全球甲烷排放量年度估计1860-1994_大气科学_科研数据集

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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

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

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

海南岛甲烷浓度与关键气候因子的季节性关联特征
速率,促进了甲烷的排放 [10] ;气温则通过影响生物系统中的反应速
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 .


(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

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

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

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

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。

中国环境统计年鉴2018:全世界主要年份温室气体排放统计(1994-2012)(五)

中国环境统计年鉴2018:全世界主要年份温室气体排放统计(1994-2012)(五)

国家或地区
斯洛文尼亚 所罗门群岛 南非 西班牙 斯里兰卡 苏丹 苏里南 斯威士兰 瑞典 瑞士 塔吉克斯坦 泰国 马其顿 东帝汶 多哥 汤加 特立尼达和多巴哥 突尼斯 土耳其 土库曼斯坦 图瓦卢 乌干达 乌克兰 阿拉伯联合酋长国 英国 坦桑尼亚 美国 乌拉圭 乌兹别克斯坦 瓦努阿图 委内瑞拉 越南 也门 赞比亚 津巴布韦
57.61
-20.79
2012
51.49
-2.84
2010
8.18
-66.16
2000
236.95
2009
11.49
-13.32
2010
1.28
2000
4.92
2000
0.25
1990
16.01
2000
34.24
2012
439.87
133.44
2004
75.41
1994
0.01
2000
27.56
2012
五) 人均温室气体排放量(吨二氧化碳当量/人)
9.17 0.84 9.37 7.31 1.00 2.42 6.83 7.98 6.04 6.42 1.08 3.78 5.58 1.21 1.01 2.50 13.10 3.53 5.88 16.06 0.61 1.16 8.88 43.58 9.22 1.35 20.61 10.91 7.71 1.82 4.75 3.31 1.45 1.36 5.48
全世界主要年份温室气体排放统计(1994-2012)(五)
最近年份
温室气体排放总量比(1百99万0吨年二增氧减化(%碳)当量)
2012
18.91
2.53
1994
0.29
1994

美国油气行业国家温室气体清单和报送体系

美国油气行业国家温室气体清单和报送体系

杨罕玲,2001年毕业于美国路易斯·克拉克法学院(LewisandClarkLawSchool),法律博士,美国环保协会纽约办公室能源转型 亚洲,高级总监,主要研究方向为气候环境能源政策。

E mail:hyang@edf.org。

美国油气行业国家温室气体清单和报送体系杨罕玲1 赵一炜2,3(1.美国环保协会纽约办公室;2.石油石化污染物控制与处理国家重点实验室;3.中国石油集团安全环保技术研究院有限公司)摘 要 甲烷是由人类活动造成的仅次于二氧化碳的第二大温室气体,大幅度减少甲烷排放有助于降低近期温升,是实现巴黎协定目标的必要手段,也是中国实现“碳中和”目标的重要抓手。

相比其他排放源,油气行业的甲烷减排最快、最有经济性。

而有效的减排政策和监管必须建立在完整、准确的甲烷排放清单基础上。

文章以甲烷为重点,概述了美国国家温室气体清单和油气行业的报送制度,介绍了两个报送体系的覆盖范围、要求等相关差异,说明了设施界定、排放因子和活动水平来源、监测方法以及有待改进之处,并针对中国油气行业甲烷排放数据的质量改善提出了建议。

