劉奕宏 ， 張 震 ， 陳虹瑋 ， 鄒嘉南 ， 胡 波

1. 南京信息工程大學(xué) 中國氣象局氣溶膠與云降水重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室， 江蘇 南京 210044 2. 南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 江蘇 南京 210044 3. 南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心， 江蘇 南京 210044 4. 中國科學(xué)院 大氣邊界層物理和大氣化學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100029

0 引 言

大氣中CO2含量的逐年上升，對全球氣候、環(huán)境等造成了較大的影響(陳中笑等，2011；劉維等，2017)。如何應(yīng)對氣候變化既是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必需，也是全球治理的重要領(lǐng)域?？刂铺寂欧帕?，增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力是保護(hù)大氣環(huán)境，減緩氣候變化的有效措施。2015年，第21屆聯(lián)合國氣候變化大會(huì)通過的《巴黎協(xié)定》呼吁全球溫室氣體排放盡快達(dá)峰，到本世紀(jì)下半葉實(shí)現(xiàn)全球凈零排放。于是，“碳中和”成為了全球締約方的一個(gè)核心目標(biāo)(方琦等，2021)。我國也將提高國家自主貢獻(xiàn)力度，采取更加有力的政策和措施，力爭于2030年前CO2排放達(dá)到峰值，2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。

研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份普遍存在碳排放量過高的現(xiàn)象，其它研究主要是從碳源的種類分析和能源結(jié)構(gòu)出發(fā)提出減排策略(徐國泉等，2021)。曹廣喜和張力(2022)主要研究了碳排放量的影響因素，劉騰等(2022)的研究主要著眼于碳排放的演變特征。前人在擴(kuò)大碳匯方面的研究較少，特別是對于某個(gè)省份的植物種類、分布及其光合作用所對應(yīng)的CO2吸收數(shù)據(jù)較為分散，缺乏一定的整理。通過擴(kuò)大綠植面積吸收過多的CO2也是增加碳匯、減少碳排的一種可行方法，一方面可以達(dá)到碳中和的目的，另一方面能夠使植被在發(fā)揮生態(tài)效益的同時(shí)獲取一定的經(jīng)濟(jì)收益。

江蘇省工業(yè)化和城市化水平較高，碳排放總量長期位居全國前列，減排壓力巨大。深入研究江蘇省碳匯的固碳能力，進(jìn)一步估算江蘇省實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)需要的碳匯總量，將為江蘇省碳減排政策措施的制定提供理論依據(jù)，也為其他省份提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法紹

1.1 CO2歷史排放量

分析1997—2018年江蘇省CO2年排放量(圖1；該數(shù)據(jù)來源于中國碳排放核算數(shù)據(jù)庫)可見，CO2年排放呈波動(dòng)上升趨勢。

圖1 1997—2018年江蘇省年CO2排放量(紅色虛線分別為1997—2005年和2016—2018年平均排放量)

對江蘇省CO2年排放量進(jìn)行一元線性回歸，得到如下回歸方程：

y=29.2t+112.9

(1)

其中，y為江蘇省某一年的碳排放量，t為年份編號(1996年編號為1)。從上述方程來看，江蘇省年碳排放量在1997—2018年期間隨時(shí)間以較快的速度增長。通過計(jì)算擬合優(yōu)度R2和F統(tǒng)計(jì)量及其對應(yīng)p值對回歸結(jié)果進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)，得到R2=0.969 2，F(xiàn)=630.13，F(xiàn)對應(yīng)的p值為1.35×10-16。該回歸模型的R2接近于1，同時(shí)F統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的p值也極小，說明該模型的回歸效果較好，同時(shí)也說明江蘇省年碳排放量與年份之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性。另一方面，考慮2021年10月26日國家發(fā)布的減排政策，以2005年為界，分別計(jì)算1997—2005年與2006—2018年的均值，可見2005年之后的碳排放量均值約為2005年之前的2倍。說明在2005年之后江蘇省碳排放量整體上達(dá)到了一個(gè)更高水平。分析可知，江蘇省年碳排放量隨時(shí)間增長而增加，存在較強(qiáng)的階段性和一定的年際波動(dòng)。

1.2 CO2排放量預(yù)測

通過對原始序列的分析，可以確定該序列存在明顯的趨勢性和階段性。文中采用ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測，ARIMA模型是由自回歸模型AR、移動(dòng)平均模型MA、自回歸移動(dòng)平均模型ARMA以及差分法所組成的，ARIMA模型可表示為：

