中国甲烷排放全景图谱（2010-2020）：高分辨率时空动态与减排路径解析

针对全球甲烷(CH4)清单在自然源核算与时空分辨率上的缺陷，本研究整合多源卫星数据与社会经济数据集，构建了中国首个月尺度0.1°网格化甲烷排放清单（2010-2020），揭示能源活动（占比33.51%）为排放主驱动力，并发现2017年后排放中心向西北偏移131.1 km。该成果为《巴黎协定》履约提供精准基线，发表于《Journal of Cleaner Production》。

　　

甲烷作为仅次于二氧化碳(CO₂)的第二大温室气体，其百年尺度增温潜势是CO₂的28倍。在全球气候治理背景下，中国作为最大人为甲烷排放国（占全球15%），却长期面临排放清单不完整的困境。现有EDGAR（全球大气研究排放数据库）和GMB（全球甲烷收支）等国际清单，或缺失自然源（如湿地贡献达总量33%），或空间分辨率粗糙（通常0.25°），难以支撑区域精准减排。更棘手的是，中国能源结构转型与农业活动交织，使得甲烷排放呈现"东高西低"的异质性分布和夏秋高、冬春低的季节性波动，传统方法无法捕捉这些细微特征。

为解决这一难题，中国某研究团队联合多国学者，首次构建了覆盖8大源（能源、畜牧、稻田、湿地等）的月尺度0.1°高精度甲烷排放图谱。研究创新性融合TROPOMI卫星观测与X-STILT大气传输模型，发现2010-2020年中国年均排放62.37 Tg（百万吨），其中2017年因煤炭减产降至57.52 Tg，但随后能源扩张引发反弹。尤为关键的是，通过LMDI（对数平均迪氏指数）分解，首次量化出能源生产强度效应贡献了排放增量的72%，这一发现直接指向"控煤"政策的减排有效性。

技术方法上，团队采用"自下而上"建模框架：①整合MODIS（中分辨率成像光谱仪）湿地分布与GLASS（全球陆表特征参量）植被数据核算自然源；②基于煤矿瓦斯抽采率等3000余条本土化参数校准排放因子(EF)；③利用TROPOMI柱浓度数据通过X-STILT模型进行反向验证，分辨率提升至0.1°（约10公里）。

空间特征：排放热点呈"胡焕庸线"东侧聚集，长三角城市群与东北稻田区形成双高峰。能源开采导致山西、内蒙古等地排放密度超200 kg/ha，而青藏高原湿地贡献了自然源的86%。

时间演变：2016-2017年"供给侧改革"使煤炭相关排放骤降1.8 Tg，但2018年后页岩气开发导致排放中心向鄂尔多斯盆地西北迁移131公里，这一地理位移被解读为能源格局变化的"甲烷指纹"。

驱动机制：LMDI分析显示，2010-2012年人均GDP增长每提升1万元，甲烷排放增加0.4 Tg，但2015年后能效改进产生1.2 Tg/年的抑制效应，证实产业结构调整的减排红利。

结论部分强调，该清单首次实现自然与人为源协同解析，其0.1°分辨率可精准识别省级行政区的排放"热点"，如广东畜禽养殖（占省排放31%）与四川天然气泄漏（占15%）的治理优先级差异。研究团队建议将网格化数据纳入"甲烷减排行动计划"考核体系，并建立基于卫星的实时监测网络。国际评审专家认为，该成果不仅弥补了GMB在东亚数据空白，其"能源-气候-地理"交叉分析方法更为全球甲烷承诺（GMP）提供了可复制的技术范式。