1月8日，清华大学地球系统app系教授张强研究组在《自然—可持续发展》期刊创刊号发表的一项新成果，首次在全球尺度建立了以机组为单元的电力行业大气污染物排放数据库，并识别出高污染发电机组及其对全球大气污染物排放的重要贡献。该刊同期发表了题为《小机组，高排放》的手机版评述，对研究作出高度评价。

电力行业的化石能源消费量约占全球相关消费总量的50%左右，是全球温室气体减排和大气污染控制的最主要目标之一。但由于相关基础数据长期不透明、不公开，目前绝大多数针对全球电厂排放及气候环境影响的研究只能在行业尺度开展，难以支撑精准治理的决策需求。

张强、该系博士同丹以及美国加州大学尔湾分校访问副教授史蒂文·戴维斯等，通过对全球和区域尺度多个电力行业数据库开展大数据挖掘研究，整理出全球7万多个在役火电机组的基础信息，首次在机组水平上建成了全球火电厂大气污染物排放数据库（GPED）。该数据库包含了全球3万多个火电厂共计7.2万个机组的能耗、技术和排放信息。

研究进一步利用GPED数据库剖析了全球现役火电机组的能效、技术水平和排放分布特征，发现不同机组的排放水平存在巨大差异。在全球主要国家和地区，装机容量小、服役年限长的老旧机组的排放绩效都要远低于当地平均水平。以一次PM2.5为例，占全球不足1%装机容量的高污染燃煤机组贡献了全球电力行业14.5%的一次PM2.5排放。未来以这部分高污染机组作为减排抓手，加速推进高污染机组的改造和淘汰，对全球电力行业清洁化发展具有重要意义。