全球甲烷排放量年度估计1860-1994_大气科学_科研数据集
我国甲烷排放情景分析_IPAC模型结果

我国甲烷排放情景分析:IPAC模型结果我国甲烷排放情景分析:IPAC模型结果甲烷是一种对全球变暖有很大贡献的温室气体。
作为二氧化碳之后最重要的温室气体,它的排放对于气候变化和环境健康具有重要影响。
因此,准确评估和分析我国甲烷排放情景对于应对气候变化和制定相关政策非常重要。
本文利用IPAC (Integrated Model to Assess the Global Environment)模型,对我国甲烷排放进行了情景分析,并得出了一些重要结果。
首先,我们对于我国甲烷的排放总量进行了估算。
根据IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)的数据,我国甲烷排放总量在过去几十年中呈上升趋势。
其中,农业排放是最大的来源,占总排放量的80%以上,主要来自于家畜养殖和稻田的甲烷排放。
能源行业排放是其次大的来源,主要来自于煤炭和天然气开采以及燃烧过程。
其他来源包括废物处理、污水处理和天然湖泊排放等。
基于这些数据,我们建立了IPAC模型,以估算未来几十年我国甲烷排放的情景。
其次,我们选择了几个关键因素,进行了不同情景下的模拟分析。
首先,我们考虑了经济增长对甲烷排放的影响。
通过设定不同的经济增长速度,我们发现经济增长与甲烷排放呈正相关关系。
其次,我们考虑了能源结构的变化对甲烷排放的影响。
我们设定了不同的能源结构情景,包括更多使用天然气和可再生能源的情景,发现将能源结构调整为更环保的方式可以显著减少甲烷排放。
最后,我们还考虑了农业管理和废物处理等措施对甲烷排放的影响。
通过模拟不同的管理措施和技术创新,我们得出了减少农业和废物处理排放的最佳途径。
通过对这些情景的模拟分析,我们得出了一些重要结论。
首先,我国甲烷排放在未来几十年内仍将继续增加,但增速可能逐渐放缓。
其次,经济增长和能源结构是主要的影响因素,改变能源结构可以显著减少甲烷排放。
第三,农业管理和废物处理等措施也可以在一定程度上减少甲烷排放。
爱莫能助世界各国温室气体排放一览表

世界各国温室气体排放一览表注释:a:数字包括中华人民共和国台湾省b:1998年数字c:信息截止到2002年2月20日。
2000年在喀他赫那签署的《喀他赫那生物安全议定书》,1992年在美国纽约签署的《联合国气候变化框架公约》,1997年在日本京都签署的《联合国气候变化框架公约<京都议定书>》,以及1992年在巴西里约热内卢签署的《里约热内卢生物多样性协定》。
d:尚未生效或实行·:批准、接受、承认、赞同、加入或履行公约o:签署说明:以上数据均来自国际组织公布的数据,非中国官方数据;国家排列顺序以国家名称首字母为准。
2004-2005学年度上学期高中学生学科素质训练高三语文同步测试(3)—标点练习1.下列句子中,标点符合使用正确的一项是()A.教师认真地教,学生认真地学;教师爱护学生,学生尊敬老师,师生关系非常融洽。
B.叶老说:“教是为了达到不教”。
C.朴实的语言展现出他舍弃一切,献身革命的精神。
D.像叶老师说的“教是为了达到不教”。
2.下列句子中标点符号的使用,正确的一句是()A.人和动物不同,人的注意具有随意性质。
即可以通过语言来调节注意。
B.据说,在一千万只昆虫中才能发现一只这样的变异品种,自然是“物以稀为贵。
”C.她觉得今天晚上的路灯格外地亮,亮得耀眼;空气中也仿佛有种醇美的甜味。
D.你是参加电子计算机培训班的呢?还是参加美容美发培训班的呢?3.下列句子中的标点符号,使用正确的一项是()A.《神曲》精深博大,包罗万象,内容涉及诸多知识、神话、宗教和文化典故等比比皆是。
B.一次又一次的研究表明,金钱的占有量不是幸福与否的标准,而且从来也不是。
C.为方便群众“五一”乘车,日内将开辟红庙至动物园、前门、东大桥、丰台、北太平庄至颐和园、香山至卧佛寺六条游览路线。
D.桥砖是深褐色的,表明它的历史的长久;但都完美无缺,令人太息于古代工程的坚美。
4.下列句子中,标点符号使用正确的一项是()A.电视以自己强大的冲击力,推出了众多的引人注目的明星——歌星、舞星、体坛健将等等。
1970—2018年中国甲烷排放量时空分布特征及行业排放源分析

1970—2018年中国甲烷排放量时空分布特征及行业排放源分析作者:王小雨邓祥征刘玉洁史文娇周德民来源:《南京信息工程大学学报》2022年第04期摘要在100年时间尺度上,甲烷(CH4)气体的全球增温潜势是CO2的25倍,研究CH4排放的时空特征及排放源组成结构对于国家“双碳目标”的实现具有重要价值.本文基于全球大气研究排放数据库(EDGAR)中的数据集,刻画了中国CH4排放的时空分布特征,利用空间自相关和热点分析方法,揭示了CH4排放的空间集聚效应,并基于不同的行业部门排放数据对CH4的排放源进行分析.研究表明:1970—2018年CH4排放的热点区主要分布在我国的华东、华北以及华南地区,有逐渐向西北地区延伸的趋势;年CH4排放量平均值达8.33t·a-1·km-2,变化曲线总体上呈现平缓上升—急速上升—稳定排放三个阶段;从各行政区的排放量来看,上海一直处于最高,全市排放量十年间平均值不低于25t·km-2;能源活动和工业生产的CH4排放量贡献突出,尤其是交通运输和煤炭开采近些年排放占比逐渐攀升.关键词CH4;时空特征;行业排放源;双碳目标中图分类号X511 文献标志码A0引言随着我国经济发展水平的持续增长,能源需求和能源消费也持续增加,使得全球气候变暖问题逐渐凸显[1-2].