“迄今为止最准确的中国碳排放估算”到底准不准？（评《自然》杂志发文）

事件回顾：2015年八月《自然》杂志发表了哈佛大学肯尼迪政府学院刘竹博士等作者撰写的论文“Reduced carbon emission estimates from fossil fuel combustion and cement production in China”. (以下简称刘文)。刘文的主要观点为中国的排放估计具有较大的不确定性，而不确定性主要来自能源消费数据和排放因子（也即每消耗一吨不同种类的能源所排放的温室气体）。因此该文估计了新的化石燃料排放因子以及新的熟料生产的排放因子，并依据表观能源消费量重新估计了中国的二氧化碳排放（不含土地利用及土地利用变化）。

IPCC推荐的煤炭默认排放因子是否高估了40%？

刘文的一个主要结论是政府间气候变化专门委员会（IPCC）推荐的煤炭默认排放因子高估了40%，这一结论是基于下图。刘文认为IPCC推荐的煤炭默认排放因子是0.713，刘文基于煤样计算的煤炭排放因子是0.491-0.499，因而IPCC推荐的默认排放因子高估了约40%。

刘文有关IPCC高估排放因子40%的来源（原文图三）

那么第一个问题是所谓IPCC推荐的煤炭默认排放因子从何而来？由于煤的排放因子随煤的碳氢含量、水分和灰分等的不同变化很大，因此IPCC清单指南并没有给出一个笼统的煤的默认排放因子，而是根据不同的煤种给出了对应的排放因子。大致来说，IPCC清单指南沿用了IEA和OECD对煤种的划分，大致按热值高低将煤划分为无烟煤、焦煤、其他烟煤、次烟煤和褐煤五种，并分别给出了对应的热值和排放因子（如表1）

从表1中可以看到刘文所引用的“IPCC推荐的煤炭默认排放因子“实际上是基于IPCC默认值计算出的焦煤的排放因子。由于焦煤的热值和含碳量均较高，因此焦煤的排放因子是五个煤种中最高的一个。那么刘文与其对比的0.491-0.499是否也是焦煤的排放因子呢？

按照刘文补充信息（Supplementary Information，以下简称SI）给出的信息，刘文基于602个煤样的数据（图1，也即原文图3的Coal Sample）涉及的煤样包含了无烟煤、烟煤和褐煤等不同的煤种，而基于4243个煤矿的数据也是包含了从低阶到高阶各等级煤种，而不仅仅局限于焦煤。因此实际上刘文基于煤样和煤矿数据给出的排放因子是涵盖了从高到低各类煤种的“平均”的煤炭排放因子，而拿这样一个煤种“平均”的排放因子与IPCC给出的焦煤排放因子去比较无论如何是不合适的。

排放因子的比较只有在同样的煤种定义下才是有意义的。例如我们如果将刘文的排放因子与IPCC的次烟煤和褐煤的排放因子去比较，难道能得出IPCC低估了中国煤炭排放因子的结论吗？因此刘文断言IPCC高估了中国煤炭排放因子40%的结论是错误的，其错误在于将中国煤种平均的排放因子与IPCC特定的焦煤排放因子进行了比较，并且混淆了焦煤与原煤的概念。

那么IPCC即便没有将煤的排放因子高估40%，IPCC的默认值是否高估了中国煤炭的排放因子呢？我的回答是这个问题目前没有答案，原因在于IPCC对煤炭的分类与我国煤炭分类的方式不同，因此相关数据并不能简单对比。我国目前采用的GB/T5751分类是一种应用分类方式，主要依据煤的挥发分含量、粘结指数和胶质层厚度对煤进行分类，虽然也分为无烟煤、烟煤和褐煤三大类但与IPCC中的定义并不是完全可比的。表2给出了我国2005年国家温室气体排放清单各煤种的热值及碳含量范围。

从表1及表2的简单对比可以看出，我国煤炭燃烧的氧化率要普遍低于IPCC的默认值，但各煤种的热值范围及碳含量范围与IPCC的默认值并没有十分显著的差异，大概的差异在10%左右，需要注意的是这一简单的比较并没有考虑煤种定义的差别。

