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森林生态系统具有很高的固碳潜力,是陆地碳汇的主体。准确估算各省（自治区）森林生态系统固碳速率,是科学制定碳中和技术路线及相应调控政策的重要依据。然而,目前有关中国不同省份森林生态系统未来固碳潜力的研究非常罕见。利用中国森林生态系统固碳模型（FCS）并结合3种未来气候情景（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）,定量评估了2010—2060年间各省现存森林生态系统的固碳速率。研究发现：中国区域内各省的森林生态系统固碳速率介于0.01~36.74 Tg C/a,平均值为(10.09±0.43) Tg C/a。省际间森林固碳速率存在非常大的差异,其中东部地区各省的单位面积固碳速率大于西部地区;但考虑到单位GDP固碳速率和人均固碳速率后则表现为西部地区明显更大。此外,各省人均碳固存速率与其人均GDP之间存在显著负相关关系。因此,省际间森林生态系统固碳速率存在明显的区域不均衡性,要真正地持续实现其碳汇潜力需要在技术和政策层面做出重大调整。结合中国贫困区与高生态碳汇区的重叠,不能仅仅依靠传统碳贸易,亟需研究制定符合中国特色的“区域碳补偿”措施,在保障区域协调发展的基础上使西部或不发达地区民众能自愿/自觉加强对森林的保护、保持甚至提升森林碳汇,使森林在实现碳中和战略中发挥更大作用。 相似文献
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The National Forest Inventory (NFI) is an important resource for estimating the national carbon balance (These data were unpublished data, and we could only obtain the data before 2008 through data search by now). Based on the data from sample plots, the literature, and NFI, as well as the relationships between volume, biomass, annual litterfall and soil respiration of different forest types, the net ecosystem production (NEP), changes in forest biomass carbon storage (△Cbiomass) and non-respiratory losses (NR) of China’s forests during 1999-2008 were estimated, and the forest soil carbon sequestration (△Csoil) was assessed according to the carbon balance principle of the forest ecosystem (△Csoil = NEP - NR - △Cbiomass). The results showed that the total NEP, △Cbiomass, NR and △Csoil values for China’s forests were 157.530, 48.704, 31.033 and 77.793 Tg C yr-1 respectively, and average NEP, △Cbiomass, NR, and △Csoil values were 101.247, 31.303, 19.945 and 49.999 g C m-2 yr-1 respectively. There were large spatial differences in forest soil carbon sequestration in different parts of China. The forest soil in Jiangxi, Hunan, Zhejiang, Fujian, Anhui, Shanxi, Shaanxi, Guangxi and Liaoning served as carbon sources and the carbon released was about 25.507 Tg C yr-1. The other 22 provinces served as carbon sinks and the average carbon sequestration by forest soil came to 103.300 Tg C yr-1. This research established a method for evaluating soil carbon sequestration by China’s forests based on the NFI, which is a useful supplement to current statistical data-based studies on the forest ecosystem carbon cycle, and can promote comparable studies on forest soil carbon sequestration with consistent research methods at the regional scale. 相似文献
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作为主要的气候强迫因子,CO2与人类活动密切相关,但很多研究往往忽视了陆地生态系统碳汇对人为排放CO2增温的消减作用。俄罗斯、加拿大、中国和美国是世界上地域面积最大、且社会经济处于不同发展阶段的4个国家,将短时期内CO2排放所引起的辐射强迫进行量化分析,对于评估人为和自然因素对气候的影响非常重要。本文基于CO2同化数据,利用“碳—气候”参数化方案,在分析人为碳排放及其气候效应的同时,考虑陆地生态系统碳汇的气候效应,进而得到4个国家的全球辐射强迫。结果显示：① 2000—2016年,4个国家人为排放的CO2均呈明显增加趋势（0.125 Pg C a -1）,但陆地生态系统的碳汇作用也不断增强（0.003 Pg C a -1）;其中,中美两国总的人为碳排放占了4个国家的87.19%,而俄罗斯陆地生态系统的吸收碳能力最强,总量达14.69 Pg C。② 截至2016年,陆地生态系统的降温效应达-0.013 W m -2,可消减人为碳排放增温效应的45.06%。充分说明若不考虑陆地生态系统,将会明显高估人为碳排放的增温效应。③ 整体上,相对于2000年和工业革命前的CO2浓度水平,4个国家总的人为碳排放分别贡献了0.32 W m -2和0.42 W m -2的全球辐射强迫。本文还进一步探讨了温度与辐射强迫的线性关系,相对于单一的人为或者自然因素而言,综合两者的辐射强迫,与相应时段的气温变化可解释度最高,达30.3%。 相似文献
