排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计

以云南省为例,用马尔科夫链计算能源结构,在经济增长模型基础上基于动态最优化理论估计能源消费碳排放,并基于CO₂FIX模型计算云南省森林碳汇,预测在能源消费碳排放和森林碳汇共同作用下的从2008到2050年碳净排放量。研究发现云南省能源消费碳排放量和碳净排放量曲线都呈"倒U"型,在2035年达到高峰,高峰值分别为和129.71 MtC和118.89 MtC;在森林碳汇中,原有森林的碳汇作用在现在和未来一段时间内处于主导地位,但新造林有着巨大的碳汇潜力,所以在保护原有森林的同时要植树造林,从生态学角度抵消碳排放;森林碳汇只能减少小部分碳排放,更主要的是改善云南省的能源结构,加快技术进步速度,开发水电等新能源,从根本上减少温室气体的排放。     

秦岭山地碳中和空间服务范围及其模拟预测

在当前碳中和背景下,秦岭山地碳中和的量化及其空间服务范围的测算对于碳中和合理规划和快速实现具有重要意义。采用IUEMS （Intelligent Urban Ecosystem Management System）系统对秦岭山地的固碳量进行核算,利用DMSP/OLS （Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System）和NPP-VIIRS （Net Primary Productivity-Visible infrared Imaging Radiometer）夜间灯光数据和各地市的能源消耗数据通过模型拟合对秦岭山地碳排放量进行空间量化,基于固碳量和碳排放量得到秦岭山地空间碳中和量。利用PLUS （Patch-generating Land Use Simulation Model）模型模拟了2030和2050年的碳中和空间分布,结合常见气体扩散系数计算得到常温常压下秦岭山地碳中和对周边区域的服务范围。结果表明：2000-2020年秦岭山地固碳量呈现上升的趋势,大部分区域不同时间尺度上的固碳速率呈正向趋势,空间上秦岭山地中西部区域固碳量整体较大;对秦岭固碳量影响较大的地形特征为海拔1200m左右、斜坡、半阳坡和半阴坡;研究区内碳排放量空间上整体较低,碳排放低值区面积占到了秦岭总面积的90%,碳排放较大区域主要位于秦岭北坡的城区区域,时间上碳排放量最大值为先增加后减少的变化趋势;2000-2050年秦岭山地碳汇服务范围为174-262.63km,服务范围在空间上呈逐渐扩大趋势,2030年后其扩大程度将略有减少。     

青藏高原东缘生态过渡带碳中和评估与预测

青藏高原东缘生态过渡带是我国重要的生态功能区和碳库,对该区域碳中和的评估和预测对于中国乃至亚洲的碳排放管理具有重要意义。基于率定的CASA模型估算了2001-2019年青藏高原东缘生态过渡带栅格尺度碳汇量,结合中国碳排放数据库分析近20年碳排放时空演变规律;然后,采用STIRPAT模型和岭回归建立碳排放与人口等6个社会经济指标的弹性关系,并讨论库兹涅兹曲线对碳排放的影响。之后采用情景分析法,设计包括绿色发展等5种不同经济发展情景预测研究区2020-2060年碳排放变化特征;最后,提出假性碳中和并进行定义,结合GM （1,1）模型预测所得碳汇量,探究青藏高原东缘生态过渡带净碳汇量未来不同情景演变趋势,预测与评估不同发展情景研究区碳中和状况。结果表明：研究区碳汇量在2001-2019年间呈波动缓慢上升趋势,研究区碳汇量东南部高西北部较低;而碳排放量增长速率迅速,于2019年达到108Mt左右,是2001年的3.07倍;近20年,研究区碳汇量均大于碳排放量,但二者差距呈减少趋势。STIRPAT模型岭回归系数表明,研究区内存在城镇化率环境库兹涅兹曲线（EKC）效应,随着城镇化率的提升,区域碳排放呈先增加后减少趋势,而对于富裕度无显著EKC效应;在6个影响因素中,人口变量对碳排放的影响最显著,每增加1%的人口,碳排放将增加1.03%左右;在预测的五种不同发展情景中,可持续发展情景（ST）与基准情景（BL）、节能情景（ES）与绿色发展情景（GD）分别在2050年、2040年实现碳达峰,碳达峰时间随着能耗的减少逐渐提前。粗放情景（ETS）在2060年仍未实现碳达峰,并且其碳排放将于2040年左右超过碳汇量,而其余四种情景预测2020-2060年碳汇量始终大于碳排放量,但其净碳汇量均呈先减少后增加的趋势。因此,青藏高原东缘生态过渡带具有较强固碳能力,但如采用不加管制的发展模式,其碳汇量将无法抵消其碳排放量。因此,在规划发展模式与保护生态的同时,应重点控制人口、畜牧业等因素,提高人民与产业的节能减排意识。     

