基于碳源和碳汇情景预测的山西省碳中和实现路径研究

李曼 ，张艳芳，刘焕才 ，韩丽，史书琦

（1.山西师范大学 地理科学学院，山西 太原 030031；2.中国科学院 西北生态环境资源研究院，甘肃 兰州 730000；3.陕西师范大学 地理科学与旅游学院，陕西 西安 710062）

2021年，IPCC AR6确认了全球气候变暖的幅度与CO2排放量之间的关系，指出人类活动每排放1万亿吨CO2，全球地表平均气温将上升0.27 ℃～0.63 ℃[1]，如何实现CO2减排成为全球气候变化研究的重要议题[2]，国内外全行业、各领域均制定出针对性减排目标[3-5]。2020年9月中国明确提出“双碳”目标，力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。

一次能源消耗是碳排放的主要来源[6]，低碳经济是应对气候变暖的最佳经济模式[7]。针对中国不同行业终端能源消费CO2排放情况的研究指出，经济产出是碳源的主要成因[8]，通过改变能源结构的减排空间不大[9]，因此，减排措施需要从发展低碳技术[10]、降低经济产出等方面入手[11]。对于碳汇而言，中国陆地碳汇年均吸收工业CO2排放量的14.6%～16.1%[12]。其中，森林作为陆地生态系统的主体，可通过植树造林、改善树种结构及提高林木质量等方式增强固碳能力[13-14]，可增加陆地碳汇量[15]。山西省为内陆省份，碳汇形式主要为陆地碳汇[16-17]。中国碳中和研究尚在起步阶段[18]，且多停留在政策建议层面，研究领域涉及农业、工业、交通、能源等部门[19-23]，其中，针对能源领域的研究最为广泛[24-26]。有研究得出，到2050年风能和太阳能可满足中国67%的电力需求，将为中国实现碳中和目标提供动力保障[27]。“双碳”目标实现情况的有效评估，关键在于兼顾各个部门，从而从整体上把控碳源、碳汇发展趋势。蔡博峰等[28]基于5个部门的研究指出，中国碳排放约在2027年达峰，达峰后将经历5～7年平台期。曹成等[29]通过总结云南省碳中和目标导向下的技术路线和行动方案，提出若采用封存技术封存30%的CO2，云南省有望在2037年实现碳中和。

区域碳中和路径应突出地方优势，因地制宜[30]。山西省作为资源型省份，其在能源输出带动经济发展的同时，产生大量碳排放[31]。为积极探索资源型城市快速减排方略，杨振等[32]、吕贤旺等[33]从碳排放成因入手，分析山西省碳排放影响因素，认为产业结构对山西省碳排放贡献突出，能源结构减排效应潜力巨大。武娜等[31]通过构建脱钩模型，着重分析山西省经济增长与碳排放之间的协调关系，得出山西省碳排放与经济增长的脱钩程度低于全国水平，通过调整产业结构与能源结构，可促进经济与碳排放协调发展。同时，于智涵等[34]采用合成控制法建立中介效应模型，研究得出资源型经济转型能够有效地抑制山西省碳排放量的增加，促进能源消耗和经济发展之间的平衡。上述相关研究主要关注减排问题，忽略了增汇等途径对碳中和的影响，且仅从碳源或碳汇的其中某一方面研究很难准确评估碳中和目标实现的可能，因此，综合分析山西省未来碳源—碳汇的发展情况，评价不同碳源、碳汇组合情景下实现“双碳”目标的时间节点及不同时间节点的净CO2排放量显得尤为重要。

因此，本研究以山西省为研究区，核算该研究区2000—2020年终端能源消耗产生的CO2排放量，并探讨不同排放因子对CO2排放的贡献度大小。结合以上结果及未来发展政策等，设定三种碳源发展情景（基准情景、政策情景和碳中和情景），运用长期能源替代规划模型（LEAP）预测2020—2060年的碳源趋势。同时，通过遥感影像获取的植被净初级生产力（NPP）数据，对研究区2020年的碳汇进行核算，并设定三种碳汇发展情景（基准情景、政策情景和碳中和情景），利用CAMarkov模型预测2020—2060年的碳汇趋势。最后，根据上述碳源、碳汇预测结果，探讨各路径下“双碳”目标实现情况。预期研究结果可为山西省产业转型和碳中和政策制定提供科学支撑。

