长株潭城市群地类转移的碳传导效应与预测

土地利用碳排放是影响城市碳达峰、碳中和实现的重要因素.基于土地利用遥感数据和碳排放估算模型,得到长株潭城市群的土地利用碳排放量,借助转移矩阵分析了长株潭城市群土地利用转移的碳传导效应.此外,采用马尔科夫模型预测2030年和2060年的长株潭土地利用碳排放量.结果表明：①1995~2018年长株潭城市群土地利用净碳排放从810.84×10⁴ t增加到2015.41×10⁴ t,碳源/汇比整体呈上升趋势.其中,建设用地是主要的碳排放源,林草地是主要的碳汇.②不同时段地类转移引致的碳传导最终均表现为净碳排放,在时间上呈现先增加后减少的态势.其中以林地和耕地向建设用地转移产生的碳传导最为显著,涉及草地、水域和未利用地的碳传导效应微弱.③预测结果表明,长株潭城市群的土地利用碳排放预测量处于持续上涨态势,如若仍按目前趋势发展,则如期实现"双碳目标"存在难度.政府需要在加强林地的碳吸收能力以提升生态系统碳汇增量和遏制建设用地的无序扩张以减少碳源两方面着力,加快长株潭城市群的绿色低碳建设.上述结果为长株潭城市群开展低碳导向的城市土地利用调控提供了重要参考.     

典型有机氯农药在珠三角地区多介质环境中的归趋模拟

本研究以p,p''-DDT与γ-HCH为目标污染物,通过建立Ⅳ级环境多介质逸度模型,模拟目标污染物在高温高湿气候条件下珠三角地区从1952~2030年的79年间在环境介质中迁移转化随时间和温度变化的规律.模拟结果较好地反映了p,p''-DDT与γ-HCH浓度随农药施用和禁用等农业政策而经时变化的情况：持续施用导致p,p''-DDT与γ-HCH在气、水、土、底泥中的浓度随时间逐年增加;有机氯农药被禁止使用,则导致二者浓度逐渐下降并趋于稳定;预测到2030年p,p''-DDT在气、水、土、泥中的浓度分别为6.1×10^-12、3.2×10^-9、6.07×10^-7和8.72×10^-7 mol·m^-3;γ-HCH的浓度则分别为3.37×10^-11、1.14×10^-8、1.21×10^-6和4.18×10^-7 mol·m^-3.通过将温度设计为变量参数对模型进行校正后的模拟值比恒温模拟值更接近实测值.结果表明,在整个环境介质中出现有机氯农药由大气分别向土壤和水体、土壤向水体、水体向底泥传输的规律,并最终赋存于土壤和底泥中;有机氯农药排放量、降解速率、温度及辛醇-水分配系数K_ow是模型主要的敏感参数;不确定性分析显示整体参数的改变对大气模拟浓度影响最大;有机氯农药在环境中的浓度分布存在季节性差异,温度变化会影响有机氯农药在环境中的分配.     

华北区域大气中羰基化合物体积分数水平及化学反应活性

为了解华北区域光化学污染特征,于2018年5月至2019年4月在石家庄和兴隆地区利用2,4-二硝基苯肼（DNPH）对空气中的羰基化合物进行采样,并利用高效液相色谱对采集样品进行分析,以了解该区域羰基化合物的组成、体积分数、来源、·OH损耗速率和臭氧生成潜势.本研究共测定了13种含羰基的挥发性有机物,其中体积分数最高的3种物质为丙酮、甲醛和乙醛[石家庄地区：（6.46±5.25）×10^-9、（3.76±2.29）×10^-9和（2.65±1.74）×10^-9;兴隆地区：（1.85±1.27）×10^-9、（1.29±1.02）×10^-9和（0.72±0.48）×10^-9];C1/C2和C2/C3值表明石家庄地区工业化水平较高,受机动车尾气和化石燃料燃烧等人为排放影响较明显;兴隆地区采样点处于背景区域,受自然源影响较大;石家庄地区对L_·OH贡献最大的3种物质分别为乙醛（1.77 s^-1）、甲醛（1.57 s^-1）和丁醛（0.42 s^-1）;兴隆地区对L_·OH贡献最大的3种物质为分别为甲醛（0.53 s^-1）、乙醛（0.47 s^-1）和丁醛（0.12 s^-1）;对O₃生成贡献最大的羰基化合物物种为甲醛和乙醛[石家庄地区：34.61×10^-9（以O₃计,下同）和16.73×10^-9;兴隆地区：11.77×10^-9和4.47×10^-9],且甲醛的最大臭氧生成潜势估算（OFP）远高于乙醛.     

