1990–2016年UNFCCC附件一國家二氧化碳排放因子數據集

1990–2016年UNFCCC附件一國家二氧化碳排放因子數據集
作者：張莉　王茂華　常征　呂正　黃永健
2019年9月6日

本作品收錄於《中國科學數據》

張莉, 王茂華, 常征, 等. 1990–2016年UNFCCC附件一國家二氧化碳排放因子數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2019. (2019-08-02). DOI: 10.11922/csdata.2019.0029.zh.

摘要&關鍵詞

摘要：氣候變化問題是當今國際社會關注的熱點和焦點。化石燃料燃燒排放的CO2是溫室氣體最主要的來源，其對溫室氣體（GHGs）排放總量的貢獻達58%以上，是各國溫室氣體減排的主要關注對象。因此，對化石燃料燃燒CO2排放量的準確核算，是減排政策制定和執行的基礎。不同化石燃料燃燒CO2排放核算方法之間的區別主要在於排放因子的選擇。國家溫室氣體清單報告是巴黎協定締約方各國向聯合國提交的官方文件，具有較強的權威性。本研究將44個附件一國家所提交的溫室氣體清單報告數據表進行處理，獲得了分類統一的1990–2016年長時間序列附件一國家按部門方法統計的化石燃料CO2排放因子數據集。數據集為主流xlsx文件，包含各國數據和匯總數據，便於進行數據檢索、篩選、比較和分析，也可以作為後續溫室氣體排放核算的基礎數據。

關鍵詞：CO2；排放因子；附件一國家；排放核算

Abstract & Keywords

Abstract: The issue ofNoneclimate change is the focus of international community. CO2 emissions from the combustion of fossil fuel contributed more than 58% to total greenhouse gas (GHGs) emissions, which is the main source of GHGs emissions, and it is also the main focus of GHGs emissions reduction in every country. Therefore, the accuracy of CO2 emission accounting of fossil fuel combustion is the basis for the formulation and implementation of emission reduction policies. The difference between different accounting methods mainly lies in the choice of emission factors. The national greenhouse gas inventory report is an official document submitted to the United Nations by the states parties to the Paris agreement, which consists of the national inventory report (NIR) and common reporting format (CRF). In this study, the greenhouse gas inventory report submitted by the forty-four annex I countries was collated. And the dataset of CO2 emission factors of fossil fuels combustion by Sectoral-approach in annex I countries from 1990 to 2016 was obtained and classified. The dataset is the xlsx file which contains country data and aggregated data, and it is convenient for data retrieval, filtering, comparison and analysis. It can be used as the basic data for subsequent greenhouse gas accounting.

Keywords: CO2; emission factor; Annex I countries; emission accounting

數據庫（集）基本信息簡介

數據庫（集）名稱	1990–2016年UNFCCC附件一國家二氧化碳排放因子統計數據集
數據作者	張莉、王茂華、常征、呂正、黃永健
數據通信作者	王茂華（wangmh@sari.ac.cn）
數據時間範圍	1990–2016年
地理區域	澳大利亞，奧地利，白俄羅斯，比利時，保加利亞，加拿大，克羅地亞，塞浦路斯，捷克，丹麥，愛沙尼亞，歐盟，芬蘭，法國，德國，希臘，匈牙利，冰島，愛爾蘭，意大利，日本，哈薩克斯坦，拉脫維亞，列支敦斯登，立陶宛，盧森堡，馬耳他，摩納哥，荷蘭，新西蘭，挪威，波蘭，葡萄牙，羅馬尼亞，俄羅斯，斯洛伐克，斯洛文尼亞，西班牙，瑞典，瑞士，土耳其，烏克蘭，英國，美國
數據量	6.94 MB
數據格式	*.xlsx
數據服務系統網址	http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/801
基金項目	國家發展改革委促進大數據重大工程項目（2016-999999-65-01-000696-03）；上海市科委科技創新行動計劃項目（15DZ1170600、18DZ1204902）；中國科學院先導專項和修購專項（XDA13010404、XDA19030503、2016P173307000304）；國家重點研發計劃（2016YFA0602602、2016YFA0602603）；國家自然科學基金項目（41503119、51778601）；中國科學院潔淨能源創新研究院合作基金項目（DNL180101）；中國科學院上海高等研究院交叉學科青年創新基金項目（171006）；國家重點研發計劃（2017YFA0605300）。
數據庫（集）組成	本數據集為UNFCCC附件一國家1990–2016年二氧化碳排放因子統計數據，其中包括數據來源，各國統計數據以及匯總數據集。