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基于STIRPAT模型，运用情景分析法对西北地区2017—2030年能源消费碳排放进行预测，在高、中、低三种环境规制强度下设定出9种发展模式，以分析环境规制与FDI对能源碳排放峰值的影响。研究表明：（1） 在初始发展情境下，西北地区2030年碳排放总量为70 273.07×104 t，无法实现碳排放达峰目标。（2） 低环境规制背景下，高、高中、高低三种发展模式2030年能源消费碳排放额为73 550.53×104 t、64 881.98×104 t、56 296.96×104 t。（3） 中、高环境规制下，中低、低两种发展模式分别于2025年、2020年达到碳排放峰值，峰值额度为53 447.15×104 t、51 022.68×104 t。能源碳排放强度为0.86 t·（104元）-1、0.68 t·（104元）-1，相比较2005年碳排放强度下降48.38%、60.14%。9种发展模式中，仅中低、低两种发展模式能够如期实现碳排放峰值任务，表明严格的环境规制政策能够有效减缓西北地区能源消费碳排放，为促进西北地区碳排放峰值目标如期实现，针对西北地区碳减排工作提出了相应对策建议。 相似文献
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2005-2013年中国新增造林植被生物量碳库固碳潜力分析 总被引：2，自引：2，他引：0
本文利用2005-2013年林业统计年鉴中每个省市新造林面积和遥感分类提取得到的2010年土地覆被类型,结合公开发表的各类森林生长方程和各个时期的森林存活率,估算了中国新造林在2005-2100年生物量碳库变化及其固碳潜力。结果表明：2005-2013年中国新造林面积达到4394×104 hm2,在自然生长状况下,到2020年新造林蓄积量增加16.8亿m3,生物量增加1.6 Pg,生物量碳库0.76 Pg C;新造林生物量碳库在2005-2100年中将增加2.11 Pg C,相当于目前现有森林生物量碳库的25%,约是过去20年森林总碳汇的1.5倍;新造林生物量碳密度逐年增加,最高达到48.1 Mg/hm2。整合林业统计年鉴以及遥感解译的森林类型对新造林生物量固碳潜力分析,研究表明新造林具有较大的碳汇潜力,对中国现有森林碳汇平衡有重要贡献。 相似文献
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随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO2减排的区域差异化政策提供参考依据。 相似文献
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为了解近年来陕西省碳足迹的状况,采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》和中国《省级温室气体编制指南》推荐的方法测算了陕西省及其各市的碳足迹。结论如下：1995~2009年,陕西省碳足迹从4 129.38×104t上升到22 460.23×104t,增加了443.91%。从空间上全省碳足迹可分为3类：陕南始终为负值;陕北和渭南市较高;关中除渭南市以外的地区较低。14 a间全省人均碳足迹由1.18 t增加到5.95 t;各市人均碳足迹,陕北较高,关中较低,陕南为负值。全省碳足迹密度从2.00 t/hm2增高到10.90 t/hm2。陕西省的人均和单位面积的碳足迹远高于应对全球气候变化的目标,但空间上差异很大。以2009年为例,全省人均碳足迹是应对全球气候变化目标的2.98倍,而陕北则超过10倍,高于美国;关中为1.29~4.57倍。全省2009年碳足迹密度是应对全球气候变化目标的4.89倍;渭南、咸阳、西安3市高达9.63~16.95倍;榆林、铜川、延安和宝鸡4市为3.54~7.10倍;陕南植被的固碳作用消除了当地的碳排放外,还有剩余碳汇,但尚不能抵消陕北及关中的较高的碳足迹,因此总体看,对气候变化有负面影响,陕西的碳减排任务仍较重。 相似文献
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中国交通CO2排放时空格局演变及其影响因素——基于2000~2012年30个省（市）面板数据的分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过构建交通CO2排放模型对2000~2012年中国30个省（市）的交通CO2排放时空演变特征进行了分析。并采取“由大到小”逐步回归的建模方式,在传统的固定效应模型（面板数据模型）基础上引入时间固定效应,构建了双向固定效应模型对中国交通CO2排放的社会经济、城市形态、交通发展等方面的影响因素进行研究。结果表明：2000~2012年期间,中国交通CO2排放总量和人均交通CO2排放量分别以9.29%和8.69%的年均增速增长,前者的区域差异呈先增后减趋势,后者的区域差异则首先呈周期性波动,而后一直保持减少趋势。人均GDP和城镇居民家庭人均可支配收入对人均交通CO2排放具有显著的正向效应,表明社会经济发展和居民收入水平提高是交通CO2排放增长的主要驱动因素。城市人口密度对交通CO2排放亦具有显著的正向效应,这意味着未来中国应加强对城市人口密度的规划控制,以避免因人口过度集聚而额外增加产生交通CO2排放。公共交通发展水平对交通CO2排放增长具有显著的负向效应,但小汽车拥有率对交通CO2排放的影响并不显著。 相似文献
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Air transportation in China: Temporal and spatial evolution and development forecasts 总被引：1，自引：1，他引：0