计算方法是否更准确？

刘文的另一个结论是基于能源表观消费量的计算方法比基于消费端的部门法要好，而这一结论也是有待商榷的。计算温室气体排放清单大致有两种方法，一种是部门法，其主要是以部门为基础分部门、分燃料品种、分主要设备进行温室气体排放的核算，这种方法对数据量的要求较大，但一般而言也认为较为准确；另一种是参考法，参考法以碳平衡为出发点，以“表观消费量”为基础数据，参考法对数据要求不多易于计算，但参考法只考虑“表面消费”而非“实际消费”，并且由于采用的是综合参数加上各种损失和误差，结果可能并不精确，但大体可以作为其他方法计算结果的校验依据。

虽然刘文没有明确的提出其所用方法就是参考法，但其基于表观消费量的计算方法实际上与清单指南的参考法并无区别。IEA的排放数据就是分别采用部门法和参考法估计的。由于两种方法原理的不同，估计的结果自然是有差异的，这并不是什么新鲜的事情。

在《2005中国温室气体清单研究》中课题组也采用参考法利用表观消费量对能源部门的二氧化碳排放进行了计算，并且按照IPCC清单指南的要求对对基于部门法和参考法的结果进行了对比。结果表明部门法与参考法的排放量相差3.12%，在IPCC指南要求的误差允许范围之内（5%）。而刘文仅利用参考法进行了测算，并未采用部门法进行校验，就断言其方法优于从消费端测算的部门法，并断言包括国家温室清单在内的其他研究都严重高估了中国的排放，这是否有些言过其实了呢？

我们再基于国家温室清单的参考法测算结果与刘文进行对比。首先我们比较清单研究与刘文在能源表观消费量上的差异。应当注意的是，参考法中的“表观消费量”仅仅是“表面消费量”，并非实际消费量，它并没有考虑在消费端库存的变化比如电厂存煤的变化。而中国能源统计年鉴报告的数据是实际消费量，两者定义不同本不可比。

在清单研究中，课题组也采用了能源表观消费量的数据进行了分析。表3总结了两者在能源消费表观消费量上的差异，可以看出清单研究的能源表观消费量比刘文的估计都要高，并非刘文指出的实际消费数据比中国官方的能源消费数据高了约10%。用表观消费量与实际消费量对比是不恰当的，而单就表观消费量的数据并不存在低估问题。

另外要说明的是清单研究与刘文的差异主要是由于，对于液体燃料刘文的数据没有包括燃料油等成品油的进出口，因而低估了液体燃料的表观消费量，对于气体燃料差异主要是由于刘文扣除了非能源利用，而清单研究按照清单指南的要求计算了非能源利用的二氧化碳排放。在这一点上，国家温室气体清单的估计比刘文的更加全面。

与国家温室气体清单的12%差异从何而来？

排放是能源消费与单位能源消费排放因子的乘积。既然表3已经说明国家温室气体清单对能源表观消费量的估计与刘文并无显著差异，那么两者对温室气体排放估计的差别就只能归因于对排放因子的不同估计。按照刘文给出的数据，其估计的吨煤排放因子为0.491-0.499tC/吨煤，而给出的国家温室气体清单的吨煤排放因子为0.491tC/吨煤。奇怪的是这两个排放因子如此接近，而两者对表观消费量的估计又无大差异，那么怎么会在碳排放上相差12%呢？

因为刘文并没有给出国家温室气体清单的吨煤排放因子是如何计算的，因此作者根据《2005中国温室气体清单研究》的数据对利用参考法的吨煤排放因子进行了估算。在清单研究中，课题组考虑四个煤种：无烟煤、烟煤、褐煤和炼焦煤，对应的平均低位热值、碳含量、氧化率及排放和表观消费量均列在表4中。

利用表中排放量数据除以固体燃料表观消费量的数据就得到了国家温室气体清单平均单位表观消费量的排放因子为0.548tC/t，而非刘文的0.491 tC/吨煤。该排放因子体现了平均意义上，表观消费一吨煤炭所排放到大气中的二氧化碳。

