中国陆地生态系统碳收支的过去与未来

《Environmental and Sustainability Indicators》：China’s terrestrial ecosystem carbon budget in the past and future

　　

中国是全球最大的二氧化碳（CO₂）排放国，目标是在2060年前实现碳中和。然而，中国陆地生态系统碳收支（carbon budget, CB）对于加速实现《巴黎协定》目标至关重要，但尚未得到精确量化。因此，研究人员分析了自20世纪末以来中国CB的时空格局、影响因素及未来演变趋势。结果表明，1997年至2020年，中国每年向大气排放约7.57 Pg CO₂，但只有约13.4%（或1.02 Pg）被生态系统总碳汇（carbon sink, CS）抵消。2020年中国的碳中和能力（CS与CO₂排放的比值）仅为0.14，这对实现碳中和构成了巨大挑战。碳盈余或赤字区域的空间分布显著受经济发展和人口控制。在全球可持续发展情景下，中国的碳中和能力将从2025年到2060年提升16%，并在2032年左右达到峰值。研究结果为CO₂减排和碳中和策略提供了科学依据，有助于制定有效的区域可持续发展战略。

**论文解读：中国陆地生态系统碳收支的时空格局、影响因素与未来预测**

**研究背景、问题与意义**

中国作为全球最大的二氧化碳（CO₂）排放国，已承诺在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和。陆地生态系统碳收支（carbon budget, CB），即CO₂排放与生态系统碳汇（carbon sink, CS）之间的平衡，是评估碳中和进程的关键指标。然而，此前研究存在以下问题：第一，碳汇量化不完整，多数研究忽略了岩石风化碳汇（rock weathering carbon sink, RCS），仅聚焦于植被碳汇（vegetation carbon sink, VCS），导致区域碳收支估算存在系统性偏差；第二，高分辨率、长时序的碳收支数据集缺乏，难以揭示其精细时空演变；第三，对未来不同发展情景下碳收支动态的预测不足。为填补这些空白，研究人员整合VCS和RCS，构建了1997—2020年中国像素尺度的碳收支数据集，分析其时空格局与影响因素，并预测2025—2060年不同情景下的演化趋势。该研究发表在《Environmental and Sustainability Indicators》，为制定区域减排策略和全国碳中和路径提供了科学依据。

**主要关键技术方法**

本研究主要采用以下方法：1）利用全球大气研究排放数据库（EDGAR 6.0，10 km分辨率）获取像素级CO₂排放数据；2）基于净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）和异养呼吸（heterotrophic respiration, Rh）计算净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity, NEP），以此估算VCS；3）采用全球CO₂通量侵蚀模型（GEM-CO₂），结合岩性图及径流数据估算RCS；4）运用系统广义矩估计（system generalized method of moments, GMM）动态面板模型，分析碳收支影响因素；5）利用Mann-Kendall（MK）检验识别碳收支时间序列的突变点；6）采用反向传播（Backpropagation, BP）神经网络算法，基于人均GDP、人口、城市化率、能源消费和第二产业比例等5个社会经济输入变量，预测2025—2060年CO₂排放。社会经济数据来源于中国国家统计局。

**研究结果**

**3.1 中国CO₂排放与碳汇**

研究发现，1997—2020年中国年均CO₂排放量为7.57 Pg，高排放区主要分布在华北平原、长江三角洲、珠江三角洲等人口密集区。VCS年均值为0.26 Pg C，呈现自东向西递减趋势；RCS年均值为14.18 Tg C，高值区集中于青藏高原及西南喀斯特区域。总碳汇密度从西北向东南递增，云南省以4.1%的国土面积贡献了20%的总碳汇。

**3.2 碳收支的时空动态**

**3.2.1 空间格局**：碳盈余地区主要位于西南和东北边境省份（如云南、黑龙江、青海、西藏、甘肃），仅5个省份维持净碳盈余，合计年均盈余224 Tg CO₂。碳赤字区域集中在胡焕庸线以东的东部和北部省份，山东、江苏、辽宁等7个省份的年均赤字合计达395 Tg CO₂。

**3.2.2 时间趋势**：1997—2020年，碳收支绝对值以0.274 Pg yr^-1增长，2020年达9.06 Pg，为1997年的3.3倍。碳汇仅抵消了年均13.4%的CO₂排放，约86.6%未被吸收。MK检验显示碳汇在2007年发生突变，此后增长减缓。碳收支增长可分为三个阶段：1999年前缓慢增长（0.025 Pg yr^-1），1999—2012年急剧增长（0.453 Pg yr^-1），2012年后趋于稳定（约9.21 Pg yr^-1）并于2018年达到峰值后下降。

**3.3 碳收支变化因素分析**

GMM模型回归结果显示，第二产业占比（SEC）、国内生产总值（GDP）和能源消费（EC）对碳收支有显著正向影响，即促进碳赤字扩大；城市化水平（UP）、植被覆盖度（G）、温度（TEM）和降水（PRE）则表现出显著负向影响，即有助于缓解碳赤字。其中，SEC的正向效应最强，表明工业结构升级是控制碳收支增长的关键。

**3.4 未来碳收支动态预测**

在情景A（不平衡发展）下，CO₂排放持续上升至2060年超过15 Pg CO₂，碳收支赤字增加29.8%，碳中和无法实现。在情景B（可持续发展）下，排放于2030—2034年达峰（约14.18 Pg），随后下降，至2060年碳收支赤字较2025年减少16%，有望实现碳中和。

**讨论与结论**

讨论部分对比了发达国家与中国的人均CO₂排放，指出中国虽总量高但人均远低于发达国家。与其他研究相比，本研究的VCS（0.17–0.39 Pg C）和RCS（14.18 Tg C）估值与前人结果量级一致，验证了数据的可靠性。不确定性主要源于未纳入森林火灾、土地利用变化等排放源，以及仅考虑VCS和RCS两种碳汇路径。研究结论如下：（1）1997—2020年，中国年均CO₂排放0.757 Pg yr^-1，2020年达9.06 Pg；高排放区集中于人口密集的平原及三角洲；碳汇密度自西北向东南递增，年均0.276 Pg，云南贡献突出。（2）研究期间约86.6%的排放未被碳汇抵消，碳收支赤字增长速率为0.274 Pg yr^-1；碳盈余区仅限西部5省。（3）面板回归显示SEC、GDP和EC正向驱动碳收支，而UP、G、TEM和PRE负向驱动。（4）在可持续发展情景下，全国CO₂排放预计在2032年左右达峰（约14.18 Pg），随后下降，碳中和能力逐步提升。