安徽省农业碳排放现状及低碳农业发展路径探讨

从主要农业投入角度,根据不同的碳排放途径对安徽省的碳排放量进行了估算。在此基础上,从自然资源、农用化学物资以及生态环境资源等方面论证了安徽省农业发展方式低碳化的必要性。并对安徽省农业固碳、节碳的能力进行了分析。通过研究发现,化肥、农业灌溉、农药是安徽省农业最主要的碳源。水资源、土地、森林等自然资源稀缺,农用化学物资量大、低效的使用以及农业废弃物循环利用率低等因素使得安徽省发展节水、节地和节能的低碳农业十分必要。安徽省在农田土壤系统以及秸秆综合利用方面具有一定的固碳、节碳潜力,可以促进农业低碳化的发展。     

武安市农田生态系统碳源与碳汇研究

对武安市农田生态系统碳吸收量和排放量进行估算,并对其主要影响因素进行分析,以寻求减少农田生态系统碳排放的有效途径,进而促进农业的可持续发展。结果表明,武安市农田生态系统碳排放量整体呈相对稳定状态,其中化肥生产使用是主要的碳排放源;农田生态系统碳吸收量总体呈先降低后升高趋势,年际间波动明显,主要原因是农业投入的变化与种植结构的调整。相关性分析表明,碳吸收量与农作物产量、主要农作物类型、有效灌溉面积、农业机械的使用均存在正相关关系;碳排放量与化肥的生产使用、农业机械使用、有效灌溉面积以及农作物播种面积均呈正相关关系。基于以上分析,提出了调整农作物种植结构,改善化肥条件,调整耕作模式和灌溉制度以及秸秆等废弃物处置方式的建议,以达到促进温室气体减排和低碳农业发展的目的。     

我国3种农业碳排放源比较——基于1985-2008年数据的实证分析

为了探寻农业活动中的主要碳排放源,将化肥、农业机械能源消耗以及土地耕种面积3种农业碳排放源作为自变量,农业二氧化碳量排放作为因变量,对3种排放源进行定量分析,并提出相应的建议。结果表明,目前化肥是我国农业生产中最大的碳排放源。     

碳排放与低碳农业经济发展

人们越来越关注农业生产所导致的碳排放以及引发的环境问题。基于农业生产过程中6个主要方面的碳排放源,测算了我国2000—2012年各省区的农业碳排放量。结果发现,我国的农业生产碳排放总量基本保持着上升的状态,但是不同阶段其增长速率是不同的;我国大部分省份的农业碳排放总量每年都在上升,但北京和上海科技比较发达的地区农业碳排放量逐年下降;农业碳排放总量较高地区主要集中在农业大省,农业碳排放强度较高地区主要集中在发达城市和中部农业大省。同时,实证分析了主要的碳排放源对农业产值的影响。结果发现,影响最深的是化肥施用量,农业机械动力、农作物面积、农用柴油对农业经济增长都有一定的影响。说明低碳农业经济的发展需要降低化肥的使用量,采用新能源技术,开发出新的物料元素等。     

安徽省县域农业碳排放空间分布及其影响因素

从节能减排目标出发,依据安徽省2005-2013年县域农业发展的相关数据,分析了安徽省农业碳排放的空间分布规律,并计算了不同碳源对农业碳排放的贡献率,最后利用STIRPAT模型,分析了农业碳排放的影响因素,结果显示:安徽省近年来农业碳排放逐年增加,年均增速3.44%,而农业碳排放强度增加缓慢,年均增速0.15%;农业碳排放各碳源的贡献率依次为:化肥使用>农业灌溉>农药施用>薄膜使用>农机使用>翻耕,且薄膜使用和农药使用对农业碳排放的贡献空间差异较大;农业人口总数、人均GDP、产业结构状况对农业碳排放影响比较显著,而农业技术水平与农业固定资产投资对碳排放影响较小。     

