综述：信息与通信技术用于碳汇：经济学与工程视角

《Digital Communications and Networks》：Information and communications technologies for carbon sinks from economics and engineering perspectives

　　

气候变化加剧了对有效碳汇解决方案的迫切需求，然而，信息与通信技术（ICT）在这些系统中的整合尽管具有变革潜力，但仍显得支离破碎。本论文从经济学和工程学两个视角对碳汇项目中的ICT应用进行了全面分析，这是一种在现有文献中很少探讨的双重视角方法。在碳交易中，区块链将交易速度提高了40%，而在Petra Nova等项目中，基于人工智能的优化将运营成本降低了15%。通过系统审查，研究人员确定了三项关键发现：（1）ICT通过数字融资平台和基于区块链的交易系统改变了碳经济学，人工智能增强了价格预测，但数据互操作性仍然具有挑战性；（2）数字技术推进了自然和人工碳汇，从森林监测到碳捕集、利用与封存（CCUS）优化，但缺乏集成的实时控制解决方案；（3）实现ICT的全部潜力需要解决其环境成本，加强政策支持，并促进跨学科合作。通过弥合经济学与工程学之间的鸿沟，并描绘当前应用与未来机遇，本论文表明，更深入地整合数字技术对于扩大碳汇解决方案以实现气候目标至关重要。

论文主体部分总结如下：

**2. 碳汇与碳汇项目**

**2.1 碳汇**
碳汇（carbon sink）被定义为捕获和储存大气二氧化碳（CO₂）的任何过程、活动或机制。碳汇概念首次引入于1992年《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC），指从大气中清除温室气体的过程；而碳源（carbon source）则指释放这些气体的过程。2005年政府间气候变化专门委员会（IPCC）将碳汇描述为土壤、森林或海洋对CO₂的自然吸收，2018年IPCC将其扩展为任何储存温室气体的自然或人造库。碳汇与碳封存（carbon sequestration）的区别在于：碳封存侧重于储存阶段，而碳汇涵盖捕获、储存、核查和交易等更广泛活动。碳捕集、利用与封存（CCUS）从碳捕集与封存（CCS）演变而来，包括将CO₂捕获并用于产品中，若长期储存则称为CCUS。

**2.2 碳汇项目**
碳汇项目旨在减少、吸收或隔离大气中的CO₂。其运营过程分为实施阶段（包括项目准备、执行和第三方核查）和交易阶段（碳信用在市场规则下交易，涉及抵消比例、信用注销和监管监督）。本文从经济运营和实施过程两个视角全面介绍ICT在碳汇项目中的当前应用及未来前景。

**3. ICT在碳汇项目中的经济运营**

**3.1 碳汇项目的基本经济概念**
碳汇项目的主要经济领域包括项目融资和碳市场交易。根据世界银行2023年碳定价报告，全球有73种碳定价机制在运营，覆盖约23%的全球温室气体排放，产生约950亿美元收入。
**3.1.1 碳汇融资**
碳汇项目因高初始成本和长投资回收期（如造林和CCUS）而依赖融资。项目融资模式通常通过特殊目的公司（special purpose vehicle）进行，投资者仅对其投资负责。当前融资主要通过绿色基金、绿色债券和绿色信贷，这些工具在更优惠政策下运行。此外，绿色保险（如中国人寿的“碳汇保险”）用于抵御风险。
**3.1.2 碳交易市场**
碳市场有两种主要交易机制：总量控制与交易（cap-and-trade）和碳信用交易。碳信用交易分为合规碳市场（如清洁发展机制CDM、欧盟排放交易体系EU ETS）和自愿碳市场。碳价格在理想条件下反映社会平均边际减排成本，企业通过比较成本决定减排或购买配额。

**3.2 ICT在碳汇项目经济中的作用**
**3.2.1 融资与交易的框架构建与数字化**
ICT在碳交易市场中的应用包括传统浏览器/服务器（B/S）架构和基于区块链的去中心化点对点（P2P）架构。区块链通过共识机制（如PBFT、DPoS）和智能合约实现自动化交易，提升透明度和效率。理论研究方面，Saraji和Mike（2021）提出将碳信用表示为非同质化代币（NFT）以实现跨平台可追溯性；Malamas等（2024）将其扩展至绿色债券等多资产金融基础设施。实证研究方面，Zhang等（2024）在上海环境能源交易所发现区块链使交易速度提升40%，成本降低15%；Dong等（2024）模拟表明区块链集成可将市场有效性提高20%；Boumaiza和Maher（2024）在卡塔尔教育城实现了基于物联网和智能合约的本地化碳交易系统。
**3.2.2 预测碳数据趋势**
准确预测碳价格对融资和交易至关重要。理论研究方面，Yang等（2022）提出多因子集成经验模态分解（MEEMD）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型；Zhang和Wen（2022）引入时间卷积网络-序列到序列（TCN-Seq2Seq）架构应对小样本预测。实证研究方面，Huang和Zhang利用条件生成对抗网络（cGAN）预测中国试点碳市场价格；Zhang等（2023）提出变分模态分解-卷积神经网络-双向LSTM-多层感知机（VMD-CNN-BiLSTM-MLP）混合模型预测欧盟碳期货价格，均实现了更优的均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。
**3.2.3 ICT提升碳交易效率与市场有效性**
ICT应用在关键绩效指标（KPI）上带来显著改进：交易效率方面，区块链部署使交易速度提升40%，成本降低15%；市场有效性方面，区块链采用使市场有效性最高提升20%；预测准确性方面，深度学习混合模型实现了RMSE为0.1960和MAPE为2.61%的改进。