This paper analyses the features and dynamic changes of the spatial layout of air transportation utilization among different provinces in China. It makes use of data for the airport throughput and socio-economic development of every province throughout the country in the years 2006 and 2015, and employs airport passenger and cargo throughput per capita and per unit of GDP as measures of regional air transportation utilization, which is significant for refining indicators of regional air transportation scale and comparing against them. It also analyzes the spatial differences of coupling between the regional air transportation utilization indicators and the key influencing factors on regional air transportation demand and utilization, which include per capita GDP, urbanization rate, and population density. Based on these key influencing factors, it establishes a multiple linear regression model to conduct forecasting of each province’s future airport passenger and cargo throughput as well as throughput growth rates. The findings of the study are as follows: (1) Between 2006 and 2015, every province throughout the country showed a trend of year on year growth in their airport passenger and cargo throughput per capita. Throughput per capita grew fastest in Hebei, with a rise of 780%, and slowest in Beijing, with a rise of 38%. Throughput per capita was relatively high in western and southeastern coastal regions, and relatively low in northern and central regions. Airport passenger and cargo throughput per unit of GDP showed growth in provinces with relatively slow economic development, and showed negative growth in provinces with relatively rapid economic development. Throughput per unit of GDP grew fastest in Hebei, rising 265% between 2006 and 2015, and Hunan had the fastest negative growth, with a fall of 44% in the same period. Southwestern regions had relatively high throughput per unit of GDP, while in central, northern, and northeastern regions it was relatively low. (2) Strong correlation exists between airport passenger and cargo throughput per capita and per capita GDP, urbanization rate, and population density. Throughput per capita has positive correlation with per capita GDP and urbanization rate in all regions, and positive correlation with population density in most regions. Meanwhile, there is weak correlation between airport passenger and cargo throughput per unit of GDP and per capita GDP, urbanization rate, and population density, with positive correlation in some regions and negative correlation in others. (3) Between 2015 and 2025, it is estimated that all provinces experience a trend of rapid growth in their airport passenger and cargo throughput. Inner Mongolia and Hebei will see the fastest growth, rising 221% and 155%, respectively, while Yunnan, Sichuan, and Hubei will see the slowest growth, with increases of 62%, 63%, and 65%, respectively. 相似文献
