快增长而备受人们关注，研究针对唐山市的交通碳排放情况，采用自下而上计算方法，建立交通碳排放清单，重点研究并构建一种适合中小城市的碳排放清单计算方法。该方法利用类比法得到唐山市的路网逐时平均速度，同时运用交通流量模型预测车流量，以及采用本地化后的排放因子，自下而上计算唐山市的交通碳排放量。经计算，河北省唐山市一年的交通碳排放量为740万吨，考虑唐山市货车比例较大因素后，修正结果得唐山市的交通碳排放约为790万吨。关键词：唐山市；道路交通；碳排放；时空分布特征1引言国际能源署研究显示，在过去十年公路运输占石油需求增量的60%，并约占能源消费CO2排放的20%，且随着中国经济的发展，汽车保有量的不断增加，公路的能源消耗和CO2排放量也将持续增加0。蔡博峰等提出了利用能源消耗量计算公路碳排放的方法，即中国汽油约97%、柴油约55%用于机动车燃料消耗，在宏观上保证了计算结果的准确性，但我国对于小城市能源消耗量的统计并不完善，存在计算的困难0；王晶发[3]、马海涛[4]分别利用机动车保有量、机动车年均行驶里程、平均燃料消耗量及燃料碳排放系数计算了西安市的机动车污染物排放清单和京津冀区域公路碳排放量，该方法计算简便，但极大依赖于行驶里程数据的准确性，会导致结果有较大的偏差；马静等以北京市居民活动日志调查为基础，基于居民日常出行行为，计算微观层面北京市的交通碳排放0，因需大量的实际访谈调查，不适宜其余城市碳排放的计算；除此之外，刘庚等提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法，以道路移动源和非道路移动源为研究对象，综合调查数据、统计数据和相关研究数据，建立了天津市2017年CO、VOCs、NOx和PM10等4类污染物的移动源排放清单0；丁剑等以本地化后的排放因子为基础，通过交通数据、公安交管数据、遥测点数据、高速卡口数据等获得主要交通干道的车型比例数据和车流量数据，结合机动车保有量及机动车类型比例，得到江苏省机动车路网动态排放清单0；Lv等以交通流量模型预测计算城市道路的车流量，在此基础上结合ArcGIS软件，计算得到北京市高时（1h1h）空（1km1km）分辨率的机动车排放清单0，在计算交通碳排放量研究中，需要大量的车辆速度数据以及道路车流量数据作为研究基础，但大部分中小城市无法提供详细的道路数据。综上所述，交通碳排放的核算有两种方法，分别是自上而下和自下而上。自上而下方法是基于燃料消耗的计算方法来计算整个区域的交通碳排放量。该方法计算简单，但无法在时间和空间上体现城市的交通碳排放特征，不能从微观角度分析造成高排放路段排放量较高的原因；自下而上的方法是基于各种交通工具能源活动的计算方法，通过交通工具的活动强度基金项目：国家重点研发计划（项目编号2017YFB0504000-02）第一届全国碳中和与绿色发展大会416和单位能耗量来推算碳排放量，它虽然保证了研究对象的精度与可靠性，但对于车辆行驶速度以及车流量等相关数据获取困难，且数据处理较为复杂，费时费力。对于唐山市，理论上可采取文献[8]中自下而上的研究方法建立高精度的碳排放清单，即根据各个路段上行驶的机动车区间速度获取交通流量，进而计算该路段的碳排放量。然而该方法费时费力代价昂贵且不易获取，于是，本文提出了一种适用于小城市的计算方法，基于路网速度的石家庄市碳排放清单和唐山市的交通拥堵指数（TPI），运用MOVES模型本地化计算的排放因子和速度-流量模型预测道路车流量，自下而上计算得到唐山市的交通碳排放清单并分析其时空分布特征。重点是简化了路网速度这一关键基础数据的获取途径。2适用于中小城市的交通碳核算方法图1高分辨率排放清单建立流程图采用自下而上的计算方法，即分别计算交通路网中每一条路段在单位时间内（1小时）的碳排放量，逐条道路的排放量求和即是排放总量。计算公式为：（1）其中是道路的碳排放量，kgCO2；是机动车排放因子kgCO2/km，是单位时间交通流量，辆/h；是道路长度，km。图1所示为唐山市交通排放清单建立流程图。该方法中涉及的几个关键参数，如路网速度获取、交通流量计算，将做如下解释：2.1路网速度获取交通流量的计算以及排放因子的选取都依赖于速度，因此路网速度是自下而上计算交通碳排放的重要参数，但国内大平台的电子地图均无法获取唐山市道路的区间平均速度。这里采用一种类比的方法，求取唐山市主要道路的逐时平均速度。（1）在类比城市对象选择上，需满足以下条件：一、类比城市有详细的路网逐时速度；第一届全国碳中和与绿色发展大会417二、道路交通状况整体相同，城市的拥堵指数相差不大，保证机动车相似的交通行驶条件；三、机动车保有量、经济发展水平、公路里程以及地域位置基本相同。因课题需要，曾选用自下而上的方法计算石家庄市的交通碳排放量，对石家庄市的道路逐时速度以及道路信息状况有详细的统计信息；经百度地图拥堵指数查询，唐山市与石家庄市的拥堵指数均在1.30左右，且长期属于较为拥堵城市；根据2019年统计年鉴显示，石家庄市是京津冀城市中在以下各方面与唐山市最为接近的城市，如表1[9,10]。经充分比较，选择石家庄市作为唐山市的类比对象。表1唐山市与石家庄市部分信息城市唐山市石家庄市民用汽车保有量/万辆212256GDP/亿元68905809公路里程/公里1900018112面积/平方公里1347214464（2）在类比道路选择上，依据道路交通拥堵状况的定义[11,12]，做出如下假设：同类型的道路在相同交通拥堵状况下的速度区间基本相同。具体方法为：第一步，建立唐山市和石家庄市主要道路的信息数据集；第二步，对唐山市及石家庄市的道路进行分类统计，分类标准主要是道路类型、车道数目、辅路状况、道路长度以拥堵状态，判断道路的拥堵状态，由道路所处区域的整体拥堵指数以及道路具体的拥堵状况，包括畅通、缓行、拥堵、严重拥堵；第三步，求取石家庄市相同类别道路的逐时平均速度，将所有符合类别要求的路段归为同一类，并求其平均值作为该类别的平均速度；第四步，唐山市道路速度的获取，把石家庄市类别分类的逐时平均速度作为唐山市符合该类别道路的逐时速度。2.2交通流量计算对于交通流量的计算，采用了交通流量模型来计算路段的交通流量[8]。（2）其中Kj为阻塞密度，辆/km；V是速度，km/h；Vf是畅行速度，km/h；Q是交通流量，辆/h。Kj结合相关公式，并根据实地监测和相关文献，取Kj为73.26辆/km；t为道路类型修正系数；p为人口活动水平修正系数；l为车道修正系数。修正系数t,p,l的取值参考文献[8]。3计算结果与分析3.1交通碳排放总量以每一条路段作为研究对象，以本地化后的排放因子、交通流量模型预测的车流量以及区间平均速度为基础，并根据公式（1）计算了唐山市所有目标道路碳排放量以及碳排放强度。将唐山市所有目标道路一天的碳排放量进行累加，得到唐山市日交通碳排放约为2.03吨CO2，年碳排放量为740.87万吨CO2。依据唐山市2017统计年鉴[13]及2019年的能源数据[14]自上而下计算出该市的交通碳排放约为712.72万吨。3.2重型货车的影响第一届全国碳中和与绿色发展大会418据文献中查到的相关数据[15]，在曹妃甸港区364省道及相关绕行路段，机动车的比例有较大的变化，因此对相应路段的机动车比例进行了修改，结果如表2所示。表2唐山市出港道路上不同类型机动车占比类型调整后比例调整前比例增加率汽油小客车PCG0.3716220.8448920.439845柴油小客车PCD0.0067570.0034131.979712重型货车HDT0.4864860.044310.98164轻型货车LDT0.0810810.078911.027513微型货车PTD0.0135140.0029454.588629公交车TB0.0067570.0263520.256404摩托车M0.0337840.0132782.544343可以发现，在出港主要道路以及相关绕行路段，重型货车所占比例由4.43%增加到48.65%，提高了近11倍，是最大的影响因素，柴油小客车、微型货车及摩托车也有不同程度的增加，而汽油小客车和公交车在出港及绕行路段所占比例大幅下降，原汽油小客车由路段的主要车辆变为所占比例不到一半。对比发现，机动车比例发生了很大变化，经过对出港主要道路以及相关绕行路段的机动车比例进行相应的修正后，重新计算得到的碳排放总量结果如表3所示。表3唐山市交通碳排放量统计年鉴计算占比调整前占比调整后一天/万吨CO21.962.032.18全年/万吨CO2712.72740.87796.26在交通碳排放总量上，占比调整后的计算结果是统计年鉴自上而下结果的1.12倍。这有两方面原因，一方面是在统计年鉴中，用于公路运输的汽油、柴油的比例，即世界银行给出的公式：“中国能源平衡表中，工业和建筑业消费的95%的汽油、35%的柴油，农业消费的100%的汽油，居民生活消费的100%的汽油、95%的柴油，批发零售业和住宿餐饮业消费的95%的汽油、35%的柴油，计入交通运输”0，公式为经验公式，无法保证汽油、柴油比例的准确性，存在一定的偏差；另一方面在唐山市自下而上计算碳排放的过程中最关键的参数，也就是路段区间平均速度是类比石家庄市得到的，不能准确体现唐山市机动车的道路活动水平，所以在计算交通流量和排放因子方面会存在一定的影响，但12%的误差尚在可接受范围内。对于重型货车的影响，占比调整后的计算结果是占比调整前结果的1.07倍。这是由于重型货车、轻型货车等在相同速度下的机动车排放因子较大、碳排放强度高，且对于工业城市，货车的比例比一般城市要高，因此造成了交通碳排放量的增大。3.2交通碳排放强度时间分布道路的交通碳排放强度定义为单条道路在一小时内每公里的CO2排放量，单位t/(kmh)。如图2所示，基于ArcGIS软件，展示唐山市在一天24小时内的逐时交通碳排放强度，依图所示，可以根据颜色的深浅，判断唐山市交通碳排放在一天内变化，同时可以识别排放强度高的路段，更加直观展示区域碳排放的变化。第一届全国碳中和与绿色发展大会419a）00:00b）08:00c）12:00d）18:00图2唐山市路网逐时交通碳排放强度图3.3空间分布基于GIS软件，将唐山市划分为15265个11公里网格,图中每个网格代表该网格内的道路的年排放量，由此构建唐山市11公里温室气体年排放网格图。图3唐山市11公里温室气体年排放网格图通过ArcGIS进行识别，（1）唐山市每平方公里的平均年排放量为591.048tCO2/km2，北京市的每平方公里的平均年排放量为1122.860tCO2/km20，与北京市相比，唐山市较低，仅为北京市的52.64%；（2）唐山市年排放量最高的区域位于新华东道与建设南路交叉口附近（经度：118.184，纬度：39.631），年排放量为19626.875tCO2/km2；（3）年排放量高于1000tCO2/km2的区域占全市总面积8.68%，且多位于市中心区域。4结论（1）对于工业城市，货车比例相对较高，且货车在相同速度下的机动车排放因子较大、碳排放强度高，如按正常比例计算，碳排放的计算结果会偏小。因此对于工业城市交通碳排放的计算，必须考虑货车的出行路线和相应比例的调整。（2）唐山市年排放量较高的区域多位于市中心区域，同时可以发现高排放区域的共同特点为路网密度大，道路等级较高，人口密度大，交通频繁。因此依据路网排放强度地图可识别高排放路段，并分析造成高排放的原因，进而制定的合理的政策有效控制高排放路段的交通碳排放量。（3）在排放总量上，交通碳排放量虽仅占排放总量的20%，与工业碳排放量相比所占比例较小，但交通碳排放增长迅速，有巨大的减排潜力。未来可以从机动车保有量、新能源第一届全国碳中和与绿色发展大会420汽车比例以及燃油的技术性等方面出发，实施有效的减排措施，切实降低交通碳排放量，为2060年实现碳中和提供支持。致谢本研究受到国家重点研发计划资助，项目编号2017YFB0504000-02。参考文献[1]InternationalGasUnion.InternationalGasUnionwelcomesfindingsofIEA'sWorldEnergyOutlook[J].MedicalLetterontheCDC&FDA,2020.[2]蔡博峰,曹东,刘兰翠,周颖,张战胜.中国交通二氧化碳排放研究[J].气候变化研究进展,2011,7(03):197-203.[3]汪晶发,宋慧,巴利萌,李光华,孙智钢.西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征[J].环境污染与防治,2020,42(06):666-671+677.[4]马海涛,康雷.京津冀区域公路客运交通碳排放时空特征与调控预测[J].资源科学,2017,39(07):1361-1370.[5]马静,柴彦威,刘志林.基于居民出行行为的北京市交通碳排放影响机理[J].地理学报,2011,66(08):1023-1032.[6]刘庚,孙世达,孙露娜,金嘉欣,房键旭,宋鹏飞,王婷,吴琳,毛洪钧.天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单[J].环境科学,2020,41(10):4470-4481.[7]丁剑,王建.基于道路交通流量对江苏省机动车路网动态排放清单的研究[J].科技创新导报,2019,16(35):125-127.[8]YanxiaLi,ChenLv,NanYang,HaoLiu,ZhongliangLiu.Astudyofhightemporal-spatialresolutiongreenhousegasemissionsinventoryforon-roadvehiclesbasedontrafficspeed-flowmodel:AcaseofBeijing[J].JournalofCleanerProduction,2020,277.[9]唐山市统计局.唐山市统计年鉴2019[J].中国统计出版社,2019[10]石家庄市统计局.石家庄市统计年鉴2019[J].中国统计出版社,2019[11]郑淑鉴,杨敬锋.国内外交通拥堵评价指标计算方法研究[J].公路与汽运,2014(01):57-61.[12]韦清波,何兆成,郑喜双,陈昶佳,杨敬锋.考虑多因素的城市道路交通拥堵指数预测研究[J].交通运输系统工程与信息,2017,17(01):74-81.[13]唐山市统计局.唐山市统计年鉴2017[J].中国统计出版社,2017.[14]王庆一(2019).2019能源数据.北京:绿色创新发展中心.[15]王志伟等,唐山市柴油货车活动水平研究.环境科学学报,2020.40(6):第1958-1966页.第一届全国碳中和与绿色发展大会421基于夏玉米生产过程的华北平原农田碳收支研究和骅芸1,2，胡琦1,2，李蓉1,2，邢梦媛1,2，潘学标1,2，王靖1,2（1.中国农业大学资源与环境学院，北京100193；2.中国农业大学吴桥实验站，河北吴桥061806）摘要：农田生态系统是人工建立的生态系统，农田碳收支应包括生态过程、技术过程与经济过程,即土壤呼吸等直接碳排放和人类种植作物向农田生态系统投入物质等的间接碳排放。本研究基于2018年和2019年河北省吴桥县夏玉米农田产量及温室气体排放数据，设置适宜氮肥水平（SU、180kgN·ha-1）、适宜氮肥加抑制剂（ER、180kgN·ha-1）、缓释肥（SR、180kgN·ha-1），高氮肥水平（HF，300kgN·ha-1）四个处理，计算了华北平原夏玉米全生产过程中农田碳足迹及碳收支情况。结果表明，添加抑制剂可显著降低N2O排放和GWP，提高碳排放效率，降低了农田碳足迹，减少了碳排放量。过量施氮增加了N2O排放和GWP，同时也降低了氮的利用效率。N2O总排放量的顺序HF>SU>SR>ER，与GWP的顺序一致。与SU相比，ER的N2O排放总量和GWP分别降低27.6%和27.5%（P<0.05）。HF处理由于施氮量最高，碳足迹也最高。不同处理下碳收支均为负值，说明夏玉米农田生态系统是一个碳源，碳排放大于固碳量。两年间SU净碳排放较ER平均高出15.6%，而CEE平均低6.4%，有利于实现碳中和，达到环境效益和经济效益的双赢。关键词：华北平原；夏玉米；施肥类型；温室气体；碳中和0引言2020年中国政府提出2060年实现碳中和的目标，碳中和是指直接或间接产生二氧化碳或温室气体排放总量与吸收的总量实现正负抵消，达到相对“零排放”。在未来全球气候将继续变暖的背景下[1]，降低全球温室气体排放是缓解未来气候变暖、实现碳中和的必要而有效的措施。大气中CO2、CH4、N2O三种气体对温室效应的贡献率达80%[2]。农田生态系统是重要的温室气体排放源，中国农业源温室气体排放在全国所占比例超过15%,其中N2O和CH4排放分别高达90%和60%[3]。华北平原是中国主要的粮食产区，为了保障粮食的高产稳产而大量施用氮肥，不仅会降低作物氮素利用率，造成大量的资源浪费，还会使土壤排放大量的CO2[4]和N2O[5]。据统计，华北平原N2O排放占全国的33%[6]。在农作物生产过程中，除田间施用氮肥直接排放N2O外，其它生产资料（化肥、农药）在生产、运输等过程中的耗能、耗电以及播种、耕作、灌溉、收割等过程的耗电以及农机的燃油使用也会排放相应的温室气体（如CO2、CH4和N2O）。为了全面反映农作物生产过程中各种生产资料和市场活动对碳排放的贡献，农田的直接、间接碳排放总量分析逐渐成为国内外学者研究的新热点。本文以华北平原夏玉米农田土壤为研究对象，明确不同施肥处理下通讯作者：胡琦基金项目：国家重点研发计划项目（2017YFD0300304）作者简介：和骅芸（1997-），女，硕士，研究方向为气候变化。第一届全国碳中和与绿色发展大会422农业生产过程中的碳排放量，探究夏玉米农田碳源/汇情况，为农田碳中和的实现提供理论依据与技术支撑。1材料与方法1.1研究区域概况2018-2019年6-10月在中国农业大学吴桥实验站（37°37′N，116°23′E）进行实验。中国农业大学吴桥实验站位于河北省沧州市吴桥县沟店铺乡姚庄村，地处黑龙港流域中部，海拔14-22.6m，为半湿润大陆性季风气候，多年平均气温12.6℃，全年≥0℃活动积温4862.9℃，降水量529mm，降水主要分布在6-8月，年内和年际差异较大，易发生干旱和突发性洪涝灾害。日照时数2100~2700h，无霜期192d，能够满足当地冬小麦-夏玉米一年两熟种植模式的热量和光照需求。种植制度为冬小麦-夏玉米一年两熟，前茬作物为小麦，土地质地及基础肥力情况如表1所示。图1实验站点2018–2019年夏玉米生育期内降水和平均温度表1实验土壤的基础肥力状况土壤层次pH速效磷(mg·kg-1)速效钾(mg·kg-1)碱解氮(mg·kg-1)有机质g·kg-10-208.2529.57212.1080.1816.120-408.664.47102.6428.088.91.2数据来源及处理从中国气象科学数据共享服务网的中国地面气候资料日值数据集（V3.0）下载吴桥县2018年完整时间序列的逐日气象资料。该数据集经过严格的质量控制与检验，数据实有率在99.0％左右，正确率在99.9%以上。使用Excel2019对实验数据进行分析处理，使用SPSS24.0进行统计分析。1.3实验设计图2夏玉米种植示意图实验品种为郑单958，种植密度4500株/亩，株距25cm，行距60cm，如图2所示。夏玉米播种时间为6月15日，穴播，试验肥料于6月20日一次性施用。2018、2019年收获第一届全国碳中和与绿色发展大会423时间均为10月8日，玉米全生育期为114天，试验过程中没有人工补灌。试验设置6个施肥处理，具体施肥方案如表2所示。所有小区随机分布，每个处理重复三次。表2夏玉米不同施肥处理方案处理N(kg·hm-2)P2O5(kg·hm-2)K2O(kg·hm-2)其他(kg·hm-2)SU180120105-ER180120105DCD:21.75;NBPT：0.9SR18065.598.2N:P2O5:K2O=28:10:7HF300180210-1.4测定项目与方法1.4.1作物产量收获期每个重复选中间2行、每行5米实际收获。收获穗全部称量，计算平均单穗重实际产量（公斤/亩，14%含水量）=测产玉米穗重（kg）/测产面积（m2）×出籽率×666.7m2×（1-籽粒水分含量）/0.86。1.4.2农田温室气体采集与测定测定温室气体的排放通量的方法为静态箱——气相色谱法。采气箱具体放置方法如图3所示。采气频率：施肥后连测七天，之后每10天测一次。遇到降水则在降水后一天补测一次。采样时间段为早上9点-10点，采样时间为盖箱后的0min、15min、30min，同步记录玉米生长状态、土壤含水率、箱内温度。图3采样位置示意图黑点表示植株，A代表施肥行，B代表静态箱1.4.3土壤气体排放通量气体的排放通量是指单位面积、单位时间内该气体的排放量，排放通量为正值表示土壤向大气排放，是该气体的源；负值表示吸收，则代表土壤是该气体的汇[7]：式中，F为温室气体排放通量，ρ为标准状态下气体密度，H为测气箱高度（m），为单位时间内气体浓度变化，T为密闭箱内的平均温度。1.4.4排放系数排放系数是指作物生长季内施肥土壤中排放的N2O-N量减去未施肥处理土壤N2O-N排放量与所施肥料中纯N的比值：60cm25cmAB第一届全国碳中和与绿色发展大会424式中，FN和FCK分别表示施氮处理和不施氮处理的N2O-N排放量(kg·hm-2)，N表示施氮量(kg·hm-2)。1.4.5全球增温潜势（GWP）通常用GWP来估算农田CH4和N2O对气候变化的综合效应，即为综合增温潜势(globalwarmingpotential,GWP)[8]。IPCC[9]报告中指出,以100年影响尺度为计，1kgCH4的增温效应是1kgCO2的25倍，而1kgN2O的增温效应是1kgCO2的298倍。本文用综合增温潜势来表示CH4及N2O两种温室气体的联合作用，GWP的计算如下：式中，RN2O为N2O的总排放量(kg·hm-2)，RCH4为CH4的总排放量(kg·hm-2)。1.4.6碳足迹（CF）碳足迹是指某种生产活动在生命周期内的碳排放总量，包括直接和间接碳排放总量，用碳当量（CF）表示[10]。玉米生产过程中设计的生产资料及生产过程碳排放系数如表3所示。碳足迹的计算采用生命周期法[11]：式中，CF为农作物生命周期中各生产资料及生产过程的碳足迹(kg·hm-2)，n表示作物整个生产过程中消耗了n种物质或发生了n种过程，CEi表示第i种物质的碳足迹，mi为第i种物质的消耗量，βi为第i种物质的碳排放参数。表3各农业投入碳排放系数项目碳排放系数单位N1.74kg·kg-1P2O50.2kg·kg-1K2O0.15kg·kg-1柴油0.94kg·kg-1除草剂6.3kg·kg-1杀虫剂5.1kg·kg-1种子1.05kg·kg-1灌溉4.73kg·cm-11.4.7碳排放效率（CEE）碳排放效率为农作物单位面积产量与农作物碳足迹的比值（kg·kg-1），即消耗单位碳排放量而生产的作物的产量，为评价农作物碳足迹强度的数量指标：式中，Y为作物产量，CF为作物生长季内碳排放总量，即碳足迹。1.4.8碳平衡（NEP）农田生态系统是人工建立的生态系统，包括生态过程、技术过程与经济过程,对农田生态系统碳平衡计算不但要考虑土壤呼吸直接碳排放，还应考虑人类种植作物向农田生态系统投入大量物质的间接碳排放，因此，国外学者在计算农田生态系统碳平衡包括直接碳排放和间接碳排放[12]：第一届全国碳中和与绿色发展大会425CNPP指作物生长量的固碳量（包括籽粒和秸秆根系等）；CEXPORT指土壤呼吸排出碳量；CINDIRECT指各种农业生产资料间接碳排放总量（化肥、农药、种子、灌溉、人力、畜力等），作物固碳量、土壤呼吸和生产资料排碳量统一用碳当量来表示。夏玉米的地上部与根的生物量作为NPP，作物地上部组织和根的碳含量取40%。由于考虑到玉米收货后，秸秆还田而籽粒最终被消耗掉，因此将籽粒的含碳量作为碳排放的一部分（Cyield），固碳量仅指玉米秸秆和根系的含碳量（Cothers）。2结果2.1土壤温室气体排放量根据气体采集数据，采用线性插值法计算不同处理温室气体的日排放量，从而得出夏玉米生育期内温室气体的总排放量（表4）。ER处理CO2累积排放量显著低于其余处理。2019年N2O累积排放量高于2018年，是由于2019年降水量大，土壤含水量高，导致了较高的排放通量。不同处理N2O累积排放量差异显著，总体表现为HF处理排放量最大，ER处理排放量最小，且相比SU处理排放显著减少，2018、2019年ER处理的N2O累积排放量较SU处理降低30.7%，24.4%。不同处理N2O排放总量大小顺序均为HF＞SU＞SR＞ER。CH4吸收量没有明显规律，但ER处理吸收量最小（P＜0.05）。表4不同处理下夏玉米农田土壤CO2、N2O、CH4累积排放量处理CO2排放总量(kg∙hm-2)N2O排放总量(kg∙hm-2)CH4排放总量(kg∙hm-2)201820192018201920182019SU9639.3a8577.6a2.15b3.58b-0.23b-0.34bER8594.9b8288.1a1.49c2.85c-0.14a-0.23aSR9934.1a8764.3a2.13b3.49b-0.25b-0.26bHF9600.2a8742.5a2.73a3.98a-0.33c-0.31b不同年份不同处理的EF和GWP如表5所示。ER处理的EF显著低于其他施氮处理，说明添加抑制剂可以显著降低N2O的排放。不同处理的GWP为HF>SU>SR>ER。与HF相比，其他处理的GWP分别下降12.2%、36.1%和14.9%。不同处理的GWP与N2O排放总量一致，这也是2019年GWP明显高于2018年的原因。在相同施氮条件下，添加抑制剂可以减少N2O的排放总量，从而使GWP显著降低27.5%。表5不同处理下夏玉米田N2O排放系数和全球增温潜势估算TreatmentN2OEF(%)GWP(kgCO2−·ha-1)2018201920182019SU0.51a0.11a634.9b1117.0aER0.28c0.06c440.5c843.4bSR0.50a0.11a628.5b1064.5aHF0.43b0.07b805.3a1154.7a按照玉米生产过程中的各种投入物质的碳排放参数（表3）以及生长季内土壤温室气体的累积排放量（表4），得到2018、2019年不同处理夏玉米生长季CE、CEE和NEP（表6）。两年夏玉米生长季内，ER处理碳足迹最小，分别为2914.0，2887.1kg·hm-2，比SU处理减小10.3%以及6.7%。HF处理由于施氮量最多，肥料投入大，所以碳足迹最高。2018年和2019年，不同处理的CEE范围分别为3.3~4.1kg·kg-1，3.1~3.7kg·kg-1。2018第一届全国碳中和与绿色发展大会426年，HF的CEE最低，为3.3kg·kg-1。两年中，ER的CEE显著高于其他处理，与2018年和2019年的SU处理相比，分别增加了8.2%以及5.5%。这些结果表明，在相同施氮量下，ER的CEE能够显著提高，从而获得较高的产量。不同处理下碳收支均为负值，说明夏玉米农田生态系统是一个碳源，碳排放大于固碳量。两年间SU、SR和HF的净碳排放均高于ER，分别高出15.6%、12.0%和-0.8%。2019年，HF处理的碳排放量最小，这是由于产量低但总生物量较高，导致固碳量增加。表6不同处理下夏玉米农田生态系统碳收支情况处理CNPP(kgC·hm-2)Cyield(kgC·hm-2)Cothers(kgC·hm-2)CF(kgC·hm-2)CEE(kg·kg-1)NEP(kgC·hm-2)2018SU10028.9a4852.8a5176.1a3249.0a3.8ab-2925.7aER9439.4a4704.5a4734.9a2914.0b4.1a-2883.7aSR9710.8a4760.5a4950.3a3315.0a3.6bc-3125.1aHF9801.6a4601.9a5199.7a3521.5a3.3c-2923.7a2019SU9526.4a4325.4a5200.9b3093.9b3.5a-2218.4aER9686.9a4254.3a5432.7b2887.1b3.7a-1708.7cSR9526.5a4259.8a5266.7b2983.0b3.6a-1976.1bHF10177.4a4098.6a6078.7a3385.2a3.1b-1405.1d图4展示了夏玉米全生产过程中各种物质或投入的碳收支情况，相比SU处理，相同施氮量条件下，添加抑制剂的ER处理净碳排放量平均为2296.2kgC·hm-2，平均降低6.4%，更有利于减少农田生态系统碳排放量。在所有的农业投入物质中，包括化肥、柴油、农药、种子、灌溉，氮肥的碳足迹最大，而农田温室气体排放中，CO2排放所占碳足迹的比例最大。控制氮肥的投入是减小农田碳足迹的重要手段。但本研究仅设置两个不同施氮量处理，且抑制剂水平较少，还需要设置不同梯度的施肥管理措施，进一步研究施肥管理措施对减排的影响。图4不同处理夏玉米生产过程碳收支情况示意图3讨论施氮量相同的条件下，添加抑制剂可以显著减少N2O的排放总量，表现为ER处理比SU处理的N2O排放总量降低27.6%，表明在氮肥中将硝化抑制剂与脲酶抑制剂混合使用，可以起到N2O减排作用，这与前人研究结果一致[13-14]。土壤耕作过程以及耕作管理系统物质能量投入对温室气体的贡献和土壤有机碳的影响是不可忽视的。对农业系统碳排放量的估算，若不考虑能源消耗所引起的CO2排放通量是大气CO2土壤光合作用呼吸作用CINDIRECT化肥农药种子灌溉柴油播种SU:180kgN·hm-2ER:180kgN·hm-2+抑制剂SR:180kgN·hm-2缓释肥HF:300kgN·hm-21收获(秸秆还田，籽粒排放)CDIRECT土壤呼吸CH4CO2N2OSU:-2572.1kgC·hm-2ER:-2296.2kgC·hm-2SR:-2550.6kgC·hm-2HF:-2164.4kgC·hm-2第一届全国碳中和与绿色发展大会427不科学的，特别是氮肥，作为农业生产最大能耗投入，对CO2排放的影响更是不容忽视的[15]。每年农业生产过程包括耕作、施肥、农药、灌溉等投入可成为重要的温室气体排放“源”。据估计我国化肥投入成本约占年作物生产总投入材料成本的50%[16]。在本研究中，化肥产生的碳排放量占农业生产过程碳排放量的70%以上。夏玉米农田土壤碳固存可以提高陆地碳储量，使大气CO2浓度降低，从而减少温室气体排放对气候变暖的影响[17]。一些研究认为CH4在旱地温室气体排放中占较小的比例，可不参与计算，土壤N2O排放由于气候、土壤和管理措施等外界因素的不同，排放趋势不一致，因此也通常不被计算。事实上旱作农田土壤呼吸方面的研究已经相对成熟，温室气体排放规律也比较明确，因此本研究将土壤呼吸排放的NO2、CH4纳入分析，加之农业投入间接释放的CO2，全面系统的分析不同施肥处理的碳平衡，计算结果更为全面、科学。在所有的农业投入物质中，氮肥的碳当量最大，而农田温室气体排放中，CO2排放所占碳当量的比例最大。控制氮肥的投入是减小农田碳排放的重要手段。两年间ER处理比SU处理碳足迹减小10.3%以及6.7%。ER在在减少温室气体排放的同时，显著提高了玉米的净收益，增加了农田的碳汇强度，符合低碳现代农业的内涵核心，是本区域夏玉米优化施肥管理模式，应该作为增效减排技术示范推广。未来的研究还需要进一步探究氮肥与硝化抑制剂、脲酶抑制剂混合施用的增产减排效果，同时结合优化耕作、灌溉方式等，努力实现碳中和的目标，制定出更合理的增产减排方案，保障粮食安全，科学应对气候变化。参考文献[1]IntergovernmentalPanelonClimateChange.ClimateChange2013-ThePhysicalScienceBasis[M].CambridgeUniversityPress:2014-06-15.[2]KIEHLJT,TRENBERTHKE.Earth'sAnnualGlobalMeanEnergyBudget[J].BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety,1997,78(2):197--208.[3]WANGJX,HUANGJK,ROZELLES.ClimatechangeandChina’sagriculturalsector:Anoverviewofimpacts,adaptationandmitigation[Z].InternationalCentreforTradeandSustainableDevelopmentandInternationalFoodandAgriculturalTradePolicyCouncil,2010,(5):1–31.[4]王玉英,胡春胜.施氮水平对太行山前平原冬小麦夏玉米轮作体系土壤温室气体通量的影响[J].中国生态农业学报,2011,19(5):1122-1128.[5]LiuC.Y.,WangK.J.,ZhengX.ResponsesofN2OandCH4fluxestofertilizernitrogenadditionratesinanirrigatedwheat-maizecroppingsysteminnorthernChina.Biogeosciences,2012,9(2):839-850.[6]ZhangW,YuY,LiT,SUNWJ,HUANGY.NetGreenhouseGasBalanceinChina'sCroplandsovertheLastThreeDecadesandItsMitigationPotential[J].EnvironmentalScience&Technology,2014,48(5).[7]ArvinR.Mosier,ArdellD.Halvorson,CurtisA.Reule,XuejunJ.Liu.NetGlobalWarmingPotentialandGreenhouseGasIntensityinIrrigatedCroppingSystemsinNortheasternColorado[J].JournalofEnvironmentalQuality,2006,35(4).[8]FrolkingS,LiC,BraswellR,etal.ShortandlongtermgreenhousegasandradiativeforcingimpactsofchangingwatermanagementinAsianricepaddies[J].GlobalChangeBiology,2004,10(7):1180-1196.[9]IPCC.Climatechange2007:Thephysicalsciencebasis.Cambridge:CambridgeUniversityPress,2007.[10]WiedmannT,MinxJ.Adefinitionofcarbonfootprint[A].PetsovaCC.Ecologicaleconomicsresearchtrends[C].HauppaugeNY,USA:NovaSciencePublishers,2008:1-11.[11]耿涌,董会娟,郗凤明,刘竹.应对气候变化的碳足迹研究综述[J].中国人口·资源与环境,2010,20(10):6-12.[12]LalR.Carbonemissionfromfarmoperations[J].Environmentinternational,2004,30(7):981－990.第一届全国碳中和与绿色发展大会428[13]JagratiSingh,A.Kunhikrishnan,N.S.Bolan,S.Saggar.Impactofureaseinhibitoronammoniaandnitrousoxideemissionsfromtemperatepasturesoilcoresreceivingureafertilizerandcattleurine[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2013,465.[14]MassimilianoDeAntoniMigliorati,ClemensScheer,PeterR.Grace,DavidW.Rowlings,MikeBell,JamesMcGree.InfluenceofdifferentnitrogenratesandDMPPnitrificationinhibitoronannualN2Oemissionsfromasubtropicalwheat–maizecroppingsystem[J].Agriculture,EcosystemsandEnvironment,2014,186.[15]JanzenHH,CampbellCA,IzaurraldeRC,EllertBH,JumaN,McgillWB,ZentnerRP.ManagementeffectsonsoilcstorageontheCanadianprairies.SoilTillageResearch,1998,47(3/4):181-195.[16]LinLinB,LiJK,JinJY.OutlookonfertilizeruseinChinainnextcentury/CAAM.ResearchProgressinPlantProtectionandPlantNutrition.Beijing:ChinaAgriculturePress,1999:345-351.[17]FoleyJA,DeFriesR,AsnerGP,etal.Globalconsequencesoflanduse[J].Science,2005,309(5734):570－574.第一届全国碳中和与绿色发展大会429中国土地利用碳排放的空间异质性及其影响因素研究黄河曲，周嘉（哈尔滨师范大学地理科学学院，寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室，黑龙江哈尔滨150025）摘要：开展土地利用碳排放的空间差异及影响因素研究，对于探索区域差别化的国土空间优化路径，推动区域低碳转型具有重要实践意义。本文以2003-2016年中国30个省级行政区为研究单元，通过主成分分析和多重共线性检验，运用地理加权回归模型探究了土地利用碳排放影响因素的空间异质性，研究结果表明：①土地利用碳排放受外界环境影响具有明显的差异性，其中人口规模对于碳排放的贡献率最大。②各影响因素对土地利用碳排放量的影响趋势不同，人均GDP、人口规模、能源强度对土地利用碳排放量起正效应，外商直接投资和能源结构对土地利用碳排放量先起正效应后起负效应。③碳排放主要影响因素具有空间异质性，同一影响因素在不同省份的影响程度具有差异性。关键词：碳排放；土地利用；空间差异；中国SpatialheterogeneityofcarbonemissionsfromlanduseanditsinfluencingfactorsamongprovincesinChinaHuangheQu,ZhouJia(HarbinNormalUniversity,CollegeofGeographicalSciencesCollegeofGeographicalScience/HeilongjiangProvinceKeyLaboratoryofGeographicalEnvironmentMonitoringandSpatialInformationServiceinColdRegions,HarbinNormalUniversity,Harbin150025)Abstract:itisofgreatpracticalsignificancetostudythespatialdifferencesandinfluencingfactorsoflandusecarbonemissionsforexploringthelandspatialoptimizationpathofregionaldifferentiationandpromotingregionallow-carbontransformation.Thispapertakes30provincialadministrativeregionsinChinafrom2003to2016astheresearchunit,throughprincipalcomponentanalysisandmulticollinearitytest,andusesgeographicallyweightedregressionmodeltoexplorethespatialheterogeneityofinfluencingfactorsoflandusecarbonemissions.Theresultsshowthat:1)landusecarbonemissionsaresignificantlydifferentfromtheexternalenvironment,and基金项目：省自然科学基金（No.D2018002）作者简介：黄河曲（1997—），女，黑龙江大庆人，硕士研究生，研究方向为环境监测评价与规划管理。通讯作者：周嘉（1974-）黑龙江哈尔滨人，博士，教授，研究方向为环境监测评价与规划管理。第一届全国碳中和与绿色发展大会430thecontributionrateofpopulationsizetocarbonemissionsisthehighestBig.②GDPpercapita,populationsizeandenergyintensityhavepositiveeffectsonlandusecarbonemissions.FDIandenergystructurehavepositiveeffectsonlandusecarbonemissionsfirstandthennegativeeffects.③Themaininfluencingfactorsofcarbonemissionshavespatialheterogeneity,andtheinfluencedegreeofthesameinfluencingfactorindifferentprovincesisdifferent.Keywords:carbonemissions,landuse,spatialdifferences,China0引言在中央财经委员会第九次会议上，习近平总书记指出，实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，拿出抓铁有痕的劲头，如期实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标。自21世纪以来，随着经济和城市化进程的快速发展，碳排放量显著变化，致使全球温室效应日益严重。[1]土地利用碳排放作为碳排放的重要来源之一，一直备受国内外社会各界的广泛关注。.同时，土地是人类赖以生存和发展的载体，承载着人类社会的主要活动，其利用结构的不合理和较低的集约程度都将对土地碳排放产生巨大影响。当前我国正处于从发展中国家向发达国家迈进的重要阶段，因此，协调土地开发利用与土地碳排放量两者之间的关系，分析土地利用碳排放影响因素及其空间异质性，对不同地区、不同环境，实行合理的土地利用政策，提高土地的利用效率科学规划国土空间，将碳排放量控制在合理的范围内，准确把握降碳与发展的关系，掌握碳达峰与碳中和的节奏，对国家发展有着重要的推动作用。近年来，国内外学者对区域土地利用碳排放进行了一系列研究。在研究尺度上，主要集中于国家[2]、省域[3]、地区[4]、市域[5]以及县域[6]等方面，还有一些研究调查了城市群和都市圈以及流域内的土地利用碳排放，主要包括京津冀城市群[7]、成渝城市群[8]、上海大都市圈[9]和珠江三角洲都市圈[10]，黄河中下游地区[12]等。在研究内容上，许多研究主要集中在土地利用/覆盖变化驱动的碳平衡机制，涉及土地利用碳排放量的估算[13]、土地利用碳排放效率[14]、土地利用碳排放强度的计算[15]、碳排放与碳足迹[16]、碳收支[17]及碳补偿[18]；Yi-NaLi,MiaomiaoCai等分析了驱动力，确定了土地经济产出是节能减排的增长的主要驱动因素[19]。DanielRuizPotmaGonçalves等人重点调查了土地利用管理和政策引起的碳排放变化的影响，模型预测出最佳管理做法可能减少13年的区域排放量[20]。WuC运用Grossman分解模型估算了能源消费的土地利用碳排放的规模结构等，得出能源密集型土地利用类型的刚性需求和土地管理的缺失对碳排放增长有明显影响[21]。ZhangW,XuH研究通过建立土地利用与能源消费碳排放之间的关系，探讨区域土地利用变化与碳排放之间的相互作用机制，对于调整产业结构有重要意义[22]。范建双,虞晓芬等引入DEA模型并采用Hicks-Moorsteen指数对南京市各区的土地利用结构碳排放效率增长进行估算、比较和分析，表明碳排放的主要来源是建设用地的间接碳排放[23]。张润森,濮励杰等利用环境库兹涅茨曲线对土地利用变化与其碳排放量的关系进行了探讨，得出由于城市用地和建制镇用地对碳排放具有明显的驱动作用,其比例的提高亦会促使库兹涅茨曲线更加陡峭,并延缓库兹涅茨曲线拐点的到来的结论[24]。本文以中国30个省级行政单位作为研究区域，在2003-2016年各省级行政区土地利用碳排放核算的基础上，运用地理加权回归模型探究不同影响因素对土地利用碳排放的影响强度和作用方式，探讨中国各省域土地利用碳排放及其影响因素的空间关联，并揭示各影响因素的空间异质性，有助于进一步揭示其空间环境效应，为制定区域土地利用碳减排政策提供借鉴，为国土部门制定差异化的碳减排措施提供依据。第一届全国碳中和与绿色发展大会4311数据来源及研究方法1.1数据来源本文研究数据来源主要包括中国30个省级行政区（不包括西藏自治区及香港澳门特别行政区和中国台湾的数据，下同）的土地利用、GDP、人口总数、能源消费、农业生产活动等。土地利用数据主要来源于自然资源部网站的土地调查成果、《中国环境统计年鉴》[25]和《全国土地利用总体规划纲要（2006-2020年）》[26]；能源消费源于《中国能源统计年鉴》[27]；农业生产活动数据源于《中国农村统计年鉴》[28]和《改革开放30年农业统计资料汇编》[29]等；人口、GDP等数据来源于《中国统计年鉴》[30]。1.2研究方法本文在总结土地利用碳排放相关国内外研究现状的基础上，选择中国30个省级行政区作为研究单元，分析土地利用碳排放时空演变，剖析主要影响因素对土地利用碳排放影响程度的时空分布。1.2.1碳排放计算方法（1）土地利用碳排放计算）（iiiaqAQ（1）式中，Q为土地利用碳排放总量，t；qi为第i种土地利用的碳排放量，t；Ai为第i种土地利用的面积，hm2；αi为第i种土地利用的碳排放系数，t/hm2。根据文献[31]-[32]，确定耕地、园地、林地和草地的碳排放系数分别取0.4970t/hm2、-0.7300t/hm2、-0.5810t/hm2和-0.0210t/hm2。可知，土地利用除耕地和建设用地为碳排放外，园地、林地和草地均为碳吸收。（2）能源消耗碳排放计算）（iiieKE（2）式中，E为能源消耗碳排放量，即建设用地的碳排放量，t；ei为第i种能源碳排放量，t；Ki为第i种能源消耗量，t；βi为第i种能源碳排放系数，tC/t标准煤。根据文献[33]确定煤炭碳排放系数为0.7476tC/t标准煤，由于统计年鉴中能源消耗总量数据已经由煤炭、石油、天然气直接转换为了标准煤，故计算过程中仅考虑煤炭碳排放系数即可。1.2.2地理加权回归模型地理加权回归模型(GeographicallyWeightedRegression，简称GWR)是Fortheringham及其同事于1996年在考虑变量存在空间非平稳性的基础上提出的。它是对普通线性回归模型的一种扩展，在回归参数中嵌入了空间实物的地理坐标，能够进行局部参数估计，G方法反映了观测值与影响因素的空间关系，其模型结构如下。iijiinjjiiixvuvuy),(),(10ni,,2,1（3）其中，iy是因变量；),(iijvu是影响因素j在回归点i的回归系数；),(iivu代表第j个观察点的空间位置；ijx是第i个观察点的第j个影响因素；i是独立同分布的随机误差第一届全国碳中和与绿色发展大会432项。通过GWR模型所得到的各驱动因子回归系数在一定程度上能够反映对土地利用碳排放量的影响程度，回归系数的差异反映了其对土地利用碳排放影响的空间差异性。通过ArcGIS软件创建模型中各驱动因子的回归系数空间分布图，能够直观的反映选取的5个解释变量对土地利用碳排放量影响程度的空间差异变化。2结果与分析2.1土地利用碳排放2.1.1土地利用碳排放/吸收量分析图12003~2016年土地利用碳排放/碳吸收及净碳排放变化趋势Fig.1Landusecarbonsource/sinkandnetcarbonemissiontrendsin2003~2016图2中国省域土地利用碳吸收格局变化Fig.2ChangesoflandusecarbonabsorptionpatternsinChineseprovinces根据碳排放核算结果，对2003~2016年中国30个省级行政区土地利用碳排放进行分析，第一届全国碳中和与绿色发展大会433发现研究期内碳排放总量除在2015年出现小幅度下降现象外，总体上呈不断增加趋势。碳吸收总量呈现稳中有升趋势，碳排放量与碳吸收量差值即净碳排放量，除2015年较2014年降2779.72万t，其余年份均呈稳定上升趋势。碳排放/碳吸收量的变化导致土地利用净碳排放量变化与碳排放量基本一致。从空间分布来看，碳汇资源各省域之间差异明显，基本呈现西高东低的分布特征。碳源与碳汇资源分布类似，表现出空间差异显著的特征。净碳排放量有明显的区域差异，呈现出东高西低的特点。2003~2016年碳吸收总量呈现稳中有升的缓慢增长趋势，主要是由于研究期间林地增长面积较小，草地面积在逐渐减少；同时随着农业生产的发展，科学技术的进步，农作物的单位面积产量显著提升，因此，农作物生育期的固碳能力也在不断提升。2.1.2土地利用碳排放强度计算图3中国省域土地利用碳排放强度时空变化Fig.3Spatiotemporalvariationsofland-usecarbonintensityinChina由于我国各省级行政区的土地利用类型、经济基础和产业结构等方面存在明显差异，因此碳排放的强度有较大的异质性。为进一步研究碳排放的区域差异，本部分通过时空分析展示了2003年到2016年的碳排放强度格局变化，并加以讨论。本图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)2892号的标准地图制作，底图无修改。从时间上看，近年来我国各省碳排放强度的趋势是下降趋势，其中，宁夏回族自治区的碳排放量始终居于榜首，这是由于宁夏回族自治区的生态环境脆弱，且当地经济发展较落后，但总体来看宁夏回族自治区的碳排放强度是呈下降趋势，预测未来的碳排放量会得到有效控制。从空间上来看，我国东部地区碳排放强度始终小于西部地区，尤其是东部沿海地区，其中一个重要原因就是东南地区经济发展水平高，具体而言，江苏省、浙江省、山东省的GDP都处于一个较高水平。这些区域如果按照目前的趋势持续降低碳强度，未来实现节能减排的情况会十分乐观。2.2土地利用碳排放影响因素的空间异质性分析第一届全国碳中和与绿色发展大会4342.2.1影响因子识别当前学术界对土地利用碳排放影响因素的研究大多分为自然因素和社会因素两方面，例如气候、水文、土壤、地形等是自然因素，人口、经济、技术等是社会经济因素。由于本文选取的研究的时段为2003-2016年，时间跨度较小，因此，自然环境因素对土地利用碳排放的影响力相对稳定，社会、经济和技术等因素则成为本文关注的重点。从社会经济因素中提取出与土地利用碳排放相关性较强的影响因素，探究这些因素对中国省域土地利用碳排放影响的空间异质性。在分析中，因变量是土地利用碳排放量，对于自变量的选取秉持以下原则：①影响因子的可获取性；②与土地利用碳排放有较大的相关性。根据上述原则，选取了影响中国省域土地利用碳排放量变化的相关因子，如表1。表1影响中国省域土地利用碳排放量变化的相关因子Tab.1ThecorrelationfactorofthechangeoflandusecarbonemissioninChineseprovince指标符号影响因子名称影响因子定义X1ES能源结构煤炭消费占能源消费比重X2IS产业结构第二产业产值占GDP比重X3IT国际贸易进出口差额（亿元）X4EI能源强度能源消费量与地区生产总值的比值X5PGDP经济发展水平人均GDP（万元）X6FDI外商直接投资外商直接投资额（亿美元）X7CL耕地面积耕地面积占土地面积比例X8POP人口规模人口总数（万人）通过主成分分析可知，各驱动因子都对土地利用碳排放量的变化造成了一定影响，其中，经济发展、外商直接投资、人口总数、能源强度、能源结构是造成土地利用碳排放量变化的主要驱动因素。各驱动因子回归系数在一定程度上能够反映对土地利用碳排放量的影响程度，回归系数的差异反映了其对土地利用碳排放影响的空间差异性。通过ArcGIS软件创建模型中各驱动因子的回归系数空间分布图，能够直观的反映选取的5个解释变量对土地利用碳排放量影响程度的空间差异变化。2.2.2人均GDP对土地利用碳排放影响的空间差异变化分析从图3中可以得知，选取的四个年份中回归系数均为正数，取值范围变动不大，说明人均GDP对碳排放量的增加起到提升作用。2003年人均GDP和土地利用碳排放量的增长呈正相关关系，新疆维吾尔自治区、云南省、广西壮族自治区、海南省等省份正效应最强，低值区聚集分布在东北三省。回归系数值从西南方向往东北方向逐渐缩小。回归系数基本呈现条带状分布。2007年高值聚集出现在内蒙古自治区和京津冀地区，低值地区范围不变。从空间分布来看，人均GDP对碳排放量影响程度由南向北依次增强。2011年人均GDP在图像上的表达较2007年有一定变化，其系数变异范围扩大，介于0.32905~0.58557，高值区域转移到西北地区，低值区域主要集中在东南沿海地区。影响程度从东南向西北方向逐步加强。2016年，人均GDP的影响程度由南向北递增，在东北三省、内蒙古自治区和新疆维吾尔自治区等地作用明显。主要原因是东北三省以第二产业为主，属于“高污染，高排放，高能耗”的经济发展模式，经济增长的同时势必会带来大量的碳排放量。低值聚集在云南和两广地区，人均GDP在2016年对碳排放量的影响程度达到最大。综上所述，所有地区的人均GDP回归系数在研究时间点均为正值，2003年和2007年第一届全国碳中和与绿色发展大会435影响程度较低，2011年和2016年影响程度明显增强。从空间维度看，2003~2016年，低值区由东北三省转变为云南省，广东省，广西省，海南省等地，影响程度大的聚集区由云南省、广西省、海南省，转变为新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区和东北三省等地。代表经济发展水平的人均GDP指标说明，在实施西部大开发和振兴东北老工业基地政策以来，新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区和东北三省这些地区作为重点发展省份，经济增长迅速，人均GDP也快速增长，对碳排放量的增加具有重要的作用。图42003、2007、2011、2016年人均GDP回归系数空间分布变化Fig.4SpatialdistributionoftheregressioncoefficientofpercapitaGDPin2003,2007,2011and20162.2.3外商直接投资对土地利用碳排放影响的空间差异变化分析外商直接投资的回归系数呈现出先起正反馈后起负反馈的趋势变化。2003年，外商直接投资均为正值，变异范围较小，高值聚集在新疆维吾尔自治区、甘肃省、青海省等地，低值位于广东省、福建省、江西省、浙江省等地，由东南向西北方向逐渐增强。2007年低值聚集区主要包括华东地区的大部分省份，并向西北方向转移，高值聚集区维持稳定。2011年外商直接投资变量的系数均为负值，呈现明显的负相关性，表明外商直接投资的增长对碳排放量的增长具有收敛作用。2016年外商直接投资变量的系数均为负值，并且系数变异范围扩大，东北三省和内蒙古自治区对于土地利用碳排放量的敏感程度最高，对碳排放量的抑制作用明显加强。综合来看，外商直接投资变量的系数空间分布呈现出先起正反馈后起负反馈的趋势变化，在2003年和2007年外商直接投资对于碳排放量起到带动作用，2011年和2016年发挥抑制作用。主要原因是随着我国推动节能减排工作的展开，加大力度发展低碳经济，在利用外资时会加大力度引进先进技术和装备，促进污染较低的新兴产业发展。第一届全国碳中和与绿色发展大会436图52003、2007、2011、2016年外商直接投资回归系数空间分布变化Fig5Spatialdistributionofregressioncoefficientofforeigndirectinvestmeninin2003,2007,2011and20162.2.4人口总数对土地利用碳排放影响的空间差异变化分析图62003、2007、2011、2016人口总数回归系数空间分布变化Fig.6Spatialdistributionofregressioncoefficientofpopulationin2003,2007,2011and2016第一届全国碳中和与绿色发展大会437人口总数的回归系数在空间分布上均呈现正相关性且数值较高，表明人口因素是土地利用碳排放量增加的较主要因素。由图3可以发现：人口在不同省份对土地利用碳排放量的影响程度不同，同样存在明显的空间差别，影响程度由南向北逐渐增强。2003年的系数变异范围小，全国各地区的人口因素对土地利用碳排放均具有正相关关系，即说明人口的增长对碳排放量起到一定的推动作用，从而增加了碳减排的压力。高值聚集在东北三省，表明东北三省碳排放对人口变量的敏感度较高，低值位于云南省、广西壮族自治区、海南省一带。2007年高值聚集范围不变，低值地区增加了贵州省，变异范围有所扩张。2011年低值地区聚集在云南省、海南省和两广地区等地，高值区域聚集在东北三省、京津冀地区、新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区等地。2016年高值聚集在东北三省和内蒙古等地。综上所述，所有地区的人口总数的回归系数在选取的研究时间点中均为正值，说明所有地区的人口因素对土地利用碳排放具有正效应，即人口的增长会对土地利用碳排放量的增长有推动作用，并且人口总数对土地利用碳排放量的影响程度在2003~2016年有增大的趋势。其次从空间维度来看，2003~2016年，人口总数影响程度在空间结构上变化较小，影响程度基本呈现由南向北方向逐渐增强，2003~2016年，低值区由云南省、广西壮族自治区、海南省等扩大为云南省、广西壮族自治区、广东省、海南省、贵州省等地。影响程度大的聚集区由东北三省转变为内蒙古自治区和东北三省等地。2.2.5能源强度对土地利用碳排放影响的空间差异变化分析能源强度是指单位GDP的能源消耗量，通过该指标反映技术水平对碳排放量的影响。通过图6可以观察到，2003年系数变异范围较小，对碳排放量的影响程度由东向西逐渐增强。2007年影响程度较2003年有所降低，高值依旧聚集在东北地区，低值区域聚集在新疆、青海、四川、云南、海南等西部省份，呈现明显的阶梯状分布。图72003、2007、2011、2016年能源强度回归系数空间分布变化Fig.7Spacedistributionofenergyintensityreturntothecoefficientsin2003,2007,2011and20162011年能源强度对碳排放量的影响程度在所有地区较2007年有所加强。2016年影响程第一届全国碳中和与绿色发展大会438度有所减弱，东北三省和浙江等地对土地利用碳排放量的敏感程度较高。所有地区的能源强度回归系数在选取的数值中均为正值，说明代表技术进步的指标能源强度对土地利用碳排放具有正效应，即能源强度会对土地利用碳排放量增加起到推动作用。从空间维度来看，2003~2016年，能源强度的影响程度在空间结构上变化较小，影响程度基本呈现由西向东方向逐渐增强，2003~2016年，低值区由新疆、青海、云南、四川等扩大为新疆、青海、云南、四川、甘肃等地。影响程度大的聚集区主要包括东北三省。由于东北三省纬度高，冬季气候严寒，供暖期长，以煤炭为主的化石燃料消耗量大，东北三省对碳排放量的增加发挥了积极作用。因此，东北三省作为推动节能减排工作的重要区域，应提升能源利用率，降低能源消耗强度，引进先进的科学技术，淘汰落后产能，促进绿色发展。2.2.6能源结构对土地利用碳排放影响的空间差异变化分析从图7中可知，4个年份中能源结构回归系数在空间分布上有正值有负值，呈现先起到负效应后发挥正效应的趋势变化。煤炭消费量在能源消费总量中的比重代表能源结构，因此煤炭消费量和碳排放量是成正比关系。图82003、2007、2011、2016年能源结构回归系数空间分布变化Fig.8Spatialdistributionofregressioncoefficientsofenergystructurein2003,2007,2011and20162003年，能源结构回归系数均为负值，变异范围较小，东北三省是对土地利用碳排放量敏感度较高的地区，这是由于随着振兴东北老工业基地战略的实施，东北三省加快发展重工业速度，消耗大量能源，以煤炭消耗为主导的能源结构增加了碳排放量。2007年能源结构的系数均为正值，但系数值较低，表明能源结构对碳排放量的影响程度较低且影响程度由南向北逐渐增强。2011年能源结构系数扩大，且对土地利用碳排放的影响程度加深，高值区域聚集在新疆、青海、宁夏、甘肃、内蒙古等西北地区。2016年系数变异范围为0.35167~0.60371，高值聚集区基本维持稳定，低值聚集区包括东南沿海主要省份，表明各地区的能源结构对碳排放量的影响差异较大。主要原因是西北地区能源资源丰富，但工业基础较沿海发达地区相比脆弱，能源利用效率较低，技术较为落后，产生相同GDP所消耗的能第一届全国碳中和与绿色发展大会439源数量高于东部经济发达地区，因此能源结构对碳排放量的影响程度基本呈现由西北向东南方向逐渐减弱的态势。综上所述，由各系数值来看，所有省份的能源结构回归系数在2003年均为负值，其余年份均为正值，表明能源结构随着时间推移对碳排放量的增加起到提升作用。2007~2016年，能源结构对碳排放的影响程度在空间结构上变化较小，影响程度基本呈现由西北向东南方向逐渐减弱的趋势。3结论和建议3.1结论本文通过主成分分析和多重共线性检验确定影响土地利用碳排放量的主要因素为人均GDP、外商直接投资、人口总数、能源强度、能源结构。选取2003年、2007年、2011年和2016年为代表性年份，采用地理加权回归模型对上述影响因素进行实证研究，揭示各影响因素对中国30个省级行政区土地利用碳排放量影响程度的空间差异。根据研究结果，得到以下结论：①各影响因素对土地利用碳排放量的影响程度存在差异性。对于土地利用碳排放的影响程度最大的是人口因素，最小的是能源结构。②各影响因素对土地利用碳排放量的影响效能不同。人均GDP、人口规模、能源强度对土地利用碳排放量起正效应，外商直接投资和能源结构对土地利用碳排放量先起正效应后起负效应。③碳排放主要影响因素具有一定的空间异质性，同一影响因素的影响程度在不同省份具有差异性。人均GDP影响程度的空间结构变化最大，其余影响因素对于土地利用碳排放的影响程度在空间结构变化较小。3.2建议为了实现经济、社会与环境的共赢，推动碳减排和土地利用优化建议可采取如下对策：①优化各种用地类型，控制高耗能产业用地的供给门槛，鼓励绿色产业开发。按照居住需求合理规划土地，推行低能耗建筑的运用。加快交通的基础设施建设，完善出行条件，减少机动车的需求，推动新能源交通发展。②合理控制建设用地，推进土地集约节约利用。优化土地利用结构，对建设用地的总量进行管控，合理规划建设用地，提高土地利用效率，实现土地利用的节约化和集约化。③加强对耕地、林地和草地的保护，增加碳汇储量，对森林严格执行限额采伐制度。同时加强对草地生态系统的保护与管理，建立健全耕地保护机制，严格控制非农建设占用永久基本农田。合理配置土地资源是控制土地利用碳排放的有效手段，统筹布局产业，避免各县域单元产业同质化竞争，鼓励各县域单元发挥地域优势，发展差异化产业。④建议相关部门成立专门的碳基金机构，主要负责碳补偿资金的统筹管理。实施碳税，通过对使用高排放燃料的企业征税，企业为减少开支，会逐渐改用清洁能源，最终达到减少能源消费和碳排放量的双重目标。参考文献[1]武义青,张云.坚定不移走生态优先绿色低碳高质量发展道路[N].河北日报,2021-04-14(007).[2]YousafAli.Carbon,waterandlanduseaccounting:Consumptionvsproductionperspectives[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2017,67:921-934.[3]张苗,甘臣林,陈银蓉,陈璐.中国城市建设用地开发强度的碳排放效率分析与低碳优化[J].资源科学,2016,38(02):265-275.[4]ChuaiX,HuangX,WangW,etal.Landuse,totalcarbonemissionschangeandlowcarbonlandmanagementinCoastalJiangsu,China[J].JournalofCleanerProduction,2015,103(sep.15):77-86.第一届全国碳中和与绿色发展大会440[5]朱巧娴,梅昀,陈银蓉,韩啸.基于碳排放测算的湖北省土地利用结构效率的DEA模型分析与空间分异研究[J].经济地理,2015,35(12):176-184.[6]王刚,张华兵,薛菲,甄艳.成都市县域土地利用碳收支与经济发展关系研究[J].自然资源学报,2017,32(07):1170-1182.[7]BYZA,BMCA,BZTA,etal.Urbanization,LandUseChange,andCarbonEmissions:QuantitativeAssessmentsforCity-LevelCarbonEmissionsinBeijing-Tianjin-HebeiRegion[J].SustainableCitiesandSociety,2021,3(66):102701.[8]ChenY,LuH,LiJ,etal.EffectsoflandusecoverchangeoncarbonemissionsandecosystemservicesinChengyuurbanagglomeration,China[J].StochasticEnvironmentalResearchandRiskAssessment,2020,34(5993).[9]FuB,WuM,CheY,etal.Effectsofland-usechangesoncity-levelnetcarbonemissionsbasedonacoupledmodel[J].CarbonManagement,2017,8(3):245-262.[10]LiuW,ZhanJ,ZhaoF,etal.Impactsofurbanization-inducedland-usechangesonecosystemservices:AcasestudyofthePearlRiverDeltaMetropolitanRegion,China[J].EcologicalIndicators,2019,98:228-238.[11]DongY,JinG,DengX.Dynamicinteractiveeffectsofurbanland-useefficiency,industrialtransformation,andcarbonemissions[J].JournalofCleanerProduction,2020,270:122547.[12]TianqiRong,PengyanZhang,WenlongJing,YuZhang,YanyanLi,DanYang,JiaxinYang,HaoChang,LinnaGe.CarbonDioxideEmissionsandTheirDrivingForcesofLandUseChangeBasedonEconomicContributiveCoefficient(ECC)andEcologicalSupportCoefficient(ESC)intheLowerYellowRiverRegion(1995–2018)[J].Energies,2020,13(10).[13]苑韶峰,唐奕钰.低碳视角下长江经济带土地利用碳排放的空间分异[J].经济地理,2019,39(02):190-198.[14]游和远,吴次芳.土地利用的碳排放效率及其低碳优化——基于能源消耗的视角[J].自然资源学报,2010,25(11):1875-1886.[15]张梅,赖力,黄贤金,揣小伟,谈俊忠.中国区域土地利用类型转变的碳排放强度研究[J].资源科学,2013,35(04):792-799.[16]赵荣钦,黄贤金.基于能源消费的江苏省土地利用碳排放与碳足迹[J].地理研究,2010,29(09):1639-1649.[17]唐洪松,马惠兰,苏洋,辛冲冲,汪晶晶.新疆不同土地利用类型的碳排放与碳吸收[J].干旱区研究,2016,33(03):486-492.[18]李璐,董捷,徐磊,张俊峰.功能区土地利用碳收支空间分异及碳补偿分区——以武汉城市圈为例[J].自然资源学报,2019,34(05):1003-1015.[19]Yi-NaLi,MiaomiaoCai,KaiyaWu,JiuchangWei.DecouplinganalysisofcarbonemissionfromconstructionlandinShanghai[J].JournalofCleanerProduction,2019,210.[20]DanielRuizPotmaGonçalves,JoãoCarlosdeMoraesSá,UmakantMishra,FláviaJulianaFerreiraFurlan,LucimaraAparecidaFerreira,ThiagoMassaoInagaki,JucimareRomaniw,AdemirdeOliveiraFerreira,CleverBriedis.Soilcarboninventorytoquantifytheimpactoflandusechangetomitigategreenhousegasemissionsandecosystemservices[J].EnvironmentalPollution,2018,243(PtB).[21]WuC,LiG,YueW,etal.EffectsofEndogenousFactorsonRegionalLand-UseCarbonEmissionsBasedontheGrossmanDecompositionModel:ACaseStudyofZhejiangProvince,China[J].EnvironmentalManagement,2015,55(2):467-478.[22]ZhangW,XuH.ExploringthecausalrelationshipbetweencarbonemissionsandlandurbanizationqualityinChinausingapaneldataanalysis[J].Environment,DevelopmentandSustainability,2017,19(4):1445-1462.第一届全国碳中和与绿色发展大会441[23]范建双,虞晓芬,周琳.南京市土地利用结构碳排放效率增长及其空间相关性[J].地理研究,2018,37(11):2177-2192.[24]张润森,濮励杰,文继群,许艳.建设用地扩张与碳排放效应的库兹涅茨曲线假说及验证[J].自然资源学报,2012,27(05):723-733.[25]国家统计局.中国环境统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2003-2016.[NationalBureauofStatisticsofChina.Chinaenvironmentalstatisticalyearbook.Beijing:ChinaStatisticsPress,2003-2016.][26]郭谁琼,胡海波.解读《全国土地利用总体规划纲要(2006-2020年)调整方案》[J].现代城市研究,2018(11):65-72.[27]国家统计局.中国能源统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2003-2016.[NationalBureauofStatisticsofChina.Chinaenergystatisticalyearbook.Beijing:ChinaStatisticsPress,2003-2016.][28]国家统计局.中国农村统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2003-2016.[NationalBureauofStatisticsofChina.Chinaruralstatisticalyearbook.Beijing:ChinaStatisticsPress,2003-2016.][29]国家统计局.改革开放30年农业统计资料汇编[M].北京:中国统计出版社,2010.[NationalBureauofStatisticsofChina.Compilationofagriculturstatisticsoverthepast30yearsofreformandopeningup.Beijing:ChinaStatisticsPress,2010.][30]国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2003-2016.[NationalBureauofStatisticsofChina.Chinastatisticalyearbook.Beijing:ChinaStatisticsPress,2003-2016.][31]周嘉,王钰萱,刘学荣,时小翠,蔡春苗.基于土地利用变化的中国省域碳排放时空差异及碳补偿研究[J].地理科学,2019,39(12):1955-1961.[32]冯杰,张胜,王涛.中国省际土地利用碳排放及其影响因素分析[J].统计与决策,2019,35(05):141-145.[33]C.Brunsdon,A.S.Fortheringham,M.E.Charlton.GeographicallyWeightedRegression:AMethodforExploringSpatiaNonstationarity.GeographicalAnalysis.1996,28(4):281-298.第一届全国碳中和与绿色发展大会442基于LCA的地铁工程余泥渣土碳排放研究陈坤阳1，王家远1，段华波1,2（1.深圳大学土木与交通工程学院，中澳BIM与智能建筑联合研究中心，深圳518060；2.深圳大学土木与交通工程学院，中澳BIM与智能建筑联合研究中心，深圳518060；3.深圳大学土木与交通工程学院，深圳大学未来地下城市研究院，深圳518060）摘要：巨量的地铁工程余泥渣土在处置过程中会产生严重的环境影响。准确量化地铁工程余泥渣土的环境影响是对其进行有效管理的前提。本研究构建了地铁工程余泥渣土全生命周期碳排放评估模型，并以深圳地铁14号线为例，量化了余泥渣土全生命周期碳排放。研究结果可以为政府部门科学制定地铁工程余泥渣土的管理政策提供理论模型及数据参考。关键词：地铁工程余泥渣土；生命周期评价；碳排放；深圳地铁14号线1引言大规模修建的地铁工程在促进经济发展和改善交通便利的同时，不可避免的带来了一系列潜在的环境风险。地铁工程余泥渣土作为城市建筑废弃物的重要组成部分，由于我国尚未出台对其合理有效的管理政策与方案，混合填埋是现行主要的处理处置方式[1]，这种粗放的管理方式不仅占用了稀缺的城市土地资源，造成了资源的严重浪费，若处置不当将会造成严重的地质灾害风险[2]，给城市环境治理造成了巨大的压力[3]。同时，地铁工程余泥渣土在现场处理、运输、处理处置等过程中均会造成严重的环境风险。例如，地铁工程余泥渣土中存在泡沫剂等添加剂，以及薄弱的现场管理会导致生活垃圾混入其中，导致其在填埋过程中容易污染地表水、地下水和岩土体，从而经生物作用及食物链对农作物和人体造成危害。此外，地铁工程余泥渣土在全生命周期中所使用的机械设备、车辆等造成了能源消耗、空气污染、扬尘噪音等问题[4-6]。因此，迫切需要减轻余泥渣土对环境造成的影响。通过系统性地梳理我国地铁工程余泥渣土管理方面的研究，可以发现已有研究主要针于从宏观层面分析余泥渣土的管理现状及其管理策略[7,8]和从定性层面探讨余泥渣土的综合利用及其潜在环境影响[9-11]。然而，不难发现现阶段关于余泥渣土环境影响的研究，仅停留在描述其浅层管理现状与定性阐述其综合环境影响的层面，鲜有研究针对其处置方案的环境影响进行量化分析，张宁（2020）定量分析了地铁工程余泥渣土资源化利用的环境影响[12]。为此，本研究选取了地铁工程余泥渣土全生命周期碳排放两个重要指标，旨在量化地铁工程余泥渣土的环境影响。研究结果可为政府部门科学制定地铁工程余泥渣土的管理政策提供理论模型及数据参考。2正文2.1实地调研和半结构化访谈实地调研和半结构化访谈是现有关环境影响研究获取基础数据的重要方法之一[4-6]。为获取地铁工程余泥渣土环境影响的基础数据，本研究于2020月7月至11月对深圳地铁12、14号线进行实地调研，同时对35位管理人员进行线上或线下半结构化访谈。为使得获取的第一届全国碳中和与绿色发展大会443基础数据可用于其他案例，实地调研的范围涉及深圳地铁12号线部分工区以及深圳地铁14号线的七大工区。同时，为保证调研数据的完整性和可信度，被访谈者选择地铁建设项目的直接管理人员。在职位方面，有2名企业总经理，18名项目经理，10名施工技术人员以及5名土方运输单位经理。在与地铁建设相关的工作年限方面，3-4年的有8人，4-6年的有20人，6-9年的5人，10年以上的有2人。这些被访谈者均参与过两次及以上的地铁线路建设经验，所提供的数据均基于实际项目本身，能在一定程度上保证调研数据的可靠性和科学性。被访谈者的基本情况统计见表1。表1被访谈者的基本情况统计变量类型数量百分比（%）累计百分比（%）性别男35100100职位项目经理1851.451.4施工技术人员1028.680土方运输单位经理514.394.3企业总经理25.7100相关工作年限3-4年822.922.94-6年2057.1806-9年514.394.310年以上25.7100最后，根据实地调研和半结构化访谈所获取的基础数据，估算出深圳地铁14号线余泥渣土产生量。如表2所示，深圳地铁14号线施工过程共产生余泥渣土1021万立方米，其中隧道盾构掘进产生余泥渣土487万立方米，占比47.7%；地铁车站施工产生余泥渣土494万立方米，占比48.4%；中间风井施工产生余泥渣土40万立方米，占比3.9%。为量化地铁工程余泥渣土环境影响提供数据基础。表2深圳地铁14号线余泥渣土产生量统计余泥渣土来源余泥渣土产生量（万立方米）占比（%）隧道盾构掘进48747.7%地铁车站施工49448.4%中间风井施工403.9%合计1021100%2.2全生命周期碳排放评价方法图1地铁工程余泥渣土环境影响的系统边界第一届全国碳中和与绿色发展大会444生命周期评价（Lifecycleassessment,LCA）提供了一种“从摇篮到坟墓”的生命周期全过程评价体系，它作为一种用于评估产品系统全过程环境影响与资源消耗的方法和手段，现已被广泛应用于建筑业领域的环境影响分析中[13,14]。本研究采用CO2排放当量作为环境影响评价指标，对地铁工程余泥渣土全生命周期的碳排放进行评估，系统边界如图1所示。为了估算地铁工程余泥渣土全生命周期的CO2排放，本研究构建了地铁工程余泥渣土碳排放估算模型，该模型主要包括了余泥渣土产生、现场管理、运输和处理处置四个阶段。（1）产生阶段模型地铁线路通常由地铁隧道、地铁车站及中间风井组成。在产生阶段，地铁隧道掘进过程中的能耗主要来源于盾构机及其配套设备的电耗，地铁车站及中间风井开挖过程中所涉及的能耗主要以挖掘机的油耗为主。因此，将地铁工程余泥渣土产生阶段的CO2排放分为地铁隧道、地铁车站和中间风井三个部分进行计算。地铁隧道掘进过程中机械设备电耗所产生的CO2排放如公式（2）所示。ℎℎ（2）式中，ℎ为地铁隧道掘进过程中的CO2排放（单位：kgCO2eq）；ℎ为盾构机的功率（单位：kw）；为在盾构区间内，盾构机掘进的工作时长（单位：h）；为盾构区间总数；为国家电网数据库中电力的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/kwh），文中所涉及的碳排放因子见表4。地铁车站开挖过程中挖掘机油耗所产生的CO2排放如公式（3）所示。（3）式中，为地铁车站开挖过程中的CO2排放（单位：kgCO2eq）；为地铁车站开挖过程中余泥渣土的产生量（单位：m3）；为挖掘机的单位工作效率（单位：m3/h）；为挖掘机的单位能耗（单位：L/h）；为每单位柴油消耗的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/L）。中间风井开挖过程中挖掘机油耗所产生的CO2排放如公式（4）所示。ℎ（4）式中，ℎ为中间风井开挖过程中的CO2排放（单位：kgCO2eq）；为中间风井开挖过程中余泥渣土的产生量（单位：m3）；为挖掘机的单位工作效率（单位：m3/h）；为挖掘机的单位能耗（单位：L/h）；为每单位柴油消耗的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/L）。基于上述公式（2）、公式（3）和公式（4），可得出地铁工程余泥渣土产生阶段的总CO2排放，即地铁隧道掘进、地铁车站和中间风井开挖过程中机械能耗产生的CO2排放之和，计算公式如（5）所示。ℎℎ（5）（2）现场管理阶段模型通过对地铁工程余泥渣土现场管理的实地调研，其主要步骤包括送料、筛分、洗砂、絮凝和压滤干化，其过程中的能耗主要来源于机械设备的电耗。同时，现场管理过程中的CO2排放还包括原材料替代部分的补偿，即原料开采的上游排放，包括粘土、砂岩等[15]。地铁工程余泥渣土现场管理过程中能源消耗与减少原材料开采（正向效益）所产生的CO2排放总效益如公式（6）所示。（）（6）第一届全国碳中和与绿色发展大会445式中，为现场管理阶段的总CO2排放（单位：kgCO2eq）；为地铁工程余泥渣土的产生量（单位：m3）；为渣土比重（单位：t/m3）；为现场管理阶段每处理1t余泥渣土的耗电量（单位：kwh）；为国家电网数据库中电力的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/kwh）；和分别为开采单位新材料对类能源的消耗量和类能源的CO2排放因子。（3）运输阶段模型地铁工程余泥渣土在运输阶段主要分为水平运输和垂直运输两部分。水平运输是将现场处理后的余泥渣土从施工现场运送至最终的处置场地并返回的过程，其能耗主要来源于运输车辆的油耗；垂直运输是指施工现场将余泥渣土从地铁隧道通过垂直运输机械运输至地上临时受纳场的过程，主要的能耗来源于机械设备的能耗，其能耗类型为电力。因此，将地铁工程余泥渣土运输阶段的CO2排放分为水平、垂直运输两个部分进行计算。在水平运输过程中，由于运输车辆空载返回，此时有必要考虑空车返回系数的校正，即单程运输距离。根据已有研究，空载时候的环境负荷是满载时候的0.67倍，即空车返回系数[16]。因此，地铁工程余泥渣土水平运输过程中运输车辆油耗产生的CO2排放如公式（7）所示。（7）式中，为地铁工程余泥渣土水平运输过程中的CO2排放（单位：kgCO2eq）；为运输车辆运输材料的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/kg）；为材料的运输质量（单位：kg）；为材料的运输距离（单位：m）。地铁工程余泥渣土垂直运输过程中的机械设备电耗产生的CO2排放如公式（8）所示。（8）式中，为地铁工程余泥渣土垂直运输过程中的CO2排放（单位：kgCO2eq）；为垂直运输机械的功率（单位：kw）；为工作时长（单位：h）；为国家电网数据库中电力的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/kwh）。基于上述公式（7）和公式（8），可得出地铁工程余泥渣土运输阶段的总CO2排放，即水平运输和垂直运输过程中车辆和机械能耗产生的CO2排放之和，如公式（9）所示。（9）（4）处理处置阶段模型①资源化利用过程地铁工程余泥渣土资源化利用过程中的能耗主要来源于机械设备的电耗、油耗和水耗。其中，水耗通常用于机械设备冷却，油耗用于机械设备润滑，水耗和油耗的消耗量相比电耗可忽略不计。因此，以电耗作为资源化利用过程中机械设备的主要能耗。同时，资源化利用过程中的CO2排放还包括再生产品替代部分的补偿，即环保烧结砖、环保烧结砌块、免烧结制砖等。地铁工程余泥渣土资源化利用过程中能源消耗与减少产品生产（正向效益）所产生的CO2排放总效益如公式（10）所示。（）（10）式中，为资源化利用过程中的CO2排放（单位：kgCO2eq）；为地铁工程余泥渣土的产生量（单位：m3）；为渣土比重（单位：t/m3）；为余泥渣土的资源化利用率；为资源化利用过程中每处理1t余泥渣土的耗电量（单位：kwh）；为国家电网数据库中电力的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/kwh）；和分别为生产单位再生产品对类能源的消耗量和类能源的CO2排放因子。第一届全国碳中和与绿色发展大会446②填埋场填埋过程地铁工程余泥渣土在填埋场填埋过程中的能耗主要来源于机械的能耗，本研究仅涉及推土机的油耗，地铁工程余泥渣土填埋过程中推土机油耗产生的CO2排放如公式（11）所示。（11）式中，为地铁工程余泥渣土填埋过程中的CO2排放（单位：kgCO2eq）；为余泥渣土的填埋率；为推土机的单位工作效率（单位：m3/h）；为推土机的单位能耗（单位：L/h）；为每单位柴油消耗的CO2排放因子（单位：kgCO2eq/L）。表4CO2排放因子汇总类型CO2排放因子汽油（kgCO2eq/L）2.26煤炭（kgCO2eq/kg）0.74柴油（kgCO2eq/L）2.73电力（kgCO2eq/kwh）0.78重型柴油货车运输（30t）（kg/tkm）0.0578注：数据来源于CLCD数据库。参考文献[1]DINGZK,ZHUML,TAMVWY,etal.Asystemdynamics-basedenvironmentalbenefitassessmentmodelofconstructionwastereductionmanagementatthedesignandconstructionstages[J].JournalofCleanerProduction,2018,176(676-92.[2]高杨,卫童瑶,李滨,etal.深圳"12.20"渣土场远程流化滑坡动力过程分析[J].2019,46(01):133-42+51.[3]盛广耀.城市化模式与资源环境的关系%J城市问题[J].2009,01):11-7.[4]DUANHB,WANGJY,HUANGQF.EncouragingtheenvironmentallysoundmanagementofC&DwasteinChina:Anintegrativereviewandresearchagenda[J].RenewSustEnergRev,2015,43(611-20.[5]LIJR,LIANGJL,ZUOJ,etal.EnvironmentalimpactassessmentofmobilerecyclingofdemolitionwasteinShenzhen,China[J].JournalofCleanerProduction,2020,263(10.[6]WANGJ,WUH,TAMVWY,etal.Consideringlife-cycleenvironmentalimpactsandsociety'swillingnessforoptimizingconstructionanddemolitionwastemanagementfee:AnempiricalstudyofChina[J].JournalofCleanerProduction,2019,206(1004-14.[7]李丹,孙占琦,苏颖,etal.深圳市余泥渣土现状及策略分析%J施工技术[J].2018,47(S3):129-31.[8]郭卫社,王百泉,李沿宗,etal.盾构渣土无害化处理、资源化利用现状与展望%J隧道建设(中英文)[J].2020,40(08):1101-12.[9]陈发滨,徐培蓁,刘欣禹.余泥渣土的处理与利用%J低温建筑技术[J].2019,41(09):10-2.[10]冯志远,罗霄,黄启林.余泥渣土资源化综合利用研究探讨%J广东建材[J].2018,34(02):69-71.[11]朱考飞,张云毅,薛子斌,etal.盾构渣土的环境问题与绿色处理%J城市建筑[J].2018,29):108-10.[12]张宁.地铁工程余泥渣土产生量估算方法及其优化管理方案研究[D];深圳大学,2020.[13]YEHEYISM,HEWAGEK,ALAMMS,etal.AnoverviewofconstructionanddemolitionwastemanagementinCanada:alifecycleanalysisapproachtosustainability[J].CleanTechnolEnvironPolicy,2013,15(1):81-91.[14]YUDW,TANHW,RUANYJ.Afuturebamboo-structureresidentialbuildingprototypeinChina:Lifecycleassessmentofenergyuseandcarbonemission[J].EnergyandBuildings,2011,43(10):2638-46.第一届全国碳中和与绿色发展大会447Evaluatingtheuseofnegativeemissiontechnologiestowardscarbonneutrality:ACGEstudyofChinaYuweiWeng1,WenjiaCai2,CanWang3,(1.DepartmentofEarthSystemScience,TsinghuaUniversity,wengyw17@mails.tsinghua.edu.cn.2.DepartmentofEarthSystemScience,TsinghuaUniversity,wcai@tsinghua.edu.cn.3.SchoolofEnvironment,TsinghuaUniversity,canwang@tsinghua.edu.cn)1OverviewAlmostallglobalscenariosunderambitiousclimatetargetsrelyonthedeploymentofnegativeemissiontechnologies(NETs),includingbioenergywithcarboncaptureandstorage(BECCS)andafforestation.However,theirrolesinmostcountries’deepdecarbonizationpathwaysandthepotentialeconomicandenvironmentalimplicationshavenotbeenfullyinvestigated.Besides,broadeconomicinteractionsandcomplextechnicalinformationofNETsbringchallengesfortraditionaltop-downorbottom-upmodels.Toaddressthemethodologicalchallenges,weintegrateenergytechnologydetailsintoamacroeconomicframeworkanddevelopanationalhybridcomputablegeneralequilibrium(CGE)modelforChina.Basedonthis,insightsareprovidedintothedeploymentscaleofbioenergy,BECCS,andafforestationinChina’smitigationpathwaystowardscarbonneutralityby2060,aswellastheinducedmacroeconomicandland-useconsequences.TheresultsindicatethatBECCSwouldstarttotakethemarketsharearound2030andtheshareofnegativeemissionsprovidedbyitwouldreachabout79%in2060.Thecarbonremovalsin2060wouldbe2,118MtCO2yr-1,170MtCO2yr-1,and617MtCO2yr-1frombioelectricitywithCCS,biofuelwithCCS,andafforestation,respectively.WhenonlyBECCSisdeployedasNET,morefossilenergywouldbephasedoutandrenewableenergywouldtakelargermarketshares.In2060,mostbiomasswouldconsistofcellulosiccrops(43-47%)andresidues(49-52%).Croplandwoulddecreaseby6.9-8.3%duetolandcompetitioncausedbyNETdeployment.GDPlossin2060underthecarbon-neutraltargetwouldbe6.4%withoutNETsanditwouldbealleviatedto4.8%withNETs.Thisstudysupplementstheexistingglobal-levelknowledgetoidentifythelocalfeasibilityandtrade-offsofNETexpansion.2MethodsThisstudybuildsonadynamicrecursivenationalCGEmodeldesignedforbioenergy-relatedresearches,calledChinaHybridEnergyandEconomicResearchmodelforBioEnergy(CHEER-BE).ThecoremodelstructureisshowninFig.1.Ourmodelcontributestotheexistingliteraturebyexplicitlymodelingdetailedbioenergy(both1stand2ndgeneration)andbiomasssectorsunderamacroeconomicframework,whichbreaksthehighlyaggregatedfeatureoftraditionalCGEmodels.Besides,throughintegratingtwokeyNETs(BECCSandafforestation)第一届全国碳中和与绿色发展大会448simultaneously,theircombinedeffectscanbecomparedwiththestandaloneeffects,whilemostpreviousstudiesanalyzedBECCSandafforestationseparately.Fig.1.CoremodelstructureofCHEER-BE.ToevaluatethedeploymentscaleandimplicationsofNETsunderChina’smitigationpathwaystowardsthecarbon-neutraltarget,onereferencescenarioandthreedeepdecarbonizationscenariosaredesigned:(1)referencescenario(REF),(2)deepdecarbonizationwithoutNETs(DP-noNET),(3)reachingcarbon-neutralby2060withBECCS(Zero-BECCS),and(4)reachingcarbon-neutralby2060withBECCSandafforestation(Zero-BECCSAff).ThehybridCGEmodelingapproachandscenariosettingsinthisstudycanalsobeappliedtoothercountriesandregions.3Results(1)DeploymentscaleofnegativeemissiontechnologiesBECCSwouldbegintobeusedaround2030.IntheZero-BECCSscenario,thecumulativeCO2removalbyBECCSfrom2018to2060wouldbeabout30.6Gt.In2060,bioelectricitywithCCSwouldcapture2,405MtCO2yr-1whilebiofuelwithCCSwouldcapture200MtCO2yr-1.WhenafforestationisalsoadoptedasanegativeemissionsourceintheZero-BECCSAffscenario,thecumulativeCO2removalbyNETsfrom2018to2060wouldbeabout37.0Gt,inwhich27.8GtisfromBECCSand9.2Gtisfromafforestation.In2060,21.2-24.5%ofthetotalpowergenerationwouldcomefrombiomasswithCCSand38.8-47.6%oftherefinedoilproductionwouldcomefrombiofuelwithCCS.(2)FeedstockstructureforbioenergyproductionComparingthebiomassconsumptionin2060,theZero-BECCSscenariowouldholdthelargestconsumptionamount(115.3billiondollars,US$2018),followedbytheZero-BECCSAffscenario(98.3billiondollars)andtheDP-noNETscenario(72.5billiondollars).Asforthefeedstockstructure,thesharesofcellulosiccropsandresidueswouldgrowrapidly,especiallyafter2030.In2060,cellulosiccropswouldtakeupto43.1-48.6%ofthetotalbiomassconsumption,andresidueswouldtakeupto43.0-51.8%.(3)ImplicationsonlanduseandmacroeconomicsComparedwiththeREFscenario,in2060,croplandwoulddecreaseby5.5%,8.3%,and6.9%inDP-noNET,Zero-BECCS,andZero-BECCSAff,respectively.IntheDP-noNETscenario,the第一届全国碳中和与绿色发展大会449GDPlosswouldbe6.4%in2060toreachnear-zerowithoutNETs.However,whenBECCSandafforestationareadoptedasNETs,thenegativeimpactsonGDPwouldbealleviatedtosomeextent.Forinstance,in2060,theGDPlossratesinZero-BECCSandZero-BECCSAffscenarioswouldbe5.1%and4.8%,respectively.(a)Zero-BECCS(b)Zero-BECCSAffFig.2.CO2removalbynegativeemissiontechnologiesintwocarbon-neutralscenarios.4ConclusionsFirst,negativeemissiontechnologies(NETs)couldplaysignificantrolesinChina’smitigationpathwaystorealizecarbonneutrality.Theresultsshowthatin2060,NETswouldcapture2.91GtCO2yr-1byBECCSandafforestation.Amongthem,21.2%ofthenegativeemissionswouldcomefromafforestation.WhenonlyBECCSisdeployed,morefossil-basedenergywouldphaseoutandrenewableenergywouldtakelargermarketshares.BECCSwouldstarttotakethemarketsharearound2030anditwouldprovidemorenegativeemissionsintheelectricitysectorthanthatintherefinedoilsector.Besides,theadoptionofBECCSandafforestationcouldprolongtheuseoffossilenergy.Second,expandingthecultivationofdedicatedenergycropsisessentialtomeetthebiomassdemandofBECCSdevelopment.Theresultsillustratethatunderthecarbon-neutraltarget,thedemandforbioenergyafter2040cannotbesatisfiedbythetechnicalbioenergypotential.Evenunderfullirrigationconditions,thegapsforbioelectricityandbiofuelin2060wouldbe6.88-7.78EJand1.72-2.26EJ,respectively.Moreover,mostbiofuelwouldbesecond-generationbiofuelandnearlyhalfofthefeedstockwouldconsistofdedicatedcellulosiccrops,sothatlandandwatermightbethemainenvironmentalconstraints.Inthiscontext,reclaimingmarginalland,improvingirrigationconditions,andselectingdrought-tolerantandhigh-yieldcellulosiccropsmaybepromisingoptionsforfeedstockexpansion.Third,adoptingBECCSandafforestationcouldreducethecostofdeepdecarbonizationandalleviateland-usechanges.IfNETadoptionisrestricted,theGDPlosswouldbehigherthanthescenarioswhereNETscouldbeused.Torealizecarbonneutrality,themitigationpathwaywithBECCSandafforestationcouldreducetheGDPlossby5.8%andreducecarbonpriceby10.9%in2060comparedwiththepathwayonlyBECCSisused.Meanwhile,afforestationcouldreducetherelianceonBECCS,therebymitigatinglandcompetitionbetweenenergycropsandfoodcropsandalleviatingcroplandreductionatabout6.9%.第一届全国碳中和与绿色发展大会450国际碳负排放技术大规模部署的限制因素分析王朋飞，马冰，王欢，贾玲霄，于洋（中国地质调查局地学文献中心）摘要：在未来化石能源排放的CO2减少到接近于零之后，将主要使用碳负排放技术来减少大气中的CO2。本文综合了各种碳负排放技术（NET）的影响潜力及大规模部署的限制因素，同时概述了CO2去除和可靠碳封存研究议程委员会对美国和全球CO2去除的潜在效益以及对碳排放技术费用的评估。研究表明：目前国际上四种负排放技术已准备好大规模部署：造林/再造林、改变森林管理、农业土壤吸收和储存、具有碳捕获和封存能力的生物质能（BECCS）。但目前负技术的大规模部署仍面临着诸多限制因素，如土地利用的、环境因素、捕集CO2的能源需求、碳矿化和直接空气捕集的高成本以及对负排放技术的认识不足等。通过调节土地利用政策、降低对环境因素的影响、减少捕集CO2的能源需求、降低碳矿化和直接空气捕集的成本以及加大对碳发排放技术的研究力度等都是未来全球碳中和工作的趋势。关键词：碳负排放技术；碳捕集；碳封存；碳矿化；挑战0前言2017年，美国科学院专门成立了“制定二氧化碳去除和可靠碳封存研究议程委员会”（以下简称“委员会”），成员包括大气科学与气候委员会、能源和环境系统委员会、农业和自然资源委员会、地球科学与资源委员会、化学科学与技术委员会、海洋研究委员会以及地球与生命研究部。国际社会正在采取行动减少温室气体的净排放量，并将全球变暖限制在2℃以下[1-2]。大多数气候缓解技术旨在降低人类从化石燃料储集层和生态系统获取更多碳并将其作为CO2释放到大气中的速率。这些措施包括可再生能源、提高能源效率以及化石燃料发电厂排放的碳捕获和储存。本此研究所关注的是相反的技术：将二氧化碳从大气中带走，并将其回归到地质储集层和陆地生态系统中。与传统的减排技术相比，对这些负排放技术（NET）的关注程度要低得多。化石燃料消耗、农业、土地利用变化和水泥生产是大气中CO2的主要人为来源。气候缓解的重点是将能源部门的排放量减少80%～100%，这意味着从现在到2050年，需要大规模部署低碳技术。实现这些目标的进展也可以通过部署负排放技术（NET）来实现，这种技术可以从大气中去除碳并将其封存。负排放技术一直是实现净减排的一部分，至少自20多年前，造林/再造林和土壤封存被纳入《联合国气候变化框架公约》，尽管其是作为缓解方案来实施的。最近的分析发现，部署负排放技术（NET）可能比减少一些排放（例如相当一部分农业和土地利用排放以及一些运输排放）成本更低，破坏性更小。政府间气候变化专门委员会（IPCC）得出的结论是，将全球变暖限制在1.5°C之内或不超标，在本世纪中叶之前将需要使用NET[3]。目前国际上四种负排放技术已准备好大规模部署：造林/再造林、改变森林管理、农业土壤吸收和储存、具有碳捕获和封存能力的生物质能（BECCS）。这些碳负排放技术的成本可以低到中等水平（100美元/吨CO2或更低），而且有很大的潜力在目前部署的基础上安全扩大规模。这些部署也会产生伴生的利益，包括：提高森林生产力（森林管理的变化）；提第一届全国碳中和与绿色发展大会451高农业生产力、土壤氮保持能力和土壤持水能力（农业土壤吸收和储存养料能力增强）；液体燃料生产和发电（BECCS）。但目前NET技术的大规模部署仍面临着诸多限制因素。1负排放技术部署的迫切性政府间气候变化专门委员会（IPCC）第五次评估报告分析了将全球变暖幅度控制在工业化前水平以下2.0°C以内的一些途径。如果将升温幅度控制在1.5°C和低于2.0°C的情况的综合评估报告，所有温室气体的净人为排放必须从今天的500亿吨的CO2当量以上下降到本世纪中叶的大约200亿吨CO2当量以下，到2100年大约为零（图1）。约有100-200亿吨的CO2的总排放来源是比较难以消除或消除起来费用较为昂贵的，包括很大一部分农业生产的CH4和年N2O。因此，可行的设想如图1所示，依赖于到本世纪中叶大约去除和储存100亿吨的CO2，到本世纪末达到200亿吨的CO2。目前直接成本不超过100美元/吨CO2的负排放技术可以安全地扩大规模，以捕获和储存大量的碳，但在美国消除的碳远远低于约1吨CO2/年，在全球为约10吨CO2/年。尽管如此，根据所有最近的评估，全球的碳排放总量大大低于10亿吨CO2/年，也大大低于充分解决碳和气候问题可能需要的负排放技术所能达到的上限。因此需要迫切的进行碳负排放技术的大规模部署[5]。图1负排放技术在实现净零排放中作用的情景[5]注：绿色代表减排，棕色代表人为温室气体排放，蓝色代表人为负排放。到2050年代末需要负排放100亿吨的CO2，到2090年代末需要负排放200亿吨的CO2，这是由于农业等基本活动（主要是N2O和CH4）和除碳成本非常高的生产活动所产生的碳排放量。2大规模部署的限制因素表1列出了每一项碳负排放技术的主要限制因素。例如，造林、再造林和BECCS的限制是需要大量的土地，且在农业土壤中每公顷CO2的去除率较低，直接空气碳捕捉技术成本过高，以及对碳矿化和滨海蓝碳方法缺乏对碳吸收速率的基本认识。这些限制也反映在表1中，造林和BECCS的除碳能力、土地需求以及潜在的CO2去除率均具有很大的不可控范围；目前直接空气捕捉碳的巨大成本；两种较高碳捕集能力的碳矿化方案（活性岩石的开采和研磨以及玄武岩或橄榄岩的碳就地捕获和封存）的成本相差很大。2.1土地利用的限制第一届全国碳中和与绿色发展大会452与负排放技术相关的所有最近发布的评估都强调了造林/再造林，BECCS，粮食生产和生物多样性保护之间争夺土地之间的利害，而且BECCS和造林/再造林产生的负排放的上限很大，这将需要数亿公顷的土地[4]。以目前的土地利用来看，造林/再造林和BECCS的部署并不能够产生超过100亿吨的CO2/年减排的上限。不可避免的是，将大量目前的农业用地用于生产BECCS或造林/再造林，可能会显著影响粮食供应和粮食价格（正如IAMs在IPCC2014年预测）。由于气候变化加剧了栖息地的丧失，已经对剩余的生物多样性造成了威胁，将大量的非农业土地用于急需土地的碳负排放技术可能会导致物种灭绝的大幅增加。表1现有技术和认识背景下各种负排放技术的成本、限制因素和影响潜力负排放技术估计成本（美元/吨CO2）L=0～20M=20～100H=>100以当前技术和知识条件且每吨CO2≤100美元的情景下，可能实现的二氧化碳安全潜在清除率（吉吨CO2/年）当前主要限制因素美国全球海岸蓝碳L0.020.13a滨海开发和土地利用的可用土地对未来海平面上升率与海岸管理的认识陆地碳去除和封存：造林/再造林L0.151由于粮食和纤维生产以及生物多样性的需要，土地的可得性无法全面实施林业管理做法陆地碳去除和封存：森林管理L0.11.5对木材的需求限制了采伐速度的降低，尽管一些森林管理活动不会影响纤维供应无法全面实施林业管理做法陆地碳去除和封存：农业土壤L～M0.253现有农业措施使每公顷的碳吸收率有限不能全面实施水土保持措施具有碳捕获和封存功能的生物质能M0.53.5～5.2成本粮食和纤维生产以及生物多样性的需要导致的生物量可供性无法完全捕获废物生物量基本认识差距直接空气捕集H0b0b成本大于经济需求扩大规模存在实际障碍碳矿化M～H未知未知基本理解，特别是现场方法中碳矿化和渗透率之间的反馈总计1.029.13～10.83注：有效数字的数量反映了不同NET之间以及美国和全球估计值之间的知识状况。a.基于1980年以来海岸湿地面积损失和恢复后年掩埋率的全球清除率；不包括对现有区域积极管理或受管理的湿地海侵。b.部署的空气捕集成本仍然远高于100美元/吨二氧化碳（高达600美元/吨二氧化碳）。2.2环境因素限制其他环境限制在各个碳负排放技术之间也各有不同。由于在高纬度种植的森林会通过第一届全国碳中和与绿色发展大会453例如降低积雪的反射率来降低反照率，因此，尽管由于森林会吸收CO2导致气候降温，但在高纬度的造林/重新造林仍可能导致净变暖。此外，在降雨量有限的地区种植森林对水流、灌溉和地下水供应均有不利影响。非原位碳矿化方法将产生大量的废石，可能污染水资源和空气。农业土壤的选择通常具有很大的的副作用，包括提高生产力、保水能力、农作物产量稳定性和氮的利用效率，同时会导致N2O排放增加。造林/再造林、BECCS和一些可能的直接空气捕获碳可能需要大量的水。特别是，灌溉生物能源作物除了导致淡水生态系统退化和生物多样性丧失之外，还可能导致土地和水资源需求之间的失衡。2.3捕集CO2的能源需求直接空气捕集和一些碳矿化方案要求每吨CO2的捕集需要大量的能量消耗，这直接增加了成本。基于溶剂的直接空气捕获系统大约需要10GJ的能量来捕获一吨大气中的CO2，而基于吸附剂的捕获系统大约需要5GJ的能量。综上所述，燃烧100加仑汽油可释放约13GJ的能量，并排放约一吨的CO2。因此，10亿吨规模的直接空气捕获需要大量增加低碳或零碳能源来满足这些能源需求，这将与使用此类能源竞争以减轻其他行业的排放。表1列举了用可再生资源生产这种能源所需的土地面积，但不包括可以执行CCS的核能或天然气。2.4高成本直接从空气中捕集CO2的主要阻碍是成本过高。瑞士Climeworks是目前唯一研发成功并能够投入使用的商用直接空气捕集机的公司，其捕集CO2的成本为每吨CO2600美元。溶剂型系统从大气中捕获的CO2的成本在每吨200美元到300美元之间（尽管如果将用于在系统中产生热量的天然气燃烧捕获的CO2计算在内，成本则会较低一些）。前已述及，基于吸附剂的直接空气捕获和封存的成本可能会降低到大约每吨CO290美元。现已指出，确定吸附剂或溶剂型系统捕获CO2是否是最便宜的还为时过早。用于发电的BECCS系统的捕获和封存的成本估计为每吨CO270美元，主要原因是相对于化石发电而言，其热效率较低。生产液体燃料和焦炭的BECCS系统的成本可能较低，但这取决于炭的不确定性。另外，以液体燃料/生物炭为方法的每单位生物量负排放量要比生物质电力/碳捕获途径的负排放量少。碳矿化的成本很难确定，因为缺乏对这一过程的基本认识。两种高容量捕集方案的成本（与CO2发生化学反应的岩石异位开采和研磨以及玄武岩或橄榄岩对CO2的原位捕获和封存）可能低至20—50美元每吨CO2，或者价格过高。陆上碳清除和封存方法的成本已被充分的研究并且相对较低。2.5科学/技术认识不足几乎所有的碳矿化方法的大规模部署都因认识不足而受到限制。例如，（1）没有关于适当地质沉积物和反应性但未反应的岩石的现有尾矿的全面公共清单，（2）在实验室的规模和领域内缺乏对CO2的吸收动力学的理解，（3）专业技术不够有效地管理尾矿，无法高效吸收CO2。例如无法预测由于碳酸盐矿物堵塞孔隙或反应产物覆盖矿物表面而导致的孔隙率下降。此外，如通过“反应驱动裂缝扩展”和“增加渗透率和反应表面积”还没有得到系统的研究。活性矿物沿着农业土壤、海滩或进入浅海沉积的长期影响后果仍然是未知的。对沿海蓝碳的科学理解也处于类似的发展状态。由潮汐湿地的恢复和形成所导致的CO2去除是可以预测的。但是，该领域对控制沿海生态系统中碳掩埋和固存的关键过程的数量缺乏机械理解，这些过程可能会在海平面上升率高以及气候变化的其他直接和间接影响下发生变化，并且很少有关于沿海污染和对滨海湿地的内陆侵入的研究[5]。最后，作为沿海工程（即第一届全国碳中和与绿色发展大会454沿海适应）项目的一部分，很少有经过实践验证的方法可以增加CO2的清除和封存。虽然其他碳负排放技术比矿化和滨海蓝碳更好理解，但仍存在一些知识空白。例如，该领域并不完全理解：地下注入CO2引起的诱发地震活动；（2）生物炭储存后的协同效益，特别是添加生物炭是否增加了农业土地上的碳储存速率。在某些种植和许多放牧制度中，特别是在半干旱的牧场上，不存在农业土壤除碳方法，而且在任何土地制度中，已确立的农业土壤除碳方法是否得到优化也不明显。3结论（1）造林、再造林、农业土壤、森林管理和BECCS已经可以被大规模部署，但有限的每公顷的农业土壤碳吸收和提供食物和生物多样性的土地竞争（造林、再造林、森林管理和BECCS），这些措施可能会限制负排放明显低于全球每年10亿吨的CO2目标。（2）直接空气捕集和碳矿化具有较高的除碳潜力，但目前直接空气捕集由于成本高和对碳矿化缺乏基本认识而受到大规模部署的限制。（3）与其他负排放技术相比，滨海蓝碳减排技术的潜力较小，但因为除碳的成本较低或为零，仍需继续探索和支持。应进一步了解海平面上升、沿海管理和其他气候对未来CO2吸收速率的影响。（4）通过调节土地利用政策、降低对环境因素的影响、减少捕集CO2的能源需求、降低碳矿化和直接空气捕集的成本以及加大对碳发排放技术的研究力度等都是未来全球碳中和工作的趋势。参考文献[1]IPCC.2014b.2013Supplementtothe2006IPCCGuidelinesforNationalGreenhouseGasInventories:Wetlands.T.Hiraishi,T.Krug,K.Tanabe,N.Srivastava,J.Baasansuren,M.Fukuda,andT.G.Troxler,eds.Geneva:IPCC.[2]IPCC.2018.GlobalWarmingof1.5°C.Geneva,Switzerland:IPCC.[3]IEA.2016.20YearsofCarbonCaptureandStorage:AcceleratingFutureDeployment.Paris,France:IEA.[4]Smith,P.2016.Soilcarbonsequestrationandbiocharasnegativeemissiontechnologies.GlobalChangeBiology22(3):1315-1324.DOI:10.1111/gcb.13178.[5]NationalAcademiesofSciences,Engineering,andMedicine.2018.NegativeEmissionsTechnologiesandReliableSequestration:AResearchAgenda.Washington,DC,NationalAcademiesPress.第一届全国碳中和与绿色发展大会455煤矿区碳排放的确认和低碳绿色发展途径研究王猛8,3，马如英2，代旭光3（1.中国矿业大学低碳能源研究院，江苏徐州221008；2.新疆大学地质与矿业工程学院，新疆乌鲁木齐830046；3.中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏徐州221116）摘要：煤炭行业是我国国民经济发展和能源供应的重要基础产业，同时也是高能耗、高污染、高排放行业。在进一步加强煤炭、煤电对能源稳定保障作用的同时，碳达峰与碳中和的目标与愿景，将对我国的煤炭企业的发展将产生深远影响。从煤炭企业的低碳、绿色可持续发展为立脚点，本文详细分析了煤矿区潜在的碳排放源，且针对碳排放源提出相应的减排路径。通过库拜煤田和马依东一井田各煤层瓦斯成分和含量分析，提出煤矿区要“因地制宜，多种减排路径协同进行”的策略和煤制氢技术可作为我国当前制氢技术的主要发展方向，制定了煤矿区低碳绿色发展的减排方案，希望为煤矿区下一步发展提供参考。关键词：煤矿区；碳排放源；碳减排路径；低碳中图分类号：P618.11文献标识码：A文章编号：ConfirmationofCarbonEmissionsinCoalMiningAreasandResearchonLow-carbonGreenDevelopmentPathsWANGMeng1,3,MARu-ying2,DAIXu-guang3（1.LowCarbonEnergyInstitute，ChinaUniversityofMiningandTechnology，Xuzhou,Jiangsu221008，China;2.CollegeofGeologyandMiningEngineering,XinjiangUniversity,Urumqi,Xinjiang830046,China;3.SchoolofResourcesandGeosciences,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,Jiangsu221116,China)Abstract:Thecoalindustryisanimportantbasicindustryforchinesenationaleconomicdevelopmentandenergysupply,withhighenergyconsumption,pollutionandemissions.Whilefurtherstrengtheningtheroleofcoalandcoalpowerinensuringenergystability,thegoalsandvisionofcarbonpeakingandcarbonneutralitywillhaveaprofoundimpactonthedevelopmentofchinesecoalenterprises.Startingfromthegreen,low-carbonandsustainabledevelopmentofcoalenterprises,thisarticleanalyzedthepotentialcarbonemissionsourcesincoalminingareasindetail,andproposedcorrespondingemissionreductionpathsforcarbonemissionsources.Throughtheanalysisofthegascomposition通信作者：王猛（1982-），男，教授，主要是从事煤层气（瓦斯）地质、页岩气地质、煤田地质研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会456andcontentofeachcoalseamintheKubaiCoalfieldandMayidongNo.1Minefield,thestrategyof“adaptingmeasurestolocalconditionsandcoordinatingvariousemissionreductionpaths”wasproposedincoalminingareas,andcoalhydrogenproductiontechnologycanbethemaindevelopmentdirectionofChinesecurrenthydrogenproductiontechnology.Areductionplanforlow-carbonandgreendevelopmentincoalminingareashadbeenformulated,hopingtoprovideareferenceforthenextdevelopmentofcoalminingareas.Keywords:Coalminingarea,carbonemissionsource,carbonreductionpaths,lowcarbon0引言随着全球变暖以及生态系统的失衡，世界各国为了应对气候变化中减少温室气体的排放要求，逐步减少煤炭的需求。对比来看，自2010年，中国的年碳排放呈逐年增加趋势外，其余四个国家年碳排放量变化浮动较小（图1a）；在能源方面，全球的二氧化碳排放主要源自化石能源（煤炭、石油、天然气），并且逐年增加趋势，而其他来源的二氧化碳在占比较小（图1b）[1-3]。EIA[4]指出，到2060年碳排放不能高于90亿吨，需要提高能源效率、规模化开发可再生能源、发展碳捕获、利用与封存（CCUS）等各类技术共同实现减排目标，并表示要达到巴黎2℃的气候目标，到2060年，累计减排量的14%来自于CCUS。煤矿区作为CO2重要的地质封存场所，为实现碳达峰与碳中和目标将发挥重要作用[5-7]。基于《中国应对气候变化的政策与行动2019年度报告》，2018年我国单位国内生产总值（GDP）CO2排放量下降达4.0%，比2005年累计下降45.8%[8]。但与欧美国家相比，我国仍处于碳排放上升期，在碳排放方面仍面临巨大压力。2020年9月22日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会上指出，我国力争于2030年前碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。“碳中和”意味着社会活动引起的碳排放和商业碳汇等活动产生与从空气中吸收CO2的量相等，在实际生产生活中不可能不排放CO2，即使电力行业实现了全额可再生能源，但是其他行业（如煤炭行业）很难做到生产过程的零排放（包括可再生能源制造过程）。图1世界主要国家及相关能源的二氧化碳排放量统计，据[2-3]修改Fig.1CO2emissionsstatisticsofmajorcountriesandrelatedenergysourcesintheworld,modifiedaccordingto[2-3]目前我国的年碳排放量约为160亿吨，简言之，需要实现在40年间使我国的净排放从100亿吨变为0亿吨。我国拥有全球最大的能源系统(生产和消费)，2018、2035、2050年化石能源在一次能源中分别占86%、71%、62%（图2a），基于当前我国经济发展形势和能源构成类型，虽然化石能源的比例有所下降，但对煤炭资源的依赖程度依旧很大（图2b）。在煤炭开采生产、加工及利用环节产生了大量的碳排放，造成了严重的环境负担。在上第一届全国碳中和与绿色发展大会457述背景下，为应对碳减排将提出一些列相关政策与措施，将在一定程度上增加煤炭企业的成本，如何在优化产业结构，保持生产力的基础上，又能减少碳排放，这是当前煤炭企业面临的重大困难和挑战。当前对煤矿区碳排放的研究主要集中在煤炭开采过程中瓦斯的直接逸散和电力消耗导致的间接碳排放，缺少对整个矿区碳排放的系统评估和在时间和空间尺度上矿区碳含量的变化趋势研究。因此，进行整个煤矿区碳排放的系统评价，结合矿区实际碳排放结构，提出相关碳减排建议和对策，对煤炭企业的绿色、安全及可持续发展具有重大意义。图2中国主要能源类型及占比（数据来源：《中国氢能源及燃料产业白皮书》）Fig.2Chinesemainenergytypesandproportions(Datasource:"WhitePaperonChina'sHydrogenEnergyandFuelIndustry")1煤矿区碳排放来源的构成分析图3煤矿区潜在碳源分类和分析Fig.3Classificationandanalysisofpotentialcarbonsourcesincoalminingareas煤矿区开展碳减排措施的首要前提是明确矿区碳排放的来源，且对各源头的碳排放进行第一届全国碳中和与绿色发展大会458确认和计量。本文将煤矿区碳排放（CH4和CO2）来源划分为自然排放和人为排放两大类，并划分为七种类型，具体如下：煤炭开采活动引起的碳排放、未开采煤层的碳排放、非受控燃烧引起的碳排放、电能消耗引起的碳排放、化石燃料消耗引起的碳排放、水资源消耗引起的碳排放、垃圾处理引起的碳排放。如图3所示。在明确了煤矿区各碳排放源边界的基础，通过资料收集、实验测试等方法，选择适宜的数学模型，对碳排放源进行计量与分析。（1）能源和资源利用中的碳排放：应用IPCC模型将煤矿区涉及的所有能源和资源进行计量：niiiifeQC11（1）式中：i代表不同能源资源类型（煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力、水）；Qi代表i类型的能源资源消费量；ei代表不同能源资源类型折算标准煤系数；fi代表不同能源资源的碳排放系数。（2）煤矿区未开采、开采、闭采过程中的碳排放SRPQNMC2（2）式中：M为未开采煤层气量，α为未开采煤层中碳排放系数；N为开采煤层中总的瓦斯含量，β为开采煤层中碳排放系数；Q为闭采煤层中剩余瓦斯含量，λ为闭采煤层中碳排放系数；P为煤层气开采总量，θ为煤层气开采过程中的碳排放系数；R为煤层气总利用量，ø为煤层气利用过程中的碳排放系数；采出煤炭中剩余煤层气含量，σ为采出煤炭中碳排放系数。（3）煤层、瓦斯及煤矸石自燃过程中的碳排放313iiiXC（3）式中：i为煤层、煤矸石、瓦斯类型；Xi为煤层、煤矸石、瓦斯自燃量；χi为煤层、煤矸石、瓦斯自燃的碳排放系数。（4）工业及生活垃圾处理中的碳排放DBC4（4）式中：B为工业垃圾总量，ν为工业垃圾碳排放系数；D为生活垃圾总量，Ψ为生活垃圾碳排放系数。基于LMDI加和分解法，分析各碳排放源在煤矿区碳排放过程中的比重，明确下一步从源头开展减排工作的方向。在分析煤矿区各碳排放源确认和计量的基础上，以生产技术、产业结构、技术创新、能源结构四个参数为对象，结合STIRPAT模型，分析并总结煤矿区碳减排的驱动要素。构建的STIRPAT如下：eETIPaCsistlnlnlnlnlnlnln4321（5）式中：a、e分别为误差干扰项和常数项；C为煤矿区碳排量，Pt为生产技术；Is为产业结构；Ti为技术创新；Ei为能源结构。µ1、µ2、µ3、µ4分别为生产技术、产业结构、技术创新、能源结构的影响因子百分比。2煤矿区碳减排途径分析第一届全国碳中和与绿色发展大会459我国煤矿区目前存在技术设备老旧、污染严重、管理模式落后等一系列问题[7]，缺乏附加资源的综合利用和对外的深度合作（煤改气等技术的大力推广），在产业环保体系、低碳绿色能源体系、排放物检测预警体系及前沿技术的研究方面均缺乏系统研究。实现煤矿区碳减排绿色发展，应以煤矿区为核心，要充分体现煤矿区、政府及高校间的联动作用，通过与政府、高校间的紧密合作，推动煤矿区碳排放监测、CO2地质封存领域等热点技术的发展，构建煤矿区碳减排的新技术体系。2.1煤矿区碳减排主要任务（1）加大节能和低碳技术的投入基于煤矿区碳源分析，结合实际情况，引入先进开采技术，推动大型开采设备更新，逐步实现低能耗、自动化、智能化等综合机械化采煤，提高原煤产量和降低能耗，减少碳排放。多方面实施低碳和清洁生产利用等技术，降低在煤炭开采过程中的碳排放，构建环保型产业体系。（2）提高附加资源的利用程度注重和加大对开采附加资源技术的研发力度，提高对瓦斯、共生矿及伴生矿等多种资源的综合开发和合理利用，以及对关闭矿井的二次开发。其次，实现对煤炭生产过程中二次资源的回收和合理利用，具体包括：废气、废水（或废液）、固体废弃物、余热、余压等资源；此外，还有煤矸石综合利用、矿井水综合利用、粉煤灰综合利用、共、物料循环利用、工业用水循环利用等。（3）提高瓦斯排放的监测力度煤矿区大量瓦斯从矿井和煤层中逸散到大气，造成大量碳排放。结合基础地质数据，寻找并确定煤矿区废弃矿井、塌陷区、易燃煤层分布、受构造作用较强的未开采煤层分布等。对易燃煤层，应采取相关措施，降低煤层的可燃性；加强矿区难抽采煤层瓦斯、低浓度煤层瓦斯的监测；加大对煤炭采中、采后、废弃矿井、塌陷区瓦斯碳排放的监测力度，对于高瓦斯逸散区块，应开展进一步更为细致的研究工作，减少矿区瓦斯的逸散。（4）加强绿色矿山修复和建设减少矿区建设用地和采矿用地，加大土地复垦和塌陷区治理及易燃煤层的监测力度，建立矿区生态园区，加强绿色矿山建设力度和实时监控力度。推进对开采后的矿山旅游资源的开发，发展与旅游相关的服务行业；立足矿山生态，发展绿色农副产品产业，提高企业的综合效益。（5）积极参与碳市场和碳排放权交易加强培育碳交易和碳资产专业管理的队伍建设，拓展外部交流与合作等措施。结合我国出台的一系列生态环境保护、碳减排、绿色清洁生产等与发展低碳经济相关的法律、法规和税收减免政策等，逐步完善企业的监管、治理、研发及激励等机制，加快产业结构的升级。在碳排放权的产权界定清晰下，通过碳排放权的交易，获得更多的碳排放权，实现经济效益。（6）建立煤矿区相适宜的碳排放核算体系基于煤矿区碳排放源清单，针对各碳排放源特征，建立相应的的核算模型，分析各碳排放源碳排放的强度、结构，建立面向整个煤矿区的综合核算模型。针对煤矿区碳减排核算模型，明确各碳排放源减排贡献率，制定煤矿区碳减排综合分析模型。2.2加强与政府、高校合作，研发前沿技术（1）煤矿区碳排放的在线监测1）卫星遥感碳排放时空分布，对比并分析SCIAMACHY、AIRS以及我国的TanSat等嗅碳卫星遥感影像数据，利用高光谱遥感数据分析煤矿区CO2排放的空间分布，分析煤矿第一届全国碳中和与绿色发展大会460区CO2排放的月份、季节和年度变化趋势，动态分析煤矿区CO2源汇格局的时空变化机制。2）利用无线传感器网络和云计算等信息技术，在煤矿区（地面以上和地面以下）部署CO2、CH4实时在线监测仪器，通过煤矿区内多组CO2、CH4实时在线监测仪器的优化部署，实现碳排放监测仪器自组网，并搭建煤矿区碳排放实时监测云平台，实现对监测数据的无线传输、网络汇聚和动态分析，进一步动态分析煤矿企业CO2和CH4排放的时空变化，构建“互联网+（CO2和CH4）”排放监测模式。（2）煤矿区CCUS潜力评价查明区内可采煤层规模、废弃煤层规模、高瓦斯难采煤层、无商业价值或不可采煤层规模、埋藏超过终采线的深部煤层的规模，收集煤矿区的基础地质资料，通过测试分析和实验模拟评价煤矿区储盖组合的孔渗等参数，筛选适宜性封存场所，开展CCUS试点实验，做出CO2封存潜力评估，对封存后CO2的稳定性建立预警、监测和防范机制，做出封存稳定性评估，最后建立数学模型做出CO2利用和封存技术的适宜性评价。在CO2提高煤层CH4采收率方面，在目前已形成的开采技术基础上，加快理论研究和技术研发，进行CO2-ECBM技术的环境效益与经济效益评价。CO2地质利用与封存模式图4所示。（3）加大煤制氢技术的发展基于我国长期能源需求预测，我国氢气年需求量逐年增加，至2050年氢气年需求量可达6000万吨（图5），减排CO2可达7亿吨，具有空前的市场和碳减排潜力。在目前的制氢技术中，主要以化石能源制氢为主，至2030年时，化石能源仍约占60%，至2050年时，随着可再生能源制氢技术的发展，使得化石能源制氢比例有所下降，但仍占20%左右，如图6（a）所示，表明在长达30的时间中，化石能源制氢仍是众多制氢技术中的关键技术。其次，在可再生制氢、天然气制氢、可再生电力制氢等技术未实现突破前，煤制氢技术的成本仅次于天然气制氢，仅为14.59元/kg，成为我国初期和中远期制氢技术中最为安全、经济、成熟的制氢方向[9]。从CO2封存成本而言，煤制氢过程产生的CO2纯度最高达98%左右，大大降低了CCUS技术中CO2的捕获成本。协同发展煤气化、煤液化、煤制油等工艺，虽然煤制油易受国际市场和油价波动的影响，但从碳减排、绿色清洁生产的角度来看，仍具有一定的发展潜力。通过分析我国从2014年至2018年的煤炭消费量，如图6（b）所示，发现火力发电占主要比重，虽然煤制气和煤制油过程中煤炭消费量较低，但呈逐年增长趋势。我国作为富煤国家，煤制氢技术为煤炭清洁绿色发展提供了新的发展方向，在可再生能源制氢技术未完全成熟之前，应发展以煤炭为主的制氢技术，探索煤制氢技术的理论与方法，符合我国目前的碳减排需求。图4二氧化碳地质封存与利用模式图Fig.4Carbondioxidegeologicalstorageandutilizationmodelmap第一届全国碳中和与绿色发展大会461图5我国氢能需求Fig.5Chinesehydrogenenergydemand(Datasource:"WhitePaperonChina'sHydrogenEnergyandFuelIndustry"andNationalBureauofStatistics)图6我国制氢技术和比重与煤的二次利用（数据来源：《中国氢能源及燃料产业白皮书》与国家统计局）Fig.6Chineseproportionsofhydrogenproductiontechnologiesandsecondaryutilizationofcoal(Datasource:"WhitePaperonChina'sHydrogenEnergyandFuelIndustry"andNationalBureauofStatistics)3建议与对策图7煤矿区减排方案Fig.7Coalminingareaemissionreductionplan应深刻认识煤炭产业在我国能源安全领域的基础性保障作用，是可清洁高效利用的最为第一届全国碳中和与绿色发展大会462经济和安全的能源[10]。应以煤矿区为立脚点，通过碳排放的确认和计量，查明煤矿区碳排放来源、碳排放量、碳排放结构，分析煤矿区内企业规模、能耗强度和能源效率及低碳化实施程度，结合遥感卫星与线监测仪器监测煤矿区碳排放源汇格局的时空变化机制。基于上述基础，总结分析煤矿区各碳排放源的碳排放特征，建立煤矿区碳排放相适宜的综合核算和分析模型。明确各碳排放源的碳排放因子，在碳排放各环节制定相应的减排途径。充分利用政府部门给予的政策优势，与高校积极合作，发挥高校的理论研发优势，推进煤制氢理论与技术研发，开展CCUS及CO2-ECBM试点试验，提出面向煤炭企业低碳循环发展模式和碳达峰与碳中和目标的政策与对策研究（图7）。4结语煤矿区要因地制宜，强化煤炭绿色开发和矿区生态环境治理，通过加大节能和低碳技术的投入、提高综合资源的利用程度，建立一套煤矿区相适宜的综合核算和分析体系，加强培育适应市场的管理模式等一系列措施，逐步实现低碳、绿色产业体系。此外，要高瞻远瞩，充分发挥政府的低碳环保政策，与相关高校合作，在我国碳减排目标下，大力推动煤制氢技术的发展，突破CO2-ECBM和CCUS等关键技术的瓶颈，在碳减排过程中实现巨大的经济和环境效益。参考文献[1]邹才能,熊波,薛华庆,等.新能源在碳中和中的地位与作用[J].石油勘探与开发,2021,48(02):411-420.ZOUCaineng,XIONGBao,XUEHuaqing,etal.Theroleofnewenergyincarbonneutral[J].PetroleumExplorationandDevelopment,2021,48(02):411-420.[2]IEA.GlobalCO2emissionsin2019[EB/OL].(2020-02-11)[2021-02-19].https://www.iea.org/articles/global-CO2-emissions-in-2019.[3]IEA.CO2emissionsstatistics[EB/OL].(2020-11-16)[2021-02-19].https://www.iea.org/subscribe-to-data-services/CO2-emissions-statistics.[4]IEA.WorldEnergyOutlook[EB/OL].(2017-09-11)[2021-01-18]https://webstore.iea.org/world.[5]桑树勋,王冉,周效志,等.试论煤地质学与碳中和[J].煤田地质与勘探,2020:1-12.SANGShuxun,WANGRang,ZHOUXiaozhi,etal.Reviewoncarbonneutralizationassociatedwithcoalgeology[J].CoalGeology&Expioration,2020:1-12.[6]张九天,张璐.面向碳中和目标的碳捕集、利用与封存发展初步探讨[J].热力发电,2021,(01):1-6.ZHANGJiutian,ZHANGLu.Preliminarydiscussiononthedevelopmentofcarboncapture,utilizationandstorageforcarbonneutralization[J].ThermalPowerGeneration,2021,(01):1-6.[7]米剑锋,马晓芳.中国CCUS技术发展趋势分析[J].中国电机工程学报,2019,39(09):2537-2544.MIJianfeng,MAXiaofang.Developmenttrendanalysisofcarboncapture,utilizationandstoragetechnologyinChina[J].ProceedingsoftheCsee,2019,39(09):2537-2544.[8]《中国应对气候变化的政策与行动2019年度报告》发布[J].污染防治技术,2019,32(06):1.Releaseofthe2019AnnualreportonChina'spoliciesandactionstoaddressclimatechange[J].PollutionControlTechnology,2019,32(06):1.[9]殷雨田,刘颖,章刚,等.制氢在氢能产业中的地位及其低碳化道路[J].煤炭加工与综合利用,2020,(12):56-63.YINYutian,LIUYing,ZHANGGang,etal.Thestatusandlow-carbonpathofhydrogenfromcoalathydrogenenergyindustry[J].CoalProcessing&ComprehensiveUtilization,2020(12):56-63.第一届全国碳中和与绿色发展大会463[10]王国法.加快煤矿智能化发展建设智能+绿色煤炭工业新体系[J].中国煤炭工业,2020,(04):8-15.WANGGuofa.Speedupthedevelopmentofcoalmineintelligenceandbuildanewsystemofintelligence+greencoalindustry[J].ChinaCoalIndustry,2020,(04):8-15.第一届全国碳中和与绿色发展大会464推进老工业基地高能耗产业管控与减污降碳的思考与展望高宇摘要：我国将碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，碳减排实际推进过程中，针对发现的地方高耗能、高排放项目管控不到位问题开展分析，提出行业超低排放减污，推行碳排放交易，碳利用和封存技术等对策措施，推进问题解决。0引言为统筹污染治理、生态保护，应对气候变化，我国将碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，制定相关政策和行动计划，支持有条件的地方和重点行业、重点企业率先达峰。十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，落实2030年应对气候变化国家自主贡献目标，制定2030年前碳排放达峰行动方案。实现“碳达峰”“碳中和”目标。正如：正如：中国工程院院士刘中民所说：“实现“碳达峰”“碳中和”是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革；能源革命和工业革命根本上依赖于科技革命，科技创新是支撑实现“碳中和”目标的基础。”因此相关耗能产污排碳领域的行业也要求落实国家的规划要求，加快推进技术。面向未来，“十四五”规划提出生产生活方式绿色转型成效显著，能源资源配置更加合理，利用效率大幅提高，主要污染物排放总量持续减少，生态环境持续改善。一个美丽的中国正在积极探索人与自然和谐共生之路。我国各个省份也在抓紧时间制定碳达峰方案，上海、江苏、广东、海南等地也相继提出力争在全国率先实现碳达峰。碳减排实际推进过程中，2021年4月，中央第二生态环境保护督察组督察发现，辽宁省一些地方高耗能、高排放（以下简称“两高”）项目管控不到位，有的地方政府甚至违规推动“两高”项目建设，全省减污降碳、持续改善环境质量压力较大，产业转型升级和高质量发展任重道远。1基本情况辽宁省是我国重要的老工业基地之一，全省能源结构偏重，经济增长对能源消费依赖性较强。2020年，辽宁省规模以上工业综合能源消费量1.62亿吨标准煤，较2018年增长22.7%。其中，六大高耗能行业综合能源消费量1.47亿吨标准煤，较2018年上升27%；六大高耗能行业综合能源消费量占规模以上工业综合能源消费量比重高达91%，较2018年增加3.1个百分点。2019年，辽宁省能耗“双控”措施落实和目标完成情况考核结果为“基本完成”，能耗“双控”工作仍面临较大压力。2主要问题2.1部分“两高”项目违法建设作者简介：沈阳工业大学环境与化学工程学院教授、博士。第一届全国碳中和与绿色发展大会465《中华人民共和国节约能源法》及国家发展改革委《固定资产投资项目节能审查办法》规定，政府投资项目建设单位在报送项目可行性研究报告前，需取得节能审查机关出具的节能审查意见，企业投资项目建设单位需在开工建设前取得节能审查机关出具的节能审查意见。督察发现，辽宁省各市上报的拟投产达产重点用能项目中有37个项目没有取得节能审查意见就擅自开工建设或建成投产。如，昌图县现代农业高新技术产业示范区热电联产项目一直未办理节能审查手续，也未取得环境影响评价、施工许可等行政许可。为加快项目建设，2020年12月昌图县政府专门召开县长办公会议违规推动项目开工。会议确定项目在未取得开工前有关审批手续的情况下，可先行开展平整场地和桩基础施工等工作，甚至要求相关审批和主管部门对项目建设不予处罚。该项目于2021年1月10日即开始桩基础施工，目前已完成2台锅炉桩基础工作，完成投资2000万元，地方有关部门对其违法行为未及时进行处罚。锦州丰安实业有限公司180万吨/年焦化、12万吨/年甲醇工程为锦州市义县2020年重点项目，县委县政府还成立专班推进项目建设。2020年6月，该项目在未取得节能审查、施工许可等手续的情况下擅自开工建设，现场督察时仍在施工，目前已完成投资14.6亿元，总工程进度达70%。鞍山恒盛铸业有限公司炼铁1350立方米高炉产能置换项目一直未取得节能审查意见，但项目于2020年6月就开工建设，2020年底投入试运行，今年第一季度已满负荷生产，生铁累计产量达34万吨。2.2节能审查审批监管不到位国家发展改革委《固定资产投资项目节能审查办法》规定，对未进行节能审查，或节能审查未获通过，擅自开工建设或擅自投入生产、使用的固定资产投资项目，由节能审查机关责令停止建设或停止生产、使用。督察发现，2018年以来辽宁省有关部门没有及时对未通过节能审查擅自开工建设或投产的项目下达责令停工停产文件。《辽宁省固定资产投资项目节能审查实施办法》要求，新上年综合能源消费量5万吨（含）标准煤以上的高耗能项目应实施能耗替代，但该项规定落实不到位。2019年，省级节能审查批复的项目中，有9个能耗为5万吨标准煤以上的高耗能项目未落实能耗替代要求，设计新增能耗达177万吨标准煤。《辽宁省“十三五”能源消耗总量和强度“双控”考核体系实施方案》要求，对未完成能耗强度降低目标的市政府实行问责，对未完成能耗总量控制目标的市实行高耗能项目缓批限批。但2018年抚顺和本溪等7个城市、2019年丹东和铁岭等4个城市能耗强度降低目标未完成，辽宁省一直未实行问责；2018年营口、盘锦等10个城市能耗总量控制目标未完成，应实行高耗能项目缓批限批，2019年辽宁省又先后通过了上述有关城市申报的5个高耗能项目节能审查，设计新增能耗142万吨标准煤。2.3能耗“双控”形势严峻按照国家要求，辽宁省“十三五”期间单位地区生产总值能耗和二氧化碳排放量应较2015年分别下降15%和18%。而辽宁省“十三五”前四年两项任务只分别下降了9.49%和8.62%，均未完成序时目标任务。部分城市能耗强度居高不下，能耗“双控”形势尤为严峻。“十三五”前四年，辽阳市、营口市能耗强度指标不降反升，分别较2015年上升12.47%、6.3%；能耗增量控制目标未达标，分别超出增量控制目标154万吨标准煤、151万吨标准煤。尽管地方省委、省政府对此高度重视，迅速对过去准备上马的“两高”项目进行了大幅度压减，但对照碳达峰、碳中和的目标要求还有一定差距，任重道远。3原因分析第一届全国碳中和与绿色发展大会466这就要求我们相关部门，落实好相关政策要求，加大管控力度。避免出现一些地方和部门对绿色低碳发展认识不够到位，对“两高”项目管控不力，甚至地方政府违规推动“两高”项目建设。避免有关部门对“两高”项目把关不严，能耗“双控”工作抓得不紧，节能审查监管责任落实不到位，全省能耗“双控”形势严峻。4对策措施4.1推进钢铁、水泥等行业超低排放减污工作推动行业高质量发展、促进产业转型升级、助力打赢蓝天保卫战，大力推进火电、钢铁等行业超低排放改造。同时，推动水泥、玻璃、陶瓷、电解铝、焦化等行业超低排放改造。开展超低排放的技术研究。4.2推行碳排放交易碳排放交易，是为了促进全球温室气体减排、减少全球二氧化碳排放所采用的市场机制。1997年12月于日本京都通过了《联合国气候变化框架公约》第一个附加协议，即《京都议定书》。《议定书》把市场机制作为解决二氧化碳为代表的温室气体减排问题的新路径，把二氧化碳排放权作为一种商品，从而形成了二氧化碳排放权的交易，简称为碳交易。排放交易是一个可交易的配额制度，是运用市场经济来促进环境保护的重要机制。比如，某企业经审核获得了一年30万吨的二氧化碳排放指标，若企业实际排放了35万吨二氧化碳，那么它就要花钱向别的企业购买超标的5万吨指标；相反，若该企业预计当年只排放10万吨二氧化碳，那么多余的20万吨的指标，就可以卖给别的企业。根据国家总体安排，全国碳市场首批以发电行业起步，“十四五”期间，预计石油、化工、建材等八大重点能耗行业都将被纳入到碳市场。届时配额发放量将使我国碳市场成为全球最大碳排放交易市场。下一步，加快推进区域碳市场注册登记平台建设工作，搭建区域“绿色低碳产业综合服务平台”，建设区域“碳产业园”，设立区域“碳达峰基金”和区域“绿色低碳产业引导基金”，构建多层次绿色金融产业链等。4.3参照欧盟定向行业开展碳配额，推行碳市场。欧盟碳排放配额，简单地说是欧盟国家的许可碳排放量。欧盟明确规定成员国每年的二氧化碳许可排放量，各国政府根据本国的总排放量向各企业分发碳排放配额。如果企业在一定期限内没有使用完碳排放配额，则可以出售；一旦企业的排放量超出分配的配额，就必须从没有用完配额的企业手中购买配额。路孚特碳分析师索胡斯研究认为，欧盟碳价要攀升至一定的高水准，才能促使产业积极削减二氧化碳，让低碳的替代方案成本竞争力，提升到足以与传统化石燃料技术竞争的水准。“碳价必须够高，以便欧盟2050年实现净零排放的目标，预计碳价在2030年以前升至每公吨90欧元是合理预期。”法国巴黎银行首席永续研究策略师路易斯分析。欧盟2020年1月发布的《欧洲绿色协议投资计划》预计，未来10年内动员至少1万亿欧元的可持续投资，促进向碳中和、绿色、竞争性和包容性经济过渡所需的公共和私人投资。今年4月，欧盟发布了绿色投资分类体系，从明年开始其将据此决定哪些经济活动为可持续性投资，希望借此帮助吸引私人资本进入绿色投资领域，以加快实现减排目标。在大幅减少国内碳排放的同时，欧盟也努力控制进口商品的碳排放量。今年3月，欧盟议会投票通过设立“碳边境调节机制”(下称“碳边境税”)的议案，决定自2023年起，与欧盟有贸易往来的国家若不遵守碳排放相关规定，其出口至欧盟的商品将面第一届全国碳中和与绿色发展大会467临碳关税。市场预期，欧盟将在今年6月的气候政策一揽子计划中公布其提议。另外中信证券分析师认为，欧盟碳边境税2023年或率先在水泥和电力行业开征，预计将影响全球贸易格局，对我国的影响不可避免。4.4加快碳达峰碳中和兜底技术研究CCUS(CarbonCaptureUtilizationandStorage，二氧化碳捕集封存)技术，可有效改善全球气候的变化，并且明确指出CCUS技术对于实现2050年碳零排放意义。现代工业生产中CO2的排放源很多，如水泥、钢铁、电力、煤化工及炼化厂等都是CO2排放大户。针对CO2排放问题，各个行业均进行了CO2的捕集、利用和封存方面的研究探索，每个行业又根据自身行业特点，形成了多种CO2捕集、利用和封存的技术方法。4.4.1碳捕集技术CO2捕集的方法按照对燃料、氧化剂和燃烧产物采用的措施，可以分为燃烧前捕集、纯氧燃烧和燃烧后捕集3种，如图1所示。燃烧前捕集是相对成本较低、效率较高的一种方法。此方法将化石燃料气化成合成气(主要成分为H2和CO)，然后通过变换反应将CO转化为CO2，再通过溶剂吸收等方法将H2和CO2分离开对CO2进行收集。但此技术局限于基于煤气化联合发电装置(IntegratedGasificationCombinedCycle,IGCC)，因此以此技术投产的项目较少，燃烧前捕集CO2的成本大约为20美元/tCO2，尚需要更多的项目来进行验证。图1不同方法碳捕集技术路线图4.4.2碳利用和封存技术从国内外项目经验看，地下封存、驱油和食品级利用，是当前较主流的方向。图2展示了主要的碳利用和封存技术。第一届全国碳中和与绿色发展大会468图2碳利用和封存技术示意图4.4.2.1碳利用CCUS-EOR(Enhancedoilrecovery，强化采油)技术可以通过CO2把煤化工或天然气化工产生的碳源和油田联系起来，有较好的收益，如图3所示，该技术通过把捕集来的CO2注入到油田中，使即将枯竭的油田再次采出石油的同时，也将CO2永久地贮存在地下。CO2驱油的主要原理是降低原油粘度、增加原油内能，从而提高原油流动性并增加油层压力。CO2制化肥和食品级CO2商业利用也是目前较成熟的碳利用项目。图3二氧化碳驱油技术示意图国外近年来碳利用有很多新兴的利用方向，如荷兰和日本均有较大规模的将工业产生的CO2送到园林，作为温室气体来强化植物生长的项目。包括温室气体利用技术在内，国外处于示范项目阶段碳利用技术有CO2制化肥、油田驱油、食品级应用等;正处于发展阶段的有CO2制聚合物、CO2甲烷化重整、CO2加氢制甲醇、海藻培育、动力循环等;尚处于理论研究阶段的方向有CO2制碳纤维和乙酸等。国内新兴的碳利用方向主要有CO2加氢制甲醇、CO2加氢制异构烷烃、CO2加氢制芳烃、CO2甲烷化重整等，如山西煤化所、大连化物所、中科院上海研究院、大连理工大学等，对这些技术进行了研究，但大多都处在催化剂研究的理论研究阶段或中试阶段。4.4.2.2碳封存CO2捕集后，可以通过泵送到地下、海底长期储存，或直接通过强化自然生物学作用把CO2储存在植物、土地和地下沉积物中。当前的碳封存技术主要分为以下2种:第一届全国碳中和与绿色发展大会469第一种是将CO2高压液化注入海洋底。基于CO2的理化性质，在海平面2.5km以下，CO2主要以液态的形式存在。由于密度大于海水密度，将这一区域作为海洋碳封存的安全区域，如图4(a)所示。第二种是将CO2进行地质封存。在地下0.8～1.0km这一高度区域内，超临界状态的CO2具有流体性质。基于CO2的理化性质改变，可实现地质碳封存，如图4(b)所示。图4碳封存示意图除了传统CO2捕集技术，国内还开展了CO2新型再利用技术，应用于食品、精细化工等行业。4.5展望未来几十年，对于应对全球气候变暖，降碳工作将起到重要作用。尤其纵观国内外成熟的工程项目，地下封存、驱油和食品级利用是当前较主流的方向。其中，驱油技术可以通过CO2把煤化工或天然气化工产生的碳源和油田联系起来，有较好的收益，有较好的应用前景。而未来，与氢能利用相结合的CCUS项目将会越来越多。参考文献[1]《2020年排放差距报告》联合国环境规划总署[2]《FossilCO2emissionsofallworldcountries-2020Report》JRC[3]《全球升温1.5℃特别报告》IPCC[4]《巴黎气候协定》[5]《India’senergyandemissionsfuture:aninterpretiveanalysisofmodelscenarios》[6]《周小川：夯实应对气候变化的数据与计量基础》财新网[7]《RecapturingU.S.climateleadershipwithaboldnewcommitmenttotheParisAgreement》EDF[8]《美中两国在气候变化问题上进行初步接触》华尔街日报[9]《中国天然气需求搅动市场，并导致邻国供应紧张》华尔街日报[10]如何绘好能源发展路线图？[11]典型案例丨辽宁一些地方项目管控不到位能耗“双控”面临较大压力[12]随着欧盟不断强化并落实碳中和目标，欧盟碳价也持续攀升至新的高位[13]碳达峰碳中和兜底技术CCUS技术概况第一届全国碳中和与绿色发展大会470绿色交通运输体系碳减排效果核算：以绵阳市为例余红9，邢有凯2，王秀丽3（1.中国环境科学研究院，北京100012；2.北京亚太展望环境发展咨询中心，北京100191；3.四川省绵阳生态环境监测中心站621000）摘要：交通运输行业是化石能源和温室气体排放的重要领域，随着经济社会发展、人民生活水平提高，未来一段时间内交通运输规模将持续增长，若不采取强有力的绿色低碳措施，交通运输行业碳排放随之增长，交通运输已成为碳达峰目标和碳中和愿景实现的关键行业。本研究以绵阳市为研究对象，采取应用最多的自下而上清单核算方法，对其“十三五”时期开展的公转铁、淘汰老旧车辆、推广使用新能源汽车三项绿色交通运输体系改革措施的碳减排效果进行核算。核算结果表明，三项措施共可减排24.53万吨CO2/年，与措施实施前相比可减排66.02%，碳减排效果显著。绵阳市拥有独特的地理区位、经济社会和新能源汽车产业优势，未来可以通过“摸清底数、科学规划、精准实施”的一系列举措，构建绵阳市绿色低碳交通运输体系，深度发掘本地交通运输行业碳减排潜力，全面支持绵阳市提前实现碳达峰目标，并为碳中和做好技术、政策储备。关键词：绿色交通；碳减排；核算0概述一直以来，我国积极推动温室气体减排，体现出了应对气候变化的大国担当。自2020年9月22日第七十五届联合国大会一般性辩论[1]以来，短短数月内，习近平总书记关于“碳达峰目标和碳中和愿景”已发表了多次重要讲话。交通运输行业作为汽油、柴油等化石能源消费的最重要领域，其低碳化程度关系着2100年全球温升控制1.5℃目标的实现与否。从全球来看，过去十年中交通运输行业平均贡献了约14％的温室气体排放[2]。我国交通运输行业正处于快速发展阶段，2014年，交通运输温室气体排放量约为8.2亿吨二氧化碳当量，约占全国温室气体排放总量的6.7%[3]，低于全球平均水平。未来，随着经济社会的全面发展、人们消费水平的提高，交通运输规模在一段时期内将保持增长态势。《IPCC第五次评估报告》指出“如果没有政策干预，延续交通需求增长，可能导致到2050年与交通相关的二氧化碳排放量增加一倍以上，而在最高情景预测中，到2100年将增加三倍以上。”[4]国内外政府及相关部门、科研机构对交通运输行业温室气体排放核算和减排效果评估开展了大量的研究，形成了一系列的核算方法。既有以排放因子法为核心的清单核算方法体系[5,6]，又有应用“能源-经济-环境”3E模型预测方法[7,8]。其中，清单核算方法是目前应用最广泛的核算方法，又可分为基于能源消费自上而下的核算方法和基于保有量、周转量的自下而上的核算方法。另一方面，相关领域的专家学者发现交通运输具有跨行政区的独特属性，基于能源消费的自上而下和基于保有量、周转量的自下而上两种核算结果存在较大差异，现行的数据统计9作者简介：余红(1981年10月)，女，四川眉山人，博士，高级工程师。研究方向：环境规划管理、土壤环境化学与污染环境修复。E-mail：yuhong1018@126.com第一届全国碳中和与绿色发展大会471方法和数据基础不完善，行驶里程和单位能耗调研覆盖不足、经验数据代表性不强等问题，这都使得交通运输停留在从数据到数据的核算阶段。亟待建立一套国际通用、可操作性强、精度高的交通运输行业温室气体排放清单核算方法体系。本文以绵阳市为研究对象，采用目前应用广泛、参考可获取性高、核算结果科学的自下而上清单核算法，对绵阳市“十三五”时期开展的公转铁、淘汰老旧车辆、推广使用新能源汽车三项措施碳减排进行核算效果，进而可以为绵阳市“十四五”规划、碳达峰和碳中和行动方案的制定提供支持。1绵阳市绿色交通运输体系绵阳市是四川第二大经济体和成渝城市群区域中心城市，位于成都、重庆、西安“西三角”腹心地带，是“一带一路”和长江经济带结合部和连接线上的重要支点城市，区位独特、交通便利。绵阳市是我国重要的国防军工和科研生产基地，电子信息、汽车产业等发展迅速，交通运输量增长较快。绵阳市交通运输基础设施完备，“内部贯通、外部联通”的西部区域性综合交通枢纽正加速形成。为推动绿色交通运输体系建设，绵阳市全面贯彻落实国家、四川省的相关要求，并先后出台实施了《绵阳市污染防治攻坚战》、《绵阳市推进运输结构调整三年行动计划》、《绵阳市机动车和非道路移动机械排气污染防治管理办法（试行）》、《臭氧污染防控方案》等一系列政策。“十三五”以来，在绵阳市政府及各相关部门的共同努力下，在广大企业和社会公众的积极参与下，绵阳市交通运输体系绿色化改造不断加快，取得了显著的成绩。深入推进大宗货物运输“公转铁”，扭转了前些年铁路货运量持续下降的趋势，自2017年以来实现了铁路货运量的稳步增长，2019年铁路货运量达到116万吨[9]，较2017年增长近40%，在淘汰黄标车的基础上积极推动老旧车淘汰，“十三五”共淘汰老旧车辆5.83万辆，推广使用新能源汽车5054辆[10]。在较少交通大气污染物排放的同时，有效推动了交通运输结构的优化、能源结构的清洁化和低碳化，实现了节能减排的多重效益。2核算方法开展交通运输行业碳减排核算首先需要明确各类措施的减排基线，获取措施活动水平，收集整理相关参数及减排系数，进而可以量化评估碳减排效果。综合考虑参数可获取性、快速核算等因素，本研究参考《陆上交通运输企业温室气体排放核算方法与报告指南（试行）》，采用自下而上的核算方法，具体如下：（1）公转铁公转铁公铁公公铁电电（1）式中：公转铁——公转铁措施的碳减排量；公——公路货运碳排放量；铁——铁路货运碳排放量；公——公路货运周转量；第一届全国碳中和与绿色发展大会472公——公路货运碳排放系数；铁——铁路货运周转量；电——铁路电力机车电耗；电——电力碳排放系数。（2）淘汰老旧车淘汰老旧车老旧新老旧老旧老旧新新新(2)式中：淘汰老旧车——淘汰老旧车措施碳减排量；老旧——老旧车碳排放量；新——置换新车碳排放量；老旧——淘汰老旧车数量；老旧——老旧车碳排放系数；老旧——老旧车年均行驶里程；新——置换新车数量；新——新车碳排放系数；新——新车年均行驶里程。（3）推广使用新能源汽车新能源汽油电动汽油汽油汽油电动电动电动电(3)式中：新能源——推广使用新能源汽车碳减排量；汽油——汽油车碳排放量；电动——新能源汽车（以纯电动汽车计）碳排放量；汽油——替代汽油车数量；汽油——汽油车碳排放系数；第一届全国碳中和与绿色发展大会473汽油——汽油车年均行驶里程；电动——新能源汽车（以纯电动汽车计）推广数量；电动——纯电动汽车百公里电耗；电动——新能源汽车（以纯电动汽车计）年均行驶里程；电——电力碳排放系数。3核算结果3.1措施介绍及减排基线（1）公转铁减排基线：公路货运。活动水平：根据《中共绵阳市委绵阳市人民政府.关于印发绵阳市推进运输结构调整三年行动计划实施方案的通知》中的目标要求“与2017年相比，2020年全市铁路货运量增加50万吨、增长8%。[11]”。假设公转铁规模为50万吨，参考《2020绵阳统计年鉴》中2017-2019年公路货运情况，平均运输里程按112.26公里计，可计算出公转铁措施的活动水平为5613万吨公里。（2）淘汰老旧车减排基线：考虑绵阳市机动车仍保持增长趋势，假设所淘汰老旧车置换为高排放标准新车，减排基线为国Ⅴ汽油小客车。活动水平：假设淘汰5.83万辆老旧车均为国Ⅱ汽油小客车。（3）推广使用新能源汽车减排基线：汽油小客车。活动水平：目前，绵阳市纯电动公交车、出租车推广较少，假设所推广使用的新能源汽车均为纯电动私家车，即5054辆。3.2核算参数选取（1）公转铁铁路电力机车电耗取值105.21kWh/万吨公里[12]；电力碳排放系数取值577gCO2/kWh[13]；公路货运碳排放系数取28.30kgCO2/百吨公里[14]。（2）淘汰老旧车参考不同阶段乘用车燃料消耗限值标准，估算出老旧车碳排放系数约为192gCO2/km；根据《乘用车燃料消耗量评价方法及指标》（GB27999-2014），新车碳排放系数取值120gCO2/km[15]；私家车年均行驶里程按18000km计[16]。（3）推广使用新能源汽车汽油私家车碳排放系数取值120gCO2/km；纯电动私家车百公里电耗取值13kWh/百公里[17]。3.3核算结果“十三五”时期绵阳市绿色交通运输体系改革碳减排核算结果见表1和图1。第一届全国碳中和与绿色发展大会474表1“十三五”时期绵阳市绿色交通运输体系改革碳减排核算结果措施措施实施前排放量（万吨）措施实施后排放量（万吨）减排量（万吨）减排率（%）公转铁15.890.0315.8599.79%淘汰老旧车20.1812.597.5937.59%推广使用新能源汽车1.090.00011.0999.99%合计37.1612.6324.5366.02%图1“十三五”时期绵阳市绿色交通运输体系改革碳减排核算结果从表1和图1可以看出：（1）“十三五”时期，绵阳市绿色交通运输体系改革的三项措施共可减排24.53万吨CO2/年，与措施实施前相比可减排66.02%，碳减排效果显著。（2）其中，公转铁、淘汰老旧车、推广使用新能源汽车分别可减排万吨15.85万吨CO2/年、7.59万吨CO2/年、1.09万吨CO2/年，占比分别为64.62%、30.93%、4.45%。4结论与展望（1）“十三五”时期绵阳市绿色交通运输体系改革碳减排效果显著。从上述核算结果来看，“十三五”时期，绵阳市绿色交通运输体系改革具有显著的碳减排效果。此外，受数据可获取性所限，本研究未考虑绵阳市已实施的尾号限行、鼓励公共交通出行、引导步行和自行车慢行等绿色低碳措施，若将此部分纳入核算，则碳减排效果将更加显著。（2）绵阳市交通温室气体核算与碳减排评估方法完善建议未来，绵阳市可充分利用现有的车辆产销数据、机动车保险、机动车年检、污染普查、道路车流量监控等基础条件，建立涵盖公路、铁路、水路、民航、管道的全口径交通运输信息化管理平台，充分发挥5G、大数据分析、人工智能等新型科技，实现数据分类采集、实时上传、部门共享，提高交通运输行业温室气体核算的准确度，为科学精准制定绿色低碳交通政策和措施提供强有力的数据支撑。（3）绵阳市绿色交通运输体系改革建议绵阳市地处成渝地区双城经济圈、经济社会发展处于前列、拥有强大的新能源汽车制造产业，这些优势都为“十四五”及未来构建绵阳市绿色低碳交通运输体系提供了坚实的基础和保障。未来，绵阳市可以通过建立交通运输行业温室气体排放清单，摸清底数找寻现状碳64.62%30.93%4.45%公转铁淘汰老旧车推广使用新能源汽车第一届全国碳中和与绿色发展大会475减排的薄弱环节；结合未来经济社会发展和交通运输发展规划，借鉴国内外城市的成功经验，梳理可供当地使用的交通碳减排措施；充分运用本地的地理、经济、产业、社会资源优势，精准制定推动交通碳减排的管理政策和经济激励政策，深度发掘本地交通运输行业碳减排潜力。全面支持绵阳市提前实现碳达峰目标，并为碳中和做好技术、政策储备。参考文献[1]中国政府网.习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上的讲话[EB/OL].[2020-09-22]http://www.gov.cn/xinwen/2020-09/22/content_5546169.htm[2]UNEP.EmissionsGapReport2020[R].https://www.unep.org/emissions-gap-report-2020[3]生态环境部.中国移动源环境管理年报2020[R].http://www.mee.gov.cn/hjzl/sthjzk/ydyhjgl/202008/P020200811521365906550.pdf[4]IPCC.ThefifthAssessmentReport.[R][5]凤振华,王雪成,张海颖,等.低碳视角下绿色交通发展路径与政策研究[J].交通运输研究,2019,5(4):37-45.[6]李振宇,牛犇,李超,尹志芳.城市客运温室气体排放清单建立方法与实证研究[J].交通运输研究,2015,1(5):61-67.[7]冯相昭,赵梦雪,王敏,杜晓林,田春秀,高霁.中国交通部门污染物与温室气体协同控制模拟研究.气候变化研究进展.https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.5368.P.20210207.1811.006.html[8]李群.基于TIMES模型的中国交通部门边际减排成本研究[J].综合运输.2019,41(11):24-28.[9]绵阳市统计局国家统计局绵阳调查队.2020绵阳统计年鉴[J].[10]绵阳市生态环境局.“成绩单”亮眼！绵阳市发布“十三五”大气污染防治攻坚工作情况[EB/OL].[2021-01-04]http://sthjj.my.gov.cn/ywdt/bddt/25789371.html[11]中共绵阳市委绵阳市人民政府.关于印发绵阳市推进运输结构调整三年行动计划实施方案的通知[EB/OL].[2019-07-01]http://www.my.gov.cn/zwgk/gfxwj/24951881.html[12]中国铁道年鉴2019[J].[13]中国电力企业联合会.中国电力行业年度发展报告2020[R].[14]方晓丽,骆勇.四川省公路水路货运能耗及碳排放趋势预测方法研究[J].交通节能与环保.2019,15(71):23-26.[15]《乘用车燃料消耗量评价方法及指标》（GB27999-2014）[S].[16]《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南》[S].[17]搜狐网.盘点120款电动车电耗大排行，谁省电谁耗电一目了然[EB/OL].[2019-03-28]https://www.sohu.com/a/304319805_728387.第一届全国碳中和与绿色发展大会476基于优化配置的永定河水量分析及生态修复关键环节探讨任涵璐1，崔秀平2，王白陆1，陈鹏飞1（1.水利部海河水利委员会科技咨询中心，天津300170；2.水利部海河水利委员会水资源保护科学研究所，天津300170）摘要：永定河是京津冀晋蒙生态文明建设的重要载体。为推动永定河生态修复，实现永定河流域高质量发展，采用“Tennant法”并考虑敏感期脉冲水量提出永定河主要控制站基本生态环境需水量和需水月过程；采用下垫面一致性修正后的1980~2016年水文系列，利用水资源调配模型进行长系列水资源供需分析调算，提出统筹考虑河道外经济社会发展用水和河道内生态环境用水需求的水资源配置方案；结合分析成果，针对保障生态水量的“节”、“补”、“调度”三个关键环节提出建议，为治理和修复永定河提供参考。关键词：永定河；生态水量；优化配置；关键环节0引言永定河京津冀协同发展不可替代的生态文明载体。流域现状经济社会发展带来了河道断流、植被退化、水环境污染等一系列问题，影响京津冀地区经济社会和生态文明建设的高质量发展。2016年，国家发改委会同水利部、国家林业局联合印发了《永定河综合治理与生态修复总体方案》（以下简称《总体方案》），提出到2025年，基本建成永定河绿色生态河流廊道。永定河水资源衰减严重，现状下垫面条件下永定河河道内生态水量多少是决定这一目标能否实现的关键因素[1~2]。《总体方案》采用海河流域第二次水资源调查评价1956~2010年水文系列，计算了山区主要控制站的年生态需水量，提出河道外水资源配置成果和河道内年生态水量配置与保障方案。本文在《总体方案》的基础上，采用能够反映现状下垫面条件变化的1980~2016年水文系列计算主要控制站基本生态环境需水量和需水月过程，根据典型年水资源供需分析成果确定不同来水频率下各控制站生态水量月过程，考虑万家寨引黄向永定河补水、再生水补水以及河道内生态用水保障程度，提出兼顾河道内生态用水和河道外经济社会发展用水的水资源配置方案，在此基础上针对永定河生态修复的关键环节提出思考和建议。1流域基本情况永定河是海河水系主要支流之一，东临潮白、北运水系，西临黄河流域，南为大清河河水系，北为内陆河。流域涉及北京、天津、河北、山西和内蒙古5个省（自治区、直辖市）的51个县（区），总面积47016km2，永定河上源有北支洋河和南支桑干河，两支流在河北怀来县朱官屯汇合后，始称永定河，至官厅水库纳妫水河后沿下游峡谷至三家店出山进入华北平原，至塘沽注入渤海，三家店为流域山区、平原分界线。2017年，永定河山区总人口827万，城镇化率59%，GDP3362亿元，工业增加值1135亿元，有效灌溉面积711万亩，当年实际灌溉面积667万亩。永定河山区总供水量19.60第一届全国碳中和与绿色发展大会477亿m3，其中当地地表水供水6.56亿m3，外调水供水1.02亿m3，地下水供水11.05亿m3，非常规水供水0.97亿m3。总用水量19.60亿m3，其中生活用水量3.09亿m3，工业用水量2.70亿m3，农业用水量12.98亿m3，河道外生态环境用水量0.83亿m3。2河道内基本生态环境需水量根据《河湖生态环境需水计算规范》[3]（以下简称《规范》），考虑永定河水文特性及水资源状况，采用“Tennant法”计算主要控制站的生态环境需水量，并考虑敏感期脉冲水量（永定河鱼类产卵期所需生态流量），作为永定河基本生态环境需水量。控制站参考《总体方案》，选择册田水库（桑干河）、响水堡（洋河）、官厅水库（永定河）和三家店（永定河）共4个断面。“Tennant法”主要是根据不同河道内生态环境状况确定对应的生态水量占天然量的百分比。因此，天然径流量系列是“Tennant法”确定生态环境需水量的关键，上世纪七十年代以来，永定河山区下垫面条件受地下水高强度开采、水土保持治理、水利工程建设等人类活动影响发生了很大的变化，导致入渗、径流、蒸发等水平衡要素发生一定的变化，径流衰减严重，1980~2016年山区平均地表水资源量较1956~1979年系列减少了38%。为更好的反应现状下垫面条件，参考相关研究成果[4-7]，以2001~2016年以来作为现状下垫面条件，对主要控制站1980-2000年天然径流量进行下垫面一致性修正，修正后的天然量作为“Tennant法”计算生态环境需水量的基础。永定河流域6～9月降水量约占全年的75%，为年内丰水时段，10月至次年5月为年内枯水时段。永定河山区现状地表水开发利用率高达88%，考虑到流域目前的水资源条件，开发利用程度以及生态水量的可达性等因素，选取丰水时段多年平均天然径流量的40%、枯水时段多年平均天然径流量的20%计算生态环境需水量。同时，参考相关研究成果，考虑永定河鱼类产卵期（一般为4~8月）所需生态流量，选取流量、频率、持续期和变化率等主要指标，结合实际情况综合确定主要控制站脉冲水量。采用“Tennant法”计算的各控制站1~12月生态环境需水量再加上4~8月脉冲水量，作为本次分析的基本生态环境月需水量成果，各月需水量之和为年基本生态环境需水量。永定河山区主要控制站基本生态环境需水量成果见表1。表1永定河山区主要控制站基本生态环境需水量成果月份册田水库/104m3响水堡/104m3天然径流量“Tennant法”计算生态环境需水量脉冲水量基本生态环境需水量天然径流量“Tennant法”计算生态环境需水量脉冲水量基本生态环境需水量1月2091418041861312301232月2487497049765413101313月46459290929221944404444月3435687527392207441464745月258851865242295459815046月2875115021117128751150341179第一届全国碳中和与绿色发展大会4787月5305212233224542987119532913788月66722669267293635241410015399月3648145901459257410300103010月330066006601809362036211月279956005601924385038512月239347904797101420142合计4223812147679128262439072704897689续表1永定河山区主要控制站基本生态环境需水量成果单位：万m3月份官厅水库/104m3三家店/104m3天然径流量“Tennant法”计算生态环境需水量脉冲水量基本生态环境需水量天然径流量“Tennant法”计算生态环境需水量脉冲水量基本生态环境需水量1月30896180618289657905792月36187240724348769706973月827616550165580771615016154月5908118210912915486109713912375月564711291291259500310014310446月7006280223230346551262135929807月9744389825741559549382023140508月128665146344549112756510273958419月8605344203442814532580325810月6190123801238584011680116811月5542110801108526910540105412月3595719071933856770677合计80085236611072247347644522689151224201第一届全国碳中和与绿色发展大会4793河道外水资源配置方案及河道内生态水量分析3.1河道外用水需求和可供水量永定河上游经济较为发达，流域内的朔州、大同两城市是全国重要的能源基地，张家口是河北粮果主产区。根据相关规划，预测到2025年，永定河山区总人口将达到846万，城镇化率65％，在强化节水的前提下，山区总需水量21.02亿m3，比现状增加1.42亿m3。山区主要供水水源包括当地地表水、外调水、地下水和非常规水。当地地表水以可利用量为上限，地下水以浅层地下水可开采量为上限，再生水利用率达到35%，流域内引黄水和中线一期供水按照工程规划指标并结合近几年实际使用情况确定，2025年，永定河山区总可供水量23.70亿m3。2025年永定河山区多年平均需水量和可供水量成果见表3。表32025年永定河山区多年平均需水量和可供水量成果省级行政区需水量/108m3可供水量/108m3生活工业农业生态环境合计当地地表水外调水地下水非常规水合计北京0.440.040.260.391.130.280.220.830.131.46河北1.260.804.920.117.102.690.004.850.297.83山西1.781.917.500.5511.732.972.966.230.7012.85内蒙古0.140.090.820.011.060.560.000.970.031.56合计3.622.8413.501.0621.026.493.1812.881.1523.703.2河道外水资源配置按照适当削减地表水开发利用量、控制地下水开采量，充分利用引黄水量和非常规水源的原则，统筹各水源，合理安排生活、生产和生态用水，使河道外经济社会用水和河道内生态用水关系基本协调。采用1980～2016年水文系列，以地级行政区套水资源四级区为计算单元对永定河山区不同水源供水量和不同行业用水量逐年逐月进行供需分析[8]，永定河山区水资源供用耗排关系概化图见图1。提出2025年水资源配置方案，见表4。图1永定河山区水资源供用耗排关系概化图2025年，永定河山区多年平均河道外经济社会需水总量为21.02亿m3，配置水量20.40亿m3，其中本地地表水供水量6.49亿m3，河道外经济社会缺水量0.61亿m3，主要是农业缺水，缺水率2.9%。95%来水频率下，缺水量1.16亿m3，缺水率5.2%。表42025年永定河山区河道外水资源配置成果单位：亿m3第一届全国碳中和与绿色发展大会480频率需水量/108m3可供水量/108m3缺水量/108m3当地地表水外调水地下水非常规水合计多年平均21.026.493.189.591.1520.400.6150%19.626.663.188.641.1519.620.0075%22.205.403.1811.681.1521.400.8095%22.364.483.1812.391.1521.211.163.3河道内生态水量分析永定河山区河道内生态水量水源主要有三个，一是当地水，主要是河道径流量以及河道外经济社会发展用水供用耗排后回归到河道内的水量，这部分水量可通过水资源供需分析长系列调算得到，通过典型年法得到不同来水频率下的水量；二是小红门再生水补水，依据《总体方案》，小红门污水处理厂可每年补充三家店控制站河道内生态用水0.75亿m3，每月均匀供水；三是引黄补水，万家寨引黄年引水量5.6亿m3，2025年引水规模2.96亿m3，富余水量2.64亿m3（1#隧洞处）可向永定河补水，补水过程为汛期（7~9月）不补水，其他月份均匀补水，引黄沿途蒸发渗漏损失率参考《总体方案》中引黄补水损失率，1#洞至册田水库、石匣里、官厅和三家店的损失率分别为0.28、0.38、0.45和0.54。考虑河道内再生水补水和引黄补水后，得到不同来水频率下各控制站生态水量，与基本生态需水量对比，分析永定河主要控制站基本生态需水量满足程度。2025年，各控制站基本生态水量满足程度成果见表5和图4~图6。从各控制站年生态水量成果来看，考虑引黄补水和小红门再生水补水，册田水库站年生态水量满足程度较好，不同频率均能满足基本生态环境用水需求，官厅水库站和三家店站75%来水频率下年基本生态环境需水量能够满足，受引黄未向洋河补水因素影响，洋河响水堡站年生态水量满足程度较桑干河册田水库站低，除册田水库外，95%来水频率下，响水堡站、官厅水库站和三家店站均有不同程度的缺水量。按照《规范》，基本生态环境需水量的保证率一般不低于50%，该成果能够满足规范要求。从月过程上来看，各控制站基本上6~9月生态水量满足程度较低。一方面，生态需水量计算采用的“Tennant法”是根据天然径流量的百分比确定的，汛期生态需水量较大；另一方面，受万家寨水库调水调沙任务影响，同时考虑防汛安全，引黄7~9月不进行补水，该时段无外水源补充，导致水量亏缺。可见，对于北方缺水地区，河道内生态需水量指标更适宜选用年量。表52025年各控制站基本生态环境需水量满足程度月份册田水库站响水堡站基本生态环境需水量/108m3不同频率来水量/108m3满足程度/%基本生态环境需水量/108m3不同频率来水量/108m3满足程度/%50%75%95%50%75%95%50%75%95%50%75%95%10.040.270.250.24647%598%563%0.010.030.030.01267%205%51%20.050.280.280.25567%567%503%0.010.010.010.0176%52%64%30.090.340.340.33370%370%355%0.040.050.070.07123%149%156%40.070.310.310.23419%419%310%0.050.080.070.04174%147%87%50.050.250.210.22473%403%422%0.050.090.080.05184%156%103%60.120.270.230.21226%196%180%0.120.140.120.06118%104%54%第一届全国碳中和与绿色发展大会48170.250.090.110.0437%45%16%0.140.140.080.09104%60%67%80.290.150.110.1450%39%46%0.150.180.140.08114%90%54%90.150.040.010.0228%7%14%0.100.100.070.0498%72%40%100.070.260.220.21388%335%319%0.040.090.070.04235%202%117%110.060.220.210.22386%376%399%0.040.050.050.05118%119%138%120.050.240.210.21509%440%440%0.010.050.010.05341%93%322%全年1.282.712.502.32212%195%181%0.771.010.800.60132%104%78%续表52025年各控制站基本生态需水量满足程度月份官厅水库站三家店站基本生态环境需水量/108m3不同频率来水量/108m3满足程度/%基本生态环境需水量/108m3不同频率来水量/108m3满足程度/%50%75%95%50%75%95%50%75%95%50%75%95%10.060.230.250.21367%397%347%0.060.230.240.22393%414%379%20.070.240.250.22335%344%309%0.070.240.250.23346%357%326%30.170.410.320.28245%192%172%0.160.370.300.27226%186%167%40.130.290.220.21226%169%162%0.120.250.220.22202%179%176%50.130.240.230.21188%184%170%0.100.230.230.22218%217%210%60.300.240.260.2279%85%71%0.300.230.240.2277%79%74%70.420.140.090.0834%22%19%0.410.120.100.0929%24%23%80.550.160.140.1029%25%18%0.580.130.110.1022%19%17%90.340.100.080.0629%24%17%0.330.100.090.0931%29%26%100.120.250.220.21203%182%168%0.120.230.220.22200%191%186%110.110.260.200.22238%181%203%0.110.240.210.22227%203%212%120.070.250.220.20350%305%281%0.070.250.220.21365%327%317%全年2.472.812.482.23114%100%90%2.422.612.442.31108%101%95%图3册田水库控制站河道内生态水量成果0.000.100.200.300.40123456789101112水量亿m3月份多年平均50%75%95%生态需水量第一届全国碳中和与绿色发展大会482图4响水堡控制站河道内生态水量成果图5官厅水库控制站河道内生态水量成果图6三家店控制站河道内生态水量成果4生态修复关键环节探讨河道内维持适宜的生态水量是永定河恢复成为绿色的河的重要前提，对于永定河这种水资源开发利用程度比较高的河流，如何保障河道内生态水量，协调河道内外用水关系是永定河修复的关键环节，本文结合规划水平年河道内生态水量分析成果，从以下几个方面提出思考和建议。一是“节”，节水保障永定河生态水量的关键，永定河山区现状农业用水占66%，万亩以上灌区48处，农业是节水的重点，《总体方案》提出了河北张家口实施退灌还水35万亩的农业节水措施，而张家口市的万全、怀安等农业用地基本为重点产粮区，在保证粮食产量的同时增加节水量使得退灌措施在推行上有一定的难度，因此，应慎重选择退灌还水的对象，此外，永定河上游灌区内普遍存在计量设施不足现象，干渠以下渠道基本没有量水设施，应增加计量设施的覆盖率，便于精细化控制节水。0.000.050.100.150.20123456789101112水量亿m3月份多年平均50%75%95%生态需水量0.000.100.200.300.400.500.60123456789101112水量亿m3月份多年平均50%75%95%生态需水量0.000.100.200.300.400.500.600.70123456789101112水量亿m3月份多年平均50%75%95%生态需水量第一届全国碳中和与绿色发展大会483二是“补”，一方面，万家寨引黄补水是永定河河道内生态用水的重要水源，经测算，若无引黄补水，官厅水库控制站95%来水频率下河道内生态水量仅有1.30亿m3，满足程度不足55%。2019年，万家寨引黄北干线开始向永定河补水，补水期间发现有沿途偷水现象存在，影响输水效率，因此，应加强输水期间的巡查监管。另一方面，洋河只能靠节水增加河道生态水量，保障程度较低，未来可考虑通过建设桑干河-洋河联通工程，开辟引黄向洋河输水线路，提供生态水量保障程度。三是“调度”，从各控制站生态水量月过程来看。汛期河6~9月河道内生态水量缺口较大，但该时段又是永定河鱼类产卵期，所需生态水量较大。因此，应加强流域上下游统一调度管理，考虑生态水量目标优化水库调度规则，汛期在满足防汛安全的前提下，尽量增加下泄水量，保障河道内生态用水需求。5结论本文采用现状下垫面一致性修正后的1980~2016年天然径流量计算了永定河主要控制站基本生态环境需水量和需水月过程，提出统筹考虑河道外经济社会发展用水和河道内生态环境用水需求的水资源配置方案，该方案下，75%来水频率下永定河山区主要控制站均能满足河道内基本生态环境用水需求，河道外经济社会发展多年平均缺水率2.9%，95%频率缺水率5.2%，基本满足经济社会发展用水需求。根据分析成果，针对提高河道内生态水量保障程度的关键环节，进一步从加强农业节水、增加补水通道、优化水库调度管理等方面提出建议，研究成果是对《总体方案》提出的水资源配置的细化和完善，对今后永定河生态修复具有一定的指导意义。参考文献[1]任涵璐,刘江侠.京津冀地区六河五湖生态水量分析及补水措施探讨[J].海河水利,2017,(5):4-7.[2]张士锋,刘晓菲,李瑞,等.永定河北京段生态需水量研究[J].水资源研究,2016,5(2):108-119.[3]SL/Z712-2014,河湖生态环境需水计算规范[S].北京:中国水利水电出版社,2014.[4]丁爱中,赵银军,郝弟,等.永定河流域径流变化特征及影响因素分析[J].南水北调与水利科技,2013,11(1):17-22.[5]张建中,刘江侠,任涵璐等.流域下垫面变化对永定河官厅水库径流影响分析[J].海河水利,2016,(6):7-10.[6]武晓林.河川径流系列一致性修正方法探讨[J].山西水利,2004,(6):28-29.[7]刘江侠,任涵璐.基于生态需水的永定河水资源调配研究[J].水电能源科学,2019,37(2):31-34.第一届全国碳中和与绿色发展大会484中国地级以上城市紧凑性和生活方式对家庭碳排放的空间异质性影响田梦男1，张丽君1,2，秦耀辰1,2，杨小琬1，张梦梦，段杰冉1（河南大学环境与规划学院，河南开封475004；2.黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室，河南开封475004）摘要：城市居民碳排放是应对全球变暖、实现“碳中和”的关键因素。已有研究从城市形态、居民收入、家庭结构、行为方式和心理认知等方面揭示了对居民碳排放的影响，但是上述研究多采用全局模型，重在揭示各影响因素对区域碳排放影响的全局效应，无法合理解释中国居民碳排放影响因素的空间异质性。本文以我国地级市为研究对象，基于2000-2015年DMSP-OLS/NPP-VIIRS夜间灯光影像对居民碳排放总量进行估计，采用空间统计与经典统计分析方法探析居民碳排放的时空演变格局，利用时空地理加权回归模型（GTWR）探讨空间、生活方式对居民碳排放影响的的时空差异。结果发现：（1）资源禀型城市重工业发展完善，化石燃料获取便利，经济紧凑度越高，居民碳排放量也越高。服务业和高新技术主导型城市经济紧凑度越高越有利于居民碳排放的降低。（2）粗放式发展的城市，居民活动在城市空间组织效率低，人口紧凑度增加有利于居民碳排放的降低。经济发展落后，资源承载能力较差的城市，人口紧凑度的增大反而会促进居民碳排放的增大。（3）城市粗放式发展时期空间紧凑度越大越有利于居民低碳出行从而抑制居民碳排放的增加。在城市用地空间扩展模式向填充式转变时期初期，城市道路交通设施的不完善进而导致居民出行碳排放的增大，空间紧凑度对居民碳排放具有明显促进。（4）随着基础设施建设的合理布局，基础设施越紧凑越有利于抑制居民碳排放的增加。（5）相比南部地区城市，在以工业发展为主的北方城市居民用能和出行方式对居民碳排放的影响较大。在以传统重工业为主且技术水平相对落后的资源禀赋型城市，相比其他化石燃料天然气属于清洁能源对碳排放的影响较小，居民对天然气的使用能够抑制居民碳排放的增加。关键词：紧凑度；居民生活方式；GTWR;DMSP-OLS/NPP-VIIRS1引言面对气候变化带来的环境挑战，我国提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的目标承诺。近年来随着中国城镇化的快速发展，中国居民生活水平有了很大提升，导致居民生活碳排放量的逐年加剧[1-3]。2000-2010年，中国居民碳排放量占全国总量的30%-40%，其所占比重还在继续增加，中国居民能源消耗碳排放仅次于工业部门[4-6]。改革开放以来，中国人口城镇化趋势不断加强，引起城乡居民人均生活碳排放量差异的不断扩大[7]。截至2012年城镇居民人均生活碳排放量达到三倍的农村人均生活碳排放量[8]。然而，在“"十二五"经济形势展望高峰论坛”上有专家预测，中国未来30年有望8亿农民进城。这意味着城市将面对着巨大的减排压力。同时，在城市出行方面，机动化率、机动车保有量增长迅速[9-11]；在生活消费方面，电力、燃气等资源的消耗量剧增，这导致了当今人们提高生活质量与节能减排之间矛盾的产生[12-13]。因此，居民生活方式的转第一届全国碳中和与绿色发展大会485变对实现“碳中和”具有重要意义。已有研究从城市形态、居民收入、家庭结构、行为方式和心理认知等方面揭示了对居民碳排放的影响。具体而言：（1）有学者认为城市规划和空间形态优化是应对气候变化、实现城市可持续发展目标的重要政策手段[14]。此类研究着重分析城市密度对碳排放总量的影响[15-16]；城市形态与住宅部门碳排放关系[17-19]；城市空间结构对居民出行碳排放的影响[20-21]。尽管早期有学者怀疑紧凑型城市更多地是造成交通拥堵，城市形态对交通碳排放影响不大[22-23]。但是如今更多的研究发现相比于分散蔓延型城市，高密度、土地利用混合度高的城市更有利于居民选择低碳出行，实现节能减排[24-26]。（2）在不同收入群体间由于消费规模和模式的差异，碳排放在穷人和富人之间分布不均。以往学者们研究发现，较富裕家庭在汽车和飞机的机动性、肉类和奶制品的消费以及取暖等高碳排放消费领域支出显著高于较低收入家庭[7]。在中国，可以看到城市农村能源消费的明显分化[27]。然而，有些学者通过研究发现，相比收入水平，对于城市居民来说城市形态对其低碳行为的影响更加显著[18]。（3）在家庭结构属性方面，主要从规模、年龄、性别、收入、教育程度、住房类型、住房位置等因素考察其对能源消费产生的影响，将社会经济特征、人口特征方面表现出来的特征作为研究的焦点。其中家庭规模对生活碳排放的影响最为突出，研究发现人均家庭碳排放与家庭人口总数呈负相关。经济收入仅次于家庭规模的影响[28-31]。（4）随着人们生活水平的提高，居民的日常生活行为逐渐高碳化。个体心理认知、意识与行为方式等主观因素被认为与碳排放密切相关[32-34]。一些学者基于心理学视角，使用生活方式方法探讨了消费者生活方式对认知与家庭碳排放之间关系的影响，并且发现80%的能源消耗和二氧化碳排放可归因于消费者行为和相关的经济活动[35-36]。居民低碳行为与认知水平之间存在偏差，呼吁采取政策干预措施以促进低碳行为，鼓励可持续消费。上述研究多采用IPAT模型、Moran'sI指数、SDA结构分解法、投入产出分析等方法，重在揭示各影响因素对区域碳排放影响的全局效应。但是中国城市形态、以及社会经济发展存在巨大的区域差异，全局模型的平均参数存在较大的不确定性，无法合理解释中国居民碳排放影响因素的空间异质性，产生关于城市形态与收入水平以及紧凑城市对居民碳排放影响的争议。目前，已有部分研究发展，这些作用机制是复杂的，如Wang等[37]、Yang等[38]发现了城市形态对居民交通碳排放的非线性作用机制。但是，中国地级市居民碳排放时空分布不均衡，具有明显的时空异质性。同时，关于中国碳排放空间形态、设施供给、经济水平、人口特征的地方化参数还不清楚，生活方式对居民碳排放的影响机制也不明晰。因而，本研究采用夜间灯光数据，利用增强型饱和校正模型估算了网格尺度上的城市居民碳排放量。运用时空地理加权回归（GTWR）模型，分析区域经济紧凑度、人口紧凑度、空间紧凑度、基础设施紧凑度、居家用能方式、日常出行方式对中国不同城市居民碳排放影响的空间异质性，探究城市紧凑度与居民生活方式综合影响下对城市居民碳排放的分异规律。该研究贡献在于：（1）揭示空间制约的地方化作用规律。随着城市土地紧凑度的增加，城市居民趋向于更低碳的出行方式，碳排放降低。相反随着城市紧凑度降低，居民机动出行概率提高，不利于节能减排。这有利于从空间规划层面对城市土地利用、公共交通和基础设施进行规划布局，为构建低碳的城市空间结构提供建议。（2）总结生活方式的地域规律。由于各地区居民在社会经济、文化习惯方面存在差异，根据不同地区生活方式的差异，这有利于制定更加针对性的政策措施来推动居民塑造低碳生活方式。总体而言，该研究可以为政府制定差异化减排政策，有助于实现“碳中和”。第一届全国碳中和与绿色发展大会4862数据与方法2.1数据来源2.1.1CO2数据利用修正后的DMSP-OLS和NPP-VIIRS综合夜间灯光数据，在1km的分辨率下测度县级尺度下城市居民2000-2015年来的二氧化碳排放量。影像数据来源于美国国家海洋和大气管理局的国家地球物理数据中心(NOAA/NGDC)网站。2.1.2统计指标数据分别从城市紧凑度和居民生活方式两个角度，构建城市居民碳排放影响因素的分析框架，数据来源为《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》、《中国交通统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》等各种官方统计年鉴，时间序列为2000-2015年。2.2研究方法（1）基于RS居民碳排放测算借鉴赵金彩等人（2017）的研究方法[39]，利用夜间灯光数据估算居民碳排放，具体流程如下：将城市居民直接能耗分为电力和燃气两种，采用碳排放系数法结合现有基础统计数据对城市居民直接碳排放进行核算。对于缺乏基础能源核算数据的研究区域，引入经过饱和校正的夜间灯光数据进行辅助计算。基于校正的区域夜间灯光强度，以具有基础统计数据的城市单元为样本，构建夜间灯光强度与城市居民直接碳排放间的统计关系模型，进而反演其他区域的碳排放量。具有基础统计数据的城市居民直接碳排放核算公式：(1)式中：表示i区域的城市居民直接碳排放；表示i区域城市居民消耗电力所产生的碳排放；表示i区域城市居民生活中消耗煤气、天然气、液化石油气所产生的碳排放；表o(2)式中：为i区域的城市居民电力消耗量；为电力的碳排放系数。其次，的计算模型为：(3)式中：为i区域k类型能源的消耗量，为k类型能源平均低温发热值，k包括煤气、天然气和液化石油气三种，Ak为标准煤碳排放系数。最后，CHi的计算模型为：(4)式中：为i区域家庭住宅集中供暖面积；为i区域单位住宅面积的耗煤量指标；为标准煤的碳排放因子。缺乏基础统计数据的城市居民直接碳排放的估算公式：(5)式中：为县域i中像元p的城市居民直接碳排放；EANTLI为增强型饱和校正指数;为县域i中像元p的EANTLI值；为县域i的城市居民直接碳排放量。（2）紧凑度测度第一届全国碳中和与绿色发展大会487在城市地理研究中，“紧凑度”是衡量城市空间形态的重要指标。紧凑城市概念起源于西方，学者们对于紧凑城市的解释是多种多样的，但是对于紧凑城市是强调高密度、功能混合的用地布局、市政设施和基础设施高效利用的城市形态的理解已经达成共识。城市空间形态通过影响城市基础设施、交通出行、住居能源需求从而制约居民生活消费居民碳排放。紧凑型城市空间形态对实现城市低碳发展具有重要作用，许多研究已经表明，具有紧凑形态的城市有利于减少居民碳排放。在黄永斌等、田成诗等研究基础之上构建紧凑度指标体系如表1：表1中国城市紧凑度评价指标体系一级指标二级指标含义土地利用经济人口基础设施市区开发利用度（%）人均建设用地面积（m2/人）建成区路网密度（m2/m2）人均GDP（元/人）第二三产业产值占比（%）单位面积产出强度（元/km2）市区人口密度（人/km2）人口就业密度指数（人/km2）自来水普及率（%）排水管道密度（公里/平方公里）燃气普及率（%）建成区绿化覆盖率（%）建成区面积/市区面积城市建设用地面积/常住人口市区道路面积/市区面积GDP/市常住人口第二三产业产值/GDPGDP/市区面积市常住人口/市区面积城镇单位就业人员数/市区面积市使用自来水人口/市常住人口建成区排水管道长度/建成区面积建成区用气人口/市常住人口建成区绿化覆盖面积/建成区面积具体而言，采用极差标准化对各指标进行无量纲化处理，运用熵值法计算紧凑度；通过评价指标间的差异程度，进而确定各指标的权重系数，最终算得紧凑度的综合得分。公式为：首先，构建指标矩阵X=，m为样本城市个数，n为评价指标个数。由于本文的评价指标均为正向指标，运用极值法对进行无量纲化处理，得到。(i1,2,…,m;j1,2,…,n)（1）式中,为各城市中第j个指标的最小值；为各城市中第j个指标的最大值。计算第i个被评价对象在第j个评价指标上的指标值比值：（2）计算第j个评价指标的熵值ej：(0≤≤1)（3）确定指标权重系数：(j1,2,…,n)（4）最后算得城市i的紧凑度综合得分：（5）（3）GTWR模型与标准的GWR模型不同，GTWR将时间和空间信息集成到加权矩阵中，以捕获时间和空间的异质性[40]，是一种有效探测面板数据时空非平稳特征的分析方法。考虑到解释变量第一届全国碳中和与绿色发展大会488在不同时空位置的异质性，构建GTWR模型[41,42]如下：((（5）式中，(为在观测点处因变量Y和自变量、……的n组观测值（i=1，2，……n）；(是观测点处的未知参数，是的任意函数；为独立同分布的误差项，通常假定其服从N(0,)分布。从城市紧凑度和居民生活方式出发，根据已有研究文献和统计年鉴情况，选取城市紧凑度指标体系以及居民出行、消费、用能数据，运用OLS、共线性分析等方法排除数据的多重共线性，选取与居民碳排放量具有较高相关性的影响因素(民用汽车拥有量、经济紧凑度、人口紧凑度、空间紧凑度、基础设施紧凑度、天然气供应量)作为GTWR模型的输入变量。3结果分析2000-2015年间城市紧凑度与居民生活方式对居民碳排放的影响具有明显的空间分异，各影响因素的作用方向、作用程度呈现地域性分异规律。经济紧凑度、人口紧凑度、空间紧凑度、基础设施紧凑度、居民用能方式对居民碳排放具有明显的双向作用机制，而居民私家车出行则始终促进居民碳排放的增加。各影响因素的时空异质性特征如下：3.1经济紧凑度对居民碳排放的影响2000-2015年间经济紧凑度对居民碳排放的边际影响先增大后又有所下降。具体而言，2000-2010年间经济紧凑度对居民碳排放的弹性系数平均值由-30.37持续增长至104.59，期间弹性系数呈现负值的城市所占比重由63.36%降至38.17%，说明经济紧凑度对居民碳排放正向影响增强。正向影响区域范围由北向南扩展，2010年已经基本覆盖了长江三角城市群、江淮城市群和武汉城市群。2010-2015年间经济紧凑度对居民碳排放的弹性系数又降低至83.04。特别地，东南沿海地区该弹性系数下降幅度大于东北地区，其中对武汉城市群经济紧凑度的提高已经能有效遏制居民碳排放的增加。弹性系数正值区域主要位于我国中东部地区城市，反映了经济紧凑度对居民碳排放具有明显的促进作用。影响系数较大的城市主要位于哈大长城市群、辽东半岛城市群、京津冀城市群、晋中城市群、关中城市群、兰白西城市群、银川平原城市群，说明这些区域由于资源禀赋较好，重工业发展完善，化石燃料获取便利，经济紧凑度越高，居民碳排放量也越高。弹性系数负值区域主要位于我国南部地区，即经济紧凑度对居民碳排放具有抑制作用，城市经济走上可持续、生态友好的绿色发展之路。影响系数较小的城市主要位于以珠三角城市群、成渝城市群、滇中城市群为代表南方地区城市，这些城市相比北方地区资源禀赋较差，经济发展以服务业和高新技术产业为主，城市经济紧凑度越高越有利于居民碳排放的降低。3.2人口紧凑度对居民碳排放的影响2000-2015年间人口紧凑度对居民碳排放影响的边际影响整体上一直在下降。具体而言，人口紧凑度的弹性系数平均值由40.80下降至-71.76，负值区域占比由15.27%上升至85.35%，说明人口紧凑度不断提高有助于降低居民碳排放。这可能是因为人口集聚所带来的外部性，促使居民共享基础设施，如供暖、公共交通等，进而减少居民碳排放。第一届全国碳中和与绿色发展大会489图1经济紧凑度边际效应的空间分布京津冀、内蒙古、东三省地区大部分地区一直为负向影响，即提高人口紧凑度能够遏制居民碳排放的增加。说明这些地区粗放式发展，居民活动在城市空间组织效率低，因此人口紧凑度增加有利于居民碳排放的降低。新疆、四川、云南、贵州地区弹性系数一直为正，反映了人口紧凑度对居民碳排放具有明显的促进作用。