工业过程氧化亚氮（N2O）排放量

Nitrous oxide (N2O) emissions from Industrial Processes (Mt CO2e)

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

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265历史上有数据经济体

21%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 processes including IPCC 2006 codes 2.A.1 Cement production, 2.A.2 Lime production, 2.A.3 Glass Production, 2.A.4 Other Process Uses of Carbonates, 2.B Chemical Industry, 2.C Metal Industry, 2.D Non-Energy Products from Fuels and Solvent Use, 2.E Electronics Industry, 2.F Product Uses as Substitutes for Ozone Depleting Substances, 2.G Other Product Manufacture and Use and 5.A Indirect N2O emissions from the atmospheric deposition of nitrogen in NOx and NH3). 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：衡量氧化亚氮（N2O）年度排放量的指标，氧化亚氮是《京都议定书》规定的六种温室气体之一，排放源包括工业生产过程，涉及IPCC 2006代码中的2.A.1水泥生产、2.A.2石灰生产、2.A.3玻璃生产、2.A.4其他碳酸盐使用、2.B化学工业、2.C金属工业、2.D燃料和溶剂使用的非能源产品、2.E电子工业、2.F消耗臭氧层物质替代品使用、2.G其他产品制造和使用，以及5.A来自大气中氮氧化物（NOx）和氨（NH3）沉积的间接N2O排放。排放量使用政府间气候变化专门委员会第五次评估报告（AR5）的全球变暖潜能值（GWP）换算为二氧化碳当量（CO2e）。

数据口径与风险提示

本指标仅覆盖工业生产过程来源的N2O排放，不包括能源燃烧、农业、废弃物处理等其他排放源的贡献
数据按AR5的GWP值换算，不同评估报告的GWP系数存在差异，与AR4或AR6口径数据进行比较时需注意换算
各国报告方法学和质量保证程序存在差异，可能影响数据的可比性
N2O排放量级相对较小，在温室气体排放清单中的不确定性通常高于CO2
本指标为流量指标，反映年度新增排放，不体现存量累积
排放下降可能源于生产萎缩，也可能源于工艺改进或原料替代，需结合工业产值分析
世界合计值受主要排放国数据质量和报告时间影响，近两年数据可能因部分国家延迟提交而不完整

中国趋势

趋势解读

中国工业过程N2O排放在1970至2024年间总体呈增长态势，从21.35 Mt CO2e增至38.52 Mt CO2e，累计增幅约80%。然而这一增长并非线性，2007年前经历快速上升期并在当年达到峰值67.03 Mt CO2e，此后大幅回落至2009年的38.20 Mt CO2e，降幅超过40%。2010年后排放基本在35至38 Mt区间波动，未再现2000年代中期的峰值水平。这种宽幅波动可能反映了中国工业结构调整、特定高排放行业景气周期变化或统计口径调整，需结合工业产值和分行业排放数据进一步分析。

1970年排放21.35 Mt CO2e，2024年达38.52 Mt CO2e，首尾比为1.80倍
2007年录得历史峰值67.03 Mt CO2e，当年为全球最大单一来源
2009年降至38.20 Mt，为该时段最低值，与2007年峰值相差约29 Mt CO2e
2015年起排放基本持稳于35至37 Mt区间，近年维持在36至39 Mt区间
2023至2024年间增长2.72 Mt，扭转此前连续三年的窄幅波动
2007至2009年间的剧烈波动原因不明，可能涉及数据修订或方法学变更
工业过程N2O排放受化工、建材等行业景气度影响较大，短期波动不宜直接归因于减排政策
最大值出现在2007年，与全球金融危机时间节点不直接对应，但后续下降可能受到宏观经济影响

