關注森林網

數據：中國縣級碳排放及陸地植被固碳數據1997-2017（County-level CO2 emissions and sequestration in China during 1997–2017）

來源：Scientific Data

作者：Jiandong Chen, Ming Gao, Shulei Cheng, Wenxuan Hou, Malin Song, Xin Liu, Yu Liu & Yuli Shan

免費下載地址（或點擊“閱讀原文”）：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5136302.v2

文章鏈接：

https://doi.org/10.1038/s41597-020-00736-3

引用方式：Chen, J., Gao, M., Cheng, S. Hou, W., Song, M., Liu, X., Liu, Y., Shan, Y. (2020). “County-level CO2 emissions and sequestration in China during 1997–2017.” Scientific Data, 7, 391.

數據分類：

o  中國縣級二氧化碳排放量（1997-2017年）

o  中國縣級陸地植被固碳量（1997-2017年）

研究背景

中國自上而下的碳減排戰略實施應考慮區域差異，縣級研究對于識別區域異質性，制定有效的碳減排政策至關重要。然而，由于現有數據的可用性較低，很少有研究對中國縣級碳排放進行估算，且在方法、時間跨度和地理覆蓋方面存在局限性。因此，中國縣級CO2排放量的有效測算必要且迫切。

研究創新

本研究統一了1997-2017年期間DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System)與NPP/VIIRS（National Polar-Orbiting Partnership/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）衛星圖像尺度，并基于此計算了中國2735個縣級能源相關的碳排放量及陸地植被固碳量，解決了中國目前的數據差距。

與以往基于原始模型、計量經濟學模型的研究相比，得到了更優的擬合效果。這將有助于填補中國縣級CO2排放數據的空白，并用于戰略政策的制定，以提出縣級具體的減排方案。此外，研究成果亦可以促進其他國家，特別是發展中國家節能減排行動的開展。

圖1 中國縣級二氧化碳排放和陸地植被固碳數據csv格式列表

研究方法

本研究基于粒子群優化-反向傳播(A Particle Swarm Optimization-Back Propagation, PSO-BP)算法開發了一個新的模型，并基于此統一了DMSP/OLS和NPP/VIIRS衛星圖像的尺度，得到了穩定且連續的夜間燈光數據。為了避免偽回歸問題，采用單位根檢驗來驗證省級CO2排放與這一夜間燈光數據間的關系并進行擬合訓練，而后基于自上向下的加權平均策略得到縣級碳排放數據。此外，作者對相關數據進行了全面的有效性測試，驗證了估計結果的穩健性和可靠性。

數據描述

本研究提供了1997-2017年中國大陸30個?。ú话ㄎ鞑?、香港、澳門和臺灣）2735個縣的能源相關二氧化碳排放量與陸地植被固碳量。此外，附錄部分還提供了用于匹配夜間燈光數據尺度，模擬省際能源相關CO2排放關系的PSO-BP代碼。本文數據（1997-2017年中國縣級二氧化碳排放量及陸地植被固碳量）可供非商業用途研究使用。

圖2 中國縣域二氧化碳排放的時空分布

圖3 中國縣域陸地植被固碳量的時空分布