湖南市域化石能源消费碳排放时空格局及驱动因素

研究碳排放时空格局演变及其影响因素对指导碳减排具有重要意义。利用2008—2013年湖南省14地市规模以上工业企业终端能源消费数据,运用IPCC提供的参考方法和对数平均迪氏指标分解模型(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)对湖南市域碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度的时空格局及碳排放量变化的影响因素进行了研究。结果表明:1)2008—2013年湖南市域碳排放量随时间变化趋势不一,大致呈3种类型变化;累积碳排放量居前3位的市域依次是娄底、岳阳和湘潭,三者累积碳排放量占全省同期的48.92%,而吉首、张家界和怀化3市的累积碳排放量合计仅占全省的2.59%。2)湖南市域能源消费碳排放量、人均碳排放量存在相似的空间差异,二者均表现为东高西低的格局,且具有较强的相关性,碳排放量高的市域,人均碳排放量也较高;2008—2013年湖南市域碳排放强度呈下降趋势,属于低强度区的市域由2008年的4个增加到2013年的7个,碳排放强度的空间分布与市域产业类型有关。3)能源结构、能源强度对碳排放的增长主要起抑制作用,但能源结构的贡献很小,碳排放量的降低主要是由能源强度引起的;经济发展是碳排放增长的最主要因素,在2008—2010年和2011—2013年两个时段其累积贡献值分别为74.285和27.579;人口规模对碳排放的驱动较小,在2011—2013年对碳排放增加产生的累积贡献值仅为2.252。湖南当前及未来碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进产业结构升级,从战略层面促进湖南"四大区域"协调发展。     

我国农村居民生活能源碳排放的时空特征分析

随着生活质量的提高,我国农村居民生活能源消费呈现大幅增长的趋势,成为碳排放增长的新源泉。估算了我国30个省区2001—2013年的农村居民生活能源碳排放,采用碳基尼系数、Arc GIS技术分析了中国省级尺度农村居民生活能源碳排放的时空特征,并利用STIRPAT模型辨明了农村居民生活能源碳排放的主要影响因素。结果表明:(1)2001—2013年农村居民直接生活能源碳排放量和间接生活能源碳排放量分别增长了7.65%、9.16%。(2)东部、中部、西部地区的碳基尼系数呈下降趋势,说明各区域农村居民人均生活能源碳排放量的区域差异总体均呈缩小趋势。(3)2001—2013年间,处于我国农村居民人均直接生活能源碳排放高水平地区的空间格局分布相对较为稳定,而对于人均间接生活能源碳排放来说,处于低水平地区的空间格局分布较为稳定。(4)农村人口规模、农民人均纯收入、农村居民生活消费支出、青壮年人口比重对农村居民生活能源碳排放量具有促进作用,而农村居民能源消费结构对其具有减缓作用,且北方农村居民生活能源碳排放量明显高于南方。(5)从环境Kuznets曲线假说出发,经济发展是促使我国农村居民生活能源碳排放Kuznets曲线存在拐点的重要因素。     

