碳排放核算及低碳化途徑研究

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近年來，由CO2等溫室氣體濃度升高帶來的全球氣候變化在很大程度上影響著人類社會的可持續發展[1]。中國作為世界上最大的發展中國家，2016年CO2排放量達到104億t，占全球CO2排放量的29%[2]。在我國生態文明建設已上升為國家意志的背景下[3]，為了實現2020年中國碳排放強度下降40%~45%的目標[4]，政府部門及學術界正致力于制定科學合理的減排方案。作為科學研究的主體，學者們參與科研活動對碳排放也會產生一定的影響，這主要體現在參加學術會議的過程中。例如，2009年哥本哈根世界氣候大會期間參會者排放了約40500tCO2[5]。國外對學術會議的碳排放研究證明了這些由科學本身引起的碳排放應該得到重視。Burke最早估算了參加一次國際會議交通能源的CO2排放量[6]；Spi-nellis等核算了2008年國際會議產生的交通能源CO2排放總量為939000t[7]；Achten等估算了博士進行學術研究全過程的CO2排放量，其中參加學術會議的碳排放占全部過程的35%[8]；Fors等測算出乘坐火車參加學術會議比乘坐飛機平均減少了36%的CO2排放[9]。國內還未展開對學術會議的碳排放研究，相關研究主要集中在旅游業交通運輸領域的碳排放測算方面[10-12]。因此，基于學術會議視角，探討科研活動的碳排放狀況，可以為學術活動本身的低碳化提供必要的信息參考。

1方法和數據

本文基于自下而上視角，探討科研學術會議活動的碳排放狀況。由于旅行交通碳排放占整個旅行過程碳排放比重的75%[13]，因此本文核算邊界為提交會議論文的作者去往會議所在地乘坐交通工具產生的CO2排放量；對于未提交論文參會的學者，一般情況下距離會議地點較近，其CO2排放量可以忽略不計。根據《IPCC國家溫室氣體排放清單指南2006》，基于交通工具的類型、活動水平、單位距離碳排放系數，測算中國重要學術會議的CO2排放量，公式為：式（1）中：E2CO為會議論文作者前往會議舉辦地乘坐交通工具的CO2排放量（單位：kg）；i為交通工具類型；Di為乘坐第i種交通工具作者所在地與會議舉辦地的距離（單位：km）；Pi為乘坐第i種交通工具的人數；EFi為乘坐第i種交通工具碳排放系數（單位：kg/km•人）。本文對中國知網2017年中國重要會議全文數據庫中的論文進行了統計，查找出會議舉辦的時間和地點以及會議論文的篇數和作者單位。根據會議舉辦地和作者單位可以定位出兩地分別所在的省市，再依據中國城市交叉距離表計算出兩地最短球面距離[14]，其中缺失城市間的距離用百度地圖測距功能測量。假設會議論文的篇數等于參會作者的人數，作者乘坐的交通工具依據城市間的距離分為汽車、火車、飛機三種，具體分類方式及理由如下：①我國高速公路最高限速為120km/h，鑒于學術會議持續的時間和參會者乘坐汽車的便利程度，假設2h以內即作者所在省市與會議所在地距離小于240km，選擇乘坐汽車；②遠程航空的距離一般大于1000km[15]，故兩地距離大于1000km時，選擇乘坐飛機；③距離介于240~1000km之間則選擇火車。交通工具的碳排放系數由于不同計算方法得出的結果相差較大，所以本文選取美國、英國、愛爾蘭等國家多個碳排放計算模型中給出的系數中的最小值和最大值分別計算最小碳排放量和最大碳排放量[16-17]（見表1）。

