2025年10月22日，我院孟凡鑫副教授联合生态环境部环境规划院等国内外学术机构在数据研究与共享领域著名期刊Scientific Data上发表了题为：“Full-scope carbon dioxide emission dataset for Chinese cities in 2023”的论文。本文首次在城市尺度构建了全国一致口径的Scope 1-3全范围碳排放核算模型，并建立了覆盖中国339个地级及以上行政单位的全范围碳排放数据集，有望为全球城市碳排放精细化治理提供高质量的“中国方案”。

在我国“双碳”战略持续推进的大背景下，城市作为区域能源消耗与碳排放的核心载体，其减排成效直接影响国家战略目标实施进程。伴随着我国城市化进程提速与跨区域产业协作进一步深化，城市供应链“碳外溢”效应日益凸显。城市碳排放核算亟需向“全范围”拓展。然而，现有研究多聚焦于直接排放 (Scope 1) 与外调电力热力排放 (Scope 2)，相关理论框架与核算方法已较为成熟，但对与城市经济活动深度关联、覆盖城市供应全链条的 Scope 3 排放仍存在关注维度有限、核算方法缺失等问题。这一研究短板不仅制约了城市碳排放总量的精准量化，更对城市低碳发展策略的科学性与针对性构成了显著挑战。

针对上述研究问题，本研究在作者团队持续发布的《中国城市二氧化碳排放数据集》（原仅考虑Scope 1+2）基础上，创新性地引入城市Scope 3碳排放核算，将其定义为城市发展所必需的十类关键材料净调入量（即城市需求量减去本地供给量）所引发的供应链上游隐含碳排放。本数据集覆盖全国335个地级行政单位及4个直辖市，提供总碳排放量、Scope 1、Scope 2与Scope 3排放数据，共计4404条记录。

城市全范围碳排放数据集涵盖内容：

Scope 1 直接排放：来自工业能源、工业过程、建筑、交通与农业等部门的化石燃料燃烧排放与工艺排放；不含与森林砍伐/土地利用变化相关的碳排放或吸收。活动数据来自中国高分辨率碳排放数据库（CHRED 3.0）的企业级数据与中国碳情速报（CCW）；排放因子数据取自IPCC指南。

Scope 2 间接排放：城市从行政边界外调入电力热力所产生的排放。化石燃料发电数据来自政府文件，非化石能源发电数据则结合GIS技术与省级装机容量数据计算得出；排放因子数据取自生态环境部与国家统计局联合发布的《2021年电力二氧化碳排放因子》。

Scope 3 供应链排放：本研究选取城市发展必需的十类关键材料——大米、小麦、玉米、猪肉、牛肉、羊肉、禽肉等7类农产品，钢材、水泥以及水资源。产品供应量活动水平数据来自各市统计年鉴与统计公报；本研究进一步构建了城市Scope 3需求侧产品计算决策树（图1），通过融合多元方法与多源数据，系统估算了各类产品的需求量；排放因子数据来自作者团队共建的中国产品全生命周期温室气体排放系数库（CPCD）。

数据质量控制与不确定性分析：依托中国城市温室气体工作组（CCG）平台，召集45位研究者，分为9个核算小组，采用交叉验证法，耗时一个月完成碳排放核算工作；不确定性分析则采用IPCC推荐的蒙特卡洛模拟法。

 

图1 城市Scope 3需求侧产品计算决策树

城市Scope 3 核算产品的供应量可直接从政府公开文件或统计年鉴中获取，而需求量的核算则较为复杂，鉴于此，我们设计并开发了城市Scope 3需求侧产品计算决策树。

Method 1（数据调研法）：直接从负责产品供需数据的主管部门调研精确的需求量；

Method 2（数据估算法）：从城市统计年鉴或统计公报中获取计算所需的数据，带入相应公式，估算产品需求量；

Method 3（降尺度估算）：若未能获取城市层面的政府公开数据，则优先采用省级层面的政府公开数据（如省级统计年鉴），基于人口比例降尺度分配到城市层面。若省级数据不可取，则采用国家级数据。

研究结果表明，中国城市碳排放在空间尺度上呈现出显著的区域异质性。各城市间排放总量差距显著，排放最高与最低的十个城市之间相差约 90–160 倍。东部沿海地区与部分能源型城市（如唐山、鄂尔多斯、榆林等）表现出较高的 Scope 1/2 排放水平，反映出高密度的经济活动与能源生产将显著提升城市排放量；而中部快速发展区域的 Scope 3 排放相对突出，显示出城市发展与供应链活动带来的间接碳压力。与已有研究文献进行比较的结果验证了本数据集的准确性。

全范围碳排放的空间分布特征

图2 全范围碳排放空间分布图

中国城市级全范围碳排放量如上，西南地区碳排放总量普遍小于1000万吨，而华北和东部沿海地区城市的碳排放总量超过4000万吨，广东、南京、福州等省会城市的碳排放总量则超过1亿吨，其苏州、唐山、鄂尔多斯和榆林的碳排放总量均达到2亿吨。其中，唐山的碳排放总量接近3亿吨。北京、天津、上海、重庆等直辖市的碳排放总量均超过1.5亿吨。

范围三碳排放的空间分布特征

 

图3 Scope 3碳排放空间分布图

Scope 3排放量介于1–6,841万吨CO2之间，呈现出显著的空间差异性。北京市Scope 3排放最高，黑龙江省伊春市最低。总体来看，中部与东部沿海地区的城市排放水平普遍较高，代表性城市包括北京、南通、成都和长沙；新疆喀什地区与阿克苏地区亦处于较高值区间。相比之下，东北地区、内蒙古自治区及西部部分地区Scope 3排放整体偏低，体现出不同发展阶段城市在消费驱动与供应链关联排放方面的明显差异。

本研究通过构建统一、可扩展的城市全范围碳排放核算框架，系统核算了2023年中国339个地级及以上行政单位的Scope1-3碳排放，并整理形成《2023年中国全范围碳排放数据集》。该研究成果可为排放配额分配、减排协同与供应链排放责任识别提供量化依据。

北师大环境学院为第一单位，孟凡鑫副教授为本文第一作者及共同通讯作者，硕士生胡含泊为本文第二作者。论文合作者包括北京师范大学硕士生孙宇彤、侯佳琪，生态环境部蔡博峰研究员、张哲、庞凌云博士，江苏大学张立教授、英国伯明翰大学单钰理教授。研究得到了国家自然科学基金青年科学基金（B类，即原国家优秀青年科学基金72522012）等项目的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41597-025-05949-y

数据集下载链接(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28645499)

论文引用格式：Meng et al., Full-scope carbon dioxide emission dataset for Chinese cities in 2023. Scientific Data (2025) 12: 1672.