成都平原及其周边区域土地利用碳排放效应及空间格局

土地利用变化的碳排放研究对了解人类活动对生态环境的扰动程度及其机理、制定有效的碳排放政策具有重要意义。采用1990-2010年能源消费数据、遥感与GIS提取的土地利用数据, 通过构建土地利用碳排放模型, 对20 a来成都平原及其周边区域土地利用的碳排放进行了定量分析。结果表明: (1)土地利用变化的碳排放增加3269.37×10⁴ t, 增长率达137%, 呈显著增加趋势。(2)建设用地和林地分别为区域最大的碳源与碳汇。建设用地的碳排放增加3271.55× 10⁴ t, 增长率达139.01%, 林地的碳汇减少1.30×10⁴ t, 减少率达3.12%, 但仍占碳汇的99%以上。(3)土地利用的碳排放存在明显区域差异。中部、北部和南部冲积平原(成都市及其第二圈层、绵阳市辖区、绵竹市、乐山市辖区)碳排放大, 平原周边区域邻近川西高原山地碳排放小。(4)土地利用结构与碳排放存在一定的相互关系, 趋高的碳源、碳汇比导致土地利用的碳源效应远大于碳汇效应。因此, 研究区减排的重点应该在保持或增加现有的林地的同时, 主要以降低建设用地的碳排放、碳足迹为主。     

基于土地利用变化的四川省碳排放与碳足迹效应及时空格局

土地利用变化的碳排放与碳足迹研究对了解人类活动对生态环境的扰动程度及其机理、制定有效的碳排放政策具有重要意义。采用1990—2010年四川省能源消费数据和土地利用数据,通过构建碳排放模型、碳足迹及其压力指数模型,对研究区20年来土地利用的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结果表明:(1)土地利用变化的碳排放和能源消费碳的足迹呈显著增加趋势。碳排放增加5407.839×10~4t,增长率达143%;能源消费的碳足迹增加1566.622×10~4hm~2,四川全省的生态赤字达1563.598×10~4hm~2。(2)建设用地和林地分别为四川省最大的碳源与碳汇。20年间建设用地的碳排放增加5407.072×10~4t,增长率达126.27%,占碳排放总量的88%以上;林地的碳汇减少10.351×10~4t,但仍占四川省碳汇的96%以上。(3)土地利用碳排放、碳足迹和生态赤字存在明显区域差异。成都平原区碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字严重,西部高山高原区和盆周山区碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字;成都、德阳、资阳和内江等地的碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字最严重,甘孜、阿坝等地的碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字。(4)土地利用结构与碳排放、碳足迹存在一定的相互关系,趋高的碳源、碳汇比导致土地利用的碳源效应远大于碳汇效应。因此,四川省减排的重点应该在保持或增加现有的林地的同时,主要以降低建设用地的碳排放、碳足迹为主。     

洞庭湖区域土地利用变化的碳排放效应研究

研究土地利用变化带来的碳排放效应问题, 为区域土地结构优化、制定低碳减排政策提供理论依据。以洞庭湖区为研究对象, 通过构建土地利用动态度模型和碳排放测算模型, 分析了15年间洞庭湖区土地利用变化的碳排放效应, 采用LMDI模型对土地利用碳排放影响因素进行了分解分析。研究表明: 2000-2015年洞庭湖区土地利用的碳排放量增加趋势显著, 碳排放量增加了2277.64×104 t, 增加了2.4倍。建设用地是主要的碳源, 碳排放量增加了2278.82×104 t, 增加了2.2倍。林地是主要的碳汇, 碳汇量占总碳汇量的90%以上, 由于碳源碳汇比例差距较大, 碳汇效应不显著。洞庭湖区碳排放区际差异明显, 主要集中在环洞庭湖及洞庭湖水系周边地区, 临近山地丘陵的边缘区域碳排放较小。能源碳排放强度效应、经济水平效应、土地规模效应和人口规模效应对洞庭湖区土地利用碳排放存在正效应, 能源效率效应存在负效应。洞庭湖区的建设用地面积与碳排放变化趋势一致, 建设用地的碳排放量占碳排放总量的90%以上, 是主要碳源, 碳排放强度较大。今后应限制洞庭湖区建设用地无序扩张, 碳减排的重点是降低建设用地的碳排放量。     

