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本研究针对《巴黎协定》1.5°C/2°C温控目标,通过整合IPCC AR6情景数据库的全球综合评估模型(IAMs),对欧盟27国、中国、印度、日本和美国五大排放经济体开展区域降尺度与排放清单数据协调分析,揭示2040年成本最优减排路径(C1-C3气候类别)。结果显示,高收入国家需实现70%-100%减排(2015基准),中国65%-80%,印度30%-80%,为2025年更新国家自主贡献(NDCs)提供科学依据。
全球气候治理正面临严峻挑战。尽管《巴黎协定》设定了将温升控制在1.5°C至2°C的目标,但各国现行国家自主贡献(NDCs)的减排承诺仍不足以实现这一目标。2023年IPCC第六次评估报告(AR6)指出,与1.5°C目标兼容的碳预算正在快速耗尽,而主要排放国的减排路径差异显著。尤其值得关注的是,高收入国家与新兴经济体在历史责任、减排能力和发展需求等方面存在巨大分歧,这使得如何在公平与效率之间取得平衡成为国际气候谈判的核心难题。
荷兰环境评估署(PBL)联合乌得勒支大学等机构的研究团队在《Global Environmental Change Advances》发表的最新研究,首次系统整合了IPCC AR6情景数据库中的综合评估模型(IAMs)数据,针对欧盟27国、中国、印度、日本和美国五大排放经济体(占全球温室气体排放量65%以上),开发了区域降尺度与排放清单协调方法,量化了不同温控目标下的成本最优减排路径。研究首次揭示:若以50%概率实现1.5°C目标且有限超调(C1类别),高收入国家需在2040年前减排70%-100%(相较2015年),而中国和印度分别需减排65%-80%和30%-80%。这一结果为2025年更新NDCs提供了关键科学参考。
研究采用三大关键技术方法:1) 从IPCC AR6数据库筛选符合C1-C3气候类别的"历史验证"情景(共105个),排除延迟行动情景;2) 开发混合降尺度方法(线性与CO2强度法结合),将模型区域数据分解至国家层面;3) 采用锥形协调法(tapered harmonization)将模型排放与UNFCCC国家温室气体清单(NGHGI)数据对齐,特别处理土地利用(LULUCF)CO2排放差异。
3.1 路径修正影响分析
通过对比原始模型输出与修正后数据发现,协调处理使欧盟2015年排放基准值平均降低12%,主要源于LULUCF排放核算差异。印度因模型间初始排放差异大,协调后2040年减排中位数波动达40个百分点,凸显基准年数据质量对预测的关键影响。
3.2 2040年减排目标
C1情景下各国减排需求呈现明显梯度:日本、欧盟和美国需实现81%-85%减排(中位数),中国72%,全球70%,而印度仅40%。值得注意的是,当以1990年为基准时,欧盟需86%减排而中国反需增排3%,凸显历史责任差异。C3(2°C情景)的减排要求普遍降低15-30个百分点,但中国与全球的10-90百分位区间完全不重叠,证实温控目标严格度与减排力度呈非线性关系。
3.3 国家战略一致性检验
将情景筛选范围缩小至符合现行NDCs和净零目标后,欧盟2040年减排要求跃升至93%(中位数),日本92%,美国94%。但C3类别下仅剩1个情景符合欧盟和美国目标,表明现行承诺与2°C路径存在根本性冲突。
3.4 2030年减排缺口
欧盟和美国NDCs与C1a情景中位数基本吻合,但中国强度目标(65%碳强度下降)对应排放量比成本最优路径高120%,印度条件性NDC目标更是超出所有模型预测区间,凸显发展中国家减排压力。
3.5 净零时间窗
模型显示美国最早实现GHG净零(2055年中位数),而印度90%情景无法在2100年前达标。各国立法目标多接近C1a路径:欧盟2050年目标比模型预测早35年,中国2060年CO2中和目标比GHG净零提前15年。
3.6 方法论敏感性
关键发现包括:协调截止年从2100改为2050会使欧盟减排估值降低5个百分点;排除LULUCF排放则全球减排需求平均降低8个百分点;REMIND模型预测的欧盟减排需求较IMAGE模型系统性高15个百分点。
研究结论部分通过对比Robiou du Pont等提出的三种公平分配方案(能力、平等、责任原则)发现:成本最优路径的欧盟减排要求比"平等原则"低20个百分点,但比"责任原则"高5个百分点。特别值得注意的是,印度在公平原则下可获得45%-108%的排放增长空间,与成本最优路径形成尖锐对立。
该研究的创新价值在于:1) 首次实现IPCC全球情景与国家清单数据的标准化对接;2) 揭示NDCs更新周期(2025/2030/2035)间的减排连贯性需求;3) 证实1.5°C路径已需部分国家实施"超净零"减排(>100%)。正如作者Hooijschuur Elena强调的,这些发现不应直接作为国家目标,但为构建"公平-成本"双维评估框架奠定了方法论基础。未来研究需纳入更多SSP情景,并开发动态责任分配算法以应对碳预算持续缩减的现实挑战。
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