冬季黄东海一氧化碳的分布和海-气通量研究

为探究海洋中一氧化碳（CO）的排放对全球碳循环的意义,于2019年冬季采用顶空法对黄海和东海CO的分布和海-气通量进行了研究.结果表明,调查海域大气中CO的体积分数为239×10^-9~941×10^-9,平均值为（588±155）×10^-9.大气中CO体积分数最高值出现在北黄海近岸站位,最低值出现在东海南部,整体呈现黄海高、东海低的特点,且表现出明显的由近岸向外海降低趋势.表层海水CO浓度为0.39~2.80 nmol·L^-1,平均值为（1.23±0.45） nmol·L^-1.表层海水CO浓度高值区出现在东海东部,低值区出现在东海南部,受太阳光辐射和水团影响较大.CO的垂直分布上,浓度最大值一般出现在表层,随深度增加呈现逐渐降低的趋势.表层海水中过饱和系数α为0.99~8.67,平均值为2.61±1.42.CO海-气通量的变化范围为-0.05~41.38 nmol·m^-2·h^-1,平均值为（9.80±9.70） nmol·m^-2·h^-1.表层海水中CO浓度大多是过饱和的,表明冬季黄海和东海是其上方大气的源.这些数据对于估算全球碳排放具有重要作用.     

寒冷地区IFAS+磁混凝污水厂菌群结构和抗生素抗性基因分析

为探究寒冷地区IFAS+磁混凝污水厂中菌群及其携带的抗生素抗性基因（ARGs）变化,采用16S rRNA基因测序和宏基因组测序方法对新疆某城市污水厂进行研究.结果表明,绿弯菌门（Chloroflexi）和硝化螺旋菌门（Nitrospirae）在活性污泥中的相对丰度平均值分别为3.50%和0.03%,在生物膜中的相对丰度分别达到10.02%和2.12%,NH₄⁺-N和TN去除率平均值分别由改造前的91.89%和66.76%提升至改造后的97.71%和91.90%,表明IFAS增强了寒冷地区污水厂的生物脱氮能力;生物处理段内与铁氧化还原有关的Ferruginibacter和红育菌属（Rhodoferax）的相对丰度平均值分别达到5.24%和3.72%,出水中红育菌属（Rhodoferax）的相对丰度达到9.48%,表明磁粉对菌群产生了影响;该厂对ARGs有明显的去除效果,ARGs的相对丰度由进水中的191.08×10^-3‰降至出水中的32.58×10^-3‰,活性污泥中ARGs相对丰度为63.25×10^-3‰~72.38×10^-3‰,明显高于生物膜中的41.31×10^-3‰,但sul2、floR和rpoB 2等ARGs优势亚型在生物膜中的相对丰度分别为5.77×10^-3‰、2.52×10^-3‰和2.03×10^-3‰,高于活性污泥中的3.15×10^-3‰~3.57×10^-3‰、1.73×10^-3‰~2.24×10^-3‰和1.28×10^-3‰~1.76×10^-3‰;网络分析结果表明,Caldilineaceae_norank与sul2呈显著正相关,毛球菌属（Trichococcus）与floR呈显著正相关.     

基于MODIS火点数据分析南北方省份生物质开放式燃烧与排放特征

利用2018年全国范围内的MODIS火点数据,结合土地利用数据信息,运用地理信息系统空间分析方法和统计分析方法,以火点数据、生物量及各污染物排放量为指标,分析了南北方省份生物质开放燃烧的时空特征.计算结果显示,北方省份森林火灾、草原火灾、秸秆露天焚烧生物量分别为107×10⁴、74×10⁴、498×10⁴ t,南方省份则分别为344×10⁴、106×10⁴、164×10⁴ t.研究结果表明：①地域因素及气象因素是影响生物质开放燃烧时空特征的主要因素.②北方省份生物质开放式燃烧以秸秆露天焚烧为主,森林火灾主要因气候导致.南方省份生物质开放式燃烧以森林火灾为主,高发于春季,主要因南方存在"炼山"整地的传统营林措施.③南方省份虽然整体生物质开放式燃烧活动水平较北方省份低,但污染物排放强度较北方省份要高.     