全球变暖所引起的一系列环境问题越来越受到人们的关注[3-5],我国的温室气体排放总量将在较长的时期内保持增长的趋势[6].面对气候变化的现实压力和国际社会的严峻挑战,减少温室气体排放为减少未来气候变化的压力提供了机会[7-10].1997年签署的《京都议定书》中界定的非CO2温室气体包括甲烷(CH4)、一氧化二氮(N2O)、六氟碳化物(HFC)、全氟化合物(PFC)和六氟化硫(SF6),它们加起来约占目前全球温室气体排放量的25%[11].其中,CH4是主要的温室气体之一,也是大气中含量较多的有机气体[12],分析其空间分布及排放来源对于控制温室气体排放、减缓温室效应具有重要意义[13].大气中CH4持续增长将会对地球的辐射均衡产生效应,直接对气候造成影响[14].一直以来,对CH4的各种排放源和排放因子测定与排放量的估算始终是研究的热点,并取得了一系列的成果,针对各个排放来源和不同区域的研究已取得相关进展[15-18].在关注CH4排放量核算和结果的评估研究之外,聚焦于CH4人为排放来源的分析也是目前减排的重要议题,仲冰等[19]研究了我国天然气行业甲烷排放控制的相关问题,对天然气行业甲烷排放提出对应的建议,宋磊等[20]针对甲烷的排放对中国油气行业产生的负面影响开展了相关研究,也有关于畜牧业甲烷排放源的低碳化发展的路径选择分析[21],这些研究只针对单一行业的甲烷排放展开,对于甲烷多排放来源的研究分析较少,且一般集中于区域的单角度研究,例如卢映杉[22]研究了广西省区域供应链视角下的CH4排放源及脱钩效应,刘均荥[23]针对油气系统的排放源进行了分析,目前对于多行业部门的CH4排放存在一定的研究空白.全球大气研究排放数據库(EDGAR)基于公开的统计数据(https://edgar.jrc.ec.europa.eu/),为大气建模和政策制定者提供全球人为排放和排放趋势的独立估计,同时包括特定部门排放源的网格数据.EDGAR已成为政策制定者和科学界的参考数据集,为他们提供了一致并且可靠的基准.本文对1970—2018年的年平均CH4排放进行了空间和时间变化的分析,基于全国分布的Moran'sI和热点分布状况,分析全国CH4排放的热点区域,同时在各个省级尺度中分析不同区域的CH4排放变化趋势,并基于不同的行业部门排放数据,进一步分析CH4的排放结构和主要来源.研究结果有助于对温室气体排放的管理,并为应对全球气候变化提供现实依据.1数据EDGAR来自欧盟委员会内部建立的一种用于估算排放的自下而上的模型[24],其特定的排放量编制方法得到全世界所有国家一致应用,为研究人员提供了方法学的透明度和国家之间的可比性[25].EDGAR提供所有国家的数据,并在全球范围内按0.1°×0.1°的网格进行空间分配[26].EDGAR涵盖了IPCC(2006)指南中所有的报告类别,并按部门进行详细划分.其时间序列每年都会根据其数据源的可用性进行更新,目前的时间覆盖范围为1970—2018年,是当前可获取的空间分辨率较高且时间范围较长的CH4排放量空间数据.2方法EDGAR数据作为千米级的全球范围数据,对于中国地区而言,时间上的变化趋势和空间上的分布特征需要基于具有典型创新性的空间分布特征分析方法.2.1Moran'sI采用全局Moran指数[27]作为全局空间自相关的指标,分析中国CH4内部空间单元排放的空间相关性和差异性,其表达式为2.2热点分析(Getis-OrdG*i)3结果3.11970—2018年CH4时空分布特征由图1可以看出,CH4排放的地域分异特征明显,根据中国的区域分类标准:东北地区,包括辽宁、吉林、黑龙江和内蒙古东部5盟市(呼伦贝尔市、通辽市、赤峰市、兴安盟、锡林郭勒盟);华东地区,包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、台湾;华北地区,包括北京、天津、河北、山西和内蒙古共计5个省级行政单位;华中地区,包括河南、湖北、湖南3省;华南地区,包括广东、广西、海南、香港、澳门;西南地区,包括四川、贵州、云南、西藏、重庆等5个省市区;西北地区,包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆5个省(自治区)),华东和华南地区的CH4排放量较高,各个时间段的平均排放量一般高于5t·km-2,西北地区的CH4排放量相对较低,排放量一般处于0~5t·km-2之间,这主要与排放源的排放强度和空间分异有关,大气中的甲烷排放由自然排放和人类活动排放两部分组成,自然湿地作为最大的自然排放源,其空间分布与CH4排放的区域分异特征具有密切联系,这也使得整体上中国的南方比北方的CH4排放量高,且区域分布范围较广.人类活动所产生的CH4排放主要由能源排放(包括石油、天然气和煤矿开采)、反刍动物、垃圾填埋、水稻田和生物质燃烧组成,不同时间阶段对于各个排放来源的组成基本不变,各个来源的组成比例具有一定的变化.随着社会经济发展,由人类活动所产生的CH4排放加大了不同区域之间的排放差异.从1970—2018年的时间变化趋势来看,整体上变化较为平缓,但在1990—1999年华北地区开始出现较为明显的高CH4排放量的区域分布,且在新疆的西北部开始出现小区域的CH4排放高于5t·km-2区域.在华东地区,CH4排放连年居于高排放梯队.