能源逸散排放氧化亚氮(N2O)排放量

Nitrous oxide (N2O) emissions from Fugitive Emissions (Energy) (Mt CO2e)

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指标代码：EN.GHG.N2O.FE.MT.CE.AR5所属主题：环境：排放Environment: Emissions

2024最新有效年份

176最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

26%总体缺失率

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

A measure of annual emissions of nitrous oxide (N2O), one of the six Kyoto greenhouse gases (GHG), from fugitive emissions (subsector of the energy sector) including IPCC 2006 codes 1.A.1.bc Petroleum Refining - Manufacture of Solid Fuels and Other Energy Industries, 1.B.1 Solid Fuels, 1.B.2 Oil and Natural Gas, 5.B. The measure is standardized to carbon dioxide equivalent values using the Global Warming Potential (GWP) factors of IPCC's 5th Assessment Report (AR5).

可供参考的中文翻译：衡量年度氧化亚氮(N2O)排放量的指标，氧化亚氮是《京都议定书》规定的六种温室气体之一，来源为逸散排放（能源部门的子行业），涵盖政府间气候变化专门委员会(IPCC) 2006年指南中的代码1.A.1.bc（石油精炼——固体燃料和其他能源行业的制造）、1.B.1（固体燃料）、1.B.2（石油和天然气）以及5.B。该指标使用政府间气候变化专门委员会第五次评估报告(AR5)的全球增温潜势(GWP)系数将数值标准化为二氧化碳当量。

数据口径与风险提示

本指标仅涵盖能源部门逸散排放来源的N2O，不包括农业、工业过程或废弃物处理等非能源排放源
排放数据基于IPCC排放因子法估算，不同国家报告的完整性和方法学差异可能影响跨国可比性
N2O的全球增温潜势约为CO2的265-298倍（AR5），微小排放量变化也会产生显著的气候影响权重
能源结构从固体燃料向清洁能源转型可能影响逸散排放的构成和总量
天然气供应链的甲烷逃逸可能在后续大气过程中被氧化为N2O，形成间接排放
本指标为绝对排放量而非人均或强度指标，跨国比较需考虑经济规模和发展阶段差异
2010年代中国出现下降可能反映能源结构优化或统计方法修订，需结合其他指标验证
AR5与AR6的GWP系数存在差异，使用不同评估报告数据时需注意口径一致性

中国趋势

趋势解读

中国能源逸散N2O排放自1970年以来经历显著增长，从1970年的0.1258百万吨CO2当量增至2024年的0.9269百万吨CO2当量，增长约7.37倍。2013年达到历史峰值1.3278百万吨CO2当量后呈波动下降趋势，2014年骤降至0.9342，2016年进一步降至0.8366，此后维持在0.7-0.95区间波动。近年来排放水平已回落至2008-2009年前后水平，表明中国在能源领域逸散排放控制方面取得一定成效，但2020年代以来出现小幅回升态势，最新数据与2013年峰值仍有差距。

1970年基期值为0.1258百万吨CO2当量，2024年最新值为0.9269百万吨CO2当量
历史峰值为2013年的1.3278百万吨CO2当量
1970至2024年整体增长约7.37倍
2000年代（2000-2009）增长2.06倍，增速为各十年最高
2010年代（2010-2019）出现下降，期末与期初比值为0.71倍
2020年代（2020-2024）回升至期初的1.26倍
数据可能受报告方法改进影响，近年下降可能部分源于统计口径变化而非实际减排
不同能源子行业的排放特征差异显著，总体数据掩盖了结构性变化

全球趋势

趋势解读

全球能源逸散N2O排放自1970年的2.90百万吨CO2当量持续增长至2024年的8.50百万吨CO2当量，增长约1.93倍。与中国相比，全球增速更为平稳稳定，各十年均保持正增长，未出现类似中国的阶段性回调。2013年达到峰值8.55百万吨CO2当量后略有回落，2016年降至7.93，此后缓慢回升并维持在8.0-8.5区间。近十年（2015-2024）变化幅度相对较小，显示全球能源逸散N2O排放已进入相对平台期。

1970年基期值为2.90百万吨CO2当量，2024年最新值为8.50百万吨CO2当量
历史峰值为2013年的8.55百万吨CO2当量
1970至2024年整体增长约1.93倍
1970年代增长1.35倍，1980年代仅增长1.06倍，增速趋缓
1990年代增长1.18倍，2000年代增长1.40倍
2010年代增长1.15倍，2020年代增长1.11倍
近两个十年增速明显回落

