1970年至2024年全球每日二氧化碳排放量

为什么逐日追踪碳排放很重要

当热浪、寒潮或突然的危机（如大规模停电）发生时，我们的能源使用——以及燃烧化石燃料释放的二氧化碳——可能在几天之内发生显著变化。然而，大多数全球碳排放统计通常每年发布一次，最多按月发布一次，这掩盖了这些快速波动。本研究通过重建1970年至2024年期间全球及主要区域的每日化石燃料CO2排放，揭示了这些短期变化，为科学家和决策者提供了更清晰的视角，帮助他们了解人类活动和天气如何影响地球的增温气体。

反映变化世界的长期逐日记录

作者试图回答一个基本但此前难以解决的问题：人类每天排放多少二氧化碳，这一模式在50多年间如何演变？国际能源署、EDGAR等机构提供的年度或月度数据库固然可靠，但分辨率太粗，无法捕捉为期两周的热浪或COVID-19封锁期间旅行骤降等短暂事件。为弥补这一空白，团队构建了一个涵盖四大部门——发电、工业、居民用能以及地面和航空交通——的每日排放记录，覆盖14个关键国家和地区，这些地区合计代表了全球化石燃料CO2排放的主要部分。

把活动痕迹转化为每日碳排放

在2019至2024年的近期时期，研究人员依赖大量“近实时”活动数据：来自电力系统运营商的发电记录、数百个城市的交通拥堵数据、工业生产指数、航空追踪得到的飞行距离，以及燃气消费或基于气温的取暖指标。这些每日或近每日的测量像指纹一样反映了发电厂、工厂、汽车和家庭燃料的燃烧量。通过标准的排放核算方法——将活动量乘以燃料特定的排放因子——他们将这些指纹转换为各国各部门的详细每日CO2估算。

教会模型重演过去

但如此丰富的观测数据并不存在于上世纪70年代。为重建更早的年代，团队在近年的每日记录上训练了机器学习模型。模型学习了电力、工业和运输部门的排放如何响应天气变化（温度、日照、云量和风）以及周日／周末和公共假期等日历模式。模型并非直接预测原始排放值，而是关注每天相对于该月平均值的偏差，这有助于避免能源系统长期变化带来的扭曲。对于与取暖需求密切相关的居民排放，作者采用了基于“采暖度日”（衡量人体感受的寒冷程度）并按居住地加权的更简单方法。

连接气候、人类与每日排放

重建得到的逐日变化随后与1970至2018年间EDGAR的月度总量相结合，生成了一份持续到2024年的全球记录。该数据集不仅解析了年际之间的涨落，还揭示了日与周尺度的变化，并反映了各部门的不同行为特征：发电厂的稳定节律、工作日的交通高峰以及取暖和制冷的季节性激增。为检验可靠性，作者将结果与两种广泛使用的时间分配方案（TIMES和EDGAR自有的日分布）进行了比较。跨国家与部门，他们的每日序列总体一致性强，但由于采用了观测到的活动数据和天气信息，能捕捉到更现实的逐日波动。他们还量化了不确定性，发现近期年份的全球每日排放通常在约7%误差范围内，而早期时期由于源数据较不详尽，误差大约为三分之一左右。

理解碳冲击的更清晰工具

对非专业读者而言，关键成果是为碳循环提供了一台新的“高速摄影机”。科学家现在可以不是通过年度快照，而是逐日审视排放如何对特定热浪、寒潮、节假日、封锁或能源危机作出反应，并把人为信号与陆地和海洋的自然变化区分开来。这反过来可以改进用于追踪大气中碳的模型，并帮助评估旨在稳定气候的政策。尽管仍存在不确定性——特别是在较早的数据以及生物质与化石燃料混合的地区——这份长期的逐日记录标志着理解我们的能源习惯与天气如何实时共同驱动温室气体排放方面迈出了重要一步。

引用: Li, T., Wang, L., Qiu, Z. et al. Global daily CO₂ emissions from 1970 to 2024. Sci Data 13, 605 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06621-9

关键词: 每日二氧化碳排放, 气候数据, 能源使用, 极端气温, 碳监测