中国の都市別・発生源別メタンインベントリが明らかにする排出要因と削減経路

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive city-level methane inventory and decomposition method that can be replicated in other regions.

🏢実務担当者:Offers data and scenarios useful for companies with operations in China to assess methane-related risks and opportunities.

🏛政策担当者:Demonstrates the value of city-level inventories for designing targeted mitigation policies and tracking progress.

抄録 中国では、省級以下の都市がエネルギーシステム、農業活動、廃棄物管理において異なるため、都市規模での発生源別メタン（CH4）インベントリが必要とされている。これらの違いは、主要な排出源と緩和ニーズの多様化につながる。しかし、エネルギー、農業、廃棄物部門にわたる都市レベルのCH4インベントリは依然として不足している。この不足は、政策設計、目標設定、評価を制限している。本研究では、2018年から2024年までの中国の339の省級以下の都市を対象に、調和化され、年次で一貫性のある、複数部門にわたる発生源別CH4インベントリを開発する。さらに、対数平均ディビジア指数（LMDI）による要因分解とシナリオ分析を用いて、近年の排出要因を検証し、可能な緩和経路を探る。この期間中、中国の国家人為的CH4排出量は2.61%増加し、その地域間不均一性はエネルギー依存度、家畜管理、廃棄物処理の違いによって形成された。LMDI分解により、経済活動が主要な正の排出要因であることが特定された。排出原単位効果は緩和と増強の影響を交互に示し、構造効果は小さく、人口効果は空間と時間によって変動した。シナリオシミュレーションは、統合された複数部門戦略が国家CH4排出量を2024年の61.69 Mtから2030年に51.26 Mt、2060年に22.26 Mtへ削減でき、これは63.9%の削減に相当することを示唆している。これらの削減は主にエネルギー部門の対策によって推進され、農業と廃棄物管理の改善によって補完される。このデータセットと要因分析は、都市固有の緩和計画と発生源の特定に情報を提供し、モニタリング、報告、検証を支援し、国家メタン目標に向けた進捗をベンチマークするための基準を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract City-scale, source-resolved methane (CH4) inventories are needed in China because prefecture-level cities differ in energy systems, agricultural activities, and waste management. These differences lead to divergent dominant sources and mitigation needs. Yet city-level CH4 inventories across the energy, agriculture, and waste sectors remain scarce. This scarcity limits policy design, targeting, and evaluation. Here we develop a harmonized, annually consistent, multisector, source-resolved CH4 inventory for 339 prefecture-level cities in China during 2018–2024. We further use Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) driver attribution and scenario analysis to examine recent emission drivers and explore possible mitigation pathways. Over this period, national anthropogenic CH4 emissions increased by 2.61%, with regional heterogeneity shaped by differences in energy dependence, livestock management, and waste treatment. LMDI decomposition identifies economic activity as the dominant positive driver. Emission-intensity effects alternated between mitigating and reinforcing impacts, while structural effects were minor and population effects varied across space and time. Scenario simulations suggest that integrated multisector strategies could reduce national CH4 from 61.69 Mt in 2024–51.26 Mt in 2030 and 22.26 Mt in 2060, corresponding to a 63.9% reduction. These reductions are primarily driven by energy-sector measures, complemented by improvements in agriculture and waste management. This data set and attribution inform city-specific mitigation planning and source targeting, support monitoring, reporting, and verification, and provide a baseline for benchmarking progress toward national methane targets.

• openalex https://doi.org/10.1021/acs.est.5c18654first seen 2026-08-07 05:10:19