哈佛-中国城市高分辨率碳排放数据（英文版）-2018.6-40页-1mb

详细总结：中国城市高分辨率碳排放数据

核心内容

本报告由Zhu Liu和Bofeng Cai撰写，基于中国高分辨率排放格网数据库（CHRED）提供了中国288个城市的高分辨率二氧化碳排放数据，旨在支持城市层面的碳排放研究和低碳政策制定。报告强调了城市在中国碳排放中的关键作用，并指出高分辨率数据对于理解城市碳排放特征和制定有效减排策略的重要性。

主要观点

• 中国是全球最大的能源消费者和二氧化碳排放国，其城市贡献了全国85%的碳排放。
• 城市化是中国经济增长的主要驱动力，预计到2030年城市化率将达到75%，这将显著影响能源消费和碳排放。
• 城市碳排放数据的统计和核算面临挑战，尤其是中国城市行政边界包含大量农村地区，导致数据不确定性较高。
• 高分辨率碳排放数据是解决这些问题的关键，有助于分析碳排放的空间分布、原因及影响。
• 中国城市碳排放存在显著差异，既有低碳城市也有高碳排放城市，这种差异与经济结构、能源使用和资源禀赋密切相关。

关键信息

城市碳排放总量

• 2012年，中国288个城市共排放了9,723百万公吨（MMT）的二氧化碳（范围1排放）和933 MMT（范围2排放）。
• 这些城市的总排放量甚至超过了美国（全球第二大排放国）的总排放量，并与中国的全国碳排放量相当。

人均碳排放情况

• 2012年中国城市人均二氧化碳排放为11吨/人，低于美国平均水平，但高于欧盟。
• 人均排放与人均GDP之间的关系较弱，表明中国城市碳排放与经济发展之间不存在环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve）的模式。
• 人均排放存在显著差异，其中5个城市的人均排放超过50吨/人，而4个城市的人均排放低于5吨/人。

碳排放的空间分布

• 高碳排放城市主要集中在北方、东北部和沿海地区，如北京、天津、唐山、鄂尔多斯、上海和苏州。
• 低碳城市则多分布在南方、西南和西北地区，但重庆因高排放量成为例外。
• 人均排放较高的城市多为资源型工业城市，如鄂尔多斯、乌海、石嘴山和银川，这些城市依赖煤炭等自然资源，且第二产业比例较高。

城市发展阶段与碳排放的关系

• 根据《中国商业周刊》和国家统计局的数据，将城市分为发达、发展中和欠发达三类。
• 欠发达城市的碳排放水平较低，但部分城市仍存在高排放现象。
• 发达城市的人均碳排放较低，且随着城市发展程度的提高，碳排放增长趋势趋于平缓。

政策建议

• 建议加强城市层面的碳排放数据统计，尤其是县级市，以支持低碳发展战略。
• 推荐采用自下而上的方法，建立城市碳排放数据库，以提高数据的准确性和可比性。
• 建议采用“领跑者”（Top Runner）制度，通过比较不同城市之间的碳排放效率，设定减排目标。
• 建议地方政府和公众积极参与城市碳排放的监测与管理，以推动低碳发展。

方法论

排放类别与核算范围

• 人类活动产生的二氧化碳排放主要来自六个来源：化石燃料燃烧、工业过程、废弃物处理、土地利用变化和森林砍伐。
• 本研究主要核算化石燃料燃烧和水泥生产排放，与国际机构的碳排放核算方法一致。

核算边界

• 跨区域的能源供应、商品和材料交换使区域碳排放核算结果受系统边界影响较大。
• 基于学术文献和已有研究，报告建立了两种核算范围：范围1（地域直接排放）和范围2（购买电力产生的间接排放）。

范围1排放核算

• 范围1排放核算广泛用于国家排放清单，IPCC建议采用自上而下参考法和自下而上部门法两种方法。
• 自上而下方法使用总能源消耗数据，包括估计的能源生产、库存、进口和出口。
• 自下而上方法使用各行业能源消耗数据，更精确，尤其适用于忽略能源进出口的区域统计。
• 推荐优先采用自下而上的部门法进行区域碳排放核算。

范围2排放核算

• 范围2排放通过计算城市进口电力的量乘以相应的排放因子得出。
• 电力生产数据来自CHRED，非化石燃料电力数据来自《2012年电力工业统计》。
• 城市总电力消费数据来自《中国城市统计年鉴》。

结论

• 中国城市碳排放具有高度的空间异质性，需通过高分辨率数据进行深入分析。
• 城市化和工业化是中国碳排放增长的主要原因，未来需加强城市层面的碳排放统计和管理。
• 采用自下而上的方法建立城市碳排放数据库是实现精准碳排放管理的重要步骤。
• 城市碳排放的公平分配和效率提升需结合城市发展阶段、经济结构和减排潜力进行综合考量。