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	环境指标的十年变化应结合能源结构、产业结构、核算边界和国际口径修订，避免只按排放水平高低判断绩效。
1970-1979	1.5x	1.3x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
1980-1989	1.9x	1.1x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
1990-1999	1.4x	1.2x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
2000-2009	2.1x	1.4x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
2010-2019	0.7x	1.2x	中国的阶段变化率低于世界，可能意味着本国分母项相对分子项改善更快，或净进口依赖、国内供需结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。
2020-2029	1.3x	1.1x	中国的阶段变化率高于世界，可能意味着本国分子项相对分母项扩张更快，或国内供需、贸易结构与全球平均出现分化。该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。

2024 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	China 中国	CHN	0.93
2	Brazil 巴西	BRA	0.78
3	United States 美国	USA	0.31
4	Russian Federation 俄罗斯	RUS	0.26
5	South Africa 南非	ZAF	0.23
6	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	0.22
7	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	0.20
8	Iraq 伊拉克	IRQ	0.18
9	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	0.17
10	India 印度	IND	0.16
11	Canada 加拿大	CAN	0.11
12	Uganda 乌干达	UGA	0.11
13	Nigeria 尼日利亚	NGA	0.11
14	Zambia 赞比亚	ZMB	0.10
15	Kenya 肯尼亚	KEN	0.10
16	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.08
17	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	0.08
18	Sudan 苏丹	SDN	0.08
19	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	0.07
20	Philippines 菲律宾	PHL	0.07
21	Mexico 墨西哥	MEX	0.07
22	Algeria 阿尔及利亚	DZA	0.07
23	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	0.07
24	Angola 安哥拉	AGO	0.06
25	Ghana 加纳	GHA	0.06
26	Indonesia 印度尼西亚	IDN	0.06
27	Libya 利比亚	LBY	0.05
28	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	0.05
29	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	0.05
30	Mozambique 莫桑比克	MOZ	0.05
31	Haiti 海地	HTI	0.04
32	Thailand 泰国	THA	0.04
33	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.04
34	Qatar 卡塔尔	QAT	0.03
35	Argentina 阿根廷	ARG	0.03
36	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.03
37	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	0.03
38	Togo 多哥	TGO	0.03
39	Malaysia 马来西亚	MYS	0.02
40	Oman 阿曼	OMN	0.02
41	Australia 澳大利亚	AUS	0.02
42	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	0.02
43	Malawi 马拉维	MWI	0.02
44	Japan 日本	JPN	0.02
45	United Kingdom 英国	GBR	0.02
46	Benin 贝宁	BEN	0.02
47	Chad 乍得	TCD	0.02
48	Kuwait 科威特	KWT	0.02
49	Germany 德国	DEU	0.02
50	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.02
51	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.02
52	Viet Nam 越南	VNM	0.02
53	Guinea 几内亚	GIN	0.02
54	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	0.01
55	Korea, Rep. 韩国	KOR	0.01
56	Pakistan 巴基斯坦	PAK	0.01
57	Namibia 纳米比亚	NAM	0.01
58	Burundi 布隆迪	BDI	0.01
59	Liberia 利比里亚	LBR	0.01
60	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.01
61	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.01
62	Italy 意大利	ITA	0.01
63	Rwanda 卢旺达	RWA	0.01
64	Spain 西班牙	ESP	0.01
65	Norway 挪威	NOR	0.01
66	Tunisia 突尼斯	TUN	0.01
67	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.01
68	Cambodia 柬埔寨	KHM	0.01
69	Gabon 加蓬	GAB	0.01
70	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	0.01
71	Peru 秘鲁	PER	0.01
72	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	0.01
73	Ukraine 乌克兰	UKR	0.01
74	Senegal 塞内加尔	SEN	0.01
75	Central African Republic 中非共和国	CAF	0.01
76	Poland 波兰	POL	0.01
77	Myanmar 缅甸	MMR	0.01
78	Lao PDR 老挝	LAO	0.01
79	Colombia 哥伦比亚	COL	0.01
80	Mali 马里	MLI	0.01
81	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	0.01
82	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	0.01
83	Brunei Darussalam 文莱	BRN	0.01
84	Eritrea 厄立特里亚	ERI	0.01
85	Yemen, Rep. 也门	YEM	0.01
86	France 法国	FRA	0.01
87	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.01
88	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.01
89	Netherlands 荷兰	NLD	0.01
90	Greece 希腊	GRC	0.01
91	Austria 奥地利	AUT	0.00
92	Turkiye 土耳其	TUR	0.00
93	Bolivia 玻利维亚	BOL	0.00
94	Singapore 新加坡	SGP	0.00
95	Portugal 葡萄牙	PRT	0.00
96	Bangladesh 孟加拉国	BGD	0.00
97	Lesotho 莱索托	LSO	0.00
98	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.00
99	Romania 罗马尼亚	ROU	0.00
100	Guatemala 危地马拉	GTM	0.00
101	Cuba 古巴	CUB	0.00
102	Belarus 白俄罗斯	BLR	0.00
103	Niger 尼日尔	NER	0.00
104	Belgium 比利时	BEL	0.00
105	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.00
106	Bahrain 巴林	BHR	0.00
107	Botswana 博茨瓦纳	BWA	0.00
108	Czechia 捷克	CZE	0.00
109	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.00
110	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	0.00
111	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.00
112	Djibouti 吉布提	DJI	0.00
113	Hungary 匈牙利	HUN	0.00
114	Sweden 瑞典	SWE	0.00
115	Comoros 科摩罗	COM	0.00
116	Guyana 圭亚那	GUY	0.00
117	Israel 以色列	ISR	0.00
118	Finland 芬兰	FIN	0.00
119	Lithuania 立陶宛	LTU	0.00
120	Denmark 丹麦	DNK	0.00
121	Jordan 约旦	JOR	0.00
122	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	0.00
123	Bulgaria 保加利亚	BGR	0.00
124	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	0.00
125	Croatia 克罗地亚	HRV	0.00
126	Jamaica 牙买加	JAM	0.00
127	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.00
128	Chile 智利	CHL	0.00
129	Morocco 摩洛哥	MAR	0.00
130	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.00
131	Mongolia 蒙古	MNG	0.00
132	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	0.00
133	New Zealand 新西兰	NZL	0.00
134	Uruguay 乌拉圭	URY	0.00
135	Bhutan 不丹	BTN	0.00
136	Nepal 尼泊尔	NPL	0.00
137	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	0.00
138	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.00
139	Ireland 爱尔兰	IRL	0.00
140	Latvia 拉脱维亚	LVA	0.00
141	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.00
142	Bahamas, The 巴哈马	BHS	0.00
143	Belize 伯利兹	BLZ	0.00
144	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.00
145	Fiji 斐济	FJI	0.00
146	Lebanon 黎巴嫩	LBN	0.00
147	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.00
148	Suriname 苏里南	SUR	0.00
149	Switzerland 瑞士	CHE	0.00
150	Armenia 亚美尼亚	ARM	0.00
151	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.00
152	Cabo Verde 佛得角	CPV	0.00
153	Cyprus 塞浦路斯	CYP	0.00
154	Dominica 多米尼克	DMA	0.00
155	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.00
156	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.00
157	Georgia 格鲁吉亚	GEO	0.00
158	Honduras 洪都拉斯	HND	0.00
159	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.00
160	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	0.00
161	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.00
162	Maldives 马尔代夫	MDV	0.00
163	Mauritius 毛里求斯	MUS	0.00
164	Moldova 摩尔多瓦	MDA	0.00
165	North Macedonia 北马其顿	MKD	0.00
166	Palau 帕劳	PLW	0.00
167	Panama 巴拿马	PAN	0.00
168	Samoa 萨摩亚	WSM	0.00
169	Seychelles 塞舌尔	SYC	0.00
170	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.00
171	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.00
172	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	0.00
173	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.00
174	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.00
175	Tonga 汤加	TON	0.00
176	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.00