江西赣州站大气CO2和CH4浓度变化特征研究

通过分析2018年12月—2019年11月江西赣州站大气CO₂和CH₄浓度高精度在线观测资料,对其CO₂和CH₄浓度变化特征进行了研究,分析了区域大气输送的影响以及潜在排放源区分布特征.结果表明：研究期内赣州站CO₂和CH₄的平均浓度分别为433.1×10^-6和2142.5×10^-9.赣州站CO₂和CH₄浓度日变化均表现为日间低、早晚高,CO₂浓度日振幅在夏季最大,为29.7×10^-6,冬季最小,为6.9×10^-6.CH₄浓度日振幅在秋季最大,为145.1×10^-9,冬季最小,为41.4×10^-9.CO₂本底浓度季节变化表现为4—8月迅速下降,8—11月逐渐上升,最大值出现在1月,最小值出现在8月,季节振幅为26.2×10^-6.CH₄本底浓度季节变化表现为1—7月逐渐下降,7—9月逐渐上升,最大值出现在1月,最小值出现在7月,季节振幅为79.5×10^-9,基本可代表江西赣州地区混合均匀大气的CO₂和CH₄季节变化状况.与南昌站对比分析表明,赣州站各季节CO₂和CH₄本底浓度均低于南昌站.赣州地区CO₂和CH₄潜在源区主要分布在江西北部、湖北东部、安徽南部和珠江三角洲地区.     

四川省基于第二次污染源普查数据的人为源大气污染源排放清单及特征

本研究根据自下而上和自上而下相结合的方法收集四川省人为源活动水平数据,其中工业源活动水平来自四川省第二次污染源普查数据,涵盖11020台锅炉信息、60078家工业企业信息,成都市收集了19152家工业企业数据,占四川省企业总数的32%.各污染源选取合理的排放因子并结合GIS技术,构建了该地区2017年9 km×9 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2017年四川省SO₂、NO_x、CO、PM₁₀、PM_2.5、BC、OC、VOCs和NH₃排放总量分别为308.6×10³、725.7×10³、3131.2×10³、927.6×10³、422.4×10³、30.2×10³、72.0×10³、600.9×10³和887.1×10³t.固定燃烧源和工艺过程源是SO₂主要贡献源,CO的主要贡献源为工艺过程源和移动源,扬尘源和工艺过程源为PM₁₀和PM_2.5的主要贡献源,扬尘源是BC和OC最大贡献源,VOCs排放源主要来自工艺过程源、移动源和溶剂使用源,NH₃排放主要来源于畜禽养殖和氮肥施用.污染空间分布结果显示,各项污染物主要集中分布于人口密集,工业和农业较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,高值点位集中在成都平原地区的德阳—成都—眉山—乐山沿线.本研究建立的排放清单仍具有一定不确定性,后续研究工作中应进一步加强活动水平数据获取的准确性,针对典型污染源开展污染物排放因子测试工作,完善网格化排放清单,为四川省大气污染防治提供科学支撑.     

广东省高分辨率温室气体排放清单及特征

根据典型城市调查与统计数据收集得到的广东省活动水平数据,采用自上而下和自下而上相结合的排放因子法和GIS技术,建立了广东省2018年3 km×3 km高分辨率温室气体排放清单.估算范围包括能源活动、工业生产过程、农业活动、土地利用变化和林业、废弃物处理以及电力调入（出）间接排放等6大类CO₂、CH₄和N₂O这3种温室气体.结果表明,广东省2018年CO₂、CH₄和N₂O的排放量分别为8.5×10⁸、1.9×10⁶和1.1×10⁵ t,以CO₂当量计分别为8.5×10⁸、4.0×10⁷和3.4×10⁷ t,合计9.2×10⁸ t.CO₂是广东省主要的温室气体排放种类,占全省温室气体总排放量的92.0%,能源活动和电力调入（出）间接排放是广东省温室气体排放的主要部门,排放占比分别为77.9%和7.6%,合计占比为85.5%.从温室气体排放的空间分布情况来看,全省大部分地区温室气体表现为排放源,部分区域表现为汇;温室气体排放主要集中在珠三角地区,并呈现一定的沿路网和航道分布的特征;温室气体高排放网格主要为大型电厂、钢铁厂和水泥厂等高耗能企业所在地.     

