中国电力生产与消费的时空碳足迹解析：效率修正模型与节点流模型的耦合框架

本研究通过构建效率修正模型与电力节点流模型耦合框架，系统量化了2010-2023年中国省级电力碳足迹（CF）时空特征。研究发现：全国平均电力CF从770降至551 g CO2-eq/kWh，但省级差异显著；效率提升贡献了30%的CF削减，而跨区输电导致的碳转移量达971 Mt CO2-eq。该研究为全球CF数据库提供了动态基准，对应对欧盟碳边境调节机制（CBAM）具有重要政策价值。

　　

在全球应对气候变化的背景下，电力行业作为中国温室气体排放的"大户"，其碳减排进程直接影响着"双碳"目标的实现。然而，现有研究面临三个关键瓶颈：省级电力碳足迹(CF)数据缺乏时空连续性、发电效率的时空差异被忽视、消费侧CF核算存在"黑箱"。这些盲点导致政策制定者难以精准识别减排重点区域，出口企业也缺乏应对国际碳关税的核算依据。

北京交通大学智能交通清洁低碳技术教育部工程研究中心的研究团队在《Cell Reports Sustainability》发表的最新研究，通过创新性地耦合效率修正模型与电力节点流模型，首次构建了2010-2023年中国省级电力生产与消费的时空CF数据库。研究揭示：全国平均电力CF下降28.4%，但省级差异显著——西藏因清洁能源占比高实现最低CF(60 g CO₂-eq/kWh)，而陕西因煤电依赖仍保持最高CF(747 g CO₂-eq/kWh)。更值得关注的是，效率提升贡献了30%的CF削减，这一发现突破了传统仅关注电源结构优化的认知局限。

研究团队采用三项关键技术方法：(1)基于省级发电效率数据修正IPCC默认CF值，建立动态CF曲线；(2)整合电力结构、传输网络和消费数据构建节点流模型；(3)应用对数平均迪氏指数(LMDI)分解总CF驱动因素。数据来源于《中国电力行业统计资料汇编》等权威渠道，覆盖31个省级行政区13年的完整时序。

【源特异性电力生产CF】研究首次发现：部分水电(如北京268 g CO₂-eq/kWh)和光伏(如重庆138 g CO₂-eq/kWh)的CF与煤电(全国平均859-952 g CO₂-eq/kWh)处于同一数量级，这源于早期可再生能源的"弃光弃水"现象。效率提升使27个省份风电CF显著下降，但水电CF改善仅见于9个省份，揭示不同清洁能源的技术成熟度差异。

【电力混合CF】省级生产侧CF降幅呈现"西南高、东部低"的空间格局，云南因水电扩张实现57.9%的降幅，而上海受资源限制仅降16.8%。消费侧CF则呈现"南低北高"特征，跨区输电使上海、广东等用电大省受益于西部清洁电力，消费侧CF较生产侧降低10%-15%。

【总CF平衡与转移】全国电力部门总CF增长57.1%至5,115 Mt CO₂-eq，内蒙古作为最大电力输出枢纽，年输出碳转移达206 Mt CO₂-eq。超高压输电建设推动跨区碳转移轨迹从2010年的83条增至2022年的122条，形成"西电东送"的碳流网络。

【总CF驱动因素】LMDI分解显示：发电规模扩张(3,219 Mt CO₂-eq)是总CF增长主因，但效率提升(-410 Mt CO₂-eq)和结构优化(-950 Mt CO₂-eq)有效缓解了增速。消费侧分析表明，输电网络优化带来的减排潜力尚未充分释放。

该研究的突破性发现在于：首次量化了效率改进对电力CF的贡献度，揭示了"高效清洁能源可能比低效煤电更低碳"的反常识现象。政策启示包括：(1)西部省份应重点提升煤电机组能效，而非简单关停；(2)京津冀等地区需优化可再生能源调度机制；(3)建议优先建设川滇-苏粤的清洁电力输送通道。这些结论为全球LCA数据库提供了动态基准，也为中国应对CBAM机制提供了省级尺度的核算工具。研究团队特别指出，未来需建立资源-能源-碳市场的协同补偿机制，以解决跨省碳转移带来的责任分配难题。