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雷达卡
Climate TRACE 是一个用卫星影像、遥感与机器学习反推排放的独立数据库，覆盖电力、制造、化石能源、交通、建筑、农业、废弃物、土地利用与采矿九大部门。它的数据既能在地图上浏览，也能通过 API 取。
我实测了它的 v7 接口：/v7/sources 一次返回 10,000 条记录，每条是一个排放源的属性与当年排放量。10,000 是接口上限，不是全库数量——这一点很重要，下面会讲它对统计的影响。
一条记录长什么样
字段包括：id、name、sector、subsector、country、assetType、sourceType、centroid（经纬度）、gas、emissionsQuantity、emissionsFactor、activity、capacity、capacityFactor，以及各自的单位。
几个关键字：
gas 统一是 co2e_100yr，也就是 100 年全球增温潜势折算的二氧化碳当量。所有部门的数字可以相加，但要知道它把甲烷、氧化亚氮都折算进来了，与只算 CO 的口径不同。
sourceType 有两种：point-source（点源，具体设施）与 gadm-aggregation（按行政区聚合）。这一页 10,000 条里，点源 5,275 条、聚合 4,725 条，几乎一半一半。
activity 与 emissionsFactor 是反推的依据：活动量（如发电量、产量、油气产量）乘以排放因子得到排放量，capacity 与 capacityFactor 是产能与利用率。这三个字段对做方法核查很有用，但也最容易出现单位混淆。
这 10,000 条的部门结构
按 emissionsQuantity 汇总，这一页合计约 41,645 百万吨 COe，部门占比是：
土地利用与林业 14,846 百万吨（35.6%）、电力 11,651（28.0%）、化石能源作业 6,177（14.8%）、制造 4,272（10.3%）、交通 3,621（8.7%）、建筑 872（2.1%）、农业 153（0.4%）、废弃物 41（0.1%）、采矿 13（0.0%）。
这个排序不能当全球排放结构用。原因是这 10,000 条是按接口默认顺序返回的第一页，不是随机抽样；土地利用类的记录单条覆盖面积大、数值大，在这一页里占比被放大。要算真实结构，必须翻完所有页或改用官方汇总接口。
单条最大的五个源全部是化石能源盆地级聚合记录：俄罗斯西西伯利亚中部盆地 245.78 百万吨、伊朗扎格罗斯褶皱带 151.83、俄罗斯其他盆地 150.56、沙特 Widyan—北阿拉伯湾 134.54、委内瑞拉 Maturín 125.98。这些不是单个油田，而是一个盆地或区块的合计，名字里带下划线与 "OtherResources" 就是信号。
三类记录不能混着数
第一类，点源。一条对应一个电厂、钢厂、水泥厂、垃圾填埋场，有精确经纬度，assetType 会写清设施类型（如 Smelting）。
第二类，行政区聚合。gadm-aggregation 的记录按 GADM 行政边界汇总，centroid 是区域中心而不是设施位置，一条记录可能代表几千个分散的小源（农业、土地利用、部分建筑排放都这样）。
第三类，盆地/区块聚合。化石能源作业部门按油气盆地组织，一条记录覆盖多个油田。
把三类记录数相加说"数据库有多少个排放源"是错的；做地图可视化时把聚合记录画成一个点，也会误导读者以为那里有一个巨型设施。
用之前要知道的四点
第一，接口有分页上限。一次最多 10,000 条，要全量必须按国家、部门或年份分片请求。
第二，年份要显式指定。emissionsQuantity 是哪一年，取决于请求参数；不指定时用默认年份，做趋势分析必须逐年拉。
第三，方法透明但不等同实测。Climate TRACE 的数字是模型反推，官方提供方法文档与置信区间；用于学术或政策引用时，应同时给出口径与不确定度。
第四，与清单数据不可直接相减。各国向 UNFCCC 提交的清单用的是本地活动数据与本地因子，Climate TRACE 用的是全球统一的遥感与模型，两者差异反映的是方法差异，不是谁"少报"。
适合怎么用
适合：看单个设施的排放量级、做同行业横向比较、给供应链或投资组合做排放敞口初筛、做区域热力图。
不适合：替代官方清单做履约核算；把某一页的部门占比当全球结构；把聚合记录当设施。
数据页与 API 都是公开的，v7 接口不需要密钥，直接 GET 即可。
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数据页、API 端点、方法文档与字段说明都在下面，回复一下就能看到。
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