典型岩溶区土壤和地下水中多环芳烃的分布特征及健康风险研究

以重庆市典型岩溶槽谷为研究区,采集其地下河流域内的土壤和地下水样品,分析了16种优控多环芳烃（PAHs）的含量、时空分布特征及致癌、非致癌健康风险.结果表明,土壤和地下水在不同样点间的PAHs含量及健康风险差异明显,与国内外其它地区相比,青木关和南山流域内土壤和地下水PAHs的污染水平较低,两地下河流域内土壤PAHs的组成以高环为主,地下水中则以低环为主,土壤PAHs的健康风险值为5.53×10^-8~4.57×10^-7,整体处于低致癌风险水平,其中,二苯并[a,h]蒽（DahA）的致癌风险最高,贡献率达80%以上;地下水PAHs的健康风险值为5.83×10^-8~1.32×10^-6,经口摄入途径的致癌风险水平较高.南山地下水样点间健康风险值波动比较大,受点源污染影响明显,其地下水的健康风险已超过可接受水平（1.0×10^-6）.     

多情景视角下京津冀碳排放达峰预测与减排潜力

京津冀地区是中国核心经济区的重要组成部分,也是碳排放重点区域,其碳排放早日达峰对实现国家达峰目标尤为关键。通过分析碳排放及影响因素的关系,构建碳排放系统动力学模型,并设置六种情景方案,模拟预测其对北京、天津和河北碳达峰时间、峰值及减排潜力的影响。结果显示：（1）基准情景下,北京已经实现碳达峰,天津预计2023年碳达峰,而河北则难在2035年前达峰。（2）协调发展情景即综合调控政策,较单一措施情景,各地区碳减排效果最优;其中,北京2020—2030年碳排放较基准情景下降13.52%,天津碳达峰可提前至2021年,河北则可在2030年达到峰值。（3）单一措施情景下,环保情景对北京碳减排作用最显著,而节能减排情景则是实现天津与河北碳达峰的最佳发展模式。     

中国碳达峰路径的Meta回归分析

尽早实现碳达峰、碳中和是中国推动经济社会全面绿色低碳转型的内在需求,开展碳达峰路径研究对中国合理制定2030年碳达峰目标和措施具有重大现实意义.该文筛选发表于2015—2020年间的18篇文献,采用Meta回归分析方法研究中国碳达峰路径及主要影响因素.结果表明:①多数文献预测中国将于2030年或2030年前实现碳达峰,平均预测峰值水平约10.9 Gt CO₂;碳达峰时煤炭占比平均值为51.9%,非化石能源占比平均值为22.4%,经济年增长率平均值为5.4%,碳排放强度下降率平均值为54.0%.②该文筛选的样本对碳达峰路径预测结果与中国2030年前碳达峰目标一致,文献发表时间越晚预测的达峰时间越早且峰值越高.③除碳达峰时碳排放强度下降率（peakCEI）外,其余变量均对碳达峰峰值具有显著性;除文献类型（PTY）、影响因子（IF）、碳达峰时煤炭占比分类（yblcoal）、碳达峰时非化石能源占比（pnf）外,其余变量均对碳达峰时间具有显著性.未来中国应从基于成本效益的最优达峰路径、完善温室气体清单核算方法、大力推动清洁能源技术进步、提高经济发展质量等方面开展深入研究.      

中国城市碳达峰评估方法初探

从碳达峰的定义及判断标准入手,提出了1套适用于中国城市碳达峰的评估体系。一方面,中国城市需要结合自身实际情况提出明确的达峰期限和达峰峰值目标,具备条件的城市应尽早达峰;另一方面,中国城市需要制定精细化的达峰路径图,其内容要包括城市总体的年度和阶段性排放目标、部门的达峰期限、达峰峰值和达峰前后的排放控制方案。同时,配合相应的监督考核机制,加强碳排放的统计与核算工作,构建碳排放数据信息平台以及建立目标责任制度和奖惩机制。     

效率视角下中国2030年二氧化碳排放峰值目标的省区分解——基于零和收益DEA模型的研究

实现2030年二氧化碳排放达到峰值不仅是中国在全球气候谈判中做出的国际承诺,也是中国实现经济结构转型的必然选择,而对二氧化碳排放峰值进行合理的区域分解是中国实现二氧化碳排放达峰的必要前提.本文首先对中国2030年二氧化碳排放峰值进行初始的省区分解,利用DEA-BCC模型对初始省区分解方案进行效率评估,在此基础上利用零和收益DEA模型得到全部省区达到有效的中国二氧化碳排放峰值省区分解方案.本文研究表明：1大部分省区初始分解方案的效率值较低,只有2个省区的效率值达到DEA有效,且二氧化碳排放配额比重较大省区的分配效率值较小;2经过零和收益DEA模型的优化,省区分解方案的整体效率最终提升至有效边界,二氧化碳排放配额由效率较低的欠发达地区向效率较高的较发达地区转移,较发达和不发达的两类地区均分配到了较少的二氧化碳排放配额,最终二氧化碳排放权占比较多的地区主要为二氧化碳排放严重但减排潜力较大的省区.文章最后根据本文研究结论提出了具体的碳排放省区分解政策建议.     