1 研究区概况

山西省地处黄土高原边缘，太行山与吕梁山纵贯东、西两侧，中部为汾河谷地（图1）。2006年以来，山西省启动绿化造林工程，以年均400多万亩的速度推进造林绿化，成为全国森林资源增幅最大的省份之一[35]。根据遥感影像获取的植被净初级生产力数据，2020年山西省碳汇储量达到59.57 Mt。煤炭资源丰富也是山西省的重要特征之一，2020年，已探明的煤炭储量达到3 899亿吨，位列全国第三，煤炭产量为10.6亿吨，居全国首位，其自身煤炭消耗量较大，以煤炭为主的能源结构突出。

图1 研究区概况

2 研究方法与数据来源

为深入研究山西省碳中和目标的实现情况，本文从碳源、碳汇两个方面开展预测分析，研究框架如图2所示。若源汇差为正值，则为碳源输出；反之为碳汇输出，即实现碳中和目标。首先，依据2000—2020年山西省终端能源消耗的碳排放情况，分析碳源现状并通过LMDI因素分解探究碳排放的主要成因，设定三种碳源情景，用LEAP模型进行未来碳源预测。其次，利用NPP数据估算碳汇量并提取各地类NPP均值，设定三种碳汇情景，采用CA-Markov预估未来土地利用变化并估算碳汇量。最后，进行“碳源—碳汇”情景组合，核算不同组合情景的净CO2排放量，探讨各组合情景下“双碳”目标的实现情况。预期结果可为山西省产业转型和碳中和政策制定提供科学支撑。

图2 研究框架图

2.1 碳源研究方法

2.1.1 碳排放核算

化石能源燃烧排放的CO2是温室气体的主要来源，为考虑各个地区温室气体排放的差异性，本研究在碳排放核算上采用《省级温室气体清单编制指南（试行）》中山西省碳排放的计算方式[36]，该方式主要参考IPCC方法2，即基于各生产服务部门的各类能源消耗量和不同能源的碳排放因子进行计算，其计算公式为：

式中：E为CO2排放量；EF为能源排放因子；Actiνity为燃料的消费量；i为燃料种类，i=1, 2, …, 6分别为原煤、洗精煤、焦炭、石油、电力和天然气[37]；j为不同活动部门，j=1, 2, 3, 4分别代表第一产业、第二产业、第三产业和居民生活。

2.1.2 LMDI模型

对数平均迪氏分解法（log mean Divisia index，LMDI）是基于日本学者Yoichi Kaya提出的Kaya恒等式进行扩展和改进得到的，该模型利用Kaya恒等式建立CO2排放与各排放因子之间的关系，进而采用LMDI分解法测算不同排放因子对山西省碳排放贡献度大小。本文在对山西省CO2排放影响因子进行分解时，考虑其能源大省特点，对Kaya恒等式进行改进，建立基于产业结构、能源强度、能源结构、排放系数、经济产出和人口规模的恒等式，即：

式中：E表示CO2排放量；i表示不同能源种类（原煤、洗精煤、焦炭、石油、电力和天然气）；j表示不同产业类型；和Gt分别表示t时期j产业产值和t时期GDP总产值；表示t时期j产业的能源消耗量，表示t时期j产业i能源的消耗量；Pt为t时期当地人口总量。

根据公式（2），运用LMDI分解法，可将t期和基期的碳排放总量差异表示为：

式中：ΔEtot代表总的CO2排放影响；ΔEact、ΔEint、ΔEind、ΔEstr、ΔEeco、ΔEpop分别代表产业结构、能源强度、能源结构、排放系数、经济产出、人口规模对CO2排放的影响。由于排放系数为各类能源的碳排放因子，因此，排放系数效应ΔEstr始终为0[38]。

根据LMDI分解法，则有：

2.1.3 LEAP模型

长期能源替代规划系统（long-range energy alternatives planning system，LEAP）是基于未来情景分析的能源核算工具，可分析不同情景下能源消耗和CO2排放情况，广泛应用于制定能源政策、减缓全球气候变化等方面[39]。本研究所构建LEAP模型的参数设定来源主要基于上述LMDI模型的分析结果和相关规划政策等（表1）。该模型未来能源需求量计算公式如下：

表1 预测数据手段与应用参数

式（10）、式（11）中：Ef表示未来总能源消耗量；ALj表示j产业活动水平；Ej表示能源使用强度。Ei, f表示不同能源消耗量；Pi表示i能源在未来能源消耗中的占比。