值得注意的是2010—2018年的甲烷排放空间与前面的四个时间段相比,不具有明显的高增长趋势,这与自然排放源,如湿地的减少具有一定的关系,社会经济的发展使得人为排放源增加的同时也减少了自然排放源,像华东地区的江苏省和浙江省,其CH4排放的高排放区域相对于1970—1979年的排放区域略有减少.由图2可见,1970—2018年平均CH4排放量变化曲线总体上呈上升趋势,平均值达8.33t·a-1·km-2,21世纪初期出现了高速上升趋势,使得整个变化曲线呈现平缓上升—急速上升—稳定排放3个阶段,时间分别对应于1970—2002年、2003—2012年和2013—2018年,第1阶段经济发展处于起步时期,发展水平相对缓慢,相关能源燃烧和排放量增长也较为缓和,且自然排放源也处于稳定状态,CH4呈现相对缓慢的增长变化;第2阶段出现的快速增长则由于中国经济的飞速发展,相关煤矿燃料的大量燃烧,自然排放源开始受到影响,造成了自然CH4排放量稳定而人为排放量激增的状态;第3阶段一方面由于自然排放源的减少,另一方面也受到出台的关于经济发展和环境优化、气候变化缓解的相关政策,使得排放速度明显放缓,不同时间阶段CH4排放量的差异性需要考虑不同时期多因素驱动.中国的空间经济发展差异能够体现在产业结构的发展过程中,华东、华南地区在改革开放后逐渐建立起具有全球价值链的产业集群,其中包含整合劳动力、能源、地理区位等过程,这与温室气体的排放密切相关,而西北地区产业主要以内向型产业发展为主,不同的产业类型和布局也影响了自然排放源的分布和排放强度,这就使得CH4排放空间差异加大[29].由图3可知整体上各个省份之间CH4的排放量分布不平衡,像上海、山西和北京的CH4排放值在不同的时间段内明显高于其他省份,尤其是2000—2009、2010—2018年这3个省的排放值均高于30t·km-2,且1970—2018年CH4的平均排放量也高于25t·km-2,江苏、安徽、山东和河南也有一定量的CH4排放量的分布,时间变化相对平缓.高排放区域由于其自然环境条件与产业结构等进行综合因素影响,像上海和北京在进入21世纪之后,快速的城市化使得相关产业的迅猛发展,相对于自然排放的减少量,能源活动和农业生产等人为排放量的激增造成了整体排放量快速增长的状态,而山西省由于得天独厚的资源禀赋,采矿业快速发展,使得CH4排放量尤其突出.3.21970—2018年CH4空间集聚性分析1970—2018年CH4的空间自相关(图4)具有明显的时间分异规律,从空间上看东部地区的普遍具有高—高聚集性分布区域特征,西部地区的低—低聚集性明显;从时间变化的角度来看,1970—2018年的高—高聚集和低—低聚集区域明显减少,从1970年西北地区大面积的低—低聚集区域、东南地区的高—高聚集区域逐渐过渡到青海、西藏和四川部分区域的低—低聚集区域,以及山西和山东组成的华北平原的部分地区的高—高聚集区域.总体上看,高—高聚集区域随着时间的演变逐渐减少,这也与CH4的时空分布规律相契合,CH4排放的空间变化显示随着时间的演变高排放区域逐渐增多,使得高排放区域聚集性减少,CH4排放的空间异质性减弱.低—低聚集区域也随着时间的变化逐渐减少,这与西北地区的高CH4排放区域的出现相一致.CH4高排放区域在华东、华南和华北等地区的逐渐扩展以及西北低值排放区的逐渐增长,使得全国大面积的高—高聚集区域和低—低聚集区域逐渐减少,这是人为排放源占比增长在排放量和排放区域上的具体表现.CH4的热点分布(图5)于我国的华东、华北以及华南地区,在空间上主要呈现东南部的热点区域分布和西北部的冷点区域分布,中间具有小部分区域的过渡;时间上的变化也具有明显特征,主要表現为热点区域从1990年开始从南方逐渐北移,过渡区域也逐渐向北部和西部扩张,冷点区域从1970年的99%的置信水平逐渐降低至90%.冷点和热点区域的移动和缩小与CH4排放空间一致性减弱趋势保持一致,在1970—1979年、1980—1989年以及1990—1999年的CH4排放早期阶段中,热点区域在本区域内凭借资源环境禀赋和经济发展政策等因素排放的贡献尤为突出,而随着时间演变,本区域不能继续满足发展的需要,就会考虑向冷点区域转移,从而产生这种冷点和热点区域面积和位置上的变化.3.3行业排放源分析参考EDGAR中的部门CH4排放数据,基于Crippa等[30-33]完成的能源统计中所描述的时间分布曲线,本文将IPCC中的部门分类对应到我国的温室气体清单编制指南所对应的部门中,将数据库中CH4排放的人为排放源归并为能源活动、工业生产过程、农业、土地利用变化与林业、废弃物处理5个来源,并在ArcGIS中选择中国行政区域数据对每个部门进行排放总量统计(表1).从每个部门的排放总量统计(表1)中发现,农业源中的稻田排放在整个部门的统计中居于最高位,1970—2018年排放总量达到77.28t·km-2,同时能源活动排放源中的煤炭开采逃逸占居第2位,1970—2018年排放总量达到53.46t·km-2,相对于这2个主要来源,像土地利用变化与林业排放源和废弃物处理排放源则在整体上对CH4排放贡献较小(图6).选定1970—1979年、1980—1989年、1990—1999年、2000—2009年、2010—2018年和1970—2018年6个时间段,计算5个CH4排放源中17个部门的排放值与总量占比,并制成堆积柱状图,显示高于5%的部门的标注.可以发现,总体上在1970—2018年,能源活动中的交通运输行业的CH4排放占比高于50%,其中a21(铁路和其他运输)部门CH4排放占比最高,达到21%,但不同部门随时间的变化趋势存在一定差异,不具有占比稳定增长或下降的变化规律.