Dataset Profile

Title	Statistical dataset of CO2 emission factors in UNFCCC Annex I countries from1990 to 2016
Data corresponding author	Wang Maohua (wangmh@sari.ac.cn)
Data authors	Zhang Li, Wang Maohua, Chang Zheng, Lyu Zheng, Huang Yongjian
Time range	1990-2016
Geographical scope	Australia, Austria, Belarus, Belgium, Bulgaria, Canada, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Estonia, European Union, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Japan, Kazakhstan, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Malta, Monaco, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russian, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Turkey, Ukraine, United Kingdom, United States
Data volume	6.94 MB
Data format	*.xlsx
Data service system	<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/801>
Sources of funding	National Development and Reform Commission (2016-999999-65-01-000696-03); Shanghai Science and Technology Committee (15DZ1170600, 18DZ1204902); Chinese Academy of Sciences (XDA13010404, XDA19030503, 2016P173307000304); National Key R&D Program of China (2016YFA0602602, 2016YFA0602603); National Natural Science Foundation of China (41503119, 51778601); Cooperation Foundation of Dalian National Laboratory for Clean Energy, Chinese Academy of Sciences (DNL180101); Interdisciplinary Youth Innovation Foundation of Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences(171006); National Key R&D Program of China (2017YFA0605300).
Dataset composition	The dataset includes one xlsx file, which contains the statistical data of CO2 emission factors in Annex I countries to the UNFCCC from 1990 to 2016 independently, and a summary sheet of CO2 emission factors.

引 言

氣候變化問題是當今國際社會關注的熱點和焦點。聯合國政府間氣候變化委員會（IPCC）在其發布的第五次評估報告^[1]中指出，氣候變暖的事實毋庸置疑，且變暖速度仍在加快，只有加大溫室氣體減排力度，才有可能抑制變暖趨勢。面對氣候變化減緩的嚴峻性與緊迫性，為實現全球氣溫上升抑制在2℃以下的目標，各國達成了巴黎協定。我國已明確提出二氧化碳排放的自主貢獻（NDCs）目標，即爭取到2030年之前，單位國內生產總值二氧化碳排放量比2005年下降60%～65%。除了NDCs目標，根據巴黎協定要求，所有締約方須以IPCC制定的方法學為依據編制並提交溫室氣體排放源和吸收匯的國家清單報告，作為執行和實現NDCs所必需的信息^[2]。近年來，我國政府高度重視溫室氣體排放的統計工作，在《國家應對氣候變化規劃（2014–2020年）》《強化應對氣候變化行動——中國國家自主貢獻》《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》等中均明確提出，要加強我國氣候變化相關的統計、核算工作。

二氧化碳（CO2）是人為溫室氣體（GHG）排放的最主要成分，1970–2010年累計排放占GHG排放總量的78%^[1]。其中，化石能源燃燒約占人為CO2排放總量的74.5%^[3]，即燃料燃燒CO2排放對人為GHG排放總量的貢獻達58%以上。這表明，燃料燃燒CO2排放是溫室氣體減排的重點領域，其排放量核算的準確性是減排政策制定和執行的基礎。根據IPCC方法學，溫室氣體排放量等於活動水平數據與其所對應的排放因子的乘積^[4]。對於燃料燃燒，CO2排放量核算的各種方法均基於燃料燃燒量計算，即排放量等於燃燒的燃料量乘以燃料的排放因子。不同方法之間的區別主要在於排放因子的選擇，即採用IPCC缺省排放因子或是特定國家排放因子。IPCC的推薦做法是使用可獲得的最細分的、特定技術和特定國家排放因子。

