形成综合之方案。现今中国碳中和规划,亦循此思路,先寻现有技术之减碳效果,再组合成综合方案,以观其潜力。故言2030年达峰、2060碳中和,非空穴来风,乃基于现有技术与未来预测之结果。”
“据模型所预测者,吾已观之。”
“模型之中,技术乃其根本。今将技术融入模型之中,成为不可或缺之要素,并将模型参数整合于其间。模型者,算法之集成也,模拟之时择技术以组合,成诸情景,自动运算之。其利在于建模之初,然每模型后必有庞大数据库以为支撑,尤以中国模型为甚,皆赖大型数据库而存。清华之学者,致力于此模型研究逾年,以计算机算法等治之,皆基于此理。”
“余尝涉足此领域,基础数据颇为丰富。以高粱为例,单位面积农业资料消耗、劳务、人工、经济等数据,全国及各省皆有,余皆得之。其余数据则可由文献或统计资料补充,足可支撑研究。科研之道,虽贵在创新,然数据之支撑亦不可或缺。”
“思路之初,先观现状。继之,权衡时空分析或空间分析,或择一地而行之,以工作量计。因同窗之研究,遍及二十余省,费时颇多,故余或将择地或全国以行空间分析,再作定夺。数据已备,唯后续核算或增工作量矣。”
“碳排放之研究,前期搜索、数据整理稍繁,后期情景设置则涉减污降碳技术之组合与空间匹配,稍显复杂。情景设定与空间匹配后,便可依生产规模算出数据,评估减污降碳之关系。最终乃综合性能值评价,基础数据已备,物质、能量、农业资料皆有,他经济数据亦可在报告中寻得。仅需补充碳排放数据,以成综合评价之基础,此研究层次性渐显,环境可持续性更为关注。”
“污染之排放入能值之中,此是否可计为环境之负载乎?”
“吾辈今已有此法,且皆有相关之文献,吾已用之多年,料汝亦未曾阅乎?”
“汝所作之攀枝花篇,莫非便是计算污染排放之文?”
“非止一篇矣。”
“然汝那篇甚早,吾已细阅之。”
师后续皆已更新,彼法亦有所更,十八年后再度出新法,师等亦将环境容量纳入考量,昔者未曾虑及,且将污染排放分门别类,继整合入指标之内。今后于此领域,因法度、体系已略备,故或于细节处再作完善。师曾欲作挑战之举,评估高粱之情形。今吾邦之高粱多自美国、巴西、阿根廷等国输入。师发之文内,有专述之者。
“吾已览之。”
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