陕西省农业碳排放时序特征及影响因素分析

为探讨陕西省农业碳排放时间变化及其驱动因素,基于种植业和畜牧业2个方面的16类碳源,测算分析了2000—2014年陕西省农业碳排放现状,并利用LMDI模型对农业碳排放的驱动因素进行分解。结果表明,2000—2014年陕西省农业碳排放量增加了24.25%(96.33万t),年均增长率为1.56%,总体呈上升—下降—上升的变化趋势;化肥、农业机械、农膜、农药等农业物资投入对陕西省农业碳排放的影响逐渐增加,牛、羊、猪等大牲畜的肠道发酵、粪便管理对碳排放的影响逐渐减弱;对农业碳排放具有抑制作用的因素大小依次为效率因素、劳动力因素和结构因素,而经济因素则具有较大的促进作用。     

基于LCA的安徽省低碳农业发展评价与影响因素分析

以生命周期评价(LCA)为基础,选取农业能耗状况(化肥、农药、农膜施用强度)、农业生产低碳绩效(碳生产力、财政支农强度、农业碳排放效率)等评价指标,运用趋势分析法、对比分析法等分析安徽省低碳农业发展现状,并对低碳农业中化肥、农药、农膜使用量等影响因素进行回归分析。结果表明,2000—2014年安徽省农业生产中化肥、农药、农膜等碳排放源的排放强度均呈现逐年下降趋势,碳生产力逐年良性发展,农业碳排放效率逐年提高,农业碳排放总体呈正平衡状态。各因素对农业总产值的影响从大到小依次为化肥施用量、农药施用量、农膜施用量、农用柴油使用量,其各自用量每增加1%,农业总产值就相应地分别增加1.36%、1.14%、-0.70%、0.49%。     

基于LMDI的兰州市农业碳排放现状及影响因素分析

通过构建碳排放研究指标体系,测算各县区农业碳排放特征,并分析其演变规律;以碳排放量测算结果为基础,采用LMDI分析方法分析兰州市农业碳排放影响因素分析。结果表明:兰州市近13年的农业碳排放总量呈现明显增长趋势,碳排放强度呈逐年下降趋势;土地翻耕产生的碳排放最大,占比超过40%;2015年兰州市各县农业碳排放差异较大,呈现边缘增长的结构,其中榆中县、永登县、皋兰县三县农业碳排放总量占总排放量83.55%;农业经济发展对碳排放量增加呈现正效应,是导致农业碳排放增加的关键因素,而农业碳排放强度、产业结构对碳排放量增加有负向影响。本研究建议未来兰州市在农业发展过程中应积极提倡土地轮作休耕,适当减少农药、化肥等使用量,推广种植绿肥作物;加大推进规模化发展,大力发展生态农业,加快传统农业向现代农业转变,推进兰州农业碳减排工作顺利进行。     

农业生产规模化经营现状、障碍与政策支持

农业生产规模化经营对推进农业现代化具有重大的战略意义,是新常态下实现农业农村新发展的重要路径。横向对比来看,在农业劳动力代际转换危机蔓延的大背景下,农业人口大幅降低所带来的农业规模化经营的历史机遇还没有得到很好的利用,未来需要快速提高规模化经营水平。同时,我国在土地流转、产权制度保护、青壮年劳动力匮乏等方面仍存在诸多问题,严重影响了农业生产规模化经营的有效推进和农业现代化的顺利实现,亟待构建科学、合理、健全的政策支持体系。     

城乡融合对农业碳排放强度的影响研究北大核心CSCD

发挥城乡融合对农业碳排放强度的抑制作用,对促进农村绿色低碳转型以及助力农业农村现代化具有重要的现实意义。本文基于城乡融合发展理论,利用2005—2020年30个省(市、区)面板数据,采用经典面板模型分析城乡融合对农业碳排放强度的影响,并探讨了其作用机制和异质性。结果表明,全国和三大区域(东、中、西部地区)的城乡融合发展水平呈持续上升趋势,而农业碳排放强度则呈显著下降趋势,两者之间的波动趋势呈相反态势。城乡融合对农业碳排放强度具有显著的负向影响。基于地理区位和粮食生产地区分析,城乡融合对东部地区和粮食主产区的农业碳排放强度抑制作用更为明显;城乡融合通过提高农业技术进步和农业规模化经营来抑制农业碳排放强度。为此,积极推动精准的城乡融合政策,加强农业技术进步和农业规模化经营,重视城乡融合减排效应的差异性,是实现降低农业碳排放强度的关键方向。