河南省农业碳排放动态变化及预测研究

基于农业生产中翻耕、灌溉、化肥、农药、农膜和农用柴油等6个方面碳源,测算了河南省1993—2015年的农业碳排放量及排放强度。结果表明:河南省农业碳排放总量整体呈上升趋势,碳排放总量由1993年的347.09×10~4 t增加到2015年的874.59×10~4 t,年均增长4.32%,总体上呈"高速-中速-低速"三阶段演化特征。农业碳排放强度从1993年的每公顷484.11 kg增加到2015年的每公顷1 073.21 kg,年均增长3.72%。河南省农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,且开始出现拐点,但不明显。灰色预测模型显示,2016—2020年,河南省农业碳排放总量将由1 002.85×10~4 t增加到1 184.01×10~4 t。建议河南省采取有效措施,实现农业碳减排。     

徐州市农业碳排放时空特征与脱钩效应

[目的] 分析徐州市时空尺度下农业碳排放时空特征与脱钩效应,为江苏省徐州市及其周边资源型城市未来农业的绿色高质可持续发展以及农业经济的良性增长提供理论与数据参考。[方法] 采用排放系数法测算2000—2020年时空尺度下徐州市农业碳排放总量、强度和结构,而后基于Tapio脱钩模型分析其与农业经济发展间的脱钩关系。[结果] ①徐州市农业碳排放变化趋势总体呈“快速上升—波动上升—快速下降”3阶段,从2000年的1.61×10⁶ t先增后减至2020年的1.69×10⁶ t,形象地表现为“M”形。对农业碳排放贡献率大小依次是耕地利用(46.44%)、作物种植(31.90%)和牲畜养殖(21.66%),化肥是最主要碳源。②徐州市各区(县、市)农业碳排放量差异明显,经历了由升到降的长期演化进程,空间层面上总体呈现出“中部高,周边低”的分布格局,邳州市最为突出; ③徐州市农业碳排放与农业经济发展总体经历了“弱脱钩—强负脱钩—扩张负脱钩—强脱钩”的变化历程,且“十三五”以来主要表现为强脱钩。[结论] 徐州市农业碳排放随着低碳减排理念的不断深入而日趋合理,农业经济发展也取得了一定成效。     

基于碳循环的农业净碳排与农业经济的脱钩分析

综合农业碳循环过程中碳源和碳汇的双重特征,结合面板数据分析方法,测算全国2000—2011年各区域农业净碳排;通过构建脱钩指数分析模型和判定标准,以“脱钩”来衡量区域农业净碳量与经济增长的脱钩程度,分析二者的脱钩状态和演化趋势,以期研究区域农业经济增长与农业净碳量的脱钩关系及内在机理。结果表明:2000—2011年全国各省市总的农业净碳量显著递增,碳排量从2000年的23 730.44万t增加到2011年的56 177.24万t,对应年份的碳汇量从46 118.20万t增加到56 845.85万t。期间,农业碳排总量年均增长12.40%,农业碳汇总量年均增长2.10%,空间上,东部沿海发达城市的净碳量高于全国平均水平;从农业经济的地域分布和阶段特征来看,各省市农业经济增长率差异明显且后期农业经济增长率明显低于前期;近10年来,农业经济增长与净碳排放整体处于弱相对脱钩状态,弹性值为0≤e < 1。对比2000-2005年、2006—2011年两时期的脱钩,可以看出实现相对弱脱钩的省域数量逐年增加,约占到全国省域总数的90%,呈现出地区脱钩程度差距逐渐缩小的趋势,后期较前期实现了更为协调的发展。     

