Climate TRACE

Climate TRACE是由多国研究机构联合构建的全球温室气体排放数据集，具备前所未有的完整性与时效性。该数据集整合多源遥感数据与地面观测，覆盖2015年至今的全球范围，提供月度更新的资产级排放估算，包含所有人为排放部门及主要温室气体污染物。通过融合现有数据与创新估算方法，建立了透明化的精度评估体系。本数据集主要应用于气候变化政策制定、减排效果评估及环境治理决策支持，致力于解决传统排放数据在准确性、覆盖度和时效性方面的关键缺陷。

Climate TRACE is a global greenhouse gas emission dataset jointly developed by research institutions across multiple countries, boasting unprecedented completeness and timeliness. This dataset integrates multi-source remote sensing data and ground-based observations, covers the global scope from 2015 to the present, provides monthly-updated asset-level emission estimates, and encompasses all anthropogenic emission sectors and major greenhouse gas pollutants. By integrating existing data and innovative estimation methodologies, a transparent accuracy assessment system has been established. This dataset is primarily applied in climate change policy formulation, emission reduction effect assessment and decision support for environmental governance, aiming to address the key shortcomings of traditional emission data in terms of accuracy, coverage and timeliness.

原始信息汇总

Climate TRACE 数据集概述

数据集基本信息

• 数据来源：由全球超过100所大学、科学家和AI专家组成的非营利联盟构建
• 数据覆盖范围：全球7.45亿个温室气体和空气污染源
• 数据时效性：10年以上数据（2015-2025年），2021年后提供月度数据

数据规模与分类

• 排放资产数量：744,678,997个排放资产
• 行业分类：10个工业部门，细分为67个子部门
• 气体类型：3种温室气体和8种非温室气体空气污染物

核心功能

• 排放追踪：单独检查排放资产或按城市、州、国家等聚合查看
• 污染可视化：查看污染羽流及其在全球社区的传播路径
• 减排估算：为全球每个排放源估算特定气候行动可能带来的减排量

最新数据指标

• 2025年迄今排放量：36.26亿吨二氧化碳当量
• 同比变化：比2024年同期总量高0.39%

数据应用

• 排放测量：利用技术以前所未有的细节和速度追踪温室气体排放
• 减排规划：展示如何通过实施可能的气候行动来实现特定减排目标

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在温室气体排放监测领域，Climate TRACE数据集通过多源数据融合与领域专用估计算法构建而成。该框架优先整合现有排放数据的准确性、覆盖范围与分辨率优势，针对数据缺失区域采用分行业定制化方法生成新排放估算值，形成涵盖全球人为排放源的统一数据集。其构建过程包含严格的输入数据筛选机制，结合卫星遥感、机器学习与统计建模技术，确保从设施级别到国家层级的完整排放轨迹记录。

使用方法

用户可通过Climate TRACE开放平台访问全球排放数据，无需专业数据分析技能即可进行多维度探索。平台提供交互式地图与数据浏览器，支持按设施定位、行政边界划分或行业分类进行排放量检索，并可生成特定地理单元的时间序列分析。年度国家层级数据与月度设施级数据均支持表格格式下载，配套的方法学文档在GitHub平台公开，确保数据溯源与结果复现的透明度。

背景与挑战

背景概述

Climate TRACE作为全球温室气体排放监测领域的突破性数据集，由杜克大学、瓦特时间等十余家机构于2021年联合创建。该数据集针对传统排放清单依赖自报数据、时空分辨率不足等痛点，首次实现全球全人为排放源的资产级精细化追踪。其核心价值在于整合多源卫星遥感与地面观测数据，构建覆盖电力、交通、工业等所有IPCC定义部门的动态排放图谱，为《巴黎协定》框架下的气候行动提供高时效性决策支持。

当前挑战

在排放监测领域，传统数据集长期面临自报数据可信度存疑、发展中国家覆盖不全等系统性偏差。Climate TRACE构建过程中需攻克三大技术难关：其一是卫星反演数据与地面实测的校准难题，尤其在农业甲烷等低浓度气体监测中存在探测极限；其二是跨部门异质数据融合时，如何通过置信度加权算法平衡不同来源的不确定性；其三是保持月频更新的计算复杂度，需建立动态贝叶斯框架处理百亿级时空数据流。

常用场景

经典使用场景

在气候科学领域，Climate TRACE数据集通过整合多源卫星遥感数据与地面监测信息，构建了全球首个覆盖全人为排放源的设施级温室气体清单。其经典应用体现在为大气反演模型提供高精度先验数据，例如在电力行业排放验证中，该数据集通过机器学习解析卫星可见光影像中的水汽羽流信号，将排放溯源至单个发电厂层面，显著提升了区域碳排放通量估算的可靠性。

解决学术问题

该数据集有效解决了传统排放清单依赖自报数据导致的系统性偏差问题，通过独立观测手段填补了发展中国家排放数据空白。其设施级时空分辨率突破了全球碳循环研究中‘自上而下’与‘自下而上’方法间的验证瓶颈，例如在巴西森林碳汇研究中，该数据帮助精准识别了生态系统在不同时空尺度下的碳吸收动态，为巴黎协定履约评估提供了关键科学依据。

实际应用

在气候治理实践中，该数据集支撑着全球60,000余个行政单元的减排政策制定。美国260个主要城市借助其提供的设施级排放热力图，首次建立了市政减排基线并设定碳中和路径。跨国企业通过集成该数据的供应链管理平台，将传统国家级的范围三排放核算细化至具体供应商设施，显著提升了碳足迹管理的精准度。

数据集最近研究

最新研究方向

在温室气体排放监测领域，Climate TRACE数据集正推动前沿研究聚焦于多源数据融合与高分辨率排放溯源。通过整合卫星遥感、机器学习和自报告数据，该平台首次实现了全球范围内单个排放源（如发电厂）的月度级动态追踪，覆盖了从能源生产到农业活动的全部人为排放部门。这一突破性进展与《巴黎协定》的减排核查需求紧密关联，尤其在识别新兴经济体与发达国家的排放差异、支持城市级气候行动方面展现出深远影响。其开放获取特性不仅促进了全球供应链碳核算的精细化，更为国际气候治理提供了可验证的数据基石，标志着排放监测从宏观统计向微观治理的关键转型。

相关研究论文

• 通过

  杜克大学尼古拉斯能源环境与可持续发展研究所 · 2025年