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基于扩展的环境库兹涅茨曲线（EKC）,利用1995-2015年中国省际面板数据探讨旅游发展对区域碳排放的影响,同时分析了经济增长、贸易开放程度、失业率、受教育程度和城市化水平等因素对碳排放的影响作用。研究表明：① 传统经济增长与碳排放之间的倒“U”型EKC假说成立,受教育程度（-0.061）、失业率（-0.062）和贸易开放程度（-0.170）的提升有利于降低人均CO2排放量,其中,贸易开放程度的减排作用最为明显;城市化水平（2.113）的提高会增加人均CO2排放量。② 旅游发展对区域碳排放的影响显著,具体表现为：旅游接待人次与人均CO2排放量拟合曲线呈正“U”型,而人均旅游消费与人均CO2排放量则呈现典型的倒“U”型曲线良性发展状态。③ 旅游专业化水平的提高会使得EKC向下方移动,经济发展的环境压力得到减轻,且高旅游专业化区域旅游接待人次与人均CO2排放量之间关系的转折点相对较高,而其人均旅游消费与人均CO2排放量之间关系的转折点则相对较低。 相似文献
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1980s-2010s中国陆地生态系统土壤碳储量的变化 总被引：6，自引：2，他引：4
土壤作为陆地生态系统有机碳库的主体,在全球碳循环中起着重要作用。然而,当前区域土壤有机碳储量的变化情况及其碳源/汇功能仍然不清楚。利用中国1980s （1979-1985年）第二次土壤普查数据,同时收集整理2010s（2004-2014年）已发表的有关中国土壤有机碳储量（0~20 cm和0~100 cm）的文献数据,综合评估了1980s-2010s中国土壤有机碳储量的变化情况,并分析森林、草地、农田和湿地等生态系统土壤碳源/汇功能;同时结合现有的中国植被碳储量变化研究,进一步探讨了1980s-2010s中国陆地生态系统的碳源/汇效应。研究发现：① 1980s-2010s中国土壤（0~100 cm）有机碳储量净增长3.04±1.65 Pg C,增长速率为0.101±0.055 Pg C yr-1,其中表层土壤（0~20 cm）的碳汇效应明显;② 森林土壤是固碳主体,净增长2.52±0.77 Pg C,而草地和农田土壤增长有限,分别为0.40±0.78和0.07±0.31 Pg C;③ 湿地有机碳储量净减少0.76±0.29 Pg C;④ 中国陆地生态系统的碳汇效应较强,总碳汇量相当于同期（1980-2009年）化石燃料和水泥生产排放CO2总量的14.85%~27.79%。随着中国森林和草地生态系统植被和土壤的进一步保护、恢复和重建,中国陆地生态系统具有较大的碳汇潜力,在未来全球碳平衡中将发挥更大的作用。 相似文献
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This paper analyses the features and dynamic changes of the spatial layout of air transportation utilization among different provinces in China. It makes use of data for the airport throughput and socio-economic development of every province throughout the country in the years 2006 and 2015, and employs airport passenger and cargo throughput per capita and per unit of GDP as measures of regional air transportation utilization, which is significant for refining indicators of regional air transportation scale and comparing against them. It also analyzes the spatial differences of coupling between the regional air transportation utilization indicators and the key influencing factors on regional air transportation demand and utilization, which include per capita GDP, urbanization rate, and population density. Based on these key influencing factors, it establishes a multiple linear regression model to conduct forecasting of each province's future airport passenger and cargo throughput as well as throughput growth rates. The findings of the study are as follows:(1) Between 2006 and 2015, every province throughout the country showed a trend of year on year growth in their airport passenger and cargo throughput per capita. Throughput per capita grew fastest in Hebei, with a rise of 780%, and slowest in Beijing, with a rise of 38%. Throughput per capita was relatively high in western and southeastern coastal regions, and