摘要：8月23日，《自然·通讯》（Nature Communications）发表了题为《全球脱碳与非季节性土地覆盖变化相对应》（Global Decarbonization Corresponding with Unseasonal Land Cover Chan

8月23日，《自然·通讯》（Nature Communications）发表了题为《全球脱碳与非季节性土地覆盖变化相对应》（Global Decarbonization Corresponding with Unseasonal Land Cover Change）的文章，探讨了全球脱碳化进程与非季节性土地覆盖变化之间的联系。

理解非季节性土地覆盖变化与二氧化碳之间的关系有助于揭示地区脱碳进展。但现有研究的模型工具有限，无法进行近实时分析。对此，来自香港大学、可持续发展大数据国际研究中心和清华大学的研究人员，结合巴特沃斯（Butterworth）滤波器和自回归分布滞后（ARDL）模型开发了建模框架，用于提取主要经济体中非季节性土地覆盖和能源消费部门的变化。研究发现：①在所有调查的经济体中，俄罗斯的非季节性二氧化碳排放与土地覆盖变化之间的相关性最强（R²=0.73），表明了俄罗斯对化石能源的高度依赖。②巴西和俄罗斯对单位二氧化碳排放的土地覆盖响应最为敏感，分别为1200 km²/MtCO₂e（平方千米/百万吨二氧化碳当量）和10700 km²/MtCO₂e。③灌木与冰雪覆盖对异常事件（如极端天气）响应最敏感，与二氧化碳排放关联最强，R²分别达0.898和0.846。建筑用地变化因其受规划限制，不易受短期事件影响，其与二氧化碳排放的关联较弱。该研究提供了一种近实时监测脱碳进程的工具，可通过R²值和敏感性指标评估各国碳脱钩程度，有助于识别异常土地变化（如非法砍伐、灾害响应），支持环境监管。

来源：新浪财经