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    碳中和評估與預測預估方法研究進展

    2024-03-10 08:52:12秦云肖風勁於琍陸波劉秋鋒
    中國環(huán)境管理 2024年1期
    關(guān)鍵詞:預估排放量情景

    秦云,肖風勁,於琍,陸波,劉秋鋒

    ( 1.國家氣候中心,北京 100081;2.中國氣象局氣候預測研究重點開放實驗室,北京 100081 )

    引言

    工業(yè)革命以來,人類活動排放了大量的溫室氣體,造成了大氣中的溫室氣體濃度增加,溫室效應增強,導致全球氣候變暖,對人類和生態(tài)系統(tǒng)造成了多種不利影響[1–4]。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第六次評估報告指出,每1 萬億t CO2的排放約引起0.45℃的溫升[1]。如果控制溫升不超過1.5℃,剩余排放空間則不到4200 億t CO2;如果維持當前的排放速率,碳排放空間將在10年之內(nèi)用盡[5]。為了減緩全球氣候變暖,截至2023年1月,全球已有198個國家或國家集團提出或考慮提出碳中和目標①數(shù)據(jù)來源:https://zerotracker.net。;多數(shù)發(fā)達國家提出的碳中和目標年是2050年,英國、法國、加拿大、美國、澳大利亞、韓國和日本等均承諾2050年前實現(xiàn)碳中和,發(fā)展中國家則相對較晚,印度的目標年是2070年[6–9]。2020年,中國國家主席習近平在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出中國“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值,努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”的氣候承諾[10,11]。張雅欣等[12]通過對國際碳中和行動的趨勢分析和評述,認為碳中和正在成為全球氣候行動關(guān)注的重要內(nèi)容,對于推進全球應對氣候變化具有積極意義。

    碳中和(carbon neutrality)概念具有廣義和狹義之分,廣義理解為溫室氣體中和等相關(guān)概念的統(tǒng)稱,狹義理解則僅指CO2中和[13]??紤]到目前非CO2溫室氣體的排放源與排放機制、檢測手段、溫室氣體效應等存在很大的不確定性,方精云[14]建議使用狹義的碳中和概念。IPCC 第六次評估報告給出的碳中和定義是,化石燃料使用、土地利用改變等人類活動向大氣中排放的CO2(稱為碳源)與植樹造林,碳捕獲、利用與封存(CCUS)等人為方式從大氣中去除的CO2(稱為碳匯)達到平衡[1,5,15]。在全球尺度,碳中和等同于CO2凈零排放;在次全球尺度(包括區(qū)域、國家和次國家尺度等),CO2凈零排放指領(lǐng)土或管轄范圍內(nèi)的直接碳排放全部被去除,而碳中和一般還包括間接碳排放[1,7,16]。

    無論廣義概念還是狹義概念,碳中和均強調(diào)碳源碳匯是通過人類作用產(chǎn)生的。人類活動碳排放主要來源于化石能源燃燒活動排放CO2,化石能源開采過程中的煤礦坑氣、天然氣泄漏排放CO2和CH4,水泥、石灰、化工等工業(yè)生產(chǎn)過程排放CO2、N2O、HFCs、PFCs 和SF6等,水稻田、牛羊等反芻動物消化過程排放CH4,廢棄物處理排放CH4和N2O 以及森林砍伐、退耕還林、農(nóng)田管理等土地利用/覆被變化造成的碳排放等[2,17,18]。人為方式的碳去除(carbon removal)主要有三種途徑,即基于自然的解決方案、增強自然過程的措施和基于技術(shù)的解決方案[19]。基于自然的解決方案主要包括植樹造林和再造林(afforestation and reforestation)、恢復沿海植被生態(tài)系統(tǒng)和海洋生態(tài)環(huán)境等,該途徑成本相對較低,并且能帶來多重效益,但會受到土地利用的限制而不能無限固碳[20];增強自然過程的措施主要包括生物炭、增強風化、海洋堿化和海洋施肥,目前這些技術(shù)仍需要進一步調(diào)查和研究,以了解其碳去除潛力、成本和風險等[21];基于技術(shù)的解決方案一般指CCUS 技術(shù),主要包括直接空氣捕獲和生物質(zhì)能碳捕獲與封存,通過CCUS 技術(shù)大規(guī)模地固碳目前在實際應用中還存在較大困難,短期內(nèi)不會成為碳去除的主要方式[14,22]。