CO2排放因子的選擇和核定對燃料燃燒CO2排放量計算結果具有重要影響。在對我國燃料燃燒CO2排放核算中，不同研究機構和學者採用的排放因子有所不同^[5]。我國國家發改委應對氣候變化司以公開出版物的形式公布了我國2005年分部門、分燃料品種的碳排放因子（含潛在碳排放因子和碳氧化率）。國際組織如全球大氣排放數據研究中心(Emissions Database for Global Atmospheric Research，EDGAR)、國際能源署（International Energy Agency，IEA）和美國能源信息署(U.S. Energy Information Administration，EIA）在不同時期先後採用了《1996年IPCC國家溫室氣體清單指南》和《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中的燃料缺省排放因子^[6][7][8]。美國勞倫斯伯克利國家實驗室CO2信息分析中心（Carbon Dioxide Information Analysis Centre，CDIAC）則採用了獨自估算的燃料排放因子^[9]。而Liu等^[10]基於中國科學院戰略性先導專項「應對氣候及變化的碳收支認證及相關問題」的實測數據所得出的中國煤炭排放因子比IPCC缺省因子低40%左右。

國家溫室氣體清單報告是各國（按照《聯合國氣候變化框架公約》分為附件一國家和非附件一國家）向聯合國提交的官方文件。其中，附件一國家應公約要求向聯合國秘書處提交詳細的國家溫室氣體清單報告；非附件一國家考慮到其發展必要性，根據自身情況向聯合國提交報告。國家溫室氣體清單報告具有較強的權威性，其所提供的包含燃料CO2排放因子在內的系列數據表，具有格式統一、時間序列長、分特定國家、燃料品種全、部門分類詳細的特點，為國家之間的化石燃料CO2排放因子數據提供了良好的可比性。由於巴黎協定之前沒有強制要求非附件一國家提交溫室氣體清單報告，因此僅可獲得部分非附件一國家部分年份的CO2排放因子值。而附件一國家的數據比較完整，因此，本研究選擇附件一國家作為研究對象。為便於對各國CO2排放因子進行比較、分析及支撐後續研究，本研究將44個附件一國家所提交的溫室氣體清單報告進行整理，篩選出1990–2016年各國按照部門方法（Sectoral-approach）統計的燃料CO2排放因子數據，獲得了分類統一、便於比較的長時間序列附件一國家按部門方法統計的燃料CO2排放因子數據。本數據集中模板建立、數據篩選、處理以及合併的所有步驟全部用JAVA和Matlab編程實現。

1 數據採集和處理方法

1.1 數據採集

國家溫室氣體清單報告是聯合國氣候變化框架公約締約方向聯合國提交的官方文件，具有較強的權威性。課題組獲取了2018年UNFCCC網站最新公布的44個附件一國家1990–2016年的溫室氣體排放清單報告。其中，共同報告（CRF）中的文件格式為xlsx，包含各國各個年度的所有溫室氣體的排放量、排放因子、活動量等系列數據。

1.2 數據處理

獲得的原始數據為1990–2016年44個附件一國家的溫室氣體排放清單，27年間44個國家最新提交的溫室氣體排放清單CRF格式，共包含1188個xlsx文件。本數據集需要獲得的是各國按照部門方法（Sectoral-approach）統計的燃料CO2排放因子數據。數據集製作過程為：（1）表格模板的建立；（2）數據處理；（3）數據匯總。其處理流程如圖1所示。

圖片

圖1 1990–2016年附件一國家CO2排放因子數據集生成主要流程示意圖

1.2.1 表格模板的建立

各國的清單編制格式大體一致，按照部門方法統計的CO2排放因子，存在於清單xlsx文件的Table1.A(a)s1，Table1.A(a)s2，Table1.A(a)s3，Table1.A(a)s4工作表中。以上4個工作表格式一致，記錄了各國各部門統計的三類溫室氣體（CO2、CH4和N2O）的活動量，排放因子和排放量數據。如圖2所示為1990年澳大利亞溫室氣體排放清單中Table1.A(a)s1工作表的部分數據。其中，A列的分部門能源種類和D列的CO2排放因子數據是本研究所需要的。