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

数值越高表示该经济体能源部门逸散排放的氧化亚氮(N2O)排放量越大，意味着能源开采、加工、转化和输送过程中的无意泄漏更为严重。由于本指标采用IPCC AR5的GWP系数将N2O标准化为二氧化碳当量，数值反映的是能源系统特有的逸散排放规模而非个人行为。高排放通常与较大规模的化石能源消费、较高的石油精炼和天然气系统泄漏率、或能源设施的排放控制水平相对较低相关。但需注意该指标仅衡量能源部门逸散排放，高数值并不代表该经济体的N2O总排放或温室气体总排放居于高位，农业稻田和氮肥施用等活动产生的N2O通常远大于能源逸散排放。

数值较低通常意味着什么

数值越低表示能源部门逸散排放的N2O排放量越小，可能反映能源结构优化导致的化石能源消费下降、天然气替代煤炭带来的排放特征变化、能源设施排放控制技术的改进或统计报告方法的完善。然而排放数据下降也可能源于统计口径修订、方法学改进或基数修正等非经济因素驱动，并非一定代表实际减排成效的提升。在评估时应关注数据修订公告和统计方法说明，避免将统计调整误读为政策成效。

鍙ｅ緞闄愬埗

本指标仅覆盖能源部门逸散排放来源的N2O，不包括农业、工业生产过程或废弃物处理等其他重要N2O排放源，而农业是全球N2O排放的最大来源，直接比较本指标与N2O总排放数据会严重高估能源部门的实际贡献
各国在应用IPCC排放因子法时存在方法学差异，报告的完整性和数据质量参差不齐，跨国可比性存在显著局限，不宜简单进行国家间排名比较
数据修订可能导致历史时间序列出现非经济因素驱动的跳跃，2014年中国数据骤降部分反映统计口径变化而非实际减排，使用单一时期数据判断政策效果可能产生误导
AR5与AR6的GWP系数存在差异，使用不同评估报告数据时需确保口径一致性，混用不同版本数据可能影响趋势判断的准确性
逸散排放的测量不确定性较高，排放因子的地区适用性存在局限，能源结构的区域差异可能导致排放因子无法准确反映各国能源设施的实际排放特征
该指标为绝对排放量而非人均或强度指标，跨国比较需考虑经济规模、人口数量和发展阶段差异，单纯比较绝对值可能掩盖人均或强度指标的差异

