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按照刘文补充信息(Supplementary Information,以下简称SI)给出的信息,刘文基于602个煤样的数据(图1,也即原文图3的Coal Sample)涉及的煤样包含了无烟煤、烟煤和褐煤等不同的煤种,而基于4243个煤矿的数据也是包含了从低阶到高阶各等级煤种,而不仅仅局限于焦煤。因此实际上刘文基于煤样和煤矿数据给出的排放因子是涵盖了从高到低各类煤种的“平均”的煤炭排放因子,而拿这样一个煤种“平均”的排放因子与IPCC给出的焦煤排放因子去比较无论如何是不合适的。
排放因子的比较只有在同样的煤种定义下才是有意义的。例如我们如果将刘文的排放因子与IPCC的次烟煤和褐煤的排放因子去比较,难道能得出IPCC低估了中国煤炭排放因子的结论吗?因此刘文断言IPCC高估了中国煤炭排放因子40%的结论是错误的,其错误在于将中国煤种平均的排放因子与IPCC特定的焦煤排放因子进行了比较,并且混淆了焦煤与原煤的概念。
那么IPCC即便没有将煤的排放因子高估40%,IPCC的默认值是否高估了中国煤炭的排放因子呢?我的回答是这个问题目前没有答案,原因在于IPCC对煤炭的分类与我国煤炭分类的方式不同,因此相关数据并不能简单对比。我国目前采用的GB/T5751分类是一种应用分类方式,主要依据煤的挥发分含量、粘结指数和胶质层厚度对煤进行分类,虽然也分为无烟煤、烟煤和褐煤三大类但与IPCC中的定义并不是完全可比的。表2给出了我国2005年国家温室气体排放清单各煤种的热值及碳含量范围。
从表1及表2的简单对比可以看出,我国煤炭燃烧的氧化率要普遍低于IPCC的默认值,但各煤种的热值范围及碳含量范围与IPCC的默认值并没有十分显著的差异,大概的差异在10%左右,需要注意的是这一简单的比较并没有考虑煤种定义的差别。
计算方法是否更准确?
刘文的另一个结论是基于能源表观消费量的计算方法比基于消费端的部门法要好,而这一结论也是有待商榷的。计算温室气体排放清单大致有两种方法,一种是部门法,其主要是以部门为基础分部门、分燃料品种、分主要设备进行温室气体排放的核算,这种方法对数据量的要求较大,但一般而言也认为较为准确;另一种是参考法,参考法以碳平衡为出发点,以“表观消费量”为基础数据,参考法对数据要求不多易于计算,但参考法只考虑“表面消费”而非“实际消费”,并且由于采用的是综合参数加上各种损失和误差,结果可能并不精确,但大体可以作为其他方法计算结果的校验依据。
虽然刘文没有明确的提出其所用方法就是参考法,但其基于表观消费量的计算方法实际上与清单指南的参考法并无区别。IEA的排放数据就是分别采用部门法和参考法估计的。由于两种方法原理的不同,估计的结果自然是有差异的,这并不是什么新鲜的事情。
在《2005中国温室气体清单研究》中课题组也采用参考法利用表观消费量对能源部门的二氧化碳排放进行了计算,并且按照IPCC清单指南的要求对对基于部门法和参考法的结果进行了对比。结果表明部门法与参考法的排放量相差3.12%,在IPCC指南要求的误差允许范围之内(5%)。而刘文仅利用参考法进行了测算,并未采用部门法进行校验,就断言其方法优于从消费端测算的部门法,并断言包括国家温室清单在内的其他研究都严重高估了中国的排放,这是否有些言过其实了呢?
我们再基于国家温室清单的参考法测算结果与刘文进行对比。首先我们比较清单研究与刘文在能源表观消费量上的差异。应当注意的是,参考法中的“表观消费量”仅仅是“表面消费量”,并非实际消费量,它并没有考虑在消费端库存的变化比如电厂存煤的变化。而中国能源统计年鉴报告的数据是实际消费量,两者定义不同本不可比。
在清单研究中,课题组也采用了能源表观消费量的数据进行了分析。表3总结了两者在能源消费表观消费量上的差异,可以看出清单研究的能源表观消费量比刘文的估计都要高,并非刘文指出的实际消费数据比中国官方的能源消费数据高了约10%。用表观消费量与实际消费量对比是不恰当的,而单就表观消费量的数据并不存在低估问题。
另外要说明的是清单研究与刘文的差异主要是由于,对于液体燃料刘文的数据没有包括燃料油等成品油的进出口,因而低估了液体燃料的表观消费量,对于气体燃料差异主要是由于刘文扣除了非能源利用,而清单研究按照清单指南的要求计算了非能源利用的二氧化碳排放。在这一点上,国家温室气体清单的估计比刘文的更加全面。
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