德州市低碳农业发展潜力分析及对策

进入21世纪,农业节能减排逐渐引起人们的关注。运用能源碳排放计算模型,对德州市2003-2008年农业碳源、碳汇进行计算分析,结果表明:(1)目前德州市农业碳源现状为7.29TgCO2eq.a-1,其中由农业能源消费、土壤呼吸、化肥施用和牲畜饲养造成碳排放分别为2.81、2.12、0.93和1.43TgCO2eq.a-1;(2)农业碳汇现状能力为9.24TgCO2eq.a-1,包括由于土地利用变化造成的碳排放4.73TgCO2eq.a-1和通过施用有机肥和实施秸秆还田的固碳能力4.51TgCO2eq.a-1;(3)碳汇能力较碳源释碳量有所盈余,具有发展低碳农业的潜力。从减源、增汇两个方面提出德州市未来发展低碳农业的相关措施,如调整农业产业结构,改进土地利用方式、实行保护性耕作、提倡农村可再生能源利用、推广立体种养模式,发展种养结合的循环农业等。     

中国老工业城市能源消费碳排放的驱动力分析——以沈阳市为例

开展人为因素对区域生态环境影响作用的量化分析,是国际可持续发展领域的研究热点.本文以典型的老工业城市--沈阳市为例,基于IPCC能源消费碳排放计算方法,对1978-2009年城市能源消费碳排放进行核算,并应用基于Kaya等式和岭回归的STIRPAT模型,对影响碳排放量的人文驱动因素进行时间序列分析.结果表明： 研究期间,沈阳市碳排放变化经历了3个阶段,先缓升再略降随后快速增加,2009年的碳排放总量是1978年的46倍;人口规模是影响沈阳市碳排放量增加的主要驱动因子,碳排放量与人口数量呈同比例变化;城市化显著影响碳排放量,是仅次于人口数量的另一个主要驱动因子;人均GDP与碳排放量呈正相关关系,经济发展与碳排放之间不存在Kuznets曲线假说;能源强度降低即技术进步因素是碳排放量降低的主要因素.     

潭江流域森林碳蓄积与能源燃烧碳释放

研究了潭江流域典型区中小尺度森林碳库与人类活动化石能源碳释放.结果表明,自1990年 以来,森林一直起着碳汇的作用,并且随着经济发展与时间延长,汇的作用得到加强,1990 年森林净吸收碳量为1.0579×10⁷ t,到2002年森林净吸收碳量增至1.28061×10⁷ t,年平均净吸收碳量为1.856×10⁵ t.化石能源的碳释放与经济增长呈正相关,1990年的化石能源碳排放为9.508×10⁵ t,2002年为1.8562×10⁶ t,年平均增加量7.0×10⁴ t,2003年达到2.1968×10⁶ t,比2002年增加3.406×10⁵ t.2002年,潭江流域万元GDP能耗为2.21 t标煤,高于珠江三角洲平均水平.如果提高能源利用效率,使能耗降低至平均水平,则可削减3.360×10⁵ t碳排放,大于2002年流域森林净吸收的碳量. 从流域净吸收与净增排放的碳量来看,流域碳平衡与人类活动的关系有待进一步研究.     

基于森林清查资料的河南省森林植被碳储量动态变化

利用1994—1998年、1999—2003年、2004—2008年、2009—2013年河南省4期森林资源清查数据,运用生物量转换因子连续函数法和平均生物量法,估算了1998—2013年河南省森林植被的碳储量和碳密度变化。研究结果表明,河南省森林植被碳储量由1998年的45.57 Tg增加到2013年的107.98 Tg,年均碳汇量为4.16 Tg/a。乔木林碳储量和碳密度分别由1998年的33.54 Tg和22.39 Mg/hm~2增加到2013年的97.11 Tg和31.80 Mg/hm~2。乔木林碳储量在所有植被类型中占主体,4个森林清查时期乔木林碳储量占森林植被总碳储量的比例分别为73.60%、79.22%、85.63%和89.93%。2013年森林清查时,乔木林中杨树和栎类碳储量最大,分别占总碳储量的37.61%和25.22%,各龄组乔木林碳密度大小顺序依次为成熟林近熟林中龄林过熟林幼龄林。阔叶林面积、碳储量、碳密度均高于针叶林,阔叶林是河南省森林碳汇的主要贡献者。人工林面积、碳储量、碳密度增加幅度都要高于天然林,人工林碳储量由1998年的9.62 Tg增加到2013年的55.67 Tg,占乔木林碳储量总增量的77.15%,人工林碳密度由1998年的17.86 Mg/hm~2提高到2013年的32.01 Mg/hm~2,人工林在河南省森林碳汇中逐步发挥重要的作用,逐渐成为河南省森林碳汇的主体,随着人工林生长为具有较高碳密度的成熟林,河南省乔木林将具有较大的碳汇潜力。     