这些城市相比东部地区经济发展落后，受地理环境的影响人口承载能力相对较差，因此人口紧凑度的增加将会导致城市规模不经济的发展状态[43]，因此过多的城市人口促进了居民碳排放的增加。第一届全国碳中和与绿色发展大会490图2人口紧凑度边际效应的空间分布3.3空间紧凑度对居民碳排放的影响2000-2015年间，空间紧凑度对居民碳排放边际影响逐渐增强但。2000-2005年间起正向作用的城市范围较小，占2.67%、9.92%，空间紧凑度对居民碳排放具有明显的抑制作用。这一时期城市粗放式发展使得居民日常出行距离增大，促使机动车出行量的增加，因此城市土地开发建设越紧凑越有利于居民低碳出行，从而抑制居民碳排放的增加[38]。少部分正影响效应区域分布在中西部的甘肃、四川、云南地区，这些地区位于西部山地河谷地带，这说明城市土地开发建设受制于地形因素的限制土地开发建设难度大，可能由于其城市规划的不合理导致居民出行不便，促使居民出行碳排放量的增加[44]。2005-2010年间，空间紧凑度对居民碳排放正向驱动的范围增大，占34.73%，主要包括长三角城市群、珠三角城市群，这些地区城市扩展迅速，人均建设用地面积较大，但是建成区路网密度相对不高，出行距离增加，刺激了大量机动车辆的使用，因而空间紧凑度的增加促进居民出行碳排放的增大。2010-2015年，正向影响城市比重扩大到86.64%，这表明空间紧凑度对居民碳排放正向影响明显增强，空间紧凑度的增大不利于居民碳排放的降低。这一时期城市空间紧凑度平均值由0.10上升至0.14，这说明城市用地空间扩展模式向填充式转变，土地利用更加紧凑。但是城市建成区路网密度由0.0127降至0.0123，建成区路网密度略有降低。因此可以推断空间紧凑度呈正相关效应是由于市区建设用地开发利用度提升，集聚了大规模的人口和经济活动，但是城市交通设施却没能更好地完善，城市空间结构与城市交通组织之间的相互作用越来越不协调，因此导致居民出行碳排放的增大。第一届全国碳中和与绿色发展大会491图3空间紧凑度边际效应的空间分布3.4基础设施紧凑度对居民碳排放的影响2000-2015年间基础设施紧凑度对居民碳排放的边际影响不断增强具体包括以下几个方面特征：在2000年，起正向作用的城市占83.21%，基础设施紧凑度对居民碳排放具有明显的促进作用。从弹性系数的空间分布来看,正向高值区域主要位于京津冀城市群、珠三角城市群。这表明，在城市化进程的早期阶段，由于存在城市用地扩展过快和基础设施建设不合理等问题，因此基础设施紧凑度的增大将会导致居民用水电、燃气等生活用能的增大[45]，从而促进居民碳排放的增大。图4基础设施紧凑度边际效应的空间分布第一届全国碳中和与绿色发展大会4922000-2005年，基础设施紧凑度的影响效应明显发生转变，弹性系数平均值由11.08降低至-21.04，负向影响效应增强，基础设施越紧凑越有利于抑制居民碳排放。这一时期，广东、海南、西南地区影响效应仍然为正，可能是由于其山地地形及供暖等基础设施建设的限制，使居民生活用能增加。2005-2015年，基础设施紧凑度负向影响效应从北向南继续扩展，弹性系数平均值降至-143.13，基础设施紧凑度对居民碳排放的抑制作用明显增强。这说明基础设施空间规划的合理布局对居民碳排放影响强度不断加大，合理紧凑的基础设施布局有助于减少居民碳排放。3.5居民用能方式对居民碳排放的影响2000-2015年间居民用能方式对居民碳排放的边际影响不断增大但是速度逐渐减弱。2000-2015年，居民用能方式对全国大部分城市居民碳排放具有明显的促进作用。这说明在城市化和工业化进程中对天然气的消耗量大，居民生活对天然气相关工业产品的依赖程度较高，进而导致居民碳排放的加剧。正向高值区域主要位于青海、甘肃地区，这说明由于西部大开发战略实施以及东部经济中心的转移，西北地区居民天然气用能一直居高不下，从而导致居民用能方式影响效应的增强。图5居民用能方式边际效应的空间分布2005-2015年，东北和新疆地区居民用能方式转为负相关效应，而其余大部分城市影响效应仍然为正，说明这些城市受资源禀赋、技术水平、经济发展的影响，长期以来城市发展以传统重工业为主，能源利用不合理，而天然气属于清洁能源对碳排放的影响较小，因此这些地区天然气供应量对居民碳排放起到抑制作用。从弹性系数正值区域的空间分布来看，呈从北向南逐渐递减的趋势，这说明相比南部地区城市，在资源禀赋较好以工业发展为主的北方城市天然气对居民碳排放的影响较大，且北第一届全国碳中和与绿色发展大会493方地区由于供暖也导致天然气的大量使用。弹性系数平均值由2.03增长至7.30，但是在2010年以后增长速度明显下降，这说明“十二五”以来各级政府对高耗能行业的限制以及能源利用技术的提高促使正向影响强度的增长速度减弱。3.6居民出行方式对居民碳排放的影响2000-2015年间居民出行方式对全国居民碳排放量的影响一直呈现出正相关效应，其影响程度和范围存在较大的时空差异。弹性系数高值区主要集中在东北和西北地区，并且由东北向西南逐渐递减，这表明在资源禀赋较强的北方城市，由于丰富的能源供给，大量机动车的出行产生大量的居民碳排放，而在资源条件相对较弱的南方城市居民出行方式对居民碳排放的影响相对较小。具体而言，居民出行方式对城市居民碳排放的影响存在以下几个方面的特征：影响系数较大的城市主要是在东三省地区，在2000年黑龙江省8个地级市弹性系数超过8.11。影响系数较小的城市主要是在成渝城市群、长三角城市群、珠三角城市群，在2000年其中有98个城市弹性系数低于3.01。这说明在以重工业为主的东北地区，技术落后，一些高耗能高污染的车辆淘汰慢，民用车辆对居民碳排放的影响相对较大；而在技术水平和经济条件相对较好的南方城市，城市基础设施建设较好，其完善的公共交通系统抑制了居民出行方式对居民碳排放的促进作用。图6居民出行方式边际效应的空间分布在2005-2015年间除乌鲁木齐和克拉玛依地区以外，其他各市弹性系数普遍下降，居民出行方式高值影响范围收缩。这表明随着城市化进程的加快，绿色出行理念的普及，居民更加趋向于低碳的出行方式，以及国家对于机动车尾气排放的严格要求，科技进步对车辆油耗的改善抑制了居民出行方式对居民碳排放的促进作用。而新疆地区城市考虑到其城市区位和第一届全国碳中和与绿色发展大会494资源发展条件，其弹性系数值上升的原因可能是由于其地理位置相对偏远、地广人稀、交通不便，因此居民日常机动车出行量大产生较多碳排放，并且其在经济发展过程中以重工业为主，货车运输大量笨重产品，由此导致其弹性系数的持续增长。弹性系数值的极差在2000年为6.61，2000-2015年间极差不断增大，2015年极差增长至14.10。这说明我国城市民用汽车对居民碳排放影响的区域差异不断增大，政府应当因地制宜，采取相关政策合理管控。3结果分析本文以我国地级市为研究对象，利用DMSP-OLS/NPP-VIIRS夜间灯光影像估算居民碳排放总量，客观揭示了2000-2015年中国居民碳排放的时空演化特征。此外，运用时空地理加权回归模型（GTWR)从城市紧凑度、居民生活方式两个方面对居民碳排放影响因素进行探讨，得出如下结论：（1）2000-2015年间经济紧凑度对居民碳排放的边际影响先增大后又有所下降。资源禀型城市重工业发展完善，化石燃料获取便利，经济紧凑度越高，居民碳排放量也越高。服务业和高新技术主导型城市经济紧凑度越高越有利于居民碳排放的降低。（2）2000-2015年间人口紧凑度对居民碳排放的边际影响整体上一直在下降。粗放式发展的城市，居民活动在城市空间组织效率低，人口紧凑度增加有利于居民碳排放的降低。经济发展落后，资源承载能力较差的城市，人口紧凑度的增大反而会促进居民碳排放的增大。（3）2000-2015年间空间紧凑度对居民碳排放的边际影响逐渐增强。城市粗放式发展将会使得居民日常出行距离增大，促使机动车出行量的增加，导致居民碳排放的增大，这一时期空间紧凑度越大越有利于抑制居民碳排放。在城市用地空间扩展模式向填充式转变时期，城市道路交通设施的不完善进而会导致居民出行碳排放的增大，这一时期空间紧凑度对居民碳排放具有明显促进。（4）2000-2015年间基础设施紧凑度对居民碳排放的边际影响逐渐降低。随着基础设施建设的合理布局，基础设施越紧凑越有利于抑制居民碳排放的增加。（5）2000-2015年间居民用能方式和出行方式对居民碳排放的边际影响不断增大但增长速度逐渐减弱。相比南部地区城市，在以工业发展为主的北方城市居民用能和出行方式对居民碳排放的影响较大。在以传统重工业为主且技术水平相对落后的资源禀赋型城市，相比其他化石燃料天然气属于清洁能源对碳排放的影响较小，居民对天然气的使用能够抑制居民碳排放的增加。基于上述发现，本文提出以下减少居民碳排放、建设低碳城市、实现可持续发展目标：（1）根据不同地区城市环境的独特性，在正确认识中国城市居民碳排放空间格局的背景下，制定更加针对性的政策措施进行规划和引导。对于经济发展较快的东部沿海和南部沿海地区城市，应重点发展新能源产业、高新技术产业和高端服务业，走可持续的经济发展模式；对于欠发达的东北地区和西北地区，应淘汰部分高耗能且落后的产业，加快产业结构调整和优化升级，提高能源利用效率，兼顾经济发展和碳减排。（2）从城市规划的角度来看，城市开发建设要认识到城市形态对居民日常行为的影响。由于城市形态一旦形成就很难改变，对居民活动行为具有长期且深远的影响，因此在城市规划时应着重考虑城市形态与居民碳排放影响机理，建设低碳城市以实现减排目标。应合理控制土地利用强度，由于中国地域差异大，应因地制宜适度提高土地利用强度。在经济比较发达且人口密度大的城市应配备完善的公共交通，避免交通拥挤、管理失控等问题。提高城市土地利用混合度，完善居住区基础设施建设，根据城市发展特点对功能性用地进行合理布局，鼓励土地多功能开发。第一届全国碳中和与绿色发展大会495（3）鼓励引导居民塑造低碳生活方式。倡导居民出行优选自行车、步行、公共交通工具等绿色出行方式，营造畅通、有序、环保的交通环境。广泛宣传低碳生活知识，提高居民的低碳意识，树立低碳理念，倡导低碳生活。参考文献[1]Huizhong,Shen,Shu,etal.Urbanization-inducedpopulationmigrationhasreducedambientPM2.5concentrationsinChina[J].Scienceadvances,2017.[2]LuY,ZhangY,CaoX,etal.Fortyyearsofreformandopeningup:China'sprogresstowardasustainablepath[J].ScienceAdvances,2019,5(8):eaau9413.[3]Delin,Fang,Bin,etal.Cleanairforsome:Unintendedspillovereffectsofregionalairpollutionpolicies[J].ScienceAdvances,2019.[4]LiuLC,WuG,WangJN,etal.China'scarbonemissionsfromurbanandruralhouseholdsduring1992-2007[J].JournalofCleanerProduction,2011,19(15):1754-1762.[5]WangZ,LinY.Indirectcarbonemissionsinhouseholdconsumption:evidencefromtheurbanandruralareainChina[J].JournalofCleanerProduction,2014,78(sep.1):94-103.[6]FanJL,LiaoH,LiangQM,etal.Residentialcarbonemissionevolutionsinurban–ruraldividedChina:Anend-useandbehavioranalysis[J].AppliedEnergy,2013,101(JAN.):323-332.[7]FengZH,ZouLL,WeiYM.TheimpactofhouseholdconsumptiononenergyuseandCO2emissionsinChina[J].Energy,2011,36(1):656-670.[8]曲建升,刘莉娜,曾静静,等.中国城乡居民生活碳排放驱动因素分析[J].中国人口资源与环境,2014.[9]ChapmanL.Transportandclimatechange:areview[J].JournalofTransportGeography,2007,15(5):354-367.[10]潘海啸.面向低碳的城市空间结构——城市交通与土地使用的新模式[J].城市发展研究,2010,17(1):40-45.[11]CreutzigF,HeD.Climatechangemitigationandco-benefitsoffeasibletransportdemandpoliciesinBeijing[J].TransportationResearchPartDTransport&Environment,2009,14(2):120-131.[12]崔盼盼,张艳平,张丽君,等.中国省域隐含碳排放及其驱动机理时空演变分析[J].自然资源学报,2018,33(005):879-892.[13]程叶青,王哲野,张守志,叶信岳,姜会明.中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量[J].地理学报,2013,68(10):1418-1431.[14]刘志林,秦波.城市形态与低碳城市:研究进展与规划策略[J].国际城市规划,2013,28(2):4-11.[15]Grazi,Fabio,BerghVD,etal.AnEmpiricalAnalysisofUrbanForm,Transport,andGlobalWarming.[J].EnergyJournal,2008.[16]WangS,WangJ,FangC,etal.EstimatingtheimpactsofurbanformonCO2emissionefficiencyinthePearlRiverDelta,China[J].Cities,2018,85.[17]LiangY,CaiW,MaM.CarbondioxideintensityandincomelevelintheChinesemegacities'residentialbuildingsector:Decompositionanddecouplinganalyses[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2019,677(AUG.10):315-327.[18]李顺成,李喜演.关于住居能源碳排放量影响因素的研究——基于中国省际面板数据的实证分析[J].城市规划,2015,39(02):57-64.[19]AhernCA.RETRACTED:IntroducingatransportcarbondioxideemissionsvulnerabilityindexfortheGreaterDublinArea[J].JournalofTransportGeography,2011.[20]MaJ,LiuZ,ChaiY.TheImpactofUrbanFormonCO2EmissionfromWorkandNon-WorkTrips:TheCaseofBeijing,China[J].HabitatInternational,2015,47:1-10.第一届全国碳中和与绿色发展大会496[21]HongJ,GoodchildA.Landusepoliciesandtransportemissions:Modelingtheimpactoftripspeed,vehiclecharacteristicsandresidentiallocation[J].TransportationResearchPartD,2014,26(jan.):47-51.[22]Boarnet,Marlon,G,etal.Canland-usepolicyreallyaffecttravelbehaviour?Astudyofthelinkbetweennon-worktravel.[J].UrbanStudies(Routledge),1998.[23]KahnME.AReviewofTravelbyDesign:TheInfluenceofUrbanFormonTravel:EditedbyMarlonG.BoarnetandRandallCrane(OxfordUniversityPress2001)[J].RegionalScienceandUrbanEconomics,2002.[24]GlaeserEL,KahnME.TheGreennessofCities:CarbonDioxideEmissionsandUrbanDevelopment[J].MatthewKahn.[25]LeeS,LeeB.TheinfluenceofurbanformonGHGemissionsintheU.S.householdsector[J].EnergyPolicy,2014,68(may):534-549.[26]LiangY,CaiW,MaM.CarbondioxideintensityandincomelevelintheChinesemegacities'residentialbuildingsector:Decompositionanddecouplinganalyses[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2019,677(AUG.10):315-327.[27]WiedenhoferD,GuanD,LiuZ,etal.UnequalhouseholdcarbonfootprintsinChina[J].NatureClimateChange,2016,7(1):75-80.[28]WeberCL,MatthewsHS.QuantifyingtheglobalanddistributionalaspectsofAmericanhouseholdcarbonfootprint[J].EcologicalEconomics,2008,66(2-3):379-391.[29]BMMA,CXM,BWCA,etal.Carbon-dioxidemitigationintheresidentialbuildingsector:Ahouseholdscale-basedassessment[J].EnergyConversionandManagement,2019,198:111915-.[30]LiddleB.Impactofpopulation,agestructure,andurbanizationoncarbonemissions/energyconsumption:evidencefrommacro-level,cross-countryanalyses[J].Population&Environment,2014,35(3):286-304.[31]Shijie,Chunshan,Zhou.WhataretheimpactsofdemographicstructureonCO2emissions?AregionalanalysisinChinaviaheterogeneouspanelestimates.[J].TheScienceofthetotalenvironment,2018,650(Pt2):2021-2031.[32]AllcottH,MullainathanS.BehaviorandEnergyPolicy[J].Science,2010,327(5970):1204-1205.[33]LiJ,ZhangD,SuB.TheImpactofSocialAwarenessandLifestylesonHouseholdCarbonEmissionsinChina[J].EcologicalEconomics,2019,160(JUN.):145-155.[34]DuboisG,SovacoolB,AallC,etal.Itstartsathome?Climatepoliciestargetinghouseholdconsumptionandbehavioraldecisionsarekeytolow-carbonfutures[J].EnergyResearch&SocialScience,2019,52:144-158.[35]BinS,DowlatabadiH.ConsumerlifestyleapproachtoUSenergyuseandtherelatedCO2emissions[J].EnergyPolicy,2005,33(2):197-208.[36]WeiYM,LiuLC,FanY,etal.TheimpactoflifestyleonenergyuseandCO2emission:AnempiricalanalysisofChina'sresidents[J].EnergyPolicy,2007,35(1):247-257.[37]WangS,LiuX,ZhouC,etal.Examiningtheimpactsofsocioeconomicfactors,urbanform,andtransportationnetworksonCO2emissionsinChina'smegacities[J].AppliedEnergy,2017,185(pt.1):189-200.[38]"W.Y.Yang,T.Li,X.S.CaoExaminingtheimpactsofsocio-economicfactors,urbanformandtransportationdevelopmentonCO2emissionsfromtransportationinChina:apaneldataanalysisofChina’sprovincesHabitatInt,49(2015),pp.212-220"[39]赵金彩,钟章奇,卢鹤立,等.基于夜间灯光的城市居民直接碳排放及影响因素——以中原经济区为例[J].自然资源学报,2017(12):2100-2114.[40]HuangB,WuB,BarryM.Geographicallyandtemporallyweightedregressionformodelingspatio-temporal第一届全国碳中和与绿色发展大会497variationinhouseprices[J].InternationalJournalofGeographicalInformationScience,2010,24(3):383-401.[41]ChuHJ,HuangB,LinCY.Modelingthespatio-temporalheterogeneityinthePM10-PM2.5relationship[J].AtmosphericEnvironment,2015,102(feb.):176-182.[42]WuB,LiR,HuangB.Ageographicallyandtemporallyweightedautoregressivemodelwithapplicationtohousingprices[J].InternationalJournalofGeographicalInformationScience,2014,28(5):1186-1204.[43]丁凡琳,陆军,赵文杰.城市居民生活能耗碳排放测算及空间相关性研究——基于287个地级市的数据[J].经济问题探索,2019(05):40-49.[44]姜洋,何东全,ZEGRASChristopher.城市街区形态对居民出行能耗的影响研究[J].城市交通,2011,9(04):21-29+75[45]欧阳晓,朱翔.中国城市群城市用地扩张时空动态特征[J].地理学报,2020,75(03):571-588.第一届全国碳中和与绿色发展大会498中国航空碳排放及其效率的时空演化特征分析李玲玲10，韩瑞玲1,2，张晓燕2（1.河北师范大学资源与环境科学学院，石家庄050024；2.河北师范大学家政学院，石家庄050024）摘要：航空碳排放不仅影响空气质量且可造成温室效应。中国正处于从民航大国向民航强国迈进的关键时期，深入推进民航业低碳发展势在必行。运用可拓展随机性环境影响评估模型（STIRPAT）对中国2004-2019年航空碳排放总量的时空演变特征进行分析；运用基于非期望产出的超效率SBM模型和标准差椭圆分析法（SDE）对中国航空碳排放效率的时空分布与格局演化过程进行分析。研究发现：2004-2019年，中国航空碳排放总量持续增长，航空碳排放增长率和航空碳排放强度均呈波动下降趋势；四大经济区航空碳排放总量分布总体表现为“东部>西部>中部>东北”的格局，东部仍是中国航空碳排放的主要区域；高碳排放区较分散，还未形成省域之间连片的碳排放高值区。2004-2019年，中国航空碳排放效率总体呈现“M”型波动上升趋势，各省域航空碳排放效率均不同程度的提高，但主要以低效率区、中效率区为主；各省域之间的航空碳排放效率差异性经历了逐渐减小到逐步增大的过程，但总体航空碳排放效率空间分布格局以南—北方向为主导。从全国、区域、省域3个尺度研究航空碳排放及其效率的时空演化特征，探索区域航空碳减排的差异发展策略，对大幅度提高中国民航产业可持续发展，促进民航经济的绿色、低碳、高效发展有积极意义。关键词：航空碳排放；碳排放效率；区域差异；时空演化；中国Spatio-temporalevolutionofCarbonemissionanditsefficiencyinChineseaviationLILingling1,HANRuiling1,2,ZHANGXiaoyan2(1.ResourcesandEnvironmentalScienceCollege,HebeiNormalUniversity,Shijiazhuang050024,China.2.CollegeofHomeEconomics,HebeiNormalUniversity,Shijiazhuang050024,China)Abstract：Aviationcarbonemissionsnotonlyaffectairqualitybutalsocausegreenhouseeffect.Chinaisinacriticalperiodfromamajorcivilaviationcountrytoapowerfulcivilaviationcountry.Itisimperativetofurtherpromotethelow-carbondevelopmentofcivilaviationindustry.Thespatio-temporalevolutionofChina'saviationcarbonemissionsfrom2004to2019isanalyzedbyusingtheExtendedRandomEnvironmentalImpactAssessment(STIRPAT)model.ThespatialandtemporaldistributionandpatternevolutionofChina'saviationcarbonemissionefficiencywereanalyzedbyusingthe10基金项目：国家自然科学基金（42071266）；第三批河北省青年拔尖人才项目；中国博士后科学基金（2018M631757）通讯作者：Correspondingauthor.E-mail:hrl309@163.com第一届全国碳中和与绿色发展大会499super-efficiencySBMmodelbasedonundesiredoutputsandthestandarddeviationellipseanalysis(SDE).Theresultsshowthatfrom2004to2019,China'stotalaviationcarbonemissionscontinuedtogrow,whilethegrowthrateofaviationcarbonemissionsandaviationcarbonemissionsintensityshowedafluctuatingdownwardtrend.Thetotalaviationcarbonemissiondistributionofthefoureconomiczonesshowsapatternof"eastern>western>central>northeast",andtheeasternregionisstillthemainregionofChina'saviationcarbonemission.Thehigh-carbonemissionareasarerelativelydispersed,andthehigh-valueareasofcarbonemissionbetweenprovinceshavenotyetformed.From2004to2019,thecarbonemissionefficiencyofChina'saviationshowedan"M"trendofrisingfluctuation.ThecarbonemissionefficiencyofChina'saviationincreasedtovaryingdegreesinallprovinces,butmainlyinlowandmediumefficiencyareas.Thedifferencesofaviationcarbonemissionefficiencybetweenprovincesandregionsexperiencedaprocessofgraduallydecreasingtograduallyincreasing,buttheoverallspatialdistributionpatternofaviationcarbonemissionefficiencywasdominatedfromsouthtonorth.Studyingthespatio-temporalevolutioncharacteristicsofaviationcarbonemissionanditsefficiencyfromthreescalesatthenational,regionalandprovinciallevelsandexploringdifferentdevelopmentstrategiesforregionalaviationcarbonemissionreductionareofpositivesignificancetogreatlyimprovethesustainabledevelopmentofChina'scivilaviationindustryandpromotethegreen,low-carbonandefficientdevelopmentofcivilaviationeconomyKeywords：aviationcarbonemission,regionaldifferences,carbonemissionefficiency,China0引言航空碳排放主要源自于航空燃油在燃烧时与空气混合后排出的CO2、SO2、CO、氮氧化物（NitrogenOxide，NOx）、未燃碳氢化合物（UnburnedHydrocarbons，UHC）、碳烟颗粒（Soot）、细颗粒物（FineParticulateMatter，PM）、飞行尾迹以及形成的卷云（AviationInducedCloudiness，AIC）等污染物[1]，不仅影响空气质量且可造成温室效应，其中CO2排放量占总排放量的87%[2]。民用航空器飞行过程中，每1kg航空燃料可产生3.16kgCO2、0.011kgNOx和1.25kg水汽。基于国际民用航空组织（InternationalCivilAviationOrganization，ICAO）标准碳排放模型发现，1990年以来国际航空碳排放呈增长趋势；基于欧洲环境署（EuropeanEnvironmentAgency，EEA）公布的可精确计算飞机飞行各阶段的碳排放量计算方法，预计到2025年，国际航空的CO2排放量将比2005年水平高出110%以上，航空碳排放量将继续呈现增长趋势[3]。对中国而言，航空碳排放量持续增加[4]，且随着空中交通需求扩展以及民用航空器数量增长，航空碳排放还将处于持续增长态势[5]。作为全球航空业增长的重要引擎，截至2019年底，中国民航运输规模连续15年稳居世界第二位，预计2035年将超越美国成为世界最大的航空运输市场[2]。作为高排放行业，航空运输排放的CO2占全球人为排放CO2总量的2.0%～2.5%[6]，中国航空碳排放量占全球人为碳排放量的0.22%，航空碳排放问题备受关注[7]。中国民航一直致力于低碳绿色发展，为2060年前国家实现碳中和目标做努力。中国民航正处于从民航大国向民航强国迈进的关键时期，深入推进民航低碳发展势在必行，促进航空碳减排有利于民航业加速适应全球减排趋势，对构建中国高质量现代化经济体系及提高中国民航业的国际影响力具有重要意义。针对航空碳排放进行有效减排探索是学者们一直努力的方向。具体分为3点：①使用替第一届全国碳中和与绿色发展大会500代能源促进航空碳减排。使用高效率替代燃料或生物燃料是民航业普遍承认的减排措施，但是尚未发挥作用且未来发展趋势不明朗[8]。Staples指出使用可持续的替代航空燃料可以在2050年之前将航空全生命周期的温室气体排放量最多减少68.1%[9]，但造价昂贵、实现周期较长[10]，并且受到生物生产性土地资源[11]的限制而可行性较低[12]。Marais也表明新技术和可持续燃料需要更多的努力和时间来发展和实施[13]。②有效利用交通结构因素的影响，在航线规划、设计、管理等方面促进结构优化，对航空碳减排将大有裨益。调整终端区资源分配[14]和机场的操作程序、设计最佳飞机航线以及优化特定跑道和航线的分配尽管效用较小，但可以在短期内进行操作更改，是目前实现航空碳减排的有效措施，一般“最清洁”的航线为短途、直达航线[15]。③政策措施促进航空碳减排。Fukui等研究了美国航空燃油税增加4.3美分[16]，将在短期内（增税后1年）减少约0.14-0.18%碳排放量，González等也证实了该方法的有效性[17]。2019年，ICAO开始执行国际航空碳抵消和减排计划（CORSIA）[18]，要求所有重要的航空公司强制记录国际航班的碳排放量，并从2021年开始执行超过排放基准的碳增长付款政策。相较而言，目前的技术水平条件下，提高航空碳排放效率是行之有效的促进航空碳减排手段[19]。航空碳排放效率是影响航空碳排放的重要因素，其主要通过提高飞行器能源消费强度而降低碳排放[20]。测度航空碳排放效率的定量研究方法有成本函数[21]、随机前沿模型[22]和数据包络分析方法（DEA）。其中，DEA使用数学规划模型评价航空碳排放输入和输出单位间的相对有效性，经不断演变，现以基于松弛变量的SBM（SlackBasedMeasure）模型使用最为广泛[23]。Schefczvk首先将DEA方法引入航空领域效率研究[24]。Arjomandi等[25]应用DEA模型，研究了2007-2010年世界48家主要航空公司的环境和技术效率，发现中国和北亚的航空公司技术效率最高，欧洲的航空公司环保效率表现最好；低成本航空公司更注重环保效率，并在技术上实现规模收益递增。Cui等[26]提出了一种基于虚拟边界的动态SBM模型，克服了传统动态SBM模型在识别有效决策单元方面的不足，并认为人均GDP、飞机平均使用年限、平均运输距离对航空公司能源效率有显著影响。Wang等[5]采用考虑非期望输出的GSBM模型计算航空碳排放的静态效率，利用GML模型结合分析了2009-2013年中国13家航空公司的航空碳排放效率，结果表明中国航空公司碳排放静态效率呈倒U型，且碳排放动态效率各不相同。Liu等[27]采用DEA和GlobalMalmquist指数计算了中国12家航空公司2007-2013年的民航碳排放绩效指数（GMCPI），其碳排放效率通过技术进步提高了11.93%，并认为航线分布也影响碳排放效率。可见，已有的宏观航空碳排放研究多是针对其减排措施及具体影响因素开展的，碳排放效率研究则多集中于微观的航空公司视角，且多是将研究单元视为独立均质的个体，忽略了研究单元碳排放的异质性和关联性。中国幅员辽阔，各区域民航产业发展不均衡，航空碳排放在各省域表现也不尽相同。因此有效分析中国航空碳排放及其效率的时空分异特征，并针对性的提供碳减排方略是需要积极探索的议题。为此，本文首先利用STIRPAT模型计算中国航空碳排放总量，并对碳排放量的时空演化特征进行了判定，进而探明不同尺度区域航空碳排放的空间差异与空间关联表现。在此基础上，充分考虑空间异质性，利用基于非期望产出的超效率SBM模型和SDE分析法，对中国省域航空碳排放效率进行了时空演变特征分析，并对各省域航空碳排放效率的空间分布及空间格局演化过程进行定量描述，进而提出差异化的航空碳减排方略。从全国、区域、省域3个尺度进行航空碳排放及效率时空差异研究，为构建资源消耗低、环境污染少的民航绿色产业结构和生产方式，实现民航绿色循环低碳发展，减少中国航空碳排放做积极努力。1研究方法与数据来源1.1STIRPAT模型第一届全国碳中和与绿色发展大会501STIRPAT模型是研究碳排放问题的常用方法，是IPAT等式经过多次改进形成的随机形式，其允许各影响因素非单调、不同比例地变化[28]，可实现对各种驱动因素影响程度的分析[29]。本文构建的中国航空碳排放总量的STIRPAT模型如下：iikikiTAPeI（1）式中：Ii表示第i年中国国内航空碳排放总量（t），Pik表示第i年k省的航空运输总量（t），Ai表示第i年每千吨航空运输量运送的距离（km），Ti表示第i年每千吨公里油耗（t/103t·km），e为航空煤油的碳排放因子（kgCO2）。1.2区域碳排放指数模型（W）区域碳排放指数模型可在考虑外部条件下对各省域航空碳排放区域差异进行分析。通过计算由人均碳排放指数（Wp）和单位面积的碳排放指数（Wa）2个概念构建的区域碳排放指数模型得到区域碳排放指数[30]，公式如下：max.max.3.07.0aappWWWWW（2）式中：W为碳排放指数；Wp为人均碳排放指数，Wp=c/cg；Wa为单位面积的碳排放指数，Wa=Ca/Cg；c和Ca分别为人均和单位面积的碳排放量（t，t/km2），cg和Cg分别为应对全球气候变化目标的人均、单位面积碳排放量（t，t/km2），分别取值2t、2.33t/km2；Wp.max、Wa.max分别取值15和35[30]。区域碳排放等级评估按照W<0.20、0.2≤W<0.50、W≥0.50的划分标准对应低排放、中排放、高排放3个等级[30]。1.3Moran'sI指数分析Moran'sI指数分析方法可用于统计分析航空碳排放空间分布特征和揭示空间分布差异，包括全局Moran'sI指数和局部Moran'sI指数。全局Moran'sI指数能有效反应区域整体集聚情况。局部Moran'sI指数能识别局部区域集聚特性，结合局部Moran’sI散点图或集聚图等形式揭示空间异质性规律[31]。公式如下：aiiaiajjiijbbbbbbwSaI12110（3）aiajijwS110（4）式中：I为全局Moran'sI指数，bi和bj分别表示第i个空间单元和第j个空间单元的属性值，b为所有空间单元属性值的均值，wij为空间权重值，a为空间单元总个数。aijjijiiZwSZI2（5）其中，bbZii，bbZjj，221bbaSi（6）Ii为第i个地区的局部莫兰指数，wij为空间权重值，a为空间单元总数。1.4基于非期望产出的超效率SBM模型第一届全国碳中和与绿色发展大会502在计算得到中国航空碳排放总量的基础上，选择考虑非期望产出的超效率SBM模型对中国航空碳排放效率进行测算。SBM模型（Slack-BasedMeasure）在目标函数中加入松弛变量，有效解决了将航空碳排放总量作为非期望产出时，在效率评价中投入、产出的松弛性问题[32]，但是存在着决策单元同时为1的情况，不利于决策单元的相互比较。为此，超效率SBM模型通过修正松弛变量可解决该问题[33]。具体公式如下：121121111minrsrquqkudskmiikyyyyrrxxmdnkjjuqjunjjdsjdjijnkjyyyyxxts,11,1,,..（7）ukudkdkyyyyxx,,0,,,2,1;,,2,1,0jnjmij21,,2,1;,,2,1rqrs式中：ρ为目标效率值；x、yd和yu分别为投入、期望产出和非期望产出；向量x-、y-d和y-u分别为投入松弛量、期望的产出松弛量和非期望产出的松弛量；λ为权重向量；k表示被评价的决策单元（DMU）。ρ=1表示决策单元完全有效，否则表明存在效率损失，需要对投入、产出量进行调整。效率值具体又分为4个级别：极低效率（0˂ρ≤0.3），低效率（0.3˂ρ≤0.6），中效率（0.6˂ρ≤0.9），高效率（ρ>0.9）[33]。1.5标准差椭圆分析法标准差椭圆分析法（StandardDeviationalEllipse，SDE）通过定量分析地理要素的集中、离散和方向趋势及其空间格局，探究地理要素的空间格局演化过程[34]。SDE主要包含中心点、扁率、长轴和短轴、方位角等核心参数，分别表示地理要素在空间上的相对位置、分布方向性的强度、主次趋势分布的集聚离散程度与分布范围、发展的主要趋势方向[35]，其公式分别为：nXxSDEniix1（8）nYySDEniiy1（9）式中：SDEx、SDEy为椭圆长短轴标准差；xi和yi为要素i的坐标；X、Y为要素的平均中心；n为要素个数。方位角的计算公式为：niiiniiininiiininiiiyxyxyxyx12121122112224tan（10）式中：x和y是平均中心的xy的差值；θ是椭圆由正北顺时旋转的角度。第一届全国碳中和与绿色发展大会503nyxniii12xsincos（11）nyxniii12ysincos（12）式中：σx和σy分别为x轴和y轴的标准差。1.6研究区域与研究数据为完整显示航空碳排放效率的时空演化特征，本文选择全国31个省级行政单元（港、澳、台地区除外）为基本研究范围。由于统计资料在2004年前未单独统计计算航空碳排放效率所需的资本投入数据，为保持指标统一性和数据分析连贯性，本文的研究期定为2004-2019年。基于STIRPAT模型进行的中国航空碳排放总量研究所需指标主要包括“国内航空运输总量、每千吨运输量运送的距离、每千吨公里油耗”，其中国内航空运输总量指标为国内旅客运输总量与货邮运输总量之和，每千吨运输量运送的距离和每千吨公里油耗指标由国内运输总周转量、运输总量和航空煤油消耗量计算得出。数据来源于《从统计看民航》、《民航行业发展统计公报》、《民航机场生产统计公报》，航空煤油的碳排放因子e参照中国民航航空局发布的《民用航空企业（航空公司）温室气体排放报告补充数据表》，其缺省值定为3.15kgCO2。基于非期望产出的超效率SBM模型进行的航空碳排放效率研究主要包括投入和产出指标2个方面。其中投入指标一般选取资本投入和劳动力投入指标[36]。本文资本投入指标选取交通运输固定资产投入数据作为各省域航空碳排放效率的投入数据，来源于《中国第三产业统计年鉴》；劳动力投入指标选取航空运输业从业人数数据，来源于《中国人口和就业统计年鉴》。产出指标选取的航空运输总量作为期望产出、航空碳排放总量作为非期望产出，数据来源于《民航机场生产统计公报》及航空碳排放的计算结果。2航空碳排放时空演变特征分析2.1航空碳排放总量时序特征分析2004-2019年，中国航空碳排放总量持续增长，由2.48×107t增至11.60×107t，年均排放量为6.09×107t（图1）。航空碳排放增长主要受到航空运输量增长的影响，全行业运输周转量由2014年的230.99×109t·km增至2019年的1293.25×109t·km，增长了4.6倍，年均增长11.37%。2004-2019年，中国航空碳排放增长率波动下降，由30.4%降至6.38%，年均增长率为12.10%。2004年增长率在研究期内最高，主要是受到2003年非典事件的滞后影响。其他增长率较低的年份分别受到不同事件影响，如2008年全球金融危机及燃油税调整、2011年日本地震与叙利亚战争等突发事件以及全球通胀压力加大导致国内航空需求变弱；2017年主要受萨德事件影响严重，中国客货运多条航线运力投放下降20%；2019年受到波音737MAX飞机停飞事件影响，各航空公司的运力安排也相应减少，航空运输量增速放缓使得航空碳排放量增速放缓。2004-2019年，中国航空碳排放强度（航空碳排放量与GDP比值）波动下降，由153.5t/108元降至117.1t/108元，年均强度为121.03t/108元（图2），年均增长率为-0.88%。其中，2004-2013年航空碳排放强度主要呈现明显下降趋势；2014-2019年航空碳排放强度主要呈现明显增长趋势，仅2017、2019年有小幅下降。但总体上看，中国航空业节能减排效果明显。一方面是因为研究期内航空燃油单位能耗逐年降低（0.51降至0.44），有效抑制了航空碳排放强度的快速增长，这与前人研究结果一致[8]。另外一方面，是因为2008年欧洲碳排第一届全国碳中和与绿色发展大会504放交易体系（EU-ETS）[37]将中国33家航空公司纳入后，中国为应对减排压力制定了多项措施，如2014年，国家发改委印发《国家应对气候变化规划（2014-2020年）》指出中国将致力于航空产业低碳发展；2017年，中国民航局发布《中国民用航空发展第十三个五年规划》，提出到2020年中国计划实现碳强度降低40%-50%，并建成绿色民航标准体系；2018年，中国民航局发布《关于深入推进民航绿色发展的实施意见》，进一步促进民航航空器节能减排等，均对抑制碳排放过快增长发挥了作用。图12004-2019年中国航空碳排放总量及增长率变化图Fig.1ChangesinChina'saviationcarbonemissionsandgrowthrateduring2004-2019图22004-2019年中国航空碳排放强度及油耗变化图Fig.2ChangesinChina'saviationcarbonemissionintensityandgrowthrateduring2004to20192.2航空碳排放总量空间演变特征分析2.2.1空间分异分析2004-2019年，航空碳排放总量在中国四大经济区11的分布总体表现为“东部>西部>中部>东北”的格局（图3）。其中各地区碳排放总量占全国比重呈现差异性变化特征：东部地区下降（66.38%降至54.31%）、西部地区上升（21.36%升至28.63%）、中部地区轻微下降（6.78%升至11.13%）、东北地区变化不大（5.48%升至5.94%）。可见，东部仍是中国航空碳排放的主要区域。根据2004-2019年中国航空碳排放效率计算结果，使用区域碳排放指数模型进一步评价经济、人口等条件对中国31个省域的航空碳排放总量的影响并进行等级分区，借助ArcGIS10.6软件，选取了2004年、2007年、2010年、2013年、2016年和2019年的数据绘制中国航空碳排放区域等级分布图，如图4所示。结果显示：2004-2019年，高排放、中排放等级区数量持续增加，高排放等级区数量由2个增至8个，中排放等级区数量由3个增至6个，在东部地区、少数中部地区聚集，且越到研究后期，分布越广泛。低排放等级区由26个降至16个，主要集中于西部、东北、中部地区。具体原因为：2004-2019年，东部地区经济、人口总量占全国的平均比重分别为53.04%、37.59%，2019年，广东、江苏、山东、浙江、福建、上海的经济规模位列全国经济前十位，北京、天津作为直辖市，经济总量不容小觑；西部地区经济、人口总量占全国的平均比重分别为19.01%、27.41%，陕西省经济规模位列全国14位，云南、重庆的经济发展速度异军突起，位居全国前5位；中部地区经济、人口总量占全国的平均比重分别为19.99%、26.89%，研究后期河南、湖北、湖南省跻身全国经11东部地区包括：北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、河北、广东、海南7省3市；西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11省1市；中部地区包括：安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西6省；东北地区包括：黑龙江、吉林、辽宁3省。0510152025303502468101214航空碳排放增长率Growthrateofaviationcarbonemissions（%）航空碳排放量AviationCarbonEmissions（107t）年份Year航空碳排放量航空碳排放增长率0.380.40.420.440.460.480.50.52100110120130140150160中国民航千吨公里油耗Fuelconsumption（t/103t·km）航空碳排放强度Aviationcarbonintensity年份Year航空碳排放强度中国民航千吨公里油耗第一届全国碳中和与绿色发展大会505济前十位；东北地区经济、人口总量占全国的平均比重分别为7.98%%、8.11%，辽宁省近年来经济规模位列全国15位。经济与人口规模大，相应的则民航运输规模也旗鼓相当，如2010-2019年，东部、西部、中部、东北四大经济区机场旅客吞吐量占全国的比重分别为：55.61%、28.09%、10.16%、6.17%，机场货邮吞吐量占全国的比重分别为：76.02%、14.84%、5.63%、3.50%。可见，区域经济、人口发展情况对航空碳排放总量有突出影响。图32004-2019年四大经济区占全国总碳排放量的比例变化Fig.3Theproportionofthefoureconomiczonesinthecountry'stotalcarbonemissionsduring2004-2019图42004-2019年中国航空碳排放区域等级分布图Fig.4DistributionofaviationcarbonemissionlevelsinChinafrom2004to2019注：基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1603号的标准地图制作，底图无修改。2.2.2空间关联分析使用Moran'sI指数分析中国航空碳排放总量的省域差异化变化情况，以识别中国航空碳排放集聚分布及演化特征。具体为，2004-2019年中国航空碳排放量全局Moran'sI指数航空碳排放总体保持正向空间相关性，空间响应指数由0.014提高到0.029，增幅达115.56%，表明中国航空碳排放空间集聚状态越来越突出。进一步，各个省域航空碳排放空间响应的空间关联关系判定，使用Arcgis10.6软件计算出2004等6个年份的航空碳排放空间响应指数的局部Moran’sI值，并绘制出散点图（图5）。结果显示：①低低集聚，指自身与周边航空碳排放空间响应程度均较低且空间差异较小的省域，二者呈正相关关联特征。研究期内该类区域由4个增至7个，主要呈现向西部→西北→东北逐步扩大的集聚趋势，形成了航空碳排放空间弱响应的扩展区域，与图4的研究结果一致。②低高集聚，是指自身航空碳排放空间响应程度较低，而周边较高，且空间差异较大的省域，二者呈现负相关关联特征。研究期01020304050607005101520253035东部地区占比Proportionofeasternregion(%)其他地区占比Proportionofotherregions(%)年份Year东北地区西部地区中部地区东部地区第一届全国碳中和与绿色发展大会506内该类省域主要在上海周边分布，因为上海较其周边省域航空碳排放差异最高，因此在其周围形成了低高聚集区。研究期内无高高集聚区、高低集聚区，说明中国高碳排放区较分散，还未形成省域之间连片的碳排放高值区。图52004-2019年中国局部航空碳排放集聚及演化特征图Fig.5AgglomerationandevolutionofcarbonemissionsfromlocalaviationinChinafrom2004to2019注：基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1603号的标准地图制作，底图无修改。3航空碳排放效率时空格局演变分析3.1航空碳排放效率时序演变特征分析2004-2019年，中国航空碳排放效率总体呈现“M”型波动上升趋势（图6），经历了由低效率向中效率级别的转变。2004-2011年，中国航空碳排放效率处于[0.3,0.5]区间，整体处于低效率级别。其中“M”的第一个高值出现在2008年，全球金融危机导致的航空运力的下降反倒提升了航空空碳排放效率，说明航空碳排放投入的降低相应降低了碳排放的减少，使得投入和产出之间的比例更协调，提高了航空碳排放效率。2009-2011年处于低谷期，主要因为资本投入增加，但是产出持续增加导致。第二个高值出现在2012年，主要因为投入降低回调导致。2012-2019年，中国航空碳排放效率集中于[0.6,0.8]区间，进入中效率等级。到2019年，效率值又有下降，源于投入和产出的双下调。2004-2019年，四大区域的航空碳排放效率走势与全国一致。东部地区的航空碳排放效率在2004年为低效率，之后除2009-2012年外均处于中效率水平；西部地区航空碳排放效率经历了低效率（2004-2011年）—（2012-2017年）—低效率（2018-2019年）的转变；中部地区航空碳排放效率波动变化较大，除2017-2019年处于中效率水平，其他年份均处于极低效率、低效率水平；东北地区航空碳排放效率除2018-2019年处于中效率水平外，其他年份均处于极低效率、低效率水平。研究期内虽然部分年份西部地区航空碳排放效率高于东部地区，整体上呈现东部>西部>中部>东北地区的态势，与上文的航空碳排放的区域排名结果一致。主要是因为东部地区经济发达、人口密集，航空航空运输总量大但是规模效应突出，且很多城市的作为全国核心的航空枢纽，承载了中国民航运输的重要任务，如北京首都国际机场是中国最重要、运输生产最繁忙的大型国际航空港，自2008年开始年旅客吞吐量就位居全球第2位；广州白云国际机场、上海虹桥国际机场等重要机场也均位于东部地区，因此东部地区民航运输产业投入产出比高，航空碳排放效率高。西部地区近年来受到西部大开发第一届全国碳中和与绿色发展大会507战略、一带一路战略影响，多数城市经济发展速度高于全国平均水平，且部分城市如乌鲁木齐、西安、成都本身就是中国西部地区重要的航空枢纽，民航规模位居中国前列。中部地区、东北地区因缺少枢纽机场的中转任务，因此民航运输总规模相对较弱，航空碳排放效率较低，还需要进一步协调投入与产出比例。图62004-2019年中国航空碳排放效率变化趋势Fig.6ThevariationtrendofChina'saviationcarbonemissionefficiencyfrom2004to20193.2航空碳排放效率空间格局演化特征分析3.2.1空间分布特征分析根据2004-2019年中国航空碳排放效率计算结果，绘制中国航空碳排放效率空间分布图（图7）。具体看：2004年，仅有上海、海南、云南3地航空碳排放效率为高等级水平，北京、湖南2地为中等级水平，辽宁、福建、广东等11地为低等级水平，黑龙江、吉林、甘肃等15地为极低等级水平，东部地区整体高于其他区域。2007年，仅有黑龙江、吉林、河北、内蒙古、安徽、江西6地为极低等级水平；西部地区效率提升较快，如甘肃、贵州、青海、陕西、新疆由极低级向低级演化；东部地区广东、浙江2地由低级向中级转变。2010年，陕西由中级向高级演变，其他如山西、海南、北京等地航空碳排放效率等级有短期下滑。2013年，仅河北保持了极低效率水平，其他各地效率提升较为明显，中部地区6省域全部进阶低级效率水平，西部地区7省域进入中级效率水平，平均效率（0.71）超过东部地区（0.66）成为全国效率最高的区域。2016年，北京、上海、浙江、甘肃、内蒙古、陕西、西藏为航空碳排放高等级区域，江苏、新疆、湖北等14地为中等级区域，剩余吉林等10地为低等级区域，无极低等级区域；西部地区效率仍然最高，区域间效率差异减小。2019年，全国碳排放效率有不同程度下降，其中西藏降低为极低等级区域，低效率区域有山东等13地，中等级区域北京等12地，高等级区域仅有上海等5地；东部地区效率仍保持较高水平，东北地区效率水平高于西部和中部地区。2004-2019年，各省域航空碳排放效率均存在不同程度的提高：①极低效率区由15个降至1个，其集聚区由中国北部地区向西部地区转移。②低效率区由11个变为13个，中国绝大多数地区属于该类型区，其集聚区由西北部向东南区发展。③中效率区数量大幅增长，由2个增至12个，其集聚区由中国东南部地区向中部和北部拓展。④高效率区数量呈现先增加后下降的趋势，2004-2016年由3个增长到7个，2016-2019年数量下降为5个，大部分由内陆地区转移到沿海地区，主要为上海、浙江等地。因此，中国省域航空碳排放效率仍以低效率、中效率为主要类型，未来还有待进一步提高中国整体航空碳排放效率。0.20.30.40.50.60.70.80.9效率值Efficiencyvalue年份Year东部地区西部地区中部地区东北地区全国第一届全国碳中和与绿色发展大会508图72004-2019年中国航空碳排放效率区域差异分布图Fig.7RegionaldistributionmapofChina'saviationcarbonemissionefficiencyfrom2004to2019注：基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1603号的标准地图制作，底图无修改。3.2.2空间格局演化特征分析以2004-2019年各省域碳排放效率值为权重，应用ArcGIS10.6软件得到中国航空碳排放效率标准椭圆差椭圆的相关参数，并计算得出其中心移动方向、椭圆展布性（长轴与短轴的比例）、椭圆方向性（移动方向和距离），进而获得中国航空碳排放空间分布格局（图8）。图82004-2019年中国航空碳排放效率分布方向性与演化Fig.8ThedirectiondistributionandevolutionofAviationcarbonemissionefficiencyfrom2004to2019注：基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1603号的标准地图制作，底图无修改。（1）空间分布中心变化。从椭圆中心点位置看，2004-2019年中国航空碳排放效率的中心集中分布于中国几何中心（103.30°E，36.64°N）[35]的东、南方向，说明中国东部、南部地区的航空碳排放效率较高。其中，2004-2013年中心点自东南向西北方向偏移，此阶段西部地区省域的经济发展速度有所增加，航空运输需求增长，促使航空碳排放效率的提高。2014-2019年中国航空碳排放效率中心不断向东部、北部迁移，表明中国东部和北部的航空碳排放效率在这一时期增长较为明显。但研究期内中国整体航空碳排放区域发展不平衡性突出（图9a），其空间格局表现出由东北—西南的方向分布，从椭圆的扁率看，以2013年为节点，中国航空碳排放效率空间分布的方向性经历了弱化到明显的过程（图9b），表明各省第一届全国碳中和与绿色发展大会509域之间的航空碳排放效率差异性由逐渐减小到逐步增大。（2）空间分布范围变化。中国航空碳排放效率标准差椭圆分布范围在2004-2019年呈先增长后小幅下降增长趋势，标准差椭圆平均面积为6.02×106km2。其中，2004-2013年标准差椭圆面积持续增长，由7.11×105km2增至7.48×106km2，长轴与短轴分别由2004年的1043.36km、1216.85km变化至2013年的1307.51km、1067.91km，表明此阶段中国航空碳排放效率的空间分布较为分散，期间航空碳排放效率增高的省域增多；长轴变长、短轴变短，中国航空碳排放效率空间分布格局虽以南—北方向为主导，但东—西方向的发展也愈加明显。2013-2019年，标准差椭圆面积由7.48×106km2降至6.88×106km2，长轴与短轴分别变化至2019年的1064.61km、1124.38km，说明该阶段中国航空碳排放效率的空间分布格局变化不大、较为稳定，其效率的空间溢出效应尚不明显（图9c），空间分布格局仍以南—北方向为主导，东—西方向的影响较弱。（3）空间旋转角变化。研究期内旋转角θ在43°~80°之间变化，其中2004-2013年椭圆的方位角θ由43°逐渐增加至80°（图9a），反映中国航空碳排放效率空间分布格局在东—西方向分布的趋势逐渐明显，主要因为各省域碳排放效率差异逐步缩小，区域分布的均衡性逐步凸显；2013年之后椭圆的方位角θ由80°降至44°，反映中国航空碳排放效率空间分布格局又逐步回到南—北方向分布为主的类型，且空间分布格局基本保持稳定，主要由于研究后期东部、东北地区航空碳排放效率提高拉大了与东—西方向格局的差距。图9标准差椭圆核心参数演化图Fig.9Evolutiondiagramofcoreparametersofthestandarddeviationalellipse4结论与讨论4.1结论本文对2004-2019年中国航空碳排放的总量的时空演化特征进行了分析，并基此对2004-2019年航空碳排放效率时空格局演变过程进行了研究。结果显示：（1）中国航空碳排放总量持续增长，主要受到航空客运量增长的影响；同期，中国航空碳排放增长率和航空碳排放强度均呈波动下降趋势，说明中国航空业节能减排效果明显。一方面是因为研究期内航空燃油单位能耗逐年降低，另外一方面，反映了中国为应对减排压力制定的多项措施均对抑制碳排放过快增长发挥了作用。（2）航空碳排放总量在中国四大经济区的分布总体表现为“东部>西部>中部>东北”-100-50050100150200420072010201320162019移动距离Displacementdistance(km)年份Year向东移动距离向北移动距离a10001050110011501200125013001350200420072010201320162019长度Length(km)年份Year长轴短轴c0.80.911.11.21.3405060708090200420072010201320162019扁率Flattening方位角度Degreeofazimuth(°)年份Year方位角度扁率b第一届全国碳中和与绿色发展大会510的格局，各地区碳排放总量占全国比重呈现差异性变化特征，东部仍是中国航空碳排放的主要区域。中国航空碳排放总体保持正向空间相关性，主要呈现低低集聚、低高集聚状态，中国高碳排放区较分散，还未形成省域之间连片的碳排放高值区。（3）中国航空碳排放效率总体呈现“M”型波动上升趋势，四大区域的航空碳排放效率走势与全国一致，也呈现东部>西部>中部>东北地区的态势，主要是因为东部地区经济发达、人口密集，航空航空运输总量大且规模效应突出，西部地区近年来受到西部大开发战略、一带一路战略影响，多数城市经济发展速度高于全国平均水平，部分枢纽城市民航规模位居中国前列，带动了民航碳排放效率提高。（4）各省域航空碳排放效率均存在不同程度的提高，极低效率区、高效率区数量不同程度减少，但低效率区、中效率区仍是主要类型。中国东部、南部地区的航空碳排放效率较高，各省域之间的航空碳排放效率差异性由逐渐减小到逐步增大。中国航空碳排放效率空间分布格局以南—北方向为主导。4.2讨论根据未来中国航空碳排放空间分布格局演变趋势，及前文关于航空碳排放效率成因的探讨，建议从以下几方面提升中国航空碳排放效率：①东部地区应继续完善绿色低碳民航运输服务体系，在积极保证并继续提高运输量基础上，提高航班正常率，提升航班大面积延误时处置能力；引入并更新能源及能耗技术，最大化提高资源配置与利用效率，降低航空碳排放。②西部地区应继续利用国内、国际航空枢纽的优势发挥规模效应，优化航线结构、提高上座率，并充分协调航空投入与航空碳排放产出的关系，也可以减少机场资源的消耗。③中部地区应利用自身经济发展优势，积极更新民航交通运输产品以提高市场竞争力降低替代性，减少机场资源的消耗，进而巩固民航地位以平衡航空碳排放的投入与产出的关系。④东北地区应加快经济振兴，提振民航人气，通过提高运输规模达到碳排放优化。虽然，四大区域航空低碳减排策略各有不同，但全国总体发展应该统筹一致、共同进步，通过新技术分享、人才队伍建设等，促进民航绿色产业累积的迭代优势；积极构建科技含量高、资源消耗低、环境污染少的民航绿色产业结构和生产方式，实现民航绿色循环低碳发展，形成民航绿色经济发展新的增长点。尽管本文综合考虑了中国航空碳排放及其效率的各项影响因素，如航空运输总量、每千吨运输量运送的距离、每千吨公里油耗、航空燃油消耗量等，对中国航空碳排放及效率的区域差异特征和时空演化过程进行了深入分析。但由于数据获取难度较大，有些资本投入和劳动力投入等部分因素等未能全面考虑。未来随着更全面的航空统计数据库的完善和出行调查的实施，可以对中国航空碳排放做更加精确的模拟和预测。进一步，随着新技术实施和新能源的充分应用，以及更加严苛的航空碳减排政策的实施，中国航空碳排放将呈现更多的新的趋势，为全球碳减排的有效推进和学术研究提供了重要方向。参考文献[1]TurgutET,CavcarM,UsanmazO,YayOD,DogerogluT,ArmutluK.Investigatingactuallandingandtakeoffoperationsfortime-in-mode,fuelandemissionsparametersondomesticroutesinTurkey.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2017,53:249-262.[2]韩瑞玲,路紫,姚海芳.航空碳排放环境损害评估方法的动态化转换、应用与比较研究.地球科学进展,2019,34(07):688-696.[3]MacintoshA,WallaceL.Internationalaviationemissionsto2025:Canemissionsbestabilisedwithoutrestrictingdemand?EnergyPolicy,2009,37(1):264-273.[4]卢志想,刘永红,徐伟嘉,陈子阳.基于ICAO的航空碳排放计算与低碳对策探讨.资源节约与环保,第一届全国碳中和与绿色发展大会5112014,(09):129-130.[5]WangZ,XuX,ZhuY.EvaluationofcarbonemissionefficiencyinChina'sairlines.JournalofCleanerProduction,2020,243:118500.[6]王中凤,燕田勇,万莉莉,应世杰.高空飞行的环境影响研究进展.环境保护科学,2017,43(3):100-105.[7]ZhouW,WangT,YuY.ScenarioanalysisofCO2emissionsfromChina’scivilaviationindustrythrough2030.AppliedEnergy,2016,175:100-108.[8]D’AlfonsoT,JiangC,BracagliaV.Airtransportandhigh-speedrailcompetition:Environmentalimplicationsandmitigationstrategies.TransportationResearchPartA:PolicyandPractice,2016,92:261-276.[9]StaplesMD,MalinaR,SureshP,HilemanJI,BarrettSRH.AviationCO2emissionsreductionsfromtheuseofalternativejetfuels.EnergyPolicy,2018,114:342-354.[10]Klein-MarcuschamerD,TurnerC,AllenM,GrayP,DietzgenRG,GresshoffPM.Technoeconomicanalysisofrenewableaviationfuelfrommicroalgae,Pongamiapinnata,andsugarcan.Biofuels,BioprodBiorefin,2013,7:416–428.[11]HammondGP,SethSM.Carbonandenvironmentalfootprintingofglobalbiofuelproduction.ApplEnergy,2013,112:547–559.[12]DubeK,NhamoG.Climatechangeandtheaviationsector:AfocusontheVictoriaFallstourismroute.EnvironmentalDevelopment,2019,29:5-15.[13]MaraisKB,ReynoldsTG,UdayP,MullerD.Evaluationofpotentialnear-termoperationalchangestomitigateenvironmentalimpactsofaviation.InternationalCounciloftheAeronauticalSciences,2013,227:1277–1299.[14]TianY,WanL,HanK.Optimizationofterminalairspaceoperationwithenvironmentalconsiderations.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2018,63:872-889.[15]Ho-HuuV,HartjesS,VisserHG,CurranR.Anoptimizationframeworkforroutedesignandallocationofaircrafttomultipledepartureroutes.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2019,76:273-288.[16]FukuiH,MiyoshiC.Theimpactofaviationfueltaxonfuelconsumptionandcarbonemissions:ThecaseoftheUSairlineindustry.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2017,50:234-253.[17]GonzálezR,HosodaEB,EnvironmentalimpactofaircraftemissionsandaviationfueltaxinJapan.JournalofAirTransportManagement,2016,57:234-240.[18]ChaoH,AgusdinataDB,DeLaurentisD,StechelEB.Carbonoffsettingandreductionschemewithsustainableaviationfueloptions:Fleet-levelcarbonemissionsimpactsforU.S.airlines.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2019,75:42-56.[19]AmizadehF,AlonsoG,BenitoA.AnalysisoftherecentevolutionofcommercialairtrafficCO2emissionsandfleetutilizationinthesixlargestnationalmarketsoftheEuropeanUnion.JournalofAirTransportManagement,2016(55):9-19.[20]YuJ,ShaoC,XueC,HuH.China'saircraft-relatedCO2emissions:Decompositionanalysis,decouplingstatus,andfuturetrends.EnergyPolicy,2020:111215.[21]ScottiD,VoltaN.Profitabilitychangeintheglobalairlineindustry.TransportationResearchPartE:LogisticsandTransportationReview,2017,102:1-12.[22]AssafA.AreU.S.airlinesreallyincrisis?TourismManagement,2009,30(6):916-921.[23]孙振清,鲁思思,刘保留.省级区域生态效率评价及提升路径研究——基于超效率SBM模型和Tobit回归.生态经济,2021,37(01):124-129.[24]MichaelS.Operationalperformanceofairlines:Anextensionoftraditionalmeasurementparadigms.StrategicManagementJournal,1993,14(4):301-317.第一届全国碳中和与绿色发展大会512[25]ArjomandiA,SeufertJH.Anevaluationoftheworld'smajorairlines'technicalandenvironmentalperformance.EconomicModelling,2014,41:133-144.[26]CuiQ,LiY,YuC,WeiY.Evaluatingenergyefficiencyforairlines:AnapplicationofVirtualFrontierDynamicSlacksBasedMeasure.Energy,2016,113:1231-1240.[27]LiuX,ZhouD,ZhouP,WangQ.DynamiccarbonemissionperformanceofChineseairlines:AglobalMalmquistindexanalysis.JournalofAirTransportManagement,2017,65:99-109.[28]黄蕊,王铮,丁冠群,龚洋冉,刘昌新.基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测.地理研究,2016,35(04):781-789.[29]樊胜岳,刘文文,周宁.基于STIRPAT模型的内蒙古沙漠化地区环境压力分析中国沙漠,2019,39(03):117-125.[30]赵先贵,马彩虹,肖玲,郝高建,王晓宇,蔡文龙.西安市温室气体排放的动态分析及等级评估.生态学报,2015,35(06):1982-1990.[31]仇方道,金娜,袁荷,单勇兵,白亮宇.徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应的时空异质性.地理科学,2017,37(10):1459-1468.[32]郑德凤,郝帅,孙才志,吕乐婷.中国大陆生态效率时空演化分析及其趋势预测.地理研究,2018,37(05):1034-1046.[33]ZhouY,LiuW,LvX,ChenX,ShenM.Investigatinginteriordrivingfactorsandcross-industriallinkagesofcarbonemissionefficiencyinChina'sconstructionindustry:BasedonSuper-SBMDEAandGVARmodel.JournalofCleanerProduction.2019,241:118322.[34]赵璐,赵作权.基于特征椭圆的中国经济空间分异研究.地理科学,2014,34(08):979-986.[35]张杰,唐根年.浙江省制造业空间分异格局及其影响因素.地理科学,2018,38(07):1107-1117.[36]史洁.中国航空运输行业碳排放效率研究——基于非期望产出SBM-DEA模型.企业经济,2015(06):125-129.[37]陈其霆,陆晨婷,周德群.基于LMDI方法的中国民航业碳排放因素的指数分解.天津大学学报(社会科学版),2014,16(05):397-403.第一届全国碳中和与绿色发展大会513中国航空碳排放历史特征分析与短期预测李玲玲1，韩瑞玲1,2（1.河北师范大学资源与环境科学学院，石家庄050024；2.河北师范大学家政学院，石家庄050024）摘要：航空运输规模的显著增长加剧了航空碳排放带来的环境变化，使航空碳排放问题越来越受全球社会关注，成为国际航空全球减排与减排政策制定工作的重点。本文根据《IPCC国家温室气体排放指南》，首先采用“自上而下”的核算方法计算1985-2019年航空碳排放量，分析35年间中国航空碳排放历史特征。在考虑中国正处于十四五规划的开局年与受COVID-19的影响下，构建中国航空碳排放STIRPAT预测模型，从基准情景和减排情景2方面对2020-2025年中国航空碳排放量进行短期预测。结果表明：1985-2019年，我国航空航空碳排放总量与运输总量、航空煤油消耗总量总体成上升趋势，总体呈现从平稳上升到加速上升再到高速上升的3个发展特征；STIRPAT模型拟合精度高达0.9965，平均相对误差为0.30%，模型的拟合效果较理想；在基准情景下，我国航空碳排放量到2025年将达到1.11×108t，在减排情景下将达到1.17×108t，到2025年航空碳排放减排力度达到4%，表明提高能源强度可带来显著的航空碳减排。关键词：航空；碳排放；预测；STIRPAT1引言航空碳排放主要源自于航空燃油在燃烧时与空气混合燃烧后排出的氮氧化物（NOx）、CO2、碳烟颗粒（Soot）、PM和飞行尾迹形成的卷云（AviationInducedCloudiness，AIC）等污染物[1]，不仅影响空气质量且可造成温室效应[2]。航空运输规模的显著增长加剧了航空碳排放带来的环境变化，使航空业成为全球十大温室气体排放行业之一[3]，航空碳排放问题越来越受全球社会关注[4]。2007年，国际民航组织（InternationalCivilAviationOrganization，ICAO）第36届大会将国际航空全球减排与减排政策制定作为工作重点；2008年，欧盟将航空业纳入世界上最大的碳排放交易市场——欧洲碳排放交易体系（EU-ETS）[5]，我国33家航空公司被纳入该体系[6]；2010年，ICAO积极关注在技术、运营等方面探索国际航空减排措施；2016年，ICAO形成了第一个全球性行业减排市场机制——国际航空全国碳抵消和减排机制方案（CORSIA），2021年生效后各航空公司以2019-2020年的平均航空排放量为基线，并按每年国际航空运输的增长量来承担碳抵消和减排任务。目前，已有的航空碳排放预测研究主要集中于全球和国家宏观层面的以年为时间间隔单位的中长期预测，以及关注城市层面的以月为时间间隔单位的短期预测。针对不同地域范围尺度和时间范围尺度所考虑的航空碳排放影响因素具有差异性，但主要采用的方法是基于航空碳排放与其影响因素的关系进行回归拟合，通过有效性检验的航空碳排放预测模型，并选择情景分析进行航空碳排放模拟研究。①全球层面，主要选择全球GDP[7]、世界油价、全球人均GDP[8]、国际航空排放强度[9]、全球旅客数量[10]等影响因素，预测了中、长期航空碳排放量都有不同程度增长。具体使用自回归移动平均（ARMA）等回归模型首先计算航空燃油消耗量[7]，以燃油销售量来衡量航空发展的统计模型，因销售量与实际使用量有差异，所以作者简介：100743130@qq.com第一届全国碳中和与绿色发展大会514计算的航空碳排放量与实际排放值定会产生较大的误差；或者使用平均统计数据通过汉堡旅游模型（HTM）预测航空碳排放量[10]，但是宏观研究无法充分考虑如SARS等时事和地缘政治等不稳定等抑制因素，使得航空碳排放计算结果呈快速增长趋势；或者通过收入吨公里（RTK）与国际航空排放强度的乘积[9]对航空碳排放量进行预测[11]，该方法在全球层面和国家层面的双重有效。②国家层面，主要通过STIRPAT模型[12]、Kaya模型和LMDI模型[13][14]、分解分析出影响航空碳排放的主要影响因素及其贡献程度，并据此构建航空碳排放预测模型，进行短期或中长期预测。Chao等[15]采用生命周期评估和蒙特卡罗模拟方法预测使用多原料可持续航空燃料（SAFs）给美国航空碳排放带来的中长期影响，到2050年美国航空运输量将较2005年增加2.75倍的情况下，SAFs的使用仍可使美国2050年航空碳排放量较2005年减少37.5-50%，但蒙特卡罗模拟是将参考变量按照一定的概率随机组合计算出目标变量，对未来趋势变化的判断存在不确定性。③城市层面，Yang等[16]认为大多数研究所使用的年度数据无法体现航空碳排放的季节性影响，因此使用ARIMA模型以月为时间间隔单位预测中国上海2017年7月到2021年6月的航空碳排放量，预计到2021年6月上海航空碳排放量将达到3.10Mt，其结论也反映出了航空旅行需求季节性趋势。但因为市域层面数据的获取难度大，所以此类研究较少。2020年9月，习近平在联合国大会上表示中国碳排放力争于2030年前达到峰值[17]，在2060年前实现碳中和。Liu等[18]基于1985-2015年中国航空数据预测2015-2030年中国航空碳排放趋势，在考虑到最大的减排效果下，中国航空碳排放量将在2025年达到峰值，2030年下降到84.85Mt。2020年，受新型冠状病毒肺炎（CoronaVirusDisease2019，COVID-19）影响，全球航空市场受损严重。相对2019-2020年，全球航空运输量的锐减将使得基线明显下降，因此各航空公司对ICAO继续执行现行CORSIA基线计算方式表达了强烈不满，其导致各航空公司未来碳抵消份额和成本大幅提高。为推进国际航空业可持续发展，国际航空运输协会（TheInternationalAirTransportAssociation，IATA）希望及时调整CORSIA碳排放基线；中国目前正处于十四五规划的开局年，《民航十四五规划》各项指标、计划的设定也充分考虑了COVID-19的影响。因此，无论是全球还是中国，重新科学合理的预测航空碳排放量是重要任务，为适应CORSIA与中国航空业尽早达到碳中和提供参考。并构建中国航空碳排放STIRPAT预测模型，从基准情景和减排情景2方面对2020-2025年中国航空碳排放量进行短期预测。本文根据《IPCC国家温室气体排放指南》，首先采用“自上而下”的核算方法计算1985-2019年航空碳排放量，分析35年间中国航空碳排放历史特征。接着拟构建中国航空碳排放STIRPAT预测模型，采用偏最小二乘回归方法进行多元拟合，在考虑新型冠状病毒对中国航空业影响的基础上，根据IATA对中国航空市场的预测与《中国民航行业节能减排规划》对模型相关自变量进行基准情景和减排情景两种不同的情景设定，分别对2020-2025年中国航空碳排放量进行短期预测。2研究方法2.1航空碳排放测算模型根据政府间气候变化专门委员会《IPCC国家温室气体排放指南》（下文简称《指南》），采用“自上而下”的核算方法，通过能源消耗和能源排放因子计算并累加碳排放总量，计算公式如下：IEEItt（1）式中，It为第t年的航空碳排放总量（t），Et为第t年航空煤油的消耗总量（t），IE为航第一届全国碳中和与绿色发展大会515空煤油的碳排放因子，根据《指南》取值为3.15。2.2可拓展随机性环境影响评估模型可拓展随机性环境影响评估模型（StochasticImpactsbyRegressiononPopulationAffluenceandTechnology，STIRPAT模型）为环境压力模型IPAT（ImpactsonPopulationAffluenceandTechnology）的拓展模型，是各变量指数关系的叠加，具体为[19]：eTAaPIdcb（2）式中，a为模型的比例常数项，b、c和d分别表示人口规模、富裕程度和技术水平的指数项，e表示模型误差，当a=b=c=d=e=1时为IPAT恒等式。为构建STIRPAT模型预测航空碳排放，需引入的“能源强度、运输强度”指标为有量纲的变量，因此将IPAT恒等式中的T部分进行无残差分解为S和F的乘积，得到下列等式：IEETTPPPASFEITKMEPTKMPI（3）式中，I表示航空碳排放量，P表示运输总量，TKM表示运输总周转量；E表示航空能源消耗总量；TP=TKM/P表示运输强度，ET=E/TKM即表示能源强度，IE=I/E表示航空碳排放系数。在实际应用中通常使用其线性化回归方程，因此对（3）式两边取自然对数得到：flnlnlnlnlnlnlnIEeETdTPcPbaI（4）公式（4）中的模型各变量如表1所示。表1模型变量说明变量定义单位I航空碳排放量tP航空运输总量tTP运输强度t/kmET能源强度t/kmIE航空煤油碳排放系数tCO2/t注：a是常数项，b、c、d、e为指数，f为误差。测算时，以lnI作为因变量，以lnP、lnTP、lnET、lnIE作为模型的自变量，对模型进行多元拟合。2.3偏最小二乘回归分析法为减小自变量之间多重共线性的影响，提高模型的准确性和稳定性，对航空碳排放总量、运输总量、运输强度、能源强度4个变量进行相关系数及显著性检验，发现各变量之间存在严重的多重共线关系（表2）。鉴于偏最小二乘回归方法能够在自变量存在严重的多重相关性的条件下依然建模、最终得到的模型中会包含原有的所有自变量，因此，本文采用偏最小二乘回归方法进行预测模型的拟合。表2自变量间相关系数IPTPETI10.9980.871-0.820P-10.873-0.829TP--1-0.949ET---1第一届全国碳中和与绿色发展大会516偏最小二乘回归分析的重要环节是提取主成分，通过解释性检验（各个成分t1，t2……，tm对因变量y的累计解释能力）和交叉有效性检验（各个成分具有的对因变量的预测能力）来确定提取的成分个数。解释性检验是通过回归方程相关系数R2m表示，如果R2m值接近于0，说明该成分对因变量的解释能力很弱，提取该成分不会或只能很少地提高对因变量的累计解释能力，此时该成分可以丢弃，不予考虑；如果R2m值接近于1，说明该成分对因变量的解释能力很强，提取该成分会提高对因变量的累计解释能力，该成分应该被提取用于预测服务。令样本的原始数据为yi，在偏最小二乘回归过程中提取m个成分，分别是t1，t2……，tm，接着利用所有的样本点进行回归建模，得到的第i个样本点的拟合测算值为hiyˆ；令)-i(hyˆ为删去样本点i后建模的值，取m个成分回归建模后，再使用偏最小二乘回归模型计算yi的拟合值，具体如下：2161ˆihiihyySS2161)(ˆiimihyyPRESS（5）121hhhSSPRESSQ式（5）中，Q2h就表示成分的交叉有效性，用来衡量被提取的成分th在进行模型预测时对模型精度的作用程度，即边际贡献。其有2个尺度：当Q2h≥（1-0.952）=0.0975时，认为th成分的边际贡献是显著的，此时引进新的主成分th会对模型的预测能力很强，能显著提高模型的预测精度，予以保留；当Q2h<0.0975时，说明主成分th对模型的预测能力很弱，予以排除。2.4数据选择与处理本文中涉及到的指标有：航空运输总量、运输强度、能源强度、航空煤油排放系数，具体支撑数据为我国国内旅客运输量、货邮运输量、运输总周转量、航空煤油消耗量和航空煤油排放系数，其中我国国内旅客运输量、货邮运输量、运输总周转量、航空煤油消耗量数据来源于1999-2019年《从统计看民航》，2019年数据来源于《2019民航行业发展统计公报》；航空煤油排放系数来源于《IPCC国家温室气体排放指南》。在STIRPAT模型构建中，当排放系数为常数时，需要将其合并在模型的常数项里面，不再作为单独的影响因素研究，因此此时模型的自变量变成了3项。3航空碳排放历史特征分析1985-2019年，我国航空航空碳排放总量与运输总量、航空煤油消耗总量总体成上升趋势，根据航空碳排放变化率表明我国航空业呈现从平稳上升到加速上升再到高速上升的3个发展特征，也代表我国航空碳排放分为平稳排放期、加速排放期和高速排放期。在平稳排放期（1985-1999年）航空业稳步缓慢发展中，我国航空碳排放量缓慢增长；在加速排放期（1999-2008年）中，我国航空碳排放量快速增长；在高速排放期（2008-2019年）中，我国航空碳排放量高速增长。第一届全国碳中和与绿色发展大会517图11985-2019年航空碳排放历史特征图4航空碳排放短期预测4.1模型构建下面利用SIMCA-P14.1软件得到提取各成分时解释性检验与交叉有效性检验结果，模型中一共有3个成分，为更加全面分析主成分的提取过程，先将所有的成分都进行提取分析，最终确定主成分个数（表3）。表3所有成分提取检验结果参数成分t1t2t3各参数含义R2X0.9680.01850.0139主成分th对x的解释能力R2X(cum)0.9680.9861主成分th对x的累计解释能力R2Y0.9770.01810.00109主成分th对y的解释能力R2Y(cum)0.9770.9950.997主成分th对y的累计解释能力Q20.9770.7490.212交叉有效性，反映主成分th对y的预测能力Q2(cum)0.9770.9940.995主成分th对y的累计预测能力临界值0.09750.09750.0975通常Q2的临界值为0.0975图2模型拟合的主成分情况通过表3可以看出，3个主成分对自变量样本x和因变量样本y的解释能力分别为96.8%和97.7%、1.85%和1.81%、1.39%和0.109%，t1、t2、t3对原自变量样本和原因变量样本的解释能力越来越弱。3个主成分对因变量的Q2预测能力，分别是97.7%、74.9%、21.2%，均-40%-20%0%20%40%60%80%03006009001200碳排放增长率总量/t105t年份运输总量航空煤油消耗总量航空碳排放总量碳排放增长率00.20.40.60.81t₁t₂t₃你和指数主成分R2Y(cum)Q²(cum)第一届全国碳中和与绿色发展大会518远大于0.0975，说明3个成分对因变量y的预测均会产生较大的影响，其中t1对y的预测能力最好，对模型预测贡献最大，贡献值达到97.7%，并且可以提取到原矩阵98%以上的信息，可以满足模型预测的要求。t2和t3对模型预测的贡献虽不如t1，但也会对模型的建立有改善作用，此外，3个主成分对y的累积解释能力和累计交叉有效性达到97.7%、99.5%和99.7%，说明提取3个成分可以达到非常满意的精度，因此选取3个主成分（图2）。接下来，根据确定的3个主成分，继续使用SIMCA-P14.1软件回归计算得到回归系数（表4），SIMCA-P可以直接得到回归系数的标准化和非标准化两种形式。表4模型回归系数变量标准化回归系数回归系数常变量13.631-3.02511lnP0.8480430.786722lnTP0.1974271.80924lnET0.03871320.226414由表3第3列的数据可以得到原始变量的回归方程为：ETTPPIln0.226414ln1.80924ln0.7867223.02511ln（6）将其对数形式的公式（6）还原为STIRPAT表达式为：0.2264141.809240.786722-2TTPP104.86EI（7）4.2拟合辅助分析4.2.1拟合精度分析表5提取3个主成分情况下的预测结果误差分析年份样本值预测值相对误差年份样本值预测值相对误差198514.547214.45580.63%200316.762816.84790.51%198614.716614.70090.11%200417.028217.0640.21%198714.932814.91640.11%200517.135517.17470.23%198814.950614.98390.22%200617.26617.28120.09%198914.971914.92590.31%200717.387617.39760.06%199015.133815.04390.59%200817.426417.4470.12%199115.243715.2260.12%200917.538717.58780.28%199215.491915.49590.03%201017.691717.69740.03%199315.711815.67670.22%201117.76417.78990.15%199415.817915.80190.10%201217.846117.8780.18%199515.961515.95590.04%201317.957717.97160.08%199616.06616.09860.20%201418.061218.05430.04%199716.149316.17230.14%201518.183718.14050.24%199816.291516.35880.41%201618.300418.2320.37%199916.018516.27781.62%201718.364618.31360.28%200016.560516.39331.01%201818.507618.40290.57%200116.641116.70350.37%201918.569518.46730.55%200216.754816.8180.38%平均误差--0.30%为考察公式（6）的预测精度，将原始数据带入公式（6）可得到本文研究的因变量——航空碳排放量lnI的预测值，并建立以因变量样本值为纵坐标，以预测值为横坐标的散点图（图3）。预测值和原始观测值各数据点基本都分布在图3的对角线附近，模型拟合精度高第一届全国碳中和与绿色发展大会519达0.9965，表明建立模型测算民航碳排放量的样本值和预测值的误差很小，平均相对误差为0.30%，模型的拟合效果非常理想（表5）。图3预测值和样本值比较图4.2.2线性关系分析判断是否可以建立线性回归方程的基本条件是检验自变量集合和因变量之间是否存在较强的线性关系。从变量提取成分过程可以看出，自变量的成分t1代表了整个自变量集合90%以上的信息，因变量即为y1（这个第一次出现吧），它们都具备典型成分的特征，因此以因变量I的主成分u1为纵坐标，以自变量的主成分t1为横坐标作图，建立t1/y1平面图，在图上以（t1(i)/y1(i)）为坐标点，绘出每一个样本点的位置。如果所有的样本点的连线类似于直线，并且该直线的斜率不为零，那么表明自变量组和因变量存在较强的线性关系。由图4可知，自变量和因变量之间存在明显的线性关系，说明二者有显著的相关关系，采用偏最小二乘法建立回归模型比较合理。图4自变量和因变量散点图4.2.3识别与剔除特异点模型的建立中因数据量大，难免会出现特异点（个别波动较大的数据给模型的建立带来明显误差）。本文的自变量组相当于一个四维空间，在保持数据信息损失最小的前提下，需要对四维数据系统进行降维处理以直观理解所有样本点之间结构关系。当降至二维时，就可以在二维平面图上直观观察样本点之间的相似结构。因为本文中t1和t2在对因变量和自变量的解释能力均为98%以上，可以直接利用成分t1和t2做t1/t2平面图。在图上以（t1(i)/t2(i)）作为第i个样本点的坐标，绘出所有样本点的位置，其中处于椭圆线形内部的数据点是符合要求的（图5）；椭圆线形以外或是处于边缘的就是特异点，此时要将该点从工作集中排除，重新建立模型拟合。综上，从模型计算精度、变量之间的显著线性关系判断，可以使用偏最小二乘法进行模型回归计算，且表4中的模型回归系数合理有效，公式（6）即是模型对数形式的表达式。继续使用SCIMA-P软件绘制测算值和样本值的曲线，以观察拟合曲线和样本曲线的关系。05101520198519871989199119931995199719992001200320052007200920112013201520172019lnI年份预测值实际值-4-3-2-10123-3-2-10123y1t1第一届全国碳中和与绿色发展大会520图3中测算模型除1999年和2000年等个别观测点的真实值和预测值有一定差异外，其余各点的预测效果都较好，说明模型拟合得很好。（解释为什么这两点拟合不好）图5t1/t2成分椭圆图4.3短期情景构建与预测4.3.1自变量情景值设定本文基于《民航节能减排规划》[20]设定无外部因素干预下的航空碳排放基准情景和绿色发展条件下的减排情景2种，根据不同情景设定具体数值，并预测2020~2025年的航空碳排放量。根据IATA的预测[21]，受新型冠状病毒影响，中国航空运输市场规模预计最早2024年恢复到2019年水平，且2025年较2024年增长8%，因此设定2020~2025年的航空运输总周转量为61080109.15、66547581.87、72015054.58、77482527.29、82950000、89586000kt/km。根据《中国民航十三五发展规划》，2020年我国吨公里油耗（即能源强度）为0.281，根据《民航行业节能减排规划》预定的吨公里能耗年均下降3%以上，设定2021~2025年吨公里油耗为0.27257、0.2643929、0.256461113、0.24876728、0.241304261。预测模型主要变量值如表6。表6预测模型主要变量值年份吨公里油耗基准情景减排情景PTPETPTPET202043050.891418.790.28543050.891418.790.281202147984.591386.850.28547984.591386.850.273202249817.631445.570.28549817.631445.570.264202350451.991535.770.28550451.991535.770.256202457852.001433.830.28557852.001433.830.249202562480.161418.790.28562480.161433.830.2414..3.2航空碳排放情景预测结果在基准情景下，我国航空碳排放量在2020-2025年将分别达到8.15×107t、8.52×107t、9.45×107t、1.07×108t、1.05×108t、1.11×108t。在减排情景下，我国航空碳排放量在2020-2025年将分别达到8.12×107t、8.43×107t、9.29×107t、1.04×108t、1.02×108t、1.17×108t，且2025年航空碳排放减排力度达到4%，表明提高能源强度可带来显著的航空碳减排。第一届全国碳中和与绿色发展大会521图6航空碳排放情景预测结果参考文献[1]Turgut,E.T.M.CavcarO.Usanmaz,etal.Investigatingactuallandingandtakeoffoperationsfortime-in-mode,fuelandemissionsparametersondomesticroutesinTurkey.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2017,53:249-262.[2]韩瑞玲,路紫,姚海芳.航空碳排放环境损害评估方法的动态化转换、应用与比较研究.地球科学进展,2019,34(07):688-696.[3]刘洪铭.国际航空业2020年碳排放零增长目标下的碳减排路径思考%J世界环境.2019(01):33-35.[4]Scheelhaase,J.,W.Grimme,M.Schaefer.TheinclusionofaviationintotheEUemissiontradingscheme–ImpactsoncompetitionbetweenEuropeanandnon-Europeannetworkairlines.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2010,15(1):14-25.[5]陈其霆,陆晨婷,周德群.基于LMDI方法的中国民航业碳排放因素的指数分解.天津大学学报(社会科学版),2014,16(05):397-403.[6]温捷涵,刘桂荣.中国航空业纳入欧盟排放交易系统的影响.中国集体经济,2011(31):12-13.[7]Olsthoorn,X.Carbondioxideemissionsfrominternationalaviation:1950–2050.JournalofAirTransportManagement,2001,7(2):87-93.[8]Zhao,F.-C.,L.-G.Yin,L.Gao.Establishingthefairallocationofinternationalaviationcarbonemissionrights.AdvancesinClimateChangeResearch,2014,5(3):142-148.[9]Macintosh,A.,L.Wallace.Internationalaviationemissionsto2025:Canemissionsbestabilisedwithoutrestrictingdemand?EnergyPolicy,2009,37(1):264-273.[10]Mayor,K.,R.S.J.Tol.Scenariosofcarbondioxideemissionsfromaviation.GlobalEnvironmentalChange,2010,20(1):65-73.[11]Zhou,W.T.WangY.Yu,etal.ScenarioanalysisofCO2emissionsfromChina’scivilaviationindustrythrough2030.AppliedEnergy,2016,175:100-108.[12]董健康,宗苗,陈静杰.一种基于STIRPAT模型的民航业碳排放预测方法.环境工程,2014,32(07):165-169.[13]于敬磊,周玲玲,胡华清.中国民航碳排放的历史特征及未来趋势预测.中外能源,2018,23(08):10-15.[14]Yu,J.C.ShaoC.Xue,etal.China'saircraft-relatedCO2emissions:Decompositionanalysis,decouplingstatus,andfuturetrends.EnergyPolicy,2020:111215.[15]Chao,H.D.B.AgusdinataD.DeLaurentis,etal.Carbonoffsettingandreductionschemewithsustainableaviationfueloptions:Fleet-levelcarbonemissionsimpactsforU.S.airlines.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,2019,75:42-56.[16]Yang,H.,J.F.O’Connell.Short-termcarbonemissionsforecastforaviationindustryinShanghai.Journalof-4%-3%-2%-1%0%89101112202020212022202320242025减排力度碳排放预测值/107t年份基准情景减排情景减排力度第一届全国碳中和与绿色发展大会522CleanerProduction,2020,275.[17]Zhou,N.L.PriceD.Yande,etal.AroadmapforChinatopeakcarbondioxideemissionsandachievea20%shareofnon-fossilfuelsinprimaryenergyby2030.AppliedEnergy,2019,239:793-819.[18]Liu,X.Y.HangQ.Wang,etal.Flyingintothefuture:Ascenario-basedanalysisofcarbonemissionsfromChina'scivilaviation.JournalofAirTransportManagement,2020,85.[19]Dietz,T.,E.A.Rosa.Rethinkingtheenvironmentalimpactsofpopulation,affluenceandtechnology.HumanEcologyReview,1994,1(277-300).[20]中国民用航空局.民航节能减排规划[J].Journal,2020,(Issue).[21]王任任磊李悦,etal.后疫情时代民航发展面临风险及应对举措.民航管理,2021(02):21-24+37.第一届全国碳中和与绿色发展大会523基于生活方式的开封市家庭降温能耗碳排放特征及影响因素张艳12（琼台师范学院生态经济研究中心，海南海口570228）摘要：从微观视角，对开封市家庭降温碳排放与生活方式之间的关系进行探索。基于792户家庭调研数据，针对具有不同的家庭条件、降温用能方式、降温用能消费观的家庭，分别分析了其人均年降温能耗CO2排放量的差异。借助多元回归分析发现，降温生活方式各因子均为影响家庭人均年降温CO2排放的显著因子，其中，降温形式、降温用能期长度、空调温度的设定、降温能源消费观、人口规模等因素是对家庭人均降温CO2排放的影响程度较大。建议加强对家庭降温用能的低碳教育，并提倡大家庭式的居住方式，以降低家庭降温能耗CO2排放量。关键词：碳排放；生活方式；家庭；影响因素；降温TheCharacteristicsAndInfluentialFactorsofCarbonEmissionsfromUrbanHousholds’SpaceCooling:ACasestudyofStudyofKaifengCityZHANGYan(EcologicalEconomyResearchCenter,QiongtaiNormalUniversity,Haikou,570228,China)Abstract:Theimpactontheenvironmentduetohouseholdenergyconsumptionhasbecomeoneofthehotspotissuesinthefieldofsustainabledevelopment.Theaimofthisstudyistoexploretherelationshipbetweenlifestyleandcarbonemissionsfromhouseholds’spacecooling.792householdsinKaifengcitywereasexamplestoberesearched.Thedifferenceinhouseholds’CO2emissionsfrom792household’sspacecoolingareanalyzedaccordingtothedifferentfamilycondition,differentformofspacecooling,energyconsumptionview.Andtheimpactfactorswereanalyzedbyusingmultipleregressionmethod.TheresultsshowthateachfamilycoolinglifestylefactoristhesignificantfactorofpercapitaheatingCO2emissions.Coolingform,thelengthofcoolingperiod,airconditioningtemperaturesetting,andfamilypopulationsizemakegreaterinfluenceontheCO2emissions.Keywords:carbonemission,lifestyle,household,influencingfactors,spacecooling作者简介：张艳（1972—），女，河南南阳人，琼台师范学院管理学院教授，博士，琼台师范学院生态经济研究中心研究员，主要从事应对气候变化的理论与研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会5241引言随着城市化进程的加快和家庭生活水平的提高，家庭生活用能消费量不断增加，进而导致家庭生活用能碳排放对环境造成的胁迫效应更加显著[1]。夏季，我国大部分城市家庭需要降温，由于我国城市居民对降温用电消费需求呈现爆炸性增长趋势[2],导致城市夏季电力供应紧张的状况日益加剧，降温用电碳排放持续增长，引起众多学者的关注。已有研究分别对夏季居民用电情况[3-5]、空调降温的使用情况[6-9]、节能技术等进行分析[10-12]，为本研究积累了经验，但是基于微观层面的家庭降温用电及碳排放影响因素的研究较为薄弱。家庭生活方式关系到降温形式、降温频率和降温强度，从而影响到家庭用电碳排放。本研究从城市家庭生活方式出发，构建城市家庭降温碳排放影响因素研究模型，以开封市为例，基于792户调研数据，分析不同家庭生活方式的降温用电碳排放情况，借助多元回归分析，探究生活方式对城市家庭降温用能碳排放的影响，藉此探寻城市家庭降温用电及碳减排的调控策略。2调查与数据2.1研究区域开封市位于东经113°51'51''～115°15'42'',北纬4°11'43''～35°11'43'',属暖温带大陆性季风气候,四季分明,光照充足,气候温和,雨量适中,年平均气温14℃，降温期天数102天，降温度日数为1703℃•d。2010年底开封市建成区面积95平方公里,市区人口94.9万,人均GDP达到19893元,城市居民人均可支配收入13695元。2.2数据获取开封市家庭降温用能调研于2016年12月25日-2017年1月6日进行。采用大样本随机抽取的方法，以期所抽取的样本能够代表全市所有城市家庭。由于本调研涉及城市家庭的一些敏感问题,为了数据的可得性，同时也为了保证问卷填写具有较高的有效性和可靠性,本研究从开封市选取生源覆盖全市的市级重点学校——河南大学附属小学,随机抽取1000名学生,被抽取学生所属的家庭作为样本家庭。调查量表由学生的班主任老师发放,要求家长填写,教师收回,从而获取大量的第一手资料。同时,对其中的20户重点典型住户辅助以深度访谈和参与式调研等。问卷调查的内容包括城市家庭特征（家庭人口规模、家庭年收入、房屋面积、房屋所有权）、降温用能生活形式（包括降温方式、降温用能期长度、使用空调的频率、空调温度的设定等）、降温用能消费观等。根据调研数据，建立“开封市家庭降温用能碳排放”的数据库。共发放问卷1000份,回收852份问卷，剔除60份无效问卷，最终获得792有效问卷，有效问卷率达92.96%。2.3降温碳排放计算方法本研究参考《IPCC国家温室气体排放清单指南2006》的方法,并采用自下而上的核算方法,设计了基于家庭微观调研数据的城市家庭人均降温用电年CO2排放量计算方法,C=(W2-W1)×L×EF/P(1)C为家庭人均年降温用电CO2排放量（kg/人•年），W2为降温季每月的家庭用电量（kw•h），W1为春秋季每月的家庭用电量（kw•h），L为降温期长度（月）。EF为所在电网的碳排放因子(kgCO2/kw·h)，P为家庭人口规模（人）3开封市家庭降温CO2排放特征第一届全国碳中和与绿色发展大会5253.1不同家庭条件的降温CO2排放（1）不同家庭收入的降温CO2排放家庭收入在一定程度上决定了家庭降温用能消费能力及水平，进而使家庭人均降温用能CO2排放有所不同。从图2可以看出，家庭年收入低于3万元的家庭，其人均降温用能CO2排放量为143kg/人·年，低于全市176kg/人·年的平均水平；随着家庭收入的增加，家庭人均降温用能CO2排放量随之增加，家庭年收入超过6万元的家庭，其人均降温CO2排放量超过全市平均水平。当家庭年收入大于12万元时，其人均降温用能CO2排放量达到322kg/人·年的最高水平，是家庭收入低于3万元家庭的2.2倍。说明家庭收入对人均降温用能CO2排放的拉动作用较为明显。图1不同收入家庭的人均降温用电CO2排放（2）不同人口规模的降温CO2排放家庭人口规模影响到家庭成员对降温用能的共享程度，进而使家庭人均降温用能CO2排放有所不同。从图3可以看出，家庭人口规模大于6人的家庭，其人均降温用能CO2排放量为95kg/人·年，低于全市176kg/人·年的平均水平；随着家庭人口规模的减少，家庭人均降温用能CO2排放量随之增加。当家庭年人口规模减少至3人时，其人均降温用能CO2排放量超过全市189kg/人·年的平均水平；当家庭年人口规模减少至2人时，其人均降温用能年CO2排放量达到263kg/人·年的最高水平，是人口规模大于6人家庭的2.6倍。家庭人均降温用能年CO2排放量随人口规模的减少呈上升趋势。图2不同人口规模家庭的人均降温用电CO2排放3.2不同降温用能方式的CO2排放（1）不同降温用电期长度的CO2排放夏季，不同家庭对高温的身体舒适度感觉不同，降温需求也不同；家庭的收入差异，造成了家庭满足身体舒适度的降温用电期不同。从图3可以看出，随着降温用电期长度的增加，家庭人均降温用能CO2排放量随之增加。050100150200250300350<3万3-6万6-9万9-12万≥12万人均碳排放（CO2kg/人•年）050100150200250<2人3人4人5人≥6人人均碳排放（CO2kg/人•年）第一届全国碳中和与绿色发展大会526图3不同降温用电期长度家庭的人均降温用能CO2排放（2）不同降温形式的CO2排放开封市家庭降温形式包括空调、空调与风扇相结合、风扇、开窗等形式。各种降温形式的降温强度、降温用电量、降温效果是不同的。其中，开窗降温无能源消耗，为零碳降温形式；空调与风扇相比，是降温强度大、能耗大、降温效果较好的降温形式。这几种降温形式的家庭人均年降温CO2排放不同（见图4）：空调降温的人均CO2排放最多，为192176kg/人·年，空调与风扇相结合降温的人均CO2排放次之，风扇降温的人均CO2排放最低，为115176kg/人·年。图4各种降温形式的能源消耗及碳排放比较3.3不同降温用能消费观的CO2排放根据家庭降温用能消费观将开封市家庭分为以下3种类型：以经济因素为首考因素的A类家庭、兼顾身体舒适度和经济因素的B类家庭、以身体舒适度为首考因素的C类家庭。从表1可以看出，A类家庭具有收入较低、住房面积较小的特点，用空调降温时主要考虑节省费用。该类家庭的降温用电期长度以1-2个月为主，47%的家庭降温期为2个月。空调的使用频率以“尽量避免使用空调”和“很少使用”为主，其中，尽量避免使用空调的家庭占该类家庭的63.16%，不使用空调的家庭占10.53%，见图5。使用空调时，大多数该类家庭不将温度设定在26℃-30℃，见图6。A类家庭人均降温CO2排放量在3种类型家庭中最低，仅为146kgCO2/人·年。C类家庭，具有收入高、住房面积大的特点，降温用能消费观为将身体舒适度作为首考因素。该类家庭降温用电期长度以3-4个月为主，家庭使用空调的频率在三类家庭中最高，62.83%的家庭使用空调的频率以“常常”和“绝大多数”。62.83%的家庭使用空调时，表现为“常常”和“绝大多数”将温度设定在26℃-30℃。C类家庭人均降温CO2排放量在3种类型家庭中最高，为202kgCO2/人·年。B类家庭的收入和住房面积介于A类家庭和C类家庭之间，降温用能消费观为兼顾身0501001502002501个月2个月3个月4个月人均碳排放（CO2kg/人•年）050100150200250风扇空调与风扇空调人均碳排放（CO2kg/人•年）第一届全国碳中和与绿色发展大会527体舒适度和经济因素，该类型家庭降温用电期长度以2个月为主，人均降温CO2排放量介于A类家庭和C类家庭之间，为195kgCO2/人·年。表1不同降温用能消费观家庭情况比较家庭类型家庭降温消费心理特征平均家庭收入（万元）平均住房面积（m2）A类家庭以经济因素为首考因素4.5095.16B类家庭兼顾身体舒适度和经济因素5.24105.81C类家庭以身体舒适度为首考因素6.31118.50图5不同类型家庭的空调使用频率比较图6不同类型家庭将空调温度设定在26℃-30℃的频率比较3.4开封市家庭降温CO2排放模型实证估计为了进一步探究城市家庭生活方式对降温碳排放的影响，本文使用多元回归模型，在控制了家庭特征变量的同时，重点考察家庭降温生活形式与降温用能消费观对家庭人均CO2降温碳排放的影响。模型结构如下：ln(人均降温CO2排放)=f(人口规模、家庭收入、降温用能期长度、空调温度设定、降温用能消费观)利用开封市家庭降温用能生活方式调研数据，通过SPSS16.0中的多元回归分析方法对家庭降温CO2排放模型进行实证研究。回归的因变量为人均降温用能CO2排放量，自变量为家庭人口规模、家庭年收入、降温用能期长度、空调温度设定、降温消费观等。回归结果如表2。0.000.100.200.300.400.500.600.70常常绝大多数时候各半尽量避免使用基本不使用以节省费用为首考因素以身体健康为首考因素以身体舒适度为首考因素0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50常常绝大多数时候各半很少没有以节省费用为首考因素以身体健康为首考因素以身体舒适度为首考因素第一届全国碳中和与绿色发展大会528（1）模型中，降温用能期长度对家庭人均降温CO2排放量的影响较大，表现在回归系数绝对数量仅次于家庭人口规模，说明降温用能期长度对家庭降温用能CO2排放量具有较高的贡献率。一般来说，家庭降温用能期长度越长，则家庭降温概率越高，从而使得家庭降温用能CO2排放量越多。（2）空调温度的设定对城市家庭的人均降温用电CO2排放产生正向影响，一般来说，空调温度越低，降温用电越多，从而体现在空调温度的设定对降温用电CO2排放产生拉动作用。（3）降温用能消费观对城市家庭人均降温用电碳排放亦产生影响。家庭成员使用空调的目的越是为了身体的舒适,则使用空调的频率越高、开机时间越长,则降温用电越多,从而体现在空调观对降温用电CO2排放产生拉动作用。（4）人口规模对家庭人均年降温CO2排放影响最大，表现在回归系数绝对数量最大。其回归系数为负，说明家庭人均降温CO2排放随家庭人口规模的减小而增加，即人口规模小的家庭比人口规模大的家庭每人排放出较多的降温CO2排放。一般来说，较多的家庭人口共用同一降温设备，可以产生集聚效应，从而减低人均降温用能及CO2排放量。（5）家庭收入与人均降温CO2排放存在显著的相对较弱的正相关关系，说明家庭收入对家庭降温用能CO2排放量具有正向拉动作用，但是，应当看到，家庭收入的回归系数为0.152，较低的回归系数说明人均降温CO2增长速度低于家庭收入增长速度。表6开封市家庭降温用能碳排放回归模型参数Tab.6RegressioncoefficientsofCO2emissionsfromhouseholds’spaceheatingenergyconsumptioninKaifengcity（标准系数）标准系数t统计P值降温用能期长度0.2354.7920.000空调温度设定0.1573.6470.006降温用能消费观0.1192.2090.07家庭人口规模-0.352-7.4990.000家庭收入0.1523.1700.000调整后R20.257F值30.7824结论首先，家庭降温生活方式各因子与人均降温CO2排放量之间的关系密切，随着各因子的变化，家庭人均降温CO2排放量呈现出规律性变化；其次，生活方式各因子均为影响家庭人均取暖CO2排放的显著因子，其中，降温用能期长度、空调温度设定、降温用能消费观、人口规模等因素是对家庭人均降温CO2排放的影响程度较大。针对以上研究发现，本文提出以下低碳降温生活方式的建议：（1）由于降温用能消费观直接影响到家庭降温能耗量及CO2排放量，因此，建议加强对家庭降温用能的低碳教育，提高家庭节能意识和低碳降温用能消费意识，以缩短降温用能第一届全国碳中和与绿色发展大会529期的长度、减少使用空调降温的频率，并自觉将空调的温度设定在低碳的温度范围内。（2）由于较大的家庭人口规模对家庭人均降温CO2排放量的具有较强的抑制作用，但是，目前我国城市家庭规模趋向于小规模，不利于形成能源使用的集聚效应，建议提倡大家庭式的居住方式，以降低家庭人均降温CO2排放量。参考文献[1]叶红,潘玲阳,陈峰.城市家庭能耗直接CO2排放影响因素———以厦门岛区为例[J].生态学报,2010,30(14):3802-3811.[2]李兆坚,江亿.住宅空调方式的夏季能耗调查与思考[J].暖通空调,2008,38(2):37-43+64.[3]DouglasM,LeeComte,HenryE.Warren.ModelingtheImpactofsummerTemperaturesonNaturalElectricityConsumption[J].JoumalofAppliedMeteorology,1981,20:1415-1419.[4]周晖,钮文洁,纪洪.各种因素影响下的居民夏季用电状况分析[J].华北电力技术,2003,(3):12-15.[5]陈海燕,胡波,吴利红.浙江夏季高温特征及住宅降温耗电初探[J].气象科技,2005,33(3):594-599.[6]钟婷,龙惟定.上海市住宅空调的相关调查及其耗电量的估算[J].建筑热能通风空调,2003,(3):22-24.[7]冯小平,邹昀,龙惟定.住宅空调的发展趋势和影响因素分析施旭军[J].节能技术,2005,23(5):437-440.[8]Rhodes,Joshua,Stephens,Brent,Webber,MichaelE.EnergyAuditAnalysisofResidentialAir-ConditioningSystemsinAustin,Texas[J].ASHRAETransactions,2012,118(8):143-150.[9]陈莉,李帅,方修琦等.北京市1996—2007年住宅空调致冷耗能影响因素分析[J].气候变化研究进展,2009,5（4）：231-236.[10]沈洪曦.普通家庭夏天简单易行的降温节电措施[J].节能技术,2009,(7):31-32.[11]郑业.上海居民家庭用能节能调查研究[J].节能论坛,2008,(4):31-33.[12]郭琪,樊丽明.城市家庭节能措施选择偏好的联合分析——对山东省济南市居民的抽样调查[J].中国人口·资源与环境,2007,17(3):149-153.第一届全国碳中和与绿色发展大会53040.5kV新型环保气体开关设备方案设计及研制郭宏，王艳红，平朝春，郭江艳，王双成（中海油研究总院有限责任公司，北京）摘要：通过对国内外环保柜技术对比研究，提出了新型环保气体开关柜解决实施方案。新型环保气体开关柜采用干燥空气替代SF6气体作为绝缘介质，通过对绝缘结构进行优化设计，实现整柜结构紧凑，减小设备尺寸。分析研究了干燥空气绝缘中压开关柜典型绝缘结构场强，探索降低开关柜内部电场强度方法，采用优化电极形状及高压屏蔽绝缘措施，实现整柜满足工频耐受和雷电冲击耐受绝缘水平。关键词：环保柜；干燥空气；优化电场；高压屏蔽；场强；绝缘水平0引言目前中压开关设备大都采用六氟化硫(SF6)气体作为绝缘和开断介质。SF6气体具有优良的电气性能，但SF6气体产生温室效应，近年来很多国家对SF6气体采取限制排放。随着技术进步及环保意识增强，中压开关设备正朝着使用混合气体、干燥空气、N2、CO2及新型环保气体等绝缘气体方向发展，尽可能少用或不用SF6气体。中压开关设备中去SF6气体具有如下意义：环保性，SF6气体作为限制排放的温室效应气体，释放到大气中1kg的SF6对全球变暖相当于23.5吨CO2，且在大气中存在时间长达3200年。干燥空气作为开关设备绝缘介质，取代SF6气体绝缘，真正实现产品环保；环境适应，SF6气体密度大，泄漏后不易扩散，易给工作人员造成窒息风险，为确保低洼地区运行安全，应限制使用SF6设备；安全性，SF6设备采用1.4bar的充气压力，漏气问题无法避免，一旦漏气就形成相间短路故障，存在安全隐患。环保气体开关设备采用常压或微正压，避免了漏气风险。目前日本电力系统，在24kV、36kV及72kV以上设计出采用干燥空气绝缘产品，气室采用8mm及以上碳钢板制造，通过提高干燥空气设计压力实现整柜绝缘性。欧洲电力系统普遍3mm不锈钢板设计气室，通过优化电场、充新型环保气体等整柜绝缘功能。国内电力系统环保气体开关设备主要有三大类：①绝缘采用干燥空气，灭弧采用真空，普遍应用于12~72.5kV产品中；②绝缘采用N2或CO2，主要应用于12kV环网柜产品中，也有应用于40.5kV产品中；③绝缘采用SF6混合气体。本文通过对环保型气体开关设备的研制，对开关设备中常用绝缘结构仿真分析及试验对比，提出降低局部场强集中的设计方案，并将成果应用到产品中，实现了产品小型化、轻量化等特点，更具低碳环保意义。1环保气体开关设备中支撑类绝缘结构设计及优化作者简介：郭宏（1968-），女，本科，正高，主要从事海洋工程电气系统方面的研究。E-mail：guohong2@cnooc.com.cn（Tel：010-84523586）第一届全国碳中和与绿色发展大会531环保气体开关设备中支撑类绝缘结构在高压电场中：（一）按某点电场强度方向可分为：1、垂直于绝缘电介质表面分量，即垂直方向（E⊥）2、平行于绝缘电介质表面分量，即平行方向（E∥）；（二）按照电场场强方向与介质表面的相对关系出现二类电场结构形式：一、绝缘子型电场形式：两个电极分别安装与绝缘子两端，电极成并列平行式分布，在绝缘子电介质表面出现大部分区域电场特点是E⊥<E∥。环保气体开关设备中很多绝缘支撑形式属于这种情况。绝缘子型电场形式计算公式，一般电力设备中的电容器电场可认为是绝缘子型电场形式。设U为外施电压，d为极板间距离，S为极板面积，极板直径远大于绝缘层厚度，则平行板电场强度E及电容C分别为(1)(2)式中，为电容率（真空），=8.854×10-12F/m;为介质的相对电容率。绝缘子场强分布是影响绝缘子可靠性的关键因素，绝缘子随着电压升高不断延长，则对绝缘子场强分布要求越来越高。结合运行经验，通过对外形结构仿真优化设计，优化绝缘子电场分布，可以大大提供开关设备的安全性能。环保气体开关设备中绝缘子是安装在封闭气室内，可忽略对污秽等级的考虑，提高绝缘子闪络电压很重要。通过对绝缘子不同外形结构仿真分析及试验测试，提出改善绝缘子闪络电压的方案，图1.1和图1.2为两种不同外形结构绝缘子：图1.1不带伞裙的绝缘子图1.2带伞群的绝缘子试验测试，图1.2绝缘子高度大（130mm），爬电距离也长，雷电冲击值只能通过±135kV；图1.1绝缘子高度小（112mm），爬电距离也短，雷电冲击值能通过±165kV。通过对绝缘子进行电场仿真计算，施加电压相同（165kV），仿真结果如图1.1.1和图1.2.1所示;图1.1.1未带伞裙绝缘子内部电场分布图1.2.1带伞裙绝缘子内部电场分布通过场强分析图所示，当绝缘子两端施加相同电压时，两个绝缘子场强最大点都集中在绝缘子中间部位，绝缘材料本省耐电性很强，可达到12kV/mm。因此，影响绝缘子耐压值第一届全国碳中和与绿色发展大会532高、低是绝缘子表面闪络电压，闪络电压值是绝缘子电介质表面场强大小决定，由图1.1.1和图1.2.1分析结果可知，图1.1.1绝缘电介质表面场强为2.7kV/mm，小于空气的击穿场强3.2kV/mm，因此，图1.1绝缘子可以通过试验测试；图1.2.1绝缘电介质表面场强为5kV/mm，大于空气的击穿场强3.2kV/mm，因此，图1.2绝缘子可以通过试验测试；通过对比图1.1绝缘子结构设计比较合理，在绝缘子中间部位没有场强集中现象；图1.2绝缘子中间部位加设伞裙，形成不均匀气隙场强集中，这部分气隙在强电场作用下发生了电离，迅速沿绝缘子表面雪崩式电离，形成高、低压击穿。在绝缘设计中，绝缘子的耐绝缘性，取决于表面间隙最大电场强度，最大场强点场强值越大，耐绝缘性越差；最大场强点场强值越小分布越均匀，耐绝缘性越好。二、套管型电场形式：两个电极分布在套管的管芯和套管外侧腰部，或一个细长电极穿过另一个圆环电极中心，绝缘电介质中电场的特点是E⊥>E∥。环保气体开关设备中套管、电缆终端、高压电极端部附件等都属于这种情况。同轴圆柱体电场，套管型绝缘结构的圆柱体电场。设圆柱体长度为，圆柱体内、外半径分别为r1和r2，则绝缘半径为r处的电场强度Er和电容C分别为:(3)(4)最大电场强度Em处于半径r1处，即(5)当r2给定时，Em达最小值的条件是，即最有利半径。因极板间距离为d，d，所有。套管型结构在环保气体开关设备中应用较多，套管中设有低压屏蔽网，屏蔽安装板，同时用于连接电显。低压屏蔽网设计需要合理，低压屏蔽网太高，距高压端部太近，造成套管表面场强集中；低压屏蔽网太低，导致无法屏蔽网安装板。同时，开关设备额定电流较大，需要多根电缆T接安装，设计中需要考虑套管载荷能力。环保气体开关设备中套管是用来连接气室内、外的电气元器件，提高套管在气室内侧闪络电压很重要。套管安装结构如图2.1：对套管安装结构进行电场仿真分析，分析计算结果如图a和图b，图a和图b中的套管低压屏蔽网的长度不一致，图a中低压屏蔽网比图b低压屏蔽网要短；图2.1套管安装结构图图（a）短屏蔽网电场分布（b）长屏蔽网电场分布由场强分析结果得知图a和图b中气室折弯处为场强集中点，气室折弯处改变了电场均匀度。通过仿真分析，实现对气室折弯处的场强屏蔽。图a中套管低压屏蔽网的长度较短，没有屏蔽气箱折弯出的电场集中点；图b中加长了低压屏蔽网长度，将场强集中处引到套管绝缘材质中，并将套管绝缘材质表面场强集中点上移，实现降低气箱折弯处场强，并通过了试验验证；同时图2.1中低压屏蔽网长度不能太长，太长将套管材质表面场强集中点场强加大。第一届全国碳中和与绿色发展大会533套管类产品设计中降低局部场强集中问题方式如下；1.通过加大绝缘层的厚度，将场强集中处引入绝缘材料中；2.调整低压屏蔽网长度形成有效的屏蔽作用，降低气、固界面的电场强度；3.合理设计套管外形尺寸，增强电场沿界面方向分量，实现套管电介质表面大部分区域电场特点为E⊥<E∥。图3.1隔离开关结构3隔离开关气室结构设计及优化隔离开关气室主要由母线、侧并柜套管、隔离开关等组成，结构如图3.1所示。母线采用圆柱式结构，母线圆柱式设计实现电场分布的均匀性及最高工作场强的控制，而放大整柜尺寸。圆柱式母线可降低气隙间电场不均匀系数，气体间隙绝缘水平取决于间隙最大电场强度，优化的目的就是降低最大电场强度，使电场更加均匀合理。平行等圆柱体电场，如三相母线相当于两平行等圆柱体。设圆柱体长度为，半径为r，平行圆柱体表面间的距离为，且，则其最大电场强度Em和电容C分别为:（）—（）—(6)（）—(7)这种绝缘结构中，出现最小值的条件是=5.85。图3.2隔离开关结构依据公式（6）的计算结果和额定电流大小，计算出和的尺寸，确定了隔离开关气室母线的排布和侧并柜相间距，并通过了绝缘试验测试。环保气体开关设备断口绝缘水平要求较高且较难处理，为满足要求本文研制了图3.1所示的直动式三工位开关、采用水平布置（电场均匀），具有工作、隔离及接地功能隔离开关。其绝缘结构有如下特点：①采用直动式隔离断口，降低断口气隙间电场不均匀系数；②触座第一届全国碳中和与绿色发展大会534端部采用固体复合绝缘屏蔽，消除触头零件表面的电场集中；③隔离触座采用环氧固封极柱结构，将易引起电场集中的连接端面法兰包裹在固体绝缘材料中。据此顺利解决了隔离断口的绝缘结构设计。隔离断口的绝缘结构设计隔离断口的绝缘水平要求高于相间及对地。同时由于动静触头要实现电气接通和隔离，所以其形状更容易形成电场集中，在干燥空气绝缘的环保中，隔离断口的绝缘水平，最断口处的结构要求非常高；图3.2为隔离开关的结构分布，图中触头端部结构对断口的绝缘水平影响较大。方案一，隔离静触座端部不包覆绝缘层，隔离导向触座的端部设计高压屏蔽网；施加185kV电压，仿真分析结果如图3.2.1；方案二，隔离静触座端部不包覆绝缘层，隔离导向触座的端部设计高压屏蔽网，且高压屏蔽网包覆到绝缘材料中；施加185kV电压，仿真分析结果如图3.2.2；方案三，隔离静触座端部包覆绝缘层，且在端部设计高压屏蔽网，，隔离导向触座的端部包覆到绝缘材料中；施加185kV电压，仿真分析结果如图3.2.3；方案四，隔离静触座端部包覆绝缘层，隔离导向触座的端部包覆到绝缘材料中；施加185kV电压，仿真分析结果如图3.2.4；图3.2.1图3.2.2图3.2.3图3.2.4无绝缘层，设有屏蔽网无绝缘层，绝缘有绝缘层，设有屏有绝缘层，绝缘层中层设有屏蔽网分析的数值都大于3.2kV/mm，主要集中在端部R角处，主要是由于场强法向分量和切向分量引起，R角与气箱侧壁产生的是法向分量大，很多时候更改R角大小是很难实现，因此对端部绝缘结构进行了更改，这是我们电场强度的界面处的法向分量大于界面的切向分量。通过结构改进后，电场强度的分布主要沿界面的切线方向只有少量的方向分量，对隔离开关整体进行了仿真，分析了隔离分、隔离合状态下的场强分布效果图3.2.5。用场强分布图3.2.5研制了新型环保气体开关设备并通过了型式试验验证，样机如图3.3所示。（a）隔离分电场分布（b）隔离合电场分布图3.2.5隔离开关分合状态下的电场分布第一届全国碳中和与绿色发展大会535图3.3样机4结论为了实现环保柜外形尺寸和SF6开关柜的外形基本一致，在设计之初采用仿真分析和试验验证，研制成功采用干燥空气绝缘，真空灭弧的40.5kV环保型开关设备。40.5kV环保型开关设备采用常压或微正压的不锈钢气箱结构。设计过程中需要注意一下几点：1）设计中尽量采用电场稍不均匀的同轴圆柱形结构设计，对不可以避免的极不均匀结构处，可增设屏蔽网将电场转变正同轴圆柱形式。在干燥空气同等气隙绝缘中，稍不均匀的电场绝缘强度高于极不均匀的电场绝缘性。2）实现更小的柜体尺寸，可对电极采用复合绝缘，复合绝缘采用包覆高压或低压电极效果为最好，高低、压电极间增设绝缘板在40.5kV及以上的电压等级中效果较差。3）在隔离端口处加设屏蔽网，并将高压引入绝缘介质中，可以降低静触座表面干燥空气介质中电场强度，大大缩短了断口的绝缘距离，可以通过隔离断口绝缘要求。4）优化绝缘件中电极和绝缘体的外形和尺寸，绝缘结构设计采用矮胖形比瘦高形更合理，在环保型开关设备中，绝缘件伞裙设计要注意；5）采用干燥空气绝缘的开关设备在生产中必须对带电体表面光洁度、气箱焊渣及气箱内微水量予以必要控制。本文研制的环保型气体开关设备是一种各项性能指标都很优秀的中压产品，具有绿色低碳可靠的特性，如能提高研发制造能力将技术性能进一步提高，降低生产成本、价格适中，不远的将来它必将取代充气柜成为中压配网领域新一代产品，为国家推进绿色低碳发展做出较大的贡献。参考文献[1]李俊豪等.环保气体开关柜中复合绝缘结构绝缘特性[J].科学技术与工程，2018，18（14）[2]彭波.12kV环保型气体绝缘开关柜传热机理研究[D].厦门：厦门理工学院，2019.第一届全国碳中和与绿色发展大会536海南省家用电动汽车购买意愿影响因素分析及建议——一项基于扎根理论的研究殷雅荣13，李援2，张艳1（1.琼台师范学院生态经济研究中心，海南海口570000；2.琼台师范学院教育大数据与人工智能研究所，海南海口570000）摘要：本文在调研问卷和现场访谈的基础上，以探讨海南省家用电动汽车的购买意愿为目的，利用Nvivo整理问卷和访谈数据，基于扎根理论通过逐级编码总结出安全担忧、里程焦虑、成本压力三个对购买意愿有负面影响的核心范畴和一个有正向促进作用的核心范畴。利用计划行为理论对以上范畴进行分析，发现其对消费者的购买意愿影响的内在机理，以将其转化为购买行为动力，进而根据影响机理为车企、政府和第三方力量提出相应的建议或改进目标参考。关键词：扎根理论研究；电动汽车；购买意愿；计划行为理论Keywords:groundedtheory,electricvehicle,theoryofPlannedBehavior0研究背景2019年末，全球平均温度比工业化前高出1.1℃，而2019年全球“气候难民”总人数也接近2200万[1]。世界各国于2015年12月联合签署了《巴黎协定》，并努力将温度上升限制在1.5摄氏度内[2]。为此，我国于2020年9月宣布力争在2030年前达到CO2排放达到峰值，努力争取在2060年前实现碳中和。中央12号文《中共中央国务院关于支持海南全面深化改革开放的指导意见》中明确指出:海南省要创建绿色发展示范区，实行碳排放总量和能耗增量控制[3]，海南省政府也制定了2030年之前实现碳排放达峰的总体目标。2019年海口市交通运输的碳排放为总量的45.8%[4]，在各种排放源中居于首位。由此可见，交通运输中的碳排放是海南省实现碳达峰目标的关键影响因素。海南省2030年前禁售燃油车[5]。按照《规划》要求，私人使用领域小客车新增和更换指标中新能源汽车占比2020年达到约40%，力争2025年达到80%以上[5]。1研究过程与方法1.1研究过程本文的研究过程如图1所示。作者简介：殷雅荣(1980—)，女，汉族，安徽蚌埠人，硕士，讲师，研究方向:生态经济；通讯作者：李援（1979—），男，汉族，山东菏泽人，博士，高级工程师，研究方向：计算机应用，算法及大数据应用研究。基金项目：2019海南省基础与应用基础研究计划（自然科学领域）高层次人才项目（2019RC248）资金资助第一届全国碳中和与绿色发展大会537图1研究过程示意图1.2研究方法本项研究采取实践调研、室内数据分析和理论研究方法开展。在海南省2020年第13届汽车展销会上随机发放调研问卷316份，并对336名参展人进行有针对性访谈。其中，回收有效问卷307份，总有效率97.2%。2数据分析2.1基本数据分析访谈对象男女分别为194和108人，占总人数比64%和36%，其中，城镇居民269人，乡村人口数30人，乡村居民仅占10%；所有受访者以中青年为主，其中，18到40岁的占了近3/4，40岁以上人数较少。从学历分布上看：受访者中高中及以下学历有17人，占6%，大、中专学历101人，占35%，而本科153人，占53%，是本次调研的主体；研究生及以上学历17人，总体教育水平较高，呈橄榄形分布；就家庭收入而言，10万以下、11-20万、21-40万和41万以上四类家庭年收入分别有43、157、59户和13户，按照人均统计收入3到5万的中等家庭占了60%左右，说明全市收入分布健康。从出行里程上看，主要的旅行距离10公里以下和11-20公里的范围内人数占全部访谈人数的70%，40公里以上人数占比有限（如图2、3所示）。图2访谈对象的人均收入分布图3出行里程及人数分布图2.2数据关联分析首先，家庭已有的车辆数量与选择车辆动力类型呈现出了一定的关联：无车家庭明确购第一届全国碳中和与绿色发展大会538买汽油车的比例超过90%，无人明确表示购买电动汽车。而随着家庭已有车辆的增加，明确购买和观望人数比例有显著提升，如图4所示。而当家庭车辆数超过3辆时，有10%以上的人购买了电动车，进入观望购买的也达到了20%以上。这一方面说明群众对电动车的认可度还较为有限。图4已有车辆数与购买意向的关系从年龄和家庭已有车辆数的分布情况看，绝大多数家庭已有1辆车，近1/4的家庭无车，2辆、3辆车的家庭数量占比则较低。从不同年龄人群的购车选择上看，明确购买电动车的受访者中31-40岁的最多，占37.5%，而明确购买汽油车和观望购买的受访者中均为18-30岁居多，分别为40.08%和44.44%，如图5所示。而访谈中也显示出中青年客户对于新事物接受能力更强，相信随着经济实力提高更容易转化为购买电动汽车的人群。图5年龄与家庭车辆数、购车类型关系图3基于Nvivo的质性研究Nvivo[6]分析基本过程分为：研究设计、资料收集、资料分析编码和类属划分、撰写备忘录和理论性抽样几个阶段[7][8]。编码的主要方式有:开放性编码(Opencoding)、关联性编码(Axialcoding)和选择性编码(Selectivecoding)[9][10]。第一届全国碳中和与绿色发展大会5393.1前期准备本部分研究采用一对一深度访谈的形式，在受访者同意的基础上进行录音，通过整理采访录音共积累1.7万字的原始材料，从中随机抽取2/3的样本，即224个样本用来编码，剩余1/3样本留作理论饱和度检验。本文采用的访谈内容提纲如表1所示。表1访谈内容提纲访谈目的（主题）内容提纲行为信念A在电动汽车使用过程中有哪些优势促使您选择电动汽车？规范信念B您知道哪些关于电动汽车的政府财政补贴和鼓励政策吗？控制信念C您对电动汽车还有哪些不满意的地方？您认为电动汽车需要做出哪些改进才能满足您的需求？您对社会配套基础服务有什么看法？3.2数据编码主轴编码的目标是根据初始概念之间的关系提炼出更高阶的主范畴，并根据编码的逻辑次序加入与其并列的编码范畴。在开放性编码基础上依据各概念的共性特点归纳出：电池自燃、基础设备、电池成本等主范畴。三级编码，选择性编码是为了进一步探索主范畴间的联系，选择性编码要求从主范畴中挖掘出具有统领性的核心范畴并开发故事线。根据受访者购买电动汽车决策影响的内在联系将其归纳为四个核心范畴：安全顾虑、里程焦虑、成本压力和促进因素，如图6分别展示了编码范畴之间的层次关键关系和三级编码过程。图6电动车购置影响因素层次框架图3.3编码饱和度检验利用编码前预留的1/3原始访谈数据进行再次编码与概念提炼，结果未发现上述理论范畴外新的概念和范畴，因此，上文构建的理论模型具有饱和性，能够用做扎根理论构建相关理论模型。3.4观点阐述与理论分析首先：影响人们购买电动汽车决策的因素主要有四个核心范畴：安全顾虑、里程焦虑、成本压力和促进因素。总的来说，前三个范畴对人们的购买意愿产生的是消极影响，而促进因素则体现了对人们的购买意愿产生正面的激励。其次，影响电动汽车购置的最重要因素在于里程焦虑。电池实际续航里程难以满足人们第一届全国碳中和与绿色发展大会540的要求，而又无法快速便捷的完成能量补充，两者共同作用导致了人们对电车使用里程的担忧。截至2019年底，海南省总体车桩比接近3∶1[11],公共充电桩被挤占、使用不方便，小区私家充电桩安装难等问题较为突出。安全顾虑则是第二位重要的核心范畴，近70%的受访者表达了对电动车安全性的担忧。自燃本身不仅会带来财产损失，还可能会造成人身伤害，因此自燃问题成为了一个降低人们购买意愿的重要因素。约有54%的受访者表示目前的电动汽车的综合成本过高，电车使用的成本包括：车辆的购置成本、更换电池成本、家用充电桩安装成本三部分。按照应用体验，电池续航里程衰减到80%或损坏时就需要更换，否则会影响驾驶体验，因而会产生额外的换电池成本。加之电动汽车新车购买价格偏高（如表2所示）、二手车保值率低（如表3所示），这些都提高了电动汽车的生命周期成本。表2汽油VS电动（混动）版汽车参考价格对比表（数据来源：汽车之家）动力类型车型汽油版电动（混动）版比亚迪秦Pro7.98-9.98万元13.69-20.49万元宝马X127.98-33.98万元39.98万元万元丰田卡罗拉10.98-15.98万元20.78-23.88万元吉利帝豪6.98-9.88万元13.58-15.98万元长安SC558.49-13.39万元15.99-20.09万元广汽传祺GX48.98-13.98万元16.68-16.98万元表32020年11、12月中国3年二手汽车平均保值率（数据来源：中国汽车流通协会）车型时间电动汽车插电混动小型车紧凑轿车中型车小型SUV紧凑型SUV中型SUV中大型SUVMPV11月49%37.6%66.5%59.2%62.9%58.8%58.2%62.6%71.4%67.6%12月46.5%38.0%67.2%59.8%63.4%60.3%60.2%62.2%71.4%68.8%各有1/3的人提出政府补贴和免摇号挂牌政策是购买的重要原因，说明相关政策对私家车购买者具有一定影响力。政府补贴和购置税减免对购买意愿的促进影响有限。计划行为理论是认为态度和主观规范是影响个体的行为意向的两个主要因素，计划行为理论认为人的行为不是完全出自自愿，而是处于控制之下[12][13]。其中：行为态度、主观规范和知觉行为控制共同决定了人的行为意向并直接或间接的影响行为，如图7所示。图7计划行为理论五要素第一届全国碳中和与绿色发展大会541图8访谈结果的正向情感词云图就主观规范而言，购买电动汽车虽然有政策财政补贴政策和免摇号车牌政策，但不会受到社会的奖励，虽然小部分受访者有为环保做贡献的主观想法，但是有相同认识的人数较少。因此，当前个体的主观规范对其电动汽车购买意愿的促进影响较弱。知觉行为控制反映来自人们过去的经验和预期阻碍。人们对电动车的认识往往依赖于信息获取平台和类似产品的使用感受。更大程度上，人们需要来自各种平台的信息来决定是否购买电动汽车，人们得到了较多的负面影响。董扬等发现电动汽车并不比汽油车的自燃几率更高[14]；同时，目前市场上广泛使用的三元锂电池衰减率约为20万公里衰减到80%，而磷酸铁锂电池则为30多万公里衰减到80%，这已经基本可以满足普通家庭10年的使用要求[15]，另一方面，购买新能源车的受访者使用网络和app等新媒体获取信息的比例显著高于其他两类客户，而汽油车购买者主要依赖的渠道是电视、报纸等传统媒体，这也说明了新媒体平台比传统渠道更全面、客观，如表4所示。表4购买电动车，观望、选择汽油车人群信息获取渠道比对表总的来说，行为态度、主观规范和知觉行为控制是决定行为意向的3个主要变量，积极的态度，社会及重要他人的支持，知觉行为控制越强，行为意向就越大；但目前，行为态度和主观规范都处于正面，但是强度不足，而知觉行为中，人们从媒体中获得的信息，以及控制能力的不足均导致了私家车主仍然以燃油车为首选。4海南省电动车推广建议4.1做好电动汽车使用科普，正确引导群众的消费意识传统媒体对于电动车问题报道的密度较高，而科普力度不足，群众对于电动汽环保性认识也处于萌芽阶段，都是导致电动车推广力度大，实际效果不尽如人意的潜在原因。4.2加大研发激励和基础设施建设，进一步完善相关制度和保险机制第一届全国碳中和与绿色发展大会542同时，为了提高购买者的安全、使用信心，应进一步加强配套基础设施建设，并完善相关制度和保险机制。还需要相应的政策来监督、保障政策顺利实施，并积极探索管理制度创新。另外，目前车企的质保只针对“非人为因素造成”和“因产品质量问题引起”的标准才可使用[16]，亟需完善电动汽车相关保险体系来弥补因其他事故导致的损失，以降低购买电动汽车的后顾之忧。4.3政府及外部市场提供正向激励进一步优化财税政策。成本是购买电动汽车时考虑最多的因素。单位里程成本已不具有降低的空间[17]，而车辆购置补贴目前却处于退坡阶段。2023年后，当财政补贴停止时[18]，潜在购买者的购买意愿会降低。因此，应考虑适当延长相关补贴、税收或推出更有利。参考文献[1]世界气象组织.2019年全球气候状况声明[Z].[2]联合国.巴黎协定[Z].[3]国务院办公厅.中共中央国务院关于支持海南全面深化改革开放的指导意见（中发〔2019〕12号）[Z].[4]海南省统计局.2019年统计年鉴[EB/OL].http://stats.hainan.gov.cn/tjj/[5]海南省人民政府.海南省清洁能源汽车发展规划（琼府〔2019〕11号）[Z].[6]SoniaDalkin,NatalieForster,PhilipHodgson.Usingcomputerassistedqualitativedataanalysissoftware(CAQDAS;NVivo)toassistinthecomplexprocessofrealisttheorygeneration,refinementandtesting[J].InternationalJournalofSocialResearchMethodology,2020,24（1）：123-134[7]凯西·卡麦兹.建构扎根理论：质性研究实践指南[M].重庆：重庆大学出版社,2020.[8]朱丽叶·M.科宾,安塞尔姆·L.施特劳斯质性研究的基础：形成扎根理论的程序与方法[M].重庆：重庆大学出版社,2020.[9]段皓严.张沛,张中华.基于扎根理论的游园使用满意度影响因素-探究基于扎根理论的游园使用满意度影响因素探究[J].中国园林,2020,36(10)：98-103[10]冯狄.质性研究数据分析工具NVivo12实用教程[M].北京：人民邮电出版社,2020.[11]海南省发展和改革委员会.海南省发展和改革委员会关于抓好2020年电动汽车充电基础设施建设的函（琼发改能源函〔2020〕171号）[Z].[12]AjzenI,FishbeinM.UnderstandingAttitudesandPredictingSocialBehavior[J].EnglewoodCliffs,1980,278.[13]MckeeverBW,PressgroveG,MckeeverR,etal.Towardatheoryofsituationalsupport:Amodelforexploringfundraising,advocacyandorganizationalsupport[J].PublicRelationsReview,2016:219-222.[14]董扬.安全是电动汽车的达摩克利斯之剑[B].中国汽车报,2019-05-20(003版）[15]赵丹、马建.中国电动汽车产业发展现状、问题与未来[J].长安大学学报(社会科学版),2020,22（4）：51-61[16]宋春雨.我国新能源汽车保险问题研究—以特斯拉轿车自燃事件为例[D].沈阳：辽宁大学,2020.[17]严岿.纯电动汽车和传统汽车使用周期效益比较研究[J/OL].武汉理工大学学报(交通科学与工程版):1-8[2021-01-03][18]财政部,工业和信息化部,科技部等.关于进一步完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知财建（财建〔2020〕593号）[Z].第一届全国碳中和与绿色发展大会543机理、样态与路径：以生态碳汇助推碳中和目标的武汉NbS实践欧阳海龙(武汉市社会科学院，湖北武汉430019)摘要：为实现我国2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标，除在能源、产业、市场等领域采取必要措施外，增加碳汇的作用也至关重要，中央也明确了生态碳汇能力是碳达峰与碳中和的重点工作之一。近年来，逐渐受到认可与关注的“基于自然的解决方案”（NbS），为增加生态碳汇能力提供了新的思路方法。本文以长江经济带核心城市武汉为例，分析了其森林、湿地、土地和生物多样性等自然资源禀赋，在此基础上提出了以NbS的理念和方法，提升森林、土地、湖泊湿地等生态碳汇能力以及统筹生物多样性保护的可行性措施，以期为挖掘生态碳汇在碳中和进程中的作用提供借鉴。关键词：碳中和；基于自然的解决方案；生态碳汇；武汉实践0引言2020年9月在第75届联合国大会一般性辩论上，习近平主席宣布2030年前碳排放达峰、2060年前实现碳中和的目标[1]；在随后12月的气候雄心峰会上又宣布，到2030年，中国单位国内生产总值CO2排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右，森林蓄积量将比2005年增加60亿立方米[2]。2020年12月，中央经济工作会议确定的2021年重点任务中的第八项就是做好碳达峰、碳中和工作[3]。2021年3月15日，中央财经委员会第九次会议明确了今后5年碳达峰与碳中和的重点工作，包括能源体系、重点行业、绿色低碳技术、绿色低碳政策和市场体系、绿色低碳生活、生态碳汇能力、国际合作等七个方面。我国如期实现碳中和压力不小，顺利推进必须要统筹好加减法[4]，即一方面通过节能减排减少碳排放，另一方面需要增加碳汇、碳捕获和封存，二者对于实现碳中和目标具有同等重要的作用[5]。受资源、技术和经济性等因素影响，预计到2055年左右，我国还有约14亿t碳排放需要通过自然碳汇、碳捕集等措施予以解决。自然碳汇和碳捕集分别能提供约10亿t、4.5亿t的负排放，从而解决碳中和“最后一公里”的问题，助力实现全社会碳中和目标[6]。在此背景下，自然不能忽视“基于自然的解决方案”对提升生态碳汇能力的重要作用。1基于自然的解决方案（NbS）及其中国化马克思曾说：“全部社会生活在本质上是实践的。”马克思和恩格斯在阐述历史唯物主义原理时，则指出生产方式和生活方式是一对孪生姊妹，且人类的生产生活必须依靠“自然富源资源”[7]。近年来，基于自然的解决方案（Nature-basedSolutions,NbS）受到国际社会的广泛认可与关注，NbS的理念实际上与马克思前述思想也是一脉相承的。俞孔坚也曾坚定地认为并呼吁，在生态文明与工业文明之间出现世界观、方法论和技术论层面的对抗时，NbS必将成为解决全球性生态环境问题的有效措施[8]。第一届全国碳中和与绿色发展大会5441.1NbS的发展历程NbS概念最早诞生于2002年。随后，基于环境科学与自然保护，在世界银行、IUCN等国际组织推动下，NbS被不断应用和完善。世界银行在2008年度发展报告中正式提到NbS（主要是保护生物多样性）对气候变化减缓与适应的重要性，呼吁人们更加系统地理解人与自然的关系[9]。2009年，IUCN在联合国气候变化框架公约（UNFCCC）中引入NbS。2010年，IUCN、世界银行和世界自然基金会等机构联合发布《自然方案报告：保护区促进应对气候变化》，将NbS正式应用于生物多样性保护。2012年，IUCN正式将NbS作为其2013—2016年三大工作计划之一，并确立了工作框架。2016年IUCN在世界保护大会上指出NbS是“一系列能够有效地、适应性地解决社会挑战，同时提供人类福祉和生物多样性收益的保护、可持续管理并恢复自然的或经过改造的生态系统的行动”。欧盟于2013年将NbS纳入到“地平线2020（Horizon2020）”计划，认为“NbS是到自然启发和支撑的解决方案，在具有成本效益的同时，兼具环境、社会和经济效益，并有助于建立韧性的社会生态系统”，将NbS与经济、政策等更加紧密地联系起来[10]。这些对NbS的不同定义都指向了一个共同的目标——把对自然的可持续利用作为人类发展的一项经济策略。可见，NbS是一个具有极强包容性、开放性、多元性和动态性的伞形概念，其理论基础、实施路径等几乎包括了目前所有的生态保护修复概念与方法[11]，有利于跨部门、跨学科、跨领域的合作和参与，具有独特的优势。Eggermont等根据不同的NbS措施将其分为三种类型，一是更好地利用自然的或受保护的生态系统，二是实现人工管理生态系统的可持续性和多功能性，三是设计和管理新的生态系统[12]。IUCN则将NbS的实施方法分为生态系统恢复方法、针对具体问题的生态系统相关方法、基于生态系统的管理方法、生态系统保护方法等五类[13]。不管如何划分，NbS的应用范围已逐渐扩展到减缓和适应气候变化、保护生物多样性、绿色发展、自然资源可持续利用、提升经济-社会-生态系统抗灾能力与适应性等相关的多个重要领域，核心是聚焦于如何有效权衡和提升生态系统提供产品、文化、调节和支持等服务功能，前提是要关注物种、生物多样性、栖息地、生态系统等多个要素和生态系统的服务功能，实现过程也必然要合理采用生物多样性保护和生态系统相关的各种方法[14,15,16]。1.2生态文明建设与NbS党的十八大以来，我国将生态文明建设纳入“五位一体”总体布局，倡导构建人类命运共同体、建设清洁美丽世界。生态文明建设的核心要义是坚持人与自然和谐共生[17]，强调生态优先、尊重自然、顺应自然、保护自然。碳中和的目标与生态文明建设的愿景完全一致，生态保护与修复也有利于碳中和目标的实现。对比来看，“绿水青山就是金山银山”“共抓大保护不搞大开发”“构建生态廊道和生物多样性保护网络”“建立以国家公园为主体的自然保护地体系”“山水林田湖草是一个生命共同体”“坚持保护优先，自然恢复为主”“统筹山水林田湖草一体化保护和修复”等新思想新方略新理念，与NbS理念异曲同工[18]。2016-2018年我国开展的25个山水林田湖草生态保护修复工程、国家机构改革组建自然资源部、海绵城市试点与气候适应型城市建设试点、国土绿化行动、历史遗留矿山生态修复、2020年印发实施的《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划（2021-2035年）》、全域低碳土地综合整治和耕地保护、海洋生态保护修复等行动实践也与NbS理念高度契合[19,20,21]。此外，生态文明建设与NbS在最终目标上均致力于绿色可持续发展，在方法上均依靠自然进行前瞻性生态治理与修复，在制度上均被纳入国家发展方略……二者都是全球可持续发展的必然选择。在2019年9月，联合国气候行动峰会确定NbS为全球九项重要行动之一[22]，由中国和新西兰共同牵头。峰会上发布的世界NbS案例汇编收录了近200个优秀的NbS提案和案例，我国有关生物多样性保护、生态红线划定和自然保护地建立等内容均第一届全国碳中和与绿色发展大会545被收录其中。2碳中和背景下武汉市的生态固碳潜力世界银行认为通过NbS保护、恢复和可持续利用自然生态系统及其功能，能在增强生物多样性保护的同时，实现温室气体的减排增汇，有效减缓和适应气候变化[23,24]。IUCN的NbS工作组也认为：通过改善森林等陆地生态系统的保护和管理，能够实现增加碳汇和减少排放，减少30％以上的成本控制，能够为实现《巴黎协定》目标贡献约30%的减排潜力，同时实现环境和社会经济的协同效益[25]。国内学术界也认为通过造林种草、改善农田管理、发展富碳农业、保护湿地等NbS有关的生态保护、修复和管理措施，既有助于增加碳汇、降低碳排放，也利于提高对气候变化的适应能力和保护生物多样性[3]。反之，一旦生态系统遭到自然或认为的干扰破坏，封存于生物和土壤中的CO2将释放到空气中，导致温室气体和碳排放的总量增加[26,27]。有研究表明所有人为碳排放中约有四分之一来自农业、林业和其他土地使用，大量排放来自排干的湿地和退化的沿海栖息地[28]。武汉市拥有着丰富的山水林田湖等自然生态资源，有研究表明其生态固碳量可达到663.1万t每年[29]，全市重要的生态碳汇主要包括以下几个方面：2.1森林碳汇有待进一步提升森林是陆地生态系统的重要组成部分，也是NbS的重要实现路径，增加森林面积、保护和管理好林业以提升其质量，能够发挥减源和增汇的双重作用。第九次全国森林资源清查数据显示，我国森林植被总碳储量91.86亿t，其中80%以上的贡献来自天然林。林木每生长1m3，平均约吸收1.83tCO2，释放1.62tO2[30]。大自然保护协会（TNC）等机构的分析认为，不管在全球还是我国，造林再造林的减排潜力都是最大的。较早于苏州等地开展得的一项研究也表明，社区碳汇林建设是区域碳中和的有效途径[31]。根据2018年《武汉市森林生态系统服务价值评估报告》，除中心城区（老城区）外，武汉市林地面积为1517平方千米，森林面积1222平方千米，覆盖率仅约15%。全市森林生态系统年固定CO2和释放O2的量达到了157.52万t和110.48万t，相当于吸收了45万户家庭的年CO2排放量，成为重要的碳汇；年调节水量达2.74亿m3、固持表层土壤量为171.2万t，对水土巨大的调节作用也会间接影响碳汇。但根据有关研究，武汉市在整个湖北省内仍属于低碳排放强度-低森林碳汇地区[32]，森林生物量总量为456.8万t，单位面积森林生物量为39.7t/hm2，平均碳密度为19.65tC/hm2，低于全省平均值23.74tC/hm2[33]。武汉市森林平均储碳密度相对较低，不同区行政区也存在较大差异，森林碳汇还有很大提升空间。2.2湖泊与湿地碳汇潜力得天独厚江河湖泊中还有生物量庞大的藻类等自养微生物和各种水生动物，通过光合作用和生物链富集的固碳量十分可观[34]。湖泊和湿地因此成为温室气体重要的“源”和“汇”，仅占全球陆地面积5％-8％的湿地，却储存有约525Gt的碳，约占全球陆地碳库的35％，这对全球气候变化的响应和适应十分重要。尤其是湖泊和湿地中固定的碳还能够迁移到水底的有机质沉积中被“封存”，成为一个重要的碳库。根据中科院在长江中下游湖泊群开展的研究，该区域浅水湖群埋藏效率可达同流域土壤的3.4倍[35]。武汉全境水域面积2217.6km2，占比超过1/4，长江汉江交汇，166个湖泊点缀全市，水域蓝线控制面积达867.07km2，全市列入保护目录的湖泊有166个，水域蓝线控制面积867.07km2，构成武汉“两江百湖”独一无二的水域生态环境。湿地面积计达3358km2，占第一届全国碳中和与绿色发展大会546全市面积四成，其中近半为天然湿地，包括5个湿地自然保护区和10个湿地公园（国家级6个、省级4个）[36]。美国《国家地理》杂志认为武汉湿地资源位居全球内陆城市前三。据估算，武汉一个东湖湿地生态系统中仅水生高等植物每年的固碳量即高达49.95t[37]。全市不同生态系统中，河湖湿地对自然碳汇的贡献值仅次于森林[38]。2.3土地碳汇能力较不明朗土壤碳库在地球碳循环中的作用不容忽视。如美国本土48个州土壤和森林碳库共储存有约900亿t碳，超过了美国近50年燃烧化石燃料产生的CO2排放总量。土壤碳库总是趋于动态平衡，更合理有效的土地利用方式能够增加土壤碳汇。国内的研究也认为土地作为经济社会和城市发展的载体，其利用方式的变化会引起碳排放改变，成为不可忽视的碳排放源[39]，具有较大的碳减排潜力。根据《武汉市第三次全国农业普查主要数据公报》，武汉耕地、实际经营的林地（不含未纳入生态公益林补偿面积的生态林防护林）和牧草地（草场）等面积合计为3509.5km2，占武汉市总面积的约40%以上。在经济快速发展的大背景下，武汉市建设用地规模不断扩大，而耕地面积进入21世纪后一度下降，土地可持续发展压力越来越大。关于土地在碳汇中作用的研究较少，明确的是在武汉生态控制区内林地、耕地的碳汇能力均较强[40]。另外有研究表明武汉城镇村及工矿用地是土地碳输出的最主要来源，占到年土壤碳输出总量87.2%和碳足迹总量的88.32%；交通用地是土地碳输出量增长最快的用地类型，占碳足迹总量的10.74%[41]。2.4生物多样性异常丰富生物多样性是生物及其环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的综合，包括了遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性，保护生态系统和生物多样性有利于早日实现碳达峰和碳中和。武汉市域内共存在森林、草地、河流、湖泊、湿地、农田、城市等多种生态系统，生物多样性异常丰富。根据《武汉年鉴》（2019），全市植物区系属中亚热带常绿阔叶林向北亚热带落叶阔叶林过渡的地带，全市的蕨类和种子植物至少有106科、607属、1066种，兼具南方和北方植物区系成分。动物资源因水而兴，鱼类资源有1l目、22科、88种，水禽有8目、14科、54种。但生物多样性研究与保护相对滞后，2021年2月才完成全市首个湿地生物多样性调查，在调查的府河湿地中有动物256种、植物253种，水体中浮游植物有104种（属），浮游动物共有78种（属），底栖动物3类22种（属），鱼类资源56种，共计260种。3NbS促进武汉提升生态碳汇能力的路径选择武汉的自然生态资源虽发达，但对其生态碳汇功能的发挥和提高缺乏系统的研究。大自然保护协会认为中国实施NbS的潜在路径包括但不限于造林再造林与森林经营、湿地和泥炭地的保护与恢复、保护天然林并减少毁林、更完善的农/牧/草管理、混农（牧）林系统管理等。湖北省和武汉市的“十四五”规划纲要均将武汉定位为“长江经济带核心城市”，在实现碳中和目标的过程中，在习近平生态文明思想的指导下，以NbS的理念和途径充分发挥森林、湿地和土壤等生态系统的碳汇功能，从而提高整个城市的生态碳汇能力是必然选择。3.1激发和扩大森林碳汇的潜力在整个湖北省内，武汉市属于低碳排放强度-低森林碳汇地区，产业结构较为合理。但由于森林面积相对较少，其碳排放强度虽较低，但森林碳汇在省内也属于较低水平，需要以第一届全国碳中和与绿色发展大会547NbS理念指导和加强林业的建设，通过增加植树造林、加强林分管理、改善林分结构提高森林碳汇，提高森林生态系统碳储量。一是在林业碳汇政策支持和市场机制的作用下，不断加强造林再造林与森林经营，以实现间接减排的目的。并建立森林生态系统碳通量长期动态监测，进行碳循环模拟，健全碳循环报告和核算体系。二是探索开发木质产品和可再生能源。森林是一种潜力巨大的可再生资源，具有巨大的潜力。在转变经济发展方式、发展绿色经济、促进绿色增长的过程中，林木生物质能源可以部分替代化石能源，有效减少碳排放；发展木本粮油经济产业则能同时增加碳汇和维护国家粮油安全。三是要进一步完善碳汇交易市场。湖北省是全国碳交易试点，在整合碳市场低碳资源方面具有先发优势和潜力。但由于政策方法等原因，现有的森林碳汇一时难以计量，而新增森林一开始就应当进入碳汇造林体系。既要通过造林绿化项目增加全市的森林面积和蓄积量，深度挖掘林业的碳汇潜力，为抵消工业等碳排放提供碳汇，也要积极探索林业碳汇交易机制，通过试点逐步扩大森林碳汇产业，进一步发挥林业减排作用。3.2保护湖泊等湿地的完整性以维持和增加碳汇保护修复湖泊等湿地，就是践行生态文明建设和NbS理念的最重要途径之一，也能为城市社会经济的可持续发展构筑更加坚实的生态屏障。地方政府应当进一步重视湿地应对气候变化的工作，把增加湿地碳汇、推进绿色低碳发展纳入生态文明建设的重要组成内容。并借鉴欧美发达国家经验，建立湿地碳汇监测网络，开展湿地碳汇研究、评价与调查。针对城市化进程中出现的湿地破碎化问题，采取一系列NbS措施，包括但不仅限于：继续推进和优化江湖连通、湖湖连通工程，形成规模化、整体化、系统化的生态水网，治污、修复、生态功能发挥等同步进行。尽快开展全面的湿地资源调查，厘清湿地类型、面积、分布尤其是生态状况等数据，在此基础上建立更加严格的管控机制。进一步完善湿地生态补偿机制，对湿地生态功能受益者建立意愿支付机制，补偿给保护湿地贡献者和利益受损者。不断加强湿地保护和规划，划定湿地保护红线，城市规划建设尽可能避免对湿地的侵占和干扰影响，并组织对各类湿地的生态保护与修复，以最大限度保持湿地景观格局和生态系统的完整性，保证其生态服务功能的发挥。3.3更合理利用土地从而实现减排增汇在土地利用方面，要按照《国务院关于武汉市城市总体规划的批复》，将城市建设用地控制在450km2以内。在此基础上，优化各产业间用地结构和第三产业内部用地结构，保证一定数量的碳汇。如武汉未来的产业用地应当优先供应第一产业用地，以此控制碳汇用地向碳源用地的转变。并合理利用置换土地，不断推动中心城区产业功能升级，提升单位土地的利用效率。对于在碳汇中作用更大的农业系统来说，存在一些共性的、综合性的难题，如耕地质量退化和生态脆弱等。以NbS指导城市用地和农业管理，可增加碳汇、减少排放、提高农业生态系统的韧性。把NbS的理念和准则应用到农业规划编制中，不断改善农业管理制度，重点关注可持续农业、再生农业、适应气候变化的气候智慧农业等新型农业的规划与设计，使其更加顺应自然规律。推进农业用地和建设用地整理、乡镇与农村生态保护修复，推动保护性的耕作实践和土地节约集约利用，不断优化生产、生活、生态空间格局。基于农业系统的物质转换、能量流动和信息交流规律，探索基于NbS的耕地土壤碳储存、碳减排技术，科学提升土壤有机碳含量和植被的固碳能力，保障我国粮食安全，实现国家粮食安全与生态环境保护的双赢。3.4统筹碳中和与生物多样性保护第一届全国碳中和与绿色发展大会5482021年1月，生态环境部发布了《关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见》，指出要协同推动适应气候变化与生态保护修复等。因此应当充分认识生物多样性对碳中和的重要作用，以NbS理念进一步加强对生态系统和生物多样性的保护。统筹规划碳中和行动方案与生物多样性保护工作，建立二者协同推进的资金机制、部门协调机制、产业发展政策、考核激励制度等。强化科技支撑，加强碳中和与保护生物多样性统筹、风险及对策的研究，既要评价保护生态系统和生物多样性对碳中和的效益，也要基于全生命周期的理念评估碳中和有关措施对生态系统生物多样性的影响，从而确定利于生态系统和生物多样性保护的碳中和技术。此外也要加大对碳中和措施可能影响生态系统和生物多样性的监管力度，比如应当监管光伏发电等碳减排工程对自然保护区、国家主体生态功能区、生态保护红线等的影响等。3.5辩证审慎地看待NbS虽然NbS在碳中和中具有可观的潜力，尤其是受保护和恢复的泥炭地就不存在碳饱和，其碳汇功能是持久的。但其他路径并非如此，基于土地的一些NbS路径，包括造林、混农（牧）林系统、矿质土壤碳管理等，植被和土壤吸收并储存碳的功能并不会一直增长或维持，随着植被生长成熟变化以及植被与土壤碳库的饱和，净碳吸收可能会逐渐降低甚至趋于零。储存的碳也可能因干旱、火灾、病虫害等自然原因或不可持续的管理等认为原因而发生逆转。另一方面，多数基于土地的NbS路径，如农田、森林、放牧和土壤碳管理等，并不涉及对土地利用方式的改变，也不会影响其他的土地利用方式。提高林、田、草等的生产力还能减少对土地的需求，甚至释放出更多土地。但必须警惕大规模实施和应用NbS，对土地、水体、能源等可能产生的潜在负面影响。比如绿化造林和开发利用生物质能源就可能影响其他形式的土地利用，进而影响生物多样性、农业与粮食以及生态系统的其他功能和服务。在对土地进行规划、恢复和管理时，必须统筹考虑碳汇的收益持久性和生态系统的其他功能与服务。参考文献[1]习近平.在第七十五届联合国大会一般性辩论上的讲话[N].人民日报,2020-09-23(003).[2]习近平.继往开来，开启全球应对气候变化新征程[N].人民日报,2020-12-13(002).[3]周宏春.以碳中和指标为抓手,协同推进减污降碳工作[J].中国发展观察,2021(01):20-24.[4]杨枝煌.三方面统筹推进碳达峰碳中和[N].中国石化报,2021-01-29(005).[5]郭义强.生态保护修复有助于碳中和[N].中国自然资源报,2021-03-10(003).[6]刘振亚.实现碳达峰碳中和的根本途径[N].学习时报,2021-03-15(008).[7]黄承梁.把碳达峰碳中和作为生态文明建设的历史性任务[N].中国环境报,2021-03-25(003).[8]俞孔坚.两种文明的斗争：基于自然的解决方案[J].景观设计学,2020,8(03):6-9+4-5.[9]李萌.基于自然的解决方案理念及城市应用研究[J].城市,2020(07):17-28.[10]陈梦芸,林广思.基于自然的解决方案:利用自然应对可持续发展挑战的综合途径[J].中国园林,2019,35(03):81-85.[11]CarstenN,TimoA,KatherineNI,etal.Thescience,policyandpracticeofnature-basedsolutions:Aninterdisciplinaryperspective[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2016(579):1215-1227.[12]EggermontH,BalianE,AzevedoJ，etal.Nature-basedsolutions:newinfluenceforenvironmentalmanagementandresearchinEurope[J].GAIA-EcologicalPerspectivesforScienceandSociety,2015,24(4):243-248.[13]Cohen-schachamE,WaltersG,JanzenC,etal.Nature-basedsolutionstoaddressglobalsocietalchallenges[R].Gland:IUCN,2016.第一届全国碳中和与绿色发展大会549[14]庄贵阳,薄凡.从自然中来，到自然中去——生态文明建设与基于自然的解决方案[N].光明日报，2018-09-12(014).[15]杨崇曜,周妍,陈妍,等.基于NbS的山水林田湖草生态保护修复实践探索[J/OL].地学前缘:1-10[2021-04-09].https://doi.org/10.13745/j.esf.sf.2020.10.3.[16]罗明,刘世梁,张琰.基于自然的解决方案（NbS）优先领域初探[J].中国土地,2021(02):4-11.[17]贺庆棠.生态文明建设与基于自然的解决方案[J].中国林业产业,2019(03):77-80.[18]康蓉,史贝贝,任保平.基于自然的解决方案的气候变化治理[J].环境经济研究,2020,5(03):169-184.[19]罗明,张琰,张海.基于自然的解决方案在《山水林田湖草生态保护修复工程指南》中的应用[J].中国土地,2020(10):14-17.[20]罗明,周旭,周妍.“基于自然的解决方案”在中国的本土化实践[J].中国土地,2021(01):12-15.[21]王旭豪,周佳,王波.自然解决方案的国际经验及其对我国生态文明建设的启示[J].中国环境管理,2020,12(05):42-47.[22]胡文娟.NBS成为联合国气候行动九大领域之一应对气候危机需要自然的力量[J].可持续发展经济导刊,2019(11):15-18.[23]MacKinnonK,SobrevilaC,HickeyV.Biodiversity,climatechange,andadaptation:Nature-basedSolutionsfromtheWorldBankportfolio[R/OL].Washington,DC:WorldBank,2008.[24]田惠玲,朱建华,李宸宇,等.基于自然的解决方案：林业增汇减排路径、潜力与经济性评价[J].气候变化研究进展,2021,17(02):195-203.[25]张小全,谢茜,曾楠.基于自然的气候变化解决方案[J].气候变化研究进展,2020,16(03):336-344.[26]雷光春.湿地保护:应对全球气候变化的自然解决方案[N].光明日报，2019-02-11(008).[27]吴建国,罗建武,李俊生,等.加强生物多样性保护助力碳达峰[N].中国环境报,2021-02-19(003).[28]林伯强.保护和发展蓝碳助力“碳中和”[N].第一财经日报,2021-03-24(A11).[29]张炜,刘晓明.武汉市蓝绿基础设施调节和支持服务价值评估研究[J].中国园林,2019,35(10):51-56.[30]朱震锋.新形势下推动碳达峰、碳中和的根本遵循与行动路径[J].奋斗,2021(01):39-42.[31]张丽,刘建雄,蒋妮姗.社区碳汇林建设是区域碳中和的有效途径[J].环境教育,2011(05):42-44.[32]付甜,潘磊,胡文杰,等.湖北省区域碳排放强度和森林碳汇差异分析[J].林业调查规划,2019,44(03):24-29+40.[33]范冶.武汉市森林碳汇能力评价研究[D].武汉轻工大学,2019.[34]贾凌霄.碳汇[N].中国矿业报,2021-03-19(003).[35]DongX.,AndersonN.J.,YangX.,etal.CarbonburialbyshallowlakesontheYangtzefloodplainanditsrelevancetoregionalcarbonsequestration[J].GlobalChangeBiology,2012,18(7).[36]陈莹,郑锦志.武汉市湿地破碎化对生态系统服务价值的影响研究[J].资源开发与市场,2021,37(03):257-265.[37]周文昌,史玉虎,潘磊,等.2017年武汉东湖湿地生态系统最终服务价值评估[J].湿地科学,2019,17(03):318-323.[38]陈涛.武汉市生态系统服务功能价值空间分异研究[D].湖北大学,2016.[39]刘晔,陈银蓉,袁凯华,等.城市土地利用碳减排潜力研究——以武汉市为例[J].资源开发与市场,2019,35(05):638-645+699.[40]彭义钧,吴雪飞.碳平衡视角下武汉生态控制区碳汇效能演变及调控[J].中国城市林业,2020,18(05):77-82.[41]屈宇宏.城市土地利用碳通量测算、碳效应分析及调控机制研究[D].华中农业大学,2015.第一届全国碳中和与绿色发展大会550基于3S技术的石家庄市土壤碳汇时空变化研究刘征，王晓蕊，张夏坤（石家庄学院资源与环境科学学院，河北石家庄050035）摘要：土壤碳汇储量研究为生态环境的治理提供理论依据与方向指导。采用Arcgis、MRT、ENVI等软件，对2009年和2019年逐月气温、降水量、日照、ModisNDVI、全国植被类型数据进行处理，利用CASA模型插件计算石家庄市植被净初级生产力NPP，同时，运用土壤微生物呼吸RH模型计算石家庄市土壤碳汇NEP，最终得到2009年和2019年研究区NEP分布图，显示其NEP时空变化规律，并分析其影响因子。结果表明：（1）空间格局上，2009年和2019年石家庄市NEP自中心向外围呈增加趋势，NEP较低区域位于石家庄市中心地区；（2）年际变化上，2009年石家庄市NEP平均为48.44gC·m-2·a-1，2019年平均为-0.48gC·m-2·a-1，下降趋势明显；2019年表现为负值，石家庄NEP由碳汇转为碳源，一是由于植被覆盖率的降低和植物凋落物的人工清理，二是石家庄市西南部的鹿泉区，随着经济的快速发展鹿泉区农业用地大幅度减少，植被覆盖率降低；（3）季节变化上，石家庄市NEP季节变化明显，夏季NEP含量高，冬季NEP含量低；（4）影响因子上，石家庄市NEP与气温、降水相关。研究结果有利于为石家庄市的生态环境治理、提升NEP提供理论依据。关键词：土壤碳汇NEP；CASA模型；植被净初级生产力NPP；石家庄市中图分类号：P964文献标识码：A0引言碳汇研究20世纪60年代由国际科学联合会发起，国际生物学计划标志着全球碳循环研究的开端，目前全球土壤有机碳总库存量报道较多，有关城市土壤地球化学循环的研究仍处于起步阶段[1]。国外大部分研究证明城市区域土壤有机碳大于郊区[2-3]，我国对杭州等[4-6]旅游城市碳汇研究的结果表明，城市土壤的平均有机碳储量远高于远郊区土壤，各城市功能区有机碳储量不同，不同土地利用的有机碳储量变化不相同[5]。不同地块碳汇不断变化，城市土地覆被变化导致约25%的碳库损失[7]。然而，也有少量研究提出了不同的观点，认为城区土壤有机碳储量低于郊区，这可能是由于细根生物量的显著减少和土壤有机碳分解增加[8]。有机碳含量的高低具有不确定性，其影响因素较多，目前，关于城市有机碳储量单一时相研究的报道较多，基于多时相的土壤有机碳的研究较少。采用遥感过程模型法估算碳汇较为流行，包括两种方法：一是通过光能利用模型和土壤基础呼吸模型建立土壤碳通量生态机理遥感模型，估算区域碳储量[9-11]；二是通过构建光谱指数建立土壤碳通量遥感反演模型，估算区域碳储量[12]。以上两种方法均较为繁琐，而利用朱文泉教授计算植被初级生产力NPP（以下简称NPP）插件进行计算则更加方便快捷。本文利用此插件，首先计算NPP，进一步利用土壤基础呼吸模型建立土壤碳通量生态机理遥感模型，对石家庄市的土壤碳汇进行估算，并分析其时空演变格局及其影响因子，为石家庄市的生态环境治理与保护提供理论依据与科学指导。1研究区概况第一届全国碳中和与绿色发展大会551石家庄是河北省省会、是河北省的政治、经济、科技等中心，国务院批复确定的京津冀地区重要的中心城市，距离首都北京283公里[13]。石家庄市跨太行山地和华北平原两大地貌单元，西部地区处于太行山中部，东部为滹沱河冲积平原，地势东南低西北高。石家庄市属于典型的温带季风气候。四季寒暑分明，雨量集中于夏秋季节。干湿季明显，夏冬季长，春秋季短。石家庄市辖区内河流分属海河流域、大清河水系和子牙河水系。图1石家庄市区行政区划图2数据源与数据处理2.1MODISNDVI数据来源于LAADSDAAChttps://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/网站所提供的16日合成数据，空间分辨率为1km的MOD13A2数据，时间为2009年与2019年，共计批量下载遥感影像数据184幅，行列号为h26v05与h27v05数据。2.2气象数据源于中国气象科学数据共享服务http://data.cma.cn/site/index.html，运用arcgis进行重投影与克里金插值[14]，得到石家庄市的气象数据。2.3植被类型数据来源于寒区旱区科学数据中心中的中国地区土地覆盖综合数据集下载的数据。3石家庄市土壤碳汇计算3.1植被净初级生产力NPP计算本文利用NPP插件求取石家庄市2009年与2019年的NPP值，CASA模型是一个基于过程的遥感模型，模型中的NPP主要由植被所吸收的光合有效辐射(APAR)与光能转化率两个变量来确定。利用朱文泉教授的NPP计算插件得到石家庄市2009年与2019年的NPP最终结果[15]。3.2土壤碳汇NEP计算土壤碳汇可以表示为NPP与RH碳排放之间的差值，即NEP，表达式[16]为：NEP=NPP-RH（公式1）第一届全国碳中和与绿色发展大会5523.2.1土壤微生物呼吸量RH计算借鉴裴志永等[17]研究碳排放与环境因子关系建立的回归方程：RH=0.22×（Exp(0.0913T)+Ln(0.3145R+1)）×30×46.5%（公式2）表达式中，RH表示土壤微生物呼吸，T代表气温，R代表降水。3.2.2RH时空分布对计算出的2009年和2019年逐月RH值和平均RH值分别在excel中绘制，并进行对比分析（图2至图5）。（1）通过图2可以清楚的看出6-8月RH整体较高，都大于30gC·m-2·a-1，7月更都高于40gC·m-2·a-1，11月到2月整体偏低。整体来看，RH年内呈先增长后下降趋势，此趋势与研究区气候相关：石家庄市属于温带季风气候，夏季高温多雨，6-8月气温与降水均较高，RH的影响因素中气温与降水是两个重要因子，气温降水增加与下降影响着RH的增加与下降，二者呈正相关关系。（2）通过计算石家庄市2009年与2019年各月RH平均值，绘制为图3，通过图3可以清晰得出石家庄市的RH月变化平缓，石家庄市2009年与2019年RH年际变化较为平缓，说明RH量较稳定。（3）由图4和图5可见RH与气温降水的相关性，5月到9月气温降水均较高，RH也呈现出较高趋势，RH随着气温降水的增加而增加，气温降水高的月份RH也较高。图22009年与2019年月平均RH变化图32009年与2019年逐月RH变化图42009年气温降水RH趋势图图52019年气温降水RH趋势图3.2.3NEP时空分布通过运用公式1计算石家庄市2009年与2019年NPP与RH，得到石家庄市的2009与2019年逐月和平均石家庄市NEP及其空间分布（图6至图12）。第一届全国碳中和与绿色发展大会553图62009年与2019年逐月NEP结果图72009年气温降水NEP变化图图82019年气温降水NEP变化图图92009年NEP逐月空间分布图图102019年NEP逐月空间分布图图112009年NEP空间分布图图122019年NEP空间分布图第一届全国碳中和与绿色发展大会554（1）从时间变化上（图6），2009年至2019年石家庄市NEP从1月到12月呈正态分布，这种分布与季节变化有关；NEP随着气温和降水的增加而增加（图7和图8），将2009年和2019年逐月比较，十年间每月都明显下降。2009年石家庄市NEP平均为48.45gC·m-2·a-1，此时石家庄市植被面积大，植物凋落物源源不断地补充碳，同时微生物作用也可固碳，因此土壤是碳汇；2019年石家庄市NEP平均为-0.48gC·m-2·a-1，下降趋势明显，此时土壤是碳源，植物凋落物补充的碳小于土壤呼吸作用向大气排放的CO2、CH4。十年间，石家庄NEP由碳汇到碳中和转为碳源，一方面是植被面积减少，另一方面由于城市环境卫生管控逐渐加强，植物凋落物被集中处理清理，无法存留于土壤表面而转化为土壤碳，使土壤碳汇功能逐渐减弱。（2）从空间变化上（图9至图12），石家庄市逐月NEP与平均NEP都是呈现从外围向中心逐渐递减的态势，越靠近中心城区，NEP越小。石家庄市中心城区为裕华区、新华区等市区，经济水平高，植被覆盖率低，多为城市绿化的植被，NEP较低；石家庄市外围则为经济水平较低的栾城、藁城等城区，种有农田等植被，NEP较高。这种分布趋势说明NEP和石家庄市土地利用性质有关，绿地、农用地区域NEP值高，建设用地、裸地NEP值低（图13和图14）。（3）从时空变化上（图11和图12），石家庄市西南部的鹿泉区NEP变化最大，主要是由于2009年鹿泉城市化建设水平低，大多为农田和森林等植被，随着城市化水平的增加，经济的快速发展，鹿泉区在2019年由农业为主逐渐转变为工业发展，加之旅游开发，大量土地由农田和林区转变为建筑用地[14,18]，植被覆盖率大大降低，因此造成了鹿泉区的NEP大幅度下降。（4）正是由于经济发展、城市化建设的提高，造成了石家庄市的植被覆盖率大大降低，2009年植被覆盖率本来就低的中心市区更是随着城市规模的发展，用地建设的转变[13,18]，植被覆盖率进一步降低，造成中心市区的NEP也快速下降。（5）通过图9和图10可看出，NEP量随着气温、降水的增加而增加，其中7、8、9月最高；由于这三个月气温高、降水较多，NPP较高，相应的NEP量也较高。（6）石家庄市鹿泉区抱犊寨海拔较高，导致NEP较低，这与贠银娟和赵军[19]研究NEP含量与海拔关系中的结论相一致。4影响因子分析利用CASA模型，将NPP与RH作为基础计算得到石家庄市NEP，进一步分析NEP与气温、降水、人类活动和NDVI的关系。4.1气温对NEP影响石家庄市为温带季风气候，夏季高温，冬季寒冷，植被生长受气温的影响，夏季温度高，太阳辐射量大，植被生长快速，因此植被覆盖率高，2009年的1月的NEP平均为10.07C·m-2·a-1，而7月平均NEP为91.54gC·m-2·a-1，数值远高于1月数据。徐丽梅[20]的研究认为，地处华北地区的太行山与燕山山脉地区随海拔的升高，气温不断下降，随之NPP下降明显，这与本文中气温对NEP影响的研究结果相符合。4.2降水对NEP影响石家庄市夏季降水量较大，冬季降水量较少，通过图9和图10可看出石家庄市NEP与降水呈正相关趋势，7、8月降水量较多，石家庄市的NEP也处于较高值，降水量越多植被覆盖率越高，土壤的RH，NEP也越高。第一届全国碳中和与绿色发展大会5554.3人类活动对NEP影响石家庄市裕华区、新华区等市区NEP较低，藁城区、栾城区等地NEP较高。因为市区植被覆盖率低，造成NEP含量较低。随着城市化建设进程[13,18]，农业逐渐转变为非农业，植被覆盖率逐渐降低；城市环境卫生管控逐渐加强，植物凋落物被集中处理清理，无法转化为土壤碳而缓慢排放，也使得2019年NEP低于2009年。4.4NDVI对NEP影响NDVI植被归一化指数，NDVI直接反应植被生长状态，植被生长状态越好，NDVI数值越大，二者呈正相关趋势。石家庄市主要植被类型为温带落叶阔叶林，夏季植被生长旺盛，光合作用较强呼吸作用，冬季落叶，主要为呼吸作用，NDVI也随之变化。5结论通过运用CASA模型结合ModisNDVI数据得到石家庄市NEP空间分布图，并进行了分析与研究得出以下结论：（1）空间格局：2009年至2019年，石家庄市年NEP呈现自中心市区至四周增加趋势，石家庄市中心地区NEP数值较低，藁城区和栾城区NEP数值较高。（2）年际变化：2009年石家庄NEP平均为48.45gC·m-2·a-1，2019年低于-0.48gC·m-2·a-1,年际变化明显。主要由于经济发展、城市化建设的提高，石家庄市的植被覆盖率大大降低，同时，城市环境卫生管控造成植物凋落物无法转化为土壤碳而缓慢排放，2009年到2019年NEP大幅度降低，土壤由碳汇转为碳源。（3）季节变化：石家庄市NEP变化6至9月数值高，12月至来年3月数值小，主要是石家庄市属于温带季风气候，夏季温度高降水多，冬季温度低降水少，植被生长呈季节性变化，因此，石家庄市NEP与气温降水密切相关。（4）影响因子：西南部鹿泉区十年间经济发展迅速，土地利用变化明显，NEP变化较其他区变化明显。NEP随着海拔的增高而降低，鹿泉抱犊寨海拔高于石家庄市其他区，因此，NEP也较石家庄市其他地区低。参考文献[1]OwersCJ,Rogers,Kerrylee,etal.SpatialVariationinCarbonStorage:ACaseStudyforCurrambeneCreek,NSW[J].AustraliainJournalofCoastalResearch,2016,75(sp1):1297-1301.[2]OSKARB,CEZARYK.Organiccarbonpoolsinmountainsoils-sourcesofvariabilityandpredictedchangesinrelationtoclimateandlandusechanges[J].Catena,2017,149:209-220.[3]罗上华,毛齐正,马克明,等.城市土壤碳循环与碳固持研究综述[J].生态学报,2012,32(22):7177-7189.[4]罗上华,毛齐正,马克明,等.北京城市绿地表层土壤碳氮分布特征[J].生态学报,2014,34(20):6011-6019．[5]胡莹洁,李月,孔祥斌,等．1980—2010年北京市农用地碳储量对土地利用变化的响应[J]．生态学报,2018,38(13):4625-4636．[6]段保正,石辉,魏小芳,等.西安市城区表层土壤碳储量与分布特征[J].水土保持通报,2017,36(6):293-297.[7]朱士华,艳燕,胡云锋,等.干旱区城市化对生态系统碳库的影响——以乌鲁木齐市为例[J].自然资源学报,2016,31(7)1086-1099.[8]张雪莹,陈小梅,危晖,等.城市化对珠江三角洲存留常绿阔叶林土壤有机碳组分及其碳库管理指数的第一届全国碳中和与绿色发展大会556影响[J].水土保持学报,2019,31(4):184-190.[9]周涛,史培军,罗巾英,等．基于遥感与碳循环过程模型估算土壤有机碳储量[J]．遥感学报,2007,11(1)：127-136.[10]张继平,刘春兰,郝海广,等．基于MODIS+GPP-NPP数据的三江源地区草地生态系统碳储量及碳汇量时空变化研究[J]．生态环境学报,2015(1)：8-13.[11]黄文贤,李勇,陈镜明,等．基于大气CO2浓度和生态碳通量模型的土壤碳库优化方法[J]．科学通报,2015,60（13）：1227-1234.[12]张新乐,窦欣,谢雅慧.引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型[J].农业工程学报,2018,34(4)：143-150.[13]张侠,张成,尚国琲.石家庄市土地利用分区研究[J].中国国土资源经济,2015,28(07):53-57.[14]潘雪萍.基于GIS的气象要素插值方法比较研究[J].科技风,2018,(26):226.[15]尹锴,田亦陈,袁超,等.基于CASA模型的北京植被NPP时空格局及其因子解释[J].国土资源遥感,2015,27(01):133-139.[16]汤洁,姜毅,李昭阳,等.基于CASA模型的吉林西部植被净初级生产力及植被碳汇量估测[J].干旱区资源与环境,2013,27(04):1-7.[17]裴志永,周才平,欧阳华,等.青藏高原高寒草原区域碳估测[J].地理研究,2010,29(01):102-110.[18]梁龙禛,岳彩荣.基于GIS的石家庄市土地利用变化分析及预测[J].林业调查规划,2016,41(01):1-5+10.[19]贠银娟,赵军.基于MODIS-NDVI数据的植被碳汇空间格局研究——以石羊河流域为例[J].山地学报,2018,36(04):644-653.[20]徐丽梅,郭英,刘敏,等.1957年至2008年海河流域气温变化趋势和突变分析[J].资源科学,2011,33(05):995-1001.第一届全国碳中和与绿色发展大会557河南省西部伏牛山区碳汇估算及其气候驱动因子研究田宏伟1,2（1.中国气象局/河南省农业气象保障与应用技术重点实验室，河南郑州450003；2.河南省气象科学研究所，河南郑州450003）摘要：为评估河南省森林生态系统碳汇时空变化特征，本文以伏牛山区为研究对象，采用光能利用模型逐年计算林区NPP，采用气候与土壤因子复合土壤呼吸模型逐年计算土壤呼吸，并基于二者计算伏牛山林区NEP，结果发现：（1）2020年伏牛山林区植被NPP平均为744.5gC·m-2·a-1，空间分布总体呈东北部低，西南部高的趋势，区域NPP总量呈增长趋势，伏牛山中南部变化以下降为主，而浅山丘陵区变化以上升为主；（2）2020年伏牛山林区土壤呼吸平均为163.2gC·m-2·a-1，空间分布总体呈东南部高，西北部低趋势，区域土壤呼吸总量呈下降趋势，西北部土壤呼吸量呈增加趋势，增加速率向东南方向递减；（3）2020年伏牛山林区植被NEP平均为581.3gC·m-2·a-1，空间分布总体呈东北部低，西南部高的趋势，变化趋势与NPP基本相同；（4）降水量与植被NPP、土壤呼吸和植被NEP均呈显著正相关。关键词：植被NEP；光能利用模型；土壤呼吸0引言工业革命以来,化石燃料的使用及土地利用方式的改变向大气中释放了大量的温室气体CO2,使得全球气温持续升高,并进而引起一系列的环境问题[1]。如何有效地缓解大气CO2浓度的增长速度不仅是一个科学问题,而且是一个政治经济问题[2]。为寻求缓解全球气候变暖的有效措施，联合国1988年成立了“政府间气候变化专门委员会(IPCC)”，对全球气候变化问题作全面的探讨.1997年国际社会根据公平原则以及“共同但有区别的责任”原则，通过了具有法定约束力的《京都议定书》，共同抵制气候变暖.政府间气候变化专门委员会(IPCC)编写的《气候变化2007：综合报告》中指出，随着全球气候变暖，气候-碳循环这一关系预计将使更多二氧化碳进入大气.缓解气候变暖已经成为全球共同的使命.2020年9月23日，中国政府向国际社会作出2030年前碳达峰、2060年前碳中和郑重承诺，2021年全国两会上，碳达峰、碳中和首次被写入政府工作报告。作为陆地生态系统的主体，森林生态系统在调节全球碳平衡、减缓大气中二氧化碳等温室气体浓度上升，以及减缓全球气候变暖等方面具有不可替代的作用[3]。在碳汇来源中，森林生态系统是地球上除海洋之外最大的碳库，其碳贮量约为1146PgC(1Pg=109t)，占全球陆地总碳汇储量的46%[4]；在所有固碳陆地植被中，森林生态系统碳汇功能最强，其碳汇作用主要表现在直接固碳、能源的替代作用上。陈百明在研究森林生态系统的生态资产价值评估得出，森林生态系统固定二氧化碳和供给氧气的价值占到森林生态系统年总经济价值的10%以上，用森林吸收二氧化碳比直接采用减排技术更加经济，实施造林和再造林，增加森林碳汇，是世界公认的最经济有效的解决二氧化碳上升的办法[5]，因此动态评估森林生态系统碳汇变化对于森林生态价值评估、节能减排措施制定、科学评估碳达峰和碳中和目标完成情况等具有重要意义。常见的森林碳汇量估算方法有3类，一是通过森林清查数据，利用相关数学模型进行评估，二是通过对研究区抽样的方法测定森林生物量，再根据生物量估算出碳汇量，三是基于卫星遥感和气象数据建立估算模型估算。森林清查耗费大量人力物力，第一届全国碳中和与绿色发展大会558难以动态快速评估，抽样测定森林生物量难以大规模开展，基于卫星遥感和气象数据的估算模型虽然精度有限，但是具有快速大范围动态评估的优势。伏牛山是中国北亚热带和暖温带的气候分区线，是河南境内面积最大的森林分布区域，区内森林植被保存完好，森林覆盖率达88%，是北亚热带和暖温带地区天然阔叶林保存较完整的地段。特殊的地理位置和复杂多样的生态环境条件，使本区保存了丰富的生物多样性资源[6-8]。本文拟基于植被净初级生产力估算模型和土壤呼吸模型评估伏牛山区森林生态系统碳汇动态变化，并分析气象条件对碳汇的影响，为地方政府节能减排方案的制定提供科学依据。1数据与方法1.1数据卫星遥感数据来自美国EOS/MODIS数据库提供的2000-2020年空间分辨率为1KM的MODIS卫星月NDVI合成数据。气象资料包括2000-2020年的逐日平均气温、最低气温、最高气温、降水量、相对湿度、风速、日照时数等数据，计算其月值，采用反距离权重法插值生成1km格点网格数据。1.2NPP计算模型利用EOS/MODIS月NDVI合成数据和月地面气象观测资料，根据植被光能利用原理由陆地生态系统碳通量TEC模型计算月植被NPP[9]。式中，NPPij、GPPij、Rij分别为第i年第j月的植被净初级生产力、总初级生产力和呼吸消耗量（gCm-2月-1）；ɛij为第i年第j月的实际光能利用率；FPAR为植被吸收光合有效辐射的比例，是随植被生长而变化的量，由逐月NDVI估测获得。PARij为第i年第j月的入射光合有效辐射（MJm-2月-1），采用世界粮农组织推荐的方法由全国气象站日照时数计算太阳总辐射，然后根据入射光合有效辐射占太阳总辐射的比例0.48计算PARij。全年陆地植被NPP计算公式：式中，NPPi为第i年陆地植被NPP(gCm-2a-1)；n为第i年的12个月；j为第i年的月序。1.3土壤呼吸的计算基于插值得到的网格气象数据，采用Yu等提出的气候与土壤因子复合模型[10]计算逐月计算当月度土壤呼吸量，再逐月求和得到年度土壤呼吸量。月度土壤呼吸量计算公式：（）式中，Rs为月度土壤呼吸量，SOC为表层土壤有机碳密度，P为月总降水量，T为月平均气温。根据张宠等165个土壤采样点测定结果，伏牛山区阔叶林、针叶林、混交林和灌木林0~20厘米SOC密度平均值分别为7.92、8.42、8.14和9.67kg/m-2。本研究根据MODIS年度土地覆盖数据及MCD12Q1中的IGBP分类结果，将伏牛山林区分别按四种植被类型赋予有机碳密度。1.4植被净系统生产力（NEP）的计算。NEP是区域上估算植被碳源、碳汇的重要指标，尽管在区域尺度上NEP不等于碳汇，第一届全国碳中和与绿色发展大会559但常常作为碳汇大小的量度，在不考虑其他自然和人为条件影响的前提下，植被碳汇可以表示成植被净初级生产力与土壤微生物呼吸碳排放之间的差值，即：2.结果与分析2.1植被NPP时空分布特征2020年伏牛山区植被NPP平均为744.5gC·m-2·a-1，其中阔叶林、针叶林、混交林和灌木林平均值分别为776.0、513.5、533.9和739.6gC·m-2·a-1。空间分布总体呈东北部低，西南部高的分布趋势（图1A），高值区中心在洛阳南部一带，核心区域NPP在900gC·m-2·a-1以上。伏牛山南麓NPP普遍高于伏牛山北麓，其中南阳西北部区域多在800gC·m-2·a-1以上。伏牛山北麓大部分地区及浅山丘陵区NPP较低，部分区域在700gC·m-2·a-1以下。图1伏牛山去2020年植被NPP（A）及植被NPP变化趋势倾向率（B）空间分布图2000至2020年伏牛山区NPP变化倾向率空间分布图（图1B）显示，伏牛山中南部等2020年NPP较高的区域变化以下降为主，而浅山丘陵区等2020年NPP较低的区域变化以上升为主。区域NPP总量呈增长趋势，但未通过显著性检验，其中区域最高值出现在2015年，为308.220万吨碳，2020年为274.708万吨碳，年际波动幅度较大。不同植被类型年NPP平均值年际波动基本一致，但阔叶林和灌木林最高值出现在2015年，针叶林和混交林最高值分别出现在2004年和2017年，四种植被类型年际变化均呈增长趋势，但也均未通过显著性检验。图2不同植被类型平均NPP年际变化图2.2土壤呼吸的时空分布特征第一届全国碳中和与绿色发展大会5602020年伏牛山区土壤呼吸平均为163.2gC·m-2·a-1，其中阔叶林、针叶林、混交林和灌木林平均值分别为159.9、139.8、148.7和163.8gC·m-2·a-1。空间分布总体呈东南部高，西北部低的分布趋势（图2A），高值区主要位于伏牛山南麓，分布于南阳及平顶山南部一带，大部分区域土壤呼吸在160gC·m-2·a-1以上。伏牛山北麓大部分地区土壤呼吸较低，大部分区域在140gC·m-2·a-1以下。图3伏牛山去2020年土壤呼吸量（A）及土壤呼吸量变化趋势倾向率（B）空间分布图2000至2020年伏牛山区土壤呼吸变化倾向率空间分布图（图2B）显示，区域西北部土壤呼吸量呈增加趋势，而且向东南方向递减，低值区位于南阳和平顶山交界一带。区域土壤呼吸总量呈下降趋势，但未通过显著性检验，其中区域最高值出现在2010年，为79.008万吨碳，2020年为60.215万吨碳，年际波动幅度较大。不同植被类型年NPP平均值年际波动基本一致，但阔叶林和灌木林最高值出现在2010年，针叶林和混交林最高值出现在2003年，四种植被类型年际变化均呈下降趋势，但也均未通过显著性检验。图4不同植被类型平均土壤呼吸量年际变化图2.3植被净系统生产力时空分布特征2020年伏牛山区植被NEP平均为581.3gC·m-2·a-1，其中阔叶林、针叶林、混交林和灌木林平均值分别为616.1、373.7、385.2和575.8gC·m-2·a-1。空间分布总体呈东北部低，西南部高的分布趋势（图1A），高值区中心在洛阳南部一带，核心区域NEP在900gC·m-2·a-1以上。伏牛山南麓NEP普遍高于伏牛山北麓，其中南阳西北部区域多在800gC·m-2·a-1以上。伏牛山北麓大部分地区及浅山丘陵区NEP较低，部分区域在700gC·m-2·a-1以下。第一届全国碳中和与绿色发展大会561图5伏牛山去2020年森林NEP（A）及森林NEP变化趋势倾向率（B）空间分布图2000至2020年伏牛山区土壤呼吸变化倾向率空间分布图（图2B）显示，伏牛山中南部等2020年NEP较高的区域变化以下降为主，而浅山丘陵区等2020年NEP较低的区域变化以上升为主。区域NEP总量呈增长趋势，但未通过显著性检验，其中区域最高值出现在2015年，为254.77万吨碳，2020年为214.493万吨碳，年际波动幅度较大。不同植被类型年NPP平均值年际波动基本一致，但阔叶林和灌木林最高值出现在2015年，针叶林和混交林最高值分别出现在2004年和2017年，四种植被类型年际变化均呈增长趋势，但也均未通过显著性检验。图6不同植被类型平均NEP年际变化图2.4NEP气候影响要素分析随机选取林区30个样点，逐年提取样点的年平均气温、年降水量、年辐射量、植被NPP、土壤呼吸量和NEP，以年平均气温、年降水量、年辐射量为自变量，植被NPP、土壤呼吸量和NEP为因变量，分别进行偏相关分析，分析结果见表1。偏相关分析结果显示，年平均气温与植被NPP、植被NEP呈成相关，与土壤呼吸呈负相关；年降水量与三要素均呈正相关，且相关系数较高，其中与土壤呼吸偏相关系数可达0.9998；年辐射量与三要素均呈负相关。表1气象要素与植被碳汇要素偏相关系数矩阵气象要素NPP土壤呼吸NEP年平均气温0.1491-0.22670.1505年降水量0.61070.99980.4005年辐射量-0.0825-0.3164-0.0807第一届全国碳中和与绿色发展大会5623结论与讨论综合光能利用模型和气候与土壤因子复合土壤呼吸模型分别计算植被NPP和土壤呼吸，并基于二要素计算植被NEP，结果发现：（1）2020年伏牛山区植被NPP平均为744.5gC·m-2·a-1，空间分布总体呈东北部低，西南部高的趋势，区域NPP总量呈增长趋势，伏牛山中南部变化以下降为主，而浅山丘陵区变化以上升为主；（2）2020年伏牛山区土壤呼吸平均为163.2gC·m-2·a-1，空间分布总体呈东南部高，西北部低趋势，区域土壤呼吸总量呈下降趋势，西北部土壤呼吸量呈增加趋势，增加速率向东南方向递减；（3）2020年伏牛山区植被NEP平均为581.3gC·m-2·a-1，空间分布总体呈东北部低，西南部高的趋势，变化趋势与NPP基本相同；（4）降水量与植被NPP、土壤呼吸和植被NEP均呈显著正相关。参考文献[1]SolomonSD,QinD,ManningM,etal.ClimateChange2007:thephysicalsciencebasis.WorkingGroupIcontributiontothefourthassessmentreportoftheIPCC.intergovernmentalpanelonclimatechangeclimatechange,2007.[2]Young,LindaM.CarbonSequestrationinAgriculture:TheU.S.PolicyContext[J].AmericanJournalofAgriculturalEconomics,2003,85(5):1164-1170.[3]续珊珊.中国森林碳汇问题研究-以黑龙江森工国有林区为例[M].北京：经济科学出版社，2010.[4]WatsonRT,NobleIR,BolinB,etal.IPCCSpecialReportonlanduse,landusechangeandforestry.2000.[5]陈百明.中国生态资产评估与研究区划[J].中国农业资源与区划,2003,24(6):20-24.[6]田朝阳，郑晓军，胡小丽.河南省分布的常绿阔叶植物在郑州市和北京市的栽培现状分析［J］.河南农业大学学报，2008，42（6）：655-658.[7]田朝阳，孟庆法，郑晓军，等.河南珍稀保护树种引驯化研究［J］.河南农业大学学报，2007，41（3）：309-312.[8]田朝阳，郭二辉，王从彦，等.河南野生常绿阔叶木本观赏植物与园林应用研究［J］.河南科学，2007，25（23）：761-764.[9]YanH,WangSQ,BillesbachD,etal.ImprovedglobalsimulationsofgrossprimaryproductbasedonanewdefinitionofwaterstressfactorandaseparatetreatmentofC3andC4plants.EcologicalModelling,2015,297:42-59.[10]GuiruiYU,ZhengZ,WangQ,etal.SpatiotemporalPatternofSoilRespirationofTerrestrialEcosystemsinChina:TheDevelopmentofaGeostatisticalModelandItsSimulation[J].EnvironmentalScience&Technology,2010,44(16):p.6074-6080.