从中国湖线空间格局看陆地碳汇有限和碳排放增加

2024-06-14 14:32:57 点将科技 16

    背景:为应对全球气候变化风险,实现2015年《巴黎协定》目标,中国政府郑重承诺2030年实现碳峰值,2060年实现碳中和。非化石能源的使用率预计将从20 %增加到25 %,森林蓄积量将从4500万立方米增加到60亿立方米。为了实现中国的目标,国内正在推动全面的绿色转型,并正在构建一个基于清洁、高效、绿色和安全的现代质量管理体系。中国政府旨在通过碳捕获技术和植树造林来平衡释放的CO2排放和碳汇,从而实现“零碳排放”。认识到这一点,许多相关研究都有碳中和(CPCN)的目标。

    近期关于中国碳排放和碳峰值的研究主要集中在三个方面:中国能否实现碳峰值目标,碳峰值何时可能实现,以及不同的发展方式如何影响碳峰值的时间。

    尽管目前的研究已经取得了一些关于中国碳排放和碳汇的成果,但不同研究之间存在显著差异,目前尚不清楚中国碳排放和碳汇的长期时空变化是否表现出特定的空间模式,如湖线。因此,基于排放因子、库存法、涡动协方差方法,该研究计算了中国的碳排放(2003-2018年)和陆地碳汇(2003-2020年)。从湖线空间格局的角度分析了碳排放和陆地碳汇的时空演变和平衡状态。其目的是加深对中国碳排放和陆地碳汇之间时空关系的理解,并为支持碳相关政策的调整和促进中国CPCN的实现提供替代见解。

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实验:北京师范大学水科学学院,城市水循环与海绵城市技术北京重点实验室收集了16种统计数据,包括关于能源消耗和农业生产资料的信息。能源消耗数据包括原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油和天然气,农业生产资料数据包括化肥、农药、农用地膜、牲畜存栏量以及灌溉土地、稻田、森林和草地以及耕地面积(表1)。这些数据用于计算能源消耗、农业活动和CH4的碳排放。根据各省的空间尺度和研究的时间尺度处理的数据被用作碳排放公式的输入,以计算三种类型的碳排放。

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遥感和气象数据:为了计算陆地碳汇并分析其变化,该实验室收集的地表植被数据、土地利用和覆盖数据以及气象数据(表2)。地表植被数据用于计算陆地碳汇,净初级生产力数据来自中分辨率成像光谱仪的MYD17A3HGF产品(单位:千克/平方米/年)。空间分辨率为500米,时间分辨率为8天,分析期为2003-2020年。数据产品的比例因子为0.0001,无效日期范围为32761–32767。

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结果:研究结果表明,碳排放量显著增加。在2003年至2018年期间(图2)。2003年,中国大陆的碳排放总量为7.90皮克,但2018年达到18.95皮克,即15年间增长了2.40倍。同时,31个省份的平均排放力显著上升;平均排放量值在2003年为2.549亿吨,2018年为6.1127亿吨,即以每年2336万吨的速度呈显著增长趋势(R2 = 0.94,p《0.01)。

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图2:中国陆地生态系统的碳排放,包括31个省份(2003–2018年)。

排放量较高的省份位于中国大陆东部沿海以及北部、东北部、西南部和中西部能源区。这些省份的社会经济状况在这两个时期有所不同,但一些省份不仅在第一时期而且在第二时期都有很高的经济发展速度。东部沿海地区是中国重要的经济带,该地区的广东、江苏、山东和浙江等省的碳排放量很高。中国北部的河南省和河北省也有很高的碳排放量。在中国东北,黑龙江省有一个巨大的经济作物基地,在第一阶段产生了大量的碳排放。同样是在第一个时期,包括山西、陕西和内蒙古在内的中国中西部能源区碳排放量很高,中国西南部欠发达的四川和贵州省也是如此。

结论:该研究基于排放因子法、库存法和涡度协方差法,得出的结果如下。与碳排放的增加相比,碳汇的增加有限,企业社会责任仍然不足,通常维持在10%左右。因此,必须采取更有力的政策来控制碳排放和增加碳汇。中国的碳排放量从2003年的7.90皮克大幅增加到2018年的18.95皮克。2012年后,中国进入减排阶段,碳排放增长率从2003年至2011年期间的1皮克/年降至2012年至2018年期间的0.30皮克/年。陆地碳汇量也从2003年的1.18皮克缓慢增加到2020年的1.39皮克,但与碳排放量相比,其增加速度有限。碳排放和碳汇的湖线空间格局显示出一种不平衡状态,这有可能打破中国现有的隐含的人-碳关系。这种不平衡主要体现在湖线西北侧省份碳排放排名及其占中国碳排放总量的比例加速上升。然而,它们的GDP排名并没有明显改善,而湖线东南侧的省份对GDP和中国陆地碳汇的贡献最大。该研究旨在了解中国碳排放与陆地碳汇之间的时空关系,并为碳相关政策的调整提供不同的见解,从而促进CPCN的实现。

来源:Cai, Zihao Pan, Yifan Zhu, Danyang Feng, Baichi Zhou,Limited terrestrial carbon sinks and increasing carbon emissions from the Hu Line spatial pattern perspective in China,Ecological Indicators,

Volume 162,2024,112035,ISSN 1470-160X,


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