关键词 全球变暖;甲烷减排;石油和天然气;温室气体清单;碳中和DOI:10.3969/j.issn.1005 3158.2022.01.001 文章编号:1005 3158(2022)01 0001 08犖犪狋犻狅狀犪犾犌狉犲犲狀犺狅狌狊犲犌犪狊犐狀狏犲狀狋狅狉狔犪狀犱犚犲狆狅狉狋犻狀犵犛狔狊狋犲犿犳狅狉犝.犛.犗犻犾犪狀犱犌犪狊犐狀犱狌狊狋狉狔YangHanling1 ZhaoYiwei2,3(1.犈狀狏犻狉狅狀犿犲狀狋犪犾犇犲犳犲狀狊犲犉狌狀犱犖犲狑犢狅狉犽犗犳犳犻犮犲;2.犛狋犪狋犲犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犘犲狋狉狅犾犲狌犿犘狅犾犾狌狋犻狅狀犆狅狀狋狉狅犾犪狀犱犜狉犲犪狋犿犲狀狋;3.犆犖犘犆犚犲狊犲犪狉犮犺犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犛犪犳犲狋狔牔犈狀狏犻狉狅狀犿犲狀狋犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔)犃犅犛犜犚犃犆犜 Methaneisthesecondlargestanthropogenicgreenhousegasnexttocarbondioxide.Significantlyreducingmethaneemissionswillhelpavertnear termtemperatureriseandmeettheParisclimategoals.Also,itprovidesanimportantanchorforChinatoachievecarbonneutralitytarget.Comparedwithotheremissionsources,reducingmethaneemissionsfromtheoilandgasindustryisthefastestandmosteconomicalwaytoslowthespeedofwarming.Effectiveemissionreductionpoliciesandregulationsmustbebaseduponcomprehensiveandaccuratemethaneemissioninventory.Withafocusonmethane,thispaperprovidesanoverviewofU.S.nationalgreenhousegasinventorysystemandthereportingsysteminoil gasindustry,describesthedifferencesincoverageandrequirementsbetweenthetworeportingsystems,explainsthefacilitydefinitions,andsourcesforemissionfactorsandactivitydata.ThepaperconcludesbyproposingrecommendationsfortheimprovementofmonitoringmethodsandqualityofmethaneemissiondatainChina'soilandgasindustry.犓犈犢犠犗犚犇犛 globalwarming;methaneemissionsreduction;oilandgas;greenhousegasinventory;carbonneutrality0 引 言甲烷是一种强势的短寿命温室气体,其100年尺度下的全球增温潜势(GWP100)是二氧化碳的25倍,而其20年尺度下的全球增温潜势(GWP20)是二氧化碳的84倍。

最全碳排放数据库汇总!

最全碳排放数据库汇总!

最全碳排放数据库汇总!2022年9月14日,工信部、国资委、国家市场监管总局、国家知识产权局发布《关于印发原材料工业“三品”实施方案的通知》明确:强化绿色产品评价标准实施,建立重点产品全生命周期碳排放数据库,探索将原材料产品碳足迹指标纳入评价体系。

掌握科学、精准、系统性的碳排放数据统计体系是开展一系列工作确保“双碳”目标顺利实现的基础和前提。

鉴于国家、企业在进行碳排放核算过程中对碳排放碳数据的巨大需求,小编整理了15个碳排放数据库,并列出了数据库地址,与众同仁共同学习,建议收藏!目前,世界上几乎所有碳排放数据库、数据清单等都基于《IPCC国家温室气体清单指南》。

01中国产品全生命周期温室气体排放系数库(China Greenhouse Gas Emission Coefficient Library for Product Life Cycle)简介:为方便组织机构、企业和个人准确、便捷、统一地计算碳足迹,建立公开、透明、动态更新且覆盖较全面的中国产品全生命周期温室气体排放数据集,生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心联合北京师范大学生态环境治理研究中心、中山大学环境科学与工程学院,在中国城市温室气体工作组(CCG)统筹下,组织24家研究机构的54名专业研究人员,建设中国产品全生命周期温室气体排放系数集(2022)并且全部公开。

02中国碳核算数据库(China Emission Accounts and Datasets, CEADs)简介:中国碳核算数据库(CEADs)是由清华大学关大博教授团队于2016年创建,多年来得到了中华人民共和国科学技术部国际合作司、中国21世纪议程管理中心、国家自然科学基金委员会、英国研究理事会等相关机构的支持,致力于构建可交叉验证的多尺度碳排放核算方法体系,编制涵盖中国及其他发展中经济体碳核算清单,打造国家、区域、城市、基础设施多尺度统一、全口径、可验证的高空间精度、分社会经济部门、分能源品种品质的精细化碳核算数据平台。

