自中國政府提出 “2030 碳達峰，2060 碳中和” 的雙碳目標以來，全國各地已緊鑼密鼓的圍繞 “雙碳” 目標開展行動。同時，經過十余年的籌備，全國碳排放權交易市場已于今年 7 月 16 日在上海環境能源交易所正式啟動。
隨著“雙碳目標”的有序推進和碳交易市場的快速發展，覆蓋行業范圍逐步擴大。為了對碳排放進行監測、評價及對未來排放趨勢展開預測，政府、生產企業、投融資機構、科研團隊等有關方均對碳排放監測數據的時效性、精準度及更新頻率等均提出了更高、更迫切的要求。然而，由于技術限制，當前國際上具備空間分辨率的碳排放關鍵基礎數據 —— 碳排放地圖的時效性嚴重不足，普遍存在一年以上的時間滯后性、時空分辨率低、一致性差的問題。若要實現實時、準確、可靠的碳排放動態監測及政策評估，則需建立一種新的碳排放地圖范式。圖1｜2021 年 8 月 9 日的全球 “實時全景碳地圖”（來源：劉竹團隊 ）
為此，清華大學劉竹研究團隊聯合國內外多個機構，基于衛星遙感、云計算平臺等交叉學科的前沿技術，在多部門維度和全域覆蓋空間范圍上實現了全景網格化碳排放的近實時快速計算，形成全球首個高分辨率的 “實時全景碳地圖”，由DeepTech進行獨家首發。相對于當前國際上的基于歷史數據的碳地圖，“實時全景碳地圖” 相當于把碳排放的空間展示從 “過去時” 推進到 “現在時”。 “實時全景碳地圖” 可有效展示碳排放近實時的時空分布，從而極大地賦能 “雙碳目標” 的科學化、精確化實現。“實時全景碳地圖” 可對區域碳排放的實時動態變化以及碳減排的效果形成及時的反饋與評價，有助于評估核實各地 “雙碳” 工作成效并及時調整相應的政策措施。大數據、云計算、衛星遙感、機器學習多維賦能，攻克兩大數據難題劉竹坦言，要構建這種全景碳地圖，必須要攻克兩大核心技術難題 —— 覆蓋全球的實時數據源以及實現實時碳排放海量化高效處理的參數化方法。近年來，快速發展的大數據技術以及多源多維度的數據可獲得性為實現這一成果提供了契機。目前，中國、美國、日本等多個國家在軌的二氧化碳監測衛星以及地圖 GPS 傳感器的廣泛應用等都為實時全景碳地圖提供了多維度的數據源。同時，該研究團隊基于多年實踐基礎，通過將碳排放定量評估中的活動因子進行參數化處理和分解，運用地面觀測數據、衛星遙感數據及電網監測數據等多源數據來表征碳排放參數數據的時空變化，構建了實現近實時更新的碳排放時空表征的參數法理論和方法模型。此外，團隊在構建實時全景碳地圖的過程中還廣泛使用了超級計算機、云計算平臺和機器學習等針對實時海量數據進行處理的技術手段。基于這些交叉學科手段，劉竹團隊構建了全球實時碳排放數據庫 Carbon Monitor (http://carbonmonitor.org/)，該數據庫涵蓋超過 70% 的全球電力和工業排放、85% 的地面運輸排放以及近 100% 的住宅和航空業燃料排放的高分辨率活動數據，覆蓋了以日為分辨率的全球 90% 以上的二氧化碳排放量，是目前唯一能夠提供日分辨率全球碳排放空間展示的數據平臺，可為科學研究和政策評估提供基礎數據支持，并大幅度縮短低碳政策的響應時間。實時全景碳地圖在基于全球實時碳排放數據庫的基礎上進一步實現了全球最高時空分辨率的碳排放可視化呈現。碳排放數據近實時可視化呈現，尺度可精準至各大部門、省市級別據介紹， “實時全景碳地圖” 也覆蓋了中國所有地區。囊括了 6 大主要排放部門：電力、工業、居民消費、地面運輸、國內航空、國際航空。對于工業部門，化石燃料燃燒和水泥生產過程的碳排放均被考慮在內。空間分辨率為 0.1°*0.1°（經緯度），時間分辨率為日尺度。圖2｜中國全部門 “實時全景碳地圖”（來源：劉竹團隊）除了全部門排放數據外，“實時全景碳地圖” 也提供了分部門精細化排放數據，包括電力部門、工業部門、居民消費部門、地面交通部門、國際航空和國內航空部門。圖3｜中國分部門 “實時全景碳地圖”（來源：劉竹團隊 ）
“實時全景碳地圖” 用不同顏色表示各區域的碳排放量高低情況，顏色越紅的區域表示碳排放量就越高，反之，顏色越藍的區域碳排放量就越低。以國內航空部門、居民消費部門、地面交通部門為例，從航空碳排放示意圖來看，紅色發射區域是城市機場所在地（如北京機場、上海機場），航線的深淺不一代表不同航線的碳排放有所差異；從居民消費碳排放示意圖來看，廣東省熱值區域主要分布在珠三角地區，意味著大量人口集聚在珠三角造成較高的居民消費排放；從地面交通碳排放示意圖來看，新疆地區分布的顏色中較紅的線路為當地的交通干線，交通流量較高。相關政府職能部門可以參考地圖顯示信息，進行合理的碳排放管控。圖4｜中國部分部門 “實時全景碳地圖” 示意圖（來源：劉竹團隊 ）
以省級尺度來看，中國 “實時全景碳地圖” 展示了中國各省區的碳排放日變化、周變化及季節變化。基于日排放數據的全年排放數據顯示，由于受疫情影響，2020 年中國大部分區域碳排放量和 2019 年相比總體上略有降低；相比 2019 年，2020 年度中國總碳排放減少量排名前十的省份依次為：湖北、江蘇、浙江、重慶、安徽、湖南、海南、青海、貴州、北京。圖5｜相比 2019 年中國 2020 年度減排量前 10 省份（來源：劉竹團隊）