全球趋势

趋势解读

全球工业过程N2O排放在1970至2024年间呈现长期下降趋势，从401.19 Mt CO2e降至278.67 Mt CO2e，降幅约31%。历史峰值出现于1978年463.75 Mt CO2e，谷值出现于2009年258.94 Mt CO2e。1990年代初期至中期曾出现阶段性回升，此后恢复下降趋势。2009年后全球排放基本在260至280 Mt区间震荡，近三年呈现小幅回升态势至278.67 Mt CO2e。与中国先升后降再趋稳的模式不同，全球工业过程N2O排放呈现出更为持续和稳定的下降轨迹。

1970年排放401.19 Mt CO2e，2024年降至278.67 Mt CO2e，首尾比0.69倍
1978年达历史峰值463.75 Mt CO2e，此后波动下行
2009年降至谷值258.94 Mt CO2e，为1970年以来最低点
2010至2024年间基本在260至280 Mt区间波动，未再现1990年代前的峰值水平
2023至2024年间增长14.89 Mt，为近年较大年度增幅
全球合计值受各主要排放国报告质量和时效性影响，近两年数据可能不完整
发达经济体工业外迁可能导致其排放下降而他国排放上升，跨国比较需结合贸易结构
长期下降趋势可能反映产业转移、清洁生产工艺推广或报告边界变化，单一指标难以识别主导因素

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	1.3x	1.1x	中国增幅（1.25倍）略高于世界增幅（1.14倍），但两者均处于增长区间，可能反映这一时期全球工业化加速背景下，两类经济体工业活动同步扩张，差异相对有限。
1980-1989	1.0x	0.8x	中国降幅（0.96倍）小于世界降幅（0.82倍），中国表现为小幅下降而世界下降幅度更大。这一分化可能反映中国工业结构的特殊性——若中国当时以基础建材等N2O排放强度相对较低的行业为主，而世界同期发达国家正在进行更大幅度的结构性调整，则可能出现这种相对差异。需结合化工、冶金等细分行业数据验证。
1990-1999	1.4x	0.9x	中国增幅（1.37倍）明显高于世界降幅（0.93倍），呈现反向走势。这一阶段中国正处于工业化加速期，工业产值快速增长可能带动相关排放增加，而世界整体在环保压力下进行产业调整。需要关注1990年代中国化工、建材行业的扩张速度是否显著高于同期世界水平。
2000-2009	0.9x	0.8x	中国与世界的十年变化方向一致但幅度不同，中国下降幅度（0.91倍）小于世界（0.84倍）。中国在经历2000年代中期峰值后大幅回落，而世界下降相对平缓。这可能反映中国2007年前后存在集中性的产能调整或方法学变更，而世界主要排放国的工业结构已处于相对稳定状态。
2010-2019	1.0x	1.0x	中国基本持平（0.98倍）而世界小幅增长（1.02倍），出现阶段性逆转。这一阶段中国排放从高位回落并趋稳，世界则从2009年谷值逐步回升。可能意味着中国工业过程N2O排放已过快速扩张期，结构趋于稳定；而世界可能因新兴市场工业化推进而出现小幅反弹。
2020-2029	1.1x	1.1x	中国（1.08倍）和世界（1.06倍）均呈小幅增长，增速基本接近。当前十年尚在进行中，2020至2024年间数据显示增长主要来自2021年之后的回升。这可能反映疫情后工业活动恢复带来的排放回升，但目前数据覆盖期较短，趋势判断需待更多年份数据补充。

