雙碳目標下地級市實現碳中和可行性分析
——以珠三角某工業城市為例

曾金燦，陳愛忠，呂 松，王曦巍，屈加豹

（1.南方電網能源發展研究院有限責任公司，廣東 廣州 510700；2.生態環境部環境工程評估中心，北京 100041；3.國家環境保護環境影響評價數值模擬重點實驗室，北京 100041；4.航天科工海鷹集團有限公司，北京100071）

1 引言

工業革命以來，人類向大氣中排放溫室氣體逐年增加，據聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第六次評估報告（AR6）中顯示，地球表面平均溫度自19世紀以來升高了約（1～1.5）℃[1]。隨之而來的，全球氣候變暖引發了海平面上升、淹沒沿海低地等一系列環境問題，因此，實現各國間溫室氣體減排刻不容緩[2-4]。我國作為世界第二大經濟體和負責任的大國，致力于推進溫室氣體減排。2020年，“雙碳目標”被提出，我國將力爭于2030年前達到碳排放峰值，2060年前爭取實現碳中和[5-6]。城市作為人類生產生活的主要載體，是溫室氣體排放的主要來源。據學者統計，城市的能源消耗、城市建筑、交通和工業生產等活動消耗了全球67%～76%的化石能源，排放了71%～76%的能源相關的CO2。其產生的碳排放占據了全國碳排放的85%以上[7-8]。因此，城市正面臨巨大的溫室氣體減排壓力。

核算城市溫室氣體排放量是我國目前的重點工作之一，同時也是開展城市低碳研究的基礎性工作[9]。我國當前城市溫室氣體核算主要參考國際組織的編制體系如《IPCC 國家溫室氣體清單指南》《ICLEI方法學》或我國的《省級溫室氣體清單編制指南》[10]。覃小玲[11]等參考《IPCC 國家溫室氣體清單指南》建立了深圳市溫室氣體排放清單。白衛國[12]等基于《省級溫室氣體清單編制指南》并借鑒了《ICLEI方法學》的部分思想編制了2010廣元市溫室氣體排放清單。Bi[13]等建立了南京市溫室氣體排放清單。周秀娟[14]等通過《省級溫室氣體清單編制指南》和《IPCC 國家溫室氣體清單指南》編制了南寧市能源活動溫室氣體排放清單。韋良煥[15]等基于IPCC和我國《省級溫室氣體編制指南》編制了我國西北五省的溫室氣體排放清單。趙先貴[16]等基于《IPCC 指南》和《省級指南》編制了西安市溫室氣體排放清單，并對西安市溫室氣體排放等級進行了評估。劉蕊[17]通過《IPCC指南》和《省級指南》編制了北京市溫室氣體排放清單，并基于Kaya恒等式和LMDI指數分解法分析了溫室氣體的主要影響因素。武曉琪[18]等根據《2006 IPCC指南》和《省級指南》編制了邯鄲市2010—2019年溫室氣體排放清單，并基于Tapio脫鉤模型分析了邯鄲市碳排放和經濟增長的關系。上述學者的研究為我國城市低碳化發展提供了廣泛的研究基礎，但大部分研究對于城市生態系統碳匯量核算仍有不足。碳匯核算方法多采用指南推薦的生物量轉換因子法，該種方法較為成熟，適用于區域尺度的碳匯核算；但核算過程需要大量基礎數據支撐，且由于轉換因子的一致性無法較好地反應核算區域的碳匯量[19]。隨著遙感通信技術的不斷發展，借助遙感影像數據建立估算模型實現碳匯測算受到越來越多人的關注。該種方法通常基于衛星遙感數據、氣象數據等計算出植被凈初級生產力（Net Primary Productivity，NPP），再考慮土壤呼吸消耗估算生態系統的碳匯量。我國NPP估算方法主要有統計模型、參數模型和過程模型，其中以基于光能利用率的過程模型（CASA）應用最為廣泛。凌思源[20]等基于MODIS數據、氣象數據和植被類型數據，利用CASA模型估算了2011—2020年天津地區的植被凈生態系統生產力。龔泊舟[21]基于NDVI數據、氣象數據和植被數據，利用CASA模型估算了昆明市各生態系統的碳匯量。胡蝶[22]利用CASA模型對海林林業局的歷史碳匯能力進行了評估。CASA模型正被廣泛應用于描述陸地生態系統碳匯、碳源解析等工作中。

