在燃料使用周期上，純電汽車不會產生二氧化碳和污染物，看上去比油車“更環保更綠色”。但是在整個車輛周期上，特別是電池制造和回收環節，需要使用大量的稀有金屬和材料，這些問題還沒有很好的解決辦法。再就是，中國電力的主要來源還是燒煤的火電，這種情況下電動車的“碳排放”真的比燃油車低嗎？

綠電交易量快速增長之下，不同市場主體參與綠電交易的內生動力仍然較弱。目前，綠電交易以大型企業和外貿企業為主，中小企業仍是綠電交易的“旁觀者”。 如果綠電能抵扣CCER，無疑將大大增強企業購買綠電的動力，但“電碳聯動”，看起來水到渠成，實則難點多多。首先需明確可再生能源電力的環境屬性到底是什么，還需解決重復計算的問題。 為最大化不同省份間綠電交易價值，電力市場相關機制或將發揮關鍵作用。研究顯示，相較于未提升區域省份協調的情景，建成全國市場可減少6%-12%的運營成本，并減少2%-10%的二氧化碳排放。

2022年，四川實現了PM2.5和重度污染天的“雙下降”，PM2.5達標城市和達標縣（市、區）“雙增加”，成為歷年來PM2.5濃度最低、重污染天最少、達標天數最多的一年。 實施積極應對氣候變化國家戰略，確立碳達峰碳中和的目標愿景，我個人理解有很深的背景——溫室氣體二氧化碳的排放格局變化之大前所未有，能源結構的變化之快前所未有，技術創新變化之大前所未有，綠色低碳產業轉型之快前所未有，全球政治共識變化之大前所未有。 圍繞綠色低碳辦賽，我們制訂專項行動方案，將綠色低碳理念貫穿到賽前、賽中、賽后全過程，新建場館全部達到綠色建筑二星標準，投入2300多臺新能源車作為大運會的交通服務保障車輛，確保大運會的開幕式、閉幕式、競賽場館等賽時常規用電實現100%可再生能源。

將工業廢氣中高濃度的二氧化碳轉化為淀粉，不僅可開辟一條不種植農作物就能生產淀粉的新途徑，而且可解決工業生產中溫室氣體過量排放問題，可謂一舉兩得。

2021年，全國數據中心用電量占全社會用電量的2.6%左右，產生的二氧化碳與舉辦37次卡塔爾世界杯的排放總量接近。 哪里有充沛且低廉的綠電，就會吸引“電老虎”安家落戶，“南貴北烏”已成為科技互聯網企業的“兵家必爭之地”。 數據中心的遷移不光是從東部到西部，就連省內的遷移趨勢也很明顯?！案逷UE值數據中心的改造成本高，技術難度大，所耗費用不如直接新建一個更‘綠’的數據中心?！? （本文首發于2023年1月5日《南方周末》）

用特定類型的“神經架構搜索”（NAS）方法訓練一種語言模型將產生284噸二氧化碳，進行一次基因組組裝就可能產生15千克的碳排放，一座天文臺在使用期限內將產生2000萬噸二氧化碳。 在GRAND為期五年的原型階段期間，數據傳輸將排放470噸二氧化碳，大約相當于270次從巴黎到敦煌航班的碳排放，每年通過飛機運輸四次硬件的碳排放量比在線傳輸數據要少幾個數量級。 “技術進步依賴于科學，我們不能因噎廢食。如果因為科研要減排而減少科研方面的能源投入，那肯定是不行的。我們不減少能源投入，但可以減少碳排放?！? （本文首發于2022年12月1日《南方周末》）

要達成2060年“碳中和”，中國需要在2050年實現二氧化碳近零排放。屆時，二氧化碳凈排放量需要并有可能降低到20億噸左右，比2030年前二氧化碳峰值排放量減排約80%。 “近”和“凈”的區別：近是接近零排放，而凈零排放指的是碳中和。

洪災、高溫、山火、臺風……人類正經歷著越來越頻繁的極端天氣，這一場場氣候危機正是氣候變化敲響的警鐘。 這個新目標中，有兩個細節。第一個細節是對于二氧化碳排放峰值，在2030年這個時間節點上，多了一個“前”字。另一個細節，是“單位國內生產總值二氧化碳排放”這樣的字眼已經消失，從“碳排放強度”到”碳排放總量”的措辭變化，意味著碳減排從相對值變成了絕對量。

經過幾年相對平緩的二氧化碳排放之后，再次出現的這一上升趨勢凸顯了采取氣候行動的緊迫性。