关于 DPEC
大气成分未来排放情景数据是开展气候变化影响与应对、未来空气质量变化及影响评估、大气污染与气候变化相互作用、减污降碳协同增效等相关领域研究的重要基础。中国是全球温室气体和大气污染物排放大国，在“碳达峰碳中和”背景下的未来排放趋势走向是科学家和决策者共同关心的问题。
国内外学者针对中国未来大气成分排放情景已开展了诸多研究，分析了大气成分排放变化的驱动因素，并在全球（包含中国）和区域尺度构建了一系列排放情景。其中，为支持国际耦合模式比较计划（CMIP）而开发的一系列全球排放情景数据集在相关研究中得到了广泛应用。然而，全球排放情景中对中国的排放刻画往往比较粗糙，难以准确表征中国的复杂排放源体系和及时反映中国排放的快速动态变化。以面向CMIP6开发的SSP-RCP全球排放情景数据为例，由于其未充分考虑中国自2013年“大气十条”实施以来的污染快速治理进程，情景中2013年以后中国地区的排放量和变化趋势均与实际情况相差巨大。而国内学者开发的大多数排放情景均未考虑与全球社会经济情景（SSP）和气候目标约束（RCP）的衔接，且目前尚没有可公开获得的排放情景数据供研究者使用。
针对上述问题，清华大学在国家自然科学基金、科技部重点研发计划、能源基金会的持续支持下，开发了中国未来排放动态评估模型（Dynamic Projection model for Emissions in China，简称DPEC）。模型旨在评估社会经济发展、全球气候治理、碳达峰碳中和目标、减污降碳协同等一系列背景下中国主要大气成分（包括主要大气污染物及温室气体）的未来排放动态变化，并通过大数据平台向科学界共享排放情景数据，为相关领域科学研究和政策评估提供基础数据支持。
DPEC模型的核心功能是基于技术演替的未来排放变化动态模拟。其一方面融合了中国多尺度排放清单模型（MEIC）中700多种污染源的历史技术演替过程，并在此基础上根据不同社会经济发展和政策演进情景模拟未来各类污染源的技术演变进程及其对排放的影响；另一方面无缝衔接全球综合评估模型中国嵌套版本GCAM-China，将社会经济情景（SSP）和气候目标约束（RCP）下的未来能源需求与供应情景与各类污染源的技术演替模型逐一映射，从而实现了在不同社会经济情景和气候目标约束下中国未来大气成分排放变化的精细化模拟。最后，通过与多尺度排放清单再分析与共享平台链接，DPEC模型可向科学界在线提供中国未来不同情景下的网格化大气成分排放数据，数据格式与MEIC模型提供的数据格式一致。
目前DPEC模型提供三组排放情景数据集。第一组情景数据集 （v1.0）共包含六套排放情景，时间范围覆盖2015-2050年，由五组气候情景（SSP1-26、SSP2-45、SSP3-70、SSP4-60、SSP5-85）和三组污染控制政策（当前政策，BAU；强化政策，ECP；最佳政策，BHE）组合而成。其中气候情景与CMIP6的SSP-RCP情景矩阵衔接，社会经济驱动、气候目标约束、能源转型路径与CMIP6中对应的气候情景一致；污染控制政策方面全面考虑了中国当前和未来的各类大气污染控制措施，BAU、ECP和BHE相当于CMIP6污染控制情景中的Weak、Medium和Strong。组合而成的六套情景分别为SSP1-26-BHE、SSP1-26-ECP、SSP2-45-ECP、SSP3-70-BAU、SSP4-60-BAU和SSP5-85-BHE，覆盖了CMIP6中全部Tier-1情景和部分Tier-2情景。验证评估表明DPEC情景能够较为准确地重现2015-2020年的中国大气成分变化，纠正了CMIP情景中的错误趋势。该组情景的相关细节参见Tong et al., 2020。
