废物排放的氧化亚氮 (N2O)（百万吨二氧化碳当量）

Nitrous oxide (N2O) emissions from Waste (Mt CO2e)

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

2024最新有效年份

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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 the waste sector. This includes emissions from solid waste (IPCC 2006 codes 4.A Solid Waste Disposal, 4.B Biological Treatment of Solid Waste, 4.C Incineration and Open Burning of Waste) and wastewater treatment (IPCC 2006 code 4.D Wastewater Treatment and Discharge). 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：衡量废物部门每年排放的氧化亚氮 (N2O)（《京都议定书》六种温室气体之一）的指标。涵盖固体废物（IPCC 2006 代码 4.A 固体废物处置、4.B 固体废物的生物处理、4.C 废物焚烧和露天燃烧）以及废水处理（IPCC 2006 代码 4.D 废水处理和排放）产生的排放。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）的全球变暖潜能值（GWP）系数，将排放量折算为二氧化碳当量值。

数据口径与风险提示

本指标仅涵盖废物部门，不包括能源活动、工业过程或农业产生的氧化亚氮排放
数值基于 IPCC 2006 指南编制，各国数据可用性和报告质量可能存在差异
使用 AR5 GWP 系数将 N2O 折算为 CO2e，GWP 值可能随评估报告更新而变化
该指标为现存量绝对值，未剔除人口规模、城镇化水平等分母差异
中国是该指标全球绝对排放量最大的国家，但高数值不一定意味着减排效率低，需结合人均或强度指标判断
跨期比较受统计口径调整、数据修订和报告范围变化的影响
数据覆盖范围可能因各国提交频率和修订政策而存在不同时段的缺口

中国趋势

趋势解读

中国废物部门氧化亚氮排放在 1970 年为 6.92 百万吨 CO2e，到 2024 年已升至 31.69 百万吨 CO2e，绝对值增加了约 24.77 百万吨 CO2e，1970—2024 年累计增长约 4.58 倍，年内高点出现在 2024 年。从 1970 年到 2000 年代初，排放量呈逐步上升态势；2000 年代中期至 2010 年代初，增势相对平稳，部分年份出现小幅波动；2014 年起重新回到持续增长通道，近五年累计增加约 1.89 百万吨 CO2e。趋势反映了城镇人口规模扩大、废物产生量增加以及废物管理方式演变之间的复杂互动，需要结合城镇化率和废物处理率等变量进一步验证驱动因素。

1970 年中国废物 N2O 排放为 6.92 百万吨 CO2e，2024 年升至 31.69 百万吨 CO2e，为数据范围内最高值
1970—2024 年共包含 55 个年度观测点，最小值出现在 1970 年，最大值出现在 2024 年
从 2019 年至 2024 年累计增加约 1.89 百万吨 CO2e
全期最新值为期初值的约 4.58 倍
该指标为绝对排放量，未剔除人口或经济规模的差异，直接比较不同发展阶段的国家时需谨慎
排放增长可能与城镇化推进、废物产生总量增加有关，也可能受统计口径和数据质量变化影响
不宜将持续上升的绝对数值直接解读为环境管理失效，需结合废物处理设施普及率和循环利用率等指标综合判断
趋势分析仅为历史数据描述，因果推断需要引入其他解释变量进行验证

全球趋势

趋势解读

全球废物部门氧化亚氮排放在 1970 年为 43.55 百万吨 CO2e，到 2024 年升至 137.84 百万吨 CO2e，累计增长约 3.17 倍，绝对值增加了约 94.29 百万吨 CO2e，年内高点同样出现在 2024 年。从 1970 年代到 1990 年代中期，增势相对平缓；1990 年代后期至 2008 年增速略有加快；2009 年受全球金融危机后经济活动波动影响出现短暂跃升；此后恢复平稳增长，近五年累计增加约 7.76 百万吨 CO2e。全球增长反映了世界各国城镇化进程和废物产生量普遍增加的大背景，同时受各地区废物管理能力提升速度差异的调节。