江西省森林碳蓄积过程及碳源/汇的时空格局

森林碳蓄积是研究森林与大气碳交换以及估算森林吸收或排放含碳气体的关键参数,不同年龄森林的碳源/汇功能差异则体现出森林生态系统碳蓄积过程的时间特征。以森林资源清查的样方数据作为数据源,通过刻画主要树种的林分蓄积生长曲线、林龄与净初级生产力(NPP)之间的关系,驱动区域碳收支模型(InTEC)模拟江西省1950—2008年的森林碳蓄积过程,了解山江湖工程实施以来的森林碳源/汇状况。结果表明,20世纪80年代以前,江西省森林年平均NPP波动于450—813 gCm-2a-1之间,年净增生物量碳26.55—36.23 TgC/a,年净增木质林产品碳0.01—0.3 TgC/a;80年代初,NPP和年净增生物量碳分别降至307.39 gC m-2a-1和17.31 TgC/a,而年净增木质林产品碳却高达0.6 TgC/a,说明森林被大量砍伐进入林产品碳库;1985年山江湖工程实施后,大面积造林使得年净增碳蓄积呈现急剧上升趋势,生物量和木质林产品碳蓄积分别上升至目前的42.37 TgC/a和0.79 TgC/a,而平均NPP值增加缓慢、碳汇功能降低,说明林分质量有待提高;90年代后碳汇功能开始稳步增强,说明造林面积的迅速增加是引起江西省森林碳增汇的主要驱动因素,但未来森林增汇潜力应源于森林生长和有效的经营管理。     

辽宁中部城镇密集区土地利用变化的碳排放及低碳调控对策

土地利用变化引起的碳排放对全球气候变化有重要影响,调整区域的土地利用方式对适应全球气候变化具有重要的科学意义.本研究利用辽宁省碳排放/吸收参数,估算了辽宁中部城镇密集区土地利用变化的碳排放量.结果表明： 1997—2010年,碳排放量为308.51 Tg C,碳吸收量为11.64 Tg C,碳吸收量可抵消
3.8%的碳排放量.土地利用变化的净碳排放为296.87 Tg C,其中,保持用地类型不变的土地上净碳排放量是182.24 Tg C,对总排放量的贡献为61.4%;发生用地类型转换的土地上净碳排放量是114.63 Tg C,对总碳排放量的贡献为38.6%.通过量化土地利用变化和碳排放之间的映射关系可知,1997—2004年,保持建设用地不变（40.9%）和农田转为建设用地（40.6%）类型对碳源的贡献最大,农田转林地（38.6%）和保持林地不变（37.5%）类型对碳汇的贡献最大;2004—2010年,土地利用类型对碳源和碳汇的贡献类型与前一时段相同,但保持建设用地类型对碳源的贡献提高到80.6%,保持林地类型对碳汇的贡献提高到71.7%.基于不同景观变化类型的碳排放强度,我们从两方面提出低碳土地利用的调控对策：从碳减排方面,严格控制土地利用向建设用地转变,提高建设用地能源利用效率,避免对林地和水域过度开发利用;从碳增汇方面,增加森林覆盖率,实施农田、草地还林,加强对森林、水域的保护,调整农用地内部结构和科学实施农田管理.     

