基于温室气体口径的城市碳当量达峰路径规划——以浙江省T市为例

陈宇光

（台州行政学院经济学教研室，浙江 台州 318000）

0 引言

自2020 年9 月我国提出“2030 碳达峰、2060 碳中和”目标愿景以来，国内碳预算方向的研究逐渐兴起。碳预算研究通过编制区域碳排放清单，建立排放趋势数学模型、设计节能降碳未来情景、评估气候变化政策效度等步骤，为“双碳”目标提供量化的路径规划方案。限于数据可得性因素，现有研究通常仅核算能源活动的二氧化碳排放，而温室气体还来源于工业生产过程、废弃物处理、农业等活动，其核算还需考虑甲烷、氧化亚氮等气体的碳当量排放，须通过“全球升温潜势”参数予以全面折算评估。本文拟以浙江省T 市为例，阐述编制城市温室气体清单的方法，并对当地碳当量达峰目标的实现路径进行规划评估。

从建模技术路径看，碳预算研究可分为宏观路径和微观路径两种。宏观路径多选择具备统计稳定性的省级以上区域作为研究对象，通过宏观整体函数模型实现排放系统与其他社会经济系统的串联互动，典型方法有对数均值迪氏指数分解模型（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）的趋势外推、随机环境影响计量模型（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence and Technology，STIRPAT）的情景模拟、环境库兹涅茨曲线假说下的碳达峰实证分析等［1-3］。微观路径强调对排放系统进行详尽分解，多用于研究具体节能降耗政策和技术的减排效果，典型方法包括节能减排分析平台模型（Low Emissions Analysis Platform，LEAP）、能源供给战略及环境影响模型（Model for Energy Supply Strategy Alternatives and their General Environmental Impacts，MESSAGEI）、国家能源技术模型等［4-6］。本文综合考量研究对象、模型特点、数据可得性等因素，选取微观路径中的LEAP 模型进行建模。

LEAP 模型是由瑞士斯德哥尔摩环境研究所开发的一款用于评估能源供需、大气污染物减排量、减排社会成本的模型。自20 世纪90 年代以来，众多国家采用该模型向国际社会报告其应对气候变化工作。LEAP 模型的基本假设是假定所研究区域内，各部门未来的大气污染物排放量与其活动水平及排放强度挂钩，且后两者根据历史趋势、政策导向、技术变动等外生变量可以进行综合评估。在该假设下，LEAP 模型允许研究者根据特定研究目的，自行设计调用“关键假设、终端需求、能源转换、非能源活动碳当量”等模块，通过“关键假设”下的外生变量驱动活动水平、能源强度、排放系数等变量变动，构建污染物排放情景路径。该模型的一个显著优点是能够灵活地将甲烷、氧化亚氮、氢氟碳化物等非碳温室气体以及农业、林业、废弃物处理等排放领域纳入模型，其具体的研究步骤是：先核算区域基准年排放，然后在各个模块中设置所有参数在不同未来情景下的变动趋势，最后通过情景差异分析实现区域碳预算路径规划。

1 基于温室气体口径的城市基准年碳当量核算

根据活动水平数据的统计口径，本文将2021 年作为基准年，空间范围仅限T 市行政区域；核算口径为当地直接排放，不考虑电力调入调出；核算领域囊括能源活动、工业生产过程、农业活动、土地利用变化和林业、废弃物处理5 大领域；温室气体种类根据当地排放情况，考虑二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、氢氟碳化物4 种。核算中所使用的公式、排放系数、全球升温潜势参数参考《浙江省温室气体清单编制指南：2018年修订版》《综合能耗计算通则》（GB/T2589-2020）和《中国能源统计年鉴2022》附录4 等资料［7-9］。

1.1 能源活动

1.1.1 化石燃料燃烧活动

工业行业化石燃料燃烧的活动水平原始数据采用当地统计年鉴中规上工业分行业主要能源消费量。将工业行业归并为公用电力热力、石油天然气开采与加工、固体燃料和其他能源工业、钢铁、有色、化工、建材、纺织、造纸、其他工业、非能源利用11 个部门。其中，前4 个部门内均为规上企业；其余7 个部门内均存在规下企业，其各种能源的消费量须统一换算为整个部门的能源消费量，计算公式如下：

