基于代理模型的台湾地区黑碳排放高分辨率清单：揭示城市与非城市地区的时空变化特征

《Journal of Environmental Management》：Proxy-based high-resolution inventory of black carbon emissions in Taiwan: Insights into spatiotemporal variations in urban cities and non-urban areas

台湾首个高分辨率（1km×1km）黑碳（BC）排放清单研究，基于PM2.5排放数据库与燃料消耗数据，揭示2000-2024年间BC排放量从约17124吨/年降至4290吨/年，交通（82.6%）、农业（9.6%）和住宅（2.5%）为三大排放源，城市聚合区贡献超70%排放量，为精准减排和气候健康政策提供科学依据。

　　

Sultan F.I. Abdillah|Sheng-Jie You|Ya-Fen Wang

台湾桃园市中里市中原基督教大学土木工程系，32023

摘要

黑碳（BC）是一种主要的短寿命气候污染物（SLCP），对全球变暖和不良健康后果有显著影响，尤其是在人口密集的地区。尽管已经存在一些区域性的黑碳排放清单，但它们的空间分辨率较低，限制了评估城市层面差异和支持城市层面减缓规划的能力。为了解决这一不足，本研究开发了首个基于代理的长期高分辨率黑碳排放清单，覆盖2000至2024年期间。中原基督教大学黑碳清单（CYCU-BC）的分辨率为1公里×1公里，时间跨度为一年。CYCU-BC的估算结果显示，全国黑碳排放量从21世纪初的约17,124吨/年（95%置信区间：8,924 – 25,377吨/年）显著下降到2020年代初的约4,290吨/年，主要受交通运输（82.6%）、农业（9.6%）和住宅部门（2.5%）的影响。与其他区域清单的比较和蒙特卡洛分析表明，两者之间的一致性较好，差异范围在-38.6%到+9.9%之间，不确定性为23% – 25%。超过70%的总黑碳排放量集中在城市聚集区，而非城市地区的排放量明显较低，且各行业的贡献和排放动态也有所不同。通过多年尺度上对城市黑碳排放的详细分析，本研究为有针对性的减缓策略提供了坚实的科学依据，同时也支持了快速城市化地区的综合气候-健康政策设计。这些发现突显了高分辨率排放清单在减缓SLCP方面的重要作用。

引言

长期以来，气候变化减缓策略一直优先考虑长寿命气候污染物（LLCPs），如二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄），因为它们在大气中的存在时间较长，并对全球变暖有累积影响（IPCC，2023）。虽然这些污染物决定了长期气候趋势，但越来越多的证据表明短寿命气候污染物（SLCPs），尤其是黑碳（BC）也起着重要作用。黑碳是细颗粒物（PM_2.5）的主要成分，由化石燃料、生物质和废物的不完全燃烧产生（Haines等人，2017；Chen等人，2024）。与LLCPs不同，黑碳仅在大气中存在几天到几周，但它通过吸收太阳辐射、降低表面反照率和改变云层特性而产生不成比例的高辐射强迫效应（Bowerman等人，2013；Wang等人，2018）。这些影响从城市微环境扩展到跨区域范围（Krecl等人，2021；Abdillah等人，2026）。

在全球范围内，黑碳排放被认为是气候变化的关键因素，特别是在工业活动和生物质燃烧较多的地区（Bond等人，2007，2013；Yi等人，2025）。在污染严重的地区，黑碳与空气质量恶化有关，导致呼吸系统和心血管疾病，突显了其排放对环境和公共健康的双重影响（Kamińska等人，2023；Norzaee等人，2024；Yu等人，2024；Kramer和Minet，2025）。许多国家和国际组织已经认识到黑碳减排的重要性，并建立了排放清单来量化和监管其来源（Bowerman等人，2013；Abdillah等人，2026）。现有的黑碳排放清单数据库包括Community Emissions Data System (CEDS)_GBD-MAPs（McDuffie等人，2020）、Emission Database for Global Atmospheric Research v8.1 (EDGAR v8.1)（EDGAR，2024）、Hemispheric Transport of Air Pollution v3 (HTAP v3)（Crippa等人，2023）、Regional Emission Inventory for Asia v3.2 (REAS v3.2)（Kurokawa和Ohara，2020）、MIX Asian Inventory (MIX v2)（Li等人，2024）以及Global Emission Modeling System (GEMS)（Shan等人，2025）。