    對碳排放量和碳去除量進行準確的估算,有助于摸清碳排放現(xiàn)狀和碳匯能力,為決策者制定減排和增匯政策提供科學指導,便于采取有效的措施和行動應對氣候變化;對碳排放量和碳去除量進行合理的預測預估,有助于掌握碳排放可能的變化趨勢,預測碳達峰的時間,促進碳中和目標的實現(xiàn)。對于碳排放量的估算,國內(nèi)外已有多種方法進行統(tǒng)計。目前,在碳排放量核算的研究中,由于數(shù)據(jù)來源、統(tǒng)計口徑、排放因子和核算范圍不同,核算結(jié)果存在較大差異,這使得碳排放量在不同程度上被高估或低估[23]。對于碳去除量的估算,目前一般考慮的是海陸生態(tài)系統(tǒng)碳匯,并且不同方法估算的生態(tài)系統(tǒng)碳匯結(jié)果存在較大差異[24]。在預測預估方面,一般采用情景分析法,但情景設置沒有統(tǒng)一的標準,缺乏可比性[25,26]。國內(nèi)外已有大量的關(guān)于碳排放量或碳去除量單方面的預測預估研究,近些年來,隨著碳中和目標的提出,越來越多的研究關(guān)注碳中和的預測預估。

    本文分別對碳排放量和碳去除量的估算與預測預估方法進行梳理,闡述方法的原理、優(yōu)缺點及適用范圍,對于復雜模型采用舉例的方式闡述其方法特點,以期為準確評估碳中和現(xiàn)狀以及預測預估未來情景下實現(xiàn)碳中和目標的可能性和路徑提供方法論參考。

    1 碳中和評估方法

    1.1 碳中和評估基本流程

    在進行碳中和評估時,首先應明確碳源和碳匯的估算范圍。碳排放可以分為直接碳排放和間接碳排放;前者是指核算邊界內(nèi)的全部碳排放,后者是指從核算邊界外部輸入但在內(nèi)部產(chǎn)生的碳排放[17,27]。溫室氣體核算體系提出了三種碳排放核算范圍,即范圍1:邊界內(nèi)的所有直接碳排放,主要包括邊界內(nèi)部能源活動(工業(yè)、交通和建筑等)、工業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、土地利用變化和林業(yè)、廢棄物處理等產(chǎn)生的排放;范圍2:發(fā)生在邊界外的與能源相關(guān)的間接碳排放,主要包括為滿足邊界內(nèi)消費而外購的電力、供熱和制冷等二次能源生產(chǎn)所產(chǎn)生的排放;范圍3:發(fā)生在邊界外的但未被范圍2 包括的其他間接碳排放,主要包括從邊界外購買的所有物品在生產(chǎn)、運輸、使用和廢棄物處理環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的排放[27–30]。理論上,碳排放應涵蓋范圍1、范圍2 和范圍3,但目前國際上還沒有明確的估算范圍,研究中一般是根據(jù)需要自行規(guī)定。

    其次,應明確碳中和評估對象。如果將評估對象限定為CO2,即狹義上的碳中和,則估算時只需考慮人類活動中排放CO2的環(huán)節(jié);如果將非CO2溫室氣體也作為評估對象,即廣義上的碳中和,則需將人類活動排放的非CO2溫室氣體折算成CO2當量進行統(tǒng)計。與此同時,碳匯的估算對象應與碳源的保持一致。依據(jù)IPCC 第六次評估報告對碳中和的定義,評估對象則僅為CO2,但考慮到非CO2溫室氣體對氣候變化的貢獻較大,不少研究納入了CH4和N2O 等溫室氣體。例如,胡歡等[31]對河北省碳源碳匯進行估算時,同時考慮能源和工業(yè)領(lǐng)域排放的CO2以及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域牲畜腸道發(fā)酵等排放的CH4。

