南京大学最新发文!中国省级尺度的碳收支时空演变及模拟研究

识别中国各省碳预算的时空模式及未来趋势，对于实现“双碳”目标至关重要，但目前将省级碳汇预测纳入其中的综合分析仍较为有限。本研究利用中国30个省份的面板数据（2000–2019年），描绘了碳预算模式，并构建了整合能源、经济、碳排放和土地利用子系统的各省专用系统动力学模型。研究设计了三个基于政策考量的情景，以模拟各省的碳预算轨迹及向“双碳”目标迈进的进程。结果表明，2011年是碳排放的转折点，面板回归分析显示，产业结构、能源结构和经济发展会推动排放增长，而城市化、人口密度和气温则对碳汇产生负面影响。在省级层面，在基准情景（BS）下，近半数省份可在2030年前实现碳排放达峰，并于2060年前实现碳中和。在高发展情景（HDS）下，大多数省份将无法按计划实现“双碳”目标，而高改善情景（HIS）则呈现出相反的趋势。在国家层面，通过汇总各省的模拟结果，得出了中国的总碳排放量和净碳排放量。在“高改善情景”、“基准情景”和“高发展情景”下，预计全国碳排放总量将分别于2026年、2029年和2032年达到峰值，相应的峰值分别为11,480.54、13,302.55和14,565.69Mt二氧化碳。预计全国净碳排放量将分别于2058年、2060年及2060年后降至零。本研究为中国各省的低碳发展提供了数据支撑和差异化的减排策略。

情景设计和模型实施中的若干局限性可能会影响各省实现碳达峰和碳中和路径预测的完整性和准确性。首先，该模型未明确考虑省际贸易或跨区域人口流动所产生的隐含碳。由于这些流动难以量化与预测，因此在以生产为主且净人口外流的省份，排放量可能被高估；而在以消费为主且净人口流入的省份，排放量则可能被低估。其次，碳汇模块仅包含森林、草原、水体和闲置土地的碳封存，而排除了碳捕获、利用和储存等负排放技术，这可能会低估长期碳中和路径的灵活性。