中国省域碳达峰路径与政策

从省域层面推动发达地区率先碳达峰是中国实现2030年前碳达峰目标的有效途径.以江苏省为例,构建了省级LEAP-Jiangsu模型,结合改进的多层对数平均迪氏分解(M-LMDI)模型、 Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型探索碳排放的关键影响因素及碳达峰路径.采用改进的多层M-LMDI模型分析了江苏省历史时期和未来预测情况下碳排放的主要影响因素;基于历史碳排放分解结果和规划目标,构建了多种发展情景的LEAP-Jiangsu模型,预测江苏省碳排放达峰时间及达峰水平;运用Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型,研究碳排放与经济发展的关系和碳排放与大气污染物排放的协同效应.结果表明,2035年江苏省一次能源需求总量以标煤计约为401.2～474.6 Mt,终端能源需求量约为319.2～382.3 Mt;江苏省最可能在2025～2030年实现碳达峰目标,碳排放峰值约为815.3～845.7 Mt;能源强度降低、产业结构优化、提高终端电气化水平和能源结构调整等节能减排措施的减排贡献率分别为33.1%、 26.8%、 21%和15.2%.     

中国电力行业二氧化碳排放达峰路径研究

电力行业是我国最大的碳排放部门,碳排放量占全国碳排放总量的40%以上;同时,电力将是未来10年能源增长的主体,而这些新增用电与国计民生直接相关,属于刚性需求,是支撑我国经济转型升级和未来居民生活水平提高的重要保障. 电力行业未来新增需求压力巨大,其碳排放峰值及达峰速度将直接决定2030年前全国碳排放达峰目标能否实现. 统筹考虑社会经济发展、各部门用电需求、电源结构调整、发电标准煤耗变化等因素,采用基于情景分析的方法,开展电力行业碳排放趋势预测,识别碳减排的主要驱动因素,提出推动碳排放达峰的关键举措,为制定碳达峰目标背景下的电力行业碳排放控制路径提供参考. 结果表明:①通过积极措施,电力行业碳排放能够在2030年左右达峰,在不考虑热电联产供热碳排放时,于2028—2031年达峰,峰值为43.2×108~44.9×108 t,较2020年增加3.2×108~4.9×108 t;考虑热电联产供热碳排放,则达峰时间为2031—2033年,峰值为50.7×108~53.0×108 t,较2020年增加4.9×108~7.2×108 t. ②在电源结构不变的情况下,如到2030年降低2%左右的电力需求,达峰时间将提前4年左右. ③提速风光新能源发展是实现2030年前碳达峰的必然选择,到2030年,提高风光发电、核电、水电、生物质、气电发电装机容量及发电量、节能降耗措施等各项措施的减排贡献率分别为55.3%、10.6%、9.2%、7.6%、5.7%、11.5%. 研究显示,未来我国电力行业碳减排工作重点要聚焦于优化电源结构、推动形成绿色生产生活方式、提升用电效率、降低煤电机组能耗水平等方面.      

基于多目标模型的中国低成本碳达峰、碳中和路径

为探寻我国低成本碳达峰、碳中和路径,以我国主要耗煤产业、电力、供热、交通以及森林碳汇量为研究对象,构建基于低成本碳达峰、碳中和路径的多目标模型.以成本最小、二氧化碳排放量最少以及大气污染物排放量最少为模型的多目标,以我国2030年前碳达峰以及2060年前碳中和为研究目标设置相应约束条件,并设置产业需求、电力需求、供暖需求、交通需求、各行业新能源比例、污染物控制等约束条件,其中产业考虑煤炭消耗量较大的钢铁、化工、建材以及其他行业,电力考虑火电、核电、风电、太阳能.此外,模型除考虑森林碳汇外,还考虑了碳捕获与封存（CCS）作为实现碳达峰、碳中和的技术手段.结果表明:①我国碳达峰、碳中和实现的可行性较高,2030年及2060年的时间节点设定科学,碳达峰当年的各行业成本约为17.54×1012元,代表行业碳达峰、碳中和时的二氧化碳排放量分别为68.63×108和34.50×108 t.②以钢铁、化工、建材等为代表的工业转型可行性较低,且对于碳达峰、碳中和目标实现的贡献较小;电力、供热以及交通转型可行性较高,且对碳达峰、碳中和目标实现的贡献较大,电力二氧化碳排放量占比在2030年与2060年将分别达72.86%和43.34%.③煤电装机容量将在规划期内持续减少,需取消部分已规划的煤电项目并改造和提前淘汰部分已有煤电设备;相对风力发电与太阳能发电装机容量持续增加,二者装机容量总和于2030年达12×108 kW,于2060年达24×108 kW.④CCS将为碳达峰、碳中和目标实现提供助力.研究显示,未来我国碳减排工作将重点聚焦于电力系统,其次为供热与交通,建议根据行业特征制定不同省份、不同经济圈的绿色发展模式.      

