溫室氣體排放總量目標制定研究方法述評

黃煒++王誠

摘要： 我國作為全球最大的二氧化碳排放國家，面對著國際社會巨大的減排壓力。本文基于溫室氣體排放總量的概念，探討了溫室氣體排放總量控制目標的類別，分別為“絕對量下降或增幅限制目標”、“相比BAU情景下降目標”以及“峰值目標”。通過對現有溫室氣體排放總量測算方法的研究，總結了我國在溫室氣體排放總量預測研究方面采用的典型模型，并提出了一種基于溫室氣體清單的碳排放總量預測模型。

Abstract： China is the world's largest carbon dioxide emission country， facing the enormous pressure of the international community to reduce emissions. Based on the concept of total GHG emissions， this paper discusses the categories of GHG emission control targets， namely， "absolute amount reduction or increase limit target"， "reduction compared to BAU scenario " and "peak target". Based on the study of the total GHG emission measurement method， the typical model of GHG emission forecast in China is summarized， and a forecast model of total carbon emission based on greenhouse gas inventory is proposed.

關鍵詞： 溫室氣體排放；總量控制目標；模型法

Key words： greenhouse gas emission；total control target；model method

中圖分類號：X511 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）12-0246-02

0 引言

近年來，全球極端氣候事件頻發，與之密切相關的氣候變化和溫室氣體排放問題越發受到關注。2016年4月，全球共有170多個國家共同簽署了《巴黎協定》[1]這一迄今為止最復雜、最敏感也是最全面氣候談判的結果，表明了各國面對氣候變化采取全球行動的堅定決心。

作為全球最大的二氧化碳排放國家，中國面對著國際社會的巨大壓力。2015年，中國已經向國際社會明確了減排目標，承諾將在2030年達到碳排放峰值并爭取盡早達峰。2016年，國務院印發了“十三五”控制溫室氣體排放工作方案，進一步明確了減排路徑和主要任務。為了達到減排目標，我國已采取多種積極有效的措施來控制溫室氣體排放，包括行政手段——國家發改委對各省市進行碳排放強度降低目標責任考核，以及市場手段——我國即將在2017年啟動運行全國碳排放權交易市場，多管齊下，協同減排。控制溫室氣體排放總量是我國積極應對全球氣候變化的重要任務，也是實現綠色低碳發展的迫切需求。

1 溫室氣體排放總量目標制定

溫室氣體排放總量控制是指依據有關規定，將某一區域范圍內（某個國家、地區或行業）、某一時間段內溫室氣體排放總量控制在設定的目標之內。目前，根據已有的實踐經驗及案例，總量控制目標可以分為三類，分別是“絕對量下降或增幅限制目標”、“相比BAU情景（趨勢照常情景）下降目標”和“峰值目標”。

“絕對量下降或者增幅限制目標”是常見的總量控制目標形式，首先設定基準年和目標年，然后設定目標年排放在基準年排放的基礎上下降的數量，或者在基準年排放基礎上的增量限制。其典型案例包括《京都議定書》各締約方的國家目標，例如，德國的目標是在基年基礎上減排21%，瑞典的目標則是在基年基礎上增排不能超過4%。此外，如倫敦、惠靈頓等的一些城市也采用這一目標形式，倫敦的目標是2025年在1990年的基礎上減排60%，惠靈頓的目標是2020年和2050年分別在2000年的基礎上減排30%和80%。

“相比BAU情景下降目標”是指根據基準年排放推算出目標年的趨勢照常情景（BAU）排放，以此為標桿值設定目標年排放目標。根據下降目標的幅度，目標年排放可能低于基準年排放，也可能高于基準年排放。這一目標形式的應用案例較少，主要有巴西及里約熱內盧。巴西的目標是2020年在BAU情景基礎上減排36%-39%[2]，里約的目標是2012、2016和2020年相比BAU情景需要實現一定數量的減排量，減排額分別為2005年排放量的8%、16%和20%。

“峰值目標”是設定排放達到峰值的年份，但達峰時的排放量并不體現在目標中，也不規定基準年。目前，我國采用這一目標形式。2015年6月，我國向《聯合國氣候變化框架公約》（UNFCCC）秘書處提交了應對氣候變化國家自主貢獻文件，其中提到的行動目標是二氧化碳排放2030年左右達到峰值并爭取早日達峰。我國一些城市也制定了峰值目標，如寧波預計將在2020年前達峰，是全國首個明確二氧化碳峰值預期時間的城市。

2 溫室氣體排放總量測算方法

目前，溫室氣體排放總量的測算方法主要分為實測法、物料衡算法和排放系數法、模型法等[3-4]。

實測法一般是指通過規定的連續計量設施或監測設備，測量排放氣體的流速、流量和濃度，采用實測數據來計算氣體排放總量。該方法具有較高的精度，但目前來說，對二氧化碳進行連續監測的成本非常高，而且監測范圍有限，難以覆蓋所有排放源，實用性較差[3-4]。

物料平衡法是指基于質量守恒定律（即原料消耗量為產品量與物料損失量之和），對于生產過程中的物料進行定量分析，進而計算溫室氣體排放量，具體計算方法分為總量法或定額法?？偭糠ㄊ且栽牧峡偭?、主副產品和回收產品總量為基礎進行物料衡算，來計算物料流失總量；定額法是以原材料消耗額為基礎先計算單位產品的物料流失量，再求物料流失總量。目前，物料平衡法應用于大部分的碳源溫室氣體排放量估算以及基礎數據的獲取，主要有表觀能源消費量估算法和詳細的燃料分類為基礎的排放量估算法[3-4]。

