西南財經(jīng)大學公共管理學院教授陳建東（海報設計 石天馨）
《1997-2017年中國縣級二氧化碳排放和陸地植被固碳測算》一文刊發(fā)于《自然》旗下《科學數(shù)據(jù)》
央視網(wǎng)消息：近日，西南財經(jīng)大學公共管理學院在《自然》旗下期刊《科學數(shù)據(jù)》（Scientific Data）雜志發(fā)表了名為《1997-2017年中國縣級二氧化碳排放和陸地植被固碳測算》（County-level CO2 emissions and sequestration in China during 1997–2017）的文章，該文章首次系統(tǒng)測算了中國1997至2017年縣級二氧化碳排放和陸地植被系統(tǒng)固碳量的數(shù)據(jù)，彌補了當前基礎數(shù)據(jù)的不足，對于當前中國國家層面實現(xiàn)“碳達峰”“碳中和”等目標和制定更加微觀的減排戰(zhàn)略具有重要的現(xiàn)實意義。同時，文章關于植被固碳的研究開啟了中國植被固碳研究的新領域。該研究的學術價值還在于研究的視角和方法對于全球二氧化碳排放和植被固碳具有重要的借鑒意義。
為何會聚焦縣級二氧化碳排放和陸地植被固碳測算？該文章第一作者、西南財經(jīng)大學公共管理學院教授陳建東表示，隨著中國二氧化碳減排戰(zhàn)略自上而下的實施，更加微觀的地區(qū)差異應該得到考慮。相比省和市一級來講，區(qū)縣級的二氧化碳排放數(shù)據(jù)包含了更加豐富的信息，也能更加細致地反映區(qū)域的異質(zhì)性，從而有利于政府部門因地制宜地實施減排政策。同時，陸地植被在吸收和固定二氧化碳排放方面具有重大的積極作用。但是當前關于中國區(qū)域?qū)蛹壷脖还潭ㄌ紖R的研究非常稀少，但該領域?qū)τ谖磥砭C合評價中國“退耕還林”“退牧育草”政策下的減排效果具有重要的現(xiàn)實價值。
針對二氧化碳排放數(shù)據(jù)，由于當前基礎數(shù)據(jù)源的限制，中國大多數(shù)二氧化碳排放數(shù)據(jù)的測算都只能停留在國家、省或地級市一級，導致更加微觀層面的研究相對較為匱乏。事實上，當前僅基于統(tǒng)計局等官方機構發(fā)布的數(shù)據(jù)源，其無論是時效性還是在微觀層面都存在不足，但是衛(wèi)星數(shù)據(jù)的運用則能夠很好地與傳統(tǒng)官方公布的數(shù)據(jù)源形成互補。特別是隨著現(xiàn)代云處理能力的發(fā)展，越來越多有意義的社會科學信息可以從衛(wèi)星圖像中提取出來。陳建東介紹說，與其他數(shù)據(jù)源相比，通過衛(wèi)星圖像提取的衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有三個主要優(yōu)勢：1.獲取其他手段難以獲得的信息； 2.異常高的空間分辨率； 3.廣泛的地理覆蓋范圍。其中，夜間燈光數(shù)據(jù)由于與人類活動息息相關，而被廣泛運用在估計GDP、反演污染物排放的人口估計等各個方面。因此，陳建東與博士生高明反復討論后，決定借助美國宇航局提供的兩套夜間燈光數(shù)據(jù)（1992-2013年期間的DMSP/OLS數(shù)據(jù)和2012-2020年期間的NPP/VIIRS數(shù)據(jù)）自上而下反演出中國縣級的二氧化碳排放數(shù)據(jù)。
“但是，在運用夜間燈光數(shù)據(jù)的時候，我們遇到了一個巨大的挑戰(zhàn)�！标惤|表示，雖然兩套衛(wèi)星數(shù)據(jù)合起來的時間跨度很長，但是由于這兩套夜間燈光數(shù)據(jù)來自于不同的傳感器，在數(shù)值上具有非常大的差異，阻礙了長期夜間燈光數(shù)據(jù)集的構建。該文章的第二作者高明嘗試使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）探索DMSP / OLS與NPP / VIIRS數(shù)據(jù)之間的關系，并獲得更好的擬合結(jié)果。
事實上，整個過程并不容易。高明首先嘗試了計量經(jīng)濟學模型（可變系數(shù)隨機模型和固定效應模型），但擬合效果并不讓人滿意�？紤]到人工智能算法在擬合非線性關系方面比一般的計量經(jīng)濟學模型具有更好的優(yōu)勢，高明進一步嘗試使用BP算法、RBF算法等。然后，根據(jù)擬合效果選擇BP算法，并使用PSO算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡擬合兩套衛(wèi)星數(shù)據(jù)并得到了很好的匹配結(jié)果。同時，考慮到植被在吸收和固定二氧化碳排放上具有重大的潛力和能力，采用了MODIS平臺提供的MOD17A3H產(chǎn)品測算出中國2000-2017年區(qū)縣中所對應的凈初級生產(chǎn)力，最后借助植被干物質(zhì)與吸收二氧化碳的轉(zhuǎn)化系數(shù)得到陸地植被固碳量。
中國的二氧化碳排放一直是學術界關注的重要領域。陳建東表示，該項研究提供的數(shù)據(jù)將會極大促進有關中國二氧化碳的研究。首先，該研究提供了可能是目前時間跨度最長、覆蓋面最廣的區(qū)縣級二氧化碳排放數(shù)據(jù)。同時，更為重要的是，首次測算了2001-2017年中國區(qū)縣級的陸地植被固碳量，這對于當前的碳達峰預測、碳中和等研究具有重要的價值。其次，基于粒子群優(yōu)化-反向傳播（PSO-BP）算法，統(tǒng)一了DMSP / OLS和NPP / VIIRS衛(wèi)星圖像，從而得到了高質(zhì)量的長時間跨度的穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)不僅對遙感領域具有推動作用，而且對于今后人口分布、GDP預測和污染物估計等也具有重要的參考價值。
此外，陳建東表示，該項研究的作者是由國內(nèi)外眾多不同學科的學者組成，他們?yōu)樵撜撐牡耐瓿勺鞒隽酥匾暙I。該論文一經(jīng)發(fā)表就被CEADS公眾號（中國碳排放數(shù)據(jù)庫，該庫由英國研究理事會、牛頓基金會、中國國家自然科學基金委員會、中國科學院等多家研究機構共同成立）轉(zhuǎn)發(fā)，短時間吸引了大批同行的關注。