其中：i代表排放部门，j代表该部门所消费的各种能源；Eij、E规上,ij分别代表2021 年i部门、i部门规上企业所消费的能源j的实物量；VA全市、VA规上分别代表2021 年全市工业增加值、全市规上工业增加值。此外，建筑业、服务业、居民生活、农林牧渔、交通运输5 个部门的能源消费活动水平数据分别根据全市房屋建筑施工面积、服务业增加值、常住人口数、农林牧渔业增加值、交通运输业增加值占全省的比例，从《中国能源统计年鉴2022》“浙江能源平衡表”中换算。

在获取各部门分能源品种的消费数据后，其碳当量核算采取能源消费量乘以对应的排放系数、全球升温潜势参数后逐层累加后得到，计算公式如下：

其中：Emission化石代表化石燃料燃烧所产生的温室气体碳当量；k代表能源消费所产生的二氧化碳、甲烷、氧化亚氮气体；EFi,j,k代表i部门在消费能源j过程中排放温室气体k对应的排放系数；GWPk代表k种气体的全球升温潜势参数。

1.1.2 其他能源活动

生物质燃料燃烧所产生的二氧化碳与生物质生长过程中光合作用所吸收的二氧化碳基本抵销，通常只需报告秸秆、薪柴燃烧所产生的甲烷、氧化亚氮排放。秸秆、薪柴活动水平数据来自当地农业农村局调研。油气系统逃逸仅存在于天然气消费环节，活动水平数据为工业、交通运输业、服务业、居民生活天然气消费量之和。上述其他能源活动的碳当量均由活动水平、排放系数、全球升温潜势参数三者相乘得到。

1.2 工业生产过程

经部门走访和企业调研，T 市没有水泥熟料生产过程、石灰石煅烧过程、高炉炼钢过程，也没有从事电石、硝酸、己二酸生产和原铝熔炼的企业；镁合金加工、电力设备生产过程不涉及温室气体的使用。一氯二氟甲烷（HCFC-22）生产企业在生产过程中会产生三氟甲烷（HFC-23）副产品，通过对生产企业的调研，该企业配套建设了自愿减排焚烧分解项目，相关三氟甲烷副产品没有排放到大气中。

电炉炼钢企业涉及熔剂石灰石的消耗过程排放、生铁的降碳排放、电极消耗排放，相关二氧化碳排放计算公式如下：

其中：Emission电炉钢代表电炉炼钢过程的二氧化碳排放量；ADl是电炉钢企业消耗的石灰石数量；EFl是对应的排放系数；ADr、ADs分别代表生铁以及对应的钢材产量；Fr、Fs是相应的平均含碳量；Pe是电炉钢产量；EFe是所消耗电极的排放系数。

半导体和氢氟烃生产企业涉及氢氟碳化物的泄漏排放，其碳当量计算公式如下：

其中：EmissionHFC代表半导体和氢氟烃生产过程中氢氟碳化物泄漏对应的碳当量；n代表半导体生产过程或氢氟烃生产过程；ADHFC,n、EFHFC,n、GWPHFC,n分别代表氢氟碳化物的使用量或生产量、对应的排放系数及全球升温潜势参数。

1.3 农业活动

1.3.1 稻田甲烷排放

稻田甲烷的排放来自双季稻、单季稻种植过程，其碳当量由稻谷种植面积与排放系数、甲烷全球升温潜势参数相乘得到，其中稻谷种植面积数据来自当地统计年鉴。

1.3.2 农用地氧化亚氮排放

农用地氧化亚氮排放包括直接排放和间接排放两部分。直接排放是由农用地当季氮输入引起的排放，包括化肥氮、粪肥氮、秸秆还田氮3 部分；间接排放包括大气氮沉降、氮淋溶径流引起的氧化亚氮排放，两者的计算公式分别如下：