某市位于我國珠江三角洲，是粵港澳大灣區的重要輕工業制造基地。目前，該城市正在積極推進低碳城市的建設。因此，為摸清其溫室氣體排放量，早日實現“雙碳”目標。本研究利用“全國排污許可證管理信息平臺（以下簡稱許可平臺）”和“全國碳排放數據報送與監管系統（以下簡稱碳系統）”所提供的重點企業碳排放數據，以《廣東省市縣（區）溫室氣體清單編制指南（試行）》為主要參考依據，結合CASA模型所估算的某市年度生態系統碳匯量，編制了某市2020年溫室氣體碳排放和碳匯清單，并進行碳減排潛力分析，助力某市早日實現“碳達峰”“碳中和”的遠景目標。

2 某市溫室氣體排放清單

2.1 數據來源

本次某市溫室氣體排放清單選取2020年作為編制基準年，以《廣東省市縣（區）級溫室氣體清單編制指南》（以下簡稱指南）作為主要參考依據，考慮了某市能源活動、工業生產過程、農業活動和廢棄物處理四個部分的溫室氣體排放，核算的溫室氣體主要包括CO2、CH4和N2O三種。

（1）能源活動 本研究通過對某市的現場調查得知，某市并無煤炭、石油和天然氣等化石燃料的開采活動，因此，本次清單編制能源活動部分編制只考慮化石燃料燃燒所帶來的碳排放量。本研究中化石燃料活動水平數據來源于某市2021統計年鑒。部分燃料的熱值、碳氧化率和含碳量來源于《指南》，依據《指南》對統計年鑒中的各行業進行分部分分燃料計算碳排放量，其中，公用電力與熱力部門、紡織業、造紙及紙制品業企業數據來源于“許可平臺”和“碳系統”。

對于某市建筑業、服務業、居民生活、交通運輸、倉儲和郵政業及農林牧漁業活動水平數據，本次研究暫未獲取到某市2020年真實數據，此處暫時使用廣東省能源平衡表中省級人均數據，根據某市人口數量轉換所得。調入電力活動水平數據來源于某市統計局發布的《十三五節能降耗成就報告》。

（2）工業生產活動 本研究經調研后發現，某市工業生產活動環節無溫室氣體排放。其中水泥企業無水泥熟料生成過程，鋼鐵企業無煉鐵溶劑高溫分解和煉鋼降碳過程，電力設備生產企業生產不涉及使用SF6；半導體企業不涉及晶圓的電漿清潔和電漿蝕刻等過程；此外，某市也無涉及石灰、電石和硝酸等相關產品的工業生產過程；因此，本次某市溫室氣體排放清單不考慮工業生產活動部分。

（3）農業活動 農業活動涉及的溫室氣體主要包括CH4和N2O排放，其中CH4排放來源于稻田、動物腸道發酵和動物糞便管理等直接排放；N2O排放來源于農用地的直接排放和間接排放、動物糞便管理帶來的直接排放。本研究中農業活動水平數據來源于《廣東省農村統計年鑒》和某市2021統計年鑒。

（4）廢棄物處理 2020年某市城市生活垃圾已經實現100%“無填埋、凈焚燒”處理。廢棄物處理所帶來的溫室氣體排放主要包括焚燒所帶來的CO2排放和廢水處理所帶來的CH4、N2O排放。廢棄物焚燒處理活動水平來自《某市工業固體廢物污染防治規劃》。廢水化學需氧量總量來源于《廣東建設年鑒》，生物需氧量由《指南》中華南地區COD/BOD轉換比例計算而來。