圖片

圖2 1990年澳大利亞溫室氣體排放清單Table1.A(a)s1工作表部分數據

整理各國工作表中以燃料燃燒為中心的部門分類（即圖2中A列）。發現各國將燃料燃燒（1.A Fuel combustion）的部門分為5個大類：1.A.1 Energy industries（能源），1.A.2 Manufacturing industries and construction（建築和製造），1.A.3 Transport（交通），1.A.4 Other sectors（其他）和1.A.5 Other (Not specified elsewhere)（其他未包含部門）。5個分類之後，各國均有垃圾焚燒（Waste incineration with energy recovery）統計，包含生物質（Biomass）和燃料（Fossil fuels）的統計數據。

1.2.2 數據處理

模板編制完成之後，對各國1990–2016年清單文件下Table1.A(a)s1- Table1.A(a)s4表中數據進行處理，以上工作表包含不同部門下CO2的活動量（Consumption，圖2中B列）、排放量（Emissions，圖2中G列）及排放因子（Implied Emission Factors，圖2中D列）數據，本數據集統計的是CO2排放因子數據（圖2中D列）。

數據處理包含以下步驟：

（1）CO2排放因子數據單位統一為t/TJ。提取工作表中的能源燃燒發熱值統計方法GCV/NCV（即圖2中C列），填入模板表格。

（2）模板中的各類部門在原始清單中有對應數據時，將該數據依年份填入模板表格。

（3）原始清單中沒有排放因子數據的，若有CO2排放量（即圖2中G列）和活動量（即燃料消費量，圖2中B列）數據，排放因子通過合計排放量除以合計活動量獲得。例如：圖2中欠缺的1.A Fuel combustion的排放因子即可以通過此法計算獲得。

（4）若原始清單中存在模板中不包含的子部門，按模板第三級分類將子部門的排放總量與活動量數據相加，通過（3）法獲得排放因子。

（5）若原始清單中沒有該部門，保留空白。

1.2.3 數據匯總

依模板將各國數據分別處理、錄入之後，將各國數據進行匯總，建立匯總表格。其數據描述包含國家、部門分類、燃料種類和年份。

5个大类之下存在子部门分类。各国之间存在细微的差异：

（1）某些國家的部門分類在另一國家中沒有。例如：在美國中存在部門分類1.A.1.a.i Electricity Generation，而在澳大利亞中沒有該分類。

（2）某些國家的部門分類在相同分類之下還存在與其餘國家都不相同的子部門，不便於統一比較。例如，美國在1.A.5 Other (Not specified elsewhere)——a. Stationary (please specify) 部門之下，還存在Incineration of Waste, U.S. Territories和Non Energy Use三個與其餘國家均不同的子部門。

為便於比較，我們整理了各國的部門分類，建立了能涵蓋各國數據的統一表格格式。此格式作為數據集中各國數據的編制模板。將各國的部門分類進行了比對，建立了統一的較為完整的分類。

最大類為1.A Fuel combustion，為各部門的總和。

第一級分類為1.A.x.（x為數字序號），對應各國工作表中的能源、建築和製造、交通，其他和其他未包含5個部門。

第二級分類為a、b、c、d、…、g，對應5個一級部門的第二級部門，如一級部門1.A.1 Energy industries部門下有a. Public electricity and heat production, b. Petroleum refining和c. Manufacture of solid fuels and other energy industries三個第二級部門。

第三級分類為i、ii、iii、…、viii，對應二級部門下的第三級部門，如1.A.1 Energy industries 的a. Public electricity and heat production二級部門下有i. Electricity Generation, ii. Combined heat and power generation, iii. Heat plants和iv. Other(please specify) 4個三級部門。也有一些二級部門下沒有三級部門，例如交通部門1.A.3 Transport下的二級部門a. Domestic aviation。

第四級分類是每個三級部門或沒有三級部門的部分二級部門下的燃料種類分類，也是統計中的最小分類。大部分部門的四級分類都是Liquid fuels， Solid fuels, Gaseous fuels, Other fossil fuels, Peat和Biomass幾類，也有不一樣的，如交通部門1.A.3 Transport下的二級部門a. Domestic aviation，其四級分類為Aviation gasoline, Jet Kerosene和Biomass三類。分別統計了每個分類下的CO2排放因子。