1970 年全球废物 N2O 排放为 43.55 百万吨 CO2e，2024 年升至 137.84 百万吨 CO2e，为数据范围内最高值
1970—2024 年共包含 55 个年度观测点，最小值出现在 1970 年，最大值出现在 2024 年
从 2019 年至 2024 年累计增加约 7.76 百万吨 CO2e
全期最新值为期初值的约 3.17 倍
该指标为全球汇总绝对值，未按人口或 GDP 标准化，不同地区的增长贡献权重差异无法直接识别
全球数据受各参与国报告覆盖率和数据修订的影响，跨期趋势可能存在统计口径不一致的问题
不宜将绝对排放量的全球增长简单解读为各国废物管理水平下降，需考虑报告体系完善导致的发现效应
趋势分析仅呈现历史轨迹，政策含义的提炼需要结合各国废物管理政策和法规演变进行因果推断

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	1.2x	该十年中国废物 N2O 排放为期初值的约 1.34 倍，世界约为 1.21 倍。中国增幅高出约 0.13 个倍数点，可能意味着在相同时间窗口内，中国城镇化起步带来的废物增量增速快于全球平均水平，但这种差异也可能与报告覆盖范围和统计口径差异有关，需要结合中国城镇人口增长率进行验证。
1980-1989	1.3x	1.2x	该十年中国废物 N2O 排放增长倍数为 1.34 倍，世界为 1.24 倍，两者差异已缩小至约 0.10 个倍数点。中国增速仍高于世界，但差距较前十年有所收窄，可能反映了中国废物管理体系的初步建立开始对冲城镇化带来的增量，也可能部分源于基数效应——随着绝对值扩大，同等绝对增量对应的倍数增幅趋于下降。
1990-1999	1.4x	1.3x	该十年中国增长 1.40 倍，世界增长 1.25 倍，差距再度扩大至约 0.15 个倍数点。这一阶段中国倍数升高，可能意味着快速城镇化阶段的废物产生量增速显著超过全球均速；但也可能反映了中国数据报告覆盖范围的扩展使得更多废物排放被纳入统计，需要结合同期废物产量统计和口径变化信息进行核实。
2000-2009	1.2x	1.2x	该十年中国增长 1.22 倍，世界增长 1.21 倍，两者趋于接近，差距缩小至约 0.01 个倍数点。中国增速下降可能与废物填埋场和厌氧处理设施覆盖率提升有关，也可能受经济结构调整导致废物产生强度变化的影响；但也需注意该阶段基数已处于较高水平，同等绝对增量对应的倍数自然趋于收敛。
2010-2019	1.2x	1.2x	该十年中国增长 1.22 倍，世界增长 1.20 倍，趋势基本一致，差距稳定在约 0.02 个倍数点。中国增速微幅领先，可能反映了中国城镇化和消费水平提升持续产生额外的废物排放压力；同时也意味着中国在废物减排方面的进展与全球整体水平相近，尚不足以实现倍数的显著分化。
2020-2029	1.1x	1.1x	该十年中国增长 1.06 倍，世界增长 1.06 倍，两者几乎完全同步，差距收窄至约 0.004 个倍数点。倍数的趋同可能意味着废物管理的技术进步和法规完善在中国和全球范围内同步发挥抑制效应，也可能反映了两者均面临相似的废物产生基数——基数越大，维持相同绝对增量所需的倍数越小。

