基于EDGAR快速追踪方法的全球实时温室气体排放清单构建与应用

为应对《巴黎协定》对全球温室气体(GHG)排放动态监测的需求，欧盟联合研究中心(JRC)团队开发了EDGAR Fast-Track方法，通过整合IEA、FAOSTAT等多源数据，构建了覆盖1970年至t-1年、包含CO2和非CO2温室气体的全球排放清单。该研究解决了国家排放清单(NEIs)时效性不足的问题，为气候政策制定和全球碳评估(GCST)提供了关键数据支持，相关成果发表于《Scientific Data》。

　　

在全球气候变暖背景下，《巴黎协定》要求定期评估各国减排进展，但官方国家排放清单(NEIs)存在严重滞后——发达国家数据延迟2年(t-2)，发展中国家甚至延迟更久。这种"数据时差"严重制约着气候政策的时效性，就像试图用昨天的天气预报来指导今天的出行。更棘手的是，不同国家的统计方法和覆盖范围差异巨大，使得全球排放趋势评估如同拼凑一幅缺失关键板块的拼图。

为解决这一难题，欧盟委员会联合研究中心(JRC)的Diego Guizzardi团队开发了EDGAR Fast-Track方法，构建了全球首个覆盖所有温室气体(CO₂、CH₄、N₂O和F-gases)且更新至t-1年的排放数据库。这项发表于《Scientific Data》的研究，好比为全球气候治理安装了一个"实时监测仪"。

研究人员采用多源数据融合技术：对占全球排放85%以上的能源和农业部门，分别采用国际能源署(EI)的燃料消费数据和美国农业部(USDA)的作物/牲畜统计数据作为驱动因子；对工业过程等次要排放源采用5年趋势外推法。通过建立"聚合-分解"映射模型，将宏观统计数据精准拆解到165个IPCC细分部门，确保在缺乏详细统计时仍能保持排放总量准确性。

【全球排放趋势精准捕捉】

通过对比1992-2020年间的预测值与实际数据，Fast-Track方法对全球GHG总量的1年预测(FT1)误差中位数仅0.3%，2年预测(FT2)为0.5%。如图1所示，该方法成功捕捉到2008金融危机和2020疫情期间的排放波动，趋势判断准确率达100%。

【部门差异特征】

能源部门中，道路运输预测精度最高(误差1.1%)，而非道路运输达11%；燃料类型方面，煤炭(0.7%)比生物燃料(8%)更易预测。农业部门中，牲畜肠道发酵(enteric fermentation)误差仅0.4%，而作物种植达6%。地理差异显示，OECD欧洲地区误差最低(1.8%)，中亚地区最高(4.7%)。

【中国排放评估】

尽管中国+地区工业排放预测误差达9.4%，但由于其占全球工业排放比重巨大，改进该地区预测可使全球排放评估精度显著提升。研究特别指出，中国生物燃料和天然气部门的预测误差较高，是未来方法优化的重点方向。

这项研究的意义不仅在于技术突破，更构建了气候治理的"通用语言"。通过严格遵循IPCC方法学，EDGAR数据被IPCC第六次评估报告采纳为基准数据集，支撑着UNEP排放差距报告和国际气候谈判。其价值正如作者所言："为《巴黎协定》增强透明度框架(ETF)提供了独立验证工具，使全球碳评估(GCST)从理论走向实践"。

值得注意的是，该方法也存在局限：对短期技术革新(如新能源汽车普及)带来的排放变化敏感度不足；LULUCF(土地利用变化)部门尚未纳入。作者建议未来整合GWIS(全球野火信息系统)等动态数据源，并开发机器学习算法提升预测精度。随着2024年首批双年透明度报告(BTR)的提交，EDGAR Fast-Track将成为验证国家自主贡献(NDCs)的"黄金标准"。