2.2 核算方法

本次某市溫室氣體核算方法參考《廣東省市縣（區）級溫室氣體清單編制指南》，排放因子采用指南中所推薦的缺省值進行核算，具體見表 1。

表1 某市溫室氣體排放核算方法

2.3 重點行業碳排放量

重點企業是指全國碳排放權交易市場內年排放總量達到2.6萬tCO2e當量及以上的企業或組織。根據“許可平臺”和“碳系統”，某市重點企業共計28家，其中9家為公用電廠，年度碳排放總量為1 541.86萬tCO2e；17家為造紙企業自備發電廠，年度碳排放總量為1 514.80萬tCO2e；2家為紡織企業自備電廠，年度碳排放總量為100.24萬tCO2e；。與基于指南缺省值的碳排放計算結果對比，如圖 1所示，基于指南缺省值所計算結果普遍偏小。考慮到指南中的缺省值往往只可代表廣東省的平均水平，無法真實反應該地區實際碳排放水平，而“許可平臺”和“碳系統”碳排放量數據是基于企業燃料實測發熱量、碳氧化率和含碳量進行計算，計算結果更貼近實際值，因此本研究采用實際排放因子計算重點行業碳排放量。

2.4 結果與分析

圖1 重點行業碳排放量對比圖

某市溫室氣體排放清單見表 2，依據指南要求，電力調入CO2排放量在本次清單中只作為信息項進行展示，不計入某市本地的溫室氣體排放。某市2020年溫室氣體排放總量為4 650.57萬tCO2e（CH4和N2O依據指南均折算為CO2當量）。從溫室氣體排放構成來看，CO2占據溫室氣體排放的主導地位，共排放4 615.31萬t，在溫室氣體排放總量中占比達到99.25%。其中，能源活動所產生的溫室氣體排放為4 470.42萬tCO2e，占溫室氣體排放總量的95.19%。廢棄物處理為某市第二大排放源，共排放238.67萬tCO2e，占某市溫室氣體排放總量的5.13%。主要來源于某市城市生活垃圾焚燒帶來的CO2排放。最后為農業活動，受地區面積與經濟水平影響，某市農業活動所排放溫室氣體較少，僅為5.83萬tCO2e，占某市溫室氣體排放總量的0.12%。

表2 2020年某市溫室氣體排放總量（萬t CO2當量）

3 某市生態系統碳匯清單

3.1 數據來源

本研究中基于遙感技術手段，開展某市生態系統碳匯監測，由于某市2020年衛星遙感影像數據云量較多，故采用2022年衛星遙感數據進行替代。本研究中將某市森林系統碳匯分為森林、草地、濕地和農田四類生態系統，同時考慮火災等擾動因素，收集了某市GF-2、ZY1E和Sentinel-2等多源衛星遙感數據，包括氣溫、降水和日照時數在內的氣象數據及Himawari8/9火點產品以實現某市生態系統碳匯量估算。

3.2 核算方法

生態系統碳匯部分使用CASA模型利用光和有效輻射和光能利用率估算NPP值，考慮異養呼吸消耗，實現凈生態系統生產力（Net Ecosystem Productivity，NEP）反演，并累加時間段內的時間序列NEP，實現生態系統碳匯量估算。本次清單編制核算方法如下所示。

1）植被凈初級生產力NPP估算

式中，x表示像元，t表示時間；NPP（x，t）表示像元x在t月的凈初級生產力，g·m-2；?（x，t）表示像元x在t月的光能利用率，g·MJ-1，APAR（x，t）表示像元x在t月植被吸收的光合有效輻射，MJ·m-2。

2）凈生態系統生產力NEP估算

式中，NEP（x，t）表示像元x在t月的凈生態系統生產力，g·m-2；NPP（x，t）表示像元x在t月的植被凈初級生產力，g·m-2，Rh（x，t）表示像元x在t月的土壤異養呼吸消耗量，g·m-2；T（x，t）表示像元x在t月的平均溫度，℃，P（x，t）表示像元x在t月的總降水量，mm。

3）生態系統碳匯量估算

式中，stmon表示起始月份，endmon表示終止月份，TH（x，stmon，endmon）表示像元x的在stmon～endmon時間范圍內的生態系統碳匯量，g·m-2；NEP（x，stmon，endmon）表示像元x在stmon～endmon時間范圍內的凈生態系統生產力，g·m-2；d表示年內天數，dst表示起始日期對應的年內天數，dend表示終止日期對應的年內天數；fire（d，h）表示監測年度第d天第h小時的過火區；fire（stmon，endmon）表示stmon～endmon時間范圍內的過火區；Forest（year）表示監測年度林地區域。