另外，在計算CO2排放量（圖2中B列）時會引入能源燃燒的發熱值，各國的統計標準有所不同（圖2中C列），這會影響各國的CO2排放因子的計算。在表格模板中應添加一列（GCV/NCV）對此進行說明。當GCV/NCV為GCV時，表示該國家能源燃燒的發熱值統計為總發熱值（GCV），如澳大利亞。當GCV/NCV為NCV時，表示該國家能源燃燒的發熱值統計為淨髮熱值（NCV），如奧地利。

完整的部門分類如圖3所示。此分類表能完整涵蓋各國清單中的所有部門分類。

圖片

圖片

圖片

圖片

圖片

圖3 表格模板中部門分類圖

2 數據樣本描述

經過數據處理和錄入，得到了44個附件一國家1990–2016年的部門方法CO2排放因子統計數據集。該數據集由各國數據表和匯總數據表兩個部分組成。

2.1 各國數據表

共44張數據表，分別為44個附件一國家的統計數據。例如：澳大利亞數據表中部分數據如圖4所示。圖中每個數據皆有5個屬性。

圖片

圖4 澳大利亞數據表中部分數據圖

一級分類、二級分類、三級分類和四級分類分別存儲於表中的A、B、C和D列，用字段「TYPE1」「TYPE2」「TYPE3」和「TYPE4」表示。

E列為「GCV/NCV」字段，表示清單中能源燃燒的發熱值的統計方法，統計為總發熱值，則E列為GCV，統計為淨髮熱值，E列為NCV。

F列到AF列分別存儲1990、1991、…、2016年的CO2排放因子數據。

除此之外，在A1、B1和C1單元格添加了關於數據國家、統計方法及數據單位的描述。來自原始清單中的數據單元格為白色，黃色單元格表示此數據在原始清單中為空白，是通過第1.2.2數據處理中（3）或（4）步驟計算獲得的。

通過對數據屬性進行檢索，可以較為方便地獲得某國家某部門下的各類燃料的CO2排放因子。

2.2 匯總數據表

共1張數據表，對各國數據表進行匯總獲得，數據屬性增加為7個，圖5所示為匯總數據表中的部分數據。新增字段「Nation」表示數據來源國家，新增字段「Annex-I」有「YES」和「NO」兩個值，值為「YES」表示該國家為附件一國家。保留了各國數據表字段「TYPE1」「TYPE2」「TYPE3」「TYPE4」和「GCV/NCV」字段。各國數據表中數據的年份屬性依然用「1990」至「2016」字段記錄。在A1與C1單元格描述了統計方法和數據單位。單元格的顏色表示含義與各國數據表中相同。通過數據屬性，可以方便地檢索、篩選數據。

圖片

圖5 匯總數據表中部分數據圖

3 數據質量控制和評估

本數據集的數據來源為UNFCCC網站下載的各國最新提交的溫室氣體排放清單原始文件，表格模板的建立、數據篩選、處理以及合併的所有步驟全部用JAVA和Matlab編程實現。

按國家和年份依次讀取原始數據表，將對應數據填入模板。進行數據對應時，將數據部門屬性表示為「第一級分類_第二級分類_第三級分類_第四級分類」字符串形式，例如「1.A.1 Energy industries_a. Public electricity and heat production_i. Electricity Generation_Liquid fuels」。將表格模板中的TYPE1～TYPE4字段合併為「TYPE1_TYPE2_TYPE3_TYPE4」字符串形式，當原始數據部門屬性字符串與模板中合併後字符串相等時，將該數據填入模板對應行。

進行字符串比較時，因每個國家的部門名稱在統計時存在大小寫差異，將所有部門字符串中的大寫字母轉為小寫再進行比較。保證了在數據填入時不會因部門名稱比較出現數據丟失。

4 數據使用方法和建議

本數據集是1990–2016年附件一國家部門方法CO2排放因子統計數據集，數據格式為主流的xlsx文件，可以在主流的表格處理軟件中打開。可以有以下用途：

（1）通過本數據集進行數據檢索，可以迅速獲取某國家某年某類部門某種燃料的CO2排放因子。例如：2016年美國交通部門液體燃料的CO2排放因子為68.308 t/TJ。

