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2020年全球網(wǎng)格級(jí)碳排放日度分布圖

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數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)劉竹團(tuán)隊(duì)提供 本+文+內(nèi).容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

全球氣候變化是當(dāng)前人類可持續(xù)發(fā)展面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。碳數(shù)據(jù)是應(yīng)對(duì)氣候變化研究和制定相關(guān)政策的基礎(chǔ)，同時(shí)作為碳中和進(jìn)程可視化的重要工具以及評(píng)判國家達(dá)峰水平的重要依據(jù)，受到國社會(huì)的廣泛關(guān)注。 禸*嫆唻@洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

“除了關(guān)注碳排放的多少，我們更需要知道碳排放從哪里來，以及碳排放的變化和未來趨勢(shì)。科學(xué)、可靠、可追溯的高分辨率碳排放地圖能夠提供碳排放的關(guān)鍵地理位置信息，是應(yīng)對(duì)氣候變化研究的核心數(shù)據(jù)之一。”清華大學(xué)劉竹副教授表示。 禸*嫆唻@洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

然而，當(dāng)前的碳排放地圖受到技術(shù)限制，僅能將以年為單位的歷史排放數(shù)據(jù)進(jìn)行空間展示，難以反映碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)演化。全球碳減排與碳中和目標(biāo)依賴于及時(shí)、準(zhǔn)確、可靠的碳排放動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及政策評(píng)估，因此迫切需要建立一種新的碳排放時(shí)空定量表征范式。 本+文+內(nèi)/容/來/自:中-國-碳-排-放（交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

在此背景下，清華大學(xué)地學(xué)系劉竹副教授研究組領(lǐng)銜國內(nèi)外多家研究機(jī)構(gòu)，打破了該領(lǐng)域當(dāng)前的數(shù)據(jù)和技術(shù)壁壘，提出一種基于近實(shí)時(shí)碳排放量化方法和參數(shù)模型的碳排放空間表征模式。研究成果在Cell Press 合作期刊《The Innovation》上在線發(fā)表。 本`文@內(nèi)/容/來/自:中-國^碳-排-放^*交*易^網(wǎng)-tan pai fang. com

據(jù)清華大學(xué)地學(xué)系竇新宇博士介紹，“研究通過建立以天為尺度的近實(shí)時(shí)碳排放核算理論和方法模型，結(jié)合自動(dòng)化處理和同化多維度數(shù)據(jù)源以及多種觀測(cè)手段數(shù)據(jù)，搭建了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格級(jí)碳排放近實(shí)時(shí)快速計(jì)算的模型框架，進(jìn)一步提高了全球碳排放數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率，將全球碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)研究從“過去時(shí)”推進(jìn)到“現(xiàn)在時(shí)””。 本*文@內(nèi)-容-來-自；中_國_碳^排-放*交-易^網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

GRACED記錄了自2019年1月1日以來的全球碳排放的天變化，是目前唯一具有天尺度分辨率的分部門近實(shí)時(shí)全球碳排放地圖。數(shù)據(jù)集覆蓋了全球 90% 以上的二氧化碳排放量，包括全球7個(gè)主要二氧化碳排放部門：電力、工業(yè)、居民消費(fèi)、地面交通、國內(nèi)航空、國際航空、國際航運(yùn)。GRACED展示了不同排放源的種類、來源和時(shí)空分布特征，決策者和研究人員可以根據(jù)區(qū)域資源配置與行業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，因地制宜對(duì)碳排放源情況進(jìn)行全過程追蹤和量化，為區(qū)域環(huán)境治理協(xié)同機(jī)制分析與政策建議提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。 本`文@內(nèi)-容-來-自；中_國_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

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GRACED數(shù)據(jù)集摘要圖

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數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)劉竹團(tuán)隊(duì)提供 內(nèi).容.來.自：中`國`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

GRACED反映出人類活動(dòng)變化導(dǎo)致的碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化特征，包括氣候、季節(jié)、節(jié)假日甚至是新冠疫情對(duì)碳排放的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化（顏色越紅表示碳排放越高，顏色越藍(lán)表示碳排放越低）。

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全球2020年碳排放日均分布圖 內(nèi)-容-來-自；中_國_碳_0排放￥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)劉竹團(tuán)隊(duì)提供

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GRACED反映了周末及工作日對(duì)碳排放產(chǎn)生的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化（紅色越深表示周末排放越高于工作日，藍(lán)色越深表示周末排放越低于工作日）。數(shù)據(jù)顯示，全球絕大多數(shù)區(qū)域周末的排放量低于工作日。發(fā)達(dá)地區(qū)的工作日和周末之間排放差異比欠發(fā)達(dá)地區(qū)更為明顯（顯示為深藍(lán)色區(qū)域）。差異排放的分布特征與地面交通部門排放的線狀特征高度吻合，這表明周末人類交通出行活動(dòng)的減少對(duì)周末碳排放的減少有重要影響。相比2019年，2020年的周末與工作日排放差異較小，這主要是由于2020年受新冠疫情的影響，居家辦公政策的實(shí)施大幅削減了工作日的通勤量，使得2020年周末和工作日的碳排放差異并不顯著。 內(nèi).容.來.自：中`國`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