    最后,分別梳理碳源和碳匯途徑,估算各種途徑的碳排放量或碳去除量,并進行匯總統(tǒng)計,比較兩者是否處于平衡狀態(tài)(圖1)。值得注意的是,碳中和評估一般以年為時間單位,如果人為碳排放量等于人為碳去除量,并且此后不再出現(xiàn)凈排放,則表明被評估區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了碳中和[7]。

    圖1 碳中和評估基本流程

    由于目前的CCUS 技術(shù)在實際應用中還存在較大困難,在人為碳去除量的估算階段,可僅考慮基于自然的解決方案,即通過人工植樹造林和再造林、恢復沿海植被生態(tài)系統(tǒng)和海洋生態(tài)環(huán)境等形成的海陸生態(tài)系統(tǒng)碳匯。其中,陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯在不考慮生態(tài)系統(tǒng)干擾情況下等于凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP),即凈初級生產(chǎn)力(NPP)減去土壤異養(yǎng)呼吸消耗的碳(Rh)[32–34]。

    1.2 碳排放量的估算

    碳排放量的估算方法可以分為三大類:用于支撐碳交易市場的碳排放核算方法,面向消費側(cè)碳排放的估算方法,基于因素分解法的碳排放計量方法[35](表1)。第一類方法源于《2006年IPCC 國家溫室氣體清單指南》,主要包括排放系數(shù)法、實測法和質(zhì)量平衡法三種核算方法[36];第二類方法用于計算消費側(cè)碳排放,主要有投入產(chǎn)出法[17,37];第三類方法是將碳排放的變化分解為幾個因素變化的疊加作用,通過構(gòu)建各種模型來對碳排放量進行估算,主要包括Kaya 模型、IPAT 模型、

    表1 幾種常見的碳排放量估算方法

    STIRPAT (Stochastic Impact by Regression on Population,Affluence and Technology)模型等結(jié)構(gòu)分解法和對數(shù)平均權(quán)重Divisia 指數(shù)(LMDI)模型、Laspeyres 模型等指數(shù)分解法,該類方法可以對影響碳排放量變化的核心因素進行分解研究,解析不同因素對碳排放量的持續(xù)性及貢獻度,為促進階段性的低碳政策的制定提供理論基礎(chǔ)[17,35,38]。

    排放系數(shù)法是國內(nèi)外溫室氣體清單編制的主要依據(jù),覆蓋了能源活動、工業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、土地利用變化和林業(yè)、廢棄物處理等各個領(lǐng)域,是目前應用最為廣泛的碳排放核算方法[17]。實測法對采集樣品的代表性要求較高,為了得到較為準確的數(shù)據(jù),常常需測量多次再取平均值,需要投入大量的人力物力,成本較高。目前,采用實測法對碳排放量進行估算的案例較少,主要用于鍋爐燃燒過程廢氣污染物和生態(tài)系統(tǒng)碳排放量的估算[42,43]。質(zhì)量平衡法主要用于土地利用變化和林業(yè)領(lǐng)域,通過活體生物量碳貯量和死亡有機物庫中碳含量的差異來估算碳排放量[44,45]。投入產(chǎn)出法是國際貿(mào)易中碳排放研究的主要方法,又可以細分為單區(qū)域投入產(chǎn)出模型和多區(qū)域投入產(chǎn)出模型,前者適合分析碳排放對一個國家或區(qū)域產(chǎn)生的影響,后者適合分析碳排放對多個國家或區(qū)域產(chǎn)生的影響[17,37]。Kaya 模型屬于動態(tài)變化分析模型,應用時間早,使用范圍廣,計算簡單,是目前分析碳排放量影響因素的主流分析方法;它的變形IPAT 模型、STIRPAT 模型和LMDI 模型等同樣具有廣泛的應用[35]。盡管估算方法較多,但缺乏不同方法之間的對比驗證,在未來研究中有待利用同一套數(shù)據(jù)對不同方法估算的結(jié)果進行比較和評價。