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量作者:戴秋婷来源:《科技创新导报》2019年第33期摘; ;要:现今,全球环境问题日益明显,臭氧层空洞,光化学烟雾,全球变暖及其带来的自然灾害次数增加等与人类活动息息相关。

臭氧主要集中于平流层,可以吸收太阳辐射中的紫外波段(<320nm),有效减少到达地表的紫外辐射的强度,为地球表面的生命活动提供必要的保障。

自20世纪80年代以来,工业源的卤素化合物(如氟利昂、溴甲烷、氯仿等)的大量生产与使用催化了平流层臭氧层的分解,使得地表的紫外辐射暴露值增加。

1985年《蒙特利尔条约》的签署有效地遏制了全球范围内含卤素的分解臭氧的化合物的生产与使用。

本文通过美国海洋与大气署下属的全球大气观测网络中的溴甲烷浓度数据,分析了1995年后至今(2019年1月)的溴甲烷排放特征,并用箱式模型定量的评估得出,全球溴甲烷的自然源大小占到了大气中溴甲烷存量的92%以上。

关键词:臭氧层空洞; 蒙特利尔条约; 溴甲烷; 箱式模型; 自然源中图分类号:S41; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码:A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号:1674-098X(2019)11(c)-0119-041; 研究背景臭氧是一种温室气体,导致全球变暖,也能够对人类健康产生直接的影响。

更为重要的是,臭氧层对地球生物来说是重要的防护层。

臭氧主要分布在10~50km高度的平流层中,极大值则位于20~30km高度之间。

臭氧具有吸收太阳辐射中紫外波段的特性。

太阳辐射中UV-B波段(290~320nm)的紫外线有近90%被臭氧吸收,从而大大减弱了UV-B波段的紫外线到达地面的强度,进而保护人类不受到紫外线的危害。

平流层中的臭氧主要通过查普曼反应产生,即氧分子被波长小于240nm的太阳辐射分解后,形成游离态的氧自由基,这些氧自由基在其他空气分子(M)的作用下与一个氧分子结合而成臭氧分子[1]。

211122114_谋划甲烷控排双多边国际合作——基于G20_成员国甲烷排放结构的差异性

211122114_谋划甲烷控排双多边国际合作——基于G20_成员国甲烷排放结构的差异性

|张彦著——基于G20成员国甲烷排放结构的差异性THOUGHT OF BILATERAL AND MULTILATERAL COOPERATION ON METHANE EMISSION CONTROL BASED ON DIFFERENCES IN METHANE EMISSION PORTFOLIOS AMONG G20 MEMBERS中国应注重了解世界主要大国甲烷排放总量差异、结构差异等特征,在循证基础之上,谋划和拓展甲烷控排双多边国际合作。

国际甲烷控排已逐渐从科学共识走向政治共识,但在控排力度和约束机制上又存在新的国际气候谈判博弈焦点。

中国深度参与全球气候治理离不开与世界各国的密切合作,同时也面临着主要大国之间在监管制度、体系标准、技术手段上的博弈与竞合关系。

随着美欧发布甲烷控排战略并逐步通过国际组织平台塑造国际约束力,我国应注重了解世界主要大国甲烷排放总量差异、结构差异等特征,在循证基础之上,谋划和拓展甲烷控排双多边国际合作。

全球甲烷排放总量与结构自工业革命以来,甲烷对全球变暖的贡献率达30%(IEA,2022),全球大气中的甲烷浓度已从1750年工业化前约700ppb 增长到1875ppb 1,并仍在稳步上升。

快速和持续减少甲烷排放是限制近期全球变暖和改善空气质量的关键,也是实现《巴黎协定》1.5 摄氏度控温目标最具经济性和合理性的措施之一。

对甲烷排放量的估计有很大的不确定性,但最近的《全球甲烷预算》(Global Methane Budget)综合估计表明,全球甲烷年排放量约为5.7亿吨。

这包括来自自然源的排放(约占总排放的40%)和来自人类活动的排放(其余的60%,称为人为排放)。

《全球甲烷预算》综合了自上而下的研究和自下而上的估计结果,根据2008年至2017年的全球甲烷排放数据,在全球范围,人为甲烷排放的最大来源是农业,约占排放量的四分之一,紧随其后的是能源部门,包括煤矿开采、石油天然气生产、天然气和生物燃料燃烧的排放,以及废弃物填埋等造成的排放。