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	38.5
2	United States 美国	USA	33.9
3	Russian Federation 俄罗斯	RUS	23.4
4	India 印度	IND	17.6
5	Brazil 巴西	BRA	8.60
6	Australia 澳大利亚	AUS	6.82
7	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	6.50
8	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	6.37
9	Turkiye 土耳其	TUR	6.27
10	Indonesia 印度尼西亚	IDN	5.08
11	Poland 波兰	POL	4.66
12	Belgium 比利时	BEL	4.42
13	Germany 德国	DEU	4.36
14	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	3.98
15	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	3.59
16	Canada 加拿大	CAN	3.58
17	Zambia 赞比亚	ZMB	3.23
18	South Africa 南非	ZAF	2.92
19	Japan 日本	JPN	2.89
20	Ukraine 乌克兰	UKR	2.77
21	Angola 安哥拉	AGO	2.76
22	Korea, Rep. 韩国	KOR	2.68
23	Iraq 伊拉克	IRQ	2.67
24	Bolivia 玻利维亚	BOL	2.65
25	Mexico 墨西哥	MEX	2.54
26	United Kingdom 英国	GBR	2.52
27	France 法国	FRA	2.47
28	Thailand 泰国	THA	2.28
29	Sudan 苏丹	SDN	2.20
30	Viet Nam 越南	VNM	2.19
31	Spain 西班牙	ESP	2.14
32	Romania 罗马尼亚	ROU	2.09
33	Mozambique 莫桑比克	MOZ	1.98
34	Nigeria 尼日利亚	NGA	1.80
35	Algeria 阿尔及利亚	DZA	1.69
36	Malaysia 马来西亚	MYS	1.64
37	Pakistan 巴基斯坦	PAK	1.64
38	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	1.64
39	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	1.59
40	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	1.58
41	Central African Republic 中非共和国	CAF	1.53
42	Netherlands 荷兰	NLD	1.46
43	Italy 意大利	ITA	1.41
44	Lithuania 立陶宛	LTU	1.38
45	Yemen, Rep. 也门	YEM	1.37
46	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	1.26
47	Finland 芬兰	FIN	1.26
48	Norway 挪威	NOR	1.07
49	Philippines 菲律宾	PHL	1.07
50	Croatia 克罗地亚	HRV	1.06
51	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	1.06
52	Argentina 阿根廷	ARG	1.03
53	Czechia 捷克	CZE	1.01
54	Bangladesh 孟加拉国	BGD	0.99
55	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.94
56	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.91
57	Colombia 哥伦比亚	COL	0.89
58	Myanmar 缅甸	MMR	0.89
59	Chile 智利	CHL	0.89
60	Belarus 白俄罗斯	BLR	0.79
61	Israel 以色列	ISR	0.78
62	Georgia 格鲁吉亚	GEO	0.76
63	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.74
64	Sweden 瑞典	SWE	0.70
65	Uganda 乌干达	UGA	0.69
66	Greece 希腊	GRC	0.68
67	Kenya 肯尼亚	KEN	0.63
68	Peru 秘鲁	PER	0.56
69	Kuwait 科威特	KWT	0.54
70	Cuba 古巴	CUB	0.54
71	Ghana 加纳	GHA	0.53
72	Jordan 约旦	JOR	0.52
73	Tunisia 突尼斯	TUN	0.49
74	Nepal 尼泊尔	NPL	0.47
75	Austria 奥地利	AUT	0.46
76	Morocco 摩洛哥	MAR	0.45
77	Oman 阿曼	OMN	0.45
78	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.45
79	Cambodia 柬埔寨	KHM	0.43
80	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	0.41
81	Lao PDR 老挝	LAO	0.41
82	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.40
83	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	0.40
84	Portugal 葡萄牙	PRT	0.40
85	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	0.39
86	Guatemala 危地马拉	GTM	0.38
87	Mali 马里	MLI	0.37
88	Qatar 卡塔尔	QAT	0.36
89	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	0.35
90	Hungary 匈牙利	HUN	0.34
91	Libya 利比亚	LBY	0.34
92	Chad 乍得	TCD	0.33
93	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.32
94	Guinea 几内亚	GIN	0.32
95	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	0.31
96	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.30
97	Senegal 塞内加尔	SEN	0.29
98	Lebanon 黎巴嫩	LBN	0.29
99	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.28
100	Botswana 博茨瓦纳	BWA	0.28
101	Malawi 马拉维	MWI	0.28
102	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.26