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	31.7
2	India 印度	IND	18.9
3	United States 美国	USA	9.94
4	Brazil 巴西	BRA	3.82
5	Indonesia 印度尼西亚	IDN	3.79
6	Russian Federation 俄罗斯	RUS	3.08
7	Pakistan 巴基斯坦	PAK	2.62
8	Japan 日本	JPN	2.47
9	Mexico 墨西哥	MEX	2.41
10	Germany 德国	DEU	2.25
11	Nigeria 尼日利亚	NGA	2.20
12	United Kingdom 英国	GBR	2.03
13	Bangladesh 孟加拉国	BGD	2.03
14	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	1.90
15	France 法国	FRA	1.85
16	Turkiye 土耳其	TUR	1.73
17	Viet Nam 越南	VNM	1.72
18	Colombia 哥伦比亚	COL	1.67
19	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	1.63
20	Spain 西班牙	ESP	1.54
21	Philippines 菲律宾	PHL	1.52
22	Italy 意大利	ITA	1.37
23	Canada 加拿大	CAN	1.35
24	Korea, Rep. 韩国	KOR	1.25
25	Iran, Islamic Rep. 伊朗	IRN	1.19
26	Australia 澳大利亚	AUS	1.03
27	Argentina 阿根廷	ARG	0.97
28	Thailand 泰国	THA	0.92
29	Poland 波兰	POL	0.91
30	South Africa 南非	ZAF	0.85
31	Sudan 苏丹	SDN	0.78
32	Algeria 阿尔及利亚	DZA	0.73
33	Myanmar 缅甸	MMR	0.70
34	Tanzania 坦桑尼亚	TZA	0.68
35	Ukraine 乌克兰	UKR	0.64
36	Morocco 摩洛哥	MAR	0.64
37	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	0.63
38	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	0.60
39	Netherlands 荷兰	NLD	0.57
40	Iraq 伊拉克	IRQ	0.55
41	Malaysia 马来西亚	MYS	0.55
42	Peru 秘鲁	PER	0.53
43	Kenya 肯尼亚	KEN	0.52
44	Congo, Dem. Rep. 刚果（金）	COD	0.49
45	Uganda 乌干达	UGA	0.47
46	Nepal 尼泊尔	NPL	0.45
47	Afghanistan 阿富汗	AFG	0.42
48	Niger 尼日尔	NER	0.41
49	Ghana 加纳	GHA	0.39
50	Israel 以色列	ISR	0.39
51	Chile 智利	CHL	0.39
52	Venezuela, RB 委内瑞拉	VEN	0.38
53	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	0.38
54	Burkina Faso 布基纳法索	BFA	0.38
55	Romania 罗马尼亚	ROU	0.37
56	Cameroon 喀麦隆	CMR	0.34
57	Yemen, Rep. 也门	YEM	0.33
58	Cote d'Ivoire 科特迪瓦	CIV	0.33
59	Belgium 比利时	BEL	0.33
60	Senegal 塞内加尔	SEN	0.32
61	Angola 安哥拉	AGO	0.29
62	Mali 马里	MLI	0.29
63	Mozambique 莫桑比克	MOZ	0.28
64	Portugal 葡萄牙	PRT	0.27
65	Czechia 捷克	CZE	0.26
66	Syrian Arab Republic 叙利亚	SYR	0.25
67	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	0.25
68	Austria 奥地利	AUT	0.25
69	Malawi 马拉维	MWI	0.25
70	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	0.24
71	Guatemala 危地马拉	GTM	0.23
72	Chad 乍得	TCD	0.23
73	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	0.22
74	Ecuador 厄瓜多尔	ECU	0.22
75	Tunisia 突尼斯	TUN	0.22
76	Belarus 白俄罗斯	BLR	0.21
77	Sweden 瑞典	SWE	0.21
78	Denmark 丹麦	DNK	0.20
79	Madagascar 马达加斯加	MDG	0.20
80	Greece 希腊	GRC	0.20
81	Finland 芬兰	FIN	0.19
82	Hungary 匈牙利	HUN	0.19
83	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	0.19
84	Cambodia 柬埔寨	KHM	0.18
85	Switzerland 瑞士	CHE	0.18
86	Azerbaijan 阿塞拜疆	AZE	0.18
87	Cuba 古巴	CUB	0.17
88	Dominican Republic 多米尼加共和国	DOM	0.17
89	Benin 贝宁	BEN	0.16
90	Bolivia 玻利维亚	BOL	0.16
91	Zambia 赞比亚	ZMB	0.16
92	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	0.15
93	Guinea 几内亚	GIN	0.15
94	Tajikistan 塔吉克斯坦	TJK	0.15
95	Ireland 爱尔兰	IRL	0.14
