工业燃烧（能源）氧化亚氮（N2O）排放量

Nitrous oxide (N2O) emissions from Industrial Combustion (Energy) (Mt CO2e)

下载数据

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

2024最新有效年份

181最新年份有值国家

265历史上有数据经济体

24%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 industrial combustion (subsector of the energy sector) including IPCC 2006 code 1.A.2 Manufacturing Industries and Construction. 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：年度氧化亚氮（N2O）排放量的度量，N2O是《京都议定书》六种温室气体之一，排放源为工业燃烧（能源部门的子部门），涵盖IPCC 2006代码1.A.2制造业和建筑业。该度量采用政府间气候变化专门委员会第五次评估报告（AR5）的全球升温潜能值（GWP）系数，将排放量折算为二氧化碳当量。

数据口径与风险提示

本指标仅覆盖能源部门中工业燃烧子部门的排放，不包括工业过程排放（如化工反应副产物）；若需全貌应结合工业过程氧化亚氮排放指标综合分析。
氧化亚氮的全球变暖潜能值（GWP）在IPCC不同评估报告间存在差异，AR5与AR6的折算系数不同，跨数据库对比时需确保口径一致。
氧化亚氮主要来自高温燃烧过程，年际数据受工艺波动、设备启停和工况变化影响较大，短期波动不一定反映结构性变化。
不同国家工业结构差异显著：以重化工为主的经济体与以轻工业为主的经济体，即使总排放量相近，单位工业产值的氧化亚氮排放也可能相差较大，横向比较时需注意行业结构因素。
本指标以百万吨二氧化碳当量呈现，数值大小受工业规模影响，不能直接等同于环境绩效好坏。
世界银行数据更新可能滞后于各国官方排放清单，实际数据应以各国提交至UNFCCC的国家报告为准。

中国趋势

趋势解读

中国工业燃烧氧化亚氮排放在1970-2009年间经历了显著增长，最新值（2024年）为5.73百万吨二氧化碳当量，约为1970年水平的3.75倍。排放量在2012年达到峰值9.84百万吨二氧化碳当量后持续下降，2012-2024年间累计减少约4.11百万吨二氧化碳当量。值得注意的是，2023-2024年中国排放略有回升（+0.59百万吨），而同期全球排放继续上升，这一背离可能反映了中国工业结构和能源结构在特定领域的阶段性变化。由于氧化亚氮主要源于高温燃烧过程，排放量受工艺类型、燃烧效率等因素影响较大，年度波动不一定代表结构性转变。

1970年排放1.53百万吨二氧化碳当量，2024年升至5.73百万吨，增长约4.20百万吨
2012年达到历史峰值9.84百万吨二氧化碳当量
2012-2024年累计下降约4.11百万吨二氧化碳当量
2023-2024年小幅回升0.59百万吨，逆转此前连续下降趋势
氧化亚氮排放受工艺特性、设备运行状态和燃烧效率影响，年际波动可能较大，不宜将单一年份变化解读为趋势性转变
中国工业结构转型、能源政策调整和技术升级都可能对排放产生非线性影响

全球趋势

趋势解读

全球工业燃烧氧化亚氮排放在1970-2024年间从13.15百万吨二氧化碳当量增至25.81百万吨，增长约96%，增速明显低于中国。全球排放在2000年代经历了较明显的增长（增长1.43倍），2010年代基本持平（仅下降2%），近年来呈恢复性增长趋势（2023-2024年上升1.26百万吨）。与中国数据对比来看，2010年代以来中国排放持续下降而全球基本持平甚至回升，这一分化可能意味着全球工业增长的重心正在向其他发展中国家转移，或者中国在特定高排放工业领域的能效提升和结构转型走在全球前列。

1970年排放13.15百万吨二氧化碳当量，2024年升至25.81百万吨，增长约12.66百万吨
2014年达到历史峰值26.13百万吨二氧化碳当量
2014-2019年基本在24.5-26.1百万吨区间波动
2023-2024年继续上升1.26百万吨
全球加总数据受不同国家统计口径、排放因子取值和修正方法差异影响，跨国比较时需考虑数据质量差异
工业氧化亚氮排放与全球产业结构变化、能效政策和燃料替代等因素相关，短期波动解读需谨慎