2結果與討論

2.1中國重要學術會議碳排放總體狀況基于式。（1）的測算結果表明，2017年學者參加中國重要學術會議提交的論文總篇數為31992篇，保守估計，其產生的CO2排放總量為2941~14178t，平均每篇論文的CO2排放量為92~443kg。2016年中國全行業CO2排放總量為104億t，人均CO2排放量為7.5t，2017年中國CO2排放量預計增幅為3.5%；2015年中國交通運輸業的CO2排放量為1.89億t[18]，雖然2017年學者參加會議旅行的CO2排放量在全國及交通運輸業中的占比不大，但平均每篇論文的CO2排放量卻達到中國人均CO2排放量的1.2%~5.7%。與國外學者核算的2008年國際會議平均每篇論文的CO2排放量801kg相比較，占比為11.5%~55.3%。2.2中國重要學術會議碳排放的月度差異。從重要學術會議舉辦月份來看（見表2），2017年學者參加會議活動的交通能源CO2排放總量較多的月份為8、9和10月，分別占全年比重的16.1%，15.3%和17.7%。以10月份會議CO2排放量最多的天津市為例，分別達到了當月全國重要學術會議CO2排放總量的26%和天津市全年CO2排放總量的78%。這三個月CO2排放總量較多的可能原因為：8、9、10月中國大部分地區的氣候條件較為怡人，適合舉辦大型的學術會議；中國重要學術會議的舉辦周期大多為1年，而學者們大多在上半年撰寫學術論文下半年投稿參會交流。CO2排放總量較少的月份為1月和12月，其占比為0.6%和0.5%，在這個時期，中國北方地區的氣候條件比較惡劣，不利于學者的交通出行，因此會議論文的數量較少，CO2排放量也隨之下降。對于平均每篇論文的CO2排放量，其值隨著月份的變化而波動。2.3中國重要學術會議碳排放的地域差異。從會議舉辦地來看，2017年因重要學術會議導致的CO2排放量最多的十個會議舉辦地大多為省會或經濟發達城市（見表3）。其中北京市、東莞市、天津市、成都市、鄭州市、大連市和西安市經濟較為發達，交通較為便利，因此中國重要的學術會議大多在此舉辦，產生了較多的CO2排放。雖然貴陽市、昆明市和烏魯木齊市舉辦的學術會議較少，但由于這些城市地處中國西部，地理位置較為偏僻，學者參加會議活動的路程較長，造成CO2排放總量也較大。中國重要學術會議CO2排放量最少的十個城市則大都是經濟較不發達地區（見表4）。

3情景預測及建議

①從會議舉辦地來看，學術會議的主辦方在確定會議舉辦地點時，應合理進行規劃，充分考慮參會人員的數量和地理分布、會議擬舉辦地的交通通達程度以及與參會人員所在地的距離等因素，選擇參會人員較為集中、交通條件較為便利、距離參會人員所在地較近的城市，以減少會議交通的碳排放。②隨著技術的進步，遠程視頻會議的出現可以替代傳統會議，從而減少交通上的能源消耗所產生的碳排放。德國電信公司測算出2004—2007年間，40260次視頻會議減少CO2排放量7000t[19]。據預測，中國遠程視頻會議對傳統會議的替代率在2020年和2030年分別可達到15%和37%，最多可減少CO2排放1.23億t和6.22億t[20]。據此，對于一些參會人員地理分布較為分散、會議規模較為龐大的學術會議，建議多采取視頻會議等低碳方式。③學術會議中參會人員的交通工具選擇是影響會議碳排放的重要因素。本文假定當參會者所在地與會議所在地的距離大于1000km時，選擇乘坐航班參加會議。如果按照2000km這一航空客運的適運距離[21]，對參會者的交通工具類別進行劃分，則2017年中國重要學術會議產生的交通能源CO2排放量為1482~6866t，比前述核算結果減少1459~7311t，減少比例達50%。可見，多選擇鐵路交通等碳排放系數較低的出行方式，也是促進會議低碳化的有效途徑。④森林作為陸地生態系統的重要組成部分和最大碳庫，在全球和區域碳循環中發揮著重要作用，可以有效減少大氣中的溫室氣體排放[22-23]。當前，增加林業碳匯已成為國家構建碳市場、推進碳匯交易這一戰略部署中的重要內容[24]。因此，會議主辦方應積極探索通過植樹造林等方式，抵消因舉辦學術會議而導致的能源消耗碳排放，由此實現對學術會議的碳中和。

作者:沈睿 楊加猛 單位:南京林業大學