relatively low in northern and central regions. Airport passenger and cargo throughput per unit of GDP showed growth in provinces with relatively slow economic development, and showed negative growth in provinces with relatively rapid economic development. Throughput per unit of GDP grew fastest in Hebei, rising 265% between 2006 and 2015, and Hunan had the fastest negative growth, with a fall of 44% in the same period. Southwestern regions had relatively high throughput per unit of GDP, while in central, northern, and northeastern regions it was relatively low.(2) Strong correlation exists between airport passenger and cargo throughput per capita and per capita GDP, urbanization rate, and population density. Throughput per capita has positive correlation with per capita GDP and urbanization rate in all regions, and positive correlation with population density in most regions. Meanwhile, there is weak correlation between airport passenger and cargo throughput per unit of GDP and per capita GDP, urbanization rate, and population density, with positive correlation in some regions and negative correlation in others.(3) Between 2015 and 2025, it is estimated that all provinces experience a trend of rapid growth in their airport passenger and cargo throughput. Inner Mongolia and Hebei will see the fastest growth, rising221% and 155%, respectively, while Yunnan, Sichuan, and Hubei will see the slowest growth, with increases of 62%, 63%, and 65%, respectively. 相似文献
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中国北方干湿过渡区生态系统生产力的气候变化风险评估 总被引：2，自引：0，他引：2
气候变化风险是人类社会发展面临的严峻挑战,评估识别对气候波动响应敏感且复杂的干湿过渡区生态系统所面临的气候变化风险是一个重要科学问题,对区域气候治理和风险管理具有科学意义。本文利用参与耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的多气候模式多情景数据,通过改进和验证Lund-Potsdam-Jena（LPJ）动态全球植被模型,辨识未来不同时段生态系统生产力的气候变化风险等级及其时空分布,明晰气候因子对净初级生产力（NPP）风险的作用特征。结果表明：未来中远期干湿过渡区生态系统生产力面临的气候变化风险面积将可能扩大,风险等级将可能提升,高排放情景下的风险更加严重,主要表现为NPP距平为负,且仍有继续下降的趋势。尤其是典型浓度路径（RCP8.5）情景下,81.85%的地区将可能面临气候变化风险,54.71%将达到高风险。2071—2099年,RCP8.5高风险区的NPP距平将达到(-96.00±46.95) gC m-2 a-1,NPP变化速率将达到(-3.56±3.40) gC m-2 a-1。干湿过渡区东部平原和内蒙古东部草原区预估将可能成为风险主要集中区域,这些地区未来的植被生长将可能受到气候变化的不利影响,增温加剧和干旱程度加重可能是未来气候变化风险的重要驱动因素。 相似文献
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黑河流域水资源生态环境安全问题研究 总被引：30，自引：14，他引：16
对黑河流域水文资料进行分析计算发现, 由于有冰川补给流域水资源比较稳定, 最枯年和最丰年水资源量之比仅为1:2, 这在北方河流中是非常罕见的。多年平均水资源量为32.31亿m3·a-1, 人均水资源量为1689m3·a-1, 略低于国际上公认的人均水资源安全警戒线1000~1700m3·a-1的上限。根据黑河流域水资源反复转化多次重复利用的特点, 扣除7.5亿m3·a-1的生态用水量, 结合流域正在执行的综合整治和节水措施的推广, 目前水资源状况是安全的, 下游生态环境的危机可以通过水资源统一调配来解决。依据天然出山水资源变化和水土资源开发利用规模及额济纳旗生态环境状况, 在不增加土地灌溉规模并适当采取节水措施的前提下, 可以确定32.31亿m3·a-1的天然来水量为流域水资源安全临界线, 28亿m3·a-1的天然来水量为流域水资源安全警戒线。 相似文献
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河南省碳源碳汇的时空变化研究 总被引：1，自引：1，他引：0
