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                      作者:賀克斌 來源: 發布時間:2022-1-25 2:9:45
                      數字賦能推動碳中和與清潔空氣協同增效

                         減污降碳協同增效,對所有發展中國家都是有意義的。大氣污染和溫室氣體有顯著的協同性,國內外對空氣質量的研究和評估也展示了在減污降碳協同增效上有很大的發揮空間。

                         在未來的發展中,中國的PM2.5濃度在下降,但對于臭氧、PM2.5的治理還有很長的路要走,尤其是大氣污染物中的臭氧仍然處在高位波動,一些局部地區還上升得比較厲害。要達到世界衛生組織(WHO)發布的新的PM2.5標準,即大氣中PM2.5濃度為5微克/立方米,未來的任務還很艱巨。

                         還有一個因素不容忽視,那就是中國人口老齡化已經成為一個不爭的事實。雖然現在我國進行了很多臨時性的政策調整,用以減緩老齡化進程,但大趨勢是無法扭轉的。

                         因此,無論是WHO最新的空氣質量標準,還是人口老齡化進程,都要求我們必須實現PM2.5濃度降到5微克/立方米的要求。

                         碳中和與空氣質量改善、或者說與“美麗中國”的建設目標之間,是有著非常好的一致性的。生態環境部就曾特別強調,要以減污降碳協同增效為總抓手。

                         為支持上述工作,我們團隊在排放路徑情景設計、排放路徑模擬和費用效益評估等方面做了一些工作,嘗試實現碳中和路徑與清潔空氣路徑協同增效,通過模型和數據庫的支撐做一些定量分析。

                       

                      協同評估模型和數據庫的發展

                       

                         在碳中和與清潔空氣協同評估的模型和數據庫的發展方面,國內外的相關研究已經為我們提供了很多可利用的工具。

                         大氣成分排放核算的模型和數據庫,可以俗稱為“排放清單”。國內學術界經過多年的自主研發,已經逐步形成了具有自主知識產權的、公開共享的、包含多種大氣成分的、覆蓋全球的清單。比如大家熟悉的清華大學的中國多尺度排放清單模型(MEIC)、北京大學的PKU-inventory以及清華大學最近在做的全球能源基礎設施碳排放數據庫(GID)。

                         MEIC是清華大學通過多年積累完成的多尺度排放清單,可為中國和國際科學界的決策者提供人為源清單,包括二氧化碳的排放等。北京大學團隊做的PKU-inventory則包含了詳細的部門信息。GID是清華大學組織開發的涵蓋全球電力、水泥、鋼鐵各個重點行業,同時具有設施級別的基礎信息和排放數據的數據庫。目前這項工作還在持續進行,其網站已經開始逐步發布信息供大家分享。

                         從能源系統和綜合評價模型的角度來看,上述全是由數據庫支撐的工具。從模型來看,發改委能源所的IPEC、北京理工大學教授魏一鳴團隊的能源模型、北京大學的IMED模型以及國際上的AIM、GCAM、MESSAGE等模型,都是把大氣污染物與碳污相結合的。

                         綜合來看,國內綜合評價模型相對來說起步較晚,但是近年來在國家科技計劃的支撐下,已經開發出了多個能源系統模型和綜合評估模型,初步形成了氣候變化的綜合評估能力。

                       

                      排放情景數據產品待加強

                       

                         當前,聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)評估報告采用的排放模型,基本都是由國外學者主導的。我國現階段除了數據和模型之外,排放情景數據設計的系統性亟待進一步加強。未來想要實現排放情景數據產品自主研發以及服務生態目標下的減污降碳協同增效等,需要大家共同努力。

                         目前,清華大學團隊正在開發的中國未來排放動態評估模型一共有6組情形,第一個版本是從2015—2050,還有一個版本是從2015—2060,并已形成了相關模塊。

                         在大氣成分的大源監測反演方面,我國的“監測+觀測”體系在全球范圍內并不落后,甚至很多地方是領先的,但在地面監測、模型模擬、衛星遙感等方面還有一些不足?梢哉f,我國正在形成大氣成分的大源監測反演的數字支撐,形成了相對完整的數據體系,技術實力也越來越強。

                         清華大學還發布了中國大氣成分實時追蹤數據集,其通過云計算和大數據開展分析。數據集具備多種大氣成分和高時空分辨率,時空覆蓋比較完整,每日實時更新。數據集把多元素的地面處理數據,形成基于機器學習算法的學習資料,構建出地面、衛星、清單、模型融合的數據體系,從而提供更加完整的大氣成分濃度追蹤產品。

                         在監測方面還可以依靠碳衛星,目前歐洲、日本、美國等國家正在開發。我國的碳衛星是一個很重要的成果,由中科院大氣物理研究所的研究員人員研發,特點是長期在軌運行,并且可實現高精度全球統一覆蓋。

                         此外還有碳源匯反演同化模型,其主要根據碳監測的觀測約束和信息,通過大氣和碳源匯的算法,形成碳源匯的數據產品,供大家開展相關應用。

                       

                      整合模型服務協同治理

                       

                         將高精度的能源環境氣候模型與健康模型相結合,例如將空氣質量、環境、氣候健康三個因素集成,將有利于更好地開展研究。

                         圍繞我國的“雙碳”目標,未來要從數據庫、模型、情景設置、觀測和綜合成本等多方面整合綜合分析模型,通過數字賦能,支撐碳中和與清潔空氣之間的協同。

                         我們全新開發的CNCAP模型,就是把有關模型結合起來,形成一個決策支持模型。它以清華大學MEIC和未來動態排放情景模型(DPEC)、動態成本模型(DMEC)等為基礎,耦合綜合評估模型、GCAM-China、地球系統模型和傳輸模式,最終構成了決策支持的綜合平臺。

                         這一平臺涵蓋了1990年至2020年的主要大氣成分,按照燃料、行業變化加以區分。平臺還有針對二氧化碳和大氣污染物排放,包括工業源、重點行業的二氧化碳和大氣污染物協同演變的信息。

                         在“雙碳”目標下,未來要推動能源結構以及工業終端能源、民用終端、交通和發電結構的大幅度調整。通過模型推演,火電基本上會逐步動態退役!

                      (作者系中國工程院院士、清華大學碳中和研究院院長,鄭金武根據中國清潔空氣政策伙伴關系2021年度會議上的報告整理)

                       

                       

                      《科學新聞》 (科學新聞2021年12月刊 封面)
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