基于投入视角的山东省农地利用碳排放与经济发展脱钩研究

[目的]分析山东省2000—2012年农地利用碳排放与经济发展关系,为该区碳减排工作和农业相关政策的制定提供理论依据。[方法]基于农地利用的投入视角,采用碳排放计算模型和脱钩弹性测算方法,计算了2000—2012年山东省17个地级市农地利用碳排放量,及其与经济发展的脱钩关系,将该省划分为不同的脱钩类型,揭示两者的时空演变规律。[结果](1)2000—2012年山东省碳排放量增量显著,由7.12×106 t升至8.39×106 t,年均增长9.77×104 t,潍坊市的碳排放量最大,莱芜市的排放量最小。(2)山东省农地利用碳排放强度存在显著的空间差异性,呈东高西低的空间分异格局。(3)山东省主要表现为强脱钩与弱脱钩并存的状态,并以强脱钩为主。(4)山东全省脱钩类型空间分布规律较明显,强脱钩分布广泛,弱脱钩集中于西南地区。[结论]山东省农地利用碳排放和经济发展存在一种科学的、合理的脱钩弹性关系,但仍需加大对于农地利用的科技投入,合理分配农用物质的投入比例。     

广东省土地利用-碳减排-经济增长的脱钩关系

[目的]探究土地利用碳排放及其与经济增长的脱钩关系并进行实证分析,为广东省在“十四五”期间绿色低碳循环经济发展提供参考依据。[方法]运用碳排放系数法,测算广东省2003—2018年土地利用碳排放量。借助经济合作与发展组织(OECD)脱钩模型,评估了土地利用碳排放与经济增长的脱钩情况。采用灰色关联模型,分析了影响脱钩情况的主要因素。[结果](1)广东省土地利用碳排放量由2003年的2.39×10~8 t增加到2018年的6.72×10~8 t,碳排放总量增加4.33×10~8 t,年平均增长率达7.2%;(2)土地利用碳排放与经济增长的脱钩指数总体变化为2003—2008年由0.948 3下降至0.296 9,2009—2015年由0.941 8先增至1.123 6再降至0.257 2,2016—2018年由0.471 9下降至0.416 8。脱钩关系大体经历了“相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ—绝对挂钩—相对脱钩Ⅰ—相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ”发展过程,尚未形成稳定的脱钩状态;(3)从碳排放视角来看,产业结构和煤炭消费比例与脱钩关系的关联度为0.748,0.741,是主要影响因素。从经济发展视角来看...     

河南种植业碳排放时空特征、脱钩效应及其驱动因素

基于2001-2021年河南省以及18个地市历年农资投入和农作物种植两大类碳源,构建种植业碳排放测算体系,评估研究期内河南省种植业碳排放量,分析省域种植业碳排放空间格局;运用Tapio脱钩模型探讨河南省种植业碳排放量与经济发展之间的相互作用,并通过LMDI模型探究种植业碳排放的主要驱动因素。结果表明：（1）河南省种植业碳排放量呈现先上升后下降的趋势,碳排放强度整体呈现逐年递减趋势;（2）农用化肥是种植业碳排放最主要的排放源;（3）河南省种植业碳排放量逐渐呈“南部高,北部低”的特点;同时,各地市的种植业碳排放强度均为递减态势,空间差异也逐步减小;（4）研究期内仅出现强负脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩四种脱钩特征;（5）经济增长和城镇化水平对种植业碳排放具有正向影响,生产效率、生产结构和劳动力规模则表现出负向影响。未来应加强创新引领、坚持分类施策并优化种植结构,以实现河南省种植业低碳化高质量发展。     

河南省农业生产碳汇的演变趋势及其集聚特征分析

农业生产具有碳排放和碳吸收的双重属性,针对当前农业生产碳汇研究系统边界模糊不清、中观尺度研究成果少、核算项目缺失统一性和完整性等问题,本文在全面核算2000—2015年河南省传统农业碳排放和碳吸收的基础上,分析了该省农业生产碳汇的演变趋势,并利用基尼系数和洛伦兹曲线研究其空间集聚特征。研究结果表明,河南省农业生产系统表现碳汇特征,其碳汇量整体呈现逐渐增长趋势,至2015年全省农业生产碳汇量为3 235.11万t,相当于当年能源消费碳排放量的22.53%,因此农业生产对于减缓温室效应等方面具有一定的作用。河南省农业生产碳汇量增长的主要原因在于随着农业现代化的不断推进和农业生产能力的不断提高,其农业生产碳吸收能力快于碳排放增长速度。自然因素是河南省农业碳排放的主要方面,至2015年自然因素产生的碳排放占河南省农业生产碳排放总量的70.15%;而人工农资投入碳排放增长率相对较快,是全省碳排放量增长的主要原因,2000—2015年全省人工农资投入碳排放量年均增长率为3.27%,是其自然因素碳排放年均增长率的3.85倍。河南省各地农业生产碳汇在地域空间上表现增长的普遍性、相对稳定性和较显著集聚性特征,呈现显著的南北和东西差异,东部和北部农业地区碳汇数值相对较高,而南部和西部农业碳汇数值对较低。     