    1.3 碳去除量的估算

    陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯估算方法按植被生產(chǎn)力與氣候的關(guān)系可以分為統(tǒng)計模型法、機理模型法和遙感模型法三大類(表2)。統(tǒng)計模型法是利用溫度、降水等氣候因子與植被生產(chǎn)力的相關(guān)關(guān)系來估算碳匯,提出時間較早,具有簡單易操作等特點,但因其模型參數(shù)屬于經(jīng)驗參數(shù),因此在應用方面受到了限制。機理模型法是基于已有的一些描述生態(tài)系統(tǒng)碳過程模型或耦合氣候模式,來模擬生態(tài)系統(tǒng)碳收支狀況,從而估算碳匯,具有理論框架完整、過程機理清晰等優(yōu)點,但模擬結(jié)果還存在較大的不確定性[1,46]。遙感模型法是基于光能利用率原理,借助于遙感信息或結(jié)合氣象觀測來估算碳匯,具有空間上觀測范圍大等優(yōu)點,但會受到天氣因素等影響而出現(xiàn)成片的缺失,光能利用率等參數(shù)取值的不確定性會對估算結(jié)果造成較大影響,并且不具備對未來碳去除量進行預測預估的能力[47]。當模型不能直接估算NEP 時,可結(jié)合土壤呼吸估算模型,從估算的NPP 中扣除Rh,間接計算出NEP[48]。

    表2 陸地生態(tài)系統(tǒng)碳去除量估算方法

    陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯估算方法按結(jié)構(gòu)方向可以分為“自下而上”(bottom-up)和“自上而下”(top-down)兩大類?!白韵露稀狈椒ㄊ侵笇狱c或網(wǎng)格尺度的地面觀測、模擬結(jié)果推廣至區(qū)域尺度,主要包括清查法、渦度相關(guān)法和機理模型法等;“自上而下”方法主要是指基于大氣CO2濃度反演陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯,即大氣反演法[24,38]。清查法是通過調(diào)查樣地植被和土壤的平均碳密度來估算陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量,雖然精度高,但應用成本也高,一般被用于其他方法的驗證[45]。渦度相關(guān)法是利用微氣象學原理,直接測定固定覆蓋范圍內(nèi)陸地生態(tài)系統(tǒng)與大氣間的凈CO2交換量,據(jù)此通過尺度上演(upscaling)估算區(qū)域尺度的NEP,從而估算碳吸收量[61,62]。渦度相關(guān)法可實現(xiàn)精細時間尺度生態(tài)系統(tǒng)碳通量的長期連續(xù)定位觀測,但因其在區(qū)域尺度上易受到人為因素影響,通常很少用于直接估算區(qū)域尺度上的碳匯大小,主要用于理解生態(tài)系統(tǒng)尺度上碳循環(huán)對氣候變化的響應過程[24]。大氣反演法是利用大氣傳輸模型,由全球觀測網(wǎng)絡測得的大氣CO2濃度的時空變化梯度反推區(qū)域碳收支,可以估算大尺度的碳匯實時變化,但受到空間分辨率低、精度受大氣CO2觀測站的分布密度等因素限制[24,63]。

    海洋生態(tài)系統(tǒng)碳匯估算相關(guān)的研究較少,方法上存在指標體系不完善、邊界不明晰等問題,缺乏定量分析、系統(tǒng)研究和宏觀評估[64,65]。

    對于碳去除量的估算,越來越多的研究采用兩種或多種方法的結(jié)合,這樣可以充分利用各自的優(yōu)點,提高估算的準確性。例如,劉璐璐等[66]利用GLOPEM-CEVSA 耦合模型估算并分析了長江源區(qū)1997—2012年NPP 的時空變化特征。