103	New Zealand 新西兰	NZL	0.25
104	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	0.25
105	Honduras 洪都拉斯	HND	0.23
106	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.22
107	Bulgaria 保加利亚	BGR	0.20
108	Benin 贝宁	BEN	0.18
109	Haiti 海地	HTI	0.17
110	Switzerland 瑞士	CHE	0.17
111	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.17
112	Singapore 新加坡	SGP	0.15
113	Gabon 加蓬	GAB	0.15
114	Togo 多哥	TGO	0.15
115	Mongolia 蒙古	MNG	0.15
116	Denmark 丹麦	DNK	0.14
117	Bahrain 巴林	BHR	0.14
118	Guyana 圭亚那	GUY	0.14
119	Uruguay 乌拉圭	URY	0.13
120	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.13
121	Niger 尼日尔	NER	0.12
122	Rwanda 卢旺达	RWA	0.12
123	Ireland 爱尔兰	IRL	0.12
124	Liberia 利比里亚	LBR	0.12
125	Namibia 纳米比亚	NAM	0.11
126	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	0.11
127	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.10
128	Panama 巴拿马	PAN	0.10
129	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.09
130	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	0.09
131	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	0.09
132	Cyprus 塞浦路斯	CYP	0.08
133	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.08
134	Burundi 布隆迪	BDI	0.08
135	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.07
136	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.07
137	Jamaica 牙买加	JAM	0.05
138	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.05
139	Lesotho 莱索托	LSO	0.05
140	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.05
141	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.05
142	Moldova 摩尔多瓦	MDA	0.04
143	Mauritius 毛里求斯	MUS	0.04
144	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.04
145	Bhutan 不丹	BTN	0.04
146	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.04
147	Armenia 亚美尼亚	ARM	0.04
148	Latvia 拉脱维亚	LVA	0.04
149	Eritrea 厄立特里亚	ERI	0.03
150	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	0.03
151	Suriname 苏里南	SUR	0.03
152	Belize 伯利兹	BLZ	0.03
153	North Macedonia 北马其顿	MKD	0.03
154	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.02
155	Iceland 冰岛	ISL	0.02
156	Fiji 斐济	FJI	0.02
157	Bahamas, The 巴哈马	BHS	0.02
158	Brunei Darussalam 文莱	BRN	0.02
159	Maldives 马尔代夫	MDV	0.02
160	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.02
161	Djibouti 吉布提	DJI	0.02
162	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	0.01
163	Palau 帕劳	PLW	0.01
164	Comoros 科摩罗	COM	0.01
165	Seychelles 塞舌尔	SYC	0.01
166	Cabo Verde 佛得角	CPV	0.01
167	Malta 马耳他	MLT	0.01
168	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.01
169	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.01
170	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.01
171	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.00
172	Samoa 萨摩亚	WSM	0.00
173	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	0.00
174	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	0.00
175	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	0.00
176	Grenada 格林纳达	GRD	0.00
177	Tonga 汤加	TON	0.00
178	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.00
179	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	0.00
180	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.00
181	Dominica 多米尼克	DMA	0.00
182	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	0.00
183	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	0.00
184	Nauru 瑙鲁	NRU	0.00
185	Tuvalu 图瓦卢	TUV	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

