人类活动碳排放具有显著的时空异质性特征。对排放发生在何时何地的准确表征对于气候变化模拟、碳循环研究和减排政策制定等都具有重要意义。已有的全球碳排放数据库大多利用时间和空间分配代用参数对国家排放总量进行降尺度，进而获得排放的时空分布，难以反映高时空分辨率下复杂人类活动排放的真实变化特征。
针对这一问题，清华大学MEIC团队在国家自然科学基金创新研究群体项目、国家重点研发计划项目等国家级项目支持下，联合中国碳核算数据库团队（CEADs）、生态环境部环境规划院等多个机构和研究团队，构建多源数据智能融合与建模技术，研发基于海量大数据的排放高时空分辨率动态表征方法和时空一体化动态尺度转换技术，将从130多个公开或商业数据库获取的全球海量人类活动水平数据进行跨尺度融合，实现对全球超过10万个工业设施、23亿辆机动车、80万条海运航程和14万条航空航线的活动水平与排放的非集计化表征，构建了1970年以来全球0.1度分辨率月尺度人为源碳排放数据集（图1）。以2023年为例，全球70%的CO2排放量基于活动水平真实月变化信息进行月尺度表征，75%的排放量基于排放源实际位置进行空间分布表征，从而显著提升了高时空分辨率下的全球人类活动排放表征精度。
近日，MEIC团队发布了1970-2023年全球0.1度分辨率人为源逐月碳排放数据集，数据集覆盖化石燃料燃烧与水泥生产过程排放，包括电力和供热、工业和建筑业、交通、民用和商用、国际航空及国际航海六个部门。数据可通过MEIC网站浏览和下载（http://meicmodel.org.cn），网站支持用户自定义、交互式的数据地图展示、专题制图、数据下载等功能，提供便捷友好的在线动态计算、可视化分析和数据下载服务（图2）。
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大气成分变化及气候环境影响公众号由清华大学张强教授研究组建立并维护，聚焦气候变化与大气污染协同治理方面的前沿研究，向科学界交流分享团队在这一领域的研究成果，如发表的论文、开发的模型和数据集等，进而推进这一领域的科学研究、政策评估和空气质量管理工作。