其中：Emission直接、Emission间接分别代表农用地氧化亚氮直接排放碳当量、间接排放碳当量；N化肥、N粪肥、N秸秆分别代表化肥氮、粪肥氮、秸秆还田氮，其计算所需的农用化肥施用量、畜禽年末存栏量、乡村人口数量、主要农作物年产量等数据来自当地统计年鉴；N沉降、N淋溶分别代表大气沉降氮、淋溶径流氮，其计算是基于化肥氮、粪肥氮、秸秆还田氮的运算结果；EF直接、EF沉降、EF淋溶分别代表相应的排放系数；GWPN2O为氧化亚氮全球升温潜势参数。

1.3.3 动物肠道发酵和粪便管理的甲烷排放

动物肠道发酵、粪便管理的甲烷排放碳当量由畜禽年末存栏量、对应的排放系数、甲烷全球升温潜势参数三者相乘得到，畜禽年末存栏量数据来自当地统计年鉴。

1.4 废弃物处理

1.4.1 污水处理

对生活污水、工业废水处理过程中的甲烷碳当量展开核算，每种废水在计算过程中均考虑在污水处理厂处理过程中产生的甲烷和排入环境后产生的甲烷两部分排放，估算公式如下：

其中：Emission污水代表污水处理和排放产生的甲烷对应的碳当量；m代表生活污水、工业废水两个类别的污水；TOW处,m、TOW入,m分别代表m类污水经污水处理厂处理去除的有机物总量、排入环境的有机物总量，其数据来源于当地统计年鉴；EF处,m、EF入,m分别为相应的甲烷排放因子；GWPCH4为甲烷全球升温潜势参数。此外，核算生活污水处理产生的氧化亚氮碳当量公式如下：

其中：Emission生活代表生活污水处理所产生的氧化亚氮对应的碳当量；P为城镇常住人口数，其数据根据当地统计年鉴中常住人口和城镇化率计算；Pr是人均蛋白质消耗量；FNPR代表蛋白质中的氮含量；FNON-CON指废水中的非消耗蛋白质比例系数；FIND-COM指废水中工业和商业来源的蛋白质比例系数；EFE指废水的氧化亚氮排放系数。

1.4.2 废弃物焚烧处理

T 市于2021 年实现了生活垃圾“零填埋”目标，故不再核算垃圾填埋产生的甲烷排放，只核算废弃物焚烧产生的碳当量，废弃物焚烧的二氧化碳排放量估算公式如下：

其中：Emission废弃物代表废弃物焚烧所产生的二氧化碳排放量；t代表城市垃圾、危险废弃物两种废弃物；IWt代表t种废弃物的焚烧量，数据来自当地统计年鉴和《T 市固体废物污染环境防治信息公告》；CCWt指t种废弃物的碳含量比例；FCFt指t种废弃物中矿物碳在碳总量中的比例；EFt指t种废弃物在焚烧炉中的碳氧化率。此外，城市垃圾焚烧的甲烷、氧化亚氮碳当量均由焚烧量与对应排放系数、全球升温潜势参数相乘得到。

1.5 土地利用变化和林业的碳核算

“土地利用变化和林业”领域主要衡量当地森林系统的碳吸收汇数量，其内容包括森林碳贮量变化和森林转化温室气体排放。前者核算乔木林、散四疏、竹林、经济林、灌木生长的碳吸收汇以及森林采伐引起的碳排放；后者核算森林生物质燃烧以及后续缓慢分解对应的碳当量排放。本文根据林业部门提供的资料以及2015—2020 年土地利用变化和林业相关报告，采用趋势外推法得到2021 年的相关数据（见表1）。