林业活动对区域森林生物量碳源汇格局的影响——以南平市为例

林业活动在一定程度上影响着区域森林的时空分布格局和碳汇/源功能。明确并量化林业活动对区域森林碳汇功能的影响与空间分布，对于区域森林碳汇提升和实现区域"碳中和"具有重要意义。以国家级生态示范区福建省南平市为例，以多期森林资源规划调查数据为基础，采用IPCC材积源-生物量法，基于土地利用类型的时空变化和林业活动类型划分，分类分析了南平市森林碳源和碳汇的空间分布特征，并量化了不同林业活动（一直保持为森林、人工造林、自然恢复、毁林和森林退化）对森林碳汇和碳源的影响。研究结果表明，2013年南平市森林碳储量总量为80.84Tg C，2020年森林碳储量总量增加至89.87Tg C，年均变化量为1.29Tg C/a （或4.73Tg CO₂/a）。平均胸径、公顷蓄积等林分因子是当前主要影响森林碳储量的因素。在其他影响因素中，暗红壤分布区的森林生物质碳密度较高而在水稻土分布区则较低；此外，高海拔、中等立地质量土地上的森林碳密度较高。对于不同林业活动，2013-2020年南平市一直保持为森林（森林经营）、自然恢复增加的天然林和人工造林分别使森林生物质碳储量增加了0.34Tg C/a、0.85Tg C/a和1.05Tg C/a，同期因毁林和森林退化导致森林生物质碳储量分别减少0.75Tg C/a和0.42Tg C/a，森林生物质碳储量净增加1.09Tg C/a （或3.98Tg CO₂/a），明显低于2013-2020森林碳储量净增量。对于土地利用变化较剧烈的区域，本文基于土地利用变化且区分林业活动路径的方法，能更准确地反映森林的碳汇和碳源及时空格局。2013-2020年间南平市一直保持为森林的生物质碳密度仅增长0.22Mg C hm^-2 a^-1，成熟林、过熟林面积占比增加使森林平均生长速率下降可能是主要原因。而同期通过自然恢复和人工造林使森林生物质碳密度分别增长4.00Mg C hm^-2 a^-1和4.10Mg C hm^-2 a^-1。优化龄组结构提升森林生长量、减少毁林和防止森林退化可以作为该区域未来森林增汇减排的有效举措。     

2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值

森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004-2008年和2009-2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004-2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004-2008年的156.12×10⁴hm²、34.75Tg C和22.26Mg C/hm²增加到2009-2013年161.44×10⁴hm²、43.98Tg C和27.24Mg C/hm²。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为：幼龄林 > 中龄林 > 成熟林 > 近熟林 > 过熟林。森林碳汇经济价值从2004-2008年的243.37亿元增长到2009-2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。     

基于协整分析的安徽省能源消费碳排放库兹涅茨曲线

碳排放环境库兹涅茨曲线研究,能预判碳排放拐点出现时间,可揭示出经济发展与碳排放之间的动态关系。依据IPCC碳排放计算方法,以能源消费数据为基础,对安徽省1995—2010年碳排放及碳排放强度进行了动态测度,借助EKC模型简化式构建了安徽省碳排放总量、人均碳排放量、碳排放强度的EKC模型,基于协整OLS回归方法对安徽省碳排放、碳排放强度EKC曲线进行了探析。结果表明:安徽省碳排放总量由1995年的4420.58×104t增加到2010年的11913.32×104t,人均碳排放量由1995年的0.74t增加到2010年的1.74t,均呈持续增长态势,碳排放总量,而碳排放强度由1995年的每万元2.44t持续下降至2010年的0.97t。安徽省碳排放EKC曲线呈N型,通过作散点图并添加趋势线表明,N型关系非常微弱,短期内EKC曲线不存在拐点,拐点出现时间为2027年;安徽省碳排放强度EKC曲线也呈N型,通过作散点图并添加趋势线表明,N型关系也非常微弱,短期内EKC曲线不存在拐点,而呈递减趋势;安徽省人均碳排放量不支持EKC曲线。研究结果有利于了解未来碳排放态势,从而为制定出相应的减排政策提供依据。