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量目前,全球温室气体正在逐年增加,其中甲烷是二氧化碳之后排放量最高的气体,也是人类活动的主要排放源之一。

除了人为排放外,自然源也会对甲烷的排放造成影响。

其中,溴甲烷是一种常见的天然甲烷源。

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量,可以为全球温室气体排放的研究提供重要参考,同时也有助于制定相应的环保政策。

箱式模型是通过模拟大气的运动、化学反应和传输过程等,来评估大气中污染物的浓度分布和运动特性的模型。

箱式模型可以粗略地描绘大气的空气交换过程和化学反应过程,从而帮助我们了解大气中污染物的来源和浓度分布。

利用该模型,可以方便地计算甲烷的自然源排放量。

首先,可以通过收集全球不同地区的甲烷排放数据,将这些数据转化成当地平均甲烷排放量,建立全球不同地区的甲烷排放量数据库。

然后,通过探测每个地区的特征物理化学参数(例如温度、湿度、大气化学反应活性等),并据此建立不同地区的箱式模型。

由于每个地区的环境条件不同,因此必须建立多个箱式模型。

接下来,我们可以利用所建立的不同地区的箱式模型,通过数值模拟的手段,计算甲烷的扩散和化学反应过程,并对甲烷的自然源排放量进行定量估计。

最后,将所得的数据进行统计分析,得出各地区甲烷的自然源排放量,并进一步推断全球溴甲烷的自然源排放量。

在进行箱式模型计算的过程中,还需考虑到一些因素,例如不同地区大气模式、甲烷浓度和排放量的年变化、大气环境的变化和污染物之间的复杂反应等。

此外,还需注意模型的误差和不确定性,以及数据的稳定性和可靠性。

利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量是一个比较精细且需消耗较多精力的工作。

但它有助于我们更好地认识气候变化和甲烷排放的本质,为我们的环境保护和建设提供科学依据。

中国油气行业甲烷逃逸排放核算与时空特征研究

中国油气行业甲烷逃逸排放核算与时空特征研究

中国油气行业甲烷逃逸排放核算与时空特征研究摘要甲烷是仅次于二氧化碳的第二大温室气体,油气开发利用的全产业链均会产生甲烷逃逸排放。

在2060年前实现碳中和的愿景下,我国油气行业的甲烷减排需求迫切,而准确地核算与评估甲烷逃逸排放是油气行业开展甲烷排放控制工作的前提。

本文采用《IPCC2006年国家温室气体清单指南(2019修订版)》推荐的排放因子,核算了2000—2017年我国油气行业甲烷逃逸排放,并分析了具体的时空演变特征。

结果表明,2000—2017年我国油气行业的甲烷逃逸排放持续增长,2000年所估算的区间范围为703.6 Gg(低排放情景)~970.4 Gg(高排放情景),到2017年增长为1697.3~3288.3 Gg;其中石油系统的甲烷排放先增加后下降,从2000年的561.9~648.0 Gg增长到2017年的696.6~783.0 Gg;天然气系统的甲烷排放保持持续增长,从2000年的141.7~322.5 Gg增长到2017年的1000.7~2505.3 Gg。

天然气系统相比于石油系统,其甲烷逃逸排放增长更快。

从具体的排放源类别来看,在以排放更低的技术和实践为主的低排放情景,油气行业的生产环节为关键排放源,而在排放更高的技术和实践为主的高排放情景下,天然气系统的运输环节也成为关键的排放源,表明这些排放源具有较大的减排潜力。

从空间特征来看,伴随油气资源勘探开发布局的变化,我国油气行业甲烷逃逸排放的分布总体呈现出由东北、华北地区向西北、西南地区转移的趋势;对比现有的清单研究结果发现,由于排放源完整性、核算方法和数据精度方面的差异,关于我国油气系统甲烷逃逸排放的估算研究仍存在较大的不确定性。