河南省农业碳排放时空特征及影响因素研究

基于农业生产中6个主要的碳源,测算了1998—2011年间河南省农业碳排放量和碳排放强度。发现自1998年以来,河南省农业碳排放呈现出阶段性上升态势,大致可分为增速放缓、快速增长和增长下降三个阶段,并分析了每个阶段形成的原因。测算了河南省各地市的碳排放情况,发现河南省农业碳排放总量较高的地区主要为耕地面积较大、农业在区域经济发展中所占比重较高的区域,碳排放强度较高的区域主要位于经济发展较好,区内地形平坦的区域。并利用Kaya恒等式变形对河南省农业碳排放影响因素进行了分析,发现效率因素、结构因素和劳动力因素对河南省农业碳排放有抑制作用,而农业经济发展是造成河南省农业碳排放量增加的主要因素。最后,给出了促进河南省农业碳减排的建议。     

陕西省能源消费碳排放及脱钩分析

根据IPCC碳排放计算方法计算了陕西省1980—2010年的能源消费碳排放量,系统分析了陕西省能源消费碳排放总量、碳排放结构以及不同产业和工业不同部门碳排放的变化,并应用脱钩理论探讨陕西省经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度。结果表明:1980—2011年,陕西省碳排放总量及煤炭消费引起的碳排放量呈现波动上升的“N”型曲线特征,石油和天然气消费引起的碳排放呈逐年递增趋势,碳排放主要来自于煤炭消费;工业部门是碳排放的主要部门,工业部门中重工业和电力、燃气及水的生产和供应业排放量最大,比重分别为48%和37%,采掘业次之,所占比重为11%,轻工业所占比重最小,约为4%,通过工业内不同行业的比较发现,电力、热力的生产和供应业、化学原料及化学制品制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、石油开采和天然气开采业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业和有色金属冶炼及压延加工业是陕西省碳排放主要来源,2005年和2010年8大行业碳排放量占工业碳排放总量的92.56%和95.11%;1980—2011年间除1981年和1997—2000年为强脱钩,1982年和2001—2003年为扩张性负脱钩外,其余时期经济与能源碳排放均呈现弱脱钩状态,能源效率的提高是目前实现弱脱钩的主要原因,但其未能抵消经济发展对能源需求的增长幅度,未来一定时期内弱脱钩发展趋势仍将持续。     

中国生猪主产区养殖碳排放时空特征与脱钩效应研究

生猪主产区为中国畜牧经济的发展做出了重要贡献,但生猪养殖肠道发酵及其排泄物却是重要的温室气体排放源。本文基于2004—2014年面板数据比较19个生猪养殖优势省份的碳排放量及脱钩效应,发现生猪养殖碳排放量呈现较为明显的"上升-下降-上升"的特征;与碳排放量相反,碳排放强度则显示出"下降-上升-下降"的特点,且生猪养殖碳排放区域差异明显,研究期内生猪养殖碳排放与经济发展主要呈现较理想的弱脱钩状态。最后,本文为促进生猪低碳养殖提出了几点对策建议。     

