尼泊尔生活废水温室气体排放评估方法研究进展与优化策略

来自尼泊尔的研究人员针对生活废水温室气体（GHGs）排放估算精度不足的问题，系统综述了排放因子法、直接测量法、模型法和机器学习（ML）四种方法的应用现状。研究发现，IPCC Tier 1方法因数据限制在尼泊尔占主导，但存在CH4和N2O高估缺陷。研究建议通过分阶段升级方法体系、强化数据基建来提升GHGs核算准确性，助力国家气候目标实现。

　　

生活废水处理过程中释放的温室气体（GHGs）——主要包括甲烷(CH₄)、氧化亚氮(N₂O)和二氧化碳(CO₂)——对气候变化产生显著影响。精确量化这些排放是制定减排策略的关键前提。该综述聚焦尼泊尔国情，对比分析了四种主流GHGs核算方法：基于排放因子的简易算法、直接监测技术、计算机模型预测以及新兴的机器学习(ML)技术。

当前尼泊尔普遍采用政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的Tier 1基础算法，这种方法虽然操作简便，但常会高估CH₄和N₂O的生成量。更精确的直接测量法和ML技术受限于当地薄弱的数据采集体系和专业能力而难以推广。研究指出，建立本土化排放因子数据库、完善监测网络将成为提升核算精度的突破口。通过分阶段引入先进方法并配套政策支持，有望为这个喜马拉雅山国实现碳中和目标提供科学抓手。