第一届全国碳中和与绿色发展大会563福建省森林生态系统碳汇潜力与气候变化研究杨林1，李欣欣14，廖廓2，郑潮宇1，张玉琴2，林两位3（1.福建省气候中心，福建福州350001；2.福建省海峡气象科学研究所，福建福州350001；3.福建省漳州市气象局，福建漳州363000）摘要：本文应用2000—2020年福建省植被生态质量指数、气候要素观测资料和森林固碳量卫星遥感监测估算资料，对福建省植被生态系统碳汇潜力进行估算、评估和预测。研究结果表明:1）福建省的森林面积、森林碳储量呈持续增长趋势;2）林业碳汇项目对于阔叶林、成熟林和国有林的影响大于针叶林、幼龄林和集体林;3）2060年（碳中和）前，原有森林和新造林的累计森林碳汇量呈现出不断增加趋势，因此碳汇总量也不断增加，其中，原有森林是福建省碳汇的主要来源;4）预计2060年（碳中和）时，南平、福州、三明碳汇潜力较大，这三个地区净固碳量（含活立木、林产品及土壤3部分）分别可以达到8.49、7.99、7.52百万吨;龙岩、漳州、宁德次之，分别可达到6.23、6.17、5.28百万吨；沿海的莆田、泉州、厦门最小，分别是3.92、3.37、0.26百万吨;5）加强森林生态系统保护，提升福建省森林生态系统各个层次的碳汇能力，建立红线管控制度和森林资源承载能力预警机制，强化对现有生态系统的保护，优化人工林结构，营造多树种混交异龄复层林，提高森林生态系统应对气候变化的能力。关键词：森林生态系统；碳汇潜力；影响分析；碳中和；应对气候变化0引言森林生态系统作为重要的陆地生态，在应对全球气候变化及促进低碳经济增长中具有举足轻重的作用。森林碳汇是指利用森林的储碳功能，通过植树造林、加强森林经营管理、减少毁林、保护和恢复植被等活动，吸收固定大气中的二氧化碳，并按照相关规则与碳汇交易相结合的过程、活动或机制。减缓和适应全球气候变化是当前科学界、各国政府和国际社会的共同关注点，森林碳汇对于绿色经济发展具有重要的生态贡献和效益，促进其发展对于我国2060年实现碳中和的目标具有重要的历史和现实意义。非此前的“低于”，并且追逐1.5℃的减排目标。根据IPCC报告，要达到2℃以内的目标，全球在2030年的排放水平应减排150亿吨温室气体。如果将目标提高至1.5℃，则减排任务加重，全球排放降低的需求进一步增加，碳汇的需求空间进一步扩大。我国通过《巴黎协定》明确了减排的总体目标我国通过《巴黎协定》明确了减排的总体目标我国通过《巴黎协定》明确了减排的总体目标：2030年，二氧化碳排放达到峰值，单位国内生产总与二氧化碳排放比2005年下降60%-65%，非化石能源占一次能源消费比重达到20%左右，森林蓄积量比2005年增加450000万立方米。据相关数据显示，与2005年单位GDP排放基数相比，中国碳减排强度逐年降低，其中2014年比2005年排放强度减少了56%，森林蓄积量增加了14基金项目：中国气象局气候变化专项“北极海冰对华南前汛期持续性强降水的影响研究”（CCSF202022）；中国气象局气候变化专项“华东区域气候变化第二次评估报告”（CCSF201916）；中国气象局中国气象局决策气象服务专项经费研究项目重点项目（JCZX2020008）共同资助。作者简介：杨林（1961-）,男，福建泉州人，本科，首席气象专家，研究员，主要从事防灾减灾决策气象服务和气候变化及其应对研究。通讯作者：李欣欣，E-mail:493379687@qq.com。第一届全国碳中和与绿色发展大会564268000万立方米，非化石能源占一次能源消费比重提高至11.20%，减排成效显著。中国碳交易市场的发展，以《京都议定书》CDM项目为起点，划分两个阶段：清洁发展机制阶段（约2002-2011年）和试点交易阶段（2011年-至今）。其中，清洁发展机制阶段通常也称作为基于项目碳交易，试点清洁发展机制阶段通常也称作为基于项目碳交易，试点清洁发展机制阶段通常也称作为基于项目碳交易，试点清洁发展机制阶段通常也称作为基于项目碳交易，试点清洁发展机制阶段通常也称作为基于项目碳交易，试点清洁发展机制阶段通常也称作为基于项目碳交易，试点交易则是进行碳配额交易。2011年起，我国先后在北京市、天津市、上海市、重庆市、广东省、湖北省、深圳市启动7个碳交易试点，探索建立碳交易机制稳步推进制度设计、能力建设、人员培训等方面的工作，取得了初步成效，对于森林碳汇纳入交易体系已有一定的探索。在此基础上，2016年1月国家发改委已经明确中国将在2017年启动全国碳排放权交易，实施碳排放权交易制度。碳汇交易是碳交易市场的重要组成部分，已经是政府、学界、商界共同关注的话题。林业碳汇项目是当前森发展重要载体，对生态环境具有贡的话题。林业碳汇项目是当前森林发展的重要载体，对生态环境具有重要贡献，但其具有非持久性的特点，并存在人为及自然风险所带来碳逆转现象以及碳逆转所带来的经济风险和环境风险，需要对林业碳汇项目发展优先区域进行评价、厘清碳排放与经济增长之间的互动关系以及相关产业的发展趋势。森林碳汇具有碳逆转的风险，同时还具有资金成本过高、碳汇信用价格波动、碳汇计量与认证技术不完善和中介市场发育不完全等融资风险，建立健全森林碳汇保险机制具有重要的现实意义，但森林碳汇保险不同于一般的商业保险，应该坚持政府主导、强制性与自愿性相结合的发展模式，同时，需要构建与完善森林碳汇法律制度。福建省是全国南方重点集体林区，也是我国南方地区重要的生态屏障。山多林多是福建的一大特色和优势，“清新福建”已凸显出巨大的经济价值和社会价值。根据全国第八次森林资源清查结果，全省森林面积801.27万公顷（1.2亿亩），森林覆盖率65.95%、居全国首位；森林蓄积60796.15万立方米（其中：天然林蓄积35942.92万立方米，人工林蓄积24853.23万立方米）。长期以来，福建省委、省政府高度重视林业工作，把发展林业作为建设生态省和美丽福建的重要任务，发展林业是打造宜居环境、提高人民幸福指数的重要抓手；增加森林碳汇是提高应对气候变化能力、拓展我省经济发展环境承载空间的重要举措；发展林业是解决“三农”问题、促进农民增收的重要途径，是建设生态文明先行示范区、促进人与自然和谐共处的重要内容。因此，作为全国首个生态文明先行示范区，围绕“清新福建”建设目标，福建持续深化生态文明体制改革、加快推进绿色发展方面不断先行先试，已经积累较多成熟经验。在全国碳交易市场中，如何将福建省生态优势转化为经济优势，同时又促进生态优势，最终形成经济-生态系统良性循环的耦合系统，成为福建省迫切需要解决的问题。本文应用2000—2020年福建省植被生态质量指数、气候要素观测资料和森林固碳量卫星遥感监测估算资料，对福建省森林生态系统碳汇潜力进行估算、评估和预测，以武夷山为例，对武夷山植被生态系统碳汇潜力与重要气候影响因子相关性进行分析。这些研究成果可为当地政府开展碳中和背景下的绿色发展、植被生态环境治理、实现森林碳汇交易提供科学决策依据。1研究区域概况福建省地处亚热带，气候条件优越，雨量充沛，光照充足，年平均气温17-21℃、年平均降雨量1400-2000毫米，十分适合林木生长，自然气候条件得天独厚，且区位优势明显，是我国林业对台合作交流的前沿平台。第一届全国碳中和与绿色发展大会565图1福建省森林资源分布图全省现有级以上公益林286.2万公顷（4293万亩）、占全省林地面积的30.9%；林业自然保护区88处（其中：国家级14处、省级21处，市县级53处）、保护小区3300多处，保护面积1245万亩、占陆域面积6.8%；森林公园178个（其中：国家级森林公园30个、省级127个）。全省生态环境质量评比连续多年居全国前列，全省业用地926.82万公顷（1.39亿亩）、占土地总面积76.28%，素有“八山一水一分田”之称。根据全国第八次森林资源清查结果，全省森林面积801.27万公顷（1.2亿亩），森林覆盖率65.95%、居全国首位；森林蓄积60796.15万立方米（其中：天然林蓄积35942.92万立方米，人工林蓄积24853.23万立方米）。全省共有木本植物1943种、脊椎动物1693种，均占全国三分之一，是我国生物多样性最为丰富的省份之一。特别是拥有世界同纬度带最典型、面积最大、保存最完整的亚热带原生性森林态系统，以有着“世界生物之窗”美誉的“双世遗”武夷山为典型代表。福建省是全国生态环境、空气质量均为优、森林资源丰富的省份（图1）（表1）。表12020年福建省森林资源各项指标表2资料来源和统计方法2.1气候要素观测资料气候要素观测资料来源于福建省气象局CIMISS平台。主要包括平均气温、平均最高气第一届全国碳中和与绿色发展大会566温、平均最低气温、降水量、日照时数、相对湿度、蒸发量等基本气候要素。2.2遥感NDVI数据本文所用到的遥感NDVI数据来源于国家卫星气象中心和福建省气象科学研究所。2.3森林资源清查数据数据来源于国家林业局公布的森林资源清查成果。国家林业局在福建省已布设5059个固定样地，定期5a复查1次，已完成连续8次系统的森林资源清查(1978-2014年)。调查内容包括土地利用状况、林木生长状况和生态环境状况，正方形固定样地面积0.067公顷。森林资源清查资料包括森林资源清查统计报表资料、样地库和样木库数据。样木库数据记载了样地号、地理坐标、样地类型、平均胸径、平均树高、郁闭度、林分蓄积量等48项;样木库数据记载了样木号、立木类型、样地号、胸径、材积等11项。采用罗盘仪定向，皮尺量距项。2.4固碳释氧统计方法（1）月植被NPP估算利用太阳光合有效辐射、FPAR、实际光能利用率等数据，根据光能利用率理论，采用陆地生态系统碳通量TEC模型，计算月植被NPP。RGPPNPPPARFPARGPP式中，NPP、GPP、R分别表示植被净初级生产力、总初级生产力和呼吸消耗量（gC•m-2month-1），ε为实际光能利用率，FPAR表示植被吸收光合有效辐射的比例，PAR为入射光合有效辐射(MJ•m−2month−1)。（2）全年植被NPP计算以月植被NPP为基础，对关注年份的各月植被NPP进行累计，得到该时段的植被NPP。（3）固碳量与释氧量计算植被不但提供人类食物、用材，还能吸收二氧化碳、释放氧气。在估算植被NPP基础上，估算植被固定CO2和释放O2的物质量（刘宪锋等，2013）。分析固碳释氧量的时空变化和生态工程的服务效益。固碳释氧量计算公式：式中，为第i年陆地植被固定二氧化碳量，单位为克/平方米；为单位植被NPP固定的二氧化碳量，单位为克/克碳；为第i年陆地植被释放氧气量，单位为克/平方米；为单位植被NPP释放的氧气量,单位为克/克碳；为第i年植被净初级生产力克碳/平方米。3福建省森林植被碳储量动态变化及其影响因素3.1福建省森林植被固碳量采用MODIS分辨率为1Km的卫星影像数据，结合“生态—气象”监测评估模型，以武夷山为例，对2000-2020年植被生态质量进行监测评估，并估算其植被固碳量，结果如下图:第一届全国碳中和与绿色发展大会567图22000-2020年森林植被固碳量分布图（以武夷山为例）3.2福建省森林植被碳储量动态变化基于福建省连续年份的森林清查资料显示，福建省的森林面积、森林碳储量呈持续增长趋势。从1978到2020年，森林面积从472.75万公顷增加到801.27万公顷，森林植被碳储量从136.51百万吨增加到232.34百万吨，森林植被碳密度从28.88增加到29.00吨/公顷。3.3森林植被碳储量影响因素森林植被碳吸收量不仅取决于森林面积，而且与树种组成、年龄结构、林权结构等因素有关。研究结果表明，林业碳汇项目对于阔叶林、成熟林和国有林的影响大于针叶林、幼龄林和集体林。1978-1988年没有开展区域造林再造林碳汇项目，针叶林和阔叶林森林植被碳储量平均值分别为43.95和61.63百万吨，森林面积的平均值分别为240和122万公顷，森林植被碳密度的平均值分别为18.32和50.69吨/公顷。1989-2014年开展造林再造林碳汇项目以来，针叶林和阔叶林森林植被碳储量平均值分别为62.39和78.68百万吨，森林面积平均值为294和164公顷，森林植被碳密度的平均值分别为22.01和44.36吨/公顷。森林植被碳储量的变化幅度很小。第一届全国碳中和与绿色发展大会5681978-2014年阔叶林森林面积、森林植被碳储量和森林植被密度的变化幅度明显高于针叶林，说明造林再造林碳汇项目对阔叶林的影响更大。福建省森林植被碳储量主要以中龄林为主，在整个研究期间，中龄林和幼龄林森林植被碳储量呈现出先上升后下降的趋势，而成熟林则呈现出相反的趋势。表2福建省森林面积、碳储量、碳密度变化表3.4森林植被碳储量增加途径如果以1978年森林植被碳储量136.51百万吨为基线，其中1978-1988年间，森林面积净增加74.3万公顷，森林植被碳储量却下降了2.87%。假设未开展区域造林再造林碳汇项目，到2014年预计将减少15.04百万吨。事实上，相比于1978年的基线，2014年福建省森林植被碳储量净增加95.83百万吨。可见，林业碳汇项目作为一种人为的土地利用变化和陆地管理活动，是增加陆地碳储量最主要的手段之一。4福建省森林生态系统碳汇潜力评估4.1福建省森林生态系统碳汇潜力评估方法碳汇潜力预测方法：采用国际通的CO2Fix模型评估。情景假定：针对采伐方式的不同，对福建省森林生态系统碳汇潜力分两种情景进行模拟。情景1（采伐情景）：假定原有用材林以及无林地造林成熟后当年完成采伐并栽种同一树种，而林业中非用材林则假定成熟后其碳循环达到动态平衡。情景2（非采伐情景）：假定不进行主伐，只进行部分间伐。4.22030-2060年福建省森林生态系统碳汇预测福建省地处亚热带环境，累计森林碳汇潜力巨大。2060年（碳中和）前，原有森林和新造林的累计森林碳汇量呈现出不断增加趋势，因此碳汇总量也不断增加，其中，原有森林是福建省碳汇的主要来源。需要指出的是，2030年（碳达峰）以前，新造林的树种大都处于幼龄期，碳汇能力不明显，福建省任务几乎全部由原有森林承担。2030年以后，新造林碳汇能力逐渐增强在2060年左右福建省森林的年碳汇总量主要来自原有森林，新造林的年碳汇能力不断增加，在2030年（碳达峰）开始逐渐下降，这是由于新造林已经到了成熟期，被砍伐，不再有碳汇能力，甚至还会向大气中排放一些碳，所以出现负值。4.3福建省无林地造林碳汇空间分布福建省无林地造林碳汇空间分布别在情景1和情境2的情况下（图3），2060年（碳中和）前，福建省的9个地级市间无林地造林净固碳量存在明显差异。采伐情景中，南平、第一届全国碳中和与绿色发展大会569福州、三明潜力较大，至2060年，这三个地区净固碳量（含活立木、林产品及土壤3部分）分别可以达到8.49、7.99、7.52百万吨;龙岩、漳州、宁德次之，分别可达到6.23、6.17、5.28百万吨；沿海的莆田、泉州、厦门最小，分别是3.92、3.37、0.26百万吨。南平、三明和龙岩3市的林产品部分的贮存量，沿海6市的林产品部分碳贮存量均小于活立木部分的贮存量。非采伐情景中，研究期间内南平、三明、福州净固碳量分别为10.32、9.15、9.09百万吨；龙岩、漳州、宁德次之，莆田、泉州和厦门最小。福建省无林地造林碳汇的空间分布特征，为福建省的以碳汇为依据的生态补偿机制的建立提供了一种新参考依据。图3福建省无林地造林碳汇空间分布（左:情景1、右:情景2）5结论与讨论综合以上估算、评估和预测分析得出以下结论：1）福建省的森林面积、森林碳储量呈持续增长趋势。从1978到2020年，森林面积从472.75万公顷增加到801.27万公顷，森林植被碳储量从136.51百万吨增加到232.34百万吨，森林植被碳密度从28.88增加到29.00吨/公顷。2）森林植被碳吸收量不仅取决于森林面积，而且与树种组成、年龄结构、林权结构等因素有关。研究结果表明，林业碳汇项目对于阔叶林、成熟林和国有林的影响大于针叶林、幼龄林和集体林。3）福建省地处亚热带环境，累计森林碳汇潜力巨大。2060年（碳中和）前，原有森林和新造林的累计森林碳汇量呈现出不断增加趋势，因此碳汇总量也不断增加，其中，原有森林是福建省碳汇的主要来源。4）预计2060年（碳中和）时，南平、福州、三明森林碳汇潜力较大，这三个地区净固碳量（含活立木、林产品及土壤3部分）分别可以达到8.49、7.99、7.52百万吨;龙岩、漳州、宁德次之，分别可达到6.23、6.17、5.28百万吨；沿海的莆田、泉州、厦门最小，分别是3.92、3.37、0.26百万吨。5）加强森林生态系统保护，提升福建省森林生态系统各个层次的碳汇能力。建立红线管控制度和森林资源承载能力预警机，强化对现有生态系统的保护。完善天然林保护制度，全面停止商业性采伐。在生态敏感区实施退耕还林，增加森林面积。选择抗逆性强的乡土树种或耐干瘠、抗病虫害和生产力高的造林树种，封造人工林，提高森林覆盖率;优化人工林第一届全国碳中和与绿色发展大会570结构，营造多树种混交异龄复层林，提高森林生态系统应对气候变化的能力。参考文献[1]《关于支持福建省深入实施生态省战略加快文明先行示范区建设的若干意见》,2014.[2]《国家应对气候变化规划（2014—2020年）》,2014.[3]《“十三五”控制温室气体排放工作方案》,2016[4]《创新重点领域投融资机制鼓励社会的实施意见》,2016.[5]《福建省“十三五”生态省建设专项规划》,2016.[6]《福建省“十三五”科技发展和创新驱动专项规划》,2016.[7]《福建省“十三五”林业发展专项规划》,2016.[8]《福建省碳排放权交易管理暂行办法》,2016.[9]《福建省碳排放权交易市场设实施方案》,2016.[10]《福建省“十三五”控制温室气体排放工作方案》,2017.[11]《福建省“十四五”生态省建设专项规划》,2020.[12]《福建省“十四五”控制温室气体排放工作方案》,2020.[13]《福建省“十四五”林业发展专项规划》,2020.[14]《福建省“十四五”气象事业发展规划》,2020.[15]2016-2020年度《福建省生态遥感年度报告》第一届全国碳中和与绿色发展大会571浅析集体林林业碳权及在我国的实现路径宋亦凡（美国农村发展研究所北京办事处）摘要：全球碳减排行动已经进入全面提速阶段，以森林为基础的气候变化减缓行动成为气候治理的核心组成部分，碳权利概念也成为气候治理中备受关注的话题。但是国内外对碳权利概念的理解都缺乏深入系统的研究，尤其在我国现行法律体系下，林业碳权的法理构造和实现路径都十分模糊。本文通过梳理国际上碳权利概念与我国现行集体林地法律制度，分析了集体与承包农户对集体林碳储量享有的权利。在我国力争实现“3060目标”的政策背景下，碳交易市场和林业碳汇将迎来巨大的发展机遇；厘清集体林林业碳权对稳定集体土地所有权和农民的承包权益、促进林业碳汇发展、完善碳交易市场制度、以及促进气候应对措施的法制化发展有十分重要的意义。关键词：碳权利；林业碳汇；集体林地1林业碳权提出的背景对全球气候治理具有里程碑意义的《巴黎协定》对世界各国提出了碳达峰和碳中和的要求。政府间气候变化专门委员会特别报告指出，为了实现将全球平均温度上升幅度控制在工业化前水平以上1.5°C之内，全球二氧化碳排放量在2030年必须较2010年水平减少45%，并在2050年前后达到净零排放。在严峻的气候挑战面前，国家主席习近平做出了“力争2030年前达到二氧化碳排放峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的郑重承诺（“3060目标”），欧盟、芬兰、新西兰等多个地区和国家也通过颁布新政或立法的方式制定了碳中和目标。无论实现是1.5°C还是2°C的目标，都要求国际社会加大力度支持碳减排和碳吸收等气候减缓方案。森林固碳正是最主要的减缓途径之一——《巴黎协定》特别提出缔约方应维护和加强包括森林在内的温室气体汇和库，鼓励支持与森林有关的活动。全球碳减排行动已经进入全面提速阶段，以森林为基础的气候变化减缓行动成为气候治理的核心组成部分。这与我国加快推动生态文明建设的步伐相辅相成。2015年中央政府颁布的《生态文明体制改革总体方案》提出建立增加森林等碳汇的有效机制；2018年，国家发改委联合生态环境部和林草局等九个部委共同发布了《建立市场化、多元化生态保护补偿机制行动计划》，明确提出要将“具有生态、社会多重效益的林业温室气体自愿减排项目优先纳入全国碳排放权交易市场”。不论国际还是国内，应对气候变化措施都向着制度化的方向发展，因此有必要厘清林业中与碳相关的权利问题。与能源等减排领域不同，以森林为基础的气候行动不可避免的涉及土地权利和自然资源权属问题。森林气候行动蕴含的社会、经济和生态效益，使其不仅仅是气候与环境问题，更关乎扶贫、生计、就业以及资源的公平分配。与我国国有林地较为清晰的权属安排不同，集体林地涉及更多权利主体，法律关系也相对复杂。因此，明确集体林中碳权利的内涵与外延，确定其产权归属，有助于激励和保障各利益相关方公平、有效的参与森林气候行动并从中获益，也有利于完善我国自然资源资产产权制度和环境治理体系。2国际林业碳权概念梳理第一届全国碳中和与绿色发展大会572碳权利这一概念最早出现在2000年前后澳大利亚与新西兰的碳权利法案中。[1]之后，随着温室气体减排机制和碳交易市场的发展，出现了多种碳权利概念与制度安排。《巴黎协定》签署之后，“减少毁林和森林退化所致排放量”的REDD+机制让大量发展中国家参与到森林气候行动中；[2]REDD+机制对参与国林业治理体系和原住民及当地社区权利的重视，进一步使碳权利成为焦点话题。但是迄今为止，国际气候治理体系中对林业碳权没有明确的、获得广泛接受的定义。下文梳理了目前对林业碳权的几种理解：第一，碳权利指的是权利主体对于可交易的碳汇的权利。例如，澳大利亚新南威尔士州法案规定，碳汇权是权利人从某一宗土地上现有和未来的林木产生的碳汇中获得利益的权利。[3]权利人可以申请将其碳汇权记录在该块土地的登记簿上，且该权利不因土地权属的转移而丧失。因此，这种碳汇权与土地的所有权是分离的，可以被分别转让；碳汇权通过登记的方式与该宗土地捆绑记载在一起。一般情况下，土地的所有权人被推定为该块土地上碳汇权的权利人。只有有权依法行使经登记的碳汇权的主体，才能在满足条件的情况下获得减排量认证，参与温室气体排放信用交易。另一个使用这种方式定义碳权的是清洁发展机制（CDM）。在CDM中，项目参与方可以获得在其“控制之下的造林和/或再造林项目活动”产生的温室气体减排量及转让所获得的收益。[4]项目参与方不需要对林地本身享有任何法律权利，只需要对项目边界内的活动具有“控制”即可获得碳权利。第二种理解是碳权利是权利主体对碳库的权利。碳库指可蓄积二氧化碳的林木、地下生物量和土壤等。根据这种理解，碳汇是由碳库产生的，那么碳库的权利人自然也对碳汇享有权利，可以获得碳汇带来的收益。因此，碳权利的主体是林地的所有权人或用益权人，或是地上林木的所有权人。例如，根据巴西的法律原则，与温室气体相关的权利应推定由森林的所有权人享有。[5]一些发展中国家、特别是非洲国家的森林几乎都为国有，因此其林业碳权也为国家所有。对碳权利的第三种理解、也是目前接受度较高的碳权利定义，指的是权利主体从碳减排或增加的碳储量中获得收益的权利。在这个制度安排下，碳权利是一个权利束，权利主体既可能包括林地的所有权人和用益物权人、林木的所有权人、也可能包括项目的开发主体和项目边界内的其他利益相关方（例如原住民）。碳权利权利束还包括与森林碳汇有关的所有程序性权利的集合，包括在林业碳汇项目开发与实施中的知情权和参与权等。设立碳权利的方式或其载体也分为三类：第一，林业碳权是通过成文法明确规定的。例如澳大利亚多个州和加拿大艾伯塔省出台的明确对碳权利进行定义的地方立法。第二，在没有明确法律规定下，通过推导适用其他法律或行政规则确认林业碳权的归属。在最后一种模式里，碳权经由林地特许经营合同或环境保护地役权合同设立——林地的所有权人（例如国家政府）将开发林地上碳汇利益的权利基于一定对价转让给合同另一方（例如森林经营企业），因此使对方享有了林业碳权。通过这个梳理，我们可以认识到林业碳权的定义与设立方式是复杂的，其必须符合林地所在国现行的法律体系，并且与其参与的碳交易市场或国际气候变化减缓机制的要求相一致。3探析集体林林业碳权在我国的实现路径如前所述，我国法律中目前没有关于集体林林业碳权的规定。在碳减排交易领域，不论是2012年的《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》，抑或是去年发布的《碳排放权交易管理办法（试行）》，都未提及用于抵销的林业碳汇自愿减排量的权属。参考2011年国家发改委颁布的《清洁发展机制项目运行管理办法（修订）》第三十六条规定，清洁发展机制项目因转让温室气体减排量所获得的收益归国家和项目实施机构所有，其他机构和个人不得参与减排量转让交易额的分成。根据这一《办法》，林业项目中林地的权利人对CDM项目下碳第一届全国碳中和与绿色发展大会573交易的收益并不享有权利。在没有关于集体林林业碳权明确规定的情况下，我们应当根据《森林法》、《农村土地承包法》和民法相关规定，推导我国法律体系对集体林林业碳权的制度安排。农村土地属于农民集体经济组织所有，实行承包经营制度。2008年以来，我国开展了集体林权制度改革，旨在“把集体林地经营权和林木所有权落实到农户，确立农民的经营主体地位”。[6]时至今日，林权改革已经完成，绝大多数的集体林地均已承包到户。集体林权改革获得了两个重要成果：第一，对实施承包经营的集体林地，农户获得了长达70年的林地承包经营权；[7]第二，承包农户获得了林地上的林木所有权。[8]新修订的《森林法》还对未承包下户的森林权属情况作出规定：未实行承包经营的集体林地及地上林木，由集体统一经营；[9]由集体或个人承包的国有和集体所有的宜林荒山、荒地、荒滩营造的林木，归承包的集体或者个人所有；其他组织或者个人营造的林木，由营造者所有并享有林木收益[10]。可见，我国法律对林地和林木的权属有十分清晰的规定。那么林木中储藏的碳的权属问题，取决于碳与林木之间的关系。森林固碳的原理是树木在光合作用过程中将二氧化碳和水转化成生物质并释放氧气，随着树木生长可以吸收大量二氧化碳。如果我们认为吸收的二氧化碳是树木自身的组成部分，则碳与树实为一物，碳也相应的属于林木的权利人。如果换一种思路、按照民法理论将树木与碳理解为原物与孳息的关系，林木中的碳也一样应由林木权利人取得。在孳息未与原物分离之前其只是原物的成分，只能由原物的所有人所有。即使将碳视为可从原物分离的孳息，根据《民法典》第三百二十一条规定，除另有约定之外，天然孳息也应由所有权人或用益物权人取得。因此，不论我们采取哪种思路，集体林所储藏之二氧化碳，均应由林木的所有权人取得，即承包林地的农户、或未实行林地承包经营下的农民集体、或营造林木的组织或个人。如果暂不考虑四荒地，我们可以得到如下法律逻辑链条：农民集体或承包农户享有集体林的林木所有权，因此也享有林木中碳储量的所有权；这种所有权包含了对碳储量占有、使用、处分和收益的权能，因此集体或承包农户享有在碳储量上开发碳汇等碳交易产品的权利。开发权可以通过合同约定让渡给第三方，但应有合理的对价。开发权的行使也受到法律、政策规定以及市场规则的约束。这一逻辑链条如能以明确的方式体现在我国自然资源资产产权制度中，可以极大增强集体土地所有权和农户林地承包经营权的稳定性，激励集体与农户参与增强森立碳储量的行动，并为小规模林农户未来参与自愿减排市场交易奠定法律基础。当然，开发碳汇产品面临诸多市场准入门槛。按照目前的林业碳汇方法学要求，项目林地需要满足包括土地合格性与额外性在内的一系列要求，经过基线评估与实施监测，才可能签发核证自愿减排额。因此，开发林业碳汇项目需要对林业、碳交易市场、方法学和相关国家政策具有专业知识，并有经济实力负担开发成本。这些障碍导致承包林地的农户极少有能力直接参与开发林业碳汇项目。曾在浙江临安试点的农户森林经营碳汇交易和贵州单株碳汇精准扶贫都是创新性的将承包林地的农户直接作为碳交易体系的参与方，其经济效益的可行性和社会效益都非常值得深入研究。在我国法律体系中设立集体林林业碳权，还有诸多需要深入研究的问题。对林业碳权法理构造的探析将提出一系列问题：林业碳权是否具有物权性质？这一权利应通过立法直接创设还是通过合同约定设立？是否应当进入不动产登记体系？当林地被转让时，碳权利是否一同被转让？林地被征收时，权利人是否有获得现有土地补偿金之外的补偿的权利？林业碳权被侵害时，该如何救济？林业碳权的价值如何确定？此外，林业碳权如何与我国现行的林业政策和森林保护工程相联系？林业碳权与森林生态补偿在理论上的关系是什么，在现实中又该如何区别？林业碳权与设立在集体林地上的自然保护地有何关系？目前对这些问题都缺乏深入系统的研究，亟需学界和气候变化领域的实践者关注。第一届全国碳中和与绿色发展大会5744结论在气候与环境挑战日益严峻、国家提出“3060目标”的形势下，可以预见的是自然资源和生态产品的价值将日益商品化，其中森林的固碳能力会进一步得到开发。在国际上，大规模的林业气候治理行动将带动大量资金进入林业碳汇领域，创造万亿美元级别的市场价值，成为新的经济增长点。[11]在国内，决策者正在研究制定更完善的自愿减排额交易机制；林业碳汇的应用也将迎来很多机会：越来越多的企业为实现自身碳中和的目标需要购买林业碳汇减排额；国家或出台政策鼓励社会公众参与购买林业碳汇，作为抵销自身碳足迹的方式；生态恢复性司法机制得到推广，将林业碳汇作为破坏生态环境的赔偿方式之一等等。在这些情境下，社会资本或以项目投入或以金融产品的方式进入林业碳汇领域；如果最终的收益都被资本方获取、作为林木所有权人的林地承包农户或集体被排除在外、无法获得合理的利益，这不仅是不公平的、更无益于实现我国气候应对的目标。参考文献[1]ArjunaDibley,MartijnWilder.ForestCarbonRights:LessonsLearnedfromAustraliaandNewZealand.Carbon&ClimateLawReview,2015.Vol10,No.3.[2]REDD+的全称为：减少发展中国家毁林和森林退化所致排放量加上森林可持续管理以及保护和加强森林碳储量.[3]澳大利亚新南威尔士州经1998年《碳权利法修正案》修订的《产权转让法》第87A条.[4]见《京都议定书》第5/CMP.1号决定.[5]CarbonrightsinBrazil(English).Washington,D.C.:WorldBankGroup.[6]《中共中央国务院关于全面推进集体林权制度改革的意见》.[7]见《农村土地承包法》第二条、第二十一条.[8]见《森林法》第十七条.[9]《森林法》第十八条.[10]《森林法》第二十条.[11]见联合国负责任投资原则组织研究报告：Theinevitableforestfinanceresponse:investoropportunities.第一届全国碳中和与绿色发展大会575深圳市大鹏湾盐田区近岸海域海洋碳汇量核算及影响因素研究褚艳玲1，张倩1，崔晓宇1，何岩1，吴丹1（1.深圳市源清环境技术服务有限公司，深圳518000）摘要：海洋是全球最大的碳汇集聚区，近岸海域对海洋碳汇有重要的影响。本文通过基于叶绿素同化指数法和遥感反演法2种方法，分别对2013年～2017年盐田区近岸海域固碳量进行估算，对比分析发现：两种方法的计算结果年际差异显著，为确保评估结果的合理性，选取2种方法估算结果的平均水平作为2013年至2017年盐田区近岸海域固碳量的综合评估结果；2013年～2017年盐田区近岸海域固碳量以先升高后降低的趋势变化；2013年～2017年盐田区近岸海域固碳速率波动相对稳定，2015年固碳速率最高（70.05g/m2·a），2017年最低（50.56g/m2·a)。2013年～2017年盐田区近岸海域固碳速率均处于全国中上水平。该研究在为近岸海域地区碳汇量核算提供新思路，为辖区海洋环境保护管理提供指导，为政策制定提供参考，也可为辖区乃至全国海洋经济科学发展探索新路径。关键词：海洋碳汇；固碳速率；盐田区；近岸海域；1引言全球碳循环的源与汇是以大气圈为参照系，以从大气中输出或向大气中输入碳(C)为标准来确定。联合国气候变化框架公约(UnitedNationsFrameworkConventiononClimateChange，UNFCCC)将碳源定义为任何向大气中释放产生温室气体二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)等、气溶胶或其前体的过程、活动或机制，主要碳源包括矿物燃料燃烧、土地利用变化、生物呼吸作用等。碳汇为从大气中移走温室气体、气溶胶或其前体的过程、活动或机制，包括森林碳汇、草地碳汇、耕地碳汇和海洋碳汇，其中，海洋系统是地球上最大的碳汇，占全球总碳量的93％，约为陆地的20多倍。海洋碳汇也被称为蓝色碳汇（简称蓝碳），指一定时间周期内海洋储碳的能力或容量，主要以颗粒有机碳(POC)、溶解有机碳(DOC)和溶解无机碳(DIC)三种主要形态存在。海洋中各种形态碳之间的循环及碳由表层到深海的传递过程是由物理泵（溶解度泵）和生物泵、微型生物碳泵共同完成。海洋碳汇形成机理如图1-1所示。目前，常见的海洋碳汇固碳方式有滨海湿地固碳、海洋生物固碳、海洋物理固碳、深海封储固碳。除了海洋水体自身是巨大的碳汇外，海洋生态系统中的各类生物也在其碳汇功能中起着巨大的作用，拥有海洋碳汇功能的生物类群或生态系统主要包括浮游生物、大型藻类、贝类、红树林和和珊瑚礁生态系统等。其中，由于盐沼、红树林和海草床等具有强大的光合作用能力和微小的分解作用，具备很高的单位面积生产力和固碳能力，是海洋碳汇的主要贡献者。海岸带地区通常是经济发达、人口密集的地区。以中国海岸带为例，占国土面积15%的沿海地带，承载着40%以上的人口、55%的经济总量和70%的大中城市。人类活动、海平面上升等都直接或间接地影响海岸带系统的碳汇功能。本研究通过对深圳市大鹏湾海域盐田区近岸海域海洋碳汇量的核算及影响因素的分析研究，获取准确的海洋碳汇数据结果，合理确定海洋碳汇的价值，并结合环境要素、人口、第一届全国碳中和与绿色发展大会576经济发展等要素，确定其对海洋碳汇的影响，提出增汇对策及建议。为辖区海洋环境保护管理提供指导，也可为辖区乃至全国海洋经济科学发展探索新路径。图1-1海洋生态系统固碳与储碳机理示意图2研究方法与数据来源2.1研究地区概况盐田区位于深圳市东部大鹏湾，辖区总面积74.99平方千米，气候类型属亚热带海洋性气候，年平均温度22摄氏度，年均降雨量2847毫米，区内海洋资源丰富，盐田区海岸线长19.5千米，沙滩资源得天独厚，分布着大梅沙、小梅沙等海滩，是深圳、广东乃至全国海岸风光最美的“黄金海岸”之一。海洋生物资源主要包括较为丰富的浮游生物（浮游植物、浮游动物）、底栖生物，珊瑚礁零星分布。图2-1盐田区行政区划图2.2海洋碳汇量计算方法目前国内外对于海洋初级生产力的计算主要有三种测定方法，包括叶绿素同化指数法、第一届全国碳中和与绿色发展大会57714C示踪法、卫星遥感反演。本研究基于以上三种方法的优劣势，综合考虑盐田区近岸海域面积和监测数据可获得性，选用叶绿素同化指数法和卫星遥感估算法分别计算盐田区近岸海域浮游植物固碳能力，将二者计算结果的平均值作为盐田区近岸海域固碳能力的评估依据。2.2.1叶绿素同化指数法该方法的原理是在一定条件下，植物细胞内叶绿素含量和光合作用产量之间存在一定的相关性，所以根据叶绿素a（Chla）含量和同化指数可计算初级生产力。主要计算原理如下：（1）叶绿素a含量Chla（mg·m-3）Cchla=11.85·E664－1.54E647－0.08E630（1）Chla=（Cchla×V丙酮）/V水样（2）式中，各波长的E值为用1cm光程比色皿、经750nm波长校正后的吸光值，即上述E值应扣除E750的数值，V丙酮为丙酮的体积（mL），为过滤水样体积（L）。（2）同化指数Q（mgC·mgChla-1h-1）同化指数是指单位叶绿素a（Chla）在单位时间内合成的有机碳量，是表征浮游植物光合作用（固碳）强度的量值，其单位为mgC·mgChla-1h-1，计算公式如下：Q=（O1-Od）/h×103×12/32×1/Chla=375×（O1-Od）/（h×Chla）（3）式中，h为光照时间（h），Chla为光照水样的叶绿素a含量（mg·m-3），O1、Od分别为“白”瓶和“黑”瓶中的溶解氧含量（mgO2·L-1）。由于光照、水温、营养盐等理化因子的影响，浮游植物光合作用速率的同化指数在不同的海域、不同季节有较大的变化，但在同一海域相同季节变化较小。考虑到盐田区近岸海域范围较小，同化指数差异性较小，因此本研究选取同化指数Q分别为6.8mgC·mgChla-1h-1（3月）、6.2mgC·mgChla-1h-1（5月）、6.0mgC·mgChla-1h-1（8月）、5.5mgC·mgChla-1h-1（10月）作为计算数据。（3）初级生产力PP（mgC·m-3·d-1）PP=Chla×Q×D（4）式中，Chla为海水水样叶绿素a含量（mg·m-3），Q为同化系数（mgC·mgChla-1h-1），D为日光照时长，本研究中日照时长3月和10月为2.55小时，5月和8月为7.45小时。（4）固碳量T（t）T=PP×S×t×0.01（5）式中，PP为初级生产力（mgC·m-3·d-1），S为海域面积（km2），t为天数。在盐田近岸海域两个监测站点布设监测仪器，采样时间为2012-2017年每年3、5、8、10月各采样一次，采样的水深深度分别为0.5米和15米。2.2.2卫星遥感反演法海洋水质遥感反演核心是选择合适的遥感波段或组合，通过与地面实测的数据进行数学相关分析，建立相应的水质参数反演模型。本研究通过波段敏感性分析、回归模型构建、模型检验与指标转换，估算盐田区近岸海域浮游植物固碳能力。（1）波段敏感性分析本研究利用2013年至2017年各年Landsat8OLI影像和实测数据，重点对7个单波段(B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7)进行敏感性分析。分析发现2013年至2017年各年均为绿光波段对叶绿素a的浓度敏感相关性较高。因此，本研究选择B3绿光波段作为叶绿素a回归模型构建的波段组合，对盐田区近岸海域水体进行叶绿素a反演。（2）回归模型构建将绿光波段B3作为因子，与实际测量的叶绿素a浓度分别建立基于线性遥感反演模型、第一届全国碳中和与绿色发展大会578指数遥感反演模型、多项式遥感反演模型。对比3种回归模型的决定系数大小，综合考虑模型稳定性，线性遥感反演模型拟合效果最佳。最终确定盐田区近岸海域水体叶绿素a浓度反演模型为:Cchla=102.7×(B3)+0.10184（6）其中，Cchla为叶绿素a浓度，B3为绿光波段反射率。（3）模型检验利用选择的验证点进行代数差计算，如果代数差与实测值的百分比在正负30%内，则视为反演的误差在允许范围之内。研究选取的验证点均在误差允许范围内，故线性遥感反演模型可以作为盐田区近岸海域水体叶绿素a的反演模型。（4）指标转换利用叶绿素a、海洋初级生产力和固碳量三者的转换模型，分别估算2013年至2017年各年的盐田区近岸海域初级生产力和固碳量，以评估盐田区近岸海域固碳能力。2.3数据来源2.3.1实测数据本研究以浮游植物为研究对象，选取2012年至2017年不同月份（3月、5月、8月、10月）盐田区近岸海域两个监测站点（监测站S1和监测站S0）0.5m和15m水深的监测数据（图2-2），作为利用叶绿素同化指数法分析盐田区近岸海域初级生产力和固碳能力的季节、周年变化的原数据。由于本研究水质遥感监测的指标为浮游植物，因此用于遥感反演的水质参数实测数据两个监测站点海表0.5m处的数据。研究区域面积为22.0km2。图2-2盐田区近岸海域研究范围2.3.2遥感数据与处理本研究选取2013年10月、2014年10月、2015年8月、2016年8月、2017年8月Landsat8OLI影像数据（121-45幅）作为实验数据，该影像平均云量少，均在5%以下。研究对遥感数据进行了辐射校正、几何校正、地面地形校正、辐射定标及大气校正。3结果与分析3.1基于叶绿素同化指数法的浮游生物固碳能力评估结果3.1.1固碳能力计算结果第一届全国碳中和与绿色发展大会579（1）0.5米水深处初级生产力结果2012年到2017年，盐田区近岸海域0.5米水深处初级生产力减少了44.12%，年际间季节变化趋势明显不同，2013年8月份的平均初级生产力最高，为984.741mgC·m-3·d-1，2014年3月份最低（52.2801mgC·m-3·d-1）。2013-2017年份中0.5米水深处中5月份和8月份的初级生产力相对较高，3月份和10月份相对较低（图3-1）。图3-1盐田区近岸海域2015年~2017年0.5米水深处各月份的初级生产力（2）15米水深处初级生产力结果2013-2017年，盐田区近岸海域15米水深处初级生产力减少了44.80%，年际间季节变化趋势明显不同，2015年5月份的平均初级生产力最高，为952.2069mgC·m-3·d-1，2014年10月份最低（10.9395mgC·m-3·d-1）（图3-2）。图3-2盐田区近岸海域2015年~2017年15米水深处各月份的初级生产力综上，初级生产力随着叶绿素浓度下降而下降，而且5月和8月份近岸海域初级生产力较高。可能因为5月份和8月份海水温度较高，利于浮游植物呼吸作用，光照时间较长，因此初级生产力总体相对高于3月和10月。3.1.2固碳量的时空分布从时间上，盐田区近岸海域5月份和8月份的固碳量较高，3月份和10月份的固碳量较低。2012-2017年盐田近海海域固碳量为1046.086-2117.592吨，2015年总固碳量值最大，为2117.5921吨，2017年总固碳量值最小，为1046.086吨。从空间上，两个监测站位总固碳量差异明显，监测站位s1明显高于s0。第一届全国碳中和与绿色发展大会580图3-3盐田区近岸海域2012年~2017年固碳量图3-4盐田区近岸海域采样点位置2012年~2017年固碳量3.2基于卫星遥感反演的浮游生物固碳能力评估结果3.2.1固碳能力计算结果2013年～2016年，盐田区近岸海域初级生产力高值区均集中分布在沙头角湾口片区，而2017年集中分布在小梅沙湾口片区。且整体而言，盐田区近岸海域初级生产力随海域深度的增加而逐渐降低。2017年盐田区近岸海域初级生产力较2013年增加了25.20%，但较2016年减少了18.56%（图3-5）。原因可能在于，与2016年相比，2017年海水平均温度较低，平均光照时长较短，浮游植物及藻类呼吸作用相对较弱，从而导致该年近岸海域初级生产力有所下降。a.2013年b.2014年第一届全国碳中和与绿色发展大会581c.2015年d.2016年e.2017年图3-52013年～2017年盐田区近岸海域初级生产力分布图（mgC·m-3·d-1）3.2.2固碳量的时空分布a.2013年b.2014年c.2015年d.2016年第一届全国碳中和与绿色发展大会582e.2017年图3-62013年～2017年盐田区近岸海域固碳量分布图（mgC·m-3·d-1）2013年～2017年盐田区近岸海域固碳量的空间分布存在明显差异。2013年～2016年，沙头角湾口近岸海域固碳量显著高于同年小梅沙湾口。与之相反，2017年小梅沙湾口近岸海域固碳量显著高于沙头角湾口。这可能与2个湾口附近的浮游植物种类、数量以及环境因素有关。另外，对比各年近岸海域固碳量分布图可以发现，2013年～2017年，距离岸线越近，近岸海域固碳量相对越高。随海水深度的增加，近岸海域碳储量越小，固碳能力随之降低（图3-6）。3.3盐田区近岸海域浮游生物固碳能力综合评估结果表3-12012年～2017年盐田区近岸海域固碳量(t）与固碳速率(g/(m2·a))项目方法2012年2013年2014年2015年2016年2017年固碳量叶绿素同化指数法1480.252024.201276.152117.591574.381046.09遥感反演法——941.431702.38964.591447.301178.63平均值1480.251482.821489.271541.091510.841112.36固碳速率平均值67.2867.4067.6970.0568.6750.56为确保评估结果的合理性，选取2种方法估算结果的平均水平作为2013年至2017年盐田区近岸海域固碳量的综合评估结果（表3-1）。总体而言，2013年～2017年盐田区近岸海域固碳量以先升高后降低的趋势变化。自2013年起，盐田区近岸海域固碳量逐年缓慢上升，2015年达最大，为1541.09t，相较2013年上升3.9%。自2015年起，盐田区近岸海域固碳量逐年下降，2017年达最小，仅为1112.36t，相较2015年下降27.8%。2013年～2017年盐田区近岸海域固碳速率波动相对稳定，其中2015年最高，达到70.05g/(m2·a)；2017年最低，为50.56g/(m2·a)。原因可能为2015年盐田区近岸海域年内初级生产量较高，而2017年初级生产量最低。据统计，全国部分湿地固碳速率介于3.48-123.39g/(m2·a)，2013年—2017年盐田区近岸海域固碳速率均处于全国中上水平。4讨论盐田区近岸海域人口密集、经济社会较为发达。因此，人类活动成为影响盐田区近岸海域海洋碳汇功能最主要的因素，主要包括土地开发、围填海活动、水库大坝截留和陆源营养物质输入等活动。同时，海平面上升、海水温度及酸度增加等也同样是近岸海域海洋生态系第一届全国碳中和与绿色发展大会583统受气候变化影响的最主要三个方面，并直接或间接地影响近岸海域海洋生态系统碳汇功能。4.1陆源污染物输入在大多数海域中，如大面积的陆架海域，可用营养盐（常量元素氮、磷、硅和微量元素铁等）是限制初级生产力的主要因素之一。目前，陆地普遍存在过量施肥，导致大量营养盐输入海洋，形成了近海的氮、磷等富营养环境。近年来，沙头角湾海水环境质量较差，主要问题是无机氮超标。沙头角湾中无机氮的主要来源是盐田污水处理厂，虽然污水经处理后均能满足排放标准排放，但由于排放标准阈值和第三类海水水质标准不同，海水对排放口排放水体的稀释作用缓慢，达标排放的水体进入海湾，亦会导致排放口附近海水水质超标。而且，多数时间内沙头角湾海水富营养化指数在介于富营养和非富营养状态间波动，2016年沙头角湾水质环境处于富营养化的状态；过量的营养盐会刺激海洋微型生物降解更多的RDOC，导致原先环境中本应该被长期保存的DOC被转化为CO2重新释放到大气中（图4-1）。图4-1海洋上升流区的生物泵、微型生物碳泵效应注：（a）上升流强烈时以BP为主；（b）上升流减弱时以MCP为主；（c）对照站位；CO2通量箭头中，紫色表示上升流涌升带来的深海溶解无机碳被进一步释放到大气中的CO2；红色表示呼吸作用释放的CO2。通过盐田区近岸海域初级生产力与可用营养盐（磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、硅酸盐）和水质情况数据（总氮、总磷、COD、石油类、重金属离子）的相关分析可知（表4-1）：初级生产力与悬浮物存在极显著正相关（p＜0.01），与硅酸盐存在极显著负相关（p＜0.01），与盐度存在显著正相关（p＜0.05），与镉存在显著负相关（p＜0.05），而悬浮物与无机氮负相关、硅酸盐与盐度负相关、硅酸盐与无机氮和磷酸盐均极显著正相关、镉与COD极显著正相关、镉与石油类负相关，因此可得出结论：盐田区近岸海域初级生产力与透明度（悬浮物）、硅酸盐、镉、盐度、无机氮、COD、石油类均存在直接或间接的相关性。第一届全国碳中和与绿色发展大会584表4-1盐田区近岸海域初级生产力与可用营养盐和水质情况数据相关分析项目初级生产力采样深度PH盐度溶解氧磷酸盐无机氮硅酸盐总氮总磷悬浮物COD石油类铜汞镉砷初级生产力相关性1显著性采样深度相关性.0051显著性.980PH相关性-.249-.0991显著性.201.617盐度相关性.438.186-.2271显著性.020.344.246溶解氧相关性.053-.400.107.1541显著性.787.035.589.434磷酸盐相关性-.370-.281-.017-.622-.0151显著性.053.147.933.000.941无机氮相关性-.270-.260-.142-.316.181.7291显著性.165.181.471.101.357.000硅酸盐相关性-.600-.234.197-.482.035.732.7121显著性.002.272.356.017.869.000.000总氮相关性-.201-.335-.144-.209.290.652.881.7251显著性.306.082.465.285.134.000.000.000总磷相关性.305-.172-.513.168.298.253.552.059.5481显著性.114.381.005.393.124.194.002.785.003第一届全国碳中和与绿色发展大会585项目初级生产力采样深度PH盐度溶解氧磷酸盐无机氮硅酸盐总氮总磷悬浮物COD石油类铜汞镉砷悬浮物相关性.580.083-.054.375.393-.199-.347-.338-.188.0331显著性.003.701.802.071.057.351.096.106.380.877COD相关性.133-.220-.023-.321.319.323.085.249.197-.187.5391显著性.501.260.906.096.098.094.667.241.316.342.007石油类相关性.183-.400.230-.155.477.184.155.020.261.033.357.5461显著性.351.035.238.430.010.349.430.925.180.866.087.003铜相关性-.706-.192.091-.760-.065.694.333.508.236-.672-.751.275-.0031显著性.002.476.739.001.811.003.207.092.379.004.005.303.992汞相关性.606.303-.211.405-.048-.390-.363-.388-.288.416.462-.168-.293-.5381显著性.013.254.433.119.860.135.167.212.279.109.131.534.271.032镉相关性-.224-.135-.312.030.172-.203-.144.380-.114-.552-.630.597-.032.334-.1921显著性.403.619.239.912.524.451.596.223.676.027.028.015.906.206.477砷相关性-.290-.030.195-.409-.207.559.377.493.382.079-.536-.244.301.338-.408-.5621显著性.276.913.470.115.441.024.150.103.144.772.072.363.257.200.116.024表示在0.01水平上显著相关；表示在0.05水平上显著相关。第一届全国碳中和与绿色发展大会5864.2碳汇主体类型缺乏海洋生态系统除了海洋水体自身是巨大的碳汇外，其他各类生物也在其碳汇功能中起着巨大的作用，拥有海洋碳汇功能的生物类群或生态系统主要包括浮游生物、大型藻类、贝类、红树林、珊瑚生态系统和鱼类等。其中红树林、盐沼、海草床生态系统蕴藏的碳库是海洋蓝碳的重要组成部分。相关研究表明，中国的红树林固碳效率为444.3gC/(m2·a)，高于全球平均水平；盐沼固碳效率为235.6gC/(m2·a)，略高于全球平均水平。若按全球平均值估算，我国蓝碳生态系统的碳年埋藏量为0.349-0.835TgC。其中，盐沼约占80%，远高于红树林和海草床（表4-2）。目前，近岸海域受人类活动影响显著，具有上升流域陆地边界流以及淡水的季节性大量输入等特征。而盐田区由于港口码头开发建设、填海工程等人类活动影响，具有碳汇功能的主体类型十分有限，缺乏红树林、盐沼以及海草床等固碳能力较强的蓝碳生态系统，其碳汇主体主要为海洋水体、浮游生物、细菌等微型生物，再加上盐田近岸海域面积只有22.0平方千米，约为辖区陆地面积的三分之一，因此盐田区近岸海域的固碳量很少。表4-2中国海岸带蓝碳生态系统面积与碳年埋藏量a)蓝碳生态系统类型覆盖面积(km2)碳埋藏速率gC/(m2·a)碳埋藏量TgC/a红树林328.34226±39(20-949，n=34)0.074海草床87.65138±38(45-190，n=123)0.012盐沼1207-3434218±24(18-1713，n=96)0.263-0.749总计1623-3850——0.349-0.835注：a)碳埋藏速率参照全球平均值，括号内的数值为范围；n：统计的样点数；1gC=3.67gCO24.3海平面上升自20世纪初以来，全球平均海平面上升速率不断加快，1993-2016年全球平均海平面上升速率为3.4mma-1。1993-2017年期间，全球平均海平面升高约8.0cm。中国沿海海平面变化总体呈上升趋势，自20世纪80年代以来，海平面上升趋势显著，且平均上升速率高于全球同期海平面平均上升速率。1980-2017年和1993-2017年，中国沿海海平面上升速率分别为3.3mma-1和4.1mma-1。中国沿海海平面上升速率区域特征明显。1980-2017年，渤海与黄海沿海海平面上升趋势较强，平均上升速率为3.4mma-1；同期，东海与南海沿海海平面上升相对较慢，升速均为3.3mma-1（图4-2）。海平面上升对一些存在滩涂、芦苇、湿地、红树林等类型的滨海具有较为明显的影响。海平面上升会加速盐田区海岸带的侵蚀，从而使海岸带湿地生境丧失，湿地系统固定的碳向河口或陆架转移。但盐田区碳汇主体类型稀少，气候变化导致的海平面上升对盐田区近岸海域的碳循环及碳汇功能的影响较为缓慢且比较微弱，需要更多的研究来验证。图4-21980-2017年中国沿海海平面长期变化第一届全国碳中和与绿色发展大会587图4-3渤海与黄海、东海、南海沿海海平面长期变化5结论本文通过基于叶绿素同化指数法和遥感反演法2种方法，分别对2013年～2017年盐田区近岸海域固碳量进行估算，对比分析发现：两种方法的计算结果年际差异显著，为确保评估结果的合理性，选取2种方法估算结果的平均水平作为2013年至2017年盐田区近岸海域固碳量的综合评估结果；2013年～2017年盐田区近岸海域固碳量以先升高后降低的趋势变化，而固碳速率波动相对稳定，2015年固碳速率最高（70.05g/m2·a），2017年最低（50.56g/m2·a)。2013年～2017年盐田区近岸海域固碳速率均处于全国中上水平。基于盐田区海洋碳汇的现状，通过强化陆域治理、实施海洋风险防范减少海水营养盐输入，通过实施生态修复丰富海洋固碳主体，通过引入固碳技术提高海洋固碳能力，构建起以系统化治理控制入海污染物、以协同化管控强化海域风险防范、以多中心修复丰富固碳主体类型、以新技术支撑提高蓝碳发展水平的盐田区近岸海域海洋增汇“四大”模式，实现促进海洋增汇和陆域减碳，进而催生海洋保护和经济协调发展。参考文献[1]刘锴,卞扬,王一尧,etal.海岛地区海洋碳汇量核算及碳排放影响因素研究——以辽宁省长海县为例[J].资源开发与市场,35(05):42-47.[2]刘芳明,刘大海,郭贞利.海洋碳汇经济价值核算研究[J].海洋通报,38(01):11-16+22.[3]徐海龙,马志华,陈丽梅,etal.发展中国海洋碳汇项目的初步构想[C]//2011年中国水产学会学术年会.2011.[4]邵桂兰,褚蕊,李晨.基于碳排放和碳汇核算的海洋渔业碳平衡研究——以山东省为例[J].中国渔业经济,2018(4):4-13.第一届全国碳中和与绿色发展大会588[5]岳冬冬,王鲁民,阮雯,纪炜炜.中国海洋捕捞渔业温室气体排放时序分析与因素分解[J].长江流域资源与环境,2014,23(8):1057-1063.[6]岳冬冬,王鲁民.我国海水养殖贝类产量与其碳汇的关系[J].江苏农业科学,2012,40(011):246-248[7]李博,韩增林,孙才志,狄乾斌.环渤海地区人海资源环境系统脆弱性的时空分析[J].资源科学,2012,(11)[8]岳冬冬,王鲁民.基于直接碳汇核算的长三角地区海水贝类养殖发展分析[J].山东农业科学,2012,044(008):133-136.[9]鲍颖,乔方利,宋振亚.全球海洋碳循环三维数值模拟研究[J].海洋学报:中文版,2012(03):21-28.[10]鲍颖.全球碳循环过程的数值模拟与分析[D].中国海洋大学,2011.[11]李梦娜.基于CVM的海洋碳汇价值研究[D].浙江海洋学院,2014.[12]王慧,刘林,李欢等.海平面变化研究进展[J].海洋信息,2018,033(003):19-25,54.第一届全国碳中和与绿色发展大会589粤港澳大湾区碳中和目标愿景下的港澳观察与响应赵亮（中国城市规划设计研究院深圳分院518040）摘要：在全球气候变化日益严峻的当前，中国作为世界大国需要承担更为重要的责任并及时行动举措。目前世界主要国家已经基于巴黎气候协定共识提出低碳减排时间承诺，而中国也承诺在2030年力争碳达峰并于2060年达到碳中和。粤港澳大湾区作为国家重要的战略地区并已有一定的优势基础，未来有责任成为中国探索碳达峰及碳中和的经验示范区。香港及澳门是国家战略粤港澳大湾区的重要城市，但由于其历史因素与大陆有一定的发展差异，且由于自身特性而在低碳减排的价值理解、能源产业及政策路径等均显著不同。本文关注中国承诺下粤港澳大湾区的示范引领导向，并关注港澳在低碳减排的关键影响要素及结合自身现状的未来响应模式。通过对港澳这一领域的理解观察和行动解读，在弥补空白将湾区重要城市统一奠定基础的同时，也分析港澳的发展优势并希望能够为湾区乃至中国提供一定的经验参考。关键字：粤港澳大湾区；香港；澳门；碳中和；政策响应1背景1.1港澳绿色低碳的价值导向与目标愿景香港作为世界经济文化发达城市地区，其一直积极参与和响应国际主流价值活动。绿色低碳及可持续发展的目标一直在香港得到广泛认同并引起从政府到市民的行动支持。2010年，香港即提出2020年实现以2005年为基准降低碳排放50%-60%。《香港气候变化报告2015》中测算，香港2014年人均碳排放量约为6.2公吨，2020年目标降低为4.5公吨，进一步需要2030年达到3.3至3.8公吨，将来达到人均2公吨。世界各国在2016年巴黎气候大会中提出自身的减排承诺，香港虽不是气候协议中的独立承担主体，但作为中国节能减排协议的组成部分及特别行政主体，香港也积极表态自身的量化标准和减排目标。2017年由香港政府主持并发布出台的《香港气候行动蓝图2030+》中明确表示并进一步修正目标：目标在2030年完成降低单位GDP碳排放水平至2005年的30%至35%的水平。总体上，对比于香港的国际性关注度及本土研究热情，针对澳门温室气体的专题研究相对较少。此外，虽然澳门在节能减排普世价值下也已开展一些响应性举措，但并未形成专题性的行动方案或出台过类比于香港的响应性目标文件（如：响应巴黎气候协定）。因此，本文主要在现有尽大程度的资料基础上，结合澳门城市的特性进行现状的整理并尝试分析其作为国际旅游城市未来的绿色低碳路径。1.2港澳低碳建设的现状观察与要素路径当前的科技水平等决定影响城市碳排放的要素主要集中在依托能源结构的产业、交通、社会生活等诸多层面。而根据香港本土对碳排放现状的研究，香港的主要本地排放源包括发电（包括煤气生产）、本地运输、废物处理及其他和它们的变化趋势。其中，发电是本地最大的温室气体排放源（以二氧化碳为主），占2012年总排放量约68%。作为全球建筑最为密集的中心城市之一，香港约90%能源消耗与全港42,000座建筑物有关，即建筑物的能源消耗占香港温室气体总排放量约61%。运输是第二大排放源，占温室气体总排放约17%，第一届全国碳中和与绿色发展大会590主要来自汽车的燃油使用。其他排放源包括废物处理（5%）、工业过程（4%）和农业、林业及其他土地利用（0.1%）。因此，香港未来减排目标也将需要从能源结构这一根本发力，并同时需要考虑到其主要影响要素在香港自身的具体情况。作为城市化率达100%且人口密度全球最高的城市，研究结果表示澳门的温室气体也同样与支撑城市运转的能源体系和以交通运输为代表的城市产业生活领域密切相关。首先，作为资源短缺面积极为狭小的岛及半岛城市，澳门几乎所有的能源产品均依托外部供给，而受地理区位影响其能源体系深受毗邻的中国大陆能源供给侧结构影响。与香港不同的是，澳门产业结构高度依赖以博彩业为主的高端旅游，并主要以酒店、餐饮、零售等相关服务行业为主。虽然，这些行业在同等收益性价比下对能源需求较低，但决定其能源需求以电力需求为主并导致澳门整体的用电量较大。目前，澳门的电力能源高度依赖中国大陆提供的电力服务，并以1985年起澳门公共供电服务专营机构澳门电力股份有限公司（CEM）与中国大陆方中国南方电网的电力交易协议为基础。自2005年以来，CEM加大从中国南方电网进口电量，进口电力逐渐成为澳门电力消费主要来源。2017年澳门自中国南方电网进口的电力供应近40亿千瓦时，占当年澳门总电力供应（53.77亿千瓦时）的约73%。由于电力能源需求的压力，澳门同时也在积极推进本地发电且致使本土温室气体排放自2013年以来一直攀升。有学者研究表明，2000-2013年间，澳门电力行业温室气体由94.70万吨下降到最低值17.30万吨。但因2013年本地发电量增加之后的温室气体排放量持续增长，2017年澳门电力行业温室气体排放反弹增长为83.32万吨，约为2013年排放量的4.8倍。由此可见，在扩大外部电力能源输入之外，澳门的节能减排同样需要在本地发电中的能源结构进行切入研究。根据学者的相关研究，澳门的本地发电能源由燃油发电、天然气发电、垃圾焚烧发电、可再生能源发电等组成。其中，可再生能源以太阳能为主有着最高的减排效益，但受限于地理条件和相关技术其比例和潜力仍较小。2017年，澳门光伏系统发电量仅为1448千瓦时。而目前的主要本地发电能源为重油，而参考重油与天然气的排放因子分别为0.71kgCO2e/千瓦时及0.42kgCO2e/千瓦时，未来澳门通过天然气取代重油发电能够提升减排效率约41%。由此可见，澳门未来的减排路径也以天然气发电为主。此外，相关交通运输领域的温室气体研究排放研究表示澳门在此领域有着巨大的提升潜力。2000年以来，澳门运输业温室气体持续增长并且未有明显变缓迹象。2017年澳门运输业（包括陆运、海运和空运）温室气体排放为81.99万吨，约为2000年排放量的2.5倍。此外，陆运交通一直都是澳门运输业温室气体排放的主要来源，其排放占比由2000年的11%逐步增加至2017年的20%。2000-2017年间，澳门陆运交通温室气体排放总量由18.94万吨稳步增加至45.42万吨，这与澳门私家车和电单车数量稳步增长的趋势基本吻合。而澳门清洁能源汽车发展滞后成为其最大的减排潜力，截至2018年2月才刚刚引入比亚迪电动汽车，出租车、公交车、私人汽车中电动汽车普及率极低。同时，澳门海运交通温室气体排放也由2000年的11.05万吨增至2017年的27.37万吨，增长了近1.5倍。此外，2000-2017年间，澳门空运交通温室气体排放由3.16万吨增长至9.20万吨。此外，澳门航班单次起降温室气体排放有了显著改善，2016年已经完成每起降架次温室气体排放在2012年0.49吨的基础上减少20%的预定目标，在2017年完成较2012年水平减少28.7%的目标，在2018年澳门国际机场每起降架次之碳排放量与2012年相比减少达40.98%。澳门国际机场为未来十年定立了更进取的新目标，即“至2028年，每架次航班起降的碳排放量比2018年减少30%”的“十年碳排放管理方案”。但总体上，澳门空运温室气体排放量变化均仅占总排放量的4%。第一届全国碳中和与绿色发展大会591香港各行业温室气体排放年度比重澳门各行业温室气体排放年度比重2港澳低碳减排的具体行动响应策略2.1香港结合自身的低碳减排行动响应2.1.1未来将通过增加天然气能源比重应对电力供应压力作为一个人口稠密和高楼大厦林立的国际商业、金融、贸易及物流中心，香港需要高度可靠、安全、洁净及可负担的电力。2017年，香港消耗了157,604兆兆焦耳的电力（政府统计处2018年调查数据），而化石燃料发电产生了2660万吨二氧化碳当量（EPD2019）。燃煤发电（占总电力的48％）是主要的发电的燃料来源。香港目前的燃煤发电主要依托于港灯电力（HKE）及中华电力（CLP）分别运营的6座和8座燃煤机组。考虑到社会经济的稳定性，煤炭的能源比重降低必须要逐步开展而彻底废除可能延伸到2038年。其中，实现南丫发电厂的退役和青山发电厂的燃煤发电机组改造将可能成为近期降低煤炭比重的具体行动。以2050年达到碳中和为目标，减少发电燃料组合中煤炭的使用比例以及找到能替代其的合适能源要素将极为重要。香港专家首先研究备受公众所关注且减排效率最高的可再生能源，但得到结论为受限于第一届全国碳中和与绿色发展大会592香港自身条件未来可再生能源比重仅能维持在3%-5%左右。首先对于风能发电领域：总体上受限于有限的海域和大部分天然山坡不适宜组建风力发电设施的陆域，香港仅有两个海上地点可能适合发展具商业规模的风力发电（南丫岛西南面海面及果洲群岛东南面海面）。现时香港在这两个海域已有数个小型风力发电项目但总共生产的电力不足1兆瓦，其中最大型的是2006年启用由香港电灯有限公司（港灯）于南丫岛设立的800千瓦风力发电机。此外，经研究显示，南丫岛西南面海面设置容量达100兆瓦的风力发电场，能够每年生产1.75亿度电。果洲群岛东南面海面，则可设置200兆瓦的风力发电场。两者合计成本将超过100亿港元但所能提供的电力占本港总耗电量少于1.5%，这表示风力发电成本相当地较天然气昂贵。其次对于太阳能发电领域：受政府政策鼓励，太阳能可再生能源利用在香港已经超过200项，但这些项目目前因稳定性考虑只能在学校及公营机构楼宇设施装设。此外，这些项目的规模通常非常小型（产电量少于10千瓦）或只能中型（例如机电工程署总部大楼装置的产电量为350千瓦），连接电网产生的电力仅能满足建筑物约3%至4%的用电需求。至今，香港两个最大型的太阳能板发电系统项目为港灯南丫发电厂的装置（分阶段在2010年及2013年开始运作，产电量为1兆瓦），以及渠务署小濠湾污水处理厂的新太阳能发电场（在2016年12月启用，总装置容量达1.1兆瓦，可供应渠务署在小濠湾污水处理厂约25%的电力需求）。目前，香港的累计太阳能板发电装置产电量不足5兆瓦，将未来持续关注如红磡建业中心太阳能发电系统等项目。但据现时估计，在2030年前太阳能只可应付约1%至1.5%的香港总电力需求。此外，可再生能源过于依赖自然条件（如：风气候环境、夜晚阴天等），其仍然受限于当前的能源贮存技术而暂无法将其考虑成为未来稳定的能源保障选择。目前，来自天然气的电力（占27％）和进口的核电（占25％）是香港的第二和第三大来源。其中，核电部分在未来一段时间内应该可以继续得以保障。香港自1994年开始从中国大陆输入核电，当时很大程度改善了香港本土的空气质量并大幅降低了温室气体排放水平。现行输入核电的协议有效期至2034年，因此可预知至少截止到届时，香港可以保障约25%的电力仍为零碳排放（核能）。而在剩余的75%电力保障中，香港在《2030+气候行动计划》中提出，未来将逐步淘汰燃煤改用天然气发电并得到广泛共识。香港目前正在探讨以天然气替代煤炭的切实路径，并出台《香港电力市场未来发展的公众咨询》等一系列调研报告。目前研讨的阶段性目标为2020年整体能源结构中，降低煤炭比重至25%而提升天然气至50%，且这一方向趋势将进一步加强。以2050年争取实现碳中和为目标，届时天然气将成为最大的电力发电能源并占约69%，核能维系在25%左右，可再生能源将占3%，废弃物占0.7%左右。2.1.2以增加公共交通比重、提高运输能源效率、关注对外交通枢纽实现减排目标作为香港当前第二大温室气体排放源且不同于发电能源当前多种途径的技术支持（交通运输未来仍将以燃油能耗为主），香港拟通过增加公共交通比重、提高运输能源效率、关注重点交通领域多种渠道多管齐下实现减排目标。首先，增加公共交通比重。截至2016年7月底，香港有超过578,000部领牌私家车辆（即私家车和电单车），占车辆总数的78%。在1995年至2014年间，私家车辆的平均年增长率超过3%，其中2010年至2015年间，私家车辆的年增长率上升至约5%。而由环境保护署采用“EMFAC-HK车辆排放v4.1”计算模型的结果，私家车和摩托车将可能在2041年增加至896,500辆。而在2014年由政府运输咨询委发布的研究报告中发现，私营企业持续增长的车辆拥有率是导致交通拥堵及温室气体排放的重要原因。由此可见，为减少运输部门的碳排放水平，香港决策者极有必要实施制定和控制私人车辆，而大力发展公共交通则是有效的保障路径。整体上，香港的公共交通系统发展为世界前列（据统计，九成港人出行使用公共运输服务且在84个城市中排行第一），但仍有很大程度的改进空间，特别是现正在探第一届全国碳中和与绿色发展大会593讨如何以政策倾斜保障提升公共交通对市民的吸引力（如：制定同时满足舒适度、高性价比及时间保障的公交系统、提升公共交通使用APP软件系统等）。而作为公共运输系统中的骨干（香港铁路有限公司（港铁）每天服务超过500万乘客人次），铁路以电力为能源约占香港总用电量3%。而在2015年，由铁路服务产生的碳排放量约为994,316吨二氧化碳当量，而2020年的电力强度比2008年水平减低21%且未来在2050年将更进一步降低改善。其次，提高运输能源效率。《香港2030+：跨越2030年的规划远景与策略》（香港2030+）倡议透过空间规划重塑出行模式，以改善运输效率减少以依赖车辆出行的需求。具体策略为：在新发展区及主要市区以外的区域规划更多就业机遇，拉近工作及居住地点的距离。另外，尽最大可能将人口及有关活动亦规划在公共运输枢纽的覆盖范围之内，并推广步行与单车代步来减少以车辆为主的出行模式由此减少碳排放。而对于不得不进行的市内公共交通出行，提倡洁净车辆环保署于2010年完成的顾问研究认为，直至2020年，香港在不同运输领域中均可更广泛使用清洁车辆（例如混合动力和电动车技术）。其中，公交车领域（包括专营公交车）可达15%覆盖率，对于重型货车、轻型货车及私家车领域其覆盖率也可达15%、15%及30%。未来2050年，公共交通中的电池电动和氢燃料电池电动的能源比重将计划提升至约60％至70％。最后，关注对外交通枢纽。在改善市内交通并降低碳排放的同时，香港作为国际运输枢纽城市同时注重对外交通的重大枢纽，这里仅以香港国际机场及航运码头为例探讨其未来降低碳排放的策略路径。2008年，由香港机场管理局（机管局）主导完成首份针对它的建筑物和设施的碳审计并成为首个签署环保署《减碳约章》的机构。本次审计测算表明机管局自身碳排放占机场范围总量的40%，其余60%是来自其商业伙伴。对于机管局自身控制范围内，机场小区完成了超过400项有助降低碳排放的行动。如：照明装置更换为发光二极管、更换及重组制冷系统、引入电动车辆及充电设施、实施重新校验计划等。而对于其外部商业伙伴所造成的碳排放，机管局现正以合作协议形式开拓新的减碳目标（5年和20年目标）和相关措施策略。在第一个五年计划中，机管局于2010年与40个业务伙伴签订减碳排放25%合约，并于2010至2015年间超额完成（实际减碳25.6%）。第二个五年计划中，机管局于2016年11月3日与扩大到53个机场业务伙伴承诺在2016至2020年间将香港国际机场的整体碳强度从2015年水平减少10%。2012年12月，香港国际机场获国际机场协会颁发“机场排放认可计划”的“优化”级别证书。“优化”级别是这项计划第二最高级别认证，而香港国际机场是亚太区首个达到这项认证标准的机场。这项认证于2013年和2014年获得更新，机管局的策略使香港国际机场获得海内外多个碳排放管理及汇报奖项。而对于港口输运枢纽，香港运输管理局也制定了相关的测算标准并采取针对性减排行动。如：香港货柜码头运营商于2006年测算单个标准货柜的碳排放量约为为14.25kg，以此为标准制定在2015年将其减少30%至10kg标准。具体行动之一是将传统柴油驱动的轮胎式龙门起重机转换为可提升减排60%效率的混合动力（超90%电力驱动）和完全电动的起重机，据研究表明这一策略是减排目标于2013年（10.88kg）几乎完成的重要原因。港口现代货运码头对于低碳减排的投入也使其荣获2011年环境运动委员会香港环保卓越计划的肯定。未来，考虑到香港全球输运枢纽的核心及其全球标准的领先地位，其定将制定进一步从排放数据收集、减排目标、资金及实现行动的国际引领。2.2澳门以国际旅游城市定位下的低碳策略在讨论澳门节能减排问题时期国际旅游城市的影响不可忽视，这不仅仅因为是其当前的主要产业生活方式也更多是在于未来的节能减排方向不可脱离的基本现实。而基于国际旅游城市定位，其减排方向也与建筑耗能、交通运输、废弃物处理、市民生活等层面关系密切。以《澳门环境保护概念性规划构想（2010-2020）》中对于的“低碳澳门、绿色生活”的第一届全国碳中和与绿色发展大会594探讨，认为澳门未来应该“遵循低碳发展的理念，建设低碳小区和旅游区的环保策略和行动计划，并于生产和消费领域，提出建设低碳生产和消费体系的环保策略和行动计划，配合澳门作为“世界旅游休闲中心”的区域发展定位，推进低碳城市、低碳区域建设，达至经济、社会发展与生态环境保护三赢局面”。对于旅游城市所涉及的酒店业，目前澳门尚没有商业地产建筑等的绿色节能建造运行标准，仅这一点即可发现其节能潜力巨大。澳门环境保护局自2007年开始设立“澳门环保酒店奖”，积极鼓励本澳酒店业绿色发展。而最为亚热带地区城市，其夏季空凋制冷所耗费电量占一定比例。澳门的研究表明空调每调高1℃，能源效率将提高7%-10%，设定空调温度（如：中国内地的26℃）则有着近20%的节能空间。此外，在旅游城市建设的交通行业特别是陆运交通中，澳门开始制定相关政策鼓励居民优先选择环保汽车，并推出《淘汰重型及轻型二冲程摩托车资助计划》，淘汰了澳门5450辆高排放率的二冲程摩托车。此外，针对大量人口涌入产生的大量废弃物，以往澳门直接进行垃圾焚化发电并产生约1kgCO2e/千瓦时的高排放，而自2017年起澳门环境保护局发布了《澳门固体废物资源管理计划（2017-2026）》并计划2026年实现人均固体废物弃置量在2016年基础上减少30%（0.63kg/人）的目标。最后，澳门关注居民生活中的低碳文化培育，环境保护局通过颁布“澳门环境保护规划（2010-2020）”约束公共部门的低碳行动，此外每年开展“环保Fun”、“低碳节日”、“绿色企业伙伴计划”等活动，鼓励居民“绿色出行”，将低碳生活倡议旗帜，贯彻居民生活方方面面。最后，以实现澳门低碳旅游发展为目标，除能源和交通等技术性节能减排之外，需要政府部门、企业、居民与旅客各个角色要素的合作。总体上，澳门政府主要以奖励性政策为驱动并取得一定成效。如：2018年的“澳门环保大奖”得奖酒店为55间是2007年的同比7倍。未来政府需要在绿色能源标准、清洁能源汽车购置税费、建筑物、服务设施、废弃物处理等均制定长效的节能减排计划与政策，并持续发挥切实有效的引领作用。而作为大型博彩企业及中小型企业，则应该以大型企业发挥主体的带头作用正面推动低碳、绿色和节能的具体操作并注重与旅客的互动关系，使旅客享受服务体验的同时了解可持续发展的重要性。居民与游客的低碳发展将需要更为长远的环保文化，在加强宣传使其充分益意识到人类生产生活对环境所产生的影响，并且采取积极措施作出改善的同时，更多需要在科技的平台及应用下满足其需求，如每年举办的澳门国际环保合作发展论坛及展览等可能会提供这种综合宣传与科技推广的平台机会。参考文献[1]宋庆彬,汪中才.澳门温室气体排放特征与减排策略研究[J].中国人口·资源与环境,2020,30(07):18-26.[2]吴晓青.大力发展绿色金融和气候金融力争实现2060碳中和国际承诺[J].中国科技产业,2021(03):34-35.[3]汪晗,代晓玲,聂鑫.基于泰尔指数的粤港澳大湾区碳生产率差异分析[J].科技管理研究,2019,39(12):214-221.[4]香港环境局.香港气候变化报告.2015.[5]香港特区政府.香港气候行动蓝图2030+.2017.[6]世界资源研究所.零碳之路：“十四五”开启中国绿色发展新篇章.2020.第一届全国碳中和与绿色发展大会595东部平原矿区土壤固碳菌群对复垦的响应马静1,2，张琦3，朱燕峰1,2，常媛媛3，朱前林1,2，肖栋4，陈浮1,2,3(1.江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室，江苏徐州221008；2.中国矿业大学低碳能源研究院，江苏徐州221008；3.中国矿业大学公共管理学院，江苏徐州221116；4.中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室，江苏徐州221116)摘要：平原矿区复垦土壤往往肥力低下,且受高潜水位影响极易盐碱化.固碳菌群发育能有效地促进土壤碳固持,提升土壤肥力,增强农田生产力.然而,土壤固碳菌群对复垦的响应机制尚不清楚.为此,本研究选取山东省邹城市东滩矿区8a、14a和17a3个时点复垦农田表层土壤为研究对象,利用功能基因芯片和高通量测序技术探究12种固碳基因和6种固碳菌群的动态变化.结果表明:复垦土壤pH值、硝态氮、溶解性有机碳、土壤脲酶、磷酸酶、β-葡萄糖苷酶、过氧化氢酶酶活均显著高于对照土壤(p<0.01).复垦17a后土壤有机碳(7.86g·kg-1)和微生物量碳(337.25mgkg-1)已高于对照土壤有机碳和微生物量碳(p<0.01).复垦17a后土壤多酚氧化酶活性达16.40mg·(g·2h)-1,远高于对照土壤(6.57mg·(g·2h)-1),复垦时间效应极显著(p<0.001).12种固碳基因信号强度随时复垦时间不断增大,复垦17a时已高于或持平对照土壤.固碳基因主要分布于酸杆菌门(Acidobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、蓝细菌(Cyanobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)和变形菌门(Proteobacteria)等6个菌门.固碳菌群丰度与pH、溶解性有机碳、硝态氮、有效磷以及β-葡萄糖苷酶、多酚氧化酶、过氧化氢酶、磷酸酶、脲酶酶活之间呈显著性相关(p<0.05),多数固碳基因信号强度与pH、微生物量碳、溶解性有机碳以及过氧化氢酶、磷酸酶、脲酶酶活之间也存在显著性相关(p<0.05).复垦土壤发育操控着固碳菌群结构和功能的变化,因此可调控土壤中一些理化或酶活因子,从而增加复垦土壤的固碳增汇能力.关键词：矿区复垦；土壤微生物；碳固定；功能基因；基因芯片中图分类号：X53文献标识码：A文章编号：0引言作为重要粮食产区，东部高潜水位矿区土地复垦和生态修复面临耕地保护和粮食生产双重压力，使复垦土壤达到当地正常农田土壤质量水平，对保护耕地数量和粮食安全有重要意义。高潜水位矿区具有地表潜水位高、煤粮复合度高等特点，因采煤过程对土壤扰动强烈，导致区域大面积塌陷、积水和盐碱化，同时造成塌陷区土壤结构被破坏和生物量减少等环境生态问题[1]。此外，高潜水位矿区采煤引发的沉陷积水亦会导致原有农业生态系统发生转变，基金项目：国家自然科学基金资助项目(41907405,51974313);江苏省自然科学基金资助项目(BK20180641);国家重点研发计划项目(2019YFE0100100-12).责任作者：教授,E-mail:chenfu@cumt.edu.cn作者简介：马静(1982-)，女，安徽淮北人，中国矿业大学副研究员、博士,研究方向为环境与土壤生态学。发表学术论文70余篇。第一届全国碳中和与绿色发展大会596从而影响复垦区域农田土壤生态系统碳循环。提高复垦后土壤质量水平的最重要环节是土壤生态系统的重构，而微生物群落是土壤生态系统的重要组成部分，在其重构过程中是不可替代的[2]。土壤微生物参与的土壤碳固定过程对于复垦土壤的早期成土过程与生态功能重建，提升复垦后土壤生态系统的固碳和储存能力具有重要作用。从微观层面上，探索复垦土壤演化过程中土壤固碳微生物的动态变化及作用机制，重新认识复垦活动的环境效应以及权衡土-粮食-碳之间关系，对提高土壤固碳能力，保障粮食安全和维护生态安全，进而实现碳中和愿景目标具有重要现实意义。土壤微生物通过直接或间接的方式影响作物的生长、产量和品质，同时对土壤生产力的可持续起重要作用，并在生态系统对于非生物胁迫的抵抗力和恢复力上中具有重要功能[3]。微生物作为食物网中的分解者，能够分泌多种酶降解动植物残体及其它有机物，微生物将这些物质中储存的碳进行转化与迁移，对加速碳元素的生物地化循环具有积极作用，因此，土壤微生物对土壤碳库的输入和输出都有重要影响。一方面，土壤微生物通过参与凋落物分解或直接固定空气中的CO2，促进碳库积累；另一方面，微生物的呼吸作用及其参与的有机碳矿化过程又会消耗土壤有机碳，并向空气释放CO2[4]。微生物本身具有种类繁杂和代谢功能多样化等特点，其中碳循环涉及的多个重要代谢过程均可被微生物介导，例如碳固定过程。微生物群落功能单元主要由具有相似功能的微生物类群组成，不同功能群落对碳固定过程起到共同调控和驱动作用，在维持生态系统功能稳定极其重要[5]。目前已经发现6条微生物固碳途径：卡尔文循环、还原柠檬酸循环、还原乙酰辅酶A途径、3-羟基丙酸双循环、3-羟基丙酸/4-羟基丁酸循环、二羧酸/4-羟基丁酸循环[6]。固碳微生物群落的固碳功能受到多重因素影响，不同土壤扰动状况、土壤不同理化性能，植被根系分泌物差异，植被种类和多样性变化，时间序列差异等直接或间接影响碳在土壤生态系统如何分配，进一步影响参与此过程的土壤微生物群落结构和功能。Ussiri等人考察了复垦后土地利用方式矿区土壤性质和碳储存的影响。研究发现，复垦区的土壤pH值和电导率较高。复垦土壤中土壤团聚体对土壤有机碳的累积起到了至关重要的作用[7,8]。Ganjegunte等人研究了植被，土壤质地和木质素含量对矿区复垦土壤总有机碳积累的影响。结果表明，木质素含量显著影响土壤有机碳的累积[9]。Wick等利用稳定性同位素的方法研究考察了复垦土壤团聚体和有机质的动态变化。研究发现随着复垦时间增加，土壤大团聚体比例增加，微团聚体比例下降[10]。Das等在采煤矿区研究复垦后土壤和未复垦土壤无机碳、生物碳和煤固定碳的含量，发现复垦后土壤无机碳和生物碳所占总碳比例更高[11,12]。Dangi等对矿区土壤微生物群落恢复研究中发现，复垦5-14年是土壤微生物群落恢复的最重要阶段，而在美国怀俄明州的半干旱矿区，土壤微生物需要超过20年的时间才能恢复到原水平[13,14]。目前，对复垦区农田土壤碳固定及其机制认识的不够全面性，也具有一定的不确定性，土壤微生物与碳固定过程之间亦具有复杂的交互耦合作用。因此，开展复垦农田土壤碳固定微生物群落的分子生态学机制研究，有助于推进对微生物介导的土壤碳固定过程及陆地生态碳循环机制的认识。本研究旨在考察大豆-小麦轮作方式下山东邹城东滩矿区复垦土壤碳固定微生物群落的结构和功能随复垦时间如何演化？哪些关键固碳菌群在其中发挥了主导作用？同时探索影响复垦土壤微生物碳固定过程的关键环境因子，监测复垦土壤的质量演变过程和生态环境效应，进而增加对土壤固碳增汇机制的内在认识。1材料和方法1.1研究区概况研究地点位于中国山东省邹城煤矿区（35°8'12“N–35°32'54”N，116°46'30“E–117°28'54”E；2000国家大地坐标系，图1）。当地气候属于暖温带季风气候区（Csa；Köppen，1884）。第一届全国碳中和与绿色发展大会5971979-2018年期间的年平均降雨量为777.1mm，年平均气温为14.1°C。土壤类型为棕色潮土，含砂22.3%（2-0.02mm）、粉土65.9%（0.02-0.002mm）和粘土11.8%（小于0.002mm）。土壤容重为1.48g·cm-3（http://vdb3.soil.csdb.cn/）。由于过去的煤矿开采活动，研究场地自2001年以来，通过土地复垦，利用煤矸石和表土填料进行塌陷区域的排矸填充治理，深度在200至400cm之间，表土层深度为80cm[15]。随着时间的推移，在不同地点进行了研究场地的土地复垦。因此，根据复垦时间划分不同复垦区，即（i）R17-17年复垦后；（ii）R14-14年复垦后；（iii）R8-8年复垦后（图1），为本研究提供了一个相对完善的时间序列。土地复垦后，土地利用方式转向农田使用，小麦和大豆作物按照一年轮作计划轮作。同时，这些被选择的样地除复垦年限不同外，其地形、气候、土壤母质、种植模式、耕作方式、施肥方式等条件一致.图1研究区位置及样地分布图Fig.1Locationandsoilsamplingofthestudyarea1.2土壤样品采集与前处理2019年5月4日，采用随机采样方法，从每块复垦区（即R17、R14和R8，图1）各采集15个表层土壤样本（即地面以下0-10cm）。此外，从复垦区域附近选取三块未受采矿活动破坏的农田采集15个表层土壤样品用作对照（CK，图1）。土壤取回后，除去植物根系、砾石等杂质，并将土样充分混合均匀后分为两份。一份在室温下风干，均质化后过2mm筛，用来测定土壤基本理化性质和部分土壤酶活性；另一份未经处理的新鲜土壤子样本，保存于-20℃冰箱中，用于后续微生物群落结构和功能基因分析，及部分土壤酶活性测定。1.3样品采集与分析土壤pH值（水土比5:1）用数字酸度计（PHC-3C，上海雷磁）测定；用凯氏定氮仪（K9840，山东海能）测定土壤总氮（TN）；土壤铵态氮（Ammonia-N）用氯化钾浸提-紫外分光光度法；土壤硝态氮（Nitrate-N）用氯化钙浸提-紫外分光光度法；土壤有效磷（OP）釆用碳酸氢铵浸提-钼锑抗比色法；土壤速效钾（AK）釆用醋酸铵浸提-火焰光度计法（TAS-990，北京普析）；土壤有机碳（SOC）采用重铬酸钾-比色法测定；土壤微生物碳（MBC）的测试方法为氯仿熏蒸-浸提法；土壤溶解性有机碳（DOC）采用TOC自动分析法测定（总有机碳分析仪，日本岛津）；易氧化有机碳（EOOC）采用333mmol·L-1KMnO4氧化法测定[16]。土壤脲酶（Urease）活性测定采用次氯酸钠-苯酚比色法，以24h后1g土壤中NH3-N的毫克数表示；多酚氧化酶（PPO）活性采用邻苯三酚比色法测定，以培养2h后1g土壤中紫色没食子素的毫克数表示；使用荧光素比色法测量FDA水解酶（FDAH）的活性，以1g土壤1h内水解FDA产生荧光素的微克数表示；β-葡萄糖苷酶（BG）活性采用硝基酚比色法测定，以培养1h后1g土壤中的对硝基酚的微克数表示；土壤磷酸酶（PHOS）酶活采用磷酸苯二钠比色法测定，以培养24h后1g土壤中的酚毫克数表示；过氧化氢酶（CAT）酶活采用高锰酸钾滴定法测定，以1g土壤1h内消耗0.02mol·L-1KMnO4的体积表示[17].1.4高通量测序和Geochip分析第一届全国碳中和与绿色发展大会598使用FastDNASPINkit（MPBiomedicals，美国），并遵循试剂盒说明，从-20℃储存的60个新鲜土壤样品中提取土壤DNA，使用NanoDropone测量DNA浓度和纯度。引物515F（5'-GTGCCAGCCGGTAA-3'）和907R（CCGTCAATTCMTTRAGTT）用来扩增细菌16SrRNA基因的V4–V5区域。PCR反应使用BioRadS1000仪器（伯乐，美国）进行。50μL体积的PCR混合物含有25μLTaq复合物（宝生物，大连）、每个引物1μl（10M）和3μlDNA模板（20ngμL-1）。PCR扩增程序如下：（i）94°C5min初始化；（ii）30个循环，94°C30s变性，52°C30s退火，72°C30s延伸；（iii）72°C10min最终延伸。利用GeneToolsAnalysisSoftware（Version4.03.05.0,SynGene）对PCR产物进行浓度对比后，按照等质量原则计算各样品所需体积，将各PCR产物进行混合。使用E.Z.N.A.®GelExtractionKit凝胶回收试剂盒回收PCR混合产物，TE缓冲液洗脱回收目标DNA片段。按照NEBNext®Ultra™DNALibraryPrepKitforIllumina®标准流程进行建库操作。使用IlluminaHiseq2500平台对构建的扩增子文库进行PE250测序（广东美格基因科技有限公司）。测序数据处理包括：利用Trimmomatic软件（http://www.usadellab.org/cms/?page=trimmomatic）分别对双端的RawReads数据进行质量过滤；利用FLASH（https://ccb.jhu.edu/software/FLASH/）软件对每对PEreads进行拼接，将成对的reads拼成一条序列；根据序列首尾两端的barcode和引物信息等，利用Mothur软件（http://www.mothur.org）将序列分配至相应的样品中，最终得到有效的拼接片段（CleanTags）。利用usearch软件（http://www.drive5.com/usearch/）对所有样品的全部CleanTags进行聚类，默认以97%的一致性将序列聚类成为OTU（OperationalTaxonomicUnits）。在聚类的同时，用usearch剔除嵌合体和singleton序列，然后进行代表性序列物种注释（https://www.arb-silva.de/）。Geochip分析过程：在获得实验样品之后，首先对样品中的微生物总DNA/RNA进行提取。之后对DNA/RNA样品进行检测，如总量及纯度等符合要求则进行后续实验，检测合格的核酸样品进行荧光标记、杂交、检测。使用ImaGene6.0软件将探针的光学信号转换为数字信号，对数字信号进行质控得到原始探针信号强度raw_data，对raw_data进行标准化得到标准化的探针信号强度normalized_data，将normalized_data中每个基因对应的所有探针信号强度汇总后得到基因的信号强度norm_gene_intensity。基于raw_data分别统计各样品在功能大类（Gene_category）、功能亚类（Sub_category）和基因（Gene）层级的探针检出数及信号强度（针对每个基因设计了不止一个探针），绘制功能基因柱形图.1.5统计分析采用SPSS20.0软件（IBM，美国）进行单因素方差分析（ANOVA），用Origin9.0软件（OriginLab，美国）绘制土壤微生物群落功能基因丰度图。所有土壤理化、酶活、微生物门水平丰度等数据以15次重复的平均值±标准差计算，平均值多重比较统计学检验采用最小显著极差法（LSD）、邓肯检验和T-检验。其中小提琴图，箱式图以及热图在Hiplot平台上运行上传的数据后获得（https://hiplot.com.cn/）.2结果与分析2.1不同复垦年限下土壤基础理化性质和土壤酶酶活变化特征与对照农田相比，复垦土壤pH呈现为弱碱性，且与其存在极显著性差异（p<0.0001），其随复垦时间序列呈现先升高后降低的变化趋势，但不同复垦年限之间的差异并不显著（图2A）。土壤总氮（TN）含量随复垦年限而不断增加，但复垦8-17年间的增长相对缓慢，低于对照农田，但不存在显著性差异（图2B）。土壤硝态氮（Nitrate-N）含量随复垦年限增加第一届全国碳中和与绿色发展大会599呈现出先增加后降低的趋势（图2C），但含量均高于对照农田，与其存在显著性差异（p<0.001）。土壤铵态氮（Ammonia-N）含量在复垦14年时含量较低，但仍略高于对照农田（图2D）。土壤脲酶（Urease）酶活显著高于对照土壤（p<0.0001），其随复垦时间序列呈现先升高后降低的变化趋势，但不同复垦年限之间的差异并不显著（图2G）。土壤有效磷（OP）含量在复垦8年时略高于对照农田，但与其无明显差异（图2E），而在复垦14和17年时显著低于对照农田（p<0.05）。复垦土壤磷酸酶（PHOS）酶活低于对照土壤，呈现极显著差异（p<0.0001），但不同复垦年限间并无显著差异（图2H）。土壤有效钾（AK）含量在复垦14年时略高于对照土壤（图2F），无明显差异，但复垦8年和17年含量显著高于对照土壤（p<0.05）。ABCDEFGHIJKLMNOP图2不同复垦年限下土壤基本理化和土壤酶活性的变化Fig.2.Changeinsoilpropertiesandsoilenzymeactivitieswithageofreclamation注：在0.05水平（双侧）上显著相关；在0.01水平（双侧）上显著相关；在0.001水平（双侧）上显著相关；在0.0001水平（双侧）上显著相关；ns代表没有相关性。土壤有机碳（SOC）含量随复垦年限呈现正向关系，且复垦17年（7.86g·kg-1）时高于对照土壤含量（7.18g·kg-1），但与对照并无显著性差异（图2I）。而复垦土壤溶解性有机碳（DOC）含量均高于对照土壤（66.82mg·kg-1），并与其呈现极显著差异（p<0.0001）（图2J）。第一届全国碳中和与绿色发展大会600土壤MBC含量随复垦年限不断增加且差异显著（图2K）（p<0.0001）。其在复垦8年时的含量（119.72mg·kg-1）显著低于对照农田（240.82mg·kg-1）（p<0.0001），在复垦17年时其含量达到337.25mg·kg-1，显著高于对照农田（p<0.0001）。土壤易氧化性有机碳（EOOC）含量随复垦年限升高，其变化范围在0.59mg·kg-1-0.63mg·kg-1之间，不同复垦年限之间差异不显著，均略高于对照农田的0.58mg·kg-1，但无显著差异（图2L）。土壤β-葡萄糖苷酶（BG）活性随复垦时长增加而增加，均高于对照土壤（23.21μg·(g·h)-1）（图2M），在复垦17年时达到最高值35.75μg·(g·h)-1，且存在显著性差异（p<0.01）。图2N中显示，复垦土壤过氧化氢酶（CAT）酶活均大于对照土壤，且与其存在极显著性差异（p<0.0001）。复垦时间对土壤多酚氧化酶（PPO）活性影响较为显著（图2O），且PPO随复垦年限增加而显著增加，复垦17年时达到16.40mg·(g·2h)-1，显著高于对照土壤（6.57mg·(g·2h)-1）（p<0.0001）。土壤FDA水解酶（FDAH）的活性呈现出相反的规律（图2P），随复垦时长增加先减少后增加，在复垦14年时酶活性最低（5.56mg·(kg·h)-1），但仍高于对照土壤（5.35mg·(kg·h)-1）。2.2不同复垦年限下土壤固碳功能基因和相关微生物群落结构微生物卡尔文循环中涉及的固碳基因FBP_aldolase,FBPase,GAPDH_Calvin,PRI,TIM,pgk,tktA,rubisco和PRK均呈现出随复垦时长的增加略为增长的趋势（图3）。除了复垦17年时固碳基因FBPase的信号强度略高于对照土壤，其他固碳基因的信号强度和对照土壤基本持平。微生物厌氧乙酰辅酶A途径涉及的fthfs基因在复垦17年时达到最高值，且高于对照土壤，但未出现显著性差异。细菌小体涉及的固碳基因CsoS1_CcmK和ccmL基因信号强度与其他基因变化基本一致，在复垦17年后与对照土壤基本持平，无显著差异。土壤微生物固碳基因的信号强度，代表固碳基因丰度，一定程度上亦说明微生物的固碳潜力。图3不同复垦年限下土壤固碳功能基因变化特征。不同字母表示差异显著(P<0.05)Fig.3.Variationofsoilcarbon-fixingfunctionalgeneswithincreasingreclamationyears微生物固碳是土壤有机碳的一个重要来源，可以促进土壤的碳增汇，根据Geochip的结果，推测固碳相关微生物主要分布在酸杆菌门（Acidobacteria）、放线菌门（Actinobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、蓝细菌（Cyanobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）中。此外，微生物的物种丰度在一定程度上可以代表该类微生物在单位质量土壤中的丰度，亦可用其来推测微生物本身具有行使某种生态功能的能力强弱。CsoS1_CcmK和ccmL基因多数主要存在于蓝细菌（Cyanobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）中的一些物种内，而少数酸杆菌门（Acidobacteria）和放线菌门（Actinobacteria）的某些类群亦具有CsoS1_CcmK和ccmL固碳基因。固碳基因FBP_aldolase,FBPase,GAPDH_Calvin,PRI,TIM,pgk,tktA,rubisco和PRK绝大部分存在于蓝细菌（Cyanobacteria）和变形菌门（Proteobacteria）中，少部分存在于放第一届全国碳中和与绿色发展大会601线菌门（Actinobacteria）中。而固碳fthfs基因主要分布于拟杆菌门（Bacteroidetes），厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）中，少数存在于酸杆菌门（Acidobacteria）和放线菌门（Actinobacteria）类群中。图4A中，根据高通量测序结果，各个复垦土壤中酸杆菌门（Acidobacteria）的丰度均大于对照土壤，且与其呈现极显著差异（p<0.0001），然而3个复垦年限间未见明显差异。放线菌门（Actinobacteria）丰度随复垦时间的增加呈现出先增加后减少的趋势，均大于对照土壤，但未见明显差异（图4B）。图4C中可见，拟杆菌门（Bacteroidetes）丰度随复垦时间增加而降低，且低于对照土壤，有明显差异（p<0.01）。图4D、4E和4F显示，作为固碳基因含量最为丰富的蓝细菌（Cyanobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）丰度随复垦时限呈现不同的变化趋势，但在复垦土壤中的丰度是显著低于对照土壤的（p<0.01）。从图3和图4可知，虽然含有固碳基因的物种丰度差异较大，但其所含固碳基因信号强度并未见明显差异，说明微生物物种丰度和功能基因丰度并不存在直接正向关系。ABCDEF图4不同复垦年限下土壤固碳相关微生物变化特征。在0.05水平（双侧）上显著相关；Fig.4.Variationofsoilcarbon-fixingfunctionalgeneswithincreasingreclamationyears注：在0.01水平（双侧）上显著相关；在0.001水平（双侧）上显著相关；在0.0001水平（双侧）上显著相关；ns代表没有相关性2.3土壤固碳微生物与土壤理化酶活的相关性固碳微生物菌门与土壤理化和酶活的相关分析结果表明（图5），变形菌门（Proteobacteria）与土壤pH、DOC、Nitrate-N以及土壤BG、PPO、CAT、Urease酶活呈显著负相关关系（p＜0.05），但与OP和PHOS呈显著正相关性（p＜0.05）。厚壁菌门（Firmicutes）、拟杆菌门（Bacteroidetes）与土壤理化和酶活的相关性与变形菌门（Proteobacteria）一致。蓝细菌（Cyanobacteria）与土壤MBC、DOC、Nitrate-N以及土壤BG、PPO、CAT酶活呈显著负相关关系（p＜0.05），并未发现其与其他土壤环境因子呈正相关关系。以上述四个菌门相反的是，放线菌门（Actinobacteria）与土壤Nitrate-N含量以及土壤BG、PPO酶活呈显著正相关关系（p＜0.05），但与OP和土壤PHOS酶活呈显著负相关性（p＜0.05）。酸杆菌门第一届全国碳中和与绿色发展大会602（Acidobacteria）与土壤pH、DOC、Nitrate-N、AK以及土壤BG、PPO、CAT、Urease酶活呈显著正相关关系（p＜0.05），但与土壤PHOS酶活呈显著负相关性（p＜0.05）。图5土壤固碳相关微生物菌门与土壤理化和酶活相关性热图Fig.5.Thecorrelationsbetweencarbon-fixingmicrobialphylaandsoilcharacteristics图6土壤固碳基因与土壤理化和酶活相关性热图Fig.6.Thecorrelationsbetweencarbon-fixingfunctionalgenesandsoilcharacteristics固碳基因与土壤理化和酶活的相关分析结果表明（图6），固碳基因tktA与土壤微生物量碳（MBC）和土壤磷酸酶（PHOS）活性呈显著正相关关系（p＜0.05），而与土壤溶解性有机碳（DOC）、pH、硝态氮（Nitrate-N）以及土壤过氧化氢酶（CAT）、Urease酶活呈显著负相关关系（p＜0.05）。固碳基因Rubisco与土壤磷酸酶（PHOS）活性呈显著正相关关系（p＜0.05），而与土壤pH、Nitrate-N以及土壤CAT、Urease酶活呈显著负相关关系（p＜0.05）。pgk与土壤MBC和PHOS活性有显著性正相关关系（p＜0.05），而与土壤pH、DOC、CAT、Urease酶活存在显著性负相关（p＜0.05）。固碳基因fthfs与土壤MBC和PHOS活性有显著性正相关关系（p＜0.05），未发现与其他因子的显著性关系。功能基因ccmL与土壤MBC、土壤BG、PPO酶活显著性正相关（p＜0.05）。未发现固碳基因TIM、FBPase与土壤理化酶活存在显著性正相关或负相关关系。PRK基因与土壤MBC、AK以及土壤PHOS酶活呈显著正相关关系（p＜0.05），但与pH和土壤CAT酶活呈显著负相关性（p＜0.05）。固碳基因PRI和GAPDH_Calvin均与土壤MBC和土壤PHOS酶活呈显著正相关关系（p＜0.05），而与pH、土壤CAT、脲酶酶活呈显著负相关性（p＜0.05）。FBP_aldolase第一届全国碳中和与绿色发展大会603和CsoS1_CcmK基因与土壤MBC和土壤PHOS活性呈显著正相关关系（p＜0.05），而与土壤pH、DOC、硝态氮以及土壤CAT、Urease酶活呈显著负相关关系（p＜0.05）。4讨论复垦土壤的固碳潜力主要依赖于用于复垦的农作物生物量及其还田量，矿区复垦土壤在农业生产过程中，随着已完成复垦时限的不断增加，农作物根系和凋落物会随着农业生产源源不断进入土壤，加上农民为增加农作物产量而大量施用有机肥或化肥，土壤碳源显著输入增加。此外，作物凋落物、死亡根系、根系分泌物等经过分解转化作用形成土壤腐殖质，促进了土壤团聚体形成，亦有利于土壤碳积累[18-20]。长期农业利用后，复垦17年土壤中SOC含量已经略高于对照农田土壤，而MBC含量显著高于对照农田土壤，表明复垦土壤碳含量随长时间农业活动不断累积，具有较大固碳潜力。土壤SOC和MBC的含量随着复垦年限的延长而逐渐增加（图2I和2K），亦说明时间对于复垦土壤SOC和MBC演变可能存在积极的影响[21,22]。王金满等人的研究指出，土地复垦活动可以改善土壤质量，且随着复垦年限增加延长，土壤质量不断接近原生环境[23]。JacintheandLal的研究显示常规耕作方式下的复垦土壤碳库若达到新的平衡状态需要50年时间，这与本研究结果有一定矛盾[24]。原因可能是当地农业利用化水平较高，投入肥料足，使得复垦土壤碳在不到20年的演化中达到当地正常土壤碳水平。复垦农田土壤中DOC含量明显高于对照农田，随复垦年限呈先下降后上升趋势（图2J）。溶解性有机碳可以随土壤水分流动而迁移，可由土壤表层淋洗而被下层矿质土壤固持，因此下层土壤中DOC含量普遍高于表层土壤。而土壤在复垦过程中，土壤层次被打乱，下层土壤被用做复垦表层土壤，因此复垦后农田土壤表层DOC含量明显高于对照农田。之后，随着复垦田块被用作农田，在不断农业利用过程中，土壤DOC含量发生改变。此外，土壤pH亦可影响DOC含量，在弱碱性条件下，溶解性有机碳中的酸性部分易与钙镁化合物发生中和反应，导致土壤中DOC含量改变[25]。在农业生态系统中，土壤微生物在几乎所有生态系统过程中都扮演着不可或缺的角色，包括土壤各种养分循环，这些过程很大程度上取决于微生物类群的功能多样性。土壤固碳细菌是一类利用CO2为碳源的自养微生物，以兼性自养型为主[5-6]。固碳细菌还可利用有机碳作为碳源，而有机质分解后产生的CO2亦可作为其底物被再次利用。土壤中易降解的凋落物可为土壤中的固碳细菌提供碳源和养分，一定程度上贡献了土壤碳汇。图4中显示复垦土壤中相关固碳细菌仅有酸杆菌门（Acidobacteria）和放线菌门（Actinobacteria）的丰度大于对照土壤，而拟杆菌门（Bacteroidetes）、蓝细菌（Cyanobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）丰度均低于对照土壤。而图3中多数固碳基因的信号强度和对照土壤基本持平，无显著差异。上述结果说明复垦时限对固碳细菌群落的组成和功能基因的影响不同。推测可能是长期复垦后，农作物凋落物和根系分泌物等影响土壤养分水平，从而影响了土壤基本性质，如pH和碳含量，进而影响微生物群落组成，多种因素的综合进一步影响固碳功能基因丰度。土壤有机碳水平与固碳细菌丰度正相关[26]，因为高水平有机碳源会促进微生物生长，这与本研究中图5和图6所得结果在一定程度上相符合。固碳微生物酸杆菌门（Acidobacteria）和放线菌门（Actinobacteria）与土壤pH、溶解性有机碳、土壤β-葡萄糖苷酶、多酚氧化酶、过氧化氢酶呈显著性正相关（p＜0.05），而多数固碳基因则与土壤微生物量碳之间亦存在显著正相关（p＜0.05）。在相对稳定的土壤环境中，环境因子与微生物群落间的合作通常会更为紧密，从一定程度上说明固碳微生物对土壤环境变化的敏感性和适应性。环境因子可通过影响土壤微生物的活性和丰度来间接控制土壤有机碳变化。有研究认为，土壤中参与碳固定的细菌类群的组成与土壤类型、土壤环境因子等显著相关[27-29]。本研究中第一届全国碳中和与绿色发展大会604拟杆菌门（Bacteroidetes）、蓝细菌（Cyanobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）的固碳细菌，与土壤pH、溶解性有机碳、土壤β-葡萄糖苷酶、多酚氧化酶、过氧化氢酶呈显著性负相关（p＜0.05）。多数固碳基因亦是与土壤溶解性有机碳、过氧化氢酶呈显著性负相关（p＜0.05），说明本研究土壤碳含量是影响固碳细菌和固碳基因的主要因素。这与已报道的西北干旱地区土壤有机质差异显著，却并未引起土壤固碳细菌丰度明显差异结论不相同[30]，推测可能是因东部高潜水位矿区土壤水分含量足，未限制其他因子的作用。有文献报道，在利用GeoChip的研究中发现，检测到的功能基因信号强度与环境养分含量显著相关[31,32]，这与本研究不谋而合。此外，多个文献曾报道土壤pH是影响微生物组成的关键因子，在一定范围内pH与细菌多样性相关，这与本研究中的多数固碳细菌、固碳基因与pH值呈负相关这一结果类似[33,34]。可能是因为pH会间接影响土壤中有机质分解和部分养分释放，导致对生境变化较敏感的微生物种群丰度发生变化。此外，因为复垦土壤中pH值的升高，用于复垦的煤矸石中含有的一些重金属元素活性发生改变，亦会影响土壤微生物活性和组成[35]。土壤理化性质对微生物群落组成和功能基因丰度的影响比较复杂，有时候几种环境因子的作用可能相互抵消或增强，从而掩盖某种或几种土壤环境因子与微生物群落物种组成和基因丰度的密切关系。5结论5.1复垦时间显著影响了土壤pH值、硝态氮含量、溶解性有机碳含量、土壤脲酶、磷酸酶、β-葡萄糖苷酶、过氧化氢酶酶活。5.2复垦时间显著影响了固碳细菌丰度，如酸杆菌门（Acidobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、蓝细菌（Cyanobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria），但12种固碳基因的信号强度并未受到复垦时限显著影响。5.3固碳细菌和固碳功能基因均与土壤pH、溶解性有机碳、土壤过氧化氢酶、磷酸酶、脲酶酶活显著性相关（p＜0.05）.参考文献[1]XiaoW,HuZ,ChuYP,etal.Dynamicsubsidencesimulationandtopsoilremovalstrategyinhighgroundwatertableandundergroundcoalminingarea:Acasestudyinshandongprovince[J].InternationalJournalofMining,ReclamationandEnvironment,2013,28:250-263.[2]李玲.高潜水位平原区采煤塌陷地复垦土壤特征与分类研究[D].博士学位论文,中国矿业大学(北京),2011.LiL.CharacteristicsandClassificationofReclamatedSoilinCoal-miningSubsidenceAreawithHighGroundwater[D].DoctoralDissertation,ChinaUniversityofMiningandtechnology(Beijing),2011.[3]ChuH,FiererN,LauberCL,etal.SoilBacterialDiversityintheArcticisNotFundamentallyDifferentFromthatFoundinOtherBiomes[J].EnvironmentalMicrobiology,2010,12(11):2998-3006.[4]ChenH,WangF,KongW,etal.SoilMicrobialCO2FixationPlaysaSignificantRoleinTerrestrialCarbonSinkinaDrylandEcosystem:AFour-YearSmall-ScaleField-PlotObservationOntheTibetanPlateau[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2021,761:143282.[5]刘洋荧,王尚,厉舒祯,等.基于功能基因的微生物碳循环分子生态学研究进展[J].微生物学通报,2017,44(07):1676-1689.LiuYY,WangS,LiSZ,etal.Advancesinmolecularecologyonmicrobialfunctionalgenesofcarboncycle[J].MicrobiologyChina,2017,44(7):1676-1689.[6]袁红朝,秦红灵,刘守龙,等.固碳微生物分子生态学研究[J].中国农业科学,2011,44(14):2951-2958第一届全国碳中和与绿色发展大会605YuanHC,QinHL,LiuSL,etal.Advancesinresearchofmolecularecologyofcarbonfixationmicroorganism[J].ScientiaAgriculturaSinica,2011,44(14):2951-2958.[7]UssiriDAN,LalR,JacinthePA.Post-reclamationlanduseeffectsonpropertiesandcarbonsequestrationinminesoilsofsoutheasternOhio[J].SoilScience,2006,171(3):261-271.[8]UssiriDAN,LalR,JacinthePA.SoilpropertiesandcarbonsequestrationofafforestedpasturesinreclaimedminesoilsofOhio[J].SoilScienceSocietyofAmericaJournal,2006,70(5):294-301.[9]GanjegunteGK,WickAF,StahlPD.Accumulationandcompositionoftotalorganiccarboninreclaimedcoalminelands[J].LandDegradation&Development,2010,20(2):156-175.[10]WickAF,IngramLJ,StahlPD.Aggregateandorganicmatterdynamicsinreclaimedsoilsasindicatedbystablecarbonisotopes[J].SoilBiologyandBiochemistry,2009,41(2):201-209.[11]DasR,MaitiSK.EstimationofcarbonsequestrationinreclaimedcoalminedegradedlanddominatedbyAlbizialebbeck,DalbergiasissooandBambusaarundinaceaplantation:acasestudyfromJhariaCoalfields,India[J].InternationalJournalofCoalScience&Technology,2016,3(2):246-266.[12]DasR,MaitiSK.Importanceofcarbonfractionationfortheestimationofcarbonsequestrationinreclaimedcoalminesoils:acasestudyfromJhariaCoalfields,India[J].EcologicalEngineering,2016,90(5):135-140.[13]DangiSR,StahlPD,WickAF,etal.Soilmicrobialcommunityrecoveryinreclaimedsoilsonasurfacecoalminesite[J].SoilScienceSocietyofAmericaJournal,2012,76:915-924.[14]AndersonJD,IngramLJ,StahlPD.InfluenceofreclamationmanagementpracticesonmicrobialbiomasscarbonandsoilorganiccarbonaccumulationinsemiaridminedlandsofWyoming[J].AppliedSoilEcology,2008,40:387-397.[15]渠俊峰,葛梦玉,王坤,等.邹城东滩矿区复垦土壤微生物量碳与基础呼吸的特征[J].长江流域资源与环境,2018,27(08):1858-1865.QuJF,GeMY,WangK,etal.SoilMicrobialBiomassCarbonandBasalＲespirationCharacteristicsinDongtanCoalMiningSubsidenceArea，ZouchengCity[J].ResourcesandEnvironmentintheYangtzeBasin,2018,27(08):1858-1865.[16]鲍士旦.土壤农化分析(第三版)[M].北京:中国农业出版社,2000.BaoSD.Agrochemicalanalysisofsoil(3rdEdition)[M].Beijing:ChinaAgriculturePress,2000.[17]关松荫,等.土壤酶及其研究法[M].北京:农业出版社,1986.GuanSY,etal.Soilenzymesandtheirresearchmethods[M].Beijing:AgriculturePress,1986[18]Adeli,A.McLaughlinMR,BrooksJP,etal.Agechronosequenceeffectsonrestorationqualityofreclaimedcoalminesoilsinmississippiagroecosystems[J].SoilScience,2013,178:335-343.[19]BanningNC,GrantCD,JonesDL,etal.Recoveryofsoilorganicmatter,organicmatterturnoverandnitrogencyclinginapost-miningforestrehabilitationchronosequence[J].SoilBiologyandBiochemistry,2008,40:2021-2031.[20]MukhopadhyayS,MaitiSK,MastoRE.Developmentofminesoilqualityindex(msqi)forevaluationofreclamationsuccess:Achronosequencestudy[J].EcologicalEngineering,2014,71:10-20.[21]ChaudhuriS,McDonaldLM,Pena-YewtukhiwEM,etal.Chemicallystabilizedsoilorganiccarbonfractionsinareclaimedminesoilchronosequence:Implicationsforsoilcarbonsequestration[J].EnvironmentalEarthSciences,2013,70:1689-1698.[22]ChaudhuriS,Pena-YewtukhiwEM,McDonaldLM,etal.Earlycarbonsequestrationratechangesforreclaimedminesoils.SoilScience,2012,177:443-450.[23]王金满,郭凌俐,白中科,等.黄土区露天煤矿排土场复垦后土壤与植被的演变规律[J].农业工程学报,2013,29(21):223-232.WangJM,GuoLL,BaiZK,etal.Successionlawofreclaimedsoilandvegetationonopencastcoalmine第一届全国碳中和与绿色发展大会606dumpofloessarea[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2013,29(21):223-232.[24]JacinthePA,LalR.TillageeffectsoncarbonsequestrationandmicrobialbiomassinreclaimedfarmlandsoilsofsouthwesternIndiana[J].SoilScienceSocietyofAmericaJournal,2009,73:605.[25]WuJM,XiM,KongFL,etal.Reviewofresearchesonthefactorsinfluencingthedynamicsofdissolvedorganiccarboninsoils[J].GeologicalReview,2013,59:953-961.[26]袁红朝,秦红灵,刘守龙,等.长期施肥对稻田土壤固碳功能菌群落结构和数量的影响[J].生态学报,2012,32(1):183-189.YuanHZ,QinHL,LiuSL,etal.AbundanceandcompositionofCO2fixatingbacteriainrelationtolong-termfertilizationofpaddysoils[J].ActaEcologicaSinica,2012,32(1):183-189.[27]苏鑫,郭迎岚,冯程程,等.3种碳添加对退化农田土壤固碳细菌群落结构多样性的影响[J].环境科学学报,2020,40(1):234-241.SuX,GuoYL,FengCC,etal.EffectsofthreekindsofcarbonadditiononcommunitystructurediversityofCO2–assimilatingbacterialindegradedfarmlandsoil[J].ActaScientiaeCircumstantiae,2020,40(1):234-241.[28]张双双,靳振江,贾远航,等.岩溶地区不同土地利用方式土壤固碳细菌群落结构特征[J].环境科学,2019,40(1):412-420.ZhangSS,JinZJ,JiaYH,etal.CommunitystructureofCO2-fixingsoilbacteriafromdifferentlandusetypesinKarstareas[J].EnvironmentalScience,2019,40(1):412-420.[29]梁雪.毛竹入侵阔叶林对土壤固碳功能菌群落特征的影响及其机制[D].杭州:浙江农林大学,2017.LiangX.EffectsofPhyllostachyspubscensinvasionofnativebroadleafforestoncommunitycharacteristicsofsoilCO2-fixingbacteriaanditsmechanism[D].Hangzhou:ZhejiangA&FUniversity,2017.[30]TangZX，FanFL，WanYF,etal.AbundanceanddiversityofRuBisCOgenesresponsibleforCO2fixationinaridsoilsofnorthwestChina[J].Pedosphere,2015,25(1):150-159.[31]TechtmannSM,LebedinskyAV,ColmanAS,etal.Evidenceforhorizontalgenetransferofanaerobiccarbonmonoxidedehydrogenases[J].FrontiersinMicrobiology,2012,3:132[32]GagenEJ,DenmanSE,PadmanabhaJ,etal.Functionalgeneanalysissuggestsdifferentacetogenpopulationsinthebovinerumenandtammarwallabyforestomach[J].AppliedandEnvironmentalMicrobiology,2010,76(23):7785-7795[33]HaicharFZ,MarolC,BergeO,etal.Planthosthabitatandrootexudatesshapesoilbacterialcommunitystructure[J].TheISMEJournal,2008,2(12):1221-1230.[34]刘琼,魏晓梦,吴小红,等.稻田土壤固碳功能微生物群落结构和数量特征[J].环境科学,2017,38(2):760-768.LiuQ,WeiXM,WuXH,etal.Characteristicofabundancesanddiversityofcarbondioxidefixationmicrobesinpaddysoils[J].EnvironmentalScience,2017,38(2):760-768.[35]RouskJ,BrookesPC,BthE.ContrastingsoilpHeffectsonfungalandbacterialgrowthsuggestfunctionalredundancyincarbonmineralization[J].AppliedandEnvironmentalMicrobiology,2009,75(6):1589-1596.第一届全国碳中和与绿色发展大会607冬季末期融雪期蛇麻黄灌丛的“热岛”效用有利于沙漠生物土壤结皮的光合固碳陈荣毅（中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，乌鲁木齐830002）摘要：蛇麻黄灌丛在古尔班通古特沙漠广泛分布，其面积约占研究区面积的20%。蛇麻黄灌丛下普遍发育苔藓结皮。积雪融化期蛇麻黄灌丛具有“热岛效用”，使蛇麻黄灌丛下的积雪提前融化。另外，苔藓自身具有吸热作用，因此，在气温到达0℃前，灌丛下苔藓表层温度已高于0℃，达到了较适宜进行光合固碳作用的温度条件。此时苔藓表层因为融雪，水分条件充足。加上沙漠苔藓生理特征表现为低光补偿点（Par=50μmolm-2s-1），以及低温（地表温度0-5℃）和低Par（200-400μmolCO2m-2s-1）条件下苔藓具有维持相对较大净光合固碳速率（NSE）的特征。因此，融雪期灌丛下苔藓表现出在白天气温-2℃—-5℃的低温条件下具有较强的持续光合固碳能力。由于以上原因，在冬季末期沙漠苔藓可能是新疆北部地区较早开始并具有较大持续固碳能力的生物。在日均气温达到0℃前一周苔藓可净固定碳约8.1gm-2。融雪期蛇麻黄灌丛创造了有利于生物结皮光合固碳的微环境，其下部苔藓在光合固碳方面具有光照、温度和水分条件的耦合效应。因此，气温0℃以下冬季末期的融雪期是生物土壤结皮苔藓稳定固碳的重要时期,这一时期古尔班通古特沙漠是一个不可忽视的碳汇。关键词：古尔班通古特沙漠；苔藓结皮；蛇麻黄灌丛；固碳The"heatisland"effectofEphedradistachyashrubinthesnowmeltperiodattheendofwinterisbeneficialtothephotosyntheticcarbonsequestrationofdesertbiologicalsoilcrustChenRongyi(Instituteofdesertmeteorology,ChinaMeteorologicalAdministration,Urumqi830002)Abstract:EphedradistachyashrubiswidelydistributedinGurbantunggutDesert,accountingforabout20%ofthestudyarea.MosscrustsarecommonundertheshrubofEphedradistachya.Duringthesnowmeltingperiod,theshrubofEphedradistachyahas"heatislandeffect",whichmakesthesnowundertheshrubmeltaheadoftime.Inaddition,thetemperatureofbryophyteishigherthan0℃whenthetemperatureofbryophyteishigherthan0℃.Atthistime,duetosnowmelting,themosssurfacehassufficientwaterconditions.Inaddition,thephysiologicalcharacteristicsofdesertbryophytesarelowlight第一届全国碳中和与绿色发展大会608compensationpoint(PAR=50μmolCO2m-2s-1),lowtemperature(surfacetemperature0-5℃)andlowpar(200-400μmolm-2s-1).Therefore,bryophytesundertheshrubshowedastrongabilityofcontinuousphotosynthesisandcarbonfixationunderthelowtemperatureof-2℃-5℃inthedaytime.Duetotheabovereasons,desertbryophytesmaybetheorganismsthatstartedearlierandhadagreatercapacityofcarbonsequestrationinNorthernXinjiangattheendofwinter.Thenetcarbonfixationofbryophyteswasaboutgm-2aweekbeforetheaveragedailytemperaturereached0℃.Duringthesnowmeltperiod,Ephedradistachyashrubcreatedamicroenvironmentconducivetophotosyntheticcarbonfixationofbiologicalcrust,andthemossinthelowerpartoftheshrubhadacouplingeffectoflight,temperatureandwaterconditionsonphotosyntheticcarbonfixation.Therefore,thesnowmeltperiodattheendofwinterwhenthetemperatureisbelow0℃isanimportantperiodforthestablecarbonsequestrationofbiologicalsoilcrustbryophytes.Duringthisperiod,theGurbantunggutDesertisacarbonsinkthatcannotbeignored.Keywords:GurbantunggutDesert,bryophytecrust,Ephedradistachyashrub,carbonsequestration1前言生物结皮又称生物土壤结皮，在世界干旱区广泛分布[1,2]。生物结皮具有防风蚀和水蚀[3,4]、调节和保持土壤水分与养分、影响种子植物分布及多样性以及能够进行固定大气N素与光合等作用[1]，而且，生物结皮也直接参与了荒漠昆虫食物链和食物网的构成[5-7]，在干旱区生态系统中占有重要地位。荒漠地区植被覆盖率极低，而生物结皮却广泛分布,可以占陆地面积的40%[8]。古尔班通古特沙漠广泛分布蛇麻黄灌丛[9]，其下部一般发育有生物土壤结皮演替后期的苔藓。与其它沙漠显著不同的是古尔班通古特沙漠冬季有稳定的积雪，给灌木、春季短命植物以及生物结皮等植被生长发育提供了较为稳定的水分来源。荒漠地区生物结皮是影响大气CO2的重要生态因素[10-12]。目前有关生物结皮对大气CO2调节作用有两种不同的观点：一、生物结皮具有吸收大气CO2的能力。美国莫哈维沙漠进行涡动相关试验结果表明，沙漠中固定的CO2在2005年和2006年分别达到102±67和110±70g．C．m-2，这个量级甚至达到了温带森林系统年固定的CO2的量，由于莫哈维沙漠中植被稀少，生物结皮广泛分布，因而估计不仅沙漠中的植物固定并存储了大气中的CO2，沙漠中的生物结皮，如绿藻、地衣和苔藓也为CO2固定做了相当大的贡献[13]。沙坡头生物土壤结皮演替后期年固C为26.75g．C．m-2，是发育初期的藻类结皮的11.36g．C．m-2的2倍以上。[14]二、生物结皮不具有持续吸收大气CO2的能力。生物结皮为荒漠土壤呼吸的主要贡献者Castillo-Monroy[15]。Schlesingeretal.(2009)[16]根据实验和研究综述认为生物结皮年固C是仪器误差造成的。另外，ThomasandHoon（2010）[12]在非洲喀拉哈里沙漠以及Zaadyetal.(2000)[17,12]在以色列内盖夫沙漠的短期的野外模拟降水试验中均未发现生物结皮具有持续的CO2吸收能力。Suetal.(2013)[18,13]利用光合仪4-10月期间每月选取几天野外测定古尔班通古特沙漠生物结皮全天净碳通量和暗呼吸特征，推算生物结皮土壤每年释放C范围为48.8-50.5g．C．m-2，认为原因在于生物土壤结皮光合能力弱不能补偿土壤呼吸、其光合不连续以及降水稀少导致观测期处于休眠状态，因而古尔班通古特沙漠生物土壤结皮来说是总体于释放C的状态。还有一些研究仅用暗土壤室研究生物结皮的土壤呼吸，而对生物结皮的光合固碳作用未给予关注[19-21]。以上结果大多数结果是在较温暖的季节的观测结果，仅有个别研究发现结皮在降雪期或者积雪下部仍均具有微弱的光合作用[22,23]。由于前期用光第一届全国碳中和与绿色发展大会609合仪等手段野外测量结皮碳固定费时、费力，而且在寒冷的野外条件下难以长期观测。因此，目前低温融雪条件下生物土壤结皮光合固碳研究结果仍然比较缺乏，总体上寒冷季节生物结皮的固碳能力被忽视[18]，或者认为冬季碳交换为0[14]。在候温划分法中，1月1日开始记录以来连续5天的气温稳定通过10℃前为冬季[24]。本研究针对2019年3月21前融雪阶段蛇麻黄灌丛下和周边的苔藓生物土壤结皮进行光合固碳研究，此时日均气温尚到达0℃，为理解冬季末期融雪阶段生物土壤结皮的固碳能力提供基础资料和理论依据。2材料与方法2.1研究地点研究地点为古尔班通古特沙漠腹地(45，23°N，87°63°E)，海拔高度545m。古尔班通古特沙漠位于中国西北部的准噶尔盆地，为中国最大的固定半固定沙漠。该沙漠夏季炎热，冬季寒冷，为温带干旱大陆气候，年降水量为70-180mm，年均温度约7.26℃,。生物土壤结皮在古尔班通古特沙漠腹地广泛分布，沙丘中部一般分布有藻类结皮，在沙丘下部一般分布藻类\地衣结皮，苔藓结皮在灌丛的间地以斑块状分布，生物结皮面积可占地表面积的60%以上[25]。蛇麻黄灌丛(Ephedradistachya)为麻黄科常绿小灌木，在古尔班通古特沙漠广泛分布，蛇麻黄灌丛的面积约占研究地点总面积的20-25%。蛇麻黄灌丛下普遍发育有苔藓结皮。古尔班通古特沙漠相对沙漠区显著不同的特征是冬季有稳定的积雪，积雪厚度在2月可达15-20cm,通常在11月中下旬开始下雪进行雪的积累，第二年3月初至下旬为积雪融化期。积雪融水给灌木、春季短命植物以及生物结皮等植被生长发育提供了较为稳定有高效的水分来源。2.2研究方法在冬季日均温未到0℃的融雪期，从3月15日开始早晨10时至下午20时前利用自制叶室对融雪期蛇麻黄灌丛下的苔藓结皮（图1C）进行光合测定，Li6400光合仪使用树脂玻璃6400-19自制叶室，叶室直径14cm,高13.5cm,底面积154cm2，并带有透明可密封树脂玻璃底座（图1B）。6400-19自制叶室测量系统为开路系统，并且其体积在2000ml左右，可直接测量野外生物土壤结皮净二氧化碳固定速率（netsoilexchange，NSE）。净二氧化碳固定速率（NSE，下同）是由苔藓的光合固碳速率减去苔藓结皮呼吸及其下部土壤异养生物呼吸碳释放速率后的综合结果，正值表示为固碳，负值表示为碳释放。图1苔藓结皮的光合测定（A-GFS3000苔藓叶室测定苔藓温度与NSE的关系；B-6400-19自制叶室实地测量蛇麻黄下的苔藓；C-冬季末期积雪融化期蛇麻黄灌丛下的苔藓结皮）在蛇麻黄灌丛下的苔藓NSE，还包括植物根系的根呼吸释放，根呼吸可做为土壤结皮下部土壤呼吸的一部分，但由于此时空气和土壤温度多低于0度，植物尚处于休眠状态，因此，忽略此时的根呼吸。初冬白天气温在5-10℃时研究苔藓结皮层NSE与光强（PAR）的关系。首先用高3cm、内径为5.4cm的塑料PVC自制环刀采苔藓结皮样，苔藓厚度约2cm,采前喷适当蒸馏水，并用刷子小心刷掉底部多余的沙土，然后用100目纱网封底。加充足的蒸饺水第一届全国碳中和与绿色发展大会610后放置1h后，将带结皮样的环刀放入6400-19叶室，用底座密封。在阳光充足的时段，利用折叠透明塑料膜产生不同的透光光强，测定NSE与Par的关系。利用GFS3000光合系统苔藓叶室测定温度与苔藓结皮层NSE的关系。用面积6.15cm2塑料盖取苔藓结皮样，利用环境温度及GFS3000调节苔藓叶室温度，测定苔藓NSE与温度的关系（图1A）。利用NECR300热成像系统拍摄并记录地表温度,利用NECR300的ThermographyStudio分析软件分析热图像。气温、连续红外地表温度和土壤温度、土壤体积含水率来自于附近建立的自动梯度气象观测站。2.3分析软件用SPSSV17用于逐步回归分析影响NSE的关键因子。1苔藓光合生理基本特征低温条件下（8℃），测定NSE响应曲线，生物结皮NSE随着PAR增大呈现增加趋势(Fig2)，光补偿点在50μmolm-2s-1左右，光饱和点约在900μmolm-2s-1。Par在200-400μmolCO2m-2s-1较低值区间，苔藓仍表现出较高的NSE，说明苔藓具有在低Par时的保持NSE的稳定性。苔藓NSE不仅表现在对低Par时适应性，也具备在低温条件下（0-5℃）保持较强NSE的能力。在水分充足条件下Par设定为800μmolm-2s-1时，在叶室内温度为0.5℃时的苔藓NSE为2.76μmolCO2m-2s-1，而苔藓NSE最大值4.14μmolCO2m-2s-1所对应的温度为10℃(Fig3)。融雪期野外实地测量在地表温度0.5℃时、Par267μmolm-2s-1时NSE可以到达0.71μmolCO2m-2s-1，在地表温度1.2℃时，Par716μmolm-2s-1时NSE可以到达1.12μmolCO2m-2s-1。无论是叶室内控温控光测定还是野外实地测定，沙漠苔藓在水分充足时都表现出在低温、弱光条件下具有较高的NSE，说明沙漠地区的苔藓特点为不仅耐旱，在干旱期即使脱水而不死亡，还具有在低光强和0-5℃低温条件下维持较高NSE的特点。图2苔藓结皮光合、呼吸特征与光合有效辐射（A）及温度（B）的关系。Fig2.Responseofnetphotosynthesistoincidentphotonfluxdensity(PPFD)ofmoss（A）.Dependenceofnetphotosynthesis(opensymbols)anddarkrespiration(filledsymbols)ontemperatureatoptimalwatercontentformoss（B）.2蛇麻黄灌丛的热岛效应通过热成像仪研究古尔班通古特沙漠常见的蛇麻黄灌丛与其周围生物土壤结皮的关系。在早春积雪融化期，沙丘的中下部仍有厚度近5-10cm的积雪，而此时蛇麻黄类似于一个微型的“热岛”（图3），使其周围主要为灌丛南部约10-30cm半径范围的积雪相对于间地早5-8天融化，同时由于生物结皮表层具有吸热效应，融雪期日均气温在到达0℃前约一周，在光合有效时段（早晨10h至19时）生物结皮的表层温度较空气温度平均高约5.3℃（图4A），而在中午时段生物结皮表层温度较气温可高10℃以上（图4B）。此时灌丛外部尚处于y=1.3743ln(x)-5.1872R²=0.95280123456020040060080010001200140016001800netphotosynthesis（μmolCO2m-2s-1）Par（μmolm-2s-1）(A)-4-3-2-10123450.55101520253035CO2exchange,μmolm-2s-1temperature,℃(B)光暗(C)(B)第一届全国碳中和与绿色发展大会611积雪覆盖期，但灌丛融化区由于水分充足，加上苔藓耐低温、耐低Par的特点，从而能够高效的固碳。因此，蛇麻黄灌丛下多生长苔藓为主的生物土壤结皮可进行较大光合固碳的时间相对积雪未融化的沙丘中下部间地可早5-8天。图3融雪期间蛇麻黄灌丛（A）及其热图像（B）.图3.Ephedradistachyashrub(A)anditsthermalimage(B)duringsnowmelt.图4融雪期日均温在0℃以下的地表温度与气温（A），2019年3月17白天蛇麻黄灌丛下苔藓与周围积雪的温度特征（B）3日均气温0度以下苔藓的NSE特征在日均气温达到0℃前6日，观测时段苔藓NSE日均值为0.78μmolCO2m-2s-1，小时均值峰值在15时为1.98μmolCO2m-2s-1。观测到最大NSE3.78μmolCO2m-2s-1，发生在中午14时，而此时气温尚在-2.7℃。融雪阶段土壤温度较低，土壤呼吸能力较弱。图5融雪期间蛇麻黄灌丛下苔藓白天NSE变化特征（2019年3月15日至3月20日）在10时至20时苔藓NSE均值为0.73，由于此阶段夜晚温度较低，土壤温度一般低于0℃，夜晚土壤呼吸接近于0。因此，此阶段苔藓白天为净碳固定，根据计算日均气温达到0℃前一周就可净固定约8.1gm-2。根据8100长期监测结果苔藓结皮2017-2018年固定CO2可达-15-10-5051015200:007:0014:0021:004:0011:0018:001:008:0015:0022:005:0012:0019:002:009:0016:0023:006:0013:0020:002019/3/152019/3/162019/3/172019/3/182019/3/192019/3/20temperature（℃）(A)T_surfaceTa-6-4-20246810121410:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:00temperature（℃）(B)TmossTmax-mossTairTsnow-0.500.511.522.5310:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:00光合速率（μmolCO2m-2s-1）FVmoss第一届全国碳中和与绿色发展大会612为25.8g．C．m-2，但某些年份为年净释放14.7g．C．m-2。因此，春季在气温到达0℃以前，苔藓对于C固定的贡献较大，至少为年固定净值的30%。因此，在水分相对缺乏的沙漠地区，蛇麻黄灌丛创造了利于生物土壤结皮的较强光合固碳和较低的土壤呼吸释放，由于蛇麻黄-生物结皮在古尔班通古特沙漠广泛分布，所以这一时期古尔班通古特沙漠是一个不可忽视的碳汇。4.融雪期影响苔藓NSE的主要因素地表红外温度和RH可以解释光合变异的55.6%，地表红外温度可以解释NSE变异25.3%。说明在日均温度低于0℃的融雪期，土壤表层水分充足。影响苔藓光合的最主要因素为苔藓地表红外温度，其对光合呈正的影响，RH对光合速率也有较大的正向影响，说明即使日均温度低于0℃，若空气RH降低，苔藓表层失水也不利于光合固碳。因为生物结皮的保持湿润的时间决定光合时间的长短。而土壤0厘米温度对光合呈负的影响，原因可能为地表生物大部分光合组织都在表层，融雪期间生物土壤结皮表层的温度条件对于NSE大小有非常重要的影响。而0cm土壤温度可能更多的是反映0-0.5cm土壤的温度的变化。这反映出融雪期影响苔藓光合的温度为苔藓植株体上部的绿色组织部分的温度情况，植株体温度相对较高对苔藓光合有积极的影响，从而有利于碳的固定，而0cm表层土壤高温则不利于碳的净固定。表1融雪期间（日均温低于0度时）蛇麻黄灌丛下苔藓NSE与环境因素的参数关系No.FittedequationR21Fv=0.675+0.065H3R2=0.2532Fv=-1.349+0.082H3+0.027M3R2=0.5563Fv=-3.360+0.049H3+0.034M3+14.972K3+0.001G3R2=0.6164Fv=-3.360+0.049H3+0.034M3+14.972K3+0.001G3R2=0.6645Fv=-2.247+0.076H3+0.020M3+16.894K3+0.001G3-0.099J3R2=0.712注：H3-地表红外温度，M3-RH，K3-5cm体积含水率，G3-PAR，J3-0cm土壤温度。3讨论水分和温度条件是影响生物结皮光合与呼吸的关键因素。以色列内盖夫沙漠中以藻细菌为主（cyanobacterial-dominated）的生物结皮光合启动最小含水量是相当于0.1mm降水量[26]，而对于Collematenax这种固N地衣来说，最小光合启动含水量是0.22mm,一种更极端是Diploschistesmuscorum仅需0.04mm[27-28]。水分过多也不利于德国的石生藻地衣（Lecanoramuralis）的光合固碳，其最大净光合固碳水分范围在一个较小的区间。温暖季节土壤再湿润的过程中土壤CO2呼吸速率是湿润前的500%以上[30]，湿润过程可能驱动年际占重要部分的CO2释放[31，32]。这部分释放的CO2的来源可能来自于生物结皮产生的可溶性糖[33]。而降水过程中水分的下渗会将其带入土壤深层供深层微生物利用。而生物结皮对降水入渗在不同地区有促进、抑制和无明显作用三种不同的结论[34]，如果生物结皮截留降水使之保持在表层则不利于下层土壤CO2的排放。高水份条件有利于苔藓的生长，而低水份条件有利于藻类的生长[35]。强降水事件中西班牙半岛上生物结皮发生碳损失风险增大[36]，以色列内盖夫沙漠生物结皮在冬季的大量降水使结皮叶绿素含量增加了2-3倍，而接着夏季的降水使叶绿素含量减少了15-30%，原因是夏季降水使细胞死亡，减少了叶绿素含量[37]。气候变化过程中气温升高或夏季微量降水频率增加会使生物结皮从苔藓结皮向早期的藻结皮演替[38]，气温升高不利于固碳，有利于碳的释放[39]说明高温特别是暖季的降水不利于生物结皮的光合固碳。但有关水分对生物结皮光合固碳的影响多在热带荒漠，而较寒冷的温带荒漠地带冬季生物结皮光合固碳与水分的关系研究较缺乏。Suetal.(2013)[18]等在古尔班通古特沙漠的研究也第一届全国碳中和与绿色发展大会613忽略了冬季生物结皮的光合固碳作用，所以得出了古尔班通古特沙漠生物土壤结皮总体为释放C的状态的结论。本研究发现，在地温较低的早晨和傍晚，土壤呼吸速率较低，接近于0。说明寒冷的冬季，由于土壤温度较低融雪带来的土壤水分增加不会造成土壤呼吸的大量增加和碳损失。研究发现古尔班通古特沙漠冬季积雪期间苔藓可溶性蛋白增加[40]，可能有利于苔藓在融雪阶段的光合生理活性。蛇麻黄可使灌丛下和周边的积雪更早融化。在寒区灌丛具有捕获积雪、减少积雪升华导致灌丛区积雪厚度增加[41]，增加灌丛区雪水当量的作用[42]。灌丛也可以降低融雪期间的地表反照率，使地表吸收更多的太阳辐射，从而加速积雪消融[43]。灌丛对周边积雪的作用多在寒区，而古尔班通古特沙漠在温度荒漠区，与其它热带和温带荒漠不同的是古尔班能古特沙漠冬季有稳定的积雪。同寒区研究结果相同，本研究发现古尔班通古特沙漠位于沙丘中下部的蛇麻黄灌丛对周边积雪也存在加速积雪消融的作用。在日均温度小于0℃的融雪期具有“热岛效应”，使灌丛下部及周边的积雪早于间地7-10天融化。由于水分条件是决定干旱区生态分异的重要因素。在积雪融化期地表水分条件充足，因此这一阶段的水分条件不是影响光合效率的主要因素。分析表明融雪期地表温度是影响光合的最主要因素。融雪期不仅有灌丛热岛效应，苔藓表层同时也具有吸热作用，在白天空气温度尚在0℃以下时，可使苔藓植物体温度高于0℃，因此达到了苔藓植株体较佳的光合温度范围0-10℃（图），灌丛的“热岛效应”加上苔藓的吸热作用使融雪期苔藓在水分和植株温度方面均达到了适宜光合作用的条件。苔藓具有在低温条件下进行较强光合速率的能力。但目前评估生物土壤结皮固碳能力的研究，一般都是在较高温度下进行的模拟研究。野外观测通常也是在较高的温度条件下进行[14,18]，冬季生物土壤结皮的碳固定和释放作用往往被忽略。但研究表明地衣在极低的温度条件下具备光合活动的能力，在实验室测定最低可达-24℃，野外实验测定最低可在低于-10℃的冰冻状态仍然具有光合活力，然而在0-10℃地衣表现出更大的光合活性[44,21]。降雪条件或雪层下生物结皮具有光合固碳能力也被发现[22,23]。本研究测定表明，苔藓在0.5℃时NSE为最大值的66%，光合最大值对应的叶室温度为10℃左右。苔藓在0.5-5℃的低温条件表现出较大的光合活力。与本研究结果相似，LangeOL（2002）发现德国的石生地衣Lecanoramuralis在2℃低温时的净光合速率是最大光合速率（22℃）时的60%[24]。说明苔藓和地衣的光合作用具有适应低温的能力。沙漠地区昼夜温差大，因此，在冬季尚未结束的融雪期即使空气温度未达到0℃，但由于苔藓地表的吸热能力使得表层温度高于空气温度，所以融雪期日均气温0℃以下的生物土壤结皮固碳速率不应被忽视。苔藓光合速率也具备低Par下保持较高光合速率的能力。苔藓光补偿点低，即使在阴天（Par一般在200-400μmolCO2m-2s-1）低光强条件下，苔藓在Par为230时的光合速率相当于光饱和时（Par=900）光合速率的57.0%，而在Par为400μmolm-2s-1时的光合速率相当于光饱和时光合速率的70.5%。值得一提的是在融雪期经常会出现阴天天气，Par一般在200-600μmolCO2m-2s-1区间，但苔藓在低Par的光合稳定性，保证了苔藓在水分充足的融雪期，在低温、可能经常出现的低Par条件下维持较高光合能力。因此，水分充足和低温条件有利于苔藓生物结皮光合的固定。蛇麻黄灌丛的“热岛效应”及苔藓自身的光合生理特征，使得灌丛下部和周边的苔藓在日均温度达到0℃前的融雪期在光合固碳方面具有光照、温度和水分条件的耦合效应。蛇麻黄灌丛-生物结皮的组合有利于沙漠生物对沙漠稀缺的水分资源的高效利用，有利于沙漠地表防风固沙和光合固碳等。4结论1.古尔班通古特沙漠苔藓结皮具有低温和低光强下维持相对较大光合速率的能力。0.5℃第一届全国碳中和与绿色发展大会614时的苔藓NSE为2.76μmolCO2m-2s-1，最大NSE4.14μmolCO2m-2s-1对应的温度为10℃，0.5℃的NSE相当于10℃时的66%。古尔班通古特沙漠苔藓具有低的光补偿点，光补偿点Par大约在50μmolm-2s-1。在水分充足、0-10℃低温情况下Par在200-400μmolCO2m-2s-1较低值区间，即阴天和早晨光强较弱条件下苔藓表现出相当于NSE45.8%-70%的较高的光合固碳能力。2.融雪期蛇麻黄灌丛具有“热岛效应”，使灌丛下部及周边的积雪提前融化，并且加上苔藓植株表层具有吸热的作用。融雪期影响苔藓光合速率最主要的因素是地表温度和相对湿度。日均气温到达0℃前一周，灌丛下苔藓表层温度在白天比气温平均高5.3℃，中午可高10℃以上。因此，灌丛下苔藓在气温-2℃--5℃的低温条件下光合固碳能力不仅在白天具有持续性，而且其固碳能力较强。3.沙漠苔藓可能是冬季末期新疆北部地区较早开始光合固碳并具有较大持续固碳速率的生物。灌丛下苔藓可提早进行有效光合固碳作用，并且融雪阶段气温低而地表蒸发弱，因此延长了水分充足期的光合时间。日均气温达到0℃前一周苔藓可净固定碳约8.1gm-2，相当年固定碳25.8g．C．m-2的31%。融雪期蛇麻黄灌丛创造了有利于生物结皮光合固碳的微环境，其下部的苔藓在光合固碳方面具有光照、温度和水分条件的耦合效应，因此，融雪期日均气温0℃以下的生物土壤结皮固碳是沙漠苔藓碳固定的重要时期。参考文献[1]BelnapJ,BüdelB,LangeOL(2003)Biologicalsoilcrusts:Characteristicsanddistribution.BiologicalSoilCrusts:Structure,Function,andManagement,edsBelnapJ,LangeOL(Springer-Verlag,Berlin),2003:3-30.[2]HousmanDC.PowersHH.CollinsAD,etal.CarbonandnitrogenfixationdifferbetweensuccessionalstagesofbiologicalsoilcrustsintheColoradoPlateauandChihuahuanDesert[J].JournalofAridEnvironments,2006,66:620–634.[3]KidronG.J.,Runoff-inducedsedimentyieldfromduneslopesintheNegevDesert,2:texture,carbonateandorganicmatter[J].EarthSurfaceProcessesandLandforms.2001,26,583–599.[4]Kidron,G.J.,Ying,W.,Starinsky,A.,Herzberg,M..Droughteffectonbiocrustresilience:high-speedwindsresultincrustburialandcrustruptureandflaking[J].ScienceofTotalEnvironment,2017,579,848-859.[5]李新荣，陈应武，贾荣亮.生物土壤结皮:荒漠昆虫食物链的重要构建者[J].中国沙漠，2008，28（2）:245-249.[6]LiuYanmei,Li,Xinrong,JiaRongliang,etal.EffectsofbiologicalsoilcrustsonsoilnematodecommunitiesfollowingdunestabilizationintheTenggerDesert,NorthernChina[J].AppliedSoilEcology,2011,49:118–124.[7]StanislavPen-Mouratov,ChengHu,EtanHindin,etal.Soilmicrobialactivityandafree-livingnematodecommunityintheplayaandinthesandybiologicalcrustoftheNegevDesert[J].BiolFertilSoils,2011,47:363–375.[8]Safriel,U.,Adeel,Z.,Niemeijer,D.,Puigdefabregas,J.,White,R.,Lal,R.,Winslow,M.,Ziedler,J.,Prince,S.,Archer,E.,2005.Drylandsystems.Ecosystemsandhumanwellbeing,currentstateandtrends1,625–658.[9]钱亦兵,吴兆宁,张立运,张海燕.古尔班通古特沙漠植被格局对沙漠草地饲用价值的影响.干旱区地理.2008.6（31）:855-861.[10]AndreaP,Castillo-Monroy,FernandoT.Maestre,AnaRey,etal.BiologicalSoilCrustMicrositesAretheMainContributortoSoilRespirationinaSemiaridEcosystem[J].Ecosystems,2011,14:835–847.[11]GroteEE,BelnapJ,HousmanDC,SparksJP.Carbonexchangeinbiologicalsoilcrustcommunitiesunderdifferentialtemperaturesandsoilwatercontent:implicationsforglobalchange[J].GlobChangeBio,2010,16:2763–74.第一届全国碳中和与绿色发展大会615[12]ThomasA.D.,HoonS.R.Carbondioxidefluxesfrombiologically-crustedKalahariSandsaftersimulatedwetting[J].JournalofAridEnvironments,2010,74:131–139.[13]GeorgWohlfahrt,Lynnf.FenstermakerandJohnA.Arnone.LargeannualnetecosystemCO2uptakeofaMojaveDesertecosystem[J].Globalchangebiology,2008,14(7):1475-1487.[14]LiX.R.,ZhangP.,SuY.G.,etal.CarbonfixationbybiologicalsoilcrustsfollowingrevegetationofsanddunesinariddesertregionsofChina:Afour-yearfieldstudy[J].Catena,2012,97:119–126[15]Castillo-Monroy,A.P.,Maestre,F.T.,Rey,A.etal.BiologicalSoilCrustMicrositesAretheMainContributortoSoilRespirationinaSemiaridEcosystem.Ecosystems,2011,14,835–847.[16]SchlesingerW,BelnapJ,MarionG.Oncarbonsequestrationindesertecosystems.GlobalChangeBiology[J],2009:15,1488–1490.[17]Zaady,E.,Kuhn,U.,Wilske,B.,Sandoval-Soto,L.,Kesselmeier,J.PatternsofCO2exchangeinbiologicalsoilcrustsofsuccessionalage[J].SoilBiologyandBiochemistry[18]SuY.G.,WuL.,ZhouZ.B.,etal.Carbonfluxindesertsdependsonsoilcovertype:AcasestudyintheGurbantunggutedesert,NorthChina[J].SoilBiology&Biochemistry,2013,58:332-340.[19]Zhang,Z.S.,Li,X.R.,Nowak,R.S.,Wu,P.,Gao,Y.H.,Zhao,Y.,Huang,L.,Hu,Y.G.,Jia,R.L.,2013.Effectofsand-stabilizingshrubsonsoilrespirationinatemperatedesert.PlantandSoil367,449–463.[20]Yao,XM,Xiao,B,Kidron,GJRespirationrateofmoss-dominatedbiocrustsandtheirrelationshipswithtemperatureandmoistureinasemiaridecosystem。CATENA,2019,183:104195[21]GuanC,ZhangP,ZhaoCM,etal.Effectsofwarmingandrainfallpulsesonsoilrespirationinabiologicalsoilcrust-dominateddesertecosystem[J].Geoderma,2021,381.[22]LiGang,LiuLichao,GaoYanhong,ZhaoJiecai,YangHaotianEffectsofSnowonPhotosynthesisandRespirationofTwoKindsofBiologicalSoilCrustsinShapotou,Ningxia,China［J］.JournalofDesertResearch,2014,34(4):998-1006[23]Darrouzet-NardiA,ReedSC,GroteEE,BelnapJ.ObservationsofnetsoilexchangeofCO2inadrylandshowexperimentalwarmingincreasescarbonlossesinbiocrustsoil［J］s.Biogeochemistry,2015,126:363–78.[24]张宝堃.中国四季之分配[J].地理学报,1934,1(1):1-18.[25]Zhang,J.,Zhang,Y.M.,Downing,A.,Cheng,J.H.,Zhou,X.B.,Zhang,B.C.,TheinfluenceofbiologicalsoilcrustsondewdepositioninGurbantunggutDesert,NorthwesternChina.JournalofHydrology,2009,379:220-228.[26]LangeOL,KidronGJ,BudelB.etal.TaxonomiccompositionandphotosyntheticcharacteristicsofthebiologicalsoilcrustscoveringsanddunesintheWesternNegevDesert[J].FunctionalEcology,1992,6:519–527.[27]LangeOL,BelnapJ,ReichenbergerH,MeyerA.PhotosynthesisofgreenalgalsoilcrustlichensfromaridlandsinsouthernUtah,USA:roleofwatercontentonlightandtemperatureresponsesofCO2exchange[J].Flora,1997,192:1-15.[28]LangeOL,BelnapJ,ReichenbergerH.PhotosynthesisofthecyanobacterialsoilcrustlichencollematenaxforaridlandsinsouthernUtah,USA:roleofwatercontentonlightandtemperatureresponseofCO2exchange[J].FunctEcol,1998,12:195-202.[29]LangeOL.PhotosyntheticproductivityoftheepilithiclichenLecanoramuralis:long-termfieldmonitoringofCO2exchangeanditsphysiologicalinterpretation.I.Dependenceofphotosynthesisonwatercontent,light,temperature,andCO2concentrationfromlaboratorymeasurements[J].Flora,2002,197:233–249[30]Fierer,N.,Schimel,J.P.Aproposedmechanismforthepulseincarbondioxideproductioncommonlyobservedfollowingtherapidrewettingofadrysoil[J].SoilScienceSocietyofAmericaJournal,2003,,67:798–805.第一届全国碳中和与绿色发展大会616[31]Liu,X.,Wan,S.,Su,B.,Hui,D.,Luo,Y.ResponseofsoilCO2effluxtowatermanipulationinatallgrassprairieecosystem[J].PlantandSoil,2002,240:213–223.[32]Thomas,A.D.,Dougill,A.J.SpatialandtemporaldistributionofcyanobacterialsoilcrustsintheKalahari:implicationsforsoilsurfaceproperties[J].Geomorphology,2007,85:17–29.[33]Mager,DM.CarbohydratesincyanobacterialsoilcrustsasasourceofcarboninthesouthwestKalahari,Botswana.SoilBiology&Biochemistry,2010,42:313-318.[34]李守中,肖洪浪,李新荣等.干旱、半干旱地区微生物结皮土壤水文学的研究进展[J].中国沙漠,2004,24(4):500-506.[35]ZhangC,NiuD,SongMetal.Effectsofrainfallmanipulationsoncarbonexchangeofcyanobacteriaandmoss-dominatedbiologicalsoilcrusts,SoilBiologyandBiochemistry,2018,124,24-31,[36]IsabelMiralles,CarmenTrasar-Cepeda,M.CarmenLeirós,etal.LabilecarboninbiologicalsoilcrustsintheTabernasdesert,SESpain[J].SoilBiology&Biochemistry,2013,58:1-8[37]KidronGJ,BarinovaS,VonshakA.TheeffectsofheavywinterrainsandraresummerrainsonbiologicalsoilcrustsintheNegevDesert[J].Catena,2012,95:6–11[38]FerrenbergS,ReedSC,BelnapJ.Climatechangeandphysicaldisturbancecausesimilarcommunityshiftsinbiologicalsoilcrusts[J].ProcNatlAcadSci,2015.112:12116–21.[39]TuckerCL,FerrenbergS,ReedSC.ClimaticSensitivityofDrylandSoilCO2FluxesDiffersDramaticallywithBiologicalSoilCrustSuccessionalState[J].Ecosystems,2019,22(1):15-32.[40]ZhangJ,ZhangY.EcophysiologicalresponsesofthebiocrustmossSyntrichiacaninervistoexperimentalsnowcovermanipulationsinatemperatedesertofcentralAsia.EcologicalResearch.2019,1–10.[41]SturmM,HolmgrenJ,McFaddenJP,etal．Snow-shrubinteractionsinArctictundra:Ahypothesiswithclimaticimplications[J].JournalofClimate,2001,14(3):336-344．[42]MénardCB,EsseryＲ,PomeroyJ,etal．Ashrubbendingmodeltocalculatethealbedoofshrub-tundra[J].HydrologicalProcesses,2014,28(2):341-351．[43]PriceAG,DunneT．Energybalancecomputationsofsnowmeltinasubarcticarea［J］.WaterＲesourcesＲesearch,1976,12(4):686－694．[44]KappenL.Plantactivityundersnowandice,withParticularreferencetoLichens［J］.Artic,1993,46（4）:293–380.第一届全国碳中和与绿色发展大会617超临界CO2抽提烟煤孔隙结构演变及其地质意义陈润1,2，吕凤荣1,2，鲍云霞1,2（1.江苏省煤基温室气体控制与资源化利用重点实验室（中国矿业大学），徐州221008；2.中国矿业大学资源与地球科学学院，徐州221008）摘要：煤中孔隙既是气体在其中富集的产所，也是流体流动的通道，其孔隙结构演变对煤层气成藏和CO2地质封存具有重要的意义。本文采用超临界CO2抽提装置模拟超临界CO2对煤中有机小分子的抽提作用，基于原煤及其超临界CO2抽提烟煤的压汞检测结果，对比分析超临界CO2抽提对烟煤孔隙结构改造特征，探讨CO2地质封存对煤孔隙结构改造随煤级演变的一般规律，阐明超临界CO2抽提烟煤孔裂隙结构改造的地质意义。结果表明，超临界CO2抽提作用对煤孔隙结构改造具有增孔和扩孔两种效应：第二次煤化作用之前增孔效显著，第二次煤化作用之后扩孔效应更为显著。增孔效应造成比表面积的增大为CO2煤层封存提供了更大的空间，扩孔效应造成孔隙连通性的改善有利于煤储层中流体流通。研究成果的获得可为CO2煤层封存及驱替煤层气开采提供更多的理论支撑。关键字：孔隙结构；CO2封存；煤层气开发；地质意义PoreStructureEvolutionofSc-CO2ExtractedBituminousCoalandItsGeologicalSignificanceCHENRun1,2,LVFengrong1,2,BAOYunxia1,2(1.JiangsuKeyLaboratoryofCoal-basedGreenhouseGasControlandUtilization,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,221008,China.2SchoolofResourcesandGeosciences,ChinaChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,221008,China)Abstract:Theporeincoalisnotonlytheplaceofgasesaccumulation,butalsothepassageofthefluids;whichevolutionhasagreatsignificancetocoalbedmethaneaccumulationandCO2geologicalsequestration.Inthispaper,thesupercriticalCO2extractionequipmentwasusedtosimulatetheorganicsmallmoleculesextractionfromthecoalporebysupercriticalCO2,baseduponthemercuryinjectiontestresultsofsamples,theporestructurechangesofthebituminouscoalswereanalyzed,theporestructureevolutionbysupercriticalCO2extractionwiththecoalrankwasbuilt.Thegeologicalsignificanceporestructureevolutionwasdiscussed.TheresultsshowthatSc-CO2extractionnotonlyincreasestheporenumbersofmicropore,butalsoenlargestheporesizeofalldiameter;thechangesinporestructureareinfluencedbythesecondcoalification.ThechangesinporestructurebySc-CO2extractionprovidesmorespacesforgasesstorageandmayimprovethethroatsforgasesmigration.Keywords:porestructure,CO2,functionalgroup,adsorptivity第一届全国碳中和与绿色发展大会6180引言全球变暖与气候恶化被视为21世纪人类社会面临的巨大挑战之一[1]，它不仅影响人类赖以生存的环境变化，更涉及全球经济和地缘政治格局[2]。为了应对全球气候变化、助推社会高质量发展，《巴黎协定》提出将全球温升控制在比工业化前水平高2℃，并尽最大可能限制在1.5℃左右[3]。2020年9月22日，习近平总书记在第75届联合国大会承诺，中国确保2030年前CO2排放达峰，力争2060年前实现碳中和。其后，全球127个国家或地区已相继提出各自的碳中和目标。在此背景下，CO2捕集与地质封存被认为是最为有效的碳中和途径之一。其中CO2驱替煤层气开采由于具有CO2碳减排和增加煤层气产出双重效应而被众多学者关注。自上世纪八十年代以来，为实现煤层气增采，众多学者和能源生产企业联合分别从技术机理、数值模拟及现场试验开展研究工作，发现同样温压条件下煤对CO2的吸附能力比对CH4的吸附能力强[3-8]，当煤储层渗透率达到1mD时CO2驱替煤层气开采效果显著。但同时，研究很少关注到深部煤层温压条件对CO2性质的影响。当煤层埋藏深度超过800m时，煤储层的温度和压力常超过了CO2的临界温度和压力（304.2K，7.39MPa）。在此状态下，超临界CO2可作为溶剂抽提出煤中有机小分子物质，改造煤储层孔隙结构特征[6,9-11]，影响气体在煤储层中的吸附和渗透特征。为此，本文采用超临界CO2抽提的方法模拟地质条件下超临界CO2注入对煤的孔隙结构改造，探讨其意义，以期为CO2煤层封存和驱替煤层气开采提供更强的理论支撑。1样品选择与实验烟煤采自鄂尔多斯盆地东缘下二叠统煤层。为了减少外在因素对煤孔隙结构演变规律影响，研究煤岩尽可能采自同一地区，以保障影响煤的理化性质尽可能相同或相近，为了剔除构造等地质构造因素影响，研究煤样均采自原生结构煤层。为了探讨煤演化程度与抽提煤孔隙结构演变关系，研究样品分布在第二次煤化作用跃变前后（见表1）。样品密封运输到实验室后对其进行破碎处理，制备样品并进行镜质组反射率和显微组分测试（见表1）。使用20目和60目筛网筛取中间产物200g左右的作为该使用样品，以备实验使用。在实验前对样品进行低温干燥处理。表1样品镜质组反射率和显微组分Table1Vitrinitereflectanceandmaceral样品QY煤LL煤DJZ煤SL煤MZQ煤Ro,max(%)0.791.061.331.581.80镜质组(%)78.4078.4867.4156.8463.37惰质组(%)14.8719.1625.1837.7130.43壳质组(%)5.482.364.943.134.72矿物(%)1.2510.02.472.321.48超临界抽提实验在超临界萃取（反应）仪内完成。超临界萃取流程见图1，具体操作如下：1）称取缩分后干燥样品约100g置于超临界反应釜中，盖上釜盖并拧紧螺丝；确保反应釜封闭完好；2）打开CO2钢瓶气体阀，使CO2气体由钢瓶通过净化冷却、压缩后进入抽提釜，调节实验温度和压力至10MPa、40℃左右，关闭CO2钢瓶气体阀，使气体在抽提釜和分离釜以及净化器内循环抽提；第一届全国碳中和与绿色发展大会6193）抽提24小时候，关闭系统，放出装置内CO2气体至常压，待系统冷却至常温后，取出抽提釜内煤样，并对分离釜中样品进行收集。样品孔隙结构测定采用美国Micromeiitics公司生产的9510型微孔结构测试仪测定。该设备工作压力为0.1~60000Pa，测定的孔隙直径下限为3.0nm。在测试前，将样品均在105℃的干燥箱里干燥12h后，装入膨胀仪中抽真空至6.67Pa以下，然后进行测试。2结果与讨论研究采用ХОДОТ[12]提出的十进制分类系统对煤孔隙结构进行分类，将煤中孔隙分为大孔（孔径>1000nm）、中孔（100nm<孔径≤1000nm）、过渡孔（10nm<孔径≤100nm）和微孔（孔径≤10nm）四种类型。由于本次研究对象为颗粒煤，颗粒间间隙对孔隙结构存在较大影响，故测试结果对孔径大于10000nm孔隙进行剔除，减少煤颗粒间隙对孔结构影响。2.1孔容与比表面积演变原煤和超临界CO2抽提煤的孔容和比表面积统计结果见表2，并根据原煤和超临界CO2抽提煤的阶段孔容和比表面积特征，绘制阶段孔容和比表面积分布图件（图2和图3）。A：CO2钢瓶B：净化器C：携带计量桶D：冷凝器E：压力表F：携带剂流量计G：携带剂泵H：高压CO2泵I：混合器J：电接点压力表N：温度计P：CO2流量计Q：单向阀R：安全阀S：预加热器U1：分离釜1U2：分离釜2W：萃取釜1-5、7-21：截止阀6：调节阀图1超临界CO2抽提流程图Fig.1TheflowchartofsupercriticalCO2extraction.表2样品孔容与比表面积Porevolumesandsurfaceareasofthesamples样品孔容(10-2cm3/g)比表面积(m2/g)大孔中孔过渡孔微孔总大孔中孔过渡孔微孔总QY煤原煤1.620.802.282.457.150.0160.0914.18217.44221.731抽提煤1.860.842.262.557.510.0180.0924.12018.17922.409LL煤原煤1.640.821.351.755.560.0180.1163.06614.02817.228抽提煤2.301.351.561.937.140.0440.1993.48614.72418.453DJZ煤原煤1.650.631.291.595.160.0140.0762.76314.82917.682抽提煤2.130.641.301.615.680.0150.0802.82515.11618.036SL煤原煤1.210.470.831.333.840.0110.0471.76513.08614.909抽提煤1.590.890.861.304.640.0430.0881.72912.70114.561MZQ煤原煤1.070.380.971.513.930.0070.0751.4958.83710.414抽提煤1.100.421.181.494.190.0070.0821.4978.64610.232第一届全国碳中和与绿色发展大会620（a）（b）（c）（d）（e）图2样品阶段孔容分布特征：（a）QY煤；（b）LL煤；（c）DJZ煤；（d）SL煤；（e）MZQ煤Fig.2Porevolumedistributionofthesamples（a）（b）（c）（d）（e）图3样品阶段孔比表面积分布特征：（a）QY煤；（b）LL煤；（c）DJZ煤；（d）SL煤；（e）MZQ煤Figure3Porespecificsurfaceareadistributionofthesamples对比原煤和超临界CO2抽提煤阶段孔容分布特征发现，超临界CO2抽提作用不仅改变了煤阶段孔容分布特征，也改变了比表面积分布特征。总体表现为：超临界CO2抽提作用增大了大孔、中孔、过渡孔等阶段孔容，仅部分样品微孔阶段孔容有所减小（图2），超临界CO2抽提对比表面积增减改造各异（图3）。基于不同孔径孔隙对孔容和比表面积贡献度差异，分析认为，超临界CO2抽提作用不仅造成孔隙空间变大，而且造成孔隙数量增加，孔隙数量增加特征在低煤阶煤样中表现更为突出。表明超临界CO2抽提作用具有增孔和扩孔两种效应。为了深入研究超临界CO2抽提作用对煤孔隙结构改造随煤级演变关系，研究进入孔容改变量V和比表面积改变量S两参数：BAVVV-（1）BASSS（2）式中：V—孔容改变量，cm3/g；AV—超临界CO2抽提煤孔容，cm3/g；BV—原煤孔容，cm3/g；S—比表面积改变量，m2/g；AS—超临界CO2抽提煤比表面积，m2/g；BS—原煤比表面积，m2/g。结果显示：超临界CO2抽提作用对煤孔隙结构改造特征受煤化作用程度高低控制。在孔容方面，经超临界CO2抽提以后，煤的各阶段孔容都有不同程度增加，且总体都以第二次煤化作用为转折，在第二次煤化作用以前，超临界抽提作用增大了各阶段孔孔容；在第二次煤化作用以后，超临界抽提作用减小了各阶段孔孔容（图4）。在孔比表面积方面，经超临界CO2抽提以后，煤的大孔、中孔和过渡孔的比表面积都有不同程度的增加，微孔在第二次煤化作用之前有所增加，在第二次煤化作用之后有所减小（图5）。第一届全国碳中和与绿色发展大会621图4样品阶段孔容改变量随煤级改造Fig.4VwithRo,maxincreasing图5样品阶段孔容改变量随煤级改造Fig.5SwithRo,maxincreasing分析认为：第二次煤化作用跃变之前，压实为主的成岩作用导致随着煤化作用增强原始颗粒间孔减少；热变质作用造就了该阶段油气的大量生成，煤的中孔、过渡孔和微孔孔容和比表面积随着煤化作用增强急剧增加。第二次煤化作用跃变之后，压实作用进一步加剧，煤岩的原始颗粒间孔隙进一步减小；变质作用进一步加剧，煤岩生烃能力有所减弱，但生烃总量仍在不断增强，形成较大的中孔以利于烃类的聚集。从而超临界CO2抽提作用在第二次煤化作用之前既表现出显著扩孔效应，又有增孔效应；在第二次煤化作用之后，超临界CO2抽提作用则主要表现为扩孔效应。2.2孔隙连通性特征原煤和超临界CO2抽提煤的进汞和退汞曲线发生了明显的分离（以LL煤为例）；且总体表现为随着孔径的不断增大，进汞和退汞曲线之间的“滞后环”更为显著，且到大孔阶段非常显著（图6）。对比原煤和超临界CO2抽提煤的压汞回线发现，经超临界CO2抽提后，煤的压汞滞后环有微弱的减小。表明短期的超临界CO2抽提作用对孔隙结构连通性改善微弱。-0.00100.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.511.52Ro,max(%)孔容改变(cm3/g)大孔中孔过渡孔微孔-0.6-0.4-0.200.20.40.60.80.511.52Ro,max(%)比表面积改变(m2/g)大孔中孔过渡孔微孔第一届全国碳中和与绿色发展大会622图6LL煤压汞回线Fig.6IntrusionandextrusionmercurycurvesofLLcoal3孔结构改变的意义以往的研究表明，煤的孔隙结构、类型及分布特征是煤储层的重要参数[13-15]，直接影响气体在其中的赋存状态，并制约煤层气开发：发现煤中微孔因数量众多是煤比表面积的主要贡献者，而扩散和渗流主要在煤的中大中孔隙中发生。本次研究发现，CO2煤层封存过程中的超临界溶剂特征造成煤中孔隙数量增多和孔隙变大，这两种效应对气体在煤储层中吸附和渗透作用改造都具有重要影响。众所周知，煤储层为低渗透储层。本次研究中超临界CO2抽提作用具有的扩孔效应打开了煤中部分半封闭孔隙，使其具有较好的连通性，为流体运移提供了通道，有利于煤层气开发与CO2煤层封存工程实施。同时，超临界CO2抽提作用增大了低煤阶煤比表面积，为气体吸附提供了更多的储存空间。由此可以推断，低煤阶煤经超临界CO2抽提后，煤吸附气体能力得到增强。也就是说不改变储层压力条件下，低煤阶煤储层可能封存比目前认知更多的CO2量。由此可见，CO2地质封存过程中超临界抽提作用对孔隙结构的改造，有利于CO2煤层封存实施，并为低煤阶煤储层封存更多的CO2提供理论依据，有力地支撑了碳中和目标实现。4结论1）超临界CO2抽提对烟煤孔隙结构改造作用总体表现为增孔和扩孔两种效应。在低煤级阶段，超临界CO2抽提的增孔效应相对显著，在中高煤级扩孔效应则更为显著。2）短时间内超临界CO2抽提作用对孔隙连通性改造作用减弱，但从长时间角度考虑超临界CO2抽提作用的扩孔效应为孔隙结构的联通提供了更大的可能，有利于流体在煤储层中运移。3）超临界CO2抽提作用造成低煤阶煤比表面积增加，可有效增强煤储层封存CO2能力，为低煤阶煤层封存CO2与气体煤层气开采提供更为深入的理论支持。参考文献[1]MALLAPATYSmriti.HowChinacouldbecarbonneutralbymidcentury[J].Nature,2020,586:482-483.[2]GLEICKP.H.,ADAMSR.M.,AMASINOR.M.,etal.ClimateChangeandtheIntegrityofScience[J].Science,2010,328(5979):689-690.0.000.010.020.030.040.050.06110100100010000100000孔径(nm)累计孔容(cm3/g)原煤抽提煤第一届全国碳中和与绿色发展大会623[3]吴世跃,郭勇义.注气开采煤层气增产机制的研究[J].煤炭学报,2001,26(2):199-203.[4]唐书恒,汤达祯,杨起.二元气体等温吸附-解吸中气分的变化规律[J].中国矿业大学学报,2004,33(4):448-452.[5]叶建平,冯三利,范志强,等.沁水盆地南部注二氧化碳提高煤层气采收率微型先导性试验研究[J].石油学报,2007,28(4):77-80.[6]WENH.,LIZ.,DENGJ.,etal.InfluenceoncoalporestructureduringliquidCO2-ECBMprocessforCO2utilization[J].JournalofCO2Utilization,2017,21:543-552.[7]BUSCHA.,GENSTERBLUMY.CBMandCO2-ECBMrelatedsorptionprocessesincoal:Areview[J].InternationalJournalofCoalGeology,2011,87(2):49-71.[8]MUKHERJEEM.,MISRAS.Areviewofexperimentalresearchonenhancedcoalbedmethane(ECBM)recoveryviaCO2sequestration[J].Earth-ScienceReviews,2018,179:392-410.[9]GAUSI.RoleandimpactofCO2-rockinteractionsduringCO2storageinsedimentaryrocks[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2010,4(1):73-89.[10]CHENR.InteractionbetweensupercriticalCO2andcoalpetrography[J].AdvancedMaterialsResearch,2013,616-618:309-313.[11]杨涛.超临界CO2抽提对煤的改造性实验研究[D].2010,太原：太原理工大学.[12]ХодотBB.1961,煤与瓦斯突出[M].宋士钊，王佑安，译.1966,北京:中国工业出版社，27-30．[13]张庆玲,崔永君,曹利戈.煤的等温吸附试验中各因素影响分析[J].煤田地质与勘探,2004,32(2):16-19.[14]陈润,秦勇,韦重韬.镜煤有机溶剂二级抽提孔隙结构及吸附性差异[J].天然气地球科学,2014,25(7):1103-1110.[15]钟玲文.煤的吸附性能及影响因素[J].地球科学——中国地质大学学报,2004,29(3):327-332.第一届全国碳中和与绿色发展大会624煤层CO2地质存储与CH4强化开采示范工程现状刘世奇1，汪涛1,2，孙腾民1,2（1.中国矿业大学低碳能源研究院江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室，江苏徐州221008；2.中国矿业大学资源与地球科学学院煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室，江苏徐州221116）摘要：煤层CO2地质存储与CH4强化开采（CO2-ECBM）技术集温室气体减排与洁净化石能源开发于一体，在我国有迫切的需求。美国在圣胡安盆地Allison试验区首次开展了CO2-ECBM工程试验，加拿大、欧盟、日本等也相继开展了CO2-ECBM先导性实验，我国目前已经完成4个CO2-ECBM先导性示范工程。国内外CO2-ECBM示范工程表明，CO2-ECBM工程实施具有可观的CO2减排效果和能源产出效益，具有广阔的发展潜力和应用前景。国际上CO2-ECBM技术整体处于工程探索阶段，已实现小规模商业化应用，我国CO2-ECBM技术处于试验探索阶段，不同煤阶煤储层CO2-ECBM有效性理论、全流程CO2-ECBM技术系统和大规模示范工程需要进一步发展。而我国CO2排放现状、能源生产与消费结构、煤与煤层气资源特征，指示了发展CO2-ECBM技术是我国减少碳排放的重要途径之一，有助于我国实现碳中和目标。关键词：先导性试验；深部煤层；碳减排；可注性；沁水盆地；鄂尔多斯盆地东缘0引言煤层CO2地质存储与CH4强化开采（CO2EnhancedCoalbedMethaneRecovery，CO2-ECBM）技术是CO2捕集、利用与地质封存（CO2Capture,UtilizationandGeologicalStorage，CCUS）技术的重要组成部分，是国际公认的减少CO2排放的地质处置方法之一[1,2]。CO2-ECBM通过对煤层气资源的开发，实现温室气体减排和洁净化石能源开发双重效益，具有较高的社会经济价值[3]。我国煤层气资源丰富，2000m以浅的煤层气储量达36.81×1012m3，开发潜力巨大[4,5]；同时深部煤层（埋深≥1000m）发育广泛，是实施煤层CO2-ECBM的良好地质体，具有广阔的前景[1]。本次研究系统梳理了世界范围CO2-ECBM工程探索，通过国内外主要CO2-ECBM工程实践的对比分析，为我国CO2-ECBM工程探索提供启示。1CO2-ECBM工程试验概况国际上，CO2-ECBM技术整体处于工程探索阶段，虽然小范围内已实现商业化应用或进入示范工程阶段，但绝大多数仍处于现场试验阶段。1995~2001年，美国在圣胡安盆地Allison试验区首次开展了CO2-ECBM工程试验，成功实施了煤层气多井联合开采[6]；随后，美国在圣胡安盆地（2008年）、伊利诺伊盆地（2008年）、阿巴拉契亚盆地中部（2009年、2015年）、阿巴拉契亚盆地北部（2009年）、威利斯顿盆地（2009年）、黑武士盆地（2010年）开展了不可开采煤层、褐煤区块、水平井、预压裂等的CO2-ECBM示范工程[7,8]。加拿大、欧盟、日本等也相继开展了CO2-ECBM实验室研究和先导性实验。1998年，加拿大在阿尔伯塔FerrnBigValley地区的Mannville煤层开展了注入CO2与N2混合气体的微型先导性试验；2006年，在阿尔伯塔AlderFlats地区再次实施了CO2-ECBM先导性实验[9]。2001年欧盟在波兰UpperSilesian盆地启动了欧洲第一个CO2-ECBM先导性示范项目——第一届全国碳中和与绿色发展大会625RECOPOL项目[10]。日本于2004年，由日本经济贸易工业部组织、通用环境技术公司在北海道的Ishikari盆地实施了CO2-ECBM实验室研究、先导性试验、野外监测、模拟计算和评价工作[11]。另外，2004年意大利在Sulcis盆地开展了CO2-ECBM的前期可行性调查[12]。上述CO2-ECBM先导性试验基本取得了预期效果，积累了丰富的工程经验。我国“十五”攻关项目开始启动CO2-ECBM基础研究和经济技术评价研究工作，2013年后在国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发专项”的资助下开始了CO2-ECBM自主工程探索[1]。目前，我国已经完成4个CO2-ECBM先导性试验，另有1个示范项目正在开展。已开展的5个CO2-ECBM先导性试验均由中联煤层气有限责任公主导，与加拿大AlbertaResearchCouncil（ARC）等合作完成。其中，4个CO2-ECBM先导性试验分布在沁水盆地南部，1个分布在鄂尔多斯盆地东缘[8]。我国CO2-ECBM先导性试验经历了浅部煤层单井吞吐、深部煤层单井吞吐、多分支水平井吞吐和深部煤层井组CO2-ECBM先导性试验的发展过程。已有的先导性试验表明，CO2-ECBM技术具有广阔的商业化前景，同时也凸显出其技术难度[13,14]。表1世界范围主要的CO2-ECBM工程（改自桑树勋等，2020）[1]工程位置注入时间CO2注入量/t主要技术特点国家柿庄南区块，沁水盆地2004.4~2004.6192.8单井间歇式注入中国柿庄北区块，沁水盆地2010.4~2010.5233.6单井间歇式注入，深部煤层中国柳林区块，鄂尔多斯盆地东缘2011.9~2012.3460多分支水平井间歇式注入，1口注入井，1口监测井中国柿庄北区块，沁水盆地2013~20154491深部煤层间歇式注入，3口注入井，8口生产井中国柿庄南区块，沁水盆地2019至今未知1口注入井，8口生产井中国Allison试验区，圣胡安盆地1995.4~2001.83360004口注入井，16口生产井美国Pump峡谷，圣胡安盆地2008.7~2009.8166991口注入井，3口生产井美国Tanquary农场试验，伊利诺伊盆地2008年夏92.31口注入井，3口监测井美国Virginia，阿巴拉契亚盆地中部2009.1.15~2009.2.9约9001口注入井，7口生产井美国褐煤区块，威利斯顿盆地2009.390t1口注入井，4口监测井美国黑武士盆地2010.6~2010.8225水力压裂，1口注入井，3口监测井美国Marshall，阿巴拉契亚盆地北部2009.9~2013.124500水平井，2口注入井，生产井若干美国Buchanana，阿巴拉契亚盆地中部2015.7~2015.814703口注入井美国FennBigValley，阿尔伯塔19982011口注入井加拿大AlderFlats，阿尔伯塔2006.6未知未知加拿大Kaniow，Silesian盆地2004.8~2005.57601口注入井，1口生产井波兰Ishikari盆地，北海道2004.7~2007.9约8001口注入井，1口生产井日本2国外代表性CO2-ECBM示范工程2.1美国Allison试验区CO2-ECBM工程试验第一届全国碳中和与绿色发展大会626Allison试验区位于美国新墨西哥州圣胡安盆地北部（图1）。1995-2001年，美国在该试验区实施了长达6年的CO2-ECBM工程试验，包括4口CO2注入井和9口煤层气生产井[15]。工程实施前，9口生产井已投产超过5年。工程实施之初，以141.5×103m3/d的速率注入CO2，煤层气井产水量显著上升，较高的煤层含水饱和度导致CO2注入速率大幅降低，降至84.9×103m3/d[15,16]。工程试验共注入CO257×106m3，然而CO2突破量一直很低，生产井的CO2平均浓度约为6%，表明CO2与CH4的竞争吸附正在发生，几年内可能会有所突破[15,16]。该工程试验未获得煤层中CO2封存量，但CO2注入显著提高了煤层气井产气量，产气量提高了约3.1倍[15,16]。为了进一步量化CO2封存量和CH4增产效果，美国能源部和相关工业部门在Allison和Tiffany试验区启动了一个联合项目，开展CO2和N2以及CO2/N2混合气体现场试验，进一步研究煤层中CO2的封存机制、多组分（CO2/CH4/N2）吸附行为等储层机制[17]。图1Allison试验区CO2-ECBM工程试验位置[15]2.2加拿大阿尔伯塔FennBigValleyCO2-ECBM微型试验图2FennBigValleyCO2-ECBM微型试验位置[18]FennBigValleyCO2-ECBM微型试验（图2）共开展了2口煤层气井的单井CO2吞吐试验，分三个阶段实施[18]。第一阶段，论证阶段，1997年7月完成。开展了煤中注入CO2、CH4和烟道气的初步评估和可行性论证，表明CO2-ECBM在技术上是可行的[6,10,18]。第二阶段，CO2/烟气注入微型试验，1999年4月完成。微型试验目的煤层是芬恩大峡谷Mannville煤层，2个煤层的总厚度约9m，埋深1250~1300m，渗透率1~5mD[6,10]。本阶段实施了2次单井吞吐试验，第一次共注入纯CO2201t，CO2注入后CH4产量增加了147%，煤层绝对渗透率由3.56mD降至0.98mD；第二次注入N2含量87%、CO2含量13%的烟气，煤层绝对渗透率由0.98md升至23.7md，且烟气在更大程度上提高了CH4产量[6,10,18]。第三阶段，CO2和N2交替注入实验，1999年10月完成了第二口实验井，2000年开始注气，共进行了2次单井吞吐试验。第一次注入纯N2，第二次注入N2含量53%、CO2含量47%的烟气，现场监第一届全国碳中和与绿色发展大会627测发现煤层绝对渗透率由1.18md升至18.8md，进一步证实了烟气可更大程度提高CH4产量[6,10,18]。2.3波兰RECOPOLCO2-ECBM项目RECOPOL项目于2001年11月开始实施，是欧洲首个、北美以外第一个CO2-ECBM工程试验[19]。RECOPOL项目在波兰Silesian盆地实施，拥有1口生产井和1口CO2注入井（图3）。生产井是二十世纪90年代的煤层气开发井，注入井距离生产井150m，为新井[19]。目的煤层是宾夕法尼亚纪的364、401和405煤层，埋深1000~1100m。2004年8月进行了CO2首次注入，每天注入20t液态CO2，注入早期即出现CO2突破[20]。虽然期间采取多项措施维持CO2连续注入，由于煤的吸附膨胀，煤层渗透率由1.5mD迅速下降至0.05mD，CO2可注性大幅降低。2005年4月对目的煤层进行了水力压裂改造，煤层渗透率恢复至1.3mD，实现了CO2连续注入，每天注入12~15t液态CO2[19,21]。RECOPOL项目共注入液态CO2760t，其中692tCO2封存在煤层中。尽管CH4的采收率仍较低，但产量与CO2注入前相比显著增加[19-21]。图3RECOPOL项目注入井井身结构图[19]2.4日本Ishikari盆地CO2-ECBM先导性试验2002~2007年，日本北海道地区Ishikari盆地南部进行了首个CO2-ECBM先导性试验（图4）[11]。该先导性试验包括1口垂直注入井和1口位于注入井上方67m的斜井生产井[22]。2004年5月至2007年9月，进行了单井和多井CO2注入试验，并开展了一系列测试[22]。试验表明，CO2注入显著提高了CH4产量，并降低了注入井附近的含水饱和度，从而增加了CO2的可注性[11,22]。图4Ishikari盆地CO2-ECBM先导性试验位置[21]3国内CO2-ECBM示范工程3.1TL-003井CO2注入微型先导性试验第一届全国碳中和与绿色发展大会6282003年10月至2004年8月，中联煤层气有限责任公司与加拿大ARC合作在沁水盆地南部TL-003井成功实施了我国首个CO2注入微型先导性试验[8,23]。TL-003井微型先导性试验采用间歇式注入方式，单日注入液态CO213~16t，连续注入13天，共注入液态CO2192.8t。微型先导性试验前，TL-003井日产气量218~824m3/d，其中CH4含量约占97.4%[8,23,24]。CO2注入完成后闷井63天，重新开井生产4个月后，TL-003井日产气量基本稳定在1015~1231m3/d，CH4含量达到88%以上；重新生产2年后，日产气量仍维持在1200m3/d（图5）。TL-003井微型先导性试验评价结果表明，井控范围内煤层CO2封存量可达86.21×103m3，原位烃类气体的采收率可达到67%[24]。图5TL-003井CO2注入前后产气量变化[23]3.2SX-001井深部煤层CO2注入现场试验2009~2010年，中联煤层气有限责任公司在沁水盆地南部柿庄北区块SX-001井开展了深部煤层（山西组3#煤层）的单井CO2吞吐试验[8,25]。该先导性试验于2010年完成，目的是实现CO2的长期封存以及深煤层CO2-ECBM技术的应用[8,25]。SX-001井先导性试验同样采用单井间歇式注入方式，17天共注入液态CO2233.6t。注CO2完成后闷井52天，重新生产，SX-001井最高日产气量达到421m3/d，平均日产气量196m3/d，是注入前的2.45倍，表明柿庄北区块3#煤层进行CO2-ECBM的潜力较大[8,25]。图6SX-001井微型先导性试验前后产气量变化[8]3.3柳林区块多分支水平井CO2注入现场试验2011~2012年，在亚太清洁发展与气候伙伴计划（Asia-Pacificpartnershiponcleandevelopmentandclimate，APP）资助下，中联煤层气有限责任公司在鄂尔多斯盆地东缘柳林区块开展了多分支水平井CO2注入微型先导性试验[8]。先导性试验使用的多分支井共有4个水平分支，水平段总长约2305m，采用间歇式注入方式，共注入CO2196天，注入液态CO2460t（图7）[8,26]。注CO2完成后闷井175天，然后重新开井生产1年。截至2013年2月16日，该井累计产出CO2约26t，约为CO2总注入量的6%[8,26]。截至该微型先导性试验结束，注入的CO2尚未有效波及至煤层，造成多分支水平井的日产气量未得到显著提高，维持在约1000m3/d。第一届全国碳中和与绿色发展大会629图7柳林区块多分支水平井CO2注入速率与注入量[8]3.4柿庄北区块深部煤层井组CO2注入现场试验图8沁水盆地南部柿庄北区块SX-006试验井组[2]图9SX-006试验井组CO2注入速率与井底压力[8]2011~2015年，中联煤层气有限责任公司在沁水盆地南部柿庄北区块SX006井组开展了深部煤层的井组CO2现场试验[2]。SX006井组由11口井组成，其中注入井3口，生产井8口（图8）。投产前，井组内煤层气井进行了相同规模的水力压裂改造。SX006井采用间歇式注入方式，注入过程分两个周期：第一周期SX006-1井单井注入；第二周期SX006井和第一届全国碳中和与绿色发展大会630SX006-2井同时注入[2,8]。3口注入井累计注入液态CO24491t，CO2注入速率为5000~7000m3/d（标况下）（图9）。随CO2的注入，生产井的日产气量呈现先减小后增大的趋势，CO2注入完成1年后，平均日产气量500m3/d，相对于注入前提高了25%[2]。4结束语国内外CO2-ECBM示范工程表明，煤层具有可观的CO2封存潜力，注入的CO2可被有效封存于煤层中，同时CO2注入可有效提高CH4日产量和煤层气采收率，具有一定的经济效益。CO2注入煤层后，煤层渗透率会降低，采用间歇式注入方式、烟气注入技术、CO2/N2交替注入技术、预压裂后CO2注入技术等，可在一定程度上减少煤层渗透率损失，确保CO2的可注性。我国是全球最大的温室气体排放国，以煤炭为主的能源结构相对单一，其中燃煤电厂是主要的大型CO2排放点源，发展CO2-ECBM技术是减少煤炭燃烧过程中碳排放的有效途径之一，将有效助力我国实现碳中和目标。从能源、环保和经济等多方面综合考虑，我国CO2-ECBM工程实施具有可观的能源产出效益和经济效益，减排效果突出，具有广阔的发展潜力和应用前景。当前，我国CO2-ECBM技术整体处于试验探索阶段，CO2-ECBM理论研究和工程试验需要进一步开展。理论研究方面，CO2-ECBM有效性理论及评价方法体系主要建立在沁水盆地无烟煤储层地质背景基础上，其普适性仍需探讨，其他无烟煤发育含煤盆地以及中低煤级含煤盆地的CO2-ECBM有效性理论尚待建立；工程试验方面，目前所开展的示范工程同样以无烟煤储层为主，且试验井组和CO2注入规模均较小，万吨级示范工程尚未开展，全流程技术系统尚待建立。致谢论文研究受到国家自然科学基金项目（41972168）和江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室重大自主研究项目（2020ZDZZ01）资助。参考文献[1]桑树勋,刘世奇,王文峰,等.深部煤层CO2地质存储与煤层气强化开发有效性理论及评价.北京：科技出版社,2020.[2]叶建平,张兵,韩学婷,等.深煤层井组CO2注入提高采收率关键参数模拟和试验.煤炭学报,2016,41（1）：149-155.[3]IEA.TheglobalstatusofCCSreport2020.Paris:GlobalStatusofCCS,2020.[4]LiuSQ,SangSX,LiuHH,etal.Growthcharacteristicsandgenetictypesofporesandfracturesinahigh-rankcoalreservoirofthesouthernQinshuibasin.OreGeologyReviews,2015,64:140-151.[5]刘世奇,王鹤,王冉,等.煤层孔隙与裂隙特征研究进展.沉积学报,2021,39（1）：212-230.[6]WhiteCM,SmithDH,JonesKL,etal.Sequestrationofcarbondioxideincoalwithenhancedcoalbedmethanerecoveryareview.Energy&Fuels,2005,19(3):659-724.[7]YeJP.StudyandpilottestforenhancedCBMrecoverybyinjectingCO2intowellgroupsofdeepcoalreservoirsinQinshuiBasin//TangDZ.Proceedingsofinternationalacademicsymposiumondeepcoalbedmethane.Beijing:GeologicalPublishingHouse,2017.[8]PanZJ,YeJP,ZhouFB,etal.CO2storageincoaltoenhancecoalbedmethanerecovery:AreviewoffieldexperimentsinChina.InternationalGeologyReview,2018,60(5-6):754-776.[9]GunterWD.AlbertafieldpilottotestCO2enhancedcoalbedmethanerecovery.AvailableviatheInternetat第一届全国碳中和与绿色发展大会631www.arc.ab.ca/energy/coalbed_pilot.asp,2002.[10]WongS,GunterB.TestingCO2enhancedcoalbedmethanerecovery.GreenhouseGas,1995,45:1-3.[11]MasajiF,ShinjiY,MasaoN.CO2-ECBMfieldtestsintheIshikariCoalBasinofJapan.InternationalJournalofCoalGeology,2010,82:287-298[12]MazzellaA.StudiopreliminareperlavalutazionedellafattibilitàdiunprogettodiCO2-ECBMnelbacinocarboniferodelSulcis.Cagliari:UniversitàdegliStudidiCagliari,2012.[13]DeSilvaPNK,RanjithPG,ChoiSK.AstudyofmethodologiesforCO2storagecapacityestimationofcoal.Fuel,2012,91(1):1-15.[14]MazzottiM,PiniR,StortiG.Enhancedcoalbedmethanerecovery.TheJournalofSupercriticalFluids,2009,47(3):619-627.