需要注意的是，这一数据并不是基本恒定的，它受煤炭消费中各煤种比例变化的影响，当高排放因子的煤种（如无烟煤和焦煤）比例增加时，平均排放因子增加，反之则降低。因此从表观消费量出发计算出的中国煤炭消费的平均排放因子在2005年是0.548tC/t。而刘文中对应的煤炭消费排放是1095.14 MtC(基于4342个煤矿)和1112.83MtC(基于602个煤样)。除以2005年的表观消费量2229.8Mt，对应的排放因子为0.491tC/t及0.499tC/t。两者的平均排放因子相差11.6%，这也就是为什么刘文的排放比清单为低的主要原因。

那么究竟是清单的0.548tC/t正确还是刘文的0.491-0.499tC/t更接近事实呢？

首先从方法上看，刘文是基于4342个煤矿和602个煤样进行的测算；而清单也是基于煤炭科学院的煤质数据库及全国商品煤产销合同中涵盖的11亿吨煤质进行的分析。在未对这两个数据库进行深入分析前，我们很难判断哪个数据库更能代表中国煤种的平均情况。因此从方法上，两者目前难分优劣。但刘文给读者的感觉似乎是其他研究均采用的是IPCC默认值，而刘文采用的是基于不同煤种的基础数据，因而刘文的估计更加可靠。

笔者没有对其他清单的排放因子做深入研究，没有发言权，但国家温室气体清单的排放因子显然也是建立在详细的煤质调研基础之上，刘文在方法上也未超出国家温室气体清单。但对刘文数据的进一步分析我们发现了一个问题，刘文给出了时间序列的清单数据，而从1950-2012年的单位煤炭排放因子均是采用的0.491-0.499tC/t。这一结果表明，刘文似乎并没有考虑煤炭生产结构在各年之间的变化，而仅仅用基于某一年煤炭产量的数据对煤炭平均排放因子进行了计算并应用于整个计算期。

但如我们上文分析的，单位表观消费量的排放因子并不应当是恒定不变的，该因子受煤炭消费中各煤种比例变化的影响，当高排放因子的煤种（如无烟煤和焦煤）比例增加时，平均排放因子增加，反之则降低。不过由于烟煤（含焦煤）在煤炭生产中的比重在75%以上，因此这一变化并不十分明显，大约会影响排放因子1%左右。因此目前两者对排放因子的估计差异并不能完全得到解释，还需要对两者采用的中国煤质数据库进行深入分析后才能得出结论。

对水泥熟料的排放因子计算是否正确？

最后刘文对IPCC水泥工业过程排放因子的计算进行了分析，认为IPCC对于水泥熟料比的默认值比中国的实际情况偏高，因而应当采用基于熟料的计算方法计算工业过程排放。

这一结论是正确的，但早已为国内研究清单的学者注意到。无论是国家温室气体清单还是环保部环规院基于第一次污普数据的温室气体清单均是依据熟料计算工业过程排放的（两者的发布时间均远早于刘文）。而IPCC也指出了利用水泥熟料比的方法仅在没有熟料数据的情况下才适用，因此这一发现并没有特别的意义。但是刘文在计算熟料排放因子的时候仅仅考虑氧化钙，而忽略了中国的水泥熟料中大约有0.7%-4%的氧化镁，这是刘文估计的熟料排放因子低于国内其他估计（约低10%）的主要原因（见表5）。因为熟料排放因子=（熟料氧化钙含量*44/56+熟料氧化镁含量*44/40），因此对熟料排放因子的不同估计实际上是源于对熟料中氧化钙和氧化镁占比的不同估计。至于各方估计谁更接近于事实，不是水泥方面的专家，因此留待其他专家对这些参数选取的适当性做出评判。

刘文计算的二氧化碳排放（1457.77MtC）包含了能源活动和水泥生产过程的排放，而国家温室清单则包含了能源活动、工业生产过程（水泥、石灰、钢铁、电石、石灰石和白云石使用等）以及废弃物焚烧处理。因而刘文引用的1630MtC的数据与其文中的数据并不在同一尺度上。如果仅计入清单数据中的能源活动和水泥工业过程排放则对应的数据应为1586.2MtC，约比刘文的估计高8.8%而不是文中的12%。而如果采用清单中参考法计算的结果（与刘文更加可比），则应是1554.5，约比刘文高6.6%。而单比较能源活动排放，两者的差异是9.0%（国家清单部门法）和6.6%（国家清单参考法）。