其中，L是滯后算子；d為差分階數(shù)；p、q分別表示序列的偏相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)系數(shù)的截尾階數(shù)；εt表示零均值白噪聲序列；Xt為t時(shí)刻序列的實(shí)際值；θi，φi均為模型參數(shù)(由尤爾—沃克方程確定)。該模型彌補(bǔ)了線性回歸模型對于波動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測不準(zhǔn)確的缺點(diǎn)，相較于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其它機(jī)器學(xué)習(xí)方法更為簡單，只需內(nèi)生變量而不需其他外生變量(張利，2008)。ARIMA預(yù)測模型流程如圖2所示。

圖2 ARIMA預(yù)測模型流程

建立ARIMA模型依然需要在線性傾向分析的基礎(chǔ)上對1997—2018年江蘇省年CO2排放量序列進(jìn)行相應(yīng)檢驗(yàn)。首先我們通過ADF(單位根)檢驗(yàn)和KPSS檢驗(yàn)來確定對原始序列達(dá)到平穩(wěn)所需的差分階數(shù)，通過編程計(jì)算最終確定為二階，然后繪制其二階差分對應(yīng)的自相關(guān)函數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)(圖3)。

圖3 二階差分序列自相關(guān)函數(shù)(a)、偏自相關(guān)系數(shù)(b)

由圖3可見，原始序列經(jīng)過二階差分之后，自相關(guān)系數(shù)在1階延遲后迅速收斂至2倍標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)，但是其偏自相關(guān)系數(shù)在12階后才穩(wěn)定收斂至0，以此來確定ARIMA模型的p和q過于主觀。在此基礎(chǔ)上，又利用AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則來確定p和q，最終確定最佳的參數(shù)為p=5，q=0。因此，可建立ARIMA(5,2,0)模型來預(yù)測江蘇省未來的碳排放量。在模型建立后，還需對所建模型返回的殘差進(jìn)行檢驗(yàn)。

分析ARIMA預(yù)測模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差的分布圖和分位數(shù)—分位數(shù)圖(圖4)可知，該模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差在0上下波動(dòng)，在分位數(shù)—分位數(shù)圖中散點(diǎn)基本落在同一直線附近，這說明模型殘差基本服從于正態(tài)分布，建立的模型穩(wěn)定性較高并且誤差較小，故能夠使用該模型進(jìn)行預(yù)測。

圖4 ARIMA預(yù)測模型檢驗(yàn)結(jié)果(a.標(biāo)準(zhǔn)化殘差分布，b.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分位數(shù)—樣本分位數(shù)圖)Fig. 4 ARIMA model test result (a.standardized residual distribution;b.standard normal quantile-sample quantile plot)

1997—2060年江蘇省年CO2排放量預(yù)測結(jié)果如圖5所示。分析可知，如果國家和政府不采取減排措施，同時(shí)按照現(xiàn)有的工業(yè)水平高速發(fā)展，江蘇省未來40 a內(nèi)CO2排放量仍將不斷波動(dòng)增加，并且增長趨勢更加明顯，增長幅度更大。

圖5 1997—2060年江蘇省年CO2排放量預(yù)測

1.3 植被類型分布

根據(jù)1.2節(jié)的預(yù)測結(jié)果，未來江蘇省年碳排放量將持續(xù)增長，能否實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)將面臨巨大的挑戰(zhàn)。

眾所周知，綠色植物能夠通過光合作用吸收大氣中的CO2，因此，增加森林蓄積量、擴(kuò)大綠植面積成為中和CO2的可能途徑之一。本研究以綠色植物為研究對象，根據(jù)江蘇省主要植被類型及其分布位置和面積進(jìn)行分析(數(shù)據(jù)來源：https://www.databox.store/)。通過查閱相關(guān)資料總結(jié)歸納出江蘇省不同植被類型的主要代表性植物，并計(jì)算得到各種植被的分布面積(表1)。

表1 江蘇省主要植被面積及其代表性植物

1.4 主要植被光合速率

以某一群落植被類型中的幾種代表性植物的光合速率來代表整體群落的光合速率，查閱相關(guān)資料文獻(xiàn)，各種代表性植物的光合速率歸納如表2所示。

表2 代表性植物平均光合速率

1.5 光合速率數(shù)據(jù)預(yù)處理

表2中的光合速率單位為mol·m-2·s-1，在實(shí)際計(jì)算中處理起來較為復(fù)雜，故文中結(jié)合實(shí)際情況，對原始光合速率數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理,將原有單位轉(zhuǎn)換為g·m-2·a-1?？紤]到植物吸收CO2是通過光合作用進(jìn)行轉(zhuǎn)換的，只有在光照條件下才能夠吸收CO2，故在1 d之內(nèi)只計(jì)算有光照的時(shí)長，文中取每日平均光照時(shí)長為10 h。植物主要通過葉片進(jìn)行光合作用，對于落葉植物，只考慮春、夏、秋三季進(jìn)行光合作用。