“實時全景碳地圖” 還首次反映了中國各省區二氧化碳排放的季節變化，例如大部分北方省份由于采暖和供熱的關系呈現出夏季和冬季的排放高峰和春秋兩季的排放低谷。另外，對大部分省份而言，火力發電部門和工業部門仍然是最主要的碳排放部門。對于電力部門而言，西部四省區（西藏、青海、甘肅和陜西）在冬季（12-1 月）達到排放高峰，而除此之外的省份則在一年中顯示出分別由冬季供暖和夏季制冷導致的兩個排放高峰。
對于工業部門而言，碳排放的日變化在南方省份（長江沿線及以南）和北方省份顯示出了明顯的差異。北方省份工業部門的二氧化碳排放量在夏季達到排放高峰，而南方省份工業部門的碳排放則在春節后持續上升。路面交通碳排放的日變化主要受到節假日期間人口流動情況影響。圖6｜中國 “實時全景碳地圖” 聚焦省級排放情況（來源：劉竹團隊）
“實時全景碳地圖” 可進一步反映城市尺度的碳排放變化，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明顯下降，在疫情得到控制后趨于平穩。
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部門，從人為排放所反映的人類活動水平變化來看，居民消費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。圖7｜中國 “實時全景碳地圖” 聚焦城市級排放情況（來源：劉竹團隊 ）
通過 “實時全景碳地圖” 提供的城市級日度分部門碳排放信息，也可以明顯看到，2020 年 1 月底因受新冠疫情影響，北京市交通部門的碳排放量明顯下降；2020 年 6 月底，因北京新發地疫情的爆發碳排放也有所下降；2020 年 10 月初，因十一假期的到來北京市市民外出旅游，本市內的交通碳排放量因此出現明顯下降。圖8｜ “實時全景碳地圖” 聚焦北京市排放情況示意圖（來源：劉竹團隊 ）
顛覆碳排放監測數據的時間范式，由 “過去時” 進化為 “現在時”實時全景碳地圖具有兩大優勢：第一，克服了同類數據較長的時間滯后性，實現近實時的快速更新；第二，兼具高的時間分辨率（天尺度）和空間分辨率（0.1°×0.1°）的優勢，是目前唯一具有天尺度分辨率的分部門實時全球碳排放地圖。
據劉竹介紹，目前已經采用實時全景碳地圖數據的國際機構和相關的報告包括：
- 全球碳計劃：2020 年全球碳收支報告（Global Carbon Budget 2020）
- 國際氣象組織 WMO：聯合科學報告 2021 (United in Science 2021)
- 聯合國：碳排放差距報告 2020 (Emission Gap Report 2020)
顛覆傳統實現 “現在時” 的實時全景碳地圖對于認識國家級碳排放空間分布動態變化趨勢意義重大，其可以有效地展示、衡量和評價 “雙碳” 工作的實際情況，極大地支持地方各級政府、企業對自己所轄區域進行碳排放實時精細化監測，以及評估核實相關 “雙碳” 工作的成效，以及時調整各類政策措施，從而極大地賦能 “雙碳” 目標的科學化、精確化實現。作為全球實時碳數據 Carbon Monitor 和中國碳核算數據庫 CEADs 的聯合創始人，劉竹目前在清華大學地球系統科學系任副教授、特別研究員、博士生導師。他曾在中國科學院獲得博士學位，后赴哈佛大學和加州理工學院從事博士后研究。2019 年，劉竹入選《麻省理工科技評論》中國“ 35 歲以下創新 35 人”。談及實時全景碳地圖的應用潛力，劉竹介紹道，“基于實時全景碳地圖將進一步搭建出動態可視化交互展示平臺，開展網頁端和移動 APP 的開發”。
在該平臺上， Carbon Monitor 可以為政府部門、各類企業、用能個人等不同用戶提供定制化服務，針對用戶感興趣的區域也可以提供全景碳排放監測地圖、碳評估及碳預測等功能，定制化展示不同排放源的種類、來源和時空分布特征，遴選碳排放變化的關鍵節點，識別碳排放的時空演化，梳理各來源不同區段的能源消耗及碳排放情況，探索該區域實現碳中和的途徑。”DeepTech 計劃在未來舉辦碳中和、碳達峰、綠色經濟等相關主題主題峰會，旨在為國內外關注碳達峰碳中和的專家學者、產業人士搭建一個專業的互動交流平臺，共同探討、傳遞和交流碳中和碳達峰目標下的經濟高質量發展戰略、路徑、政策與行動，以及諸如人工智能、大數據及新能源、新材料等新興技術如何賦能碳中和目標達成，進一步提高對碳排放及人類活動時空變化的理解，支持各區域地方政府及時采取地方性行動。歡迎對此感興趣的科研機構、政府機構、產業人士點擊 “ 閱讀原文” 或掃描下方二維碼登記預報名信息，與我們保持聯系。
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