    2 碳中和預測預估方法

    2.1 碳排放量的預測預估

    碳排放量的預測預估,一般采用情景分析法,在對各種相關(guān)因素判斷的情況下,預測未來短期的碳排放量,或?qū)Σ煌鐣l(fā)展情景下的中長期碳排放變化趨勢進行預估。針對不同的領(lǐng)域,碳排放預測預估模型可分為能源系統(tǒng)分析模型和土地利用排放分析模型兩大類別,前者主要有動態(tài)經(jīng)濟模型、一般均衡(CGE)模型或部分均衡模型以及技術(shù)經(jīng)濟分析模型等[23],后者主要有CLUE-S (Conversion of Land Use and its Effects at Small region extent)模型等[67](表3)。其中,動態(tài)經(jīng)濟模型可參照碳排放量估算方法中的第三類方法,常用的技術(shù)經(jīng)濟分析模型有LEAP(Low Emissions Analysis Platform)、TIMES (The Integrated MARKAL-EFOM System)和AIM/End-Use(AsiaPacific Integrated Model/End-Use)模型等。近些年來,越來越多復雜的綜合評估模型用于對未來碳排放的預測預估,具有代表性的有IMAGE (Integrated Model to Assess the Greenhouse Effect)模型、GCAM(Global Change Analysis Model)模型、AIM/CGE(Asia-Pacific Integrated Model/Computable General Equilibrium)模型、MESSAGE-GLOBIOM (Model for Energy Supply Strategy Alternatives and their General Environmental Impact/Global Biosphere Management)模型、REMIND-MAgPIE (Regional Model of Investmentsand Development/Model for Agricultural Production and its Impact on the Environment)模型、WITCHGLOBIOM (World Induced Technical Change Hybrid/Global Biosphere Management)模型和IMED (Integrated Model of Energy,Environment and Economy for Sustainable Development)模型等[23,68]。

    表3 幾種常見的碳排放量預測預估方法

    STIRPAT 模型是一種因素分解模型,通過預測各個因素未來的變化來預測碳排放,結(jié)構(gòu)相對簡單,應用最早,也最為廣泛。CGE 模型、LEAP 模型和TIMES 模型均是以政策制定為導向的,CGE 模型主要針對碳稅、碳交易等以碳定價政策,LEAP模型和TIMES 模型則面向能源領(lǐng)域的節(jié)能減排政策。CLUE-S 模型是通過模擬未來情景下土地利用格局變化來進一步模擬碳排放變化,行業(yè)針對性較強。GCAM 模型覆蓋所有排放源,結(jié)構(gòu)復雜,功能強大,可用于探索氣候變化減緩政策,包括碳稅、碳交易和能源技術(shù)的加速部署等。IMED 模型是中國自主研發(fā)的綜合評估模型,具備從多個角度分析評估多學科復雜系統(tǒng)問題的能力,可用于中國、區(qū)域和全球的綠色低碳轉(zhuǎn)型研究。

    以上碳排放量預測預估模型已有不少應用。張帆等[70]基于STIRPAT 模型,在五種共享社會經(jīng)濟路徑(SSPs)情景下,評估了人口、經(jīng)濟和受教育程度對碳排放的影響,預估了我國2020—2100年的碳排放變化特征。王勇等[71]通過構(gòu)建包含七個部門的CGE模型,根據(jù)投入產(chǎn)出表編制社會核算矩陣,通過直接交叉熵法對矩陣進行平衡,模擬評估了我國在2025年、2030年和2035年實現(xiàn)碳排放達峰的經(jīng)濟影響。李新等[72]通過構(gòu)建LEAP 模型,分析了京津冀地區(qū)鋼鐵行業(yè)在單一政策情景(分別為規(guī)模減排、結(jié)構(gòu)減排、技術(shù)減排和末端治理)和組合政策情景下2015—2030年的主要污染物和CO2排放量及相應的減排影響;黃瑩等[73]基于LEAP 模型,模擬了政策情景、低碳情景和綠色低碳情景下廣州交通領(lǐng)域2016—2050年的能源消費需求和CO2排放趨勢。馬丁和陳文穎[26]利用TIMES 模型,模擬了參考情景和三個達峰情景下我國2010—2050年的CO2排放量及其在各部門所占的比例,并評估了CO2減排的關(guān)鍵部門和關(guān)鍵措施的減排貢獻。顧漢龍等[74]利用CLUE-S 模型對法庫縣2019年土地利用變化格局進行模擬與驗證,并設置基線情景、農(nóng)業(yè)發(fā)展、建設發(fā)展、生態(tài)保護、土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化五種情景對2030年的碳排放量進行了預測。從上述應用案例可以看出,碳排放量預測預估的情景設計較為多樣,具有一定程度的主觀性,不同模型之間缺乏可比性。目前,這類模型大部分是以政策制定為導向,鮮有針對碳中和的預測預估,情景設計上與碳去除量預測預估相匹配的較少。