由图2可见,1970—2018年平均CH4排放量变化曲线总体上呈上升趋势,平均值达8.33t·a-1·km-2,21世纪初期出现了高速上升趋势,使得整个变化曲线呈现平缓上升—急速上升—稳定排放3个阶段,时间分别对应于1970—2002年、2003—2012年和2013—2018年,第1阶段经济发展处于起步时期,发展水平相对缓慢,相关能源燃烧和排放量增长也较为缓和,且自然排放源也处于稳定状态,CH4呈现相对缓慢的增长变化;第2阶段出现的快速增长则由于中国经济的飞速发展,相关煤矿燃料的大量燃烧,自然排放源开始受到影响,造成了自然CH4排放量稳定而人为排放量激增的状态;第3阶段一方面由于自然排放源的减少,另一方面也受到出台的关于经济发展和环境优化、气候变化缓解的相关政策,使得排放速度明显放缓,不同时间阶段CH4排放量的差异性需要考虑不同时期多因素驱动.中国的空间经济发展差异能够体现在产业结构的发展过程中,华东、华南地区在改革开放后逐渐建立起具有全球价值链的产业集群,其中包含整合劳动力、能源、地理区位等过程,这与温室气体的排放密切相关,而西北地区产业主要以内向型产业发展为主,不同的产业类型和布局也影响了自然排放源的分布和排放强度,这就使得CH4排放空间差异加大[29].由图3可知整体上各个省份之间CH4的排放量分布不平衡,像上海、山西和北京的CH4排放值在不同的时间段内明显高于其他省份,尤其是2000—2009、2010—2018年这3个省的排放值均高于30t·km-2,且1970—2018年CH4的平均排放量也高于25t·km-2,江苏、安徽、山东和河南也有一定量的CH4排放量的分布,时间变化相对平缓.高排放区域由于其自然环境条件与产业结构等进行综合因素影响,像上海和北京在进入21世纪之后,快速的城市化使得相关产业的迅猛发展,相对于自然排放的减少量,能源活动和农业生产等人为排放量的激增造成了整体排放量快速增长的状态,而山西省由于得天独厚的资源禀赋,采矿业快速发展,使得CH4排放量尤其突出.3.21970—2018年CH4空间集聚性分析1970—2018年CH4的空间自相关(图4)具有明显的时间分异规律,从空间上看东部地区的普遍具有高—高聚集性分布区域特征,西部地区的低—低聚集性明显;从时间变化的角度来看,1970—2018年的高—高聚集和低—低聚集区域明显减少,从1970年西北地区大面积的低—低聚集区域、东南地区的高—高聚集区域逐渐过渡到青海、西藏和四川部分区域的低—低聚集区域,以及山西和山东组成的华北平原的部分地区的高—高聚集区域.总体上看,高—高聚集区域随着时间的演变逐渐减少,这也与CH4的时空分布规律相契合,CH4排放的空间变化显示随着时间的演变高排放区域逐渐增多,使得高排放区域聚集性减少,CH4排放的空間异质性减弱.低—低聚集区域也随着时间的变化逐渐减少,这与西北地区的高CH4排放区域的出现相一致.CH4高排放区域在华东、华南和华北等地区的逐渐扩展以及西北低值排放区的逐渐增长,使得全国大面积的高—高聚集区域和低—低聚集区域逐渐减少,这是人为排放源占比增长在排放量和排放区域上的具体表现.CH4的热点分布(图5)于我国的华东、华北以及华南地区,在空间上主要呈现东南部的热点区域分布和西北部的冷点区域分布,中间具有小部分区域的过渡;时间上的变化也具有明显特征,主要表现为热点区域从1990年开始从南方逐渐北移,过渡区域也逐渐向北部和西部扩张,冷点区域从1970年的99%的置信水平逐渐降低至90%.冷点和热点区域的移动和缩小与CH4排放空间一致性减弱趋势保持一致,在1970—1979年、1980—1989年以及1990—1999年的CH4排放早期阶段中,热点区域在本区域内凭借资源环境禀赋和经济发展政策等因素排放的贡献尤为突出,而随着时间演变,本区域不能继续满足发展的需要,就会考虑向冷点区域转移,从而产生这种冷点和热点区域面积和位置上的变化.3.3行业排放源分析参考EDGAR中的部门CH4排放数据,基于Crippa等[30-33]完成的能源统计中所描述的时间分布曲线,本文将IPCC中的部门分类对应到我国的温室气体清单编制指南所对应的部门中,将数据库中CH4排放的人为排放源归并为能源活动、工业生产过程、农业、土地利用变化与林业、废弃物处理5个来源,并在ArcGIS中选择中国行政区域数据对每个部门进行排放总量统计(表1).从每个部门的排放总量统计(表1)中发现,农业源中的稻田排放在整个部门的统计中居于最高位,1970—2018年排放总量达到77.28t·km-2,同时能源活动排放源中的煤炭开采逃逸占居第2位,1970—2018年排放总量达到53.46t·km-2,相对于这2个主要来源,像土地利用变化与林业排放源和废弃物处理排放源则在整体上对CH4排放贡献较小(图6).选定1970—1979年、1980—1989年、1990—1999年、2000—2009年、2010—2018年和1970—2018年6个时间段,计算5个CH4排放源中17个部门的排放值与总量占比,并制成堆积柱状图,显示高于5%的部门的标注.可以发现,总体上在1970—2018年,能源活动中的交通运输行业的CH4排放占比高于50%,其中a21(铁路和其他运输)部门CH4排放占比最高,达到21%,但不同部门随时间的变化趋势存在一定差异,不具有占比稳定增长或下降的变化规律.