这些清单数据库的主要缺点是空间分辨率较低。大多数清单提供的黑碳排放分布网格分辨率相对粗糙（0.5° – 0.1°），不适合在城市层面进行详细分析。此外，这些数据库通常将台湾或香港等特定国家/地区的黑碳排放合并为一个国家的数据，从而忽略了它们潜在的黑碳排放源和趋势的细节。另一方面，对于黑碳排放的时空变异性及其在不同城市环境中的具体贡献仍存在很大了解空白。最近，Krecl等人（2022）报告了巴西城市尺度排放清单中黑碳排放源的多样性，其中黑碳在PM_2.5总量中的占比很高。此外，在不同的天气条件（如雾霾和非雾霾时期、不同季节以及野火期间）也发现了黑碳与PM_2.5质量分数之间的显著关系（Choomanee等人，2024；Cha等人，2019；Wei等人，2023；Q. Zhang等人，2025）。这些发现强调了在城市尺度上分析黑碳排放动态的必要性，以及使用黑碳/PM_2.5质量分数作为量化黑碳排放的代理指标的潜力，而不是传统的自上而下的国家尺度方法。

像许多工业化和人口密集的地区一样，台湾也通过交通运输、工业活动和生物质燃烧产生PM排放和黑碳排放（Cheng等人，2014；Chuang等人，2024）。然而，尽管全球越来越重视黑碳作为一种主要的SLCP，台湾尚未建立全面的黑碳排放清单或制定具体的减缓政策（Cheng和Yang，2016）。缺乏可靠的黑碳数据阻碍了对其对气候过程和区域空气质量影响的准确评估。此外，台湾当前专注于在特定城市发展工业和城市化区的政策也可能影响国内黑碳排放源和行业的分布。例如，城市地区的黑碳排放源和趋势可能与非城市地区有很大不同。因此，开展局部研究对于制定有效的气候和空气减缓政策至关重要。

本研究采用基于代理的方法，开发并评估了2000至2024年间台湾首个高分辨率（1公里×1公里网格分辨率）的黑碳排放清单。随后，分析了全国层面和城市层面的黑碳排放趋势、来源和动态，以全面了解目前未知的台湾黑碳排放特征。这些发现不仅有助于台湾的气候行动，也有助于实现减少SLCP的国际目标，从而提高气候适应性和空气质量。

研究框架概述

整个研究框架如图1所示。首先，利用台湾环境部（TW MOENV，2024）提供的PM_2.5排放数据库以及台湾经济数据中心（TEDC-AREMOS）在排放估算期间（2000 – 2024年）的年度燃料消耗数据（TEDC-AREMOS，2025），通过基于代理的方法建立了全国层面的高分辨率黑碳排放清单（CYCU-BC）。之后进行了时空分辨率调整

台湾黑碳排放及其来源的长期变化

台湾的人为黑碳排放量在二十年间显著下降。图2a显示了2000至2024年间台湾的年黑碳排放量。21世纪初，台湾的黑碳排放量约为19,756吨/年，并在2003年达到峰值20,032吨/年。此后，黑碳排放量逐渐下降，从2006年的14,533吨/年降至2010年的9,780吨/年，最终在2024年降至4,052吨/年。

在整个研究期间也观察到了其他显著的下降趋势。

结论与研究意义

本研究开发、评估并利用基于代理的黑碳排放清单方法，分析了台湾城市聚集区和非城市地区的黑碳排放、来源和动态的长期变化。建立了名为CYCU-BC的高分辨率黑碳排放数据库，时间跨度为2000至2024年，网格分辨率为1公里×1公里。估计的2003年和2021年基线年的全国黑碳排放量（±95%置信区间）为

作者贡献声明

Sultan F.I. Abdillah：撰写 – 原稿撰写、可视化、方法论设计、数据整理、概念构思。Sheng-Jie You：撰写 – 审稿与编辑、监督。Ya-Fen Wang：撰写 – 审稿与编辑、监督、资金筹集、概念构思。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本工作得到了台湾中原基督教大学的财政支持（项目编号：109609432）。