最后,从国家清单编制常态化、清单编制方法学完善、高分辨率排放源识别等方面,对促进我国油气行业甲烷排放清单的编制提出了相应建议。

关键词甲烷排放;石油系统;天然气系统;温室气体排放;清单编制0 引言大气中的甲烷是仅次于二氧化碳的第二大温室气体,作为一种短寿命的温室气体,其在20年内的全球增温潜势是二氧化碳的84倍,在100年内的全球增温潜势是二氧化碳的28倍[1]。

新零级模型估算产甲烷量的研究

新零级模型估算产甲烷量的研究

新零级模型估算产甲烷量的研究王登玉;罗义【摘要】新零级模型包括以COD模型为基础的零级模型、以概化分子模型为基础的零级模型和以可生物降解模型为基础的零级模型3种,用新零级模型估算了张家口市某生活垃圾卫生填埋场的总产甲烷量和逐年产甲烷量,将之与SWANA零级模型和TNO一级模型估算值进行了比较.结果表明,新零级模型能较好地估算生活垃圾卫生填埋场总产甲烷量和逐年产甲烷量,按照前述顺序,张家口市某生活垃圾卫生填埋场的总产甲烷量分别为6.5×108,6.5×10s m3和6.0× 108 m3;最大逐年产甲烷量分别为2.2×107,2.2×107 ma/a和2.0×107 m3/a.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2014(032)005【总页数】4页(P699-702)【关键词】新零级模型;总产甲烷量;逐年产甲烷量;估算【作者】王登玉;罗义【作者单位】河北建筑工程学院能源与环境工程学院,河北张家口 075000;河北建筑工程学院能源与环境工程学院,河北张家口 075000【正文语种】中文【中图分类】TK6;S216.4;X7050 引言填埋场填埋气产生量的估算是填埋场、填埋气发电厂设计的重要内容。

到目前为止,已有大量的填埋气估算模型,归纳起来共3类[1]:缺省模型、化学模型和动力学模型。

缺省模型和化学模型以一定时间内填埋垃圾量为依据估算,不能反映产气量随时间的关系;动力学模型探讨的是一定量的生活垃圾产气量随时间的衰减规律,按其反应级数分为零级、一级和二级动力学模型。

零级模型的产气速率不随时间的变化而变化,是动力学模型中最简单的一种形式,包括EPER(欧洲污染排放登记系统,The European Pollutant Emission Register)Germany 和 TNO(荷兰应用科学研究组织,The Netherlands Organization for Applied Scientific Research,简写为 TNO)零级模型等,其典型模型是SWANA零级模型[2],该模型由北美固体废物协会(The Solid Waste Association of North America)推出。

评估显示来自农业的全球甲烷排放量r要高于报道

评估显示来自农业的全球甲烷排放量r要高于报道

评估显示来自农业的全球甲烷排放量r要高于报道
靳文广
【期刊名称】《国外畜牧学-猪与禽》
【年(卷),期】2017(037)010
【摘要】根据一项新的研究,由于畜牧业以前使用过时的碳排放数据,农业的全
球甲烷排放量要大于估计值。

该研究发表在Carbon Balance and Msnagement,显示在美国国家航空航天局碳监测系统研究计划赞助的一个项目中,联合全球变化研究所(Joint G1obal Change Research on Cliiliate Change,IPCC)提供的
估计高出了11%。

【总页数】1页(P106)
【作者】靳文广
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.全球CO2排放量近半数来自高收入国家 [J],
2.利用箱式模型评估全球溴甲烷的自然源排放量 [J], 戴秋婷
3.广西地区1999—2017年农业活动甲烷排放量估算分析 [J], 凌瑞瑜;罗献宝
4.全球植物叶片排放甲烷不到甲烷总排放量的1% [J], 曾晓梅
5.全球石油巨头承诺将甲烷排放量减少五分之一 [J], 费戈工业在线
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面向我国碳中和、碳达峰的大气甲烷观测卫星现状与发展趋势分析