陕西省土地利用碳排放影响因素及脱钩效应分析

通过测算陕西省2001—2014年土地利用碳排放量,采用LMDI分解法探讨了土地利用碳排放变化的影响因素,并基于因素分解的结果构建脱钩弹性分解量化模型对经济增长和土地利用碳排放的脱钩效应进行分析。主要结论如下:（1）2001—2014年,陕西省土地利用碳排放量呈逐年递增趋势,13年间上升163%。（2）能源强度是唯一抑制土地利用碳排放增加的负效应因素,正效应因素对陕西省土地利用碳排放增加的贡献值由大到小依次为经济规模效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应;（3）各影响因素对土地利用碳排放与经济增长脱钩的贡献由大到小依次为经济规模效应 > 能源强度效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应,且能源强度效应对经济增长与土地利用碳排放脱钩状态的改善具有积极作用。研究结论有利于清晰了解土地利用碳排放影响因素及其影响经济增长和土地利用碳排放脱钩的内在作用机理,从而得出相应的碳减排政策启示。     

江苏省种植业碳排放的测算及达峰分析

在实现“碳达峰、碳中和”的目标背景下，明确农业温室气体排放现状，模拟预测峰值，为促进江苏省农业低碳减排提供科学依据。基于农业物资投入和农田土壤利用2类碳源，采用IPCC碳排放系数法和清单法综合测算江苏省1990—2020年间种植业碳排放量，运用Tapio脱钩模型对农业碳排放量与农业经济增长的脱钩关系进行分析，并根据灰色预测模型GM(1,1)对2021—2060年碳排放量进行预测。结果表明：(1)2020年江苏省种植业碳排放为1 999.53万t, 1990—2020年间呈现先增加后降低再增加然后趋于平稳的趋势；种植业碳排放主要来源于农田土壤利用，农田土壤利用碳排放占比为77.73%～86.95%,农资投入碳排放占比为13.05%～22.27%;(2)化肥是农资投入碳排放源中最主要的排放源，其占比为69.15%～79.20%,其次是农药和农膜，农机、灌溉、翻耕占比均较低；(3)水稻是农田土壤利用排放源中最主要的排放源，其占农田土壤利用碳排放的79.76%～87.23%,其次是小麦和蔬菜，大豆、玉米、棉花占比均较低；(4)脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主，表明随着种植业生产总值的提高，农业种植...     

郑州市低碳经济发展与土地集约利用之间的脱钩关系

[目的]分析低碳经济发展与土地集约利用的关系,为促进郑州市低碳经济发展及土地集约利用提供理论参考。[方法]基于郑州市2002—2011年的数据,采用Tapio弹性分析法,选取了Tapio脱钩指标,构建了脱钩评价指标体系。[结果]2002—2004年综合碳耗度与土地集约利用处于强脱钩状态,2004—2005年为扩张负脱钩状态,2005—2010年处于弱脱钩状态,2010—2011年处于强脱钩状态。整体来说,2002—2011年郑州市土地集约利用与综合碳耗度在强脱钩与弱脱钩之间波动。[结论]低碳经济和土地集约利用两者的发展存在着显著的正相关关系,低碳经济的增长有效地促进了土地集约利用水平的提高。     

基于脱钩理论的烟台市碳排放效应分析

[目的]通过分析烟台市2000—2011年碳排放与经济发展之间的关系,为烟台市碳减排及发展低碳经济提供参考。[方法]基于土地利用碳源/碳汇研究的理论框架和计算模型,首先对烟台市土地利用、能源消费等数据进行分析,计算了不同土地利用类型的碳源/汇。然后利用Tapio脱钩模型分析该区碳排放与经济发展之间的脱钩弹性关系。[结果](1)建设用地是主要碳源,其面积与净碳排放量成倒U型库兹涅茨曲线关系。(2)林地为主要碳汇,其他用地影响较小且主要表现为碳汇。(3)烟台市净碳排放量在2001—2011年持续增长,年均增长率不断降低。[结论]烟台市碳减排工作已取得一定的成效,但减排形势依然严峻。其经济发展3个阶段(连接阶段、脱钩阶段Ⅰ和脱钩阶段Ⅱ)分别对应于其碳排放的高速增长、较快增长、稳定阶段这3阶段。     