表1 T 市2021 年温室气体口径碳当量核算结果（万t-CO2e）

1.6 基准年碳当量核算结果

汇总五大领域核算结果，得到基准年全市碳当量净排放估算结果为4 472.46 万t。由表1 的结果可知：从气体种类看，二氧化碳气体占比最大，达到96.68%，甲烷、氮氧化物、氢氟碳化物分别占1.31%、1.99%、0.01%；从排放领域看，能源活动排放占全市净排放的102.18%，其中贡献最大的是能源生产与加工转换部门中的电力与热力部门，其排放占全市净排放的86.69%；土地利用变化和林业的碳吸收汇占全市净排放的-6.83%；而废弃物处理、农业活动、工业生产过程分别贡献2.63%、2.01%、0.02%的碳当量。

2 城市能源和碳当量LEAP模型的构建

2.1 模型情景设置

在完成基准年数据核算后，LEAP 模型的框架结构、数据驱动因素、能源和气体种类等基本要素均已确定，后续须设置基准情景和政策情景。其中，基准情景的设置通常根据已有的能耗趋势，结合后续规划中的重大项目建设进度合理外推。本文基准情景的设置依据主要有：2015—2021 年规上工业分行业主要能源消费量、浙江能源平衡表、全市常住人口、重大建设项目“十四五”规划文件等。基准情景中较为重要的预判包括：预计全市常住人口将于2025 年达峰；预计当地新建的两期核电项目将分别于2025 年、2032年并网发电；预计当地将于2027 年、2029 年分别扩建完成1 台、2 台百万千瓦级的超临界燃煤机组。

根据基准年的能耗和碳当量分布可知，能源活动是区域重点排放领域。本文据此设置“能耗强度”“能源替代”两个政策情景进行深入分析。其中：“能耗强度”情景展示各个用能部门在均加强节能降耗力度情况下的能耗和碳当量图景；“能源替代”情景展现“十五五”期间继续采用海上风电、分布式光伏等非化石能源替代煤电的节能减排效果。上述3 个情景的具体描述如表2 所示。

表2 城市能源和碳当量LEAP 模型的情景设置

2.2 模型模块设置

模型的运行架构如图1 所示。从图1 可以看出，在LEAP 模型中启用“终端需求”“非能源活动”两个模块。在核算各情景城市能源消费总量时进行口径调整，计算公式如下：

图1 城市能源消费和碳当量LEAP 模型架构图

其中：E全代表各情景下全市能源消费总量；E能源活动、E非能源、E油气分别代表能源活动、非能源利用部门、油气系统逃逸部门所有能源消费的折标煤量；E非化石代表新增的风电、光电、核电等非化石能源电力的折标煤量。对于“非能源活动”模块，需要预先估算工业生产过程、农业活动、土地利用变化和林业、废弃物处理4 个领域每年的温室气体排放量，后续模型将两个模块中的碳当量数值相加，即可得到城市碳当量总额。

3 城市能源和碳当量LEAP模型情景分析结果

3.1 能源消费总量情景核算结果

2021—2035 年，预计T 市的城市能源消费总量呈刚性增长态势，如图2 所示。在基准情景中，城市能源消费总量从基准年的1 776.30 万t 上升至2035 年的2 682.14 万t。其中：在2027—2030 年，由于燃煤机组的相继并网发电，能耗上升较为显著；在2030 年之后，能耗总量呈现高位波动态势。考察基准情景下的城市单位GDP 能耗强度，预计“十四五”期间全市能耗强度下降5.37%，低于“十三五”期间7.7%的下降幅度。

图2 2021—2035 年T 市能源消费总量变动趋势

“能耗强度”情景设计2030 年单位GDP 能耗强度相比基准情景低5%，各部门的节能量自2023 年起分摊。由图2 可知，各部门的集体节能减排工作成效明显，相比基准情景显著压低了城市能耗峰值。“十四五”期间，该情景下的全市能耗强度下降率达到7.74%，与“十三五”期间持平。“能源替代”情景设计2030年非化石能源占比相对基准情景提高3%，由于非化石能源的建设需要提前规划，故设计能源替代相关的节能量自2026 年起分摊，从图2 可知，非化石能源替代政策也具有良好的节能效果。