    2.2 碳去除量的預測預估

    在進行碳去除量的預測預估時,除了考慮基于自然的解決方案的碳匯,還應考慮增強自然過程的措施以及基于技術(shù)的解決方案固定的碳[75]。第一種途徑主要是在未來情景下預測預估NPP 和NEP 等生態(tài)指標的變化趨勢,不僅要考慮已經(jīng)存在的陸地植被等的固碳量,而且要考慮新造林面積的變化[76]。后兩種途徑主要考慮未來技術(shù)的突破及規(guī)?;瘧玫目赡苄?,分析不同社會發(fā)展情景下潛在固碳水平,預測預估碳去除量的變化趨勢。目前,有關(guān)NPP 預測預估方面的研究大部分采用的是第一種途徑[77],后兩種途徑由于還存在很多不確定性,相關(guān)研究較少。

    在眾多生態(tài)系統(tǒng)碳匯估算方法類別中,統(tǒng)計模型法和機理模型法可用于碳去除量的預測預估,其中,Miami 模型、周廣勝模型等統(tǒng)計模型與AVIM 模型、CEVSA 模型、PnET 模型等機理模型較為常見。周秉榮等[78]采用周廣勝模型建立了三江源區(qū)植被NPP 估算模型,并模擬了IPCC 排放情景特別報告(SRES)A1B 排放情景下2011—2100年該區(qū)域植被NPP 的空間分布和變化趨勢。何勇等[56]用HadCM3 模式數(shù)據(jù)驅(qū)動AVIM 模型,分別模擬了區(qū)域資源情景和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展情景下中國未來(2001—2050年)陸地植被年平均NPP 的變化趨勢。Wang 等[79]基于森林生態(tài)系統(tǒng)模型PnET-II,對美國路易斯安那州亞熱帶地區(qū)在SRES A1B、A2 和B1 三種排放情景下2000—2050年的NPP年值進行了預估。Gu 等[80]利用CEVSA 模型,預估了長江經(jīng)濟帶在RCP4.5 和RCP8.5 兩種溫室氣體排放情景下2021—2099年植被碳和土壤有機碳儲量的變化。這些模型大部分是根據(jù)IPCC 提供的情景進行的預測預估,但是情景的設計和名稱會隨著IPCC評估報告的更新而出現(xiàn)差異(表4)。

    表4 歷次IPCC評估報告情景設計[1,81,82]

    近些年來,越來越多的研究利用生態(tài)系統(tǒng)機理模型與大氣環(huán)流模式等其他系統(tǒng)模型耦合在一起的地球系統(tǒng)模式來對植被NPP 或NEP 進行估算,如HadGEM2-ES 模式、CESM1-BGC 模式、CanESM2模式和BCC-CSM1.1 模式等[83],適合研究變化復雜、時間尺度長、空間范圍大的植被NPP 或NEP 的變化趨勢。朱再春等[84]利用耦合模式比較計劃第五階段(CMIP5)中的15 個地球系統(tǒng)模式在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5 三種溫室氣體排放情景下的模擬結(jié)果,分析了未來陸地生態(tài)系統(tǒng)NPP 總量的變化特征。這類模式相比于單一的生態(tài)系統(tǒng)機理模型具有明顯的優(yōu)勢,成為未來應用的發(fā)展趨勢。

    3 討論、結(jié)論與展望

    碳中和評估與預測預估是實現(xiàn)碳中和目標的科學基礎(chǔ),對碳排放量和碳去除量進行準確的估算,可以幫助決策者制定減排和增匯政策,促進實現(xiàn)碳中和目標。本文首先闡述了碳中和評估基本流程,然后分別從碳排放量的估算、碳去除量的估算、碳排放量的預測預估以及碳去除量的預測預估四個方面進行方法上的梳理,闡述了各種方法的原理,并分析了其優(yōu)缺點及適用范圍,為研究者提供方法上的參考。