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	1.6x	1.1x	中国增长约1.60倍而全球增长约1.10倍，可能反映了中国改革开放初期工业化加速，其工业扩张速度显著快于全球平均水平；但当时中国基数较低，倍数效应更为显著。
1980-1989	1.3x	1.0x	中国增长约1.29倍而全球几乎零增长（1.00倍），可能反映了中国在改革开放深化期持续推进工业化建设，而全球工业能效改善和产业转移导致排放增速放缓。
1990-1999	1.1x	1.1x	中国增长约1.11倍而全球增长约1.12倍，两者趋于同步，可能意味着中国工业化逐步融入全球体系，增长节奏与全球工业扩张的同步性增强。
2000-2009	2.8x	1.4x	中国增长约2.80倍而全球增长约1.43倍，差距显著扩大，可能反映了中国加入全球贸易体系后制造业大幅扩张，但也可能与中国在此阶段能源结构优化和燃烧技术升级相对滞后于产出增长有关。
2010-2019	0.7x	1.0x	中国下降约31%（0.69倍）而全球仅下降约2%（0.98倍），差距极为悬殊，可能反映了中国工业结构转型和环保政策力度显著强于全球其他地区，或者中国在工业过程排放控制技术上取得了较快进展，需要结合工业产值和能效数据进行验证。
2020-2029	0.9x	1.1x	中国进一步下降约9%（0.91倍）而全球上升约5%（1.05倍），两者走势完全相反，可能意味着中国在疫情后减排政策持续发力，而全球其他地区的工业扩张仍在继续，需要结合全球工业产出和贸易结构数据进行深入分析。