1.6 碳中和計(jì)算方法

碳中和，是指企業(yè)、團(tuán)體或個(gè)人在一定時(shí)間內(nèi)直接或間接產(chǎn)生的溫室氣體排放總量，通過植樹造林、節(jié)能減排等形式，抵消自身產(chǎn)生的CO2，實(shí)現(xiàn)CO2的“零排放”，即：

(3)

其中，Ye表示CO2的排放量；Ya表示CO2的吸收量。得到了CO2的排放模型和吸收模型后，首先需要對各種預(yù)選排放模型與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合度分析和穩(wěn)定度分析，選擇擬合度最大的模型作為進(jìn)行結(jié)果分析的排放模型。

通過對各種代表性植物的CO2吸收情況及其特點(diǎn)進(jìn)行分析：

考慮最小面積(選取光合速率最大的植被類型)，制定相應(yīng)的綠化和減排方案，使得2060年實(shí)現(xiàn)碳中和，即：

(4)

2 結(jié)果與討論

根據(jù)已有的資料計(jì)算可知，只考慮增加植被的面積，而不減排的情況下，需要增加的植被面積為6.585 3×1010m2，約占江蘇省總面積的61.43%，在2060年幾乎不可能完成“碳中和”任務(wù)。因此，文中在考慮江蘇省整體城市規(guī)劃和工業(yè)水平發(fā)展的基礎(chǔ)上，考慮實(shí)施不同的減排方案，并假設(shè)最終相比于2021年增加的植被面積占江蘇省總面積的4%以內(nèi)即可初步認(rèn)為該結(jié)果為可行結(jié)果。

在假設(shè)所需增種植被面積最小的情況下，需要種植光合速率最大的植被來達(dá)到江蘇省“碳中和”的目標(biāo)。分析表1可知經(jīng)濟(jì)林的光合速率最大，根據(jù)調(diào)查選取經(jīng)濟(jì)林作為增種植物制定對應(yīng)的減排方案和綠化方案。

方案一：假設(shè)2030年后江蘇省CO2排放量保持不變，計(jì)算各減排比例的最小增種面積(表3)。分析可見，為了完成2060年碳中和的目標(biāo)，CO2排放量需要在2030年以后在現(xiàn)有假設(shè)的基礎(chǔ)上減少73.06%，增加經(jīng)濟(jì)林的面積為1.078×109m2，不超過江蘇省總面積的1%，具有可參考的價(jià)值，且較為容易實(shí)現(xiàn)，同時(shí)也可以獲得一定的經(jīng)濟(jì)來源。

表3 江蘇省CO2減排和綠化方案一

方案二：假設(shè)未來每年CO2的排放量與文中模型的預(yù)測結(jié)果一致，計(jì)算得到最小增種面積(表4)。分析可見，該減排方案結(jié)果與上一類方案相似。

表4 江蘇省CO2減排和綠化方案二

方案三：根據(jù)習(xí)近平主席在氣候雄心峰會(huì)上的講話“2030年中國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值CO2排放將比2005年下降65%以上”，假設(shè)在2030年的CO2排放量已達(dá)到2005年的35%，計(jì)算得到最小面積(表5)，可見到2060年則不需要增加綠化面積就已達(dá)到2060碳中和的目標(biāo)。

表5 江蘇省CO2減排和綠化方案三

3 結(jié) 論

若不考慮減排，只考慮增加碳匯，即只進(jìn)行植被擴(kuò)種，其所需擴(kuò)種面積過大，無法在較為合理的范圍內(nèi)達(dá)到碳中和的目標(biāo)。因此文中基于1997—2018年江蘇省年CO2排放數(shù)據(jù)，利用ARIMA預(yù)測模型，預(yù)測了2060年江蘇省年CO2排放量。并分析了江蘇省植被類型、植被面積和植物物種、光合速率，采用碳中和計(jì)算方法提出了三種減排和增加碳匯的方案：

1) 假設(shè)2030年后CO2排放量不變，且只種植光合速率較大的經(jīng)濟(jì)林，則年排放量在2030年的基礎(chǔ)上減少73.6%，植被面積增加1.078×109m2，可在2060年順利實(shí)現(xiàn)碳中和。

2) 假設(shè)未來每年CO2排放量與ARIMA預(yù)測模型結(jié)果一致，只種植光合速率較大的經(jīng)濟(jì)林，則2030年開始年排放量在預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上減少81.06%，植被面積增加1.081×109m2，可在2060年順利實(shí)現(xiàn)碳中和。

3) 假設(shè)在2030年的CO2排放量已達(dá)到2005年的35%，則不需要增加植被面積，也可在2060年順利實(shí)現(xiàn)碳中和。