长江中游城市群耕地利用碳排放“总量-强度”的空间关联特征

[目的] 揭示长江中游城市群耕地利用碳排放“总量—强度”的空间关联特征,为实现高质量发展提供理论和现实指导。[方法] 采用IPCC系数法、总体耦合态势模型和双变量空间自相关法分析相关指标。[结果] ①2010—2013年长江中游城市群耕地利用碳排放总量呈显著上升趋势,年均增率为2.0%;2014—2020年则呈下降趋势,年均降幅为2.6%,且碳排放的市域间差异趋于扩大。②长江中游城市群耕地利用的碳排放强度总体处于波动下降态势,年均降幅达4.9%,但受边际递减效应影响,碳排放强度进一步改善的难度不断加大。③2010—2020年长江中游城市群耕地利用碳排放量与碳排放强度的加权中心距离从0.571 km减少到0.312 km,移动方向夹角总体也呈减小趋势,总体耦合态势不断加强。④2010—2020年长江中游城市群耕地利用碳排放总量与强度存在显著空间正相关,同时存在空间异质性。聚集态势主要表现为武汉城市圈“双高”聚集区和环长株潭城市群“双低”聚集区。[结论] 应采取差异化手段对耕地利用碳排放总量与强度进行分区调控,完善碳排放总量和强度“双控”机制。     

江苏省农田生态系统碳源/汇、碳足迹动态变化

[目的]了解江苏省农田生态系统近年来碳源碳汇的基本演变趋势,识别江苏省农业发展过程中的重要碳排放源,指导江苏农业低碳化发展。[方法]利用模型对农田碳排放量、碳吸收量及碳足迹进行测算,并对其动态变化进行分析。[结果](1)江苏省农田生态系统碳排放总量总体趋向于增加,2001年江苏省碳排放量为4.44×10~6 t,2016年碳排放量为4.60×10~6 t,增幅为3.4%,化肥为碳排放的主要贡献因子。碳排放强度总体表现为下降趋势,各阶段碳排放强度均低于1t/hm~2。(2)碳吸收量总体呈现增加趋势,2001—2016年农作物总碳吸收量增加了3.57×10~7 t,年均复合增长率约为2.2%,单位面积碳吸收量呈整体增加趋势。园艺作物的碳吸收量明显高于粮食作物和经济作物。(3)农田生态系统碳足迹总体呈现降低趋势,存在较大的生态盈余。[结论](1)2001—2016年江苏省农田生态系统的碳吸收量明显高于碳排放量,具有良好的固碳能力,农田生态系统呈现碳汇;(2)农业投入物品对碳排放的影响程度不同,化肥是影响农业碳排放的最关键因子。     

基于碳承载力对河南省能源消费碳排放及其驱动因素的研究

实现碳达峰、碳中和对我国经济社会系统的变革具有深远的影响,定期开展区域性碳排放量研究对生态系统的保护具有重要的意义。本文基于河南省近20年的能源消费碳排放数据和陆地生态系统碳承载力数据,对近年来碳排放量情况进行了分析,并采用LMDI（logarithmic mean divisia index）因素分解模型和Tapio脱钩模型,对碳排放驱动因素以及与经济耦合情况进行了探讨。结果表明：（1）从2000年至2020年,河南省碳排放量呈现“先急后缓”的增长状态,在2012年后增加量开始减少并逐渐趋于稳定。（2）整体上,经济产出效应和人口规模效应对碳排放起促进作用;与之相反,能源消费强度效应和能源消费结构效应抑制了碳排放,经济产出效应的影响在减少,能源消费强度效应的影响在增加。（3）由Tapio脱钩模型分析得出,河南省碳排放与经济增长之间以弱脱钩为主,脱钩指数逐年减小,逐步向强脱钩状态迈进。总的来说,从2000年至2020年河南省碳排放情况得到了很好的控制,合理规划土地利用、提高新能源的消费比重、降低能源消费强度对该地区节能减排具有重要意义。     