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	India 印度	IND	5.84
2	China 中国	CHN	5.73
3	Brazil 巴西	BRA	2.43
4	United States 美国	USA	2.00
5	Indonesia 印度尼西亚	IDN	1.01
6	Viet Nam 越南	VNM	0.68
7	Russian Federation 俄罗斯	RUS	0.66
8	Thailand 泰国	THA	0.50
9	Japan 日本	JPN	0.44
10	Pakistan 巴基斯坦	PAK	0.33
11	Canada 加拿大	CAN	0.32
12	Germany 德国	DEU	0.28
13	Sweden 瑞典	SWE	0.27
14	South Africa 南非	ZAF	0.25
15	Australia 澳大利亚	AUS	0.23
16	Nigeria 尼日利亚	NGA	0.21
17	Korea, Rep. 韩国	KOR	0.20
18	Turkiye 土耳其	TUR	0.20
19	Finland 芬兰	FIN	0.19
20	Uganda 乌干达	UGA	0.17
21	Mexico 墨西哥	MEX	0.16
22	Poland 波兰	POL	0.14
23	Spain 西班牙	ESP	0.14
24	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	0.13
25	France 法国	FRA	0.13
26	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	0.13
27	Gabon 加蓬	GAB	0.12
28	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	0.12
29	Chile 智利	CHL	0.12
30	United Kingdom 英国	GBR	0.10
31	Philippines 菲律宾	PHL	0.10
32	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.09
33	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	0.09
34	Colombia 哥伦比亚	COL	0.09
35	Austria 奥地利	AUT	0.08
36	Nepal 尼泊尔	NPL	0.08
37	Uruguay 乌拉圭	URY	0.08
38	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	0.07
39	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.07
40	Italy 意大利	ITA	0.07
41	Cambodia 柬埔寨	KHM	0.07
42	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.06
43	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	0.06
44	Portugal 葡萄牙	PRT	0.06
45	Argentina 阿根廷	ARG	0.05
46	Belgium 比利时	BEL	0.05
47	Bangladesh 孟加拉国	BGD	0.05
48	Czechia 捷克	CZE	0.04
49	Bolivia 玻利维亚	BOL	0.04
50	Cuba 古巴	CUB	0.04
51	Sudan 苏丹	SDN	0.04
52	Zambia 赞比亚	ZMB	0.04
53	Peru 秘鲁	PER	0.04
54	Malaysia 马来西亚	MYS	0.04
55	Kenya 肯尼亚	KEN	0.03
56	Romania 罗马尼亚	ROU	0.03
57	Norway 挪威	NOR	0.03
58	New Zealand 新西兰	NZL	0.03
59	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	0.03
60	Switzerland 瑞士	CHE	0.03
61	Myanmar 缅甸	MMR	0.03
62	Latvia 拉脱维亚	LVA	0.03
63	Iraq 伊拉克	IRQ	0.02
64	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	0.02
65	Ukraine 乌克兰	UKR	0.02
66	Hungary 匈牙利	HUN	0.02
67	Qatar 卡塔尔	QAT	0.02
68	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.02
69	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.02
70	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	0.02
71	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.02
72	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.02
73	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.02
74	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.02
75	Bulgaria 保加利亚	BGR	0.02
76	Ghana 加纳	GHA	0.02
77	Netherlands 荷兰	NLD	0.02
78	Morocco 摩洛哥	MAR	0.02
79	Mozambique 莫桑比克	MOZ	0.02
80	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	0.01
81	Ireland 爱尔兰	IRL	0.01
82	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.01
83	Belarus 白俄罗斯	BLR	0.01
84	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.01
85	Singapore 新加坡	SGP	0.01
86	Malawi 马拉维	MWI	0.01
87	Denmark 丹麦	DNK	0.01
88	Algeria 阿尔及利亚	DZA	0.01
89	Honduras 洪都拉斯	HND	0.01
90	Greece 希腊	GRC	0.01
91	Lao PDR 老挝	LAO	0.01
92	Kuwait 科威特	KWT	0.01
93	Jordan 约旦	JOR	0.01
94	Oman 阿曼	OMN	0.01
95	Angola 安哥拉	AGO	0.01
96	Panama 巴拿马	PAN	0.01
97	Lithuania 立陶宛	LTU	0.01
98	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.01
99	Croatia 克罗地亚	HRV	0.01
100	Guatemala 危地马拉	GTM	0.01
101	Tunisia 突尼斯	TUN	0.01
102	Rwanda 卢旺达	RWA	0.01
103	Mongolia 蒙古	MNG	0.01
104	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.01
105	Haiti 海地	HTI	0.01
106	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.01
107	Jamaica 牙买加	JAM	0.00
108	Cyprus 塞浦路斯	CYP	0.00
109	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.00
110	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	0.00
111	Israel 以色列	ISR	0.00
112	Bhutan 不丹	BTN	0.00
113	Guyana 圭亚那	GUY	0.00
114	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.00
115	Georgia 格鲁吉亚	GEO	0.00
116	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	0.00
117	Lebanon 黎巴嫩	LBN	0.00
118	Yemen, Rep. 也门	YEM	0.00
119	Senegal 塞内加尔	SEN	0.00
120	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	0.00
121	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	0.00
122	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.00
123	Libya 利比亚	LBY	0.00
124	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.00
125	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	0.00
126	Belize 伯利兹	BLZ	0.00
127	Benin 贝宁	BEN	0.00
128	Guinea 几内亚	GIN	0.00
129	Fiji 斐济	FJI	0.00
130	Mali 马里	MLI	0.00
131	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	0.00
132	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.00
133	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.00
134	Namibia 纳米比亚	NAM	0.00
135	Chad 乍得	TCD	0.00
136	Botswana 博茨瓦纳	BWA	0.00
137	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	0.00
138	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.00
139	Togo 多哥	TGO	0.00
140	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	0.00
141	Mauritius 毛里求斯	MUS	0.00
142	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	0.00
143	North Macedonia 北马其顿	MKD	0.00
144	Liberia 利比里亚	LBR	0.00
145	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.00
146	Bahrain 巴林	BHR	0.00
147	Brunei Darussalam 文莱	BRN	0.00
148	Burundi 布隆迪	BDI	0.00
149	Central African Republic 中非共和国	CAF	0.00
150	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	0.00
151	Niger 尼日尔	NER	0.00
152	Bahamas, The 巴哈马	BHS	0.00
153	Lesotho 莱索托	LSO	0.00
154	Maldives 马尔代夫	MDV	0.00
155	Armenia 亚美尼亚	ARM	0.00
156	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.00
157	Moldova 摩尔多瓦	MDA	0.00
158	Suriname 苏里南	SUR	0.00
159	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.00
160	Cabo Verde 佛得角	CPV	0.00
161	Comoros 科摩罗	COM	0.00
162	Djibouti 吉布提	DJI	0.00
163	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.00
164	Palau 帕劳	PLW	0.00
165	Seychelles 塞舌尔	SYC	0.00
166	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.00
167	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.00
168	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	0.00
169	Dominica 多米尼克	DMA	0.00
170	Eritrea 厄立特里亚	ERI	0.00
171	Iceland 冰岛	ISL	0.00
172	Malta 马耳他	MLT	0.00
173	Samoa 萨摩亚	WSM	0.00
174	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	0.00
175	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.00
176	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.00
177	Grenada 格林纳达	GRD	0.00
178	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.00
179	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	0.00
180	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	0.00
181	Tonga 汤加	TON	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