排放系數法指在正常技術經濟和管理條件下，生產單位產品所排放的氣體數量的統計平均值，排放系數也稱為排放因子，可通過實測、物料衡算或調查得到。使用排放系數法的不確定性較大，但適用于統計數據不夠詳盡的情況，比如我國一些小規模企業較多的采用排放系數法估算其溫室氣體排放量[3-4]。

考慮到溫室氣體排放幾乎涉及到與人類生產生活相關的各個方面，在宏觀層面進行多維度溫室氣體排放總量分析時，研究對象是更為復雜的系統，涉及的因素、變量很多，采用模型分析法是最為有效的研究手段[3]，也是目前國內外相關研究人員主要采用的方法。

3 溫室氣體排放總量目標預測模型

采用模型法對溫室氣體排放總量進行預測分析時，主要工具包括包括模型和情景。模型描述了影響溫室氣體排放總量的經濟、社會和技術因素的作用機制，以及表征這些因素的參數。情景是對未來經濟、社會和技術發展路徑的預期，不同預期通過賦予模型參數不同數值實現，將參數輸入模型，就可以進行碳排放總量的預測，進而實現總量目標的控制[5]。

目前我國對于溫室氣體排放總量的預測分析多是集中于能源消費的峰值預測，主要模型包括LEAP模型、STIRPAT模型、EKC曲線、MARKAL-MACRO模型等。LEAP模型是一種基于情景分析的能源—經濟—環境綜合模型，多應用于國家層面的中長期能源規劃以及行業能源需求與排放預測，基于覆蓋所有能源消費品種的能源需求模型形成一個閉合、平衡的能源與碳排放系統，可以預測不同情景下的溫室氣體排放總量[6]。

姜克雋等基于IPAC模型， 設計了基準情景、低碳情景與強化低碳情景，預測分析了我國未來中長期的能源需求與溫室氣體排放情景，并探討了低碳發展路徑[7]；渠慎寧等利用STIRPAT模型對多種情景模式下未來的中國碳排放峰值進行相關預測，提出保持碳排放強度不斷下降對盡快達峰至關重要[8]。林伯強等利用傳統的環境庫茲涅茨模型模擬與在二氧化碳排放預測的基礎上的預測兩種方法，對中國的二氧化碳庫茲涅茨曲線做了對比研究和預測，結果表明人均收入、能源強度、產業結構以及能源消費結構都對二氧化碳排放有顯著影響[9]。周偉等利用MARKAL-MACRO模型，預測了中國（2010-2050年）未來能源消費產生的二氧化碳排放總量，并預測了可能的達峰時間以及實現路徑[10]。翟石艷等采用IPCC 2006年版碳排放計算公式、經濟-碳排放的動力學模型和水泥碳排放模型，提出了區域碳排量計算框架和研究方法，并預測廣東省2008-2050年能源消費碳排放量、水泥消費量和碳排放量、森林碳匯值[11]。

能源活動領域是溫室氣體的主要排放源，但其碳排放并非是全社會的碳排放總量?；跍厥覛怏w清單的碳排放總量控制目標研究涵蓋了全社會各領域的主要排放源，包括能源消費、工業生產過程、農業、土地利用變化和林業以及廢棄物處理等活動所導致的溫室氣體排放，通過清單提供的歷史排放信息以及清單與其他分析相結合對未來減排潛力的預測，為制定溫室氣體總量控制目標提供依據[12]，這也是一種更新、更全面的模型分析方法。

4 小結

從碳強度控制向碳排放總量控制過渡是我國低碳發展的必然要求。我國已提出2030年二氧化碳排放總量達峰這一減排目標，如何合理的設定溫室氣體排放總量控制目標是關鍵問題。目前已有的研究成果多是基于能源消費的碳排放峰值預測，采用的方法主要為基于多種情景分析的模型法。本文提出一種基于溫室氣體清單的碳排放總量預測模型，進一步優化模型覆蓋的排放源范圍。

參考文獻：

[1]http：//baike.baidu.com/item/%E5%B7%B4%E9%BB%8E%E5%8D%8F%E5%AE%9A/19138374.

[2]http：//www.ecopolity.com/2009/11/14/brazil-commits-to-a-target-to-reduce-future-carbon-emissions-by-2020/.

[3]張德英，張麗霞.碳源排碳量估算辦法研究進展[J].內蒙古林業科技，2005（1）.

[4]郭運功.特大城市溫室氣體排放量測算與排放特征分析——以上海為例[D].2009.

[5]岳超，王少鵬，朱江玲，方精云.2050年中國碳排放量的情景預測——碳排放與社會發展IV[J].北京大學學報（自然科學版），2010，46（4）.

[6]常征，潘克西.基于LEAP模型的上海長期能源消耗及碳排放分析[J].當代財經，2014（1）.

[7]姜克雋，胡秀蓮，莊幸，劉強.中國2050年低碳情景和低碳發展之路[J].中外能源，2009，14（6）.

[8]渠慎寧，郭朝先.基于 STIRPAT 模型的中國碳排放峰值預測研究[J].中國人口資源與環境，2010，20（12）.

[9]林伯強，蔣竺均.中國二氧化碳的環境庫茲涅茨曲線預測及影響因素分析[J].管理世界，2009（4）.

[10]周偉，米紅. 中國碳排放：國際比較與減排戰略[J].資源科學，2010，32（8）.

[11]翟石艷，王錚，馬曉哲，黃蕊，劉昌新，朱永彬.區域碳排放量的計算——以廣東省為例[J].應用生態學報，2011，22（6）.

[12]世界資源研究所.中國城市溫室氣體清單應用的領域、挑戰和建議，2015.