（2）可以用作圖表分析，直觀展示分析1990–2016年某國某類部門某種燃料的CO2排放因子變化。例如：表1為1990–2016年美國交通部門液體燃料CO2排放因子。圖6為其變化曲線。可以看出，美國交通部門液體燃料CO2排放因子曾在2000年之後呈上升趨勢，在2007年達到最高值，2007–2009年大幅下降，2009–2016年整體呈穩定趨勢。

表1 1990-2016年美國交通部門液體燃料CO2排放因子

年份	CO'2'排放因子（t/TJ）	年份	CO'2'排放因子（t/TJ）	年份	CO'2'排放因子（t/TJ）	年份	CO'2'排放因子（t/TJ）
1990	67.970	1997	67.958	2004	68.079	2011	68.299
1991	68.027	1998	67.983	2005	68.069	2012	68.286
1992	68.193	1999	67.899	2006	68.290	2013	68.299
1993	68.070	2000	67.965	2007	68.533	2014	68.266
1994	67.896	2001	67.958	2008	68.293	2015	68.290
1995	67.886	2002	68.064	2009	68.239	2016	68.308
1996	67.971	2003	67.998	2010	68.284

圖片

圖6 1990–2016年美國交通部門液體燃料CO2排放因子

（3）可以將不同國家某類部門某種燃料CO2排放因子作比較研究。例如：圖7所示為1990年和2016年各國交通部門液體燃料CO2排放因子統計。

圖片

圖7 1990年和2016年各國交通部門液體燃料CO2排放因子

可以看到，相較1990年，大部分國家2016年交通部門液體燃料CO2排放因子有小幅度的上升或下降，白俄羅斯（Belarus）和羅馬尼亞（Romania）的交通部門液體燃料CO2排放因子出現大幅度上升。這也間接反映了各國交通部門燃料消費結構的變化。

（4）可以將多國家長時間序列的CO2排放因子變化趨勢作比較研究。例如：圖8統計了1990–2016年美國、日本、英國、法國、德國和俄羅斯的交通公路運輸部門汽車汽油燃料的CO2排放因子，其「TYPE1」「TYPE2」「TYPE3」和「TYPE4」分別為「1.A.3 Transport」「b. Road transportation(11)」「i. Cars」和Gasoline。可以看到，圖中各國交通公路運輸部門汽車汽油燃料CO2排放因子在1990至2016年基本穩定，但也不是一成不變，日本在2013年前後、德國在2015年前後有較大變動。

圖片

圖8 1990–2016年部分國家交通公路運輸部門汽車汽油燃料CO2排放因子變化趨勢

本數據集為對世界主要國家的溫室氣體核算提供了參考數據，也為節能減排戰略研究提供了數據基礎。

參考文獻

1. ^ ^{1.0 1.1} IPCC. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the intergovernmental panel on Climate Change[M]. Geneva: IPCC, 2014.
2. 聯合國. 巴黎協定 [EB/OL]. 2015. [2019–01–22]. https://unfccc.int/sites/default/files/chinese_paris_agreement.pdf.
3. IPCC. Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [M]. Geneva: IPCC, 2007.
4. IPCC. 2006年IPCC國家溫室氣體清單指南[M/OL]. 日本: 全球環境戰略研究所, 2006. [2019–01–22]. https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/chinese/index.html.
5. SHANG L, WANG M H, WANG M Q，et al. Research on the applicability of international databases to fossil fuel emission in China[J]. Carbon Management, 2018, 9(3): 255-263.
6. EIA. International Energy Outlook 2018 [R]. 2018.
7. IEA. CO2 emissions from fuel combustion 2015 [R]. 2015.
8. JRC/PBL. Global CO2 emissions from fossil fuel use and cement production 1970-2013 [M/OL]. 2016. [2019-01-22]. http://edgar.jrc.ec.europe.eu.
9. MARLAND G, ROTTY R M. Carbon dioxide emissions from fossil fuels: a procedure for estimation and results for 1950–1982 [J]. Tellus B, 1984, 36(04): 232-261.
10. Liu Z, Guan D, Wei W, et al. Reduced carbon emission estimates from fossil fuel combustion and cement production in China[J]. NATURE, 2015, 524: 335-338.

數據引用格式

張莉, 王茂華, 常征, 等. 1990–2016年UNFCCC附件一國家二氧化碳排放因子數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-07-12). DOI: 10.11922/sciencedb.801.