第二组情景数据集（v1.1）共包含六套排放情景，与v1.0相比，v1.1增加了碳中和气候情景，时间范围覆盖拓展至2015-2060年，以支持碳达峰碳中和背景下的中国未来大气成分变化及影响研究。碳中和气候情景假设中国于2060年实现碳排放中和，碳排放路径介于RCP1.9和RCP2.6之间。六套情景分别为SSP1-Netrality-BHE、SSP1-19-BHE、SSP1-26-BHE、SSP2-45-BHE、SSP2-45-ECP和SSP4-60-BAU，为便于理解，将这六套情景分别命名为Ambitious-pollution-Neutral-goal、Ambitious-pollution-1.5℃-goal、Ambitious-pollution-2℃-goal、 Ambitious-pollution-NDC-goal、Current-goals和Baseline。该组情景的相关细节参见Cheng et al., 2021。
第三组情景数据集（v1.2）共包含六套排放情景，分别是early peak-net zero-clean air, on-time peak-net zero-clean air, on-time peak-clean air, clean air和baseline五组情景。baseline由SSP1社会经济情景驱动，不考虑额外的气候与污染控制政策；clean air在baseline基础上逐步实施最佳污染控制（BHE）；on-time peak-clean air在clean air基础上实施中短期（2020-2030）碳达峰减排政策；early peak-net zero-clean air与on-time peak-net zero-clean air是两组碳达峰、碳中和与清洁空气协同情景，融合了碳达峰政策、碳中和目标与最佳污染控制政策，且前者强化了2030年前的碳减排政策以实现提前达峰。相较v1.1，v1.2将排放基准年更新为2020年，基准年排放与MEICv1.4对应；并对中国中短期的碳达峰减排政策进行了更细致的刻画。该组情景的相关细节参见Cheng et al., 2023。
基于DPEC模型开发的排放情景均可通过MEIC网站的多尺度排放清单再分析与共享平台下载。MEIC网站注册用户登录后即可下载相关情景数据。欢迎使用DPEC排放情景数据并提出宝贵意见。MEIC团队欢迎任何形式的交流合作，如有意见建议请与meic@tsinghua.edu.cn联系。DPEC模型具备快速滚动开发动态排放情景的能力，我们期冀与科学界通力合作，将DPEC模型打造成开放的中国未来排放动态评估大数据平台，为“双碳”背景下的科学研究和管理决策提供基础支撑。
模型特色 >
- 以基于技术演替的未来排放变化动态模拟为核心，实现了在不同社会经济情景和气候目标约束下对中国未来大气成分排放变化的精细化模拟。
- 能够动态模拟不同社会经济情景、气候目标约束、能源转型路径和污染控制政策组合下的未来排放动态变化。
- 提供与CMIP6计划中不同SSP-RCP气候情景衔接的中国未来大气成分排放情景数据集。
- 提供碳达峰碳中和路径下的中国未来大气成分排放情景数据集。
- 覆盖历史和未来近2000种人为排放源，包括中国2015-2060年9种主要大气污染物（SO2、NOx、CO、NMVOC、NH3、PM2.5、PM10、BC、OC）和二氧化碳排放。
- 基于云计算和大数据技术，提供网格化排放数据在线计算和下载。
发展历程 >
DPEC模型开发工作始于2015年，经迭代开发至今已形成三个版本，并在持续更新中：
- v1.0版本于2019年完成，建立了DPEC模型的基本框架；开发了与CMIP6气候情景衔接的六套排放情景（v1.0）；
- v1.1版本于2021年完成，将水泥和钢铁行业升级为基于设备的排放预测模型，开发了GCAM-China的重点工业行业能耗与排放预测模块；建立了中国碳达峰碳中和背景的六套排放情景（v1.1）；
- v1.2版本于2023年完成，更新基准排放至2020年，对中国的碳达峰减排政策进行了更细致的模拟刻画；建立了中国碳达峰、碳中和、清洁空气协同的五套排放情景（v1.2）。
支持机构 >
DPEC模型的开发和维护工作受到以下项目和机构的支持：
- 国家自然科学基金
- 科技部重点研发计划
- 能源基金会
- 清华大学碳中和研究院
- 国家环境保护大气复合污染来源与控制重点实验室
- 地球系统数值模拟教育部重点实验室