[15]ReevesSR.GeologicalsequestrationofCO2indeep,unmineablecoalbeds:Anintegratedresearchandcommercial-scalefielddemonstrationproject.ProceedingsoftheAnnualTechnicalConferenceandExhibitionoftheSocietyofPetroleumEngineers,NewOrleans,USA,September30-October3,2001,SPEPaperNo.71749.[16]SchoelingL,McGovernM.PilottestdemonstrateshowCO+B1625injectionenhancescoalbedmethanerecovery.WorldOil,2000,98(3):7-41.[17]ReevesRA,KenneyCW,BerggrenMH.Methodtoreduceoxidativedeteriorationofbulkmaterials,U.S.Patent,No.6-231,627,2001.[18]GunterW.CO2sequestrationindeep‘Unmineable'coalseams.ProceedingsoftheCAPP/CERIIndustryBestPracticesConference,Calgary,Canada,April18-19,2000.[19]FrankVB,PawelK,NielsVW,etal.ProductionofgasfromcoalseamsintheUpperSilesianCoalBasininPolandinthepost-injectionperiodofanECBMpilotsite.InternationalJournalofCoalGeology,2009,77:175-187.[20]StevensSH,KuuskraaV,SpectorD,etal.CO2sequestrationindeepcoalseams:pilotresultsandworldwidepotential.//EliassonB,ReimerN,WokaunPWF,Proceedingsofthe4thInternationalConferenceonGreenhouseGasControl,Interlaken:PergamonPress,1999:175-180.[21]VanBF,PagnierH.,KrzystolikP.Fieldexperimentofenhancedcoalbedmethane-CO2intheupperSilesianbasinofPoland.EnvironmentalGeosciences,2006,13:201-224.[22]ShiJQ,DurucanS,FujiokaM.AreservoirsimulationstudyofCO2injectionandN2floodingattheIshikaricoalfieldCO2storagepilotproject,Japan.InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2008,2:47-57.[23]叶建平,冯三利,范志强,等.沁水盆地南部注二氧化碳提高煤层气采收率微型先导性试验研究.石油学报,2007,28（4）：77-80.[24]中联煤层气有限责任公司,AlbertaResearchCouncil.中国二氧化碳注入提高煤层气采收率先导性试验技术.北京：地质出版社,2008.[25]叶建平,张兵,WongS.山西沁水盆地柿庄北区块3#煤层注入埋藏CO2提高煤层气采收率试验和评价.中国工程科学,2012,14（2）：38-44.[26]ConnellLD,PanZJ,CamilleriM,etal.DescriptionofaCO2enhancedcoalbedmethanefieldtrialusingamulti-lateralhorizontalwell.InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2014,26:204-219.第一届全国碳中和与绿色发展大会632沁水盆地3#无烟煤储层CO2地质封存潜力评价韩思杰1,2，桑树勋1,2,3，张金超3，向文鑫3（1中国矿业大学江苏省煤基CO2减排与资源化利用重点实验室，徐州221008；2中国矿业大学低碳能源研究院，徐州221008；3中国矿业大学资源与地球科学学院，徐州221116）摘要：CO2捕集、利用和封存（CCUS）是实现我国“2060碳中和”战略的重要途径。深部煤层CO2地质封存是CCUS的重要组成部分。本研究以沁水盆地3#煤为例，基于不同封存类型叠加的基本思路，利用超临界CO2吸附模型，拟合了CO2吸附量随埋深变化规律，并综合静态封存和溶解封存，计算了沁水盆地3#煤层CO2理论地质封存量。结果表明：（1）沁水盆地地层条件下XJ煤和SH煤的CO2吸附量随埋深先增大后减小，最大吸附量出现在1000m左右，分别为47.7cm3/g和41.5cm3/g；（2）根据CO2相态变化的埋深规律和煤层厚度分布特征，划分了4类评价区域（气态亚临界南区与北区、类气态超临界区和类液态超临界区）并分别建立了评价地质模型；（3）沁水盆地山西组3#煤CO2理论地质封存量为9.72Gt，气态亚临界区占沁水盆地3#煤层总封存量的76.41%，吸附封存量占总封存量的90%以上，但随埋深增加，占比逐渐减小。CO2-ECBM工程应重点关注气态亚临界区和类气态超临界区埋深范围的煤层。研究结果将为煤层CO2地质封存量的科学评价提供重要的借鉴。关键词：CO2地质封存；吸附作用；超临界CO2吸附模型；理论地质封存量；3#煤层；沁水盆地AssessmentofCO2geologicalstoragepotentialof3#anthraciteintheQinshuiBasinHanSijie1,2,SangShuxun1,2,3,ZhangJinchao3,XiangWenxin3(1JiangsuKeyLaboratoryofCoal-basedGreenhousGasControlandUtilization,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,221008.2LowCarbonEnergyInstitute,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,221008.3SchoolofResourcesandEarthSciences,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou,221116)Abstract:Carbondioxidecapture,utilizationandstorage(CCUS)isanimportantpathwaytoachievethe"2060carbonneutral"strategyinChina.GeologicalsequestrationofCO2indeepcoalseamsisanimportantpartofCCUS.ThisstudyhadtakenNo.3coalintheQinshuiBasinasexamplesandemployedthesuperpositionofeachCO2geologicalstoragetypetoconstructtheassessmentmodelofthetheoreticalgeologicalstorage基金项目：国家自然科学基金重点项目（42030810）：煤系气高效勘探开发的岩石力学地层理论方法体系研究；国家重点研发计划课题（2018YFB0605601）：不同煤阶煤质及地质条件对CO2驱煤层气的影响规律研究。第一作者：韩思杰，(1991-)，男，安徽宣城人，助理研究员。Tel:15062103812,E-mail:hsj_cumt@126.com通讯作者：桑树勋，(1967-)，男，河北唐山人，教授、院长。Tel:13952151153,E-mail:shxsang@cumt.edu.cn第一届全国碳中和与绿色发展大会633capacity.ThesupercriticalCO2adsorptionmodelwasusedtocalculatethevariationofCO2adsorptioncapacityatthedepthprofile.Atlast,incombinationwiththestaticstorageandthedissolutionstorage,CO2geologicalstoragepotentialofNo.3anthraciteintheQinshuiBasinwasassessed.Theresultsshowthat(1)TheCO2adsorptioncapacitiesofXJcoalandSHcoalincreasedfirstandthendecreasedwiththedepthinthereservoirconditionsoftheQinshuiBasin.Themaximumadsorptioncapacitiesoccurredat1000mandtheyare47.7cm3/gand41.5cm3/g,respectively;(2)AccordingtothevariationofCO2phaseandthedistributioncharacteristicsofcoalthickness,fourtypesofassessmentareasweredividedandtheirassessmentgeologicalmodelswerealsoestablished;(3)ThetheoreticalCO2geologicalstoragecapacityofNo.3coalintheQinshuiBasinwas9.72Gtandthegaseoussubcriticalregionaccountedfor76.41%ofthetotaltheoreticalCO2geologicalstoragecapacity.Theadsorption-relatedstoragecapacityaccountedformorethan90%ofthetotaltheoreticalCO2geologicalstoragecapacity,butitsproportiongraduallydecreasedasthedepthincreased.ThefutureCO2-ECBMprojectshouldfocusonthecoalsdevelopedingaseoussubcriticalzoneandgas-likesupercriticalzone.TheresearchresultswillprovidesignificantreferenceforthescientificevaluationofCO2geologicalstoragecapacityinthedeepseams.Keywords:CO2geologicalstorage,adsorption,SupercriticalCO2adsorptionmodel,Theoreticalgeologicalstoragecapacity,No.3coal,QinshuiBasin0前言为应对温室气体排放引起的日益严重的环境问题，我国向国际社会郑重承诺，碳排放力争2030年前达到峰值，力争2060年前实现碳中和，CO2捕集利用与封存（CCUS）作为碳减排的关键技术手段备受关注（仲平等，2011；Wei等，2021）。深部煤层CO2地质封存是CCUS的重要组成部分，也是煤炭行业实现碳达峰与碳中和的必然途径（桑树勋等，2021）。前人已经提出了多种煤层CO2地质封存量计算方法，如碳领导人论坛和美国能源局推荐的方法（White等，2005；Goodman等，2011），基于煤层气资源量的计算方法等（Liu和Li，2009；DeSilva等，2012；Zhao等，2015）。通过对上述方法的应用和改进，我国学者开展了大量不同含煤盆地CO2地质封存量的评价，并取得积极进展，认为我国深部煤层CO2地质封存潜力巨大，是实现碳减排的重要方式（刘延锋等，2005；Yu等，2007；Li等，2009；郑长远等，2016）。煤层CO2地质封存的主要机理是吸附封存，且占总封存量的绝大多数，但随着埋深增加，其占比逐渐下降（Vangkilde等，2009），这与煤层甲烷吸附量随埋深变化类似（Han等，2017），但降幅更甚，表明超临界CO2吸附作用受温度负效应更为显著（Kronimus等，2008）。温度-压力协同变化下，CO2流体性质的转变使得煤岩CO2吸附行为在埋深条件下变化明显，因此造成了不同埋深CO2吸附能力的巨大差异（Pashin等，2015；Han等，2019）。然而前人对煤层CO2地质封存量的计算未考虑不同埋深条件下CO2地质封存量的显著变化，且均以煤层气资源量为基础换算得到，对CO2注入煤层后CO2置换吸附行为认识不足，而未能充分释放煤层CO2地质封存能力，因此必然造成CO2吸附封存量评价结果存在偏差。本次研究以沁水盆地3#煤层为例，开展不同温度下高压CO2等温吸附实验，并提出了CO2理论地质封存量计算方法，利用超临界CO2吸附模型进行数据拟合，并根据吸附参数与温度的关系推导并预测了沁水盆地3#煤层CO2吸附量随埋深的变化规律。在沁水盆地评价区域划分与评价地质模型构建的基础上，根据煤层CO2地质封存类型，分别计算了不同评第一届全国碳中和与绿色发展大会634价区域内3#煤层的CO2理论地质封存量。研究旨在为科学评价煤层CO2地质封存潜力提供借鉴。1地质背景沁水盆地整体为一介于太行和吕梁隆起带间的NNE向复式向斜构造，复向斜轴线大致位于榆社-沁县-沁水一线，构造相对比较简单，断层不甚发育（图1）。南北翘起端呈箕状斜坡，东西两翼基本对称，总体的构造变形程度较弱，对石炭-二叠煤层受改造作用小。含煤地层为石炭-二叠系，自下而上依次发育本溪组、太原组、山西组、下石盒子组、上石盒子组和石千峰组，分别形成于海相碳酸盐台地沉积体系，障壁岛-泻湖-潮坪沉积体系，三角洲沉积体系和曲流河沉积体系。沁水盆地3#煤层埋深总体与箕状向斜构造相比配，呈环状展布，自盆地边缘向腹地逐渐增加，在沁县附近的盆地中心，煤层埋深大于2000m（图1a）。盆地北部煤层埋深较浅，寿阳区块3#煤层埋深小于600m，晋城地区埋深小于1000m。盆地中部向斜轴部地区煤层埋深普遍较大，大于1600m，祁县附近由于受到一组平行正断层控制埋深急剧增加，最深处达到4500m。山西组3#煤在全区广泛分布，横向上稳定连续，厚度为0.53-7.84m，东南部厚度较大，安泽-潘庄地区厚度大于6m，盆地中北部煤层厚度小，基本小于2m，但寿阳-阳泉局部地区厚度达到3m以上。总体变化趋势为由南向北厚度逐渐减小，反映山西组沉积期发生了自西北向东南的海退过程。图1沁水盆地构造与3#煤层赋存特征（a）3#煤层埋深等值线图；（b）3#煤层厚度等值线图Figure1ThetectoniccharacteristicsoftheQinshuiBasinandthedistributionof3#coal.(a)Depthof3#coal;(b)Thicknessof3#coal2样品与方法2.1样品本次评价的3#煤样分别来自阳泉的新景煤矿（XJ）和晋城的寺河煤矿（SH）的新鲜工作面，煤样均为无烟煤，煤岩显微组分以镜质组为主，未发现壳质组，矿物组分主要为石英，方解石，黄铁矿和少量的黏土矿物。煤样的煤岩煤质分析结果见表1。煤样孔径分布具有弱双峰式特征，其中最为显著的峰值孔径在10nm左右，次峰值孔径在10-100μm之间，SH煤第一届全国碳中和与绿色发展大会635微裂隙（10-100μm）更为发育。煤样的压汞法孔裂隙结构参数特征见表2。表1XJ煤与SH煤的工业分析与元素分析结果Table1Resultsofproximateanalyses,maceralanalysesandultimateanalysesofXJandSHcoalsintheQinshuiBasin样品号Ro(%)镜质组(Vol.%)惰质组(Vol.%)Mad(wt.%)Aad(wt.%)VMdaf(wt.%)FCad(wt.%)Odaf(%)Cdaf(%)Hdaf(%)Ndaf(%)XJ2.6470.7029.301.6610.0210.1080.893.0591.523.961.06SH3.3381.3018.701.4813.126.3281.392.9893.452.151.00注释：Ro-镜质组反射率，M-水分含量，A-灰分含量，VM-挥发分含量，FC-固定碳含量，O-氧含量，C-碳含量，H-氢含量，N-氮含量，ad-空气干燥基，daf-干燥无灰基。表2XJ煤和SH煤孔隙结构特征Table2PorestructureparametersofXJandSHcoalsobtainedbymercuryintrusion样品号进汞体积(cm3/g)总孔表面积(m2/g)平均孔径(nm)孔隙度(%)视密度(g/mL)骨架密度(g/mL)XJ0.034618.507.54.301.241.30SH0.032518.497.04.221.301.362.2等温吸附实验高压甲烷等温吸附实验采用课题组自主设计的DXF-II型高温高压等温吸附实验系统，实验相对误差为±1%，其设计原理为测压法。煤样粒度为60~80目(0.25~0.18mm)，实验方法及步骤参照GB/T19560-2004《煤的高压等温吸附试验方法-容量法》执行，在CO2等温吸附前需进行设备气密性检查、煤样平衡水处理和吸附缸内体积的测量。为保证CO2在高压下不发生液化，等温吸附实验设计温度分别为40℃、50℃、60℃、70℃和80℃，最高吸附平衡压力为16MPa，每2MPa计算一次过剩吸附量。2.3超临界CO2吸附模型本次采用Sakurovs等（2007）提出的超临界流体吸附模型拟合不同温度下平衡水条件的煤岩超临界CO2吸附实验结果。该模型基于微孔填充理论，不仅与实验结果具有较高的一致性，也能够反映超临界CO2在煤岩中以微孔填充为主的吸附特征，其方程形式如下：（1）其中，Vexc为过剩吸附量，cm3/g；n0为吸附能力，mmol/g；D为反映吸附质与吸附剂之间相互关系的常数，g为吸附质自由相密度，a为吸附质吸附相密度，本次研究取1.0g/cm3；k为校正参数，与吸附引起的膨胀作用有关。给定温度压力下的CO2自由相密度利用NISTREFPROP软件进行计算。根据过剩吸附量的定义，绝对吸附量与过剩吸附量之差为吸附空间中等于自由相密度的部分，绝对吸附量可用下列数学关系计算：（2）其中，nab为绝对吸附量，cm3/g；2.4地质封存量计算方法本次煤岩CO2地质封存量计算方法借鉴煤层气地质资源量计算方法，通过计算单位质量煤岩CO2地质封存量，结合盆地内煤炭资源量，从而获得CO2地质封存量，计算方法如下：第一届全国碳中和与绿色发展大会636Mt=AHcoalVg（3）其中，Mt为理论存储容量，t；A为CO2地质封存区域面积，m2；H为煤层厚度；g为煤岩视密度，g/cm3；V为单位质量煤岩CO2总封存量。由于矿物-水-CO2矿化反应时间长、煤岩矿化反应所需原料少，因而煤岩CO2矿化封存量可以忽略。本次评价的单位质量煤岩CO2地质封存量主要由吸附封存量、静态封存量和溶解封存量组成：V=Vad+Vv0+Vs（4）其中，mad为单位质量煤岩CO2吸附封存量；mv0为单位质量煤岩CO2静态封存量（游离相）；ms为单位质量煤岩孔隙水中CO2溶解封存量。吸附封存量通过式1和2拟合的超临界CO2吸附方程获得，静态封存量通过真实气体状态方程获得，溶解封存量利用Duan和Sun（2003）提出的溶解度计算方程获得，综上式4可转换为：V=+（5）其中，VM为CO2摩尔体积22.4L/mol；Vab(T,P)为给定温度压力下的CO2吸附封存量，cm3/g；φ为煤压汞法得到的孔隙度，%；Sw为含水饱和度，%；P为压力，MPa；Z为某温度压力下CO2压缩因子；g为煤岩视密度，g/cm3；R为摩尔气体常数，取8.314Pa·m3·mol-1·K-1；T为温度，K；SCO2为某温度压力下CO2在纯水中的溶解度，mmol/cm3。3结果3.1等温吸附实验结果不同温度条件，XJ和SH煤的CO2过剩吸附曲线均随压力出现先增加后降低的趋势，最大值出现在临界压力附近，且随着温度增加，呈现右移的规律（图2）。XJ煤和SH煤的最大过剩吸附量分别为1.45mmol/g和1.68mmol/g，低压力范围内过剩吸附量随压力增加而增加，6MPa以后过剩吸附量随压力增加而降低，且温度越低，降幅越明显。不同压力范围，温度对过剩吸附量的影响作用相反，高压条件下过剩吸附量出现明显随温度升高而升高的趋势。不同温度过剩吸附曲线存在交叉现象，且交叉点随温度升高而逐渐右移。图2不同温度条件下平衡水煤样高压CO2等温吸附实验结果.(a)XJ煤;(b)SH煤Figure2ResultsofhighpressureCO2adsorptionexperimentsunderequilibriummoistureconditionatdifferenttemperatures.(a)XJcoal;(b)SHcoal3.2吸附实验拟合结果为匹配超临界CO2吸附模型中对密度变量的定义，本次研究运用NIST流体物性参数计第一届全国碳中和与绿色发展大会637算软件REFPROP对应计算了各温度，压力点下的CO2自由相密度，重新绘制了XJ和SH煤的过剩吸附曲线（图3），过剩吸附曲线总体呈现先增加后降低的规律，且最大值均在0.15-0.2g/cm3之间，0-0.15g/cm3范围内，过剩吸附量增长较快，密度大于0.2g/cm3后，过剩吸附量与CO2自由相密度呈现近线性负相关关系。与以压力为横坐标的过剩曲线显著不同的是，各密度点的过剩吸附量均随着温度增加而降低，没有出现过剩吸附曲线交叉的现象。图3平衡水煤样超临界CO2等温吸附的超临界DR吸附模型拟合结果.(a)XJ煤;(b)SH煤Figure3ThefittedresultsofCO2adsorptiondatausingsupercriticalDRadsorptionmodel.(a)XJcoal;(b)SHcoal超临界DR吸附模型的拟合结果显示，拟合结果与吸附结果的匹配性高，R2均在0.95以上，但低温条件下拟合效果好于高温条件，这可能与超临界CO2在低温条件下微孔填充式吸附向高温条件下的吸附分子层表面覆盖的转变有关。XJ煤的V0分别为45.81-31.43cm3/g，小于相同温度条件下SH煤的V0（53.41-33.86cm3/g）。两煤样D值相近，分别为0.058-0.09和0.059-0.071，而k值均为负数，表明吸附膨胀造成了吸附量的降低。整体来看，微孔体积V0随温度增加而降低，与吸附热有关的常数D随温度升高而逐渐增大，与吸附膨胀有关的常数k随温度升高逐渐降低。综上可见，吸附拟合参数与温度均存在明显的规律性，为下文预测不同温度压力条件下煤岩CO2吸附量奠定了基础。表3平衡水煤样等温吸附曲线的超临界DR吸附模型拟合结果Table3FittedadsorptionparametersobtainedbysupercriticalDRadsorptionmodel煤样拟合参数313.15K323.15K333.15K343.15K353.15KXJV0(cm3/g)45.8142.4037.5735.2931.43D0.0580.0680.0690.0780.090k-1.46-2.26-3.56-5.81-7.19R20.990.980.960.950.96SHV0(cm3/g)53.4147.5541.2837.2933.86D0.0590.0630.0680.0700.071k-1.09-1.14-1.60-3.39-3.56R20.990.990.970.950.954讨论4.1地层条件煤储层CO2吸附量预测不同温度的超临界CO2吸附实验表明，煤岩CO2吸附量受温度和压力控制变化明显，这就要求在预测不同埋深煤层CO2吸附量时，需根据温度和压力条件计算不同埋深条件下的CO2吸附量，从而避免运用单一吸附量评价含煤盆地或区块CO2地质封存量时造成偏差。第一届全国碳中和与绿色发展大会638超临界CO2吸附模型基于吸附势理论，本身与温度无关，而在运用超临界CO2吸附模型预测不同埋深CO2吸附量时，需同时考虑温度对吸附参数的影响。V0表征CO2的吸附能力，与温度呈负相关关系，D是反映CO2与煤岩相互作用的常数，根据其定义，与温度的平方呈正相关关系，此外k与温度也呈现负相关关系。据此，建立了吸附参数V0、D和k与温度关系的图版（图4）。温度及其变形与吸附参数均显示明显的线性关系，相关系数均在0.9以上。显著的线性相关性为超临界CO2吸附模型的温度改进方程的可靠性提供了基础。图4XJ煤(a)和SH煤(b)超临界CO2吸附拟合参数与温度的相互关系Figure4Relationshipbetweentemperatureandadsorptionparameters.(a)XJcoal;(b)SHcoal根据三吸附参数各自的线性关系式分别得到XJ煤和SH煤吸附参数与温度相关的表达式：1000-80.864（6）（7）（8）1000-122.06（9）（10）（11）将上述表达式带入超临界DR吸附模型中，即可得到在不同温度与压力（自由相密度）下XJ和SH煤的超临界CO2过剩吸附量计算模型：（12）第一届全国碳中和与绿色发展大会639（13）根据前人关于沁水盆地内地层温度和压力的报道，地温梯度为28.2℃/km（孙占学等，2005），压力系数为0.71MPa/100m（王勃，2013），计算得到沁水盆地地层条件下，CO2密度随埋深的变化规律，以及达到CO2临界条件和超临界CO2相态性质转变条件的埋深，分别为1000m和1500m（图5a）。依据笔者关于CO2相态已取得的认识（Han等，2019），可将该单调递增曲线分为三段，I段为亚临界态CO2，在温度压力协同增加下，CO2密度逐渐增加且增幅也在增加；II段为类气态的超临界CO2，该段超临界CO2可压缩性高，密度增长快，但增幅逐渐降低；III段为类液态的超临界CO2，该阶段密度增长缓慢。得到地层条件下CO2密度变化规律后，利用式12和13分别计算得到沁水盆地地层条件下XJ煤和SH煤绝对吸附量随埋深的变化规律（图5b）。结果显示，CO2吸附量随埋深呈先增加后减小的变化趋势，拐点在1000m左右。1000m以浅，吸附量增加，而增幅降低，表明该阶段压力对吸附量增长的贡献占主导，但优势地位逐渐减弱；1000-1500m，吸附量先增后减，表明温度对吸附作用的负效应越来越明显并逐渐占据优势；1500m以深，吸附量呈近线性的递减，表明温度是该阶段的主控因素。上述变化与CO2相态变化同样具有较高的一致性，亚临界态和类气态超临界CO2的可压缩性大，埋深增加过程中，密度增长较快，使得更多的自由相CO2分子进入煤岩表面，增加了煤岩表面捕获CO2分子的机会，从而造成吸附量增加；而类液态超临界CO2密度增长缓慢，不足以抵消温度增加带来的CO2分子与煤岩相互吸引的减弱，降低了吸附位对CO2的捕获能力，从而导致吸附量的降低。图5沁水盆地地层温压水条件下CO2密度与XJ煤和SH煤CO2吸附量随埋深变化.(a)CO2密度随埋深变化;(b)CO2吸附量随埋深变化Figure5ThevariationofCO2densityandCO2adsorptionamountsofXJcoalandSHcoalatdifferenttemperaturesandpressuresinQinshuiBasin(a)DensityofCO2;(b)CO2adsorptionamount4.2沁水盆地3#煤储层地质模型4.2.1沁水盆地3#煤储层评价区域划分沁水盆地山西组3#煤层在盆地内埋深变化较大，自盆地边缘煤层露头到盆地中心和西北边缘埋深增加大3000m以上（图2-6a），因此为了准确评价沁水盆地3#煤CO2地质封存量，考虑到不同埋深下CO2吸附能力的显著变化，按CO2不同相态的埋深范围对沁水盆地进行了划分，划分标准分别为1000m和1500m。此外参考沁水盆地煤层甲烷风化带深度与可能的沟通地表断裂的发育程度，认为小于500m时，由于地层封盖条件差容易造成CO2第一届全国碳中和与绿色发展大会640泄漏，且该埋深以浅多为煤矿开采区，煤层破坏大，当埋深大于2000m时，不论是孔隙度和吸附能力都有较大程度的损失，且煤层渗透率极低，基本无法开展有效的CO2注入工程，故本次评价未考虑小于500m和大于2000m的煤层。综上，将沁水盆地3#煤层CO2地质封存量的埋深范围定义在500m-1000m、1000m-1500m和1500m-2000m三段。此外，3#煤厚度在沁水盆地内分布具有南部厚（平均5m），中北部薄（平均2m）的特征（图1b），显然即使其他评价相同，厚度差异仍然会造成评价结果2-3倍的差异，而南部煤层厚度大的区域埋深均在1000m以浅，因此对于气态亚临界区CO2地质封存量的评价分为南区和北区两部分。这一划分也刚好符合南区煤层煤级相对较高的特征。综上，根据3#煤层埋深和厚度将沁水盆地内划分为四个评价区域，分别为气态亚临界南区和北区、类气态超临界区和类液态超临界区。通过评价区域的四分与各次级评价区块的参数优选可以一定程度上避免煤储层非均质性造成的评价结果误差。4.2.2CO2封存地质模型参数沁水盆地3#煤层温度和压力在垂向上具有连续性，通过对不同评价区域煤层埋深与厚度的划分，可利用前人的研究利用地温梯度和压力系数确定不同评价区域的温度压力条件，此处选取各评价区域内煤层埋深中值为评价参数，温度分别为31℃，45℃和70.5℃，压力分别为5.68MPa，9.23MPa和15.62MPa。煤厚分别取各区域内平均值，分别为5m，2m，2m和1.5m。3#煤层孔隙度垂向发育特征表明，煤层孔隙度低，且在埋深条件下变化不大，因此可采用压汞平均孔隙度4.26%。此外由于孔隙度相同，同为无烟煤储层的视密度也大致相同，取1.25g/cm3，与压汞所测视密度相近。沁水盆地煤层含水性较好，这里假设1000m以浅煤层含水饱和度为50%，1000m以深煤层含水饱和度为80%。表4沁水盆地深部煤层CO2封存地质模型参数Table4GeologicalparametersofCO2storagemodelofdeepcoalsintheQinshuiBasin参数气态亚临界区类气态超临界区类液态超临界区南区北区面积/km210785362563508650埋深/m500-10001000-15001500-2000温度/℃31.045.070.5压力/MPa5.89.215.6煤厚/m5.02.02.01.5煤级/%3.52.52.52.5视密度/g·cm-31.251.251.25孔隙度/%4.574.574.57含水饱和度/%50%80%80%溶解度/mol·L-11.080.961.07吸附能力/cm3·g-158.6550.0743.9035.29CO2溶解度在已知温度和压力的前提下，利用Duan和Sun（2003）提出的CO2溶解度计算模型得到，分别为1.08mol/L，0.96mol/L和1.07mol/L。煤层吸附能力主要取决于煤级，除盆地中部两侧边缘煤级较低，平均为1.5%，但范围较小，气态亚临界南区煤级较高，平均为3.5%外，其余地区煤级均在2.5%左右，因此可用XJ煤代表煤级为2.5%的煤层，SH煤代表煤级为3.5%的煤层吸附能力，利用方程12和13可以计算各分区内温度下煤层的绝对吸附量，具体数值分别为58.65cm3/g，50.07cm3/g43.9cm3/g和35.29cm3/g，据此建立沁水盆地3#煤层CO2地质封存量评价参数表（表4）。第一届全国碳中和与绿色发展大会6414.3沁水盆地3#煤储层CO2地质封存量计算评价结果表明，沁水盆地山西组3#煤CO2理论地质封存量为9.72Gt（表5），按区域划分，气态亚临界区、类气态超临界区和类液态超临界区分别占理论地质封存量的76.41%、13.61%和9.97%，吸附封存量占总封存量的90%以上。就各区域而言，气态亚临界区各封存类型的理论地质封存量分别为7.15Gt、0.22Gt和0.097Gt，类气态超临界区分别为1.25Gt、0.042Gt和0.033Gt，类液态超临界区分别为0.88Gt、0.063Gt和0.029Gt。纵向上，盆地不同区域内CO2吸附封存量始终占主导地位，但占比会随埋深增加而降低，静态封存量和溶解封存量占比均会增加，但静态封存量增加更为明显，这与超临界CO2的高密度性有关。平面上，气态亚临界区的CO2理论地质封存量最大，这是该区域面积和煤层厚度大的必然结果。由于气态亚临界区也是目前煤层气开发的普遍埋深范围，因此在目前煤层气开发的经济技术条件下，应优先在该区域开展CO2-ECBM工程。然而，考虑到类气态超临界区较高的CO2地质封存能力与较大的煤炭资源量，建议未来应协同考虑在气态亚临界区和类气态超临界区埋深范围的煤层开展CO2地质封存工程。表5沁水盆地3#煤层CO2煤层存储潜力评价结果Table5AssessmentresultsofCO2storagecapacityin3#coalintheQinshuiBasin封存量类型气态亚临界区类气态超临界区类液态超临界区封存量/×107t占比封存量/×107t占比/%封存量/×107t占比/%吸附封存714.5195.75%125.4694.37%88.2490.59%静态封存22.062.96%4.243.19%6.256.42%溶解封存9.691.30%3.252.44%2.923.00%理论地质封存量746.2676.41%132.9513.61%97.419.97%4.4不同评价结果的比较及意义前人关于沁水盆地煤层CO2存储潜力评价开展了大量前瞻性工作，采用不同评价方法和评价参数对沁水盆地不同埋深煤层进行了评价，然而各评价结果相差较大（表6），特别是Zhao等（2016）认为沁水盆地煤层CO2理论地质封存量为1.781012t，远大于其他评价结果，这是由于1）评价煤层为沁水盆地所有煤层，总煤层数达到16层；2）评价参数选取较为简单，没有考虑垂向上封存量的变化，特别是深部煤层CO2吸附封存量急剧减少的情况。此外，前人评价均是通过煤层气资源量进行换算，赋予煤层气采收率和CO2/CH4置换效率不同数值，从而得到不同的CO2地质封存量。总体而言，沁水盆地CO2地质封存量的评价结果偏低。虽然部分学者考虑到由埋深和封存类型带来的不同区域CO2封存量的差异，但以煤层气资源量为基础的换算仅考虑现有经济技术条件和煤层气资源开发潜力，显然无法有效代表煤层CO2封存潜力。因此，造成评价结果普遍偏低的原因是前人的关键评价思路均是基于煤层气可采资源量和CO2/CH4置换效率，这就造成评价对象实质是在煤层中CO2和CH4共存的状态下的部分CO2地质封存量。然而CO2驱替煤层甲烷的实验与模拟研究均表明，通过CO2注入技术、工艺以及效率的改进，能够使得煤层甲烷驱替效率达到100%（Ranathunga等，2017；Fang等，2019）。因此，从煤层CO2封存潜力的角度出发，应更多关注煤层本身具有的CO2地质封存能力，评价和优选适合开展规模化煤层CO2地质封存的区域及层位。本次研究从原始煤储层条件出发，通过划分不同区域，优化CO2理论地质封存量算法，以单位质量的煤岩为评价基础，综合各封存类型，最终得到更为准确的CO2理论地质封存量。该结果可用于直接评估沁水盆地3#煤层CO2地质封存潜力，为今后开展深部煤层CCUS工程提供科学基础。随着气候变化带来的环境压力与“2060碳中和”国家战略的提出，开展第一届全国碳中和与绿色发展大会642CO2-ECBM的需求导向已经从提高煤层气采收率逐渐转变为碳减排与资源化利用，通过优化技术手段不断增加煤层有效的CO2地质封存能力成为未来CO2-ECBM工程发展的关键动力。这就要求今后CO2-ECBM的工程实施目标应重点关注如何强化CO2注入工艺，使煤层能够封存更多的CO2，实现温室气体减排的环境目标。表6沁水盆地煤层CO2地质封存量不同评价结果对比Table6ComparisonoftheassessmentresultsofCO2geologicalstoragecapacityintheQinshuiBasin来源评价煤层关键评价思路煤层埋深范围/m地质封存量/108tFang和Li未明确煤层气资源量换算1000-20001.85刘延峰等未明确煤层气资源量换算300-15006.13Yu等未明确煤层气资源量换算+分区域评价0-2000229.86王烽等3#，15#煤层气资源量换算+分区域评价600-150037.4Zhao等1-16#煤层气资源量换算+分封存类型评价300-200017800姜凯等未明确煤层气资源量换算+分区域分封存类型评价1000-20003.32本次研究3#原始煤层CO2封存量+分区域分封存类型评价500-200097.25结论（1）通过超临界CO2吸附模型中吸附参数与温度的线性拟合关系，计算了沁水盆地地层条件下XJ煤和SH煤CO2吸附量随埋深的变化规律。温度与压力（CO2密度）的协同变化造成了CO2吸附量随埋深先增加后减小，最大吸附量出现在1000m左右，分别为41.5cm3/g和47.7cm3/g。沁水盆地500m以浅，CO2吸附量增长较快，1500m以深，CO2吸附量呈线性递减。（2）根据CO2相态随埋深变化规律和沁水盆地3#煤层厚度分布特征，将沁水盆地3#煤划分为4个评价区块，分别为气态亚临界南区，气态亚临界北区、类气态超临界区和类液态超临界区，并在此基础上建立了4类煤层CO2封存地质模型。（3）沁水盆地山西组3#煤CO2理论地质封存量为9.72Gt，气态亚临界区占沁水盆地3#煤层总封存量的76.41%，吸附封存量占总封存量的90%以上，随着埋深增加，吸附封存量减小，静态封存量增加，溶解封存量增加不明显。未来开展CO2-ECBM工程是CCUS国家战略的重要组成部分，应重点面向煤矿区碳减排与资源化利用。参考文献[1]DeSilvaPNK,RanjithPG,ChoiSK.AstudyofmethodologiesforCO2storagecapacityestimationofcoal[J].Fuel,2012,91(1):1-15.[2]DuanZ,SunR.AnimprovedmodelcalculatingCO2solubilityinpurewaterandaqueousNaClsolutionsfrom273to533Kandfrom0to2000bar[J].ChemicalGeology,2003,193(3-4):257-271.[3]FangH,SangS,LiuS,etal.ExperimentalsimulationofreplacinganddisplacingCH4byinjectingsupercriticalCO2anditsgeologicalsignificance[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2019,81:115-125.[4]FangZ,LiX.ApreliminaryevaluationofcarbondioxidestoragecapacityinunmineablecoalbedsinChina[J].ActaGeotechnica,2014,9(1):109-114.[5]GoodmanA,HakalaA,BromhalG,etal.USDOEmethodologyforthedevelopmentofgeologicstoragepotentialforcarbondioxideatthenationalandregionalscale[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2011,5(4):952-965.第一届全国碳中和与绿色发展大会643[6]HanS,SangS,LiangJ,etal.SupercriticalCO2adsorptioninasimulateddeepcoalreservoirenvironment,implicationsforgeologicalstorageofCO2indeepcoalsinthesouthernQinshuiBasin,China[J].EnergyScience&Engineering,2019,7(2),488-503.[7]HanS,SangS,ZhouP,etal.TheevolutionaryhistoryofmethaneadsorptioncapacitywithreferencetodeepCarboniferous-PermiancoalseamsintheJiyangSub-basin:Combinedimplementationofbasinmodelingandadsorptionisothermexperiments[J].JournalofPetroleumScienceandEngineering,2017,158:634-646.[8]KronimusA,BuschA,Alles,etal.ApreliminaryevaluationoftheCO2storagepotentialinunminablecoalseamsoftheMünsterCretaceousBasin,Germany[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2008,2(3):329-341.[9]LiX,WeiN,LiuY,etal.CO2pointemissionandgeologicalstoragecapacityinChina[J].EnergyProcedia,2009,1(1):2793-2800.[10]LiuY,LiX.PrimaryEstimationofCapacityofCO2GeologicalStorageinChina[C]//20093rdInternationalConferenceonBioinformaticsandBiomedicalEngineering.IEEE,2009:1-4.[11]PashinJC,ClarkPE,Mcintyre-ReddenMR,etal.SECARBCO2injectiontestinmaturecoalbedmethanereservoirsoftheBlackWarriorBasin,BlueCreekField,Alabama[J].InternationalJournalofCoalGeology,2015:144-145.[12]RanathungaAS,PereraMSA,RanjithPG,etal.Super-criticalcarbondioxideflowbehaviourinlowrankcoal:Ameso-scaleexperimentalstudy[J].JournalofCO2Utilization,2017,20:1-13.[13]SakurovsR,DayS,WeirS,etal.ApplicationofamodifiedDubinin-Radushkevichequationtoadsorptionofgasesbycoalsundersupercriticalconditions[J].Energy&Fuels,2007,21(2):992-997.[14]VangkildePT,AnthonsenKL,SmithN,etal.AssessingEuropeanCapacityforGeologicalStorageofCarbonDioxide[J].EnergyProcedia,2009,1(1):2663-2670.[15]WeiYM,KangJN,LiuLC,etal.Aproposedgloballayoutofcarboncaptureandstorageinlinewitha2°Cclimatetarget[J].NatureClimateChange,2021.[16]WhiteCM,SmithDH,JonesKL,etal.Sequestrationofcarbondioxideincoalwithenhancedcoalbedmethanerecoveryareview[J].Energy&Fuels,2005,19(3):659-724.[17]YuH,ZhouG,FanW,etal.PredictedCO2enhancedcoalbedmethanerecoveryandCO2sequestrationinChina[J].InternationalJournalofCoalGeology,2007,71(2):345-357.[18]ZhaoX,LiaoX,HeL.TheevaluationmethodsforCO2storageincoalbeds,inChina[J].Journal-EnergyInstitute,2015,89(3):389-399.[19]姜凯,李治平,窦宏恩,等.沁水盆地二氧化碳埋存潜力评价模型[J].特种油气藏,2016,23(2):112-114.[20]刘延锋,李小春,白冰.中国CO2煤层储存容量初步评价[J].岩石力学与工程学报,2005,24(16):2947-2952.[21]桑树勋,王冉,周效志,等.论煤地质学与碳中和[J].煤田地质与勘探,2021,01:1-11.[22]孙占学,张文,胡宝群,等.沁水盆地地温场特征及其与煤层气分布关系[J].科学通报,2005(B10):93-98.[23]王勃.沁水盆地煤层气富集高产规律及有利区块预测评价[D].博士学位论文,中国矿业大学,2013.[24]王烽,汤达祯,刘洪林,等.利用CO2-ECBM技术在沁水盆地开采煤层气和埋藏CO2的潜力[J].天然气工业,2009,29(4):117-120.[25]郑长远,张徽,贾小丰,等.我国含煤层气盆地CO2地质储存潜力评价[J].煤炭工程,2016,48(8):106-109.[26]仲平,彭斯震,贾莉,等.中国碳捕集、利用与封存技术研发与示范[J].中国人口资源与环境,2011.第一届全国碳中和与绿色发展大会644苏北-南黄海南部盆地CO2地质封存潜力评估朱前林1，龚懿杰2，马静1，陈浮1(1.江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室，江苏徐州221008；2.中国矿业大学资源学院，江苏徐州221008)摘要：江苏省作为中国经济最为发达省份之一,巨大的能源消耗产生大量CO2排放,因此面临严峻的碳减排压力.资料表明,江苏省附近的苏北-南黄海南部盆地为该地区提供潜在的CO2地质封存场所.苏北-南黄海南部盆地CO2封存适宜储层分别为深部咸水层与枯竭油气藏.根据石油探明储量条件,采用体积法计算苏北-南黄海南部盆地枯竭油气田CO2有效封存储容量为3.68×107t,主要是位于陆上苏北盆地零星分布的油田.计算苏北-南黄海南部盆地CO2咸水层封存潜力为5.21×1010t,其中海域的南黄海南部盆地为占69%.因沉积地层埋深影响,陆上的苏北盆地表现北部CO2封存容量很小,南部的封存容量增加,储层空间集中在泰州组、阜宁组一段、阜宁组三段,部分区块受埋深影响,还包括三垛组一段、盐城组一段.南黄海南部盆地主要储层空间位于泰州组、阜宁组一段、三垛组一段、三垛组二段、盐城组一段.关键词：CO2地质封存；封存潜力；苏北-南黄海南部盆地中图分类号：X703.5文献标识码：A文章编号：1000-6923(2001)02-0161-04EstimationonCO2geologicalstoragepotentialoftheSubei-SouthernSouthYellowSeabasinZHUQian-lin1,GONGYi-jie2,MAJin1,CHENFu1(1.JiangsuKeyLaboratoryofCoal-basedGreenhousGasControlandUtilization,Xuzhou221008,China；2.CollegeofResourcesandEarthSciences,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Jangsu,Xuzhou221008,China)Abstract：JiangsuisawelldevelopedprovinceinChina.ThelargeenergyconsumptionsareaccompaniedbylargeamountsofCO2emissions,inducingaheavytaskoftheCO2emissionsreductioninJiangsu.Thelargesedimentarybasin,Subei-SouthernSouthYellowSeabasin,islocatednearbytoJiangsu,providingalargegeologicalstoragesitefortheCO2emission.Thedeepsalineaquiferanddepletedoilfieldarepotentialstoragesites.Inthisstudy,theCO2effectivestoragecapacityindepletedoilfieldisevaluatedbasedontheoriginaloilinplace.TheresultsshowthattheCO2effectivestoragecapacityoftheSubei-SouthernSouthYellowSeabasinis3.68×107t,andthemainfieldsarelocatedscatteredlyintheonshoreSubeibasin.TheCO2storagepotentialintheSubei-SouthernSouthYellowSeabasiniscalculatedtobe5.21×1010t,ofwhich69%is作者简介：朱前林(1982-)，男，江苏涟水人，副研究员，博士，主要从事CO2地质封存研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会645inthesouthernSouthYellowSeabasin.TheonshoreSubeibasinshowsasmallCO2storagecapacityinthenorthandanincreasingstoragecapacityinthesouthduetothedepthinfluenceofthesedimentarystrata.TheCO2storagespacemainlyfromTaizhougroup,segment1ofFuninggroup,segment3ofFuninggroup,andsomeblocksareaffectedbytheburialdepth,includingsegment1ofSanduogroupandsegment1ofYanchenggroup.ThemainstoragespaceinthesouthernSouthYellowSeabasinisfromTaizhougroup,segment1ofFuninggroup,segment1ofSanduogroup,segment2ofSanduogroup,andsegment1ofYanchenggroupKeywords：CO2geologicalstorage,Storagepotential,Subei-SouthernSouthYellowSeabasin0引言人类对化石能源的大量消耗使得大气中二氧化碳(CO2)含量大幅增加，据统计:全球大气CO2含量从工业化前的280ppm已增加到2020年的414ppm[1]，并且增长趋势仍在延续。温室效应引起全球气候变暖，截止2017年，全球平均气温比工业化前增加0.8℃-1.2℃，依此速度继续增加，2030-2052年全球升温将达1.5℃。气温上升将加剧诸如冰川消融、海平面上升、城市淹没、气候带变迁、部分物种灭亡、极端气候增加、土壤退化等一系列环境恶化，对人类的生活造成了严重影响[2]。为避免环境的大幅恶化，全球必须努力将全球气温控制在比工业化前增加1.5℃范围之内，实现这一目标，需在2030年将全球碳排放控制在至少2017年排放量的49%，且在2050年达到碳中和[3]。为此，世界各国陆续制定碳减排计划，如：欧盟、加拿大、英国计划2050年实现碳中和[4-6]；近期，美国政府承诺将与加拿大一起合作，争取2050年实现碳中和[7]。同时，中国政府承诺2030年碳达峰，2060年实现碳中和。因此，如何实现碳减排目标已成为当今各国政府急需解决的问题，也是国内外研究人员关注的重点。据IPCC（IntergovernmentalPanelonClimateChange）对1.5℃升温限制的碳减排路径评估，结果表明：CO2捕集与封存技术将在碳减排策略中发挥重要作用，如配备碳捕集与封存的生物质能将大量推广应用，另外，CO2捕集与封存还将是煤等化石能源使用的必需配套[2]。CO2捕获与封存技术被认为是减少温室气体排放最直接手段。一般认为，CO2封存方式主要包括海洋封存、矿化固定以及地质封存[8，9]，其中，海洋封存可靠性低、风险大，矿化封存周期较长、潜力有限。相比之下，CO2地质封存潜力巨大，安全性较高，因而获得广泛关注。研究认为可用于CO2地下封存的场所主要为沉积盆地分布的深部咸水层、枯竭油气藏(CO2-EOR)以及不可采煤层(CO2-ECBM)[10]，并且已开展了示范试验或商业规模运营，如：挪威Sleipner油田与阿尔利亚InSalah气田的CO2咸水层注入项目[11]、加拿大Weybum油田及美国Willistoni盆地的CO2-EOR项目以及illinois盆地CO2-ECBM项目。中国分别在鄂尔多斯、沁水、渤海湾、苏北等盆地开展了CO2咸水层封存、CO2-EOR、CO2-ECBM示范项目，并取得了一定的技术积累。江苏省作为我国经济最为发达省份之一，巨大的能源消耗带来大量的CO2排放，因此面临严峻的碳减排压力。资料表明，江苏省附近的苏北-南黄海南部盆地成为该地区潜在的CO2地质封存场所。李小春等[12]对中国24个主要沉积盆地深部咸水层CO2封存潜力进行评估，表明苏北-南黄海南部盆地CO2咸水层封存潜力约为12.28×108吨，但评估为盆地尺度，误差较大。因此，本文以苏北-南黄海南部盆地为对象，评价该地区CO2地质封存潜力，为江苏及周边地区制定碳排减策略提供支持。第一届全国碳中和与绿色发展大会6461CO2封存储层条件及潜力评估方法1.1苏北-南黄海南部盆地地质条件图1苏北-南黄海南部盆地构造与层序图Fig.1TectonicmapandstratigraphicsequenceoftheSubei-SouthernSouthYellowSeabasin苏北-南黄海盆地位于下扬子地台东北部，为前寒武纪古克拉通基础上发育的叠合盆地，第一届全国碳中和与绿色发展大会647是发育在扬子板块下扬子区构造的中古生界基底之上的中新生界陆相盆地，晚白垩世和新生代地层构成的沉积盆地，地理上分为陆上与海上两部分，其中陆上部分称为苏北盆地，海域部分称南黄海盆地，并且中部隆起将南黄海盆地分为南北两部分[13]。苏北-南黄海南部叠合盆地夹持于南黄海中部隆起区与苏南-勿南沙隆起区之间。苏北盆地从北至南形成由盐阜坳陷、建湖隆起、东台坳陷构成的两坳一隆构造特点，两个坳陷可进一步划分为10个凹陷、12个凸起和低凸起的决级构造单元。南黄海南部盆地平面上呈东西走向的一凸两凹构造格局，即中部为凸起带，南北两侧为凹陷带。盆地中新生界自下而上沉积了上白垩统泰州组，古新统阜宁组，渐新统戴南组、三垛组，上第三系盐城组，第四系东台组[14]，盆地构造及沉积序列特征如图1所示.苏北-南黄海盆地地温梯度较低，烃源岩成熟程度低，是典型的低成熟盆地，且南黄海盆地成熟度总体低于苏北盆地，这极大制约了苏北-南黄海盆地的生烃潜力。经过多年勘探，苏北盆地至今未有亿吨规模的工业油气田，累计探明储量2.8×108t[15]，其中大多数源自新生界。1.2CO2封存潜力评价方法苏北-南黄海南部盆地CO2封存适宜储层分别深部咸水层与枯竭油气藏[16，17]。CO2咸水层封存采用美国能源部提出的方法[18]，即通过储层体积、流体分布计算封存潜力。封存潜力取决于封存空间与封存系数计算，即22COCOMAhSe(1)其中2COM为封存潜力；A封存区面积；h储层厚度；储层孔隙率；2CO是储层CO2密度；Se为封存系数。油藏CO2封存潜力采用碳领导人论坛技术组[19]建议方法，基于体积法评估油藏CO2理论封存量Mt，该方法类似于石油工程中评估石油储量的计算方法，适用于构造封闭性地层。假设当CO2注入到枯竭油藏中后，仅封存于油气采出后亏空体积内，利用储层原油含量OOIP计算CO2封存理论容量2COtM。具体计算公式如下：22/1//(1)COtCOfrOiliwpwofrOilwrwwOiliwpwMROOIPBVVCROOIPBCOOIPBSSVV(2)式中Rf为原油采收率；Br为原油体积系数；Viw为采油过程中的进水量；Vpw为采油过程中的出水量，一般取Viw=Vpw；Sw为含水饱和度；Cw为CO2在地层水的溶解系数；Co为CO2在原油的溶解系数。在理论埋存量基础上综合考虑浮力、重力覆盖、非均匀性和含水层强度的影响，通过有效储层容量系数计算有效封存量2COeM，即22etCOeCOMCM(3)其中Ce为有效封存系数，Stevens等[20]研究将该值取为0.25。CO2封存咸水层适宜地层一般是800-3500m深度，超过3500m后，钻井成本大幅增加，且一般地层可注性降低[21]。根据沉积层序及岩性特征，将地层分成六组储盖层系统，如图1所示。咸水层储层按厚度50m分层，综合苏北盆地地层深度等高线及东30、旴3井、苏85井、苏136、苏88井、东10、苏87、苏射184等34口历史钻井资料计算储层体积。根据钻孔资料[22]，结合厚度加权计算盐城组一段、三垛组、戴南组二段、戴南组一段、阜宁组第一届全国碳中和与绿色发展大会648三段、阜宁组二段、阜宁组一段、泰州组储层砂岩加权平均孔隙率分为0.22、0.155、0.147、0.132、0.166、0.166、0.179、0.141。美国能源部方法采用蒙特卡洛法确定咸水层封存系数Se，确定P15、P50、P85概率水平时Se分别取为0.01、0.024、0.04。国际能源署理论研究后建议Se平均取为0.026[23，24]。结合上述两种结果，本次评估Se取0.026，CO2平均密度取606kg/m3[25]。油藏CO2封存潜力计算时，Rf为原油采收率，取经验值22.07%[26]，苏北盆地累计探明石油储量OOIP取为2.8×108t[15]，油层条件下，二氧化碳平均密度取为786.0kg/m3，原油密度874.0kg/m3，原油体积系数为1.18，CO2在原油中的溶解系数取为0.32，在水中溶解系数为0.05[17]。2苏北-南黄海南部盆地CO2封存潜力分析根据石油储量条件，计算苏北-南黄海南部盆地枯竭油气田CO2有效封存储量3.68×107t，主要是位于陆上苏北盆地零星分布的油田。根据盆地断裂分布，将苏北-南黄海南部盆地划分为28个封存区，各区块CO2咸水层封存潜力分布如图2所示。陆上的苏北盆地CO2咸水层封存潜力表现北部封存容量很小，南部的封存容量增加，主要归因于沉积地层埋深较浅，符合埋深的储层较少，储层空间集中在泰州组、阜宁组一段、阜宁组三段，部分区块受埋深影响，还包括三垛组一段、盐城组一段。南黄海南部盆地CO2咸水层封存潜力约为3.57×1010t，相对较大,储层空间主要位于泰州组、阜宁组一段、三垛组一段、三垛组二段、盐城组一段。苏北-南黄海南部盆地CO2咸水层封存潜力总体表现为由西北向东南增加特点。苏北-南黄海南部盆地CO2咸水层封存潜力为5.21×1010t，其中海域的南黄海南部盆地为占苏北-南黄海南部盆地CO2咸水层封存潜力的69%。该盆地CO2咸水层封存潜力远大于油气田封存潜力。图2苏北-南黄海南部盆地油田分布及CO2咸水层封存潜力Fig.2DistributionofoilfieldandCO2StoragecapacityintheSubei-SouthernSouthYellowSeabasin3结论苏北-南黄海南部盆地CO2封存适宜储层分别为深部咸水层与枯竭油气藏，根据石油探明储量条件，采用体积法计算苏北-南黄海南部盆地枯竭油气田CO2有效封存储量3.68×107t，主要是位于陆上苏北盆地零星分布的油田。采用美国能源部提出的咸水层CO2封存储量第一届全国碳中和与绿色发展大会649计算方法，计算苏北-南黄海南部盆地CO2咸水层封存潜力为5.21×1010t，其中海域的南黄海南部盆地为占69%。陆上的苏北盆地CO2封存容量表现北部很小，南部封存容量增加，主要归因于沉积地层埋深较浅，符合埋深的储层较少，储层空间集中在泰州组、阜宁组一段、阜宁组三段，部分区块受埋深影响，还包括三垛组一段、盐城组一段。南黄海南部盆地主要储层空间位于泰州组、阜宁组一段、三垛组一段、三垛组二段、盐城组一段。参考文献[1]Tans,P.NationalOceanicandAtmosphericAdministration(NOAA)/ESRL."Annualmeancarbondioxidedata".Availablefrom:www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/.[2]IntergovernmentalPanelonClimateChange,GlobalWarmingof1.5℃,inAnIPCCSpecialReportontheimpactsofglobalwarmingof1.5°Cabovepre-industriallevelsandrelatedglobalgreenhousegasemissionpathways,inthecontextofstrengtheningtheglobalresponsetothethreatofclimatechange,sustainabledevelopment,andeffortstoeradicatepoverty.2018.[3]Tollefson,J.,Clocktickingonclimateaction[J].Nature,2018,562:172[4]Bayer,P.,Aklin,M.,TheEuropeanUnionEmissionsTradingSystemreducedCO2emissionsdespitelowprices[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,2020,117(16):8804-8812[5]Choices,C.I.f.C.,Canada’sNetZeroFuture:Findingourwayintheglobaltransition.2020.[6]technology,C.f.s.a.,Achievingnetzerocarbonemissionsthroughawholesystemsapproach:CSTletter.2020:London.[7]House,T.W.,RemarksbyPresidentBidenandPrimeMinisterTrudeauofCanadainJointPressStatements.2021.[8]Kelemen,P.,Benson,S.M.,Pilorgé,H.,etal.,AnoverviewofthestatusandchallengesofCO2storageinmineralsandgeologicalformations[J].FrontiersinClimate,2019,1(9)[9]Brewer,P.G.,Friederich,G.,Peltzer,E.T.,etal.,DirectexperimentsontheoceandisposaloffossilfuelCO2[J].Science,1999,284(5416):943-945[10]Bachu,S.,Bonijoly,D.,Bradshaw,J.,etal.,CO2storagecapacityestimation:Methodologyandgaps[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2007,1(4):430-443[11]Eiken,O.,Ringrose,P.,Hermanrud,C.,etal.,Lessonslearnedfrom14yearsofCCSoperations:Sleipner,InSalahandSnøhvit[J].EnergyProcedia,2011,4:5541-5548[12]李小春,刘延锋,白冰,等,中国深部咸水含水层CO2储存优先区域选择[J].岩石力学与工程学报,2006,25(5):963-968[13]马立桥,陈汉林,董庸,等.,苏北-南黄海南部叠合盆地构造演化与海相油气勘探潜力[J].石油与天然气地质,2007,28(1):35-42[14]吴炳伟,江建虹,王先勇,等.,南黄海南部盆地南二凹陷构造格局及含油气前景新认识[J].中国海上油气,2015,27(1):27-32[15]徐曦,胡瀚文,张加洪,等.,中国东部新生代沉积盆地热状态与油气成藏潜力-以苏北—南黄海盆地为例[J].石油实验地质,2020,42(6):928-937[16]郑菲,施小清,吴吉春,等.,深部咸水层CO2地质封存数值模拟参数的全局敏感性分析:以苏北盆地盐城组为例[J].吉林大学学报:地球科学版,2014年,44(1):310-318[17]汪传胜,田蓉,季俊峰,等.,苏北盆地油田封存二氧化碳潜力初探[J].高校地质学报,2012,18(2):225-231[18]Goodman,A.,Hakala,A.,Bromhal,G.,etal.,U.S.DOEmethodologyforthedevelopmentofgeologicstoragepotentialforcarbondioxideatthenationalandregionalscale[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2011,5(4):952-965第一届全国碳中和与绿色发展大会650[19]Bachu,S.,Bonijoly,D.,Bradshaw,J.,etal.,EstimationofCO2storagecapacityingeologicalmedia,inTaskForceonCO2StorageCapacityEstimationfortheTechnicalGroup(TG)oftheCarbonSequestrationLeadershipForum(CSLF).2007.[20]Stevens,S.H.,Kuuskraa,V.A.,Taber,J.J.,SequestrationofCO2indepletedoilandgasfields:BarrierstoovercomeinimplementationofCO2captureandstorage(disusedoilandgasfields)1999.[21]Kaldi,J.G.,Gibson-Poole,C.M.,Storagecapacityestimation,siteselectionandcharacterisationforCO2storageprojects.2008.1-52.[22]Zhu,Q.,Wang,C.,Fan,Z.,etal.,OptimalmatchingbetweenCO2sourcesinJiangsuprovinceandsinksinSubei-SouthernSouthYellowSeabasin,China[J].GreenhouseGases:ScienceandTechnology,2019,9(1):95-105[23]Zhou,D.,Zhao,Z.,Liao,J.,etal.,ApreliminaryassessmentonCO2storagecapacityinthePearlRiverMouthBasinoffshoreGuangdong,China[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2011,5(2):308-317[24]Wildgust,N.,Developmentofstoragecoefficientsforcarbondioxidestorageindeepsalineformations.2009,IEAGreenhouseGasR&DProgramme:OrchardBusinessCentre,StokeOrchard,Cheltenham,Glos.,GL527RZ,UK.[25]Qiao,X.,Li,G.,Li,M.,etal.,CO2storagecapacityassessmentofdeepsalineaquifersintheSubeiBasin,EastChina[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2012,11:52-63[26]周洁,苏北复杂小断块油田提高采收率技术应用研究[J].中外能源,2013,13(9):31-35.第一届全国碳中和与绿色发展大会651CO2煤层封存及经济效益评估方法综述王琳琳，陈润（江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室，江苏徐州221008；中国矿业大学低碳能源研究院，江苏徐州221008）摘要：CO2-ECBM可提高煤层CH4开发和利用效率，同时达到封存CO2目的，是一种长期有效的温室气体减排途径。本文较为系统地总结了影响CO2煤层封存的地质因素，同时对封存潜力评估、封存选址和经济效益评估方法进行探讨，指出了当前研究存在的问题和发展趋势。结果表明：煤层赋存条件、储层条件和区域地质条件均是影响CO2煤层封存的重要因素；如何理清影响CO2-ECBM的地质因素，筛选关键因素以及加强评估方法的创新和完善是今后努力的方向；加强CO2-ECBM技术和经济研究，全面评估经济效益以及开展必要的特色示范项目是CO2煤层封存大规模应用的重要前提。关键词：CO2煤层封存；影响因素；封存量评估；封存选址；经济效益0引言近年来，随着经济发展对化石能源需求的持续增长，CO2排放带来的环境压力亦越来越大。在保持经济发展的前提下，无法同时兼顾控制化石燃料的使用和减少CO2的排放量，这是发展与减排的矛盾，而CO2地质封存提供了一种长期有效的减排途径。目前国内外CO2封存利用技术较多，主要包括CO2驱油或驱煤层气封存技术、咸水层封存或矿化利用技术、CO2制化工产品技术和微藻生物制油技术，且在我国均已开展初步的研发和示范工作（程一步和孟宪玲，2014）。由于煤层封存CO2具有温室气体减排和清洁能源开采的双重效益，引起国内外学者的广泛关注并开展了大量研究，认为CO2煤层封存主要是利用煤的吸附性能（白冰等，2007）和CO2的煤层地球化学反应效应（陈润等，2012）。本文通过分析CO2煤层封存影响因素和封存选址方法，总结CO2煤层封存量评估和经济效益评价方法，进而探讨CO2煤层封存方面存在的问题和可能的发展发向，以期为本领域相关研究提供借鉴。1CO2煤层封存影响因素进行CO2煤层封存有利区选择之前，需开展研究区基础地质调研工作，进行地层、构造、水文地质、煤田地质等地质背景分析，重点研究煤层赋存条件（埋深、煤厚、煤层结构、稳定性、煤级、煤岩类型等）、煤层储层特征（含气性、渗透性、孔隙度、吸附性等）和区域地质条件（储层温压条件、盖层条件、构造-水文地质条件）。（1）煤层赋存条件：初选出含煤地层中因技术或经济原因而弃采的薄煤层、超过终采线的深部煤层可以考虑用来埋存CO2（孙亮和陈文颖，2012；刁玉杰等，2020；李光等，2016），根据目前世界上ECBM示范性现场试验项目的情况（Curtetal，2005），认为合适的CO2存储埋深和煤层气开发的有利区带埋深一般在300~1500m。（2）煤层储层特征：存储地点能否储存CO2决定性的因素就是渗透性。Bachu等（2007）认为注入的煤层渗透率应大于0.01mD，如果煤层的渗透率过低，势必不利于CO2从割理或裂隙进入孔隙，而导致注入失败或进展缓慢。而渗透率介于1~5mD的煤储层为优选条件（降第一届全国碳中和与绿色发展大会652文萍和崔永君，2010）。煤的渗透性变化比较大，一般是随煤层深度增加渗透性会降低。当煤层埋深达1300~1500m，因煤层的渗透率过小，煤层气不能产出，该深度不仅是煤层气开采的下限，也是煤层存储CO2限制的深度（Zuber等，1996）。煤层气开发一般要求含气量不低于8m3/t，碳封存的煤储层中含气量要求可以适当降低，但是含气量高的煤储层一般会有较高的CO2封存量（降文萍和崔永君，2010）。由于气体饱和度低的煤层CH4较难开采，而CO2可以促使气体饱和度低的煤层中的气体解吸出，因此，选择气体饱和度低的煤储层可以更大地提高煤层气采收率。（3）区域地质条件方面：区域地质的稳定性是选择处置CO2场所的前提，特别是地质构造、水文地质条件和盖层是影响煤层气开采和CO2地质处置的关键因素（姚素平等，2012）。首选构造稳定特别是断裂不发育的地区，而断层的性质和产状在很大程度上决定了断层在CO2埋存中的封堵或通道作用，受压扭力作用的封闭断层可考虑对CO2起封闭作用。优越的水文地质条作可以形成水压封闭，而交替的水动力可以破坏气体的保存。盖层条件应考虑岩性、发育层位、分布范围、有效地层厚度。2CO2煤层封存量评估方法目前在CO2煤层地质封存量评估中，考虑的主要影响因素为：煤层气资源量（煤种、煤级、煤厚、煤层分布面积、煤层气含量、煤密度、煤岩煤质），气体吸附特征（CO2/CH4置换比、温度、压力），埋深，可采系数，气体存在形式等（Silva等，2012）。Bachu等（2007）给出了计算CO2在煤层中的埋存量公式：（1）式中：QPGIP代表可采出的煤层烃类气体，即二氧化碳吸附在煤层表面后置换出的气体，等同于二氧化碳的埋存量；QPGIP代表原始烃类气体储量；Rf为采出系数；C为实现系数。同时，在计算资源量时，将煤中灰分和水分剔除在外。宋革等（2014）基于此计算方法，进行了徐州地区深部不可采煤层CO2地质处置潜力分析。美国能源部提出以下CO2煤层埋存量评估方法（2008）：MCO2=ρgAcoalh(Va+Vf)E（2）式中，ρg为煤层密度；Acoal为煤层分布面积，h为煤厚，Va为煤层吸附气体含量，Vf为自由气体含量，E为CO2埋存有效系数。不同煤阶的吸附能力不同，因此CO2/CH4置换比也不同，Scott等（2003）通过实验研究表明，随煤阶增大，CO2/CH4置换比由10：1逐渐减小到1：1，因此，提出CO2煤层封存量的计算方法：22()coCBMECBMERScoGGR（3）式中，SCO2为CO2总埋藏量；ρCO2为标准压力和温度条件下的密度；GCBM为初次可采煤层气资源量；GECBM为通过注入CO2煤层气增产总资源量。同时，王烽等（2009）参考此方法，初步评价了CO2-ECBM技术在沁水盆地开采煤层气和埋藏CO2的潜力。另一种考虑到自由气体、吸附气体和溶解气体三部分的评估CO2埋存量的方法为（Palarski等，2008）：MCO2=Mv+Mw+Mads+Ma（4）其中，Mv、Mw分别为自由气体和溶解气体量，可以用储层模拟的方法求出；Mads为吸附气体自由量；Ma为潜在的吸附气体自由量。第一届全国碳中和与绿色发展大会6533CO2煤层封存选址煤层碳封存的选址不仅要考虑CO2的容纳量，更要考虑碳封存的持久性和稳定性，并将其所能产生的经济效益最大化（张晓娟等，2015；张冰等，2019；李义曼等，2012；张森琦等，2011），因此，需在CO2煤层封存地质影响因素分析、封存潜力评估等前期工作基础上，进行封存有利区选择。煤层碳封存的选址方法，主要运用分阶段进行筛选的方法。首先运用决定条件排除法来筛选，主要包括经济可行性因素和基本地质特征；然后运用控制条件来优选目标区域，主要为技术可行性条件，运用场地因素和煤储层必要条件进行排除；再运用评分条件进行赋分排序，优选目标区（高莎莎等，2014；刘延锋等，2005；高莎莎和王延斌，2016）。4CO2煤层封存经济效益评估4.1CO2封存成本分析封存成本投入与CO2注入量、封存井数量、储层渗透率、压力、孔隙度、厚度、封存深度等有关（王众等，2014）。主要包括进入封存区，CO2储罐的投资及运行成本，CO2注入设施的投资及运行成本，CO2封存井及监测井的投资及运行成本。一般CO2封存井的投资占据很大比重，CO2封存井的总投资包括场地的勘查、容量与风险评价、设计规划，钻井投资和管线布置等费用（许兆峰等，2009；张建府，2011）。（1）注入井数估算所需注入井数是封存成本的重要影响因素，据Law等(1996)总结的计算公式，封存所需输注入井数Ni为(5)式中，M为CO2注入速率，t/d；kh为储层水平渗透率，10-3μm2；pb0为井底注入压力初始假设值，MPa；pres为储层压力，MPa；μi为CO2在平均储层压力（井底注入压力和地层压力的平均值）条件下的黏度，MPa·s。（2）封存成本计算王众等（2014）根据美国环境保护组织（2008）列出的各项成本按场地勘察、CO2注入、泄露监测、防漏检查等进行归类，并以公式的形式表示，最后在此基础上建立均化成本的工程经济模型。a)固定投资封存的固定投资C为C=Cs+Cm+Ci+Cr+Cp(6)式中，Cs为封存场地筛选与评价费用，Cm为监测井建造及相关设备投入，Ci为注入井建造及相关设备投入，Cr为封存场地老井核查及处理费用，Cp为注入完成后的监测及设备移除费用。b)操作维护费用封存的操作维护费用O为O=Om+Oi+Ot(7)式中，Om为年监测操作及维护费用，Oi为年注入操作及维护费用，Ot为年设备整体测试费用。c)均化封存成本计算将固定投资分摊到每一年，计算均化封存成本Cle。）p-p（H0.0114k=Niresb0hiM第一届全国碳中和与绿色发展大会654（8）式中，Myr为年注入量，t/a；f为资本回收因子（capitalrecoveryfactor）。Myr=365MCF（9）（10）式中，CF为能力因子；r为贴现率；t为注入时间，a。4.2经济效益分析在煤层注入并封存CO2可产生直接经济效益和间接经济效益。直接经济效益即通过注入CO2后，计算提高煤层气采收率（CO2-ECBM）所带来的直接经济效益，通常采用增量评价模型来计算（张婷婷，2007），即首先计算注入CO2后所产生的增量现金流，然后根据增量现金流计算增量效益指标，最后根据所计算的效益指标评价该技术在经济上的可行性。增量现金流的计算采用直接划分法。直接划分法是指将新增的成本费用和收益直接从气井生产的总成本费用和总收益中划分出来，关键是确定新增的成本费用，以及新增的收益。间接经济效益包括减排CO2的环境效益和减排CH4的环境效益。通过在煤层中处置CO2，不仅能使CO2的绝对量减少，还可促进煤层CH4的开发和利用，即很好地解决通过常规减排与国家经济减缓之间的矛盾，同时大大减少煤层CH4直接排放到大气，避免因采煤造成的煤层CH4不可再生能源的浪费，减少温室气体排放和保护大气环境，并能改善煤矿安全生产条件和优化能源结构，获得间接经济效益。5结束语（1）通过CO2-ECBM，提高煤层CH4开发和利用的效率，同时进行CO2封存，是一种长期有效的温室气体减排途径，带来的直接和间接经济效益可缓和常规减排和经济发展之间的矛盾，目前我国以煤炭为主要能源的现实情况下，可将发展CO2-ECBM作为有效控制CO2排放的一项重要措施。（2）开展CO2煤层封存有利区选择和封存量评估，需面临复杂的地质影响因素调研和分析，今后研究需深入理清影响CO2-ECBM的地质因素，筛选关键因素，加强评估方法的创新和完善。（3）CO2-ECBM技术和经济性之间是否存在平衡点，能否获取经济效益，还需根据各研究区实际情况，开展大量实验、调研、可行性分析等工作后才能得出更为准确合理的结论。同时，可开展必要的特色示范项目，为各地区大规模应用提供借鉴。（4）经济效益分析应开展CO2-ECBM全过程成本和收益分析，其中成本估算应包含CO2捕集、压缩、运输、封存和后期监测等过程，本论文未涉及捕集、压缩和运输等过程，这也是后期需进一步探讨的方向之一。致谢感谢江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室重大自主研究项目yrMOCCfle1-r1r1rftt）（）（第一届全国碳中和与绿色发展大会655（2020ZDZZ01A）和国家自然科学基金项目（41702169和41572138）提供资金支持。参考文献[1]BachuS,BonijolyD,BradshawJ,etal.CO2storagecapacityestimation:methodologyandgaps[J].GreenhouseGasControl,2007,(1):430-443.[2]CurtMW,DuaneHS,KennethLJ,etal.Sequestrationofcarbondioxideincoalwithenhancedcoalbedmethanerecovery-Areview[J].EnergyFuels,2005,19(3):659-724.[3]LawD,BachuS.HydrogeologicalandnumericalanalysisofCO2disposalindeepaquifersintheAlbertasedimentarybasin[J].EnergyConversionandManagement,1996,37(6-8):1167-1174.[4]PalarskiJ,LutynskiM.CapacityofanabandonedcoalmineconvertedintohighpressureCO2reservoir.Economicevaluationandriskanalysisofmineralprojects.London,UK:Taylor&Francis;2008.[5]SilvaPNK,RanjithPG,ChoiSK.AstudyofmethodologiesforCO2storagecapacityestimationofcoal[J].Fuel,2012,91:1-15.[6]UnitedStateEnvironmentProtectionAgency.GeologicCO2sequestrationtechnologyandcostanalysis[R].WashingtonDC:UnitedStateEnvironmentProtectionAgency,2008.[7]Zuber,DM,Saulsberry,JL,Sparks,DP.Developingandmanagingthereservoir.In:Saulsberry,J.L.,Shafer,P.S.,Schraufnagel,R.A.(Eds.),AGuidetoCoalbedMethaneReservoirEngineering.GasResearchInstitute,Chicago.IL,USA,1996..[8]白冰,李小春,刘延锋,等.CO2-ECBM中气固作用对煤体应力和强度的影响分析[J].岩土力学,2007,28(4):823-826.[9]陈润,秦勇.超临界CO2与煤中矿物的流固耦合及其地质意义[J].煤炭科学技术,2012,40（10）:17-20.[10]程一步,孟宪玲.我国碳减排新目标实施和CCUS技术发展前景分析[J].石油石化绿色低碳,2016,1（2）:4-11+23.[11]刁玉杰,杨扬,李旭峰,等.CO2地质封存深部地下空间利用管理法规探讨[J].中国电机工程学报,2020.[12]高莎莎,王延斌,倪小明,等.CO2注入煤层中煤储层渗透率变化规律研究[J].煤炭科学技术,2014,42(2):54-62.[13]高莎莎,王延斌.煤层碳封存的物理化学反应及选址启示[J].煤炭技术,2016,35(02):12-15.[14]降文萍,崔永君.深部煤层封存CO2的地质主控因素探讨[J].中国煤炭地质,2010,22(11):1-6.[15]李光,刘建军,刘强,等.二氧化碳地质封存研究进展综述[J].湖南生态科学学报,2016,3(4):41-48.[16]李义曼,庞忠和,李捷,等.二氧化碳咸水层封存和利用[J].科技导报,2012,30(19):70-79.[17]刘延锋,李小春,白冰.中国CO2煤层储存容量初步评价[J].岩石力学与工程学报,2005,24(16):2947-2952.[18]宋革,朱炎铭,王阳,等.徐州地区深部不可采煤层CO2地质处置潜力分析[J].煤田地质与勘探,2014,42（4）:11-15.[19]孙亮,陈文颖.CO2地质封存选址标准研究[J].生态经济,2012,(7):33-38+46.[20]王众,匡建超,庞河清,等.CO2深部盐水层地质封存成本研究[J].科技导报,2014,32(1):46-52.[21]许兆峰,麻林巍,李政.中国二氧化碳捕集与封存成本估算[J].中国科技财富,2009,20.[22]姚素平,汤中一,谭丽华,等.江苏省CO2煤层地质封存条件与潜力评价[J].高校地质学报,2012,18(2):203-214.[23]张冰,梁凯强,王维波,等.鄂尔多斯盆地深部咸水层CO2有效地质封存潜力评价[J].非常规油气,2019,6(3):15-20.[24]张建府.碳捕集与封存技术(CCS)成本及政策分析[J].中外能源,2011,16（3）:21-25.[25]张森琦,郭建强,刁玉杰,等.规模化深部咸水含水层CO2地质储存选址方法研究[J].中国地质,2011,第一届全国碳中和与绿色发展大会65638(6):1640-1651.[26]张婷婷.注CO2提高煤层气采收率项目的环境效益评价研究[D].吉林大学,2007.[27]张晓娟,李旭峰,张杨,等.利用遥感和GIS技术的CO2地质储存选址研究[J].遥感信息,2015,30(4):121-124.第一届全国碳中和与绿色发展大会657ValidationandSpatial-temporalDistributionCharacteristicsofAtmosphericMethaneProductsinChinabasedonSentinel-5PTROPOMIDataChenYaoyao1,DengXiaobo1,HuangQihong1,TaoYuyu1，ZhangMaolin1（1.KeyLaboratoryofAtmosphericSounding,ChengduUniversityofInformationTechnology,Chengdu610225,China）Abstract:Thisstudyusedthemethane(CH4)concentrationLevel2(L2)dataproductfromtheofficialinversionoftheTroposphericMonitoringInstrument(TROPOMI)onboardthelatestgreenhousegasobservationsatelliteSentinel-5P.UseTROPOMItoobtaintheCH4concentrationdistributioninChinafromJanuarytoDecember2019data.China’sWariguanAtmosphericBackgroundStationwasselectedtoobtain2019China'sCH4concentrationdistributiondataasgroundobservationdata.ComparingthemonthlyaverageconcentrationofCH4detectedbysatelliteswiththemonthlyaverageconcentrationofCH4observedbytheWariguanstation,theresultsshowsthatTROPOMICH4productshavegoodagreementwiththeground-basedobservationdata.Inaddition,comparingtheCH4concentrationdistributiondataindifferentseasonsinChinaobtainedbyTROPOMICH4productsin2019,theanalysisshowsthatChina'sCH4concentrationin2019hasdifferenttemporalandspatialdistributioncharacteristics.Spatially,methaneinChinawasmainlydistributedintheXinjiangUygurAutonomousRegionandSoutheasternChina.Temporally,itwasmainlycharacterizedbyhighmethaneconcentrationdistributioninsummerandautumn,andlowmethaneconcentrationdistributioninwinterandspring.Keywords:methane,TROPOMI,verification,temporalandspatialdistribution1IntroductionTheglobalwarmingcausedbytheincreaseintheconcentrationofgreenhousegaseshashadaseriousimpactonthenaturalecosystemandhumanlivingenvironment,whichhasbecomeamajorproblemtobesolvedintoday'shumansociety[1].TheresultsoftheanalysisofobservationaldataoftheGlobalAtmosphericObservationProgramshowthatsincetheindustrializationera,theconcentrationofatmosphericCH4hasincreasedfrom722ppbin1750to1867.2ppbin2017,whichhassetarecordhighandisstillincreasing[2].TheIPCCFifthAssessmentReportpointoutthatalthoughmethane,thesecondlargestgreenhousegasafterCO2,isrelativelysmall,theglobalwarmingpotentialofmethaneis28timesthatofCO2withina100-yearperiod.Inaddition,itsresidencetimeintheatmosphereis9.1years[3].Observationresultsfromvariousgroundobservatoriesaroundtheworld,includingmycountry’sWariguan第一届全国碳中和与绿色发展大会658Station,showthattheconcentrationofCH4intheatmosphereisincreasing.Atpresent,itsconcentrationismorethantwicethatofbeforeindustrialization.Inordertofurtherstudythesourcesandsinksofmethaneanditsregularchanges,scientistsfromvariouscountrieshavebeguntovigorouslycarryoutsatelliteremotesensingmonitoringwork[4].Inrecentyears,basedonthespectralabsorptioncharacteristicsofmethaneinthetwostrongabsorptionbandsofnear-infraredshortwaveinfrared(0.76-3μm)andthermalinfrared(3-25μm),manyinternationalresearchershaveusedsatelliteremotesensingtechnologytoobtaincontinuousmethaneGlobalmonitoring.Combiningsatelliteremotesensingobservationtechnologywithgroundobservationtechnologycanobtainlong-term,wide-spacearea,andhigh-altitudethree-dimensionalmethaneremotesensingmonitoringinformation.Usingsatellite-mounteddetectorscandetectinfraredornear-infraredspectra，suchasThermalandNear-infraredSensorforcarbonObservation(TANSO)carriedontheJapaneseGreenhouseClimateObservationSatellite(GOSAT),ScanningImagingAbsorptionSpectrometerforAtmosphericChartography(SCIAMACHY)oftheEuropeanEnvisatsatellite,AtmosphericInfraredSounder(AIRS)ontheOrbitingCarbonObservatory-2satelliteandtheAquasatelliteoftheUnitedStates,andTroposphericMonitoringInstrument(TROPOMI)ontheSentinel-5PrecursorsatelliteoftheEuropeanSpaceAgency(ESA).ThedetectedspectralinformationisusedtoextractatmosphericCH4information,andfurthercarryouttheanalysisoftheglobalatmosphericCH4temporalandspatialdistributioncharacteristics[5].RegardingtheanalysisofCH4observationdata,manyChinesescholarshavecarriedoutalotofresearchbasedongroundobservationdataandsatelliteobservationdata.ResearchesonBeijing,Tianjin,Xi’an,ChongqingandtheYangtzeRiverDeltausinggroundobservationdatashowthattheseasonalvariationofCH4ischaracterizedbyhighmethaneconcentrationdistributioninsummerandlowmethaneconcentrationdistributioninwinter.Andthediurnalvariationalsoshowsatrendoflowmethaneconcentrationindayandhighmethaneconcentrationinnight.Inaddition,thecausesofchangesinvariousregionsarecloselyrelatedtothedistributionoflocalsourcesandtheinfluenceofmeteorologicalfields[6-10].ComparingtheCH4verticalprofilechangesofAIRSsatellitedatawithaircraftaerialsurveydata,itisfoundthatthedeviationbetweenthetwois1.4±0.1%,andthedifferenceoftherootmeansquareerror(RMSE)wasabout0.5[11].UsingAIRSsatellitedataanalysistofindthattheAIRSobservationresultsareconsistentwiththechangetrendofground-basedobservationdata,andtheerroriswithin1.5%,andtheCH4concentrationdecreaseswiththeincreaseinheight,andthehighconcentrationoccursinsummer[12].ThisstudyusestheremotesensingdataofTROPOMIsatelliteandthegroundobservationdataofWariguantoverifytheTROPOMICH4product,andusestheL2monitoringproductofTROPOMIof2019tostudythetemporalandspatialdistributioncharacteristicsofmethaneinChina.Section2describesdataandmethodsusedinthisstudy.Section3introducestheverificationresultsofmethaneproductsandtheanalysisofthetemporalandspatialdistributionofthestudyarea.TheconclusionsaregiveninSection4.2DataandMethods2.1TROPOMIDataIntroduction第一届全国碳中和与绿色发展大会659OnOctober13,2017,ESAsuccessfullylaunchedthe"Sentinel-5P"satellitededicatedtoglobalairpollutionmonitoring.Thesatellite'spayloadisatroposphericmonitorjointlydevelopedbytheNetherlandsandESA.Theinstrumenthasapush-broomconfigurationwithawidebroom.TROPOMIhasfourdifferentspectrometers,eachofwhichhasitsownopticsanddetector:ultraviolet(UV),long-waveandvisible(UVIS),near-infrared(NIR)andshort-waveinfrared(SWIR).Coveringthespectrumfromultraviolettoshort-waveinfrared.Itcaneffectivelymonitortracegascomponentsintheatmospherearoundtheworld,therebyprovidingtracegasobservationswithhighspatialresolution.Sofar,TROPOMIisanatmosphericmonitoringspectrometerwithadvancedtechnicalperformanceandthehighestspatialresolution.Itsimagingwidthisupto2600km,coveringallpartsoftheworldeveryday,andtheimagingresolutionisupto7km×3.5km.TheperformanceofTROPOMIistomeasurethepropertiesandcompositionoftheatmosphere.Fromtheobtainedspectrum,itispossibletoobtaininformationaboutthetotalcolumndensityandtheverticalprofileofmanyatmospherictracegases(e.g.,NO2,O3,CH4,CO,andSO2).Inaddition,informationaboutclouds,surfacereflectance,andaerosolscanbederived.Withawidthof108°andapolarcircularorbitof817kilometers,TROPOMIcanachievecompletedailygroundcoveragedetection,asshowninFigure1.Fig.1TROPOMIone-dayorbitchartTROPOMIcanprovideCH4columnconcentration,hashighsensitivitytotheearth'ssurface,goodspace-timecoverageandsufficientaccuracy,andfacilitatesthereversemodelingofsourcesandsinks.ItusesabsorptioninformationfromtheoxygenAband(760nm)andtheSWIRspectralrangetomonitortheconcentrationofCH4intheearth'satmosphere.Itsdataproductsincludelevel-1B,whichmainlyprovidestheearth'sradiationandsolarirradianceinallspectraatthetopoftheatmospherecorrectedbygeographiclocationandradiometricmeasurements.Itslevel-2datamainlyprovidesatmosphericgeophysicalparameters.TROPOMIispublicwelfaresatelliteremotesensingdata,whichcanbedownloadedfromESA'sSentinelsScientificDataHub(https://scihub.Copernicus.eu)orNASA'swebsite(https://www.nasa.gov).2.2SurfaceMethaneObservationDataIn1989,theWorldMeteorologicalOrganizationbegantoestablishtheGlobalAtmosphereObservationSystem(GAW),oneofwhichistomonitorchangesinglobalgreenhousegasconcentrations.ItsGreenhouseGasWorldDataCenter(WSCGG)islocatedinJapan.Aftermorethantenyearsofdevelopment,theworld’slargestandmostfullyfunctionalatmosphericbackgroundobservationnetworkhasbeenformed,consistingofmorethan200backgroundstationsin65countries(including24globalreferencestations).InaccordancewiththeGAW第一届全国碳中和与绿色发展大会660globalreferencestationsiteselectionrequirementsandrecommendedobservationelements,in1994,theChinesegovernmentandtheUnitedNationsGlobalEnvironmentFacility(GEF)jointlyinvestedintheestablishmentoftheWariguanGlobalAtmosphericBackgroundObservationStation(36°17′N,100°54′E,3816mabovesealevel)ininghaiProvince,long-termresearchandobservationsincludinggreenhousegases,ozonelayer,solarradiation,precipitationchemistry,aerosols,reactivegases,andmeteorologicalelementshavebeencarriedout.TheatmosphericCO2andCH4observationdataofWariguanreflectthebackgroundconditionsoftheAsianinlandatmosphereandthepreliminaryresultsofvarioustime-scalechanges,whichhaveattractedincreasingattentionfromrelevantresearchersathomeandabroad.ItsobservationaldatahasenteredtheCO2andCH4globalassimilationdatabase,andhasbeenusedinresearchessuchascontinentalsource-sinkfluxestimationandglobalsource-sinkdistributionnumericalmodel.TheWariguanatmosphericbackgroundstationislocatedinthenortheasterncorneroftheQinghai-TibetPlateau.Thesurroundingvegetationtypesareshallowgrassvegetationandaridandsemi-ariddesertgrasslandsandsandbanks.Therearealmostnoindustrialandpollutionsourceswithina50kmradius.Therefore,thebackgroundmonitoringsiteislessaffectedbyhumanactivities.Atthesametime,theWariguanstationistheonlyglobalatmosphericbackgroundmonitoringstationofWMOlocatedinthehinterlandofEurasia.Ithasthecharacteristicsofplateaucontinentalclimate.ThechangesinatmosphericCH4concentrationmonitoredbythissitecanreflectthechangetrendofCO2concentrationintheentireEurasiancontinent.Thenear-surfaceobservationaldataofmethaneusedinthispaperistheobservationresultoftheglobalatmosphericbackgroundobservatorylocatedinWariguan,Qinghai,China.AtmosphericCO2,CH4concentrationmeasurementatWariguanstationismeasuredbyG1301CO2/CH4/H2OanalyzerproducedbyPicarrointheUnitedStates.ThisinstrumentmeasurestheconcentrationofCO2/CH4intheatmospherewithanultra-highsensitivityof.Thedeviceusesuniquewavelengthscanningopticalcavityring-downspectroscopy(WS-CRDS)technology,measuredbyahighlyaccurateandspecificallyidentifiedsensor,andtheeffectivepathcanreachalaserring-downtimedifferenceof20km.Thehigh-precisionwavelengthmonitorensuresthatonlyspecificabsorptionspectracanbemonitored,whichgreatlyreducesthesensitivityoftheanalyzertointerferinggases,therebyensuringultra-tracemeasurementinmixedgases.Thesamplingportofthesystemissetattheheightof80mofthe89msamplingtowerinWariguan.Duetothedataacquisition,the2019dataofatmosphericCH4monthlyaverageconcentrationmonitoredbytheWariguanbackgroundstationisselectedforverification.3ResultsandAnalysis3.1ComparativeAnalysisofSatelliteDataandGroundDataThispaperusesthe2019atmosphericCH4observationdatafromtheglobalatmosphericbackgroundstation(Waliguanstation)inChinatocarryoutcomparativeverificationofTROPOMIsatelliteproducts.SelectthepointclosesttotheWariguansite,thatis,thepointswithintherangeof36.0°-36.3°Nand100.4°-100.7°EfromJanuarytoDecember2019,andperformmonthlyaverageprocessingontheTROPOMImethanedata.Then,compareitwiththemonthlyaveragevalueofmethaneobtainedfromground-basedobservations.Figure2isacomparisonchartoftheCH4concentrationchangesinChinamonitoredbytheWariguanbackgroundstationandtheTROPOMIsatellitefromJanuarytoDecember2019.The第一届全国碳中和与绿色发展大会661bluelinerepresentsthemonthlyaverageconcentrationofmethanefromground-basedobservations,andtheyellowlinerepresentsthemonthlyaverageconcentrationofmethaneretrievedbyTROPOMI.ThroughthequantitativeanalysisoftheCH4concentrationchangesobtainedbythetwomonitoringmethods,thefollowingconclusionscanbedrawn.TheCH4concentrationmonitoredbytheWariguanAtmosphericBackgroundStationandTROPOMIbothshowanincreasingtrendin2019,andthetrendofchangeisthesame.TheCH4concentrationmonitoredbytheWariguanAtmosphericBackgroundStationincreasesfrom1917.58ppbinJanuaryto1931.87ppbinDecember.Themaximumis1940.9ppbinSeptemberandtheminimumis1909.41ppbinFebruary.Theaveragemonthlyincreaseis1.19ppb;TheCH4concentrationwithintheclosestrangetotheWariguansitemonitoredbyTROPOMIincreasesfrom1,815.56ppbinJanuary2019to1,841.44ppbinDecember.Themaximumvalueis1871.29ppbinSeptember,theminimumvalueis1803.23ppbinFebruary,andtheaveragemonthlyincreaseis2.16ppb.ItcanbeseenfromthefigurethattheTROPOMIandground-basedobservationdatahaverelativelyconsistentmonthlychangecharacteristics,andbothcanbetterreflectthemonthlychangecharacteristicsofthemethaneconcentrationvalueovertime.Atthesametime,itcanbeseenthattheground-basedobservationresultsareoverallhigherthanthesatelliteobservationresults.ThedifferencebetweenTROPOMImethanedataandgroundobservationdatais-92.704ppb.Ascanbeseenfromthefigure,thechangetrendofmethaneinChinain2019observedbysatelliteandground-basedobservationsisconsistent,andbotharedecreasingfromJanuarytoFebruary,increasingmonthbymonthfromFebruarytoMay,decreasingfromMaytoJune,increasingfromJunetoSeptember,increasingfromSeptembertoOctober,increasingfromOctobertoNovember,anditisadecreasingtrendfromNovembertoDecember.Moreover,itreachesthelowestvalueinFebruaryandthehighestvalueinSeptember.Fig.2WaliguanstationandTROPOMImonitorCH4concentrationchangesfromJanuarytoDecember20193.2SpatialandTemporalDistributionofCH4ConcentrationinChinaThisstudyanalyzesthecharacteristicsofCH4concentrationchangesinChinafromtheperspectiveoftemporalandspatialchanges,focusingontheseasonalspatialandtemporaldistributionandseasonalchangesofCH4concentrationsinChina.Figure3showstheseasonalaveragedistributionofCH4concentrationinChinafromDecember2018toNovember2019.Thespatialdistributioncharacteristicsofthefourseasonsofspring(March,AprilandMay),summer(June,July,andAugust),autumn(September,OctoberandNovember)andwinter(DecemberJanuaryandFebruary)canbeclearlydrawn：TheconcentrationofCH4insummerandautumnin第一届全国碳中和与绿色发展大会662Chinaisrelativelyhigh,andtheconcentrationofmethaneinwinterandspringisrelativelylow.Theconcentrationofmethaneinsummerisobviouslystronger,mainlybecauseoftheincreaseintemperatureinsummer,whichistheseasonofhighoccurrenceofnaturalsourcesofCH4,followedbyautumn.TheCH4concentrationinwinterandspringislowerthaninsummerandautumn.Inautumn,theoverallconcentrationdecreases,whichhasacertainrelationshipwiththedecreaseofautumntemperatureandthedecreaseofnaturalsourceofCH4.Thewinterisgenerallylow,mainlybecausethetemperatureinwinterislow,whichisnotconducivetotheproductionofnaturalsources.ThesourceandsinkofatmosphericCH4areconsistentwiththeseasonaldistributionofCH4inthefigure.Whennaturalsourcescannotbecontrolled,howtoreduceemissionsfromanthropogenicsourcesiswhatweneedtothinkaboutandworkhardon.Fromthedistributioninthefigure,thespatialdistributionofeachseasonhasrelativelysmalldifferences.Specifically,foreachseason,thehighconcentrationofmethaneismainlydistributedinsoutheasternChinaandXinjiang.Thelowconcentrationofmethaneismainlydistributedinmycountry'ssouthwestandnortheastregions,aswellasQinghaiandTibet.Fig.3SeasonalspatiotemporalvariationsofCH4concentrationoverChina4ConclusionThisstudyusestheremotesensingdataofTROPOMIsatelliteandthegroundobservationdataofWariguantoverifyTROPOMI'sCH4products,andgivesthecharacteristicsofthetemporalandspatialchangesofCH4concentrationinChina.Drawthefollowingconclusions：（1）In2019,thetrendofmonthlyaverageconcentrationofmethaneinChinaobtainedbyTROPOMIwasconsistentwiththetrendofmonthlyaverageconcentrationofmethaneinChinaobtainedbytheWariguansite.（2）ThedistributionofmethaneconcentrationinChinaisrelativelyhighinsummerandautumn,andrelativelylowinspringandwinter,whichisconsistentwiththeobservationresultsfromtheWaliguanstation.（3）ThedistributionofmethaneinmycountryshowsthatthehighvaluesaremainlydistributedinthesoutheastandXinjiangregionsofmycountry,andthehighvaluesaremainly第一届全国碳中和与绿色发展大会663distributedinthesouthwestandnortheastregionsofmycountry,aswellastheQinghai-Tibetarea.References[1]IPCC,2007:ClimateChange2007:SynthesisReport.ContributionofWorkingGroupsI,IIandIIItotheFourthAssessmentReportoftheIntergovernmentalPanelonClimateChange[CoreWritingTeam,Pachauri,R.KandReisinger,A.(eds.)].IPCC,Geneva,Switzerland,104pp.[2]ZhangXingying,BaiWenguang,ZhangPeng.SatelliteremotesensingofthetemporalandspatialdistributioncharacteristicsofmethaneintheupperandmiddletroposphereinChina.ChineseMeteorologicalSocietyAnnualMeeting,2011.[3]I.Fung,J.John,J.Lerner,E.Matthews,M.Prather,L.P.Steele,P.J.Fraser.Three-dimensionalmodelsynthesisoftheglobalmethanecycle.JournalofGeophysicalResearch,Volume96,IssueD7.1991.PP13033-13065.[4]WMOGreenhouseGasesBulletin.Thestateofgreenhousegasesintheatmospherebasedonglobalobservationsthrough2017.Geneva:WorldMeteorologicalOrganization,2018.[5]IPCC2006,2006IPCCGuidelinesforNationalGreenhouseGasInventories,PreparedbytheNationalGreenhouseGasInventoriesProgramme,EgglestonH.S.,BuendiaL.,MiwaK.,NgaraT.andTanabeK.(eds).Published:IGES,Japan.[6]WangChangke,WangYuesi,LiuGuangrenLiJing,WangMingxing.AtmosphericCH4concentrationanditsvariationinBeijingurbanarea.EnvironmentalScienceResearch,2003(06):45-47.[7]GuQingfeng,WangYuesi,LiuGuangren,WangMingxing,GuoXueqing.AutomaticcontinuousobservationandresultanalysisofatmosphericmethaneinBeijing.EnvironmentalPollutionControlTechnologyandEquipment,2002,3(10):41-46.[8]PuJingjiao,XuHonghui,GuJunqiang,MaQianli,FangShuangxi,ZhouLingxi.AnalysisoftheinfluenceofmeteorologicalfactorsonmethaneconcentrationinthebackgroundareaoftheYangtzeRiverDelta.EnvironmentalScience,2013,34(3):835-841.[9]LiuBin,LiDan,LiuZhenyu,GuoRui,BaiYu.AnalysisofcharacteristicsofgreenhousegasconcentrationchangesinTianjinCity.EnvironmentalProtectionandCircularEconomy,2018,v.38(02):57-60.[10]HanJichao,XinYujiao,LiWentao,HanJing,WangFan,ZhangJun,GuoWenshang.CharacteristicanalysisofatmosphericmethaneinXi'an.UrbanConstructionTheoryResearch:ElectronicEdition,2013(27).[11]XiongX,BarnetC,MaddyE,SweeneyC,LiuX,ZhouL,GoldbergM.CharacterizationandvalidationofmethaneproductsfromtheAtmosphericInfraredSounder(AIRS).JournalofGeophysicalResearchBiogeosciences,2008,113(G3):0-1.[12]ZhangXingying,BaiWenguang,ZhangPeng,WangWeihe.SatelliteremotesensingofthetemporalandspatialdistributionofmethaneintheupperandmiddletroposphereofChina.ChineseScienceBulletin,2011(33):68-75.第一届全国碳中和与绿色发展大会664节能减排双目标下挥发性有机物处理设备效率化的探讨董苏芮，倪悦勇，赵晓坤，陈文(三菱电机（中国）有限公司，北京100027)摘要：挥发性有机物是导致灰霾天气和光化学烟雾的重要前体物之一，是当前环境治理的重要指标。同时，为应对全球气候变化，中国提出2030年碳达峰、2060年碳中和的国际承诺。本文以吸附技术为例，探讨了挥发性有机物末端治理设备效率化、低碳化运行的方式.关键词：挥发性有机物；温室气体；末端治理；能源效率化0引言现阶段，我国生态环境保护面临着改善国内环境质量、应对全球气候变化、实现绿色低碳发展等多重严峻挑战.2021年3月《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》设定了一系列绿色生态方面的指标：单位GDP的能源消耗降低13.5%；单位GDP的二氧化碳排放降低18%，地级及以上城市空气质量优良天数比率从2020年的87%提高到2025年的87.5%；地级及以上城市PM2.5浓度下降10%；氮氧化物和挥发性有机物排放总量分别下降10%以上[1].这意味着，我国必须协同考虑温室气体减排和大气污染物减排，寻求能够同时实现削减两类污染物的措施。随着PM2.5治理难度的加大以及臭氧污染的增加，对灰霾天气和光化学烟雾重要前体物之一的挥发性有机物（VOCs）的治理，逐渐从大气污染防治工作的“边缘”走向“中心”[2]，成为十四五大气污染治理的重中之重。挥发性有机物（VOCs）是指参与大气光化学反应的有机化合物，包括非甲烷烃类、含氧有机物、含氮有机物和含硫有机物等[3]。目前，VOCs控制方法主要有源头削减、过程控制、末端治理三大类。由于生产技术的限制，原料和生产工艺的替代无法在短期内实现，末端治理仍然是VOCs治理的主要方式。但是，由于缺乏防治技术的评估指导，排污企业在末端处理技术选择时，往往采纳“低价中标”，而低价中标的治理技术可能并不适合于该企业[4]，加之对已投入的末端治理设备，企业往往缺乏精细化的运行管理和控制，导致不能对VOCs进行有效处理的同时，也造成了资源和能源的浪费。随着VOCs防治政策和排放标准的密集出台，各行业对VOCs排放限值的要求日趋严格，在碳排放和VOCs排放总量均收紧的形势下，如何实现VOCs末端处理设备的效率化、低碳化愈发重要。本文在分析VOCs末端治理技术的基础上，以吸附技术为例，提出参考日本精益生产JIT（JustInTime）的理念，通过自动控制等技术，以确保满足VOCs相关规定、限制、要求为前提，在必要的时间、使用必要的能源处理必要的VOCs，来提高处理效率和能源效率的方法。最后构筑了利用物联网、大数据分析、机器学习等技术，实施挥发性有机物处理设备效率化改善的平台，为环保设备自身的智能化、数字化、低碳化、绿色化转型提供思路。1VOCs治理技术1.1技术分类第一届全国碳中和与绿色发展大会665目前，常用的VOCs治理技术主要分为回收和销毁两类。回收技术包括吸附、吸收、冷凝、膜分离技术；销毁技术包括催化燃烧、热力焚烧、生物、等离子体、光催化技术等。分类详情如图1所示。不同治理技术因处理的原理不同，其适用的条件和范围也不同，常见治理技术的适用范围如表1所示。图1VOCs治理技术分类示意图表1VOCs末端处理方法对比表名称适用条件优点缺点吸附低浓度、高通量VOCs去除效率高，易于自动化控制不适用于高浓度、高温的VOCs，吸附材料需定期更换，更换后需作危险废物处置吸收水溶性高、大气量、中等浓度VOCs投资成本低、占地空间小有后续废水处理问题冷凝单一组分、有回收价值的VOCs可回收有回收价值的组分投资成本和运行费用高膜分离高浓度VOCs操作简单、回收率高，不易产生二次污染成本较高、使用时间短催化燃烧风量较小、浓度适中、排放稳定的VOCs反应温度较低催化剂易中毒热力焚烧高浓度或中低浓度需靠燃料助燃的VOCs处理效率高能耗高、投资成本高，高温下可能会产生NOx，造成二次污染生物以微生物可分解物质为主设备简单、易于操作、能耗低、二次污染小不能回收利用污染物低温等离子体低浓度VOCs装置简单、阻力小能耗高、降解产物不完全光催化适用范围广条件温和、常温常压；设备简单、维护方便光子效率低、催化剂易失活1.2吸附技术吸附是是目前应用范围非常广泛的技术，其原理是利用吸附剂的吸附性能对VOCs进行第一届全国碳中和与绿色发展大会666净化。吸附剂一般选择比表面积大、内部疏松多孔的固体，如颗粒活性炭、活性炭纤维、分子筛等。吸附技术具有设备简单、适用范围广、净化效率高、投资费用低、易于自动化控制等优点，但是运行成本高，吸附剂需要定期更换，且吸附后的吸附剂需作为危险废物处理造成二次污染物的产生及处理成本的增加。吸附技术一般由预处理、吸附等组成，工艺流程如图2所示。实际上，排污企业为满足逐渐严格的VOCs排放浓度限制和总量限制的要求，常常忽略生产负荷和污染负荷的变化，长时间且工频运行吸附装置，不仅带来吸附效率未能充分发挥的风险，也造成了大量的能源浪费。图2吸附工艺流程示意图（示例）2节能减排双目标协同优化模型进行节能与环保综合分析的时候，对于环保问题，一般将其作为约束条件来处理，约束条件即为相关的法律法规或其它对环境污染的限制，但是，这种分析优化的立足点主要是节能，对环境的考虑居于次要地位。本文将节能与环保并重对待，把相互联系又制约的节能与环保问题设置为两个目标进行优化，以期实现VOCs减排与碳减排的最佳平衡。2.1目标函数以VOCs去除量最大化、温室气体排放量最少化为目标函数。根据环境保护部2017年9月发布的《工业企业污染治理设施污染物去除协同控制温室气体核算技术指南（试行）》[5]，废气治理设施污染物去除量为：EVOCs=OVOCs-DVOCs＝CinVinSin-DoutVoutSout式中：EVOCs表示废气处理设施污染物VOCs的去除量，t;OVOCs表示污染物VOCs产生量，t;DVOCs表示经废气处理设施后污染物VOCs的排放量，t;Cin,Vin,Sin分别表示经过处理设施前监测的VOCs的浓度、风速及管道截面积;Cout,Vout,Sout分别表示经过处理设施后监测的VOCs的浓度、风速及管道截面积。OVOCs、DVOCs的数据获取方法主要有实测法、物料衡算法和产排污系数法，为保证数据的准确性，优先选择实测法。温室气体排放量通过污染治理设施消耗电力产生的温室气体计算，即：E=EHxEFCO2xGWPCO2=（n/npe）xPexTxEFCO2xGWPCO2式中：E表示VOCs处理设施消耗电力产生的CO2排放量，tCO2当量；EH表示VOCs处理设施消耗的电力，MWh；EFCO2表示电力CO2排放因子，tCO2/MWh；GWPCO2表示CO2全球增温潜势值；第一届全国碳中和与绿色发展大会667n表示VOCs处理设施风机电机的实际转速；npe表示VOCs处理设施风机电机的额定转速；Pe表示VOCs处理设施风机电机的额定功率；T表示VOCs处理设施工作时间(h/年)。因此，目标函数可表示为：minEVOCs=CinVinSin-CoutVoutSout(1)minE=（n/npe）xPexTxEFCO2xGWPCO2(2)2.2约束条件VOCs排放浓度低于排放限值：Cout<Climit(3)处理效率限制：80%<η(Cin-Cout)/Cout<1(4)设备运行限制：n<=npe(5)2.3优化算法将VOCs去除量、温室气体排放量的函数进行简单线性转化，通过LINGO(LinearInteractiveandGeneralOptimizer,交互式的线性和通用优化求解器)寻求该线性规划的最优解，即为VOCs处理设备的最优运行方式。3挥发性有机物处理设备效率化平台伴随数据的不断进化以及数字化技术的发展，本文尝试构筑通过IOT、数据分析、机器学习等技术，进行挥发性有机物处理设备效率化的平台，平台框架如图3所示。图3挥发性有机物处理设备效率化平台示意图4讨论末端治理措施在削减污染物的同时，由于耗能将增加温室气体的排放。本文针对VOCs吸附处理设备，提出节能减排双目标下设备运行效率化的方式，这种优化的思路不仅仅适用于吸附技术，也适用于其他末端处理工艺。最后根据“十四五”数字化转型、绿色发展的要求，尝试构建挥发性有机物处理设备效率化的技术平台。参考文献[1]中华人民共和国中央人民政府.中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景第一届全国碳中和与绿色发展大会668目标纲要[EB/OL].http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm,2021-03-13.[2]高冬梅,赵志斌.挥发性有机物治理研究进展[J].环境保护与循环经济,2018,38(10):40-43.[3]中华人民共和国生态环境部.“十三五”挥发性有机物污染防治工作方案[EB/OL].http://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/bwj/201709/t20170919_421835.htm,2017-09-14.[4]龙桂林,成龙.挥发性有机物治理工作的思考[J].污染防治技术,2017,30(2):77-79.[5]环境保护部办公厅.工业企业污染治理设施污染物去除协同控制温室气体核算技术指南[EB/OL].http://www.moe.gov.cn/s78/A16/A16_zcwj/201710/t20171010_316018.html,2017-09-04.第一届全国碳中和与绿色发展大会669机载CO2差分吸收激光雷达性能评估史天奇1，韩舸2，马昕1，裴志鹏2（1.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430000；2.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430000）摘要：差分吸收激光雷达作为一种主动探测二氧化碳的方式，可以快速、高精度获取CO2的分布信息。2021年，我国将发射世界上首颗搭载激光雷达载荷的卫星，为了验证载荷的性能，2019年3月9日-3月20日，在秦皇岛由上海航天技术研究院牵头组织完成大气环境星载荷的飞行校验试验。飞行实验经过了海洋、城市以及山地三种地貌，飞行高度大约为6.8km,获得了高精度的CO2反演结果。关键词：机载激光雷达；二氧化碳；不同地貌1引言二氧化碳排放的持续增加会加剧全球的温室效应，因此，厘清大气中的CO2分布对政府制定减排政策十分有意义[1,2]。目前被动的二氧化碳观测方式容易受到观测环境的影响，需要准确的先验信息[3]。差分吸收激光雷达可以快速、高精度地得到观测区域的柱浓度，且对观测条件的局限性较小。星载差分吸收激光雷达可以昼夜获取全球尺度的CO2浓度数据，这为研究碳循环以及实现碳中和提供了宝贵的数据[4]。在该载荷发射以前，需要对该载荷的性能进行评估，本文主要介绍了机载差分吸收激光雷达在试飞实验中的反演结果。2数据与方法2.1辅助设备惯导设备提供的姿态信息包括：偏航角、俯仰角、横滚角、纬度、经度、高度、东向速度、北向速度。温湿风压传感器提供飞行位置的温度、湿度、风速以及压强信息。LGR超便携式温室气体CO2原位测量仪，测量精度优于1ppm。相机对观测地形进行记录。2.2CO2差分吸收激光雷达载荷本次试飞所搭载的激光雷达是按照大气环境星的参数进行一定比例的缩放[5]，具体的硬件参数如表1所示。表1机载缩比模型的系统参数参数机载激光能量7mJ@1572nmOn-line波长/cm-16361.225Off-line波长/cm-16360.979脉冲能量/mJ5脉宽/ns15激光发散角/mrad0.1望远镜直径/m0.15第一届全国碳中和与绿色发展大会6702.3反演方法用流体静力学方程和理想气体定律，CO2差分吸收光学厚度的计算公式可以改写为：（1）（2）（3）其中，p为大气压力，和分别为地球表面和大气层顶的气压，为二氧化碳的干空气体积混合比的垂直剖面，是权重函数，、、分别为二氧化碳、干空气、空气的数密度，和是单个干空气分子和单个水汽分子的质量，是水汽的干空气混合比，g是重力加速度，是所选的一对波长所对应的差分吸收截面，它是大气压强和温度的函数，同时与工作激光波长相关。由此，可以利用激光雷达的测量信号和计算出柱状加权平均的二氧化碳干空气混合比：（4）式中的权重函数的计算是获取二氧化碳柱线浓度的必要条件，其具体数值可由选定的on-line和off-line波长以及大气压力、温度和水汽混合比的数据计算得出。3结果与讨论图1a.机载激光雷达反演的CO2浓度，2019年3月14日；b.OCO-2卫星观测的CO2柱浓度，2019年3月16日图1(a)展示了差分吸收激光雷达获得的CO2柱浓度数据和原位测量设备获得的CO2浓度。空白区域是由于飞机转弯时翻转角度大，造成回波信号的损失。图1（a）展示的CO2混合比具有明显的水平梯度。由于海洋作为潜在的碳汇地区，其上空的CO2浓度较小。当飞机经过秦皇岛市区时，该地区存在人为排放，因此平原地区的CO2浓度较大。而进入山区以后，由于山区的植物具有碳吸收能力且没有人为排放源，山区上空的CO2浓度相较于平原地区较低。为了验证该次飞行数据的真实性，我们选择了2019年3月16日OCO-2在秦皇岛附近的观测数据进行对比，如图1（b）所示，由陆地向海洋地区的CO2浓度同样逐渐降低。第一届全国碳中和与绿色发展大会6714总结本次试飞实验所搭载的激光雷达可以实现高精度的快速反演CO2浓度工作，并成功探测出了不同地貌类型下的CO2分布特点。星载激光雷达成功发射以后，将为研究全球碳循环提供高科学价值的数据。参考文献[1]J.Mao,A.Ramanathan,J.B.Abshire,S.R.Kawa,H.Riris,G.R.Allan,etal.,"MeasurementofatmosphericCO&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;columnconcentrationstocloudtopswithapulsedmulti-wavelengthairbornelidar,"AtmosphericMeasurementTechniques,vol.11,pp.127-140,2018.[2]M.Sasakawa,T.Machida,N.Tsuda,M.Arshinov,D.Davydov,A.Fofonov,etal.,"AircraftandtowermeasurementsofCO2concentrationintheplanetaryboundarylayerandthelowerfreetroposphereoversoutherntaigainWestSiberia:Long-termrecordsfrom2002to2011,"JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,vol.118,pp.9489-9498,2013.[3]T.Shi,G.Han,X.Ma,M.Zhang,Z.Pei,H.Xu,etal.,"AninversionmethodforestimatingstrongpointcarbondioxideemissionsusingadifferentialabsorptionLidar,"JournalofCleanerProduction,vol.271,Oct202020.[4]G.Han,H.Xu,W.Gong,J.Liu,J.Du,X.Ma,etal.,"FeasibilityStudyonMeasuringAtmosphericCO2inUrbanAreasUsingSpaceborneCO2-IPDALIDAR,"RemoteSensing,vol.10,p.985,2018.[5]Y.Zhu,J.Yang,X.Chen,X.Zhu,J.Zhang,S.Li,etal.,"AirborneValidationExperimentof1.57-μmDouble-PulseIPDALIDARforAtmosphericCarbonDioxideMeasurement,"RemoteSensing,vol.12,p.1999,2020.第一届全国碳中和与绿色发展大会672比较结合基于遥感和农业产量数据的2000年中国农田初级生产力估算蔡江涛1，郭仁杰1，梁传壮1，陈铁喜1，魏学琼1，施婷婷2(1.南京信息工程大学地理科学学院，江苏南京210044；2.南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京210044)摘要：总初级生产力（GPP）是陆地生态系统最大的碳通量，其变化影响整个地表碳循环。目前对GPP的估算仍存在着巨大的不确定性，尤其是农田生态系统，模拟农田生态系统GPP对于评估农业对地球系统的影响以及明确农田碳源/汇格局具有重要意义。本文选择中国31个省级行政区为研究单元，比较和结合基于农业统计产量数据和遥感数据驱动的生物地球化学模型模拟的GPP，并使用实际播种面积纠正模型结果，进而对2000年中国农田生态系统GPP的空间格局进行了深入分析。结果表明：（1）2000年中国农田生态系统的碳蓄积在0.7-0.9PgC之间，主要贡献地区为东北，黄淮海以及除贵州外的西南等地，一年生、禾谷类作物为主要贡献作物，水稻、玉米和小麦共贡献了79%。（2）从省域尺度来看，农田GPP最高的三个省份从高到低依次是河南，黑龙江，四川。（3）基于光能利用率模型的模拟的GPP存在着不确定性，这种不确定性来源于模型输入的作物面积与实际播种面积间的差异，通过实际播种面积来校正可以显著降低这种不确定性，此外作物产量大小也可以在一定程度上的解释GPP的模拟误差。本研究对了解2000年中国省域尺度农田生态系统真实的GPP空间分布，明确农田生态系统在陆地碳循环中的重要性具有现实意义。关键词：农田生态系统；GPP；GCMGPP；收获指数；不确定性；碳汇ComparingandcombiningcroplandprimaryproductivityestimationofChinabasedonremotesensingandagriculturalharvestyielddatain2000CAIJiangtao1,GUORenjie1,LIANGChuanzhuang1,ChenTiexi1,WEIXueqiong1,SHITingting2(1.SchoolofGeographicalSciences,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;2.SchoolofAppliedMeteorology,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China)基金项目：国家重点研发计划（2017YFB0504000）和国家自然科学基金项目（31570464）项目资助作者简介：蔡江涛(1997-)，男，浙江省湖州人，硕士研究生，主要从事生态气候分析方面的研究。通讯作者：陈铁喜(1983-)，男，教授，研究方向为大尺度陆地生态系统碳循环。第一届全国碳中和与绿色发展大会673Abstract:Grossprimaryproductivity(GPP)isthelargestcarbonfluxinterrestrialecosystems,anditschangesaffecttheentiresurfacecarboncycle.TherearestillhugeuncertaintiesintheestimationofGPP,especiallyforcroplandecosystems.ThesimulationofcroplandecosystemGPPhasgreatsignificanceforassessingtheimpactofagricultureontheearthsystemandclarifyingthepatternofcroplandcarbonsources/sinks.Thispaperselects31provincial-leveladministrativeregionsinChinaastheresearchunit,comparesandcombinesGPPbasedonagriculturalstatisticalyielddataandremotesensingdata-drivenbiogeochemicalmodelsimulation.Theresultsshowthat:(1)In2000,thecarbonstorageofChina'scroplandecosystemwasbetween0.7-0.9PgC.ThemaincontributingareasweretheNortheast,HuanghuaihaiandSouthwestregionexceptGuizhou,annualandcerealcropsarethemaincontributingcrops,withrice,cornandwheatcontributing79%intotal.(2)Fromtheprovincialscale,thethreeprovinceswiththehighestcroplandGPPareHenan,Heilongjiang,andSichuanindescendingorder.(3)ThereisuncertaintyinthesimulatedGPPbasedontheLightUseEfficiencymodel.Thisuncertaintycomesfromthedifferencebetweenthecropareainputbythemodelandtheactualsownarea.Correctionbytheactualsownareacansignificantlyreducethisuncertainty,inaddition,thesizeofcropyieldcanalsoexplainthesimulationerrorofGPPtoacertainextent.ThisstudyhaspracticalsignificanceforunderstandingtherealGPPspatialdistributionofcroplandecosystemsattheprovincialscaleinChinain2000,andclarifyingtheimportanceofcroplandecosystemsintheterrestrialcarboncycle.Keywords:croplandecosystem,GPP,GCMGPP,harvestindex,uncertainty,carbonsink0引言了解不同陆地生态系统内部植被碳动态是碳循环研究的重要内容[1,2]，作为陆地生态系统的三大系统之一，农田生态系统是陆地生态系统碳循环过程中最活跃的碳库[3]，地表碳存储量和甲烷排放量的改变大部分源于农业活动[4]。人类活动尤其是农业活动是全球环境变化的重要组成部分，影响着陆地生态系统的结构和功能，如何权衡人类粮食需求和环境恶化是一个重要的议题[5]。为评估农业对地球系统的影响，对农田生态系统初级生产力的分析至关重要，农业生态系统的总初级生产力（GPP，grossprimaryproductivity）量化了作物固定和累积的大气碳量[6,7]，是农田生态系统碳循环的基础，明确其空间分布有利于对农田碳源/汇的空间描述[8]。农业统计数据在估算农作物生产力方面有着巨大的潜力，受限于统计标准的统一与人力物力的消耗，目前基于农业产量数据和参数的生产力估计方法只能达到县级单元[9,10]。卫星数据的出现使得农作物生产力模拟在时空分辨率方面得到了显著改善，要获取可靠的作物生产力模拟结果，作物种类是一个必须考虑的重要特征[11]，目前多数遥感数据集和全球模型仅将农田粗糙的归为一类，少数区分作物种类的全球数据集也大都在1/12°[12-14]。在大尺度上基于遥感数据模拟农田生态系统GPP的方法过程模型、LUE（光能利用率）模型。过程模型多以气象、土壤等数据为驱动，主要有CLM模型[15,16]，LPJ模型[17]、Biome-BGC模型[18]、以及集成了11个过程模型的Trendy-v4模式[19]等。过程模型机理性较强，但模型结构方面存在局限性，模型参数多且复杂，在同一地区使用不同驱动数据集和参数估计GPP会产生较大差异[20,21]。LUE模型由于其简单的形式和相对较长的数据可用性而被广泛使用，以太阳辐射作为主要变量，采用温度、降水等作为限制因子来估算GPP。对于农田生态系统，目前应用较多的LUE模型主要有VPM模型[22]，MODIS17算法[23]，TL-LUE[24]模型和第一届全国碳中和与绿色发展大会674EC-LUE模型[25]等。相较于其他生态系统，模拟农田生态系统GPP必须考虑模式模型中很难体现的多样的作物类型、复杂的轮作制度和播种、收获日期等实际状况，农田初级生产力的模拟结果仍存在较大偏差，人们对农田生态系统固碳机制和过程的理解还不完全，其碳收支平衡存在较多不确定性[26]。为更准确、细致地了解中国省域农田生态系统的初级生产力，本研究基于1/12°的全球农田GPP逐月数据集GCMGPP[27]，以31个省级区域为单元（不包括台湾省；香港、澳门特别行政区并入广东省分析；京津冀、江苏上海合并分析），选择中国农田12种主要类型作物（表1）为研究对象定量估算2000年中国农田生态系统GPP。同时引入农田产量数据，结合收获指数推断干物质量，进而推断出初级生产力来进行数据评估。以期获取真实的2000年中国农田生态系统省域尺度GPP空间分布。表1本文涉及到的12类主要农作物及其类型1数据来源及方法1.1数据源用于估算农田生产力的研究数据包括农业产量数据和GCMGPP数据集。有关农业产量和播种面积的数据来源于国家统计局（http://data.stats.gov.cn/）。31个省级单元的农业产量数据在本文中被视为真实的田间观测数据的替代，用于LUE模型模拟GPP的对比验证。GCMGPP（全球农田逐月总初级生产力）数据集由Chen等[28]利用遥感数据以及作物类型和分布的调查数据，使用改进的LUE模型建立。GCMGPP量化了2000年全球26种作物类型的逐月GPP，其空间分辨率为1/12°。1.2研究方法1.2.1基于产量数据和经验参数的GPP估算模拟农田生态系统GPP是评估气候变化对作物产量的影响必要步骤[29]，利用农田产量数据结合收获指数推断干物质量，然后推断出净初级生产力（NPP），再通过设定NPP与GPP的比例关系得到基于农作物产量数据的GPP，进而可对模型估算GPP进行验证。本文结合12种作物产量数据，在省级尺度上估算了基于产量的农田生产力数据，并与GCMGPP进行了对比分析。通过文献调研[30-33]，确定了12种作物转化参数(表3)：含水量、含碳量、收获指数和根冠比数据。结合如下碳吸收转化公式[34]以省为单元估算了2000年中国农作物作物拉丁学名组一年生/多年生草本/灌木/树木C3/C4水稻OryzasativaL.禾谷类作物一年生草本C3小麦TriticumaestivumL.禾谷类作物一年生草本C3玉米ZeamaysL.禾谷类作物一年生草本C4谷子Setariaitalica禾谷类作物一年生草本C4高粱Sorghumbicolor(L.)Moench禾谷类作物一年生草本C4大豆Glycinemax(L.)Merr.油料作物一年生草本C3棉花Gossypiumspp纤维作物一年生草本C3花生ArachishypogaeaL.油料作物一年生草本C3油菜BrassicacampestrisL.油料作物一年生草本C3向日葵HelianthusannuusL.油料作物一年生草本C3甘蔗SaccharumofficinarumL.糖料作物多年生草本C4甜菜BetavulgarisL.糖料作物一年生草本C3第一届全国碳中和与绿色发展大会675产生的GPP。RHICMYNPP)1((1)2NPPGPP(2)其中GPP为总初级生产力，可近似为NPP的2倍[35]。Y是产量，M为粮食的含水量，C是含碳量[36]，R为农作物经济产量所在部分（地上或下）烘干生物量占总干物重的比值，HI是收获指数，反映了作物生理生态和结构特性，同化产物的生产和分配等信息[37]。选取的12种作物类型和对应参数参考表2。表2主要农作物的含水比例、含碳比例、收获指数和地上/总量比例1.2.2GCMGPP中GPP的模拟过程GCMGPP基于改进的LUE模型，利用卫星观测和MIRCA2000数据集，量化了全球农田GPP，其特点是为不同农作物类型分配最大光能利用效率估计（εGPP），εGPP根据通量塔CO2交换测量值和文献调查得出。GCMGPP沿用的LUE模型基于vanderWerf等[38]于2010年描述的卡内基-埃姆斯-斯坦福生物地球化学模型（CASA），在CASA模型中GPP由以下公式计算得到：)()(fWTPARPARGPPGPP(3)其中：PAR代表光合有效辐射；fPAR表示植被吸收的PAR的比例；T(ε)和W(ε)分别代表与温度和降水有关的环境压力；最大光能利用率εGPP依据特定作物类型而设定。2结果2.1基于产量数据的碳蓄积量结构特征利用农田产量数据结合收获指数推断得到的GPP反映了作物的碳蓄积量（本文所涉及到的碳蓄积仅指植被部分，不包土壤碳库），可对模型估算GPP进行验证。图1显示了31个省级行政区基于产量和参数估算的12种主要作物的GPP，可以看出湖南是2000年水稻GPP最高的省份，其次是苏沪地区和四川。河南、山东和京津冀地区是小麦GPP最高的省份的前三名。山东是玉米GPP最高的省份，其次是京津冀，河南和吉林。其它禾谷类作物的GPP的最大值大多是以山西和内蒙古等的北方省份。不同的非禾谷类作物GPP空间差异含水量M含碳量C收获指数HI地上或下/总NPP比例R稻谷0.10.380.540.83小麦0.150.390.50.9玉米0.10.390.50.87谷子0.150.390.380.9高粱0.090.450.390.92大豆0.040.40.340.87棉花0.090.40.490.81花生0.140.380.430.9油菜籽0.080.420.250.82向日葵0.10.450.320.9甘蔗0.680.420.590.95甜菜0.80.390.710.9第一届全国碳中和与绿色发展大会676显著，油菜的GPP高值区主要分布于长江流域；甘蔗的GPP高值区主要分布于广西、海南等南方省份。由产量估算的GPP结果显示，2000年中国农田碳蓄积总量为0.82PgC，从植被功能型（PFTs）来看主要由一年生、非豆科、草本作物贡献，一年生植物贡献了全年总量的99%以上；非豆科植物贡献了全年总量的95%以上；C3植物贡献了全年总量的70%，而C4植物贡献了全年总量的30%。图1基于作物产量和参数的2000年中国省级农田GPP2.2遥感数据驱动的模型显示的GPP格局2.2.1基于GCMGPP的农田GPP分布图2基于GCMGPP的中国2000年农田GPP空间分布相较于基于产量数据得到的GPP估算值，两者存在着一定的差异性：图3显示了GCMGPP对12种主要作物GPP的估计。GCMGPP对水稻GPP估算较为准确，对湖南、苏沪地区及黑龙江等产稻大省的估算偏低，而对河南、京津冀地区和山东等稻麦轮作地区偏高。GCMGPP对小麦的GPP模拟误差较大，其估算结果整体上偏小，明显地低估了河南，京津第一届全国碳中和与绿色发展大会677冀地区和山东等地区的小麦GPP。在玉米的GPP估算上，GCMGPP显示了较好的估算能力，仅在京津冀、河南和黑龙江等地区略微高估。此外，GCMGPP对谷子、高粱、棉花的GPP的估计也偏高，对油菜的GPP估计偏小。图3基于GCMGPP的2000年中国省级农田12类作物GPP2.2.2面积纠正后的农田GPP分布由于模型输入的土地覆盖数据集面积与实际播种面积间的存在严重偏差，基于产量估算和GCMGPP的12种主要作物GPP空间分布存在着差异，通过实际播种面积与MIRCA2000面积的比例系数纠正GCMGPP后，我们得到的结果如图4所示，面积纠正后的GCMGPP（GCMGPPre）与基于产量估算的GPP在空间分布和数量上都更接近。从省域尺度来看，面积纠正后，2000年中国农田生态系统GPP最高的前三的省份分别是：河南，四川和黑龙江，这与面积纠正前大致相同，河南仍是GPP最高的省份，而四川、黑龙江、广西和湖南则显示出相较于产量推算结果更高的GPP。图4面积纠正前后的基于GCMGPP的2000年中国省级农田GPP第一届全国碳中和与绿色发展大会678总体上，GCMGPP与基于产量估算的GPP两者吻合较好。GCMGPP对河南、京津冀地区和山东等稻麦轮作地区的水稻GPP估算偏高，而对同样地区的小麦GPP却明显地低估，这间接证明了两类方法对GPP模拟差异是由MIRCA2000面积与实际播种面积间的差异所导致。通过计算各类作物面积纠正前后的相对误差（以产量推算的GPP作为真值，面积纠正前后的GCMGPP作为测量值，最后对各省份的相对误差取绝对值）来定量衡量面积纠正的影响，由表3可知，面积纠正后各作物的相对误差均显著减小，面积纠正前各作物相对误差范围在18.23-4401.16，面积纠正后相对误差范围下降到4.93-67.74，面积纠正使水稻、棉花、花生、向日葵和甘蔗的模拟精度显著提高。由此可见，MIRCA2000数据集与实际播种面积间的差异是引起基于农业统计产量数据和遥感数据驱动的生物地球化学模型模拟的GPP之间存在较大差异的一个重要原因。表3面积纠正前与面积纠正后的各作物的相对误差2.3结合遥感和农业统计数据的2000年中国农田生态系统GPPGCMGPP显示2000年中国各省GPP总量的范围为1.3~72.5TgC，全国农田GPP总量为0.79PgC；面积纠正后这一范围缩小至0.6~69.2TgC（图6），面积纠正后的全国农田GPP总量为0.77PgC；产量推算的GPP范围为0.6~69.1TgC,全国总量为0.82PgC。因此2000年中国农田生态系统的碳蓄积在0.7-0.9PgC之间。面积纠正结合了农业统计数据推算和模型模拟的优点，因此，面积纠正后的GCMGPP（图6-7）被视为最可靠的生产力估算结果，结合遥感和农业统计数据的GPP模拟结果显示：2000年中国农田GPP的主要贡献地区为东北地区，黄淮海地区以及除贵州外的西南地区，这些地区的模拟GPP相对误差均小于0.5，具有较高的可靠度。从省域尺度来看，2000年中国农田生态系统GPP最高的五个省份依次是河南、黑龙江、四川、广西和湖南；而从PFTs来看，2000年中国农田生态系统GPP主要由一年生禾谷类作物贡献，其中水稻贡献了农田生态系统全年碳蓄积的47%；水稻、玉米和小麦三者贡献了79%。图5面积纠正后12类作物GPP水稻小麦玉米谷子高粱大豆棉花花生油菜籽向日葵甘蔗甜菜面积纠正前317.7469.9436.1873.1946.2044.484401.16110.1018.23545.29115.9992.40面积纠正后11.3218.0617.3225.7218.8416.4467.7421.4818.9321.744.9332.47第一届全国碳中和与绿色发展大会679图62000年中国农田GPP总量及误差3讨论3.1模型模拟GPP的不确定性分析由于估算模型的差异、农田的碳源和碳汇双重复杂属性等原因，农田GPP的估算往往存在较大的差异。一方面，模型输入的作物面积与实际播种面积间存在显著差异，通过面积纠正能显著降低水稻、小麦和玉米三类主要作物的GPP模拟误差，面积纠正后GCMGPP（GCMGPPre）与基于产量估算的GPP间间的相对误差降低到-1~1之间（图7）。另一方面，产量大小也是解释这种误差的一个主要原因：图8显示了GCMGPPre与产量估计的GPP两者间的相对误差的分布，从整体上看油菜和甘蔗的GCMGPPre偏小，而谷子，棉花和花生的GCMGPPre偏大，棉花在新疆等主产区外的其他14个省份相对误差均大于2倍。当出现暴雨、洪涝、干旱等反常的极端气候[39,40]时，植被的C分配会改变，造成产量的下降，此时产量并不能正确反映作物的GPP，卫星观测的GPP更为可靠，尤其当产量数量不够大时，这种误差会被放大。图8中玉米、棉花和花生等作物的误差与产量间的关系反映了随着产量增加的情况下，相对误差变小的现象。GPP_YieldRelativeError面积纠正后GCMGPP第一届全国碳中和与绿色发展大会680图7面积纠正后的各作物GPP相对误差第一届全国碳中和与绿色发展大会681图8各作物相对误差与产量的关系农业统计数据隐含了农业管理行为，但基于农业统计数据的GPP仍存在着先验不确定性，包括产量，收获指数等来源。而生物地球化学模型虽然考虑了详细的生理机制，但对害虫、杂草、施肥等其他取决于农民行为的管理措施等因素考虑欠佳，其不确定性实际上更大，因此需要结合农业统计数据而降低不确定性。如何利用贝叶斯反演方法[41]将农业统计数据推算的碳吸收量与模型估计值进行同化，以确定作物数据是否可以提供约束，并使用蒙特卡洛模拟对农业统计数据推算的GPP估算值的不确定性进行详细量化需要在未来的研究中考虑。4结论本文选择中国31个省级行政区为研究单元，比较和结合基于农业统计产量数据和遥感数据驱动的生物地球化学模型模拟的GPP，并使用实际播种面积纠正模型结果，定量估算2000年中国农田生态系统GPP，分析12类作物GPP的空间分布格局，同时讨论了两类方法模拟GPP的不确定性，进而探究2000年中国农田生态系GPP真实的空间分布。主要结论如下：1）2000中国农田生态系统的碳蓄积在0.7-0.9PgC之间，主要贡献地区为东北地区，黄淮海地区以及除贵州外的西南地区，从省域尺度来看，GPP最高的五个省份依次是河南，四川，黑龙江，广西和湖南；从PFTs来看，2000年中国农田生态系统GPP主要由一年生C3植物贡献，其中水稻、玉米和小麦三者贡献了79%左右。2）GCMGPP在整体上对中国农田生态系统的模拟较好，但在我国东部稻麦轮作区存在较大误差，显著低估了该地区小麦的GPP，高估了水稻的GPP，通过面积校正可以显著降低这种误差。3）模型模拟GPP的不确定性主要存在于模型输入的作物面积与实际播种面积间的差异，此外作物产量大小也可以在一定程度上的解释GPP的模拟误差。参考文献[1]Fang,J.ChangesinForestBiomassCarbonStorageinChinaBetween1949and1998[J].Science,2001,292(5525):2320-2322.[2]Globalcovariationofcarbonturnovertimeswithclimateinterrestrialecosystems[J].Nature,2014,第一届全国碳中和与绿色发展大会682514(7521):213-217.[3]万盛,宋新山,秦天玲,等.农田生态系统碳循环模型研究综述[J].中国农村水利水电,2017(4):58-61,66.[4]HoughtonRA.Land-usechangeandthecarboncycle[J].Globalchangebiology,1995,1(4):275-287.[5]DefriesRS,AsnerFGP.Land-UseChoices:BalancingHumanNeedsandEcosystemFunction[J].FrontiersinEcologyandtheEnvironment,2004,2(5):249-257.[6]Pacala,S.W.ConsistentLand-andAtmosphere-BasedU.S.CarbonSinkEstimates[J].Science,2001,292(5525):2316-2320.[7]SmithP,LaniganG,KutschWL,etal.Measurementsnecessaryforassessingthenetecosystemcarbonbudgetofcroplands[J].Agriculture,ecosystems&environment,2010,139(3):302-315.[8]ZhaoM,RunningSW.Drought-inducedreductioninglobalterrestrialnetprimaryproductionfrom2000through2009[J].science,2010,329(5994):940-943.[9]PrinceSD,HaskettJ,SteiningerM,etal.NetPrimaryProductionofU.S.MidwestCroplandsfromAgriculturalHarvestYieldData[J].EcologicalApplications,2001,11(4):1194-1205.[10]Lobell,D.B.,Hicke,J.A.,Asner,G.P.etal.SatelliteestimatesofproductivityandlightuseefficiencyinUnitedStatesagriculture[J].2002.1982–98.GlobalChangeBiology,8(8),722–735.[11]HeX,EstesL,KonarM,etal.Integratedapproachestounderstandingandreducingdroughtimpactonfoodsecurityacrossscales[J].CurrentOpinioninEnvironmentalSustainability,2019,40:43-54.[12]LeffB,RamankuttyN,FoleyJA.Geographicdistributionofmajorcropsacrosstheworld[J].Globalbiogeochemicalcycles[J].2004,18(1).[13]MonfredaC,RamankuttyN,FoleyJA.FarmingthePlanet:2.GeographicDistributionofCropAreas,Yields,PhysiologicalTypes,andNetPrimaryProductionintheYear2000[J].GlobalBiogeochemicalCycles,2008,22(1):GB1022.[14]PortmannFT,SiebertS,DöllP.MIRCA2000—Globalmonthlyirrigatedandrainfedcropareasaroundtheyear2000:Anewhigh‐resolutiondatasetforagriculturalandhydrologicalmodeling[J].Globalbiogeochemicalcycles,2010,24(1).[15]DrewniakB,SongJ,PrellJ,etal.ModelingagricultureintheCommunityLandModel[J].GeoscientificModelDevelopment,2013,6(2).[16]FanY,RoupsardO,BernouxM,etal.Asub-canopystructureforsimulatingoilpalmintheCommunityLandModel(CLM-Palm):phenology,allocationandyield[J].GeoscientificModelDevelopment,2015,8(11):3785-3800.[17]BondeauA,SmithPC,ZaehleS,etal.Modellingtheroleofagricultureforthe20thcenturyglobalterrestrialcarbonbalance[J].GlobalChangeBiology,2007,13(3):679-706.[18]WangQ,WatanabeM,OuyangZ.SimulationofwaterandcarbonfluxesusingBIOME-BGCmodelovercropsinChina[J].AgriculturalandForestMeteorology,2005,131(3-4):209-224.[19]ZhangY,XiaoX,GuanterL,etal.Precipitationandcarbon-watercouplingjointlycontroltheinterannualvariabilityofgloballandgrossprimaryproduction[J].Scientificreports,2016,6:39748.[20]FriedlingsteinP,JonesM,O'SullivanM,etal.Globalcarbonbudget2019[J].EarthSystemScienceData,2019,11(4):1783-1838.[21]PiaoS,WangX,WangK,etal.Interannualvariationofterrestrialcarboncycle:Issuesandperspectives[J].Globalchangebiology,2020,26(1):300-318.[22]DongJ,XiaoX,WagleP,etal.ComparisonoffourEVI-basedmodelsforestimatinggrossprimaryproductionofmaizeandsoybeancroplandsandtallgrassprairieunderseveredrought[J].RemoteSensingofEnvironment,2015,162:154-168.第一届全国碳中和与绿色发展大会683[23]ZhangY,XiaoX,WuX,etal.Aglobalmoderateresolutiondatasetofgrossprimaryproductionofvegetationfor2000–2016[J].Scientificdata,2017,4:170165.[24]ZanM,ZhouY,JuW,etal.Performanceofatwo-leaflightuseefficiencymodelformappinggrossprimaryproductivityagainstremotelysensedsun-inducedchlorophyllfluorescencedata[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2018,613:977-989.[25]YuanW,ChenY,XiaJ,etal.Estimatingcropyieldusingasatellite-basedlightuseefficiencymodel[J].Ecologicalindicators,2016,60:702-709.[26]YuanW,CaiW,Nguy-RobertsonAL,etal.Uncertaintyinsimulatinggrossprimaryproductionofcroplandecosystemfromsatellite-basedmodels[J].Agriculturalandforestmeteorology,2015,207:48-57.[27]ChenT.AglobalcroplandGPPdataset(GCMGPP)with26croptypes[C]//EGUGeneralAssemblyConferenceAbstracts.2017,19:11597.[28]ChenT,VandWGR,GobronN,etal.Globalcroplandmonthlygrossprimaryproductionintheyear2000[J].Biogeosciences,2014,11(14):3871-3880.[29]RamankuttyN,EvanAT,MonfredaC,etal.Farmingtheplanet:1.Geographicdistributionofglobalagriculturallandsintheyear2000[J].Globalbiogeochemicalcycles,2008,22(1).[30]谢光辉,韩东倩,王晓玉,等.中国禾谷类大田作物收获指数和秸秆系数[J].中国农业大学学报,2011，16(01):1-8.[31]谢光辉,王晓玉,韩东倩,等.中国非禾谷类大田作物收获指数和秸秆系数[J].中国农业大学学报,2011，16(01):9-17.[32]康婷婷.中国农田净初级生产力和最大光能利用率参数时空特征分析[D].南京大学,2014.[33]王轶虹,王美艳,史学正,等.2010年中国农作物净初级生产力及其空间分布格局.生态学报,2016,36(19):6318-6327.[34]康婷婷,高苹,居为民,等.江苏省农作物最大光能利用率时空特征及影响因子[J].生态学报,2013,34(2):410-420.[35]ZhangY,XuM,ChenH,etal.GlobalpatternofNPPtoGPPratioderivedfromMODISdata:effectsofecosystemtype,geographicallocationandclimate[J].GlobalEcology&Biogeography,2009,18(3):280-290.[36]罗怀良.中国农田作物植被碳储量研究进展[J].生态环境学报,2014,23(4)：692—697.[37]HayRKM.Harvestindex:areviewofitsuseinplantbreedingandcropphysiology[J].Annalsofappliedbiology,1995,126(1):197-216.[38]VanderWerfGR,RandersonJT,GiglioL,etal.Globalfireemissionsandthecontributionofdeforestation,savanna,forest,agricultural,andpeatfires(1997-2009)[J].AtmosphericChemistryandPhysics,2010,10(23):11707-11735.[39]UnkovichM,BaldockJ,ForbesM.Variabilityinharvestindexofgraincropsandpotentialsignificanceforcarbonaccounting:examplesfromAustralianagriculture[J].Advancesinagronomy,2010.[40]Yin,Y.,Byrne,B.,Liu,J.etal.CroplandCarbonUptakeDelayedandReducedby2019MidwestFloods[J].2020,AGUAdvances,1(1).[41]ChanEC,LinJC.Whatisthevalueofagriculturalcensusdataincarboncyclestudies?[J].JournalofGeophysicalResearchAtmospheres,2011,116(G3):65-65.第一届全国碳中和与绿色发展大会684基于FY-3D卫星的中国陆地净初级生产力估算研究刘勇洪1，翁富忠1，徐永明2（1.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京100081；2.南京信息工程大学遥感与测绘工程学院，江苏南京210044）摘要：目前，净初级生产力（NPP）的估算以国外卫星数据为主，利用我国卫星资料开展区域尺度的NPP估算研究还很少。基于我国最新一代FY-3D极轨气象卫星，利用光能利用率CASA模型，在光合有效辐射吸收比例系数（FPAR）和最大光能利用率优化基础上，引入适合中国区域的FROM-GLC土地覆盖类型产品，建立了基于FY-3DMERSI-IINDVI的NPP估算模型，开展了中国陆地区域NPP估算和国外先进MODISNPP产品对比分析，并开展了土地覆盖类型和归一化植被指数NDVI对NPP估算的影响分析。研究表明，基于FY-3DNDVI可有效估算中国陆地区域NPP；2019年中国陆地植被平均NPP为439.34gC﹒m-2﹒a-1，总NPP为3.182PgC/a（1P=1015），与MODISNPP产品估算偏差为1.6%；土地覆盖类型和NDVI的差异可分别造成NPP像元尺度上17.0%和18.1%的平均绝对误差，综合误差可达29.3%，该结果显示在NPP估算中需充分考虑土地覆盖类型和NDVI产品精度影响。关键词：NPP；CASA模型；FY-3D；FROM-GLC土地覆盖类型1引言陆地净初级生产力（NetPrimaryProduction,NPP）是陆地植被通过光合作用固定太阳能，在单位面积、单位时间内所获得生物量的净增加量，通常以干重（gC）表示。NPP作为地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，而且是判定生态系统碳源／汇和调节生态过程的主要因子，在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用[1-2]。近20年来NPP建模及其应用得到迅速发展，一系列适用于区域和全球尺度的NPP估算模型相继而出[3-4]，其中基于资源平衡理论的以CASA（Carnegie-Ames-StanfordApproach）模型为代表的光能利用率模型因为与卫星遥感技术相联系而成为NPP模型研究的一个重要发展方向[5-6]，CASA模型是一个充分考虑环境条件和植被本身特征的光能利用率模型，对模型参数如何在中国区域尺度上改进及有效应用，将是一个比较困难而有意义的工作。目前利用遥感估算NPP以国外MODIS、NOAA/AVHRR、SPOT等国外卫星资料为主，利用我国卫星开展NPP估算的研究还很少。风云三号D星（FY-3D）是我国自主研制的最新一代极轨气象卫星，其上搭载的中分辨率成像光谱仪（MERSI-II）（具有250m到1km的空间分辨率），能够实现区域以及全球尺度的季节和年际变化监测，为全球及区域陆地生态产品研发提供了有利数据基础[7-8]。本研究将基于CASA模型对模型参数进行有效改进，并以FY-3D卫星资料为主开展中国区域陆地NPP估算研究，以探讨FY-3D卫星资料估算NPP的适用性以及重要因子对NPP估算影响分析。2NPP估算方法在这里，NPP采用1993年Potter提出的光能利用率模型—CASA第一届全国碳中和与绿色发展大会685（Carnegie-Ames-StanfordApproach模型）[9]来估算：),(),(),(),(),(,txtxFPARtxPARtxtxAPARtxNPP（1）式中，txAPAR,为像元x在t时段内吸收的光合有效辐射（MJ），tx,为实际光能利用率(/gMJ)。txFPAR,为植被层对入射光合有效辐射（PAR）的吸收分量（无量纲），取决于植被类型和植被覆盖状况，一般采用其与归一化植被指数或比值植被指数的方法来估算FPAR[10]。2.1FPAR的估算FPAR是CASA模型的一个重要因子。在这里参考MODISFPAR产品（MOD15A2）中FPAR备用算法[11]，它把全球植被划分为6种植被类型：Biome1谷类及草本作物；Biome2灌木；Biome3阔叶作物；Biome4稀树草原；Biome5阔叶林；Biome6针叶林，根据植被类型建立了NDVI与FPAR关系查找表。在这里，根据这个关系查找表，我们建立了NDVI与FPAR的多项式回归模型，R2均在0.99以上，如图1所示：图1不同典型植被类型（Biome1谷类及草本作物；Biome2灌木；Biome3阔叶作物；Biome4稀树草原；Biome5阔叶林；Biome6针叶林）下的FPAR与NDVI关系2.2温度胁迫系数和水分胁迫系数的估算现实条件下，光能利用率受温度和水分及最大光能利用率max的影响，可以表示为：max21),(),(),(),(txWtxTtxTtx（2）其中，),(1txT和),(2txT温度胁迫系数，可采用Potter提出的方法[9]进行估算：第一届全国碳中和与绿色发展大会686（3）（4）式中：代表低温和高温条件下，植物内在的生化作用对光合的限制，表示气温从最适宜温度向高温和低温变化时对光能利用率的影响，为某一区域一年内NDVI值达到最高时月份的平均气温，认为此温度为植被生长的最适温度。当某一月平均温度小于或等于-10C时，取0，认为光合生产为零。若某月均温比最适宜温度高10C或低13C时，该月的值等于月均温为最适宜温度时的T2值的一半，即：＝0.4956。),(txW为水分胁迫系数，反映了植物所能利用的有效水分条件对光能利用率的影响。由于华北地处干旱半干旱地区，水分胁迫系数的时空变化很大，很大程度上影响着光能利用率。随着环境中有效水分的增加，W逐渐增大。其取值范围为0.5～1.0，表示极端干旱-->完全湿润（不受水分胁迫），在这里采用下式计算：PETEETW/5.05.0（5）式中，EET为估计的实际蒸散量（mm），可根据周广胜等[12]建立的区域实际蒸散模型求取：)()()(2222RnetPRnetPRnetPRnetPRnetPEET（6）其中P为降水量（mm），Rnet为净辐射量（mm），可以由以能量为单位的Rnet（MJ·m-2）转换而来，即Rnet[mm]≈0.408Rnet[MJ·m-2]。PET为潜在蒸散量（mm），在这里采用FAO（世界粮农组织）推荐的Penman-Monteith方程[13]计算：)34.01()(273900)(408.022ueeuTGRnetPETas（7）其中PET为潜在蒸散量（mm/d），Rnet为净辐射）（－－12dmMJ，T为2米高度处的平均气温，为饱和水汽压-温度曲线斜率）（－1khPa,2u为2米高度处的风速（m/s），为干湿表常数）（－1CkPa，se为饱和水汽压）（kPa，ae为实际水汽压）（kPa，可以根据最高温度、最低温度和相对湿度进行估算。G为土壤热通量）（－－12dmMJ。净辐射Rnet的计算采用FAO推荐的方法：)35.0035.1()14.034.0(2)1(4min4maxRsRseTTRsRneta（8）为地表反射率，Rs为接受的太阳辐射）（－－12dmMJ，可根据大气外辐射和日照第一届全国碳中和与绿色发展大会687百分率估算，0Rs为晴空太阳辐射）（－－12dmMJ，为斯蒂芬-波尔兹曼常数)dmMJ10903.4129－－（，maxT为最高气温（K）,minT为最低气温（K）,ae为实际水汽压（kPa）。2.3最大光能利用率max的估算对于CASA模型的改进，一个重点是最大光能利用率max的细化，传统的CASA模型将max统一设定为0.389g／MJ（以碳的质量计算），实际上，不同地区、不同植被类型的max存在较大差异。因此，针对不同研究区域对max进行修正，对于提高模型估算精度显得尤为重要。在这里参考对中国区域最大光能利用率研究结果[10，14-15]，确定了中国区域典型植被类型的max的取值，如表1所示。表1中国区域典型植被类型最大光能利用率植被类型最大光能利用率（g／MJ）落叶针叶林0.485常绿针叶林0.389落叶阔叶林0.692常绿阔叶林0.985针阔混交林0.475常绿、落叶阔叶混交林0.768灌丛0.429草地0.573农田0.542其它0.542图2中国区域FROM-GLC土地覆盖分类产品（左）与MODIS-IGBP土地覆盖分类产品（右）由表1可知，不同植被类型尤其是不同森林类型max差异比较明显，因此需要获取准确的土地/植被覆盖类型。由于MODIS-IGBP土地覆盖产品在全球区域分类精度不足50%，用第一届全国碳中和与绿色发展大会688中国14个通量站土地覆盖类型的验证精度低于10％[16]，因此在这里选择适合于中国土地覆盖类型的FROM-GLC（FinerResolutionObservationandMonitoring—GlobalLandCover)分类方案生成的中国区域250m土地覆盖产品（分类精度为75.17%）[17]，并结合中国区域30m分辨率的6种森林制图产品[18]进行了林地类型订正，从而得到中国区域1km分辨率的FROM-GLC19种类型土地覆盖产品，如图2（左）所示：FROM-GLC与MODIS-IGBP土地覆盖分类产品空间分布差异非常明显，以常绿阔叶林和常绿针叶林为例，MODIS-IGBP土地覆盖分类产品与FROM-GLC分类产品中具有空间一致性的比例仅为FROM-GLC分类产品中的27.2%和7.8%。以上估算结果为月NPP值，12个月累加即可得到年NPP值。3资料及预处理气象资料来源于国家气象信息中心2019年中国地区2165个气象站台的月平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、日照时数、风速和降水等7个气象参数，采用反距离权重法插值生成12月0.01°×0.01°等经纬度中国区域各气象要素栅格影像。卫星资料来源于2019年国家卫星气象中心的逐月1km分辨率FY-3DMERSI-II月NDVI合成产品，可从风云卫星遥感数据服务网站（http://satellite.nsmc.org.cn/portalsite/default.aspx）上免费下载；此外，从美国航天局网站（https://earthdata.nasa.gov/）可获取2019年500m分辨率MODISNPP产品（MOD17A3HGF）、500m分辨率MODISIGBP土地覆盖产品（MCD12Q1）、500m分辨率MODISNDVI16天合成产品（MOD13A1），这些产品被用来与本算法估算结果进行对比分析。对MODISNDVI16天合成产品利用最大值合成法可生成2019年逐月MODISNDVI产品。这些产品均为全球分幅产品，对其进行投影、拼接、裁剪生成0.01°×0.01°等经纬度中国区域各要素栅格影像。4结果与分析4.1NPP估算结果验证分析如图3所示为中国区域1kmNPP估算结果及MODISNPP产品与本算法之差空间分布。可以看出，中国陆地区域NPP空间分布格局与已有研究成果较为一致[19-20]，2019年NPP在0-1789gC﹒m-2﹒a-1之间变动，在中国南端NPP可达1000gC﹒m-2﹒a-1以上。与2019年MODISNPP产品相比，两者空间分布差异明显，本算法的NPP在东北林区及南方湿润地区尤其是西南地区偏低，在北方大部分地区及青藏高原总体偏高。图3基于FY-3D估算的2019年中国区域NPP（左）及MODISNPP产品与本算法之差（右）空间分布在这里利用朱文泉等（2007）[10]里中国主要植被类型NPP普查资料（实测）进行对比分析，如图4所示：可以看出，本算法估算的常绿阔叶林、混交林和落叶阔叶林NPP与实测较为接近（距平百分率在5%之内），对草地则高估（偏高18.7%），其他植被类型则低估，第一届全国碳中和与绿色发展大会689尤其是落叶针叶林低估23.2%；而MODISNPP产品除了落叶针叶林较为接近实测值外，农田、常绿阔叶林和落叶阔叶林存在低估，其他植被类型则存在明显高估（偏高28.9-70.9%），尤其在中国西南五省市（四川、重庆、云南、广西和贵州）地区偏高非常明显（平均为769.94gC﹒m-2﹒a-1），而已有的研究[21]显示中国西南五省市植被地区平均为540.33gC﹒m-2﹒a-1，本算法估算结果（561.14gC﹒m-2﹒a-1）则更接近已有研究成果。总的来看，除了落叶针叶林，本算法估算的典型植被类型NPP较MODISNPP产品更加接近实测结果。就整个中国区域来看，利用本算法估算的中国陆地植被平均NPP为441.19gC﹒m-2﹒a-1，接近MODISNPP产品中国陆地植被平均值448.26gC﹒m-2﹒a-1；中国陆地植被总NPP为3.182PgC/a（1P=1015），较MODISNPP产品估算值3.233PgC/a偏低1.6%，这与朱文泉（2007）[10]得出的1989—1993年中国陆地植被NPP平均为3.12PgC/a接近。以上结果显示，基于FY-3D卫星资料和本算法能有效估算中国区域NPP。图4不同方法下的中国陆地典型植被类型NPP平均估算结果对比分析4.2土地覆盖类型与NDVI敏感性分析光能利用率CASA模型中，土地覆盖类型决定着最大光能利用率max和光合辐射吸收比例FPAR，NDVI决定着实际光能利用率和光合辐射吸收比例FPAR，因此土地覆盖类型的NDVI差异可能会造成NPP估算明显差异。这里基于本文算法，给出三种方案分别估算中国陆地区域NPP与原算法进行比较，以分析土地覆盖类型和NDVI变化对NPP估算结果影响。分别为：方案一，FROM-GLC土地覆盖类型替换为2019年IGBP土地覆盖类型；方案二，FY-3DNDVI替换为MODISNDVI；方案三，土地覆盖类型和NDVI均进行替换。不同方案下估算的中国陆地区域NPP分析结果如图5和表2所示。结果显示：方案一中，原有的土地覆盖类型FROM-GLC替换为IGBP后（图5a），估算的NPP与MODISNPP产品的空间相关性从替换前的0.68增加到替换后的0.83，主要是由于MODISNPP产品采用的IGBP土地覆盖分类产品，致使替换后的空间相关性增加；此外，替换前后基于像元尺度的NPP平均绝对误差可达74.8gC﹒m-2﹒a-1，占本文估算的中国陆地植被NPP平均值（441.19gC﹒m-2﹒a-1）的17.0%，总的NPP和植被平均NPP增加4.9%，分别为3.338PgC/a和462.87gC﹒m-2﹒a-1，这很可能与IGBP土地覆盖分类产品把中国南方地区的大面积灌丛识别为林地，而林地的最大光能利用率明显大于灌丛，致使NPP估算增加。方案二中，原有的FY-3DNDVI产品替换后，估算的NPP与MODISNPP产品的空间相关性从替换前的0.68增加到替换后的0.76，主要是由于MODISNPP产品采用的MODISNDVI产品，致使替换后的空间相关性增加；此外，替换前后基于像元尺度的平均绝对误差可达79.7gC﹒m-2﹒a-1，即占到中国陆地植被NPP平均值的18.1%，总的NPP和植被平均NPP增加8.7%，分别为3.458PgC/a和479.42gC﹒m-2﹒a-1，这主要是由于MODIS的NDVI月合成产品总体较现有的FY-3DNDVI业务产品偏高[8]，致使NPP估算增加。植被覆盖类型本算法与实测距平百分率(%)MODISNPP产品与实测距平百分率(%)农田-16.0-24.5常绿阔叶林-0.8-12.1常绿针叶林-13.170.9混交林0.037.5落叶阔叶林-3.6-18.3落叶针叶林-23.24.7灌丛-16.053.0草地18.728.9第一届全国碳中和与绿色发展大会690方案三中，两者均替换后，估算的NPP与MODISNPP产品的空间相关性从替换前的0.68增加到替换后的0.86，主要是由于MODISNPP产品采用的IGBP土地覆盖类型和MODISNDVI产品，致使替换后的空间相关性增加；基于像元尺度的平均绝对误差可达129.4gC﹒m-2﹒a-1，即占到中国陆地植被NPP平均值的29.3%；总的NPP和植被平均NPP增加14.4%，分别为3.641PgC/a和504.86gC﹒m-2﹒a-1,NPP增加的原因主要是综合了前面IGBP土地覆盖类型中南方林地面积的增加和MODISNDVI的增加所致。另外，以上三个方案的NPP估算中，中国北方草原及西部荒漠和青藏高原大部分地区中，NPP估算结果均较替换前偏低，图3的MODISNPP产品也有类似特征，这很可能与FY-3DNDVI在这些地区与MODISNDVI存在较大差异所致，此外，土地覆盖类型差异所导致的实际光能利用率也会造成一定影响，还需进一步研究分析。图5不同方案下估算的中国区域NPP与本算法估算NPP之差空间分布：（a）土地覆盖类型替换，（b）NDVI替换，（c）土地覆盖类型和NDVI替换表2不同方案下估算的中国区域NPP方案本文算法MODISNPP产品方案一方案二方案三总NPP（PgC/a）3.1823.2333.3383.4583.641植被平均NPP（gC﹒m-2﹒a-1）441.19448.26462.87479.42504.865结论与讨论本研究主要开展我国新一代极轨气象卫星FY-3D卫星在NPP估算的定量应用潜力研究。基于光能利用率CASA模型，在FPAR经验模型和最大光能利用率优化基础上，引入适合中国区域的FROM-GLC土地覆盖类型产品，建立了基于FY-3D卫星资料的NPP估算模型。估算结果显示：与中国典型植被类型实测NPP数据相比，基于FY-3D卫星资料可有效估算中国区域NPP；其中2019年中国区域植被平均NPP为441.19gC﹒m-2﹒a-1，总NPP为3.182PgC/a，接近MODISNPP估算值（偏低1.6%）。此外研究表明，不同土地覆盖类型和NDVI产品对NPP估算结果影响差异显著。基于本文算法，采用MODISIGBP土地覆盖类型，像元尺度上的植被NPP平均误差可达17%；采用MODISNDVI产品，像元尺度上的植被NPP平均误差可达18%；两者造成的像元尺度上综合误差可达29.3%。因此，在基于遥感卫星资料估算中国陆地区域NPP时，需充分考虑土地覆盖类型和NDVI产品的误差影响。除此之外，还有以下因素影响着NPP估算精度，包括：（1）算法的影响：本算法直接从NPP与太阳辐射的经验关系进行估算，而MODISNPP产品则综合考虑了光合作用、蒸腾蒸发、呼吸作用等植物生长过程，采用CASA-Biome-BGC耦合模型来估算NPP，两者存在明显差异，未来仍需发展考虑经验模型和植物生理过程的耦合模型来估算NPP；（2）最大光能利用率取值：本算法最大光能利用率取值主要基于CASA模型在中国地区应用的经验中获取，这与MODISNPP产品最大光能利用率取值存在明显差异，例如MODISNPP产品取落叶针叶林和常绿针叶林值分别为1.086和0.962，这与本算法中分别取值0.485和0.389存在着显著差异；此外C3和C4植物的最大光能利用率也存在着明显差异，在本算法中并第一届全国碳中和与绿色发展大会691没有考虑，因此最大光能利用率的细化和改进仍是未来NPP估算的重要内容。（3）时间尺度：MODISNPP是基于8天时间尺度估算，而本算法基于月时间尺度，两者也存在着较大差异。参考文献[1]FieldCB，BehrenfeldMJ,RandersonJT,eta1.Primaryproductionofthebiosphere：integratingterrestrialandoceaniccomponents[J]．Science，1998,281，237—240．[2]Running,StevenW,Heinsch,etal.Acontinuoussatellite-derivedmeasureofglobalterrestrialprimaryproduction[J].BioScience,2004,547-560.[3]YanH,WangSQ,BillesbachD,etal.ImprovedglobalsimulationsofgrossprimaryproductbasedonanewdefinitionofwaterstressfactorandaseparatetreatmentofC3andC4plants[J].EcologicalModelling,2015,297(297):42-59.[4]陈静清,闫慧敏,王绍强,等.中国陆地生态系统总初级生产力VPM遥感模型估算[J].第四纪研究,2014,34(004):732-742.[5]陈正华,麻清源,王建,等.利用CASA模型估算黑河流域净第一性生产力[J].自然资源学报，2008，23(2)：263-273.[6]顾娟,李新,黄春林,等.2002-2010年中国陆域植被净初级生产力模拟[J].兰州大学学报（自然科学版）,2013,000(002):203-213.[7]许健民,杨军,张志清,等.我国气象卫星的发展与应用[J].气象,2010,36(7):94-100.[8]HanXZ,YangJ,TangSH,etal.VegetationProductsDerivedfromFengyun-3DMediumResolutionSpectralImager-Ⅱ[J].JournalofMeteorologicalResearch,2020,34(04):119-129.[9]PotterCS,RandersonJT,FieldCB,eta1.Terrestrialecosystemproduction：Aprocessmodelbasedonglobalsatelliteandsurfacedata[J]．GlobalBiogeochemicalCycles，1993,7：8l1—841．[10]朱文泉,潘耀忠,张锦水.中国陆地植被净初级生产力遥感估算[J],植物生态学报,2007,31(3)：413-424.[11]KnyazikhinY,GlassyJ,PrivetteJL,etal.MODISLeafAreaIndex(LAI)andFractionofPhotosyntheticallyActiveRadiationAbsorbedbyVegetation(FPAR)Product(MOD15)AlgorithmTheoreticalBasisDocument.1999.http://eospso.gsfc.nasa.gov/atbd/modistables.html.[12]周广胜,张时新.1995.自然植被第一性生产力模型初探[J].植物生态学报,19(3)：193-200.[13]刘勇洪,叶彩华,王克武,等.RS和GIS技术支持下的北京地区土壤墒情预报技术[J],农业工程学报,2008,24（9）:155-160.[14]包刚,辛晓平,包玉海,等.2016.内蒙古草原植被最大光能利用率取值优化研究[J].光谱学与光谱分析,36(10):3280-3286.[15]刘剑锋,陈琳,孟琪,等.2019.基于CASA-VPM模型的植被最大光能利用率研究[J].河南农业科学,048(012):157-163.[16]宫鹏.2009.基于全球通量观测站的全球土地覆盖图精度检验[J].自然科学进展,19(007):754-759.[17]WangJ,ZhaoYY,LiCC,etal.Mappinggloballandcoverin2001and2010withspatial-temporalconsistencyat250mresolution.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing.2015,103(4-8):38-47.[18]LiCC,WangJ,HuLY,etal.ACirca2010thirtymeterresolutionforestmapforChina[J].RemoteSensing,2014,6(6):5325-5343.[19]顾娟,李新,黄春林,等.2002-2010年中国陆域植被净初级生产力模拟[J].兰州大学学报（自然科学版）,2013,49(2):203-213.[20]徐雨晴,肖风劲,於琍.中国森林生态系统净初级生产力时空分布及其对气候变化的响应研究综述[J].第一届全国碳中和与绿色发展大会692生态学报,2020(14).[21]赵志平,吴晓莆,李果,等.2009--2011年我国西南地区旱灾程度及其对植被净初级生产力的影响[J].生态学报,2015,35(2)：350—360.第一届全国碳中和与绿色发展大会693基于MODIS的风云4A和日本葵花8云检测产品比较闵敏1（1.中山大学大气科学学院、广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室、海洋科学与工程南方实验室（广东、珠海），珠海519082）摘要：我们针对风云四号（FY-4A）的新一代静止气象卫星成像仪（AGRI）和Himawari-8（H08）的先进Himawari成像仪（AHI）开发了一种统一的云检测算法。我们研究了云检测算法的综合性能。在时空上，该算法与来自Terra和Aqua平台的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的官方Collection-6云检测产品相匹配，我们将其作为相互比较和验证的基准。强大的云掩码算法可以在FY-4A/AGRI和H08/AHI之间产生高度一致性。基于MODIS的验证结果表明，对于FY-4A/AGRI和H08/AHI而言，多云场景的识别效果要好于晴天场景识别；错误警报率（FAR）也相对较低。此外，该算法在白天更可靠，FY-4A/AGRI和H08/AHI的命中率（HR）约为92％。我们发现水上的云层掩蔽结果的精确度略高于陆地。此外，我们发现以MODIS为基准时，这两种高级GEO成像仪的匹配像素中，有超过67％的像素没有偏差。总体而言，FY-4A/AGRI和H08/AHI的命中率值分别约为91.04％和91.82％。这些结果很好的说明了该算法在实时云检测产品反演中的高质量。关键词：云检测；风云4A；MODIS；辐射传输0引言近年来，我国发展的新一代静止气象卫星有四个主要传感器，其中的地球同步辐射成像仪（AGRI）作为FY-4A上的关键光学传感器，有14个光谱带（从FY-2上的5个波段增加），显著提高了其对云层和对流系统观测。通常，可使用天基被动或主动光学传感器[9-12]来检测全球云量的特性。这项研究中，我们在FY-4A/AGRI和Himawari-8/AdvancedHimawari成像仪的多光谱测量的基础上，开发了一个统一的操作云检测算法[3,17]。评估云检测产品的两个主要步骤是通过对一组合成图像进行视觉检查的图像解释和通过比较各种云测量的定量分析[14]。MODIS最新的官方Collection-6云检测产品被用作评估新云检测算法性能的基准[24,25]。日本气象厅新一代GEO卫星H08/AHI有16个波段和3种不同的空间分辨率（0.5、1.0和2.0公里）。由于FY-4A/AGRI和H08/AHI波段相似，开发了一个先进的近实时风云地球静止轨道算法试验台（FYGAT）系统。在这项研究中，主要目的是通过与使用官方Collection-6云检测产品处理的时空匹配MODIS数据的相互比较，定量评估FY-4A/AGRI和H08/AHI的新一代GEO卫星成像仪的统一和可操作的云检测算法的性能。