Carbon tax,emission trading,or the mixed policy: which is the most effective strategy for climate change mitigation in China?

China, as the world’s largest emitter, intends to achieve the peaking of carbon dioxide (CO₂) emissions around 2030 and to make best efforts to peak early to mitigate global change. Under this strategy, a dynamic, recursive computable general equilibrium (CGE) model is used to analyze the economy, energy, and environment impact of CO₂ emission reduction policy based on 17 scenarios in China: carbon tax, emission trading scheme (ETS), and the mixed policy in different price level, in order to find out which kind of emission reduction strategy is more feasible. The results show that CO₂ emission in 2030 will be reduced with the implementation of tax, ETS and mixed policy, by 10–13 %, 12–14 %, and 18–28 %, respectively. From 2016 to 2030, China can reduce 18,338–24,156 Mt CO₂ through the implementation of mixed policy. Furthermore, relative to single policy, mixed policy has stronger effects on primary energy consumption cut, by 738–1124 Mtoe or 18–28 %, which will make CO₂ emissions reach a peak before 2030 and the peak emission is not greater than 12 billion tons which is in line with the reduction demand in China. Thus, the mixed policy is the most effective strategy so that mixed policy is recommended to parties included in Annex I in United Nations Framework Convention on Climate Change Kyoto Protocol and other countries with large potential of emission reduction, while ETS is suggested to countries with low carbon emissions per capita which can balance economic development and CO₂ mitigation.     

中国钢铁行业二氧化碳排放达峰路径研究

钢铁行业是我国重要的CO₂排放源. 作为典型的资源能源密集型产业,钢铁行业加快绿色低碳转型、尽早实现碳达峰并有效降碳,既是行业自身高质量发展的内在需要,也是支撑落实国家碳达峰、碳中和目标的客观要求. 本文综合考虑经济社会发展、资源能源利用、工艺结构调整、低碳技术应用等因素影响,开展了基于情景分析的钢铁行业CO₂排放达峰路径研究,对不同情景下钢铁行业CO₂的排放趋势进行测算,识别钢铁行业CO₂减排的主要驱动因素,判断推动钢铁行业碳排放达峰的关键举措,为制定“双碳”目标背景下钢铁行业CO₂排放控制策略提供参考. 测算结果表明,我国钢铁行业CO₂总排放量有望在2020—2024年期间达到峰值;行业CO₂总排放量峰值为18.1×108~18.5×108 t,达峰后到2030年降幅将超过3×108 t. 研究显示,粗钢产量是决定我国钢铁行业碳排放能否快速达峰的关键,加大废钢资源利用、推进外购电力清洁化以及提高系统能效水平是2030年前钢铁行业实现碳排放达峰并有效降碳的重要途径. 到2030年,粗钢产量降低、加大废钢资源利用、推进外购电力清洁化、提高系统能效水平以及氢能炼钢和二氧化碳捕集、利用与封存(CCUS)等前沿技术对钢铁行业CO₂减排的贡献率分别为11%~52%、34%~52%、7%~20%、5%~13%和2%~3%.      

中国农业面源污染物排放量计算及中长期预测

利用第一次全国污染源普查数据,计算了我国内地31个省市自治区农业面源污染排放量,在此基础上,预测了2010—2030年农业面源污染情况.结果表明,2007年,我国农业面源污染的污染物总排放量为1057×104t,其中,COD排放量为825.9×104t,总氮为187.2×104t,总磷为21.6×104t,氨氮为22.4×104t.如果不加大对面源污染的治理力度,2020年前我国农业面源污染有加剧的趋势.在高排放情景下,2030年农业面源污染中COD排放量可能上升到1466.5×104t,面源污染需引起高度重视.目前,东部沿海地区是我国农业面源污染的主要排放区,但未来我国农业面源污染排放的空间分布可能趋于均衡.