**3.3 ICT在碳汇经济学中的差距**
**3.3.1 基于区块链的碳信用交易中的数据兼容性挑战**
尽管现代区块链采用节能共识算法（如权益证明PoS、委托权益证明DPoS、零知识证明ZKP）缓解了环境问题，但不同区块链平台与传统碳信用注册系统之间的数据兼容性和互操作性仍然不足，缺乏标准化协议限制了全球碳市场的整合。
**3.3.2 碳汇融资中ICT研究的不足**
碳汇融资具有低进入门槛（可吸引普通公民）和回报与碳信用机制紧密关联的特点，面临更长的投资回收期和更大不确定性。Hemanand等开发了智能金融最大滤波图（FMFG）算法，结合环境、社会和治理（ESG）数据处理与自然语言理解，实现98.85%的准确性；Peng等实证研究发现人工智能通过缓解信息不对称、改善信贷可得性等途径促进绿色金融与实体经济的协调发展。
**3.3.3 碳数据趋势预测模型的局限性**
当前用于碳数据预测的深度学习模型（如LSTM、Transformer）在处理时序数据方面有优势，但与前沿模型（如iTransformer、PatchTST、Bi-Mamba⁺）相比仍显初级。前沿模型在特征提取和泛化性能上更优，但计算资源需求较高。未来需发展轻量高效模型并提升可解释性。

**4. ICT在碳汇项目中的工程实施**

**4.1 碳封存的基本实施方法**
全球有五大碳库：海洋、大气、土壤、地质和生物碳库。碳汇可分为陆地碳汇（包括陆地生态、地质和人工地质碳汇）和海洋碳汇（包括海岸生态、海洋生态和人为海洋碳汇）。
**4.1.1 增强自然碳封存**
森林碳汇方面，主要方法包括造林（AF）、再造林（RF）和改进森林管理（IFM），1990至2007年森林碳汇量约2.4±0.4 Pg C yr^-1。海洋碳汇方面，通过培养海藻和海草吸收CO₂，碳可封存在深海数千年；海洋浮游植物虽仅占全球植物生物量的1%，却贡献了全球一半的碳固定。
**4.1.2 碳捕集、利用与封存**
CCUS直接针对高浓度CO₂排放源。CO₂捕集采用燃烧后、燃烧前等方法，分离技术包括吸附、膜分离和低温技术。运输方面，管道用于大规模输送，船舶用于近海。CO₂的利用分为物理应用（如增强石油采收率EOR、制冷剂）和化学应用（如尿素生产）。CO₂增强石油采收率（EOR）通过注入超临界CO₂提高采油量，理论可回收所有接触到的石油，实际额外采收率10%-15%。海洋封存包括气体注入（深度>500米）、液体注入（深度>1000米）和固体注入及水合物。

**4.2 ICT在碳封存实施中的作用**
**4.2.1 深度学习在碳封存中的应用**
理论研究方面，Du等（2023）提出物理信息神经网络（PINN）结合域分解和傅里叶特征，提高多孔介质中CO₂运动模拟精度并降低计算成本；Kadeethum等（2021）引入域分解神经算子（DDNO）学习不同空间区域的流动力学并包含不确定性估计。实证研究方面，Mohan等使用人工神经网络（ANN）与COSMO-RS描述符预测CO₂在深共晶溶剂中的溶解度，预测误差从23.4%降至2.7%；Petra Nova项目使用强化学习（RL）优化路径和调度，降低能源和物流成本15%；Wen等提出RU-Net用于快速预测CO₂羽流动态；Sinha等结合卷积LSTM（ConvLSTM）和压力数据实现泄漏自动检测；Wang等使用时空图神经网络（GNN）从稀疏卫星图像追踪CO₂迁移。
**4.2.2 推动碳封存的数字技术**
理论研究方面，Fang等提出了整合七类数字技术（包括遥感、地理信息系统GIS、数字孪生）的概念框架；He等提出基于数字孪生的控制架构，结合物理仿真、传感器反馈和控制理论。实证研究方面，Kang等部署基于物联网的传感网络，实现CO₂羽流实时监测和自动泄漏警报；Zhao等在石油采收场景中应用物联网增强架构，提升运营透明度；Wang等构建端到端云平台管理异构CCUS数据集，支持大规模连续决策。
**4.2.3 ICT驱动的碳封存效率与准确性改进**
AI驱动的模型显著提高CO₂吸附预测准确性（多层感知机R²达0.9978）；Petra Nova项目中AI优化降低能耗和运输成本15%；数字孪生技术提升管道安全性和运营效率；AI和传感器网络用于监测储存点完整性和泄漏检测。

**4.3 ICT在碳封存中的差距**
过程控制方面，实时调整CO₂注入和储存过程的模型仍不足。数字建模（如数字孪生、虚拟现实）在碳封存中的应用尚在早期，主要集中于子系统，对地下储层长期演化及CO₂与岩层相互作用的建模不完善。数据共享与隐私保护问题逐渐显现，不同部门间的数据整合存在障碍。此外，多种数字技术（如深度学习、数字孪生）常孤立应用于特定问题，缺乏有效集成方案。在CCUS推广和公众参与方面，数字应用面临时间与资金投入大、信息过载、互动性有限等挑战。

**5. 结论与未来方向**
ICT在碳汇项目全阶段发挥关键作用，从初期规划到现场实施，支持多源数据采集、结构化存储、AI预测和区块链信任增强。ICT对环境有双重影响：一方面支持碳汇项目实施，另一方面其自身运行（尤其是深度学习训练）产生大量碳排放。未来研究应关注降低模型能耗，如液态神经网络（LNN）在无线通信中显示出节能潜力。政策支持方面，政府需制定补贴、税收减免和研发资金政策，促进ICT与碳汇项目融合。跨学科与国际合作是成功实施碳汇项目的关键，涉及经济学、环境科学、计算机科学和政策研究的协同。