中国科学院广州地球化学研究所研究员张干团队在利用植物放射性碳（¹⁴C）约束与贝叶斯反演开展城市尺度化石源二氧化碳排放（CO₂ff）核查方面取得新突破。团队将基于植物¹⁴C估算的CO₂ff与大气传输—反演框架深度耦合，构建出一套低成本、可扩展且面向治理的碳排放独立核查方法。相关成果近日发表于《环境科学与技术》（Environmental Science & Technology）。

基于植物¹⁴C与贝叶斯反演的碳排放核查方法（概念图）。研究团队供图

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化石能源燃烧是导致大气CO₂浓度上升和全球气候变暖的主要原因。城市作为化石源CO₂排放最为集中的地表单元，其排放核查难度极大。受源活动数据不完整且滞后、排放因子变化范围大以及空间分辨率不足等因素影响，传统“自下而上”的排放清单不确定性高达约50%。因此，迫切需要建立独立且可落地的碳核查技术手段，以校验排放清单、支撑减排决策。

¹⁴C能够可靠地量化CO₂ff与自然生物源排放CO₂的相对贡献。草本植物作为“被动采样器”，可在一个生长季内整合周到月时间尺度的信号，采样成本低，适用于高空间分辨率的城市网格化采样和¹⁴C分析。大气模型反演则能将基于植物¹⁴C推导的CO₂ff浓度转化为排放通量与年度排放总量，实现化石源CO₂排放清单“自上而下”的独立校验和城市碳排放核查。

在国家自然科学基金等项目资助下，中国科学院广州地球化学研究所博士后李静与深圳市生态环境监测中心站副研究员王伟民、张干等科研人员合作，建立了植物¹⁴C与贝叶斯反演深度耦合的技术方法，并将其应用于深圳市化石源CO₂排放清单的校验，取得了良好的实践效果。研究团队在深圳构建了5×5 km²的网格，对70个采样站点的草本植物进行¹⁴C分析，获得了对生长季大气¹⁴CO₂的高密度、时间整合约束，为贝叶斯反演提供了充足数据和高分辨率网格空间覆盖。

研究团队发现，尽管ODIAC（2022年，135.8 Mt/年）、MEIC（2020年，30.7 Mt/年）等两套先验清单在化石源CO₂排放总量与空间分布上存在巨大差异，但在统一的网格与误差设定下，植物¹⁴C-贝叶斯方法仍能将二者反演到一致的后验水平，这表明植物¹⁴C观测对先验误分配与总量偏差具有强大的约束与校准能力。在空间分布上，后验结果识别出深圳西北部为主要热点区，与CO₂ff观测格局和土地/设施分布相吻合。共排放协同分析显示，PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO与CO₂ff的像元尺度相关性显著（Pearson r≈0.56-0.76；秩相关ρ≈0.53-0.85），而SO₂与CO₂ff基本无关（r=0.006，ρ=-0.004），反映出相关污染物的有效减排管控。

研究团队还揭示并纠正了先验清单的空间误分配问题，即以人口/夜光为代理的清单在深圳市中心-南部居住区偏高、在西北工业区偏低，而后验清单在全域上对其进行了系统校准，为“热点区优先减排、分区分类施策”的政策设计提供了直接依据。依托该观测-传输耦合技术体系，深圳市的后验总排放稳健收敛至约59.2 Mt CO₂/年，低于ODIAC清单估算值，但高于MEIC清单估算值。

在方法学层面，研究团队系统展示了“草本植物¹⁴C+贝叶斯反演”在城市尺度的联合应用潜力。以0.05°×0.05°分辨率构建源-受体关系，计算雅可比矩阵并在贝叶斯框架下最小化目标函数，统一将后验通量换算为月/年总量，为“生长季¹⁴C-年尺度排放”的一致表达提供了标准化流程。该流程与公开基线（如我国瓦里关站）及清单数据协同使用，可在数据受限地区快速搭建城市排放核查体系。

该研究强调，观测驱动的城市排放核查可与清单互证，支撑城市级“碳热点”定位、工业源治理优先级排序与年度排放核查，是支撑实现区域碳减排目标与碳中和路径的有力技术手段。（来源：中国科学报 朱汉斌）

相关论文信息：https://doi.org/10.1021/acs.est.5c09553