3.3 結果與分析

經計算可得，2022年度某市生態系統碳匯量為71.80萬tCO2e，其中森林生態系統碳匯量為62.76萬tCO2e，草地生態系統碳匯量為0.18萬tCO2e，濕地生態系統碳匯量為0.002 9萬tCO2e，農田生態系統碳匯量為8.85萬tCO2e。從生態系統碳匯總量來看，森林和農田為某市主要固碳系統。

4 某市碳中和可行性分析

生態系統碳匯可以一定程度上緩解某市的“碳中和”壓力，但目前碳匯總量與某市自身所排放的4 578.77萬t溫室氣體相比，仍然存在較大差距，該城市難以依靠自身的生態系統碳匯實現“碳中和”目標。應進一步探索溫室氣體減排路徑，挖掘某市自身的減排潛力。

4.1 某市減排潛力分析

根據“許可平臺”和“碳系統”，能源活動部門溫室氣體排放主要來自公用電廠及造紙與紡織行業的自備電廠。二者累計碳排放為3 056.7萬t，累計占比達到64.98%。其中，某市電力行業燃料使用上仍以煤炭為主，燃煤機組裝機容量占總發電機組的65%。排放了2 707.36萬t二氧化碳，存在著較大減排潛力。由于光伏發電、生物質發電等清潔能源發電受地理、原料來源等多方面因素影響，當前在我國仍無法大面積普及；因此，本研究只考慮燃煤發電機組“煤改氣”化所帶來的減排潛力。

某市“十四五”期間電源規劃如圖 2所示，在該規劃下，某市發電機組裝機容量整體呈上升趨勢。總裝機容量于2024年達到峰值，總裝機容量為17 430MW。此后，總裝機容量趨于穩定，維持在16 000MW左右。在此規劃下某市發電機組全面轉向天然氣化，天然氣機組發電裝機容量逐年增加，與總裝機容量趨于一致。與此相對的是煤電機組的裝機容量整體呈下降趨勢，2020—2021年，煤電裝機容量下降21%；2022—2023年，煤電裝機容量下降25%；至2025年，某市公用電力部門將實現燃煤發電機組全面退役。

圖2 電源規劃下某市公用電廠裝機容量變化圖

對于企業自備電廠，電源規劃并未進行規劃；因此，本次研究假設企業發電機組退役趨勢與公用電廠保持一致。且不在新增發電機組，裝機容量始終保持于2020年的裝機容量水平。

4.2 未來減排量核算方法

對于未來電廠碳排放量計算采用基于2020年的公用電廠與自備電廠單位裝機容量碳排放強度進行計算，計算公式為

式中，C為二氧化碳排放量，t/MW；：ADi為燃煤或燃氣機組的裝機容量，MW；EFi為2020年燃煤或燃氣機組的單位裝機容量碳排放強度，t/MW。

4.3 結果與分析

如圖 3所示，某市電廠碳排放總量相比于2020年的3 056.7萬t，整體碳排放量存在大幅度下降。碳排放量呈現先增后減趨勢，這主要是由于某市的電力機組裝機容量不斷提高。例如，某市2023年的公用電廠總裝機容量為16 205MW，此時的裝機容量達到了2020年的2倍以上。裝機總量的提高勢必會帶來發電量的增加。屆時某市則不會產生大量的調入電力，由調入電力所帶來的間接碳排放會大幅度下降。2025年，某市完成電力行業燃煤機組退役后，碳排放量達到了最小值，相較于2020年碳排放量下降了43.15%。

圖3 某市2021—2035年電廠碳排放量變化圖

5 結論

目前，某市由于其自身工業特點，溫室氣體排放主要來源能源活動，現有溫室氣體排放量遠大于自身生態系統碳匯量。即使在電力側采用 “煤改氣”減排措施，相較于2020年碳排放量下降了43.15%，碳排放達到了1 319萬t，但與生態系統碳匯量71.80萬tCO2e相比，仍然存在較大差距，難于實現碳中和目標。對于某市這種空間狹小、生態系統碳匯量趨于穩定的二線城市來說，僅依靠提高能效或清潔能源替代等路徑難以順利實現某市“碳中和”的目標，需要依靠碳捕集、利用和封存等深度脫碳或其他政策支持才能實現“碳中和”目標。