2.2 碳汇研究方法

2.2.1 CA-Markov模型

CA-Markov模型由Markov链、多准则评估（MEC）和元胞自动机（CA）组成，该模型可通过多标准评估定义土地利用类型间的转移规则，建立适宜性图集，能够有效预测未来土地利用数量及分布[41]。本文将研究区土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地和未利用地六类，根据未来土地利用变化的可能性，设置基准情景、政策情景和碳中和情景三种情景，针对不同情景制作转移矩阵与适宜性图集（表2），运用CA-Markov模拟2020年、2030年和2060年山西省不同情景下的土地利用类型。

表2 未来土地利用情景设置与适宜性图集建立规则

2.2.2 碳汇估算

植被净初级生产力（net primary productivity，NPP）是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物量[43]，前人常用NPP来估算碳汇[44-46]。本文以2020年同一土地利用类型下各栅格的NPP均值作为未来各土地利用类型的NPP指数（表3），对未来不同情景的碳汇进行估算：

表3 不同土地利用类型的NPP均值

式中：H为未来碳汇量；Si为不同土地利用类型的面积；i为不同土地利用类型，即耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地和未利用地；Ti为不同土地利用类型下的NPP均值。

2.3 数据来源

本文所需的数据类型包括统计数据、土地利用数据和遥感影像数据。统计数据来源于《山西统计年鉴》（2000—2020年），包括能源消耗量、三次产业产值、GDP、人口数量等。土地利用数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心（https://www.resdc.cn/），遥感影像数据来自美国国家航空航天局（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）提供的MODIS产品，产品采用2020年1月1日的MODIS17A3HGF V6数据集。

3 结果与分析

3.1 山西省能源消耗与碳排放特征

2000—2020年，山西省能源消耗总量增加了286%，由2000年的46.51 Mtce增加至2020年的179.37 Mtce，增长速度达到6.00 Mtce·a-1（图3）。从不同能源消耗量来看，原煤是山西省的主要能源之一，随着能源消费结构不断优化，煤品（原煤、焦炭、洗精煤及其他洗煤）消耗量由2000年的34.28 Mtce增加至2020年的57.98 Mtce，增幅达到69%，但其总能耗占比大幅下降，由74%下降到32%。近20年来，电力和天然气的能耗年均增长13.2%和12.6%，受此影响，能耗占比由原来的13%和8%增加至39%和23%，电力消耗逐渐取代原煤占据主导地位，能源结构优化成效显著。

图3 2000—2020年山西省不同能源消耗量与CO2排放量

从CO2排放角度来看，2000—2020年，山西省CO2排放量与总能耗均总体呈增长趋势，CO2排放总量由2000年的116.82 Mt增加到2020年的276.84 Mt，增幅达到137%（表4）。其中，工业部门的CO2排放量比重最大，尤其是重工业，其排放比重保持在65%以上，且2005年后，排放比重增至75%以上；相较重工业，2005年以来轻工业CO2碳排放量比重仅为1%～2%，且呈逐年下降趋势。居民生活和农业的CO2排放量占比总体均呈减少趋势，分别由2000年的12.93%、5.77%减少至2020年的7.08%、1.56%；建筑业等其他部门的CO2排放量一直相对稳定，多年占比均维持在9%左右。因此，山西省在重工业部门的减排任务重、潜力大，是实现快速减排的关键领域。

表4 2000—2020年山西省各生产服务部门CO2排放量占比

3.2 2000—2020年山西省终端能源消费碳源因素分解

针对山西省以煤炭为主要消费能源，以采煤、炼焦、冶金和电力为主要产业的发展特点，本研究对CO2排放影响因素进行分解，着重探讨产业结构、能源强度、能源结构、经济产出、人口规模这五方面的碳排放效应。

研究表明，2000—2020年经济产出对CO2排放贡献度最高（图4），且在2005—2010年达到最大值，受经济增速放缓等因素的影响，经济产出贡献值趋于稳定；能源强度则对CO2排放存在显著抑制作用，2005年后，随着单位GDP能耗指标纳入发展规划，在各类节能降耗政策推动下，其对CO2排放抑制作用大幅增强；产业结构和能源结构受“六停强制”“早退多补”等优化产能举措影响，对CO2排放的贡献表现为弱促进作用；人口规模随着常住人口数量减少，对CO2排放的贡献逐渐由弱促进转为弱抑制作用。由此可见，通过产业和能源结构优化及技术的不断升级实现单位产值能耗降低，可以促使能源强度的抑制作用不断增强，是未来实现快速减排的有效方式之一。