面向我国碳中和、碳达峰的大气甲烷观测卫星现状与发展趋势分析

面向我国碳中和、碳达峰的大气甲烷观测卫星现状与发展趋势分析姚璐;杨东旭;蔡兆男;朱思虹;刘毅;邓剑波;田龙飞;尹增山;卢乃锰【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2022(46)6【摘要】甲烷(CH_(4))是辐射强迫仅次于二氧化碳(CO_(2))的重要温室气体,减少CH_(4)排放是控制全球增温,实现碳中和目标的必要手段。

面对碳中和战略需求,快速定位排放源并定量监测CH_(4)排放量,准确估算全球和区域CH_(4)源汇分布,对减排措施的制定、实施和评价均具有重要的现实意义。

此外,结合长期CH_(4)观测数据和气候系统模型探索大气CH_(4)浓度变化规律,是预测和积极应对气候变化的前提。

IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版正式提出了利用“自上而下”方法计算通量、核验排放清单的方法,表明获取全球范围内的高精度高时空分辨率CH_(4)观测数据势在必行。

为了实现碳中和目标,本文首先从大气CH_(4)研究需解决的几个关键科学问题入手,分析了CH_(4)的星载探测需求,总结了CH_(4)星载探测的现状和发展趋势,并简要介绍了中国第二代碳卫星的设计思路。

同时,星载CH_(4)探测还依赖于高精度的反演算法提供可靠的数据产品,以实现监测和实际应用的目的。

因此,本文进一步阐述了卫星遥感CH_(4)反演算法及相应数据产品在排放量监测和通量反演中的应用,论述了提升反演算法计算效率和精度,开发甲烷烟羽快速识别算法和建立通量反演算法的必要性。

最后,本文从探测、数据获取和应用的角度进行总结,表明了CH_(4)卫星观测在碳中和目标实践中的科学应用潜能。

【总页数】15页(P1469-1483)【作者】姚璐;杨东旭;蔡兆男;朱思虹;刘毅;邓剑波;田龙飞;尹增山;卢乃锰【作者单位】中国科学院大气物理研究所;湖南省气象科学研究所;中国科学院微小卫星创新研究院;中国气象局国家卫星气象中心【正文语种】中文【中图分类】P412【相关文献】1.碳达峰碳中和目标下的能源现状分析及发展趋势路径2.碳达峰碳中和目标下我国电力行业低碳发展现状与展望3.我国碳达峰碳中和标准化发展现状及对策研究4.我国“碳达峰、碳中和”现状及其实施路径分析5.面向碳达峰碳中和目标的我国电力系统发展研究因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

中国农业排放源甲烷排放量的估算

中国农业排放源甲烷排放量的估算

中国农业排放源甲烷排放量的估算
张耀民;周毅;沈跃;张大芳
【期刊名称】《生态与农村环境学报》
【年(卷),期】1993(000)0S1
【摘要】本文在收集大量资料的基础上,采用IPCC推荐的计算方法对中国农业排放源的甲烷排放量进行了较为详细的估算。

分别得出了中国稻田甲烷排放量、家养动物甲烷排放量和农业残留物甲烷排放量。

【总页数】8页(P3-8,12-58)
【作者】张耀民;周毅;沈跃;张大芳
【作者单位】[1]农业部环境保护科研监测所;[2]农业部环境保护科研监测所天津300191;[3]天津 300191;[4]天津 300191
【正文语种】中文
【中图分类】X17
【相关文献】
1.石化企业挥发性有机物排放源及排放量估算探讨 [J], 王鹏
2.石化企业废气无组织排放源及排放量估算简介 [J], 张秀青
3.中国农业系统甲烷排放量的初步估算 [J], 董红敏;林而达
4.天津市工业排放源挥发性有机物VOCs现状排放量估算研究 [J], 郭建峰;郭丽峰;杨佳楠;闫媛媛;王秋彦;刘盛
5.天津市工业排放源挥发性有机物VOCs现状排放量估算研究 [J], 郭建峰;郭丽峰;杨佳楠;闫媛媛;王秋彦;刘盛
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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。

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