中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异

畜牧业温室气体排放占人类活动温室气体排放总量的18%,已成为全球温室气体排放的重要贡献部门。运用全生命周期评价法全面测度了2000-2014年中国大陆31个省区的畜牧业碳排放,采用对数平均迪氏指数分解法,将畜牧业碳排放分解为畜牧业生产效率、农业生产结构调整、单位农业人口农业生产收益、城镇化和总人口增长5大因素,从时空2个层面揭示了畜牧业碳排放的驱动效应。结果表明:1)2000-2014年,中国畜牧业碳排放总量由1.374×10~8 t增长到1.506×10~8 t,年均增速0.654%,其中畜禽胃肠发酵和粪便管理系统产生的碳排放是其主要来源,两者占畜牧业碳排放总量比例达65.58%~73.23%。2)无论从时间还是空间层面看,畜牧业生产效率都是抑制中国畜牧业碳排放持续增长的最重要因素,单位农业人口农业生产效益则是导致中国畜牧业碳排量持续增长的最重要因素,这一因素对草原畜牧业区和农耕畜牧业区的畜牧业碳排放促进作用非常明显,而对经济发达地区较为有限;总人口增长是促使畜牧业碳排放增长的另一重要因素,尤其是对人口大量流入的经济发达地区和计划生育政策宽松的广大西部少数民族地区更为明显。3)2000-2014年,城镇化是有效抑制畜牧业碳排放的第二大因素,而农业结构调整对畜牧业碳排放变化呈现由正向驱动转为负向驱动的变化特征,这一特征在中国畜牧业较为发达的中东部地区表现较为明显。     

河南省碳排放与碳吸收动态分析

为探求河南省化石能源消耗及工业生产过程对省域碳循环影响,利用ORNL和EEA提出的区域碳排放和碳吸收定量模型,估算并分析2000-2009年河南省域碳均衡动态变化。结果表明:2000-2009年河南省碳排放量为119 295.76×104 t,其中化石燃料排放量占碳排放总量的92.3%,工业生产过程碳排放为7.7%;煤炭消耗是化石能源利用中最大碳源,占化石能源碳排放总量的89.53%,其次分别是水泥生产和原油耗用,燃料油消费碳排放量最小,仅占0.43%;近10年来河南省人均碳排放量逐步递增,并于2003年超出全国平均水平,同期万元GDP的碳排放强度先增后降,能源利用效率明显提高;河南省2009年林地碳吸收能力为387.57×104 t,近10年增长了67%,而同期碳排放量增加了1.925倍,导致省域碳赤字迅速增加,并于2009年达到12 886.92×104 t;最后提出了河南省碳减排的措施建议。     

中国农业碳排放绩效评价及随机性收敛研究——基于SBM-Undesirable模型与面板单位根检验

当前,全局层面及工业视角下的碳排放绩效评价和收敛性分析已趋于成熟,但农业碳排放方面的研究尚十分薄弱。为补充相关研究,对区域农业碳排放总量、绩效及两者的收敛趋势有更清晰的认识,本文在测算2000—2014年我国30个省市农业碳排放总量的基础上,运用SBM-Undesirable模型计算农业碳排放绩效,并通过面板单位根检验方法对全国和各区域的农业碳排放总量及绩效进行了随机性收敛检验。结果显示:1)2000—2014年间,全国农业碳排放量整体呈递增趋势,但各区域排放量差异明显。比较中部与全国、东部和西部各年总量均值,发现2000年的差值分别为3.357 4?106 t,3.965 0?106 t和5.904 7?106 t,到2014年,差距扩大至5.244 8?106 t,7.351 2?106 t和7.681 0?106 t,对应增长比例分别为56.2%、85.4%和30.0%。2)各区域农业碳排放绩效存在显著差异。绩效均值折线图显示,东部平均绩效较高,15年来基本稳定在0.8左右;西部和中部绩效均值较低,绝大多数年份处于0.3~0.5,但西部不断改善,中部则持续下降。3)对总量进行收敛性检验,发现全国、西部、中部呈现明显的随机性分异,仅东部出现随机性趋同;在绩效的收敛性检验中,全国范围内不存在随机性收敛,但东部、中部、西部各自呈俱乐部式随机性收敛态势。随机性收敛检验结果表明,中国农业碳排放总量和绩效不会自动降低到稳态水平,有必要进行相关政策干预,以缩小各省市间的差距。本研究为制定区域间差异化和区域内统一性农业减排政策奠定了基础。