工业燃烧氧化亚氮排放量较高，通常意味着工业活动规模较大（尤其是重化工业、制造业和建筑业）、化石燃料燃烧量大或燃烧工艺产生较多氧化亚氮，但也可能反映燃烧效率较低或高温工艺占比较高。

数值较低通常意味着什么

排放量较低，通常对应工业活动规模较小、能源结构偏向清洁燃料、燃烧效率较高或高温工业过程占比较低，但也可能与统计覆盖率或数据完整性有关。

鍙ｅ緞闄愬埗

本指标仅涵盖能源部门中工业燃烧子部门，不包括工业过程中的氧化亚氮排放，分析全工业排放需结合工业过程排放指标
氧化亚氮排放受工艺类型、设备工况和燃烧温度影响较大，不同工业结构的国家直接可比性有限
以二氧化碳当量呈现，但不同温室气体的减排难度和成本差异较大，不能将排放量简单等同于减排优先级
数据更新频率和各国提交时滞可能影响最新年份数据的准确性和时效性
跨国比较时需考虑各国统计方法、排放因子取值和数据质量差异

使用建议

分析长期趋势而非单一年份数据，以识别结构性变化
结合工业产值和能源消费总量等变量，区分规模效应与强度效应
与工业过程氧化亚氮排放、二氧化碳排放等指标联合使用，构建更完整的排放图景
结合能效指标和清洁能源使用比例，评估减排潜力
在跨国家比较时考虑工业化阶段和工业结构的差异，必要时进行归一化处理

常见错误用法

错误做法：用该指标评估一个国家的整体温室气体排放表现

正确做法：使用涵盖所有排放源和所有温室气体的总排放指标

本指标仅覆盖能源部门中工业燃烧子部门的氧化亚氮排放，仅占全部温室气体排放的很小一部分，不能代表总体排放情况

错误做法：将中国的氧化亚氮排放量与工业化程度较低的非洲国家直接比较以评判环境绩效

正确做法：在相同工业化阶段或相同工业结构的国家之间进行比较

不同国家的工业结构差异显著，重化工业为主的经济体与以服务业为主的经济体排放水平不可比，直接比较会产生误导性结论

错误做法：将二氧化碳当量数值直接相加得到总体温室效应强度

正确做法：结合IPCC AR6 GWP系数重新计算，或明确说明基于AR5系数

AR5与AR6的全球变暖潜能值不同，不同评估报告口径下的二氧化碳当量不能直接混用

错误做法：用该指标的高低推断能源转型政策成效

正确做法：结合能源结构、GDP能耗强度和工业产出等指标综合评估

排放量受工业规模影响，在经济快速增长期即使能效大幅改善，排放量也可能上升，单独使用该指标无法准确评估政策效果

实际应用场景

中国工业减排路径分析：研究2012年后中国工业燃烧氧化亚氮排放持续下降的驱动因素被解释变量（结果）结合工业产值结构变化、能效投资数据和环保政策实施时间节点，采用断点回归或双重差分方法识别政策效应，同时控制经济周期因素
全球工业排放结构演变：分析2000年代以来全球工业燃烧氧化亚氮排放增长重心的区域转移比较变量与主要工业国的工业产出、贸易结构和能源消费数据进行联合回归，识别产业转移与排放格局变化的关系
排放因子估算模型构建：利用不同国家的排放数据估算工业燃烧氧化亚氮的排放因子机制变量控制工业产出和能源投入后，利用面板数据模型估算各国的隐含排放因子，识别技术进步和燃料替代的影响
气候政策协同效应评估：评估减排政策对不同温室气体的协同或权衡效应稳健性检验变量将氧化亚氮排放变化与二氧化碳、甲烷等其他温室气体排放变化进行关联分析，检验政策的跨气体效果一致性