碳源、碳汇是影响低碳发展的重要因素,由其形成的碳盈亏是区域低碳经济发展战略及政策制定的重要依据。本文基于能源消耗数据、主要工业产品产量,参考IPCC的碳排放标准,结合其他相关研究,计算了河南省能源消耗及水泥、钢铁、合成氨生产过程中产生的碳排放;在对研究区遥感影像处理的基础上,通过归一化植被指数(NDVI),将河南省的碳汇分为耕地、林地和草地,根据各种植被的碳排放和碳吸收系数,计算了河南省的碳汇及其变化,并对碳盈亏及其空间变化进行分析。结果表明：①研究期内,河南省碳排放及人均碳排放呈上升趋势,碳排放总量及人均碳排放年均分别增长11.22%和10.72%,而且空间差异明显,豫西、豫北、豫中地区人均碳排放相对较高,而豫南、豫东南地区则相对较低。②能源消耗是河南省的主要碳源,其碳排放量呈逐年增加趋势,但所占比重在不断下降;水泥、钢铁是除能源消耗外的另一种主要的排放源,其碳排放量及所占比重则呈逐年上升趋势。③河南省碳汇主要以林地和耕地为主,草地所占比重很小;全省碳汇呈减少趋势,2005-2013年期间减少了7.40%(47.05万t),年均减少5.88万t。④河南省总体上呈现碳亏状态,研究期内碳亏呈增长趋势,且碳亏的地区数量也在增加,总的来看,豫南、豫东南、豫西地区处于碳盈或弱碳亏状态,豫中及豫北地区处于较严重的碳亏状态。⑤河南省应通过改善能源结构、调整产业结构、优化用地布局等措施,减少碳源,增加碳汇,通过区域碳补偿或生态补偿等手段鼓励碳盈地区减源增汇,为低碳发展创造良好的外部环境。 相似文献
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Thinning represents an important and frequently used silvicultural technique that improves forest wood products and has obvious effects on forest carbon stocks and stock changes. Here, we used the carbon budget model CBM-CFS3 to simulate the effects of thinning on carbon storage and changes in larch forest ecosystems under thirteen thinning scenarios. Simulation results demonstrate that strong thinning greatly reduces the biomass carbon density of larch forests compared to non-thinning forests. The minimum and maximum average biomass carbon density, respectively, were 30.3 tC ha-1 and 47.8 tC ha-1, a difference of 58% under set scenarios in the simulated time scale. The dead organic matter (including soil) carbon density increased in all thinned larch forests stands, compared with non-thinning stands, and the pattern of variation was opposite to that found for biomass carbon density. However, the total ecosystem carbon density of larch forests declined with thinning because the increase in dead organic matter carbon is insufficient to offset the loss of biomass carbon caused by thinning. Thus, strong thinning can transform larch forest ecosystems from carbon sinks into carbon sources. Future work should consider the carbon sequestered in wood materials acquired via thinning and their use as substitutes for other construction materials with less favorable lifecycle carbon footprints, such as steel, cement, aluminum and PVC. 相似文献
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中国喀斯特关键带岩石风化碳汇评估及其生态服务功能 总被引：7，自引：2，他引：5
喀斯特地区的岩石风化固碳被认为是全球遗漏碳汇之一,中国喀斯特地区的分布面积达344万km2,目前对其岩溶碳汇缺乏精确、系统的评估,对碳汇产生的机制仍存在争议。本文通过对喀斯特地区碳汇研究的回顾,详细介绍了适用于喀斯特地区固碳速率的估算方法,并对喀斯特地区的岩石风化碳汇进行再评估,然后将地球关键带科学概念引入喀斯特生态系统,阐述喀斯特关键带碳汇研究对生态系统服务和功能的意义。研究结果表明,中国喀斯特地区每年因岩溶作用产生的碳汇为4.74 Tg C yr-1,未来中国需要加强岩石—土壤—水体—生物—大气复杂交互系统的基础数据收集,以明确各界面碳通量,对喀斯特关键带碳汇进行多尺度、多方法、全方位联合评估,在改善喀斯特生态系统功能、科学管理区域和国家碳收支及全球变化研究等方面为政府和学者提供参考。 相似文献
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基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测 总被引：5，自引：1，他引：4
定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度（以人均GDP表示）、技术进步（以能源强度表示）和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 lnA)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。 相似文献