由图2可见,1970—2018年平均CH4排放量变化曲线总体上呈上升趋势,平均值达8.33t·a-1·km-2,21世纪初期出现了高速上升趋势,使得整个变化曲线呈现平缓上升—急速上升—稳定排放3个阶段,时间分别对应于1970—2002年、2003—2012年和2013—2018年,第1阶段经济发展处于起步时期,发展水平相对缓慢,相关能源燃烧和排放量增长也较为缓和,且自然排放源也处于稳定状态,CH4呈现相对缓慢的增长变化;第2阶段出现的快速增长则由于中国经济的飞速发展,相关煤矿燃料的大量燃烧,自然排放源开始受到影响,造成了自然CH4排放量稳定而人为排放量激增的状态;第3阶段一方面由于自然排放源的减少,另一方面也受到出台的关于经济发展和环境优化、气候变化缓解的相关政策,使得排放速度明显放缓,不同时间阶段CH4排放量的差异性需要考虑不同时期多因素驱动.中国的空间经济发展差异能够体现在产业结构的发展过程中,华东、华南地区在改革开放后逐渐建立起具有全球价值链的产业集群,其中包含整合劳动力、能源、地理区位等过程,这与温室气体的排放密切相关,而西北地区产业主要以内向型产业发展为主,不同的产业类型和布局也影响了自然排放源的分布和排放强度,这就使得CH4排放空间差异加大[29].由图3可知整体上各个省份之间CH4的排放量分布不平衡,像上海、山西和北京的CH4排放值在不同的时间段内明显高于其他省份,尤其是2000—2009、2010—2018年这3个省的排放值均高于30t·km-2,且1970—2018年CH4的平均排放量也高于25t·km-2,江苏、安徽、山东和河南也有一定量的CH4排放量的分布,时间变化相对平缓.高排放区域由于其自然环境条件与产业结构等进行综合因素影响,像上海和北京在进入21世纪之后,快速的城市化使得相关产业的迅猛发展,相对于自然排放的减少量,能源活动和农业生产等人为排放量的激增造成了整体排放量快速增长的状态,而山西省由于得天独厚的资源禀赋,采矿业快速发展,使得CH4排放量尤其突出.3.21970—2018年CH4空间集聚性分析1970—2018年CH4的空间自相关(图4)具有明显的时间分异规律,从空间上看东部地区的普遍具有高—高聚集性分布区域特征,西部地区的低—低聚集性明显;从时间变化的角度来看,1970—2018年的高—高聚集和低—低聚集区域明显减少,从1970年西北地区大面积的低—低聚集区域、东南地区的高—高聚集区域逐渐过渡到青海、西藏和四川部分区域的低—低聚集区域,以及山西和山东组成的华北平原的部分地区的高—高聚集区域.总体上看,高—高聚集区域随着时间的演变逐渐减少,这也与CH4的时空分布规律相契合,CH4排放的空间变化显示随着时间的演变高排放区域逐渐增多,使得高排放区域聚集性减少,CH4排放的空间异质性减弱.低—低聚集区域也随着时间的变化逐渐减少,这与西北地区的高CH4排放区域的出现相一致.CH4高排放区域在华东、华南和华北等地区的逐渐扩展以及西北低值排放区的逐渐增长,使得全国大面积的高—高聚集区域和低—低聚集区域逐渐减少,这是人为排放源占比增长在排放量和排放区域上的具体表现.CH4的热点分布(图5)于我国的华东、华北以及华南地区,在空间上主要呈现东南部的热点区域分布和西北部的冷点区域分布,中间具有小部分区域的过渡;时间上的变化也具有明显特征,主要表现为热点区域从1990年开始从南方逐渐北移,过渡区域也逐渐向北部和西部扩张,冷点区域从1970年的99%的置信水平逐渐降低至90%.冷点和热点区域的移动和缩小与CH4排放空间一致性减弱趋势保持一致,在1970—1979年、1980—1989年以及1990—1999年的CH4排放早期阶段中,热点区域在本区域内凭借资源环境禀赋和经济发展政策等因素排放的贡献尤为突出,而随着时间演变,本区域不能继续满足发展的需要,就会考虑向冷点区域转移,从而产生这种冷点和热点区域面积和位置上的变化.3.3行业排放源分析参考EDGAR中的部门CH4排放数据,基于Crippa等[30-33]完成的能源统计中所描述的时间分布曲线,本文将IPCC中的部门分类对应到我国的温室气體清单编制指南所对应的部门中,将数据库中CH4排放的人为排放源归并为能源活动、工业生产过程、农业、土地利用变化与林业、废弃物处理5个来源,并在ArcGIS中选择中国行政区域数据对每个部门进行排放总量统计(表1).。
海南岛甲烷浓度与关键气候因子的季节性关联特征

率 [11] ,直接刺激产甲烷菌的生物活性,进而促进甲烷排放. 典型泥炭
地中甲烷排放因素的研究结果显示泥炭地甲烷排放对温度具有极强
的依赖性 [12⁃13] . 进一步地, Javadinejad 等 [14] 研究发现甲烷浓度 与 气
表示甲烷浓度;i 代表月数;n 为时间跨度. 当 Y > 0
时,甲烷浓度呈增加趋势;当 Y = 0 时,甲烷浓度基本
稳定,无明显变化; 当 Y < 0 时, 甲烷浓度呈减少
用平方误差作为损失函数 L,通过计算损失函数 L 最
小值求取每棵树节点的权重 ρ m :
ρ m = L( y,f m - 1( x) + ρg m( x) ) .
BRT 分析之前,对甲烷浓度与气候因子以及地形因
子进行皮尔逊相关分析和显著性分析. 使用 R 语言
中的 GBM 包进行 BRT 分析,得到关键气候因子和
地形因子在干季和湿季对甲烷浓度的相对贡献率.
将 1—12 月平均甲烷浓度的逐像元数据作为响应变
5) 输出最终的 BRT 模型:
2 结果
fm .
∑
m
(化石燃料使用和自然渗漏、生物量和生物燃料燃烧) 或混合源( 水合
物、地质) .全球甲烷排放的 60%来自人为源,主要包括中纬度和热带
的活动,如农业活动和废物处理等,其余 40% 为自然源 [1] ,主要源自
湿地的甲烷排放,并且湿地的甲烷排放对关键气候因子的变化高度
敏感 [5] .
