美国碳中和目标如何起步
工程院院士吴志强:碳中和发展不是“短跑” 要以科技动力策源
工程院院士吴志强:碳中和发展不是“短跑” 要以科技动力策源:在碳达峰、碳中和目标之下,如何选择绿色、智慧、创新的发展路径,是社会各界需要面对的一道考题。在8月13日举行第一财经零碳峰会上,中国工程院院士、上海市政府参事、同济大学教授吴志强认
在碳达峰、碳中和目标之下,如何选择绿色、智慧、创新的发展路径,是社会各界需要面对的一道考题。
在8月13日举行第一财经零碳峰会上,中国工程院院士、上海市政府参事、同济大学教授吴志强认为,“碳中和发展,要在经济发展、社会发展的同时,在新时代生态文明背景下,以科技动力策源,走出一条具有中国特色、地方特点的智能碳中和道路。”
实现零碳发展,需要先从城市进行突破,才有整个国家完成零碳的可能。从人均碳排放上,吴志强援引世界银行数据表示,中国的人均碳排放量,从1960年1.2吨/人·年到2016年7.2吨/人·年,增加到6倍。期间出现了几波周期性下降,最近一次下降是在2012年,现在人均碳排放还在继续往下降。
通过精细的数据和图表分析,吴志强和团队研究发现,城镇化率的提高、经济总量的变化和经济结构的调整是影响碳排放的关键因素。
研究显示,从2010到2015年再到2020年,中国每平方公里的人均碳排放数和当地的城镇化极其相关,中国的碳排放基本上集中在大都会。同时,对比发达国家,发展中国家实现同样增长的GDP总量,整体的耗能水平要更高。这意味着,中国的现代化工业路径,要降低每个GDP创造的碳排量,关键要对产业结构进行调整。
吴志强表示,实际上,从中国各城市的人均碳排放量而言,一个城市居民的碳排放量变化幅度不大,但从城市总体居民的碳排放总量上来看,区别就在于产业结构。
通过世界银行数据显示,相比其他国家,中国在第一产业上有着类似的负向相关关系,但中国负向系数更低;而在第二产业上,中国的正向相关系数最高,说明中国发展的第二产业是碳排密度较高的;在第三产业,中国正向相关系数最高,但近年来有所回落,但其他国家在第三产业上的能耗更低,这也意味着,更高级、更智慧的第三产业能耗将比粗放的第三产业低很多。
吴志强表示,我们要走碳达峰、碳中和的道路,但不是“短跑”,需要精准的方案,需要数字的测量和测绘,要经过不懈地努力才能达到。依托智能技术,对我们的家园、城市、区域,对整个中国国家层面进行智能治理,长期监测和维护,坚持以数字性转型大势来帮助我们实现精准化。
因此,精确地知道我们走过的路,明确自己的体质和自己的路径要非常重要。吴志强表示,通过技术创新,他和团队已建立城市大数据库,可实现对全球13861个城市的碳排放跟踪和碳汇智能诊断实践。
基于城市大数据库,能够对能源、水环境、碳排放进行精确的跟踪和诊断,“这样,每一个城市都有能源产量、发电量、用电量,天然气、石油消耗等所有延伸指标,所有的城市都有碳排放的结果,从小类、大类和中类,进行各个时间维度的跟踪。”吴志强说,智能诊断显示,当一个城市的产业在变化时,每平方公里的碳排放也在发生变化。
除了碳排放跟踪,吴志强和团队也在大规模跟踪每个地方的碳汇能力。“因为碳中和是两手平衡,降排的时候,碳汇能力要大规模提升。”吴志强说,他们聚焦在城市土地上的植物碳汇能力上,例如,“每一块土地上的植物,到底碳汇能力是多少,我们按照阳光和每一棵树进行分类,对每一棵树的快速捕捉;乔木、灌木到底碳汇多少,我们进行抓取。”
通过对多类景观植物以及每单株植物的四季碳汇能力进行研究,吴志强和团队总结设计出了碳汇计算路径,并利用卫星影像识别技术进行碳汇计算,叠加光合有效辐射,形成碳汇结果。
通过多个样本计算,吴志强和团队分析发现,在中国,大城市里面的屋顶绿化非常少,只要屋顶绿化上去了,整个的碳汇能力就上去了。例如城市里的老城区,“我做过实验,如果这些区域的屋顶绿化上去,其碳汇率快速增长。”
据了解,吴志强和团队通过全覆盖和高精度等不同维度的研究,对全国域的碳排精度、全国城市地均碳排放量、精细化到长三角区域地均碳排量、上海市及各区县的地均碳排量,进行了“碳排智能诊断”。
同时,在将全中国各个城市和各个新区做了碳汇和碳排之间的平衡后,吴志强表示,其实,各个区域和地方都有自己的变化。因此,需要看清楚自己的特点,精准地走出适合自身的碳达峰、碳中和战略。他在现场展示,通过架构全球城市绿色设计智能平台,能够实时计算设计方案的碳排、碳汇平衡科学辅助碳中和城市设计布局优化。
吴志强表示,希望通过全球科学家联动,一起为城市的可持续发展,为城市未来的图谱进行工作。
文章来源:第一财经-
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