2020年全球网格级碳排放日度分布图

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　全球气候变化是当前人类可持续发展面临的严峻挑战。碳数据是应对气候变化研究和制定相关政策的基础，同时作为碳中和进程可视化的重要工具以及评判国家达峰水平的重要依据，受到国社会的广泛关注。

　　“除了关注碳排放的多少，我们更需要知道碳排放从哪里来，以及碳排放的变化和未来趋势。科学、可靠、可追溯的高分辨率碳排放地图能够提供碳排放的关键地理位置信息，是应对气候变化研究的核心数据之一。”清华大学刘竹副教授表示。

　　然而，当前的碳排放地图受到技术限制，仅能将以年为单位的历史排放数据进行空间展示，难以反映碳排放的时空动态演化。全球碳减排与碳中和目标依赖于及时、准确、可靠的碳排放动态监测及政策评估，因此迫切需要建立一种新的碳排放时空定量表征范式。

　　在此背景下，清华大学地学系刘竹副教授研究组领衔国内外多家研究机构，打破了该领域当前的数据和技术壁垒，提出一种基于近实时碳排放量化方法和参数模型的碳排放空间表征模式。研究成果在Cell  Press 合作期刊《The Innovation》上在线发表。

　　据清华大学地学系窦新宇博士介绍，“研究通过建立以天为尺度的近实时碳排放核算理论和方法模型，结合自动化处理和同化多维度数据源以及多种观测手段数据，搭建了实现网格级碳排放近实时快速计算的模型框架，进一步提高了全球碳排放数据时空分辨率，将全球碳排放的时空动态研究从“过去时”推进到“现在时””。

　　GRACED记录了自2019年1月1日以来的全球碳排放的天变化，是目前唯一具有天尺度分辨率的分部门近实时全球碳排放地图。数据集覆盖了全球   90%  以上的二氧化碳排放量，包括全球7个主要二氧化碳排放部门：电力、工业、居民消费、地面交通、国内航空、国际航空、国际航运。GRACED展示了不同排放源的种类、来源和时空分布特征，决策者和研究人员可以根据区域资源配置与行业发展的实际情况，因地制宜对碳排放源情况进行全过程追踪和量化，为区域环境治理协同机制分析与政策建议提供基础数据支撑。

　　GRACED数据集摘要图

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　GRACED反映出人类活动变化导致的碳排放的时空动态变化特征，包括气候、季节、节假日甚至是新冠 疫情对碳排放的实时动态变化(颜色越红表示碳排放越高，颜色越蓝表示碳排放越低)。

　　全球2020年碳排放日均分布图

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　GRACED反映了周末及工作日对碳排放产生的实时动态变化(红色越深表示周末排放越高于工作日，蓝色越深表示周末排放越低于工作日)。数据显示，全球绝大多数区域周末的排放量低于工作日。发达地区的工作日和周末之间排放差异比欠发达地区更为明显(显示为深蓝色区域)。差异排放的分布特征与地面交通部门排放的线状特征高度吻合，这表明周末人类交通出行活动的减少对周末碳排放的减少有重要影响。相比2019年，2020年的周末与工作日排放差异较小，这主要是由于2020年受新冠 疫情的影响，居家办公政策的实施大幅削减了工作日的通勤量，使得2020年周末和工作日的碳排放差异并不显著。

　　全球排放周末工作日日度差异图(以2020年周末相比工作日的排放差距表征)

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　GRACED反映了新冠 疫情对碳排放的实时动态影响。与2019年相比，2020年全球总排放量普遍下降(下图中蓝色区域)。然而，也有少数地区的排放量增加(下图中红色区域)，包括美国东部、英国、印度东南部、日本的一些省份，以及中国中部和西部。其主要原因在于各个地区的防疫力度不同，以及疫后的恢复情况和时间差异。以中国为例，虽然2020年前期受疫情影响导致工业活动减少，使碳排放出现短暂的下降;但由于中国严格有效的管控措施，后期工业活动逐渐恢复，因此后期经济复苏导致的碳排放反弹部分抵消了前期受疫情影响的减排量。

　　全球排放日度差异图(以2020年相比2019年的排放差距表征新冠 疫情的影响)

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　GRACED的高空间分辨率优势和多部门维度优势，可精细化反映省市内部排放总量以及分部门排放的分布差异。如下图所示，以国内航空部门、居民消费部门、地面交通部门为例，颜色越红的区域表示碳排放量就越高，反之，颜色越蓝的区域碳排放量就越低。从航空碳排放示意图来看，红色发射区域是城市机场所在地(如北京机场、上海机场)，航线的深浅不一代表不同航线的碳排放有所差异;从居民消费碳排放示意图来看，广东省热值区域主要分布在珠三角地区，意味着大量人口集聚在珠三角造成较高的居民消费排放;从地面交通碳排放示意图来看，新疆地区分布的颜色中较红的线路为当地的交通干线，交通流量较高。相关政府职能部门可以参考地图显示信息，进行合理的碳排放管控。

　　分部门GRACED空间精细程度示意图

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　GRACED网格级高空间分辨率的数据展现形式可覆盖包含全球重点城市在内的关键排放区域，并量化表征分部门排放的时空动态特征。以北京、上海、武汉三座典型城市为例，2020  年  3 座城市的碳排放量在 1  月末受疫情影响出现明显下降，在疫情得到控制后趋于平稳。但即使受到疫情影响，2020  年三座城市的碳排放的主要来源依然是工业部门，从人为排放所反映的人类活动水平变化来看，居民消费部门受疫情影响较小，地面交通和航空部门受疫情影响最为显著。

　　城市尺度的分部门日排放波动情况(以2020年全年为例)

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　GRACED可精准捕捉城市等精细空间尺度下，碳排放受疫情、节假日等影响的分部门动态变化。以北京为例，GRACED精准捕捉到北京市地面交通部门在2020年1月底受疫情影响的碳排放下降显著;2020年6月底，因北京新发地疫情的爆 发碳排放也有所下降;2020年10月初，因十一假期北京市市民外出旅游，市内交通碳排放量出现明显下降。

　　2020年北京市地面交通部门日排放波动情况示意图

　　数据来源：清华大学刘竹团队提供

　　目前，该数据集已被国际社会广泛采用，如国际气象组织WMO科学联合报告2021，全球碳计划2021年全球碳收支年度报告，联合国环境署排放差距报告2021等。近实时全球碳地图将支撑国家和地区开展针对性的碳排放评估，有助于各类气候政策措施及时调整，从而赋能碳中和目标的科学精确实现。

　　清华大学地球系统科学系博士生窦新宇为论文第一作者，地学系刘竹副教授为论文的通讯作者。