热带地区甲烷浓度在时间和空间分布上具有异质性,且关键气
浓度分布的贡献度,结果表明:1) 海南岛甲烷浓度在
时间上具有显著的季节性变化特征,即在 4—8 月呈
交通运输甲烷排放量核算方法

交通运输甲烷排放量核算方法甲烷(CH4)是一种强效温室气体,对于全球气候变化产生重大影响。
交通运输部门的甲烷排放量核算是评估和监测交通行业对温室气体排放的贡献的重要方法之一。
以下是一种常见的交通运输甲烷排放量核算方法。
首先,我们需要确定交通运输部门的甲烷排放源。
这些源包括但不限于车辆尾气排放、燃油储存损失、燃料生产和分销过程中的泄露以及涉及港口、机场和货运站的相关活动。
为了准确核算甲烷排放,我们需要收集各种数据,如车辆类型、行驶里程、燃料类型和使用情况等。
第二步,我们需要使用合适的计算方法来估算甲烷排放量。
常见的方法包括使用排放因子和活动数据计算。
排放因子是每个车辆类型和燃料类型的甲烷排放标准,可以从相关研究和数据报告中获取。
活动数据是指与交通运输相关的各项指标,如车辆数量、燃料消耗量等。
将这些数据相乘,即可得到甲烷排放量的估算值。
第三步,我们需要进行数据验证和调整。
在核算过程中,可能存在数据不准确或遗漏的情况。
因此,建议进行数据验证和调整,以确保结果更加准确和可信。
最后,我们需要进行结果分析和报告。
将得到的甲烷排放量数据进行整理和分析,生成报告,以便于评估交通运输部门对温室气体排放的贡献以及制定相应的控制政策。
需要注意的是,交通运输甲烷排放量核算方法可能因国家和地区而异。
具体的方法和技术细节可能会有所不同。
因此,在实际应用中,需要根据当地的政策和技术要求进行相应的调整和改进。
通过上述交通运输甲烷排放量核算方法,我们可以更好地了解交通行业的环境影响,为减少甲烷排放和应对气候变化提供决策支持。
1994中国国家温室气体清单简介

二、能源活动排放清单
• 静止源非二氧化碳排放量估算方法,可用下面的公 式来描述: E=Σ(EFabc x Activityabc) 式中:E ─排放量;EF─排放系数g/Gj; Activity─投入的能源量 Gj; a─燃料种类; b─活动部门; c─技术类型。 利用分解得比较详细的本国排放因子的估算方法 为第二种方法,比较粗的为第一种方法。
• 第二/第三类方法:
–详细的技术为基础的方法(考虑所有部门、所有燃料 类型不同技术下的排放); –第二/第三类方法的区别在于估算过程中的详细程度不 同。第二类方法是将燃料消费量分解在同一类型技术 上,以便利用代表性的排放因子; 第三类方法基于反 映特定燃料效率或利用率下的活动水平数据及其对应 的排放因子来估算排放量。
一、总体情况
为了减少温室气体清单估算结果的不确定性,重点 加强了数据、方法和报告格式等几个方面的工作: • 在保证数据的准确性方面,尽可能采用官方的统 计数据,并配合进行抽样调查和实际测试工作, 同时参照《IPCC清单指南》和《IPCC优良作法指 南》中推荐的默认值; • 在方法方面坚持遵循IPCC方法,并根据中国国情 加以改进,保证了清单估算结果具有可比性、透 明性和一致性; • 在报告格式方面,尽可能采用《公约》非附件一 国家信息通报指南推荐的格式。
一、总体情况
• 1994年国家温室气体清单基本采用了《IPCC国家 温室气体清单编制指南(1996年修订版)》(简 称《IPCC清单指南》)提供的方法,并参考了 《IPCC国家温室气体清单优良作法指南和不确定 性管理》(简称《IPCC优良作法指南》); • 清单编制机构基于对中国的排放源界定、关键排 放源确定、活动水平数据可获得性和排放因子可 获得性等情况,确定了编制1994年国家温室气体 清单的技术路线。
大气14CO2观测:碳排放评估的新方法

制全球升温的共识。
《巴黎协定》达成如下协议:全球温度增长不超过2ºC并尽可能保持在1.5ºC,到2050年大气CO2浓度控制在450 ppm以内;各国以“自主贡献”的方式参与全球应对气候变化行动。
碳排放权即生存权和发展权,我国作为碳排放大国,面临碳达峰、碳中和(以下简称“双碳”)目标任务和国际碳减排压力。
因此,准确及时的碳排放数据对于评估和保障“双碳”目标和国际履约的实现非常重要。
1 碳排放评估的主要方法1.1 “自下而上”的源清单法目前,各国碳排放的评估主要依赖于“自下而上”的源清单法,即通过各种化石能源的消耗量乘以相应的排放因子得到碳排放总量,这也是目前比较普遍和简单的方法。
然而,由此方法得到的碳排放量有不确定性(3%—15%)[4,5],这跟各种燃料的排放因子和能源消耗量的不确定性有关,尤其是燃煤的排放因子,因煤种的不同而变化较大。
例如,联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐不同煤种的碳排放因子②为0.322—0.711,有研究实测我国燃煤新的碳排放因子平均为0.499,使用此新排放因子计算则表明我国2000—2012年累积的碳排放量会被高估约29亿吨碳[6],这比我国陆地的碳汇总量还要高,这种较大的不确定性非常不利于我国碳排放数据的准确评估和国际履约。
化石燃料消耗量的不确定性主要跟统计时有意和无意的误差有关,并且在城市尺度上的碳排放数据不确定性更大(50%—200%)[7],这跟城市统计资料的不全面和统计边界难以界定有关。
1.2 “自上而下”的观测与反演法《巴黎协定》还建议利用可监测、可报告、可核查的“三可”(MRV)方法体系,来监测能源和化石燃料密集型国家的碳排放变化。
IPCC在最新修订的温室气体清单指南中,专门增加了校验碳排放清单的方法,即基于大气CO2浓度观测来“自上而下”地反演碳排放量;并指出大气中含放射性碳同位素的二氧化碳(14CO2)观测的加入可进一步提高仅基于大气CO2浓度反演结果的准确性,进而更准确地校验碳排放清单[8]。
湿地甲烷排放估算模型的研究进展

湿地甲烷排放估算模型的研究进展陈强;潘英姿;蒋卫国;王文杰;刘孝富【期刊名称】《环境工程技术学报》【年(卷),期】2012(002)001【摘要】湿地是大气甲烷( CH4)的主要排放源,大气甲烷排放量的日益增加,给全球气候变化带来很大影响,准确估算湿地甲烷的排放量意义重大.目前湿地甲烷排放量估算模型主要有经验模型、机理过程模型和遥感参数模型,通过对三种模型的发展过程、应用状况及优缺点的对比分析和总结,分析了湿地甲烷排放、监测过程及模型估算方面的不确定性,指出了湿地甲烷排放估算的发展趋势,提出遥感参数模型将是湿地甲烷排放估算模型今后的发展方向.【总页数】9页(P67-75)【作者】陈强;潘英姿;蒋卫国;王文杰;刘孝富【作者单位】北京师范大学,环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京100875;中国环境科学研究院,北京100012;北京师范大学,环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;中国环境科学研究院,北京100012;北京师范大学,环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875;中国环境科学研究院,北京100012【正文语种】中文【中图分类】X831【相关文献】1.新建和修复的河滨湿地甲烷排放及其影响因子研究进展 [J], 吴筱;沙晨燕;吴建强;王敏;刘振鸿2.多年冻土退化对湿地甲烷排放的影响研究进展 [J], 孙晓新;宋长春;王宪伟;毛瑢;郭跃东;路永正3.芦苇湿地甲烷排放机理及排放通量研究进展 [J], 王维奇;曾从盛;仝川4.湿地稻田甲烷排放估算模型及减排模式研究进展 [J], 傅志强;黄璜5.湿地甲烷排放研究进展 [J], 姚守平;罗鹏;王艳芬;吴宁因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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全球甲烷排放量年度估计:1860-1994(AnnualEstimates of Global Anthropogenic MethaneEmissions: 1860-1994)数据介绍:Of the total direct radiative forcing of long-lived greenhouse gases (2.45 Wm-2), almost 20% is attributable to methane (CH4), according to the 1995 report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC 1995). Since the mid-1700s, the atmospheric concentration of methane has increased by about 145% (IPCC 1995). Thus, an understanding of the various sources of methane is important.关键词:数据格式:TEXT数据详细介绍:Annual Estimates of Global Anthropogenic Methane Emissions: 1860-1994 IntroductionOf the total direct radiative forcing of long-lived greenhouse gases (2.45 Wm-2), almost 20% is attributable to methane (CH4), according to the 1995 report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC 1995). Since themid-1700s, the atmospheric concentration of methane has increased by about 145% (IPCC 1995). Thus, an understanding of the various sources of methane is important.Atmospheric methane is produced both from natural sources (e.g., wetlands) and from human activities (see global methane cycle, from Professor W.S. Reeburgh at the University of California Irvine). Total sources of methane to the atmosphere for the period 1980-1990 were about 535 (range of 410-660) Tg (1 Teragram = 1 million metric tons) CH4 per year, of which 160 (110-210) Tg CH4/yr were from natural sources and 375 (300-450) Tg CH4/yr were from anthropogenic sources (IPCC 1995). The anthropogenic sources are further broken