1数据和方法1.1数据作为FY-4A地球气象卫星平台上最重要的有效载荷之一，AGRI有两个独立的扫描镜来执行南北和东西向扫描。日本气象厅新一代地球气象卫星H08于2014年10月7日成功发射。作为H08上唯一的传感器，AHI有16个波段（3个可见光波段、3个近红外波段和10第一届全国碳中和与绿色发展大会694个红外波段），具有10分表1FY-4A/AGRI和H08/AHI性能比较钟的时间间隔全磁盘观察模式。表1总结了FY-4A机载AGRI的规格和主要应用和H08/AHI的规格和主要用途。与FY-4A/AGRI相比，H08/AHI具有更多的具有更高空间分辨率的红外波段。1.2FY-4A/AGRI和H08/AHI云检测算法表2FY-4A/AGRI和H08/AHI的统一云掩膜算法的测试和阈值为了开发FY-4科学产品算法的原型，FY-4算法工作组的科学家成功地为成像仪和探测仪开发了两个科学产品算法试验台（FYGAT）[3]。目前FY-4A/AGRI和H08/AHI的统一可操作云检测算法主要参考GOES-R/ABI的运算算法。为FY-4A/AGRI和H08/AHI开发的云第一届全国碳中和与绿色发展大会695检测算法将13个光谱和空间均匀性测试与2个恢复测试相结合，生成四个级别（清晰、可能清晰、可能多云和多云）的云检测产品（表II）。图1显示了FY-4A/AGRI和H08/AHI的统一和可操作的云检测算法的流程图。图1FY-4A/AGRI和H08/AHI云掩模算法流程图。ETROP（LRC）=对流层顶“局部辐射中心”的发射率；RTCT=相对热对比试验；PFMFT=4-5分裂窗试验；NFMFT=4-5分裂窗试验；RFMFT=相对4-5分裂窗试验；CIRRU=卷云水汽试验；发射率4=4μm发射率试验；ULST=均匀低层试验；RGCT=总反射率对比试验；RVCT=相对可见对比试验；NIRREF=近红外反射试验；RUT=反射均匀性试验；TUT=热均匀性试验。首先，利用红外波段观测的云测试算法包括6个独立的测试：(1)ETROP:第一次ETROP测试显示11μm处发射率（ε）的物理意义清晰直接，在晴空条件下应接近零，计算如下：,1其中Iobs,Iclear,和Itrop代表观测到的辐射、晴天的模拟辐射和对流层顶温度下的等效黑体辐射。(2)RTCT:RTCT测试是根据11μm波段的BTs，从3×3个相邻像素中找出较冷（或多云）的像素。(3,4)PFMFT和NFMFT:PFMFT和NFMFT测试均继承自AVHRR，应分别使用11和12μm波段的模拟晴天BTs来检测半透明和不透明云。PFMFT的阈值χ可以表示为：,2其中BT和BTclear表示观测和模拟的（晴天时）亮度温度。NFMFT用于不透明云检测的阈值ϕ如下：,3(5)RFMFT:RFMFT测试对BT差异（BTD，亮温差，11–12μm）的相对变化进行操作，以根据BTD阈值（表II）和相邻的暖中心来查找多云像素。具体地说，阈值度量可以写如下：,4与PFMFT和NFMFT相比，陆地和海洋上RFMFT的阈值相似，这可能是由于缺乏RTM第一届全国碳中和与绿色发展大会696计算。(6)CIRH2O:对于CIRH2O试验，使用统一的Pearson相关阈值0.7，这取决于7.3μm处的水汽带和11μm处的红外分裂窗带之间的空间变化差异。进行该试验的一个重要条件是两个通道中3×3相邻像素盒的标准差必须超过0.5K。其次，使用了两个重要的短波红外测试：(7)EMISS4:EMISS4测试基于4μm观测值对云层存在的极高灵敏度，应用4μm处云发射率的差异，可以写为：,5式中为晴空时的发射率。4μm发射率计算为e4=I4/I4,bb(I4和I4,bb分别为4μm时的辐射率和用11μmBT计算的黑体辐射率）。(8)ULST:ULST的阈值方程与EMIS4相同。测试的原理是，在4μm通道上，低均匀层云的反射率高于地表。第三，进行了三次太阳反射率试验：(9,10)RGCT和RVCT:RGCT和RVCT都使用3×3个相邻的最亮晴天像素在0.65μm处的反射率差来识别多云像素。(11)NIRREF:使用了经典的近红外反射试验，根据1.6μm处的归一化差异雪指数（NDSI）来区分雪/冰面上的云，其表达式如下：,6式中，和分别表示0.64和1.6μm波段的反射率。最后，云检测算法执行两个空间均匀性测试：(12,13)RUT和TUT:RUT和TUT测试主要使用在3×3像素框中计算的标准差。3结果与讨论3.1相互比较的案例分析本研究中，成功为FY-4A/AGRI和H08/AHI实现了上述新一代地球气象卫星的统一可操作云检测算法。使用21天（2017年9月15日至20日、2018年1月1日至5日、4月1日至5日、2018年7月1日至5日）连续和时空匹配的FY-4A/AGRI、H08/AHI和Aqua/TerraMODIS云检测产品进行相互比较和验证。图2显示由于卫星的个别最低点，FY-4A/AGRI（104.7°E）和H08/AHI（140.7°E）的观测区域存在显著差异。但对于相同的陆地或海洋区域，同时得到的云检测结果非常吻合，表明该算法在新一代GEO卫星成像仪上是可行的。为进一步评估FY-4A/AGRI和H08/AHI云检测结果的准确性，我们使用Aqua/TerraMODIS官方Collection-6云检测产品进行相互比较。根据光学传感器的不同空间分辨率，将所有数据投影到分辨率为0.04°×0.04°的网格图像上。实验期间，通过图像解释和定量分析，找到了118个时空匹配数据。第一届全国碳中和与绿色发展大会697图22017年9月22日04:00UTC时FY-4A/AGRI（左）和H08/AHI（右）的完整磁盘云掩膜产品。BJT代表北京时间。白色、灰色、深绿色、浅绿色、深蓝色和浅蓝色分别表示多云、可能多云、陆地上空晴朗、陆地上空可能晴朗、水面上空晴朗、水面上空可能晴朗。图32017年9月19日05:40/05:45（FY-4A）UTC时，MODIS（右上）、H08/AHI（左下）和FY-4A/AGRI（右下）之间云掩膜产品的比较。左上图形表示H08/AHI观察到的0.64μm处的反射率。图中方框表示MODIS云掩膜产品的边界。图3和图4显示了三个匹配的云检测结果的两个典型案例研究。图3显示了2017年9月19日05:40UTC的白天情况。FY-4A/AGRI和H08/AHI的云检测结果几乎相同。同时，2017年9月19日15:00UTC的FY-4A/AGRI和H08/AHI的夜间案例结果（图4）与H08/AHI观测到的10.40μm亮度-温度图像（图4）有较好的一致性，意味着当前的云检测算法可能表现更好。第一届全国碳中和与绿色发展大会698图42017年9月19日15:00UTC在MODIS（右上）、H08/AHI（左下）和FY-4A/AGRI（右下）之间比较云掩膜产品。左上的图形表示H08/AHI观察到的10.40μm的亮度温度（BT）。3.2统计结果在这项调查中，采用了四个重要的定量分析验证分数，包括检出概率（POD）或召回率，假警报率（FAR），命中率（HR）或准确性以及柯伊珀技能分数（KSS）。定义如下：,(7),(8),(9),(10),(11),(12)其中，a和d分别表示由样本（来自FY-4A/AGRI和H08/AHI）和定义的基准（MOD35/MYD35）都确定为多云或晴天的匹配像素的数量；b表示由样本划分为晴天但由基准划分为多云的像素数；c表示分类为样品为多云，基准为晴天。POD值越大，表示当前的云检测算法在确定晴天或多云条件时的效率越高。FAR值应该最小化。HR或精确度代表当前云检测算法的总体效率。KSS是一种补充性的测量方法，它在一定程度上惩处了错误分类[25,33-36]。第一届全国碳中和与绿色发展大会699图5季节（1月1日至5日、4月1日至5日、7月1日至5日和9月15日至20日）FY-4A/AGRI和H08/AHI云掩膜的POD（检测概率）、FAR（虚警率）、HR（命中率）和KSS（柯伊伯技能分数）分数以及所有匹配像素。图6所有匹配像素的FY-4A/AGRI和H08/AHI的POD（检测概率）、FAR（虚警率）、HR（命中率）和KSS（柯伊伯技能分数）分数。上图为陆地或水面上；下图为白天或晚上。图5显示了FY-4A/AGRI和H08/AHI的云检测结果的验证分数。结果表明，4月份（FY-4A:0.855，H08:0.894）和1月份（FY-4A:0.909，H08:0.903）的HR值略低。POD、FAR、HR和KSS的具体值与匹配像素的数量汇总在表III中。根据试验期间的匹配数据，评估了FY-4A和H08在不同场景（白天/夜晚、陆地/水上）下的遮光性能（图6和表IV）。相比之下，FY-4A和H08的云检测算法在白天的表现都很好。FY-4A和H08的HR值分别达到0.932和0.926；KSS值均在0.8以上。夜间，我们观察到FY-4A和H08之间存在相对明显的差异。FY-4A的HR值显著降低至0.878，而H08则保持在0.9以上。FY-4A夜间KSS值为0.778，比H08低0.07左右。为了对FY-4A和H08的云检测结果提供更完整的评估，一个新的偏差∆Q被定义为：第一届全国碳中和与绿色发展大会700,(13)表3POD、FAR、HR和KSS的值，以及FY-4A/AGRI和H08/AHI季节（1月1日至5日、4月1日至5日、7月1日至5日和9月15日至20日）的匹配像素数和所有匹配像素表4POD、FAR、HR和KSS的值，以及FY-4A/AGRI和H08/AHI（白天/夜晚和陆地/水域）的匹配像素数图7FY-4A/AGRI和H08/AHI云掩膜的偏移比率其中Qsamples和QMODIS分别是用于定义样本（FY-4A或H08）和MODIS（清除=3；可能清除=2；可能多云=1；多云：0）像素云检测类型的值；的范围是−3.0到3.0。0表示样本和基准之间没有偏差。正值和负值分别表示有向晴朗和多云偏移的倾向。为了进行分析，定义了以下四种类型的移位:，无偏移，小偏移第一届全国碳中和与绿色发展大会701，向多云偏移，向晴朗偏移图7显示了FY-4A和H08的偏移比率均在67%以上。FY-4A的多云偏移和晴天偏移的比率分别为6.42%和9.25%。H08的对应比率都较低，阴天和晴天分别约为5.94%和8.51%。显然，晴天偏移像素的比率高于多云偏移像素的比率；这一发现也可以在图5和图6中看到。4结论这项研究为新一代地球静止轨道卫星成像仪FY-4A/AGRI和H08/AHI提供了一个统一和可操作的云检测算法的详细评估。来自Terra和Aqua平台的MODIS最新官方Collection-6云检测产品被用作相互比较和验证的基准。评估基于FY-4A/AGRI、H08/AHI和MODIS的21天连续数据（2017年9月15日至20日、1月1日至5日、4月1日至5日、2018年7月1日至5日）。基于案例研究，该算法对晴朗和多云的像素（非常高的置信度）最可靠；但AGRI/AHI和MODIS在确定模糊像素时的不同理论方法导致了模糊像素检测的显著差别。结果表明，与晴天相比，我们的算法在确定多云场景时更为准确，对于多云像素，POD值较高，而FAR值较低。比较还表明，HR值白天高于夜间。我们的算法使得水上的云检测结果比陆地上的更精确。验证得分表明，以MODIS为基准时，H08/AHI的性能略优于FY-4A/AGRI。此外，还引入了一个偏差指数来对算法进行全面评估，包括模糊的像素点。分析表明，以MODIS为基准，FY-4A/AGRI和H08/AHI的匹配像素中有67%以上没有偏差。小偏移像素的比例约为17%。此外，晴朗偏移像素的比率略高于多云偏移像素的比率，这与高FAR值一致。总之，FY-4A/AGRI和H08/AHI的高质量云检测产品都是在这项初步验证工作中生产的。结果证明了这种统一的、可操作的云检测算法用于实时云检测产品检索的可靠性。但应当指出的是，MODIS官方云检测产品并不是验证当前GEO卫星云检测算法的唯一基准。另外，为了进一步降低云检测产品的不确定性，我们未来的工作重点是针对FY-4/AGRI在西藏高原等特殊地区的霾污染和云层进行识别。参考文献[1]J.Yang,Z.Zhang,C.Wei,F.Lu,andQ.Guo,"IntroducingtheNewGenerationofChineseGeostationaryWeatherSatellites,Fengyun-4,"BulletinoftheAmericanMeteorologicalSociety,vol.98,pp.1637-1658,2017.[2]X.Hu,N.Xu,F.Weng,Y.Zhang,L.Chen,andP.Zhang,"Long-TermMonitoringandCorrectionofFY-2InfraredChannelCalibrationUsingAIRSandIASI,"IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.51,pp.5008-5018,2013.[3]M.Min,C.Wu,C.Li,H.Liu,N.Xu,X.Wu,etal.,"DevelopingthescienceproductalgorithmtestbedforChinesenext-generationgeostationarymeteorologicalsatellites:Fengyun-4series,"JournalofMeteorologicalResearch,vol.31,pp.708-719,August012017.[4]P.Wang,J.Li,Z.Li,H.N.LimAgnes,J.Li,J.SchmitTimothy,etal.,"TheImpactofCross-trackInfraredSounder(CrIS)Cloud-ClearedRadiancesonHurricaneJoaquin(2015)andMatthew(2016)Forecasts,"JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,vol.122,pp.13,201-13,218,2017/12/272017.[5]D.Cao,F.Huang,andX.Qie,"DevelopmentandEvaluationofdetectionalgorithmforFY-4GeostationaryLightningImager(GLI)measurement."[6]M.B.Baker,"CloudMicrophysicsandClimate,"Science,vol.276,p.1072,1997.第一届全国碳中和与绿色发展大会702[7]M.Min,P.Wang,R.CampbellJames,X.Zong,andY.Li,"MidlatitudecirruscloudradiativeforcingoverChina,"JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,vol.115,2010/10/272010.[8]J.Li,J.Huang,K.Stamnes,T.Wang,Q.Lv,andH.Jin,"AglobalsurveyofcloudoverlapbasedonCALIPSOandCloudSatmeasurements,"Atmos.Chem.Phys.,vol.15,pp.519-536,2015.[9]M.MinandZ.Zhang,"Ontheinfluenceofcloudfractiondiurnalcycleandsub-gridcloudopticalthicknessvariabilityonall-skydirectaerosolradiativeforcing,"JournalofQuantitativeSpectroscopyandRadiativeTransfer,vol.142,pp.25-36,2014/07/01/2014.[10]J.Guo,H.Liu,F.Wang,J.Huang,F.Xia,M.Lou,etal.,"Three-dimensionalstructureofaerosolinChina:Aperspectivefrommulti-satelliteobservations,"AtmosphericResearch,vol.178-179,pp.580-589,2016.[11]R.Frey,S.Ackerman,Y.Liu,K.I.Strabala,H.Zhang,J.Key,etal.,ClouddetectionwithMODIS.PartI:improvementsintheMODIScloudmaskforcollection5vol.25,2008.[12]X.Zhuge,X.Zou,andY.Wang,"AFastCloudDetectionAlgorithmApplicabletoMonitoringandNowcastingofDaytimeCloudSystems,"IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.55,pp.6111-6119,2017.[13]L.L.Stowe,P.A.Davis,andE.P.McClain,"ScientificBasisandInitialEvaluationoftheCLAVR-1GlobalClear/CloudClassificationAlgorithmfortheAdvancedVeryHighResolutionRadiometer,"JournalofAtmosphericandOceanicTechnology,vol.16,pp.656-681,1999/06/011999.[14]S.Ackerman,K.Strabala,P.Menzel,R.Frey,C.Moeller,L.Gumley,etal.,Discriminatingclear-skyfromcloudwithMODIS.Algorithmtheoreticalbasisdocument(MOD35)vol.103,2006.[15]S.Ackerman,K.I.Strabala,W.PaulMenzel,R.Frey,andC.C.Moeller,DiscriminatingclearskyfromcloudswithMODISvol.103,1999.第一届全国碳中和与绿色发展大会703基于事前生命周期评价指引低碳技术的研发陆嘉麒1，廖文杰2，熊谷将吾3，斋藤优子3，吉岡敏明3，张楠1,4，李光辉1（1.上海工程技术大学，环境与资源创新中心，中国上海201620；2.四川大学新能源与低碳技术研究院，中国四川610065；3.日本东北大学环境科学研究科，日本宫城980-8579；4.英国曼彻斯特大学，过程集成中心，英国曼彻斯特M139PL）摘要：低碳技术的研发是实现中国2030年碳达峰和2060年碳中和目标的关键之一，然而从生命周期的角度而言，新技术的应用是否能真正地实现碳减排具有不确定性。传统的生命周期评价（LCA）需要工业规模的生产清单数据进行评价，但对于尚处于研发阶段的技术，很难获得LCA所需的数据。因此，为了将生命周期环境影响纳入到实验室规模新技术的开发目标中，事前LCA的方法论在近几年的产业生态学中逐渐成为讨论的热点之一。本文首先通过总结了目前事前LCA的方法论存在的数据清单收集、系统边界定义和评价意义等主要问题，得出了不应将事前LCA应用于准确评价新技术潜在的碳足迹等环境影响，而应将已经目前工业化技术的碳足迹作为新技术研发的基准目标，发现和优化潜在的环境影响较大的过程，为工业应用提出绿色设计建议。在对尚未工业化低碳技术的事前LCA案例分析进行归纳总结后得出，基于实验规模技术计算得到碳足迹与实际工业规模会有数量级的差距，因此建议应用过程模拟的方法计算工业规模的能耗和投入产出清单。最后以废弃聚氯乙烯的低碳脱氯资源化技术作为案例分析，融合基础实验、过程模拟和事前LCA，以碳足迹作为评价指标，指引新技术低碳工艺设计和运行条件的研发。关键词：事前生命周期评价；低碳技术；绿色设计；废弃物循环；过程模拟Guidingthedevelopmentoflow-carbontechnologiesbasedonex-antelifecycleassessmentJiaqiLu1,WenjieLiao2,ShogoKumagai3,YukoSaito3,ToshiakiYoshioka3,NanZhang1,4,GuanghuiLi1(1.InnovationCentreforEnvironmentandResources,ShanghaiUniversityofEngineeringScience,Shanghai201620,China;2.InstituteofNewEnergyandLow-CarbonTechnology,SichuanUniversity,Sichuan610207,China;3.GraduateSchoolofEnvironmentalStudies,TohokuUniversity,Miyagi980-8579,Japan;4.TheCentreforProcessIntegration,TheUniversityofManchester，ManchesterM139PL,U.K.)Abstract：Thedevelopmentoflow-carbontechnologiesisoneoftheessentialpiecesto第一届全国碳中和与绿色发展大会704achievethecarbonemissionpeakin2030andthecarbonneutralitybefore2060inChina.However,itisuncertainwhethertheapplicationofnewtechnologiescanreallyachievecarbonemissionreductionbasedonlife-cyclethinking.Bytheconventionallifecycleassessment(LCA),theenvironmentalimpactsareex-postevaluatedbasedontheindustrial-scaleproductionsystem.Thus,toevaluatethepotentiallife-cycleenvironmentalimpactsofatechnologyunderdevelopment,ex-anteLCAbecomesarisingtopicinthefieldofindustrialecology.Atfirst,thisstudysummarizedmainissuesaboutthemethodologyofex-ante,includingthedifficultyofmodelingtheinventorydata,definingthesystemboundary,andthepurposeofex-anteLCA.Itisconcludedthatinsteadofpredictingtheaccuratevalueoftheimpacts,ex-anteLCAshouldbeappliedtoguidethegreendesignofemergingtechnologies.Meanwhile,basedonthereviewoftypicalpublishedwork,theprocesssimulationisrecommendedtoobtainthereasonableinventorydata.Finally,asacasestudyforguidingthelow-carbondevelopmentoftechnologies,thegreendesignofaClrecoveryprocessforPVCwastewasrevealedbytheintegrationofexperiment,simulationandex-anteLCA.Keywords:ex-antelifecycleassessment;low-carbontechnology;greendesign;wasterecycling;processsimulation1绪论低碳技术指的是能显著减少目前工业生产系统中以二氧化碳为主的温室气体排放甚至是达到负排放的技术，如以光伏为代表的可再生能源[1]以及生物质为原料的化工生产[2]。低碳技术的研发不仅是实现中国2030年碳达峰和2060年碳中和的关键，更是达成可持续发展目标必不可少的途径[3]。但在应用新技术带来直接碳减排的同时，上下游产业链中额外投入的材料和消耗的能源也会在其生产制造等过程中造成碳排放和其他环境影响，因此Silvestre[4]和Broman[5]建议在新技术的实验室规模研发设计阶段应综合考虑其产业化后生命周期环境影响（lifecycleenvironmentalimpacts，LCEI）的平衡损益。图1基于工业化技术的传统LCA与在新技术实验研发阶段开展事前LCA的对比生命周期评价（lifecycleassessment，LCA）的方法自1969年可口可乐公司开展对包装容器材料的LCEI评价以来[6]，无论是在学术界还是工业界都被广泛应用于定量评价产品、技术和服务是否绿色环保[7]，并分析确定生产系统及上下游产业链中的环境影响占比大的过程（热点），提出改进方案。如图1所示，在目前的工业生产中，一项新技术的开发从实验室研究再逐步放大到工业规模的应用，在实验室阶段的工艺设计将决定技术在工业应用中约70%的环境影响[8]，然而，传统的LCA因为需要从工业化的生产系统中获取数据清单[9]，因此通常在技术产业化应用后进行LCEI的计算。在技术大规模投产后，如果基于生命周期的角度发现技术并不环保，将很难从原始设计上进行工艺优化和节能减排。第一届全国碳中和与绿色发展大会705近年来，为支持尚处于实验规模新兴技术的绿色设计以及减少其工业化应用后对环境影响的不确定性，Thonemann[10]、vanderGiesen[11]、Moni[12]等学者都在产业生态学期刊发表了关于事前LCA（即在工业应用之前评估新技术的LCEI）方法论的总结。如图1所示，事前LCA一般基于新技术的实验数据，计算工业化后的能耗和投入产出数据清单，然后连接上下游产业链预测其潜在的LCEI，分析环境影响的热点。得到的LCA结果可以为后续工艺的实验研发和工艺设计提供绿色研发指导和建议，并为企业和政府推动新技术的低碳工业化应用提供理论基础。由于事前LCA的方法还处于萌芽阶段，在国内外并没有广泛的应用，因此本文将结合近几年来事前LCA方法论的发展中存在的问题，提出完善方法论的若干建议。同时，通过介绍事前LCA在新兴技术潜在生命周期碳排放（碳足迹）评价的代表性案例，推动其在低碳技术研发中的应用。2目前事前LCA存在的问题2.1工业化数据清单的计算进行事前LCA的最核心问题是如何基于实验室规模的工艺设计和数据来计算其工业化后的生命周期清单数据[13]。图2展示了技术开发各个阶段的不确定性、LCEI和研发成本的变化趋势[14]，在小型实验阶段，因为技术设计和工艺条件并不固定，没有针对能源和材料消耗进行优化，和工业化技术相比其不确定性大。随着实验规模的扩大得到的信息可以减少技术的不确定性，工艺设计和运行参数能够固定下来，生产效率得到提高，所以计算得到环境影响的绝对值和变化范围都能减小。Parvatker[15]提出将实验室小型装置直接扩展到中试和大试装置更有利于获取准确的生命周期清单，然而，由于放大实验装置会带来指数级的成本增加，如何通过放大生产过程的建模来经济高效地计算工业规模的投入产出清单是重要问题。图2技术不同开发阶段的不确定性、LCEI和实验成本（翻译与重新绘制自Villares等[14]）2.2系统边界定义的局限性首先，与实际工业生产相比，实验室规模的工艺并未进行或者核算产物提纯和分离、废弃物循环利用与处置等过程的能耗和投入产出数据清单，如果忽略这部分环境影响的话可能会造成低估LCA的结果[16]；其次，实际生产系统尤其是化学过程中，通常有多种产物和副产物[17]，如何将整体工艺的LCEI分配到每种产物，或者针对某种产物将其他产物用传统的生产工艺的数据作为补偿进行扣除，基于实验室的数据很难进行合理计算；最后，由于新技术在大规模投入应用后势必会对产业中上下游的物质流产生影响，因此需要利用情景分析第一届全国碳中和与绿色发展大会706（scenarioanalysis）来合理设计新技术投产后的物质流[18]。例如在整体市场需求不变的情况下，废弃塑料经过机械回收作为二次材料的使用会避免一次塑料的生产，因此回收利用的产品可以将一次塑料生产的LCEI作为负的环境影响进行抵扣[19]。2.3事前LCA的意义图3(a)基于PET制造预测生物基PBS制造的LCEI[22]；(b)生物滤池法回收电子垃圾中铜的LCEI[23]传统LCA中LCEI计算结果的不确定性高度依赖于数据库的准确性、系统边界定义的完整性以及选取评价指标的合理性等因素[20]，因此其意义相对于准确核算评价对象的LCEI以及横向对比不同技术论证哪种更加环保而言，更在于分析其生命周期过程中的环境影响热点与提出改进方案。根据2.1和2.2中的论述，事前LCA相对于传统LCA，其计算得到的LCEI不确定性更大。因此不应将基于实验室规模数据的评价结果直接与已经工业化的技术相比较来论证其是否环保[14]，而应将已经成熟的技术作为参考目标，在新技术的实验研发过程中发现和优化潜在的环境影响较大的过程，为工业应用提出绿色设计建议[21]。3应用事前LCA评价新技术的碳足迹3.1基于实验数据估算碳足迹在目前事前LCA的案例分析中，应用比较广泛的方法就是基于实验数据进行放大规模估算或者利用代理数据预测新技术产业化后的LCEI估算[10]。比如Tecchio等[22]进行了生物基可降解塑料聚丁二酸丁二醇酯（PBS）的事前LCA，首先其根据已经有工业应用的聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）生产制造的化学理论计算、中试规模和工业规模的数据清单根据反应物转换率为变量建立了线性插值函数；然后根据已有的生物基PBS的化学理论计算和中试规模数据，利用PET的插值函数来估算工业规模生物基PBS生产的数据清单，并计算了生命周期能耗和碳足迹的LCEI；其评价结果如图3(a)所示，无论是PET还是PBS，中试规模的生命周期能耗和碳足迹都会比工业规模高7~10倍，并且以生产1kg树脂为评价单位，以生物质为原料的PBS相比于化石能源的PET没有体现出低碳的优势，因此未来需要对工艺进一步低碳优化。Villares等[23]根据国际知名数据库Ecoinvent中相似的工艺过程作为代理数据，估算了生物滤池法回收电子垃圾中的铜，其评价结果如图3(b)所示，基于放大到工业规模估算得到的LCEI尤其是碳足迹比基于实验室规模的计算有着数量级的差距。另外，针对实验室规模的技术，也可以应用基于生产工艺中的不确定参数，应用全局灵敏度分析，预测其潜在的LCEI的概率分布[24]。3.2基于工程模拟数据计算碳足迹第一届全国碳中和与绿色发展大会707相比较于根据实验规模的工艺数据估算工业规模的生产数据清单，利用工程原理的对工艺进行模拟方法有利于减少计算结果的不确定性[15]。Thonemann等[25]对电化学法还原二氧化碳制甲酸的技术进行了评价，基于化工模拟软件AspenPlus和AspenEnergyAnalyzer将实验室规模的反应投入产出数据放大到工业规模，该案例分析对间歇式、三电极电解池和流通式三种反应器设计进行模拟，用于计算碳足迹并与传统化工中的甲酸甲酯合成法进行了对比。如图4(a)所示，基于化工模拟计算得到新技术的碳足迹与已工业化生产的传统工艺碳足迹在同一个数量级上，因此更有利于以事前LCA为基础提出后续工艺发展建议和绿色设计。Peters等在根据实验规模数据建立高精度多组分化学反应动力学模型的基础上[26]，对生物质热解法制生物燃料[27]和生物炭[28]进行了LCA，这一系列研究完整地模拟了生物质的热解、加水催化分解、产物精馏以及蒸汽系统等过程的数据清单。如图4(b)所示，以生物质的碳汇作用为基础制造的生物燃料可以达到可观的碳减排，但也会造成非生物资源消耗和富营养化等其他环境影响。图4(a)电化学法将CO2转换为甲酸的案例分析[25]；(b)生物质热解产生物燃油的案例分析[27]3.3小节基于上述案例分析，直接根据实验室规模的数据清单计算碳足迹会与实际工业规模有着数量级上的差距，因此前期研发过程中在不应将事前LCA的计算结果作为评价新技术是否低碳环保的依据，而是应将其作为发现目前的工艺设计中LCEI较高过程的工具，为后续研发路线和工业化应用的提供绿色设计和改进建议[11]。另外，基于中试实验得到的数据清单其工艺设计的不确定性相对于小型实验更低，在此基础上进行工程模拟更有利于得到相对合理的碳足迹计算结果，并可以将目前工业化技术的碳足迹作为基准和目标，引领新技术朝着低碳的方向不断发展。4案例分析：应用事前LCA的方法引领废弃聚氯乙烯的低碳脱氯资源化技术研发4.1案例分析的研究背景聚氯乙烯（PVC）是世界产量上第三大的塑料树脂，年产量在2016年达到4000万吨[29]，PVC的合成消耗了近一半氯碱工业中生产的氯气[30]。同时，在全球和中国，PVC的废弃量分别为1500万吨[29]和500万吨[31]，在未来30年内废弃物PVC产生量都会持续增长[32]。因废弃塑料热值高，有利于应用热电回收焚烧技术对其进行资源化处理，但会造成大量的温室气体排放[33]。另外，由于PVC中含有大量的氯元素，在热处理过程中会产生大量的酸性腐第一届全国碳中和与绿色发展大会708蚀性气体HCl[34]；若燃烧温度、停留时间和尾气处理等工艺条件不达标，还会导致剧毒物质二噁英的产生[35,36]。鉴于目前我国废弃塑料回收利用率仅有30%[37]，为了促进废塑料循环和实现碳中和目标，废弃PVC的可持续循环利用技术在我国有很大的发展空间。对废弃PVC进行高效脱氯回收和碳氢化合物的增值，可以解决氯元素在固废处理中带来的问题，同时建立物质循环系统。首先，利用NaOH/乙二醇（EG）溶剂添加球磨法在190°C下对PVC进行脱氯；之后，通过离子交换膜电渗析法同步分离和回收PVC脱氯生成的NaCl和EG溶液。脱氯后的废弃PVC中氯含量可以从30.0wt%降低到0.5wt%以下[38]，有利于热处理原料回收法（如热解）生产石油化工原材料代替化石能源。为了指导废弃PVC脱氯资源化技术的低碳研发，此案例分析提出了融合基础实验、计算机模拟和事前LCA的可持续技术研发战略。4.2评价方法首先，以日本的氯碱工业、PVC产业和废塑料处理与循环等现状为背景，利用物质流定量分析了氯元素和PVC在工业中的流动，预测了脱氯资源化技术工业化应用后的废弃PVC循环利用系统[39]。同时，基于传统LCA的方法计算了目前日本PVC废物处理的碳足迹，作为废弃PVC脱氯资源化技术研发的基准目标[40]。其次，对废弃PVC脱氯资源化技术进行了实验研究，不仅验证了处理工艺的对实际废弃PVC的有效性，也积累了放大模拟所需的基础数据。对于脱氯过程，基于实验室规模的球磨反应器建立了中试规模的实验装置，在不同化学和机械条件下进行了废弃PVC的脱氯实验[38,41]。同时，进行了从NaCl/EG中回收NaCl和EG小型实验，并研究了淡水室盐浓度和电极电压的等运行条件对处理结果的影响。基于实验数据，采用离散元法（discreteelementmethod）对球磨反应过程进行了数值模拟[42]，确立了PVC脱氯反应的表观反应速率常数与球磨机碰撞能量的线性关系，用于预测工业规模废弃PVC的脱氯反应过程[38]。另外基于电渗析回收NaCl/EG的实验建立离子和溶剂传质模型，模拟了工业规模的电渗析法生产饱和食盐水，并计算了溶剂渗透的通量。最后，利用AspenPlus模拟了后续的蒸发制盐和EG蒸馏脱水过程的能耗和物质投入产出清单[43]。案例分析的事前LCA评价单位为处理1kg废弃PVC产生的碳足迹。如图5(a)所示，系统边界定义为：废弃PVC投入到机械回收法生产再生塑料的比例与目前工业保持一致，其余的废弃PVC为脱氯资源化技术的应用对象；废弃PVC脱氯资源化的产物为工业盐和碳氢化合物，工业盐可用于氯碱工业，碳氢化合物可应用于燃烧发电或者热解回收石油化工原料；回收的产物作为减少一次原料的生产过程作为碳足迹的抵扣。生命周期数据清单来源主要为Ecoinvent等常用数据库。（LCA方法详见Lu等[21]）4.3基于碳足迹的研发路线根据建立的事前LCA模型，以废弃PVC脱氯资源化技术中的关键变量装置效率参数（P/K,[MJ/kg废弃PVC]；P代表反应装置的单位时间能耗[MJ/h];K代表PVC脱氯过程的表观反应动力学常数[1/h]）和脱氯率（Xde-Cl,[-]）分别作为x轴和y轴得到了废弃PVC脱氯资源化技术的碳足迹等高线图[21]。图5(b)中绿色实线代表目前日本废弃PVC的碳足迹作为脱氯资源化技术的研发目标。等高线代表在不同的P/K和Xde-Cl变量组合下，得到了相同的废弃PVC脱氯资源化技术碳足迹。将中试脱氯实验得到的P/K和Xde-Cl具体数值[38]代入等高线图中可以发现，在没有球磨的条件下（无球磨，黑色三角），不仅脱氯效果差，而且碳足迹也很高。在实验室规模的低球磨碰撞能量和NaOH浓度较低的条件下（低效条件，红色菱形），可以达到很高的脱氯效率，但碳足迹依然很高。提高球磨碰撞能量和NaOH浓度（高效条件，黄色圆形）可以在保持高脱氯率的同时，可以比无球磨的条件降低50%以上第一届全国碳中和与绿色发展大会709的碳足迹。将单次处理中的废弃PVC的投加量放大10倍（提高处理量，绿色方形），碳足迹可进一步降低，接近以现状为基准的开发目标。根据模拟的工业规模数据清单，废弃PVC脱氯资源化技术有很大的潜力给目前的废塑料处理系统带来碳减排。图5[21].(a)废弃PVC脱氯资源化技术事前LCA的系统边界；(b)以P/K和Xde-Cl为变量的碳足迹等高线图5结论应用事前LCA的方法可以在低碳技术的研发初期，基于实验数据和过程模拟预测其潜在的碳足迹等环境影响，为后续的研发和工业化应用提供绿色设计建议。但由于研发初期的技术不确定性较高，因此建议不以精确评价其潜在的碳足迹并证明其优于其他技术作为研究目的，而是将分析得到的不同工艺设计和运行条件下的碳足迹变化以及各过程的碳足迹贡献情况作为重要参考指标，引领新技术的碳中和研发路线。参考文献[1]OMERAM.Focusonlowcarbontechnologies:Thepositivesolution[J].RenewSustEnergRev,2008,12(9):2331-2357.[2]MOREIRAD,PIRESJC.AtmosphericCO2capturebyalgae:negativecarbondioxideemissionpath[J].BioresourTechnol,2016,215:371-379.[3]SUNL,CAOX,ALHARTHIM,etal.Carbonemissiontransferstrategiesinsupplychainwithlagtimeofemissionreductiontechnologiesandlow-carbonpreferenceofconsumers[J].JCleanProd,2020,264:121664.[4]SILVESTREBS,ŢîRCĂDM.Innovationsforsustainabledevelopment:Movingtowardasustainablefuture[J].JCleanProd,2019,208:325-332.[5]BROMANGI,ROBèRTK-H.Aframeworkforstrategicsustainabledevelopment[J].JCleanProd,2017,140:17-31.[6]HUNTRG,FRANKLINWE,HUNTR.LCA—Howitcameabout[J].IntJLifeCycleAssess,1996,1(1):4-7.[7]GUINéEJB,LINDEIJERE.Handbookonlifecycleassessment:operationalguidetotheISOstandards[M].SpringerScience&BusinessMedia,2002.[8]JESWIETJ,HAUSCHILDM.EcoDesignandfutureenvironmentalimpacts[J].MaterDes,2005,26(7):629-634.[9]CUCURACHIS,VANDERGIESENC,GUINéEJ.Ex-anteLCAofemergingtechnologies[J].Procedia第一届全国碳中和与绿色发展大会710CIRP,2018,69:463-468.[10]THONEMANNN,SCHULTEA,MAGAD.HowtoConductProspectiveLifeCycleAssessmentforEmergingTechnologies?ASystematicReviewandMethodologicalGuidance[J].Sustainability,2020,12(3):1192.[11]VANDERGIESENC,CUCURACHIS,GUINéEJ,etal.AcriticalviewonthecurrentapplicationofLCAfornewtechnologiesandrecommendationsforimprovedpractice[J].JCleanProd,2020:120904.[12]MONISM,MAHMUDR,HIGHK,etal.Lifecycleassessmentofemergingtechnologies:Areview[J].JIndEcol,2020,24(1):52-63.[13]TSOYN,STEUBINGB,VANDERGIESENC,etal.Upscalingmethodsusedinexantelifecycleassessmentofemergingtechnologies:areview[J].IntJLifeCycleAssess,2020:1-13.[14]VILLARESM,IŞıLDARA,VANDERGIESENC,etal.DoesexanteapplicationenhancetheusefulnessofLCA?Acasestudyonanemergingtechnologyformetalrecoveryfrome-waste[J].IntJLifeCycleAssess,2017,22(10):1618-1633.[15]PARVATKERAG,ECKELMANMJ.ComparativeEvaluationofChemicalLifeCycleInventoryGenerationMethodsandImplicationsforLifeCycleAssessmentResults[J].ACSSustainChemEng,2018,7(1):350-367.[16]FERNANDEZ-DACOSTAC,WASSENAARPN,DENCICI,etal.Canweassessinnovativebio-basedchemicalsintheirearlydevelopmentstage?Acomparisonbetweenearly-stageandlifecycleassessments[J].JCleanProd,2019,230:137-149.[17]WEIDEMAB.Avoidingco‐productallocationinlife‐cycleassessment[J].JIndEcol,2000,4(3):11-33.[18]BUYLEM,AUDENAERTA,BILLENP,etal.Thefutureofex-anteLCA?Lessonslearnedandpracticalrecommendations[J].Sustainability,2019,11(19):5456.[19]GUF,GUOJ,ZHANGW,etal.Fromwasteplasticstoindustrialrawmaterials:Alifecycleassessmentofmechanicalplasticrecyclingpracticebasedonareal-worldcasestudy[J].SciTotalEnviron,2017,601:1192-1207.[20]IGOSE,BENETTOE,MEYERR,etal.Howtotreatuncertaintiesinlifecycleassessmentstudies?[J].IntJLifeCycleAssess,2019,24(4):794-807.[21]LUJ,KUMAGAIS,OHNOH,etal.Deducingtargetsofemergingtechnologiesbasedonexantelifecyclethinking:Casestudyonachlorinerecoveryprocessforpolyvinylchloridewastes[J].ResourConservRecycl,2019,151:104500.[22]TECCHIOP,FRENIP,DEBENEDETTIB,etal.Ex-anteLifeCycleAssessmentapproachdevelopedforacasestudyonbio-basedpolybutylenesuccinate[J].JCleanProd,2016,112:316-325.[23]VILLARESM,IŞıLDARA,BELTRANAM,etal.Applyinganex-antelifecycleperspectivetometalrecoveryfrome-wasteusingbioleaching[J].JCleanProd,2016,129:315-328.[24]BLANCOCF,CUCURACHIS,GUINéEJB,etal.Assessingthesustainabilityofemergingtechnologies:AprobabilisticLCAmethodappliedtoadvancedphotovoltaics[J].JCleanProd,2020,259:120968.[25]THONEMANNN,SCHULTEA.FromLaboratorytoIndustrialScale:AProspectiveLCAforElectrochemicalReductionofCO2toFormicAcid[J].EnvironSciTechnol,2019,53(21):12320-12329.[26]PETERSJF,IRIBARREND,DUFOURJ.PredictivepyrolysisprocessmodellinginAspenPlus;proceedingsofthe21stEurbiomassconfexhib,F,2013[C].[27]PETERSJF,IRIBARREND,DUFOURJ.Simulationandlifecycleassessmentofbiofuelproductionviafastpyrolysisandhydroupgrading[J].Fuel,2015,139:441-456.[28]PETERSJF,IRIBARREND,DUFOURJ.Biomasspyrolysisforbiocharorenergyapplications?Alifecycleassessment[J].EnvironSciTechnol,2015,49(8):5195-5202.第一届全国碳中和与绿色发展大会711[29]GEYERR,JAMBECKJR,LAWKL.Production,use,andfateofallplasticsevermade[J].Scienceadvances,2017,3(7):e1700782.[30]O'BRIENTF,BOMMARAJUTV,HINEF.HandbookofChlor-AlkaliTechnology[M].Boston,MA,US:SpringerScience&BusinessMedia,2007.[31]LIUY,ZHOUC,LIF,etal.Stocksandflowsofpolyvinylchloride(PVC)inChina:1980-2050[J].ResourConservRecycl,2020,154:104584.[32]ZHOUYC,YANGN,HUSY.IndustrialmetabolismofPVCinChina:Adynamicmaterialflowanalysis[J].ResourConservRecycl,2013,73:33-40.[33]KHOOHH.LCAofplasticwasterecoveryintorecycledmaterials,energyandfuelsinSingapore[J].ResourConservRecycl,2019,145:67-77.[34]WEYM,LIUK,YUW,etal.InfluencesofchlorinecontentonemissionofHClandorganiccompoundsinwasteincinerationusingfluidizedbeds[J].WasteManag,2008,28(2):406-415.[35]WANGL-C,LEEW-J,LEEW-S,etal.Effectofchlorinecontentinfeedingwastesofincinerationontheemissionofpolychlorinateddibenzo-p-dioxins/dibenzofurans[J].SciTotalEnviron,2003,302(1-3):185-198.[36]BUEKENSA,CENK.Wasteincineration,PVC,anddioxins[J].JMaterCyclesWasteManag,2011,13(3):190-197.[37]王琪,瞿金平,石碧,etal.我国废弃塑料污染防治战略研究[J].中国工程科学,2021,23(01):160-166.[38]LUJ,BORJIGINS,KUMAGAIS,etal.PracticaldechlorinationofpolyvinylchloridewastesinNaOH/ethyleneglycolusinganup-scaleballmillreactorandvalidationbydiscreteelementmethodsimulations[J].WasteManag,2019,99:31-41.[39]KUMAGAIS,LUJ,FUKUSHIMAY,etal.Diagnosingchlorineindustrialmetabolismbyevaluatingthepotentialofchlorinerecoveryfrompolyvinylchloridewastes—AcasestudyinJapan[J].ResourConservRecycl,2018,133:354-361.[40]LUJ,KUMAGAIS,FUKUSHIMAY,etal.IdentifyenergyconsumptionandCO2emissionbenchmarkfortheassessmentofchlorinerecoveryfromPVCwastes;proceedingsoftheThe28thAnnualConferenceofJapanSocietyofMaterialCyclesandWasteManagement,F,2017[C].JapanSocietyofMaterialCyclesandWasteManagement.[41]LUJ,BORJIGINS,KUMAGAIS,etal.PracticaldehalogenationofautomobileshredderresidueinNaOH/ethyleneglycolwithanup‑scaleballmillreactor[J].JMaterCyclesWasteManag,2020.[42]LUJ,XUJ,KUMAGAIS,etal.Separationmechanismofpolyvinylchlorideandcoppercomponentsfromswollenelectriccablesbymechanicalagitation[J].WasteManag,2019,93:54-62.[43]LUJ,KUMAGAIS,FUKUSHIMAY,etal.CombinedExperiment,Simulation,andEx-anteLCAApproachforSustainableClRecoveryfromNaCl/EthyleneGlycolbyElectrodialysis[J].IndEngChemRes,2020,59(45):20112-20122.第一届全国碳中和与绿色发展大会712基于卫星数据反演四川地区大气CH4浓度的分析与验证季雨平1，邓小波1,黄启宏1，王乙竹1，陈卫星1（成都信息工程大学电子工程学院，四川成都610225）摘要：本文利用高光谱卫星——高分五号（GF-5）搭载的大气主要温室气体检测仪（GMI）1级辐亮度数据来反演四川地区在2019年的大气CH4浓度，提出一种改进的代理方法，引入一个α因子，在短波红外波段实现快速批量反演区域CH4浓度。用GOSAT上的被动红外探测器（TANSO）2级产品柱总量数据XCO2作为反演算法的先验值，XCH4与该区域内XCH4平均值的比值作为α，来推断高分五号的在四川地区XCH4，反演结果与GOSAT数据进行分析验证。研究结果表明：GMI反演结果在四川西部较GOSAT参考值偏大，但相对误差都在ǀ5%ǀ以内。绘制相对误差随月份、经度、纬度分布图，在2019年上半年和经度范围96-104°E间的结果较GOSAT偏大，其余时空段内相对误差无明显特征，总体实验结果较好。关键词：大气CH4；卫星数据；四川地区；相对误差；中图分类号：P413；文献标志码：AAnalysisandVerificationofAtmosphericCH4RetrievalinSichuanProvinceBasedonSatelliteDataJIYu-ping1,DENGXiao-bo1,HUANGQi-hong1,WANGYi-zhu1,CHENWei-xing1（1.CollegeofElectronicEngineering,ChengduUniversityofInformationTechnology,Sichuan601225）Abstract:Thispaperemploysthelevel1radiancedataofGreenhousegasesMonitoringInstrument(GMI)carriedbythehyperspectralsatellite--Gaofen-5toretrievetheatmosphericCH4concentrationinSichuanforthewholeyearof2019.AnimprovedproxymethodisproposedtointroduceafactorαtoachieveretrievebatchofregionalCH4concentrationrapidlyintheshort-waveinfraredband.TheThermalAndNear-infraredSensorforcarbonObservation(TANSO)level2totalcolumndataXCO2onGOSATwasusedasthepriorvalueoftheretrievalalgorithm,andtheratioofXCH4totheaveragevalueofXCH4intheregionwereusedasαtoinfertheXCH4ofGaofen-5inSichuanProvince.TheretrievalresultswereanalyzedandverifiedwithGOSATdata.TheresultshowsthattheGMIretrievalvaluesarelargerthantheGOSATreferencevaluesinwesternSichuan,buttherelativeerrorsareallwithintheabsolutevalue5%.Thedistributionchartofrelativeerrorwithmonth,longitudeandlatitudewasdrawn.Theresultsinthefirsthalfof2019andinthelongituderange96-104°Ewerelargerthanthose第一届全国碳中和与绿色发展大会713inGOSAT,andtherelativeerrorsintheothertimeandspacesegmentsshowednoobviouscharacteristics.Ingeneral,theexperimentalresultsweregood.Keywords:atmosphericCH4,satellitedata,SichuanProvince,relativeerror,1引言甲烷（CH4）作为大气中的微量气体之一，是仅次于二氧化碳（CO2）的第二重要的人为温室气体。温室气体能吸收从地球表面发出的红外辐射并将其重新辐射回地球表面，从而造成温室效应。温室气体通过捕捉大气中的热量，使地球保温，同样也会使全球变暖，引发自然灾害，包括洪水、飓风和干旱等。随着时间的推移，温室气体的浓度发生了显著的变化，这些变化使得地球上的气候也发生了重大变化。IPCC第五次报告中提到，18世纪工业革命的开始，各国从事劳动力、制造业和能源生产的方式的改变，人们开始燃烧大量的化石燃料，包括天然气、煤和石油，造成人为温室气体的上升，这可能也是全球气候变暖的主要原因0。大气中重要的温室气体有H2O，CO2、CH4，其中CH4只占大气温室气体的一小部分，但其增温潜势最强、最为活跃，大气CH4的浓度从18世纪中旬的650ppb增长到1850±50ppb，对CH4源和汇的研究成为当下热点0。CH4是一种无色无味的可燃气态烃，是最简单的有机物。CH4的来源主要分为自然源和人为源两个部分。CH4的大部分自然源来自于湿地，通过里面的厌氧细菌分解产生。CH4的其他自然来源包括白蚁、火山，以及出现在大陆边缘、南极冰层和北极永久冻土层下的CH4水合物沉积。人为源主要稻田种植、反刍动物等农业活动，化石燃料和生物质的燃烧、垃圾填埋等，人为源已经占CH4排放的50%以上0。CH4作为能源，是天然气和煤气的主要成分，天然气中50%到90%的含量是CH4。在大气中，CH4的汇主要与对流层的OH自由基发生氧化反应，OH作为大气清洁剂，负责清除几乎所有自然过程和人类活动产生的气体。CH4影响着大气化学的收支平衡，对全球气候有着不可忽视的作用0。随着CO2、CH4的含量逐年攀升，人们对大气环境的重视，越来越多人提起“碳中和”，提出低碳计划，减少碳的排放，做到碳中和，实现碳的“零排放”0。对大气CH4的观测方法有地基观测、雷达测量、卫星监测。目前较为精确的为地基光谱仪监测，杨倩等利用中国5个大气本地站观测2009-2013年的CH4浓度变化0。但站点监测范围有限，在部分特殊区域无法进行采集测量，在大尺度范围缺乏代表性，卫星测量可以弥补这一缺陷，能够提供全球时空分布连续稳定的数据，YokotaT等利用GOSAT卫星对全球CH4浓度进行首次分析，卫星测量大气CH4浓度已经可以清楚的得到0。2数据与方法2.1数据介绍2018年5月9日，高分5号卫星（GF-5）在山西太原成功发射，作为高光谱卫星，对陆地和大气进行综合观测，可满足环境监测的需求，预计运行寿命7年。GF-5上搭载的大气主要温室气体监测仪(GreenhousegasesMonitoringInstrument,GMI)可以提供在近红外-可见光的4个波段的辐亮度数据，用于反演大气主要温室气体CO2、CH4。本次研究采用GF-52019年L1第2波段和3波段辐亮度数据，GF-5每一个数据文件代表一个像素点，其中需要注意的是选用的数据在辐亮度在第2波段和3波段辐亮度数据有值且大于0，用于反演大气CH4浓度。反演将用到的数据有GOSATL2级产品CO2、CH4柱浓度数据。GOSAT于2009年1月23日成功发射，热红外和近红外传感器—傅立叶变换光谱仪（TANSO-FTS）可以提供大气第一届全国碳中和与绿色发展大会714温室气体CO2、CH4柱浓度和廓线数据。GOSAT项目主要目的是帮助环保部门进行区域碳排放的有效监测与评估。研究学者通过分析GOSAT数据，可以预测未来气候变化和评估其影响，提前做好有效预警和防护工作。GOSAT卫星技术和反演方法的发展，对促进卫星遥感大气温室气体的技术发展起着重要的作用。选取GOSAT2019年L2级产品短波红外波段的CO2和CH4柱浓度数据，用于GF-5CH4的反演和验证工作。选用的GF-5和GOSAT两种卫星仪器CH4和CO2数据在短波红外波长范围如下表。表1GF-5和GOSAT在短波红外监测CO2和CH4波长范围GF-5GOSAT目标气体光谱范围/nm目标气体光谱范围/nmCO21568-1583CO2/CH41560-1720CH41642-1658CO22043-2058CO21920-20802.2反演方法本次研究采用改进的代理方法，代理方法为应用于短波红外通道的成熟的算法，已经用于SCIAMACHY、GOSAT、TROPOMI等卫星仪器反演CH4柱浓度产品。代理方法的原理是在同一通道中计算得到CH4和CO2垂直柱浓度的比值可以抵消掉大气散射的影响，因此不再考虑云和气溶胶的散射，将比值乘以准确的先验值CO2柱平均干空气体积混合比，可以得到更为精确的CH4柱平均干空气体积混合比，代理公式如下：2244XCOCCXCHCOCH（1）式中，CCH4和CCO2表示迭代求解的CO2和CH4垂直柱浓度，XCO2选用GOSAT2级产品CO2柱总量数据作为先验值，计算GF-5代理反演求得的XCH4。反演前向模型的构建如式2:ε),(ybxF（2）y为卫星测量的光谱值，F为前向模型，ε表测量噪声和前向模型组成的误差，b为已知的前向模型参数，状态向量x是未知的，用于上式反推的参数。由于GF-5数据较多，一个数据文件代表一个像素点，对GF-5的反演只能进行单点计算，为了使算法在原有的代理方法上更高速的运行，提出一种改进的代理方法，引入一个因子α，定义αCH4：][)(α444XCHiXCHCH（3）其中，XCH4(i)为GOSAT数据每个像素点的XCH4的值，除以i个点的XCH4平均值，则可以求得每个点的因子α，通过因子α，可以限定区域达到批量计算的目的，提高反演速度。3分析与验证3.1研究区域介绍本次反演选取的研究区域为四川地区（97°E～108.7°E，26°N～34.5°N），四川省位于中国西南部，地处青藏高原和长江中下游平原的过渡带，海拔高低差异大，地势西高东低。四川的西部为高原、山地，占四川省面积较大，人口稀少；东部为盆地、丘陵，是人口集中的第一届全国碳中和与绿色发展大会715区域。西部高原山地为高原季风气候和亚热带半湿润季风气候，具有立体变化的特征，垂直方向变化明显，云量少，日照充分，冬寒夏凉，昼夜温差大；东部地区为中亚热带湿润季风气候，全年温暖湿润，降水充足，云量多，日照时间较短，冬暖夏热。3.2反演结果分析图1为GOSAT卫星在2019年扫描四川地区的点，绿点为2级产品XCH4数据扫描点，篮圈为2级产品XCH4数据扫描点，一年扫描的数据经纬度有重复，所以有的像素点颜色更深。△s为坐标尺度，图中的1经度等于96.0571km。图12019年GOSAT卫星扫描四川地区的点图2为GF-52019年10月5日的扫描点，黑圈为省会城市所在经纬度，方便选取各个省市的代表性数据，红点为经过筛选过后的GF-5扫描点，每个数据文件辐亮度在第二和第三波段数据有值大于0才能显示，从图中可以看到，能用于反演的像素点有5123个，本次研究所选经纬度为97°E～108.7°E，26°N～34.5°N，在此区域选取用于反演的数据。图22019年10月5日中国地区GF-5扫描点读取GOSAT2级柱总量产品2019年在四川地区的XCH4数据，如图3，GOSAT数据只能计算晴天下的数据，共有273个扫描点，一年中的扫描点有重复，四川西部三个点值最低，东部有较多数据，有部分地区偏高，总体XCH4高值集中在西部。图4为引入αCH4后通过第一届全国碳中和与绿色发展大会716GF-5号数据和改进的代理方法计算得到的XCH4，与GOSAT具有相同的数据个数和经纬度分布，设置相同的范围区间（1840-1940ppb），方便对比分析。从图中可以看到，四川西部在100°E处计算的值较高，与GOSAT不同，东部分布趋势与GOSAT大致相同，为了能直观观察计算的差异，下一节将绘制相对误差图。图3GOSAT在2019年2级产品XCH4分布图4GF-5在2019年反演得到XCH4分布3.2卫星数据对比验证图5为计算得到的反演值与GOSAT原始值的相对误差。本次相对误差是计算是通过反演算法得到的值与参考的GOSAT数据值相差所占GOSAT参考值的比值，用百分比表示，用来检验此次反演结果的精确度。从图中可以看出，相对误差大多在-4%-4%的范围内，西部两个地区误差较大，可能跟选取的辐亮度数据，计算的垂直柱浓度的值有关。第一届全国碳中和与绿色发展大会717图5GF-5相对GOSATXCH4数据的误差为了更为清楚的观察反演结果在不同经纬度，不同时间的相对误差，将反演所计算得到的数据与GOSAT2级产品数据随经纬度，时间的变化做出相对误差分布，如下图所示，相对误差均在绝对值5%的范围内，前半年值较GOSAT参考值偏高，下半年的相对误差的大小分布较为均匀，在96～104°E计算结果较GOSAT参考值偏高，其余空间变化较为分散，但均在理想误差范围内。图6GF-5在四川地区随时空变化与GOSATXCH4的相对误差4总结本文选取了高分专项计划中的高分5号卫星上搭载的大气主要温室气体监测仪1级辐亮度数据，和GOSAT卫星2级柱总量数据，进行反演对比分析。采用了一种改进的代理方法，代理方法依赖于CH4和CO2的垂直柱浓度抵消掉了大气散射的影响，而依赖于一个较为准确的先验值XCO2，选用运行多年、已有成熟的GOSAT2级产品CO2柱总量数据作为先验值来计算XCH4。由于反演只能计算一个点的值，引入一个因子α，达到批量快速反演区域XCH4的目的。选用GOSAT2级产品CH4柱总量数据作为参考值，用αCH4表示限定区域中每个像素点的GOSATXCH4与其所有值的平均值的比值，通过比值计算得到GF-5反演的每个点的XCH4，与GOSAT具有相同的经纬度和数据个数。第一届全国碳中和与绿色发展大会718通过计算四川地区在2019年的XCH4分布，共有273个数据，与GOSAT分布趋势大致相同，有部分值偏差较大，但均在-5%-5%的范围内。绘制相对误差图，西部有两个区域误差较大，误差原因可能与仪器测量误差，反演计算误差有关。绘制GF-5在四川地区的XCH4随时间和空间变化的相对误差图，上半年的计算结果普遍偏大，下半年计算结果较参考值的大小分布均匀，随经纬度的变化在96～104°E计算结果较GOSAT参考值偏高，其余经纬度变化无明显变化特征，总体误差较小，反演结果较好。由于数据较少，无法验证其准确度，在之后的工作中，将代入站点数据进行精度校正。参考文献[1]RajendraK.Pachauri,MylesR.Allen,VicenteR,etal.AR5SynthesisReport:ClimateChange2014[M].IPCC,USA,2014.[2]张定媛,廖宏.大气甲烷的源和汇及其浓度的观测模拟研究进展[J].气象科技进展,2015,000(001):40-47.[3]张秀君.大气甲烷源和汇的研究[J].沈阳教育学院学报,2004,6(001):132-134.[4]HeimannI,GriffithsPT,WarwickNJ,etal.MethaneEmissionsinaChemistry‐ClimateModel:feedbacksandclimateresponse[J].JournalofAdvancesinModelingEarthSystems,2020.[5]汪维,高霁,秦虎,等.甲烷的温室效应及排放,控制[J].城市燃气,2020(4).[6]杨倩,官莉,陶法,等.中国5个大气本底站观测的CH4浓度变化规律[J].环境科学与技术,2018,041(006):1-7.[7]YokotaT,YoshidaY,EguchiN,etal.GlobalConcentrationsofCO2andCH4RetrievedfromGOSAT:FirstPreliminaryResults[J].ScientificOnlineLettersontheAtmosphereSola,2009,5:160-163.[8]杨倩.AIRS-AMSU甲烷反演产品的地基和空基检验及其应用[D].南京信息工程大学,2018.[9]卜婷婷.大气甲烷卫星遥感反演方法研究[D].中国科学院大学,2015.[10]宗雪梅.大气红外辐射超高光谱探测仪临边探测—污染气体的反演精度和光谱通道评估[J].环境科学学报,2020,40(4):1410-1421.第一届全国碳中和与绿色发展大会719利用OCO-2观测评估人为CO2排放：以鞍山市为例裴志鹏1，韩舸1，马昕2，史天奇2（1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430000；2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430000）摘要：钢铁工业是最主要的人为化石燃料CO2排放源之一，监测工业源附近的CO2排放可以帮助提高排放清单的时效性和准确性，并为政策制定提供信息支持。在这项研究中，我们分别基于EDGAR、ODIAC和MEIC排放清单对鞍山市XCO2的增强进行了正向建模，结果表明，基于MEIC清单模拟得到的XCO2与OCO-2观测得到的XCO2基本一致，相比于背景XCO2，由于人为排放引起的XCO2的增强平均约为0.82ppm，最高约为2.2ppm，接着，利用贝叶斯反演算法对先验MEIC清单进行了优化尝试，并对OCO-2提供的独立“自上而下”的优化进行了评价。关键词：卫星遥感；二氧化碳；贝叶斯反演AssessmentofAnthropogenicCO2EmissionsUsingOCO-2Observations:AcasestudyinAnshanPEIZhipeng1,HANGe1,MAXin2,SHITianqi2(1.SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan;430079,China.2.StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,WuhanUniversity,Wuhan;430079,China)Abstract:ThesteelindustryisoneofthemostimportantsourcesofanthropogenicfossilfuelCO2emissions,andmonitoringCO2emissionsnearindustrialsourcescanhelpimprovethetimelinessandaccuracyofemissioninventoriesandprovideinformationtosupportpolicydevelopment.Inthisstudy,wepositivelymodeledtheenhancementofXCO2inAnshanCitybasedonEDGAR,ODIACandMEICemissioninventories,respectively,andtheresultsshowedthattheXCO2obtainedfromsimulationsbasedonMEICinventorywasbasicallyconsistentwiththatobtainedfromOCO-2observations,andtheenhancementofXCO2duetoanthropogenicemissionscomparedtobackgroundXCO2wasonaverageabout0.82Then,theaprioriMEICinventoryisoptimizedusingaBayesianinversionalgorithm,andtheindependent"top-down"optimizationprovidedbyOCO-2isevaluated.Keywords:satelliteremotesensing,CO2,bayesianinversion1引言2020年9月，国家主席习近平在第75届联合国大会一般性辩论上提出中国将“努力争取2060年前实现碳中和”。欧盟理事会和日本亦在同年承诺将致力于在2050年前实现“碳中第一届全国碳中和与绿色发展大会720和”的目标。2021年1月，美国总统拜登上任第一条便签署了重返《巴黎气候协定》的行政命令，誓言美国将在2050年实现“碳中和”。同时，我国也做出在2030年完成“碳达峰”的承诺。因此，需要迅速采取果断的减排措施才能确保落实“碳达峰”和“碳中和”的承诺。钢铁生产是人为碳排放的重要来源，同时也作为重点行业将在“十四五”期间减速纳入碳排放交易市场。针对钢铁行业的碳排放测量与核查是一项具有高度重要性和紧迫性的工作，其既能帮助制定合理的减排政策以顺利落实减排目标，同时也将为其他行业减排计划的制定提供先行示范作用。目前，量化CO2排放的方法分为“自下而上法”和“自上而下法”[1]。IPCC建议采用“自下而上法”来估计化石燃料在不同尺度下的CO2排放，这主要是利用各地区统计的人类活动数据和排放因子来计算，这种方法为不同国家和地区建立CO2排放清单提供了一个通用标准。然而，Liu等人指出，中国煤炭的平均排放因子比IPCC建议的默认值低40％[2]，另外，由于很难准确地收集到人类活动数据[3,4]，这可能造成工业CO2排放存在很高的不确定性。此外，及时、快速地更新排放清单是“自下而上法”所面临的巨大挑战。考虑到排放清单存在的较大不确定性，“自上而下法”可以基于大气CO2浓度和气象场资料，结合大气传输模型，通过数据同化方法，估算区域源汇及变化情况[1,5]。这种方法的本质是基于贝叶斯概率统计理论的非线性最优估计，找出最优的区域通量来使得模拟结果与观测结果最为接近。“自上而下法”中使用的浓度数据通常可以通过地基仪器和飞机观测获得，大多数地面站点都是在固定的高度提供连续、可靠的CO2浓度，但由于部署成本高等原因，在全球范围的地面站点较少，且主要分布在欧洲和北美，一些经济发展迅速的发展中国家站点较少。随着卫星遥感技术的进步，越来越多的碳观测卫星发射升空，如GOSAT、Tansat、OCO-2等，它们均能在全球范围内（极地地区除外）获得CO2干空气摩尔分数柱平均值（XCO2），这极大地促进了“自上而下法”的广泛使用，降低了地面观测站稀疏地区的不确定性。OCO-2的太阳同步轨道使其能够在当地时间下午1:30左右获取数据，信噪比高，质量好，Zheng等人的研究利用高斯羽化模型证明了OCO-2的观测可以检测出城市CO2排放的信号[6]，然而由于这种简化，下风向观测到的XCO2增强信号与上风向地面排放源之间的联系很微弱，因为观测到的XCO2增强信号不仅受近地表的人为排放影响，在区域尺度上还会受到上风向的平流增强，所以在自上而下的评估中，使用准确的大气传输模型是必不可少的。随机时间倒置拉格朗日（STILT）模型可以更好的解释区域尺度的的传输，已经被用于解释行星边界层（PBL）内的CO2观测[7]。鞍山市位于中国辽宁省中南部，是中国境内重要的钢铁基地，有“钢都”之称。在这里，我们分别使用EDGAR、ODIAC和MEIC清单作为化石燃料通量，基于WRF-STILT模型对鞍山市附近的XCO2浓度进行了正向模拟，通过和OCO-2观测的XCO2做对比，对这三个排放清单进行了评价。接着利用贝叶斯反演算法对鞍山市的人为CO2排放进行优化尝试，以探索OCO-2提供独立的自上而下优化的评估能力。2数据与方法2.1OCO-2卫星数据我们使用了美国宇航局喷气推进实验室提供的OCO2_L2_Lite_FP10r质量较好（qa=0）的数据。OCO-2是NASA的第一颗专门研究大气CO2的地球遥感卫星，于2014年7月2日发射升空，星下点分辨率为1.29×2.25km2，回访周期为16天，是A-train卫星群之一，其运行的太阳同步轨道使得它可以时刻采集当时时间下午一点半左右的数据，信噪比高，数据质量较好，Connor等人详细介绍了压力加权函数、平均核和最优估计方法[8]。我们选取了鞍山市下风向的过境观测。第一届全国碳中和与绿色发展大会7212.2先验CO2通量本研究使用的人为CO2排放数据来自EDGAR、ODIAC和MEIC。由于EDGAR提供的是年均数据，我们从CarbonTracker中得出月度缩放因子，以获得月度EDGAR。三个清单2016年10月的通量如图1所示。本研究使用的生物通量来自于CarbonTracker，空间分辨率为1°×1°，时间分辨率为3h。该通量结合CASA（Carnegie-Ames-Stanfordapproach）作物生长模型和遥感观测的NDVI值模拟出先验NEE，然后采用基于全球CO2浓度观测和大气传输模型(TM3)采用贝叶斯反演算法优化先验NEE，调整后的NEE被认为是最接近真实情况的生态系统净交换，正值代表碳源，负值代表碳汇。图1人为碳通量2.3STILT模型STILT(StochasticTime-InvertedLagrangianTransport)是一种基于拉格朗日原理的大气传输模型，它将观测点上风向的源(汇)通量与观测点的浓度变化用足迹权重（footprint）联系起来。具体原理是通过释放大量的空气粒子，在气象场的驱动下模拟气体后向轨迹，通过计算所有粒子的数量和每个粒子在上游某区域边界层高度的停留时间来量化足迹权重值，所以足迹代表在给定地点测得的CO2浓度对上游地表CO2通量的敏感性。STILT模型由WRF模型输出的高精度气象场驱动，WRF模型的初始气象场基于NCEP的FNL数据。本实验采用三层嵌套，空间分辨率分别为27km、9km和3km。模拟的XCO2浓度（）由背景XCO2浓度（）、生物通量引起的XCO2的变化（）和化石燃料引起的XCO2变化（）相加得到，如公式（1）所示。可以由压力加权平均的柱足迹（）与地表通量（）卷积得到[9]，如公式（2）所示，特定高度的足迹可以由STILT生成，受体高度的分层参照Wu等人的研究[9]，0到3km每100m设置一个受体，3km到6km每500m设置一个受体，每层的压力加权函数（）和平均核（）可以由OCO-2提供的对应数据进行插值计算获得，可以通过公式（3）获得。每层均释放500个空气粒子，倒推时间设为72小时，图1展示了某位置不同高度的足迹和压力加权平均的柱足迹，某位置处的足迹值越高，代表该位置相对于受体位置处的XCO2越敏感，从图中可以看出2016年10月17日受体位置的浓度主要是受其北部的影响。（1）XCO2,SIMXCO2,BGΔXCO2,NEEΔXCO2,FFCO2XXfootprintFluxPWFAKXfootprint2,2,2,2,XCOSIMBGNEEFFXCOXCOXCO第一届全国碳中和与绿色发展大会722（2）（3）图22016年10月17日某位置处（40.80N122.90E）的足迹图(a)、(b)和(c)分别为100米、1500米和1800米的足迹；图(d)为压力加权平均的柱足迹2.4贝叶斯反演贝叶斯反演被广泛用于利用大气CO2浓度的测量值优化CO2通量[5,10-12]。首先，高分辨率CO2清单与大气CO2浓度之间的关系可描述为式(1)。Kyx(1)其中y（n×1）为观测到的大气CO2浓度增强值，x（m×1）为地表通量，K（n×m）为雅克比矩阵，由足迹矩阵变形而来。进而构建代价函数如式（2）211()()()()TTaaaxxSxxyKxSyKx(2)其中aS(m×m)和S(n×n)代表先验通量误差协方差和观测误差协方差，aS被认为有100%的误差，S根据OCO-2产品中的“xco2_uncertainty”变量设置。我们需要找到一个最佳通量来最小化成本函数。根据贝叶斯反演框架，我们可以得到一2XCO=Xfootprintfluxi1XfootprintfootprintniiiPWFAK第一届全国碳中和与绿色发展大会723个最佳CO2通量，如式（3）1111()()TTpaaaxxSKSKKSyKx(3)前人的一些研究采用后验通量误差协方差(111()TpaSKSKS)来评价精度的提高。采用平均核矩阵(T-1pA=SKSK)和信号的自由度(DOFs=tr(A))来评价信息含量。3结果与讨论3.1排放清单的正向建模对于任意位置，XCO2都可以用初始背景XCO2与上游源和汇所引起的增强的总和，我们选取了2016年10月17号的OCO-2数据作为一个案例来分析。背景值选取的方法有很多，Shekhar[13]等人通过找出研究区附近的“干净区域”（例如城市附近的沙漠等），将干净区域的XCO2作为背景XCO2，Hu[1]等人将粒子轨迹终点处的浓度平均值作为背景XCO2，这里我们参照郑博等人的一项研究，通过拟合高斯羽化函数的方法得到背景XCO2。XCO2的增强需要大气传输模型中的足迹以及局部的排放数据，这里用到的排放数据有EDGAR、ODIAC和MEIC。利用公式（1）获得了EDGAR、ODIAC和MEIC清单对应的模拟XCO2，结果如图3所示：图3基于三种清单模拟得到的XCO2与OCO2观测值的比较（这里的观测值为每0.1°平均之后的结果）从整体趋势上看，基于MEIC清单模拟的XCO2与真实观测到的XCO2最为接近，由于人为排放引起的XCO2的增强平均为0.82ppm，最高的增强约为2.2ppm，而该位置由EDGAR和ODIAC清单模拟的XCO2增强仅为0.6ppm和0.38ppm，与实际观测值相差较远。由此可以得出，对于鞍山市而言，相较于EDGAR和ODIAC清单，MEIC清单能更好地反映真实的人为碳排放。3.2贝叶斯反演利用上述的公式（3）我们可以得到后验CO2通量和平均核，此次反演的自由度约为1.35，图4展示了后验通量较先验通量的变化以及平均核的空间分布。第一届全国碳中和与绿色发展大会724图4贝叶斯反演结果图（a）为后验通量较先验通量的变化，图（b）为平均核从图中可以看出后验通量出现较大变化的地方其对应的平均核的值比较高，根据定义，平均核的值较高意味着该位置的足迹较高，对观测位置的浓度敏感，并且该位置的通量误差通常较大，所以会出现较大的通量改正。然而这种通量改正只是从数学角度的最优化，前提是卫星提供的观测误差准确且设置的先验通量误差协方差准确，先验通量误差协方差设置的不同会极大程度影响后验通量的结果。像本研究中的优化尝试即出现了不合实际的情况，后验通量最低甚至达到了-60μmolCO2/m2/s，远小于该地区秋天的平均植物通量。4总结该研究通过使用OCO-2卫星对大气中CO2柱浓度的观测，评估了辽宁省鞍山市的CO2排放量。我们发现，基于EDGAR和ODIAC清单的模拟XCO2明显低于鞍山市基于卫星观测XCO2，MEIC清单模拟效果最佳。在发展中国家报告的能源统计数据存在不确定性的情况下，通过这项研究来初步评价清单的准确性显得十分重要。我们的研究还探究了使用基于卫星的XCO2自下而上地优化排放清单的能力。由于OCO-2提供的是窄幅宽（10-25km）连续像素，轨道之间存在很大的观测空白，并不能分散地覆盖整个城市，贝叶斯反演可能会导致城市局部地区出现错误的优化，当OCO-2过境轨迹处于某排放强点源下风向时，可以用于优化点源初始排放清单。GOSAT卫星相较于OCO-2有着更短的回访周期，GOSAT-2搭载的探测器可以自动指向视场中的无云区域以提供更多的有效观测数据，且精度较GOSAT也有很大提升，其采用离散采样点来加大覆盖率，但由于星下点分辨率较低（直径9.7km），其观测数据更适用于大尺度的通量反演，如国家尺度或者全球尺度。OCO-3的SAM（snapshotareamap）模式可以更频繁地观测城市，可以在不同的时间对同一地点进行观测，可以用于研究XCO2的日变化，但信噪比不高，也更容易受到云层和气溶胶的干扰。未来几年，将有更多探测温室气体的卫星发射，如中国的大气环境监测卫星、温室气体卫星等，这些主动遥感卫星可以开展昼夜循环观测。随着未来几年更多的CO2观测卫星的发射，时间分辨率的提高，空间覆盖范围更广，通过来自太空的观测来跟踪和评估城市CO2排放的方法，在未来碳减排计划方面具有重大潜力。致谢第一届全国碳中和与绿色发展大会725本论文的数值计算得到了武汉大学超级计算中心的计算支持和帮助。参考文献[1]C.Huetal.,"Top-DownConstraintsonAnthropogenicCO2EmissionsWithinanAgricultural-UrbanLandscape,"vol.123,no.9,pp.4674-4694,2018.[2]Z.Liuetal.,"ReducedcarbonemissionestimatesfromfossilfuelcombustionandcementproductioninChina,"Nature,vol.524,no.7565,pp.335-338,2015/08/012015.[3]J.S.Gregg,R.J.Andres,andG.Marland,"China:EmissionspatternoftheworldleaderinCO2emissionsfromfossilfuelconsumptionandcementproduction,"vol.35,no.8,2008.[4]D.Guan,Z.Liu,Y.Geng,S.Lindner,andK.Hubacek,"ThegigatonnegapinChina’scarbondioxideinventories,"NatureClimateChange,vol.2,no.9,pp.672-675,2012/09/012012.[5]X.Yeetal.,"ConstrainingFossilFuelCO2EmissionsFromUrbanAreaUsingOCO-2ObservationsofTotalColumnCO2,"vol.125,no.8,p.e2019JD030528,2020.[6]B.Zhengetal.,"ObservingcarbondioxideemissionsoverChina'scitiesandindustrialareaswiththeOrbitingCarbonObservatory-2,"Atmos.Chem.Phys.,vol.20,no.14,pp.8501-8510,2020.[7]J.C.Linetal.,"Anear-fieldtoolforsimulatingtheupstreaminfluenceofatmosphericobservations:TheStochasticTime-InvertedLagrangianTransport(STILT)model,"vol.108,no.D16,2003.[8]B.J.Connor,H.Boesch,G.Toon,B.Sen,C.Miller,andD.Crisp,"OrbitingCarbonObservatory:Inversemethodandprospectiveerroranalysis,"vol.113,no.D5,2008.[9]D.Wuetal.,"ALagrangianapproachtowardsextractingsignalsofurbanCO2emissionsfromsatelliteobservationsofatmosphericcolumnCO2(XCO2):X-StochasticTime-InvertedLagrangianTransportmodel(“X-STILTv1”),"Geosci.ModelDev.,vol.11,no.12,pp.4843-4871,2018.[10]A.J.Turner,D.J.Jacob,J.Benmergui,J.Brandman,L.White,andC.A.Randles,"Assessingthecapabilityofdifferentsatelliteobservingconfigurationstoresolvethedistributionofmethaneemissionsatkilometerscales,"Atmos.Chem.Phys.,vol.18,no.11,pp.8265-8278,2018.[11]A.J.Turner,A.A.Shusterman,B.C.McDonald,V.Teige,R.A.Harley,andR.C.Cohen,"NetworkdesignforquantifyingurbanCO2emissions:assessingtrade-offsbetweenprecisionandnetworkdensity,"Atmos.Chem.Phys.,vol.16,no.21,pp.13465-13475,2016.[12]L.Kunik,D.V.Mallia,K.R.Gurney,D.L.Mendoza,T.Oda,andJ.C.Lin,"BayesianinverseestimationofurbanCO2emissions:ResultsfromasyntheticdatasimulationoverSaltLakeCity,UT,"Elementa:ScienceoftheAnthropocene,vol.7,2019.[13]A.Shekharetal.,"AnthropogenicCO(2)emissionsassessmentofNileDeltausingXCO(2)andSIFdatafromOCO-2satellite,"EnvironmentalResearchLetters,vol.15,no.9,Sep2020,Art.no.095010.第一届全国碳中和与绿色发展大会726减污将碳协同控制与措施有效性评价研究吕伟1,2，秦娜娜2，梅桂友2,3，韩旺1，田艳丽2（1.北京中环智云生态环境科技有限公司，北京101300；2.北京中环博宏环境资源科技有限公司，北京100012；3.中海石油环保服务有限公司，北京100012）摘要：以二氧化碳排放达峰目标和中和愿景为导向，协同控制碳排放与大气污染物排放。提出了碳排放评价的主要工作内容、核算方法、降碳控制效果判断公式；建议将碳排放纳入环境影响评价管理，尽快补齐顶层设计短板和统筹融合制度。关键词：碳排放；碳达峰；碳中和；核算；协同控制0引言中国作为全球最大的碳排放国，在应对气候变化中责任重大。以习近平同志为核心的党中央高度重视应对气候变化工作，2020年9月，习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上、气候雄心峰会上郑重宣布我国碳达峰、碳中和等一系列中长期目标和愿景。2021年3月15日，习近平主席主持召开中央财经委员会第九次会议，强调要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，拿出抓铁有痕的劲头，如期实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，提出“十四五”时期“单位国内生产总值能源消耗和二氧化碳排放分别降低13.5%、18%，主要污染物排放总量持续减少，森林覆盖率提高到24.1%，生态环境持续改善，生态安全屏障更加牢固，城乡人居环境明显改善。”碳排放对气候变化有影响，导致温室效应加剧。环境影响评价是对“对规划和建设项目实施后可能造成的环境影响进行分析、预测和评估，提出预防或者减轻不良环境影响的对策和措施，进行跟踪监测的方法与制度”。因此，可以将碳排放纳入环境影响评价体系，把碳排放的控制落实在《环境影响评价法》的执行之中。本文以二氧化碳排放达峰目标和中和愿景为导向，引用环境影响评价的思维与方法，对协同控制碳排放与大气污染物排放、碳排放核算内容与方法以及碳减排措施有效性进行了研究与探讨。1减污降碳协同控制的依据20世纪90年代起，已有学者开展应对气候变化与生态环境保护的协同效益研究，从应对气候变化与生态环境保护的机理来看，二者存在协同性[1]。我国当前能源结构以高碳化石能源为主，化石能源燃烧不但是CO2等温室气体的主要来源，燃烧产生的颗粒物、SO2、NOx等也是大气污染物的主要来源。CO2等温室气体排放与大气污染物排放具有同根、同源、同过程的特点。因此，碳排放与大气污染物排放可以协同控制。为碳排放核算与碳减排提供了重要支撑。在提高生态环境保护水平方面，吸碳与减污之间产生很好的协同效应。森林、草原、湿地等生态系统是吸碳的主要来源，中国森林生态系统贡献了约80%的固碳量，农田和灌丛生态系统分别贡献了12%和8%的固碳量，草地生态系统的碳收支基本处于平衡状态，同时第一届全国碳中和与绿色发展大会727可进一步降低污染物的排放和扩散。这正是协同控制碳排放与大气污染物排放的基础。生态环境部党组书记孙金龙、部长黄润秋在《人民日报》发表署名文章《建设人与自然和谐共生的现代化》【2】指出，对减污降碳协同增效一体谋划、一体部署、一体推进、一体考核，制定实施2030年前碳排放达峰行动方案，从严从紧从实控制“两高”项目上马。2碳排放核算的内容、方法与评价原则2.1碳排放核算因子根据《碳排放权交易管理办法（试行）》（生态环境部第19号令）【3】第四十二条，温室气体包括二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）、氢氟碳化物（HFCs）、全氟化碳（PFCs）、六氟化硫（SF6）和三氟化氮（NF3）等七个因子。2.2碳排放量核算的方法与原则碳排放量的核算，从能源活动排放、调入电力和热力排放、生产过程排放三个角度，做好规划和建设项目碳排放现状调查、碳排放预测核算和碳减排潜力分析等内容。本文首先计算CO2等温室气体的总排放量（以二氧化碳当量表示碳排放数量）。然后根据企业或园区的规模数据计算碳排放强度。2.2.1企业层面企业碳排放量，可以根据国家发展改革委印发的首批10个行业企业温室气体排放核算方法与报告指南(试行)（发改办气候[2013]2526号）[4]进行核算。例如，《中国石油化工企业温室气体排放核算方法与报告指南（试行）》阐述了核算边界、核算方法、质量保证等内容，给出了一些常见化石燃料品种相关的参数和排放因子。主要包括化石燃料燃烧二氧化碳(CO2)排放、火炬燃烧CO2排放、工业生产过程CO2排放、CO2回收利用量以及净购入电力和热力隐含的CO2排放。计算公式如下:EGHG=ECO2_燃烧+ECO2_火炬+ECO2_过程−RCO2_回收+ECO2_净电+ECO2_净热(1)式中，GHG为企业温室气体排放总量，单位为吨CO2当量；ECO2_燃烧为企业由于化石燃料燃烧活动产生的CO2排放，单位为吨CO2；E2_火炬为企业火炬燃烧导致的CO2直接排放，单位为吨CO2；E2_过程为企业的工业生产过程CO2排放，单位为吨CO2；RCO2_回收为企业的CO2回收利用量，单位为吨CO2；ECO2_净电为企业的净购入电力隐含的CO2排放，单位为吨CO2；ECO2_净热为企业的净购入热力隐含的CO2排放，单位为吨CO2。2.2.2园区层面园区层面，我们建议在园区各个企业的核算的基础上，汇总园区碳排放量。即：园区（2）式中：GHG（园区）代表园区的碳排放总量，单位为吨CO2；i、j分别代表园区内的不同的单个企业（或碳排放源）的碳排放量，单位为吨CO2。中国省级及以上工业园区有2500余家，其他各级园区更多达上万家。工业园区约贡献第一届全国碳中和与绿色发展大会728了全国CO2排放的31%，园区在产业结构、能源结构、节能水平、碳捕集等方面有巨大减排潜力【5】。园区实现碳达峰乃至碳中和，将为中国自主贡献总体目标和2℃全球温控目标发挥至关重要的作用。3降碳控制措施效果的判定用环评的思维与方法，协同控制碳排放与大气污染物排放，我们更关心实施后的碳排放量与环评核算的量GHG（0）相比降低了多少（△GHG）？它代表了评价提出的碳减排措施或优化建议，是否有效和有效程度。本文提出了效果检验和是否需要深入降碳的判定公式[见公式（3）和（4）]。3.1建设项目对于建设项目来说，降碳控制措施效果的判定公式如下：（3）式中：△GHG代表建设项目实施后的碳排放量与基础年碳排放量的差值；GHG（T）代表建设项目实施后的第T年的碳排放量，单位为吨CO2；GHG（0）代表建设项目基础年的碳排放量，单位为吨CO2。由（3）式可知：△GHG＞0，即GHG（T）＞GHG（0），表明规划或建设项目实施后的第T年比基础年的碳排放有所增加。说明控碳措施效果不佳，这不是我们需要的，不符合碳达峰、碳中和的发展方向和发展要求。必须深化治理。△GHG＝0，即GHG（T）=GHG（0），表明规划或建设项目实施后第T年与基础年的碳排放相同。说明措施有效，符合环评要求。但应当根据碳达峰、碳中和的发展要求，进行逐年消减。△GHG＜0，即GHG（T）＜GHG（0），表明规划或建设项目实施后第T年比基础年的碳排放有所减少。说明措施有效，这正是我们需要的，符合环评的原则，符合碳达峰、碳中和的发展方向和发展要求。3.2工业园区对于建设项目来说，降碳控制措施效果的判定公式如下：（4）式中：△GHG（园区）代表规划园区实施后的碳排放量与基础年碳排放量的差值；GHG（园区,T）代表规划园区实施后的第T年的碳排放量，单位为吨CO2；GHG（园区,0）代表规划园区基础年的碳排放量，单位为吨CO2。由（4）式可知：△GHG(园区)＞0，即GHG（园区,T）＞GHG（0），表明园区规划实施后的第T年比基础年的碳排放有所增加。说明措施无效或低效，这不是我们需要的，不符合环评的原则。也不符合碳达峰、碳中和的发展方向和发展要求。必须进一步优化方案，深化治理。第一届全国碳中和与绿色发展大会729△GHG（园区）＝0，GHG（园区,T）=GHG（园区,0），表明园区规划实施后第T年与基础年的碳排放相同。说明措施有效，但应当根据碳达峰、碳中和的发展要求，进行逐年消减。△GHG（园区）＜0，GHG（园区,T）＜GHG（园区,0），表明园区规划实施后第T年比基础年的碳排放有所减少。这是我们需要的，符合环评的原则，符合碳达峰、碳中和的发展方向和发展要求。3.3控制增量，治理存量值得注意的是，按照环评的原则，不论是减污还是降碳，都必须严格控制增量，还要治理存量。一方面碳达峰不是攀高峰，必须严格控制新增量，遏制高耗能、高排放的项目盲目发展，落实产能置换要求。另一方面要加强存量的治理，“十四五”仍要坚持推动清洁能源利用，不断提升电动化和清洁化的水平。严格控制增量，加强治理存量，可以用我们提出的公式（3）和公式（4）进行定性判定和定量核算。此处不再赘述。4下一步工作建议管理碳排放是落实《环评法》的具体措施。生态环境部《关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见》（环综合〔2021〕4号）提出，通过环境影响评价推动区域、行业和企业落实煤炭消费削减替代、温室气体排放，推动将气候变化影响纳入环境影响评价。有研究表明，如果全国能够达到碳中和目标，全国PM2.5平均浓度能够降至10微克/立方米左右【6】。利用环境影响评价的方法和制度，对碳排放进行约束与管理，未来可期【7】。然而，就目前来看，应当尽快补齐顶层设计短板和统筹融合制度，以便促进碳排放进入环境影响评价“正轨”和“快车道”，以至于使成为生态文明建设的“王牌军”和“优势股”。首先，强化顶层设计，修订名录与导则。建议对《建设项目环境影响评价分类管理名录（2021年版）》进行条款补充，将碳排放纳入。例如，将《碳排放权交易管理办法（试行）》第八条规定的温室气体排放的重点单位（属于全国碳排放权交易市场覆盖行业和年度温室气体排放量达到2.6万吨二氧化碳当量，）纳入后评价管理；相应的建设项目按编制环境影响报告书管理。其次，建议将碳排放纳入《建设项目环境影响评价技术导则总纲》（HJ2.1-2016）《规划环境影响评价技术导则总纲》（HJ130-2019）修订的必要内容。以二氧化碳排放达峰目标和中和愿景为导向，充分发挥环评制度源头防控作用。尽快修订《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ2.2—2018）并将碳排放作为重点内容，以大气环境影响评价专业的技术优势，规范和指导碳排放的环境影响评价工作。第三，通过政策文件的制（修）定，推动评价管理统筹融合。建议开展重点行业碳排放与排污许可管理相关试点研究，加快全国排污许可证管理信息平台功能改造升级，推进企事业单位污染物和碳排放相关数据的统一采集、相互补充、交叉校核。第四，积极推动监管执法和监测体系统筹融合。加强温室气体监测并尽快纳入生态环境监测体系；建立企业碳排放信息公开制度；推动监管执法统筹融合。通过顶层设计和构建统一的协同政策，支撑实现碳达峰碳中和，助力建设美丽中国。5结语第一届全国碳中和与绿色发展大会730“十四五”期间乃至很长一个阶段，化石能源的增长，尤其是煤炭的增长，如果不进行遏制，对碳达峰、对空气质量改善都将产生巨大的压力。以二氧化碳排放达峰目标和中和愿景为导向，科学核算和有效控制碳排放，严格控制增量，加强治理存量。坚决遏制高耗能、高排放项目盲目发展，严格落实产能置换。在工业行业，无论是规划，还是建设项目，不仅要对实施后可能造成的环境影响进行分析、预测和评估，同时要提出预防或者减轻不良环境影响（气候变化）的对策和措施。本文提出了对策和措施效果检验和深入降碳的判定公式。为碳减排的进一步优化调整（一般包括产业结构、用能结构、运输结构、用地结构、降低能损，改进工艺，提高能源综合利用效率等），提供依据，有助于碳排放管理。建议充分发挥源头预防与控制作用，将碳排放纳入环境影响评价管理，不仅有助于碳排放达峰目标和中和愿景的实现，也可以为环评行业注入生机和活力。同时尽快补齐顶层设计短板和统筹融合制度。参考文献[1]董战峰,周佳,毕粉粉,等.应对气候变化与生态环境保护协同政策研究[J].中国环境管理,2021,13(1):25-34.[2]孙金龙,黄润秋.建设人与自然和谐共生的现代化.2021-03-03,生态环境部网站,http://www.mee.gov.cn/xxgk2018/xxgk/xxgk15/202103/t20210303_823143.html[3]生态环境部.碳排放权交易管理办法（试行）,部令第19号,2020年12月31日.[4]国家发展改革委办公厅.关于印发首批10个行业企业温室气体排放核算方法与报告指南(试行)的通知,发改办气候[2013]2526号.[5]郭扬,吕一铮,严坤,等.中国工业园区低碳发展路径研究[J].中国环境管理,2021,13(1):49-58.[6]高敬,熊丰,徐壮.未来5年，美丽中国什么样？—专访中国工程院院士、生态环境部环境规划院院长王金南代表,2021-03-08,http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/08/content_5591341.htm[7]梅桂友.将碳排放纳入环境影响评价[N],中国环境报,2021-3-26(3).第一届全国碳中和与绿色发展大会731碳边境调整机制对我国能源密集型产业影响分析及启示丹美涵，王晓宇，刘聪（中海油研究总院有限责任公司，北京100028）摘要：2020年以来，新冠肺炎疫情作为全球范围内的“灰犀牛”和“黑天鹅”事件，对世界经济、政治造成巨大冲击和影响，欧盟作为全球经济最大衰退程度的主要经济体，去年5月提出“欧盟复苏计划”，并于今年3月通过碳边界调整机制，旨在保持欧盟相关产业在欧盟本土的竞争力。本文分析了碳边界调整机制的通过背景和目的，基于当前中国深化低碳转型现状，剖析碳边界调整机制对我国能源密集型产业的影响。短期看来，征收碳关税会提高生产成本，加重产品出口至欧洲市场压力，冲击出口贸易；长期看来，征收碳关税会随着中国能源转型进程加速而减弱；同时，我国高耗能产品生产企业或可在全产业链上控制碳减排程度的前提下，寻求新的贸易契机。建议主动应对碳关税利益博弈，建设完善我碳排放交易体系，加快推动低碳减排进程。关键词：碳边境调整机制；欧洲；能源密集型产业；能源转型；天然气0引言2021年3月10日，欧洲议会以444票赞成、70票反对、181票弃权通过设立“碳边界调整机制”（CBAM,CarbonBorderAdjustmentMechanisms，简称“碳关税”）议案，议会表示，该机制将适用于欧盟排放交易体系下（EUETS）的所有进口商品，到2023年，该机制将大概率首先涵盖电力部门和能源密集型工业部门，如水泥、钢铁、铝、炼油、造纸、玻璃、化学品和化肥等。议会认为征收碳关税能有效限制“碳泄露”（CarbonLeakage）(注：“碳泄露”是指高碳税地区从低碳税地区进口高耗能、高排放商品，使得本应在高碳税排放的温室气体从低碳税地区排放)，“碳泄露”或成为发达国家要求发展中国家征收碳关税以及其他边境调节措施的重要依据。同时，征收碳关税有利于保持欧盟相关产业在欧盟本土的竞争力。本文通过分析碳边界调整机制的通过背景和目的，讨论该议案对中国短期及长期的影响，为我国能源密集型相关企业更好地研判未来出口贸易发展趋势，提出适应低碳发展的转型策略提供参考。1碳边境调节机制通过背景及目的1.1经济环境碳边境调节机制与后疫情时期欧盟经济复苏、地缘政治、低碳转型密切相关。在经济环境方面，欧盟委员会统计数据显示，自2013年以来，欧盟27国进出口比例均在1.0以上，在2016年达到1.2后，平均在1.1水平，总体看来进口贸易量大于出口贸易量，处于贸易逆差。如图1所示，近十年来，欧盟对中国的进出口额呈上升趋势，欧盟对中国的贸易逆差自2013年后逐渐变大，在2020年贸易逆差达到1810亿欧元。从图2可以看出，2020年，中国是欧盟最大的贸易伙伴，是欧盟商品出口的第三大伙伴，贸易额占比10.5％，排在前两位的分别是美国（18.3％）和英国（14.4％）；是欧盟商品进口的最大伙伴，贸易额占比22.4％，排在其后两位的是美国（11.8％）和英国（9.8％）。第一届全国碳中和与绿色发展大会732图12010年至2020年欧盟与中国贸易情况资料来源：欧盟委员会统计数据图22020年中国在欧盟国际贸易中占比情况资料来源：欧盟委员会统计数据在中欧贸易差额方面，有3个成员国与中国为贸易顺差，其中，最多的是德国（143.88亿欧元），其次是爱尔兰（60.25亿欧元）和芬兰（5.71亿欧元）。有24个与中国有贸易逆差的会员国，其中，最大的赤字是荷兰（753.79亿欧元），其次是波兰（202.68亿欧元）和意大利（192.57亿欧元）。受新冠肺炎疫情冲击，2020年欧元区GDP增速萎缩8.3%，其中，德国、法国、意大利GDP增速分别萎缩6.0%、9.8%和10.6%（IMF,2021年1月）。为提振欧洲经济，欧盟委员会2020年5月27日提出“欧盟复苏计划”，实施碳关税对应其计划中的“绿色发展”主线。征收碳关税能有效制约发展中国家高耗能产业发展，在一定程度上改善欧盟贸易逆差情况，提升欧盟相关产业在欧盟本土的竞争力，进而刺激欧盟本土经济发展。1.2地缘政治欧盟是27个国家组成的超国家行为体和国际经济体，文化、意识形态方面具有极大的多元性[1]，随着近年来中国崛起、中欧力量对比以及中美竞争冲突的不断演进，欧洲政治图景中“意识形态原教旨主义”和“泛大西洋主义”群体影响力有所扩大,以西方为中心的价值观输出推动了欧洲对美国的联盟与依附。美国拜登政府上台后，极力拉拢欧盟，近日拜登受邀参加欧盟峰会视频会议，试图组建一个“共同战线”来应对中国日益上升的影响力，通过征收碳关税将成为未来制衡我发展的重要手段。1.3绿色新政气候变化是当今人类社会发展面临的重大挑战，欧盟一直是积极应对全球气候变化的倡导者、推动者和领导者。[2]以2000年为基准年，能源消耗的温室气体排放强度（按二氧化碳当量计）设定为100，图3显示了2000年~2018年欧盟27国的能源消耗温室气体排放情第一届全国碳中和与绿色发展大会733况，近20年来，能源消耗的温室气体排放强度呈下降趋势，2018年排放强度较2000年下降14.8%；可再生能源占比持续提高，2019年欧盟27国可再生能源占比提升至19.7%，较2010年增加5.3个百分点。2020年3月，欧委会公布《欧洲气候法》草案，决定以立法的形式明确到2050年实现“碳中和”的目标，同年12月，欧盟峰会上27个成员国领导人就更高减排目标达成一致，即到2030年其温室气体净排放量将从此前设立的目标--比1990年的水平减排40%，提升到至少55%。欧洲国际石油公司配合欧盟新的温室气体排放要求，纷纷提出“净零”碳排放目标，加速向综合性能源公司转型。图32000年至2018年欧盟27国的能源消耗温室气体排放情况资料来源：欧盟委员会统计数据图42010年至2019年欧盟27国可再生能源占比资料来源：欧盟委员会统计数据2碳边境调节机制对我国能源密集型产业影响分析碳边境调整机制与世界贸易组织规则适应性存在国际争议，碳关税的生产足迹属性和贸易限制属性使其难以符合世界贸易组织的核心原则[3]，有学者认为碳关税是一种新的环境贸易壁垒，其政策实施容易引起贸易战，此外碳关税的提出违背了“共同但有区别的责任”，与现存的国际法律法规存在抵触[4]，因此，碳边境调整机制的正式实施具有一定的不确定性，但是一旦实施将对我国能源消费密集产业产生深远影响。2.1短期影响征收碳关税会提高生产成本，加重产品出口至欧洲市场压力，冲击出口贸易。2020年，中国是欧盟货物进口的最大合作伙伴，欧盟与中国的贸易逆差达1810亿欧元，贸易逆差出现在机械和车辆（1020亿欧元）如电信设备、汽车和零部件以及其他制成品（1080亿欧元），如纺织品。这类贸易品主要具有三个特点，一是单位贸易额能耗较高，中国在能源技术和能源效率方面还有较大提升空间；二是生产贸易产品的能源消费体系以煤炭为主，导致了工业第一届全国碳中和与绿色发展大会734整体碳排放强度要高于欧盟平均水平；三是中国碳排放存量高，短时间内难以实现碳排放的快速下降乃至零碳排放，因此，我国出口的产品极有可能被欧盟以限制“碳泄露”的名义征收碳关税，短期内，高碳能耗企业将支付高昂关税，转型企业需承担因技术升级带来的成本增加，从而加重产品出口至欧洲市场压力。2.2长期影响征收碳关税会随着中国能源转型进程加速而减弱。碳关税征收的对象是国际贸易中的碳排放，这类碳排放被统称为出口内涵碳排放。“十二五”末期，中国已呈现出口内涵碳排放与出口额脱钩现象，清华大学能源环境经济研究所研究显示[5]，出口产品隐含碳排放量在2013年前后达峰，2016年已回落到2010年水平，约为14.7亿吨二氧化碳当量。随着碳排放2030年提前达峰、2060年碳中和目标推进，能源系统低碳转型、CCUS技术捕集CO2、森林、海洋碳汇吸收[6]、预计中国出口隐含碳排放量会显著降低，进而可有效应对碳关税对中国出口贸易的影响。2.3新贸易契机此外，欧盟征收碳关税或给我国带来新的贸易契机。与其他发展中国家相比，中国钢铁、水泥等高耗能商品产业链相对完善，有利于在全产业链上控制碳减排程度，对可能出现的突发性冲击做出快速响应。因此，中国或许可抓住此次契机，与其他发展中国家展开低碳竞赛，进一步扩大与欧盟的贸易份额，促进经济发展。3结论与政策建议本研究针对欧洲议会通过碳边境调节机制的背景及目的进行分析，从短期、长期、机遇三个角度分析该议案对中国能源密集型产业的影响，研究结论和建议如下。（1）碳边境调节机制与后疫情时期欧盟经济复苏、地缘政治、低碳转型密切相关，其征收对象属性与世界贸易组织规则适应性存在广泛争议，从欧盟立法程序来看，碳边境调整机制的正式实施具有不确定性。（2）面对可能即将到来的碳关税博弈，建议加强与相关国家的高层战略对话，争取国际舆论支持，反对变相贸易限制和绿色贸易壁垒。同时，积极推动中欧自贸协定落地，塑造与欧盟的伙伴关系，在国际多边气候治理框架中，促进中欧等联合气候行动。（3）建议抓住碳达峰窗口期，以建成全球最大碳交易市场体系为目标，在覆盖电力行业后，积极扩大行业范围，如钢铁、有色、石化、化工等，完善碳排放数据体系和统一核算方法，以掌握碳交易市场的主动权与话语权。（4）短期宜进一步提高天然气在一次能源中的比例，强化电力的清洁低碳属性；长期宜在一次能源中更多使用可再生能源发电，同时，出台配套政策支持高效率低成本新能源发电、深远海上风电等，多措并举加快构建低碳清洁能源体系。参考文献[1]董一凡.别让政治操弄毒化中欧投资协定[N].环球时报,2021-03-27(007).[2]康艳兵,熊小平,赵盟.欧盟绿色新政要点及对我国的启示[J].中国发展观察,2020(Z5):114-117.[3]安琪.碳边境调节机制与世界贸易组织规则适应性探讨与启示[J].国际石油经济,2020,28(11):10-13.[4]屠年松,余维珩.碳关税对制造业全球价值链嵌入的影响研究——基于WTO改革背景[J].生态经济,2020,36(09):25-31.[5]顾阿伦,何建坤,周玲玲.经济新常态下外贸发展对我国碳排放的影响[J].中国环境科学,2020,第一届全国碳中和与绿色发展大会73540(05):2295-2303.[6]崔连标,朱磊,范英.碳关税背景下中国主动减排策略可行性分析[J].管理科学,2013,26(01):101-111.第一届全国碳中和与绿色发展大会736中国碳交易市场制度构建：基于试点地区的观察胡勇（澳门大学法学院）摘要：碳排放交易机制是目前全球各国应对气候变化的重要市场手段之一。我国目前处于碳交易地区试点阶段，在过去十年试点运行期间，中央及地方相关机构出台一系列政策及市场制度，相关法律法规不断健全。本文通过宏观视角针对前期试点市场存在的普遍市场乱象作简要解读，在此基础上进一步剖析其背后的制度性根源。本文最后借鉴其他国家及地区碳市场制度经验，为我国完善相关制度提出若干建议。关键词：碳交易市场：市场乱象；制度构建1前言碳排放交易机制作为目前较为有效的缓解气候变化手段之一，得到各国广泛认同。从国际法角度而言，碳排放交易机制的法律地位在1997年《联合国气候变化框架公约京都议定书》第17条得到确认。2016年9月3日，中国作为世界第二大经济体正式加入《巴黎气候变化协定》，该条约的加入表明中国在全球气候变化事务上的大国担当和政治决心。我国碳排放交易机制的实施不仅体现中央政府对国际减排义务的积极履行，同时也能够推动国内经济发展由传统高能耗粗放型发展模式向绿色循环性的低碳经济模式转型。鉴于中国与欧盟市场在政治、经济及法律环境的差异性，我国目前未采取全国统一的碳排放交易机制，而是通过设立地区试点来逐渐推广碳排放交易机制。2011年11月中国建立首个碳排放试点以来，陆续启动七个试点地区的碳交易市场运行，在市场制度构建方面收获一定的经验的同时，现行试点市场运行过程中也暴露出若干制度不足。本文试图探讨中国碳排放交易市场运行过程中暴露的若干代表性问题，进而分析其背后存在的制度性缺陷，并提出相应制度完善建议。2中国碳排放交易市场构建发展回顾2011年国务院颁布《“十二五”控制温室气体排放工作方案》，（以下简称《十二五方案》），提出建立我国碳排放交易市场的建议，《十二五方案》的出台既是我国积极响应《巴黎协定》的具体体现，也是推动我国转变经济发展方式、坚持可持续发展的政策基石。在此政策背景下，2012年国家发改委决定启动地区性碳交易排放试点，并于2013年在深圳、北京、天津、上海、广东、湖北、重庆共七个地区开展试点。随后，一些非试点地区也陆续加入到碳排放交易中。为进一步规范试点碳交易制度，同年国家发改委印发《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》的通知，该文件进一步对涉及碳交易的自愿减排项目的认定、评估、核证管理等方面提出若干具体指导性规范。由于发电企业是我国能源行业碳排放重要主体，其是否参与碳排放交易市场对于试点市场运行效果至关重要，国家发改委于2017年印发《全国碳排放权交易市场建设方案(发电行业)》（以下简称《方案》。此方案明确了全国碳排放权交易体系建设的指导思想、基本原则、目标任务等总体要求，对市场要素与主体、制度建设、发电行业配额管理、支撑系统、试点过渡以及保障措施等问题均提出总体规定。该方案的印发标志着全国总量控制型碳排放权交易市场构建工作正式启动。特别值得一提的是，第一届全国碳中和与绿色发展大会737《方案》确定碳交易统一市场准入标准与配额分配方法，为多方参与主体提供清晰的市场信号，有利于增强市场透明度，确保市场平稳运行。一系列指导性文件的出台为后期构建全国性碳排放权交易市场具有十分重要的实践意义。自试点地区市场运行至今，中国碳排放市场交易日趋活跃，交易量不断增长。在碳交易试点市场发展初期阶段，碳排放配额作排放企业参与碳交易的主要产品，由各地政府依据《方案》免费发放给排放企业；与其同时，现有制度允许排放企业使用中国核证减排量(CCER)抵消其一定比例的碳排放量。碳排放配额制和CCER制度的结合旨在进一步激励企业参与自愿减排项目。由于目前国内试点交易市场处于起步阶段，自愿参与企业的数量有限，截止到2017年底，各试点交易产品仍以碳排放配额为主，CCER抵消额度较低，仅在几个省市市区完成抵消机制实践，交易额与价格之间存在较强波动性。在前期试点地区取得一定制度构建及市场运行经验的基础上，2020年12月31日，生态环境部颁布《碳排放权交易管理办法（试行）》，明确指出建立全国性碳配额分配，碳排放权注册、登记、交易、结算、核查及监管等指导性规范，并提出“除发电行业之外，将引导其他高能耗行业加入碳交易市场。显而易见，《碳排放权交易管理办法（试行）》有益于推动我国碳交易市场由单一行业被动参与向多行业主体入局的竞争性路径转型，促进市场交易多元化的同时，有助于提高全国性减排目标的交易效率。3中国碳排放交易市场制度缺陷分析：基于试点市场的宏观观察3.1缺乏碳配额总量目标及分配机制与欧盟及其他国家或者地区采取的“总量管制和交易”（cap-and-traderules）模式不同，中国目前未设置绝对排放总量上限，而是具体各试点地区排放额度可灵活调整，在合约履约期开始时，可预分配部分免费配额，合约期终止后可依据企业年度实际排量给予配额调整。依据欧盟市场经验，若基于企业实际排量需求来免费发放碳排放配额，无异于向企业提供公共补贴类，对于付费获取碳排放配额的成员国而言极不公平。从欧盟竞争法规则而言，无受约束的免费配额模式有破坏欧盟统一市场的公平贸易格局之嫌；虽可以降低减排企业的减排成本，但个体减排企业竞争效率受损，最终抑制企业开展低碳环保技术创新活动。我国目前尚未发布全国性碳排放权交易配额总量设定与分配实施细则。具体而言，目前全国各试点地区缺少碳排放历史数据及统一核算办法，全国及地区碳排放总量控制和配额分配细则存在技术性障碍，势必导致各地区整体分配方式、分配量以及总体减排目标等关键问题具有不确定性。此外，中央与地方所获取的碳排放数据时常相互冲突、排放量重复计算、总量控制目标模糊以及企业减排潜力和预测减排成本等抑制性要素，使得当前碳排放总量控制目标的设定存在较大制度性障碍。3.2市场运行规则缺乏系统统一规则近年来，我国碳排放试点地区多是参考并借鉴国外成熟市场运行经验制定国内本地区碳交易规则。由于国内外政治及经济环境差异较大，我国碳交易市场政策及运行规则缺乏系统性协调机制，政策性文件实际操作性弱，导致碳价格波动较大、市场失灵现象频现。同时，根据《全国碳排放权交易市场建设方案(发电行业)》文件，我国各地碳排放交易试点运行已有数年，首批碳排放试点市场运行状况各不相同且差异较大,各试点交易市场之间无统一的交易规则。此外，由于现阶段中央政府未针对地方自发性碳排放市场建设出台相关具体配套政策，导致各地区盲目自发开启碳交易，其减排效果甚微。2020年12月为配合全国性碳排放市场启动，生态环境部发布《碳排放权交易管理办法（试行）》文件，总体而言，该文件规则表述多为政策性宣言，并未提供具体可操作性规范；另外，该文件对全国性碳市场第一届全国碳中和与绿色发展大会738登记交易结算规则、碳排放配额机制、温室气体排放报告与核查（MRV）的协调机制等均无涉及。在我国碳排放市场由地区试点交易转向全国交易的过渡期间，若中央及地方立法机构不能及时提前制定具体交易及监管规则，势必对2021年6月底全国性碳交易市场启动产生负面影响。以CCER项目为例，依据国家发改委发布《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》（2011），排放单位可使用国家核证自愿减排量(CCER)来抵消其部分经确认的碳排放量，但由于我国中央及地方无针对CCER碳配额准入量的统一规范，各试点地区对CCER限制使用比例、产地、类型等规则各有不同，导致试点市场运行以来过度开放的CCER对碳配额交易机生产负面影响，削弱企业自身减排动机，降低碳配额的减排功能。为进一步完善和规范温室气体自愿减排交易，国家发展和改革委员会于2017年3月发布公告，组织修订《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》（发展与改革气候[2012]第1668号）；同时宣布暂缓受理温室气体自愿减排交易方法、项目、减排量、审定与核证机构、交易机构备案申请。直至2021年碳排放权交易管理办法（试行）（2020）发布，针对CCER做了进一步规定，对抵消比例及用于抵消的配额提供了原则性规定。但仔细研究发现，该文件第29条与31条存在冲突，由于CCER须用于抵消“经核查排放量”，这或与《管理办法》中的“双随机、一公开”存在冲突，如果希望使用CCER项目进行抵消的企业并未经过随机核查过程，或将导致抵消过程变得更繁琐。3.3信息披露制度有待完善碳排放价格根据碳市场供求关系合理波动，形成有效市场激励信号并反映排放企业的减排成本，最终形成总量控制、节能减排之间的良性互动。普通商品价格主要决定于市场供求关系，且市场供求关系绝大部分属于自发调节。而碳排放权供求关系在很大程度上受到政府出台的配额制度影响。换而言之，碳排放权价格是政府主导控制与市场供求两股力量共同博弈的结果。政府发布有效配额总量前，必须掌握并分析参与排放企业准确、真实的排放数据，方可为中央机构提供全国总排控目标依据。如果政府从地方政府机构或排放企业获得的信息存在造假或者不充分的情况，则会导致信息不对称，配额总量设定偏离市场实际需求，进而引发价格机制失灵现象。现阶段我国的碳披露制度仍然是自愿披露，这一点与国外差距甚大。虽然我国目前未实行强制性披露规则，但是部分地区已经开始尝试，例如陕西、四川地区。然而两地对于排放企业披露义务标准较低，企业提供的信息仅限于碳排放量，内容单一。由于目前碳市场存在诸多政策不确定因素，排放企业缺乏长期市场激励信号，其减排活动处于被动状态，企业减排投资决策也会无限期拖延。当下我国的碳披露政策主要来自于CDP调查问卷的回复，企业对调查问卷缺少兴趣，导致排放活动信息不透明，进而降低相关机构的立法及监管效率，最终导致碳排放权交易价格机制失灵。3.4缺乏预防“碳泄露”规则预防“碳泄漏”现象一直是欧盟排污权交易制度设计中的焦点问题，受到学术界、政策制定者和业界人士的关注。大多数排放权交易系统采用分层结构的方法，将行业分为风险、无风险、高风险、中风险和低风险，并针对不同类型采取不同的免费配额分配政策。非科学的层级结构和随意设定的基准造成行业间的不公平和排放交易体系的低效。碳泄漏政策一直是导致欧盟ETS碳价格暴跌和碳价格信号失效的重要原因之一。2017年出台的《全国碳排放权交易市场建设方案(发电行业)》未包含碳泄漏的相关问题，而各试点地区关于碳排放的政策规定也未涉及碳泄漏问题。国外学者研究表明，若无针对碳泄露的有效应对措施，其结果必然是参与碳排放交易地区碳排放量虽有减少，但周围地区碳排放势必增多。仅仅依靠特定碳排放市场的规范是无法解决碳泄漏问题，需要各个地区构建第一届全国碳中和与绿色发展大会739共同协调机制。有学者对中国省域间碳排放转移现象进行专题研究，认为省域间碳排放的空间转移非常显著，主要是从京津地区、东部沿海和南部沿海地区向其他地区转移。同时，区际贸易隐含碳排放转移是导致区际碳泄漏问题的重要原因;经济发达区域与欠发达区域间持续存在一定程度的“碳泄漏”现象。由于中国各试点地区间经济结构、减排目标、法规政策具有存在较大差异，如何防止碳泄漏现象发生将是全国性碳排放市场制度构建及完善的重点和难点。4中国碳排放交易制度完善建议4.1碳排放配额分配机制应结合市场激励机制鉴于我国目前各地区测算企业排放额的计量工具各不相同，为避免目前行政机构发放配额过度现象，提高碳交易市场机制的减排效率，稳定市场预期，鼓励更多投资者及企业参与碳交易，笔者建议我国碳排放市场碳配额应以历史排放法和基准线法为主要分配方法。具体而言，我们建议立法统一采取“历史排放法”和“基准线法”两种计量工具的结合，该方式是目前欧盟委员会在碳交易市场运行初期确定企业碳排放额的常用手段。就目前各国实际经验来看，以上两种测算碳排放额方法相对较为科学；且中国目前已有部分试点地区参照以上手段来确定配额，且运行效果良好。通过以上两种计量工具确定排放企业的常规排放额后，如何科学设计碳配额分配机制是我国政策制定者面临的难题。目前我国大部分试点地区采用无偿分配方式使企业获取履约期内碳配额。虽然免费发放配额这种类似于政府补贴的方式既减轻企业减排压力，又可提高企业参与市场的活跃度，但由于我国即将设置全国性排量总量上限，免费发放配额无疑无法有效实现碳交易（Allowance-basedtrade）的减排目标。结合前期试点经验及最新碳排放权交易管理办法（试行）（2021）第十五条规定，政策制定者应当结合市场激励要素，在全国碳排放市场履行期初期阶段以免费配额为主，后期逐渐缩减配额总量的同时，逐年按总量比例递增模式开展配额拍卖机制。再者，国家应该建立配额拍卖收入储备金，将拍卖收入一方面用于补贴由于电力价格上涨而处于市场竞争力弱势的企业，另一方面用于支持碳捕捉及碳封存等绿色项目开发。为避免碳配额过度发放现象，借鉴欧盟经验，中央还应该设立类似于金融监管委员会的独立监管机构来协调各地碳配额发放额度。与此同时，健全碳配额总量动态信息流通平台，以便中央监管机构实时监控免费配额和拍卖配额在各试点地区的分配实况，据此统一制定并管控全国碳排放权总量并科学设计免费及有偿配额比例。此外，由于新进企业进入碳市场前并无历史排放数据或者可参照排放指标，若依然采取历史排放法和基准线法确定市场新进企业配额，明显不利于相关企业市场竞争力。因此，我们有必要建立市场稳定储备（marketstabilityreserve,MSR）机制，一方面可以在碳市场出现供需危机时起到稳定谈价功能，另一方面，依据绿色环保型企业的实际生产需求或产能将MSR碳配额免费预留，以激励他们增加低碳技术创新投资。4.2出台强化碳排放权金融属性的配套机制目前各试点地区排控企业仅限本地配额交易，无法形成竞争机制，很大程度上阻碍碳金融产品的流通性，不利于实现碳金融产品价格发现功能。另外，整体来看，试点地区交易种类过于单一，不利于碳市场的活跃与碳金融产品创新。最后，目前首批七省市试点地区大部分采用场内交易模式，无法满足碳配额流通需求。鉴于此，为增强碳配额金融属性的流通性，笔者建议在未来《碳排放权交易管理办法》文件中增设条款“建立协调机构处理各地区交易市场互通障碍”；适当降低金融机构准入条件，允许商业银行参与碳金融衍生品交易，而不仅仅限制于碳交易结算业务，运用补贴工具吸引金融机构参与碳市场；建立金融机构（特第一届全国碳中和与绿色发展大会740别是商业银行）与碳交易所的合作机制；再者，中央顶层制度设计者应当参考证券、股票等其他金融产品，扩充交易模式，在条件适当的情况下逐步引入场外交易，既有利于完善碳市场的作用和体系，也为中小企业和个人投资者拓宽投资渠道。最后，鼓励碳排放交易平台与金融机构积极合作共同创新碳金融衍生产品，增加碳配额额交易种类，扩大碳交易流动性和交易量，活跃市场。4.3构建预防“碳泄漏现象”制度及国际合作平台防止碳泄漏一直是碳排放交易制度构建核心问题之一。基于当下国内外碳泄漏状况，笔者建议从以下两点入手：一，采纳排放控制系数（ECC）来减少碳泄漏现象，具体建议措施如下：首先,在现有免费配额制度基础上，改进配额分配方法；可考虑根据行业贸易强度，成本强度和减排潜力的变化建立动态的免费配额调整机制，以提高碳交易体系的公平性和效率。因此，对于某些行业，不应过度保护或施加压力，而应建立动态的自由配额调整机制。第二，国家应制定关于限制企业排放的政策，建立清晰明确的碳成本约束信号。在限制企业排放的同时，也要对减排潜力落后的企业予以经济、技术上的补贴，减轻企业在减排方面的负担。考虑到每个行业的减排潜力，有必要迫使落后的行业逐步赶上世界平均甚至先进水平，并逐步完成向低碳运营的过渡。二，加强国际合作，同周边国家为预防谈泄露现象开展跨境合作平台，共同构建预防政策与措施。5结论：写在全国碳交易市场启动前夕目前中国碳排放市场处于初期试点阶段，前期市场运行虽已取得较多经验，但大量制度缺陷亦十分突出。各试点地区减排目标、参与企业规模、碳排放配额量、政策规则等差异性明显。我们期待中央政府结合各试点市场过往实践经验，尽快完善并细化全国碳交易规则，制定各试点地区与全国碳市场对接机制，探索构建由区域试点到全国市场的过渡性制度。参考文献[1]贾娜.我国碳排放强制性信息披露制度建设[J].合作经济与科技,2017(16):130-131.[2]刘明明.论碳排放权交易市场失灵的国家干预机制[J].法学论坛,2019,34(04):62-70.[3]李建豹,黄贤金,揣小伟,孙树臣.基于碳排放总量和强度约束的碳排放配额分配研究[J].干旱区资源与环境,2020,34(12):72-77.[4]王文治.中国省域间碳排放的转移测度与责任分担[J].环境经济研究,2018,3(01):19-36.[5]高静.欠发达地区碳排放权交易发展困境与路径探讨——以甘肃省酒泉市为例[J].甘肃金融,2019(04):32-34+31.第一届全国碳中和与绿色发展大会741基于元分析的丛枝菌根真菌对土壤N2O和NH3释放影响的研究伍思凯，尤朝阳，于慧，周玥，姜华峰，张淑娟（南京工业大学城市建设学院，南京211816）摘要：通过元分析的方法，对丛枝菌根真菌对土壤氧化亚氮释放通量和氨气挥发速率的影响进行了定量分析。检索中国知网和WebofScience数据库，获取了16篇有效文章。对16篇文献53个试验的总体效应值进行分析，结果表明：与未接种AMF的对照组相比，接种AMF可使土壤氧化亚氮释放通量和氨气挥发速率下降40%，并达到显著性差异。对涉及试验设置因子、植物因子、微生物因子、营养物质因子、土壤因子5个方面共计17个调节变量进行分析，结果表明：丛枝菌根真菌菌剂、土壤有效氮含量这两个调节变量对丛枝菌根真菌效应造成显著影响；使用单一菌剂、提高土壤有效氮含量有助于提高丛枝菌根真菌对土壤氧化亚氮和氮气释放的削减效果。关键词：丛枝菌根真菌；氨气；氧化亚氮；土壤氮；元分析1引言积极应对气候变化问题，是我国的国家战略。中国力争在2030年实现二氧化碳排放量达到峰值，在2060年前实现碳中和。与二氧化碳相比，氧化亚氮（N2O）是一种更加强效的温室气体，其温室效应是二氧化碳的300倍[1]。农业活动会造成大量N2O和氨气(NH3)的排放，这是土壤氮素气态流失的主要途径。减少农业活动中土壤N2O和NH3的释放量对应对气候变化问题具有重要意义。丛枝菌根真菌（arbuscularmycorrhizalfungi,AMF）是一类重要的土壤微生物，能够与80%的陆生植物形成共生体[2]。目前，已有多个研究结果表明，AMF对于土壤中N2O和NH3的排放具有削减作用。Bender等人通过盆栽试验，与未接种AMF的黑麦草系统相比，接种AMF可使黑麦草系统的N2O释放通量降低5%~66%[3]。Zhang等人通过大田试验研究表明，接种AMF可使水稻系统N2O释放通量降低21%[4]。AMF对土壤中N2O释放通量和NH3挥发速率的影响受到一些生物和非生物因子的调节。在生物因子中，宿主植物和AMF的种类特征是关键因子。在AMF的作用下，由于植物根系形态不同，其对营养获取的响应也不同[5]。这很可能会导致在不同宿主植物条件下，AMF对土壤N2O和NH3释放的调节效果不同。此外，AMF菌种和菌群组成的不同、相关的土壤微生物的多样性也都会影响到土壤营养流失[6,7]。例如，有证据表明氨氧化细菌会和AMF竞争铵态氮，这在低有效氮的条件下更为明显[8]，从而对土壤硝化过程产生影响，进而影响到土壤N2O和NH3产生。在非生物因子中，营养物质输入量和土壤营养状况的关键因子。AMF促进植物对氮的吸收，这是AMF减少土壤氮素气态流失的机制之一[9]。在高营养的条件下，植物受到碳的限制，不受氮、磷等矿质营养的限制，这不利于AMF促进植物对氮获取[10-12]。而土壤的营养状况受到土壤参数的强烈影响，包括土壤质地和pH值[3,13]。因此，土壤参数也很有可能影响AMF对N2O和NH3释放的调节效果。为了评估这些因子对该AMF效应的重要性，需要一个深刻的定量分析。元分析（Meta-analysis）是一种应用统计学工具，对以往的研究结果进行合并分析的综第一届全国碳中和与绿色发展大会742述方法[14]。许多研究利用元分析的方法研究了AMF的多种效应，主要体现在：AMF对作物锌、铜、铁、锰含量[15,16]、植物根冠比[17]、粮食产量的影响[18]，以及分析AMF在植物对干旱、盐胁迫、气候变化、氮、磷、二氧化碳的响应方面的作用[19-22]。目前，还没有研究利用该方法来分析AMF对土壤中N2O和NH3释放的影响。本研究利用元分析的方法，对相应AMF效应进行定量分析，为通过利用AMF来减少温室气体排放提供了参考依据。2.材料与方法2.1文献检索本元分析基于PRISMA指南进行[23]，我们分别使用中国知网数据库（http://www.cnki.net/）检索了1979至2021年2月的中文文献；使用WebofScience数据库（http://apps.webofknowledge.com/）检索了1950年至2021年的英文文献文献的筛选标准为：（1）文献中的试验数据需涉及N2O释放通量或NH3挥发速率；（2）试验必须存在实验组和对照组，即存在AMF干预和无AMF干预两种试验作为对照。最终获得满足论文筛选标准的文献有16篇。文献获取流程见图1。从这16篇文章中，我们提取了N2O释放通量或NH3挥发速率均值、样本标准差、样本量以及17个AMF效应的生态因子。这些生态因子有五类，分别是试验设置、植物、微生物、营养物质和土壤因子。如果数据出现在图片中，则使用数据提取软件(GetDataGraphDigitizerversion2.20)进行提取。图1文献筛选流程2.2效应值本研究使用自然对数效应比（rr）来评估AMF效应，计算公式为：。其中，XM表示AMF处理组的氮流失量，XC表示对应控制组的氮流失量。若rr值为正，表示AMF有利于减少N2O或NH3的释放；反之，若rr值为负，则表示AMF不利于减少N2O或NH3的释放。我们使用R软件[24]的“metafor”程序包[25]，通过整合控制组和AMF处理组的平均值，样本标准差（standarddeviation，SD）和样本量（N）来计算效应值。当文章中只有样本标准误差（standarderror，SE）时，则通过如下公式计算样本标准差：。当SD与SE均无法获取时，则使用计算出的效应值的SD中值来替代[26]。2.3调节变量第一届全国碳中和与绿色发展大会743在本研究中，设置17个AMF效应的生态因子为调节变量，以分析AMF效应是否以及如何受这些生态因子的影响。2.3.1.试验设置因子与试验设置因子有关的调节变量包括：研究类型（实验室、田地）、干预（接种干预、控制土著AMF干预、植物干预）、测定时间（单次、多次）。研究类型：试验在受控的环境中进行（例如温室）被归类为实验研究；在室外田地中进行的研究被归类为田地研究。干预：接种干预为直接接种AMF；控制土著AMF干预通过杀灭土著AMF作为控制手段，或通过其它手段使根无法接触到AMF；植物干预为应用突变体。测定时间指在植物生长季节多次测定气体释放的次数。2.3.2植物因子文献库中涉及的植物有：玉米、水稻、番茄、黑麦草、俯仰臂形草、旱伞草。与植物因子有关的调节变量包括：植物类型（作物、非作物）、植物多样性（单一、多种）、植物寿命（一年生、多年生）、植物碳固定类型（C3、C4）。2.3.3微生物因子与微生物因子有关的调节变量包括：AMF菌剂（单一、混合）、微生物补充(“是”和“否”)。微生物补充：基质未灭菌或灭菌后加入微生物滤液试验被归类为“是”。2.3.4营养物质因子与营养物质因子有关的调节变量包括：氮输入、微量元素补充、氮肥添加量(为连续变量)。氮输入包括两个水平：“是”和“否”。试验中添加了氮肥或含氮营养液被归类为“是”。微量元素补充：试验中至少添加了一种额外微量元素(如镁、锌、硫、钙、硼、铁和锰)或有机肥被归类为“是”。2.3.5土壤因子与土壤因子有关的调节变量包括：土壤质地（沙土、非沙土）、土壤pH值（酸性、中性、碱性）、土壤有机质（soilorganicmatter，SOM）含量（低、中、高）、土壤有效氮含量（为连续变量）、基质灭菌（“是”和“否”）。土壤质地：按照美国农业部的标准(https://soils.usda.gov)，含沙量大于50%土壤为沙土，其它为非沙土。土壤pH值：根据美国农业部的标准，pH≤6.5为酸性；6.5＜pH＜7.3为中性；pH≥7.4为酸性。SOM含量：低（SOM<1.38%），中（1.38≤SOM≤2.59%）和高（SOM>2.59%）。2.4数据库建立为保证数据的准确性，所有数据完成收集和编码后，均交由另一研究者进行检查。数据库中大多数论文包含了不止一个试验，这不满足元分析中研究独立性的前提条件[27]。为了解决这一问题，在元分析前进行了两种类型的修正：（1）对于多个处理共用一个对照的情况，用“METAGEAR”程序包进行了修正[28]，将方差-协方差矩阵与其对应的效应值数值进行关第一届全国碳中和与绿色发展大会744联，进而产生一个效应值数值及其方差。（2）对于同一变量有多个水平的情况，采用一种固定效应元分析模型，将多个水平的结果合并为一个效应值。这种方法不适用由于调节变量的原因导致试验不同的情况[29]。通过修正合并之后，我们在16篇文献中共有53行数据。氧化亚氮释放量的测定由两种方法，分别是直接测定释放速率和在一定条件下培育土壤测定释放潜能。我们的数据库中有16篇文献测定的是释放速率，1篇测定的是释放潜能。通过分析，两种测量方法对AMF效应的影响差异不显著（P=0.67）。所以采用这两种测定方法的文献可以在同一数据库中进行分析。针对土壤氮素气态流失涉及的N2O和NH3两种途径，数据库的16篇文章全都涉及了N2O途径，其中还有3篇还涉及了NH3途径。通过分析，两种释放途径对AMF效应的影响差异不显著（P=0.73）。由于文献来源于中英文两个数据库，我们对出版语言是否会对AMF效应的影响造成差异进行了分析，结果是差异不显著（P=0.09）。综上，我们可以将这16篇文章放在统一数据进行分析。2.5统计分析所有分析使用R软件（版本3.6.3）和“METAFOR”软件包进行[25]。元分析使用“rma.uni()”函数拟合随机效应模型；使用限制极大似然法估计AMF对土壤N2O和NH3释放的总体影响；通过I2统计来评估效应值的异质性[30]。对于分类变量，根据每个调节变量的水平间差异的显著性判断该变量对AMF效应值的影响。对于连续变量，根据斜率与零的差异显著性判断该变量对AMF效应的影响。如果差异显著，则判定为此变量显著影响AMF效应；如果差异不显著，则判定为此变量对AMF效应无显著影响。由于数据不是正态分布的，我们使用了在“METAFOR”和“BOOT”程序包的处理方法(经过3999次迭代)，来估计P值和校正后的95%置信区间[31-33]。3结果与讨论3.1总效应值通过对全部16篇文献中53个试验进行分析，我们得到AMF对N2O和NH3释放的总体效应值为0.1153，95%置信区间为（-0.26，0.50），P值为0.60，各试验效应值及其置信区间分布见图2。我们发现有个别试验的效应值明显低于正常水平，对此进一步进行敏感性分析。当去除3号文章后，结果变为了差异性显著（P=0.02）,而除去其它文章后均未改变差异性的显著性。我们可以认为，3号文章的存在会对结果造成过大的影响。最终我们取去除3号文章后的计算结果作为总效应值:总体效应值为0.3372，95%置信区间为（0.09，0.62），P值为0.02。第一届全国碳中和与绿色发展大会745图2效应值及95%其置信区间分布图3发表性偏倚检验该结果说明在AMF的作用下减少了土壤N2O和NH3释放，并且达到了显著性差异。通过发表性偏倚检验，我们没有发现数据存在明显的发表性偏倚（图3）。接下来我们将对各调节变量的影响结果进行进一步分析。3.2试验设置因子通过对研究水平、干预、测定时间这三个调节变量进行分析，我们发现它们均未对AMF效应造成显著影响（详见图4）。在以往关于AMF效应对粮食产量影响的元分析研究中，研究类型和干预的不同会显著影响AMF效应[18]。而关于AMF对影响土壤N2O和NH3释放的影响，我们可以认为这些与试验因子有关的调节变量不会对该AMF效应造成显著影响。这对后续相关研究简化试验条件提供了数据支撑。图4与试验因子有关的调节变量分析结果注：红色的数据点代表对应试验的原始数据分布；底部红色数字为该调节变量涉及的文献数目，黑色数字为涉及的试验数目。3.3植物因子第一届全国碳中和与绿色发展大会746植物因子共涉及植物类型、植物多样性、植物寿命、植物碳固定类型四个调节变量。通过分析，这些调节变量未对AMF效应造成显著影响（详见图5）。这与我们之前认为宿主植物特征是关键生物因子的假设不同。可能的原因是我们的数据库中总共只涉及了7种植物，且全部为草本植物。AMF常见的宿主植物还包括大豆，小麦，大麦，燕麦，高粱，苜蓿，韭葱等[18,34-36]。此外，有研究显示，植物的种植模式会对AMF调节土壤径流氮磷流失产生影响，豆科与禾本科植物间作相比与植物单作，前者会有明显的养分利用优势[37,38]。而在我们的数据库中没有文献涉及而种植模式这一调节变量。植物种类的增加和调节变量的完善会使我们得到更为可靠的分析结果。图5与植物因子有关的调节变量分析结果注：红色的数据点代表对应试验的原始数据分布；底部红色数字为该调节变量涉及的文献数目，黑色数字为涉及的试验数目。3.4微生物因子图6与微生物因子有关的调节变量分析结果注：红色的数据点代表对应试验的原始数据分布；底部红色数字为该调节变量涉及的文献数目，黑色数字为涉及的试验数目。微生物因子涉及AMF菌剂、微生物补充两个调节变量。通过分析，微生物补充未对AMF效应造成显著影响，而AMF菌剂造成了显著影响（详见图6）。我们进一步对AMF第一届全国碳中和与绿色发展大会747菌剂这一调节变量进行敏感性分析，来检验是否有文献对效应值造成了非相称影响，即从数据库中去除该篇文献后得到的新效应值是否超出原效应值的95%置信区间。结果见图2，可以看出没有发现存在文献对该调节变量存在非相称影响，从而可以确认AMF菌剂对AMF效应造成了显著影响。使用单一菌剂时，其AMF效应值为正，且P值小于0.05，可以认为显著减少了土壤N2O和NH3的释放。AMF隶属于球囊菌门（glomeromycotina），下设1纲4目7科27属，现已发现AMF接近300种[39]。本次研究数据库中涉及的单一菌种为Rhizophagusirregularis和Glomusmosseae。在使用其它单一菌种条件下，AMF效应是否会发生显著变化值得进一步关注。图7敏感性分析：检验AMF菌剂作为调节变量时各文献对效应值的非对称影响(a)AMF菌剂水平为单一（b）AMF菌剂水平为混合3.5营养物质因子营养物质因子涉及氮输入、微量元素补充两个分类变量。经分析，这些分类变量未对AMF效应造成显著影响（详见图8）。从图中可以看出，氮输入组的效应值要高于无氮输入组，但未达到显著性差异。而氮肥输入量这一连续变量也未对AMF效应造成显著影响（斜率=0.02，P=0.90）。这与我们之前的假设不一致。可能的原因是数据量的不平衡，存在氮输入的试验有47个，明显高于无氮输入的试验数目（6个）。氮输入和氮肥输入量依然是值得关注的影响因子。图8与营养物质因子有关的调节变量分析结果注：红色的数据点代表对应试验的原始数据分布；底部红色数字为该调节变量涉及的文献数目，黑色数字为涉及的试验数目。第一届全国碳中和与绿色发展大会7483.6土壤因子该分类下共有土壤质地、土壤pH值、土壤有机质含量、基质灭菌、土壤有效氮含量，其中前4个为分类变量，土壤有效氮含量为连续型变量。经分析，这些分类变量均未对AMF效应造成显著影响（详见图9）。而土壤有效氮含量这一连续型变量对AMF效应造成显著影响（斜率=0.6007，P=0.006）。经过敏感性分析，没有发现文献对该调节变量存在非对称影响（见图10），从而可以确认土壤有效氮含量对AMF效应造成了显著影响。斜率为正，说明随着土壤有效氮含量增大，AMF效应也增大，即减少了土壤N2O和NH3的释放。除了上述调节变量，测定N2O释放通量前土壤是否淹水也是一个重要的影响因子。当土壤水分含量超过田间持水量时，反硝化作用速率急剧升高。反硝化作用会将土壤中的硝酸根和亚硝酸根还原为氮气，在这过程中伴随着大量N2O的释放[40]。课题组前期试验表明，AMF会在一定程度上增强生物滞留系统淹没区的反硝化作用，但是作用并不显著。虽然该试验没有得到具有统计学意义的结果，但土壤淹水这一影响因子依然值得关注。然而在我们的数据库中，鲜有文献涉及这一影响因子。这也是后续关于AMF效应的研究中一个值得注意的方向。图9与土壤因子有关的调节变量分析结果注：红色的数据点代表对应试验的原始数据分布；底部红色数字为该调节变量涉及的文献数目，黑色数字为涉及的试验数目。图10敏感性分析：检验土壤有效氮含量作为调节变量时各文献对效应值的非对称影响4结论第一届全国碳中和与绿色发展大会749（1）通过对16篇文献53个试验总体效应值的分析，与未接种AMF的对照组相比，接种AMF可使土壤N2O释放通量和NH3挥发速率下降40%，95%置信区间为（9%，85%），并达到显著性差异（P=0.02）。（2）通过对全部17个调节变量的分析，AMF菌剂、土壤有效氮含量这两个调节变量对AMF效应造成显著影响。具体表现为：使用单一菌剂时，AMF效应为正，且差异显著，减少了土壤N2O和NH3的释放；随着土壤有效氮含量的增大，AMF效应也增大，控制土壤N2O和NH3释放效果增强。（3）有15个调节变量未显著影响AMF效应，未达到我们的预期结果。可能的原因在于数据涉及变量水平的不完整、不对称。此外土壤淹水情况也是影响AMF效应的重要因子，但这在我们数据库中鲜有文献涉及。后续的研究值得重点关注这一影响因子。参考文献[1]Ciais,P.,etal.,CarbonandOtherBiogeochemicalCycles.In:ClimateChange2013:ThePhysicalScienceBasis.ContributionofWorkingGroupItotheFifthAssessmentReportoftheIntergovernmentalPanelonClimateChange.2013,Cambridge,UKandNewYork,NY,USA:CambridgeUniversityPress.[2]Calheiros,C.S.C.,etal.,DiverseArbuscularMycorrhizalFungi(AMF)CommunitiesColonizePlantsInhabitingaConstructedWetlandforWastewaterTreatment.Water,2019.11(8):p.1535.[3]Bender,S.F.,F.Conen,andM.G.A.VanderHeijden,Mycorrhizaleffectsonnutrientcycling,nutrientleachingandN2Oproductioninexperimentalgrassland.SoilBiology&Biochemistry,2015.80:p.283-292.[4]Zhang,X.,etal.,EffectsofArbuscularMycorrhizalFungionN2OEmissionsfromRicePaddies.WaterAirandSoilPollution,2015.226(7).[5]Yang,H.,etal.,Effectsofarbuscularmycorrhizalfungionplantgrowthdependonrootsystem:ameta-analysis.PlantandSoil,2015.389(1-2):p.361-374.[6]Verbruggen,E.,etal.,Provisionofcontrastingecosystemservicesbysoilcommunitiesfromdifferentagriculturalfields.PlantandSoil,2012.350(1-2):p.43-55.[7]Kohl,L.andM.G.A.vanderHeijden,Arbuscularmycorrhizalfungalspeciesdifferintheireffectonnutrientleaching.SoilBiology&Biochemistry,2016.94:p.191-199.[8]Amora-Lazcano,E.,M.M.Vázquez,andR.Azcón,Responseofnitrogen-transformingmicroorganismstoarbuscularmycorrhizalfungi.BiologyandFertilityofSoils,1998.27(1):p.65-70.[9]恽雯斐,etal.,丛枝菌根控制稻田氮排放研究进展.环境科学与技术,2019.42(03):p.66-74.[10]Johnson,N.C.,etal.,MycorrhizalphenotypesandtheLawoftheMinimum.NewPhytologist,2015.205(4):p.1473-1484.[11]Liu,Y.,etal.,Phylogeneticstructureofarbuscularmycorrhizalcommunityshiftsinresponsetoincreasingsoilfertility.SoilBiologyandBiochemistry,2015.89:p.196-205.[12]Werner,G.D.A.andE.T.Kiers,Partnerselectioninthemycorrhizalmutualism.NewPhytologist,2015.205(4):p.1437-1442.[13]Karagiannidis,N.andS.Hadjisavva-Zinoviadi,ThemycorrhizalfungusGlomusmosseaeenhancesgrowth,yieldandchemicalcompositionofadurumwheatvarietyin10differentsoils.NutrientCyclinginAgroecosystems,1998.52(1):p.1-7.[14]Sacks,H.S.,etal.,Meta-analysesofrandomizedcontrolledtrials.1987.316(8):p.450-455.[15]Lehmann,A.,etal.,Arbuscularmycorrhizalinfluenceonzincnutritionincropplants–Ameta-analysis.SoilBiologyandBiochemistry,2014.69:p.123-131.[16]Lehmann,A.andM.C.Rillig,Arbuscularmycorrhizalcontributiontocopper,manganeseandironnutrientconcentrationsincrops–Ameta-analysis.SoilBiologyandBiochemistry,2015.81:p.147-158.第一届全国碳中和与绿色发展大会750[17]Veresoglou,S.D.,G.Menexes,andM.C.Rillig,Doarbuscularmycorrhizalfungiaffecttheallometricpartitionofhostplantbiomasstoshootsandroots?Ameta-analysisofstudiesfrom1990to2010.Mycorrhiza,2012.22(3):p.227-235.[18]Zhang,S.J.,etal.,Arbuscularmycorrhizalfungiincreasegrainyields:ameta-analysis.NewPhytologist,2019.222(1):p.543-555.[19]Jayne,B.andM.Quigley,Influenceofarbuscularmycorrhizaongrowthandreproductiveresponseofplantsunderwaterdeficit:ameta-analysis.Mycorrhiza,2014.24(2):p.109-119.[20]Kivlin,S.N.,S.M.Emery,andJ.A.Rudgers,Fungalsymbiontsalterplantresponsestoglobalchange.AmericanJournalofBotany,2013.100(7):p.1445-1457.[21]Treseder,K.K.,Ameta-analysisofmycorrhizalresponsestonitrogen,phosphorus,andatmosphericCO2infieldstudies.NewPhytologist,2004.164(2):p.347-355.[22]Chandrasekaran,M.,etal.,Ameta-analysisofarbuscularmycorrhizaleffectsonplantsgrownundersaltstress.Mycorrhiza,2014.24(8):p.611-625.[23]Moher,D.,etal.,Preferredreportingitemsforsystematicreviewsandmeta-analyses:thePRISMAstatement.PloSMedicine,2009.3(7):p.e1000097.[24]RCoreTeam.R:Alanguageandenvironmentforstatisticalcomputing.Vienna,Austria,RFoundationforStatisticalComputing:URLhttps://www.R-project.org/.2017.[25]Viechtbauer,W.,ConductingMeta-AnalysesinRwiththemetaforPackage.JournalofStatisticalSoftware,2010.36(3).[26]Shuster,J.J.,Review:Cochranehandbookforsystematicreviewsforinterventions,Version5.1.0,published3/2011.JulianP.T.HigginsandSallyGreen,Editors.ResearchSynthesisMethods,2011.2(2):p.126-130.[27]Stevens,J.R.andA.M.Taylor,HierarchicalDependenceinMeta-Analysis.JournalofEducationalBehavioralStatistics,2009.34(1):p.46-73.[28]Lajeunesse,M.J.,Facilitatingsystematicreviews,dataextractionandmeta‐analysiswiththemetagearpackageforr.MethodsinEcologyEvolution,2016.7(3):p.323-330.[29]Lehmann,A.,W.Zheng,andM.C.Rillig,Soilbiotacontributionstosoilaggregation.NatureEcology&Evolution,2017.1(12):p.1828-1835.[30]Cooper,H.,L.Hedges,andJ.Valentine,TheHandbookofResearchSynthesisandMeta-Analysis(SecondEdition).Vol.113.2009,NewYork,NY,USA::RussellSageFoundation.[31]Davison,A.andD.V.Hinkley,BootstrapMethodsandtheirApplications.1997,Cambridge,UK:CambridgeUniversityPress.[32]Knapp,G.andJ.Hartung,Improvedtestsforarandomeffectsmeta‐regressionwithasinglecovariate.StatisticsinMedicine,2003.22:p.2693-2710.[33]A.,C.andR.B.Boot:bootstrapR(S-plus)functions.Rpackageversion1.3-20.2017;Availablefrom:https://cran.r-project.org/web/packages/boot/index.html.[34]尹宝海,间作与土著AMF对坡耕地紫色土氮流失阻控效应与机制研究.2017,云南农业大学.[35]Kucova,L.,J.Zahora,andR.Pokluda,EffectofmycorrhizalinoculationofleekAlliumporrumL.onmineralnitrogenleaching.HorticulturalScience,2016.43(4):p.195-202.[36]Zhang,H.,etal.,Climatewarmingnegatesarbuscularmycorrhizalfungalreductionsinsoilphosphorusleachingwithtallfescuebutnotlucerne.SoilBiologyandBiochemistry,2021.152:p.108075.[37]Ghosh,P.K.,etal.,Assessmentofnutrientcompetitionandnutrientrequirementinsoybean/sorghumintercroppingsystem.EuropeanJournalofAgronomy,2009.31(1):p.43-50.[38]张丽,etal.,AMF和间作对作物产量和坡耕地土壤径流氮磷流失的影响.农业工程学报,2019.35(22):p.216-224.第一届全国碳中和与绿色发展大会751[39]王幼珊and刘润进,球囊菌门丛枝菌根真菌最新分类系统菌种名录.菌物学报,2017.36(7):p.820-850.[40]刘帅,土壤氨气及温室气体排放和有机碳库对农业管理措施的响应.2017,西北农林科技大学.第一届全国碳中和与绿色发展大会752基于GEOS-Chem模式的全球二氧化碳通量模拟评估研究孔亚文1，郑博2，张强1（1.清华大学地球系统科学系；2.清华大学深圳国际研究生院）摘要：对二氧化碳（CO2）通量的准确定量表征是研究气候变化进程、评估生态系统碳源碳汇功能、制定减缓气候变化政策的重要科学基础。目前，国际上常用的基于大气反演的CO2通量数据产品有两套：由欧洲中尺度预报中心实施，哥白尼大气监测服务发布的碳通量数据(CAMS)和美国国家海洋和大气管理局开发的CarbonTracker2019B碳通量产品（CT2019B）。本研究基于GEOS-Chem模式，对上述两套碳通量数据产品进行了2015-2018年大气模拟,与卫星和地基CO2观测数据进行验证，评估了两套碳通量数据的不确定性以及模式初始CO2浓度场对模拟结果的影响。应用OCO-2卫星柱浓度（XCO2）的验证结果表明，基于CAMS通量的大气XCO2模拟结果均方根误差小于1.5ppm，而基于CT2019B通量的XCO2模拟均方根误差小于2ppm。与CAMS通量模拟结果相比CT2019B通量的模拟均方根误差较大（1.5~2ppm）的区域主要位于地基观测数据缺乏和下垫面较为复杂的地区，如非洲中部和南部，南美洲北部等。而基于卫星遥感约束反演的CAMS通量在地基观测数据缺乏的区域模拟不确定性相对较小。应用ObsPack地基CO2观测浓度验证结果表明，CO2模拟准确性受局地环境影响较大，在南半球、海洋、极地以及偏远的陆地区域，模拟的均方根误差一般小于3ppm，而在北半球中高纬度等环境更为复杂的陆地区域，模拟浓度的均方根误差可达5ppm。模型初始场的误差对全球模拟结果的影响持续时间达数年，初始场中约-0.2~0.4ppm的空间不均匀的CO2柱浓度偏差经过大气传输一年、全球混合均匀后稳定在0.25ppm附近。关键词：GEOS-Chem；CO2模拟；碳通量评估；ObsPack；OCO-21引言大气CO2是非常重要的温室气体，导致气候变暖的总辐射强迫的最大贡献者就是工业化以来的大气CO2浓度的增加(IPCC,2014)。CO2排放导致全球增温明显，将引起冰雪融化、冻土范围缩小、海平面上升、海水酸化、生物物种锐减以及极端天气频发等后果，严重威胁着自然生态系统环境和人类社会经济系统。为减缓全球气候变暖，减少温室气体排放，国际上已经展开了一系列的国际合作和约定。在《巴黎协定》框架下，近期许多国家都宣布承诺将大幅消减碳排放量，并承诺在未来几年内实现“净零排放”。我国也承诺二氧化碳排放力争于2030年达到峰值，争取2060年实现碳中和。碳减排决策的实施需要我们准确的量化排放到大气中CO2的源以及吸收CO2的汇，然而目前我们对大气CO2的排放和吸收过程的认识有限。当前已有不少研究开展了自下而上和自上而下的碳源汇的估算研究并发布了碳通量产品。由于陆地生态系统过程本身复杂多样，观测数据时空尺度和精度上差异大等原因，各种方法估算的陆地生态系统碳源汇的不确定性仍然是最大的(Patraetal.,2012;Piaoetal.,2011;Piaoetal.,2009;Schimeletal.,2015)。借助大气化学传输模拟和观测数据来对这些碳通量产品进行模拟评估有助于我们更清楚的认识当前碳源汇的分布格局。基于大气化学传输模式的CO2模拟分析不仅可以评估碳通量数据的不确定性，也是结第一届全国碳中和与绿色发展大会753合大气CO2观测自上而下反演优化碳源汇信息的一个重要环节。评估大气化学传输模式对于CO2模拟结果的不确定性来源有利于更准确的借助模式反演碳源汇信息。本文借助GEOS-Chem模式进行大气CO2模拟和评估研究。最初的GEOS-Chem的CO2模拟由(Suntharalingam,2004;Suntharalingametal.,2003)开发，排放源有生物燃烧、生物化石燃烧、化石燃料排放、水泥制造业，以及陆地生物交换和海气CO2净交换。Nassaretal.(2010)对GEOS-Chem的CO2模拟做了很多重大改进，增加了船舶、航空源以及化学反应源。Nassaretal.(2013)对恒定月均值的化石燃料排放数据应用了每周的日分配系数和每日的24小时分配系数，显著提升了模型的模拟效果。由于GEOS-Chem模型默认的CO2排放源数据比较滞后，大多截止至2010年和2013年，例如来自简单生物圈模型版本3（SiB3）的生物圈CO2交换数据为2006~2010年左右。当前GEOS-Chem模型的大气CO2模拟研究多集中于2010年左右，且多采用较老的模型版本以及较老的通量数据，对近几年的大气CO2模拟研究非常稀少，本研究即基于较新版本的GEOS-Chem模式，采用两类自上而下反演的碳通量产品（分别为基于OCO-2卫星反演（CAMS）和基于大气CO2摩尔分数观测反演(CT2019B)的碳通量数据），进行全球CO2的模拟和评估研究，一方面分析模拟CO2浓度时空分布特征，讨论模拟结果的不确定性来源，另一方面对两类碳通量数据的不确定性进行评估。2数据和方法2.1OCO-2数据轨道碳观测-2(TheOrbitingCarbonObservatory-2,OCO-2)卫星是美国宇航局(NASA)的首颗CO2监测卫星，于2014年7月2日发射。OCO-2轨道为近极地太阳同步轨道，高度为705km，倾角98.2°，周期98.8min，重访周期16天，升交点穿越当地时间在13:35:30~13:36:20p.m.之间，观测分辨率为1.29km×2.25km。OCO-2的3个共孔径长狭缝光栅、高分辨率成像光谱仪，覆盖了一个0.765μm的O2A波段，一个弱CO2吸收波段（1.61μm）和一个强CO2吸收波段（2.06μm）。研究采用的OCO-2XCO2数据为OCO-2检索算法的V10版本，存储在戈达德地球科学数据信息与服务中心（GoddardEarthScienceDataInformationandServicesCenter，GESDIS，网址：https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets?project=OCO），根据质量标记等信息进行了数据筛选。2.2ObsPack产品ObsPack产品采用V6.0版本，来自美国海洋与大气局（NOAA）地球系统研究实验室（ESRL）（https://www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/obspack/），ObsPack产品包含了来自一系列研究所和部门，以及NOAA/ESRL的全球观测(Masarieetal.,2014)。尽管ObsPack产品在各组织的维护下进行了数据质量的控制，本研究进一步对每个站点的观测数据采用4倍标准差法进行了质量筛选。2.3GEOS-Chem模型介绍GEOS-Chem是模拟大气成分的全球3-D化学传输模型，驱动气象场来自全球模拟同化局-戈达德地球观测系统（NASAGlobalModelingAssimilationOffice(GMAO），GoddardEarthObservingSystem(GEOS)，NASA）。GEOS-Chem模型主要由哈佛大学和达尔豪斯大学的GEOS-Chem支撑团队来管理。GEOS-Chem作为比较先进的全球大气化学传输模型，在世界范围内被广泛应用于大气组分和传输过程的研究。利用GEOS-Chem模型在大气CO2领域的研究和应用也有不少，如CO2的模拟和评估研究(Dengetal.,2014;Dengetal.,2016;Fengetal.,2009;Fengetal.,2011;Guanetal.,2013;Jingetal.,2018;Jingetal.,2015;Kimetal.,第一届全国碳中和与绿色发展大会7542015;Leietal.,2014;Liuetal.,2017;Nassaretal.,2010;Suntharalingam,2004;Tianetal.,2014;Wangetal.,2014;Zhangetal.,2017)。本研究采用GEOS-Chem的版本为V12，其版本更新内容和模型编译介绍详见（http://acmg.seas.harvard.edu/geos/geos_overview.html）。本研究中，GEOS-Chem模型设置为2°×2.5°（纬度×经度）分辨率，垂直方向为47层，最高到0.01hPa。模型的CO2浓度初始场采用同化OCO-2柱浓度反演的通量进行优化模拟的2015年1月1日的浓度作为初始场。2.4碳通量数据本研究中GEOS-Chem的模拟主要采用四大类通量作为强迫场，即化石燃料排放数据，陆地生态系统碳交换数据，海气CO2交换数据，以及野火燃烧数据。这些通量来自两类碳通量产品。第一个是采用基于OCO-2卫星柱浓度数据反演的碳通量数据，来自哥白尼大气监测服务发布（TheCopernicusAtmosphereMonitoringService(CAMS)），由欧洲中尺度预报中心（EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasts(ECMWF)）实施。CAMS通量中的自然碳通量数据是借助四维变分同化方法，同化OCO-2柱浓度数据反演优化而来。另一类碳通量数据采用CarbonTracker2019B(CT2019B)通量产品，其中自然碳通量数据是由美国国家海洋与大气局研发的一个CO2数据同化系统利用大气CO2摩尔分数观测数据反演优化而来(Petersetal.,2007)。3结果分析本研究基于两类碳通量产品进行了2015-2018年的全球CO2模拟。由于CO2是惰性气体，在大气中的生命周期较长，模式模拟结果的时空分布受初始场影响较大，为减小初始场对结果的影响，本文采用2016~2018年的模拟结果进行分析。3.1模拟柱浓度空间分布及与OCO-2数据的对比首先，将模拟的浓度通过公式转换为柱浓度，与OCO-2数据进行对比，分析四个季节的模拟与卫星观测的一致性和差异。图1为2016-2018三年的平均模拟柱浓度以及与OCO-2柱浓度的平均差异的季节和空间分布图。两类通量模拟的柱浓度空间分布和季节分布模态比较类似。由于CAMS通量是由卫星柱浓度约束优化而来，其模拟的柱浓度与卫星观测之间的时空差异都较小，基本都位于±1.5ppm之间。而CT2019B的通量主要是借助地基观测反演而来，尽管其模拟的结果与卫星柱浓度的差异也基本位于±2ppm之间，但在某些区域仍存在较大的差异。这些差异较大的区域多是位于地基观测缺乏以及下垫面比较复杂的地区，例如非洲中部的热带雨林，模拟浓度在1月偏低，在7月显著偏高；在亚欧大陆北寒带区域，模拟浓度在春季偏高，夏季明显偏低，暗示着CT通量在这些区域存在较大的不确定性，而CAMS通量模拟的浓度则没有明显的偏高和偏低，证明了碳卫星数据的较高覆盖率可以弥地基观测稀疏的缺点，可反演到相对更准确的区域碳源汇信息。具体而言，1月份的模拟柱浓度在亚马逊热带雨林、非洲中部，以及北半球的大部分有观测的地区模拟值都偏低，结合两类通量的地表总通量图（图2），可推断通量场存在净碳排放的低估。4月，在亚洲南部，主要是印度和东南亚区域，模拟柱浓度明显偏低，可推测模型使用的排放源对这些区域的总的净碳排放有些低估，CAMS通量场的净碳排放显著高于CT2019，在这些区域的模拟浓度的偏低现象明显小于后者。7月在亚马逊热带雨林和亚欧北部的北寒带地区，CT通量模拟的柱浓显著偏低，意味着CT通量通量数据对碳汇吸收有所高估了，而CMAS在北寒带模拟浓度偏高，推测碳汇低估。10月，模拟的柱浓度在大部分区域都低于卫星观测，说明这些区域的碳通量数据对碳排放低估。而在中国区域，模拟浓度高于观测值，说明通量数据高第一届全国碳中和与绿色发展大会755估了中国区域的总排放值。实际上，相比于同纬度带其他区域，模型模拟的柱浓度在中国区域都存在高估现象，说明这两类通量在中国区域的净碳通量仍存在高估。图3为两类模拟柱浓度与OCO对比的均方根误差的空间分布。CAMS通量模拟的柱浓度均方根误差在海洋和部分陆地区域基本上小于1ppm，在某些陆地区域可达到1.5ppm左右，这些区域基本位于植被覆盖较多或者有效卫星观测数仍然不足的区域，如南美洲北部亚马逊热带雨林、亚洲中部，北美和亚欧大陆的北寒带区域。CT2019B通量模拟的柱浓度相比于CAMS而言，在陆地上的均方根误差略高，在上述区域RMSE可达2ppm。图12016~2018年平均模拟柱浓度（右两列）以及与OCO-2柱浓度的平均差异（左两列）的季节和空间分布图图22015~2018年地表总碳通量空间分布（化石燃料排放，野火生物质燃烧排放，陆地生物碳通量和海洋碳通量之和）第一届全国碳中和与绿色发展大会756表1采用两类通量模拟结果与OCO-2观测对比的均方根误差和平均偏差范围对比数据RMSE(ppm)平均偏差(ppm)CAMSCT2019BCAMSCT2019BOCO-2<1.5<2±1.5±2图3模拟柱浓度的均方根误差空间分布3.2模拟CO2浓度空间分布及与Obspack数据产品的对比图4ObsPack产品的不同纬度的6个站点与模型模拟的2015~2018年CO2时间序列图4对比了来自ObsPack产品的不同纬度的6个站点与模型模拟的2015~2018年CO2时间序列。在北半球，CO2浓度在8~9月到达波谷，3~5月为波峰。总体而言，两类通量模第一届全国碳中和与绿色发展大会757型模拟的浓度与站点观测表现较为一致。这说明无论是卫星柱浓度反演的通量还是基于地基观测反演的通量，都可以很好的模拟大气CO2浓度。图5为两类通量模拟的浓度与ObsPack站点的差异均方根随纬度的变化。两类模拟浓度的均方根误差大小和随纬度的变化特征类似。模拟浓度的均方根误差，基本上在北半球显著高于南半球。在南半球高纬度，均方根误差最小，约为0.5ppm，南半球中高纬度约为1ppm，在中低纬度差异增大，可达3ppm，这是由于这个纬度带陆地较多，环境的复杂性以及陆地碳通量的不确定性较大导致了模拟浓度的误差也较大。在北半球低纬度模拟浓度均方根误差较小，在1~2ppm之间，而在中纬度和中高纬度模拟均方根误差较大，最高在40°N附近，可达5ppm，高纬度模拟浓度均方根误差有所降低。这反映了模型模拟浓度的误差与局地的环境有紧密的联系。图5模拟的浓度与ObsPack站点的差异均方根随纬度的变化图6分别为ObsPack产品中具有大范围代表性(受当地碳源汇影响小)的观测与两类模拟浓度的差异均方根多年平均空间分布图。结果表明，对于局地过程影响较小的站点观测，GEOS-Chem模拟的值大部分与其差异较小。对于局地影响较大的陆地观测，模型模拟浓度差异稍大。基本上，模拟结果在海洋、极地，沿海和偏远的陆地等区域与观测较接近，均方根误差一般小于4ppm，在南半球40°S以南，模拟的CO2浓度与观测最接近。RMSE的空间分布特征与图4的RMSE随纬度的变化特征一致。图6ObsPack产品观测与两类模拟浓度的差异均方根平均空间分布3.3初始浓度场对模拟结果的影响分析由于CO2是惰性气体，其主要的消除过程是参与生物过程的光合作用吸收CO2，而这种碳汇的吸收仅可以吸收排放到大气中CO2的40%左右，因此初始浓度场对模拟的影响时间比较长。为量化初始场对模拟结果的影响，本研究除采用前文介绍的基于卫星数据同化优化的2015年1月1日的浓度场之外（Exp1），也采用了CT2019B的浓度产品空间插值而来得到的初始场，进行了2015-2018年的模拟（Exp2），两组实验采用相同的通量强迫场，即采用CT2019B碳通量。图7a为基于两种初始场，模拟的2018年的结果与卫星柱浓度的差异。采用两种初始场驱动的模拟总体上具有比较一致的空间分布，但在具体区域上仍存在明显的差异。平均而言，模拟的浓度与卫星观测的差异呈现出纬度带特征，推测这与大气环流在各纬度带上对差异的输送有关。在北半球中低纬度，除中国中东部之外，模拟浓度一般偏第一届全国碳中和与绿色发展大会758低；在南半球中低纬度，模拟值偏大。推测与图1展示的1，4和7月非洲中南部和南美洲中南部的模拟高估的大气传输有关。图7b为两种初始浓度场驱动模拟的柱浓度均方根误差的空间对比。两种模拟的均方根误差时空分布是比较一致的，且没有类似平均偏差的呈纬度带分布的特点，说明虽然不同初始场会引起模拟偏差的时空传递，但两类初始场对模拟的精度没有明显影响，这里模型模拟的均方根误差较大的区域主要受到下垫面类型、局地环境和通量场的影响。图7两类初始场驱动的模拟的平均偏差和均方根误差空间分布对比计算了两类初始场驱动的模拟差异，分析了差异随时间变化（图8），发现在模拟第一个月，两组模拟柱浓度月均差异在-0.2~0.4ppm之间，经过大气传输一年之后，这种初始场的偏差逐渐在空间上混合均匀。在2016年以后，两组实验的模拟差异稳定在0.25ppm附近，且随着时间推移，这种偏差没有明显可见的减小。说明初始场的偏差在大气传输作用下，会长期存在于模拟结果中。在初始场差异较小的情况下，这种空间混合均匀的偏差也较小，如果初始场误差较大，会造成模拟结果的误差较大，而且可以持续数年，这对与评估模拟结果和碳通量的不确定性都会产生影响。在基于大气化学传输模式的碳通量反演的研究中，初始场的误差随时间传递，会影响通量反演的准确性，增加碳通量反演系统达到稳定状态的时间，但随着反演系统的持续运行，在观测数据的约束下，也会将这种误差逐渐消除，最终趋于一第一届全国碳中和与绿色发展大会759个比较准确合理的浓度场。图8两类初始场驱动的模拟差异随时间变化（Exp1减Exp2）4结论本研究基于两类碳通量产品，利用GEOS-Chem模式进行了全球CO2的模拟和评估研究。两类碳通量数据分别是采用卫星柱浓度反演优化的通量（CAMS）和采用大气CO2摩尔分数观测作为约束反演的通量（CT2019B）。采用OCO-2柱浓度数据，ObsPack产品的站点CO2观测数据对模拟进行了对比和评估，并分析了碳通量的不确定性，讨论了初始浓度场对模拟结果的影响。主要结论如下：（1）两类通量模拟柱浓度与OCO-2柱浓度时空分布较为接近，CAMS模拟的结果与卫星观测的时空差异都较小，基本在±1.5ppm之间，CT2019B通量模拟结果与卫星差异稍大，范围在±2ppm之间。观测差异较大的区域主要位于地基观测缺乏以及下垫面比较复杂的地区，例如非洲中部的热带雨林和亚欧大陆北寒带区域等，表明CT2019B通量在这些区域存在较大的不确定性，而CAMS通量模拟的浓度则没有明显的偏高和偏低，表明了碳卫星数据的较高覆盖率可以弥地基观测稀疏的缺点，可得到相对更准确的区域碳源汇信息。相比于同纬度带其他区域，模型模拟的柱浓度在中国区域，在各个季节都存在高估现象，说明这两类通量在中国区域的总排放值仍存在高估。（2）与ObsPack产品的地基观测对比表明，模拟浓度的均方根误差有显著的随纬度变化的特点。在南半球中高纬度，模拟与观测最为接近，均方根误差小于1ppm，南半球低纬度均方根误差增大为约3ppm。北半球低纬度模拟均方根误差也较低，为1~2ppm，北半球第一届全国碳中和与绿色发展大会760中高纬度模拟的均方根误差最大，为3~5ppm。北半球高纬度模拟误差减小。（3）本研究中设置不同初始场对比模拟实验，结果表明初始场中约-0.2~0.4ppm的空间不均匀的CO2柱浓度偏差经过大气传输一年、混合均匀后，模拟结果中该误差将稳定在0.25ppm附近，且均匀的分布于全球各区域。初始场的误差对于评估模拟结果和评估碳通量的不确定性都会产生影响。而对于基于大气化学传输模式的碳通量反演的研究而言，初始场的误差随时间传递会影响反演的准确性，增加碳通量反演系统达到平衡所需要的时间。参考文献[1]Deng,F.etal.,2014.InferringregionalsourcesandsinksofatmosphericCO2fromGOSATXCO2data.AtmosChemPhys,14(7):3703-3727.[2]Deng,F.,Jones,D.B.A.,O'Dell,C.W.,Nassar,R.andParazoo,N.C.,2016.CombiningGOSATXCO2observationsoverlandandoceantoimproveregionalCO2fluxestimates.JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,121(4):1896-1913.[3]Feng,L.,Palmer,P.I.,Bösch,H.andDance,S.,2009.EstimatingsurfaceCO2fluxesfromspace-borneCO2dryairmolefractionobservationsusinganensembleKalmanFilter.Atmos.Chem.Phys.,9(8):2619-2633.[4]Feng,L.etal.,2011.Evaluatinga3-DtransportmodelofatmosphericCO₂usingground-based,aircraft,andspace-bornedata.Atmos.Chem.Phys.,11(6):2789-2803.[5]Guan,X.H.,Lei,L.P.andHou,S.S.,2013.EvaluatingSatelliteObservedCO2Columnbya3-DAtmosphericTransportModel,35thInternationalSymposiumonRemoteSensingofEnvironment(ISRSE35).IOPConferenceSeries-EarthandEnvironmentalScience.IopPublishingLtd,InstRemoteSensing&DigitalEarth,Beijing,PEOPLESRCHINA.[6]IPCC,2014.IPCC2014,ClimateChange2014:SynthesisReport.ContributionofWorkingGroupsI,IIandIIItotheFifthAssessmentReportoftheIntergovernmentalPanelonClimateChange.JournalofRomanceStudies,4(2):85-88.[7]Jing,Y.etal.,2018.GlobalAtmosphericCO2ConcentrationsSimulatedbyGEOS-Chem:ComparisonwithGOSAT,CarbonTrackerandGround-BasedMeasurements.Atmosphere,9(5):175.[8]Jing,Y.Y.,Shi,J.C.,Wang,T.X.andIeee,2015.EVALUATIONANDCOMPARISONOFATMOSPHERICCO2CONCENTRATIONSFROMMODELSANDSATELLITERETRIEVALS.2015IeeeInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium(Igarss):2202-2205.[9]Kim,S.Y.etal.,2015.AnalysisofLong-RangeTransportofCarbonDioxideandItsHighConcentrationEventsoverEastAsianRegionUsingGOSATDataandGEOS-ChemModeling.Adv.Meteorol.:13.[10]Lei,L.P.etal.,2014.AcomparisonofatmosphericCO2concentrationGOSAT-basedobservationsandmodelsimulations.Sci.China-EarthSci.,57(6):1393-1402.[11]Liu,Y.etal.,2017.EstimatingSurfaceCarbonFluxesBasedonaLocalEnsembleTransformKalmanFilterwithaShortAssimilationWindowandaLongObservationWindow.Geosci.ModelDev.Discuss.,2017:1-32.[12]Masarie,K.A.,Peters,W.,Jacobson,A.R.andTans,P.P.,2014.ObsPack:aframeworkforthepreparation,delivery,andattributionofatmosphericgreenhousegasmeasurements.EarthSyst.Sci.Data,6(2):375-384.[13]Nassar,R.etal.,2010.ModelingglobalatmosphericCO2withimprovedemissioninventoriesandCO2productionfromtheoxidationofothercarbonspecies.Geosci.ModelDev.,3(2):689-716.[14]Nassar,R.etal.,2013.ImprovingthetemporalandspatialdistributionofCO2emissionsfromglobalfossilfuelemissiondatasets.JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,118(2):917-933.[15]Patra,P.etal.,2012.ThecarbonbudgetofSouthAsia.BiogeosciencesDiscussions,9.[16]Peters,W.etal.,2007.AnatmosphericperspectiveonNorthAmericancarbondioxideexchange:第一届全国碳中和与绿色发展大会761CarbonTracker.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica,104(48):18925-18930.[17]Piao,S.etal.,2011.ContributionofclimatechangeandrisingCO2toterrestrialcarbonbalanceinEastAsia:Amulti-modelanalysis.GlobalandPlanetaryChange,75(3):133-142.[18]Piao,S.etal.,2009.ThecarbonbalanceofterrestrialecosystemsinChina.Nature,458(7241):1009-1013.[19]Schimel,D.,Stephens,B.B.andFisher,J.B.,2015.EffectofincreasingCO₂ontheterrestrialcarboncycle.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,112(2):436-441.[20]Suntharalingam,P.,2004.ImprovedquantificationofChinesecarbonfluxesusingCO2/COcorrelationsinAsianoutflow.JournalofGeophysicalResearch,109(D18).[21]Suntharalingam,P.,Spivakovsky,C.,Logan,J.andB.McElroy,M.,2003.EstimatingthedistributionofterrestrialCO2sourcesandsinksfromatmosphericmeasurements:Sensitivitytoconfigurationoftheobservationnetwork,108.[22]Tian,X.etal.,2014.Ajointdataassimilationsystem(Tan-Tracker)tosimultaneouslyestimatesurfaceCO2fluxesand3-DatmosphericCO2concentrationsfromobservations.AtmosChemPhys,14(23):13281-13293.[23]Wang,J.,Tian,X.andFu,Y.,2014.Model-SimulatedAtmosphericCarbonDioxide:ComparisonswithSatelliteRetrievalsandGround-BasedObservations.AtmosphericandOceanicScienceLetters,7(6):481-486.[24]Zhang,L.L.etal.,2017.AcomparisonofsatelliteobservationswiththeXCO2surfaceobtainedbyfusingTCCONmeasurementsandGEOS-Chemmodeloutputs.Sci.TotalEnviron.,601:1575-1590.第一届全国碳中和与绿色发展大会762基于STIRPAT模型的江苏省工业碳排放影响因素与碳达峰预测研究王冉1，吴翔1，谢雨心1，刘世奇2,3，郑礼儒1（1中国矿业大学资源与地球科学学院江苏徐州221116；2中国矿业大学江苏省煤基温室气体减排与资源化利用重点实验室，江苏徐州221008；3中国矿业大学低碳能源研究院，江苏徐州221008）摘要：江苏作为中国的工业大省，其工业碳减排是实现江苏省碳达峰和碳中和目标的关键。本文在系统分析江苏省工业碳排放时空演变特征的基础上，通过构建扩展的STIRPAT模型，分析了江苏省工业碳排放主导驱动力并预测了江苏省工业碳达峰的时间和达峰量。研究结果表明：2005-2018年江苏省工业碳排放量持续增长但工业碳排放强度不断下降；工业碳排放空间分布则表现为苏南＞苏北的特征；煤炭仍然占据工业化石能源消费的主体地位；STIRPAT模型分析认为经济发展仍然是影响工业碳排放的主导因素；通过情景模拟计算，认为江苏省工业要实现率先碳达峰应选取更加稳健和绿色的经济增长模式并提出了碳达峰的路径建议。该研究为江苏实现率先碳达峰、碳中和目标具有较强的现实意义。关键词：江苏；工业碳排放；特征；影响因素；碳达峰预测0引言自实行改革开放以来，中国经济一直保持持续、快速发展态势。目前，中国已经是世界最大的碳排放国，特别是工业作为二氧化碳的重要排放源已成为学术界关注的焦点[2-3]。2020年9月22日，习近平总书记在第75届联合国大会上庄严宣告“中国二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”，这一承诺充分体现了我国在减少温室气体排放，倡导人类命运共同体意识的大国担当。江苏省作为经济排名第二的省份，其能源消耗与碳排放总量都位居全国前列，江苏省委十三届九次全会上提出了在全国率先实现“碳达峰”的目标，可见制定江苏省碳排放达峰方案与减排路径具有十分迫切的现实需要。另一方面，江苏是我国最重要的工业大省，其工业碳排放量占全省碳排放总量的比重虽在下降，从2005年的81.68%下降到2018年的73.96%，但其比重超过其它碳排放源的总和。可见工业领域的碳减排工作对江苏实现碳达峰和碳中和目标具有关键意义。本文依据历年江苏省和13个地级市统计年鉴中工业和能源消费数据，核算了江苏省及各地级市2005-2018年工业碳排放量，然后采用STIRPAT模型，选取反映技术进步、FDI投资、区域产业集聚等9个影响工业碳排放的关键因子分析各影响因素对江苏工业碳排放的影响程度，最后通过回归拟合构建江苏省工业碳达峰模型，设置不同情景模式，预测江苏省工业碳达峰时间与达峰量，分析江苏省工业碳达峰趋势与碳减排路径，为江苏实现率先碳达峰目标提供借鉴意义。1数据与方法作者简介：王冉（1980～），男，山东泰安人，博士，副教授，主要从事碳排放核算与碳中和研究工作。E-mail：wangran@cumt.edu.cn。第一届全国碳中和与绿色发展大会763（1）数据来源江苏省工业数据与工业能源消费数据均来自于《江苏省统计年鉴》（2006-2019）；工业用地面积数据来自于《中国城市建设统计年鉴》（2006-2019）；各地级市工业能源消费数据来自于2006-2019年江苏省13个地级市的统计年鉴。（2）碳排放核算江苏省工业碳排放量采用能源消耗量乘以碳排放系数进行核算。工业消费的各种化石能源先按照转换成标准煤，换算系数按照中国能源统计年鉴换算系数；碳排放系数根据IPCC指南[4]提供的推荐标准计算碳排放量，江苏省工业能源相关二氧化碳排放量计算公式如下：1=niiiIFE（1）式中，I为二氧化碳排放量，i为一次能源的类型，iF为能源i的排放系数，iE为能源i的消费量。（3）STIRPAT模型STIRPAT模型是在IPAT模型的基础上建立的[5]，广泛用于研究人口、经济和技术因素对环境压力的影响，其表达式如下：abcdIPATe（2）式中，I为环境压力，P为人口规模，A为富裕程度，T为技术水平，a为模型系数，b、c、d分别表示P、A、T的弹性系数，e为模型误差项。在实证分析中，一般对式（2）两边取对数，本文在前人已有研究基础上对该公式进行了扩展，其表达式为：112233lnlnlnlnlnlnlnnnCaXXXXe（3）式中，C为碳排放量，a为模型系数，X1-Xn分别代表不同模型因子，e为随机误差项。2江苏省工业碳排放现状与特征（1）江苏省工业碳排放时空分布特征图12005-2018年江苏省工业碳排放量、工业总产值及工业碳排放强度变化趋势自改革开放以来，江苏省一直是我国的经济和工业大省，工业在快速发展的同时也带来了碳排放量的快速增长（图1），其工业碳排放总量从2005年的4.49亿吨增加到2018年的第一届全国碳中和与绿色发展大会7648.01亿吨，年均增长率为4.70%。与此同时，江苏工业在全国中地位不断上升，比重从2005年的6.57%增加到2018年的7.53%，同期工业碳排放比重保持同步上升态势（图2-a）。特别需要注意的是，江苏省工业碳排放量占全省总碳排放量的比重虽然逐年下降，但仍占据最高比重（超过70%），高于全国工业碳排放量比重的10%左右（图2-b），可见江苏省工业碳减排的压力仍然较大。另一方面，工业碳排放强度则表现为持续下降。从2005年的1.37吨/万元下降到0.67吨/万元。这表明江苏省的工业结构调整和技术进步起到了较好的节能减排作用。图2江苏省工业碳排放分别与全省及全国比较从江苏省工业碳排放的空间分布特征来看则表现出明显的空间差异性（图3），表现出两个趋势：一是工业碳排放量与工业发展呈现正相关关系，基本表现为苏南＞苏北的特征；二是江苏南北两端工业碳排放量较大，增长速度明显快于中部地区。南京作为省会和我国重要的工业城市，工业类型多样，导致碳排放长期居高不下，苏州和无锡亦处于工业碳排放增加较快地区行列。值得注意的是，徐州作为老工业基地、能源供给基地和电力输配送基地，工业碳排放量增加总量和增加速度都处于全省前列。图3江苏省各地级市碳排放量区域分布图（2005年、2018年）（2）工业消耗化石能源结构特征在工业消耗的化石能源结构方面（图4-a，b），煤炭类能源始终占据江苏省工业化石能源消费的主导地位，2018年煤炭消费仍然占据工业化石能源消费总量的50%以上，由于煤炭产生的二氧化碳数量大于石油和天然气，导致全省由于煤炭消费产生的碳排放量占据62.81%，可见江苏省工业消费中煤炭仍占据“压舱石”的作用，而石油和天然气等相对清洁的化石能源比重长期在低位徘徊，仅从2005年的27.31%增加到2018年的44.51%，碳排放量第一届全国碳中和与绿色发展大会765的增长幅度远小于消费量的增加度。由此可见江苏省工业化石能源消费结构仍然存在较大的优化空间，较为清洁的石油和天然气比例仍然较低。图42005-2018年江苏省工业化石能源消费量与碳排放比例分布图（a.工业化石能源消费；b.工业化石能源碳排放量）3江苏省工业碳排放影响因素分析（1）STIRPAT模型构建已有研究表明，STIRPAT模型拒绝了单位弹性假设，增加了随机性，便于实证分析，在定量碳排放与各影响因素间的关系时应用广泛[6-8]。根据已有研究，人口、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度和能源结构6个因素广泛应用于碳排放相关研究中[9]，并且均能显著影响碳排放[10-12]。在此基础上，本研究针对江苏省工业发展的实际情况，针对性的增加了技术进步、经济开放度、用地结构与效率等关键性指标，构成了江苏省工业碳排放的9个影响因素（表1）。表1STIRPAT模型变量序号变量解释或者说明单位X1区域产业集聚效应规模以上工业增加值占工业总产值比重%X2FDI投资效应实际利用外资总额万美元X3化石能源消费水平能源消耗强度吨标准煤/万元X4经济增长与人民消费水平人均收入元X5化石能源消费结构煤耗占总能耗的百分比%X6经济开放度进出口总额占工业总产值的比重%X7工业行业结构调整重工业在工业中的比重%X8用地规模与效率工业用地面积平方公里X9产业结构调整第三产业增加值占工业总值比重%运用SPSS对数据进行多元回归分析的结果显示，除产业结构调整外其它因素的VIF（膨胀因子）值均大于10，表明各因子之间存在严重的多重共线性。为消除多重共线性影响，本文采用岭回归方法对数据进行重新回归计算（表2）。根据表2计算结果，R2=0.985、F=86.3961、sig=0，可以通过p=0.05的检验，表明模型可以较好的解释说明江苏省工业碳排放量与各自变量之间的关系，其最终计算结果为：0.10130.19450.16880.16350.07320.15790.19210.17070.077123456789CXXXXXXXXX(4)表2运用岭回归估计的结果第一届全国碳中和与绿色发展大会766系数模型未标准化系数标准化系数T检验显著性（sig）B标准错误Beta1(常量)0.00000.05870.0000lnX1-0.10130.0333-0.1013-1.66180.0886lnX20.19450.01930.19443.19010.0814lnX30.1688-0.00860.16882.76930.0696lnX40.16350.01740.16352.68300.0022lnX50.07320.00820.07321.20060.0934lnX6-0.15790.0188-0.1579-2.59000.0881lnX70.19210.04320.19213.15200.0192lnX80.17070.01820.17072.80000.0061lnX90.07700.03530.07701.26280.0517（2）计算结果根据9个因子所代表的具体含义，可将其划分为三大类：一是经济发展因子，包括：X2、X4和X8；二是技术进步因子，包括：X1、X3和X6；三是产业结构与化石能源结构调整因子，包括：X5、X7和X9。从模型（4）计算将结果显示的系数来看，与江苏省工业碳排放呈现正相关关系且贡献程度的有7个因子，其中五个因子关系较为密切呈现出：FDI投资效应(X2)＞工业行业结构调整(X7)＞用地规模与效率(X8)＞化石能源消费水平(X3)＞经济增长与人民消费水平(X4)；呈现负相关关系且贡献程度比较为：经济开放度(X6)＞区域产业集聚效应(X1)；与化石能源消费结构(X5)和产业结构调整(X9)仅有微弱的正相关关系。根据前人已有研究[13]，经济发展与碳排放关系中将会先后呈现3个倒“U”型规律，即碳排放强度倒U型曲线高峰、人均碳排放量U型曲线高峰和碳排放量倒U型曲线高峰。不同阶段下碳排放的主导驱动力不同：在碳排放强度高峰之前阶段，能源、碳密集型技术进步为主要影响因素；碳排放强度高峰到人均碳排放量高峰阶段，经济增长为主要影响因素；在人均碳排放量高峰到碳排放量高峰阶段，碳减排技术进步成为主要影响因素；而进入碳排放总量稳定下降阶段后，碳减排技术进步起到了决定性的作用。从目前江苏工业发展来看，工业碳排放正处于从碳排放强度高峰向人均碳排放强度高峰转变的过程中，表明经济发展将成为工业碳排放的主导因素[14]，从STIRPAT模型计算结果亦可以看出，经济发展导致大量外资进入江苏，工业和用地规模不断扩大等共同原因导致江苏同业碳排放量的增长，可以预见，江苏只有跨入第三个“U”型阶段后，技术进步才能成为抑制工业碳排放增长的主要因素。如前所述，根据对江苏省工业行业碳排放的特征分析结果，江苏工业结构中高碳排放行业发展迅速，电力、石化、钢铁等传统高能耗行业主要以煤炭为化石能源消费类型，导致江苏工业对煤炭的需求长期稳定，碳排放总量保持持续增长态势。在国家日益重视应对气候变化的大背景下节能减排，降低化石能源消费比重的压力尤其明显。江苏省工业去煤炭的压力仍然较重，需要引起重视。4江苏省工业碳达峰预测/趋势分析（1）模型构建利用STIRPAT模型进行了江苏省工业碳达峰的情景模拟。情景模拟因子按照经济发展因子、技术进步因子和产业结构与化石能源结构调整因子对工业碳排放的影响程度，并参考江苏省政府发布《江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》中关于江苏省经济社会发展的主要目标，分别将三类因子设置“高、中、低”三种发展模式第一届全国碳中和与绿色发展大会767进行组合模拟，通过将上述变量的不同阶段进行组合，对江苏省工业碳排放进行了27种模式的模拟预测，并从中优选出最符合发展实际的三种模式进行了2020-2040阶段的工业碳排放情景分析，情景分析的指标设置见表3。表3江苏省工业碳排放影响因素情景分析表2020-20252026-20302031-20352036-2040技术进步高8%6%4%2%中6%4.5%31.5%低4%3%2%1%经济发展高10%8%6%4%中8%6%4%2%低6%4%2%1%产业结构与化石能源结构调整高-5%-4%-3%-2%中-4%-3-2%-1%低-3%-2-1%-0.5%（2）预测结果分析模型计算结果表明（图5），三种模式均可以在2029年之前实现碳达峰并完成江苏省率先实现碳达峰的要求，但三种模式均存在一定差异：高增长模式中2029年工业实现碳达峰，但其总量将达到16.24亿吨，而且在达峰后其碳排放下降速率十分有限，可能对将来的碳中和目标产生较大影响；中速增长同样在2029年时碳达峰（11.90亿吨），但达峰后并不稳定，在一定阶段还可能进入较为波动的阶段；低增长模式下具备碳达峰时间最快（2026年）、碳排放总量最小（8.54亿吨）的优点，可以作为江苏省工业碳达峰的优先选择模式。同时对比模型还可以发现，经济增长因子对于碳达峰时间和达峰总量均具有高度正相关影响，因此江苏在今后的发展中要想实现率先碳达峰则无法选择经济中高速扩张的旧模式，而应该选取更加稳健和绿色的经济增长模式。图5三种情景下江苏省工业碳排放预测（2020-2040年）5江苏省工业碳排放碳达峰路径分析江苏率先实现碳达峰的关键是工业，从江苏省工业碳排放的情景模拟来看，工业在2030年之前实现碳达峰仍然具有一定的挑战性，必须在深入贯彻习近平生态文明思想和发展理念，结合江苏省低碳转型战略对于工业碳达峰目标的定位，以率先实现碳达峰为中心点，以技术进步为推动力，以产业和化石能源结构调整为抓手，以政策机制创新为支撑，形成具有全国第一届全国碳中和与绿色发展大会768示范意义的低碳工业转型机制。其主要措施应包括：（1）制定率先实现工业碳达峰的行动计划和政策支持通过研究出台江苏省工业碳达峰的时间表和路线图，将工业碳减排目标纳入江苏省全局战略中，将碳减排工作覆盖至所有城市和行业部门，针对不同行业的碳排放强度特征，制定针对性的产业发展政策，监督和促进江苏工业与碳减排工作的协同有序发展。（2）强化技术进步在工业碳减排中的作用特别针对高碳排放行业，完善科技创新体制建设，实施政府主导、企业投入、社会渠道融入的机制，推进企业技术革新，促进节能减排技术在工业企业中的推广应用工作。同时将碳捕集、利用与封存（CCUS）纳入工业技术体系中，强化政策和经济激励措施，鼓励地方和企业加大对二氧化碳的捕集产业和示范工程的投入，从根本上破解工业碳排放量巨大的难题。（3）加快产业结构调整和化石能源消费结构调整的步伐一方面制定政策，减少或抑制高能耗、高碳排放行业的发展与增加，同时结合“煤改气”等措施的推进，进一步降低煤炭在江苏工业化石能源消费中的比重，同时提升相对清洁的天然气等的应用。与此同时，还需要研究快速提升非化石能源在工业中的比重。大力发展光伏、地热、风力资源在工业中的应用比例。图62005-2018年江苏13个地级市工业碳排放总量变化（4）制定差异化的区域工业碳达峰政策江苏省13个地级市的工业碳排放总量时间变化趋势并不相同，根据对各个城市2005-2018年碳排放量的核算，可以划分为四类：①增长型（图6-a）：南京、连云港、常州、淮安、泰州、盐城。这类城市除南京外均位于苏北地区，表明随着江苏工业的产业转移，苏第一届全国碳中和与绿色发展大会769北地区正在替代苏南成为高能耗行业的产业接受区，如不加以政策引导，在相当长一段时间内还将保持工业碳排放的快速增长，对全省工业碳达峰起到了阻碍作用，需要引起重视；②已达峰型（图6-b）：徐州、镇江和南通三个城市，工业碳排放总量表现为前期上升，2014年开始进入平台期，随后进入下降阶段，对于三个已经达峰的城市，除了继续规划引导碳排放量和碳排放强度的双下降外，还应从碳中和的角度分析其工业碳排放最终的数值；③平台期型（图6-c）：包括苏州和无锡，作为中国最发达的地级市，这两个城市是苏南模式的典型代表，其工业碳排放总量已经进入平台期并逐渐向下降阶段过渡，但由于两个城市的碳排放总量相对较大，因此应注意引导它们尽快进入下降阶段，为全省工业碳达峰做出贡献；④波动稳定型（图6-d）：扬州和宿迁两个城市，其典型表现为碳排放总量长期处于波动稳定的状态，对于这类型城市则应分析其波动的成因以及导致其相对稳定的驱动机理，从而引导它们尽快实现碳达峰并进入下降阶段。6结论工业碳减排是实现江苏省碳达峰和碳中和目标的关键。本文在系统收集江苏省工业数据，核算2005-2018年江苏省工业碳排放量的基础上，构建了扩展了STIRPAT模型，选取反映经济发展、技术进步、产业结构调整和化石能源结构调整等9个影响工业碳排放的关键因子，分析了江苏省工业碳排放主导驱动力，并预测了江苏省工业碳达峰的时间和达峰量，取得以下结论：（1）伴随工业的快速发展，2005-2018年江苏省工业碳排放量持续增长，从4.49亿吨增加到8.01亿吨，工业碳减排形式不容乐观，但工业碳排放强度不断下降，从1.37吨/万元下降到0.67吨/万元；（2）江苏省工业碳排放的空间分布特征表现出明显的空间差异性，基本表现为苏南＞苏北的特征；同时，工业化石能源消费结构中煤炭占据绝对优势地位，相对清洁的石油和天然气消费比例偏低，工业化石能源消费结构仍然存在较大的优化空间；（3）STIRPAT模型分析结果表明，江苏工业碳排放正处于从碳排放强度高峰向人均碳排放强度高峰转变的过程中，经济发展仍然是影响工业碳排放的主导因素；（4）通过情景模拟计算，认为江苏省工业要实现率先碳达峰应选取更加稳健和绿色的经济增长模式。