图4 2000—2020年山西省碳排放各排放因子贡献值

3.3 碳源情景与参数设定

在“双碳”背景下，依据前期研究结果及相关政策，将山西省未来的发展情景分为基准情景、政策情景和碳中和情景[47]（表5）。基准情景：依据2000—2020年各类指标历史发展特征及现行政策，对未来能耗及CO2碳排放情景进行预估；政策情景：在基准情景基础上，考虑未来政策干预，产业结构优化及能源改革深化等方面；碳中和情景：在政策情景基础上，进一步降低能源强度、优化产业和能源结构，倡导低碳生活，推行“碳普惠”[48-49]。

表5 不同情景实现路径描述

山西省是能源消耗大省，在未来发展中，可以通过减排、增汇等措施，力争Y达到最低值（Y=碳源-碳汇），实现“碳低峰”。因此，本文设定的三种情景均在2020—2060年实现碳达峰，在2060年时实现“碳低峰”。理想情况下，达峰后的碳排放变化曲线为单调递减（图5a）；现实情况下，碳排放应表现为曲线发展过程（图5b），我们将达峰后的取值区间称为“低值区”，其最低值称为“碳低峰”。当Y＞0时，表现为碳源输出，即无法实现碳中和目标；当Y≤0时，实现碳中和目标。

图5 预测碳排放变化曲线

根据三种情景的实现路径，对LEAP模型进行参数设定（表6）。人口预测基于2000—2020年山西省人口数据，应用Logistic模型预测未来人口，由于人口数量变化主要受政策因素的影响，假设未来人口政策没有变化，则三种情景下未来人口增长率没有差异[50]；根据可持续发展路径SSP1[40]，设定2020—2030年的GDP年均增速为3%，2030—2060年的GDP年均增速为1.5%。在能源强度的设定上，基准情景通过Logistic模型推算未来40年能源强度变化；政策情景根据政策要求，到2025年能源强度较2020年下降13.5%，到2060年达到全国平均水平；碳中和情景能源强度到2025年下降14%，此后下降幅度略高于政策情景，年均下降2%。根据国际能源署预测[51]，在不同减排策略下，未来中国非化石能源发电比重年均增长率为0.3%～1.6%。本研究根据山西省清洁能源发展基础，三种情景下非化石能源发电比重分别以0.6%、1.3%和1.5%的年均速度增长，占比将由2020年的20%增长至2060年的45%、75%和80%，最终全面建成清洁、低碳、安全、高效的能源体系。第一产业（农林牧副渔）、第二产业（重工业、轻工业、建筑业）和第三产业（交通运输、仓储及邮电通信业，批发、零售业，住宿、餐饮业及其他）的设定上，基准情景依据2000—2020年均增长率及实际情况推算，三次产业比重年均增长率为-1.72%、-0.29%、0.46%；政策情景根据前期年均增长率，并结合山西省产业改革目标进行预估，即设定三次产业比重年均增长率为-1.90%、-0.51%、0.65%；考虑到当前山西省产业结构发展水平低、未来提升空间大，因此，设定碳中

表6 山西省LEAP模型核心参数设定

3.4 山西省2020—2060年能源消费情况预测

根据情景预测结果，基准情景下的能源消耗量在达峰之前呈大幅上升趋势，增速较快，年增长率远高于政策情景和碳中和情景（图6）。三种情景在未来能源消耗上，虽然增长速率有所差别，但发展趋势均为能源消耗达峰后以不同速率下降，即倒“U”型发展特点。基准情景下，现行能源政策对未来减排影响不大，在能耗达峰前，能源消耗量大，随着技术升级，能源利用率提高，2045年该情景能耗将达到峰值，为271.28 Mtce；政策情景下，在经济转型、能源改革和能源强度下降的共同作用下，能耗达峰时，能耗量将较基准情景减少70.56 Mtce，达峰时间提前10年，到2060年，能耗较基准情景减少88.31 Mtce；碳中和情景下，碳达峰时，能耗量将较基准情景减少79.39 Mtce，达峰时间将提前至2025年，到2060年，能耗量在基准情景的基础上减少165.67 Mtce。和情景到2030年产业结构达到当前全国平均水平，到2060年实现进一步优化。

图6 不同情景下能源消耗总量预测

3.5 山西省未来不同情景下碳中和实现情况

根据测算，基准情景、政策情景和碳中和情景将分别于2040年、2030年和2025年实现碳达峰，达峰时CO2排放量分别为381.62 Mt、294.07 Mt和282.70 Mt（图7），到2060年，三种情景均在不同程度实现“碳低峰”，且碳中和情景下可实现碳中和目标。