排放量较高意味着工业活动中N2O产生环节的规模较大，或相关工艺的排放强度较高，可能对应化工、建材、电子制造等行业的产值或产量处于较高水平。

数值较低通常意味着什么

排放量较低可能反映工业结构向低排放方向调整、特定高排放行业萎缩、清洁生产工艺推广，或受环保政策约束较强。

鍙ｅ緞闄愬埗

本指标仅涵盖工业过程排放，不反映能源燃烧或其他来源的N2O排放，全口径评估需结合其他类别指标
不同国家的工业结构差异显著，直接比较绝对值容易忽略发展阶段和产业类型的差异
N2O的GWP值约为CO2的298倍（AR5），但其在大气中的寿命周期和运输过程与CO2不同，不宜简单线性叠加
排放量是流量指标，反映年度新增量而非累积存量，环境影响需考虑存量积累和衰减特性
统计数据可能存在报告边界差异，部分国家可能遗漏小规模工业活动或非正规部门的排放
十年变化倍数是期末与期初的比值，不代表年均变化率，也不反映中间年份的波动过程

使用建议

分析长期趋势时优先使用首尾比或年均变化率，避免被中间年份异常值过度影响
跨国比较时建议同时使用人均排放或单位工业产值排放等标准化指标，降低规模差异干扰
研究政策影响时需建立对照组，如选取产业结构相似的国家或地区，比较减排政策的边际效果
结合化工原料消耗、建材产量、电子产业产值等细分指标，识别N2O排放的行业来源结构
评估减排进展时区分结构性下降（如产业转型）和效率性下降（如技术改进），两类下降的可持续性不同
注意区分统计口径变化与实际排放变化，方法学修订可能导致数据出现非连续性
与其他温室气体指标联合分析，全面理解工业部门的整体排放特征和减排潜力

常见错误用法

错误做法：直接比较中国与美国的N2O工业过程排放绝对值，认为中国排放量约为美国的1.14倍，说明中国工业做得不好

正确做法：应先考察工业化程度和工业产值规模差异，再计算人均排放或单位工业产值排放等相对指标

绝对值比较忽略了经济规模、发展阶段和产业结构的基础差异，可能导致对实际表现的误判

错误做法：将2010年前后中国排放的下降简单归因于某项具体环保政策

正确做法：排放下降可能由多重因素促成，包括产业结构调整、方法学修订、经济周期波动等，需要结合多变量综合分析

单一指标难以识别因果机制，贸然归因可能导致政策效果的高估或低估

错误做法：将中国N2O工业过程排放的增加解读为工业化进程的失败

正确做法：应区分规模效应（产出增加导致排放增加）和强度效应（单位产出排放下降），结合排放强度指标判断

在工业化中期，排放增加可能是发展阶段特征，技术进步和结构调整的成效需要通过强度指标观察

错误做法：将世界排放的长期下降解读为全球变暖问题已得到解决

正确做法：应综合考虑所有温室气体类别和其他排放源，即使N2O工业过程排放下降，能源燃烧产生的CO2等其他气体可能仍在增长

温室气体减排需要全口径统筹，单一指标的改善不等于整体问题解决

实际应用场景

中国工业N2O排放的驱动因素分解：研究中国工业过程N2O排放为何在2007年达到峰值后大幅回落，以及近年来为何维持在35至38 Mt区间被解释变量可采用对数平均迪氏指数分解法（LMDI），将排放变化分解为规模效应、结构效应和强度效应，结合工业产值、化工原料消耗、建材产量等指标进行分析
中欧工业温室气体减排路径比较：比较中国与欧盟主要工业国在工业过程N2O排放控制方面的绩效差异及其成因被解释变量或比较对象选取发展阶段和产业结构相似的国家作为对照，使用双重差分或合成控制法，控制经济周期和贸易结构因素后评估政策效应
N2O工业过程排放与化工产业发展的协同效应：分析化工行业扩张与N2O工业过程排放之间的关系，评估清洁生产工艺推广的减排潜力被解释变量或机制变量结合化工产业产值、原料消耗结构、末端治理设施覆盖率等指标，检验产业结构与技术进步对排放的独立和交互影响
世界工业过程N2O排放长期下降的结构性因素：解释为何全球工业过程N2O排放从1978年峰值下降约40%，识别主导因素被解释变量可利用面板数据模型，纳入工业化程度、服务业占比、环保法规强度等变量，分析发达经济体产业外迁与排放下降的关系
排放交易机制对工业N2O减排的效果评估：评估中国碳排放权交易市场等政策工具对工业过程N2O排放的边际影响被解释变量或稳健性检验变量利用政策实施前后的准实验设计，比较受政策约束行业与对照行业的排放变化轨迹，区分政策效应与经济周期效应