同时从政策支持、促进技术进步、调整产业结构和化石能源消费结构以及制定差异化的区域工业碳减排对策等方面提出了碳达峰的路径建议。参考文献[1]ZhangY.J.,DaY.B..Thedecompositionofenergy-relatedcarbonemissionanditsdecouplingwitheconomicgrowthinChina[J].Renewable&SustainableEnergyReviews,2015,41:1255-1266.[2]RahmanM.M.,KashemM.A..Carbonemissions,energyconsumptionandindustrialgrowthinBangladesh:EmpiricalevidencefromARDLcointegrationandGrangercausalityanalysis[J].EnergyPolicy,2017,110(nov.):600-608.[3]GriffinP.W.,HammondG.P.,NormanJ.B..Industrialdecarbonisationofthepulpandpapersector:AUKperspective[J].AppliedThermalEngineering,2018,134:152-162.[4]AmstelA.V.IPCC2006GuidelinesforNationalGreenhouseGasInventories[M].2006.[5]DietzT.,RosaE.A..EffectsofpopulationandaffluenceonCO2emissions[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica,1997,94(1):175-179.[6]李强,左静娴.基于STIRPAT模型的长江经济带碳排放峰值预测研究[J].东北农业大学学报(社会科学版),2017,015(005):53-58.第一届全国碳中和与绿色发展大会770[7]吴青龙,王建明,郭丕斌.开放STIRPAT模型的区域碳排放峰值研究——以能源生产区域山西省为例[J].资源科学,2018,5(40):179-190.[8]芦颖,李旭东,杨正业.贵州省能源碳排放现状及峰值预测[J].环境科学与技术,2018,41(11):179-186.[9]FangK,TangY,ZhangQ,etal.WillChinapeakitsenergy-relatedcarbonemissionsby2030?Lessonsfrom30Chineseprovinces[J].AppliedEnergy,2019,255.[9]肖洁,张新红.空间效应下中国东部省份碳排放驱动因素研究[J].哈尔滨商业大学学报:社会科学版,2015,06(6):110-116.[10]颜艳梅,王铮,吴乐英,等.中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析[J].环境科学学报,2016,36(009):3436-3444.[11]李健,马晓芳,苑清敏.区域碳排放效率评价及影响因素分析[J].环境科学学报,2019,39(12):4293-4300.[12]YangL.,XiaH.,ZhangX.,etal.Whatmattersforcarbonemissionsinregionalsectors?AChinastudyofextendedSTIRPATmodel[J].JournalofCleanerProduction,2018,180:595-602.[13]ShuaiC.,ShenL.,JiaoL.,etal.Identifyingkeyimpactfactorsoncarbonemission:Evidencesfrompanelandtime-seriesdataof125countriesfrom1990to2011[J]．AppliedEnergy,2017,187:310-325.第一届全国碳中和与绿色发展大会771海上X油田大位移CO2回注井油管尺寸优选及井筒流态分析杨阳，于继飞，隋先富，张磊，姬煜晨，岳家平，邱浩（中海油研究总院有限责任公司，北京100028）摘要：基于海上X油田大位移CO2回注井注气指标、注气组分、井身轨迹及注入温度，分析了不同油管尺寸下井口注入压力，并结合工程压缩机回注压力限制，确定最优油管尺寸，并对井筒流体温度压力、井筒中流体的流态进行了分析。结果显示：回注井采用4-1/2”油管可满足工程压缩机回注压力限制；在中、高注气量时，井筒流体温度随井深增加而降低，低注气量时井筒流体温度在空气段和海水段迅速下井而后随井深增加而升高；在高注气量时，井筒流体压力随井深增加而增加，在达到接近水平段后，井筒压力随井深增加而降低，在中、低注气量时，井筒流体压力随井深增加而增加；在中、高注气量下，井筒中流体流态为气态，在低注气量下，井筒中流体从气态转换为泡流转换为段塞流再转换为层状流，本文的研究内容可为后续海上大位移CO2回注井的设计及分析提供参考与指导。关键词：CO2；回注；油管尺寸；流态；超临界0引言目前我国力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。针对这一目标CCUS（二氧化碳捕集、利用与封存）技术显得尤为重要。CO2封存可以将CO2通过泵送到地下海底长期储存，或直接通过强化自然生物学作用把CO2储存在植物、土地和地下沉积物中[1-4]。当前的碳封存技术主要分为两种，第一种是将CO2高压液化注入海洋底，第二种是将CO2进行地质封存，将CO2储存于地质构造中，实现与大气长期隔绝的过程[5]。1996年，挪威Sleipner项目的建成是世界上首个将CO2注入到地下(盐水层)的项目，年封存CO2量近百万吨[6-9]。国内的CCUS项目起步较晚，且尚无百万吨级规模的项目。目前，国内以10万吨级规模的项目为主[10-11]。海上X油田大位移CO2回注井即为一口CO2封存的井，是将生产井生产出的高含量CO2气体回注至井下水层中。本文基于海上X油田大位移CO2回注井注气指标、注气组分、井身轨迹、注入温度，分析了不同油管尺寸下井口注入压力、井筒流体温度压力、井筒中流体的流态，为后续海上大位移CO2回注井的设计及分析提供参考与指导。1油管尺寸优选工程上CO2回注压缩机的回注压力需限制在11MPa之内，注气温度在138℃，回注气组分中CO2含量为0.945mole。油藏注气指标中最大注气量为39万方/天，最低最气量为0.89万方/天，根据油藏注气指标、井身轨迹及回注气组分，利用Pipesim软件通过改变油管尺寸计算所需注气压力，确保注气压力低于11MPa，从而确定回注井的油管尺寸，结果见图1所示。第一届全国碳中和与绿色发展大会772图1不同油管尺寸下井口注入压力由图1可以得出，井底所需注入压力基本维持不变，在8.5MPa左右，在注气量较高的两个年份，不同油管尺寸下井口注入压力曲线上都有两个峰值，此时的注入压力最高。3-1/2”油管最高注入压力在12.6MPa，4-1/2”油管最高注入压力在9.4MPa，5-1/2”油管最高注入压力在8.5MPa，因此选择4-1/2”油管即可满足CO2气体回注压力要求。在回注初期注气量较高情况下，井口注入压力与井底所需注入压力持平或者略高于井底所需注入压力，但在回注后期注气量降低后，井口注入压力低于井底所需注入压力。2回注过程中井筒温度压力分析根据油藏注气指标及所选择的油管尺寸挑选3个典型注气年份的注气量，分别为最大注气量，中等注气量和最低注气量，利用Pipesim软件计算井筒中温度压力变化，结果见图2和图3。图2不同注气量下井筒温度变化由图2可以得到，在高注气和中注气量下井筒温度逐渐降低，曲线在垂深680m处出现拐点，拐点后井筒温度随垂深的增加降低幅度增加，这是由于井身在680m处以后进入接近大位移井的水平段，井斜角达到86°。在低注气量下，在井下120m左右井筒温度迅速降低到32℃左右，随后随着垂深的增加井筒温度增加，这是由于注气量低，在井口到井下120m左右是空气段和海水段，散热量较大导致的。第一届全国碳中和与绿色发展大会773图3不同注气量下井筒压力变化由图3可以得到，在高注气下，井筒压力先是随着垂深的增加而增加，到达接近水平段后井筒压力随着垂深的增加而减少，这是由于接近水平段后重力增加的压力要小于摩阻，如图4所示。在中注气量和低注气量条件下井筒压力随着垂深的增加而增加。图4不同深度处不同注气量下重力压增与摩阻差值3井筒中水合物分析根据回注气组分，计算回注气相图，见图5所示。由相图可以得出，当井筒中温度高于14℃时就不会有水合物的产生，由图2可以得出实际注气过程中井筒中最低温度在32℃，因此井筒中不会有水合物生成。4井筒中流体流态分析常温常态下CO2为气态，CO2的临界压力是7.39MPa，临界温度是31.2℃。超过这一温度和压力后，CO2处于超临界状态，温度和压力在近临界区范围内，流体的黏度近似于气体，流体的密度近似于液体[12]。但海上X油田大位移CO2回注井回注气中除了高含量的CO2，还有其他的烃类组分，通过图5的相图可以看出此组分回注气的临界压力和临界温度发生了轻微的变化，临界压力是7.77MPa，临界温度是32.1℃。通过Pipesim软件分析注入过程中井筒中流体的流态，结果见表1。第一届全国碳中和与绿色发展大会774图5回注气相图表1回注气井筒中流体流态垂深/m低注气量中注气量高注气量压力/MPa温度/℃流态压力/MPa温度/℃流态压力/MPa温度/℃流态06.4138气态7.5138气态9.4138气态1176.732泡流7.6121气态9.5132气态2106.932段塞流7.7117气态9.5131气态5427.836层状流8.1105气态9.9127气态6027.937层状流8.2103气态9.9127气态7018.242层状流8.389气态9.8118气态8018.548层状流8.367气态9.196气态8338.649层状流8.464气态8.990气态通过Pipesim软件计算结果，由表1可以得到，中注气量和高注气量下，井筒中流体都为气态，低注气量下，井筒中的流体从气态转换为泡流转换为段塞流再转换为层状流。通过图5的相图分析井筒中流体流态变化。低注气量时，在井口处压力温度条件下，流体处于相图中的气态区；在117m和210m处压力温度条件下流体处于相图中气液两相区，流体呈现出泡流和段塞流的流态；在542m到井底处温压条件下，流体处于超临界状态，并且井身轨迹接近水平，此时流体呈现出层状流的流态。中注气量时从井口到210m处的温压条件下，流体处于相图中的气态区；在210m到井底流体处于超临界状态，此时温度较高，软件给出的结果是流体也是处于气态。高注气量时，从井口到井底流体都处于超临界状态，此时温度较高，软件给出的结果是流体是处于气态。5结论及建议1.海上X油田CO2回注井采用4-1/2”油管可满足工程压缩机回注压力11MPa限制。2.在中、高注气量时，井筒流体温度随井深增加而降低，低注气量时井筒流体温度在空气段和海水段迅速下井而后随井深增加而升高。第一届全国碳中和与绿色发展大会7753.在高注气量时，井筒流体压力随井深增加而增加，在达到接近水平段后，井筒压力随井深增加而降低，在中、低注气量时，井筒流体压力随井深增加而增加。4.在中、高注气量下，井筒中流体流态为气态，在低注气量下，井筒中流体从气态转换为泡流转换为段塞流再转换为层状流。CO2回注过程中的超临界状态时流体流态受注气量、温度、压力等变化较为复杂，建议后续针对机理进行进一步深入研究。参考文献[1]李阳.CCUS的关键利用[J].中国石油石化,2018,（23）:17-19.[2]SallyMBenson,FranklinMOrrJr.Carbondioxidecaptureandstorage-Liability[J].MRSBulletin,2008,33(4):303-305.[3]周利红,窦晓春.论煤化工项目二氧化碳回收和应用[J].当代石油化工2017,25（6）:27-32.[4]张崇伟,张晓光,宋亚敏,等.国内炼厂CO2排放回收及应用现状分析[J].当代化工,2010,39（6）:717-722.[5]赵志强,张贺,焦畅,等.全球CCUS技术和应用现状分析[J].现代化工,2021,41(04):5-10.[6]孙洋洲,郭雪飞,丁一,等.二氧化碳海上封存与驱油方案的研究及经济性分析[J].现代化工,2019,39(S1):21-24.[7]HerzogH.learnedfromCCSdemonstrationandlargepilotprojects[R].Massachusetts:MITEnergyInitiative,2016.[8]程一步,王北星.美国CMTC2017碳管理和技术大会综述[J].石油石化绿色低碳,2017,2（6）:1-23.[9]陈秋燕.国内外大型碳捕集与封存(CCS)项目建设综述[J].技术与市场,2013,20（7）,:222-224.[10]中国碳捕集利用与封存(CCUS)技术进展报告[J].北京:科学技术部社会发展科技司,科学技术部国际合作司,中国21世纪议程管理中心,2011.[11]张起花.中石化的低碳模范生[J].中国石油石化,2013,（14）:46-49.[12]韩学婷,张兵,叶建平.煤层气藏CO2-ECBM注入过程中CO2相态变化分析及应用——以沁水盆地柿庄北区块为例[J].非常规油气,2018,5(01):80-85.第一届全国碳中和与绿色发展大会776海上CO2驱油与封存技术进展及其在我国实施潜力李保振，张健，康晓东，张贤松，唐恩高，王旭东（中海油研究总院，海洋石油高效开发国家重点实验室，北京100027）摘要：我国近海工农业发达，温室气体减排压力日益严峻，同时海上富含CO2油气储量发现逐年增加，开发面临较大挑战。研究首先结合国内外油田实例综述了海上CO2驱技术研究成果和已开展项目实施经验，总结了该技术在方案设计、实施工艺和监控措施等方面获得的技术突破与经验。在此基础上运用油藏工程、数值模拟技术手段，评估了我国海上W油田实施CO2驱的提高采收率与埋存的潜力，并提出针对性建议。研究表明，该技术在提高海上油藏采收率的同时提高了天然气资源利用率，并可为近海温室气体减排与埋存开拓思路，具有重要经济与社会效益。关键词：海上油田；CO2驱；提高采收率；埋存0引言2020年习近平主席在第75届联合国大会提出我国2030年前碳达峰、2060年前碳中和目标；2021年中国海油也启动碳中和规划。近年中国已成为世界碳排放第一大国，CO2的捕集、利用和埋存已被提上日程，特别是近海地区工农业发达、人口稠密，温室气体减排压力日益严峻；同时中国在南海、渤海和东海发现的富含CO2油气储量发现逐年增加，开发动用面临工程与环保方面的较大挑战，因此，开展海上油田CO2驱技术研究能够在提高采收率的同时埋存温室气体，具有重要经济、社会效益[1-4]。国际上美国、巴西、马来西亚、越南等开展了针对性技术攻关，并开展了不同规模的矿场试验，取得了较大技术突破、显著的增油效果和宝贵实施经验[5-10]。本文分析、总结了国内外海上CO2驱方向的研究成果和已实施项目的经验，并结合油田实例对中国实施海上CO2驱的方法与潜力进行研究评价。以上研究可以为中国海上富含CO2油气储量的开发和近海温室气体减排与埋存工作提供宝贵借鉴，具有重要意义。1海上CO2驱特殊性1.1海上CO2驱挑战CO2驱技术在陆上油田是比较成熟的EOR技术。目前该技术在海上还没有大规模实施，面临的挑战主要有：1）多数海上油田埋藏深、规模大、储层厚；（2）气源稳定性；（3）平台空间限制；（4）大井距、不规则井网、高注采速度下流度控制；（5）流程改造限制与成本；（6）流程腐蚀风险及产出油气的处理；（7）安全与环保等[3-5]。海上油田的油藏、工程限制使得CO2驱技术在海上的实施受到限制，也会影响海上实施CO2驱的效果和效益。1.2油田筛选条件以混相驱为例，CO2驱油田常规筛选标准为：原油粘度<6mPa٠s，剩余油饱和度>17%，油藏压力高于混相压力，油藏较均质且断层少，油藏较薄（非倾斜地层）[3]。而针对海上油藏的特殊条件，需要考虑的额外因素则包括：（1）距离CO2气源较近（伴生气或近岸气源）；第一届全国碳中和与绿色发展大会777（2）平台和井下设施改造工程风险与成本；（3）非常规井网井距下流度控制；（4）管柱和流程防腐级别与采出液/气处理需要；(5)安全环保预案[6]。2海上CO2-EOR与埋存实例研究国际上美国、巴西、马拉西亚、中东等开展了针对性技术攻关，其中美国、巴西、马来西亚、越南还开展了不同规模的矿场试验，取得了较大技术突破和宝贵实施经验，包括工程设计、采出油气分离、防腐设计等[3-12]。表1国内外海上注CO2驱油田或埋存项目2.1美国路州及墨西哥湾美国在1980年前后在近海实施了5个小规模CO2驱先导实验（QuarantineBay，WeeksIsland，BaySt.Elaine，Week’sIsland，Paradis）多数取得了明显增油效果（其中QuarantineBay和WeeksIsland油田的CO2驱增油量分别为3×104m3和4.1×104m3），但是当时低油价环境阻碍了这一技术在海上的推广应用[3-6]。美国能源部(USDOE)在2014年发表了海上CO2-EOR资源评估报告［15］，预测利用“下一代”CO2驱技术，今后50年内在墨西哥湾可增产20.5×108m3石油，同时封存39×108tCO2。这意味着为CO2驱每年需求约8.0×107tCO2，是墨西哥湾沿岸每年排放点源总排放量(9.4×107tCO2)的85%。2.2马来西亚Dulang油田位于马来半岛东北130Km的海上，1991年投产，1996年注水开发，2002年进入高含水阶段。同时油田伴生气含50%的CO2，经论证该油田于2002年11月实施气-水交替现场实验。经过科学设计、紧密监控与及时调整，生产井降水、增油效果显著，并且未检测到明显气体突破和生产管线与设备腐蚀[4]。研究表明：该技术增加了可控储量、延长稳产期，提高试验区采收率约7%。2.3越南2007年越南联合日本石油公司在越南南部海上Randong油田开展了CO2-EOR可行性研究，该油田距岸135Km，油藏埋深2100m，属于中高渗砂岩轻质油油藏，自1998年投产，边水及溶解气驱开发，截至2008年油田含水40%。通过周密的设计于2011年5月开展了现场CO2吞吐试验，累计注CO2超100t，含水下降10%，增油40m3。实施效果表明：注入能力比较理想，见到了显著的增油、降水效果，并且没有监测到设备的腐蚀现象[5]。2.4巴西国家油田油藏及原油类型气源注气方式投产时间注气时间状态美国BaySt等砂岩油藏陆上气源连续注入/水气交替1940~19571978~1983已完成欧洲北海Sleipner/Snøhvit气田盐水层工业气源连续注入/地下埋存19841996进行中马来西亚Dulang砂岩轻油伴生气50%CO2水气交替非混相19912002已完成越南Randong砂岩轻油陆上气源吞吐19741997已完成巴西Lula碳酸盐伴生气水气交替20062011进行中第一届全国碳中和与绿色发展大会778Lula油田是近年发现的超大型深水油田，水深大于2000m，位于盐层下的礁碳酸盐岩储层深超5000m，厚度达140m，黏度1.1mPa.s，气油比高达220m3/m3，且伴生气中CO2含量高达12%。因为政府严厉的减排政策，同时油田压力与原油性质显示其是理想的混相驱油田，作业者在油田开发概念设计阶段就考虑了CO2回注EOR措施。针对先导设计阶段和未来开发的不确定性因素设计了应对措施（井位、智能井、防腐、示踪剂等）以保障设计灵活性。该油田2011年4月进行矿场注气先导试验，采用1个注气井、2个气水交替注入井和多个生产井的井网。日注CO2约1×106m3，截至2011年底累产油3.1×106m3。注入早期结果显示该措施成功的概率很高，也验证了设计中提供额外灵活性的准确性[7]。3海上CO2驱技术进展3.1气源及其稳定性海上CO2驱气源较最理想情况是该油田或临近油田伴生气富含CO2，能够直接作为气源，否则需要通过管线或用储气船将远距气源输送到目标油田。以伴生气回注为例，可供气源的稳定性受油田开发阶段、产量、平台处理能力等因素影响很大，这会给注气方案的实施带来很大不确定性。巴西Lula油田在注气开发设计中，增加了实施方案中注气策略的灵活性（注气/水气交替，注伴生气/高纯CO2）和生产注采流程的可调整性（注入井能够灵活的转换注气/注水及分层调配），同时设计中考虑了不同开发阶段的不确定因素，为调整升级留有余地。通过以上设计充分利用气源，获得采收率和减排效益最大化。3.2近混相驱技术近年渤海发现了富含CO2的低渗油藏，受条件限制难以实现混相驱。中海油通过室内细管实验与相态数值模拟研究了CO2驱油效率和注入压力关系，首次提出最佳近混相驱概念，即在最小混相压力附近存在一个过渡带，驱油效率并未随注入压力下降而明显降低。综合考虑驱油效率和界面张力随注入压力变化情况，得到了渤海低渗Q油藏实施非纯CO2驱最佳近混相区间与对应CO2纯度下限，该油藏实施非纯CO2近混相驱具有较大潜力[12]。研究结果为低渗油田实施近混相驱可行性和优化设计提供了技术依据。图1不同混相区间及最小近混相压力确定方法3.3气体流度控制相比原油和水，CO2的粘度低得多，驱替过程中容易造成CO2早期突进或者超覆，严第一届全国碳中和与绿色发展大会779重影响波及效率。通过国内外海上已实施油田的经验，可以采取的措施有：（1）巴西、马来、美国海上CO2项目多采用水气交替方式防气窜；（2）马来西亚设计了WAG与聚合物驱组合驱方法封堵气窜，可以较传统方法提高采收率10%；（3）北海Statfjord油田通过示踪剂监测、定位高渗易窜层，对其进行化学或机械封堵；（4）挪威Snorre油田利用表面活性剂泡沫在生产井中进行堵气处理，提高油藏垂向和剖面波及效率。矿场实验表明:该法可有效改善气体流度和波及效率，对井和油藏损害小，经济可行[3-10]。3.4智能井巴西Lula油田为提升海上CO2驱的油藏与工程管理，在试验区采用了智能完井，包括层间卡封和井下测量装置。考虑因素主要有不同产层的封隔防窜、指标监测及生产调整模块（图2）[8]。这种完井首先能够分层控制流量，减少窜流的风险、同时井筒中内嵌式调整模块可以转换注水、烃气或CO2，并装有一个复杂的分离系统将CO2从伴生气分离和加压；此外，还可以监测井底流压/注入流体中化学示踪剂，为历史拟合与模型的校正提供重要数据，这都为提高EOR措施实施的可靠性与成功率提供了基础。图2Lula油田CO2驱智能井技术3.5防腐蚀、沥青质沉淀及结垢CO2溶于水对钢铁有较强的腐蚀性。海上油田平台寿命一般为20~30年，安全级别更高，因此，海上实施注CO2驱的时候，更应加强CO2的防腐研究。越南RangDong油田项目采取的防腐措施有：（1）对于富含CO2的油气田在设计初期就考虑管柱、流程的防腐设计，并制定完备的操作指南；（2）通过生产流程CO2浓度模拟分析和不同材料的腐蚀速度分析，优化注采管柱设计，并针对生产流程中的高风险腐蚀节点（生产井井底和分离器入口）采用特殊13Cr耐蚀合金材料，添加缓蚀剂或电化学方法防腐，保障流程安全生产（图3）[5,9]。图3生产流程中CO2浓度与腐蚀速度预测第一届全国碳中和与绿色发展大会7803.6下一代技术的推进针对CO2驱中注入困难、重力超覆、混相程度低等问题。美国对传统技术提出五大改进：①幅度提高CO2注入量，达到1.5孔隙体积；②改进布井方案和驱替方式，增打水平井等，提高波及程度和驱油效率；③通过调剖措施改善CO2驱流度比，控制粘性指进；④添加混相剂，提高混相度（图4）；⑤集成应用各项技术。据评估，若“新一代”CO2-EOR技术推广到美国所有油田，将使美国的原油可采储量增加2.5×1010m3，原油采收率将从目前的33%提高到60%以上[9]。据美国2014年评估，利用“下一代”CO2驱技术，今后50年内墨西哥湾可增产0.2×1010bbl石油，同时封存39×108tCO2。图4调剖前/后CO2注入剖面变化图5W油田目标井区井位图4我国海上CO2驱潜力分析4.1中国海上CO2驱的前景与潜力中国海上油气田蕴藏着丰富的CO2资源。以南海歌海盆地为例，其CO2总资源量可达万亿方，勘探储量近三千亿方。近年渤海、东海也勘探发现了可观的富含CO2油气储量，如Q油田，天然气含40～90%的CO2。这些油气田开发会伴随大量CO2采出，应当对其进行恰当处置，实现油气田高效、环保开发。根据国内外筛选标准和已实施项目的经验，海上CO2-EOR目标油田首选气源附近的低渗轻质油藏[1-3]。通过初步筛选，南海北部湾涠西南油田群距离气源约270公里，与欧洲北海实施项目具可比性，可以作为南海CO2驱与埋存的首先目标油田。同时，渤海秦南凹陷一些油藏富含CO2，且存在低渗储层，可以作为目标区深入研究。近年来中国在海上智能井技术、压缩机研制、监测调控方法等方面都取得突破，为海上CO2驱研究与矿场实施提供了有力技术支持。4.2W油田CO2驱潜力评价南海W油田属于单斜岩性砂岩油藏，地层倾角11o，平均孔隙度18%，平均渗透率170×10-3μm2。以溶解气驱动为主，原油为挥发性稀油，地下黏度0.8mPa٠s，溶解气油比约30m3/m3(图5)。油田自2004年投产后衰竭开发，由于油藏天然能量低，衰竭快，开发效果差。针对上述情况分别设计了该油田的衰竭、水驱和CO2驱方案（表2）。可以看出，衰竭式开发累计采油量最低，采出程度为20%；保持压力在21MPa注水时原油累计采出程度为42%；保持压力在21MPa时注CO2的原油采出程度达到53%，比注水开发采收率提高了11%。同时，CO2驱方案优化设计结果表明：注气时机越早，压力保持水平越高，注气速度越高，CO2驱采收率与换油率越高。可以看出，衰竭式开发累计采油量最低，采出程度为20%；保持压力在21MPa注水时原油累计采出程度为42%；保持压力在21MPa时注CO2的原油采出程度达到53%，比注水02040608010002040608010024002200深度（m）吸气强度（%）吸气强度（%）（之前）（之后）第一届全国碳中和与绿色发展大会781开发采收率提高了11%。同时，CO2驱方案优化设计结果表明：注气时机越早，压力保持水平越高，注气速度越高，CO2驱采收率与换油率越高。表2不同开发方式方案参数与模拟结果表方案类别方案描述单井注入量/m3·d-压力保持水平/MPa累计采油/104t采出程度/％衰竭开发X1、X2、X3井衰竭开发－－9.220注水开发X3转注水，X1和X2井生产，1002119.142注CO2开发X3转注气，X1和X2井生产，500002123.853此外，利用Shaw经验公式（式1）对CO2驱方案中的埋存潜力进行了评估[5]。（1）式中，MCO2为CO2埋存量，104t；2COres油藏条件下CO2密度，t٠m-3；BTRF，突破时的采收率，小数；OOIP，原始地质储量，104m3；Sh，原油收缩系数，小数。结果表明：目标区块CO2埋存量约为2.3×105t。如将该技术推广到其所属油田，估计全油田的CO2埋存量可达0.1×108t。综上，南海W轻质油藏注CO2驱即能有效提高原油的采收率，又能将所注CO2埋存于地下，达到了温室气体的有效利用和环保贮存的双重目的。我国海上已发现多个富含二氧化碳的气田，可要择机开展二氧化碳地质埋存矿场实践，为海上气田开采过程中分离出的二氧化碳封存寻找一条可行之路，有效减少二氧化碳产生的温室效应。5结论（1）国际上多个油田结合其油藏与气源具体情况，已积极开展了海上CO2驱技术攻关研究与矿场实践，在海上早期CO2驱规划、气源调配、气窜防治、CO2分离、防腐设计、智能井技术、下一代CO2驱技术探索方面积累了丰富的经验，为中国相关研究提供宝贵借鉴；（2）通过对国内近海CO2资源与油藏的评估，初步认为：南海涠西南油田群和渤海秦南凹陷富含CO2低渗透轻质油气田可作为优先目标开展深入研究。通过对W油田CO2驱潜力分析表明：海上油田CO2驱可以在明显提高油田采收率的同时为海上CO2封存探索路线，具有重要经济、环保意义。参考文献[1]刘雪雁,李鹏春,周蒂,等.海上强底水砂岩油藏CO2-EOR-S数值模拟研究[J].热带海洋学报,2017,36(5).[2]李保振,李相方,张健,等.海上油田CO2驱潜力高效评估方法研究[J].科学技术与工程,2016,16(19):202-207.[3]SweatmanRE,CrookshankS,EdmanS.OutlookandtechnologiesforoffshoreCO2EOR/CCSprojects[C]//OffshoreTechnologyConference.OffshoreTechnologyConference,2011.[4]SedaralitM.InvestigationofEnhancedWaterAlternatingGasforDulangField[C].76thEAGEConference&第一届全国碳中和与绿色发展大会782Exhibition2014.[5]UedaY,UchiyamaT,KawaharaY,etal.CO2-EORHuff‘n’PuffPilotTestinRangDongOilfield,OffshoreVietnam[J].JournaloftheJapaneseAssociationforPetroleumTechnology,2013,78(2):188-196.[6]DipietroJP,KuuskraaV,MaloneT.TakingCO2EnhancedOilRecoverytotheOffshoreGulfofMexico:AScreening-LevelAssessmentoftheTechnicallyandEconomically-RecoverableResource[J].SpeEconomics&Management,2015,7(1):3-9.[7]MagnierC,RouchonV,BandeiraC,etal.SurfaceandSubsurfaceGeochemicalMonitoringofanEOR-CO2Field:Buracica,Brazil[J].Oil&GasScience&Technology,2012,67(2):355-372.[8]CostaIVLD,RochedoP,ImpérioM,etal.Geo.:GasProductioninOffshoreReservoirsinBrazil’sPre-saltRegion[M]//Energy,TransportationandGlobalWarming.SpringerInternationalPublishing,2016.[9]KuuskraaVA,GodecML,DipietroP.CO2Utilizationfrom“NextGeneration”CO2EnhancedOilRecoveryTechnology[J].EnergyProcedia,2013,37:6854-6866.[10]RosaMB.OptimizingCO2InjectioninanOffshoreFieldConsideringOperationalConstraints[C]//SPELatinAmericaandCaribbeanPetroleumEngineeringConference.SocietyofPetroleumEngineers,2012.[11]景凤江,宋春华.二氧化碳埋存技术在中国海上气田的应用与思考[J].油气藏评价与开发,2011,1(5):20-23.[12]张贤松,李保振,王旭东,杨光.非纯CO_2近混相驱机理与开发效果数值模拟研究[J].中国海上油气,2020,32(06):77-81.第一届全国碳中和与绿色发展大会783基于海上油气开采产生二氧化碳的封存技术研究王梦宵，李晖（中海油研究总院有限责任公司）摘要：温室气体二氧化碳的大量排放给全球气候和环境带来了巨大影响，实现二氧化碳的深度减排是人类可持续发展的必由之路。人为将二氧化碳封存到地层中实现二氧化碳减排的一个重要途径，在有成熟的技术方案和合理的封存场地的前提下，二氧化碳地下封存是封存储量最大、前景最好的二氧化碳减排方案。本文基于某特定海上采油平台，为了将生产过程中产生的二氧化碳封存，进行了可行性分析、工程方案比选及经济性分析。关键词：海上油气开采；二氧化碳；封存ResearchonstoragetechnologyofcarbondioxideproducedbyoffshoreoilandgasexploitationAbstract:Themassiveemissionofcarbondioxide,thegreenhousegas,hashadahugeimpactontheglobalclimateandenvironment.Thedeepreductionofcarbondioxideemissionsistheonlywayforhumansustainabledevelopment.Artificialstorageofcarbondioxideinthestratumisanimportantwaytoachievecarbondioxideemissionreduction.Underthepremiseofmaturetechnicalsolutionsandreasonablestoragesites,undergroundcarbondioxidestorageisthelargestandmostpromisingcarbondioxideemissionreductionprogram.Thisarticleisbasedonaspecificoffshoreoilproductionplatform.Inordertostorethecarbondioxidegeneratedduringtheproductionprocess,feasibilityanalysis,engineeringschemecomparisonandeconomicanalysisarecarriedout.Keywords:Offshoreoilandgasexploitation,Carbondioxide,Storage1前言随着全球经济的飞速发展，工业生产和人类生活消耗大量化石能源导致了二氧化碳排放量日益增加，由此产生的温室效应正在严重威胁着地球环境。近些年来全球平均气温持续上升，极端天气频发，气候变迁给全球造成了许多重大灾难。经过科学家的长期研究，有充分的证据证明是二氧化碳等温室气体的排放导致了全球气候的强烈变化。为了实现二氧化碳减排目的，各国政府和国际组织投入了大量的资金和人力开展二氧化碳减排相关研究。对二氧化碳进行人为的地下封存是具有很大潜力和前景的二氧化碳减排方案，与其他减排方案相比，具有封存容量大和经济效益较佳的优点，因而成为二氧化碳减排研究中的焦点。本文是以二氧化碳地下封存为研究背景，重点针对海上油气开采产生的二氧化碳，基于某特定海上采油平台，对二氧化碳封存技术开展研究分析。通过对该案例的研究，期望为未来二氧化碳海上封存提供参考。第一届全国碳中和与绿色发展大会7842二氧化碳封存技术概述2.1二氧化碳封存技术的比较优势目前已有很多二氧化碳减排的技术方案，例如提高能源利用设备的效率、增加太阳能等清洁能源的比重、通过植树造林增强自然和生物吸收来隔离二氧化碳等等。虽然人类正在大力开发非化石能源和积极倡导清洁能源的利用，但是就目前人类利用能源的技术水平来看，近阶段人类依然不得不主要依赖于化石燃料，而在使用化石燃料的过程中产生二氧化碳是无法避免的。上述二氧化碳减排技术手段中，提高能源利用效率、减少化石燃料使用以及自然和生物吸收是最理想的二氧化碳减排方法，但是从目前的技术水平和减排量潜力来看，这些方法的减排贡献是十分有限的。因此就必须找到更有效的方法来减少在化石燃料使用过程中排放到大气中的二氧化碳量。二氧化碳捕集和封存，是一种能够大量、高效减少二氧化碳排放的技术手段。只要选择了成熟的技术方案和合理的储存方式、地点，其二氧化碳减排的潜力是巨大的。潜在的技术封存方式有地质封存（在地质构造中封存，例如石油和天然气田、不可开采的煤田以及深盐沼池构造）、海洋封存（直接释放到海洋水体中或注入海底沉积层中）以及将二氧化碳固化成无机碳酸盐等。另外，二氧化碳也可以作为原料用于工业用途，但是预计这一途径对于二氧化碳减排贡献量不大。2.2国内外研究进展根据国际能源署（IEA）的统计[1]，全球目前共有65个商业CCS设施，另有34个试点和示范规模的CCS设施正在运行或开发中，还有8个CCS技术测试中心。2020年全球二氧化碳捕集量约4000万吨，同时预测到2050年，全球二氧化碳捕集量将达到56.35亿吨每年，包括将捕集用于使用的二氧化碳（3.69亿吨/年）和捕集用于封存的二氧化碳（52.66亿吨/年）。其中开展较早、较有代表性的商业项目有3个，分别是挪威Sleipner项目、加拿大的Weyburn项目和阿尔及利亚的InSalah项目。这些项目中有的将二氧化碳注入海底或地下咸水层，有的将二氧化碳注入油田以提高油田的采收率。挪威在北海的Sleipner开展二氧化碳的海底咸水层封存，每年注入量为100万吨。加拿大的Weyburn项目从2000年开始，每年以100万吨的注入量进行强化石油开采同时封存二氧化碳。位于阿尔及利亚境内的InSalah项目是世界上第一个天然气开采与二氧化碳封存同步进行的工程项目，年注入量为120万吨。日本也在名古屋和夕张两个地点展开了二氧化碳地质封存的实验性工程。图12010到2020年间拟建的商业CCS设施第一届全国碳中和与绿色发展大会785此外，日本在海洋封存方面也开展了许多先导性的研究，2003年以前以地球环境产业技术研究机构（RITE）为代表的众多科研机构一直致力于将二氧化碳溶解于海洋进行封存的研究，或是注入深海的封存技术。但是由于海洋封存的高成本、高风险性使得该机构自2003年开始将研究重心转移到了二氧化碳的地质封存。近年来，随着天然气水合物研究热潮的掀起，日本又有很多学者开始研究利用二氧化碳置换天然气水合物中的甲烷气，从而实现开采天然气和封存二氧化碳的双重目的。在海底沉积层中以二氧化碳水合物的形式封存又成为了二氧化碳封存研究中的一个有特色的分支。而在我国，CCUS技术已经被列入了“973”和“863”研究计划，并开展了一些示范性的项目。对于国内油气行业来说，二氧化碳捕获、利用与封存商业设施主要是用于低渗油藏开发中的驱油工作。1990年大庆油田开展了二氧化碳驱油的尝试。2005年，在中原油田开展二氧化碳驱油试点，取得了不同程度的效果，提高采收率10%~15%。2008年，胜利油田在高89-1特低渗透区块开展的二氧化碳驱先导试验，自1月开始注入，取得了明显的增油效果。2017年，齐鲁石化与胜利油田开展合作，对接二氧化碳驱项目在油田应用，探索利用炼厂大量外排二氧化碳开发低渗透油藏工作。2020年7月，吉林油田在二氧化碳开发公司黑125区块顺利完成第5口二氧化碳驱连续管注气完井工艺试验，填补了这项技术的国内外空白。连续管注气完井工艺较原气密封油管工艺一次完井成本降低25%以上，施工效率提高70%以上，可靠性经检测满足矿场要求。2.3总结综上所述，目前在诸多的二氧化碳封存技术中，海底沉积层二氧化碳水合物封存是一种新颖的二氧化碳封存技术，如果能与天然气水合物的开采相结合则可以获得开采天然气和封存二氧化碳的双赢效果；二氧化碳咸水层封存是封存量和封存潜力最大的二氧化碳封存方案之一，国外已经开展了大量的地质评估和先导性封存示范工程；而二氧化碳强化石油开采是经济效益最佳的二氧化碳利用和封存方式，也是最具有主动性的二氧化碳封存方案。3基于海上油气开采的二氧化碳封存案例分析3.1项目概况本文涉及的油田位于珠江口海湾，距岸约130公里，平均水深81-98米。新建一个中心处理平台，平台上搭载1台4200kW透平发电机组和4台7600kW原油发电机组以及原油处理系统、水处理系统、燃料气系统。该平台共15口井，其中6口井闪蒸气CO2含量高达95%，最大高CO2气量约39万方/天，整个生产期内累计高含CO2气量约8.3亿。为了减少碳排放，将在原设计方案中增加二氧化碳回注措施，需对建设方案进行改造。具体数据如下表所示：3.2可行性分析根据地质油藏专业的测算，回注水层的相关参数如表2所示：根据模拟计算结果，CO2注入油田水层能实现全部埋存，该水层自圈可以有效限制气顶范围。钻完井专业最终确定采用设计1口直井回注方案，井深为3432m，垂深833m，水垂比3.512，水平段长达2500m，最大井斜角为86.6°。第一届全国碳中和与绿色发展大会786表1平台产气量及气体组分年份年均日产高CO2气万方/天年注气万方202311.994124.13202435.0312785.46202515.905805.74202611.764291.83202714.895433.26202839.0814263.04202927.8910179.27203022.778308.75203114.825410.68203210.003648.1720336.892516.4620344.621687.8920352.46900.6620361.89688.1820371.30474.8520381.19434.4620391.11405.6320401.04381.6820410.99359.5020420.93340.2720430.89326.82图2水层注气量数值模拟计算主要难点及风险：（1）油藏埋深浅，地层薄弱，水平段较长，狗腿度较大、钻井过程中存在一定的井壁稳定性和漏失风险；（2）浅层大位移水平井，套管、射孔枪等下入居中难度大，同时存在一定的固井漏失、固井质量等风险。第一届全国碳中和与绿色发展大会787表2回注水层地质参数深度SSTVD,m厚度m孔隙度%渗透率mD盖层厚度m中深海拔m地层压力Mpa地层温度℃破裂压力Mpa回注水层-830~-92041~5429%411-298515.5-8318.39452.414.263.3工程方案比选3.3.1CO2湿气回注方案新增主要机械设备为两台注气压缩机，压缩机形式为往复式，级数为3级，采用变频电机驱动。单台轴功率约1500kW，排量为24万方/天。在2024和2028两年注气高峰期2用0备，其余年份一用一备。具体逐年注气量数据如下表所示：表3平台逐年注气量年份总流量单台流量运行工况104Sm3/d104Sm3/d202311.9911.991用1备202435.0317.522用0备202515.9015.901用1备202611.7611.761用1备202714.8914.891用1备202839.0819.542用0备202927.8913.952用0备203022.7722.771用1备203114.8214.821用1备203210.0010.001用1备20336.896.891用1备20344.624.621用1备注气工艺主要流程为：高浓度CO2伴生气先经过高碳分离器A，在40℃、600kPa的工况条件下，经过三级压缩至11000kPa注入地层。具体工艺流程图如下所示：图3平台湿气回注工艺流程图CO2回注方案新增用电负荷最大约3346kW（2023年），其中中压负荷(注气压缩机)约第一届全国碳中和与绿色发展大会7882538kW，低压负荷约808kW。新增上述用电设备后，高峰年（2030-2033年）原主电站不足以满足全油田用电需求。因此需改造新增1台7600kW原油发电机组，与原主电站并网运行。平台逐年电负荷数据如下表所示：表4平台逐年电负荷计算数据年份全油田正常生产用电负荷主电站供电剩余能力20232204116259202425589169812025280761449420262863113939202731501110692028346036697202934832238203032864-3444203131443-4423203229613-4043203326799-2229203425455-143520352357123492036217241396203719586934203818098242220391646240582040146795841204113783673720421329272282043113839137204472511326920457012135083.3.2CO2干气回注方案图4平台干气回注工艺流程图该方案新增注气压缩机排量和电负荷校核计算同湿气方案，在回注工艺流程中新增分子筛脱水工艺。具体措施是在二级和三级压缩机之间增设天然气脱水干燥橇（分子筛），日处第一届全国碳中和与绿色发展大会789理流量达48万方。该方案工艺流程如图所1示。回注气体的临界温度:32.2℃，临界压力：7610kPaA。在注入压力、注入温度条件下，处于超临界状态。从水合物生成温度曲线看，在压力升高的过程中，相态发生变化，水合物生成温度大幅度降低，为-110℃，注入过程不会生成水合物。水在超临界CO2中的溶解度，随温度和压力的增大而增大。在100℃，11MPa下水的溶解度在0.83%。而压缩机出口条件138℃，11MPa，水含量0.33%，此时水是全部溶解在CO2超临界态中。相关文献的试验证明[2]，水溶解在CO2超临界态的情况下，腐蚀也很轻微，碳钢在CO2分压13MPa，80℃时腐蚀速率最大为0.043mm/a。因此从理论研究方面，基于目前设计基础，本项目干气和湿气CO2超临界态下腐蚀风险均较小。图5回注气体物性变化模拟由于回注工艺的区别，对注气压缩机的选型产生了不同的需求。经过充分调研，结果如下表所示：表4注气压缩机选型对比注入设施湿气压缩+分子筛+干气压缩湿气压缩（进口机头）湿气压缩（国产机头）增加甲板面积481427增加重量操作重：1115结构重：400操作重：970结构重：350技术成熟度成熟成熟国产机头待实践验证腐蚀风险较小较小3.3.3经济性对比分析为了实现减排目标，需新增二氧化碳回注工程设施，增加了投资。对不同工程方案进行投资估算，结果下表所示：投资比较结果：湿气回注国产压缩机<干气回注国产压缩机<湿气回注进口压缩机。基于国产压缩机机头暂无业绩，超临界CO2湿气增压仍需实践检验，湿气回注与干气回注方案总投资相差约1000万，综合考虑，推荐干气回注国产压缩机。第一届全国碳中和与绿色发展大会790表5改造方案投资估算对比项目序号新增回注设施及改造干气回注国产压缩机湿气回注进口压缩机湿气回注国产压缩机总投资及增值税总投资及增值税总投资及增值税一钻完井投资7,6787,6787,678二前期新增工程设施投资16,61618,59515,6121新增二氧化碳回注设备及改造安装16,61618,59515,612三弃置费1,2751,2751,275前期投资小计25,56927,54824,564四2029年新上电站设备及改造安装8,4088,4088,408前期+2029年投资合计33,97735,95632,9734结论与展望1、在海上单纯进行二氧化碳地质封存，成本较高，且在二氧化碳交易价格较低的情况下，不会产生经济效益。但是为了达到减碳目的，将海上油气开采产生的二氧化碳直接回注海底进行地质封存是目前最高效、减排量最大的方案。2、尽管湿气回注工艺流程简单、投资较少，但由于超临界CO2湿气增压对压缩机的要求较高，其安全性仍需实践检验，因此海上平台二氧化碳回注还是推荐干气方案。3、目前二氧化碳驱油技术已趋于成熟，大量研究和实践表明，CO2纯度在90%以上即可用于驱油，CO2驱油能提高原油采收率7%~15%，且能延长油田生产寿命。但是要想在海上实现CO2驱油施工难度大、投资强度高，合适的源汇匹配也较为困难，会导致驱油成本较高。目前国内尚无海上CO2驱油先例，因此要充分认识海上实施面临的风险，建议以小规模的驱油示范项目为突破口，积累技术、建设和运行经验，未来逐步实现推广应用。参考文献[1]GlobalCCSInstitute.TheglobalstatusofCCS—2015[R]．Melbourne,2020.[2]ZhangY,GaoK,SchmittG,etal.WatereffectonsteelundersupercriticalCO2condition[C].Corrosion/2011,PaperNo.11378,NACEInternational,Huston,2011.[3]刘瑜.二氧化碳地下封存与强化采油利用基础研究[D].大连理工大学,2011.[4]王哲.二氧化碳驱油技术研究与应用[D].东北石油大学,2014.[5]王高峰,郑雄杰,张玉,等．适合二氧化碳驱的低渗透油藏筛选方法[J]．石油勘探与开发,2015,42(3):358－363.[6]骆仲泱,方梦祥,李明远,等．二氧化碳捕集封存和利用技术[M]．北京:中国电力出版社,2012:196-197.[7]魏伟,孙矛罕,闻霞,等．二氧化碳资源化利用的机遇与挑战[J]．化工进展,2011,30(1):216-224.[8]步学朋.二氧化碳捕集技术及应用分析[J]．洁净煤技术,2014(5):9-13.[9]陈兵,肖红亮,李景明,王香增.二氧化碳捕集、利用与封存研究进展[J].应用化工,2018,47（3）:588-592.第一届全国碳中和与绿色发展大会791智能采油管理技术助推海上油田节能减排隋先富，杨阳，姬煜晨、于继飞、刘兆年（中海油研究总院有限责任公司）摘要：电力消耗是海上油田开发过程中一项重要内容，目前海上发电手段主要是燃烧原油或天然气，从而带来了大量的碳排放。本文研发了一项电泵井智能化采油管理技术，通过对油井生产状态的实时监控和自动优化，实现了电潜泵高效运行，达到了节能增效的目的。关键词：电潜泵；智能采油；自动优化；特性曲线1海上油田开发现状目前海上油田电泵井总共约3300口，占比约93%，电潜泵举升所消耗电量在采油平台占比达到50%~90%，由于电泵选型设计、油藏条件变化等诸多因素影响，存在数量众多的的电潜泵处于低效工作状态，带来了能耗的浪费，因此电泵井系统效率提升对于节能降耗、进而减少碳排放有着重要意义。2电潜泵井生产优化技术2.1电泵井运行特征电潜泵属于离心泵的一种，通常有一段合理工作区，在合理工作区泵效会维持较高的水平，如果偏离合理工作区间则系统效率会急剧下降，因此电潜泵选型设计一般要根据目标配产情况选择合理的泵型，使电潜泵尽量在高效工作区间运行，如图2.1所示。图2.1电潜泵特性曲线2.2以泵效为目标的优化设计给定泵型条件下的生产参数优化主要考虑两个因素，一个是电潜泵的举升能力和工作特性，另一个因素是地层的供液能力。通过分析当前油井的电潜泵特性曲线结合流体物性、温度、压力等参数求解最高泵效条件下的参数组合，求解后通过改变电机运行频率和油嘴大小来实现目标产量，生产参数优化流程图如图2.2所示。第一届全国碳中和与绿色发展大会7922.2电泵井生产参数优化流程图2.3利用油嘴和变频器进行电泵井调产在实际生产中，泵的排液量受地层产出能力影响；泵的扬程受平台生产流程压力与油嘴节流制约，其调节是多方面因素相互影响的结果。因此，调节过程应该同时考虑油井的产能关系、电泵的特性与油嘴的调节特性。电潜泵排量的调节主要通过油嘴尺寸与运行频率进行调节，其调节方程如下式所示。01029158.1)()()125.08.00125.1(727.213501.122421221222max2DRQPPffcQffbaQpqQpr降管式中：Q2—频率f1与f2下产量，m3/d；Pr—井底静压，MPa；qmax—地层最大理论产量，m3/d；P管—生产流程所需压力，MPa；P降—油管内压力损失，MPa；a,b,c—试验获得电泵特性曲线特征参数；Rp—生产气液比，m3/m3；D—油嘴直径，mm；其关系曲面如图2.3所示。由图可知，频率比与油嘴尺寸是相互影响，变频增大了油嘴调节的范围，同时油嘴调节也增大了变频的调节范围。第一届全国碳中和与绿色发展大会793图2.3产液量与频率比、油嘴尺寸关系曲面生产过程中，频率范围一般为为[30Hz，70Hz]，频率比的取值为[0.6，1.4]；结合泵的最佳使用排量范围，可得变频适用范围判别式为：[0.6额，1.4额][0.36额，1.96额]图2.4电泵调频状态下排量与扬程变化情况由图2.4可以看出，在变频条件下，电潜泵运行能力得到了极大幅度的提高。3电泵井自动控制技术3.1变频器远程响应图3.1变频器远程操控原理示意图第一届全国碳中和与绿色发展大会794当代主流变频器都配置远程指令响应模块，如图3.1所示，利用海底光缆等通讯设备远在数十公里之外的中心平台或陆地终端就可以发送启动、关停、调频等指令，实现人机交互。3.2油嘴自动控制技术在可调油嘴上安装电动执行机构，可以实现油嘴的自动连续调节，同时，油嘴开度、嘴前和嘴后压力、温度、流量等信息可以利用温度、压力变送器等监测装置把实时监测到的数据发送回陆地。目前伯纳德、罗托克等公司都已经开发了成熟的产品体系，可以满足不同工况下的应用需求。图3.2电动执行机构进行油嘴调节原理示意图（伯纳德公司）4海上智能油田建设方案目前海上油田已经有多个项目开展了智能化方案设计，以南海东部P油田为例，现场实时生产数据通过数据自动采集装置进入平台中控系统，经由通讯设施再进入陆地数据，配置电泵井自动优化技术的智能采油管理对各类数据进行大数据分析后进行实时的生产参数优化，结果直接反馈回生产平台，如图4.1所示。为了防止人工智技术不完善带来的不利影响，投产初期需要对人工智能自动优化的结果进行人为干预，经现场工程师确认后执行优化命令，在未来，如果有大量的案例证明自动优化结果的可靠性后可以逐步减少人为干预，实现全流程的自动化。第一届全国碳中和与绿色发展大会7955结论与建议（1）受诸多因素影响，海上油田电泵井生产系统总体效率偏低，需要持续优化。（2）人工智能技术是进一步提升电潜泵生产系统效率的有效手段之一，随着大数据、物联网、云计算、5G通信等技术的不断发展，智能化采油管理有望成为海上油田增产增效的新方向。参考文献[1]管虹翔,李成见,李萍,齐桃,李伟,纵封臣.变频条件下电潜泵井的产量调节能力研究[J].石油机械,2008(02):59-62.[2]隋先富,彭龙,韩国庆,范白涛,于继飞.基于主成分分析法的电潜泵故障诊断[J].西南石油大学学报(自然科学版),2020,42(06):107-114.[3]吴晓东,张建军,韩国庆,师俊峰,岑学齐,赵瑞东.油气井生产系统优化设计与诊断决策软件[J].西安石油大学学报(自然科学版),2015,30(01):105-110+10.[4]何岩峰,吴晓东,贺甲元,于继飞,韩国庆.电潜泵举升系统温度压力耦合计算方法研究[J].西南石油大学学报(自然科学版),2008(05):145-147+2.[5]栾德爵.基于总线控制的电潜泵地面控制系统热冗余技术研究[J].自动化技术与应用,2019,38(09):73-75.[6]崔博.潜油电泵自适应控制技术的研究与应用[J].化工自动化及仪表,2020,47(01):51-55.第一届全国碳中和与绿色发展大会796低浓度CO2矿化对再生微粉理化特性的影响研究李林坤1，刘琦1，黄天勇2，焦泽坤2，彭勃1（1.中国石油大学（北京）非常规油气科学技术研究院，温室气体封存与石油开采利用北京市重点实验室，北京102249；2.北京建筑材料科学研究总院有限公司，固废资源化利用与节能建材国家重点实验室，北京100041）摘要：采用低浓度CO2对建筑垃圾破碎筛分过程产生的再生微粉进行矿化处理，研究不同矿化时间和含水量对于再生微粉理化特性的影响并利用激光粒度分析仪、XRF、XRD、SEM-EDS、TGA-DSC对矿化前后再生微粉粒度分布、化学成分、矿物组成、微观形貌、CO2封存量进行了表征。随后以再生微粉为矿物掺合料，按一定比例等量替代水泥，通过测量水泥胶砂的扩展度和强度，研究CO2矿化对再生微粉活性和需水量的影响。结果表明：含水量为10%的再生微粉矿化处理3天后，相比于未处理前的再生微粉胶砂扩展度提高20%，活性提高16%。CO2矿化强化再生微粉不仅提高了再生再生微粉理化特性，而且一定量的CO2也被再生微粉永久封存。关键词：CO2矿化封存；废弃混凝土再利用；再生微粉强化；矿化时间；含水率PropertyimprovementofrecycledconcretepowderbymineralcarbonationLinkunLi1,QiLiu1,TianyongHuang2,ZekunJiao2,BoPeng1(1.BeijingKeyLaboratoryforGreenhouseGasstorageandCO2-EOR,TheUnconventionalPetroleumResearchInstitute,ChinaUniversityofPetroleum-Beijing,102249,Beijing;2.BeijingBuildingMaterialsAcademyofSciencesResearch,StateKeyLaboratoryofSolidWasteReuseforBuildingMaterials,100041,Beijing)0引言自第一次工业革命以来CO2过度排放已被广泛认为是造成全球气候变化的主要因素[1]。目前，全球能源消费产生的CO2已达31.5Gt，水泥行业排放量约占7%，其中水泥行业60%的CO2排放来自于熟料的煅烧[2,3]。因此，减少水泥熟料的比重或开发石灰石含量较低的低钙水泥熟料将有效减少因煅烧而产生的CO2。现阶段，通过矿物掺合料（粉煤灰、钢渣、高炉炼渣、矿粉、再生微粉）替代部分水泥熟料配制不同强度等级的混凝土已经取得了良好的进展[4]。但再生微粉（粒径＜75μm）表面粗糙多孔，组分复杂而使其需水量高、活性低、粒径分布不均。当掺量超过10%时，会降低所有龄期混凝土的工作性、强度以及耐久性[5]，相比于其他矿物掺合料利用率偏低[6,7]。基于水泥基材料矿化封存利用CO2技术的发展——CO2矿化养护混凝土以及强化再生骨料[8-10]，利用CO2与再生微粉中的氢氧化钙（Ca(OH)2，CH）、水化硅酸钙凝胶（Ca5Si6O16(OH)·4H2O，C-S-H）以及未水化的硅酸盐熟料等反应形成以方解石型为主的碳酸钙（CaCO3）和无定形硅胶（SiO2·nH2O）填充于浆体孔隙中从而使浆体微观结构更加致密，粒径分布范围变窄，需水量得到一定程度的降低的同第一届全国碳中和与绿色发展大会797时，CO2也被矿化封存在微粉中[11]。此外，生成无定形的SiO2·nH2O活性较高可以与后续养护过程中的产生的水化产物CH反应生成具有交联作用的水化C-S-H凝胶。而产物CaCO3的填充效应和成核作用也为后续水化产物的形成提供成核点位，促进水化产物围绕着晶核形成进而使再生微粉更加有利于作为掺合料促进混凝土强度的形成[12]。Teramura[13]等较早发现实验室废弃混凝土回收再利用过程产生的再生微粉按水灰比0.5注入磨具压制成型并放置在CO2浓度为100%、压力为4bar的环境下养护0.8h，发现处理后的再生微粉的硅酸盐混凝土砌块力学性能得到了明显的改善。Cheng[14]等为了更好的探究矿化后的再生微粉对于水泥净浆的影响，将实验室成型的净浆养护至龄期后破碎筛分成所需的再生微粉并将其放置在碳化箱（CO2浓度＜20%、常压）中处理28天。经处理后以掺量5%、10%、15%、20%、30%掺入水泥成型净浆，与普通净浆相比，矿化后粉末掺量为20%以下时，净浆的抗压强度保持相当或有所提高，当掺量为15%，净浆可达67.5MPa。同时，再生微粉的需水量也得到了一定程度的降低。因此，再生微粉矿化处理后的再利用不仅扩大了建筑垃圾循环利用的使用范围和空间，而且对推动建筑垃圾资源化利用产业和CO2封存利用的发展具有重大意义[15]。现阶段，矿化再生微粉的过程中缺少关于矿化时间和含水量对于再生微粉需水量、活性影响的系统性认识。此外，再生微粉大多数是来源于实验室中的废弃混凝土，组分较为简单，无法为该技术大规模示范提供基础；本文基于CO2矿化再生微粉的处理方法利用低浓度二氧化碳矿化处理建筑垃圾制备再生骨料过程中伴随产生的粒径小于75μm的再生微粉。从微观结构、物相组成等角度系统地研究再生微粉矿化时间和含水量对于再生微粉性能的影响，探索最佳的试验参数，进而为水泥行业低碳化和建筑废物的资源化利用提供了一条新的途径。2材料与方法2.1实验材料再生微粉（粒径＜75μm），筛分来自北京市朝阳东坝资源中心粒径＜2.36mm的再生细骨料所得；P·I42.5硅酸盐基准水泥其各项属性如表1.1（a）、(b)所示，购自中国建筑材料科学研究总院有限公司；中国ISO标准砂，购自厦门艾思欧标准有限公司；二氧化碳气体，＞99.0%，均为北京市千禧京城气体有限公司提供；水，实验过程均使用北京市普通自来水。表1.1（a）P·I42.5硅酸盐基准水泥化学成分含量（%）Tab2.1ChemicalcompositionoftheP·I42.5Portlandclinkercomposition(w/%)组分CaOMgOSiO2SO3N2Of-CaO其他含量65.362.3122.150.460.4880.958.28表1.1（b）P·I42.5硅酸盐基准水泥物理性能检测结果Tab2.1PhysicalpropertiesofP·I42.5Portlandclinker细度(0.08/%)密度（g/cm3）比表面积（m3/kg）强度（MPa）3天28天0.865.362.3126.857.191.2试验设计与方法1.2.1再生微粉的制备及放射性水平分析本实验使用来自北京市朝阳东坝资源中心制备粒径＜2.36mm再生细骨料伴随产生的再生微粉。由于再生细骨料来自于长年堆积在外的建筑垃圾，组分复杂。为了保证再利用过程中对人体无害，再生微粉制备前需要根据国家标准《GB6566-2010建筑材料放射性核素限量》对其放射性核素镭（Ra224）、钍(Th232)、钾(K40)进行测试。此再生微粉放射性核素比活第一届全国碳中和与绿色发展大会798度（CRa：12.45Bq·kg-1；CTh：28.25Bq·kg-1；CK：449.58Bq·kg-1）满足下式，可作为建筑材料使用。a/370/260/42001RThKCCC200RaC式中：CRa、CTh、CK分别为建材产品中的镭（Ra224）、钍(Th232)、钾(K40)的放射性核素比活度，单位为Bq·kg-1（贝可/公斤）。1.2.2再生微粉的预处理利用震击式标准振筛机和新标准方孔砂石筛（筛孔边长为2.36mm、1.18mm、0.6mm、0.355mm、0.15mm、0.075mm）筛分制备粒径＜2.36mm再生细骨料产生的再生微粉(RecycledConcretePowder，RCP)。10min后，将过筛后的再生微粉一批放置在65℃的烘箱中72h，直至质量不在变化，记为含水率为0%；另一批不做处理，其自然条件下含水率为10%。1.2.3再生再生微粉的矿化处理本实验选取了两批再生微粉，一批为烘干后的再生微粉（含水率为0%）。另一批为未烘干过的再生微粉（自身含水率为10%）分别矿化处理1d、2d、3d、4d研究在常温常压下矿化时间、再生微粉含水率对再生微粉理化性质以及CO2封存量的影响。整个矿化过程是在二氧化碳浓度为20%、温度为23±2℃、相对湿度70±5%的CCB型混凝土碳化箱内进行。具体矿化方式是将两种含水率的再生微粉试样，共计2组8份(每组4份)均匀平铺后放入碳化箱处理。间隔一定时间(1d、2d、3d、4d)从碳化箱先短后长依次取出试样（MineralizationofRecycledConcretePowder,MRCP）。最后将矿化后的试样放置在65℃的烘至恒重后，放置在密封袋保存。1.3测试方法1.3.1微观结构、矿物组成使用日本日立公司S-3400N扫描电子显微镜、ApploXEDS、荷兰帕纳科公司的AxiosMAXX射线荧光光谱仪以及日本理学公司UltimaIVX射线粉末衍射仪对矿化前后再生微粉的微观结构、矿物组成的变化进行表征分析。1.3.2粒度分布采用激光粒度分析仪对颗粒的散射光谱进行分析确定矿化前后再生微粉颗粒的粒径大小及粒度分布。本试验所用的激光粒度分析仪为Malvern2000型激光粒度分析仪，如图1.1所示。图1.1Malvern2000型激光粒度分析仪Fig1.1Malvern2000laserparticlesizeanalyser第一届全国碳中和与绿色发展大会7991.3.3细度参考GBT1345-2005《水泥细度检验方法筛析法》，使用45μm负压筛析法对矿化前后的再生微粉细度模数进行计算。%1001WRF式中：F为再生微粉试样的筛余百分率，单位为质量百分数（%）；R1为再生微粉筛余物的质量（g）；W为再生微粉试样的质量（g）1.3.4需水量试验中采用水泥胶砂扩展度来表征粉末的需水量。具体过程参照GB/T2419-2005进行，采用扩展度试验台进行测试，测试所用截锥圆模尺寸为高60mm、上直径70mm和下直径100mm。再生微粉水泥胶砂按水灰比0.5、再生微粉掺量30%、中国ISO标准砂1350g配比拌和而成，其具体扩展度测试方法如下（图1.2（a）、（b））：1）用湿布擦拭扩展度试验台、截锥圆模等；2）将搅拌好的水泥砂浆装入放置在扩展度试验台上的截锥圆模中，均匀振捣、压实，刮平；3）取出截锥圆模，打开扩展度试验台并以每秒一次的速度跳动1min；4）跳动完毕后，利用直接卡尺测量两个垂直方向上直径，并取其算术平均值作为试验结果。对比胶砂采用P.I42.5普通硅酸盐水泥按水灰比0.5、中国ISO标准砂1350g制备水泥胶砂并按上述方法测其扩展度。图1.2胶砂扩展度测试Fig1.2Slumpflowofcementmortar1.3.5活性指数再生微粉活性指数参照JG/T573-2020《混凝土和砂浆用再生微粉》进行测试。确定活性指数的胶砂配合比如下表1.2所示。表1.2胶砂配合比Tab1.2Mixproportionsofcementmortar胶砂种类水泥/g再生微粉/gISO砂/g加水量/g对比胶砂450±2n/a1350±5225±1微粉胶砂315±1135±11350±1225±1将搅拌成型后的砂浆放置的水泥自动标准养护水箱养护28d后，按GB/T17671的规定分别测定对比胶砂和微粉胶砂的28d抗压强度。再生微粉活性指数按下式计算，结果精确至1%第一届全国碳中和与绿色发展大会800%1000tRRA式中：A为活性指数；Rt再生微粉28d抗压强度；R0对比胶砂28d抗压强度，单位兆帕（MPa）1.3.6CO2封存量采用热重/差示扫描联用SDTQ600（图1.3）进行再生微粉CO2封存量测试。试样测试温度范围0~1500℃，升温速率为10℃/min。试验样品均为在65℃烘干72h。通过计算粉末在550~950℃下的质量损失百分比，评估再生微粉的CO2封存量。图1.3SDTQ600热重/差示联用分析仪Fig1.3SDTQ600differentialscanningcalorimetry/thermogravimetry-massspectrometry2结果与讨论2.1矿化时间对再生微粉性能的影响矿化时间对于两种不同含水率的再生微粉需水量、活性的影响，如下图2.1(a)、(b)所示。图2.1矿化时间对于再生微粉性能影响Fig2.1EffectsoftimeonthepropertiesofRCP图2.1（a）中掺入未矿化处理的再生微粉砂浆因再生微粉需水量较高使其在同样水灰比的条件下扩展度远低于对比砂浆，约130mm。再生微粉矿化处理1天后的砂浆性能明显优于未处理的。延长矿化时间至4d，微粉砂浆的扩展度上升变缓，逐渐趋于平稳。同时，矿化后的再生微粉活性明显优于未处理的，其主要原因是矿化生成无定形的SiO2·nH2O活性较高可以与养护过程中的水化产物反应生成具有交联作用的水化C-S-H凝胶以及产物CaCO3的填充效应、成核作用为水化产物的形成提供成核点位，促进水化产物围绕着晶核形成进而提高混凝土强度。此外，再生微粉10%含水率因促进了CO2在孔隙中的扩散溶解，加快了与再生微粉中的碱土金属离子的反应速率，提高了矿化程度使其各项性能优于含水率为0的再生微粉。为了进一步探究矿化过程对于再生微粉性能的影响，分别对未矿化的再生微粉第一届全国碳中和与绿色发展大会801和矿化3d的再生微粉微观结构、物相组成进行分析。2.2CO2矿化对再生微粉微观结构的影响未矿化粉末颗粒尺寸不均匀，表面粗糙且疏松多孔，孔隙率较大如图2.2（左）所示。CO2矿化后，再生微粉孔隙中的碱土金属离子（Ca2+、Mg2+）生成碳酸盐矿物碳酸钙（CaCO3）、碳酸镁（MgCO3）以及具有高聚合度的无定形SiO2等，使其间孔隙得到填充。（图2.2（右））对矿化前后的再生微粉进行了X射线粉末衍射分析发现，在Ca2+存在的情况下，Mg2+倾向于以CaxMg1-xCO3的形式共沉淀存在，而不是MgCO3的形式存在。具体物相变化如图2.3所示[16]。本实验再生微粉来自于城市建筑垃圾之中，组分复杂。因此，再生微粉的XRD只显示与CO2发生反应的矿物。图2.2再生再生微粉矿化前后的微观结构Fig2.2SEMoftheRCPandMRCP矿化后的再生微粉的主要产物是碳酸钙，其粒径规则，分布相对均匀，可填充颗粒孔隙，有效改善的再生微粉的粒度分布。如图2.4所示，矿化3d后的再生微粉粒度分布范围变窄、分布的更加均匀，其细度模数也由原来的由33.3%减低至22.5%。图2.3再生微粉矿化前后的XRDFig2.3XRDpatternoftheRCPandMRCP图2.4再生再生微粉矿化前后的粒径分布Fig2.4ParticlesizedistributionoftheRCPandMRCP再生微粉的矿化不同于混凝土矿化养护，不存在过度矿化对后期性能影响的问题[17,18]。再生微粉的矿化不仅可提高了自身的性能而且在矿化过程中具有封存低浓度的CO2的能力。2.3再生微粉的CO2封存潜力评估建筑垃圾回收过程产生的再生微粉具有较高碱金属氧化物含量，因此，和混凝土、骨料一样具有矿化封存利用的CO2能力，表2.1为再生微粉的化学成分含量。表2.1再生微粉的化学成分含量（%）Tab2.1ChemicalcompositionofRCP(w/%).组分CaOMgOSiO2SO3N2OK2O其他含量19.905.8439.551.302.021.5629.83根据水泥基材料理论封存CO2的计算公式[19,20]，来自北京市朝阳东坝资源处理中心的3d第一届全国碳中和与绿色发展大会802再生微粉的最大CO2理论封存量约为25%。CO2%max=0.785(CaO－0.7SO3)+1.091MgO+1.420Na2O+0.935K2O采用热重/差示扫描联用可定量分析矿化前后再生微粉中CaCO3质量的改变。CaCO3分解温度一般在550~950℃。由曲线上550~950℃之间的失重百分比可得出CO2的封存量[21]。由图2.5可知，含水率为10%的再生微粉矿化处理3d，CO2的实际封存量仅为6%，即100g再生微粉可以吸收6g的CO2。再生微粉的CO2封存量无法达到水泥基材料的最大理论封存量的原因是再生微粉因来自于常年在室外堆积的建筑垃圾，与大气中的CO2反生矿化反应本身就含有一部分碳酸盐等碱金属矿物。此外，该过程为CO2气体扩散-产物层形成所控制。常温常压下低浓度CO2以及反应末期产物层碳酸盐矿物的形成，使孔隙结构较为致密，不利于CO2的孔隙中的溶解，因此，矿化反应速率较慢，矿化程度较低。图2.5再生再生微粉矿化前后的热重曲线Fig2.5TGA-DSCcurveoftheRCPandMRCP以北京市为例，2017年度北京市建筑拆除5985万m2，产生建筑垃圾7780万吨，2018年实施4000万m2的建筑拆除，产生约5200万吨建筑垃圾[22]。现阶段，北京市的建筑垃圾的年生产量已高达5000万吨，包括废弃混凝土、金属、玻璃、木材，其中废弃混凝土占建筑垃圾的比重超过30%，即年产1500万吨。在废弃混凝土回收过程中产生约20-50%的再生微粉，则北京市年产300~750万吨再生微粉。根据现阶段研究结果，北京市每年可通过再生微粉吸收18~45万吨CO2。同时，由市发改委出台文件，每处理1吨建筑垃圾将获得45元的补贴[23]。再生微粉的矿化处理在获得环境效益的同时也具有一定的经济效益。3结论与建议本文利用低浓度CO2矿化处理来自北京市朝阳东坝资源处置中心的再生微粉在实现一定量的低浓度CO2封存利用的同时，再生微粉的各项性能皆可满足行业标准JG/T573-2020《混凝土和砂浆用再生微粉》，达到Ι级再生微粉。1）20%CO2浓度、室温、常压的条件下处理的再生微粉，其活性、需水量明显优于处理前。再生微粉性能随处理时间的延长而不断提升，最终趋于稳定。2）含水率为10%的再生微粉矿化处理3d后，相比于未处理前微粉砂浆扩展度提高约20%、活性提高16%。同时，在各项性能上也优于烘干后矿化的再生微粉。直接液相矿化更适合再生微粉的矿化处理。3）CO2矿化处理再生微粉在一定程度上提高了再生微粉的性能，但程度远远不够。未来该部分研究工作可集中于如何在成本较低、工艺操作简单的条件下进一步提高再生微粉矿化程度。此外，再生微粉的活性提高是否是因为CaCO3成核效应、填充效应，还是矿化产物无定形SiO2的活性较高促进了更多水化产物的生成仍需要进一步研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会803参考文献[1]IEA(2021),GlobalEnergyReview:CO2Emissionsin2020,IEA,Paris.https://www.iea.org/articles/global-energy-review-CO2-emissions-in-2020[2]WorldMeteorologicalOrganization.GreenhouseGasBulletin(GHGBulletin)-No.16:TheStateofGreenhouseGasesintheAtmosphereBasedonGlobalObservationsthrough2019[C].2020.[3]JosO,JeroenP.TrendsinGlobalCO2andTotalGreenhouseGasEmissions；2020Report[R].PBLNetherlandsEnvironmentalAssessmentAgency,2020.[4]WorldBusinessCouncilforSustainableDevelopment.LowCarbonTechnologyPartnershipinitiative(LCTPi)–Cement[R].2015.[5]LuB,ShiC,JZhang,etal.EffectsofcarbonatedhardenedcementpastepowderonhydrationandmicrostructureofPortlandcement[J].ConstructionandBuildingMaterials,2018,186(20):699-708.[6]SkocekJ,MaciejZ,HahaMB.CarbonCaptureandUtilizationbymineralizationofcementpastesderivedfromrecycledconcrete[J].ScientificReports,2020,10(1),5614.[7]刘栋,张鹏宇,刘彤,张希,吴鹏,陈佳宁.建筑垃圾中再生微粉材性表征及潜在活性的激发[J].硅酸盐通报,2016,35(08):2635-2641.[8]LiuZ,MengW.Fundamentalunderstandingofcarbonationcuringanddurabilityofcarbonation-curedcement-basedcomposites:Areview[J].JournalofCO2Utilization,2020,44,101428.[9]ZhuC,FangY,WeiH.Carbonation-cementationofrecycledhardenedcementpastepowder[J].ConstructionandBuildingMaterials,2018,192(20):224-232.[10]LiangC,PanB,MaZ,etal.UtilizationofCO2curingtoenhancethepropertiesofrecycledaggregateandpreparedconcrete:Areview[J].Cement&ConcreteComposites,2020,105:103-446.[11]ZhangD,GhoulehZ,ShaoY.Reviewoncarbonationcuringofcement-basedmaterials[J].JournalofCO2Utilization,2017,21:119-131.[12]FangY,ChangJ.Microstructurechangesofwastehydratedcementpasteinducedbyacceleratedcarbonation[J].Construction&BuildingMaterials,2015,76(1):360-365.[13]TeramuraS,IsuN,Inagaki.NewBuildingMaterialfromWasteConcretebyCarbonation[J].JournalofMaterialsinCivilEngineering,2000,12(4):288-293.[14]程雄飞,林忠财.加速碳化硬化水泥浆体粉对净浆强度及微观结构的影响[D].湖南大学,2019.[15]汪振双,苏昊林.重复再生混凝土性能和环境影响研究[J],中国环境科学,2018,38(010):3801-3807.[16]MoL,ZhangF,DengM.Effectsofcarbonationtreatmentonthepropertiesofhydratedflyash-MgO-Portlandcementblends[J].Construction&BuildingMaterials,2015,96:147-154.[17]TamVivianWY,ButeraAnthony,LeKhoaN.MechanicalpropertiesofCO2concreteutilisingpracticalcarbonationvariables[J].JournalofCleanerProduction,2021,294:126-367.[18]JangJG,KimGM,KimHJ,etal.ReviewonrecentadvancesinCO2utilizationandsequestrationtechnologiesincement-basedmaterials[J].Construction&BuildingMaterials,2016,127(30):762-773.[19]YiZ,WangT,GuoR.SustainablebuildingmaterialfromCO2mineralizationslag:AggregateforconcretesandeffectofCO2curing[J].JournalofCO2Utilization,2020,40:101-196.[20]蒲云辉,尹杰,李薇薇,王清远,李文渊.水泥基材料封存二氧化碳评价方法研究进展[J].成都大学学报(自然科学版),2019,38(02）:206-209+217.[21]PoonCS,etal.EffectsoflimestonepowderonCaCO3precipitationinCO2curedcementpastes[J].CementConcreteComposites,2016:9-16.[22]赵志威,韩建国,于敬,李鑫.北京:让建筑垃圾“变废为宝”[J].中国环境监察,2019(07):66-67.[23]北京市住建委,市发改委,等.《关于进一步加强建筑废弃物资源化综合利用工作的意见》.2018,4,30.[24]WMOGreenhouseGasBulletin(GHGBulletin)-No.15:TheStateofGreenhouseGasesintheAtmosphere第一届全国碳中和与绿色发展大会804BasedonGlobalObservationsthrough2018[M].WorldMeteorologicalOrganization.2019.[25]IEA.TechnologyRoadmap-Low-CarbonTransitionintheCementIndustry[M].2019.[26]<pbl-2020-trends-in-global-co2-and_total-greenhouse-gas-emissions-2020-report_4331.pdf>[J].2481.[27]LUB,SHIC,ZHANGJ,etal.EffectsofcarbonatedhardenedcementpastepowderonhydrationandmicrostructureofPortlandcement[J].ConstructionandBuildingMaterials,2018,186(OCT.20):699-708.[28]SKOCEKJ,MACIEJZ,HAHAMB.CarbonCaptureandUtilizationbymineralizationofcementpastesderivedfromrecycledconcrete[J].ScientificReports,2020,10(1):[29]刘栋,张鹏宇,刘彤,etal.建筑垃圾中再生微粉材性表征及潜在活性的激发[J].硅酸盐通报,2016,35(08):2635-41.[30]LIUZ,MENGW.Fundamentalunderstandingofcarbonationcuringanddurabilityofcarbonation-curedcement-basedcomposites:Areview[J].JournalofCO2Utilization,2020,44([31]ZHUC,FANGY,WEIH.Carbonation-cementationofrecycledhardenedcementpastepowder[J].ConstructionandBuildingMaterials,2018,192(DEC.20):224-32.[32]LIANGC,PANB,MAZ,etal.UtilizationofCO2curingtoenhancethepropertiesofrecycledaggregateandpreparedconcrete:Areview[J].CementandConcreteComposites,2020,105(103446.[33]ZHANGD,GHOULEHZ,SHAOY.Reviewoncarbonationcuringofcement-basedmaterials[J].JournalofCO2Utilization,2017,21(119-31.[34]FANGY,CHANGJ.Microstructurechangesofwastehydratedcementpasteinducedbyacceleratedcarbonation[J].Construction&BuildingMaterials,2015,76(feb.1):360-5.[35]TERAMURAS,ISUN,INAGAKIK.NewBuildingMaterialfromWasteConcretebyCarbonation[J].JournalofMaterialsinCivilEngineering,2000,12(4):288-93.[36]程雄飞.加速碳化硬化水泥浆体粉对净浆强度及微观结构的影响[D];湖南大学,2019.[37]汪振双,苏昊林.重复再生混凝土性能和环境影响研究[J].中国环境科学,2018,38(10):3801-7.[38]MOL,ZHANGF,DENGM.Effectsofcarbonationtreatmentonthepropertiesofhydratedflyash-MgO-Portlandcementblends[J].Construction&BuildingMaterials,2015,96(147-54.[39]VWTA,ABA,KNLB.MechanicalpropertiesofCO2concreteutilisingpracticalcarbonationvariables[J].JournalofCleanerProduction,294([40]JANGJG,KIMGM,KIMHJ,etal.ReviewonrecentadvancesinCO2utilizationandsequestrationtechnologiesincement-basedmaterials[J].Construction&BuildingMaterials,2016,127(nov.30):762-73.[41]YIZ,WANGT,GUOR.SustainablebuildingmaterialfromCO2mineralizationslag:AggregateforconcretesandeffectofCO2curing[J].JournalofCO2Utilization,2020,40(101196.[42]蒲云辉,尹杰,李薇薇,etal.水泥基材料封存二氧化碳评价方法研究进展[J].成都大学学报(自然科学版),2019,38(02):206-9+17.[43]POON,CHI,SUN,etal.EffectsoflimestonepowderonCaCO3precipitationinCO2curedcementpastes[J].Cement&ConcreteComposites,2016,[44]赵志威,韩建国,于敬,etal.北京:让建筑垃圾“变废为宝”[J].中国环境监察,2019,第一届全国碳中和与绿色发展大会805油气混烧锅炉在海上平台的应用与探索杨风允，燕夏婧，王文祥（中海油研究总院有限责任公司）摘要：本文从技术方案分析、经济性分析、碳减排量分析以及现场实际应用情况分析等方面分析了油气混烧技术在海上油气田开发锅炉中的应用。通过研究分析，认为油气混烧技术具备相对明确的多工况燃烧控制方式，具备技术上的可行性；油气混烧技术的应用对于油田开发具有良好的经济性；油气混烧技术的应用对于减少碳排放有明显的作用；现场应用情况表明油气混烧模式下对于燃油和燃气比例的限制可以更为宽松。总体上认为油气混烧技术在海上稠油油田开发用蒸汽锅炉甚至直燃式导热油锅炉中推广应用。关键词：油气混烧；稠油开发；混烧控制机理；节能降碳1前言伴生气利用是海上油气田开发过程中节能降碳的重要手段之一，本文主要阐述通过油气混烧锅炉技术解决海上稠油油田开发过程中伴生气利用的探索与实践。海上稠油油田开发过程中通常伴有少量的伴生气，且逐年衰减，伴生气量通常无法单独满足热采注汽锅炉的燃料需求，采取放空或者火炬燃烧的方式处理，不符合目前节能降碳的原则。本文从技术可行性、经济性以及实施后的跟踪评价等方面论述油气混烧技术在海上平台的探索应用，以期为后续油气混烧技术在热采蒸汽锅炉乃至导热油锅炉中的应用起到一定的支撑作用。2油气混烧技术分析油气混烧技术分析重点在于油气两用燃烧器的控制机理分析，包括器在单燃料燃烧、油气混烧、不同燃烧模式切换等工况的控制机理分析。2.1总体控制方式以某燃烧器厂家油气两用燃烧器为例，其总体控制方式为空燃比调控控制。燃烧器使用气体或液体燃料时，燃料与空气先进行混合，得到一定要求的混合比例，即空燃比，然后再进行燃烧。空燃比的大小，直接影响着燃烧效率、火焰特性、燃料消耗量及环境保护等问题。良好的空燃比，即得到燃料与空气最佳的比例是燃烧器调试所追求的目标。调控空燃比的意义包括：①在保证燃料完全燃烧的条件下，使助燃空气量超过所需的理论量最少，亦即空气过剩系数最小，则锅炉内燃烧效率最高；相反，空气过剩系数过大或过小，都会使加热温度降低，造成燃料消耗增加；②正确控制空燃比，可减少烟气量或避免不完全燃烧气体的产生。将过大的空燃比减小到正常值，可减少烟气量，从而减少排放烟气带走的物理热损失；将原来过小的空燃比增加到正常值，可使燃料完全燃烧，从而减少燃料浪费。因此，正确控制空燃比，可以有效降低燃料的消耗量；③空燃比调节不当，会引起或加剧污染性气体生成，如一氧化碳、氮氧化物、经类、第一届全国碳中和与绿色发展大会806硫化物等有害气体，既污染环境，又危害人体健康。油气混烧燃烧器燃烧系统管线P&ID图如图2-1所示图2-1油气混烧燃烧系统管线P&ID图管路配置说明：①风机部分包括防爆变频风机或者是风量调节阀（挡板）；②点火枪部分包括完整的点火枪管线；③燃气部分包括个燃气电动调节阀，两个限流阀；④油路部分包括个截止阀和个燃油电动调节阀；按照以上配置，即可通过电子比调的方式实现燃气、燃油的单燃料和混烧调节。2.2单燃料模式控制策略1）单燃油控制策略CMS（过程控制系统）主要功能就是根据锅炉负荷（烟气温度）要求，同时调节空气与燃油的阀门开度，精确控制空燃配比，使燃烧器始终工作在最佳的状态；当BMS（燃烧管理系统）完成燃烧器的点火控制后，会发出允许调节燃烧量的指令给CMS，由CMS开始根据负荷要求，同时控制下列几个部件：主燃油调节阀主空气调节阀（或变频电机）CMS根据内置空燃比控制曲线，同时控制燃油调节阀和主空气调节阀（或变频电机），实现在全功率（负荷）范围内的精确空燃比控制的功能；报警输出：当CMS检测到不正常状态时，可以输出报警信号给BMS,提示系统需关闭。2）单燃气控制策略CMS主要功能就是根据锅炉负荷（烟气温度）要求，同时调节空气与燃气的阀门开度，精确控制空燃配比，使燃烧器始终工作在最佳的状态；当BMS完成燃烧器的点火控制后，会发出允许调节燃烧量的指令给CMS，由CMS开始根据负荷要求，同时控制下列几个部件：（中心火（中心燃气阀片状燃气阀）的设定，在调试时人工设置完毕）主燃气调节阀主空气调节阀（或变频电机）第一届全国碳中和与绿色发展大会807MS根据内置空燃比控制曲线，同时控制燃气调节阀和主空气调节阀（或变频电机），实现在全功率（负荷）范围内的精确空燃比控制的功能；报警输出：当CMS检测到不正常状态时，可以输出报警信号给BMS，提示系统需关闭。2.3油气混烧模式控制策略用户同时供两种燃料给燃烧器进行燃烧的情况均属于混烧模式。1、混烧的控制策略混烧的控制方式将采用电子比调的方式，与单燃料控制方式类似，通过一组CMS中的配比曲线，同时对空气、燃油和燃气进行比例调节，如图3-2所示。图3-2混烧CMS过程控制图2、混烧的条件：如果燃烧器需要长期处于混烧模式工作，而并不是处于燃料切换阶段，那么建议此时的锅炉负载不应当小于额定负载的45%。此时的燃油负荷应大于25%（额定负载），燃气负荷应大于20%（额定负载）。此时的混烧配比可以满足锅炉45％的负载需求。因此，如果单种燃料的燃烧负荷量由千燃料供应端无法保证燃料入口压力和流量时，就必须关停此燃料（直到燃料端重新满足正常输送条件）将燃烧器转换成单燃料的燃烧模式。2.4燃料切换控制策略1、燃气模式转换混烧模式控制策略描述单燃气转混烧：在燃气正常运行时，负荷要求大于45%，选择混烧模式，CMS会将燃油调节阀控制到对应25％负荷的阀门开度（此时需要外部负载配合控制，减小锅炉的输出扰动），然后通知BMS一段时间(10-20秒）后，将燃气调节阀逐步调节到混烧模式下打开燃油切断阀，燃烧稳定的阀门开度，然后CMS根据热负荷要求，自动调节燃油／燃气／空气流量，运行在正常混烧模式；第一届全国碳中和与绿色发展大会8082、混烧模式转换燃气模式控制策略描述混烧转单燃气：在混烧模式下，选择单燃气模式，CMS会将燃油调节阀控制到对应25％负荷的阀门开度，同时根据负荷和空燃比，调节燃气阀开度，保持总负荷不变；然后通知BMS关闭燃油切断阀（此时需要外部负载配合控制，减小锅炉的输出扰动），燃烧稳定一段时间（5-10秒）后，将燃气调节阀逐步调节到单燃气模式下的阀门开度，然后CMS根据热负荷自动调节燃气流量；3、燃油模式转换混烧模式控制策略描述单燃油转混烧：在燃油正常运行时，负荷要求大于45%，选择混烧模式，CMS会将燃气调节阀控制到对应20％负荷的阀门开度（此时需要外部负载配合控制，减小锅炉的输出扰动），然后通知BMS一段时间（10-20秒）后，将燃油调节阀逐步调节到混烧模式下打开燃气切断阀，燃烧稳定的阀门开度，然后CMS根据热负荷要求，自动调节燃油/燃气/空气流量，运行在正常混烧模式；4、混烧模式转换燃油模式控制策略描述混烧转单燃油：在混烧模式下，选择单燃油模式，CMS会将燃气调节阀控制到对应20％负荷的阀门开度，同时根据负荷和空燃比，调节燃油阀开度，保持总负荷不变；然后通知BMS关闭燃气切断阀（此时需要外部负载配合控制，减小锅炉的输出扰动），燃烧稳定一段时间（5-10秒）后，将燃油调节阀逐步调节到单燃油模式下的阀门开度，然后CMS根据热负荷自动调节燃气流量；5、燃气模式转换燃油模式控制策略描述燃气转燃油，相当于燃气先转混烧，然后混烧再转燃油，CMS和BMS会依次自动进行配合操作；6、燃油模式转换燃气模式控制策略描述燃油转燃气，相当于燃油先转混烧，然后混烧再转燃气CMS和BMS会依次自动进行配合操作。2.5小结经过上述分析，油气两用燃烧器具备相对明确的多工况燃烧控制方式，具备技术上的可行性。同时提出了在油气混烧模式下明确的燃烧器整体负荷率以及燃油和燃气的各自负荷率的最小值要求。3经济性分析中海油渤海某稠油油田采油蒸汽吞吐热采开发，配置2台18t/h的蒸汽锅炉，油田开发的配产如表3-1所示。其特点是产出液中含有部分伴生气，伴生气量小，且逐年衰减，同时经过核算，伴生气量不足以满足单台锅炉的燃料用量需求。基于此，在设计期间，拟采用油气混烧燃烧器，通过油气混烧技术实现伴生气的利用，以降低天然气的排放并节省部分原油燃料。18t/h蒸汽锅炉单台耗气量约4.25x104m3/d，基于上一章节对于油气混烧模式下负荷率以及燃气比例的限制，气量在0.85x104m3/d以上的年份，伴生气可以得到利用。油气混烧：1-8年可采用油气混烧模式，9-10年烧原油。10年共消耗原油7.6万方，消耗原油费用共约为1.27亿元人民币。第一届全国碳中和与绿色发展大会809表3-1中海油渤海某稠油油田配产年份日均产量油水液气m3/dm3/dm3/d104m3/d11195.0555.141250.191.4521365.05723.392088.441.6131363.662350.803714.471.6141327.344402.085729.421.5751213.436341.677555.101.4461069.327777.768847.081.277923.098831.359754.441.108758.379323.4410081.810.909629.569504.4410134.010.7510540.859634.5710175.420.64若锅炉仅烧原油：一天消耗原油量为31.57m³/d，10年共消耗原油10.4万方。以65美金一桶原油计算，消耗原油费用共约为1.57亿元人民币。综上，通过油气混烧累计共可节省2.8万方原油，累计折现节省费用3000万元人民币。4减碳量分析《中国石油天然气生产企业温室气体排放核算方法与报告指南（试行）》规定了CO2、CH4、N2O、HFCS、PFCS和SF6六种温室气体，在海上平台天然气排放中主要需计算CO2和CH4两种。计算时，CH4须按全球増温潜势（GWP）折算成CO2当量。根据IPCC第二次评估报告，100年尺度内1吨CH4相当于21吨CO2的增温能力，因此项目中GWPCH4取值21。4.1含碳量计算方法：原油燃烧的CO2排放量计算方法：油燃烧油油油（式-1）油燃料气燃烧的CO2排放量计算方法：气燃烧气气（式-2）气气气非气气（式-3）气气气气（式-4）气非（式-5）式中：第一届全国碳中和与绿色发展大会810E油燃烧——燃烧产生的总CO2排放，单位为吨CO2Q油——原油量，单位为吨油——原油中含碳化合物的总含碳量，单位为吨碳/吨原油OF油——原油燃烧碳氧化率，取缺省值0.9844/12——碳与二氧化碳转换系数NCV——原油低位发热量，单位为百万千焦（GJ）/吨，取42.7EF——原油单位热值含碳量，单位为吨碳/GJ，取20.1×10-3E气燃烧——燃料气燃烧产生的总CO2排放，单位为吨CO2E气CO2——燃料气燃烧产生的CO2排放，单位为吨CO2E气CH4——燃料气燃烧产生的CO2排放，单位为吨CO2Q气——燃料气量，单位为万Sm3OF气——燃料气燃烧碳氧化率，取缺省值0.98气2——燃料气中CO2的体积浓度，取值范围为0～1气4——燃料气中CH4的体积浓度，取值范围为0～119.7——CO2气体在标准状况下的密度，单位为吨/万Sm37.17——CH4气体在标准状况下的密度，单位为吨/万Sm3气非2——燃料气中除CO2外其他含碳化合物的总含碳量，单位为吨碳/万Sm3n——燃料气中除CO2各种气体组分Vn——燃料气每种气体组分n的体积浓度CNn——燃料气体组分n化学分子式中碳原子的数目4.2减碳量计算锅炉CO2排放时：混烧过程，需计算锅炉烧油+锅炉烧气的CO2排放；仅烧原油，需计算锅炉烧油+火炬烧气的CO2排放。计算燃料气燃烧后的CO2排放需知燃料气组分，以渤海某项目为例燃料气组分如表3-2所示。表3-2燃料气组分组分体积浓度%CO20.625N20.703Methane97.947Ethane0.374Propane0.056i-Butane0.048n-Butane0.017i-Pentane0.042n-Pentane0.024n-Hexane0.072n-Heptane0.092按4.1的计算方法，结合表3-1中逐年气量，分别计算出10年混烧和单烧的总CO2排放量及减碳量，计算结果如表3-3所示。计算后可得，通过燃烧10年共可减少CO2排放9.6万吨。表3-3全年直接排放和燃烧后CO2排放量第一届全国碳中和与绿色发展大会811年份单烧CO2排放量/吨CO2混烧CO2排放量/吨CO2减碳量/吨CO2/年1428603019712663244044301611388334404430161138834437483017013578542786301991258764152830238112907402703027799948387903032284689376803768001036866368660总和412617316270963465现场应用情况分析文中所述中海油渤海某稠油油田投产后，实际生产状况如下：投产前期生产井数较少，伴生气产量较低，产量约0.25x104m3/d。实际锅炉运行状态：油气混烧锅炉处于油气混烧状态，天然气0.24x104m3/d，原油9m3/d，整体运行稳定，控制逻辑为：固定天然气的进气量，通过调节原油的量来控制锅炉的负荷。实际运行中锅炉总体负荷率为37%，其中天然气燃料所占负荷率约6%，原油燃料所占负荷率约31%。可见，实际应用过程中，可混烧的比例更为宽泛，此实际的运行经验为后续的混烧技术的应用和推广提供了良好的借鉴。6总结本文从技术方案分析、经济性分析、碳减排量分析以及现场实际应用情况分析等方面分析了油气混烧技术在海上油气田开发锅炉中的应用，得出如下结论：1、油气混烧技术具备相对明确的多工况燃烧控制方式，具备技术上的可行性。2、油气混烧技术的应用对于油田开发具有良好的经济性。3、油气混烧技术的应用对于减少碳排放有明显的作用。4、现场应用情况表明油气混烧模式下对于燃油和燃气比例的限制可以更为宽松。总体上建议油气混烧技术在海上稠油油田开发用蒸汽锅炉甚至直燃式导热油锅炉中推广应用。第一届全国碳中和与绿色发展大会812第七代半潜式钻井平台节能技术研究李晖，刘涛，王梦宵（中海油研究总院有限责任公司，北京100028）摘要：2021年以来，随着“碳达峰”和“碳中和”呼声日渐高涨，节能降耗工作在海上油气开发领域提升到了一个显著的高度，无论是海上油气生产还是海洋工程装备的建造，都十分关注节能减排技术在设计中的应用。本文通过对第七代半潜式钻井平台主要系统开展节能设计研究，阐述DP3闭环电力系统以及发电机组余热制淡技术等节能措施在钻井平台应用的可行性，为第七代半潜式钻井平台节能设计提供参考。关健词：半潜式钻井平台；节能设计ResearchonEnergySavingTechnologyoftheSeventhGenerationSemi-submersibleDrillingPlatformLIHui，LIUTao，WANGMengxiao(CNOOCResearchInstituteCo.,Ltd.，Beijing，100028)Abstract:since2021,asthe"carbonpeak"and"carbonneutral"callsforgrowing,inthefieldofoffshoreoilandgasdevelopmentofenergyconservationandconsumptionreductiontoasignificantlevel,bothoffshoreoilandgasproductionandtheconstructionofmarineengineeringequipment,andareveryconcernedaboutenergyconservationandemissionsreductiontechnologyintheapplicationofthedesign.Thispaperstudiestheenergysavingdesignofthemainsystemoftheseventhgenerationsemi-submersibledrillingplatform,andexpoundsthefeasibilityoftheapplicationofenergysavingmeasuressuchasDP3closed-looppowersystemandthewasteheatgeneratingtechnologyofthegeneratorsetinthedrillingplatform,soastoprovidereferencefortheenergysavingdesignoftheseventhgenerationsemi-submersibledrillingplatform.Keywords:semi-submersibledrillingplatform,energysavingdesign0引言能源问题是关系我国经济发展、社会稳定和国家安全的重大战略问题。随着我国的工业化和城市化建设进程加快，能源供需矛盾将越来越突出。我国是油气进口第一大国，2020年石油和天然气对外依存度分别攀升到73%和43%，石油对外依存度已经超过国际公认65%的警戒线，给国家能源安全带来严峻挑战。当前陆上油田稳产比较困难，国内原油产量增长的潜力在海上，开发新一代先进的海洋石油钻井设备，对于打破国外深水钻井技术卡脖子技术难题，开发我国深海油气资源以及保障国家能源安全都有着十分重要的意义。第一届全国碳中和与绿色发展大会8131半潜式钻井平台半潜式钻井平台从20世纪60年代开始投入使用，历经数十年的发展，到目前已经发展到能适应3600m水深以及各种复杂风、浪、流等恶劣气候条件的第七代钻井平台[1]。随着习近平总书记关于“碳达峰、碳中和”的工作要求的提出，本着节约资源，提高能源利用率的原则，无疑对第七代半潜式钻井平台节能设计提出了更高的要求。第七代半潜式钻井平台节能设计应遵循以下几个原则：1、在满足安全生产、平台稳定运行的情况下，推荐使用符合国家要求的高效节能设备，逐步淘汰高耗能落后机电设备，提高设备综合能效。2、综合考虑钻井船工艺流程以及作业程序，在满足空间布局需求情况下，合理配合发电机组台数以及型式，通过能源管理系统优化控制流程，采用DP3闭环电力系统设计，减少发电机组热备台数，避免发电机组长期处于低负荷状态，提升发电机组负荷率以及发电效率。3、应加强能源梯级利用，加强主电站余热回收利用，并考虑其它节能减排措施在第七代半潜式钻井平台应用的可能性。2半潜式钻井平台能源利用现状钻井平台由于远离陆地，受制于补给条件的限制，在半潜式钻井平台能源供应心脏——主电站一般配置的是柴油发电机，半潜式钻井平台在作业过程中主要的能源消耗为柴油，还有少部分燃料油和新水的消耗。以中海油服某第六代深水半潜式钻井平台为例，2019年第三季度共消耗生活水4223吨，钻井水7020吨，柴油3202.88吨，其他油品24.52吨。在2019年第三季度该半潜式钻井平台综合能源消费量约为4704吨标准煤。其中柴油消耗4667吨标煤，占总能耗的99.22%，是主要的能源消费，其它能源种类消费较少。表2-1某第六代半潜式钻井平台季度能耗情况汇总表能源消耗种类数量（t）折标系数能耗（tce）所占比例（%）柴油3202.881.4571kgce/kg4666.9299.22新水112430.0857kgce/t0.960.02其它油料24.521.4571kgce/kg35.730.76总能耗（tce）4704当期，该半潜式钻井平台主要在南海东部海域为业进行完井作业，钻井进尺是11538米，单位产品综合能耗为4076.63吨标准煤/万米，较去年同期减少3303.02标准煤/万米。由于受地层情况、钻井进尺的影响，同期每万米进尺综合能耗相比较并不具备代表性。钻井平台在海上油气开发工程中主要从事钻井作业，在作业过程中，以一个十天周期的钻井过程为基础，考量其钻井周期内能源消耗。从图中可以看出，该半潜式钻井平台在一个为期10天的钻井周期内，钻进、起下钻、起钻、下隔水套管以及固井过程中，能源消耗都比较接近，日均柴油消耗量在28.9~42.5t/d，相差不大。原因是在于钻井作业中，各种工序相互配合，有序进行，电负荷需求差别不大，而处于锚地待命过程中，只需要维持基本的检维修或者待命状态下仅开启部分设备，故消耗能源较少，日均柴油消耗量在14~18.7t/d。第一届全国碳中和与绿色发展大会814图4-2钻井周期内能源消耗情况自航过程中，大量能耗用于驱动半潜式钻井平台推进器运转，能源消耗较大，柴油消耗高达136.7t/d。故在半潜式钻井平台动复员或者移动过程中，尽量考虑在良好的海况下，动用拖轮进行航行，而避免自航带来大的能源消耗，从而实现节能减排。3第七代半潜式钻井平台节能设计相关要求3.1主电站选型设计深水钻井平台是海上油气田勘探开发重要生产基地，平台的电力系统是一套独立的发电、供配电系统，是整个半潜式钻井平台能源供应和调配中心，其可靠性和高效性对于海洋深水钻井平台有着十分重要的意义。主电站作为半潜式钻井平台电力系统的核心部件，其运行效率直接关系到整个平台的能量利用率。目前主流的半潜式钻井平台主电站多用柴油机组发电，如目前中海油服某第六代深水半潜式钻井平台用主电站为8台Wartsila公司的5530kW柴油发电机组。根据《海洋石油工程设计指南》，各类往复式原动机电站的有效效率一般约在35%~50%范围内，相应的热耗率gE约在7500~10000kJ/(kWh)，相比与其他的燃气轮机电站以及蒸汽轮机电站，其柴油电站效率较高。在主电站的选型过程中，按照负荷运转特性，它的最高效率点一般在80%~90%负荷率范围内，为充分利用主电站机组的装机功率，其负荷率上限值可控制为90%。且应尽量选用在海上油气田工程或者平台船舶工程两年以上的良好应用业绩，而且应是批量生产的成熟机型。机组的重量和尺寸要求满足半潜式钻井平台总体设计要求。3.2变压器设备选型在半潜式钻井平台电力系统中，变压器损耗占据了线路损耗的绝大部分，合理的选择低损耗，高能效的变压器有利于提高整个半潜式钻井平台能效水平。尽量合理选择变压器容量，使得变压器的负载系数运行在最佳经济运行区间内，最大限度的提高变压器的运行效率，降低变压器变配电损耗，选型要求符合GB/T13462-2008《电力变压器经济运行》相关条款的要求。同时，参照GB10228-2015《干式电力变压器技术参数和要求》相关要求，合理选择空载损耗以及负载损耗较低的变压器，根据地区的气候条件及设备运行的特定环境选择符合国家标准的节能电气设备，以确保装置电气运行的可靠性，安全性和先进性。3.3动力定位系统节能设计020406080100120140160钻井作业周期内能源消耗第一届全国碳中和与绿色发展大会815DP3级动力系统是第六代半潜式钻井平台的显著特征，目前主流的半潜式钻井平台供电系统为分段式，其特点是各组DP动力单元互相独立运行，任意一组出现故障时，都不会影响其他组。而第七代半潜式钻井平台采用的是闭环设计的DP3电力系统。闭环电力系统的主要特点是在DP3模式下，电站各组配电板连接成环形，当任意一点出现故障时最多隔离一组配电板，其他各组连接不受影响。闭环系统能带来最直接的好处是，区别于传统的DP3平台电力系统要求各动力定位的发电机必须同时在线，采用闭环系统后，发电机的在线台数可以根据实际负荷量的调整，不需要的情况下，部分发电机可以停机。可以使主机的维护成本降低，提高机组效率，减少燃油消耗，以及增加平台的操作灵活性。图3-1闭环电力系统DP3架构通过对比闭环电力系统和传统的电力系统在不同负载情况下的效率，闭环电力系统在温和海洋环境下的发电机使用效率高于传统10%左右，结合实际海况作业情况，其综合能耗可以下降约7%[2]。闭环DP3电力系统的引入，对于第七代半潜式钻井平台整体能效起到了显著的提升作用。3.4余热回收系统节能设计半潜式钻井平台常用柴油发电机组作为主机发电，所排放的高温烟气蕴含有大量丰富的余热资源，这些烟气直接排放到大气中，造成了能量的大量损失。为加强能量梯级利用，提高整个钻井平台能效水平，加强余热回收是最为重要的节能措施之一。钻井平台常用热负荷需求较少，一般用于生活楼以及工作间寒冷季节采暖保温使用。由于冬季环境温度较低，生活区有人员居住或工作的房间冬季需要供暖，并且机械组机舱、泵舱、存储间等很多工作间均需要维温[3]。可利用柴油机组后面接入余热锅炉，利用高温烟气余热加热导热油，然后输送到各个房间。同时还可利用柴油机缸套水余热，在海上石油生产平台上，缸套水余热制淡技术已经得到了广泛的应用，目前，该技术在第六代半潜式钻井平台上已经得到初步的应用，在该型半潜式钻井平台上设置了两台AlfaLaval公司生产的DOLPHIN60型造淡机，单台造淡量为60m3/d。将柴油机高温缸套水引入造淡机，每天可制取淡水120方，可以减少新鲜水的购买和运输，有效降低能源消耗和节约费用，该节能措施效果良好，适宜在第七代半潜式钻井平台推广应用。第一届全国碳中和与绿色发展大会816图3-2缸套水余热制淡原理图3.5其它系统节能设计对于半潜式钻井平台其它一些主要系统，如压载系统、钻井系统、公用系统，涉及到压载泵，泥浆泵等主要耗能设备，其选型应满足国标关于耗能设备能效等级的相关要求。暖通空调系统的选型在综合考虑深水半潜式钻井平台的空间布置、作业海域环境条件以及NORSOK标准的相关要求下，为满足节能设计要求，建议优选具有节能先进性的设备。生活楼及工作间均应采用矩形平面，减少了房间的外围护面积，使建筑体型不复杂，凹凸面不过多，以达到节能的目的。体形系数以及屋顶及外墙传热系数应满足舾装相关节能规定性指标的要求。隔热层应选用轻质环保类纤维保温隔热层，相比传统隔热材料导热系数更小，有效减少了能耗损失。照明系统推荐在对于生活区以及生产区普通照明推荐采用高效节能的LED灯具，取代目前广泛使用的高压钠灯，同时考虑加装光感控制等自动控制设备，合理选择照明灯具开关时间，进一步节约电能消耗。4结论作为目前世界上最先进的第七代半潜式钻井平台，在追求更大作业深度，更强作业能力的同时，确保其经济、高效的运行，也是第七代半潜式钻井平台开发设计的目标之一。通过对各个系统的节能优化设计以及应用成熟的节能措施，能够有效降低第七代半潜式钻井平台能源消耗，提高能源利用率。半潜式钻井平台节能降耗工作是一项复杂的系统工程，在因地制宜采取适用的各种节能设备、节能技术的同时，应加强节能管理，深入挖掘节能潜力。一方面要积极探索现代化的管理工具，创新管理模式，推动标准化、智能化管理。另一方面要积极充分调动半潜式钻井平台作业者节能主动性、积极性，构建节能管理组织机构，节能责任落实到个人，控制各个用能环节，强化过程管理，追求精细化管理，从管理上切实提升半潜式钻井平台节能低碳水平。第一届全国碳中和与绿色发展大会817参考文献[1]王定亚,孙娟,张茄新等,海洋钻井装备技术现状与发展思路研究[J].石油机械,2021(3)49:84-88.[2]任轶丽,半潜式钻井平台DP3闭环电站研究[D].青岛大学硕士论文.2016,2,12-13.[3]张志明,陆新宇.废热资源在石油钻井平台上的应用[J].洁净与空调技术,2011,67-69.第一届全国碳中和与绿色发展大会818原油发电机组烟气余热利用技术在浮式生产储油轮的应用研究秦小刚，杨风允，王文祥，燕夏婧，吕东（中海油研究总院有限责任公司，北京100028）摘要：原油发电机组运行过程中会排放大量高温的烟气，本文以南海某新建10万吨级FPSO为例，首次在设计阶段开展了原油发电机组烟气余热利用技术研究，分析了原油发电机组烟气余热利用方案的技术可行性、经济性及碳减排量。案例分析表明，新建FPSO通过利用原油发电机组烟气余热加热热介质油，可以部分取代热介质锅炉，在降低热介质锅炉配置规格的同时，减少热介质锅炉的原油消耗，实现节能减排、减少温室气体排放。为其它相关船舶或平台项目原油发电机组烟气余热利用系统的设计提供借鉴。关键词：浮式生产储油轮；原油发电机组；烟气；余热利用；节能减排0引言热站是海上浮式生产储卸油装置（FPSO）必不可少的关键设备之一，用于满足上部设施工艺处理流程和船体各舱室加热维温的需求[1]，工程上通常采用直燃式锅炉或者余热回收装置来提供热介质。当平台未设置透平发电机组时，通常采用直燃式锅炉作为热站[2,3]。南海某新建10万吨级FPSO由于自产气量较少，配置4台原油发电机组为油田设施提供正常的生产、生活用电。同时热介质锅炉通过燃烧自产原油加热热介质油。原油发电机组排放大量的高温烟气，烟气温度能够达到350℃左右，通常直接排放的方式尾气余热没有得到回收利用，造成资源的浪费。本项目首次在设计阶段开展新建FPSO原油发电机组烟气余热利用技术应用研究，通过利用原油发电机组烟气余热加热热介质油，可以部分取代热介质锅炉，在降低热介质锅炉配置规格的同时，减少热介质锅炉的原油消耗，实现节能减排、减少温室气体排放。1余热回收装置设计基础1.1FPSO热负荷需求新建FPSO的热负荷需求组成包括上部设施工艺处理流程热负荷和船体本身各舱室的加热维温负荷两部分，其中上部设施的工艺处理流程热负荷以生产加热器需求为主，FPSO船体本身各舱室的加热维温负荷又分为正常生产工况下的冬夏季舱室维温负荷、洗舱时海水舱的加热工况负荷等。表1列出了南海某新建FPSO各工况下的逐年热负荷需求情况。1.2FPSO电负荷需求新建FPSO的电负荷需求包括正常生产、正常生产和修井、正常生产和钻井、正常生产和外输、外输和修井及外输和钻井工况，逐年用电负荷需求如表2所示。根据项目逐年电负荷需求情况，在新建FPSO上配置4台原油发电机组，单台机组现场功率5.5MW。正常生产工况下，4台发电机组中的3台并联运行，1台备用。第一届全国碳中和与绿色发展大会819表1南海某新建FPSO逐年热负荷需求情况年份冬季正常生产/kW夏季正常生产/kW冬季洗舱工况/kW夏季洗舱工况/kW202378435294103397287202411758920914254112022025104427893129389886202693946845118908838202788326283113288276202885526003110487996202983145765108107758203081645615106607608203180535504105497497203279505401104467394203379095360104057353203479435394104397387203578915342103877335203678505301103467294203778175268103137261203877885239102847232注：正常生产工况热负荷包含上部设施的工艺处理流程热负荷和船体部分的舱室保温热负荷。表2南海某新建FPSO逐年电负荷情况年份正常生产正常生产+修井正常生产+钻井正常生产+外输外输+修井外输+钻井电负荷/kW运行台数负荷率电负荷/kW运行台数负荷率电负荷/kW运行台数负荷率电负荷/kW运行台数负荷率电负荷/kW运行台数负荷率电负荷/kW运行台数负荷率20237215343.72%9283356.26%11102367.28%10260362.18%12328374.71%14147385.74%20247532345.65%9600358.18%11419369.20%10577364.10%12645376.63%14464387.66%20259084355.05%11152367.58%12971378.61%12129373.51%14197386.04%16016472.80%20269937360.22%12005372.75%13824383.78%12982378.68%15050391.21%16869476.68%202710497363.62%12565376.15%14384387.17%13542382.07%15610470.95%17429479.22%202810717364.95%12785377.48%14604388.51%13762383.40%15830471.95%17649480.22%202910805365.48%12873378.02%14692389.04%13850383.94%15918472.35%13850383.94%203010875365.91%12943378.44%14762389.46%13920384.36%15988472.67%17807480.94%203110885365.97%12953378.50%14772389.52%13930384.42%15998472.72%13930384.42%203210885365.97%12953378.50%14772389.52%13930384.42%15998472.72%17817480.98%203310885365.97%12953378.50%14772389.52%13930384.42%15998472.72%13930384.42%203410644364.51%12712377.04%14531388.06%13689382.96%15757471.62%17576479.89%203510679364.72%12747377.25%14566388.28%13724383.17%15792471.78%13724383.17%203610679364.72%12747377.25%14566388.28%13724383.17%15792471.78%17611480.05%203710679364.72%12747377.25%14566388.28%13724383.17%15792471.78%13724383.17%203810679364.72%12747377.25%14566388.28%13724383.17%15792471.78%13724383.17%第一届全国碳中和与绿色发展大会8201.3余热回收装置配置为了充分利用原油发电机组的烟气余热，同时保证系统控制和操作简单，余热回收装置的数量与原油发电机组的数量保持一致，新建FPSO配置4台原油发电机组烟气余热回收装置。余热回收装置的型式按筒体布置可以分为卧式和立式两种[4]，卧式余热回收装置将来自热介质循环泵的热介质油从余热回收装置上部以低温送入高温废气包围的盘管中继续流动，热介质油在余热回收装置的对流段被高温烟气加热后，从下部(高温段)送出，供给热用户使用。立式余热回收装置盘管围绕同一个中心紧紧盘绕在一起，这些同轴心盘管是安装在一个气密的壳体内。进出口盘管是连接到余热回收装置出口的集合管上，内部盘管的数量多少取决于余热回收的功率。内部盘管是相互紧紧盘绕在一起并且用焊接法紧固的，两部分之间的间隙选择是以利于烟气通过时有很高的速度并且使压降保持在容许范围内。高速的烟气使得从烟气到热介质油有一个很好的传热率，同时能够保持盘管加热表面的清洁。根据余热回收装置摆放位置以及排气烟道设计方式的区别，新建FPSO余热回收装置选择立式方案，将余热回收装置直接安装在主机排烟道消音器后面，节省占用面积和支撑结构的重量。2余热回收装置选型2.1可利用余热计算原油发电机组可利用余热量取决于发电机组功率、排烟温度、排烟量、烟气组分、余热回收装置烟气出口温度等因素，原油发电机组烟气可利用余热量估算如下。（1）确定烟气参数根据原油发电机组燃料油物性参数等条件，由原油发电机组厂家提供在不同负荷率下的机组烟气参数，包括烟气温度、烟气流量等。表3为某原油发电机组厂家提供的机组不同负荷率下的烟气参数。表3原油发电机组烟气参数机组功率/kW550049504400385033002750负荷率/%1009080706050烟气温度/℃315316318331345362烟气流量/（kg/h）427683936635680316932750423193（2）烟气焓值单一组分气体的焓值与温度有关，在已知烟气组分和温度的条件下，可查得原油发电机组尾气中不同组分气体的焓值，并根据其所占的比例可估算混合气体不同温度下的焓值。基于混合气体的焓值以及流量即可估算原油发电机组烟气所携带的热值。（3）烟气出口温度取值余热回收装置烟气出口温度的取值主要考虑两个因素，其一为防止余热回收装置烟道结露腐蚀，取值一般应不小于150℃；其二取值越小，可供利用的热功率越大，但随着温差的增加，余热回收装置的热交换面积增大，导致余热回收装置的尺寸、重量增加，同时对于主机背压的影响增加。作为综合考虑，本项目新建FPSO原油主机烟气余热回收装置排烟温度取160℃。（4）可利用热量计算单台原油发电机组尾气回收热量计算方法为：Q=q×Cp×(T入-T出)η(式-1)其中：第一届全国碳中和与绿色发展大会821Q——单台原油发电机组烟气回收热量，kWq——烟气质量流量，kg/sCp——定压比热容，kJ/(kg·k)T入——余热回收装置入口烟气温度，℃T出——余热回收装置出口烟气温度，℃η——余热回收效率，考虑烟气的旁通泄露量结合表3进行计算，负荷率取80%，主机烟气量约为9.91kg/s，定压比热容取1.2kJ/(kg·k)，余热回收装置入口烟气温度318℃，余热回收装置出口温度考虑烃露点腐蚀设计为160℃，余热回收效率按0.9计算，单台原油发电机组烟气余热回收装置回收热量按照1.5MW选型。2.2热电匹配核算当原油发电机组的运行工况确定以后，原油发电机组烟气总量以及烟气的焓值便能确定，并由此计算余热回收装置所能够回收的有效利用热量，将其与FPSO需求的热负荷进行比较就能判断通过余热回收装置获得的热量能否满足需求。若回收的热负荷小于FPSO所需的热负荷时，还需要设置热介质锅炉来满足热负荷需求。表4列出了新建FPSO逐年需求电负荷和热负荷的匹配计算结果，从表中可以看出通过利用原油发电机组烟气余热加热热介质油，可以部分取代热介质锅炉，有效降低热介质锅炉配置规格。结合本项目新建FPSO热负荷需求，在原油发电机组烟气余热利用基础上，还需配置2台8MW的热介质锅炉，与余热回收装置并联运行共同为FPSO供热。表4南海某新建FPSO逐年热电匹配运行工况表年份电站运行情况余热回收运行情况热介质锅炉运行情况正常生产可回收热量正常生产（冬季）正常生产（夏季）洗舱工况（冬季）洗舱工况（夏季）电负荷/kW运行台数负荷率运行台数热负荷/kW热负荷/kW运行台数负荷率热负荷/kW运行台数负荷率热负荷/kW运行台数负荷率热负荷/kW运行台数负荷率202311102367.28%342143629145.37%2400130.00%6125176.57%3073138.42%202411419369.20%342507508193.85%6059175.74%11104269.40%6952186.60%20259084355.05%339856457180.71%3908148.85%8953355.96%5901173.76%20269937360.22%340825312166.39%2763134.53%7808348.80%4756159.44%202710497363.62%341464686158.58%2400130.00%7182489.78%4130151.63%202810717364.95%341704382154.78%2400130.00%6878485.98%3826147.83%202910805365.48%341804134151.67%2400130.00%6630482.87%3578144.72%203010875365.91%341883976149.69%2400130.00%6472480.89%3420142.74%203110885365.97%341893864148.30%2400130.00%6360479.50%3308141.35%203210885365.97%341893761147.01%2400130.00%6257478.21%3205140.06%203310885365.97%341893720146.50%2400130.00%6216477.70%3164139.55%203410644364.51%341623781147.26%2400130.00%6277478.46%3225140.31%203510679364.72%341663725146.56%2400130.00%6221477.76%3169139.61%203610679364.72%341663684146.05%2400130.00%6180477.25%3128139.10%203710679364.72%341663651145.63%2400130.00%6147476.83%3095138.68%203810679364.72%341663622145.27%2400130.00%6118476.47%3066138.32%第一届全国碳中和与绿色发展大会8223余热回收装置设计特殊点本项目首次在设计阶段开展原油发电机组烟气余热利用技术应用研究，设计过程中面临很多新问题，经过分析并采用特殊设计最终将其解决，为原油发电机组烟气余热回收装置在新建FPSO的应用提供了保障。主要问题及解决方式如下：3.1与原油发电机组系统的匹配（1）原油发电机组系统背压要求原油发电机组的排气背压对其输出功率有很大影响，因此余热回收装置的烟道阻力要限定在原油发电机组排气背压的允许范围内。通常原油发电机组厂家所能允许的压降值约为3kPa，本项目在设计阶段结合余热回收装置布置校核了原油发电机组系统背压，经校核新增余热回收装置后系统背压可以满足要求。（2）与原油发电机组系统匹配性与兼容性余热回收装置应采用烟气挡板阀设计，通过同步调节件的开度可调节余热锅炉的进出口烟量，进而调节余热锅炉的供热量。烟气挡板装置需按余热锅炉和原油发电机组的运行状态。如遇某台原油发电机组进行维修或其它工况下，原油发电机组的运行负荷率过高时，烟气量会大大增加，此时应通过烟气挡板阀自动调节旁通阀开度，将部分烟气旁通，这样既确保了原油发电机组的安全运行，也可充分利用原油发电机组的烟气余热。3.2与热介质锅炉系统的匹配新建FPSO余热回收装置与热介质锅炉系统采取并联运行，系统流程图如图1所示，余热回收装置与热介质锅炉的运行原则是在同时满足余热利用的条件下，最大限度实现新建FPSO原油发电机组尾气的余热回收利用。图1南海某新建FPSO热介质系统流程图3.3燃料的特殊性原油发电机组烟气余热回收装置相较燃气透平发电机组，余热回收装置受热面存在烟碳玷污问题，长时间运行之后会造成盘管管路堵塞。因此在设计中一方面通过采用光管设计保第一届全国碳中和与绿色发展大会823障加热表面的清洁，另外设计提供了高压淡水清洗设备，定期通过水蒸汽喷雾式清洗吹扫。3.4消防安全结合原油发电机组尾气余热回收装置的结构特点及可燃介质的成分分析，余热回收装置炉膛上部是开放式的，七氟丙烷、惰性气体等灭火系统对保护处所的密封性要求很高，因此选用固定式CO2灭火系统进行保护。4经济性及碳减排量评价4.1经济效益评价新建FPSO采用原油发电机组烟气余热回收后，可以部分取代热介质锅炉，在降低热介质锅炉配置规格的同时，减少热介质锅炉的原油消耗。结合原油发电机组的运行工况，余热回收装置逐年可回收的热量如表4所示，日减少消耗原油为11m3/d，生产周期内共减少原油消耗6.3万方。以50美元/桶的原油价格计算，节省原油的燃料费用约1.29亿元人民币。4.2碳减排量评价新建FPSO采用原油发电机组烟气余热回收后，可以减少热介质锅炉的原油消耗。碳排放量计算方法如下：（1）温室气体及全球变暖潜势大气层中自然存在的和由于人类活动产生的能够吸收和散发由地球表面、大气层和云层所产生的、波长在红外光谱内的辐射波的气态成分，包括二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、氢氟碳化物、全氟碳化物和六氟化物。各种温室气体对地球变暖的影响不同，其中100年时间迟钝甲烷和氧化亚氮的全球变暖潜势分别为21和310，即1吨甲烷和氧化亚氮分别相当于21吨和310吨二氧化碳的增温能力。（2）碳减排量计算余热回收装置节省的原油消防带来的碳减排量可按下式计算：MCO2=AD×Q×EF×0.98×44/12(式-2)其中：MCO2——原油CO2排放量，t；AD——原油用量，kg/s；Q——原油低热值，TJ/kgce；EF——原油单位热值含碳量，20.1吨碳/TJ；0.98——原油碳氧化率。MCH4=AD×Q×EFCH4×10-3(式-3)其中：MCH4——原油CH4排放量，t；EFCH4——原油CH4排放因子，3kg/TJ。MN2O=AD×Q×EFN2O×10-3(式-4)其中：MCH4——原油N2O排放量，t；EFN2O——原油N2O排放因子，0.6kg/TJ。MCO2e=MCO2+MCH4×21+MN2O×310(式-5)其中：MCO2e——温室气体（GHG）排放量，t；第一届全国碳中和与绿色发展大会824MCO2——CO2排放量，t；MCH4——CH4排放量，t；MN2O——N2O排放量，t。结合表4余热回收装置逐年可回收的热量，每年可减少碳排放约1.1万吨，生产周期内减少碳排放约17.1万吨。5结论本文以南海某新建10万吨级FPSO为例，通过首次在设计阶段开展原油发电机组烟气余热利用技术应用研究，在优化新建FPSO热介质锅炉配置设计的同时，降低了热介质锅炉的原油消耗和碳排放量，实现经济效益与社会效益的双丰收，为其它相关船舶或平台项目原油发电机组烟气余热利用系统的设计提供借鉴。参考文献[1]杜佳,南海FPSO台风工况热负荷分析及优化[2]陈可营,曾斌,何达.余热回收装置在海上油田的应用[J].石油石化节能,2017,7(4)：46-48.[3]贺相军.锦州25-1南二期油气田项目余热回收装置选型设计[J].石油和化工设备,2014,17(11)：35-37.[4]海洋石油工程设计指南编委会.海洋石油工程设计指南（海上油气田机械设备设计）[M].北京：石油工业出版社,2011,159-178.[5]于邦廷,刘维滨,秦小刚等.深水气田余热回收装置的选型设计[J].石油和化工设备,2020,23(9)：34-37第一届全国碳中和与绿色发展大会825NaOH预处理能源草本植物的醇烷联产性能及其物质/能量流向研究吴佩雯1,2,3，何林松1,2,3,4，范亚峰1,2,3，孙永明1,2,3，李连华1,2,3（1.中国科学院广州能源研究所，广州510640；2.中国科学院可再生能源重点实验室，广州510640；3.广东省新能源和可再生能源研究开发与应用重点实验室；广州510640；4.中国科学院大学；北京100049）摘要：选取桂牧一号为能源草本植物，研究碱预处理后鲜料和青贮料在单独产乙醇和醇烷联产工艺中的转化效率，并分析总物质、C元素和N元素和能量在转化过程中的流向分布情况。研究结果表明，与碱预处理后的鲜料样品相比，碱预处理后的青贮料经过单独产乙醇和醇烷联产工艺均具有较好的发酵性能，在醇烷联产工艺中，1kg碱预处理后的青贮料样品可以生产283.81±7.77g乙醇和92.52±0.11g甲烷，能量输出为12.32MJ，比单独产乙醇工艺中产生的能量提高了71.78%，这表明醇烷联产能有效提高原料的能量转化效率。对于碳元素，碱预处理后青贮料中18.23%的碳（占预处理渣的33.93%）在分步糖化发酵后流入乙醇，而8.54%的碳（占预处理渣的15.90%）在厌氧发酵后流入乙醇。对于氮元素，主要流向是预处理液和沼液。关键词：NaOH预处理；能源草本植物；醇烷联产；物质流分析1前言以生物质为原料制备生物燃料由于其对环境污染小且能有效缓解化石能源的短缺而受到广泛关注[1]。能源草本植物具有产量高、适应性强、纤维素含量高且能源转化效率高等特点，而被广泛用于生物燃料的制备，但其作为木质纤维素原料，其酶解和发酵性能受纤维素结晶度、可接触表面积和木质素含量的限制[2]。NaOH预处理被认为是最有效的预处理方法之一，可有效破坏木质纤维素的内部结构，提高发酵性能[3]。生物乙醇已成为当今使用最广泛的生物燃料之一，并受到越来越多的关注[4]。而在传统工艺中，乙醇发酵并蒸馏后剩余物常被直接排放，其含有较高含量的未降解碳水化合物和其他易降解有机物，且液体部分含有高负荷的化学需氧量（COD），对环境具有相当大的污染潜力，据报道，制备乙醇的同时会产生其产量约10倍的蒸馏剩余物[5]。因此，将厌氧发酵与生物乙醇生产结合不仅可以减少污染，还可以产生沼气/甲烷，从而充分利用乙醇发酵过程中无法利用的戊糖和其他有机物[6]。Kaparaju等人[7]研究发现，当以乙醇发酵并蒸馏后的小麦秸秆蒸馏物为原料时，其产甲烷率为324mL/gVS。Alkan-Ozkaynak等人[8]研究发现，当以玉米蒸馏剩余物作为厌氧发酵原料时，沼气产率为763mL/gVS。由此可以说明，蒸馏剩余物是极具潜力的厌氧发酵底物。基金项目：广东省自然科学基金项目（2018A0303130335）作者简介：吴佩雯，女，硕士研究生，主要从事生物质转化研究工作；E-mail:453758531@qq.com通信作者：李连华，E-mail:lilh@ms.giec.ac.cn第一届全国碳中和与绿色发展大会826此外，在生物燃料生产过程中引入物质流分析，其结果直接反映物质和能量的分布。因此本文对比研究单独产乙醇工艺和醇烷联产工艺的性能，利用物质流分析为发酵副产物的利用和生物燃料转化效率的提高提供理论支持。2材料与方法2.1实验材料桂牧一号于2018年8月16日取自广州市增城区[9]。刈割后将鲜草手工切割至1~2cm，并将其分为两部分，一部分原料置于-20°C冰箱内作为鲜料保存备用；另一部分放入青贮袋中抽真空并密封，在室温下贮存90d后取出作为青贮料。本章研究所用鲜料和青贮料的理化特性见表1。表1原料和青贮料样品的理化性质Table1Physicalandchemicalpropertiesoffreshmaterialandsilagematerial鲜料青贮料TS（%）14.87±0.4912.22±0.59VS（%TS）94.12±0.0285.27±0.29C（%TS）43.40±0.3843.59±0.03N（%TS）1.51±0.100.84±0.03C/N28.80±1.6351.92±1.71葡聚糖（%TS）33.04±0.3435.24±0.24木聚糖（%TS）19.06±0.5319.31±0.75木质素（%TS）10.26±0.4714.33±0.472.2实验设计对鲜料和青贮料样品分别进行碱预处理，并以乙醇产率和产甲烷率作为指标，对比预处理后样品在单独产乙醇以及醇烷联产两种工艺的性能。其中乙醇生产采取的是分步糖化发酵的方法，而醇烷联产工艺是指将乙醇发酵并蒸馏后的剩余物放入中温厌氧消化系统中进一步进行甲烷生产。具体实验流程如图1。图1两种工艺的实验流程图Figure1Simplifiedflowchartfortwoprocesses2.2.1预处理方法碱预处理在NaOH溶液浓度为2%（w/v），固液比为1：20的条件下进行，将其置于水浴摇床中于80°C，150rpm下反应2h。反应结束后将样品进行固液分离，其中固体部分用蒸馏水洗涤直至pH为中性，并取一部分用于固体回收率、总固体质量（Totalsolids,TS）、第一届全国碳中和与绿色发展大会827挥发性固体含量（Volatilesolids,VS）、碳水化合物（葡聚糖和木聚糖）含量、木质素含量、C元素含量、N元素含量和热值分析；液体部分收集后用于测定总物质质量、总碳（Totalcarbon,TC）、总氮（Totalnitrogen,TN）浓度。在用于分析和下一步发酵前，预处理液和预处理渣均置于-20°C下保存。2.2.2乙醇制备工艺本研究所用酿酒酵母（SaccharomycescerevisiaeY2034）购自美国国家农业应用研究中心[10]。纤维素酶是从青霉菌（Penicilliumsp.）的发酵液中提取得到的，购自宁夏和氏璧生物技术有限公司，其滤纸酶活为144FPU/g[10]。两者均在4°C条件下保存。乙醇制备采取分步糖化发酵，预处理后的样品与发酵培养基（制备方法：5g/L酵母提取物,5g/L蛋白胨，5g/LKH2PO4，0.2g/L(NH4)2SO4，0.4g/LMgSO4·7H2O和0.05M醋酸钠缓冲溶液pH=4.8）以固液比1：10的比例加入，纤维素酶负荷为20FPU/g葡聚糖，于50°C，150rpm摇床中振荡72h，每12h取样一次，固液分离后测发酵液中的糖浓度。每个样品设置7组平行，酶解结束后其中两组固液分离后用于测定相关参数（与2.2.1相同），剩余五组接入酿酒活化后的酿酒酵母进行乙醇发酵，发酵条件为30°C，150rpm，发酵时间为72h，每24h取样一次，固液分离后测发酵液中的糖浓度和乙醇浓度。以上使用的所有培养基和器具均经过121°C灭菌20min，接种酿酒酵母和取样过程均在超净工作台内进行。乙醇发酵后剩余物经旋转蒸发仪（70°C、-0.1MPa）蒸馏7分钟使乙醇从发酵液中蒸馏出来，剩余的固液混合物用于后续甲烷制备工艺。其中两组固液分离后用于相关参数的测定，剩余三组放入-20°C条件下保存直至后续甲烷发酵实验的启动。2.2.3甲烷制备工艺甲烷制备采用自动产甲烷潜力实验系统（AMPTSII,BioprocessControlAB,Sweden）[9]。每个反应器按底物与接种物VS比1：2加入。设置仅有接种物（400mL）的反应器和加入相同比例的纤维素的反应器作为空白组和对照组，分别用于减去接种物自身的产甲烷率和检测接种物活性。接入接种物和底物后向反应器中通入氮气并持续3min。每个样品设置三个平行，反应共持续30d。本实验所用接种物取自实验室的CSTR反应器，使用前经纤维素粉和蛋白胨长期驯化。接种物TS质量分数为(2.23±0.12)%，VS质量分数为(1.37±0.08)%。2.3分析和计算方法酶解效率和乙醇产率计算公式如下：酶解效率%C葡萄糖浓度V0.9m葡聚糖100(2-1)乙醇产率%C乙醇V0.5111.11m葡聚糖100(2-2)式中，C葡萄糖为酶解液中的葡萄糖浓度（g/L），C乙醇为发酵液中的乙醇浓度（g/L），V为发酵液体积（mL），0.511为葡萄糖转化为乙醇的质量系数，1.11为葡聚糖转化为葡萄糖的质量系数，m葡聚糖为样品中的葡聚糖含量（g）[11]。采用标准方法对样品的TS、VS、C、N元素含量进行分析[12]。采用微电脑量热仪（WZR-1T-CⅡ＆IKAC2000）对固体的热值进行测定。反应过程中涉及的液体中的总碳（TC）和总氮（TN）采用VarioTOC分析仪测定，在压力为1000mbar，温度为850°C下，以高纯氧为载气，流速设置为200mL/min进行测试[13]。按照国家可再生能源实验室（NREL）的说明分析所有固体样品中的碳水化合物（葡聚糖和木聚糖）和木质素含量[14]。糖浓度和乙第一届全国碳中和与绿色发展大会828醇浓度通过高效液相色谱（HPLC，Waterse2698）进行测定，配备示差检测器和SH-1011色谱柱（Shodex），流动相为5mMH2SO4，柱温和流动相流速分别设置为50°C和0.5mL/min[15]。物质流分析以总物质质量、C、N元素和能量为对象进行分析，使用STAN2.6.801软件建立物质流分析系统模型[16]，并通过IAL-IMPL2013算法对数据进行处理和优化。物质流分析结果以桑吉图的形式进行呈现。3结果与讨论3.1单独产乙醇工艺性能和物质流分析3.1.1碱预处理对样品单独产乙醇性能的影响碱预处理后的鲜料和青贮料样品经分步糖化发酵得到的糖浓度和乙醇浓度如图2所示。在酶解过程中，鲜料-碱和青贮料-碱两种样品的葡萄糖、木糖、纤维二糖和阿拉伯糖浓度的变化趋势一致，随着酶解时间延长，葡萄糖浓度不断升高，纤维二糖不断降低，而木糖和阿拉伯糖随时间延长没有显著变化。对于鲜料-碱样品，葡萄糖浓度从酶解12h的30.85±0.72g/L升高至酶解72h的53.97±1.17g/L，其酶解效率为77.94%；而对于青贮料-碱样品，当酶解时间从12h延长至72h时，其葡萄糖浓度从31.17±0.50g/L升高至57.11±0.04g/L，其酶解效率为80.95%。这一结果与Tsai等人[17]研究结果相似，用浓度为10%的NaOH溶液处理象草时，其酶解效率为75.4%。图2酶解和发酵过程中的糖浓度和乙醇浓度变化情况（A：鲜料-碱；B：青贮料-碱）Figure2Changesofsugarconcentrationandethanolconcentrationduringenzymatichydrolysisandfermentation(A:freshmaterial-alkalinetreated;B:silagematerial-alkalinetreated)酶解结束后，向酶解剩余物中接入活化后的酿酒酵母进行乙醇发酵。如图2所示，乙醇浓度在接入酿酒酵母后的24h迅速上升，其中鲜料-碱样品的乙醇浓度为25.23±0.05g/L，青贮料-碱样品的乙醇浓度为26.14±0.61g/L，分别为发酵结束时（72h）乙醇浓度的94.23%和92.11%。此时，相应的酶解剩余物中的葡萄糖被迅速消耗，而木糖浓度变化不大，这是因为酿酒酵母是一种只能利用葡萄糖而不能利用木糖的菌株[18]。随后，随着发酵时间延长，乙醇浓度增长趋势变缓，当发酵时间为72h时，鲜料-碱和青贮料-碱的乙醇浓度分别达到26.78±0.27g/L和28.38±0.78g/L，对应的乙醇产率分别为75.90%和78.95%。这一结果与象草和甘蔗渣产乙醇性能相似，经发酵后象草和甘蔗渣的产乙醇浓度分别为26.1g/L和15.0g/L[19,20]。此外，与鲜料-碱样品相比，青贮料-碱样品获得了更高的酶解效率和乙醇产率，说明青贮处理和碱预处理在一定程度上具有协同作用，可以有效提高样品的发酵性能。这可能与碱预处理后青贮料的木质素去除率（62.43%）和葡聚糖回收率（96.69%）高于鲜料样品的木质素去除率（55.27%）和葡聚糖回收率（91.86%）有关。第一届全国碳中和与绿色发展大会8293.1.2预处理样品在单独产乙醇工艺中的物质流分析与鲜料-碱样品相比，，青贮料-碱样品经过分步糖化发酵获得了较高的乙醇浓度，为26.14±0.61g/L，对应的乙醇产率为78.95%，因此后续将基于此进行物质流分析。在单独产乙醇工艺中，青贮料-碱样品在单独产乙醇工艺中的物质流动分析数据及流向图见表2和图3。碱预处理后青贮料的质量回收率为53.67%，而经过酶解后，质量回收率进一步降低至25.42%。基于整个反应系统可计算得，1kg碱预处理后的青贮桂牧一号可以生产283.81±7.77g乙醇。对于碳元素，碱预处理后的青贮桂牧一号中有53.73%的碳保留在固体残渣中，经过分步糖化发酵后，样品中有18.23%的碳（占碱预处理后预处理渣的33.93%）流入乙醇，而19.14%的碳流入乙醇发酵液中。对于氮元素，在碱预处理后，样品中的所有氮元素都流入预处理液中。随后在分步糖化发酵阶段，纤维素酶和发酵培养基为发酵过程提供氮源。表2碱预处理后青贮料制备乙醇过程的物质流动分析数据表Table2MFAdataofethanolproductionfromsilagematerialafteralkalinepretreatment流向物质质量流量（g）C/N元素含量C/N元素流量C（%）N（%）C（g）N（g）输入青贮料9.3243.590.844.060.0782%NaOH186.000000纤维素酶0.44150.0016.000.220.071发酵培养基50.0000.1200.061酿酒酵母0.1050.0016.000.050.016内部预处理渣5.0043.6502.180酶解剩余物42.034.610.131.940.056输出预处理液185.190.530.0590.980.11乙醇1.4252.1700.740蒸馏剩余物19.465.660.381.100.0743.2醇烷联产工艺性能和物质流分析3.2.1碱预处理对样品醇烷联产性能的影响乙醇发酵并蒸馏后样品的日产甲烷率和累积产甲烷率情况如图4所示。从图4A可以看到，两种样品的日产甲烷率变化趋势一致，均在第1天达到最大值，其中鲜料-碱样品的最高日产甲烷率为228.87±1.58mL/gVS/d，而青贮-碱样品的最高日产甲烷率为219.15±1.83mL/gVS/d。对于累积产甲烷率（图4B），鲜料-碱和青贮料-碱的累积产甲烷率分别为371.67±4.37mL/gVS和385.60±7.02mL/gVS。该值明显高于Costa等人[21]对于NaOH预处理后甘蔗渣样品直接进行厌氧发酵得到的产甲烷率（313.4mL/gVS），这可能是由于乙醇发酵并蒸馏后剩余物中含有大量的可溶性戊糖（如木糖）和其他可降解化合物，而这些物质在厌氧发酵过程中均能转化为甲烷[22]。Rocha-Meneses等人[23]研究表明，经过乙醇发酵并蒸馏第一届全国碳中和与绿色发展大会830后的大麦秸秆的产甲烷率比对应的预处理后直接进入厌氧发酵系统的样品的产甲烷率提高了13.4~34.0%。图3碱预处理后青贮料制备乙醇过程质量（A）、C（B）和N元素（C）流动Figure3Mass(A),C(B)andN(C)flowinethanolproductionprocessofsilagematerialafteralkelinepretreatment图4醇烷联产工艺下日产甲烷率（A）和累积产甲烷率（B）Figure4Thedaily(A)andcumulative(B)methaneyieldundertheco-productionprocess3.2.2预处理样品在醇烷联产工艺中的物质流分析在醇烷联产工艺中，青贮料-碱样品经分步糖化发酵并蒸馏后剩余物在厌氧发酵过程中得到的产甲烷率最高（385.60±7.02mL/gVS），因此后续将基于此进行物质流分析。在醇烷联产工艺中，青贮料-碱样品的物质流动分析数据及流向图如表3和图5所示。碱预处理后青贮料的质量回收率为53.67%，而经过分步糖化发酵和厌氧发酵后，质量回收率分别降低至20.98%和14.59%。基于整个反应系统可计算得，经过醇烷联产，1kg碱预处第一届全国碳中和与绿色发展大会831理后的青贮桂牧一号可以生产283.81±7.77g乙醇和92.52±0.11g甲烷。这一结果与Du等人先前研究相似，1kg狼尾草中可以获得121.6克乙醇和110.6克甲烷[24]。对于碳元素，碱预处理后青贮料中18.23%的碳（占预处理渣的33.93%）在分步糖化发酵后流入乙醇，而8.54%的碳（占预处理渣的15.90%）在厌氧发酵后流入乙醇。对于氮元素，碱预处理后青贮料中所有的氮元素都流入预处理液中。随后，进入分步糖化发酵，纤维素酶和发酵培养基为发酵过程提供氮元素，在该过程中41.70%的氮流入发酵渣。最后，接种物在厌氧发酵过程中进一步为系统提供氮元素。表3碱预处理后青贮料醇烷联产过程的物质流动分析数据表Table3MFAdataofethanol-methaneco-productionfromsilagematerialafteralkalinepretreatment流向物质质量流量（g）C/N元素含量C/N元素流量C（%）N（%）C（g）N（g）输入青贮料9.3243.590.844.060.0782%NaOH186.000000纤维素酶0.44150.0016.000.220.071发酵培养基50.0000.1200.061酿酒酵母0.1050.0016.000.050.016接种物220.000.110.110.250.24内部预处理渣5.0043.6502.180酶解剩余物42.034.610.131.940.056蒸馏剩余物19.465.660.381.100.074输出预处理液185.190.530.0590.980.11乙醇1.4252.1700.740水21.000000甲烷0.4675.0000.350沼渣1.3637.613.390.510.046沼液220.000.140.100.140.113.3预处理样品在单独产乙醇和醇烷联产工艺中的能量流分析基于鲜料-碱和青贮料-碱样品在单独产乙醇工艺和醇烷联产工艺中的发酵性能，选择发酵性能较好的青贮料-碱样品进行能量流动分析。碱预处理后的青贮料样品的能量流向图如图6所示。其中，乙醇和甲烷的热值分别为27.1kJ/g和50kJ/g[25]。对于青贮料-碱样品，1kg干重样品经过单独产乙醇工艺和醇烷联产工艺可分别生产7.69MJ和12.32MJ，其能量回收率分别为预处理后样品的44.47%和71.21%。这一结果与前人研究结果相似，燕麦秸秆和甘蔗渣经醇烷联产的能量输出分别为5.1~5.2MJ/kg和8.8~9.3MJ/kg[26,27]。另外，样品经过醇烷联产工艺产生的能量比单独产乙醇工艺中产生的能量提高了71.78%，说明醇烷联产能有效提高样品的能量转化效率。第一届全国碳中和与绿色发展大会832图5碱预处理后青贮料醇烷联产过程质量（A）、C（B）和N元素（C）流动Figure5Mass(A),C(B)andN(C)flowinethanol-methaneco-productionprocessofsilagematerialafteralkelinepretreatment图6碱预处理后青贮料在乙醇生产（A）和醇烷联产（B）过程中的能量流动Figure6Energyflowinethanolproduction(A)andethanol-methaneco-production(B)processofsilagematerialafteralkalinepretreatment4结论第一届全国碳中和与绿色发展大会833本研究对桂牧一号（鲜料和青贮料）进行碱预处理，对单独产乙醇和醇烷联产下的发酵性能和能量转化效率进行对比。与碱预处理后的鲜料样品相比，碱预处理后的青贮料在两种工艺下均具有较好的发酵性能，1kg青贮料-碱样品经醇烷联产工艺可产生12.32MJ能量，比单独产乙醇工艺中产生的能量提高了71.78%。参考文献[1]LIUC,HUJ,ZHANGH,etal.Thermalconversionoflignintophenols:Relevancebetweenchemicalstructureandpyrolysisbehaviors[J].Fuel,2016,182(864-70[2]HENDRIKSAT,ZEEMANG.Pretreatmentstoenhancethedigestibilityoflignocellulosicbiomass[J].BioresourTechnol,2009,100(1):10-8[3]CHENH.ChemicalCompositionandStructureofNaturalLignocellulose[M].2014:25-71.[4]BALATM,BALATH.Recenttrendsinglobalproductionandutilizationofbio-ethanolfuel[J].AppliedEnergy,2009,86(11):2273-82[5]KRZYWONOS,MALGORZATA,CIBIS,etal.Utilizationandbiodegradationofstarchstillage(distillerywastewater)[J].2009,[6]CAPECCHIL,GALBEM,WALLBERGO,etal.Combinedethanolandmethaneproductionfromswitchgrass(PanicumvirgatumL.)impregnatedwithlimepriortosteamexplosion[J].BiomassandBioenergy,2016,90(22-31[7]KAPARAJUP,SERRANOM,ANGELIDAKII.OptimizationofbiogasproductionfromwheatstrawstillageinUASBreactor[J].AppliedEnergy,2010,87(12):3779-83[8]ALKAN-OZKAYNAKA,KARTHIKEYANKG.Anaerobicdigestionofthinstillageforenergyrecoveryandwaterreuseincorn-ethanolplants[J].BioresourTechnol,2011,102(21):9891-6[9]LIL,YUANZ,SUNY,etal.Areusedmethodformolasses-processedwastewater:EffectonsilagequalityandanaerobicdigestionperformanceofPennisetumpurpereum[J].BioresourTechnol,2017,241(1003-11[10]WANGW,CHENX,TANX,etal.Feasibilityofreusingtheblackliquorforenzymatichydrolysisandethanolfermentation[J].BioresourTechnol,2017,228(235-40[11]NISHIMURAH,TANL,SUNZY,etal.Efficientproductionofethanolfromwastepaperandthebiochemicalmethanepotentialofstillageelutedfromethanolfermentation[J].WasteManag,2016,48(644-51[12]WUP,LIL,JIANGJ,etal.Effectsoffermentativeandnon-fermentativeadditivesonsilagequalityandanaerobicdigestionperformanceofPennisetumpurpureum[J].BioresourceTechnology,2020,297(122425[13]NIUH,KONGX,LIL,etal.AnalysisofBiogasProducedfromSwitchgrassbyAnaerobicDigestion[J].BioResources,2015,10([14]SLUITERA,HAMESB,SCARLATAC,etal.Determinationofstructuralcarbohydratesandlignininbiomass[J].BiomassAnalTechnolTeamLabAnalProced,2004,2011(1-14[15]YUQ,ZHUANGX,YUANZ,etal.Pretreatmentofsugarcanebagassewithliquidhotwaterandaqueousammonia[J].BioresourceTechnology,2013,144(210-5[16]BRUNNERP,RECHBERGERH.Practicalhandbookofmaterialflowanalysis[J].InternationalJournalofLifeCycleAssessment,2004,9(5):337-8[17]TSAIMH,LEEWC,KUANWC,etal.EvaluationofdifferentpretreatmentsofNapiergrassforenzymaticsaccharificationandethanolproduction[J].EnergyScience&Engineering,2018,6(6):683-92[18]WANGW,ZHUANGXS,YUANZH,etal.Highlyefficientconversionofsugarcanebagassepretreatedwithliquidhotwaterintoethanolathighsolidloading[J].InternationalJournalofGreenEnergy,2016,13(3):298-304第一届全国碳中和与绿色发展大会834[19]NINOMIYAK,UTAMIARI,TSUGEY,etal.Pretreatmentofbagassewithaminimumamountofcholiniumionicliquidforsubsequentsaccharificationathighloadingandco-fermentationforethanolproduction[J].ChemicalEngineeringJournal,2018,334(657-63[20]ELIANAC,JORGER,JUANP,etal.Effectsofthepretreatmentmethodonenzymatichydrolysisandethanolfermentabilityofthecellulosicfractionfromelephantgrass[J].Fuel,2014,118(41-7[21]COSTAAG,PINHEIROGC,PINHEIROFGC,etal.Theuseofthermochemicalpretreatmentstoimprovetheanaerobicbiodegradabilityandbiochemicalmethanepotentialofthesugarcanebagasse[J].ChemicalEngineeringJournal,2014,248(363-72[22]ELSAYEDM,ABOMOHRAAE,AIP,etal.Biorefiningofricestrawbysequentialfermentationandanaerobicdigestionforbioethanoland/orbiomethaneproduction:Comparisonofstructuralpropertiesandenergyoutput[J].BioresourTechnol,2018,268(183-9[23]ROCHA-MENESESL,IVANOVAA,ATOUGUIAG,etal.Theeffectoffluegasexplosivedecompressionpretreatmentonmethanerecoveryfrombioethanolproductionwaste[J].IndustrialCropsandProducts,2019,127(66-72[24]DUJ,CHENL,LIJ,etal.High-solidsethanolfermentationwithsingle-stagemethaneanaerobicdigestionformaximizingbioenergyconversionfromaC4grass(Pennisetumpurpereum)[J].AppliedEnergy,2018,215(437-43[25]FURLANFF,FILHORT,PINTOFHPB,etal.Bioelectricityversusbioethanolfromsugarcanebagasse:isitworthbeingflexible?[J].BiotechnologyforBiofuels,2013,6(1):142[26]CAPECCHIL,GALBEM,BARBANTIL,etal.Combinedethanolandmethaneproductionusingsteampretreatedsugarcanebagasse[J].IndustrialCropsandProducts,2015,74(255-62[27]DERERIEDY,TROBROS,MOMENIMH,etal.Improvedbio-energyyieldsviasequentialethanolfermentationandbiogasdigestionofsteamexplodedoatstraw[J].BioresourTechnol,2011,102(6):4449-55.第一届全国碳中和与绿色发展大会835不同氮浓度下微藻利用沼液废水的生长和产油效能任宏宇，罗淋，宋雪婷，任南琪，刘冰峰（哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室，黑龙江哈尔滨150090）摘要：微藻生物柴油是一种零碳排放的可再生能源，对于“碳中和”产业的发展具有重要价值，然而原料短缺限制了微藻生物柴油柴油技术的应用。沼液废水可作为培养微藻的廉价培养原料，本文对沼液废水中的氮浓度进行优化，使其促进微藻生长和高效积累油脂，达到最大的油脂产率。探究了不同氮浓度对沼液废水培养下栅藻Scenedesmussp.L-1生长、油脂积累、胞内多糖和蛋白质含量的影响，探讨了不同氮浓度下沼液废水中水质指标的变化规律。结果表明，当沼液废水中氮浓度为0.3g/L时，油脂产量达到最大，为0.94g/L，且在该条件下，NH4+-N、NO3--N、PO43--P和COD的去除率分别达到64%、92%、52%和40%。在沼液废水中添加一定浓度的氮源有利于微藻的生长和油脂积累，且能有效的净化沼液废水，达到废水处理的目的，为利用沼液进行规模化的微藻产油提供了理论基础。关键词：微藻；沼液废水；油脂积累；废水处理，营养去除率GrowthandlipidproductionperformanceofmicroalgaebyusinganaerobicdigestioneffluentunderdifferentnitrogenconcentrationsRENHong-yu,LUOLin,SONGXue-ting,RENNan-qi,LIUBing-feng(StateKeyLaboratoryofUrbanWaterResourceandEnvironment,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150090,China)Abstract：Microalgaebiodieselisakindofrenewableenergywithzerocarbonemission,whichisofgreatvalueforthedevelopmentof"carbonneutral"industry.However,theshortageofrawmaterialslimitstheapplicationofmicroalgaebiodieseltechnology.Anaerobicdigestioneffluentcanbeusedasacheapfeedstockformicroalgaecultivation,andthenitrogenconcentrationinanaerobicdigestioneffluentcanbeoptimizedtoincreasethecellgrowthandlipidaccumulation,whichcanachievethemaximumlipidproductivity.Inthisstudy,theeffectofnitrogenconcentrationonthecellgrowth,lipidaccumulation,intracellularpolysaccharideandproteincontentsofScenedesmussp.L-1usinganaerobicdigestioneffluentwereinvestigated,andthechangeofwaterquality基金项目：国家重点研发计划（2019YFD1100301-09）责任作者：刘冰峰，教授，博士生导师。第一届全国碳中和与绿色发展大会836indexesofanaerobicdigestioneffluentwerealsodiscussed.Theresultsshowedthatwhenthenitrogenconcentrationinanaerobicdigestioneffluentwas0.3g/L,thelipidcontentreachedthemaximumof0.94g/L,andtheremovalefficiencyofNH4+-N,NO3—N,PO43--PandCODwas64%,92%,52%and40%,respectively.Inaddition,addingacertainconcentrationofnitrogensourceintotheanaerobicdigestioneffluentismoreconducivetomicroalgaecellgrowthandlipidsynthesis,whichcaneffectivelypurifytheanaerobicdigestioneffluentandachievehighwastewatertreatmentperformance.Thisstudyprovidestheoreticalbasisforlarge-scalemicroalgaelipidproductionbyusinganaerobicdigestioneffluent.Keywords:Microalgae,Anaerobicdigestedeffluent,Lipidaccumulation,Wastewatertreatment,Nutritionremoval1前言由于世界人口的不断增长、工业化和交通需求的增加，能源消耗不断加剧，传统的化石能源如石油、天然气和煤炭等由于其不可再生且能够向大气中排放温室气体，造成一系列环境污染以及能源短缺问题的出现，因此，亟需寻找一种可再生、碳中和以及经济可行的能源替代传统化石燃料[1,2]。生物柴油具有可再生、可持续、十六烷值高、无毒、无硫、润滑性能好、对环境友好等优点而成为传统化石燃料的理想替代燃料，而微藻作为生产生物柴油的原料，因其光合效率高、生长周期短、油脂含量高，备受国内外研究人员的关注[3,4]。但是目前制约工业化生产微藻生物柴油的主要瓶颈是生产成本高、油脂产率低[5]。以沼液废水作为原料培养微藻是降低微藻生产成本的有效方法之一[6]。利用沼液废水培养微藻是一个不断发展的过程，微藻不仅能够有效去除沼液废水中的污染物达到废水净化的目的，同时还能够利用其中的营养物质（如氮、磷、钾、镁、锌、铁等）积累生物质或其它代谢物（如油脂、蛋白质、多糖等）[7-9]。且利用沼液废水培养微藻，不仅节约了生产成本，还减少了对淡水资源的利用[10,11]。本文以栅藻Scenedesmussp.L-1为研究对象，在两阶段培养的基础上研究了不同氮浓度对沼液废水培养下微藻生长、油脂含量、胞内多糖和蛋白质含量的影响，并探究了不同氮浓度下对水质净化的作用。通过建立微藻生产油脂与沼液处理耦合的系统，以期实现沼液废水的梯级利用和深度产能，为利用废水培养产油微藻以及开发新的废水处理方法提供理论基础。2材料与方法2.1微藻来源和沼液来源栅藻Scenedesmussp.L-1由哈尔滨工业大学环境生物技术实验室筛选、保存。牛粪沼液来自于东北农业大学，初沉池出水和二沉池出水来自于黑龙江省哈尔滨市文昌污水处理厂。沼液经静置、离心后取上清液，初沉池出水、二沉池出水静置后取上清液用于实验研究。所有废水经过0.45µm滤膜过滤后进行水质测定。2.2实验方法栅藻的培养：实验所用的沼液废水培养基含10%沼液，90%二沉池出水，葡萄糖4g/L，NaNO30.3g/L，K2HPO4·3H2O0.01g/L，柠檬酸0.006g/L，pH为7.0。栅藻Scenedesmussp.L-1采用摇瓶培养，采用两阶段的培养方式，第一阶段培养温度为25℃，光照强度2500lux，转速为150r/min，光暗比12h/12h；第二阶段培养温度为25℃，连续光照强度5000lux，第一届全国碳中和与绿色发展大会837转速为150r/min。生物量和油脂含量的测定：采用烘干称重的方法测定生物量。取体积为V的藻液，8000r/min离心3min，收集藻细胞，用0.1M的磷酸缓冲液洗涤藻细胞2-3次，离心将藻体置于烘箱温度为60℃烘干至恒重，记录重量为w1。生物量=w1/V油脂含量的提取方法采用改良的Bingh和Dyer的提取方法[12]。取体积为V的藻液，离心取上清液用于水质测定，收集藻细胞并用0.1M磷酸缓冲液清洗两次。在离心后的藻体中加入19mL的有机溶剂（V氯仿：V甲醇：V纯水=1:2:0.8），然后用超声波细胞破碎仪（超声强度80%，超声时间30s，间隔时间10s）处理15min。超声结束后再补加5mL氯仿和5mL蒸馏水，使氯仿：甲醇：蒸馏水的最终体积比例为1:1:0.9，通过充分震荡完成微藻的油脂萃取，萃取后将样品用离心机8000r/min离心3min，离心后样品分为三层，甲醇和水的混合溶剂位于最上层，藻细胞碎片位于中层，含油脂组分的氯仿层位于最下层，吸取氯仿层后氮吹至有机溶剂全部挥发，恒重称重即得到微藻油脂w2。油脂含量=w1/w2×100%胞内多糖和蛋白质的测定：胞内多糖产量和蛋白质的测定分别采用苯酚-硫酸比色法和考马斯亮蓝G-250比色法[13,14]。水质指标的测定：水质指标NH4+-N、NO3--N、PO43--P和COD的测定参考《水和废水监测分析方法》，分别采用纳氏试剂比色法、麝香草酚分光光度法、钼酸铵分光光度法和重铬酸钾法。3结果与讨论3.1不同氮浓度对微藻生长和油脂含量的影响以沼液废水为基础培养基，探究了5种不同浓度的NaNO3（0、0.1、0.3、0.6和0.9g/L）对栅藻Scenedesmussp.L-1生长和油脂含量的影响。图1为培养至第2d不同氮浓度对微藻生长和油脂含量的影响，如图所示，当NaNO3浓度为0g/L时，微藻生物量与对照组（接种第0d）的生物量（2.4g/L）相比，增加了81.67%，达到了4.36g/L。随着NaNO3浓度的增加，微藻生物量均有不同程度的增加，在NaNO3浓度为0.6g/L时达到最高，为4.74g/L。结果表明，在未向沼液废水培养基中添加氮源时，微藻也能够利用沼液废水培养基中剩余氮源维持生长，但外源添加一定浓度的氮源后更有利于微藻积累生物量。当NaNO3浓度从0.1g/L增加至0.3g/L时，微藻的油脂含量随着NaNO3浓度的增加而Control00.10.30.60.90123456生物量油脂含量第二阶段NaNO3添加浓度(g/L)生物量(g/L)05101520253035油脂含量(%)图1不同氮浓度下对栅藻生长和油脂的影响第一届全国碳中和与绿色发展大会838增加，且当NaNO3浓度为0.3g/L时，油脂含量达到最高，为20%；当继续增加培养基中NaNO3浓度到0.9g/L时，油脂含量又有所下降（图1）。结果表明，较高的微藻油脂含量积累需要维持一定浓度的氮浓度。Rai等[15]研究表明，氮限制条件下更有利于微藻积累油脂。但是与对照组相比，实验组的油脂含量均低于对照组，这可能原因是微藻利用两阶段的培养方式，在第一阶段经过稀释转接至第二阶段时，短暂的为微藻营造了一个氮缺乏的条件，从而刺激微藻快速积累油脂。这与Zhao等[16]研究结果一致，在氮缺乏条件下，单针藻油脂含量较对照组提高了15.19%，达到了42.06%。3.2不同氮浓度对微藻胞内多糖和蛋白质含量的影响图2所示为培养2d后对微藻油脂、胞内多糖和蛋白质含量的影响。由图中可以看出，在未添加氮源的条件下，与对照组相比，微藻油脂、胞内多糖和蛋白质含量均有显著提升，分别是对照组的1.22倍、2.03倍和3.25倍。可能的原因是，微藻能够利用沼液废水中残余的氮源实现微藻油脂、胞内多糖和蛋白质产量的增加。随着向沼液废水培养基中添加氮源浓度的提高，微藻油脂、胞内多糖和蛋白质含量呈现先增加后降低的趋势，其中在NaNO3浓度为0.3g/L时，油脂含量达到最大，为0.94g/L；在NaNO3浓度为0.1g/L时，胞内多糖含量达到最大，为0.25g/L；在NaNO3浓度为0.6g/L时，蛋白质含量达到最大，为0.0071g/L分别是对照组的1.59、3.62和5.92倍。3.3不同氮浓度对水质指标的影响为进一步研究微藻对沼液废水的处理情况，分别测定了不同氮浓度条件下对水质指标的影响。图3为不同氮浓度处理下沼液废水中NH4+-N、NO3--N、PO43--P和COD浓度的变化图，由图3a可知，当添加0-0.3g/LNaNO3时，沼液废水培养基中初始NH4+-N浓度为114~128mg/L，在培养2d后NH4+-N的浓度降低至39~47mg/L，NH4+-N的去除率达到60~67%；而当NaNO3的添加浓度为0.6g/L和0.9g/L时，NH4+-N的去除率分别达到80%和84%，培养基中残余的NH4+-N浓度仅剩下32mg/L和41mg/L。王忠江等[17]也发现利用猪场废水培养小球藻，在10d的培养周期内，氨氮去除率可达到89.54%。同时，当添加0~0.6g/LNaNO3时，沼液废水培养基中初始NO3--N浓度为34~151mg/L，在培养2d后，残余NO3--N浓度为5~7mg/L，NO3--N去除率为86%~95%；当继续增加NaNO3浓度至0.9g/L，沼液废水中初始NO3--N浓度高达190mg/L，2天后的残余NO3--N浓度则降低至19mg/L，NO3--N去除率较其它处理组略有下降，去除率为90%（图3b）。Control00.10.30.60.90.00.20.40.60.81.01.2细胞物质产量(g/L)第二阶段NaNO3添加浓度(g/L)油脂胞内多糖胞内蛋白质图2不同氮浓度下对栅藻胞内多糖和蛋白质的影响第一届全国碳中和与绿色发展大会839如图3c所示，沼液废水产油培养基中初始PO43--P浓度较低，基本维持在0.08~0.14mg/L，原因可能是磷发生了不同程度的沉淀，因为沼液废水中本身存在一定量的氨、镁、磷等有利于磷酸盐沉淀的营养物质；但由于微藻从第一阶段向第二阶段转接过程中，可能伴随着营养物质的饥饿处理，因此存在微藻对磷的过量吸收。培养2d后培养基中的PO43--P浓度降低为0.04~0.05mg/L，PO43--P去除率为52%~71%。从图3d中可知，在第二阶段2d的培养周期内，沼液废水培养基中COD的去除效果较差，COD去除率仅为19~40%，残余COD浓度高达4011~6015mg/L。这可能的原因是在第二阶段时，微藻的接种量较低（2.5g/L左右），且微藻的培养周期较短，微藻难以实现短时间内COD的有效去除，导致COD去除率较低。这与Wang等[18]的研究结果一致，利用小球藻净化牛粪厌氧发酵沼液COD的去除率较低，只能达到27.4%~38.4%。4结语本文提出了一种利用沼液废水促进微藻生长和油脂积累的有效策略，既降低微藻生产生物柴油的成本，又达到了微藻处理沼气废水的目的。结果表明，微藻的生物量和油脂含量均在培养第2d达到最大值，且当NaNO3的添加浓度分别为0.3、0.6和0.1g/L时，藻细胞内油脂、胞内多糖和蛋白质的含量达到最大产量。同时，向沼气废水中添加不同浓度的氮源能够有效的去除沼液废水中的NH4+-N、NO3--N、PO43--P和COD。这为利用沼气废水促进微藻生长和油脂积累提供了技术支持，为降低微藻规模化生产生物柴油提供了理论依据。参考文献[1]S.Vasistha,A.Khanra,M.Clifford,M.P.Rai,Currentadvancesinmicroalgaeharvestingandlipidextraction图3不同氮浓度下对栅藻沼液废水培养基中NH4+-N(a)、NO3—N(b)、PO43—P(c)和COD(d)去除效果的影响00.10.30.60.9050100150200250300day0day2NH4+-N去除率第二阶段NaNO3添加浓度(g/L)沼液废水培养基中NH4+-N浓度(mg/L)(a)020406080100NH4+-N去除率(%)00.10.30.60.902000400060008000(d)day0day2COD去除率第二阶段NaNO3添加浓度(g/L)沼液废水培养基中COD浓度(mg/L)020406080100COD去除率(%)00.10.30.60.9050100150200250day0day2NO3--N去除率第二阶段NaNO3添加浓度(g/L)沼液废水培养基中NO3--N浓度(mg/L)020406080100(b)NO3--N去除率(%)00.10.30.60.90.000.050.100.150.20(c)day0day2PO43--P去除率第二阶段NaNO3添加浓度(g/L)沼液废水培养基中PO43--P浓度(mg/L)020406080100PO43--P去除率(%)第一届全国碳中和与绿色发展大会840processesforimprovedbiodieselproduction:Areview,RenewableandSustainableEnergyReviews137(2021).[2]田宜水,单明,孔庚,麻林巍,邵思,我国生物质经济发展战略研究,中国工程科学23(01)(2021)133-140.[3]X.M.Sun,L.J.Ren,Q.Y.Zhao,X.J.Ji,H.Huang,Microalgaefortheproductionoflipidandcarotenoids:areviewwithfocusonstressregulationandadaptation,BiotechnolBiofuels11(2018)272.[4]L.Dong,D.Li,C.Li,CharacteristicsoflipidbiosynthesisofChlorellapyrenoidosaunderstressconditions,BioprocessBiosystEng43(5)(2020)877-884.[5]H.E.A.Ali,E.A.El-fayoumy,W.E.Rasmy,R.M.Soliman,M.A.Abdullah,Two-stagecultivationofChlorellavulgarisusinglightandsaltstressconditionsforsimultaneousproductionoflipid,carotenoids,andantioxidants,JournalofAppliedPhycology33(1)(2020)227-239.[6]张红红,刘锐,张永明,罗金飞,范举红,陈吕军,王玉龙,利用养猪废水养殖钝顶螺旋藻及净化水质初步研究,2012中国环境科学学会学术年会,中国广西南宁,2012,p.6.[7]X.Dong,Y.Zhao,T.Li,L.Huang,P.Zhao,J.-W.Xu,H.Ma,X.Yu,EnhancementoflipidproductionandnutrientremovalofMonoraphidiumsp.FXY-10bycombinedmelatoninandmolasseswastewatertreatment,JournaloftheTaiwanInstituteofChemicalEngineers99(2019)123-131.[8]E.S.Salama,H.S.Roh,S.Dev,M.A.Khan,R.A.I.Abou-Shanab,S.W.Chang,B.H.Jeon,Algaeasagreentechnologyforheavymetalsremovalfromvariouswastewater,WorldJMicrobiolBiotechnol35(5)(2019)75.[9]Z.Yu,H.Pei,Y.Li,Z.Yang,Z.Xie,Q.Hou,C.Nie,Inclinedalgalbiofilmphotobioreactor(IABPBR)forcost-effectivecultivationoflipid-richmicroalgaeandtreatmentofseawater-dilutedanaerobicallydigestedeffluentfromkitchenwastewiththeaidofphytohormones,BioresourTechnol315(2020)123761.[10]L.Luo,H.Ren,X.Pei,G.Xie,D.Xing,Y.Dai,N.Ren,B.Liu,Simultaneousnutritionremovalandhigh-efficiencybiomassandlipidaccumulationbymicroalgaeusinganaerobicdigestedeffluentfromcattlemanurecombinedwithmunicipalwastewater,BiotechnolBiofuels12(2019)218.[11]栗偲浩,魏彤欣,孟嘉豪,王宝利,侯丽娟,光自养能源微藻养殖同步深度净化氮磷废水文献综述,化学工程与装备(01)(2021)206-208.[12]E.G.Bligh,W.J.Dyer,Arapidmethodoftotallipidextractionandpurification,CanJBiochemPhysiol37(8)(1959)911-7.[13]M.M.Bradford,Arapidandsensitivemethodforthequantitationofmicrogramquantitiesofproteinutilizingtheprincipleofprotein-dyebinding,AnalBiochem72(1-2)(1976)248-54.[14]M.DuBois,K.A.Gilles,J.K.Hamilton,P.A.Rebers,F.Smith,ColorimetricMethodforDeterminationofSugarsandRelatedSubstances,AnalyticalChemistry28(3)(2002)350-356.[15]V.Rai,S.K.Patel,M.Muthuraj,M.N.Gandhi,D.Das,S.Srivastava,Systematicmetabolomeprofilingandmulti-omicsanalysisofthenitrogen-limitednon-modeloleaginousalgaeforbiorefining,BiofuelResearchJournal8(1)(2021)1330-1341.[16]Y.Zhao,D.Li,J.W.Xu,P.Zhao,T.Li,H.Ma,X.Yu,MelatoninenhanceslipidproductioninMonoraphidiumsp.QLY-1undernitrogendeficiencyconditionsviaamulti-levelmechanism,BioresourTechnol259(2018)46-53.[17]王忠江,李泽,王贵祥,王子越,孙玮,姚纪宇,猪场废水培养小球藻工艺优化,东北农业大学学报51(04)(2020)88-96.[18]L.Wang,Y.Li,P.Chen,M.Min,Y.Chen,J.Zhu,R.R.Ruan,Anaerobicdigesteddairymanureasanutrientsupplementforcultivationofoil-richgreenmicroalgaeChlorellasp,BioresourTechnol101(8)(2010)2623-8.第一届全国碳中和与绿色发展大会841丛枝菌根真菌影响生物滞留系统N2O和NH3的释放规律夏雨，尤朝阳，伍思凯，于慧，周玥，姜华峰，张淑娟（南京工业大学城市建设学院，南京211816）摘要：生物滞留系统在处理城市雨水的技术中有重要地位。它不仅能够接纳雨水，减少雨水流量峰值，还能够在一定程度上减少雨水中的氮磷等物质。但是生物滞留系统在处理的过程中会产生一些含氮气体，对环境产生影响。丛枝菌根真菌（AMF）能够与植物形成共生系统，促进系统对氮磷的吸收。通过对比不同降雨量、不同氮浓度及不同干旱期研究AMF对生物滞留系统含氮气体排放的影响。结果表明：无论什么条件下AMF均能够显著减少生物滞留系统中含氮气体的排放。降雨强度对AMF减少N2O排放的影响显著，对AMF减少NH3排放的影响不显著，其中低降雨强度更能促进AMF减少N2O排放；含氮量对AMF减少N2O排放的影响不显著，对AMF减少NH3排放的影响显著，含氮量低时AMF更能减少NH3排放；干旱期对AMF对减少N2O和NH3排放的影响均显著，干旱期短的情况下AMF更能对减少N2O的排放产生长生影响更大，干旱期长的情况下AMF对减少NH3排放产生的影响更大。关键词：生物滞留系统；丛枝菌根真菌；含氮气体；降雨强度；含氮量；干旱期；0引言当下生物滞留系统是处理城市雨水的重要方法，其对于雨水中氮的去除具有一定的效果，也具有去除效果不稳定的特点，有时甚至会有氮浸出，且伴随着含氮气体N2O、NH3的排放[1]。许多学者在对生物滞留池研究的过程中产生疑问：生物滞留池对氮的去除是暂时固氮之后会释放氮还是能够永久去除氮？生物滞留系统在植物、微生物和填料的共同作用下通过矿化及硝化反硝化作用把氮固定在植物中或者通过产生N2O和NH3等含氮气体可以达到永久除氮的效果，但是，二氧化碳（CO2），甲烷（CH4）和一氧化二氮（N2O）是温室气体的主要组成部分，是导致全球变暖和气候变化的主要原因[2]。因此，在这一过程中产生的N2O是温室气体，如何在控制N2O和NH3的排放的情况下改善生物滞留系统氮处理效果是目前面临的主要问题。丛枝菌根真菌（AMF）能与植物形成菌根共生体，已被广大科学实验者验证在多种生态环境下可以通过对植物、微生物、土壤三者共同作用，改善系统氮浸出的问题，控制含氮温室气体的排放[3-5]。AMF应用在生物滞留池中会改善生物滞留系统的氮处理效果，对除氮过程中含氮温室气体的排放起到一定的抑制作用。生物滞留系统是一种干湿交替的生态系统，降雨时生物滞留系统接纳雨水处于饱水状态，流入生物滞留系统的水进行反硝化作用，硝态氮在反硝化细菌的作用下转化为气态氮NO、N2O、N2[6]。降雨后在生物滞留系统的底部会形成饱水区，饱水区的存在促进系统反硝化的进行[7]。没有雨水的情况下，生物滞留系统土壤含氧量增加，进行硝化反应，铵态氮在硝化细菌的作用下转化为硝态氮。生物滞留系统内的微生物通过硝化反硝化的作用起到固氮作用，同时使部分氮转化为NH3、NO、N2O和N2等气态氮。铵态氮在氨单加氧酶的作用下反应生成亚硝酸盐氮，亚硝酸盐氮在亚硝酸盐氧化还原酶的作用下反应生成硝酸盐氮，硝酸盐氮在硝酸盐还原酶的作用下生成亚硝酸盐氮，亚硝酸盐氮在亚硝酸盐还原酶的作用下生成NO，第一届全国碳中和与绿色发展大会842NO在一氧化氮还原酶的作用下生成N2O,N2O在一氧化二氮还原酶的作用下生成N2[8]。图1-1生物滞留系统内氮循环Fig.1-1Nitrogencycleofbioretentionsystems生物滞留系统中土壤硝化和反硝化过程受土壤氮素底物浓度、有机碳源浓度和土壤含水率的影响[9,10]。首先，土壤氮素底物，如铵态氮和硝态氮，分别是硝化和反硝化的底物，这些氮素底物的多少影响着土壤硝化和反硝化进程。其次，土壤有机碳源也影响着土壤硝化和反硝化进程。此外，影响硝化反硝化作用的重要因素之一是土壤含氧量。生物滞留系统的氮含量随着生物滞留系统的土壤为植物和微生物的生长提供稳定基质，同时也会吸附流进系统内的氮，土壤含水率越低，含氧量高，硝化作用得以进行而反硝化作用受到限制，此时氨氮去除率高，硝氮去除率低。含水率高的土壤更易于创建缺氧环境，利于反硝化作用进行。此外，不同的底物对生物滞留系统氮去除也有很大的影响。1材料与方法1.1实验材料本实验选择旱伞草（Cyperusalternifolius）作为生物滞留系统中种植的植物，选择根内球囊霉（Rhizophagusirregularis）作为使用的AMF菌种。实验中所使用的土壤取自南京工业大学后山（N32°4'18”E118°38'18”），土壤的特征是：有效氮含量为70mgkg-1、总磷含量为0.11gkg-1、pH（水）为6.8。土壤风干后过2mm筛，经过高压灭菌（121℃，1h，灭两次）来去除土著AMF的干扰。填料中粗砂直径为3mm，细砂直径为2mm，细砂砾直径为4-6mm，粗砂砾直径为30-50mm，粉煤灰直径为2mm。1.2实验装置装置为DN150的圆柱体，使用材料为有机玻璃。装置高度为800mm，由100mm排水层，200mm过渡层，300mm过滤层组成，底部设置200mm的淹没区，配合使用排水管用于取样和排水。上方设计高500mm的pvc管用于收集气体。由于有机玻璃管管壁光滑，为防止出现管壁效应，填充装置前使用砂纸对管壁进行打磨。为模拟土壤避光条件并防止装置中藻类的生长，在实验柱周围用不透光的黑色薄膜对其进行覆盖。排水层高度100mm，由直径为30-50mm的粗砾石进行填装，为防止过渡层粗砂渗入排水层影响排水层蓄水，在排水层上方用直径为4-6mm的细砾石填装，高度为2-3mm。过渡层高度200mm，填装材料为直径3mm的粗砂。过渡层高度为300mm，填装材料由35%的土壤、60%的沙子和5%的粉煤灰的混合组成。进行接菌处理的装置需要将过滤层上部160mm处填料与200gAMF菌剂混合，不进行接菌处理的装置不加入AMF菌剂。填料所采用的土壤经高温灭菌处理杀灭土壤让中的微生物，为还原土壤微生物环境，每个装置在装置填装完毕需加入10mL土壤滤液。第一届全国碳中和与绿色发展大会843本次N2O的收集装置设计中采用静态箱法。植物培养单元中150mm有机玻璃管柱上端可通过110-150mm变径管通过锡纸实现紧密连接。PVC管的长度为50cm以保证采样过程中旱伞草的正常生长；用胶水固定PVC管上端外堵密封，保证绝对的密封性；PVC管下端处需开孔以保证后续抽取N2O气体，开孔处用橡胶塞堵住并用胶水固定密封。图1-2N2O和NH3收集装置示意图Fig.1-2SchematicdiagramofN2OandNH3collection1.3实验设计处理与对照的设计：本实验共构建10个生物滞留系统装置，设置了不接菌和用根内球囊霉接种（AM）两种处理，每个处理设置5个重复。实验设计不同降雨强度、不同氮浓度、不同干旱期进行对比。不同降雨强度：根据南京暴雨强度公式，选择重现期1年和2年进行对比。不同氮浓度：选择城市典型雨水总氮含量3.2mgL-1[6]和上海市城市径流中的总氮浓度(5.0–13.0mgL-1)的平均值9mgL-1进行对比[11]。不同干旱期：选择落干期为4天和落干期为10天进行对比。1.4样品采集与测量本次N2O的收集装置设计中采用静态箱法。植物培养单元中150mm有机玻璃管柱上端可通过110-150mm变径管通过锡纸实现紧密连接。PVC管的长度为50cm以保证采样过程中旱伞草的正常生长；用胶水固定PVC管上端外堵密封，保证绝对的密封性；PVC管下端处需开孔以保证后续抽取N2O气体，开孔处用橡胶塞堵住并用胶水固定密封。采用仪器为安捷伦7890A气相色谱进行测量。NH3的收集测量方法采用氨的测定——次氯酸钠水杨酸分光光度法（中华人民共和国国家环境保护标准HJ534—2009），此种方法通过气体采样泵使气体通过吸收管，使得NH3被稀硫酸吸收，综合考虑测量方法的检出限以及标准中的相关规定，将气体采样泵的参数设置为1.0L/min，采样时间决定为1h。N2O排放通量计算公式为公式：式中，——标准状况下N2O密度，即1.92kgm-3；第一届全国碳中和与绿色发展大会844A——N2O样品采集所覆盖的有效面积（m2）；——单位时间内N2O浓度变化率（µLL-1h-1）T——N2O样品采集时空气温度（℃）。NH3排放通量计算公式为公式：式中，A——NH3样品中所含总氨含量（mg）；S——NH3样品采集所覆盖的有效面积（m2）；H——NH3样品采集时间（h）。1.5数据处理对每一种类型的气体-AMF与+AMF之间AMeffect差异的显著性基于单因素方差分析进行。AMeffect的敏感性分析也都通过单因素方差分析进行。利用Origin2017（OriginLab，美国）进行绘图。2结果与讨论2.1降雨强度对AMF强化生物滞留系统含氮气体释放的影响低降雨强度时接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.12-0.17mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.15-0.19mgm-2h-1。低降雨强度时接菌生物滞留系统NH3排放通量为0.03-0.12mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统NH3排放通量为0.10-0.20mgm-2h-1。高降雨强度时接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.15-0.18mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.16-0.20mgm-2h-1。高降雨强度时接菌生物滞留系统NH3排放通量为0.04-0.27mgm-2h-1。接菌的系统中N2O和NH3排放通量比未接菌系统显著减少。图2-1低降雨强度条件下AMF对生物滞留系统N2O及NH3释放通量的影响。DB（DayBefore）：进水前；DA1（DayAfter1）、DA2（DayAfter2）、DA3（DayAfter3）、DA4（DayAfter4）：进水后第1、2、3天；AMeffect：AMF对气体排放通量的影响。PAMF：不同时间AMeffect差异性；Ptime：-AMF系统和+AMF系统之间气体排放通量差异性。Fig.2-1FluxesofN2OandNH3frombioretentionsystemsunderlowrainfallintensity.不论是在低降雨强度还是高降雨强度的条件下，AMF均可以显著减少生物滞留系统中含氮气体N2O和NH3的排放，降雨强度对AMF减少N2O排放的影响显著，对AMF减少NH3排放的影响不大。第一届全国碳中和与绿色发展大会845图2-2高降雨强度AMF对生物滞留系统N2O及NH3释放通量的影响。Fig.2-2FluxesofN2OandNH3frombioretentionsystemsunderhighrainfallintensity.图2-3不同降雨强度N2O及NH3的AMF效应。Ptype：不同降雨量之间气体排放通量差异性Fig.2-3AMeffectofN2OandNH3fromdifferentrainfallintensity.Ptype:thedifferenceinemissionfluxbetweendifferentrainfall2.2氮含量对AMF强化生物滞留系统含氮气体释放的影响图2-4低氮含量N2O及NH3释放通量的影响Fig.2-4EmissionfluxesofN2OandNH3fromlownitrogencontent高含氮量时接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.14-0.20mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.15-0.21mgm-2h-1（图3-7）。高含氮量时接菌生物滞留系统NH3排放通量为0.08-0.19mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统NH3排放通量为0.10-0.26mgm-2h-1（图3-8）。低含氮量时接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.15-0.18mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.16-0.20mgm-2h-1（图3-3）。低含氮量时接菌生物滞留系统NH3排放通量为0.04-0.27mgm-2h-1（图3-4）。与低氮含量进水相比，高氮含量进水时N2O和NH3排放通量增加，接菌的系统中N2O和NH3排放通量比未接菌系统减少。不论是在低氮含量还是高氮含量的条件下，AMF均可以显著减少生物滞留系统中含氮第一届全国碳中和与绿色发展大会846气体N2O和NH3的排放，氮含量对AMF减少NH3排放的影响显著，对AMF减少N2O排放的影响不大。图2-5高氮含量N2O及NH3释放通量的影响。Fig.2-5EmissionfluxesofN2OandNH3fromhighnitrogencontent.图2-6不同降氮含量N2O及NH3的AMF效应。Ptype：不同含氮量之间气体排放通量差异性Fig.2-6AMeffectofN2Ofromdifferentnitrogencontent.Ptype:thedifferenceinemissionfluxbetweendifferentNconcent2.3干旱期对AMF强化生物滞留系统含氮气体释放的影响图2-7干旱10天N2O释放通量的影响。Fig.2-7EmissionfluxesofN2Ofromdrytendays干旱天数为10天时，接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.14-0.18mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.15-0.20mgm-2h-1（图3-11）。接菌生物滞留系统NH3排放通量为0.01-0.08mgm-2h-1，未接菌生物滞留系统N2O排放通量为0.02-0.13mgm-2h-1（图第一届全国碳中和与绿色发展大会8473-12）。随着时间流逝N2O和NH3排放通量趋于稳定，与干旱期为4天相比，干旱期为10天时N2O和NH3排放通量减少，接菌的系统中N2O和NH3排放通量均比未接菌系统减少。较长干旱期对AMF减少N2O排放的影响显著，较短干旱期对AMF减少NH3排放的影响显著。图2-8干旱10天NH3释放通量的影响。Fig.2-8EmissionfluxesofNH3fromdrytendays3结论（1）降雨强度对AMF减少N2O排放的影响显著，对AMF减少NH3排放的影响不显著，其中低降雨强度更能促进AMF减少N2O排放。（2）含氮量对AMF减少N2O排放的影响不显著，对AMF减少NH3排放的影响显著，含氮量低时AMF更能减少NH3排放。（3）干旱期对AMF对减少N2O和NH3排放的影响均显著，干旱期短的情况下AMF更能对减少N2O的排放产生长生影响更大，干旱期长的情况下AMF对减少NH3排放产生的影响更大。参考文献[1]PayneEGI,PhamT,CookPLM,etal.InsideStoryofGasProcesseswithinStormwaterBiofilters:DoesGreenhouseGasProductionTarnishtheBenefitsofNitrogenRemoval?[J].EnvironmentalScience&Technology,2017,51(7):3703-3713.[2]BacenettiJ,PaleariL,TartariniS,etal.Maysmarttechnologiesreducetheenvironmentalimpactofnitrogenfertilization?Acasestudyforpaddyrice[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2020,715:136956.[3]CavagnaroTR,Barrios-MasiasFH,JacksonLE.Arbuscularmycorrhizasandtheirroleinplantgrowth,nitrogeninterceptionandsoilgaseffluxinanorganicproductionsystem[J].PlantandSoil,2012,353(1-2):181-194.[4]AsghariHR,CavagnaroTR.Arbuscularmycorrhizasenhanceplantinterceptionofleachednutrients[J].FunctPlantBiol,2011,38(3):219-226.[5]JohnJ,LundholmJ,KernaghanG.Colonizationofgreenroofplantsbymycorrhizalandrootendophyticfungi[J].EcologicalEngineering,2014,71:651-659.[6]PayneEGI,FletcherTD,RussellDG,etal.TemporaryStorageorPermanentRemoval?TheDivisionofNitrogenbetweenBioticAssimilationandDenitrificationinStormwaterBiofiltrationSystems[J].PLoSONE,2014,9(3):e90890.第一届全国碳中和与绿色发展大会848[7]DietzME,ClausenJC.SaturationtoImprovePollutantRetentioninaRainGarden[J].EnvironmentalScience&Technology,2006,40(4):1335-1340.[8]ChenX,PeltierE,SturmBSM,etal.Nitrogenremovalandnitrifyinganddenitrifyingbacteriaquantificationinastormwaterbioretentionsystem[J].WaterResearch,2013,47(4):1691-1700.[9]MorillasL,DuránJ,RodríguezA,etal.Nitrogensupplymodulatestheeffectofchangesindrying-rewettingfrequencyonsoilCandNcyclingandgreenhousegasexchange[J].GlobalChangeBiology,2015,21(10):3854-3863.[10]ZhangZ,RengelZ,LiaghatiT,etal.Influenceofplantspeciesandsubmergedzonewithcarbonadditiononnutrientremovalinstormwaterbiofilter[J].EcologicalEngineering,2011,37(11):1833-1841.[11]WuJ,CaoX,ZhaoJ,etal.Performanceofbiofilterwithasaturatedzoneforurbanstormwaterrunoffpollutioncontrol:Influenceofvegetationtypeandsaturationtime[J].EcologicalEngineering,2017,105:355-361.第一届全国碳中和与绿色发展大会849废水处理耦合高效固碳的微藻光生物反应器研究进展由晓刚1,2，周雪飞1,2，杨黎彬1,2，张亚雷1,215（1.同济大学环境科学与工程学院，上海200092；2.同济大学污染控制与资源化研究国家重点实验室，上海200092）摘要：在碳达峰、碳中和的背景下，我国将逐渐从高碳经济转向低碳经济，并最终实现零碳经济社会体系。为此，我国将大幅削减碳排放并发展负排放技术。微藻不仅能够吸收废水中的有机物、氮、磷等营养物质，而且可以利用空气中的CO2合成生物质能源，具有碳减排和碳固定双重作用，能够有效助力碳中和的实现，展现出巨大的市场发展潜力与社会环境效应。在实现微藻规模化培养以及高效固碳的过程中，微藻光生物反应器（Photobioreactor,PBR）发挥着至关重要的作用。目前，虽有大量不同结构的微藻PBR已被研发出来，但能真正高效固碳和微藻规模化培养的PBR并不多，其主要挑战在于如何同时降低微藻PBR的制造、培养、采收成本以及提高微藻固碳能力和生物质产量。本文综述了不同微藻PBR的基本结构及其优缺点。其中，开放式PBR的生产规模大、成本低，但废水处理能力、固碳效率及生物质浓度低；封闭式PBR的废水处理能力、固碳效率高，但采收成本高，反应器放大困难；生物膜式PBR的固碳效率和生物质浓度高，但设备制造、培养成本高。最后，对当前微藻PBR技术面临的关键问题及未来发展趋势进行简述，以期为微藻的废水处理和高效固碳提供参考借鉴。