表6给出了刘文与国家温室气体清单研究在方法和主要参数选取上的对比，正如上文所说，无论是从方法还是数据上，国家温室气体清单的估计都比刘文更加全面。因此以刘文的估计为标准，断言包括国家温室清单在内的其他清单高估了中国的温室气体排放在科学上站不住脚。本文以上分析仅针对作者较为熟悉的国家温室气体清单，对于IEA、CDIAC等排放清单所采用排放因子与数据的合理性需要其他熟悉的专家予以进一步分析。

本文的分析表明，刘文存在对IPCC清单指南和国家温室气体清单的误读，由于这些误读导致其部分结论是错误的。排放因子的比较只有在同样的煤种定义下才有意义。

刘文将基于不同煤种平均的排放因子与IPCC给出的焦煤排放因子进行了比较，得出了“IPCC高估排放因子40%”的错误结论。由于我国煤炭分类的方式与IPCC采用的煤炭分类方式不同，因此难以断言IPCC的默认排放因子是否存在高估。但即便如此IPCC也鼓励各国采用各国的国别排放因子进行清单测算，我国的温室气体清单中正是基于详细的煤质数据库利用部门法和参考法对温室气体进行了仔细的测算，其中的参考法就是刘文中的基于表观消费量的方法。而刘文在水泥熟料排放因子及数据对比的口径上也存在其他一些错误。无论是从方法还是从数据上，国家温室气体清单基于IPCC清单指南的测算均比刘文更加全面，不存在刘文方法优于清单方法的问题。

但有一点可以肯定的是，刘文基于4342个煤矿和602个煤样计算出的平均排放因子确实与国家温室气体清单的平均排放因子存在约10%的差异。但由于两个结果均是基于丰富的煤质数据库和详尽的调查得出的，因此基于目前的分析无法对两个不同估计的准确程度做出评判。只有进一步对两个研究采用的煤质数据库进行对比分析才有可能得出这一差异的原因所在。断言该研究是“迄今为止最为准确的对中国碳排放的估计”不仅言之尚早，而且言过其实。

刘文作为一个独立的温室气体排放清单研究有其价值所在，其从侧面证明了我国国家温室气体清单的测算在科学的基础上充分考虑了中国的实际情况，国家温室气体清单的关键数据经得起推敲和质疑。本文并不期望终结对中国排放数据的讨论和争论，这一讨论会一直持续下去，并且我们相信尊重科学与事实的争论对提高中国温室气体排放的透明度有益无害，但任何有益的讨论首先应建立在对现有研究正确的理解之上，而理解的方法只有一个，判断他们的时候不要急躁。

大家对碳排放量这件事怎么看？

国家应对气候变化战略中心副主任 邹骥：我觉得对于这件事情，我们应该以平常心看待，不必过度解读。我们的学者有我们的观点、我们的研究成果出来，就去多借鉴，我想经过长期努力，这种数据的差距会逐渐缩小。（摘自观察者网《邹骥：估准中国的碳排放不容易》）

清华大学教授 贺克斌：IPCC发布的气候变化科学报告等，依据的都是美国和欧盟提供的数据，“以前我们没有自己系统的数据，在这方面也就少有发言权”。这一成果发表在高影响因子的学术杂志上，也就意味着这两个数据库将被国际学术界广泛接受。（摘自观察者网《<自然>刊文：中国碳排放长期被高估 13年间被高估106亿吨》）

斯坦福大学能源资源环境经济学博士 于洋：我个人一直认为，基于核算而非监测的二氧化碳排放数值，用于碳税和碳交易的基础，是并不恰当和危险的。这不仅仅是准确与否亦即由此带来的扭曲问题，更重要的是，核算而非监测提供了天然的政策、制度和市场漏洞，可以让参与者钻空子、操弄市场。（选自新浪微博@Stanford于洋）

同济大学可持续发展与管理研究所所长诸大建：如果此前中国二氧化碳排放量被高估，那么对中国年底参加巴黎会谈有利，也对2030城市化增加排放空间是有利的。但是有人反驳说，刘博士的文章把IPCC的煤炭排放系数取高值对比是误读。不管怎样，中国学者需要在碳排放系数研究上有话语权。（选自新浪微博 @诸大建）

作者滕飞系清华大学能源环境经济研究所副教授

本文为原创文章，如需转载请勿改动文章内容及排版，违者必究