    碳中和評估與預測預估過程中存在估算范圍不明確、評估對象存在爭議、人為碳去除的界定比較模糊、碳排放量和碳去除量的預測預估在情景設計上二者不匹配等問題。目前,國際上對于碳中和評估沒有明確的估算范圍,既可以是直接碳排放,也可以包含間接碳排放,導致即使研究區(qū)相同估算的結(jié)果也可能存在差異。狹義上的碳中和評估對象僅指CO2,而廣義上則包含其他非CO2溫室氣體,研究中應選擇狹義概念還是廣義概念仍然存在爭議。雖然在能源和工業(yè)領(lǐng)域CO2排放占主導地位,其他溫室氣體由于比例較小可以忽略,但在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可能主要的碳排放來源是CH4和N2O 等[85,86],這些非CO2溫室氣體具有較大的全球變暖潛勢,對全球升溫具有較大的貢獻,而如果采用狹義概念,它們帶來的影響難以得到重視,不利于減緩和適應氣候變化。碳的人為去除和自然去除界線比較模糊,難以區(qū)分。一方面,天然林由于被劃定成了保護區(qū),在一定程度上耗費了人力物力,其固碳量是否應算作人為去除存在爭議;另一方面,人工林如果長時間缺乏管理,隨著生態(tài)系統(tǒng)的自然演替,若干年后將和天然林無異,此時的固碳量是否仍算作人為去除也存在爭議。碳排放的情景設計和碳去除的不匹配,而這兩方面情景很可能存在某種內(nèi)在聯(lián)系,因此不能直接進行組合設計,這阻礙了碳中和預測預估工作的進行。上述問題會給研究結(jié)果帶來較大的不確定性,在未來的研究中需要明確估算范圍和評估對象,厘清人為碳去除的邊界,形成統(tǒng)一的標準,有利于碳減排政策的實施和碳中和目標的實現(xiàn)。

    在預測預估方面,碳排放量一般采用情景分析法進行預測預估,主要的情景包括與減排相關(guān)的政策情景和社會發(fā)展情景,其本質(zhì)均是碳排放的控制情景,目的側(cè)重于通過比較不同碳排放情景來研究其對社會經(jīng)濟等的影響,從而制定出最優(yōu)的發(fā)展政策;而反過來,也可以結(jié)合已出臺的規(guī)劃和政策以及確定的發(fā)展目標等對近期碳排放量進行較為準確的預測,如我國出臺的《2030年前碳達峰行動方案》中確定了“到2025年,非化石能源消費比重達到20%左右,單位GDP 能源消耗比2020年下降13.5%,單位GDP CO2排放比2020年下降18%”“到2030年,非化石能源消費比重達到25%左右,單位GDP CO2排放比2005年下降65%以上”等目標[87]。碳去除量的預測預估情景主要包括未來碳排放情景和社會發(fā)展情景,而未來碳排放又依賴于社會發(fā)展路徑,在IPCC 最新評估報告中預估采用的是SSPs 情景[1],因此,結(jié)合碳排放量和碳去除量的預測預估情景設計,建議采用如SSPs 的社會發(fā)展情景,來實現(xiàn)對碳中和的預測預估。

    大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新一代信息技術(shù)的不斷深入發(fā)展,為碳中和評估與預測預估賦予了新的力量。建立CO2排放總量控制體系是最終實現(xiàn)碳達峰、碳中和的核心問題,其涉及大量數(shù)據(jù)的收集、計算和管理,并且要求能夠進行實時更新;未來有望通過將碳排放量和碳去除量的評估和預測預估方法進行集成,采用多種方法得到的平均值作為評估和預測預估結(jié)果,彌補單一方法估算的不足,通過構(gòu)建碳中和數(shù)字孿生模型,研發(fā)智能決策系統(tǒng),促進碳中和目標的實現(xiàn)。

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