关键词：碳中和；微藻；光生物反应器；生物固碳；废水处理Abstract:Underthebackgroundofcarbonpeakandcarbonneutral,Chinawillgraduallyshiftfromhighcarboneconomytolowcarboneconomy,andfinallyachieveazero-carboneconomicandsocialsystem.Therefore,Chinawillsignificantlyreducecarbonemissionsanddevelopnegativeemissiontechnologies.Microalgaecannotonlyabsorborganicmatter,nitrogen,phosphorusandothernutrientsinwastewater,butalsosynthesizebiomassenergybyutilizingCO2intheair.whichhasthedualroleofcarbonemissionreductionandcarbonfixation.Microalgaecaneffectivelycontributetotherealizationofcarbonneutrality,showinghugemarketdevelopmentpotentialandsocialandenvironmentaleffects.Atpresent,althoughalargenumberofmicroalgaephotobioreactors(PBR)withdifferentstructureshavebeendeveloped,therearefewPBRthatcaneffectivelysequestercarbonandscalecultureofmicroalgae.Themainchallengeliesinhowtoreducethecostinmanufacturing,cultivating,harvestingofmicroalgaePBRandimprovethecarbonsequestrationcapacityandbiomassproductionofmicroalgaeatthesametime.Inthispaper,thebasicstructure,advantagesanddisadvantagesofdifferentmicroalgaePBRwerereviewed.Amongthem,theopenPBRhaslargescaleproductionandlowcost,butlowwastewatertreatmentcapacity,carbonsequestrationefficiencyandbiomassconcentration.TheclosedPBRhashighwastewatertreatmentcapacityandcarbonsequestrationefficiency,butitisdifficulttoscaleupthereactorandthecostof基金项目：国家重点研发计划“绿色宜居村镇技术创新”重点专项（2019YFD1100200）；国家自然科学基金面上项目（51878465）15通讯作者：张亚雷，教授，主要从事污水处理与资源化研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会850harvestingishigh.BiofilmPBRhashighcarbonsequestrationefficiencyandbiomassconcentration,butthecostofequipmentmanufacturingandcultivationishigh.Finally,thekeyproblemsandfuturedevelopmenttrendofmicroalgaePBRtechnologyweresummarized,inordertoprovidereferenceformicroalgaewastewatertreatmentandefficientcarbonsequestration.Keywords:carbonneutralization,microalgae,photobioreactor,biologicalcarbonsequestration,wastewatertreatment0引言随着全球经济迅速发展，工业化进程加快，能源资源的过度开发使用造成温室气体剧增，全球气候发生变化。中国在第75届联合国大会上提出CO2排放力争于2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。目前实现碳中和的技术路径可分为两类：一是通过多种途径进行碳减排，二是以固碳技术或生态碳汇为主的负排放技术。其中，生物炭汇具备强大的固碳潜力，因此开发高效的生物固碳技术可以作为保障碳中和目标实现的重要路径。微藻在地球上分布广泛，是生物固碳的典型代表，其光合作用可将CO2转化为有机碳供体内生物质合成，固定CO2的量可达微藻生物质的1.83倍[1,2]。在生长过程中，微藻还可吸收废水中的氮、磷等营养物质转化为自身的大分子物质，如蛋白质、油脂、碳水化合物等。藻细胞中的能源物质可以通过物理或化学手段提取加工成生物燃料[3]，实现废水的能源化利用。微藻油脂作为第三代生物质能源，缓解了第一代生物质能源“与人争粮”和第二代生物质能源“与粮争地”的局面，被认为是未来最有潜力替代化石燃料的可再生资源[4]。目前，微藻规模化培养仍是难点，因此，当前研究的关键在于如何改进微藻光生物反应器（Photobioreactor,PBR）的设计来实现微藻的产业化。本文结合微藻PBR的研究进展，介绍了开放式、封闭式以及生物膜式三种微藻PBR的结构、运行和成本等相关特点，分析了不同PBR的固碳能力及微藻生物质产量，并对微藻PBR未来的发展趋势进行展望，为废水能源化耦合微藻固碳助力碳中和目标的实现提供参考借鉴。1开放式PBR开放式PBR可分为开放池塘、跑道池、圆形池以及多层开放式等类型，其构造简单，仅通过使用阳光作为主要能量输入和少量动能维持藻液的有效混合，废水处理量大，运行成本低。大多数规模化微藻培养设施都以跑道池式PBR为基础，约占全球微藻生产总量的90%[5]。图1多层开放式PBR（a层式，b仿生型叠层式）[7]跑道池式多设计为回转廊道式，由多组跑道池单体组成，通过搅拌轮或搅拌桨进行混合。为保证光照的透射，藻液深度一般为20~30cm。运行过程中底层微藻会出现无机碳源不足第一届全国碳中和与绿色发展大会851的问题，因此跑道池的池底往往安装曝气装置，为微藻的生长提供充足无机碳源，并可以强化废水中氮、磷的去除。但由于气液接触时间较少，表面解析的CO2可能高达80~90%，使得CO2利用效率低[6]。为了提高土地利用效率，学者们开发了多层开放式PBR（图1）[7]。多层开放式PBR中的废水靠重力和蠕动泵的作用在每层之间流动，降低了反应器占地面积，同时可以进一步降低反应器深度从而提高CO2利用效率[8]。但开放式PBR运行过程中易受杂菌污染，环境条件的变化会导致藻细胞培养密度偏低（小于1g·L-1），微藻富集较难且采收成本较高[9]。2封闭式PBR与开放式PBR相比，封闭式PBR能将微藻悬浮液与外界环境完全隔离，培养条件可控，光能和CO2利用率高，废水处理效果好，可适用于所有种类微藻的培养[10]。目前，较常见的封闭式PBR的结构形式有平板式、管式和柱式[11]。2.1平板式PBR平板式PBR为长方体结构，在微藻密度较高时，由于藻细胞对光的遮挡，不利于内部光合作用的进行。因此，平板式PBR往往设计厚度较小，来降低光衰减，提高反应器光照比表面积。户外培养时平板式PBR可以基于光源的位置倾斜一定的角度以获得最佳入射光强度。为进一步优化平板式PBR内部的光分布，Sun等[12]将纳米导光板引入反应器内，构建了纳米导光板气升平板式微藻PBR，使微藻的生物质产量提高了220%。图2两种平板式PBR（a气升式，b循环式）根据反应器内部藻液流动的方式，平板式PBR可分为气升式和循环式两种（图2）[11]。气升式平板PBR中的气体分布器结构和曝气条件会影响CO2气泡在微藻悬浮液中的气液传递，对微藻光合固碳至关重要。Zhao等[13]对传统的平板式PBR进行了改造，通过内部设置阶梯型平行挡板增强气液混流，有效提高了微藻固碳效率和对营养物质的利用，微藻生物质浓度在6天内达到了7.21g·L-1。Xia等[12]通过构建倒置弧形槽内构件气升式PBR来增加气泡运动轨迹的振幅，使CO2与液相的接触时间从0.448s延长到256s，微藻浓度增加了26.0%，对数生长期平均固碳速率提高了26.2%。平板式PBR相比于其他封闭式反应器结构相对简单，易于加工，通过导流板的设置可以有效提高微藻固碳效率和废水处理能力。但由于藻细胞的遮光效应，反应器的厚度增加困难，若扩大反应器的体积需要增加其高度和宽度，会使压强增大，增加反应器危险系数和制造成本。2.2管式PBR管式PBR通常由直径较小的透明玻璃管或聚乙烯管制成，根据管道的排列方式又可分为多种形式（图3）。管式PBR的特殊形状可以产生“透镜效应”和“聚焦效应”，使入射第一届全国碳中和与绿色发展大会852光线聚焦在管道的轴线上，增加光照强度[14]，具有更高的光照比表面积。图3常见的管式PBR结构示意图管式PBR相比于其它封闭式PBR占地面积大，使其规模化进一步扩大受到限制。由于管道直径小、长度大，管式PBR内部传质效果差，容易沿管道出现营养、pH、CO2浓度差，微藻产生的氧气不及时排出，会使溶解氧浓度过高，不利于微藻生长。此外，由于光照比表面积较高，在环境温度较高或光照强烈时，会使反应器内的温度过高，抑制微藻活性。通常管式PBR需要有相应的冷却措施，如遮阳、喷淋冷却水、使用热交换管道以及水池浸泡等手段[11]，但这些手段在大规模应用时较难实现。2.3柱式PBR柱式PBR的形状为垂直圆柱体，通常在柱体的底部安装曝气装置，顶部为气体分离区。根据反应器液体的流动混合方式又可将柱式PBR分为鼓泡柱式和气升式两种[11]。鼓泡式（图4a）通过底部的曝气装置实现CO2气泡由底部自下而上浮动，完成气液传质过程。气升式（图4b）在内部设置导流管使反应器内部分为上升区和下降区，通过含气率和藻液密度变化，实现藻液在上升区和下降区之间循环流动。柱式PBR的这种特点提高了内部气液传质效果，进一步促进了微藻光合作用和废水处理效率。图4常见柱式PBR（a鼓泡式，b气升式）Lam等[15]在柱式PBR中通过多排隔板阻碍CO2上升，有效延长了CO2在反应器内停留时间，提高了气液传质效果，小球藻生物质产量得到明显提升。Kaewpintong等[16]比较了鼓泡式和气升式在27℃条件下微藻的培养，结果发现，在相同条件下，气升式反应器能获得更高的生物量。气升式反应器中藻液进行循环流动，可促进藻液的营养吸收和并延长CO2停留时间，而鼓泡式反应器中藻液是随机混合流动，藻细胞接收光照不均匀，且CO2停留时间短。周雪飞等[17]在此基础上改进了曝气设备，通过陶瓷膜作为微气泡发生器，增强了气液传质效果，有效提高了微藻生长速率和固碳效率。封闭式PBR相比开放式PBR体积较小，因此规模化需要大量的反应器，设备成本较高。在开放式和封闭式PBR中，微藻均以悬浮态的形式进行培养，含水量较高，采收困难。据统计，悬浮态微藻采收过程投入成本占总过程投入成本的20%~30%[18]，这对微藻的工业化培养及其能源化的发展造成了极大的阻碍。第一届全国碳中和与绿色发展大会8533生物膜式PBR生物膜式PBR是使微藻吸附在载体表面形成生物膜，从而不断生长的反应器类型。这种培养方式具有操作运行稳定性高、微藻生物量密度大等优点。3.1悬浮式生物膜PBR悬浮式生物膜PBR是在传统的悬浮式微藻培养系统中加入吸附载体，使微藻在反应器中悬浮载体的表面生长。Zhuang等[19]通过在微藻培养系统中加入棉花、麻布等载体，调节曝气量使载体悬浮在微藻培养液中，部分微藻会吸附在载体表面生长，实现微藻的悬浮式生物膜培养（图5a）。该悬浮式生物膜PBR的生物质产量比纯悬浮式PBR提高了30%。Blanken等[20]设计了圆盘旋转式生物膜PBR（图5b），通过将旋转的圆盘置于微藻培养液中，圆盘绕着转轴转动，使微藻生长在圆盘膜上，微藻生物质产率达到20.1±0.7g·m-2d-1。Gross等[21]结合了旋转式生物膜和悬浮式生物膜的特点，用棉布作为载体并在转轴上缠绕形成一个三角形（图5c），微藻吸附在棉布上生长并形成生物膜，当转轴转动时，底部的棉布交替出现在培养液和空气中，使微藻可以充分利用营养、CO2以及光照。当棉布上微藻达到一定浓度时，采用刮取方法采收，残留在棉布上的微藻可作为藻种继续培养。图5不同悬浮式生物膜PBR示意图3.2吸附式生物膜PBR图6吸附式生物膜PBR示意图吸附式生物膜PBR通常是将微藻吸附在多孔基质上，微藻通过吸收多孔基质中的营养进行生长。Jing等[22]提出了一种三明治结构微藻固定化生物膜培养方法，该结构的中间层为多孔纤维材料，外层则是孔隙较小的亲水材料，微藻吸附在外层的两侧进行生长（图6a）。培养液沿多孔纤维向下流动，通过毛细孔浸润透过外层的亲水材料被微藻吸收。目前，研究较多的吸附式生物膜PBR是生物膜贴壁培养PBR（图6b），该反应器的载体由中间起支撑作用的玻璃和两侧的滤膜组成，微藻细胞吸附在滤膜表面生长，并通过滤膜获取培养液中的第一届全国碳中和与绿色发展大会854营养以及通入的CO2。该反应器避免了培养液的光衰减和微藻的遮光效应，能够接收到较强光照，通过垂直阵列式排布载体，微藻光合效率可提高5.2%~8.3%[23]。采用吸附式生物膜PBR的这种培养形式，微藻对培养液和CO2的利用效率较高，微藻生物质浓度高。吸附式生物膜PBR可以通过刮取的方式进行微藻采收，相比于其他PBR的离心、过滤、絮凝、气浮等采收方式成本较低，具有较明显的优势。但目前吸附式生物膜PBR仍处于实验室阶段，制造成本相比于其他PBR较高，且对于废水中的悬浮物浓度要求较高，反应器的设计、膜污染控制以及设备的放大等关键问题还急需解决。4展望各种不同类型的微藻PBR虽然取得了一定的进展，但仍然面临着一些问题难以工业化。①开放式PBR占地面积大、土地有效利用率、固碳效率和生物质浓度低，而且对微藻的耐受性要求高。②封闭式PBR培养规模小、采收成本高，容易出现微藻贴壁现象和反应器温度过高情况。③生物膜式PBR制造成本和进水要求高，目前仍处于实验室阶段，设备放大困难。当前微藻PBR研究中更多的偏向于基于培养基的微藻的高密度培养与微藻生物质的定向调控。在碳中和的需求下应进一步重视微藻PBR中的固碳效率及实际废水中的微藻高密度培养。此外，大部分微藻PBR的培养与采收阶段分离，使得后续处理工艺复杂。目前，一系列新技术也被逐渐应用到微藻培养中，如微纳曝气、纳米导光板、新型填料以及膜技术等。例如，笔者所在课题组提出了一种循环式微藻生物膜工艺（CyclicAlgaeBiofilmTechnology,CABT），该工艺基于悬浮式生物膜PBR进行改进，内部引入量子导光板，解决了反应器放大的光源问题，通过旋转陶瓷膜曝气的方式产生微纳气泡，使CO2能够被微藻高效利用，实现了微藻高效固碳；在采收阶段可以通过调节曝气的流量以及气泡尺寸，进行微藻的气浮浓缩，实现微藻的高效培养与采收一体化。该工艺不仅解决了微藻高密度培养的难题，而且反应器体积易于放大，具有较大的产业化潜力。随着各学科技术的发展和微藻规模化市场的需要，更好的新型微藻PBR会不断地被开发出来，废水能源化以及微藻固碳也将成为保障碳中和目标最终实现的关键补充。参考文献[1]WangB,LiY,WuNetal.CO2bio-mitigationusingmicroalgae[J].AppliedMicrobiologyandBiotechnology,2008,79(5):707-718.[2]ChistiY.Biodieselfrommicroalgae[J].BiotechnologyAdvances,2007,25(3):294-306.[3]RaheemA,PrinsenP,VuppaladadiyamAKetal.Areviewonsustainablemicroalgaebasedbiofuelandbioenergyproduction:Recentdevelopments[J].JournalofCleanerProduction,2018,181(APR.20):42-59.[4]WeiXY,HellierP,BaganzF.Impactonperformanceandemissionsoftheaspirationofalgalbiomasssuspensionsintheintakeairofadirectinjectiondieselengine[J].EnergyConversionandManagement,2020,205:112347.[5]PlaczekM,PatynaA,WitczakS.Technicalevaluationofphotobioreactorsformicroalgaecultivation[C].InternationalConferenceEnergy,EnvironmentandMaterialSystems,2017:02032.[6]RichmondA.Principlesforattainingmaximalmicroalgalproductivityinphotobioreactors:anoverview[J].Hydrobiologia,2004,512(1-3):33-37.[7]刘玉环,黄磊,王允圃等.大规模微藻光生物反应器的研究进展[J].生物加工过程,2016,14(01):65-73.[8]HuB,ZhouW,MinMetal.Developmentofaneffectiveacidogenicallydigestedswinemanure-basedalgalsystemforimprovedwastewatertreatmentandbiofuelandfeedproduction[J].AppliedEnergy,2013,107:255-263.第一届全国碳中和与绿色发展大会855[9]UgwuCU,AoyagiH,UchiyamaH.Photobioreactorsformasscultivationofalgae[J].BioresourceTechnology,2008,99(10):4021-4028.[10]SinghRN,SharmaS.Developmentofsuitablephotobioreactorforalgaeproduction-Areview[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2012,16(4):2347-2353.[11]AssuncaoJ,MalcataFX.Enclosed"non-conventional"photobioreactorsformicroalgaproduction:Areview[J].AlgalResearch,2020,52:102107.[12]SunY,LiaoQ,HuangYetal.Integratingplanarwaveguidesdopedwithlightscatteringnanoparticlesintoaflat-platephotobioreactortoimprovelightdistributionandmicroalgaegrowth[J].BioresourceTechnology,2016,220:215-224.[13]ZhaoLHB,TangZY,GuYetal.Investigatethecross-flowflat-platephotobioreactorforhigh-densitycultureofmicroalgae[J].Asia-PacificJournalofChemicalEngineering,2018,13(5):e2247.[14]PostenC.Designprinciplesofphoto‐bioreactorsforcultivationofmicroalgae[J].EngineeringinLifeSciences,2010,9(3):165-177.[15]LamMK,LeeKT.CultivationofChlorellavulgarisinapilot-scalesequential-baffledcolumnphotobioreactorforbiomassandbiodieselproduction[J].EnergyConversionandManagement,2014,88:399-410.[16]KaewpintongK,ShotiprukA,PowtongsookSetal.Photoautotrophichigh-densitycultivationofvegetativecellsofHaematococcuspluvialisinairliftbioreactor[J].BioresourceTechnology,2007,98(2):288-295.[17]周雪飞,张亚雷,于振江等.一种用于微藻培养与分离的一体化装置及其系统和方法:中国,CN201911271634.X[P].2020.12.12.[18]GrimaEM,BelarbiEH,FernandezFGAetal.Recoveryofmicroalgalbiomassandmetabolites:processoptionsandeconomics[J].BiotechnologyAdvances,2003,20(7-8):491-515.[19]ZhuangLL,HuHY,WuYHetal.Anovelsuspended-solidphasephotobioreactortoimprovebiomassproductionandseparationofmicroalgae[J].BioresourceTechnology,2014,153:399-402.[20]BlankenW,JanssenM,CuaresmaMetal.BiofilmGrowthofChlorellaSorokinianainaRotatingBiologicalContactorBasedPhotobioreactor[J].BiotechnologyandBioengineering,2014,111(12):2436-2445.[21]GrossM,HenryW,MichaelCetal.Developmentofarotatingalgalbiofilmgrowthsystemforattachedmicroalgaegrowthwithinsitubiomassharvest[J].BioresourceTechnology,2013,150:195-201.[22]JingS,PodolaB,MelkonianM.Removalofnitrogenandphosphorusfromwastewaterusingmicroalgaeimmobilizedontwinlayers:anexperimentalstudy[J].JournalofAppliedPhycology,2007,19(5):417-423.[23]LiuTZ,WangJF,HuQetal.Attachedcultivationtechnologyofmicroalgaeforefficientbiomassfeedstockproduction[J].BioresourceTechnology,2013,127:216-222.第一届全国碳中和与绿色发展大会856Retrofittingcoal-firedpowerplantswithbiomassco-firingandCCSfornetzerocarbonemission:Aplant-by-plantassessmentbasedonGIS-LCAframeworkRuiWang1,ShiyanChang2,XueqinCui1,JinLi3,LinweiMa4,AmitKumar5,YaoyuNie1,WenjiaCai1,6,(1.MinistryofEducationKeyLaboratoryforEarthSystemModeling,DepartmentofEarthSystemScience,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China.2.InternationalJointLaboratoryonLowCarbonCleanEnergyInnovation,TsinghuaUniversity,Beijing,China,100084.3.StateKeyJointLaboratoryofEnvironmentSimulationandPollutionControl(SKLESPC),SchoolofEnvironment,TsinghuaUniversity,Beijing,China,100084.4.StateKeyLaboratoryofPowerSystems,DepartmentofThermalEngineering,Tsinghua-BPCleanEnergyCentre,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China.5.DepartmentofMechanicalEngineering,10-263DonadeoInnovationCentreforEngineering,UniversityofAlberta,Edmonton,T6G1H9,Alberta,Canada.6.Tsinghua-RioTintoJointResearchCenterforResourceEnergyandSustainableDevelopment,Beijing,China,100084)Abstract:Thetargetsoflimitingglobalwarminglevelsbelow2°Coreven1.5°CsetbyParisAgreementheavilyrelyonbioenergywithcarboncaptureandstorage(BECCS),whichcanremovecarbondioxideintheatmosphereandachievenetzerogreenhousegas(GHG)emission.Biomassandcoalco-firingwithCCSisoneofBECCStechnologies,aswellasapathwaytoachievelowcarbontransformationandupgradingthroughretrofittingcoalpowerplants.However,fewstudieshaveconsideredco-firingratioofbiomasstocoalbasedoneachspecificcoalpowerplant’scharacteristicinformationsuchaslocation,installedcapacity,resourcesallocationandlogistictransportation.Therefore,thereisaneedtounderstandwhetheritisworthretrofittinganyindividualcoalpowerplantforthebenefitofGHGemissionsreduction.Itisalsoimportanttounderstandwhichpowerplantissuitableforretrofitandtheassociatedco-firingratio.Inordertofulfillthisgap,thispaperdevelopsaframeworktosolvethesequestions,whichmainlyincludethreesteps.First,biomassresourcesareassessedat1-kmspatialresolutionwiththehelpofRS-GISmethod.Second,bysettingbiomasscollectionpointsandlinearprogrammodel,resourceallocationandsupplychainforeachpowerplantsarecomplete.Third,assessingthelife-cycleemissionforeachpowerplant.Inthisstudy,HubeiProvinceinChinaisCorrespondingauthor.WenjiaCai,email:wcai@tsinghua.edu.cn,phone:+8601062792509,fax:+8601062794115x8008.Runninghead:Plant-levelretrofitplanfornetzeroemissions第一届全国碳中和与绿色发展大会857takenastheresearchareaandstudycase.Themainconclusionsareasfollows:(1)biomassco-firingratioforeachCCScoalpowerplanttoachievecarbonneutralisbetween40%~50%;(2)lowerco-firingratiosometimesmayobtainbettercarbonemissionreductionbenefits;(3)eventhesameinstalledcapacitypowerplantsshouldconsiderdifferentiatedretrofitstrategyaccordingtotheirowncharacteristic.Basedontheresultsandanalysisabove,retrofitsuggestionsforeachpowerplantaremadeinthediscussion.Keywords:Netzerocarbonemission,coal-firedpowerplant,biomassco-firing;GIS-LCA,supplychain,CCSAbbreviationsList:BCP:BiomassCollectionPoint;BECCS:Bio-energywithCCS;CCS:CarbonCaptureandStorage;CBP:CoalandBiomassPowerPlant;CBP-CCS:CoalandBiomassPowerPlantwithCarbonCaptureandStorage;CP:CoalPowerPlant;GHG:GreenhouseGas;GIS:GeographicalInformationSystem;GPP:GrossPrimaryProductivity;HI:HarvestIndex;IGCC:IntegratedGasificationCombinedCycleSystem;LCA,LifeCycleAssessment;MILP:MixedIntegratedLinearProgramming;MODIS:ModerateResolutionImagingSpectroradiometer;NPP:NetPrimaryProductivity;OD:OriginandDestination;RPR:ResiduestoProductRatio.1IntroductionInordertoalleviatethepossibleimpactsfromclimatechangetotheeconomy,ecologyandenvironment,theParisAgreementsetstheambitiousgoalofachievingnetzeroemissionsbythesecondhalfofthiscentury(IPCC,2018).Thismeansthatwenotonlyneedtoreduceourcurrentgreenhousegas(GHG)emissions,butalsoneedtoremovepartoftheGHGemissionsthathavebeendischargedintotheatmosphere(Turneretal.,2018).ThepowerindustryisthelargestCO2emissionsourceintheworld,and30%oftheemissionscomefromthecoalpowerindustry(IEA,2019).Howtoachievenetzeroorevennegativeemissionsinthecoalpowerindustryhasbecomethekeytoachievingnetzeroemissionsglobally.Atpresent,onthepremiseofnotaddinghugestrandedassetscausedbycoalphase-out,therearethreetechnicalsolutionsforlow-carbontransformationofcoal-firedpowerplants,namelyCarbonCaptureandStorage(CCS),biomass-coalco-firingandco-firingwithCCS(Fanetal.,2018;Guo&Huang,2020;Wang&Du,2016;Welfleetal.,2020;Wuetal.,2014;Singh&Rao,2016).Amongthesetechnologies,onlybiomass-coalco-firingwithCCScanactuallyrealizethenetzeroemissionofcoal-firedpowerplant,whichcanextractcarbondioxidefromatmospherewhileco-firingorCCStechnologycanonlyreducecarbonemission.(Cabraletal.,2019;Larkinetal.,2018;Michailosetal.,2019;Taoetal.,2019;Zuijlenetal.,2019).Therefore,biomass-coalco-firingisthekeytechnologytorealizenetzeroemissionandhowtodesignanoperationalassessmentforthedeploymentofbiomass-coalcofiringwithCCStechnologyinthecoal-firedpowerindustryhasbecomeanurgentproblemforthescientificcommunity.Tostudyhowcoal-firedpowerindustrycouldachievenetzeroemissionsthroughco-firingwithCCS,first,weneedtodrawacarbonemissioncurveforeachpowerplantatdifferentco-firingratio,whichcanhelpusansweratwhichco-firingratiopowerplantscanrealizenetzeroemission.Theanswerofnetzeroco-firingratiocangreatlyhelpthegovernmentformulate第一届全国碳中和与绿色发展大会858co-firingretrofittingtargetsandcontroltheprocessofachievingnetzeroemissionsinthepowerindustry.Atthesametime,itisofgreatsignificancetoconsiderthelife-cycleemissionsofbiomass-coalco-firingwithCCS(Schakeletal.,2014),becauseadditionalcarbondioxidewillbegeneratedintheprocessofbiomasscollection,transportationandpretreatment(Kumaretal.,2006;Sokhansanjetal.,2006;Kumaretal.,2007;Malladi&Sowlatietal.,2020).Anditstillremainsunclearwhetherandtowhatextentwouldtheseadditionalcarbonemissionsimpacttheco-firingratiofornetzeroemissiontarget.Itisalsoimportanttodeterminethebiomassco-firingratioforeachplant,ratherthanthewholecoal-firedpowerindustry.AsLuetal(2019)alsomentionedthatinordertobetterinformChina’slong-termroadmapforBECCSandchoosethestrategiesbetweenretrofitorconstructingcoal-biomasspowerplant,plant-basedevaluationisnecessary.Alimitednumberofpreviousstudieshaveexplorednetzeroco-firingratiofromlife-cycleperspectivebasedonplant-leveldata.Thesestudiesusuallyusearepresentativepowerplantascasestudyormakedifferentassumptionstoquantifytheparametersofthepowerplant.Yangetal(2019)quantifiedtheperformanceparametersofdifferentpowerplantsandtheinfluenceoftheco-firingratioonvariousenvironmentalimpactcategories.Theresultshowsthatco-firingratioof25%canachievenear-zeroemission.Miedemaetal(2017)usedonerepresentativepowerplanttoanswerthisquestion,whichcomparedtheperformanceofco-combustionpowerplantwitha100%coalsupplychainscenariobasedonaDutchcase,andfoundthat60%co-firingratiohavethepossibilitytoreduceemissionsupto48%.Nevertheless,theabove-mentionedtheoreticalexplorationortheanalysisbasedonarepresentativepowerplantcanhardlysupportthemakingofadetaileddeploymentplan,becausecoal-firedpowerplantshavedifferentelectricitygenerationcapacities,spatiallocationanddifferentlevelsofaccessibilitytobiomassresources,whichresultsinthedifferenceofsupplychains.Ifweonlyconsiderthisquestionfromtheoreticalperspectivewithoutcombiningeachpowerplant’srealsituation,therewillbealargedeviationfromactualtransformationprocessofthepowerplants.Forexample,someplantsnearthebiomassresourcemayachievetheco-firingratioofnetzerocarbonemissionlowerthanaverage;ahigherco-firingratioisneededforplantsfar-awayfrombiomassresourcetooffsetthehigheremissionsfromtransportation;regionwithalotofpowerplantsmayhaveresourcecompetitionissues,sotheresourcesnearbymaynotbeenoughforreachinganaverageco-firingratio.Theseproblemsmightcausethewasteofbiomassresourcesandunnecessaryincreaseofcarbonemissions,whichwouldgreatlyhindertherealizationofthenetzeroemissiongoals.Therefore,todeterminetheco-firingratiofornetzeroemissiontarget,itisverycrucialtoevaluatecarbonemissionsfromtheperspectiveoffulllifecycleandconsiderbasedonrealplant-by-plantdata.However,inthelife-cycleandplant-by-plantassessment,therearestillsomeparameters,suchascollectionarea,transportationdistance,neededtobedetermined.Andhowtoallocatebiomassresourcesormanageresourcescompetitionamongmultipleplantsisalsoanimportanttopic.Mostexistingstudiesuseempiricalvaluesorbufferzonestoallocationresourcestothepowerplants(Ahmadietal.,2020;Blenginietal.,2011;Ruizetal.,2018).Therearemainlyfourlimitationsinthismethod:(i)bufferzonesareverylikelytooverlapwitheachother,whichmeansthatthesamebiomassresourcewillbeusedbymultiplepowerplantsandthatisnotpossibleinreality;(ii)someofthebufferzoneshavetobeverylargewhentheenergydensityofsurroundingstrawresourceisloworthedemandofpowerplantislarge,andthepowerplantneedtocollectstrawsbyitselffromsuchalargearea,whichisnotinlinewiththeactualsupply;(iii)asbufferzoneisacontinuouslyexpandingcircle,itcannotselectivelycollectfeedstockincertain第一届全国碳中和与绿色发展大会859resources-intensiveplacesoutsidethecircle,whichresultsinthewasteoftheresourcesandexaggeratesthecollectionarea;(iv)thebufferzonemethodusuallyusestheEuropeandistancetomeasurethetransportationdistancefromthebiomassresourcecentertothepowerplant,withoutconsideringtheactualroaddistance.However,iftheroadnetworkmapandbiomasscollectionpoints(BCPs)canbetakenintoconsiderationcombinedwithGeographyInformationSystem(GIS)platform,theaccuracyoflifecycleassessmentcanbeimprovedtoagreaterextent(Hiloidharietal.,2017;Kurkaetal.,2012;Laasasenahoetal.,2019;Thomasetal.,2013;Yousefietal.,2017),andthehigh-resolutionnetzeroemissionsanalysisattheplantlevelcanberealized(Moratoetal.,2019).Toourknowledge,onlyonestudyansweredtheco-firingquestioncombinedwithrealsituationbyintegratedGISandMixedIntegratedLinearProgramming(MILP)method(Idrisetal.,2018).However,itonlyconsiderstheoptimizationofpre-treatmentfacilitiesforonepowerplantsupplychainsystemwithoutconsideringthemulti-plants’competitionrelationship.Inall,mostoftheexistingsupply-demandrelationshipstudieswhichuseempiricalvalueorbufferzoneshighlysimplifythesupplychainanddonotconformtotheactualtransportprocess.Theyalsoreducethehigh-precisionadvantagesbroughtbyplant-leveldataandwouldresultinanon-optimalco-firingratioforthenetzerotargets(Chengetal.,2020).Underthiscontext,thisresearchcombinesGISwithLifeCycleAssessment(LCA)method,takingroadnetworkmap,BCPs,spatialdistributionofbiomassandplant-baseddataintoconsideration,toinvestigatethenetzeroco-firingratioofthepowerplantwithCCStechnology.Thisstudycanprovidesomekeyinformationforcoalpowerplantretrofittingtoachievenetzeroorevennegativecarbonemissiongoalsandprovideamethodologicalframeworkforothertargetedpowerplantstodevelopretrofitschemes.Thespecificobjectivesofthisstudyarethree-fold:(i)assessingtheagricultureresiduessupplypotentialandtheirspatialdistributionat1kmresolution;(ii)matchingthebiomasssupplyandbiomassdemandofeachpowerplantthroughsettingBCPs;(iii)findingthenetzeroco-firingratioforeachpowerplantTheremainderofthispaperisasfollows.Section2describesthewholestudyframeworkandthedetailsofthemethodologies.Studyarea,materialsandpretreatmentofthedatawillbeintroducedinSection3.Section4displaystheresultsofthisresearch.Section5discussesthepolicyimplication,uncertaintiesandlimitations.2.MaterialsandMethods2.1FrameworkofthestudyTheframeworkofthestudyisshowninFig.1.Inordertoidentifythenetzeroco-firingratioforeachpowerplant,thereisaneedtodrawacarbonemissioncurveintheprocessof0~100%foreachpowerplant.Thistargetcanbedividedintothreesub-questionsandprocedures.First,assessingthebiomassproductionandtheirspatialdistribution.GISmethodcanhelpdistributestatisticalresultsinspaceanddownscalethemat1-kmresolutiontobuildastrongdatabaseforfurtheranalysis.Thenallocatingthesebiomassresourcestotheirnearpowerplantisthenextstep.TheestablishmentofBCPsisverynecessarybecauseitcanachievemany-to-manyresourcessupply,inotherwords,oneBCPcantransportbiomassfeedstockstodifferentpowerplantwhile第一届全国碳中和与绿色发展大会860powerplantsreceiveresourcesfrommanydifferentBCPs.Besides,wetakeactualroadnetworkandpowerplantspatiallocationsintoconsideration.Intheend,wecanbuildasupplychainforeachpowerplant.Withthecompletenessofsupplychainforeachpowerplant,Carbonemissionofeachpowerplantcanbecalculatedfrom‘cradle’to‘grave’.Lotsofquestions,suchaswhichco-firingratiowithCCStechnologycanreachnegativecarbonemission,theinfluenceoftransportationdistanceonemissionandwhetherCCStechnologyisnecessary,willbeanswered.Whencancoal-firedpowerplantachievenetzerocarbonemissionintheprocessof0~100%co-firingwithbiomassTarget1.Howmanyresiduesresourcesareavailable?Sub-questionsModelsData&module2.Howtoallocatetheseresources?3.Whencanretrofittedpowerplantsachievenetzeroemission?Spatialassessmentat1-kmresolutionSupplychainallocationmodelLife-cycleassessmentNPPdataStatisticdataLand-usedataParameters(RPR,HI)Powerplantdata(spatialposition&capacity)GISnetworkanalysismoduleLinearprogramPlantgrowprocessCarryinguncompressedinfieldPretreatmentbeforestorageTransferandstorageCarryingcompressedinsquarebundlePretreatmentinpowerplantFig.1Frameworkofthestudy2.2AgricultureresiduespotentialestimationAgricultureresiduesaretheportionofthecropafterharvestingoftheseedsandeachcrophasdifferentpartsthatcanbeusedasfeedstockforco-firing(Nieetal.,2020).Besides,intheprocessofharvestingandtransportation,acertainamountofbranchesandleaveswillbeseparatedandremaininthefieldorlostduringcollection.ResiduestoProductRatio(RPR)andHarvestIndex(HI)areusedforcalculatingthestrawproductions,whicharelistedinTableS1.Afterthestatisticscalculation,GISmethodcanhelpallocatetheseresultstothespace.Duringtheseprocess,NetPrimaryProduction(NPP)dataisusedastheweighttodistributestatisticdataat1-kmresolution.Ofspecialinterestisthatbeforethedownscalingprocess,landusedataneedtobeusedasamaskforextractingNPPindifferentcrop,asriceneedtobeplantedonthepaddyland,andothercropsaregrownonthedryland.Themathematicalformulaisasfollows:(1)(2)where,representsthepotentialofagricultureresiduesinregionr;isthecropproductionofktype;istheresiduestoproductratio;istheharvestindex;representsthecropproductioninpixel(i,j);representsthenetprimaryproductioninpixel(x,y);isthesumofnetprimaryproductioninregionr.2.3SupplychainmodelforbiomassresourcesallocationInsupplychainallocationmodel,theresearchareaisdividedinto10km10kmgrid.第一届全国碳中和与绿色发展大会861Previousstudieshaveconsideredmanydifferentsizesofcollectionareas(Moratoetal.,2019;Sharmaetal.,2013).AndHuoetal(2016)constructsastrawsupplymodelwhichfoundthatthisdistanceismoresuitablebetween6.5~12km.Therefore,wechoose10kmasthesizeofgrid.Ontheonehand,thissizeisrelativelyinlinewiththeactualcollectionprocess.Ontheotherhand,itcanmakethenumberofvariablefallsinareasonablerange,whichensurethesolvingspeedofsupplychainallocationmodel.BCPsaresetupinthegridcentertocollect,storeandtransferstrawresources.ThetransportationprobleminoperationalresearchisusedinthismodeltohelpBCPsfindtheirtargetpowerplantandcalculatetheshortesttransportdistanceandsupplyproduction.ThisstudyusesArcGISsoftwaretomakezonalstatisticofstrawyieldforeachgridandusesnetworkmodulecombiningwithactualroadnetworkmaptocalculatetheshortestpath.TheOriginandDestination(OD)costmatrixinArcGISnetworkmodulecanmeasuretheleast-costpathsalongthenetworkfrommultipleoriginstomultipledestinations.AndthisprovidesadistancematrixbetweentheBCPsandpowerplant,whichisusedasacostmatrixtosolvelinearprogramproblem.Theequationsoflinearprogrammodelareshownbelow.Theobjectiveofthismodelistominimizethetotalemissionsofthevariablepartsinthebiomasssupplychainusingtheequation(3),astheproductofstrawproductionandtransportdistanceisalwaysusedasanindependentunitforcalculation.Andtherearethreeconstrains:(i)productionsupplytothepowerplantshouldbegreaterthantheirdemand;(ii)thetotalsupplyofstrawdeliveredtoeachpowerplantshouldbelessthanthesupplycapacityofthecollectionandstoragestation;(iii)thestrawoutputdeliveredtoeachpowerplantneedtobepositive.ThislinearprogramproblemwillbesolvedwiththehelpofLINGOsoftware.LINGOisacomprehensivetoolthatcanbuildandsolvelinear,optimizationmodels.Ithasitsownmodelinglanguage,whichcanexpresstheobjectivefunctionandvariousconstraintsefficiently.ComparedwithMATLAB,thelanguageofLINGOisclosertomathematicexpression,whichmakesitsvariableshavestrongflexibilityandeasytochange.Inourresearch,asweneedtosolvethismodelunderdifferentco-firingratio,LINGOcangreatlyhelpussolvetheresultagainwithonlyminoradjustmentsandensurethesolvingspeedisveryfast.Objectivefunction(3)Constrains(4)(5)(6)where,representsthedistancebetweenBCPiandpowerplantj;representstheproductionthatBCPidelivertopowerplantj;isthetotalproductionthatthepowerplantjrequires;istheproductionthatBCPicanprovide.2.4Lifecycleestimationofcarbonemissionscombinedwitheachpowerplant’ssupplychainThescopeandprocessconsideredinthecalculationofcarbonemissionsthroughoutthelifecycleisshowninthefollowingFig.2.Limitedbythearticlelength,moredetailsofthismethodandcalculationareshowninsupplementary.Theemissionsofcoalpowerplantaremainlyhappenedintheprocessesofcoalminingandprocessing,transportandstock,andterminalcombustion.Forbiomass-coalpowerplant,weassumethecarbonabsorptioningrowthprocess第一届全国碳中和与绿色发展大会862andcarbondischargeinterminalcombustionoffset.Thus,lifecycleemissionsofthesepowerplantsaremainlyhappeninfiveprocess.(i)Primarytransportation:packthestrawinfieldandusetractortransportittotheBCP.(ii)Pretreatmentbeforestorage:compressthestrawintosquarebundletoimproveitsenergydensity.(iii)Transferandstorage:usemachinelikegrassgrabber,conveyerandsoonwillalsogeneratecarbondioxide.(iv)Secondarytransportation:transportthestrawsquarebundlebytruckontheroad.Itisnotingthatinthisprocesswecalculatethecarbonemissionscombinedwiththeresultsofoursupplymodel,whichmeansthetransportationdistanceofeachpowerplantsunderdifferentco-firingratioaredifferent,andthistransportationdistancearecalculatedbasedontheactualroadnetworkandtheshortestpath.(v)Pretreatmentbeforeco-firing:bundlestrawneedtobeunpackedandcrushedinthisprocess.AsforCBP-CCS,besidesthesefiveprocess,carbonabsorptionrateofbiomassandcarboncaptureandstorageneedtobeconsidered.CoalminingandprocessingTransportandstockAbsorptionPrimarytransportion(uncompressedstrawinfield)PretreatmentbeforestorageSecondarytransportion(squarebundle)Pretreatmentbeforeco-firingCoalpowerplant(CP)Biomass-coalpowerplant(CBP)Biomass-coalpowerplantwithCCS(CBP-CCS)CO2captureandstorageTransferandstorageFig.2Lifecycleassessmentscopeandprocessofthreetypesofpowerplant2.5ThesolvingprocessandconnectionofeachmodelFigure3showsthesolvingprocessandtheconnectionbetweeneachmodel.First,wecalculateavailablestrawproductionthroughparameterslikeRPR,andthenuseNPPdataasaweightandallocatethestatisticresultintodifferentlandusespace.Then,thewholeareaisdividedintofishnetwithBCPsinthecenter.WiththehelpofGISnetworkmodule,ODdistancematrixcanbebuilt,whichcontainstheshortesttransportdistancefromeachpotentialBCPtoeachpowerplant.Wetakedistancematrixintolinearprogramingmodelandsetminimumcarbonemissionastheobjectivefunction.Atthesametime,thismodelwillbeiteratedformeetingthedemandofdifferentco-firingratio.ThecalculatedresultshelpBCPschoosetheirtargettransportpowerplants,theirsupplyproductionandtheshortesttransportdistance.Theseparameterscanbetakenintothelife-cycleassessmentofeachpowerplant,whichwillhelppowerplantsdrawacarbonemissioncurveatdifferentratioofbiomasstocoalfrom0%to100%.第一届全国碳中和与绿色发展大会863SpatialdistributionofstrawproductionStatisticdataAvailablestrawproductionParameters(RPR)NPPdata&LandusedataPotentialbiomasscollectionpoints(BCPs)Fishnet(10km10km)ODdistancematrix(BCPs&CP)GISnetworkmoduleSupplychainforeachpowerplantLP:Min(distanceproduction)TargetpowerplantSupplyproductionTransportdistanceCo-firingratioemissionsroadmapofeachpowerplantCropgrowthCollectinthefieldPackageandstorageTransportbytruckPretreatmentandco-fiirngLife-cycleassessmentLife-cycleassessmentModelsolveresultsModelsolveresultsCo-firingratio=10%,20%...100%Fig.3Flowchartofthesolvingprocessandtheconnectionofeachmodel2.6StudyAreaanddatapreprocessing2.6.1Studyarea:HubeiProvinceChinaisthemajorcarbonemitterintheworld,whichemitted9825.8milliontonnein2019,accountingfor28.8%oftheglobalcarbonemissions.ForChina,thepowerindustryneedstotakemoreresponsibilityforthetaskofreducingemissions(Liuetal.,2014).ThepowergenerationofChinain2019is7503.4TWh,amongwhichgeneratedbycoalis4853.7TWhanditaccountsfor64.7%ofChina’stotalpowergeneration.Besides,coal-basedpowergenerationalsoaccountsforalargeproportionoftheworld.Theglobalcoal-basedpowergenerationis9824.1TWh,ofwhichChina’scoalpowergenerationaccountsfor49.4%.Inaddition,accordingtoChina’sannualpowerindustrydevelopmentreport,thetotalemissionofthermalpoweris4229.0milliontonnes,whichisaround43.0%ofChina’stotalemissions.Therefore,lowcarbontransformandupgradeofChina’spowerindustryisurgentandnecessary.Atthesametime,Chinaalsohasgreatpotentialinbiomassresources(Nieetal.,2019).Ifbioenergypotentialcanberealizedtoreplacefossilfuelsduring2020-2050,themaximumGHGemissionsmitigationwouldbe5859.56MtCO2-equivalent(Kangetal.,2020).Therefore,biomass-coalco-firingwithCCSisthekeysolutiontoachievethegoalofParisAgreement(Maamounetal.,2020).Inthisstudy,weselectHubeiprovinceasacasestudytotestthefeasibilityofmethodologyframework.HubeiprovinceislocatedinthemiddleofChina,themiddlereachesoftheYangtzeRiverandthenorthofDongtingLake.Itisrichinwaterresourcesandhasthereputationof"theprovinceofthousandlakes".Becausetheprovinceislocatedinthesubtropicalmonsoonhumidclimatearea,ithasgoodcombinationofwaterandheat,richsolarradiationresourcesandbiomassenergyresources.Itsspatiallocation,administrativeunitsandnetprimaryproductivitylevelareshowninFigure3.Intermsofpowerplantoperation,theprovince'sannualpowergenerationin2019is297.29billionkilowatts,withanincreaseof4.27%overthepreviousyear,including148.53billionkWhofthermalpowerplants(Office,2020).Inordertoensurethecoordinateddevelopmentofeconomyandenvironment,Hubeiprovinceisalsoinanorderlylayoutofnewenergyindustryinrecentyears.BytheendofApril2019,theinstalledcapacityofnewenergyinHubeiprovincehasreached10.05millionkilowatts,accountingfor13.16%oftheinstalledcapacityofpowergenerationintheprovince,inwhichtheinstalledcapacityofbiomasspowerplantis857,200kilowatts(Department,2020).第一届全国碳中和与绿色发展大会864Fig.4MapofHubeiprovinceinChinaanditsprefecturelevelzone2.6.2Datasourceandpreprocessing(1)PowerplantdataThebasicinformationaboutpowerplantisobtainedfromthewebsiteofIndustryAbout(https://www.industryabout.com),whichcontainsspatialposition,capacity,belongedcompanyandsoon.However,duetotheslowupdatingprocessandmissingdata,furtherrevisionisneededthroughsearchingofnews.AndthefinalresultneedstomatchwiththevalueofHubeistatistics.AccordingtothestatisticsofpowerdispatchingofficeofHubeidevelopmentandReformCommission,theinstalledcapacityofthermalpowerinHubeiProvinceis28842.9MWin2018,andthepowergenerationcapacityis126.7billionkWh.Thetotalcapacityofourdatais28950MW,whichisconsistentwiththestatisticsandreflectsthereliabilityofourdata.Atthesametime,duetothedataunavailabilityofoperationtime,thispapertakestheaverageoperationhours,whichis4400hours,intothefollowingcalculation.(2)AgriculturestatisticdataThecropyielddataofthisstudyisfromthestatisticalyearbookofHubei2018(Beijing,2019),whichrecordsthemaincropyieldofeachstateandcity,including13typesofmaincrops.Fromtheperspectiveofthewholeprovince,rice,wheatandcornarethemainfoodcropsinHubeiProvince,ofwhichriceaccountsfor60%.(3)NPPdataWiththedevelopmentofremotesensingtechnology,thenetprimaryproductivityofecosystembasedonremotesensingobservationhasbeenwidelyusedinecosystemmonitoringandbecomeanimportantindicatortomeasurefarmlandproductivity(Guoetal.,2009).TerrapolarorbitingenvironmentsatellitewithMODISlaunchedbyNASAprovidesGPPandNPPproductswitha1-kmresolution(MOD17A3).Inthisstudy,itcanbeusedtoallocatecropstatisticsdatatothecorrespondingcultivatedlandspace.(4)LandusedataBasedontheremotesensingmonitoringdataoflandusein2015andLandsat8remotesensingimage,ResourceandEnvironmentDataCloudPlatform(http://www.resdc.cn/default.aspx)generatedthelandusedatain2018throughmanualvisualinterpretation.Thedatasetincludes6first-classtypesand25second-classtypes,amongwhichpaddyfieldanddrylandinthefirst-class第一届全国碳中和与绿色发展大会865aretheconcernedtypeinthisstudy.(5)RoadnetworkTheroadtypesinthisstudymainlyincludeexpressway,nationalroad,provincialroadandcountyroad,whichisshownintheFigureS1.Duetothetopologicalerrorsinthemergingprocessofallkindsofroad,itisnecessarytocheckthetopologybeforetheroadnetworkisestablishedinArcGIS.4Results4.1Supply-side:availableagricultureresiduesanditsspatialdistributionFigure5showsthespatialdistributionoftheagricultureresiduespotential.ThetotalcropproductionofHubeiprovincein2018is31.97milliontonnes,andthetheoreticalstrawresourcesis42.44milliontonnes.However,losseswillhappenintheprocessofactualcollection.Therefore,theactualavailablestrawresourcesare33.7milliontonnes.Atthesametime,accordingtocalorificvaluecoefficient,thesestrawscangenerate476.29PJenergy,whichcanmeetthedemandofallpowerplant,inotherwords,thesestrawresourcescanreplaceallthecoalrequiredbythepowerplantandrealize100%directcombustion.Figure6showsthestrawproductionandenergyavailabilityforeachcity.Xiangyang,HuanggangandJingmenarethetop3citieswiththelargestamountofstrawproduction.However,duetothedifferentsizeofthecities,theproductiondensityandheatdensityareshowninFigure7.Underthiscircumstance,Tianmen,XiantaoandQianjianghavemorebiomassresourcespotentialandaremoresuitablefordeployingbiomass-coalpowerplant.Fig.5Spatialdistributionofagricultureresiduespotential第一届全国碳中和与绿色发展大会866Fig.6Histogramoftheproductionandheatforeachcity4.2Theresultsofbioenergyresourcesallocationchangewiththedynamicprocessof0-100%co-firingratioFigure8showstheresultsofsupplychainallocationmodel.Figure8(a)showsthecodeofthepowerplant,whichisarrangedaccordingtotheinstallcapacityfromsmalltolarge.Figure8(b)to(h)showstheBCPsselectedbyeachpowerplantfromtheco-firingratioof10%to100%.TheseBCPscantransportbiomassresourcestomultiplepowerplantsandchoosetheirshortesttransportdistance,whichisanoptimizationmethodcomparedwithbufferzone.Withtheincreaseoftheproportionoftheblendingratio,thenumberofBCPsandtransportdistancealsoincrease.However,differentpowerplantshavedifferentincreaserate.Figure9(a)and(b)showtheheatmapoftheBCPs’totalnumberandtotaltransportationdistancewiththeincreaseofco-firingratiorespectively.Theplantswithhighcapacityandlocatedinthesparseresourcewillsufferfromtheshortageoffeedstocks.TakingNo.11andNo.17powerplantasanexample,thetransportationdistanceandthenumberofBCPshavedramaticincrease,whichmeanstheresourcesaroundthemarenotenoughtomeettheirdemandandtheyhavetocollectbiomassresourcesfromfartherarea.Thisphenomenonwillhaveagreatimpactontheircarbonemissionquantity.第一届全国碳中和与绿色发展大会867Fig.7HistogramofyielddensityandheatdensityforeachcityBesides,itshouldbenotedthatthespatialaggregationandthecompetitionbetweentheplantswillalsoleadtotheincreaseoftransportationdistance.AlthoughthestrawresourcesaroundNo.17powerplantsarebetterthanthosearoundNo.6,thegatheringofpowerplantsnearbyforcedthemtoenlargetheirtransportrangetogetstrawresources,whichaccountsfortheincreaseofthenumberofthecollectionandstoragestationsandtotaltransportationdistance.Fig.8Supplyanddemandmatchingintheprocessof0-100%blendingratio(Figure(a)showsthecodeforthepowerplant.Thesequenceofplantnumbersalsorepresentsthesizeoftheirinstalledcapacity;(b)to(h)showsthepowerplantmatchingwiththecollectionandstoragestationsunderdifferentratio.)第一届全国碳中和与绿色发展大会868Fig.9HeatmapoftotalBCPsnumberandtransportationdistanceofeachpowerplantfromtheco-firingratioof0%to100%(Fig.9.aisthenumberofBCPsthatthepowerplantsselectedforbiomasscollectionunderdifferentco-firingratio,Fig.9.bshowsthetotaldistancethatisthesumoftheseBCPs’transportdistance)ThetotaltransportdistanceinFig.9.bcanbeconsideredastheyearlydistancethatpowerplantneedstospendoncollectingbiomass.Inordertobetterunderstandthecollectionrangeofthepowerplant,weuseweightedaveragedistanceasanindicator,whichtakebiomassproductionasaweightandcalculatetheaveragedistancefromeachBCPstothepowerplant.ThehistogramofweightedmeantransportationdistanceisshowninFigure10.Theredcurverepresentsthenormaldistributioncurve,wherethemeanvalue43.89kmandthestandarddeviationis29.07km,whichmeansaround68%transportationdistancerangearebetweenthe14.82kmand72.96km.Fig.10Histogramofweightedmeantransportdistance(Thebluecolumnistheprobabilityofthedistanceandtheredcurveisthenormaldistributioncurve;weightedaveragedistanceinthisfigurerepresentstheaveragedistancebetweentheBCPandthepowerplant.)4.3Netzeroco-firingratioresultsandthecarbonemissionestimationofdifferentpowerplantsFigure11drawsthecarbonemissioncurveforeachpowerplant.Andthisgraphshowsthatallpowerplantscanachievenetzeroemissionattheco-firingratiobetween40%and50%.Yangetal(2019)alsohavediscussedthisquestionandtheirresultshowsthatthenet-zeroco-firingratiois25%.Comparingthesetworesearches,therearestillmanydifference.Theirresearchpays第一届全国碳中和与绿色发展大会869moreattentiontoglobalwarmingpotentialincludingN2O,NH3,ethyleneoxideandsoon,andtheychooseswitchgrassashalfofthefeedstock,whichhasgreatabilityinN2Oabsorptionandstorage.Inaddition,theyselecta600MWpowerplantasresearchobjectandsimplifythetransportprocess,whichmayignoretherelationshipbetweenthepowerplantdemandandbiomassresourcessupply.However,fromtheresultsofourresearch,biomassresourcescompetitionandtransportationhasgreatinfluenceonthecarbonemissionsofeachpowerplants.Withtheincreaseoftheco-firingratio,thecarbonemissioncurveofsomepowerplantsmayshowaninflectionpoint,whichcanbeseenfromNo.11andNo.17powerplants.Inthetransitionfrom80%to100%co-combustion,thesetwocarbonemissioncurvesshowanupwardtrend.Thisisbecausethebiomassresourcesaroundthemcannolongermeettheirdemandandtheyhavetosearchforbiomassresourcesfurtherwhichoffsettheemissionreductionbenefitbringbyretrofittechnology.Therefore,thisresultindicatesusthatrisingco-firingratiodoesnotalwaysmeansbettercarbonemissionreductionbenefits.Forthesepowerplants,achieving50%~60%co-firingratiowillobtainbetterbenefitscomparedwith90%~100%co-firingratio.Additionally,wealsocomparethecarbonemissionofpowerplantswithsameinstalledcapacity,whichcanhelpusbetterunderstandtheheterogeneityofdifferentpowerplants.AsshowninFig.11,forsmallpowerplantswithinstalledcapacitylessthan250MW,theirtotalemissionsarerelativelysmall.For700MWpowerplants,No.8andNo.9havebetteremissionreductioneffects.For1200MWpowerplantsand2400MWpowerplants,No.11andNo.17areobviouslynotsuitableforretrofitasco-firingwithCCStechnology.Meanwhile,forpowerplantswithinstalledcapacitymorethan3000MW,althoughtheinstalledcapacityofNo.21is640MWlargerthanNo.20,No.20powerplantshowsbettercarbonemissionreductionbenefitthanNo.21,whichindicatesthepolicymakertogiveprioritytoretrofitNo.20powerplant.Fig.11Carbonemissionsofeachpowerplantunderdifferentco-firingratio第一届全国碳中和与绿色发展大会870Fig.12Boxplotfigureofunitdischargeofeachpowerplantunderdifferentco-firingratioFig.13HistogramofthecarbonemissionreductionbenefitsinHubeiProvinceFigure12showsaboxplotoftheunitcarbonemission.Thecarbonemissionsperunitofelectricitygenerationareintherangeof-410~220g/kWh.Withtheincreaseofco-firingratio,thefluctuationofunitdischargevalueswillenlargeastherearemoreuncertaintyinthetransportationdistance,whichindicatesthatforsomepowerplants,theresourcesnearbycannotmeetthedemandofthepowerplantsortheresourcescompetitionforcesthemtocollectresourceinfartherarea.Figure13showstheHubeiprovince’stotalcarbonemissionreductionbenefitsachievedbycoal-biomasspowerplant(CBP)andcoal-biomasspowerplantwithCCStechnology(CBP-CCS).Comparedwithcoalpowerplants,CBPcanachievecarbonemissionreductionbenefitsbetween13and120milliontonneswhileCBP-CCScanachievebenefitsbetween110and170milliontonnes.TheseresultsarerelativelyconsiderableasChina’scoalpowerindustrydischarged3.3billiontonnescarbonin2017.5Discussion5.1PolicyimplicationAccordingtothecapacityofthepowerplantandthebiomassresourcesnearby,differentpowerplantsmaybesuitablefordifferentretrofitstrategies.Weuseamatrixtodescribethematchingbetweenthesupplyanddemand,andselecttypicalpowerplantsascasestoanalyzetheir第一届全国碳中和与绿色发展大会871characteristicforchoosingdifferentretrofitstrategy(Fig.14).TheNo.1powerplantisatypicalsmallpowerplant.EvenifcoaliscompletelyreplacedbybiomassresourcesandCCStechnologyisused,itsemissionsreductionbenefitisverysmall,whichis0.2Mt.FortheNo.21powerplantwithlargeinstalledcapacity,untiltheco-firingratioreaches100%,theemissionreductionpotentialofCBPbarelyexceedsCP-CCS.Thismeanshighproportionco-firingtechnologymayberestrictedbytherelativelackofsurroundingbiomassresources.Therefore,CCStechnologyseemstobeabetterchoice.Incontrast,theNo.16powerplantismoresuitableforBECCStechnology,becausethesurroundingbiomassresourcesarerelativelysufficienttomeetitsneedsandCCSalsohasagreatcarbonemissionreductionpotentialandeconomyofscale.Fig.14Powerplantsclassificationmatrixfordifferentretrofitstrategiesaccordingtotheircapacityandsurroundingresources(Thevaluesineachhistogramgraphshowthecarbonemissionsdifferencebetweencoal-basedpowerplantandretrofittedpowerplant)Basedontheanalysisabove,wedesignasimplemethodforpowerplantretrofitstrategyclassificationandtheflowchartisshowninFig.15.Inthisflowchart,isusedtodescribethematchingrelationshipbetweenthepowerplants’demandandbiomassresourcessupply.Highervaluemeansbiomassresourcesisrelativelyrich.Atthesametime,isalsoanimportantindicatorforstrategymaking,whichincludestheinformationofpowerplantsinstalledcapacityanditseconomyofscale.ThedesignideasandcalculationequationofthesetwoindicatorsareshownintheSupplementary.第一届全国碳中和与绿色发展大会872Fig.15Flowchartofpowerplantretrofitstrategyformulation(α_biomassisanindexusedtoindicatewhetherthebiomassresourcesnearbyissufficientenoughforpowerplant,α_capacityisanindexusedtoindicatecarbonemissionreductioncapacityofthepowerplant)Accordingtothesimpleclassificationprocess,thedetailedinformationandtheirrelativelysuitableretrofitstrategyareshowinTableS4.Itcanbeseenthatsmallpowerplants(No.1~5)aremoresuitableforbiomass-coalco-firing.For700MWpowerplants,No.8andNo.9aremoresuitableforretrofittingthanNo.6andNo.7powerplants.Withtheincreaseofinstalledcapacity,CCStechnologycanachievebetteremissionreductionbenefitsandeconomyofscale.No.14,No.15andNo.16powerplantsshowsgreatmatchingrelationshipbetweensupplyanddemand.Therefore,theyaremoresuitableforco-firingwithCCStechnology.TheremaininglargeinstalledcapacitypowerplantsaremoresuitableforCCStransformation.5.2Discussiononthetechnicallimitationofbiomass-coalco-firingratioWhethertheproportionofco-firingratiocanachieve100%maybecontroversial.Generally,becauseoflogistical(e.g.biomassresourcessupply),technical(e.g.boilertypeandefficiency),economical(e.g.biomassprice)andenvironmental(e.gmissionsfromsulfurandnitrogenoxides)factors,co-firinglevelinmostcommercialapplicationisupto5-10%anddifferentiatefordifferentboilertypesandco-firingtechnologies(IEAGHG,2011;Lohaetal.,2020).However,fromthetheoreticalperspective,biomasscanpotentiallyachievemorethan50%blendingratiowithcoal,andthisco-firingratiolimitationhighlyreliesonthetypeofbiomassandcombustionsystemoftheboilers.Lietal(2012)investigatestheboilerperformancewhenco-firingtorrefiedbiomasswithaimof100%fuelswitching.Thecharacteristicofbiomassfeedstock,likewatercontent,thesizeofgranuleandsoon,willgreatlyimpactthelimitationofco-firingratio.Besides,boilertypeisalsodifferent.Theco-firingratioofpulverizedcoalboilerisrelativelylower,whichisaround1~40%.Fluidizedbedboilercanachievehigherco-firingratioandismoresuitableforbiomassco-combustionretrofit,especiallycycle-fluidizedbed,whichisaround60~95.3%(Agboretal.,2014).Inaddition,thiswilldifferifweconsidertheboilersinstalledcapacity,machineconfigurationandoperatingyears.Therefore,thisstudytriestoidentifythenetzeroco-firingratioforpowerplantmainlyfromtheperspectiveofrelationshipbetweenthebiomasssupplyand第一届全国碳中和与绿色发展大会873powerplantdemand.Andthisnetzeroratiocanprovideabasisknowledgeforthetransformationofthepowerindustry.5.3ResearchlimitationanduncertaintiesTherearethreeuncertaintyinthisframework.(i)Thefirstuncertaintyisforequipmentandmachine.Inthelifecycleofco-firing,agricultureresidueswouldmeetaseriesofmachine,fromtractor,truck,crushertoboiler.Eachmachinehasitsowntypeandrelativeparameters.Especiallyforboilers,whichcanbedividedintofluidizedbedcombustionboiler,pulverizedcoalcombustionboiler,packed-bedcombustionboilerandcycloneboiler,eachofthemhasdifferenttechnicalfeatures.Aslackofdetailinformationaboutpowerplants,theirenergyconversionefficiencyandcarbonemissionratioattributetotheuncertainty.(ii)Asthebiomasssupplychainhasnotyetbeenformed,therearestillmanypossibilitiesanduncertaintiesofthedeliverysystem.Strawcanbedirectlytransportedtothepowerplantwithoutcompressionandpackedbytractor,orwiththehelpofmobilebaler,strawcanbepackedinthefieldandtransportedtotheplantbytruck.Asthedemandofstrawisgrowingwiththeincreaseofco-firingratio,theexistenceofBCPsseemstobemorerealisticandsustainabletomaintainthebalancebetweenthesupplyanddemand,whileitisonlyahypothesisinthisresearch.(iii)Thethirduncertaintyisforco-firingratio.Differentblendingproportionswillhavedifferentrequirementsforfeedstocktype,pretreatmentwayandcombustionprocess.Therearethreemajorlimitationsofthisstudywhichwillbeaddressedinfutureresearch.(i)Ourestimationofbiomassdidnotfullytakeintoaccounttheinformationconcerningcompetinguseofthecropresidues.Therearemanydifferentutilizationwaysofbiomasslikefarmfertilizer,industrialrawmaterials,andnewenergysourceandsoon.Whichutilizationmethodhasthelowestcost,betterenergyandenvironmentalbenefitsisworthdiscussing.(ii)Inthesupplychainallocationmodel,weonlyconsiderallocatingtheresourcestomeettherequirementofeachpowerplantwithoutconsiderationoftheactualmarketeconomycompetitionandchoice.Inthereality,BCPsaremorelikelytochoosetheirtargetpowerplantbasedontheprofitandtheirpartnership.(iii)Transformingthepowerplantintothecoal-biomassco-firingplantrequirestheupgradeoftheirfacilities,whichwillcostacertainamountofmoneyandconstructiontime.Inthisstudywedidn’tconsidereconomicfactorslikebiomassprice,investmentcostandsoon,whichdeservesfurtherresearchandhelpsushaveaclearerunderstandingofthecarbonemissioncost.Despitetheselimitations,thewholeframeworkofcarbonemissionassessmentisrelativelycompleteandthemethodologythatcombinedGISandLCAisnovel.Fromtheperspectiveof0-100%co-firingratiotoassessthecarbonemissionmaygiveanewangleforthepolicyformulationandtechnologyinnovation.AcknowledgementsThisworkwasjointlyfundedbyNationalKeyR&DProgramofChina(2017YFA0603602),NationalNaturalScienceFoundationofChina(NO.71773061),TsinghuaUniversityInitiativeScientificResearchProgramandtheNationalNaturalScienceFoundationofChina(NO.71673165).DataSharingandAccessibility第一届全国碳中和与绿色发展大会874ThedatathatsupportthefindingsofthisstudyareopenlyavailableinZenodoathttp://doi.org/10.5281/zenodo.4039620,referencenumber10.5281/zenodo.4039619References[1]Blengini,G.A.,Brizio,E.,Cibrario,M.,&Genon,G.(2011).LCAofbioenergychainsinPiedmont(Italy):Acasestudytosupportpublicdecisionmakerstowardssustainability.Resources,ConservationandRecycling,57,36-47.doi:https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2011.10.003[2]Cabral,R.P.,Bui,M.,&MacDowell,N.(2019).Asynergisticapproachforthesimultaneousdecarbonisationofpowerandindustryviabioenergywithcarboncaptureandstorage(BECCS).InternationalJournalofGreenhouseGasControl,87,221-237.doi:10.1016/j.ijggc.2019.05.020[3]Cheng,W.,Zhang,Y.,&Wang,P.(2020).Effectofspatialdistributionandnumberofrawmaterialcollectionlocationsonthetransportationcostsofbiomassthermalpowerplants.SustainableCitiesandSociety,55,102040.doi:https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102040[4]Department,H.N.E.(2020).TheinstalledcapacityofHubeiNewEnergyexceeded10millionkilowatts.Retrievedfromhttp://fgw.hubei.gov.cn/fbjd/xxgkml/jgzn/nsjg/xnyhkzsnyc/gzdt/201905/t20190528_412035.shtml[5]EzinwaAgbor,XiaoleiZhang,AmitKumar(2014).Areviewofbiomassco-firinginNorthAmerica.RenewableandSustainableEnergyReviews,40,930-943.doi:https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.195[6]Fan,J.,Xu,M.,Li,F.,Yang,L.,&Zhang,X.(2018).Carboncaptureandstorage(CCS)retrofitpotentialofcoal-firedpowerplantsinChina:Thetechnologylock-inandcostoptimizationperspective.AppliedEnergy,229,326-334.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.07.117[7]Guo,J.,&Huang,C.(2020).FeasibleroadmapforCCSretrofitofcoal-basedpowerplantstoreduceChinesecarbonemissionsby2050.AppliedEnergy,259,114112.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114112[8]GuoZ,WangZ,LiuD,etal.AnalysisoftemporalandspatialfeaturesoffarmlandproductivityintheSanjiangplain[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2009,25(1):249-254.[9]HiloidhariM,BaruahDC,SinghA,etal.EmergingroleofGeographicalInformationSystem(GIS),LifeCycleAssessment(LCA)andspatialLCA(GIS-LCA)insustainablebioenergyplanning[J].Bioresourcetechnology,2017,242:218-226.[10]Hubeiprovincialbureauofstatistics(2019).2018Hubeiprovincialyearbook,ChinaStatisticPress[11]Huo,L.,Wu,J.,Zhao,L.,Yao,Z.,&Hou,S.(2016).EstablishmentandapplicationofcropsstrawsupplymodelfornorthChinaplainarea.TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,32(19),203-210.[12]IEA.GlobalEnergy&CO2StatusReport.Paris:IEA,2019.https://www.iea.org/reports/global-energy-co2-status-report-2019.[13]IEAGHG.PotentialForBiomassAndCarbonDioxideCaptureAndStorage.IEAGHG,2011.[14]IPCC.GlobalWarmingof1.5°C.IntergovernmentalPanelonClimateChange.Switzerland:IPCC,2018.[15]KangY,YangQ,BartocciP,etal.BioenergyinChina:Evaluationofdomesticbiomassresourcesandtheassociatedgreenhousegasmitigationpotentials[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2020:109842.[16]Kumar,A.,Sokhansanj,S.,&Flynn,P.C.(2006).Developmentofamulticriteriaassessmentmodelforrankingbiomassfeedstockcollectionandtransportationsystems.AppliedBiochemistryandBiotechnology,129(1-3),71-87.[17]Kumar,A.,&Sokhansanj,S.(2007).Switchgrass(Panicumvigratum,L.)deliverytoabiorefineryusingintegratedbiomasssupplyanalysisandlogistics(IBSAL)model.Bioresourcetechnology,98(5),1033-1044.第一届全国碳中和与绿色发展大会875[18]Kurka,T.,Jefferies,C.,&Blackwood,D.(2012).GIS-basedlocationsuitabilityofdecentralized,mediumscalebioenergydevelopmentstoestimatetransportCO2emissionsandcosts.BiomassandBioenergy,46,366-379.doi:https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2012.08.004[19]Laasasenaho,K.,Lensu,A.,Lauhanen,R.,&Rintala,J.(2019).GIS-datarelatedrouteoptimization,hierarchicalclustering,locationoptimization,andkerneldensitymethodsareusefulforpromotingdistributedbioenergyplantplanninginruralareas.SustainableEnergyTechnologiesandAssessments,32,47-57.doi:https://doi.org/10.1016/j.seta.2019.01.006[20]LarkinA,KuriakoseJ,SharminaM,etal.Whatifnegativeemissiontechnologiesfailatscale?ImplicationsoftheParisAgreementforbigemittingnations[J].Climatepolicy,2018,18(6):690-714.[21]LeilaAhmadi,MiyuruKannangra,FaridBensebaa(2020).Cost-effectivenessofsmallscalebiomasssupplychainandbioenergyproductionsystemsincarboncreditmarkets:Alifecycleperspective.SustainableEnergyTechnologiesandAssessments,37,100627.doi:https://doi.org/10.1016/j.seta.2019.100627[22]Li,J.,Brzdekiewicz,A.,Yang,W.,&Blasiak,W.(2012).Co-firingbasedonbiomasstorrefactioninapulverizedcoalboilerwithaimof100%fuelswitching.AppliedEnergy,99,344-354.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.05.046[23]Liu,L.,Zong,H.,Zhao,E.,Chen,C.,&Wang,J.(2014).CanChinarealizeitscarbonemissionreductiongoalin2020:Fromtheperspectiveofthermalpowerdevelopment.AppliedEnergy,124,199-212.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.03.001[24]Loha,C.,Chattopadhyay,H.,Chatterjee,P.K.,&Majumdar,G.(2020).Co-FiringofBiomasstoReduceCO2Emission.InS.Hashmi&I.A.Choudhury(Eds.),EncyclopediaofRenewableandSustainableMaterials(pp.385-394).Oxford:Elsevier.[25]Lu,X.,Cao,L.,Wang,H.,Peng,W.,Xing,J.,Wang,S.,...&McElroy,M.B.(2019).Gasificationofcoalandbiomassasanetcarbon-negativepowersourceforenvironment-friendlyelectricitygenerationinChina.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,116(17),8206-8213.[26]Maamoun,N.,Kennedy,R.,Jin,X.,&Urpelainen,J.(2020).Identifyingcoal-firedpowerplantsforearlyretirement.RenewableandSustainableEnergyReviews,126,109833.doi:https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.109833[27]Malladi,K.T.,&Sowlati,T.(2020).Impactofcarbonpricingpoliciesonthecostandemissionofthebiomasssupplychain:Optimizationmodelsandacasestudy.AppliedEnergy,267,115069.[28]Michailos,S.,Emenike,O.,Ingham,D.,Hughes,K.J.,&Pourkashanian,M.(2019).Methaneproductionviasyngasfermentationwithinthebio-CCSconcept:Atechno-economicassessment.BiochemicalEngineeringJournal,150.doi:10.1016/j.bej.2019.107290[29]Michieka,N.M.,Fletcher,J.,&Burnett,W.(2013).AnempiricalanalysisoftheroleofChina’sexportsonCO2emissions.AppliedEnergy,104,258-267.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.10.044[30]Miedema,J.H.,Benders,R.M.J.,Moll,H.C.,&Pierie,F.(2017).Renew,reduceorbecomemoreefficient?Theclimatecontributionofbiomassco-combustioninacoal-firedpowerplant.AppliedEnergy,187,873-885.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.11.033[31]MohdIdris,M.N.,Hashim,H.,&Razak,N.H.(2018).Spatialoptimisationofoilpalmbiomassco-firingforemissionsreductionincoal-firedpowerplant.JournalofCleanerProduction,172,3428-3447.doi:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.11.027[32]Morato,T.,Vaezi,M.,&Kumar,A.(2019).Developingaframeworktooptimallylocatebiomasscollectionpointstoimprovethebiomass-basedenergyfacilitieslocatingprocedure–AcasestudyforBolivia.RenewableandSustainableEnergyReviews,107,183-199.doi:https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.03.004[33]Nie,Y.,Chang,S.,Cai,W.,Wang,C.,Fu,J.,Hui,J.,...&Guo,W.(2020).Spatialdistributionofusable第一届全国碳中和与绿色发展大会876biomassfeedstockandtechnicalbioenergypotentialinChina.GCBBioenergy,12(1),54-70.[34]Nie,Y.,Cai,W.,Wang,C.,Huang,G.,Ding,Q.,Yu,L.,...&Ji,D.(2019).Assessmentofthepotentialanddistributionofanenergycropat1-kmresolutionfrom2010to2100inChina–Thecaseofsweetsorghum.AppliedEnergy,239,395-407.[35]Office,H.P.E.P.D.(2020).Provincialelectricpoweroperationin2019.Retrievedfromhttp://fgw.hubei.gov.cn/fbjd/xxgkml/jgzn/nsjg/dlddc/tzgg/202001/t20200117_1948576.shtml[36]Ruiz,D.,SanMiguel,G.,Corona,B.,&López,F.R.(2018).LCAofamultifunctionalbioenergychainbasedonpelletproduction.Fuel,215,601-611.doi:https://doi.org/10.1016/j.fuel.2017.11.050[37]SharmaB,IngallsRG,JonesCL,HuhnkeRL,KhanchiA.Scenariooptimizationmodelingapproachfordesignandmanagementofbiomass-to-biorefinerysupplychainsystem.BioresourTechnol2013;150:163–71.[38]Schakel,W.,Meerman,H.,Talaei,A.,Ramírez,A.,&Faaij,A.(2014).Comparativelifecycleassessmentofbiomassco-firingplantswithcarboncaptureandstorage.AppliedEnergy,131,441-467.[39]Singh,U.,&Rao,A.B.(2016).Techno-EconomicAssessmentofCarbonMitigationOptionsforExistingCoal-firedPowerPlantsinIndia.EnergyProcedia,90,326-335.doi:https://doi.org/10.1016/j.egypro.2016.11.200[40]Sokhansanj,S.,Kumar,A.,&Turhollow,A.F.(2006).Developmentandimplementationofintegratedbiomasssupplyanalysisandlogisticsmodel(IBSAL).BiomassandBioenergy,30(10),838-847.[41]Tao,Y.,Wen,Z.,Xu,L.,Zhang,X.,Tan,Q.,Li,H.,&Evans,S.(2019).Technologyoptions:CanChinesepowerindustryreachtheCO2emissionpeakbefore2030?ResourcesConservationandRecycling,147,85-94.doi:10.1016/j.resconrec.2019.04.020[42]Thomas,A.,Bond,A.,&Hiscock,K.(2013).AGISbasedassessmentofbioenergypotentialinEnglandwithinexistingenergysystems.BiomassandBioenergy,55,107-121.doi:https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2013.01.010[43]Turner,P.A.,Field,C.B.,Lobell,D.B.,Sanchez,D.L.,&Mach,K.J.(2018).Unprecedentedratesofland-usetransformationinmodelledclimatechangemitigationpathways.NatureSustainability,1(5),240-245.doi:10.1038/s41893-018-0063-7[44]vanZuijlen,B.,Zappa,W.,Turkenburg,W.,vanderSchrier,G.,&vandenBroek,M.(2019).Cost-optimalreliablepowergenerationinadeepdecarbonisationfuture.AppliedEnergy,253.doi:10.1016/j.apenergy.2019.113587[45]Wang,X.,&Du,L.(2016).Studyoncarboncaptureandstorage(CCS)investmentdecision-makingbasedonrealoptionsforChina'scoal-firedpowerplants.JournalofCleanerProduction,112,4123-4131.doi:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.07.112[46]Welfle,A.,Thornley,P.,&Röder,M.(2020).Areviewoftheroleofbioenergymodellinginrenewableenergyresearch&policydevelopment.BiomassandBioenergy,136,105542.doi:https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2020.105542[47]Yang,B.,Wei,Y.M.,Hou,Y.,Li,H.,&Wang,P.(2019).Lifecycleenvironmentalimpactassessmentoffuelmix-basedbiomassco-firingplantswithCO2captureandstorage.AppliedEnergy,252,113483.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113483[48]Yousefi,H.,Noorollahi,Y.,Hajinezhad,A.,&Alimohammadi,A.(2017).GIS-basedspatiallyintegratedbioenergyresourcesassessmentinKurdistanProvince-NorthwestIran.SustainableEnergyTechnologiesandAssessments,23,11-20.doi:https://doi.org/10.1016/j.seta.2017.09.004[49]Yujia,W.,Zhaofeng,X.,&Zheng,L.(2014).LifecycleAnalysisofCoal-firedPowerPlantswithCCSinChina.EnergyProcedia,63,7444-7451.doi:https://doi.org/10.1016/j.egypro.2014.11.781第一届全国碳中和与绿色发展大会877微藻减排燃煤烟气CO2技术程军，郭王彪（浙江大学能源清洁利用国家重点实验室）摘要：本文突破了耐受烟气CO2的高效固碳藻种和微米曝气器，创新了适于煤化工厂烟气CO2的高效固碳关键设备技术，实现了规模化高效低成本工程实施的微藻固碳工艺路线，建成了微藻固定烟气CO2能力达1万吨/年的工程示范，实现固碳微藻的经济产值超过2亿元/年。解决了我国普遍存在的CO2减排经济效益差的卡脖子问题，目前已向内蒙古、山东、江苏、广东、广西、海南等产业化推广，为我国烟气CO2减排的大规模产业化提供了经济可行的技术路线选择。关键词：燃煤烟气CO2；微藻；光生物反应器；固碳工艺；工程示范0引言微藻减排固定烟气CO2是温室气体控制领域的国际前沿研究热点和高技术竞争焦点，对我国发展低碳经济和节能减排具有重要意义。微藻固定燃煤烟气CO2技术工艺体系，在国家科技部重点研发计划“煤炭清洁高效利用和新型节能技术”专项支持下，浙江大学作为项目牵头单位，中国海洋大学、中科院青岛生物能源与过程研究所、中科院广州能源研究所和中科院过程工程研究所作为课题承担单位，历经四年研发建成了微藻每年固定烟气CO2能力达到1万吨的工程示范。图1微藻减排燃煤烟气CO2技术路线图1微藻固定燃煤烟气CO2技术工艺所用煤化工厂烟气为国家能源集团神宁煤化工公司的甲醇厂低温甲醇洗脱碳装置的解吸尾气，原料气二氧化碳纯度高达99%。通过预脱硫、压缩、水解精脱硫、除湿干燥、吸附脱醇、低温液化与精馏提纯、成品储存等主要工序以及氨制冷等辅助工序，生产得到质量符合GB10621-2006标准的食品级二氧化碳产品[1,2]。然后通过罐车运输至250公里外的鄂尔多斯市鄂托克旗螺旋藻产业园。将运输到现场的食品级二氧化碳储存于螺旋藻产业园CO2储罐中。微藻光合生长利用食品级CO2的技术工艺包括：藻种保存及扩种，营养盐添加、CO2微米曝气器补碳、pH反馈调节、病虫害防治、两级除砂、水洗除盐、藻液再循环、过滤收获、喷雾干燥和藻粉封装等。第一届全国碳中和与绿色发展大会8782高效固碳藻种选育利用核辐照诱变等技术对微藻细胞的固碳酶关键基因进行断裂重组改良，显著提高关键固碳酶：Rubisco酶和碳酸酐酶的催化反应活性，建立了高效固碳藻种的高通量选育技术。将原始微藻细胞从大约50万个首先通过核辐照筛选到5000个，再根据固碳生长速率和富集油脂能力筛选到5个细胞，最后得到遗传稳定性最好的1个固碳产油藻种。核诱变显著增强了微藻细胞内光合色素酶和能量合成酶等固碳酶活性，增强了光反应中心的电子传递速率和光化学效率，提高了微藻细胞生长固碳速率[3,4]。本文进一步提出了微藻细胞CO2梯度定向驯化方法，选择性增强了固碳酶催化剂的活性，揭示了固碳反应途径的选择性机理，解决了传统生物酶催化活性低的技术难题。由于每次CO2浓度升高的梯度较小，微藻细胞内外CO2浓度的压力差较小，导致膜孔更多的离子通道打开避免了高浓度CO2对固碳酶活性的严重抑制[5-7]。通过CO2梯度驯化使微藻细胞内光合固碳途径中的多种固碳酶活性逐渐上调，催化CO2分子的活性位点增多，固碳酶的转运CO2分子能力增强，从而抑制了微藻低效固碳的C4反应途径，增强了微藻高效固碳的C3反应途径。推动细胞光合作用固碳反应向右进行：6CO2+6H2O→C6H12O6+6O2，增强了光能转变为化学能过程提高了微藻固碳速率，成功培育出耐受烟气CO2的高效固碳藻株。图2高效固碳藻种三维原位结构图3涡流闪光固碳反应器研制本文针对带有微生物光合作用的流动传质新问题，发现了涡流强化细胞光合现象，即微藻细胞固碳反应分为光反应和暗反应两个阶段，微藻在反应器光区和暗区之间快速漩涡流动能够明显促进细胞混合传质和固碳反应。提出“细胞涡流闪光频率”概念，揭示了涡流强化细胞光量子转化效率的流体力学传质机理[8]，在光合反应器内使CO2气体在更短时间内产生尺寸更小的微气泡增强与微藻细胞的扩散混合。基于流体力学理论设计光生物反应器，使反应器流场交替产生顺时针和逆时针漩涡流场，增强CO2微气泡的扩散速度，从而使微藻细胞在反应器光区和暗区之间高频快速漩涡流动产生涡流闪光效应，提高了细胞光量子转化效率和固碳反应速率。故本文耦合光量子、CO2微气泡与微藻细胞之间的扩散混合，采用涡流闪光频率相关的传质系数，建立了考虑细胞涡流闪光频率的微藻细胞反应器固定CO2的质量平衡数值计算模型，剖析微藻细胞光合生长固碳的传质过程。本项目针对煤化工厂烟气CO2的微藻固碳模式，研制适于规模化固定烟气CO2的高效光合反应器，户外连续1个月微藻固定烟气CO2的干基生物质生产能力超过25g/(m2•d)。第一届全国碳中和与绿色发展大会8794微米级CO2曝气器工艺为了将燃煤烟气分离提纯的食品级CO2高效供给大面积跑道池培养螺旋藻，提高螺旋藻过滤采收后循环液中NaHCO3浓度促进螺旋藻的生长速率，本文研制了三层交错式变孔编织网曝气器置于藻液采收后的循环回水管道中，产生微米级CO2气泡延长CO2气泡与螺旋藻循环液中Na2CO3的反应速率[9,10]。曝气器由三层曝气结构组成，内部两层是由一层径向编织和一层周向编织的孔网交错而成，最外面是一层微米级孔径的曝气网。CO2气体首先经过内部两层孔网的两次剪切形成初始气泡，再经过最外层孔径切割形成较小的气泡，分层剪切能够缩短气泡生成时间和生成直径。与工业上传统1mm孔径的钢管曝气器相比，气泡生成直径和时间分别减小72%和49%，使得生物质干重提高了30%，相应的CO2气体到藻粉生物质的转化效率达到51%。图3微藻减排燃煤烟气CO2关键技术示意图5结论本文攻克了微藻固定烟气CO2的前沿核心技术，获取自主知识产权形成技术集成系统，建成产业示范工程取得显著的经济环境和社会效益。本文开发了微藻固定燃煤烟气CO2技术工艺体系，突破了耐受烟气CO2的高效固碳藻种和微米曝气器，创新了适于煤化工厂烟气CO2的高效固碳关键设备技术，实现了规模化高效低成本工程实施的微藻固碳工艺路线。在内蒙古鄂尔多斯市的鄂托克旗螺旋藻产业园建成了微藻固定烟气CO2能力达1万吨/年的工程示范，实现固碳微藻的经济产值超过2亿元/年。该技术解决了我国普遍存在的温室气体CO2减排经济效益差的卡脖子问题，目前已向山东、江苏、广西、海南等产业化推广。本文技术实现了烟气CO2减排的商业化运行，大幅度降低了生物固碳的技术经济成本，为我国烟气CO2减排的大规模产业化提供了经济可行的技术路线选择。参考文献[1]夏奡,叶.,富经纬,黄云,朱贤青,付乾,廖强,朱恂.燃煤烟气微藻固碳减排技术现状与展望[J].煤炭科学技术,2020,48(1):108-119.[2]XiaoyiYang,Z.L.,ChaozongLiu,ShunTang.InteractiveRelationshipinCO₂Spirulina-Fixation第一届全国碳中和与绿色发展大会880SystemandEnergyConsumptionAssessment[J].ClimateChangeResearchLetters,2020,09(03):182-191.[3]Cheng,J.,Wang,Z.,Lu,H.,etal.HydrogenSulfidePromotesCellDivisionandPhotosynthesisofNannochloropsisoceanicawith15%CarbonDioxide[J].ACSSustainableChemistry&Engineering,2019,7(19):16344-16354.[4]Cheng,J.,Lu,H.,He,X.,etal.MutationofSpirulinasp.bynuclearirradiationtoimprovegrowthrateunder15%carbondioxideinfluegas[J].BioresourTechnol,2017,238:650-656.[5]Zhang,X.,Cheng,J.,Lu,H.,etal.SpermidineenhancedresistanceofChlorellatohighlevelsofCO2andlightintensityforimprovingphotosyntheticgrowthrate[J].RSCAdvances,2019,9(45):26495-26502.[6]Zhu,Y.,Cheng,J.,Zhang,Z.,etal.PromotingextracellularpolymericsubstancestoalleviatephenoltoxicityinArthrospiraplatensisathighcarbondioxideconcentrations[J].JournalofCleanerProduction,2020.[7]Zhu,Y.,Cheng,J.,Zhang,Z.,etal.MutationofArthrospiraplatensisbygammairradiationtopromotephenoltoleranceandCO2fixationforcoal-chemicalfluegasreduction[J].JournalofCO2Utilization,2020,38:252-261.[8]Cheng,J.,Guo,W.,Song,Y.,etal.EnhancingvorticitymagnitudeofturbulentflowtopromotephotochemicalefficiencyandtrichomehelixpitchofArthrospiraplatensisinaracewaypondwithconicbaffles[J].BioresourTechnol,2018,269:1-8.[9]Xu,J.,Cheng,J.,Xin,K.,etal.DevelopingaSpiral-AscendingCO2DissolvertoEnhanceCO2MassTransferinaHorizontalTubularPhotobioreactorforImprovedMicroalgalGrowth[J].ACSSustainableChemistry&Engineering,2020,8(51):18926-18935.[10]Cheng,J.,Xu,J.,Ye,Q.,etal.Strengtheningmasstransferofcarbondioxidemicrobubblesdissolverinahorizontaltubularphoto-bioreactorforimprovingmicroalgaegrowth[J].BioresourTechnol,2019,277:11-17.第一届全国碳中和与绿色发展大会881微藻振动膜分离过程污染机理:动力学模型、综合评估和临界振动频率蒋淑红，张亚雷，周雪飞，褚华强（同济大学污染控制与资源化研究国家重点实验室，上海200092）摘要：振动系统能够有效实现微藻膜分离，但目前对振动过程中膜污染演变和耐污染机理研究尚浅。本文采用改进碰撞-附着模型从水动力学作用力和势能角度系统阐明当振动频率从1Hz增加到5Hz时膜耐污染性能提高的原因。采用逼近理想解排序法-灰色关联度分析法（TOPSIS-GRA）结合组合赋权法，确定振动频率对膜污染的影响。结果表明，增加振动频率不能减轻由胞外聚合物引起的膜污染。此外，通过遗传算法（GA）与基于误差反向传播算法（BP）相结合的GA-BP混合遗传算法，提出了临界振动频率的概念。该概念为预测最优振动频率提供有效手段，提高微藻膜分离过程中振动膜系统效率。关键词：振动膜；藻分离；碰撞-附着模型；TOPSIS-GRA；临界振动频率0前言生物燃料是一种具有前景的能源，能够满足人类一次能源需求[2]。微藻因具有生长速率快、生长周期短、油脂及生物质产率高等优点，已成为一种具有竞争优势的生物质能源原材料。然而由于微藻具有个体微小（1～30μm），微藻细胞在培养液中均匀稳定分散，培养浓度低（0.5～3.0g/L）等缺点，导致微藻生物量浓缩成为微藻生物质转化过程的一个限制因素[1]。在过去几十年中，由于经济效益和无二次污染物的优势，膜技术在微藻浓缩方面得到了广泛应用[2]。然而，膜分离过程中，微藻细胞和胞外有机物（EOM）能够导致膜污染的产生。膜污染不仅缩短膜使用寿命，而且降低水通量和微藻分离效率[3]。提高膜表面剪切速率能够有效控制膜污染[4]。振动膜通过调整振动频率或振幅，在液膜界面产生剪切速率，优化运输条件，降低污染[4,5]。目前，对膜污染机理的研究均基于高度简化的假设，或仅对流体进行观察，不能洞悉污染过程[5-8]。最近，报道了一种新型碰撞-附着方法，用于模拟尺寸小于100nm胶体污染动力学[9]。该模型考虑了胶体颗粒所受阻力产生的水动力相互作用能的影响，并预测水通量和能垒在控制胶体污染中的作用。由于微藻为微米尺寸，不能忽略惯性升力和剪切引起的扩散等流体动力因素的影响。需要系统研究水动力相互作用对微藻的影响。振动膜系统污染性能的系统评估不仅需要对膜污染机理进行准确描述，还需要对污染指标进行全面讨论。用于研究和表征膜污染性能的常用指标主要包括水通量、截留率等[7]。选择最佳膜系统运行条件时，需对膜污染指标进行全面分析，以系统比较不同膜系统操作条件对污染性能的影响，确定最佳操作条件。多准则决策（MCDM）是在一系列可行的选择中找到最佳选择的过程[10]。逼近理想解排序法-灰色关联度分析法（TOPSIS-GRA）是一种有基金项目：国家自然科学基金（51625804,51922078,51778448）作者简介：蒋淑红，博士研究生。通讯作者：张亚雷，教授。第一届全国碳中和与绿色发展大会882效的MCDM方法，能够针对性的对实验方案进行排序[10-13]。在环境和能源领域，TOPSIS-GRA法主要用于水质评估和电解质燃料电池材料的选择[14-16]。尚未见采用TOPSIS-GRA法解决膜过滤条件选择的报道。本文开发了一种改进碰撞-附着模型，全面考虑藻膜界面间相互作用。采用TOPSIS-GRA法综合评估膜污染性能。利用通过遗传算法（GA）与基于误差反向传播算法（BP）相结合的GA-BP混合遗传算法预测膜污染情况，并提出临界振动频率概念，为实际微藻膜分离提供理论指导。1实验部分1.1微藻培养蛋白核小球藻（FACHB-9）购于中国科学院水生生物研究所。采用Basal培养基和1g/L葡萄糖进行培养。培养温度30±0.5°C，光照和黑暗时间比12h/12h，其中，光照强度为127μmol/m2·s。1.2过滤实验采用等剪切振动膜系统（图1），研究振幅为1.0cm时，振动频率（0Hz，1Hz，2Hz，3Hz，4Hz，5Hz）对膜分离微藻的污染行为。将聚醚砜（PES）平板膜（中国国初，标称孔径0.05μm，有效过滤面积0.021m2）安装在固定支架上。实验前将新膜浸入去离子水12h，去除膜表面残留化学物质。过滤实验中，跨膜压差12±0.02kPa，微藻浓度0.8±0.02g/L。图1等剪切振动膜系统示意图1.3膜与污染物表征采用离心法得到EOM溶液。分别通过改进Lowry法和蒽酮-硫酸法测EOM中蛋白质和多糖含量。总有机碳（TOC）由TOC分析仪（TOC-VCPH，Shimadzu，日本）测定。藻液Zeta电位由马尔文电位仪（Nano-ZS90，MalvernPanalytical，英国）测定。平板膜Zeta电位由电动固体表面分析仪（SurPASS，AntonPaar，奥地利）测定。微藻和膜表面接触角由接触角测量仪（OCA15，Dataphysics，德国）测定。1.4数据分析利用数学统计软件SPSS来计算三个独立实验的平均值和标准误差。利用MATLABR2019a软件计算使用表面元素积分法求解复杂的双重积分，通过最小二乘法拟合参数并基于GA-BP预测通量。第一届全国碳中和与绿色发展大会8832理论分析2.1改进碰撞-附着模型微藻沉积速率计算公式[9]：（1）其中mf是沉积在膜表面污染物质量，t是过滤时间，J是渗透通量，Cm是膜表面污染物浓度，N1是附着在膜表面的胶体颗粒，N2是溶液中游离的胶体颗粒。根据Boltzmann方程，N1和N2存在如下关系[17]：（2）其中∆Eb和∆Ed分别是热力学能垒和水动力学总势能。KB（=1.38×10-23J/K）是玻尔兹曼常数，T（=298.15K）是绝对温度。ΔEb由球形污染物-粗糙膜相互作用热力学模型计算[18,19]。ΔEd表示如下：（3）（4）其中EDG和EOT是拖曳力（FDG）和其他力（FOT，惯性升力FIL，剪切扩散，布朗扩散和胶体相互作用等）的组合水动力势能（图2）。FTOT为总水动力，ld是水动力作用下微藻相对位移。公式（1）-（4）结合浓度极化模型，得出关系式：（5）将方程式（5）与达西定律结合，通过最小二乘法计算水动力势能，获得相对位移。图2微藻细胞受力分析示意图3结果与讨论3.1水动力相互作用水动力将微藻细胞带到膜表面附近。图3表示振动频率由1Hz上升到5Hz时，过滤10h微藻所受水动力。FTOT和FDG受力趋势相同（图3a）。FIL（图3b）随着振动频率的增加而增加，且远大于FDG，从而缓解膜污染。通量变化情况（图4b）也能证明。总体上，FIL远高于FDG和FOT。主要原因：（1）振动过程中存在大量能量耗散；（2）微藻细胞间具有第一届全国碳中和与绿色发展大会884强烈吸引力，适当振动能够提高颗粒碰撞频率，促进微藻团聚，质量增加[20]。图3振动频率为1-5Hz时，微藻所受水动力作用：（a）总水动力（FTOT）和渗透阻力（FDG）；（b）惯性升力（FIL）和不含阻力的组合水动力（FOT）图4（a）通过GA-BP预测6–18Hz时水通量变化，（b）水通量实验数据与GA-BP预测值对比，选择0-4Hz的过滤通量为训练样本，5Hz时的过滤通量为测试样本，（c）实验和预测水通量相关系数图5（a）水动力总势能（ΔEd），阻力势能（EDG）和相对位移距离（指向膜表面）（Ⅰ：迅速下降阶段，Ⅱ：缓慢下降阶段，Ⅲ：稳定阶段），（b）除拖曳力外其他水动力产生的势能（EOT）和提升力势能（EIL）图5表示不同振动过滤条件下水动力相互作用能。ΔEd和EDG变化趋势类似，主要依赖于水通量的变化（图4b）。如，过滤前100分钟，振动频率为1Hz和2Hz时，∆Ed急剧第一届全国碳中和与绿色发展大会885下降。过滤100-200分钟，1Hz和2Hz的ΔEd缓慢下降，随后稳定。振动频率从3Hz提高到5Hz时，ΔEd下降缓慢。过滤10小时后，ΔEd随着振动频率的增加而增加（图5a），这似乎与先前研究矛盾。先前研究表明，随着频率增加，膜污染下降[8]。然而，较高的振动频率产生更短的相对距离(指向膜表面)（图5a插图）。此外，随着振动频率的增加，FTOT变大。水动力相互作用变化趋势与相对距离相反的原因可能是：（1）振动频率的增加导致剪切速率增加，微藻细胞剪切作用时间变短，相对距离减小，阻止微藻细胞向膜表面迁移；（2）振动频率的增加导致EOT增加，这是由FIL主导。EOT值远小于初始EIL产生的能量，表明存在其他影响势能变化的因素，证明了改进碰撞-附着模型的合理性。3.2综合评估膜污染图60Hz至5Hz振动频率下的相对贴近度（a）总污染，（b）可逆污染和（c）不可逆污染表1采用德尔菲法和熵权法确定总污染、可逆污染和不可逆污染组合权重[21]基于TOPSIS-GRA法能够清楚解释振动频率对膜污染的影响程度（图6）。相对贴近度越大，膜耐污染性能越好。结果表明，随着振动频率的增加，总污染相对接近度增加。说明，振动频率越高，总污染程度越低。在较高振动频率下，可逆污染相对贴近度较低，表明耐可逆污染能力下降。随着振动频率的增加，占可逆污染权重比例更高的微藻沉积质量（表1和表2）下降。增加振动频率能够减轻微藻细胞沉积，但对于缓解可逆EOM无影响。这是由于剪切作用对大分子影响很小，且微藻相对位移较短，导致EOM粘附在膜表面的概率增加。与可逆污染相对贴近度相反，不可逆污染相对贴近度随振动频率的增加而增加。表明，较高的振动频率表现出较好的耐不可逆污染性。综上，振动频率越高，总污染和不可逆膜污总污染权重计算权重总污染率(可逆污染率+不可逆污染率)EOM含量(可逆EOM+不可逆EOM)微藻沉积质量EOM截留率增量(过滤结束截留率–过滤初始截留率)TOC蛋白质多糖TOC蛋白质多糖德尔菲法0.16130.15540.13780.11730.12610.09680.11730.0880熵权法0.10810.09560.16900.10190.10270.16070.12330.1454组合权重0.13470.1255015340.10960.11440.12870.12030.1167可逆污染权重计算权重可逆污染率可逆EOM微藻沉积质量TOC蛋白质多糖德尔菲法0.23290.20090.17810.15980.2283熵权法0.22410.17010.24680.18120.1778组合权重0.22850.18550.21250.17050.2030不可逆污染权重计算权重不可逆污染率不可逆EOMTOC蛋白质多糖德尔菲法0.27840.27840.25000.1932熵权法0.25550.22310.30140.2200组合权重0.26690.25080.27570.2066第一届全国碳中和与绿色发展大会886染越小，可逆污染越严重。增加振动频率能够缓解不可逆EOM，但对可逆EOM无影响。在相同的振动频率下，可逆EOM的浓度远高于不可逆EOM的浓度（表2）。即，增加振动频率不会降低EOM浓度。表2振动频率0–5Hz范围内总污染、可逆污染和不可逆污染,EOM含量及其截留率增量3.3理论预测膜污染如图4所示，当振动频率低于8Hz时，模拟水通量增量变化显著增加（＞，JF和JF+1代表水通量与振动频率的关系），较高振动频率下变化（＜）较小。这是由于振动频率增加导致FIL增加，从而阻止微藻在膜表面沉积，但对EOM附着无影响。该结果与上述TOPSIS-GRA分析一致。合理假设特定膜系统存在临界振动频率，在该频率以上，水通量保持稳定，膜污染不再增加。图7a表明，FDG和FOT均随振动频率的增加而稳步上升，这是由于较高的振动频率能够产生较大水通量和FIL。而FTOT先增加后下降。为说明振动频率对FTOT的影响，评估预测力作为振动频率函数的增量变化（图8a）。较高振动频率导致FDG增速降低，FOT增速升高，尤其当振动频率高于7Hz时，FOT增长率超过了FDG。这可归因于FIL增速的快速上升和高于7Hz时水通量的轻微增加。值得注意的是，FTOT始终为负，方向与FDG相同，表明由于存在EOM，导致膜污染不能消除。图7b为藻类水动力相互作用能预测结果。受EDG和EOT的影响，ΔEd初期显著增加，然后略有下降并趋于稳定，6Hz时达到峰值。当ΔEd不再变化，达到临界频率。此外EDG和EOT预测势能增量先减小后增大（图8b）。高于7Hz时，EOT增长率高于EDG增长率，这是由EIL的高增长率决定的。综上，7Hz为关键点，适当增加振动频率（大于7Hz）有利于增强膜耐污染性。图7预测1Hz到18Hz不同振动频率下，水动力（a）和水动力势能（b）变化频率（Hz）总污染率（%）可逆污染率（%）不可逆污染率（%）EOM含量（mg/m2）微藻沉积质量（g/m2）EOM截留率增量（%）可逆EOM不可逆EOMTOC蛋白质多糖TOC蛋白质多糖TOC蛋白质多糖094.68±5.3951.59±3.7043.09±1.62473.23±20.62208.95±20.56110.03±2.56836.02±16.22448.86±20.931151.29±32.63219.54±21.58.09±0.8112.62±0.502.10±0.26182.45±4.2423.40±3.2159.05±1.51318.35±36.88190.61±12.2210.50±3.63536.13±14.91182.57±20.5548.49±4.1224.79±1.962.44±0.186.25±0.453.45±0.36276.83±4.1832.61±3.0844.22±1.15313.98±15.15184.86±6.1228.06±4.14485.33±10.65208.71±33.4550.05±5.5511.514±2.432.60±0.319.38±0.316.63±0.52368.17±3.1346.78±2.2021.39±1.20287.35±31.32160.44±8.2153.27±2.29448.32±10.38437.24±31.0151.15±4.659.5486±1.651.82±0.1112.02±0.879.76±0.81459.06±5.2629.43±2.4129.63±2.91283.92±21.56135.43±10.5255.94±3.36423.33±9.82550.66±22.6161.29+3.522.3644±0.571.99±0.0915.88±1.3112.90±1.20548.84±3.8120.37±2.1228.47±2.18254.25±23.73109.11±8.8654.89±2.46412.56±10.74608.59±22.25133.63±8.592.1694±0.262.30±0.1734.19±2.913.70±0.91第一届全国碳中和与绿色发展大会887图8预测力(∆N/Hz)(a)和势能(∆E/Hz)(b)增量随振动频率变化4结论本文基于动力学模型，综合评估和临界振动频率的新型组合方法，研究振动频率对微藻膜分离过程中膜污染的影响。结论如下：基于改进碰撞-附着模型研究水动力相互作用。结果表明，将振动频率从1Hz增加到5Hz可以减少膜污染。采用TOPSIS-GRA法并结合组合赋权法综合评价膜污染指标。表明，较高的振动频率能够有效缓解膜的总污染和不可逆污染，但对可逆污染无影响。且振动频率增加不能防止EOM污染。GA-BP法预测水通量和膜污染。结果表明，存在与ΔEd相关的临界振动频率，且适当增加大于7Hz的振动频率利于增强膜耐污染性，提高振动膜分离微藻效率。参考文献[1]F.Zhao,H.Chu,Z.Yu,S.Jiang,X.Zhao,X.Zhou,Y.Zhang,Thefiltrationandfoulingperformanceofmembraneswithdifferentporesizesinalgaeharvesting,ScienceofTheTotalEnvironment,587(2017)87-93.[2]S.Jiang,Y.Zhang,F.Zhao,Z.Yu,X.Zhou,H.Chu,Impactoftransmembranepressure(TMP)onmembranefoulinginmicroalgaeharvestingwithauniformshearingvibrationmembranesystem,AlgalResearch,35(2018)613-623.[3]F.Zhao,H.Chu,X.Tan,L.Yang,Y.Su,X.Zhou,J.Zhao,Y.Zhang,Usingaxialvibrationmembraneprocesstomitigatemembranefoulingandrejectextracellularorganicmatterinmicroalgaeharvesting,JournalofMembraneScience,517(2016)30-38.[4]A.Kola,Y.Ye,P.Le-Clech,V.Chen,Transversevibrationasnovelmembranefoulingmitigationstrategyinanaerobicmembranebioreactorapplications,JournalofMembraneScience,455(2014)320-329.[5]M.Pourbozorg,T.Li,A.W.K.Law,Effectofturbulenceonfoulingcontrolofsubmergedhollowfibremembranefiltration,Waterresearch,99(2016)101-111.[6]F.Zamani,J.W.Chew,E.Akhondi,W.B.Krantz,A.G.Fane,Unsteady-stateshearstrategiestoenhancemass-transferfortheimplementationofultrapermeablemembranesinreverseosmosis:Areview,Desalination,356(2015)328-348.第一届全国碳中和与绿色发展大会888[7]F.Zhao,H.Chu,Y.Su,X.Tan,Y.Zhang,L.Yang,X.Zhou,Microalgaeharvestingbyanaxialvibrationmembrane:Themechanismofmitigatingmembranefouling,JournalofMembraneScience,508(2016)127-135.[8]F.Zhao,H.Chu,Y.Zhang,S.Jiang,Z.Yu,X.Zhou,J.Zhao,Increasingthevibrationfrequencytomitigatereversibleandirreversiblemembranefoulingusinganaxialvibrationmembraneinmicroalgaeharvesting,JournalofMembraneScience,529(2017)215-223.[9]J.Liu,Z.Wang,C.Y.Tang,J.O.Leckie,ModelingDynamicsofColloidalFoulingofRO/NFMembraneswithANovelCollision-AttachmentApproach,Environmentalscience&technology,52(2018)1471-1478.[10]M.S.García-Cascales,M.T.Lamata,OnrankreversalandTOPSISmethod,MathematicalandComputerModelling,56(2012)123-132.[11]H.-S.Shih,H.-J.Shyur,E.S.Lee,AnextensionofTOPSISforgroupdecisionmaking,MathematicalandComputerModelling,45(2007)801-813.[12]Y.Kuo,T.Yang,G.-W.Huang,Theuseofgreyrelationalanalysisinsolvingmultipleattributedecision-makingproblems,Computers&IndustrialEngineering,55(2008)80-93.[13]马曰红,李一格,孙文超,基于灰色关联度分析和TOPSIS理论的综合评价体系应用,电子技术与软件工程,No.142(2018)200-203.[14]A.Shanian,O.Savadogo,TOPSISmultiple-criteriadecisionsupportanalysisformaterialselectionofmetallicbipolarplatesforpolymerelectrolytefuelcell,JournalofPowerSources,159(2006)1095-1104.[15]Z.Li,T.Yang,C.-S.Huang,C.-Y.Xu,Q.Shao,P.Shi,X.Wang,T.Cui,Animprovedapproachforwaterqualityevaluation:TOPSIS-basedinformativeweightingandranking(TIWR)approach,EcologicalIndicators,89(2018)356-364.[16]P.Li,H.Qian,J.Wu,J.Chen,SensitivityanalysisofTOPSISmethodinwaterqualityassessment:I.Sensitivitytotheparameterweights,EnvironMonitAssess,185(2013)2453-2461.[17]I.A.a.L.Valioulis,E.J.,Collisionefficienciesofdiffusingsphericalparticles:hydrodynamic,vanderWaalsandelectrostaticforces,Advancesincolloidandinterfacescience,20(1984)1-20.[18]H.Lin,M.Zhang,R.Mei,J.Chen,H.Hong,Anovelapproachforquantitativeevaluationofthephysicochemicalinteractionsbetweenroughmembranesurfaceandsludgefoulantsinasubmergedmembranebioreactor,BioresourTechnol,171(2014)247-252.[19]J.Teng,M.Zhang,K.T.Leung,J.Chen,H.Hong,H.Lin,B.Q.Liao,Aunifiedthermodynamicmechanismunderlyingfoulingbehaviorsofsolublemicrobialproducts(SMPs)inamembranebioreactor,Waterresearch,149(2019)477-487.[20]M.Enfrin,L.F.Dumee,J.Lee,Nano/microplasticsinwaterandwastewatertreatmentprocesses-Origin,impactandpotentialsolutions,Waterresearch,161(2019)621-638.[21]吴先明,蔡海滨,邓鹏,基于灰色关联度的改进TOPSIS模型在水质评价中的应用,三峡大学学报(自然科学版),40(2018)28-32.第一届全国碳中和与绿色发展大会889零电耗的源分离尿液磷回收技术邓迎迎16，张琪1,2，廖美铃1，刘元1（1.中国科学院重庆绿色智能技术研究院，重庆400714；2.重庆交通大学，重庆400074）摘要：开发低碳废水处理工艺是我国水处理领域实现碳中和目标的重大需求之一。本文结合化学沉淀与电化学氧化还原协同作用，成功运用镁空气燃料电池（Mg-airfuelcell,MAFC）从模拟尿液中回收了鸟粪石（磷酸铵镁），实现了氮磷资源回用并同步产电的目标。实验结果表明，经由MAFC处理的完全水解尿液出水磷浓度为0.28mg/L,所回收的鸟粪石纯度高达98%，与商业产品性质相当，且实现同步回收电能7.72kWh/kgP。针对尿液水解耗时耗力及尿素资源浪费的问题，围绕部分水解尿液展开了进一步探究，验证了MAFC处理部分水解尿液的适用性。对于水解度为10%的尿液，磷去除率可以达到96.82%，回收沉淀中鸟粪石纯度也达到95.76%。本研究为高浓度氮磷污染废水的低碳资源化回用处理提供了一种新的思路。关键词：环境工程；源分离尿液；磷回收；鸟粪石；零电耗1研究背景现阶段，废水处理行业碳排放量占到了全社会总排放量的1-2%，已然是不可忽略的减排领域。在传统废水处理流程中，超过70%的污水处理负荷来自于污水中氮、磷的处理。为了削减生活污水中氮含量需要消耗的能量约为45MJ/kgN，除磷所需的能量也高达49MJ/kgP错误！未找到引用源。。对氮磷污染的去除技术耗能高且耗时长，仍存在巨大的进步空间。而生活污水中87%的氮与50%的磷均来自于尿液错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。，对尿液进行源分离处理，并做到资源化回用是实现废水处理工艺低碳运行的关键。磷作为一种单向流动且不具替代性的元素，存在一定的稀缺性与枯竭的可能性错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。。从尿液中进行磷资源的回收，约可以满足全球磷需求量的25％错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。。鸟粪石（磷酸铵镁）沉淀是目前最为成熟的一种回收磷的化学沉淀技术错误！未找到引用源。。将源分离尿液中的磷以鸟粪石的形式进行资源回收，不仅可以创造直接的经济价值，还可以减轻因重复生产所带来的社会负担，具有可观的社会经济意义。然而，这一技术需要添加外源性物质，如镁源等，在反应过程中对pH也需要进行严格的控制错误！未找到引用源。。因而有学者提出将电化学技术与鸟粪石沉淀结合起来，寻求一种更为经济的回收手段错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。。本研究根据化学沉淀和电化学氧化还原协同原理，将传统的化学鸟粪石沉淀法与电化学技术相结合，设计并构建了镁空气燃料电池（Mg-airfuelcell,MAFC）。镁阳极发生氧化反应失去电子，释放出Mg2+，提供镁源；在空气阴极上发生四电子氧还原反应生成OH-，提基金项目：国家自然科学基金（51978641，多级电化学系统中电极反应调控对尿液氮磷回收的作用机制）作者简介：邓迎迎（第一作者），女，硕士研究生，水处理资源化；刘元（通讯作者），男，博士，研究员，目前从事电化学污染控制理论与技术、污染物净化及资源化及环境电化学方面的研究。第一届全国碳中和与绿色发展大会890供碱源，起到调节pH的作用，促进鸟粪石沉淀。通过该技术不但能够从以尿液为代表的高营养元素污染废水中回收鸟粪石，完成了对氮磷资源的回用；而且充分利用燃料电池阳极所产生的Mg2+，满足了化学试剂自动补给的需求；同时能够回收电能，实现零电耗的废水处理过程。其具体反应方程式如下：阳极：Mg-2e-→Mg2+（1）阴极：O2+2H2O+4e-→4OH-（2）沉淀反应：Mg2++H2PO4-+2OH-+NH4++6H2O→MgNH4PO4·6H2O（3）Mg2++HPO42-+OH-+NH4++6H2O→MgNH4PO4·6H2O（4）Mg2++PO43-+NH4++6H2O→MgNH4PO4·6H2O（5）2实验材料与方法2.1模拟尿液配置采取人工配置的模拟尿液为处理对象。其中完全水解尿液配方根据文献错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。进行改进，组成如表1所示。部分水解尿液配方根据文献错误！未找到引用源。进行改进，其水解度分别为未水解、5%、10%、20%，具体组成如表2所示。电解液采取10倍稀释的人工尿液，以此模拟马桶冲水后的污水水质。表1完全水解尿液配方Table1Therecipeoforiginalsynthetichydrolyzedurine化学试剂浓度（g/L）模拟含P完全水解尿液模拟无P完全水解尿液NaCl3.603.60Na2SO42.302.30NaH2PO4·2H2O2.130.00KCl4.204.20NH4Cl17.0417.04NH4HCO321.4021.40NaOH6.896.89NH4Ac9.609.60表2部分水解尿液配方Table2Therecipesofsynthetichydrolyzedurinewithdifferentureolysisextent化学试剂浓度（g/L）未水解（0%）5%10%20%NaCl3.003.003.003.00Na2SO41.501.501.501.50NaH2PO4·2H2O2.132.132.132.13KCl1.061.061.061.06NH4Cl0.670.670.670.67NH4HCO30.001.092.194.39第一届全国碳中和与绿色发展大会891urea16.6615.8314.9913.33NH3·H2O0.000.490.971.942.2MAFC构建与运行用有机玻璃为腔体材料构建MAFC，主体部分为5cm×5cm×0.3cm的正方体，电池有效体积为155mL，加入电解液体积为150mL。镁板作为阳极，使用前需对镁板进行打磨清洗。空气阴极采用商用集流体，并以10wt%Pt/C（AlfaAesar，HiSPEC®2000）作为催化剂，负载量为0.4mgpt/cm2，有效反应面积为6cm×6cm。电极间距为2.2cm。外电路连接可变式直流电阻箱。用磁力搅拌器进行搅拌，搅拌速度为700rpm，采取间歇式运行方式。，2.3样品预处理按照一定时间间隔，从MAFC中取出4mL水样，再用0.45μm微孔滤膜（MCE）过滤后，立即加入0.2mL1MHCl终止反应，装入玻璃样品瓶中留待测定。产生的沉淀物先经0.45μm微孔滤膜（MCE）过滤分离，再用超纯水清洗若干次，最后进行冷冻干燥、备用。2.4分析方法与仪器实验中主要的水质分析项目包括pH、电导率、PO43--P、TN、NH4+-N与Mg2+。沉淀物理化表征包括SEM及XRD。沉淀物经由盐酸溶解后进行化学分析，测定NH4+-N与PO43--P浓度，以此计算鸟粪石纯度错误！未找到引用源。。MAFC电压使用自制的数据采集系统按一定时间间隔自动记录。3结果与讨论3.1完全水解尿液氮磷回收研究3.1.1磷浓度变化及动力学研究首先考察了不同外负载对MAFC从完全水解尿液中去除并回收磷的影响。外电阻负载分别选用开路、10Ω、20Ω、30Ω等四种状态，磷去除与动力学拟合结果如图1所示。由图可见，在这四种电池运行状态下，磷都能够被顺利去除。依据磷的去除速率，这一反应过程可以分为快速去除期和缓慢沉淀期。05101520250102030405060A开路10Ω20Ω30Ω剩余磷浓度(mgL-1)时间(min)020406080100磷去除率(%)0246810012345By=0.43x-0.34R2=0.962y=0.46x-0.11R2=0.983y=0.47x-0.39R2=0.968y=0.45x+0.17R2=0.950开路10Ω20Ω30Ωln(C/C0)时间(min)图1不同外负载MAFCs对完全水解尿液磷去除率规律（A）及动力学（B）影响Figure1EffetsofdifferentexternalresistorsofMAFConPremoval(A)andkinetcis(B)ofsynthetichydrolyzedurine第一届全国碳中和与绿色发展大会892无论是何种电池状态，在前10min都能够快速除磷，即磷浓度从54.26mg/L分别下降到1.37mg/L、0.73mg/L、0.89mg/L、0.83mg/L。对反应前10min内的磷浓度变化进行动力学拟合（图1B）：磷浓度的变化轨迹符合一级动力学规律；而10min后，随着体系中磷浓度的下降，沉淀反应变缓，到25min反应结束，磷浓度下降至0.28mg/L~0.44mg/L，均能够满足中国《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB18918-2002）中的一级A要求，最终去除率均超过99%。3.1.2回收沉淀表征与分析在磷浓度达到排放标准，即反应进行了25min后，对处理了完全水解尿液的四种电池（开路及外电阻负载为10Ω、20Ω、30Ω）进行沉淀回收，分别编号为R-0、R-1、R-2和R-3，并对其进行理化性质表征与化学组成分析，且与商业鸟粪石（C-MAP）进行对比。图2为所收集沉淀物的SEM图。从图中可以看出，本实验的回收产物与商业鸟粪石有相似的柱状结构，但其长度仅为商业鸟粪石的1/5，在5μm左右。图2不同条件下回收沉淀及C-MAP的SEM图Figure2TheSEMimagesoftherecoveredprecipitationwithdifferentconditionandtheC-MAP通过XRD（图3）可以对实验回收产物的主要成分进行定性分析。在四种条件下所获得的的沉淀物与C-MAP的谱图对比发现，其特征衍射峰均与MgNH4PO4·6H2O的标准谱图（PDF标准卡片#15-0762）高度吻合，可以推测经由MAFC处理后所获得的主要沉淀为MgNH4PO4·6H2O。该沉淀物在后续可作为缓释肥使用。101520253035404550吸收强度(a.u.)角度(°)(040)(022)(221)(211)(012)(130)(021)(111)(011)(020)(110)R-0R-3R-2R-1C-MAPPDF#15-0762图3不同条件下回收沉淀及C-MAP的XRD图Figure3TheXRDpatternsoftherecoveredprecipitationwithdifferentconditionandtheC-MAP第一届全国碳中和与绿色发展大会893此外，对沉淀产物还进行了化学分析法用以确定鸟粪石纯度，其结果见表3。由表可知，在开路条件下所回收的鸟粪石纯度最低，为94.55%，未达到商用鸟粪石的纯度。而接入外负载后，鸟粪石纯度大大提升，均大于98%。这可能是因为在电场作用下正负离子在溶液内进行定向迁移，并在搅拌作用下增加了离子碰撞几率。表3不同条件下回收沉淀及C-MAP的鸟粪石纯度对比表Table3ComparisonofthestruvitepurityoftherecoveredprecipitationandtheC-MAP样品名称R-0R-1R-2R-3C-MAP鸟粪石纯度（%）94.5598.2698.2699.1998.823.1.3电能回收性能分析为了验证鸟粪石沉淀反应对MAFC电化学性能的影响，采用含P完全水解尿液与无P完全水解尿液作为对照，不同运行状态下的MAFC输出电压如图4所示。由图可知，对于同外阻的MAFC来说，当电解液中含有P，即MAFC中发生鸟粪石沉淀时，其输出电压与输出电流高于以无P完全水解尿液为电解液的电池。这表明，鸟粪石沉淀反应的存在可以适当地提高MAFC的产电能力，即电能回收效率。这可能是因为在有P时，MAFC体系中镁电极表面Mg(OH)2钝化层的形成过程受到抑制。如图5所示，因其电解液中镁离子过量，假设在碱性环境中镁离子先生成MgOH+中间体，鸟粪石沉淀反应的存在将会竞争MgOH+中间体，从而阻碍了钝化膜形成，提升了电化学性能。当外阻为10Ω时，利用MAFC处理完全水解的含P尿液，可回收电能为7.72kWh/kgP。05101520250.00.51.01.5A放电电压(V)时间(min)10Ω(含P)10Ω(无P)20Ω(含P)20Ω(无P)30Ω(含P)20Ω(无P)05101520250306090120B放电电流(mA)时间(min)10Ω(含P)10Ω(无P)20Ω(含P)20Ω(无P)30Ω(含P)30Ω(无P)图4不同外阻条件下MAFCs的放电电压（A）以及放电电流图（B）Figure4Thedischargevoltagecurves(A)andthedischargecurrent(B)ofMAFCswithdifferentectrinalresistance图5镁阳极钝化延缓机制示意图Figure5TheschematicdiagramofretardationmechanismofMganodicpassivation第一届全国碳中和与绿色发展大会8943.2部分水解尿液氮磷回收研究在实际应用中，若要获得全水解的尿液不仅需要消耗催化酶和大量的时间，且会造成高附加值尿素物质的浪费。为了寻求回收全过程的低碳化，谋求最大的经济效益，继续针对部分水解尿液高效磷回收及资源化的可行性展开了进一步探索。3.2.1磷去除效果不同水解度尿液在MAFC中的磷去除结果如图6所示。由此图可以得出，电解液水解程度越高，磷的去除速率越快。但是，在长时间的运行过程中，高水解度反而得不到较高的磷去除效率，比如经过100min的处理，未水解尿液出水磷浓度为0.58mg/L，接近排放标准；而20%水解尿液的出水磷浓度则为0.87mg/L，远高于排放标准的限制。与完全水解尿液相似，部分水解尿液的磷去除过程也可以分为快速沉淀期和缓慢去除期。对于不同程度水解的尿液，其快速去除期时长不同。未水解尿液和5%水解尿液的快速去除期为反应前50min，而对10%与20%水解尿液来说，尽管快速去除期仅为前40min，但是磷的去除率更高。这可能是由于水解程度越大，初始pH值则越高，更有利于鸟粪石沉淀反应的发生。对于未水解尿液而言，由于NH4+浓度很低，推测磷的去除主要通过产生磷酸镁沉淀来完成。但是该沉淀反应需在pH环境下发生，故而在20至50min，当体系中pH有所提升后，未水解尿液中磷的去除速率开始加快。而对于已经水解的尿液来说，其中的NH4+量能够满足鸟粪石沉淀反应，当pH达到9后该反应开始发生。尤其对于10%与20%水解尿液而言，初始pH值已经接近9，开始发生鸟粪石沉淀反应所需的准备时间更短。对比5%水解尿液，这两种体系的快速去除期更短，且磷去除效率更高。图6模拟部分水解尿液经MAFC处理后磷浓度和pH变化情况Figure6EvolutionofPconcentrationandpHinsyntheticurinewithdifferentureolysisextentbyMAFCs3.2.2回收沉淀表征与分析图7不同水解条件下回收沉淀中鸟粪石纯度图（A）以及不同水力停留时间下10%水解尿液沉淀纯度变0102030405060708090100010203040磷浓度(mg/L)时间(min)未水解尿液5%水解尿液10%水解尿液20%水解尿液456789101112pH第一届全国碳中和与绿色发展大会895化图（B）Figure7Struvitepurityoftherecoveredprecipitationwithsyntheticurineofdifferentureolysisextent(A)andwith10%hydrolyzedurineunderdifferenthydraulicretentiontime(B)对不同水解尿液在快速沉淀期结束时的沉淀产物进行了化学分析，研究其中的鸟粪石纯度。由图7A可知，部分水解尿液均能获得较为纯净的沉淀，且10%水解度下所获得的的沉淀纯度最高，达到95.76%。进一步对10%水解尿液各个时间段所产生的沉淀进行分析，结果如图7B所示。随着反应过程的进行，沉淀纯度呈现先上升后下降的趋势。这进一步验证了在前文中所提到的，反应初期先形成MgOH+中间产物再参与沉淀反应的推断。此外，由于体系中pH会随着阴极氧还原反应的进行不断升高，并最终突破鸟粪石沉淀的最佳pH（8-9.8）错误！未找到引用源。，磷酸镁沉淀反应开始发生，故而导致在长时间运行后沉淀中鸟粪石纯度明显下降。4总结与展望通过构建MAFC，完成了对完全水解尿液中磷的循环回收。在处理完全水解尿液时，出水磷浓度为0.28mg/L，满足中国《城镇污水处理厂污染物排放标准》中一级A标准所规定的磷排放要求。回收沉淀主要成分为MgNH4PO4·6H2O，纯度可高达98%，与商业鸟粪石相当。在这一过程中还实现了同步产能，电能回收效率达到7.72kWh/kgP。此外，MAFC也能用于部分水解尿液的处理，并回收鸟粪石纯度较高的沉淀。然而以部分水解尿液为电解液时虽然能够去除大部分的磷，但出水中磷浓度未达到一级A标准，剩余部分磷可通过后续循环进行深度处理。但需要指出的是，MAFC对回收尿液中氮的效果不明显。本研究表明，运用MAFC技术能够从尿液中以鸟粪石形式回收磷，实现磷回收及同步产电。这一技术不但能够从源头控制含氮磷废水的排放并进行有效的资源回收、实现资源的循环利用，而且可以降低污水处理厂的运行成本、提升出水水质，实现污水的低碳处理，从而创造巨大的经济效益。参考文献[1]BatstoneDJ,HuelsenT,MehtaCM,etal.Platformsforenergyandnutrientrecoveryfromdomesticwastewater:Areview[J].Chemosphere,2015,140:2-11.[2]JimenezJ,BottC,LoveN,etal.Sourceseparationofurineasanalternativesolutiontonutrientmanagementinbiologicalnutrientremovaltreatmentplants[J].WaterEnvironmentResearch,2015,87(12):2120-2129.[3]WilsenachJA,VanLoosdrechtMCM.Integrationofprocessestotreatwastewaterandsource-separatedurine[J].JournalofEnvironmentalEngineering,2006,132(3):331-341[4]ElserJ,BennettE.Abrokenbiogeochemicalcycle[J].Nature,2011,478(7367):29-31.[5]姜树叶.放眼量长远看磷矿资源的幽思[J].化工矿产地质，2020，42(1)：97-98.[6]ReinhardC,PlanavskyN,Gil,BC,etal.Evolutionoftheglobalphosphoruscycle[J].Nature,2017,5(41):386–389.[7]LarsenTA,HoffmannS,LüthiC,etal.Emergingsolutionstothewaterchallengesofanurbanizingworld[J].Science,2016,352:928-933.[8]HaradaH,ShimizuY,MiyagoshiY,etal.Predictingstruviteformationforphosphorusrecoveryfromhumanurineusinganequilibriummodel[J].WaterScienceandTechnology,2006,54(8):247-255.[9]LiB,BoiarkinaI,YuW,etal.Phosphorousrecoverythroughstruvitecrystallization:challengesforfuturedesign[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2019,648:1244-1256.第一届全国碳中和与绿色发展大会896[10]HugA,UdertKM.Struviteprecipitationfromurinewithelectrochemicalmagnesiumdosage[J].WaterResearch,2013,47(1):289-299.[11]HuangH,ZhangP,ZhangZ,etal.Simultaneousremovalofammonianitrogenandrecoveryofphosphatefromswinewastewaterbystruviteelectrochemicalprecipitationandrecyclingtechnology[J].JournalofCleanerProduction,2016,127:302-310.[12]ChristiaensMER,GildemynS,MatassaS,etal.Electrochemicalammoniarecoveryfromsource-separatedurineformicrobialproteinproduction[J].EnvironmentalScience&Technology,2017,51(22):13143-13150.[13]BonvinC,EtterB,UdertKM,etal.Plantuptakeofphosphorusandnitrogenrecycledfromsyntheticsource-separatedurine[J].Ambio,2015,44:S217-S227.[14]KishikawaH,EbberydA,RomlingU,etal.Controlofpathogengrowthandbiofilmformationusingaurinarycatheterthatreleasesantimicrobialnitrogenoxides[J].FreeRadicalBiologyandMedicine,2013,65:1257-1264.[15]LiP,ChenL,DingY,TianX,etal.Phosphorusrecoveryfromurineusingcoolingwatersystemeffluentasaprecipitant[J].JournalofEnvironmentalManagement,2019,244:391-398.[16]HaoXD,WangCC,LanL,etal.Struviteformation,analyticalmethodsandeffectsofpHandCa2+[J].WaterScience&Technology,2008,58(8):1687-1692.第一届全国碳中和与绿色发展大会897微藻水热还原CO2杨阳1，钟恒1，乔锦丽2，金放鸣1（1上海交通大学，环境科学与工程学院，中国上海200240；2东华大学，环境科学与工程学院，中国上海201620）摘要：研究报道了具有高光合作用效率及廉价易得的微藻水热还原CO2，在CO2还原同时，微藻转化为了有机酸及含氮化学品，该反应策略不仅实现了高原子经济性，同时具有严格的负碳效应。通过优化反应条件，CO2还原效率可达15.6%，具有一定应用前景。机理研究表明，微藻中蛋白质水解为氨基酸实现CO2还原，同时氨基被氧化为氮气。本文可实现利用可再生的生物质水热还原CO2，具有绿色、负碳、高原子经济性等优势。0前言高效且具有负碳效应的CO2还原一直是极具价值的科学挑战。1水热还原CO2，利用金属分解水生成原位氢实现高效的CO2还原，但金属还原剂失活的问题难以解决。2,3生物质具有碳中性且可再生的特点，同时天然含有大量高活性的还原性基团，如羟基、醛基、氨基等，如能利用生物质作为还原能输入，在水热条件下产氢原位实现CO2还原，则有望实现负碳且高效的CO2还原。4作为廉价易得且具有高光合作用的生物质，微藻的利用一直是生物质应用领域的热点。5相对于碳水化合物生物质，微藻具有极为鲜明的特征：即除了碳、氢、氧等元素外，还包含了储量丰富的氮元素，并且这类氮元素以氨基（还原态形式）保存在蛋白质中，意味着一定的还原能力及生产含氮化学品的潜力。本文以微藻作为还原剂，通过其在水热条件下产氢，实现CO2还原。同时，微藻中蛋白质被氧化生成氮气及有机酸，避免了氮氧化物对环境的污染，且生成了具有经济价值的有机酸。另外，在实验碱性条件下，蛋白质可选择性转化为含氮杂环，利用生物质天然固定氮元素实现含氮化学品生产，不但可以解决含氮化学品化工生产过程中的高能耗及高污染问题，也提供了一条含氮生物质高效利用的新途径。1实验实验采用SUS316间歇式小反应器进行，具体实验步骤如下：（1）依次向反应器中添加一定量的NaHCO3（CO2代表）、螺旋藻（微藻代表物）、去离子水，并迅速将反应器密封。（2）将填充好反应物的反应器一端连接采气阀，进行反应器气密性检查，确认反应器气密性后，通入一定压力的反应气体，接着关闭采气阀。（3）使用盐浴对反应器进行加热。（4）当反应时间到达预设时间后，利用机械臂将反应器从盐浴中取出，迅速置入冷水浴中冷却以终止反应。（5）待反应器冷却至室温后，通过排水法收集气体样品，用于气体的分析。当采集液体样品时，将采气阀卸下，接着从反应器中取出液体样品，液体样品经0.22µm滤头（亲水PTFE针式滤器）过滤后，装入样品瓶中，以备液体样品的检测。实验气体产物主要通过气相色谱-热导检测器（GC-TCD）分析，液体产物主要通过高效液相色谱仪（HPLC），气相色谱-质谱联用仪（GC-MS），脉冲变换傅里叶核磁共振波谱通讯作者：fmjin@sjtu.edu.cn第一届全国碳中和与绿色发展大会898仪（NMR），气相色谱-氢火焰离子化检测器（GC-FID），及高温高压水热原位红外进行分析。2结果与讨论2.1水热条件下螺旋藻还原NaHCO3可行性研究首先通过改变微藻及NaHCO3的量进行微藻还原NaHCO3的可行性研究，发现当螺旋藻为0.28g，NaHCO3为1.2mol/L，反应温度为300°C，反应时间为2小时，水填充率为50%时，甲酸产量较高，为114.5mmol/L；而螺旋藻单独反应时，甲酸产量仅为5.3mmol/L，这意味着当NaHCO3与螺旋藻反应时，NaHCO3有可能被还原为了甲酸。为了直接证明NaHCO3可以在水热条件下被螺旋藻还原为甲酸，设计了利用NaH13CO3与螺旋藻反应的实验。如图1所示，当螺旋藻与NaH13CO3反应时，反应后的产物在168.2及160ppm出现了两个明显的信号，即H13COOH和NaH13CO3信号。这些实验数据直接证明，NaHCO3可以在水热条件下被螺旋藻还原为甲酸，且NaHCO3的还原产物仅为甲酸。接着，采用CH313COOH作为内标进行了H13COOH定量。定量结果表明，当0.28g螺旋藻与1.2mol/LNaH13CO3反应时，可以生成约80.7mmol/LH13COOH，而使用HPLC定量甲酸的结果表明，共有114.5mmol/L甲酸生成，即在螺旋藻还原NaHCO3所产甲酸中，约70%甲酸为NaHCO3还原所产生，30%甲酸即33.8mmol/L甲酸由螺旋藻生成。由于螺旋藻单独分解的实验中甲酸产量仅为5.3mmol/L，这一结果说明，在螺旋藻还原NaHCO3的反应中，不仅NaHCO3被还原为了甲酸，螺旋藻转化为甲酸量提高，即实现了螺旋藻与NaHCO3的同步资源化转化。18016014012010080604020Chemicalshift(ppm)NaH13CO3CH313COOHH13COOH图1NaH13CO3与螺旋藻反应后的13C-NMR图谱进一步，对螺旋藻水热还原CO2后反应产物进行定量，如表1所示，螺旋藻转化为有机酸及含氮杂环，即在还原CO2的同时，螺旋藻生成了具有高附加值的化学品。由于螺旋藻本身的碳中性，其被氧化为化学品，不仅意味着反应的高原子经济性，还实现了负碳的CO2还原。随后通过对反应时间、反应物添加量、反应时间、反应酸碱度等调整，发现延长反应时间，提高反应温度，及增加碱添加量可以大幅提高螺旋藻水热还原NaHCO3产甲酸产率，可得最高甲酸产率为15.6%。为了进行螺旋藻还原NaHCO3机理研究，首先对螺旋藻组成成分还原NaHCO3的作用做了分析，通过蛋白质、糖、脂肪等螺旋藻组分分别与NaHCO3反应的对比，确认螺旋藻主要通过其蛋白质组分还原NaHCO3，而糖、脂肪对该过程几乎无影响。进一步，通过时间梯度实验捕捉中间产物、及高温高压水热原位红外（图2），发现微藻内蛋白质首先水解为氨基酸，随后氨基酸通过氨基被依次氧化为羟胺、肟、亚硝基完成NaHCO3的还原，其后，亚硝基与溶液中大量存在的铵根离子反应生成氮气，其中铵根离子来自于氨基酸在水热条件下第一届全国碳中和与绿色发展大会899的脱氨作用（反应机理见图3）。表1螺旋藻与NaHCO3反应产物浓度a产物浓度（mmol/L）螺旋藻与NaHCO3反应甲酸114.5b乙酸26.4丙酸17.5N-甲基-2-吡咯烷酮12.32-吡咯烷酮4.22-哌啶酮6.6a反应条件:1.2mol/LNaHCO3,0.28g螺旋藻,300°C,2h,50%水填充率。b总甲酸，即NaHCO3还原所产甲酸及螺旋藻分解所产甲酸。为了拓展底物来源，进行了小球藻及微藻萃取后藻渣水热还原CO2研究，发现二者反应结果与螺旋藻还原CO2效率相近，即反应体系具有对含氮生物质的普适性。图2NaHCO3与丙氨酸水热反应高温高压原位红外ONHn水解CCOOHNH2蛋白质氨基酸H2OCCOOHOHCO2NH3HHCOHHHNaHCO3HCOONaCHO+H2ONaHCO3HCOONaCOHO脱羧醇醛羧酸图3微藻水热还原CO2反应机理图（其中红色标注为还原性基团及其氧化产物，蓝色标注为CO2代表NaHCO3及其还原产物）3总结微藻可以在水热条件下还原CO2为甲酸，且延长反应时间，升高反应温度，提高碱度，可以提高甲酸产率，目前最优甲酸产率为15.6%。CO2可以促进螺旋藻转化为N-取代内酰胺及有机酸。通过螺旋藻还原CO2时间梯度实验及对照实验，发现螺旋藻首先水解为氨基酸，其次通过氨基对NaHCO3进行还原。微藻水热还原NaHCO3反应具有普适性，即含氮生物质如小球藻、藻渣等均可水热还原CO2产甲酸。致谢本研究感谢国家自然科学基金(No.21978170)，上海自然科学基金(No.19ZR1424800)，及博士后创新人才支持计划(No.BX20200208)的支持。第一届全国碳中和与绿色发展大会900参考文献[1]HaszeldineRS.Carboncaptureandstorage:howgreencanblackbe?Science,2009,325(5948):1647-1652.[2]JinF,GaoY,JinY,etal.High-yieldreductionofcarbondioxideintoformicacidbyzero-valentmetal/metaloxideredoxcycles.EnergyEnviron.Sci.,2011,4(3):881.[3]DuoJ,JinF,WangY,etal.NaHCO3-enhancedhydrogenproductionfromwaterwithFeandin-situhighlyefficientandautocatalyticNaHCO3reductionintoformicacid.Chem.Commun.,2016,52,(16),3316-3319.[4]Yang,Y.,Zhong,H.,Yao,G.D.,He,R.T.,Jin,B.B.,Jin,F.M.HydrothermalreductionofNaHCO3intoformatewithhexanehexol.Cataly.Today,2018,318,10-14.[5]Yang,Y.,Zhong,H.,He,R.T.,Wang,X.G.,Cheng,J.,Yao,G.D.,Jin,F.M.SynergeticconversionofmicroalgaeandCO2intovalue-addedchemicalsunderhydrothermalconditions.GreenChem.2019,21,(6),1247-1252.第一届全国碳中和与绿色发展大会901混合胺功能化SBA-15空气碳捕集吸附剂性能研究何志军1，苗诒贺2，王耀祖1，李佳1（1.上海交通大学中英国际低碳学院，上海201306；2.上海交通大学机械与动力工程学院，上海200240）摘要：直接空气捕集（DAC）负碳排放技术的大规模推广与部署有赖于高效CO2吸附剂的开发与运用。针对目前有机胺功能化多孔固体材料的第一类吸附剂，本研究采用传统碳捕集技术的“混合胺”理念，将聚乙烯亚胺（PEI）与二乙醇胺（DEA）共同浸渍到介孔材料SBA-15上，制备了混合胺固体CO2吸附剂，研究了吸附剂表面结构特性和CO2吸附性能。在25℃、400ppmCO2/N2的捕集条件下，25%PEI+25%DEA浸渍质量比重的混合胺吸附剂表现出1.576mmol/g的CO2吸附容量，高于相同浸渍比重下的单组分胺样品，在不同浸渍比例的吸附剂中展现出最优的综合CO2吸附性能。关键词：直接空气捕集；混合胺；介孔材料；胺功能化；吸附剂0引言控制温室气体的排放，特别是CO2的排放，已成为解决气候变化问题的共识。直接空气捕集（DirectAirCapture,DAC）作为一项直接从大气中捕集CO2的负排放技术，能够处理交通运输等分布式、移动式碳排放源[1,2]，补偿集中点源捕获过程中的逸散及残留排放[1,3,4]，不受封存地及CO2运输限制[5]捕集CO2还可以作为土壤改良剂促进农业发展[6]。Lacker等研究者于1999年首次引入了从空气中捕获CO2的概念[7]。DAC捕集过程无传统烟道气SOx、NOx、及重金属元素成分影响[8]，但是空气捕集本质是一个从体积巨大的混合气体中分离出一种极稀浓度惰性组分的过程；空气中CO2分压大概是40Pa(400ppm,约为烟道气中CO2浓度的1/350)，从如此低的浓度捕集CO2，仅依靠物理吸附过程是很困难的[9]。因此，多孔固体材料负载有机胺的吸附剂凭借其对CO2的化学选择吸附性能以及较低的再生温度（通常情况下低于120℃）而成为适用于DAC系统的吸附剂材料[10]。依照固体基质和有机胺之间的负载方式，胺功能化的吸附剂可以分为物理负载（第一类）、共价连接（第二类）和原位聚合（第三类）三种[11]。第一类吸附剂中有机胺通过范德华力、氢键或者偶极相互作用与固体载体完成负载过程[12]；第二类吸附剂是通过共价链接的方式将氨基官能团嫁接到多孔载体上制备的，这也使得其稳定性比第一类吸附剂更强,但是相应有机胺的负载量较少；第三类吸附剂有机胺通过原位聚合反应负载在载体上。三类吸附剂中，第一类吸附剂凭借其制备方法简单、超低CO2浓度下优良的吸附性能，在DAC系统未来大规模商业化运用中受到越来越多的关注。第一类吸附剂的一种常见的制备方式是通过浸渍法制备，常用的多孔固体载体包含活性炭、介孔分子筛、金属有机骨架材料（MOFs）、沸石等等[13]。而乙醇胺（MEA）[14]、二乙醇胺（DEA）[14,15]、四乙烯五胺（TEPA）[16,17]等小分子胺功能化多孔材料形成的吸附剂已有相当数量的在传统碳捕集（CCS）技术领域的研究。但分子量及沸点较低的有机胺由于与固体吸附材料之间的结合力较弱，形成的第一类吸附剂会因为有机胺逐渐脱离基质而导致其通讯作者：副教授，j.li@sjtu.edu.cn第一届全国碳中和与绿色发展大会902吸附活性显著降低。但是使用支链低分子量的聚乙烯亚胺（PEI）功能化的多孔二氧化硅吸附剂却表现出很好的吸附稳定性和吸附能力，被广泛应用于传统CCS与空气捕集技术当中。本文采用了传统CCS技术研究中的“混合胺”的理念，以介孔固体材料SBA-15为载体，选用聚乙烯亚胺PEI以及二乙醇胺DEA组合吸附剂的混合胺体系，通过浸渍法制备了高效混合胺修饰的介孔固体吸附剂。此外，本文还深入探究了混合胺修饰固体吸附剂的CO2吸附规律及相应的表面结构特性，揭示大分子胺聚合物与小分子醇胺的混合胺功能化固体吸附剂在DAC工况下的CO2捕集性能及捕集机理，为负碳排放技术的相关新型吸附剂设计及制备提供研究支持。