3.2 碳当量情景核算结果

如图3 所示，与城市能源消费总量刚性增长态势不同，预计在2026 年前后，由于多个核电、风电项目的竣工并网而形成能源替代效应，将导致区域碳当量出现暂时下降；之后由于煤电扩建项目并网发电，碳当量数值重新增长，并于2030—2032 年到达峰值，后续在新增核电项目完工的背景下，区域碳当量再次出现一定程度的下降。分情景来看：在基准情景下，2021—2025 年单位GDP 二氧化碳排放下降13.63%，低于2015—2019 年17.58%的下降率；而在“能耗强度”情景下，2021—2025 年该指标的下降率预计将会达到16.02%；两个政策情景均能对基准情景下的碳当量峰值起到显著的削峰作用。

图3 2021—2035 年T 市碳当量变动趋势

4 主要结论和政策建议

通过在市域层面核算温室气体口径的碳当量，进行能源和碳当量LEAP 模型情景分析，可以发现T市的能源消费总量与碳当量总额之间存在一定程度的背离趋势，即随着核电、风电等零碳能源项目的持续落地，全市能耗总量虽稳步上行，但对应的碳当量总额却可能已经达峰，甚至出现小幅下降。两者的背离趋势为后续化解区域能源总量瓶颈提供了破题思路。

从情景分析的结果来看，仅仅依靠基准情景下的现有政策，其力度恐难以实现“十四五”末期单位GDP 能耗强度及单位GDP 二氧化碳排放两项指标的下降目标，未来重点需要在能源活动的供给侧和需求侧两端发力，具体对策及建议如下：

（1）规划建设符合双碳要求的能源体系。由电力热力部门的排放在碳当量总额中的比重可知，没有电力行业的碳达峰碳中和，就没有全市的碳达峰碳中和。根据“能源替代”情景的分析，非化石能源的规划建设是全市调整能源结构、实现电力行业排放达峰的重要手段，须重点保障相关工程的顺利推进。须积极安全稳妥地发展核电，争取“十四五”末新增投产一台机组；谋划保障新增风光项目的用地需求，稳步推进海上风电、渔光互补、农光互补等一系列重点风光项目建设。碳捕集利用封存技术是未来实现化石能源低碳化利用的必备选项，也是碳中和目标下保持电力系统灵活性的配套技术手段。应加强对碳捕集利用封存技术可行性、成本、能耗的研究和跟踪，抢占关键核心技术制高点，适时选择有条件的电力企业先行实施技术试点。

（2）深化能效提升和低碳转型集成改革。全市没有布局水泥熟料、平板玻璃等传统能源密集型产业，现有产业的能源需求较为刚性，整体能耗强度和碳排放强度均处于全省先进水平，未来须进一步深挖减排潜力，以更大的决心和力度推进用能侧节能工作。在落实能耗双控层面，严格落实高耗能企业能耗预算化管理，控制医药、造纸、橡塑、汽车零配件等高碳企业用能增长过快。继续抓好“两高”项目清理整治，严格执行高耗能缓批限批规定，严格执行新上工业项目0.52 吨标煤/万元工业增加值的准入标准。在推进重点领域减排层面，分领域推广节能降碳技术，开展能效领跑者行动，持续淘汰落后和过剩的用能设备设施。落实节能审查制度，强化节能监察执法，打造能效和碳排放对标的监管体系。

（3）强化温室气体排放的控制能力建设。大力培育低碳高效产业，聚焦新能源汽车、节能环保、信息技术、生物医药、高端装备等新兴产业，以信息化、智能化、绿色化为导向，深入推进全市产业基础再造和产业链提升。积极准备参与碳排放权交易市场，打造碳达峰碳中和领域综合服务平台，建立碳管理体系，提升碳管理能力。鼓励支持企业开展各种形式的碳资产管理，包括碳市场配额、国家核证减排量、林业碳汇项目减排量等，为后续参与全国碳市场交易、降低负碳抵消成本打好基础。实施数智精准控碳，积极推动“能效倒逼双碳协同创新”等应用的贯通落地；搭建碳普惠应用场景，落实居民个人的碳积分奖励，从而构建激励全民低碳的长效机制。