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全球排放周末工作日日度差異圖（以2020年周末相比工作日的排放差距表征）

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數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)劉竹團(tuán)隊(duì)提供 夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

GRACED反映了新冠疫情對(duì)碳排放的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)影響。與2019年相比，2020年全球總排放量普遍下降（下圖中藍(lán)色區(qū)域）。然而，也有少數(shù)地區(qū)的排放量增加（下圖中紅色區(qū)域），包括美國東部、英國、印度東南部、日本的一些省份，以及中國中部和西部。其主要原因在于各個(gè)地區(qū)的防疫力度不同，以及疫后的恢復(fù)情況和時(shí)間差異。以中國為例，雖然2020年前期受疫情影響導(dǎo)致工業(yè)活動(dòng)減少，使碳排放出現(xiàn)短暫的下降；但由于中國嚴(yán)格有效的管控措施，后期工業(yè)活動(dòng)逐漸恢復(fù)，因此后期經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇導(dǎo)致的碳排放反彈部分抵消了前期受疫情影響的減排量。

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全球排放日度差異圖（以2020年相比2019年的排放差距表征新冠疫情的影響） 本+文`內(nèi)/容/來/自:中-國-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)劉竹團(tuán)隊(duì)提供

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GRACED的高空間分辨率優(yōu)勢(shì)和多部門維度優(yōu)勢(shì)，可精細(xì)化反映省市內(nèi)部排放總量以及分部門排放的分布差異。如下圖所示，以國內(nèi)航空部門、居民消費(fèi)部門、地面交通部門為例，顏色越紅的區(qū)域表示碳排放量就越高，反之，顏色越藍(lán)的區(qū)域碳排放量就越低。從航空碳排放示意圖來看，紅色發(fā)射區(qū)域是城市機(jī)場(chǎng)所在地（如北京機(jī)場(chǎng)、上海機(jī)場(chǎng)），航線的深淺不一代表不同航線的碳排放有所差異；從居民消費(fèi)碳排放示意圖來看，廣東省熱值區(qū)域主要分布在珠三角地區(qū)，意味著大量人口集聚在珠三角造成較高的居民消費(fèi)排放；從地面交通碳排放示意圖來看，新疆地區(qū)分布的顏色中較紅的線路為當(dāng)?shù)氐慕煌ǜ删€，交通流量較高。相關(guān)政府職能部門可以參考地圖顯示信息，進(jìn)行合理的碳排放管控。

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分部門GRACED空間精細(xì)程度示意圖

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GRACED網(wǎng)格級(jí)高空間分辨率的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式可覆蓋包含全球重點(diǎn)城市在內(nèi)的關(guān)鍵排放區(qū)域，并量化表征分部門排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征。以北京、上海、武漢三座典型城市為例，2020 年 3 座城市的碳排放量在 1 月末受疫情影響出現(xiàn)明顯下降，在疫情得到控制后趨于平穩(wěn)。但即使受到疫情影響，2020 年三座城市的碳排放的主要來源依然是工業(yè)部門，從人為排放所反映的人類活動(dòng)水平變化來看，居民消費(fèi)部門受疫情影響較小，地面交通和航空部門受疫情影響最為顯著。

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城市尺度的分部門日排放波動(dòng)情況（以2020年全年為例）

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GRACED可精準(zhǔn)捕捉城市等精細(xì)空間尺度下，碳排放受疫情、節(jié)假日等影響的分部門動(dòng)態(tài)變化。以北京為例，GRACED精準(zhǔn)捕捉到北京市地面交通部門在2020年1月底受疫情影響的碳排放下降顯著；2020年6月底，因北京新發(fā)地疫情的爆發(fā)碳排放也有所下降；2020年10月初，因十一假期北京市市民外出旅游，市內(nèi)交通碳排放量出現(xiàn)明顯下降。

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2020年北京市地面交通部門日排放波動(dòng)情況示意圖

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數(shù)據(jù)來源：清華大學(xué)劉竹團(tuán)隊(duì)提供 本`文@內(nèi)-容-來-自；中_國_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

目前，該數(shù)據(jù)集已被國際社會(huì)廣泛采用，如國際氣象組織WMO科學(xué)聯(lián)合報(bào)告2021，全球碳計(jì)劃2021年全球碳收支年度報(bào)告，聯(lián)合國環(huán)境署排放差距報(bào)告2021等。近實(shí)時(shí)全球碳地圖將支撐國家和地區(qū)開展針對(duì)性的碳排放評(píng)估，有助于各類氣候政策措施及時(shí)調(diào)整，從而賦能碳中和目標(biāo)的科學(xué)精確實(shí)現(xiàn)。 內(nèi)-容-來-自；中_國_碳_0排放￥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系博士生竇新宇為論文第一作者，地學(xué)系劉竹副教授為論文的通訊作者。 本+文`內(nèi).容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com