down into 100 (70-120) Tg CH4/yr related to fossil fuels and 275(200-350) Tg CH4/yr from biospheric sources.Trends Online includes estimates from Stern and Kaufmann, on ayear-by-year basis, of global emissions of methane from various anthropogenic sources (flaring and venting of natural gas; oil and gas supply systems, excluding flaring; coal mining; biomass burning; livestock farming; rice farming and related activities; and landfills). Their total estimated anthropogenic sources for the 1980s (about 320-360 Tg CH4/yr) are consistent with the corresponding range reported by the IPCC (1995), as are their estimates for the emissions related to fossil-fuels (about 70-80 Tg CH4/yr).We urge readers to credit the principal investigators and their organizations (listed at the beginning of each Methods section) when using these data. The proper citation for each record is listed at the bottom of each section. Users are encouraged to contact the principal investigators before applying the data in specific model exercises or research exercises.Period of Record1860-1994MethodsThe authors provide the first estimates, by year, of global man-made emissions of methane, from 1860 through 1994. The methods, including the rationale for the various coefficients and assumptions used in deriving the estimates, are described fully in Stern and Kaufmann (1995, 1996), which provides the estimates for the period 1860-1993; the data presented here are revised and updated through 1994. Some formulae and coefficients were also revised in that process. Estimates are provided for total anthropogenic emissions, as well as emissions for the following component categories:∙Flaring and Venting of Natural Gas∙Oil and Gas Supply Systems, Excluding Flaring∙Coal Mining∙Biomass Burning∙Livestock Farming∙Rice Farming and Related Activities∙LandfillsChanges in emissions over time were estimated by treating emissions as a function of variables (such as population or coal production) for which historical time series are available.Flaring and Venting of Natural GasA ratio of 0.267 metric tons of CH4 per metric ton of CO2 released from flaring was assumed, for estimates from 1950 through 1994; that is, for each year t:CH4t = 0.267F twhere CH4 and F are metric tons of methane and carbon in carbon dioxide from flaring, respectively. The flaring data for this period are from Marland and Boden (1997). For estimates back to 1860, the following formulae was used for each year t:CH4t = 0.267(0.478-0.0002193t)O twhere CH4 and O are metric tons of methane from flaring and carbon in carbon dioxide from oil consumption, respectively. The oil consumption data for this period are from Keeling (1994).Oil and Gas Supply Systems, Excluding FlaringThe emissions of methane, leaked from oil and gas supply systems, were calculated by assuming a coefficient of 0.0167 metric tons CH4 per metric ton of carbon emitted as carbon dioxide from natural gas consumption; that is, for each year t:CH4t = 0.0167 C twhere CH4 and C are metric tons of methane and carbon in carbon dioxide from natural gas consumption, respectively. The natural gas data are from Keeling (1994) and Marland and Boden (1997).Coal MiningMethane emissions in metric tons were estimated differently for three time periods (1860-1948, 1949-1954, and 1955-1984, and 1985-1994), based on coal production data for the world, the U.S., the U.K., and the rest of the world (ROW), as follows for each year t (t = 1 for the year 1860):1860-1948:CH4t = (0.238 + exp(-0.001216t))CWORLD twhere CWORLD is emissions in metric tons of carbon in carbon dioxide from global coal consumption.1949-1954:CH4t = (0.238 + exp(-0.00871t))(CROW t + CUK t) + 0.00077SUSA t +0.00989UUSA t1955-1984:CH4t = 0.02445CROW t + 0.00077(SUSA t + SUK t) + 0.00989(UUSA t + UUK t)1985-1994:CH4t = 0.02445CROW t + 0.00077SUK t + 0.00989UUK t + CH4USA twhere S and U are metric tons of coal mined from the surface and underground, respectively, and CH4USA is estimated U.S. methane emissions, obtained from EIA (1995), EPA (1995), and the U.S. Environmental Protection Agency's Greenhouse Gas Inventory Website.Carbon emissions data are from Keeling (1994) and Marland and Boden (1997). Coal production data were obtained from EIA (1996) for U.S. coal production by mine type, and from the British Geological Survey (various years) and Central Statistical Office (various years). For 1993 and 1994, it was assumed that underground-mined coal accounted for 76% and 77% of total U.K. production, respectively, and data on coal production for the U.K. were obtained from EIA (1996).Biomass BurningEmissions of methane from biomass burning were extrapolated from the estimate in Subak et al.