使用建议

使用时必须明确标注本指标的覆盖范围为'能源部门逸散排放N2O'，避免将能源逸散排放数据等同于N2O总排放量或将能源部门误读为N2O排放的主要来源，农业才是全球N2O排放的最大贡献者
结合多年连续数据、其他来源排放数据（如农业N2O排放、工业过程排放）及政策实施时间线进行三角验证，关注数据修订公告和统计方法说明，避免将统计口径调整误读为实际减排成效
采用多维度指标体系进行综合评估，结合CO2、CH4等其他温室气体排放、人均排放、排放强度等指标全面判断，避免仅凭本指标评估中国或任何经济体的气候变化治理政策整体效果
在进行跨国比较时优先使用人均排放或排放强度指标，并结合发展阶段、能源资源禀赋和产业结构差异进行校正，单独使用绝对排放量排名可能扭曲实际政策含义
明确说明GWP系数的版本（AR5），若与其他采用AR6系数的数据混用应进行口径说明，不同评估报告间的系数差异可能影响结果的解释

常见错误用法

错误做法：直接将能源逸散N2O排放数据与中国在全球N2O总排放中的占比进行对比，得出中国是全球最大N2O排放国的结论

正确做法：明确本指标的覆盖范围仅限能源部门逸散排放，使用时应标注'本指标不含农业、工业过程等其他N2O排放源'，农业才是N2O最大来源

该误用会严重高估能源部门在中国N2O排放中的实际地位，忽视农业稻田和氮肥施用才是中国N2O排放的主要来源，可能导致政策资源配置偏差

错误做法：将能源逸散N2O排放量直接作为总N2O排放量使用，声称'中国的N2O排放位居世界前列'

正确做法：在使用前确认数据边界，明确标注为'能源部门逸散排放N2O'，如需总排放应使用综合指标如'N2O排放总量（所有温室气体）'

能源逸散排放仅为N2O来源的一部分，直接等同会导致排放规模被严重低估或高估，影响气候谈判和减排责任认定的准确性

错误做法：基于2010年代排放下降数据得出'中国已实现能源领域N2O绝对减排'的政策结论，未考虑统计口径变化

正确做法：结合多年连续数据、其他来源排放数据及政策实施时间线进行三角验证，关注数据修订公告和统计方法说明

统计方法改进可能造成数据非连续性跳跃，仅凭单一十年下降数据可能得出误导性结论，影响减排成效评估的客观性

错误做法：仅凭本指标评估中国气候变化治理政策的整体效果，将能源逸散N2O排放作为唯一或主要评价标准

正确做法：采用多维度指标体系，综合考虑CO2、CH4等其他温室气体排放、人均排放、排放强度及绝对排放量等多重维度

N2O仅是温室气体的一种，能源逸散排放又仅是N2O来源之一，以偏概全的评估方法会严重扭曲政策效果判断

实际应用场景

能源转型对温室气体排放结构影响的计量分析：研究中国能源结构从煤炭主导向清洁能源转型过程中，不同化石能源品种的消耗变化如何影响能源部门逸散N2O排放的绝对量和占比变化被解释变量采用对数均值迪氏指数法（LMDI）进行排放变化的因素分解，区分能源效率效应、能源结构效应和能源规模效应，将N2O排放作为因变量纳入分解框架
碳市场试点政策对能源企业N2O排放的控制效果评估：评估中国碳排放权交易试点政策是否有效降低了纳入企业的能源逸散N2O排放，分析政策实施组与对照组的差异被解释变量使用双重差分模型（DID），控制行业类型、企业规模、能源结构等协变量，处理政策内生性问题可考虑工具变量法或合成控制法
能源逸散N2O排放数据的稳健性检验与敏感性分析：在气候变化政策效果研究中，验证核心结论是否受到排放因子版本选择和数据来源差异的影响稳健性检验变量分别采用AR5和AR6的GWP系数计算替代被解释变量，使用不同来源的IPCC排放因子进行敏感性分析，检验结果一致性
国际技术溢出对发展中国家能源N2O排放效率的影响：分析国外环保技术研发存量、国际技术合作项目对东道国能源企业N2O排放强度的影响机制机制变量构建面板数据模型，引入技术溢出的调节变量，采用随机效应或固定效应模型，控制人力资本和制度质量等混淆因素