图7 不同情景下能源结构与碳排放总量

基准情景下，未来终端能源消耗结构与2000—2020年相比变化趋势一致，原煤消耗比重缩减，电力和天然气消耗比重小幅增加，其他非化石能源比重增长缓慢（图7a）。至2060年，CO2排放量略低于2020年，为273.92 Mt。根据碳汇测算，山西省“陆地碳汇”在2030年和2060年将分别达到60.82 Mt和60.88 Mt，因此，2060年的“碳低峰”净CO2排放量为213.04 Mt，实现碳中和目标较为困难。

相比基准情景，政策情景更加依赖技术革新，以此来提高新能源开发力度及降低能源强度。在该情景下，CO2排放量将由2020年的276.84 Mt降至2060年的159.97 Mt（图7b）。政策情景下，2060年碳汇量将达到61.46 Mt，“碳低峰”净CO2排放量较基准情景下降54%，减排效果明显，但距碳中和目标仍存在一定差距。

在碳中和情景下，终端能源消费结构变化更为显著（图7c），非化石能源在能源结构中的比重逐年上升，各类化石能源的比重总体下降，尤其是原煤、焦炭和天然气，但在能源结构中比重较小的洗精煤和石油制品变化微弱，到2060年，非化石能源消耗比重将超过化石能源，同时，碳排放总量将由2020年的276.84 Mt降至2060年的62.50 Mt，碳汇量将达到63.04 Mt。此时，“碳低峰”净CO2排放量为-0.54 Mt，说明可以实现碳中和目标。

从政策情景、碳中和情景的贡献度来看，“碳低峰”净CO2排放量降低主要来自碳源减少，而碳汇贡献极小（图8）。政策情景下，通过降低能源强度、增加清洁能源比率等方式，CO2排放量较基准情景减少113.95 Mt，占CO2总消减量的98.63%；增汇措施在消减CO2排放当中作用微弱；仅占1.37%。碳中和情景下，各类减排措施的普及，使得2060年CO2排放量减少211.42 Mt，增汇措施贡献略高于政策情景，增汇量较基准情景增加2.16 Mt，受此影响，“碳低峰”值下降明显，为-0.54 Mt，表现为实现碳中和目标。

图8 2060年政策情景和碳中和情景减排、增汇贡献

4 结论与讨论

山西省CO2排放量与总能耗均总体呈增长趋势，CO2排放主要来源于重工业和居民生活，第一产业和第三产业贡献较少。未来山西省应有效控制重工业的碳排放，同时落实“煤改电”“煤改气”等清洁化生活方式，积极推行“碳普惠”，将减排重点放在重工业和居民生活上。

在量化不同因素对山西省CO2排放的影响中，经济产出促进CO2排放，能源强度则对CO2排放有明显抑制作用，且各要素贡献值均在2005—2010年间达到峰值，其后，各要素对CO2排放的促进/抑制作用均呈减弱趋势，因此，提高生产效率、降低能源强度是未来实现碳中和的重要方式。从基准情景、政策情景、碳中和情景对“双碳”的预测结果看，三种情景将分别于2040年、2030年和2025年实现碳达峰，CO2排放量将分别达到381.62 Mt、294.07 Mt和282.70 Mt。至2060年，三种情景均将实现不同程度“碳低峰”，但仅碳中和情景“碳低峰”小于0，可实现碳中和目标。因此，未来山西省可采取碳中和情景下的减排、增汇路径，力争到2060年其能源强度达到发达国家水平，第三产业比重达到65%；非化石能源发电比重达到80%，以实现“双碳”目标。

本研究在碳源计算上仅考虑了能源消费的CO2排放，未核算工业生产过程以及土地利用变化等活动产生的CO2排放，但已有研究表明，化石能源燃烧产生的CO2占到总CO2排放的80%以上[52-54]，山西作为中国典型能源大省，其CO2所占比例必将进一步增大，因此，以终端能耗所产生的CO2排放作为主要碳源开展山西省“双碳”研究具有一定参考价值。其次，植被NPP变化持续性较弱，未来发展极具不确定性[45]，因此，为减少NPP变化对未来碳汇预测的影响，本文在对碳汇估算时仅考虑了未来不同土地利用变化的可能情况，而对各地类NPP均值则采用2020年固定值，预测结果对未来碳汇总体结果影响不大。此外，在“双碳”目标下，未来经济及能源转型所需的技术支持以及捕集和封存CO2等技术手段的发展程度存在很大不确定性，因此，本团队将对上述内容展开深入研究。