96	New Zealand 新西兰	NZL	0.14
97	Norway 挪威	NOR	0.14
98	Rwanda 卢旺达	RWA	0.13
99	Jordan 约旦	JOR	0.13
100	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	0.12
101	Libya 利比亚	LBY	0.12
102	Honduras 洪都拉斯	HND	0.11
103	Bulgaria 保加利亚	BGR	0.11
104	Turkmenistan 土库曼斯坦	TKM	0.10
105	Lao PDR 老挝	LAO	0.10
106	Kyrgyz Republic 吉尔吉斯斯坦	KGZ	0.10
107	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	0.10
108	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	0.10
109	Lebanon 黎巴嫩	LBN	0.10
110	Papua New Guinea 巴布亚新几内亚	PNG	0.10
111	Paraguay 巴拉圭	PRY	0.09
112	Singapore 新加坡	SGP	0.09
113	Burundi 布隆迪	BDI	0.09
114	Croatia 克罗地亚	HRV	0.09
115	Haiti 海地	HTI	0.09
116	Kuwait 科威特	KWT	0.09
117	Lithuania 立陶宛	LTU	0.09
118	Oman 阿曼	OMN	0.09
119	North Macedonia 北马其顿	MKD	0.09
120	Togo 多哥	TGO	0.09
121	Nicaragua 尼加拉瓜	NIC	0.08
122	Qatar 卡塔尔	QAT	0.08
123	Costa Rica 哥斯达黎加	CRI	0.08
124	Sierra Leone 塞拉利昂	SLE	0.08
125	Mongolia 蒙古	MNG	0.08
126	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	0.08
127	Panama 巴拿马	PAN	0.07
128	Uruguay 乌拉圭	URY	0.06
129	Georgia 格鲁吉亚	GEO	0.06
130	Congo, Rep. 刚果（布）	COG	0.06
131	Eritrea 厄立特里亚	ERI	0.06
132	Moldova 摩尔多瓦	MDA	0.06
133	Central African Republic 中非共和国	CAF	0.06
134	Latvia 拉脱维亚	LVA	0.06
135	Armenia 亚美尼亚	ARM	0.05
136	Jamaica 牙买加	JAM	0.05
137	Slovenia 斯洛文尼亚	SVN	0.04
138	Liberia 利比里亚	LBR	0.04
139	Estonia 爱沙尼亚	EST	0.04
140	Gabon 加蓬	GAB	0.03
141	Namibia 纳米比亚	NAM	0.03
142	Bahrain 巴林	BHR	0.03
143	Cyprus 塞浦路斯	CYP	0.03
144	Botswana 博茨瓦纳	BWA	0.03
145	Gambia, The 冈比亚	GMB	0.02
146	Mauritius 毛里求斯	MUS	0.02
147	Lesotho 莱索托	LSO	0.02
148	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	0.02
149	Luxembourg 卢森堡	LUX	0.02
150	Belize 伯利兹	BLZ	0.02
151	Eswatini 斯威士兰	SWZ	0.02
152	Timor-Leste 东帝汶	TLS	0.02
153	Guyana 圭亚那	GUY	0.02
154	Fiji 斐济	FJI	0.01
155	Djibouti 吉布提	DJI	0.01
156	Equatorial Guinea 赤道几内亚	GNQ	0.01
157	Bhutan 不丹	BTN	0.01
158	Iceland 冰岛	ISL	0.01
159	Comoros 科摩罗	COM	0.01
160	Maldives 马尔代夫	MDV	0.01
161	Cabo Verde 佛得角	CPV	0.01
162	Suriname 苏里南	SUR	0.01
163	Malta 马耳他	MLT	0.01
164	Bahamas, The 巴哈马	BHS	0.01
165	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	0.01
166	Barbados 巴巴多斯	BRB	0.01
167	Vanuatu 瓦努阿图	VUT	0.00
168	Samoa 萨摩亚	WSM	0.00
169	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	0.00
170	Tonga 汤加	TON	0.00
171	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	0.00
172	St. Vincent and the Grenadines 圣文森特和格林纳丁斯	VCT	0.00
173	Seychelles 塞舌尔	SYC	0.00
174	Grenada 格林纳达	GRD	0.00
175	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.00
176	Antigua and Barbuda 安提瓜和巴布达	ATG	0.00
177	Micronesia, Fed. Sts. 密克罗尼西亚	FSM	0.00
178	Dominica 多米尼克	DMA	0.00
179	Marshall Islands 马绍尔群岛	MHL	0.00
180	St. Kitts and Nevis 圣基茨和尼维斯	KNA	0.00
181	Korea, Dem. People's Rep. 朝鲜	PRK	0.00
182	Brunei Darussalam 文莱	BRN	0.00
183	Palau 帕劳	PLW	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