(1993) of 36 million metric tons of CH4 in 1985. The 1985 figure was extrapolated to 1860-1994 using estimates of anthropogenic carbon dioxide emissions from terrestrial biota published by Houghton et al. (1983) and a constant CH4/CO2 coefficient. The growth rate in each region for 1990-1994 was assumed to be the same as for 1989-1990. Yearly global estimates were summed from the regional estimates. Thus, for each year t:CH4t = 0.021897C twhere CH4t is emissions of methane, and C is emissions of carbon in carbon dioxide, from terrestrial biota, both in metric tons.Livestock FarmingMethane emissions from enteric fermentation and animal wastes (in metric tons) were estimated for each year t (where t = 1 for the year 1500) as a function of human population, assuming that per-capita emissions declined linearly over time, as follows:CH4t = (0.0213675 - 2.456E-06t)P twhere P is world population. World population data for 1850, 1875, 1900, and 1925 are from McEvedy and Jones (1978), and for 1950-1994 are from the UN (1996); constant growth rates were assumed between data points.Rice Farming and Related ActivitiesEmissions of methane from rice and other methane-emitting crops were estimated for each year t as a function of human population. A constant coefficient of per-capita emissions, 32 kg per year, was assumed for1860-1900; the coefficient then declined, so that methane emissions in metric tons for each year t were calculated as:CH4t = t P twhere P is world population and= t-1 + 0.03205[exp(-0.005829(1988-t)) - exp(- 0.005829(1988-t-1))]tData on population are from sources listed above for livestock farming.LandfillsMethane emissions from landfills (or from anaerobic decomposition of garbage before modern landfills were in use) were extrapolated from the estimate in Subak et al. (1993) of 36 millions metric tons of CH4 in 1985. The 1985 figure was extrapolated to 1860-1985 assuming that emissions grew in proportion to economic growth (which was assumed to be 2.5% per year during this period). From 1985 to 1994 it was assumed that the growth rate was 1.25%, reflectingmethane recovery in developed countries. Thus, methane emissions in metric tons were estimated for each year t as follows:CH4t = CH4 1985exp[(t-1985)]where is the growth rate in the two periods.TrendsFor flaring and venting of natural gas, estimated methane emissions rose from 0.0 in 1860 to a maximum of 29.3 million metric tons in 1973, then declined. For oil and gas supply systems, excluding flaring, estimated methane emissions rose from 0.0 in 1860 to a maximum of 18.0 million metric tons in 1994. For coal mining, estimated methane emissions rose from 2.2 million metric tons in 1860 to 49.5 million metric tons in 1989, then dropped slightly. For biomass burning, estimated methane emissions rose from 9.8 million metric tons in 1860 to 38.0 million metric tons in 1988 and subsequently declined slightly. For livestock farming, estimated methane emissions rose from 25.6 million metric tons in 1860 to 113.1 million metric tons in 1994; this appears to now be the largest individual anthropogenic source of methane emissions, having overtaken rice farming in the early 1980s. For rice farming and related activities, estimated methane emissions rose from 40.1 million metric tons in 1860 to 100.8 million metric tons in 1994. For landfills, estimated methane emissions rose from 1.6 million metric tons in 1860 to 40.3 million metric tons in 1994. Total estimated anthropogenic methane emissions rose from 79.3 million metric tons in 1860 to 371.0 million metric tons in 1994. During the period 1860-1994, the relative importance of the various component sources changed, with fossil fuels increasing and agriculture - although still dominant - declining in dominance. Within the agricultural sector, livestock replaced rice as the leading component.The authors state these estimates to be a first approximation to actual emissions. As noted in the introduction to this section in Trends Online, the estimates for the 1980s of total anthropogenic methane emissions, and of emissions related to fossil fuels, are consistent with estimates from theIntergovernmental Panel on Climate Change. Uncertainty results from the use of proxy variables. To illustrate the range of confidence in them, the authors consider that of the proxy variables, the time series on extraction of fossil fuels are the most reliable, whereas estimates of pre-1950 gas flaring are "a guess." Also noted as sources of uncertainty are proxy data for world population (before recent years), world economic activity, and carbon dioxide emissions from terrestrial biota. Additional uncertainty results from estimates of emissions factors for years without published estimates.CITE AS: Stern, D.I., and R.K. Kaufmann. 1998. Annual Estimates of Global Anthropogenic Methane Emissions: 1860-1994. Trends Online: A Compendium of Data on Global Change. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, U.S. Department of Energy, Oak Ridge, Tenn., U.S.A. doi: 10.3334/CDIAC/tge.001数据预览:点此下载完整数据集。