1实验材料及方法1.1实验材料非离子表面活性模板剂聚乙二醇-聚丙二醇-聚乙二醇（Poly(ethyleneglycol)-block-poly(propyleneglycol)-block-poly(ethyleneglycol)，PEG-PPG-PEG)，由西格玛奥德里奇（Sigma-Aldrich）公司购买，平均相对分子质量5800；盐酸由通用试剂（General-reagent）公司生产，HCl含量为36%-38%；硅酸四乙酯（TEOS）购买自上海麦克林生化科技有限公司，纯度高于99%，相对分子质量为208.33。聚乙烯亚胺（Polyethylenimine,branched），由西格玛奥德里奇（Sigma-Aldrich）公司生产，平均相对分子质量Mn为600；二乙醇胺（2,2二羟基二乙胺）DEA，购买于梯希爱(上海)化成工业发展有限公司；浸渍法所用溶剂甲醇购买自上海麦克林生化科技有限公司，纯度为分析纯度。实验测试用高纯度氮气、氮气中二氧化碳混合气体均由液化空气（上海）压缩气体有限公司供货。1.2介孔氧化硅SBA-15载体的制备多孔载体SBA-15采用最常见的模板剂合成法[18]来制备，具体步骤为：24g模板剂PluronicP123溶解于639g去离子水与120ml（12.1M）HCl中，于室温下激烈搅拌3h成均匀溶液；溶液加热至40℃，将46.6g硅酸四乙酯（TEOS）逐滴滴入溶液，并继续激烈搅拌20h；搅拌结束加热至100℃并静置24h；静置结束后加入400ml去离子水，抽滤、洗涤后将固体样品于75℃下干燥12小时，进一步在马弗炉中以1.2℃/min速率升温至200℃，在200℃保持1h，然后以1.2℃/min加热至550℃，在550℃下焙烧12h除去模板剂及残留HCl气体后得SBA-15样品。1.3混合功能化SBA-15吸附剂的制备先将制备好的SBA-15样品于110℃真空条件下干燥12h；称取一定量的PEI及DEA有机胺样品充分溶解于10ml甲醇溶液中搅拌1h，形成均匀溶液后加入对应质量分数的干燥SBA-15样品，悬浊液继续在室温条件下搅拌6h以上；搅拌后的悬浊液旋蒸除去溶剂甲醇，收集剩余固体粉末于室温条件下真空干燥8h以上，即得到对应质量分数的PEI与DEA混合胺功能化SBA-15的吸附剂。1.4吸附剂的表征氮气吸附脱附实验采用BELSORP-MAX比表面与孔隙度分析仪进行。测试前吸附剂样品在100℃条件下先进行至少8h以上的真空脱气处理，而后在77K温度下测定吸附剂氮气的吸附脱附曲线。比表面积利用Brunauer-Emmett-Teller（BET）测试法通过0.05至0.3相对压力区间的吸附数据点计算得到，孔径分布NLDFT模型来计算。第一届全国碳中和与绿色发展大会903热分解实验利用PerkinElmer铂金埃尔默热重分析仪TGA8000测定，实验过程中样品在100ml/min纯氮气吹扫的条件下，从室温以10℃/min的升温速率加热至900℃，实时测定升温过程中样品的质量变化。1.5CO2吸附性能测试吸附剂的CO2吸附动力学曲线由PerkinElmer铂金埃尔默热重分析仪TGA8000测量得到。吸附动力学测试时，约5mg样品于高纯N2流（100ml/min）中加热至110℃并维持120min，以解吸样品中的空气成分；解吸阶段后，将温度降低至25℃吸附温度，并保持60min的N2流通入，使得吸附剂对N2的吸附达到饱和；N2吸附后将样品气转换为400ppmCO2/N2混合气，持续吹扫300min。2实验结果与讨论2.1热分解分析PEI与DEA两类有机胺单独浸渍SBA-15的吸附剂热失重分析（TGA）及差分热重分析（DTGA）曲线如图1所示，SBA-15样品在100至900℃升温区间质量曲线基本维持在稳定的范围内，这说明介孔SBA-15在高温条件下仍然能够保持结构和性质的稳定。同时，对于100%DEA以及100%PEI样品，热分解失重峰分别出现在210℃以及400℃左右，表明聚胺PEI的热稳定性要强于醇胺DEA。对于25%、50%、75%浸渍比例的有机胺功能化SBA-15样品，表1中样品热分解的残余质量说明样品有机胺的实际负载比例均达到了实验25%、50%以及75%的三个预设比例，验证了实验制备吸附剂材料的正确性。表1吸附剂样品热分解残余质量率Table1AdsorbentsamplesthermaldecompositionresidualmassrateSamplesResidual(%)SBA-1593.21100%PEI1.06100%DEA0.8225%PEI/SBA-1568.6650%PEI/SBA-1549.5875%PEI/SBA-1523.3325%DEA/SBA-1574.8950%DEA/SBA-1549.8275%DEA/SBA-1530.1210%PEI+40%DEA/SBA-1550.1216.7%PEI+33.3%DEA/SBA-1548.6325%PEI+25%DEA/SBA-1550.0333.3%PEI+16.7%DEA/SBA-1549.4940%PEI+10%DEA/SBA-1550.4150%PEI+10%DEA/SBA-1540.0950%PEI+25%DEA/SBA-1538.85此外，从DTGA曲线图1.b来看，对于25%、50%浸渍比例的PEI/SBA-15样品，其失重峰对比100%PEI样品的失重峰显现出一定的右移趋势，这表明样品中PEI与载体材料之间存在着强化作用关系，使得其热失重峰向温度高的区间转移。这是因为载体SBA-15结构上的硅烷醇Si-OH基团与PEI中的氨基官能形成了氢键，使得样品中有机胺热解时的峰出第一届全国碳中和与绿色发展大会904现了向高温区间移动的现象。而对于75%PEI浸渍比例的样品，其热失重峰基本位于100%PEI热失重峰所在的温度区间，并未观察到失重峰右移的现象，这是由于聚胺的负载量过高，在浸渍过程中时，PEI发生了团聚，氢键作用效果减弱，使得样品的热失重峰接近纯PEI的失重峰。而对于DEA/SBA-15的样品，图1.d显示主失重峰出现在100%DEA样品的失重温度区间，但是在400℃左右的温度区间同样出现了一个较小的失重峰，表明DEA与载体表面同样存在着氢键的作用[19]。从图1.d中还可以发现，随着DEA负载量的增加，样品低温主失重峰失重率显著增加，而75%DEA在高温区的失重峰出现了减弱，同样可是能因DEA在高负载情况下发生了团聚使氢键作用效果减弱所导致的。（a）PEI/SBA-15TGA（b）PEI/SBA-15DTGA（c）DEA/SBA-15TGA（d）DEA/SBA-15DTGA图1PEI(DEA)/SBA-15热失重及差分热重分析曲线Fig.1PEI(DEA)/SBA-15TGAandDTGAPEI与DEA混合胺吸附剂样品的TGA与DTGA曲线如图2所示。表1中的残余质量数据显示，除50%PEI+25%DEA的样品外，其余混合胺的样品均达到了实验预设的浸渍比例。图2.a与2.c进一步揭示了对于胺浸渍总质量比重为50%的混合胺吸附剂样品，其热解曲线基本介于50%PEI与50%DEA样品之间，并且随着对应组分有机胺负载比例的上升，热分解曲线也显现出明显的趋向性，以25%PEI+25%DEA样品的热解曲线为界，DEA含量高则趋向于50%DEA，PEI含量高则趋向于50%PEI，热分解曲线的渐变性也印证了实验制备混合胺样品的正确性。DTGA曲线图2.b、2.d和2.e显示混合胺样品在50%PEI与50%DEA的主失重峰温度区间分别出现了对应的失重峰。从图2.b中可以明显观察到混合胺样品的DTGA曲线的低温失重峰相比50%DEA样品的低温失重峰出现了向高温区右移的现象，而50%PEI浸渍样品在第一届全国碳中和与绿色发展大会905该温度区间的失重峰远小于混合胺样品的失重峰，这说明混合胺样品在此温度区间的失重仍然是DEA的分解与挥发所导致的，即混合胺中DEA组分对比50%DEA样品表现出更高的热稳定性。这点是由于热解过程中聚胺PEI对于DEA热解时扩散的阻碍所导致的，混合胺浸渍到SBA-15的孔结构时DEA在热解扩散同时也需要克服聚胺PEI的位阻效应，使得其失重峰略微向高温区移动。(a)(b)(c)(d)(e)(f)图2PEI+DEA/SBA-15热失重及差分热重分析曲线Fig.2PEI+DEA/SBA-15TGAandDTGA50%PEI+25%DEA样品的热解残余质量为38.85%，有机胺负载量并未达到预定的75%。图2.f显示该样品DEA组分所在的低温失重峰与25%PEI+25%DEA样品的低温失重峰接近，第一届全国碳中和与绿色发展大会906PEI组分所在的高温失重峰要小于50%PEI+10%DEA样品的高温失重峰，因而可以近似认为25%DEA的组分基本负载到了样品载体SBA-15上，而聚胺PEI未达到50%的预定负载比例，推测可能是SBA-15负载能力以及混合胺浸渍可能存在的有机胺负载优先级先后的影响所造成的。2.2氮气等温吸附分析表2吸附剂样品物理结构参数Table2PhysicalpropertiesoftheabsorbentsamplesSamplesSpecificsurfacearea/(m2/g)Porevolume/(cm3/g)SBA-15934.911.4550%DEA/SBA-15273.010.6010%PEI+40%DEA/SBA-15173.130.3816.7%PEI+33.3%DEA/SBA-1589.060.2125%PEI+25%DEA/SBA-1577.340.1933.3%PEI+16.7%DEA/SBA-1567.660.1540%PEI+10%DEA/SBA-1549.410.1150%PEI/SBA-1513.0890.0550%PEI+10%DEA/SBA-157.9290.0450%PEI+25%DEA/SBA-153.80320.02胺功能化吸附剂的结构特性会对其吸附性能产生直接的影响。图3展示了吸附剂样品77K温度下的氮气等温吸附与脱附曲线，除50%PEI样品外，其余50%胺浸渍比例的样品吸附脱附曲线，都出现了大小不一的H1型滞后环，属Ⅳ型N2等温吸附曲线。图3.a显示50%DEA相较于50%PEI的样品，其氮气吸附体积及滞后环均有明显增大；综合图3.a及3.b的结果来看，对于50%浸渍比例的混合胺样品，PEI浸渍比重的逐渐增大会显著使得样品的吸附脱附曲线逐渐降低，滞后环逐渐缩小直至最后消失。大分子PEI浸渍比例的增加会使得分散在SBA-15孔结构中的有机胺占据更多的体积，阻塞SBA-15的孔道结构，使得样品的氮气吸附量降低；同时聚胺PEI对孔道的阻塞作用要比醇胺DEA要强的多。图3.c的结果显示PEI浸渍比例达到50%时，混合胺总浸渍比例的增加会使得样品的吸附曲线会进一步降低，孔道阻塞效果进一步加强。表2汇总的通过吸附脱附曲线计算的样品物理结构参数也可以直接反应PEI浸渍比例的提高对于吸附剂样品比表面积和孔径的直接影响。(a)(b)第一届全国碳中和与绿色发展大会907（C）图3PEI+DEA/SBA-15N277K等温吸附/脱附曲线Fig.3N277KadsorptionisothermsforPEI+DEA/SBA-152.3CO2吸附性能测试图4是在25℃、400ppmCO2/N2实验条件下测定的各吸附剂样品对CO2的吸附曲线，其中图4.b，4.d，4.f对吸附时间横坐标采用了对数处理，以比较吸附剂对CO2的吸附速率。从最终吸附量来看，50%PEI样品达到了1.195mmol/g，远高于50%DEA样品的0.648mmol/g。从PEI与DEA中的氨基官能团的数目来看，PEI分子中含有众多的伯胺、仲胺基团，而二乙醇胺分子中仅含有一个叔胺基团，因而浸渍形成的吸附剂与CO2结合的功能化位点要少，导致其在空气捕集极稀浓度CO2的吸附工况下，最终吸附量要少于PEI浸渍形成的吸附剂。(a)(b)(c)(d)第一届全国碳中和与绿色发展大会908(e)(f)图4PEI+DEA/SBA-1525℃CO2吸附曲线Fig.4CO2adsorptionkineticsforPEI+DEA/SBA-15at25℃相关研究[19]也表明DEA与载体之间的相互作用也会使得一部分氨基位点失去结合C02的能力，进一步导致吸附剂对CO2的吸附容量降低。图4中还可以很明显地观察到，所有吸附剂样品均表现出吸附开始时的初始快速反应阶段以及随后的缓慢扩散阶段。初始反应阶段CO2与分散在SBA-15载体表面的有机胺官能团快速结合反应，而后需要克服阻塞在SBA-15孔道结构中的有机胺的扩散阻力，进一步与吸附剂结构内的胺官能团位点结合，因而表现出缓慢的扩散反应阶段。还可以注意到50%DEA样品在快速反应与扩散阶段之间的过渡阶段表现得更为平滑，而50%PEI样品却在过渡阶段表现出显著的转折点。这是由于两者之间的孔道结构差异所造成的。N2等温吸附显示出50%DEA样品孔道阻塞程度相较于50%PEI样品更低，气体扩散阻力相对更小，因而在快速反应阶段气体也能够更加容易扩散进入吸附剂孔道中与胺官能团位点相结合，使得两个反应阶段之间的过渡更加平滑。图4中CO2吸附动力学曲线最终数值显示，除10%PEI+40%DEA样品外，其余PEI+DEA的混合胺样品均表现出比单组分有机胺样品更高的吸附容量。从氨官能团与CO2的反应原理来看，伯胺、仲胺基团在干燥条件下与CO2反应形成两性离子（zwitterions），两性离子进一步与胺反应生成氨基甲酸酯，具体反应可以表示为[20]：总反应为:式中R1或R2为H时，表示伯胺，均为其他基团时表示仲胺。从总反应不难看出伯胺、仲胺基团理论上最大的吸附能力为0.5molCO2/mol。而在羟基官能团存在的情况下，反应会转变为[21,22]：理论CO2吸附能力可以达到1molCO2/mol，使得混合胺吸附剂的吸附容量上升。同时，相关研究[17,23]也表明有羟基参与的反应生成的氨基甲酸酯热稳定性更低，这会导致PEI与DEA的混合胺吸附剂的解吸温度更低，有利于降低变温吸附的DAC捕集技术吸附剂再生能耗。图4.a与图4.c显示对于50%负载比的混合胺吸附剂，25%PEI+25%DEA样品在50%有机胺的浸渍比例下表现出最高的吸附容量，为1.576mmol/g。对数处理的吸附动力学曲线图4.b，4.d显示10%PEI+40%DEA的样品在初始快速反应阶段表现出了最高的反应速率，而随着PEI浸渍比例的逐渐提升，吸附剂初始快速反应阶段的反应速率逐渐降低至与50%PEI样第一届全国碳中和与绿色发展大会909品相同。在随后的缓慢扩散阶段，可以观察到PEI浸渍比例的提高使得吸附剂样品在扩散阶段的反应速率也存在着逐步转变的现象。10%PEI+40%DEA样品的扩散反应速率基本等于50%DEA样品的扩散反应速率，这意味着样品中低比例组分PEI大部分在开始的快速反应阶段完成与CO2的结合，因而其后的扩散阶段主要表现出DEA样品的特性。而随着PEI负载比例的提高，16.7%PEI+33.3%DEA的样品在扩散反应阶段表现出介于50%PEI与50%DEA之间的反应速率。PEI负载量进一步升高到25%以上，这些样品在扩散阶段的反应速率特性基本和50%PEI表现出一致性。图4.e中，50%PEI+25%DEA的吸附剂样品表现出了高于25%PEI+25%DEA的吸附量，为1.6420mmol/g，但其CO2吸附量与有机胺的负载量表明其胺效率要低于25%PEI+25%DEA的吸附剂样品。图4.f显示50%PEI+25%DEA组分的的初始快速反应速率更高，这是由于高胺负载比例使得样品在初始反应阶段有足够的伯胺、仲胺以及羟基官能团等功能化结合位点，使得高胺负载量的样品虽然在孔结构上处于劣势，但初始反应速率反而更高。3实验结论本文制备了聚乙烯亚胺PEI和醇胺DEA混合胺体系功能化介孔材料SBA-15的CO2吸附剂。混合胺中DEA组分的热稳定性得到了提高，在空气捕集的极稀CO2浓度工况下,混合胺吸附剂凭借PEI提供的大量伯胺、仲胺结合位点而表现出初始的快速反应阶段，而后因有机胺对载体材料的孔结构阻塞而表现出缓慢的扩散阶段。同时，羟基对氨官能团捕集的强化作用使得混合氨吸附剂的CO2吸附剂容量相对于单组分PEI与DEA浸渍的吸附剂样品有了较大的提升，其中，25%PEI+25%DEA/SBA-15的吸附剂样品表现出1.576mmolCO2/g的吸附容量以及最优的综合捕集能力，比50%PEI/SBA-15高30%以上。此外，混合胺样品更优的表面和孔结构以及羟基官能团的引入，使其具有更快的初始反应速率。参考文献[1]LACKNERKS,BRENNANS,MATTERJM,etal.TheurgencyofthedevelopmentofCO2capturefromambientair[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,2012,109(33):13156-62.[2]LACKNERKS,BRENNANS.China2049:EnergySecurityandClimateChange[M].ANewEconomicGrowthEngineforChina:EscapingtheMiddle-incomeTrapbyNotDoingMoreoftheSame,2015.[3]WURZBACHERJ.CapturingCO2fromair[M].InternationalerMotorenkongress2017.Springer.2017:499-511.[4]JONESCW.CO2capturefromdilutegasesasacomponentofmodernglobalcarbonmanagement[J].Annualreviewofchemicalandbiomolecularengineering,2011,2:31-52.[5]SHIX,XIAOH,AZARABADIH,etal.SorbentsforthedirectcaptureofCO2fromambientair[J].AngewandteChemieInternationalEdition,2020,59(18):6984-7006.[6]RODRíGUEZ-MOSQUEDAR,RUTGERSJ,BRAMEREA,etal.LowtemperaturewatervaporpressureswingfortheregenerationofadsorbentsforCO2enrichmentingreenhousesviadirectaircapture[J].JournalofCO2Utilization,2019,29:65-73.[7]LACKNERK,ZIOCKH-J,GRIMESP.Carbondioxideextractionfromair:isitanoption?[R]:LosAlamosNationalLab.,NM(US),1999.[8]SANZ-PéREZES,MURDOCKCR,DIDASSA,etal.DirectcaptureofCO2fromambientair[J].Chemicalreviews,2016,116(19):11840-76.[9]王献红.二氧化碳捕集和利用[Z].北京:化学工业出版社.2016[10]DARUNTELA,WALTONKS,SHOLLDS,etal.CO2captureviaadsorptioninamine-functionalized第一届全国碳中和与绿色发展大会910sorbents[J].Currentopinioninchemicalengineering,2016,12:82-90.[11]GOEPPERTA,ZHANGH,CZAUNM,etal.Easilyregenerablesolidadsorbentsbasedonpolyaminesforcarbondioxidecapturefromtheair[J].ChemSusChem,2014,7(5):1386-97.[12]LASHAKIMJ,KHIAVIS,SAYARIA.Stabilityofamine-functionalizedCO2adsorbents:amultifacetedpuzzle[J].ChemicalSocietyReviews,2019,48(12):3320-405.[13]SUMIDAK,ROGOWDL,MASONJA,etal.Carbondioxidecaptureinmetal–organicframeworks[J].Chemicalreviews,2012,112(2):724-81.[14]CHENH,LIANGZ,YANGX,etal.ExperimentalInvestigationofCO2CaptureCapacity:ExploringMesoporousSilicaSBA-15MaterialImpregnatedwithMonoethanolamineandDiethanolamine[J].Energy&Fuels,2016,30(11):9554-62.[15]FRANCHIR,HARLICKP,SAYARIA.Ahighcapacity,watertolerantadsorbentforCO2:diethanolaminesupportedonpore-expandedMCM-41[M].StudiesinSurfaceScienceandCatalysis.Elsevier.2005:879-86.[16]ZHAOA,SAMANTAA,SARKARP,etal.Carbondioxideadsorptiononamine-impregnatedmesoporousSBA-15sorbents:experimentalandkineticsstudy[J].Industrial&EngineeringChemistryResearch,2013,52(19):6480-91.[17]YUEMB,SUNLB,CAOY,etal.PromotingtheCO2adsorptionintheamine-containingSBA-15byhydroxylgroup[J].MicroporousandMesoporousMaterials,2008,114(1-3):74-81.[18]赵东元,万颖,周午纵,etal.有序介孔分子筛材料[M].北京:高等教育出版社,2013.[19]FRANCHIRS,HARLICKPJE,SAYARIA.ApplicationsofPore-ExpandedMesoporousSilica.2.DevelopmentofaHigh-Capacity,Water-TolerantAdsorbentforCO2[J].Industrial&EngineeringChemistryResearch,2005,44(21):8007-13.[20]HARTONOA,SVENDSENHF.Kineticsreactionofprimaryandsecondaryaminegroupinaqueoussolutionofdiethylenetriamine(DETA)withcarbondioxide[J].EnergyProcedia,2009,1(1):853-9.[21]SATYAPALS,FILBURNT,TRELAJ,etal.Performanceandpropertiesofasolidaminesorbentforcarbondioxideremovalinspacelifesupportapplications[J].EnergyandFuels,2001,15(2):250-5.[22]LEALO,BOLíVARC,OVALLESC,etal.Reversibleadsorptionofcarbondioxideonaminesurface-bondedsilicagel[J].InorganicaChimicaActa,1995,240(1):183-9.[23]CAPLOWM.Kineticsofcarbamateformationandbreakdown[J].JournaloftheAmericanChemicalSociety,1968,90(24):6795-803.第一届全国碳中和与绿色发展大会911烟气碳捕集与催化加氢一体化技术研究进展宋夫交1，彭欣1，张欣1，曹燕1，许琦1，严金龙1，钟秦2(1.盐城工学院环境科学与工程学院，江苏盐城224051；2.南京理工大学化工学院，江苏南京210094)摘要：介绍了国内外烟气碳捕集和催化加氢(CCH)一体化技术的研究现状，分别简述了烟气CCH一体化技术的三个工艺方案及其特点，并重点介绍该技术的三个反应体系。烟气CCH一体化技术产物主要为甲烷、甲醇和甲酸等C1小分子化合物。从双功能材料(DFM)的配方、性能和影响因素等角度介绍了烟气CCH一体化制甲烷的研究进展；从“一个单元+两种材料”方案中的吸收剂和催化剂两个角度简述烟气CCH一体化制甲醇的技术可行性，同时列举了成本效益、技术经济及环境评价等各方面的研究；从碱性吸收剂对CO2的吸附和活化以及催化加氢等方面简述烟气CCH一体化制甲酸的研究进展。以期为今后烟气CCH一体化技术研究发展提供了研究和应用提供理论基础.关键词：烟气碳捕集和催化加氢；一体化技术；甲烷；甲醇；甲酸ProgressofresearchonintegratedtechnologyofcarboncapturefromfluegasandcatalytichydrogenationSONGFujiao1,PENGXin1,CaoYan1,Xuqi1,YanJinlong1,ZhongQin2(1.SchoolofEnvironmentalScienceandEngineering,YanchengInstituteofTechnology,Yancheng224051,China;2.SchoolofChemicalEngineering,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China)Abstract：Theresearchstatusathomeandabroadofintegratedtechnologyofcarboncapturefromfluegasandcatalytichydrogenation(CCH)isintroduced.ThreetechnologicalschemesandcharacteristicsofCCHintegrationtechnologyaredescribedrespectively,andthethreereactionsystemsofthetechnologyareintroduced.TheCCHintegratedtechnologyproductsoffluegasaremainlyC1smallmolecularcompounds,基金项目：2020年度江苏省高等学校自然科学研究面上项目(20KJD530002)责任作者：职称，E-mail:ycxqsteve@163.com作者简介：宋夫交(1986-),男,山东临沂人,讲师,博士,江苏省挥发性有机物防控重点实验室常务副主任,主要从事CO2吸附与催化加氢以及VOCs治理等大气污染相关研究.发表论文40余篇第一届全国碳中和与绿色发展大会912suchasmethane,methanolandformicacid.TheresearchprogressofCCHintegratedmethaneproductionfromtheperspectiveofformula,performanceandinfluencingfactorsofDFMisintroduced.ThetechnicalfeasibilityofCCHintegratedmethanolproductionfromtwoaspectsofabsorbentandcatalystin"oneunit+twomaterials"schemeisbrieflydescribed,andtheresearchoncost-benefit,technicaleconomyandenvironmentalevaluationarelisted;thebasicabsorptionisalsodiscussedTheprogressofCCHsynthesisofformicacidfromfluegasisreviewedintermsofadsorptionandactivationofCO2andcatalytichydrogenationoftheagent.TheresultsprovidetheoreticalbasisfortheresearchandapplicationofCCHtechnologyinthefuture.Keywords：PPFS,carboncapturefromfluegasandcatalytichydrogenation,integratedtechnology,Methane,methanol,formicacid0引言根据国际能源署（IEA）数据，全球二氧化碳（CO2）年排放量连续10余年超过300亿吨，大量持续的碳排放导致气候和环境问题日益严峻[1]。在这方面，最近的巴黎协定确定下的目标，并寻求将全球变暖限制在1.5°C[2]。为此，我国“十四五”规划《建议》中已明确了力争2030年实现“碳达峰”，2060年实现“碳中和”的目标。作为碳减排的重要举措，碳捕集和封存（CCS）技术获得了广泛的研究，并在全球范围内建立了若干工程示范项目[3,4]。然而，CCS技术在CO2解吸、压缩以及运输等环节增加的成本限制了其工业化应用[5]。与碳捕集和封存技术相比，CO2捕集和利用(CCU)技术有望以较低的成本改善能源和环境危机，实现碳中和。该技术直接从烟气或大气中捕集CO2，然后转化为有价值的产品，包括化学品、液体燃料和高分子材料等[6]。在众多的CO2利用技术中，催化加氢不仅能合成甲烷[7,8]、甲醇[9,10]、甲酸[11,12]和低碳烯烃[13,14]等高附加值产品，也将可再生能源富余电力制的氢气能储存在碳氢化学键中[15-17]，极具研发和应用前景，因此，烟气碳捕集和催化加氢(CCH)一体化技术成为研究热点。CCH一体化技术是将碳捕集和催化加氢进行耦合，而不仅仅是两个过程的机械组合。CO2捕获包括吸收法、吸附法、膜分离法和低温精馏法等[18-20]。其中，吸附技术由于能耗相对较低而受到了广泛关注[21]，其研究重点是开发创新型吸附剂，如沸石分子筛、水滑石、活性炭、碱金属氧化物、金属有机骨架材料及其复合材料等[22-26]，良好的吸附剂应具备高CO2吸附量、选择性、稳定性，并且成本较低[27,28]。在CO2加氢反应中，催化剂则是研究重点，一般分为贵金属催化剂和过渡金属催化剂，性能优良的催化剂须同时兼顾低温下的CO2转化率、产物选择性及稳定性[29,30]。传统的CO2加氢技术的碳源是纯化的CO2，若对若对烟气(如燃煤电厂烟气)中的CO2进行催化加氢，经高效脱硝、除尘和脱硫之后的烟气中除了含有N2和CO2之外，还含有未反应的O2、大量的水汽、少量的SO2、NOx和颗粒物等复杂成分[31]，由此导致催化剂迅速中毒和失活[32,33]。此外，对大风量烟气进行催化加氢也会产生巨大的能耗和成本。因此，必须开发更先进的烟气CCH一体化技术[34]，它对以上两个技术挑战的回应。1烟气CCH一体化工艺方案图1中展示了烟气碳捕集和催化加氢一体化技术的三个工艺方案，分别是“两个单元+两种材料（图1（a））、“一个单元+两种材料”（图1（b））以及“一个单元+双功能材料”（图1（c））。第一届全国碳中和与绿色发展大会913图1烟气CCH一体化工艺方案示意图Fig.1SchematicdiagramoffluegasCCHintegratedprocessscheme“两个单元”是指CO2捕集和催化加氢分别在吸附装置和催化装置中完成，“两种材料”是指用于CO2捕集的吸附剂/吸收剂和用于加氢反应的催化剂材料，“两个单元+两种材料”工艺的优点是可以分别设计吸附剂和催化剂，并且分别优化捕集和催化加氢两个过程的反应温度和操作压力等参数。Veselovskaya等人[35]使用两个不同的串联反应器用于烟气CCH一体化技术研究，先采用装填在吸附装置中的吸附剂在室温下捕集CO2，然后对吸附剂进行加热再生，解吸的CO2与H2一起进入催化反应器，在420°C下进行加氢反应最后，系统冷却后再开始另一个循环。“一个单元+两种材料”是指吸附剂和催化剂混合（图1（b.1））[36]或分层（图1（b.2-b.3））[37]装填在一个装置中，分别完成捕集和加氢两个过程，其特点是集成了两套设备，提高了设备要求，仍然可以分别设计吸附剂和催化剂。“一个单元+双功能材料”同时具有在一个装置中装填一种具有捕集和催化加氢性能的双功能材料(DFM)。2烟气CCH一体化反应体系研究进展CCU技术被认为是进行温室气体深度减排最重要的技术路径之一，近些年来受到政府、企业和学术界的广泛关注。作为CCU技术的一个分支，烟气CCH一体化技术的研究则相对较少，反应生成的产物主要包括甲烷、甲醇和甲酸等C1小分子化合物。2.1烟气CCH一体化制甲烷烟气CCH一体化制甲烷的研究主要采用“一个单元+双功能材料”工艺，其研究重点是DFM的设计，其常用的制备方法是在CO2加氢催化剂中引入捕集中心或在CO2吸附剂中引入催化反应的活性位，其关键技术是实现材料在相同的温度和压力条件下的高效CO2捕集和催化加氢。DFM实质上是吸附剂和加氢催化剂的耦合，可选择CaO、K2CO3等CO2中温固体吸附剂[38-40]实现DFM的CO2捕集功能，选择Ru、Ni、Co、Fe和Mo等第Ⅷ族过渡金属催化剂用于加氢制甲烷[41-43]，单一的CO2捕集材料或加氢催化剂已有比较成熟的研究，在此并不对其进行赘述，因此我们重点阐述用于烟气CCH一体化制甲烷的双功能材料。Farrauto团队[44]开创了CO2捕集和甲烷化双功能材料的研究。将甲烷化反应活性成分Ru和CaO吸附剂负载到Al2O3上制备DFM，在320°C和1atm下，发生可逆CO2吸附/解吸和CO2加氢。在H2气氛下时，在Ru位上化学吸附的CO2转化为甲烷，由此促使CO2从CaO吸附位点解吸，然后迁移到Ru位上，从而完成CCH一体化制甲烷。实验发现，与CaO浸渍在Ru/Al2O3上的催化剂相比，Ru浸渍CaO/Al2O3催化剂的性能更好。此外，该团队研究了烟气中的O2和水汽对CCH一体化制甲烷的影响，结果发现O2的存在会氧化催化活性第一届全国碳中和与绿色发展大会914位点Ru，限制其CO2吸附和甲烷化反应，但由于RuOx易于还原[45]，这种失活很容易逆转。水汽的存在会引起DFM发生更深的氧化和烧结，导致CO2吸附性能的下降。烟气中的O2和水汽对催化剂的影响均可以通过暴露于更长时间或更高分压的H2气氛下而消除[46]。在此基础上，Duyar等人选择Rh作为催化活性位，在10%CaO/Al2O3上浸渍0.1～10wt%的Rh，制备了一系列DFM。在1atm下和320℃下，将样品先后暴露在10%CO2/N2气氛和4%H2/气氛中进行CO2捕集-甲烷化循环反应。10%Rh-10%CaO/Al2O3材料的甲烷的产率达到0.9molCH4/kgDFM，是5%Ru-10%CaO/Al2O3的两倍。对DFM的吸附中心进行筛选，结果表明吸附性能遵循Na2CO3>K2CO3>CaO的趋势。Hu和Urakawa研究了Ni/ZrO2基DFM用于CO2捕获和甲烷化[47]，并与K和La促进的Ni/ZrO2进行了比较。样品在450℃的H2中预还原1h，然后在惰性气氛中冷却，一个CO2捕获步骤（5分钟）和一个甲烷化步骤（5分钟）构成一个循环。K和La促进的Ni/ZrO2上的CO2捕集量和CH4产量明显更高。Proano等人[48]采用5%Ru-6.1%“Na2O”/Al2O3的配方阐明了CO2也可以吸附在Ru活性中心和氧化铝表面的羟基。然而，在DFM中，用于制备的碳酸钠前体被转化为“Na2O”相，该相显示出强大且丰富的吸附位点（Al-O--Na+），大量的CO2以双齿碳酸盐的形式吸附在其上。原位漫反射红外结果表明，这些吸附的碳酸盐从吸附位溢出到催化活性位Ru与载体的界面，在该界面上生成甲酸盐中间体，进而转化为甲烷。2.2烟气CCH一体化制甲醇上述烟气CCH一体化制甲烷属于气固两相反应，碳捕集和转化这两个过程均可在常压条件下进行，其研究重点是DFM材料，关键是材料在捕集CO2之后的脱附过程与催化加氢过程在同一温度窗口下进行。将CaO、K2CO3等中温固体吸附剂与甲烷化催化剂耦合即可解决这一关键问题，从而实现CO2捕集与加氢制甲烷的耦合。与制甲烷相比，气固两相催化加氢制甲醇需要更高的反应压力（2-5MPa）[49]，增加了烟气CCH一体化制甲醇技术的难度。若在液相中采用有机胺或醇胺[50,51]等碱性吸收剂先将烟气中的CO2进行捕集转化为碳酸盐或甲酸盐物种，则实现了CO2的化学活化。在此基础上进行加氢制甲醇，则改变了催化反应的路径，因而解决了上述难题。因此，烟气CCH一体化制甲醇的研究一般采用“一个单元+两种材料”的方案，整个反应在气液固三相中进行。DavidMilstein等人[52]采用（2-甲胺基）乙醇或缬氨醇在1−3bar和Cs2CO3存在下捕获CO2，得到相应的恶唑烷酮，产率分别高达65−70%和90−95%。然后使用PNNPincher-Ru催化剂对恶唑烷酮进行高效加氢得到氨基乙醇（产率高达95−100%）和MeOH（产率高达78−92%）。CO2捕获和恶唑烷酮加氢都可以使用简单的方案在同一反应混合物中进行，避免中间分离或纯化步骤。例如，在1bar条件下，用Cs2CO3催化剂捕获CO2，然后在Ru催化剂作用下进行4-异丙基-2-恶唑烷酮氢化，两步后以50%的产率生成甲醇。G.K.SuryaPrakash团队[53]报告了一个高效和可回收的系统串联CO2捕获和加氢制甲醇。在胺的水溶液中捕获后，CO2在两相2-MTHF/水系统中以高产率氢化为甲醇（>90%），这也使得胺易于分离和循环使用以及催化剂循环利用。在两次循环之间，可以方便地采用真空法中分离生成的甲醇。采用这一策略，催化剂Ru-MACHO-BH和聚胺PEHA被循环三次，保留了第一循环时87%的甲醇产率，四次循环后催化剂的活性保持原有的95%。来自稀释源（如空气）的CO2也可以通过这种途径转化为甲醇。随后，该团队又建立了一个用于CO2捕获和转化为甲醇的碱金属氢氧化物体系[54]。在一个集成的单体系统中，CO2被碱性的乙醇胺溶液有效捕获转化为碳酸氢盐和甲酸盐，然后使用Ru-PNP催化剂在相对温和的温度（100−140°C）下高效率地将其催化加氢生成甲醇，而后通过蒸馏而实现产品分离。实验中首次观察到氢氧化物碱在低温下实现再生。最后，对环境空气中的CO2捕获和加氢制CH3OH进行了实验研究。结果第一届全国碳中和与绿色发展大会915表明，氢氧化物碱的高捕集效率和稳定性使其优于现有的有机胺CCH一体化制甲醇技术[55-57]。以上研究主要针对烟气CCH一体化制甲醇的技术可行性进行研究和讨论，除此之外，在成本效益、技术经济及环境评价方面的探讨也有相关报道。ReddySatish等人[58]研究了从烟道气中捕获CO2以提高甲醇装置产量的成本效益。蒸汽-甲烷重整（SMR）生产合成气而后制甲醇工艺中反应物的化学计量比不是最有效反应器回路的最佳值，针对这一问题，通过向工艺中注入CO2来校正补充气的化学计量比，不仅可以捕集烟气中的CO2，以可增加约20%的甲醇产能。MarPérez-Fortes等人[59]从技术经济与环境评价两方面研究了以捕获的CO2为原料合成甲醇技术的可行性。GiulioBuffo团队[60]从热集成、能源性能及技术经济评价等方面分析了CO2捕集加氢合成甲醇技术。总而言之，涵盖技术可行性、成本效益、技术经济及环境评价等各方面烟气CCH一体化制甲醇技术的研究为其工业化推广提供了理论依据。2.3烟气CCH一体化制甲酸CO2加氢反应中，Cu、Zn、Al和Zr等催化剂常用于制甲醇[61]，而贵金属络合催化剂和第Ⅷ族元素组成的非贵金属络合催化剂常用于制甲酸[62]。甲酸是重要的化工原料和产品，烟气CCH一体化制甲酸是一条绿色的反应路径。然而，CO2分子的惰性使该反应对反应温度和操作压力的要求比较苛刻。因此，如何有效吸附和活化CO2是其温和条件下加氢制甲酸的关键。含有Tröger碱的多孔材料在CO2和其他气体小分子的选择性吸附中有广泛应用[63,64]。基于Tröger碱功能化的微孔有机聚合物（MOPs）材料具有超高的CO2吸附量（178mg/g）和CO2/N2选择性（38-51）[65]，刘志敏课题组[66]研发了Tröger碱与RuCl3·3H2O配位的双功能化的金属-有机多面体（MOPs）材料Azo-MOP-Ru。该材料对CO2和H2均表现出良好的吸附性能，三乙胺溶剂可实现CO2和H2的小分子等富集、活化，因而在低温条件下（40℃）将CO2高效加氢转化为甲酸。YuichiroHimeda[67]阐述了近年来发展起来的4,4-二羟基-2,2-联吡啶（dhbp）和4,7-二羟基-1,10-菲咯啉（dhpt）半三明治配合物催化CO2和碳酸氢加氢反应。通过催化剂的酸碱平衡，自动调节催化剂的催化活性和水溶性，实现了催化剂的高效CO2加氢制甲酸和重复使用性，而不产生废物。WenfangLiu课题组[68]采用PEI对聚丙烯酸（PAA）接枝聚乙烯（PE）HFMs进行了氨基官能化，并将PEI膜负载到酶体系中，开发了一套完整的CO2捕获和原位加氢制甲酸工艺。研究发现，PEI改性膜的表面氨基密度随PAA接枝率、改性时间和温度、PEI浓度和分子量的增加而增加，在一定条件下通常达到饱和。考虑到膜负载PEI对CO2加氢反应的协同效应，氨基的引入量是临界值，存在一个最佳值，此时酶促反应可加速23.6倍。PEI改性膜在氨水中再生简单，可方便地重复使用，也可作为膜接触器应用。JasonC.Hicks团队[69]用亚胺膦配体与铱基预催化剂配位，采用聚乙烯亚胺（PEI）进行改性，合成了一种可调谐的多功能材料CO2的捕集与催化加氢制甲酸。PEI的分子量是影响材料稳定性和催化活性的重要因素，二者呈负相关。胺在PEI上的功能有三个作用：1）伯胺用于连接配体和预催化剂，2）胺用于捕获CO2，3）胺在催化过程中作为稳定甲酸盐的基础。研究表明，胺和磷化氢固定的配体具有最高的催化活性。通过调整PEI-配位材料的厚度可以优化CO2捕获和转化性能。Yoon课题组[70]制备了多相Ir配位化合物，在三乙胺水溶液和120℃下进行高效CO2捕集与催化加氢制甲酸，TON值高达5000。该催化剂材料在空气中稳定，并通过简单的过滤实现回收，催化剂没有发生明显失活。3结语第一届全国碳中和与绿色发展大会916在全球碳减排的大背景下，CO2捕集和利用(CCU)技术有望以较低的成本改善能源和环境危机，实现碳中和，因而受到政府、企业和学术界的广泛关注。作为CCU技术的一个分支，烟气碳捕集和催化加氢(CCH)一体化技术是直接从烟气中捕集CO2，然后催化加氢合成甲烷、甲醇和甲酸等CI小分子化合物，同时将可再生能源富余电力制的氢气能储存在碳氢化学键中，极具研发和应用前景。CCH一体化技术是将烟气碳捕集和催化加氢进行耦合，而不仅仅是两个过程的机械组合。传统的CO2加氢技术的碳源是纯化的CO2，若对若对含有O2、水汽、SO2、NOx和颗粒物等复杂成分的大风量烟气进行催化加氢，不仅会产生巨大的能耗和成本，也会导致催化剂迅速中毒和失活。因此，必须开发更先进的烟气CCH一体化技术。烟气碳捕集与催化加氢一体化技术主要包括三个工艺方案：“两个单元+两种材料”、“一个单元+两种材料”以及“一个单元+双功能材料”。其中，“两个单元”是指CO2捕集和催化加氢分别在吸附装置和催化装置中完成，“两种材料”是指用于CO2捕集的吸附剂/吸收剂和用于加氢反应的催化剂材料，“两个单元+两种材料”工艺的优点是可以分别设计吸附剂和催化剂，并且分别优化捕集和催化加氢两个过程的反应温度和操作压力等参数。“一个单元+两种材料”是指吸附剂和催化剂装填在同一个装置中，分别完成捕集和加氢两个过程，其特点是集成了两套设备，提高了设备要求，仍然可以分别设计吸附剂和催化剂。“一个单元+双功能材料”同时具有在一个装置中装填一种具有捕集和催化加氢性能的双功能材料(DFM)。烟气CCH一体化制甲烷属于气固两相反应，碳捕集和转化这两个过程均可在常压条件下进行，主要采用“一个单元+双功能材料”工艺，其研究重点是DFM的设计，其关键技术是实现材料在相同的温度和压力条件下的高效CO2捕集和催化加氢。DFM实质上是吸附剂和加氢催化剂的耦合，通常选择CaO、K2CO3和Na2CO3等CO2中温固体吸附剂实现DFM的CO2捕集功能，选择Ru、Ni、Co、Fe和Mo等第Ⅷ族过渡金属催化剂用于加氢制甲烷。CCH一体化制甲烷过程得益于CO2吸附位置和加氢还原位置之间的接近，在这两个位置之间可能发生CO2溢出。有效配方的开发有助于两种类型的位点在整个捕获和释放周期中的稳定性加氢产甲烷。与制甲烷相比，气固两相催化加氢制甲醇需要更高的反应压力，增加了CO2捕集与加氢制甲醇一体化技术的难度。采用有机胺或醇胺等碱性水溶液作吸收剂先将烟气中的CO2进行捕集转化为碳酸盐或甲酸盐物种，则可活化CO2分子，实现在Ru基催化剂作用和温和条件下加氢制甲醇。因此，烟气CCH一体化制甲醇的研究一般在气液固三相中进行。研究发现，氢氧化物碱的高捕集效率和稳定性使其优于现有的有机胺和醇胺。涵盖技术可行性、成本效益、技术经济及环境评价等各方面烟气CCH一体化制甲醇技术的研究为其工业化推广提供了理论依据。烟气CCH一体化制甲酸是一条绿色的反应路径，CO2分子的惰性使温和条件下加氢制甲酸成为挑战，其关键在于有效吸附和活化CO2分子。含有Tröger碱或PEI等有机胺改性的Ru、Ir等催化剂仅对CO2等小分子表现出超高的CO2吸附量和CO2/N2选择性，也可活化CO2，实现在低温条件下烟气CCH一体化制甲酸。参考文献[1]RazmjooA,GakeniaKaiguthaL,VaziriRadMA,etal.AtechnicalanalysisinvestigatingenergysustainabilityutilizingreliablerenewableenergysourcestoreduceCO2emissionsinahighpotentialarea[J].RenewableEnergy,2021,164:46-57.[2]RogeljJ,denElzenM,HöhneN,etal.ParisAgreementclimateproposalsneedaboosttokeepwarmingwellbelow2°C[J].Nature.2016:534-631.第一届全国碳中和与绿色发展大会917[3]仲平,彭斯震,贾莉,等.中国碳捕集、利用与封存技术研发与示范[J].中国人口·资源与环境,2011,21(012):41-45.[4]KoytsoumpaEI,BerginsC,KakarasE.TheCO2economy:reviewofCO2captureandreusetechnologies[J].JournalofSupercriticalFluids.2018,132:3-16.[5]韩文科,杨玉峰,苗韧,等.当前全球碳捕集与封存(CCS)技术进展及面临的主要问题[J].中国能源,2009,31(010):5-6.[6]WangY,TanL,TanMH,etal.RationallydesigningbifunctionalcatalystsasanefficientstrategytoboostCO2hydrogenationproducingvalue-addedaromatics[J].ACSCatalysis,2019,9(2):895-901.[7]王小柳,杨萌,朱玲君,等.基于原位合成的Ni/Mg@MCM-41上的CO2甲烷化研究[J].燃料化学学报,2020,048(004):456-465.[8]KosakaF,YamaguchiT,AndoY,etal.EffectofNicontentonCO2methanationperformancewithtubular-structuredNi-YSZcatalystsandoptimizationofcatalyticactivityfortemperaturemanagementinthereactor[J].InternationalJournalofHydrogenEnergy,2020,45:12911-12920.[9]徐敏杰,朱明辉,陈天元,徐晶,杨子旭,韩一帆.CO2高值化利用：CO2加氢制甲醇催化剂研究进展[J].化工进展,2021,40(02):565-576.[10]HusM,DasireddyVDBC,StefancicNS,etal.Mechanism,kineticsandthermodynamicsofcarbondioxidehydrogenationtomethanolonCu/ZnAl2O4,spinel-typeheterogeneouscatalysts[J].AppliedCatalysisB:Environmental,2017,207:267-278.[11]SunR,LiaoY,BaiS,etal.HeterogeneouscatalystsforCO2hydrogenationtoformicacid/formate:fromnanoscaletosingleatom[J].Energy&EnvironmentalScience,2021,14:1247-1285.[12]MoriK,KonishiA,YamashitaH.InterfacialengineeringofPdAg/TiO2withametal-organicframeworktopromotethehydrogenationofCO2toformicacid[J].TheJournalofPhysicalChemistryC,2020,124(21):11499-11505.[13]JiangJ,WenC,TianZ,etal.Manganese-promotedFe3O4microsphereforefficientconversionofCO2tolightolefins[J].Industrial&EngineeringChemistryResearch,2020,59(5):2155-2162.[14]高云楠,刘世桢,赵振清,等.二氧化碳多相催化加氢制C2及以上烃类和醇的研究进[J].物理化学学报,2018,034(008):858-872.[15]AzizM,JalilAA,TriwahyonoS,etal.CO2methanationoverheterogeneouscatalysts:recentprogressandfutureprospects[J].GreenChemistry,2015,17(5):2647-2663.[16]CiminoS,BocciaF,LisiL.Effectofalkalipromoters(Li,Na,K)ontheperformanceofRu/Al2O3catalystsforCO2captureandhydrogenationtomethane[J].JournalofCO2Utilization,2020,37:195-203.[17]GötzM,LefebvreJ,MörsF,etal.Renewablepower-to-gas:atechnologicalandeconomicreview[J].RenewableEnergy,2016,85:1371-1390.[18]杨林军,孙莹,张琳,等.水汽对膜法捕集CO2的影响[J].高校化学工程学报,2019,4:972-979.[19]鹿雯.二氧化碳捕集技术进展研究[J].环境科学与管理,2017,42(004):84-88.[20]鲁雪婷,蒲彦锋,李磊,等.氨基修饰的金属有机框架Cu3(BTC)2的制备及其CO2吸附性能研究[J].燃料化学学报,2019,47(003):338-343.[21]KeshavarzL,GhaaniMR,JMDMacelroy,etal.AcomprehensivereviewontheapplicationofaerogelsinCO2-adsorption:materialsandcharacterisation[J].ChemicalEngineeringJournal,2021,412(1):128604.[22]ThouchprasitchaiN,PintuyothinN,PongstabodeeS,etal.OptimizationofCO2adsorptioncapacityandcyclicaladsorption/desorptionontetraethylenepentamine-supportedsurface-modifiedhydrotalcite[J].JournalofEnvironmentalSciences,2018,65(03):296-308.[23]BoscheriniM,MiccioF,PapaE,etal.TherelevanceofthermaleffectsduringCO2adsorptionandregenerationinageopolymer-zeolitecomposite:Experimentalandmodellinginsights[J].Chemical第一届全国碳中和与绿色发展大会918EngineeringJournal,2020,408:127315.[24]王燕霞,胡修德,郝健,等.TEPA负载复合氧化活性炭吸附烟气中的CO2性能[J].化工学报,2020,71(05):400-410.[25]DingJ,YuC,LuJ,etal.EnhancedCO2adsorptionofMgOwithalkalimetalnitratesandcarbonates[J].AppliedEnergy,2020,263:114681.[26]GhanbariT,AbnisaF,WanM,etal.Areviewonproductionofmetalorganicframeworks(MOF)forCO2adsorption[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2019,707:135090.[27]WangT,YaoH,SongN,etal.Microporouspolymernetworksconstructedfromcross-linkablelinearpolyimidesforCO2adsorption[J].MicroporousandMesoporousMaterials,2021,311:110708.[28]LiuX,LimG,WangY,etal.Binder-free3Dprintingofcovalentorganicframework(COF)monolithsforCO2adsorption[J].ChemicalEngineeringJournal,2020,403:126333.[29]HuJ,LiY,ZhenY,etal.InsituFTIRandexsituXPS/HS-LEISstudyofsupportedCu/Al2O3andCu/ZnOcatalystsforCO2hydrogenation[J].ChineseJournalofCatalysis,2021,42(3):367-375.[30]王艳燕,刘会贞,韩布兴.多相催化剂催化二氧化碳加氢合成甲醇的研究进展[J].高等学校化学学报,2020,41(11):115-125.[31]KoornneefJ,RamirezA,HarmelenTV,etal.TheimpactofCO2captureinthepowerandheatsectorontheemissionofSO2,NOx,particulatematter,volatileorganiccompoundsandNH3intheEuropeanUnion[J].AtmosphericEnvironment,2010,44(11):1369-1385.[32]ErlisaBarajVS,HlincinkT,ClahoynyK,etal.Theinfuenceofsulphurdioxideonthemethanationactivityofanickelbasedcatalyst[J].InternationalJournalofAdvanceScienceEngineeringTechnol.2016;4:125-128.[33]BartholomewCH.Mechanismsofcatalystdeactivation[J].AppliedCatalysisAGeneral,2001,212(1-2):17-60.[34]李雨浓,何良年.二氧化碳的原位催化氢化反应[J].科学通报,2015,060(016):1465-1487.[35]VeselovskayaJV,ParuninPD,OkunevAG.Catalyticprocessformethaneproductionfromatmosphericcarbondioxideutilizingrenewableenergy[J].CatalToday.2017;298:117-123.[36]MiguelCV,SoriaMA,MendesA,etal.AsorptivereactorforCO2captureandconversiontorenewablemethane[J].ChemicalEngineeringJournal,2017;322:590-602.[37]VeselovskayaJV,ParuninPD,NetskinaOV,etal.Anovelprocessforrenewablemethaneproduction:combiningdirectaircapturebyK2CO3/aluminasorbentwithCO2methanationoverRu/aluminacatalyst[J].TopicsinCatalysis,2018;61(15):1528-1536.[38]刘亮,洪迪昆,冯于川,等.CaO基CO2吸附剂掺杂/负载活性组分的第一性原理[J].燃烧科学与技术,2017,23(5):412-417.[39]GaoH,PishneyS,JanikMJ.FirstprinciplesstudyontheadsorptionofCO2andH2OontheK2CO3(001)surface[J].SurfaceScience,2013,609:140-146.[40]ChangCW,KaoYH,ShenPH,etal.NanoconfinementofmetaloxideMgOandZnOinzeoliticimidazolateframeworkZIF-8forCO2adsorptionandregeneration[J].JournalofHazardousMaterials,2020,400:122974.[41]Abdel-MageedAM,WieseK,Parlinska-WojtanM,etal.EncapsulationofRunanoparticles:modifyingthereactivitytowardCOandCO2methanationonhighlyactiveRu/TiO2catalysts[J].AppliedCatalysisB:Environmental,2020,270:118846.[42]YeRP,LiaoL,ReinaTR,etal.EngineeringNi/SiO2catalystsforenhancedCO2methanation[J].Fuel,2021,285,119151.[43]ShinHH,LuL,YangZ,etal.CobaltcatalystsdecoratedwithplatinumatomssupportedonbariumzirconateprovideenhancedactivityandselectivityforCO2methanation[J].ACSCatalysis,2016,6(5):2811-2818.第一届全国碳中和与绿色发展大会919[44]DuyarMS,TreviñoMAA,FarrautoRJ.DualfunctionmaterialsforCO2captureandconversionusingrenewableH2[J].AppliedCatalysisBEnvironmental,2015,168-169:370-376.[45]CarencoS,SassoyeC,FaustiniM,etal.Theactivestateofsupportedrutheniumoxidenanoparticlesduringcarbondioxidemethanation[J].TheJournalofPhysicalChemistryC.2016;120(28):15354-15361.[46]WangS,SchrunkET,MahajanH,etal.TheroleofrutheniuminCO2captureandcatalyticconversiontofuelbydualfunctionmaterials(DFM)[J].Catalysts.2017;7(3):88.[47]HuL,UrakawaA.ContinuousCO2captureandreductioninoneprocess:CO2methanationoverunpromotedandpromotedNi/ZrO2[J].JournalofCO2Utilization.2018,25:323-329.[48]ProaoL,TelloE,Arellano-TrevinoMA,etal.In-situDRIFTSstudyoftwo-stepCO2captureandcatalyticmethanationoverRu,"Na2O"/Al2O3DualFunctionalMaterial[J].AppliedSurfaceScience,2019,479:25-30.[49]DongXS,LiF,ZhaoN,etal.CO2hydrogenationtomethanoloverCu/ZnO/ZrO2catalystspreparedbyprecipitation-reductionmethod[J].AppliedCatalysisB:Environmental,2016,191:8-17[50]RellerC,PögeM,LißnerA,etal.MethanolfromCO2byorgano-cocatalysis:CO2captureandhydrogenationinoneprocessstep[J].EnvironmentalScience&Technology,2014,48(24):14799-14804.[51]JKothandaraman,HeldebrantDJ.Towardsenvironmentallybenigncaptureandconversion:heterogeneousmetalcatalyzedCO2hydrogenationinCO2capturesolvents[J].GreenChemistry,2020,22(3):828-834.[52]Julia,R,Khusnutdinova,etal.Combininglow-pressureCO2captureandhydrogenationtoformmethanol[J].ACSCatalysis,2015,5(4):2416-2422.[53]KarS,SenR,GoeppertA,etal.IntegrativeCO2captureandhydrogenationtomethanolwithreusablecatalystandamine:towardacarbonneutralmethanoleconomy[J].JournaloftheAmericanChemicalSociety,2018,140(5):1580-1583.[54]SenR,GoeppertA,KarS,etal.HydroxidebasedintegratedCO2capturefromairandconversiontomethanol[J].JournaloftheAmericanChemicalSociety,2020,142(10):4544-4549.[55]Van-Dal,évertonSimões,BouallouC.DesignandsimulationofamethanolproductionplantfromCO2hydrogenation[J].JournalofCleanerProduction,2013,57(oct.15):38-45.[56]KarS,GoeppertA,PrakashG.CombinedCO2captureandhydrogenationtomethanol:amineimmobilizationenableseasyrecyclingofactiveelements[J].ChemSusChem,2019,12(13):3172-3177.[57]SrikanthCS,SankarB.Amine-basedCO2capturesorbents:apotentialCO2hydrogenationcatalyst[J].JournalofCO2Utilization,2018,26:397-407.[58]ReddyS,BhaktaM,GilmartinJ,etal.CosteffectiveCO2capturefromfluegasforincreasingmethanolplantproduction[J].EnergyProcedia,2014,63:1407-1414.[59]Pérez-FortesM,SchönebergerJC,BoulamantiA,etal.MethanolsynthesisusingcapturedCO2asrawmaterial:Techno-economicandenvironmentalassessment[J].AppliedEnergy,2016,07:67-81.[60]BattagliaP,BuffoG,FerreroD,etal.MethanolsynthesisthroughCO2captureandhydrogenation:Thermalintegration,energyperformanceandtechno-economicassessment[J].JournalofCO2Utilization,2021,44:101407.[61]侯瑞君,邱瑞,孙克宁.Cu基CO2合成甲醇催化剂载体的研究进展[J].化工进展,2020,39(7):2639-2647.[62]EstesDP,LeutzschM,SchubertL,etal.TheeffectofligandelectronicsonthereversiblecatalytichydrogenationofCO2toformicacidusingrutheniumpolyhydridecomplexes:athermodynamicandkineticstudy[J].ACSCatalysis,2020,10(5),2990-2998.[63]CuiY,LiuY,LiuJ,etal.MultifunctionalporousTrger'sbasepolymerwithtetraphenyletheneunit:CO2adsorption,luminescenceandsensingproperty[J].PolymerChemistry,2017,8(33):4842-4848.[64]ZhuX,Do-ThanhCL,MurdockCR,etal.EfficientCO2capturebya3Dporouspolymerderivedfrom第一届全国碳中和与绿色发展大会920tröger'sbase[J].ACSMacroLetters,2013,2(8):660-663.[65]HimedaY,Onozawa-komatsuzakiN,SugiharaH,etal.Simultaneoustuningofactivityandwatersolubilityofcomplexcatalystsbyacid-baseequilibriumofligandsforconversionofcarbondioxide[J].Organometallics,2007,26,702-712.[66]YangZZ,ZhangH,YuB,etal.ATröger'sbase-derivedmicroporousorganicpolymer:designandapplicationsinCO2/H2captureandhydrogenationofCO2toformicacid[J].ChemicalCommunications,2014,51(7):1271-1274.[67]HimedaY.ConversionofCO2intoformatebyhomogeneouslycatalyzedhydrogenationinwater:tuningcatalyticactivityandwatersolubilitythroughtheacid-baseequilibriumoftheligand[J].EuropeanJournalofInorganicChemistry,2010,2007(25):3927-3941.[68]WangYZ,ChenYZ,WangCH,PolyethyleneimineModifiedMembranesforCO2Captureandin-situHydrogenation[J].ACSappliedmaterials&interfaces,2018,10(34):29003-29009.[69]AndMN,HicksJC.CO2CaptureandConversionwithaMultifunctionalPolyethyleneimine‐TetheredIminophosphineIridiumCatalyst/Adsorbent[J].Chemsuschem,2014,7(4):1114-1124.[70]ParkK,GunasekarGH,PrakashN,etal.Ahighlyefficientheterogenizediridiumcomplexforthecatalytichydrogenationofcarbondioxidetoformate[J].ChemSusChem,2015,8:3410-3413.第一届全国碳中和与绿色发展大会921基于DETA的CO2二组分吸收剂性能研究叶舣1，张欢2，汪丽2，王保登1，崔倩1，赵兴雷1（1.北京低碳清洁能源研究院，北京昌平102211；2.北京化工大学，北京朝阳100029）摘要：碳捕集、利用与封存（CCUS）技术是我国实现碳中和的重要一环，为了降低二氧化碳的捕集成本必须研制低循环能耗的吸收剂。本文以二乙烯三胺（DETA）为主体吸收剂，基于伯胺、仲胺和叔胺的对整体吸收-解吸性能的影响，通过与其它有机胺共混研制低循环能耗的二元有机胺吸收剂。结果表明仲胺和叔胺的引入虽然会降低体系的吸收性能，但是会增强体系的解吸过程。通过调节吸收过程与解吸过程的平衡，从而达到增加体系循环吸收量的效果，新型二元有机胺吸收剂的循环能耗相对于单乙醇胺吸收剂降低了30%，相对于进口吸收剂（CCSL）降低了10%。关键词：碳中和；二氧化碳；DETA；多元醇胺StudyofDETAAbsorbentinCO2CaptureProcessatCoal-firedPowerPlantYeYi1,ZhangHuan2,WangLi2,WangBaodeng1,CuiQian1,ZhaoXinglei1(1.NationalInstituteofClean-and-Low-CarbonEnergy,102211,China.2.BeijingUniversityofChemicalTechnology,100029，China)Abstract:Carboncapture,utilizationandstorage(CCUS)technologyisanimportantpartofachievingcarbonneutralityinChina.Inordertoreducethecostofcarboncapture,alowcycleenergypenaltyabsorbentmustbedeveloped.Diethylenetriamine(DETA)isusedasthemainabsorbent.Basedontheinfluenceofprimaryamine,secondaryamineandtertiaryamineontheoverallabsorption-desorptionproperty,abinaryorganicamineabsorbentwithlowcycleenergyisdevelopedbyblendingwithotherorganicamines.Theresultsshowthattheintroductionofsecondaryaminesandtertiaryaminescandecreasetheabsorptionperformanceofthesystem,butenhancethedesorptionprocess.Byadjustingthebalancebetweenabsorptionprocessanddesorptionprocess,thecyclicabsorptionamountofthesystemcanbeincreased.Comparedwithmonoethanolamineabsorbent,thecyclicenergypenaltyofthenovelbinaryorganicamineabsorbentisreducedby30%,andthatofimportedorganicamineabsorbent(CCSL)isreducedby10%.Theabsorbenthastheindustrialpotentialtobeusedincoal-firedpowerplantsandisexpectedtoreplacetheimportedCCSLabsorbentwhichiscurrentlywidelyused.Keywords:Carbonneutrality,Coal-firedpowerplant,Carbondioxide,DETA,Amineabsorbent第一届全国碳中和与绿色发展大会9220引言自工业革命以来能源消费的持续增长导致化石燃料的使用急剧增加[1]，并且化石燃料仍将是未来几十年能源的主要来源[2]。2016年《巴黎协定》正式签署，意味全球对抗气候变暖的开端，各国政府开始进行大幅减少碳排放的尝试。在2020年的联合国大会上，我国向世界做出了“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的承诺。根据国际能源署做出的预测：在2℃情景下，2050年碳捕集、利用与封存（CCUS）[3]技术的贡献度将达14%。CCUS技术将成为我国实现碳中和的关键技术，其应用前景也将非常广泛。CO2分离是CCUS技术的第一步，目前国内国际上已进行中试的分离技术包括：溶液吸收法、固体吸附法和膜分离法。吸收过程可分为物理吸附和化学吸收。在物理吸附过程中，利用微孔结构对气体的捕获效应进行碳吸附。化学吸收过程中，二氧化碳与吸收剂通过可逆反应形成中间化合物，解吸时通过加热使该反应逆向进行。目前，已大规模工业应用的化学吸收溶剂为胺基溶剂[4]。其上的胺基会与CO2形成胺基甲酸酯类亚稳态结构。伯胺或仲胺的反应方程式为：2x2CO+RNHRNH-COx（1）+x21RNH-COBRNHCOOBHx（2）上式中，B代表另一个非叔胺的胺基。其中仲胺由于自身空间位阻较大，公式（2）中的反应发生较慢。而叔胺则通过促进CO2分子与水分子反应生成碳酸氢盐来实现对CO2的捕集，反应方程式为：+-32233RN+HO+CORNH+HCO（3）目前燃煤电厂中将为常见的吸收剂包括：单乙醇胺(MEA)，二乙醇胺(DEA)，甲基二乙醇胺(MDEA)[5,6]。文献中也报道了空间位阻胺的使用，如2-氨基-2-甲基-1丙醇(AMP)，因为它具有良好的吸收能力、较低的能量需求和较高的选择性，但它的吸收率较低[7]。另一种常用吸收剂是哌嗪(PZ)，它具有环二胺结构，有利于氨基甲酸盐的快速形成。碳酸盐在散装溶液中的反应有望使溶液具有高容量[8]。在国外，由于CO2排放量相对较低，对于吸收装置的需求规模较小，因此更倾向于发展膜分离法。对于我国目前大规模CO2捕集的需求，吸收法依然是成本最低的一种途径。由于醇胺溶液吸收法具有较高的分离效率和适应性，是我国工业应用中相对成熟的技术路线[9,10]。工业上，溶剂吸收法的工艺流程已相对成熟并固定，因此核心的技术为吸收剂的配方[11-14]。目前我国燃煤电厂中使用的吸收剂为进口的CCSL溶液，其除了配方保密问题，还存在再生能耗较高、吸收剂易挥发、粘度过大易损坏管路和有固体析出等问题。为了减少体系的再生能耗以及吸收剂的挥发性，同时降低经济成本，本文选用分子量更大而胺基浓度较高的二乙烯三胺（DETA）作为主体吸收剂，通过添加其它氨基吸收剂调节体系中伯胺、仲胺与叔胺的比例，从而降低体系的循环能耗。为了探索合适的吸收剂配方，本文以我国燃煤电厂常用的进口CCSL吸收剂与单组分DETA吸收剂的吸收-解吸性能为参考，对两组分有机胺类吸收剂的性能进行了系统的研究。2实验部分2.1实验原料和仪器第一届全国碳中和与绿色发展大会9232.1.1实验原料本文所用试剂如下：2-乙烯三胺（DETA），2-氨基-2-甲基-1-丙醇（AMP），哌嗪（PZ），N-甲基二乙醇胺（MDEA），进口吸收剂（CCSL）。2.1.2实验仪器本实验装置搭建如图1所示。1~11：阀门；12：N2进口；13：CO2气瓶；14：15%CO2标准气瓶；15：N2气体流量控制计；16：CO2气体流量控制计；17：气体流量显示仪；18：恒温水浴锅；19：常压反应釜；20：球形冷凝管；21：DC1006节能型智能恒温槽；22：HH-501BS循环恒温油浴锅；23：集水瓶；24：煤气分析仪；25：温度记录仪；26：电动搅拌机图1实验装置示意图Fig.1Experimentalsetupdiagram2.2吸收解吸实验流程本文使用14.25%浓度的CO2作为模拟烟道气，在吸收与解吸过程中，保持通入一定流速的N2作为背景气。吸收剂吸收实验条件如下：取150mL吸收剂放入常压反应釜，放置于40℃恒温油浴中，N2的流速为3L/min，CO2流速约为0.50L/min，搅拌转速为300r/min。过程中仪器实时记录吸收后气体中的CO2浓度与吸收剂温度，当吸收后气体中CO2浓度达到13.5%（95%进气浓度）时，认为达到吸收终点，结束实验。吸收剂解吸实验条件如下：取150mL吸收剂放入常压反应釜，放置于油浴中，1h缓慢升温至100℃，并恒温1h，N2的流速为1.5L/min，搅拌转速为300r/min。过程中仪器实时记录吸收后气体中的CO2浓度与反应釜中吸收剂的温度。3结果与讨论3.1吸收性能本文以进口吸收剂CCSL和40wt%DETA作为参考标准，测试了30wt%DETA搭配10wt%其他胺基吸收剂组成的混合吸收剂对其吸收性能的影响，如图2所示。作为参考标准的CCSL的吸收量为3.19mol/L，40%wtDETA吸收剂的吸收量最高达到了5.09mol/L，吸收性能混合吸收剂均在两者之间。说明使用DETA作为吸收剂主体相比于传统的MEA复合吸收剂CCSL拥有更强的吸收性能，用其取代MEA吸收剂是可行的。DETA二组分吸收剂虽然相对于40%wt纯DETA吸收剂的吸收量有所下降，但是其达到吸收终点的时间也同样减少。这是由于引入的其他吸收剂减少了伯胺的含量，增加了仲胺和叔胺的含量。仲胺和叔胺由于第一届全国碳中和与绿色发展大会924其空间位阻作用，使得其对CO2的反应难度增加。并且，从热力学的角度来看，仲胺和叔胺与CO2具有最小的化学结合能，其反应热最低（小于60kJ·mol-1）[15,16]，从而降低了材料的吸收量。图2不同溶剂吸收过程CO2负载量随时间的变化Fig.2ThefunctionofCO2loadwithtimeindifferentsolventabsorptionprocess图3展示了吸收尾气中CO2浓度的变化情况，其变化规律与图2所的吸收量变化一致。由图中可以看到，吸收过程可以分为3个阶段：（1）吸收初期，尾气中的CO2浓度会有一个平台值或较小的斜率，此时吸收剂过量，通入的CO2将会迅速被吸收达到最低值；（2）随着吸收剂的消耗，其对CO2的吸收效果开始下降，CO2浓度开始加速增加，斜率增加；（3）吸收剂消耗殆尽，CO2浓度达到最大值。对个平台的长度，说明CCSL的吸收动力学性能优于其他吸收剂。其他吸收剂体系均有较长的阶段2，在减少伯胺的数量后，会减少阶段1的时间和增加阶段2的时间。这由于伯胺与CO2的结合能最低，可以快速与CO2结合，使得在相同浓度下，可以更快的达到吸收极限从而形成阶段1平台，而仲胺和叔胺的加入将会降低体系的吸收速率[16]。因此，可以通过调节仲胺和叔胺占比，来调节DETA吸收剂的吸收速率，使其达到一个适合不同工况下的吸收速率和吸收量。图3不同溶剂吸收过程中CO2浓度随时间的变化Fig.3ThefunctionofCO2concentrationofdifferentsolventwithtimeinabsorptionprocess3.2解吸性能在工业使用中，吸收剂不是单纯依靠吸收性能来评定的，而是由吸收-解吸的综合性能来进行判断。图4展示了不同配方对应的解吸过程。其中进口CCSL吸收剂在7400s时CO2完全解吸，解吸完毕后CO2残留量大小依次为：CCSL<DETA+MDEA<DETA第一届全国碳中和与绿色发展大会925+AMP<DETA<DETA+PZ。该结果符合热力学上不同的氨基与CO2的结合能的强弱顺序：叔胺<仲胺~60kJ·mol-1<伯胺<环二胺。研究表明，反应热在60kJ·mol-1左右时，材料的吸/脱附综合能耗最低，因此具有最大的节能潜力[17]。而伯胺与CO2的反应机理入公式（1）与（2）所示，其分离需要破坏形成的化学键，需要能量较大且较难分离。而PZ中含有的环状氨基，会与CO2以共轭对的形式结合，使得其更难分离[8]。而在环状结构中，环二胺的结合能高于仲胺+叔胺的结合能，这一现象使得PZ的解吸完成时间要长于AMP的完成时间。从以上结果开始看出，仲胺和叔胺的加入将会有利于体系的解吸效率，而环二胺不利于体系解吸。此外进口吸收剂CCSL整体的解吸趋势与二组分DETA吸收剂的解吸趋势接近，其快速解吸主要是由于其吸收量较小。因此，其在解吸方面的优势依然是不明显的，并没有较快的解吸速率。图4不同溶剂解吸过程CO2负载量随时间的变化Fig.4ThefunctionofCO2loadwithtimeindifferentsolventdesorptionprocess图5不同溶剂解吸过程中CO2浓度随时间的变化Fig.5ThefunctionofCO2concentrationofdifferentsolventwithtimeindesorptionprocess为了进一步了解解吸过程的细节，图5展示了解吸过程中尾气中CO2浓度的变化情况。由图中可以看到，解吸过程同样可以分为3个阶段：（1）解吸初期，体系温度缓慢上升，使得CO2浓度增加；（2）随着温度升高，体系中的CO2浓度充分解吸，CO2浓度达到最大值；（3）剩余牢固结合的CO2开始缓慢解吸，CO2浓度缓慢下降直至解吸结束。可以通过峰值出现的位置来判断吸收剂最佳的解吸温度，结果显示30%DETA+10%AMP的解吸温度最低为87℃，CCSL与40%DETA的解吸温度均为90℃。而在100℃时，30%DETA+10%MDEA的CO2脱除速率最快，CCSL的CO2脱除随温度变化较小。以上结果说明了仲胺和叔胺的加入将会有利于体系的解吸效率。第一届全国碳中和与绿色发展大会9263.3循环性能图6不同吸收剂CO2捕集过程负载量变化Fig.6TheCO2capturewithdifferentabsorbers吸收剂在实际使用过程中最重要的参数为其总吸收量，因此本文分别展示了解吸时间1h的快速解吸与解吸时间2h的慢速解吸过程的总吸收量，如图6所示。在快速解吸的条件下，参考吸收剂CCSL和40%DETA的吸收量一致为2.55mol/L，而加入MDEA和AMP的吸收剂的吸收量为2.84mol/L和2.77mol/L，吸收性能提高了8%~11%。在慢速解吸过程，参考吸收剂CCSL的吸收量最低为3.19mol/L，40%DETA的效果最好为3.96mol/L，改良配方的吸收量提高了11%~24%。慢速解吸的吸收量仅比快速解吸多20%~50%，同时考虑到相对CCSL吸收性能的提升，40%DETA适合慢速解吸，其他二组分吸收剂适合快速解吸。再生能耗（Qr）是评价和比较材料性能的重要指标，可由[17]：2,HO()//rpsdeadrVQCTTqHfQq（4）计算得到。公式右侧的各项分别为显热(,dead()/psCTTq)、反应热(rH)和汽化潜热(2HO/VfQq)。q是材料的吸收量；Tad和Tde分别是吸收和解吸温度；,psC是溶剂水的热容，近似取4.2KJ/（Kg·K）；rH是再生反应器中的解吸反应热；2HOf是再生过程中需要蒸发脱除的水的质量分数，再生温度低于100℃时该项约为0.01；vQ是大气压下水的汽化潜热。在不考虑热量回收的情况下，根据循环能耗的理论公式计算，本文提出的DETA+MDEA二组分吸收剂的循环能耗为2.7GJ/t相比于进口CCSL吸收剂3.0GJ/t的能耗以及传统MEA吸收剂4.0GJ/t的能耗降低了10%和30%。4结论本文以进口吸收剂CCSL与传统单组分吸收剂DETA为参考，在DETA基础上加入不同的有机物胺组成两组分吸收剂。比较不同组合的两组分吸收剂对CO2的解吸过程、解吸过程、循环负载量和循环能耗等性能，根据伯胺、仲胺与叔胺的搭配调节吸收剂性能，寻找第一届全国碳中和与绿色发展大会927能耗最低的两组分有机胺吸收剂。发现添加AMP可有效提高吸收剂的快速循环吸收性能，相对于MEA吸收剂能耗降低了30%。明显降低捕集装置的能耗，有望代替CCSL吸收剂在燃煤电厂CO2捕集项目中应用。参考文献[1]YAUMIAL,BAKARMZA,HAMEEDBH.Recentadvancesinfunctionalizedcompositesolidmaterialsforcarbondioxidecapture[J].Energy,2017,124:461-480.[2]OSCHATZM,ANTONIETTIM.AsearchforselectivitytoenableCO2capturewithporousadsorbents[J].Energy&EnvironmentalScience,2018,11(1):57-70.[3]OLAJIREAA.SynthesisofbareandfunctionalizedporousadsorbentmaterialsforCO2capture[J].GreenhouseGases:ScienceandTechnology,2017,7(3):399-459.[4]POLASEKJ,BULLINJ.Selectingaminesforsweeteningunits[J].EnergyProgress,1984,4(3):146-149.[5]SAHAAK,BANDYOPADHYAYSS,BISWASAK.KineticsofabsorptionofCO2intoaqueoussolutionsof2-amino-2-methyl-1-propanol[J].ChemicalEngineeringScience,1995,50(22):3587-3598.[6]BISHNOIS,ROCHELLEGT.Absorptionofcarbondioxideintoaqueouspiperazine:reactionkinetics,masstransferandsolubility[J].Chemicalengineeringscience,2000,55(22):5531-5543.[7]YEHJT,RESNIKKP,RYGLEK,etal.Semi-batchabsorptionandregenerationstudiesforCO2capturebyaqueousammonia[J].FuelProcessingTechnology,2005,86(14-15):1533-1546.[8]STOLAROFFJK,KEITHDW,LOWRYGV.Carbondioxidecapturefromatmosphericairusingsodiumhydroxidespray[J].Environmentalscience&technology,2008,42(8):2728-2735.[9]ZHANGP,TIANXF,FUD.CO2removalintraytowerbyusingAAILsactivatedMDEAaqueoussolution[J].Energy,2018,161:1122-1132.[10]FUD,ZHANGP,WANGLM.AbsorptionperformanceofCO2inhighconcentrated[Bmim][Lys]-MDEAaqueoussolution[J].Energy,2016,113:1-8.[11]SUNLB,LIAG,LIUXD,etal.Facilefabricationofcost-effectiveporouspolymernetworksforhighlyselectiveCO2capture[J].JournalofMaterialsChemistryA,2015,3(7):3252-3256.[12]XIANGS,HEY,ZHANGZ,etal.Microporousmetal-organicframeworkwithpotentialforcarbondioxidecaptureatambientconditions[J].Naturecommunications,2012,3(1):1-9.[13]陆诗建,马嘉慧,耿春香,赵东亚,李欣泽,张建,烯胺活化羟乙基乙二胺吸收CO_2的反应热[J].化工环保,2018.38(01):83-87.[14]ROGELJJ,DENELZENM,HÖHNEN,etal.ParisAgreementclimateproposalsneedaboosttokeepwarmingwellbelow2℃[J].Nature,2016,534(7609):631-639.[15]ChoiW,MinK,KimC,etal.Epoxide-functionalizationofpolyethyleneimineforsynthesisofstablecarbondioxideadsorbentintemperatureswingadsorption[J].Naturecommunications,2016,7(1):1-8.[16]MinK,ChoiW,KimC,etal.Oxidation-stableamine-containingadsorbentsforcarbondioxidecapture[J].Naturecommunications,2018,9(1):1-7.[17]YANGC,DUZ,JINJ,etal.Epoxide-functionalizedtetraethylenepentamineencapsulatedintoporouscopolymerspheresforCO2capturewithsuperiorstability[J].AppliedEnergy,2020,260:114265.第一届全国碳中和与绿色发展大会928基于热力学对钢渣钙基吸附剂捕集二氧化碳研究杨杰1,，刘盛余1，张培林1，孙玉馨1，苏琳1，马丽萍2（1.成都信息工程大学资源环境学院，四川成都610225；2.昆明理工大学环境科学与工程学院，云南昆明650031）摘要：钢渣的资源化问题已成为冶金行业的瓶颈，根据钢渣的成分可知其主要成分为氧化铁、氧化钙、氧化硅。若将其作为用于捕集二氧化碳的钙基吸附剂不仅可以为钢渣资源化提供新的途径，还能为二氧化碳的减排做出贡献。本文基于热力学对钢渣用于二氧化碳的过程机理进行分析。通过研究发现钢渣中二氧化碳吸附活性组分为CaO，捕集固相产物碳酸钙的晶型以霰石晶型和方解石晶型的形式存在，研究发现方解石晶型的热稳定好。常压下，钢渣与CO2的比例建议为CaO/(CaO+CO2)=0.5，温度小于973K，这样更利于二氧化碳的捕集。反应压力小于1×105Pa时，有利于方解石晶型的碳酸钙生成。但压力高于4×105Pa，有利于钢渣高温捕集二氧化碳。关键词：热力学；钢渣；二氧化碳捕集；碳酸钙晶型中图分类号：X705文献标识码：A文章编号：ThermodynamicsofcarbondioxidecapturebysteelslagYangJie,LiuShengyu,ZhangPei-lin,SunYuxin,SuLin,Maliping(1.CollegeofResourcesandEnvironment,ChengduUniversityofInformationTechnology,Chengdu,Sichuan,610225,China;2.FacultyofEnvironmentalScienceandEngineering,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650500,China)Abstract:Recyclingofsteelslaghasbecameabottleneckinthemetallurgicalindustry.Accordingtothecompositionofsteelslag,themaincomponentsareironoxide,calciumoxideandsiliconoxide.Ifitwasusedastheadsorbentofcapturecarbondioxide,itwasnotonlyprovideanewwayofsteelslagutilization,butalsobenefittoreducingcarbondioxide.Inthispaper,themechanismofsteelslagwasappliedforcapturecarbondioxideisanalyzedbasedonthermodynamics.ItwasfoundthattheactivegroupofcarbondioxideadsorptioninsteelslagisCaO.Andthesolidphaseproductsofcalciumcarbonatewerearagonitecrystalandcalcitecrystal,andthecalcitecrystalhavebetterthermalstabilitythanaragonitecrystal.Undernormalpressure,theratioofsteelslagto作者简介：杨杰，女，博士，讲师，研究方向：固废资源化，基金项目：成都信息工程大学（KYTZ202014）第一届全国碳中和与绿色发展大会929CO2isrecommendedtobeCaO/(CaO+CO2)=0.5,andthetemperatureislessthan973K,whichismoreconducivetocarbondioxidecapture.Whenthereactionpressureislessthan1×105Pa,itisconducivetotheformationofcalcitecrystalcalciumcarbonate.However,thepressureishigherthan4×105Pa,whichisconducivetothehigh-temperaturecarbondioxidecaptureofsteelslag.Keywords:thermodynamics,steelslag;carbondioxidecapture,calciumcarbonatecrystal1引言钢渣是冶金生产过程中的副产品。它作为炼钢过程的衍生品，随着钢渣产量的增加而增加。钢渣主要由氧化铁、氧化钙、氧化硅和氧化铝组成，综合利用可将其变废为宝[1-5]。目前钢渣的综合利用主要在两方面，一方面用于水泥的生产，一方面用于应用于石膏的生产[6-10]。钢渣产量的逐年递增和严峻的环境压力迫切需要开展新综合利用技术。工业的快速发展促使煤炭等化石燃料的消耗量正在增加，由此产生的CO2对人类社会和生态环境造成严重的破坏[11,12]。碳捕集和储存(CarbonCaptureandStorage,CCS)是一种二氧化碳捕集技术。该技术主要包含燃烧前捕集、燃烧后捕集和富氧燃烧。燃烧前捕集是利用燃料的气化技术和燃料的重整技术，将固体、液体或气体燃料转化为以氢气、一氧化碳等为主的气体。燃烧后捕集技术是利用吸附剂将二氧化碳从燃烧过程的废气中进行捕获。富氧燃烧技术需要将氧气在燃烧前从空气中分离出来，使得纯氧与燃料进行充分燃烧，反应后的气体主要由二氧化碳和水组成。其中燃烧后捕集技术，由于其原理简单，CO2捕集效率高成为现有化石燃料燃烧过程中最适合的方法[13-16]。其中钙基吸附剂技术是燃烧后捕集方法之一，反应原理图如图2所示[17]。与其他的二氧化碳捕获技术相比，钙基吸附剂过程捕集CO2具有许多优势。例如：耗电较少[18]，具有较好的长期储能前景[19]。Hu等研究发现，与胺捕集相比，钙基吸附剂捕集CO2过程通过废气再循环可以减少40%的能耗[20]。钙基吸附剂是钙基吸附剂过程捕集CO2过程中重要的原材料，常见的钙基吸附剂是以纯CaO为主，该成本较高[21]。全世界每年产生大量以CaO为主要成分的工业副产品固体废物或残留物，对人类和环境造成不利后果。因此，基于“以废制备”宗旨，筛选主要成分为CaO的工业废物作为捕集二氧化碳的钙基吸附剂，不仅可以降低吸附剂成本，更有利于固体废物的资源化利用[22]。根据钢渣的成分可知其主要成分为氧化钙，若将其作为钙吸附剂用于二氧化碳的捕集不仅可以为钢渣资源化提供新的途径，还能为二氧化碳的减排做出贡献。热力学研究是基于反应平衡对该反应体系进行研究。根据热力学研究可以对该反应体系的可行性进行初步判断，对该反应过程进行理论分析，从而更为准确的指导实际研究。通常热力学研究会借助热力学软件Factsage，它主要由Fact-Win和ChemSage两个软件包组成[23]，被广泛应用于科研和生产领域。FactSage包含六个功能模块：Reaction模块,Predom模块,EpH模块,Equilib模块,PhaseDiagram模块和OptiSage模块。此外，所有模块的运行都基于庞大的热力数据库。这些数据库包括:（1）4500多个纯物质化合物数据库；（2）20多个氧化物数据库；（3）熔盐的阴阳离子数据库；（4）Pb、Sn、Fe、Cu、Zn等常用合金体系数据库；（5）具有电解铝、造纸、高纯硅等特定工业工艺数据库。Factsage软件的主要功能是模拟计算各种化学反应的热力学参数、化学反应平衡和相图[23-27]。本文基于热力学对钢渣作为钙基吸附剂用于捕集二氧化碳过程分析，探讨反应过程的可行性并对反应进行过程控制，为实验提供可靠的指导。2实验第一届全国碳中和与绿色发展大会9302.1实验材料钢渣来源于云南省昆钢，其成分分析如图1。根据成分分析可知，本研究的钢渣中CaO的含量较高。2.2研究方法本研究借助于热力学软件Factsage对钢渣作为钙基吸附剂捕集二氧化碳过程进行研究。热力学理论研究前提为：所有反应均处于反应平衡状态，压力为常压。表1钢渣的元素分析Table1ElementalanalysisofsteelslagCaOFe2O3MgOAl2O3SiO236.67926.5925.2532.68513.159SO3Cr2O3Na2OClCuO0.5470.4830.090.0260.015P2O5TiO2V2O5MnOP2O52.333.631.7895.3952.33ZnONb2O5BaOPbOZnO0.0220.0230.0510.0050.0222结果与讨论2.1反应原理根据钢渣的成分分析可知主要成分为CaO。在不考虑其他的成分的影响下，钢渣用于二氧化碳捕集的主反应为反应（1）。32CaCOCaOCO(1)图1反应图吉布图斯自由能随着温度的变化Fig.1Gibbsfreeenergyofthereactionchangeswithtemperature图2反应焓变随着温度的变化Fig.2Enthalpychangeasafunctionoftemperature根据图1可知，随着反应温度的增加反应（1）的吉布斯自由能随着反应温度的增加。这说明钢渣作为钙基吸附剂捕集二氧化碳在温度较低时更容易发生。研究发现当反应温度高于1173K时，反应（1）的吉布斯自由能大于0。可见，温度超过1173K时，反应将逆向进行。Yang等人研究同样发现钙基吸附剂捕集二氧化碳的反应温度不能超过1173K[28]。从图2中可知反应（1）的焓变小于0，说明钢渣作为钙基吸附剂捕集二氧化碳是吸热反应。并且随着温度的增加焓变逐渐的增加，这说明反应（1）的吸热能力随着温度的升高逐渐降低。第一届全国碳中和与绿色发展大会9312.2钢渣捕集二氧化碳晶型变化热力学平衡时钢渣捕集二氧化碳反应产物随温度的变化如图3所示。图3热力学平衡时，钢渣捕集二氧化碳的产物分布Fig.3EquilibriumcompositionofsteelslagcaptureCO2从图3中可看出钢渣中的氧化钙在较低的温度下就可以对二氧化碳进行捕集，并且碳酸钙的随着反应温度的变化晶型结构也有变化。在温度为273K左右时，其存在形式为霰石晶型。霰石晶型为斜方晶系（如图4所示），晶体呈柱状或矛状，常见假六方对称的三连晶[29,30]。随着温度增加碳酸钙晶型发生了变化，从霰石晶型转变为方解石型（如图5所示），三方晶系，完全透明至半透明，普通为白色或无色。根据进一步分析得出碳酸钙的晶型中方解石晶型的热稳定性最好。当温度高于1173K时，碳酸钙高温分解，固体产物以氧化钙为主，气体主要为大量的二氧化碳和少许的一氧化碳。图4斜方晶系结构Fig.4Rhombicstructure图5方解石晶型结构Fig.5Calcitecrystalstructure2.4反应温度、比例的影响利用热力学软件FactSage中的PhaseDiagram模块对钢渣中捕集二氧化碳进行分析，对CaO-CO2反应系统随着反应温度和反应物比例进行研究。通过相图分析可知，在CaO/(CaO+CO2)的比例超过0.5时，无论温度怎样变化都存在CaO，这说明CaO含量已经过量。在CaO/(CaO+CO2)的比例小于0.5并且温度小于1173K时，整个反应体系中存在gas_ideal，经过分析可知主要是CO2，说明CaO对CO2的吸附已达到饱和。当温度高于1173K时，CO2再次被释放。第一届全国碳中和与绿色发展大会932图6相图研究CaO-CO2体系中随反应物比例和温度的变化Fig.6PhasediagramresearchonthechangeofreactantratioandtemperatureinCaO-CO2system通过分析可以得出，反应物之间的比例和反应温度对整个体系十分重要，钢渣中的CaO和二氧化碳的比例应该为1:1（即：CaO/(CaO+CO2)=0.5），反应体系中的温度不能1173K，这样更有利于二氧化碳的捕集。2.5反应压力的影响图7相图研究CaO-CO2体系中随温度和压力的变化Fig.7PhasediagramresearchonthechangeoftemperatureandpressureinCaO-CO2system为了研究钢渣捕集二氧化碳反应体系中压力和反应温度对二氧化碳的捕集的影响，利用热力学软件FactSage中的PhaseDiagram模块对钢渣中捕集二氧化碳的有效成分CaO与CO2的在反应物比例为1：1的情况下，对CaO-CO2体系中反应温度和压力对钢渣捕集二氧化碳的影响进行研究。通过相图分析可知，在反应压力小于1×105Pa时，钢渣捕集二氧化碳过程中生成的碳酸钙并没有发生晶型的转化。反应压力大于1×105Pa时，二氧化碳捕集生成的碳酸钙随温度的增加发生了晶型变化，结合图3中的晶型变化情况可知图7中的（s）为霰石晶型，（s2）为方解石型。通过分析可见压力越低生成的碳酸钙的晶型稳定性越好。在反应体系中的反应压力小于4×105Pa，温度小于1273K时，CO2被释放。而当反应压力大于4×105Pa时，温度为273K到1273K之间时，二氧化碳被全部捕集。综上所述，高压越有利于钢渣高温下对二氧化碳进行捕集。第一届全国碳中和与绿色发展大会9333结论通过借助热力学软件-FactSage对钢渣作为吸附剂对二氧化碳的捕集进行研究得出以下结论：（1）钢渣捕集二氧化碳的吸附活性组分为CaO；（2）在钢渣捕集二氧化碳系统中生成的碳酸钙的晶型存在霰石晶型和方解石晶型，并且方解石晶型的热稳定好。（3）钢渣捕集二氧化碳中的CaO与CO2比例应该为CaO/(CaO+CO2)=0.5，常压下，反应温度小于973K时，更利于二氧化碳捕集。（4）研究发现，反应压力小于1×105Pa时，有利于方解石晶型的碳酸钙生成，压力高于4×105Pa，有利于钢渣高温对二氧化碳捕集。参考文献[1]胡绍洋,戴晓天,那贤昭.钢渣的处理工艺及综合利用[J].铸造技术,2019;40(2):220-224.[2]DuC,GaoX,KitamuraSY.Measurestodecreaseandutilizesteelmakingslag[J].JournalofSustainableMetallurgy,2019;5(1):141-153.[3]ReddyKR,GopakumarA,ChetriJK.Criticalreviewofapplicationsofironandsteelslagsforcarbonsequestrationandenvironmentalremediation[J].ReviewsinEnvironmentalScienceandBio/Technology,2019;18(1):127-152.[4]LindvallM,SoLLC,MahdiM,etal.Stabilizationofstainlesssteelslagviaairgranulation[J].JournalofSustainableMetallurgy,2019;5(2):157-171.[5]XuY,WangQL,HuCG,etal.Effectofchemicalcompositiononthepropertiesofreconstructedsteelslag[J].MaterialsScienceForum,2019;944:1163-1171.[6]JiangY,LingTC,ShiC.Characteristicsofsteelslagsandtheiruseincementandconcrete-Areview[J].ResourcesConservation&Recycling,2018;136:187-197.[7]İsaY.Areviewofsteelslagusageinconstructionindustryforsustainabledevelopment[J].EnvironmentDevelopment&Sustainability,2018;19(2):1-16.[8]LuoX,SiY,GuW.Effectofsilicafumeonmechanicalpropertiesofconcreteincorporatingsteelslagpowder[J].WuhanUniversityJournalofNaturalSciences,2019;24(01):90-96.[9]GaoJ,LiC,LiuW,etal.Processsimulationandenergyintegrationinthemineralcarbonationofblastfurnaceslag[J].ChineseJournalofChemicalEngineering,2019;27(1):157-167.[10]ZhaoJ,YanP,WangD.Researchonmineralcharacteristicsofconvertersteelslaganditscomprehensiveutilizationofinternalandexternalrecycle[J].JournalofCleanerProduction,2017;156:50-61.[11]ZhaiRR,LiC,QiJW,etal.ThermodynamicanalysisofCO2capturebycalciumloopingprocessdrivenbycoalandconcentratedsolarpower[J].EnergyConversionandManagement,2016;117:251–63.[12]WangK,ZhaoP,GuoX,etal.EnhancementofreactivityinLi4SiO4-basedsorbentsfromthenano-sizedricehuskashforhigh-temperatureCO2capture[J].EnergyConversionandManagement,2014;81:447-54.[13]CarlaICP,AugusteF,CatiaF,etal.WastemarblepowdersaspromisinginexpensivenaturalCaO-Basedsorbentsforpost-combustionCO2capture[J].Industrial&EngineeringChemistryResearchs,2016;55:7860-72.[14]ThitakamolB,VeawabA,AroonwilasA.EnvironmentalimpactsofabsorptionbasedCO2captureunitforpost-combustiontreatmentoffluegasfromcoalfiredpowerplant[J].InternationalJournalofGreenhouseGasControl,2007;1(3):318-42.[15]RomeoLM,AbanadesJC,EseosaJM,etal.Oxyfuelcarbonation/calcinationcycleforlowcostCO2capture第一届全国碳中和与绿色发展大会934inexistingpowerplants[J].EnergyConversionandManagement,2008;49(10):2809-14.[16]ErlachB,SchmidtM,TsatsaronisG.ComparisonofcarboncaptureIGCCwithpre-combustiondecarbonisationandwithchemical-loopingcombustion[J].Energy2011;36:3804-15.[17]ZhaoS,MaL,YangJ,etal.MechanismofCO2capturetechnologybasedonphosphogypsumreductionthermaldecompositionprocess[J].Energy&Fuels2017;31:9824-32.[18]ChacarteguiR,AlovisioA,OrtizC,etal.ThermochemicalenergystorageofconcentratedsolarpowerbyintegrationofthecalciumloopingprocessandaCO2powercycle[J].AppliedEnergy,2016;173:589-605.[19]ZhaoM,MinettAI,HarrisAT.Areviewoftechnoeconomicmodelsfortheretrofittingofconventionalpulverised-coalpowerplantsforpost-combustioncapture(PCC)ofCO2[J].Energy&EnvironmentalScience,2013;6(1):25-40.[20]HuY,AhnH.ProcessintegrationofaCalcium-loopingprocesswithanaturalgascombinedcyclepowerplantforCO2captureanditsimprovementbyexhaustgasrecirculation[J].AppliedEnergy,2017;187:480-8.[21]SalaudeenSA,AcharyaB,DuttaA.CaO-basedCO2sorbents:Areviewonscreening,enhancement,cyclicstability,regenerationandkineticsmodelling[J].JournalofCO2Utilization,2018;23:179-199179-199.[22]KumarSS,KumarA,SinghS,etal.Industrialwastes:Flyash,steelslagandphosphogypsum-potentialcandidatestomitigategreenhousegasemissionsfrompaddyfields[J].Chemosphere,2020;241:124824.[23]BaleCW,ChartrandP,DegterovSA,etal.FactSagethermochemicalsoftwareanddatabases[J].Calphad-ComputerCouplingofPhaseDiagrams&Thermochemistry,2002;33(2):295-311.[24]于海波,沈强华,刘大方.运用Factsage计算CaO造渣剂对镁铬砖相结构的影响[J].矿冶,2019,28(01):52-54+81.[25]姜喆,车玉满,郭天永等.Al2O3、MgO和二元碱度对高炉渣稳定性影响研究[J].鞍钢技术,2019,415(1):22-24.[26]JungIH,ZhuZ,KimJ,etal.RecentProgressontheFactsageThermodynamicDatabaseforNewMgAlloyDevelopment[J].JOM:JournaloftheMinerals,metals,andMaterialsSociety,2017;69(6):1052-1059.[27]SrishilanC,ShuklaAK.ThermodynamicmodelofCOREXmeltergasifierusingFactSage™andMacroFacility[J].MetallurgicalandMaterialsTransactionsB,2018;50(1):1-12.[28]YangJ,MaL,LiuH.ThermodynamicsandkineticsanalysisofCa-loopingforCO2capture:Applicationofcarbideslag[J].Fuel,2019;242:1-11.[29]华晓斌,徐菊美,岑莲.HA-CaCO3纳米复合凝胶的制备及性能表征[J].现代化工,2019;39(1):129-133.[30]何作霖.斜方系晶体消光位之计算[J].地质论评,1947(6):29-36.第一届全国碳中和与绿色发展大会935湿法球磨MoS2的规模化制备及其电催化CO2为合成气技术吕奎霖1,2，万德田1,2，郑德志1,2（1.中国建材检验认证集团股份有限公司中央研究院；2.中国建筑材料科学研究总院绿色建材国家重点实验室）摘要：机械剥离MoS2（E-MoS2）分散液是通过利用NVP作为溶剂，湿法球磨本体的MoS2得到的。TEM拍摄出了606片的E-MoS2，并统计出其平均长度为228nm。由AFM观测出E-MoS2纳米片的厚度为3.61~5.75nm，这约为3~5层的单层MoS2片的厚度。在TEM和XPS的观测下，本体MoS2的主要成分就是2H相，而E-MoS2的主要成分则是1T相，其中本体的MoS2和E-MoS2的1T相的含量分别约为12%和69%。因此剥离后MoS2在形貌上不仅变小变薄了，而且也由原来的2H相转变以1T相为主导，故E-MoS2的导电性有所提高。分别将MoS2和E-MoS2作为电极用来进行电催化还原的测试。在-1.1V时，E-MoS2的催化还原下呈现高的电流密度为41mAcm-2，是未剥离MoS2在同电位产生的1.25倍；并且-0.6到-1.1V（E-MoS2电极），CO与H2的比率可以稳固在1:2左右，这满足工业上制备合成气的比率；而对比未剥离MoS2电极，CO与H2的比率则是在1:5以上。本工作通过湿法球磨剥离MoS2来控制其1T相含量的情况，借此来调节CO与H2的产物分布比例，有望为今后电催化还原CO2为合成气提供一种新的思路。关键词：电催化还原；CO2；湿法球磨；MoS2；1T相；合成气0引言合成气通常指的是CO和H2的混合物，它也是工业上合成各种烃类的重要原料，而调控合成气的比率则是产品效率最大化的重要因素。从传统意义上讲，合成气主要源自固态煤或石油焦的气化、或是蒸汽转换天然气。但这些方法不仅需要苛刻的反应条件，而且还增加了化石燃料的消耗。CO2本身具有丰富性、实用性和无毒性，故它可被看做理想的化学用品。之前大量的实验都用来探究将CO2转换成有用的化学药品或者是能源燃料，因为这样不仅可以缓解了能源消耗还解决了环境问题。在众多催化还原CO2的方法中，电催化还原CO2可作为一种众所瞩目的方法，因为它以一种条件温和的方式将CO2转换为CO或者是其他的产物[1]。然而，线性的CO2分子极其的稳定且CO2RR又是动力学惰性的，故这一反应需要高的过电势来实现，通常得到的产物的FE较低且选择性也并不高。与此同时，因为电解水的析氢电势与CO2还原的部分还原电势是重合的，故HER反应常常伴随在CO2RR中。因此，若对CO2RR的催化剂进行一个合理的设计：控制好CO2RR和HER的发生，就可以调控产物CO和H2的比率，这样也就得到可控比率的合成气[2]。迄今为止，已经有一些材料应用在电催化还原CO2为合成气方面上，如Pd/C[3]、CdSxSe1-x[4]、Cu/(NiOH)2[5]。Chen等人成功将Pd的纳米颗粒分布在碳层上，并用其电催化还原CO2，得到CO和H2的比例范围从1:4到1:1.25，这一合成气的比例满足工业制甲醇[3]。DFT计算结果表明：Pd颗粒可以弱化其对CO和H中间体的束缚作用，结合形成的PdH又能控制释放H2的速率，故可以调控产物CO和H2的比例。曾等人制备了超薄的Cu/(NiOH)2的纳米片，在-0.4到-1.0V的电势下，可以将CO2和H2O电催化还原为CO和H2产物，产第一届全国碳中和与绿色发展大会936物比例范围为1:9到9:1[5]。考虑到工业上费托合成和甲醇合成的实际应用，目前需要一种催化剂可以将CO和H2的比例控制在1:2到2:1，并且在较宽的电势范围内实现。最近一些过渡金属硫化物由于具有独特的电催化性能，也被应用到了电催化还原CO2为CO的方面上。例如，Asadi等人揭示了MoS2暴露的Mo原子末端具有较高的电催化还原CO2的活性[6]。在-0.8V下，催化还原产物CO的FE为95%，电流密度为60.5mA/cm2。Abbasi等人还报道了5wt%Nb掺杂的MoS2来做电催化剂来还原CO2，邻近Mo的Nb原子可以通过改变对中间体的束缚能来增强CO的形成[7]。尽管已经在电催化还原二氧化碳上取得了一些进步，但得到可控的合成气产物比率，并在一个宽的电势范围下，这仍面临着一定的难题。受到上述文献的启发，首先采用绿色高效的球磨方法，以NVP作为溶剂，对商业的MoS2进行机械剥离，得到的产物记作E-MoS2。在-0.9V时，E-MoS2电催化还原CO2为CO的最高FE为41.2%。并且在很宽一个电势范围，E-MoS2均可将CO与H2的比率可以控制在1:2左右，此比率范围满足工业上制备合成气。1材料的制备球磨剥离二硫化钼制备E-MoS2的具体实验步骤如下：首先，选用N-乙烯基吡咯烷酮（NVP）作为分散剂和溶剂，来溶解商业买来的MoS2。把一定量的MoS2粉末，数粒直径为2mm和0.2mmZrO2的小球倒入到球磨罐中，加入溶剂NVP，使MoS2的粉末浓度为16mgmL-1，并持续球磨18h。反应结束后收集出暗绿色分散液，进一步将其在550rpm下离心分散45min，此步骤为了除去未剥离的MoS2。我们将离心后暗绿色的上澄清液收集起来，用于进一步的分析和表征实验，并把下方沉淀物去除。为了收集剥离后粉末状的MoS2：将分散液在聚四氟乙烯膜（孔径为0.1μm）下进行抽滤，随后将带有MoS2的滤膜放入60°C的真空干燥箱中，干燥后收集起来。图1将本体二硫化钼球磨法剥离的示意图1材料的结构表征首先将商业的MoS2溶于NVP的溶液中，配置出其浓度为16mgmL-1。然后放入球磨机中进行球磨，球磨过程中使用了大的ZrO2球（2mm）和小的ZrO2球（0.2mm）。大的ZrO2球可以将厚的MoS2剥离成薄的MoS2片，而小的ZrO2球可以将薄的MoS2片进一步切碎成薄片，球磨过程可参照图1所示。剥离过程中使用NVP作为溶剂，是因为NVP的表面自由能非常接近于MoS2的表面自由能，这样使得MoS2可以在NVP溶液中更加完全的溶解。经过18h的球磨剥离，将墨绿色的分散液取出并在550rpm下进行离心45min，此过程是为了除去未剥离成功的MoS2。如图2a所示，成功的大规模的制备出了剥离后的MoS2（E-MoS2），这表明该剥离法对于制备二维片层材料是一个成熟的工业技术，可以进行大规模的制备。制备出E-MoS2的浓度为6.2mgmL−1，且产率高达50.7%，这一结果远优于之前报道过的剪切剥离（0.5mgmL−1，1%）[8]，超声剥离（0.3mgmL−1，30%）以及其他的ZrO2ZrO2ZrO2ZrO2第一届全国碳中和与绿色发展大会937剥离制备MoS2的技术[9-12]。并且球磨法剥离MoS2的剥离时间（18h）比其他方法用时更短。图2b中可看出稀得E-MoS2分散液呈现出明显的丁达尔效应，这表明对本体MoS2材料进行成功的剥离。我们推断：通过大、小的ZrO2球在旋转过程中产生的剪切力[13]，可将本体的MoS2成功地切碎和剥离成为了小的、薄的MoS2片。图2（a）球磨法制备大批量E-MoS2分散液的照片。（b）E-MoS2分散液呈现的丁达尔效应。（c）E-MoS2纳米片的TEM照片，以及相应的元素分析图像。（d）经过TEM统计606片，E-MoS2纳米片的尺寸分布图。（e）E-MoS2纳米片的AFM图像。（f）AFM图像（e）中1和2处的高度分布情况我们通过SEM、TEM、HRTEM和AFM对E-MoS2的表面形貌进行了表征。图2c中呈现了E-MoS2的TEM，可看出薄的纳米片长度为583nm，并且片的末端存在卷边。本体的MoS2可以有效的被剥离成少层的MoS2纳米片，E-MoS2不规则的形状与球磨时中存在的剪切压力有关。从相应的元素能谱分析可看出Mo和S元素均匀分布的情况，表明其均匀的化学组成（图2d）。如图3所示，经过透射电镜的整理拍摄出了606片的E-MoS2，其长度从85nm分布到了1.8µm（图2d），而E-MoS2的平均长度统计为228nm。同时通过AFM对E-MoS2纳米片的厚度进行测量，之前的文献记录单层MoS2的理论厚度范围为0.9~1.2nm[14]，从图2f中可看出E-MoS2的厚度为3.61~5.75nm，故大概是3~5层的单层MoS2，这一结果与透射电镜所观测到的结果相吻合。为了比较本体的MoS2和E-MoS2的分子结构，对材料进行了XRD、Raman和XPS测试。图3（a，b）E-MoS2的TEM图像。并用于统计E-MoS2纳米片的平均尺寸大小300nm200nmba第一届全国碳中和与绿色发展大会938图4（a）本体MoS2和E-MoS2的XRD图像。（b）本体MoS2和E-MoS2的拉曼图像。（c）本体MoS2和E-MoS2的局部放大的拉曼图像，可以明显看出E12g和A1g峰发生明显的偏移。（d）本体MoS2和E-MoS2的XPS图像。谱图中MoS2的1T相和2H分布相由蓝色和红色曲线来表示图4a对比的是本体的MoS2和E-MoS2的XRD，可以观测到E-MoS2的（103）和（008）的衍射峰强度明显的降低了，这一结果说明形成了少层的MoS2[14]。而（002）峰强变大了，这说明夹层的距离扩大了并且形成了小尺寸的E-MoS2[15]。图4b的拉曼光谱是由本体的MoS2和E-MoS2在532nm波长的激光下进行激发得到的，所呈现的峰位移为282、376、402和450cm-1，这些分别对应着E1g、E12g、A1g和2H相的MoS2，而在223和335cm-1处，则是对应着1T相的MoS2。E-MoS2在335cm-1处的峰强则呈现了轻微的增强，这说明本体的MoS2和E-MoS2均存在1T和2H相，但是球磨后E-MoS2中1T相的含量明显提高了[16]。而碳的震动吸收峰（1500cm-1）并没有观察到，这表明E-MoS2中不存在碳的杂质。图4c中呈现的是局部放大的拉曼图像，本体的MoS2在374.1和401.9cm-1处出现吸收峰。然而E-MoS2对应的吸收峰则出现在376和401.2cm-1处，本体的MoS2和E-MoS2之间所产生的吸收位移偏则说明MoS2的厚度确实发生了减少。XRD和Raman的结果都表明：通过绿色球磨法，少层的MoS2被成功的制备了。与此同时，图4d中呈现了本体的MoS2和E-MoS2的XPS谱图，并进行模拟分峰后，得到了MoS2的2H和1T相，计算出本体的MoS2和E-MoS2的1T相的含量分别约为12%和69%。因此我们推测：高的剪切效应可能诱导MoS2的局部结构转变，MoS2的2H相对应的是半导体性质，然而1T相则对应的是金属相。之前的研究表明：MoS2高效的催化活性可能源于增强的暴露末端活性位点，以及1T相的存在，这些都有利于电子从电极表面转移到末端的活性位点[17]。这一结果表明：E-MoS2中高含量的1T相MoS2可以为高效的电化学还原CO2为合成气提供了可能。图5a呈现了从-0.3到-1.1V电位下，MoS2和E-MoS2电极催化还原为CO和H2产物的法拉第效率（FEs）。在本工作中，CO和H2是主要的气相产物，而通过核磁氢谱的观察并没有发现液相产物。在催化还原过程中，通过对电极表面的浸润性和还原电位的调控可以控制CO与H2的比率大小。本体MoS2与E-MoS2电极上的催化性能的结果如图5a所示，本体MoS2呈现出最高的CO的FE为19.8%（-0.9V），这一值远低于E-MoS2的41.2%。并且，在不同电位和不同离子液体的浓度下（图5c和图5d），本体MoS2上CO与H2的比率均低于E-MoS2的。所以我们推断由于E-MoS2本身具有高的1T相含量，这可能是高选择性电催化还原CO2为合成气的主要原因。对比MoS2，在E-MoS2上发生的HER也得到了明显ABCD360380400420Intensity(a.u.)Ramanshift(cm-1)E-MoS2BulkMoS22002402803203604004404801TMoS22HMoS2Intensity(a.u.)RamanShift(cm-1)E-MoS2BulkMoS210203040506070BulkMoS2E-MoS2(008)(102)(103)Diffractionangle2degreeIntensity(a.u.)(004)236234232230228226BulkMoS2E-MoS21TMoS22HMoS2Intensity(a.u.)Bindingenergy(eV)abcd第一届全国碳中和与绿色发展大会939的抑制。从-0.6到-1.1V（在E-MoS2电极上），CO与H2的比率可以稳固在1:2左右，这满足工业上制备合成气的比率，而对比MoS2电极，CO与H2的比率则是在1:5以上的范围。总而言之，E-MoS2电极成功的为CO2RR提供高的催化性能，并且也可以在较大电势范围的调整CO与H2的比率。图5（a，b）分别在本体MoS2和E-MoS2电极上，电催化还原CO2在不同电位下产生CO的FE。（c，d）分别在本体MoS2和E-MoS2电极上，在不同浓度的EMIM-BF4水溶液中，电催化还原CO2时产生的CO与H2的产率比总而言之，E-MoS2分散液是通过绿色湿法球磨的技术制备的，其产品具有高浓度，高产量和高产率的特点。E-MoS2的平均长度统计为228nm，其厚度为3.61~5.75nm，主要成分是1T相的MoS2，因此剥离后的MoS2不仅在形貌上变小变薄了，而且也由原来的2H相转变为1T相为主导，因此E-MoS2的导电性有所提高。E-MoS2呈现了优异的CO2电催化还原的性质。首先在一个较宽的电势范围下，E-MoS2均可将合成气CO与H2的比率控制在1:2，在此比率范围内工业上可制得合成气。在-0.9V时，MoS2电催化还原CO2为CO最大的FE为41.2%；对比本体未剥离的MoS2其HER性能也得到了明显的抑制。本文所提供了一个高效、温和的电催化CO2为合成气的方法，同时通过控制电极表面的浸润性还可以较好的调控CO与H2的比率。参考文献[1]AbbasiP,AsadiM,LiuC,etal.Tailoringtheedgestructureofmolybdenumdisulfidetowardselectrocatalyticreductionofcarbondioxide[J].ACSNano,2017,11(1):453-460.[2]JiaoF,LiJ,PanX,etal.Selectiveconversionofsyngastolightolefins[J].Science,2016,351(6277):1065-1068.[3]ShengW,KattelS,YaoS,etal.ElectrochemicalreductionofCO2tosynthesisgaswithcontrolledCO/H2ratios[J].Energy&EnvironmentalScience,2017,10:1180-1185.[4]HeR,ZhangA,DingY,etal.AchievingthewidestrangeofsyngasproportionsathighcurrentdensityovercadmiumsulfoselenidenanorodsinCO2Electroreduction[J].AdvancedMaterials2018,30(7).[5]DaiL,QinQ,WangP,etal.Ultrastableatomiccoppernanosheetsforselectiveelectrochemicalreductionofcarbondioxide[J].ScienceAdvances,2017,3(9):e1701069.BC-1.05-1.00-0.95-0.90-0.85-0.800.00.20.40.60.82mol%4mol%6mol%8mol%2mol%4mol%6mol%8mol%CO/H2ratioPotential/V(vs.RHE)-1.05-1.00-0.95-0.90-0.85-0.800123458mol%6mol%4mol%2mol%4mol%6mol%8mol%CO/H2ratioPotential/V(vs.RHE)2mol%-1.05-1.00-0.95-0.90-0.85-0.800.000.050.100.150.200.258mol%2mol%4mol%6mol%2mol%4mol%6mol%8mol%CO/H2ratioPotential/V(vs.RHE)Aabccd-1.2-1.0-0.8-0.6-0.4020406080100F.E.(%)Potential(VvsRHE)H2CO-1.2-1.0-0.8-0.6-0.4-0.2020406080100H2COF.E.(%)Potential(VvsRHE)ab第一届全国碳中和与绿色发展大会940[6]AsadiM,KumarB,BehranginiaA,etal.Robustcarbondioxidereductiononmolybdenumdisulphideedges[J].NatureCommunications,2014,5(5):4470-4478.[7]LiF,ZhaoSF,ChenL,etal.PolyethyleniminepromotedelectrocatalyticreductionofCO2toCOinaqueousmediumbygraphene-supportedamorphousmolybdenumsulphide[J].EnergyEnvironmentalScience,2016,9(1):216-223.[8]VarrlaE,BackesC,PatonKR,etal.Large-scaleproductionofsize-controlledMoS2nanosheetsbyshearexfoliation[J].ChemistryofMaterials,2015,27(3):1129-1139.[9]YinL,HaiX,ChangK,etal.SynergeticexfoliationandlateralsizeengineeringofMoS2forenhancedphotocatalytichydrogengeneration[J].Small,2018,14(14):1704153.[10]O’NeillA,KhanU,ColemanJ,etal.PreparationofhighconcentrationdispersionsofexfoliatedMoS2withincreasedflakesize[J].ChemistryofMaterials,2012,24(12):2414–2421.[11]SmithRJ,KingPJ,LotyaM,etal.Large-scaleexfoliationofinorganiclayeredcompoundsinaqueoussurfactantsolutions[J].AdvancedMaterials,2011,23(34):3944-3948.[12]LiH,XunW.Three-dimensionalarchitecturesconstructedusingtwo-dimensionalnanosheets[J].JournalofMaterialsChemistry,2015,58(12):1792-1799.[13]YaoY,LinZ,Zhuo,etal.Large-scaleproductionoftwo-dimensionalnanosheets[J].JournalofMaterialsChemistry,2012,22(27):13494-13499.[14]QiY,WangN,XuQ,etal.AgreenroutetofabricateMoS2nanosheetsinwater-ethanol-CO2[J].ChemicalCommunications,2015,51(31):6726-6735.[15]ChouS.S,NaS,LuP,etal.Understandingcatalysisinamultiphasictwo-dimensionaltransitionmetaldichalcogenide[J].NatureCommunications,2015,6,8311.[16]LiH,ZhangQ,YapC,etal.FrombulktomonolayerMoS2:Evolutionoframanscattering[J].AdvancedFunctionalMaterials,2012,22(7):1385-1390.[17]ZhaoC,DaiX,YaoT,etal.Ionicexchangeofmetal-organicframeworkstoaccesssinglenickelsitesforefficientelectroreductionofCO2[J].JournaloftheAmericanChemicalSociety,2017,139(24):8078.第一届全国碳中和与绿色发展大会941新型功能化离子液体/有机溶剂复合溶液捕集CO2的性能与机理刘凡，李素静，李伟（浙江大学化学工程与生物工程学院工业生态与环境研究所）摘要：电厂烟气具有排放总量大和组分复杂等特点，碳减排技术中的化学吸收法处理烟气中的CO2相对经济高效，是目前常见的碳捕集方法之一。针对传统有机胺或离子液体水溶液再生能耗高、纯离子液体或有机胺非水溶液吸收后粘度大等缺陷，本研究创新性地将功能化离子液体溶解在有机溶剂中组成复合体系用于捕集CO2。在该体系中，功能化离子液体[TEPAH][2-MI]作为主吸收剂，保证了体系良好的CO2吸收性能；正丙醇（NPA）作为溶剂，起到降低体系黏度和能耗的作用；乙二醇（EG）作为调控剂，可以避免溶液吸收CO2后析出固体，降低溶剂的挥发度。实验结果表明，复合溶液最大吸收负荷可达1.78mol/mol，吸收前后的粘度仅为3.66和7.65mPa·s，其值远小于传统的非水溶液吸收剂。同时，复合溶液具有良好的重复利用性，五次再生后再生效率仍可达90.7%。结合反应热、潜热和显热，复合溶液的再生能耗相比于MEA水溶液降低了21.6%。此外，通过对复合溶液在吸收和解吸过程中的产物进行核磁共振碳谱（13CNMR）分析，阐明了其捕集CO2的反应机理。本研究将为碳达峰碳中和目标的实现提供新思路与基础数据。关键词：碳中和；碳捕集；离子液体；再生能耗；反应机理tautomersconversionCO2absorptionCO2desorptionNπNτCO2AFILnH+nCO2AFIL-carbamateNPAEGNPACO3-carbonatecarbonateAFILEGCO3-第一届全国碳中和与绿色发展大会942AnewlydevelopedapproachtoestimateabovegroundautotrophicrespirationinglobalforestecosystemsXiaoluTang1,2,,YuehongShi3,XinruoLuo3,LiangLiu3,JinjiLi1,2(1CollegeofEcologyandEnvironment,ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059,Sichuan,China.2StateEnvironmentalProtectionKeyLaboratoryofSynergeticControlandJointRemediationforSoil&WaterPollution,ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059,China.3CollegeofEarthSciences,ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059,Sichuan,China)Abstract:Abovegroundautotrophicrespiration(AAR)isoneofthemostimportantbutleastunderstoodcomponentsinglobalforestcarboncyclingduetothedifficultiesinmeasuringAARatscales.KnowledgegapsstillexistinaccuratelyestimatingthetemporalandspatialpatternsofAAR,althoughisofgreatimportancetoimproveourunderstandingofcarboncyclinginforestsecosystems.Tofillsuchknowledgegaps,wedevelopedanewlyapproachtoestimateAARcombingcarbonuseefficiency(CUE)andcarbonallocationtobelowground(CAB)fromphotosynthesistosoilautotrophicrespiration(RAsoil).First,thespatio-temporalpatternsofRAsoilfrom1981to2017werepredictedbyaRandomForest(RF)algorithmusingthemostupdatedGlobalSoilRespirationDatabase(v5)withglobalenvironmentalvariables.Second,thespatio-temporalpatternsofCUEfrom1981to2017waspredictedbyRFbylinkingthefieldobservationsandglobalenvironmentalvariables.Third,CABwascalculatedasafractionofRAsoiltogrossprimaryproduction(GPP).Finally,anewapproachtoAARwascalculatedas:AAR=GPP(1–CUE–CAB),whichwasexpressedastheonlyvariableofGPP.Resultsshowedthat,meanRAsoilwas8.9±0.08PgCyr-1(mean±standarddeviation)from1981to2017withstrongspatialvariabilitiesinglobalforestecosystems.Temporally,RAsoilincreasedatarateof0.0059PgCyr-2(p<0.01).Similarly,therewasagreattemporalandspatialvariabilityinCUE,andmeanCUEwas0.476±0.001.CalculatedCABwas0.243±0.016anddecreasedovertime(p<0.01).Finally,AARwas8.9±1.2PgCyr-1withnosignificanttemporaltrend(p=0.98).OurstudyoffersacompletelyindependentapproachtoquantifyglobalAARspatiallyandtemporally,whichcouldprovidecrucialinsightsintocarbonfluxpartitionandglobalcarboncyclingunderclimatechange.Keywords:Autotrophicrespiration,carbonuseefficiency,randomforest,grossprimaryproduction,carboncyclingAknowledgementThestudywasprimarilysupportedbytheNationalScienceFoundationofChina(31800365).Correspondence:XiaoluTang第一届全国碳中和与绿色发展大会943C2H6/CO2共转化反应中Co/MgO-Al2O3催化剂的构效关系研究钟雯，刘欢，王樱，陈礼敏（华南理工大学环境与能源学院，广州510006；挥发性有机物污染治理技术与装备国家工程实验室，广州510006；广东省大气环境与污染控制重点实验室，广州510006）摘要：利用温室气体CO2与大气中挥发性有机污染物或丰富页岩气资源中的C2H6反应制备高附加值化学品C2H4（CO2氧化乙烷脱氢，ODEC）或合成气（乙烷干重整，DRE），这不仅有助于CO2减排，而且对缓解环境、能源问题都具有重要意义。本论文通过调控MgO-Al2O3的晶型制备不同结构的Co/Mg1Al3-Spinel和Co/M3A1-Solid催化剂，在不同活化条件下进行ODEC和DRE反应性能评价。Co3+和Co2+在C2H6/CO2反应气氛中可相互转化，促进C2H6和CO2活化；在高温ODEC反应条件下，Co/M1A3-Spenel催化剂表面的Co物种会被还原形成Co0，Co0协同Co3+/Co2+导致C-C键及C=C键断裂，使得反应路径向DRE转变；合成的Co/M3A1-Solid催化剂，具有纳米花球形貌和较大的比表面积，在不同预处理条件下展现出较好的ODEC反应性能，700℃时乙烯收率达41%；同时也具有优异的DRE反应性能，600℃反应时，CO收率达83%。深入研究了不同Mg/Al比的Mg(Al)O-x固溶体负载Co催化剂中Co物种的存在形式与DRE反应性能的关系，当Mg/Al比为3时经680oC还原催化剂具有最高的Co0NP–Mg(Al)O-x界面面积，催化性能最佳，600℃时乙烷转化率最高达58.34%，CO2转化率达61.75%；此外，Mg/Al比显著影响酸/碱位点分布，中等强度酸/碱位点减缓积碳，而强酸/碱位点同样导致严重的积碳。本研究为设计、制备适用于ODEC反应的高效催化剂提供依据。Reference[1]XiaK,LangWZ,LiPP,etal.TheinfluencesofMg/AlmolarratioonthepropertiesofPtIn/Mg(Al)O-xcatalystsforpropanedehydrogenationreaction[J].ChemicalEngineeringJournal,2016,284:1068-1079.[2]TheofanidisSA,LoizidisC,HeracleousE,etal.CO2-oxidativeethanedehydrogenationoverhighlyefficientcarbon-resistantFe-catalysts[J].JournalofCatalysis,2020,388:52-65.第一届全国碳中和与绿色发展大会944EstimatingforestabovegroundcarbonstocksacrossChinabyintegratingmultipledatasetsZhongbingChang1,5,LeiFan2,Jean-PierreWigneron3,XuliTang1,Ying-PingWang4,JunhuaYan1(1KeyLaboratoryofVegetationRestorationandManagementofDegradedEcosystems,SouthChinaBotanicalGarden,ChineseAcademyofSciences,Guangzhou510650,China.2SchoolofGeographicalSciences,SouthwestUniversity,Chongqing400715,China.3INRAE,UMR1391ISPA,F-33140,Villenaved’Ornon,France.4CSIROOceansandAtmosphere,Aspendale,Victoria3195,Australia.5CollegeofResourcesandEnvironment,UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China)Abstract:Accuratemappingoftheforestabovegroundcarbon(AGC)stocksatnationalorregionalscaleisimportantforestimatingcarbonemissionsandremovalsandcontributingtoglobalstocktakeandbalancingthecarbonbudget.Recently,severalforestAGCmapshavebeenproducedforChinabyintegratingremotesensingdataandfieldobservations,yetsignificantdiscrepanciesremainamongtheseproductswiththeestimatedAGCstocksforChinavaryingfrom5.04to9.81PgC.ToreducetheuncertaintyoftheestimatedAGCacrossChina,herewefirstcompiledanindependentandhighqualityfieldobservationsofAGCacrossChinafrom2011to2015.Weappliedtwodifferentapproaches,includinganoptimalweightingtechnique(WT)andarandomforestregression(RF),todeveloptwonewforestAGCmapsofChinabyintegratingexistingfivemaps.WethenevaluatedthesensitivityoffourVODproducts(VODs)(e.g.,L-VOD,IB-VOD,LPDR-VOD,andLiu-VOD)andfouropticalvegetationindices(VIs)(e.g.,NDVI,EVI,LAI,andtreecoverfromMODIS)tosixAGCproducts,usedasreference,acrossChina.TheforestAGCstockinChinawas7.73PgCfortheWTestimatesand8.13PgCfortheRFestimates.EvaluationwiththefieldobservationsshowedthatthetwonewAGCproductshadlowerRMSE(29.6and24.3Mg/ha)andbias(-4.6and-3.8Mg/ha)thanallfiveparticipatingAGCproducts.ThesensitivityanalysisresultsshowedtreecoverproducthadthehighestspatialconsistencywithreferenceAGCs(mediancorrelationvalueR=0.85),followedbyL-VOD(R=0.80),whichperformedbetterthantheotherVIsandVODs.FurthercomparisonsbetweenreferenceandestimatedAGCcomputedusingafittedlogisticregressionshowedthattheAGCestimationsfromtreecoverandL-VODoutperformedtheestimationsfromotherVIsandVODsovermostvegetationtypes(exceptforest),indicatedbythehighermediancorrelationvalueof0.86and0.83andlowerRMSDof23.9and27.3Mg/ha,respectively.ThisstudyshowsthatmicrowaveVODs,particularlyL-VOD,arepromisingproxiesforlarge-scalemonitoringofvegetationAGCinChina.TheresultingforestAGCmapswillcontributetoprovidingabetterconstraintonthenationalcarbonbudgetsinChina.第一届全国碳中和与绿色发展大会945Long-termwarmingaltersviralgenecompositionsandcauseshigherpotentialrisksofGeminiviridaeandPolyomaviridaeinfectioninArcticsoilsJingminCheng1,YunfengYang1,MengtingM.Yuan2,3,QiQi1,LiyouWu2,ZhouJ.Shi2,4,EdwardA.G.Schuur5,JamesR.Cole6,JamesM.Tiedje6,andJizhongZhou1,2,7,8(1StateKeyJointLaboratoryofEnvironmentSimulationandPollutionControl,SchoolofEnvironment,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China.2InstituteforEnvironmentalGenomicsandDepartmentofMicrobiologyandPlantBiology,UniversityofOklahoma,Norman,OK73019,USA.3DepartmentofEnvironmentalScience,Policy,andManagement,UniversityofCalifornia,Berkeley,CA94704,USA.4GladstoneInstitute,UniversityofCalifornia,SanFrancisco,CA94158,USA.5CenterforEcosystemScienceandSociety,NorthernArizonaUniversity,Flagstaff,Arizona86011,USA.6CenterforMicrobialEcology,MichiganStateUniversity,EastLansing,MI48824,USA.7SchoolofCivilEngineeringandEnvironmentalSciences,UniversityofOklahoma,Norman,OK73019,USA.8EarthandEnvironmentalSciences,LawrenceBerkeleyNationalLaboratory,Berkeley,CA94720,USA)Abstract:ClimatewarminghasextensivelythawedtheArcticpermafrost.However,theeffectsofwarmingonsoilviralcommunitiesarelargelyunexplored,imposinguncertaintyonpotentialinfectionriskandecosystemfunctioning.Here,wecarriedoutanexperimentalwinterwarmingstudyinthearctictundra.UsingafunctionalgenemicroarraynamedGeoChip,weexaminedthechangesofviralgenecompositionsinfoursoillayersincludingtheupper(L1,0-5cm),middle(L2,5-15cm),andlower(L3,15-25cm)organiclayer,andtheminerallayer(L4,45-55cm).Wedetectedviralgenesfrom10families,includingthoseinfectingmammals,vertebrates,birds,plants,andbacteria.Viralgenediversityandabundancesweresignificantlyhigherinorganiclayersthanintheminerallayer(P<0.05).Five-yearwarmingsignificantlyalteredviralgenecompositionsineachsoillayer(P<0.05)andcauseda23.44%increaseofGeminiviridaegenes(infectplants)inL1(P=0.04)anda56.44%increaseofPolyomaviridaegenes(infectmammalsandbirds)inL3(P=0.03),indicatinghigherpotentialrisksofGeminiviridaeandPolyomaviridaeinfection.Viralgenecompositionsinorganiclayersandcontrolsoilswerecorrelatedtobacterialfactors(i.e.,bacterialdiversityandcomposition),whereasviralgenecompositionsintheminerallayerandwarmingsoilswerecorrelatedtosoilCorrespondingauthor:JizhongZhou,InstituteforEnvironmentalGenomics,DepartmentofMicrobiologyandPlantBiology,UniversityofOklahoma,Norman,OK73019,USA.jzhou@ou.eduYunfengYang,StateKeyJointLaboratoryofEnvironmentSimulationandPollutionControl,SchoolofEnvironment,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China.yangyf@tsinghua.edu.cn第一届全国碳中和与绿色发展大会946factors(i.e.,soilmoisture,density,carbon,andnitrogen)(P<0.05).Besides,asignificantcorrelationbetweenbacteriophagegenecompositionandbacterialOTUcomposition(r=-0.61,P=0.03)wasdetectedinL2,indicatingclosepotentialvirus-hostinteractions.Inconclusion,thisstudyshowsthevulnerabilityofsoilvirusesinArcticsoilstolong-termwarming,whichmayaltertheecosystemfunctioningthroughvirus-hostinteraction,andhighlightsthathigherpotentialrisksofGeminiviridaeandPolyomaviridaeinfectionarealarming.Keywords:Arcticpermafrost,viralgenes,bacteriophages,climatewarming,GeoChip第一届全国碳中和与绿色发展大会947Thegapbetweenindividualrationalityandcollectiverationality:Howtoenhancetheenergy-savingpotentialofheterogeneoushouseholdsinChinaMingyuLeia,b,WenjiaCaia,b,(aMinistryofEducationKeyLaboratoryforEarthSystemModeling,DepartmentofEarthSystemScience,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China.bTsinghua-RioTintoJointResearchCenterforResourceEnergyandSustainableDevelopment,Beijing100084,China)Abstract:Householdenergyconsumptionbehaviorsthataresubjecttoindividualrationalityaresometimesproventobecollectiveirrational.Thecontradictionbetweenindividualrationalityandcollectiverationalityfurthercausesexistinghouseholdenergy-savingpoliciestobeineffective.Here,bysheddinglightonthegapbetweenindividualrationalityandcollectiverationality,thisstudyaimstounderstandtheenergyconsumptionbehaviorsofdifferenturbanhouseholdsbyidentifyingtheirenergyconsumptionpatterns,estimatingtheirpreferencesforenergytechnologies(takingairconditionersasacase),andquantifyingtheirenergy-savingpotential.Byemployinghousehold-leveldatacollectedfromtheChineseGeneralSocialSurvey2015(CGSS2015),ourresultsshowthatthreetypesofenergyconsumptionpatterns(modern,traditional,andlatecomer)andenergytechnologypreferences(weakcollectiveirrationality,collectiverationality,andstrongcollectiveirrationality)canbeidentified,correspondingtohouseholdgroups1,2and3thatwereclassifiedbasedon1921sampleurbanhouseholds.Afteradoptinggroup-specificpreferenceguidancemeasurestohouseholdpurchasingbehaviorsforairconditioners,ourresultsindicatethatgroups1and3couldconserve9.41%and15.93%moreenergythantheydowithexistingenergypolicies.Preferenceguidancemeasurescanalsohelpmitigate18.68%oftheincreaseinenergyconsumptioninducedbyincreasedincome,whileforexistingenergypoliciesthemitigaterateisonly1.38%.Tosummarize,toachievehouseholds’energy-savingpotentialbyimprovingthecollectiverationalityofhouseholdenergyconsumptionbehaviors,policymakersaresuggestedtocustomizeenergy-savingpoliciesthattargetspecifichouseholdgroups,specificenergyconsumptionpatterns,andspecificenergytechnologypreferences.Keywords:householdgroups,collectiveirrationality,energyconsumptionpattern,energytechnologypreference,energy-savingpotentialJELcodes:D12,D74,E21,Q41Correspondingauthorat:MinistryofEducationKeyLaboratoryforEarthSystemModeling,DepartmentofEarthSystemScience,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China第一届全国碳中和与绿色发展大会948氨基功能化MOFs捕集CO2的尺寸匹配效应沈遥（浙江大学，浙江省杭州市西湖区浙大路38号，310027）摘要：温室效应已成为全球性的气候问题，国际社会都在积极的减少二氧化碳排放。金属有机骨架（MOFs）凭借其巨大的比表面积和开放金属位点成为了备受关注的CO2吸附材料1。但是目前纯MOFs的吸附容量和选择性尚不能满足工业应用的需求。向MOFs中引入有机胺来提高CO2吸附性能是一种可控、有效并且颇具性价比的途径，已有十多年的发展历史。目前国内外已有许多团队在胺基功能化MOFs的开发研究上取得了进展2,3。但是有机胺和MOFs之间的结合方式尚不明确。本工作选用三种不同链长的乙烯亚胺（TETA、TEPA和PEHA）来修饰ZIF-8，通过控制ZIF-8孔内外的胺含量和乙醇清洗制备得到了两类不同的材料amine@ZIF-8和amine@ZIF-8/W。吸附实验表明，与表面胺相比，孔内胺在吸收CO2的过程中可能发挥着更大的作用。此外本工作通过质量分析确定了孔内胺与ZIF-8的化学计量比大致为1：1，进而通过量子化学计算发现链长比ZIF-8直径稍长的有机胺TEPA和PEHA可以与ZIF-8形成特殊的陀螺仪结构，差分电荷密度的结果显示陀螺仪结构的有机胺是两端固定的，性质更加稳定，同时这种结构也使得净吸附位点变多，提高了CO2吸附性能。FE-SEM表征的结果也进一步证实了这个结论。这意味着对于微孔MOFs而言，选用尺寸更匹配的有机胺更有利于提升CO2吸附性能。关键词：CO2捕集；胺基功能化MOFs；尺寸匹配；量子化学计算图1TEPA@ZIF-8在乙醇清洗前后的吸附容量、表征形貌和晶体结构参考文献[1]Q.Wang,J.Luo,Z.Zhong,A.Borgna,EnergyEnviron.Sci.,2011,4:42-55[2]A.Demessence,D.M.D'Alessandro,M.L.Foo,J.R.Long,J.Am.Chem.Soc.,2009,131:8784-8786[3]F.Martinez,R.Sanz,G.Orcajo,D.Briones,V.Yangueez,Chem.Eng.Sci.,2016,142:55-61第一届全国碳中和与绿色发展大会949地质封存二氧化碳与深地微生物相互作用研究进展李术艺1，冯旗1，董依然1,2（1.中国地质大学（武汉）环境学院，武汉730074；2.中国地质大学（武汉）生物环境和生物地质国家重点实验室，武汉730074）摘要：地质封存将工业和能源相关领域生产活动产生的二氧化碳（CO2）进行捕集并注入到深部地下岩石构造中，以实现长期储存的目标，是降低温室气体排放、实现CO2长期封存的重要可行性手段之一。向深部地下地质构造中注入大量CO2会导致深地环境发生显著变化，进而引起原生微生物活性及群落结构发生明显改变。因此，地质封存CO2能够直接或间接影响深地微生物驱动的生物地球化学过程。同时，微生物在短期和长期的超临界CO2（scCO2）胁迫作用下，也会通过不同的适应性进化方式影响CO2在地下环境中的迁移、转化和赋存形态。本报告将介绍了国内外二氧化碳捕获与封存发展现状以及地质封存CO2影响条件下的scCO2-水-微生物-矿物的相互作用领域的最新科研进展，并介绍本课题组自2009年以来开展的深地微生物强化CO2固定以及深地微生物应对CO2胁迫作用的相关工作进展。第一届全国碳中和与绿色发展大会950含铁和蒙脱石生物炭的稳定性研究卢静，高乔，高于涵，王舒淇，吕岳骏，侯彬（中北大学环境与安全工程学院，太原030051）摘要：生物炭是在氧气受限的条件下将生物质热解的一种高度芳香的碳质产品，由于其固碳，提高作物产量，减少温室气体排放，土壤改良和环境修复的优势而受到越来越多的关注。生物炭固碳对减缓气候变化有很大的贡献，政府间气候变化专门委员会（IPCC）最近已将其作为一项有希望的负排放技术列入特别报告中（2018年10月）。土壤中生物炭固碳的有效性取决于其抗氧化性。土壤中生物炭的稳定性是近年来研究的热点。众所周知，生物炭比生物质和大部分土壤有机质更稳定。但是，最近的一些研究表明，生物炭不是完全惰性的，可以通过非生物和生物介导的过程分解。当生物炭添加到土壤环境中时会和土壤中的各种成分发生反应，如溶解的有机和无机物、微生物、动物群和植物根系等之间经常发生反应，这些反应可能会影响特定生物炭在环境中的稳定性。生物炭能够成为土壤中微生物的营养源和栖息地，从长远来看，随着时间的推移生物炭能够被土壤中的微生物分解，这会使生物炭的芳香性减弱，表面官能团发生变化和表面结构造成严重破坏，进而导致稳定性降低，碳封存能力降低，对土壤养分的供给及重金属和有机污染物的去除能力降低。因此，有必要对生物炭的稳定性进行研究，以此来评估生物炭改良碳封存策略及修复环境的有效性。本文研究了在含铁材料（氯化铁，磁铁矿和乙酰丙酮铁）的存在下，将玉米秸秆生物质与粘土矿物（蒙脱石）在高温缺氧的条件下共热解制备生物炭，并评估铁元素和蒙脱石对生物炭稳定性的影响。结果表明，在添加铁源和蒙脱石的生物炭表面能够形成类似C-O-Fe的金属有机配合物。与原始生物炭（BC）相比，含铁源和蒙脱石生物炭的C=O和COOH的相对原子含量分别从0和3.7%增加到6.5%-8.4%和5.5%-6.3%，表明铁和蒙脱石提高了生物炭的抗氧化性。抗氧化性指标R50，生物炭可以评价生物炭的稳定性，热重分析结果显示铁和蒙脱石的添加不同程度的提高了生物炭的稳定性，其中磁铁矿对生物炭的稳定性改善效果最好，R50提高了10%。研究表明，将蒙脱石和铁混合使用可有效提高生物炭的稳定性，这显示出固碳的重要环境意义。基金项目：国家自然科学基金面上项目（41977141）；国家重点研发计划项目（2018YFC1801104）第一届全国碳中和与绿色发展大会951汉江流域干旱特征及其对植被生产力的影响分析江伟霞1，王伦澈1，孙嘉，曹茜（1.地理与信息工程学院，中国地质大学（武汉），武汉430074）摘要：在气候变化、地表结构和人类活动的共同作用下，汉江流域干旱事件频繁发生，干旱强度和频率增加，对流域生态环境造成了严重的影响。准确地监测干旱事件对于防旱抗旱、降低干旱风险具有重要意义。本研究基于Cubist算法建立2001-2017年汉江流域的月尺度综合地面干旱指数数据集（mISDI），利用游程理论对干旱事件进行识别和表征，并探索干旱事件对GPP变化的影响以及气候因素在GPP变化中的相对重要性。结果显示：(1)干旱指数mISDI具有良好的准确性和可靠性(R=0.95;MAE=0.503;RMSE=0.707)。不仅解决了地表温度数据缺失的问题，而且使用时间变量显著提高了模型精度；(2)共识别出5次干旱事件，西部地区的干旱事件比东部地区更频繁，但东部地区的平均干旱持续时间更长，平均干旱强度和严重程度更高；(3)发生在2013-2014年的干旱事件强度最大、影响面积最大，主要分布在流域东部地区，该事件中GPP的变化格局与干旱基本一致。相较于降水和辐射，气温的相对重要性更大，占40％以上，因此气温是影响GPP变化的主要因素。本研究的结果可为监测区域干旱事件提供一个方法参考，为探究干旱事件的演变过程及其对植被生产力的影响提供技术基础。作者简介：jiangwx@cug.edu.cn；wang@cug.edu.cn第一届全国碳中和与绿色发展大会952环境因子对中国陆地生态系统散射辐射施肥效应的调节作用归旋1，王伦澈1，张明1，冯岚1（1.地理与信息工程学院，中国地质大学（武汉），武汉430074）摘要：散射辐射比例增加引起植被光合作用增强的现象被称为“散射施肥效应（DFE）”,因受到与散射辐射协同变化的环境因子的调节，量化该效应仍存在较大的不确定性。本研究利用卫星遥感数据和ChinaFLUX站点观测数据，通过光能利用率模型和通径分析方法探究中国多种典型地表生态系统DFE的最适环境范围、饱和水汽压差（VPD）与气温（Ta）的间接调节作用、和在不同天气条件下散射光合有效辐射（PARdif）对总初级生产力（GPP）的相对贡献。结果显示：DFE随叶面积指数的增加而增加，但随VPD和Ta的增加呈现单峰变化，其最适范围在森林和农田生态系统较低，在草地和荒漠生态系统较高。当考虑VPD和Ta的共同作用时，DFE的最适环境范围为0–5hPa和20–25℃。在生态系统尺度，PARdif促进了GPP的增加，且通过直接影响主导半小时及日尺度森林生态系统生产力的变化，Ta和VPD则控制具有单一冠层结构的生态系统生产力变化。当气溶胶光学厚度增加时，PARdif的相对贡献在多冠层生态系统增加、单一冠层生态系统降低；当晴天变为阴天时，PARdif的相对贡献在森林生态系统保持较高比例，但在草地生态系统具有较强增幅。这些试验结果为理解环境因子对DFE的调节作用提供了一定的参考。第一届全国碳中和与绿色发展大会953深圳大南山部分植物群落结构特征与生物多样性研究黄玉源1,2，杨志明2,3，卢云鹤4，魏若宇5，叶蓁6，温海洋7，余欣繁7，王帆1，李亚河4（1.仲恺农业工程学院农业与生物学院，广州510225；2.深圳茂森生态科技有限公司，深圳518120；3.仲恺农业工程学院园林园艺学院，广州510225；4.深圳市南山区环境监测站，深圳518052；5.深圳市大鹏新区生态环境保护监测站，深圳；6.生态环境部华南环境科学研究所，广州510535；7.深圳市环境监测中心站，深圳518049）摘要：各地区生产生活，以及各项的产业经营活动所产生的CO2排放到大气中，如果植被吸收CO2的量少于排放的量，就会使得大气中的CO2量增加，进而使得温室气体进一步的增加，而加大气温度升高，对生态系统构成诸多负面影响的环境压力。如果某地区排放的CO2都被当地植物所吸收，就实现了当地碳中和的目标，假如各地的植被都能把本地排放的CO2吸收掉，则国家范围，乃至世界范围的炭中和目标就实现了。假如某地植被吸收的CO2量多于其排放的量，就帮助了从其他地区排放而随大气而流动过来的CO2量，则为改善世界范围的气候环境问题做出了更大的贡献。而植被吸收CO2能力取决于当地植物群落的组成、结构和植物多样性的状况。本文以深圳南山区大南山的植物群落系统为研究对象，选取大南山4个不同群落，对群落内的物种种类、数量、高度、胸径、盖度进行测量统计，用生态学和统计学的方法分析大南山不同地理位置植物群落的重要值、物种多样性、均匀度、丰富度等生态指标。并与深圳应人石村、小南山和莲花山等地的数据进行对比分析。结果表明，虽然大南山的植物群落结构比20多年前有较多的改善，相对于其他地区的人工林在结构的生态指标和植物多样性方面处于较好水平，但是与上述其他地方大多数的自然林和半自然林相比，其只是在部分人工种植的树种尤其是桉树的高度上高一些，而其他的如盖度、胸径、层次数量、密度等指标，以及植物多样性的大多数指标还是处于较低的水平的。因此，指出对大南山的山地植被进行组成和结构的改造、优化的工作是很需要开展的，进而进一步增加该区域的单位面积生物量，改善群落的结构，进一步提高植被的吸收CO2、释放氧气、增加大气湿度、保持水土和肥力等生态效益。本文旨在掌握该区域的植被组成及多样性水平和动态变化状况，为当地及其他地区进一步改造和优化山地植被结构及生态系统提供科学依据和理论参考。关键词：深圳；生态环境；植物群落；多样性第一届全国碳中和与绿色发展大会954城市化和土壤盐渍化削弱了气候驱动的干旱区农田生态系统植被生产力的增长庄庆威1,，邵振峰1，蔡博文2，程涛1，张雅1（1.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，中国武汉430079；2.武汉大学遥感信息工程学院，中国武汉430079）摘要：净初级生产力（NPP）已被广泛用于估算农田生态系统的生产力和陆地生态系统的碳收支。农田生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，在区域气候变化和全球碳循环中发挥着重要作用，其NPP的变化对碳汇、粮食安全、农业可持续发展和环境变化具有连锁效应。已有研究主要集中在气候变化和城市化对NPP时空格局的影响，反而低估了土壤条件在植被生长中的重要作用。目前，尚不清楚“气候-城市化-土壤盐渍化”如何对干旱区农田生态系统NPP产生共同影响。为了填补这一空白，本研究使用VPM模型反演得到了NPP数据集，结合每日气象记录、实地采集的土壤数据和基于Landsat系列数据的土地覆盖数据集来研究“气候-城市化-土壤盐渍化”对农田NPP时空变化的联合贡献机制。结果表明，2000-2015年天山北坡农田生态系统NPP净增加了3.86TgC（从11.93TgC到15.79TgC）。在本研究建立的概念性架中，气候变量（累积温度，降水，蒸散量）在驱动NPP（+4.01TgC）的增长中起着主要作用。此外，土壤盐渍化（-1.07TgC）比城市化（-0.16TgC）对干旱区农田生态系统NPP的弱化能力更强。这项研究提供了有关干旱区农田生态系统中气候变化、城市化和土壤条件对植被的影响机制的详细数据和见解，这可以帮助利益相关者为可持续农业、生态系统碳循环和粮食安全制定更好的管理计划。关键词：气候变化；城市化；土壤盐渍化；NPP；农田生态系统Urbanizationandsoilsalinizationweakenclimate-drivenincreasesinvegetationproductioncapacityofaridfarmlandecosystemQingweiZhuang1,,ZhenfengShao1,BowenCai2,TaoCheng1,YaZhang1(1.StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,MappingandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079,China.SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering，WuhanUniversity,Wuhan430079,China)作者简介：庄庆威：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室摄影测量与遥感专业博士生，研究方向为土地利用变化及其生态环境效应，E-mail:zhuangqingwei@whu.edu.cn基金项目：国家自然科学基金重大项目“陆表智慧化定量遥感的理论与方法研究”（42090010）资助第一届全国碳中和与绿色发展大会955Abstract:NetPrimaryProductivity(NPP)hasbeenwidelyusedtoestimatetheproductivityoffarmlandecosystem(FES)andthecarbonbudgetofterrestrialecosystem.ChangesintheNPPofFEShaveknock-oneffectsonfoodsecurity,sustainableagriculturaldevelopment,carbonsequestration,andenvironmentalchanges.Previousstudiesmainlyfocusedontheimpactofclimatechangeandurbanizationonthespatial-temporalpatternofNPP,thusunderestimatingtheimportantroleofsoilconditionsinFES.Atpresent,itisnotclearhow“climate-urbanization-soil”haveajointimpactontheNPPofFES.Tofillthisknowledgegap,thisstudyusestheNPPdatasetretrievedbytheVPMmodel,dailymeteorologicalrecords,field-collectedsoildata,andlandcoverdatasettostudythejointcontributionmechanismtothespatial-temporalvariationsofNPP.TheresultsindicatethatNPPhasanetincreaseof3.86TgC(11.93TgCin2000and15.79TgCin2015).Intheconceptualframeworkestablishedinthisstudy,climatevariables(accumulatedtemperature,precipitation,evapotranspiration)playamajorroleindrivingthegrowthofNPP(+4.01TgC).Inaddition,soilsalinization(-1.07TgC)weakensthegrowthofNPPmorethanurbanization(-0.16TgC).Thisstudyprovidesdetaileddataandinsightsonthemechanismofclimatechange,urbanizationandsoilconditionsonvegetationinFES,whichmayhelpstakeholderstodesignbettermanagementplansforsustainableagriculture,ecosystemcycling,andfoodsecurity.Keywords:climatechange,urbanization,soilsalinization,NPP,farmlandecosystem第一届全国碳中和与绿色发展大会956探究中国京津冀地区快速土地城市化,热环境以及NPP的耦合协同关系蔡博文1，方圣辉1，邵振峰1,2，庄庆威2，汤云1，程涛2（1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079；2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430079）摘要：IPCC关于1.5°C全球变暖的空间报告中非常强调碳中和的概念，以实现《巴黎协定》中反映的长期温度目标。陆地净初级生产（NPP）是植物单位面积和时间积累的有机生物量净量。作为全球碳循环的重要组成部分，NPP的变化反映了陆地生态系统结构和运行的变化，并影响其发展。然而，多数研究集中在基于回归模型对于人为机制（例如土地变化和城市化）以及气候变化对于NPP的驱动分析上，极少有研究者关注三者的协同发展关系。土地城市化、热环境、NPP之间存在着多种非线性和复杂的相互作用。了解土地城市化和热环境变化以及NPP的耦合机制、评估其协调水平，对于理解人类和自然对地球系统和碳循环的影响具有重大意义。本文以耦合协调模式为基础，对2000年至2018年京津冀地区人-环境-碳（HEC）的协调程度进行了调查。基于GoogleEarthEngine（GEE）平台获取了研究期间内京津冀地区城市不透水面数据、热温度数据以及NPP数据。与传统的统计数据相比，遥感图像也提供了更客观的数据和全面的空间信息。因此，这项工作的目标包括：（1）分析近20年来，京津冀地区城市不透水面、城市热环境以及NPP的空间和时空变化：（2）区分城市土地城市化-NPP和城市热环境-NPP之间耦合协调的差异；（3）建立以HEC系统协调为重点的耦合协调度（CCD）模型（HEC-CCD），评估京津冀地区HEC的协调性变化，为碳中和背景下区域可持续发展提进行实质性的科学评估。关键词：碳中和；NPP；土地城市化；热环境；不透水面；京津冀第一届全国碳中和与绿色发展大会957碳排放视角下江苏省建设用地利用效率研究史敏琦，陈逸（南京大学地理与海洋科学学院，南京210023）摘要：将碳排放作为非期望产出指标，运用Super-SBM模型和地理加权回归，揭示2009-2017年江苏省各地级市建设用地利用效率时空演化特征和影响机制。结果表明：2009—2017年江苏各地级市用地利用效率除苏州和盐城外均呈波动提高趋势；碳排放约束下的建设用地利用效率存在地域不均衡性，保持“南高北低”的空间格局，热点区范围扩张且逐渐北移，冷点区已形成以宿迁为核心的低值集聚格局；人口集聚和科技创新对建设用地利用效率起促进作用，土地市场化起抑制作用，产业结构和政府规制在不同时间段内的影响存在正负差异。推动江苏省建设用地节能减排与高效利用应实行地区差异化调控政策，协同打造“低投入、低消耗、低排放”的新型土地利用模式。关键词：碳排放；建设用地利用效率；Super-SBM模型；地理加权回归模型；江苏省StudyontheUtilizationEfficiencyofConstructionLandinJiangsuProvincefromthePerspectiveofCarbonEmissionSHIMinqi,CHENYi(SchoolofGeographicandOceanographicSciences,NanjingUniversity,Nanjing210023,China)Abstract:Takingcarbonemissionasanunexpectedoutputindex,thispaperusessuper-SBMmodelandgeographicallyweightedregressiontorevealthespatial-temporalevolutioncharacteristicsandimpactmechanismofconstructionlanduseefficiencyinJiangsuProvincefrom2009to2017.Theresultsshowthat:from2009to2017,exceptSuzhouandYancheng,thelanduseefficiencyofallcitiesinJiangsuProvincefluctuatedandincreased;undertheconstraintofcarbonemissions,theconstructionlanduseefficiencyhasregionalimbalance,maintainingthespatialpatternof"highintheSouthandlowinthenorth";thescopeofhotspotsexpandedandgraduallymovednorth;thecoldspotshaveformedalowvalueagglomerationpatternwithSuqianasthecore;populationagglomerationandtechnologicalinnovationcanpromotetheefficiencyofconstructionlanduse,whilelandmarketizationcaninhibitit;therearepositiveandnegativedifferencesintheimpactofindustrialstructureandgovernmentregulationindifferentperiodsoftime.Inordertopromotetheenergyconservation,emissionreductionandefficientuseofconstructionlandinJiangsuProvince,weshouldimplementdifferentiatedregulationpoliciesandcreateanewlandusemodeof"lowinput,low第一届全国碳中和与绿色发展大会958consumptionandlowemission".Keywords:carbonemission,constructionlanduseefficiency,Super-SBMmodel,geographicallyweightedregressionmodel,JiangsuProvince第一届全国碳中和与绿色发展大会959Costsofclimatechangemitigationandco-benefitsofreducingheat-relatedlaborproductivitylossinChinaMengzhenZhaoa,TordKjellstromb,c,WenjiaCaia,(a.MinistryofEducationKeyLabouratoryforEarthSystemModeling,andDepartmentofEarthSystemScience,TsinghuaUniversity,Beijing,China.b.HealthandEnvironmentInternationalTrust,Mapua,NewZealand.c.AustralianNationalUniversity,NationalCentreforEpidemiologyandPopulationHealth,Canberra,Australia)Abstract:Agrowingnumberofcountriesarecommittingtonet-zeroemissionsgoalsbyaroundmid-century,whichcanbringaseriousofbenefitsfromreducingtheleveloftemperaturerising.Avoidingheat-relatedlaborproductivitylossisanimportantpartofthesebenefitsforChina,becauseit’sevidencedthatstrongheatwavesareexpectedtoincreaseinthefutureandtheheat-relatedlaborproductivitychangeattributestooneofthelargesteconomiccostsduetoclimatechange.Therefore,thenet-zeroemissionsgoalswouldbringlargebenefitsbyreducingheat-relatedlaborproductivityloss.Comparingthecostsofclimatechangemitigationandthebenefitsfromavoidinglaborproductivitylosscouldprovidesupportformoreambitiousmitigationactions.Byadoptingacomputablegeneralequilibrium(CGE)model,wequantifiedthenationaleconomiccostsofheat-relatedlaborproductivitychangeforChinaundertwoclimatechangescenariosandfurthermadethecost-benefitanalysisoncarbonemissionreduction.Ourstudyshowsanationaleconomiclossof3.0%ofGDPin2100underthehightemperaturerisingscenario(RCP6.0),1.6%higherthanthatunderthelowtemperaturerisingscenario(RCP2.6).Bytheendofthiscentury,thelargestlosswasfoundinconstructionsectorunderbothscenarios,about3.9%ofsectoraloutputunderRCP6.0scenarioduetolargestsectorallaborproductivityloss,followedbyconstructionmaterialssector(about3.3%)whichhashighinterdependencewithconstructionsector,whichindicatestheimportanceofconsideringindirectimpactsfromsectoralrelationshipwhenestimatingcosts.Bycomparingdifferentscenarios,thecost-benefitanalysisfoundthatabout28.5%ofcostsofclimatechangemitigationwhichcankeeptemperaturerisingconsistentwiththeRCP2.6scenariocouldbecoveredbythereducedheat-relatedlaborproductivityloss.Futureresearchneedsarediscussedattheendofthepaper.OurstudycouldcontributetotheunderstandingofsocialcostofcarboninChinaandprovidevaluableinformationformakingclimatechangemitigations.Keywords:Climatechange,economic,workcapacity,heat,cost-benefitanalysis第一届全国碳中和与绿色发展大会960EnvironmentalandhealthrisksofVOCsinthelongestinner–citytunnelinXi’an,NorthwestChina:implicationofimpactfromnewenergyvehiclesHongmeiXu1,2,RongFeng1,ZexuanWang1,ZhenxingShen1,2,JunjiCao2(1.DepartmentofEnvironmentalScienceandEngineering,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an,710049,China.2.SKLLQG,KeyLabofAerosolChemistry&Physics,InstituteofEarthEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Xi’an,710061,China)Abstract:Trafficsource–dominatedvolatileorganiccompound(VOC)sampleswerecollectedduringfourtime-intervalsinaday(Ⅰ:7:30–10:30,Ⅱ:11:00–14:00,Ⅲ:16:30–19:30,andⅣ:20:00–23:00)inatunnelinsummer,2019,inXi’an,China.ThetotalmeasuredVOC(TVOC)inperiodsⅠandⅢ(rushhours,107.2±8.2partsperbillionbyvolume[ppbv])was1.8timesthatinperiodsⅡandⅣ(non-rushhours,58.6±13.8ppbv),consistentwiththevariationinvehiclenumbersinthetunnel.Theconsiderablyelevatedethaneandethylbenzenelevelscouldhavebeenattributedtoemissionsfromcompressednaturalgasvehiclesandtherapiddevelopmentofmethanol-fueledtaxisinXi’anin2019.Themixingratiosofbenzene,toluene,ethylbenzene,andxylenes(BTEX)contributed9.4%–12.7%toTVOCs,andthecontributionswerenearly40%higherinperiodsⅠandⅢthaninⅡandⅣ,indicatingthatBTEXlevelswerestronglyaffectedbyvehicleemissions.Theindicatorsofmotorvehicleemission,namelyethylene,propylene,toluene,m/p-xylenes,o-xylene,andpropane,contributedtomorethanhalfoftheozoneformationpotentialinthisstudy.ThenoncarcinogenicrisksofVOCsinthisstudywerewithintheinternationalsafetystandard,whereasthecarcinogenicrisksexceededthestandardby2.3–4.6times,suggestingthatcarcinogenicrisksweremoreseriousthannoncarcinogenicrisks.VOCspresented2.2and1.4timesnoncarcinogenicandcarcinogenicrisksduringrushhoursthanduringnon-rushhours,respectively.Notably,thecarcinogenicriskinperiodⅣwascomparablewiththatinperiodⅢ;however,thevehiclenumbersandVOCmixingratioswerethelowestatnight,whichmayhaveattributedtotheincreasingnumberandproportionofmethanolM100-fueledvehiclesinthetunnel.Therefore,VOCsemittedbynewenergyvehiclesshouldalsobeseriouslyconsideredwhileevaluatingfossilfuelvehicleemissions.Keywords:VOCs,tunnel,methanol-fueledvehicles,BTEX,OFP,healthrisk第一届全国碳中和与绿色发展大会961铜基双金属电极耦合碱性阴离子交换膜实现高效CO2电催化还原彭芦苇1,2，乔锦丽1,2，金放鸣3（1东华大学，环境科学与工程学院，中国上海201620；2，上海污染控制与生态研究院，中国上海200092；3，上海交通大学环境科学与工程学院，中国，上海）摘要：电催化CO2还原（eCO2RR）为高附加值的燃料和化学品是缓解环境问题（全球变暖和气候变化）和储存间歇性可再生能源（风能和太阳能）的有效途径。然而，CO2具有高度稳定性线型和中心对称的(O=C=O)结构，其C=O双键键能高达803kJ／mol，因此CO2是热力学极其稳定的分子，通常需要很高的过电势（能量）才能将其活化形成CO2-（-1.9VRHE），开发具有高电流密度、高选择性/稳定性的CO2电催化剂是目前所面临的巨大挑战。Cu由于价格低廉、环保，同时容易获取并且具有较高的电流效率和法拉第效率，被认为是eCO2RR的最有效催化剂，同时是唯一可驱动eCO2RR生成多碳产物的金属催化剂。然而，考虑更高的工业价值，获取具有高选择性的C2+产物以及具有更高催化效率和产率的C1产物（CO,HCOOH或甲酸盐）为eCO2RR的商业化应用提供了更大的可能性。特别是甲酸作为具有高能量密度的重要氢载体，在直接甲酸燃料电池领域具有广泛应的用前景。Cu作为单金属催化剂，无论是多晶铜还是单晶铜，对其目标产物均表现为选择性差（<65%）、法拉第效率低缺陷。二元或多元电催化的协同效应可以加快特定的催化反应，通过合理调控二元催化的形貌、缺陷位和电子结构可实现双金属的协同效应，提供更多的活性位从而到达高效催化CO2。尽管如此，电催化CO2性能的提高涉及到整个系统的开发和设计，eCO2RR产物的选择性和电流效率不仅和电极催化剂有关，还与催化反应涉及的阴/阳室隔膜介质密切相关。此报告中，我们①采用共沉积法策略，以尿素为含N前驱体构建氮掺杂碳布，并以此为基体构建了具有三维蜂窝状结构的一体化Cu-Sn双金属电极；以热处理法构建表面缺陷泡沫铜，并以此为基体构建了分层生长的Cu-Bi双金属催化电极，-0.91VRHE下实现甲酸法拉第效率>94%和连续>50h的电解稳定性;②使用传统水热法耦合高温沉降硫构建了系列Cu-Bi氧化物以及硫掺杂催化剂，发现以KOH做的电解质，相比于KHCO3具有更低的溶液电阻和更有利于CO2气体的捕获。eCO2RR在0.5MKOH中的电化学性能得到极大提升，起始电位正移了约83mV，电流密度达到了60.24mAcm-2，相对于0.5MKHCO3电解质溶液提高了近两倍，实现甲酸法拉第效率95.75%；③碱性阴离子交换膜作为反应器隔膜在抑制产物交叉的同时，可有效调节两电极之间离子流动，并更有利于抑制氢气的析出反应，提高产物选着性；④基于传统的H型反应器、流动式反应器以及MEA反应器，我们设计了两种流动式MEA反应器，极大地缩短了极距（仅为4mm），因而有效提高电流密度，并且反应均发生在液相环境中，可以进一步强化CO2的传质，同时液相的环境容易控制反应条件以及维持反应器的稳定运行。在-1.11VRHE下获得>60mA/cm2电流密度和89%的法拉第效率;-0.91VRHE下,获得甲酸产率163μmol/hcm2,槽压仅3.17V，同时还实现了气/液产物的有效分离。⑤通过改进流动式类MEA反应器，设计了一种气腔室流动式MEA反应器，并且将Cu1Bi3双金属催化剂负载到气体扩散电极（GDE），进一步控制恒电位为-1.11VRHE时，电流密度的平均值可达105.13mAcm-2，接近了工业化的要求。第一届全国碳中和与绿色发展大会962Fig.1FE%offormate,COandH2byusing(a)Cu(1)Sn(4)andCu(1)Bi(6)bimetallicelectrode,(b)stabilitytestofCu(1)Bi(6)bimetallicelectrodewiththechangesofFE%(HCOO-)andpartialcurrentdensityofformatealongwiththeelectrolysistime,(c)EISofCu(1)Bi(6)bimetallicelectrodeindifferentelectrolytesandmembranes,(e)comparisonofFE%(HCOO-),partialcurrentdensityofformateandelectrolysistimeofrecentBi-basedcatalystsforeCO2RR,(f)continuous-flowMEAreactor.Fig.2LSVcurvesoftheCu(1)Bi(3)catalysttestedindifferentreactorsin0.5MKOHand0.5MKHCO3;(b)NyquistplotsfortheCu(1)Bi(3)catalystwithdifferentflowrateingas-fedMEAreactor;(c)Carbonatedeposition;(d)Chrono-amperometryresultofgas-fedMEAreactorin0.5MKOH;(e)ComparisonofFEindifferentreactorsatdifferentpotentialin0.5MKOHand0.5MKHCO3参考文献[1]L.w.Peng,Y.F.Wang,Y.X.Wang,N.N.Xu,W.S.Lou,P.X.Liu,D.Q.Cai,H.T.Huang,J.L.Qiao,Appl.Catal.B:Environ.,2021,288,120003.[2]L.W.Peng,Y.X.Wang,I.M.Masood,B.Zhou,Y.F.Wang,J.Lin,J.L.Qiao,F.-Y.Zhang,App.Catal.B:Environ.2020,264,118447.[3]M.Wang,N.Preston,N.N.Xu,Y.N.Wei,Y.Y.,J.L.Qiao,ACSAppl.Mater.&Inter.,2019,11,578-587[4]J.Y.Liu,L.W.Peng,Y.Zhou,LiLv,J.Fu,J.Lin,D.Guay,J.L.Qiao,ACSSustainableChem.Eng.2019,7,15739-15746.第一届全国碳中和与绿色发展大会963[5]X.V.Hou,Y.X.Cai,D.Zhang,L.Li,X.Zhang,Z.Zhu,L.W.Peng,Y.Y.Liu,J.L.Qiao,J.Mater.Chem.A.2019,7,3197-3205.[6]J.L.Qiao,Y.Y.Liu,F.Hong,J.J.Zhang,Chem.Soc.Rev.2014,43,631-675.