废物部门氧化亚氮排放绝对量较高，意味着该国家或地区固体废物和废水处理过程中产生的温室气体排放规模较大，可能反映出城镇化水平高、人口密集或废物产生强度较大的现实特征，也可能与废物处理方式（如填埋比例偏高、厌氧处理比例偏低）有关。

数值较低通常意味着什么

数值较低可能意味着废物产生量相对较少、废物处理设施更为高效（如堆肥和回收利用率高），或者废物管理法规执行较为严格，也可能反映统计覆盖范围相对有限。

鍙ｅ緞闄愬埗

该指标为绝对值，无法直接比较发展阶段不同的国家，需结合人均或强度指标使用
仅覆盖废物来源，不反映能源、工业或农业等其他部门的 N2O 排放
数值受 IPCC 报告方法学版本影响，不同报告期的数据可能不完全可比
各国的报告覆盖率和数据质量存在差异，部分国家数据可能存在时滞或修订
使用 AR5 GWP 系数，如采用其他 GWP 版本则结果会有所不同
跨期比较需注意统计口径调整和数据修订可能导致的非连续性
该指标不包含 LULUCF（土地利用、土地利用变化和林业）影响

常见错误用法

错误做法：直接使用该指标的绝对值在不同国家之间进行排名或横向比较，得出某国减排绩效更差的结论

正确做法：应使用人均排放量、废物产生强度（单位GDP废物排放量）或废物回收利用率等标准化指标进行跨国比较

绝对排放量受人口规模、城镇化水平和废物产生总量影响，中国作为人口和废物产生大国，基数显著高于大多数国家，直接比较绝对值无法反映真实的排放效率和治理绩效差异

错误做法：将排放量的持续上升趋势直接解读为废物管理政策失效或环境治理失败的证据

正确做法：应结合同期废物处理设施覆盖率、废物回收利用率和统计口径扩展情况综合判断

绝对排放增长可能反映城镇化带来的废物增量、报告覆盖范围的扩大以及统计方法的完善，而非单纯的治理失效；部分增长可能是基数效应和监测能力提升的结果

错误做法：单独使用该指标对废物减排政策的因果效果进行回归分析，忽视遗漏变量偏误

正确做法：需要在回归模型中控制城镇化率、人口密度、GDP增长率和废物处理方式结构等变量，并进行稳健性检验

废物N2O排放受多重因素驱动，单变量分析无法剥离政策效应；不同发展阶段的国家具有系统性差异，需通过多变量模型或多期双重差分设计识别因果关系

错误做法：在不同报告期或不同数据来源之间混用包含AR5和AR6 GWP系数的N2O数据，直接计算变化率或增长率

正确做法：确保在同一分析中使用统一GWP版本的数据，或明确标注版本差异并进行系数转换后再比较

IPCC AR5与AR6对N2O的GWP系数存在差异（AR5为298，AR6为273），混用会导致跨期可比性和跨国可比性严重失真

错误做法：将中国的废物N2O排放绝对量与其他国家简单相除，得出两国之间的倍数关系并据此解读政策差距

正确做法：应首先进行人口标准化或强度标准化处理，再进行跨国比较，并说明标准化方法的依据

未标准化的倍数既反映排放效率差异，也反映规模和结构差异，混合效应使得政策解读缺乏针对性，容易产生误导性结论

实际应用场景

城镇化对废物部门温室气体排放的影响机制研究：分析中国城镇化进程中废物产生量增加与N2O排放增长的关联，评估废物管理基础设施建设的减排贡献被解释变量引入城镇化率作为核心解释变量，控制GDP增长率、人口密度和废物回收利用率，采用面板数据固定效应模型识别因果路径，并进行分时段稳健性检验
全球废物N2O排放收敛趋势与影响因素分解：基于全球面板数据，分析不同收入组别国家废物N2O排放的收敛特征，识别促进收敛或扩大分化的关键因素被解释变量采用β收敛和σ收敛检验方法，引入废物填埋率、污水处理覆盖率、城市固废收集率作为解释变量，通过面板回归量化各因素的贡献权重
废物处理方式结构转型对N2O排放强度的影响评估：评估从填埋主导向焚烧、堆肥和回收利用转型的减排效果，为废物管理政策优化提供实证依据被解释变量使用双向固定效应模型，控制经济周期和产业结构变化，采用工具变量法处理内生性问题，使用中介效应模型分解直接效应与间接效应