农业碳排放特征及影响因素分析 ——以安徽省为例

基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展.     

基于STIRPAT模型的长江经济带农业碳排放时空特征及影响因素分析

根据2000-2017年数据，运用STIRPAT模型对长江经济带农业碳排放影响因素进行分析，结果表明：长江经济带农业碳排放总量与农业碳排放强度总体上均呈增长趋势，年均增长率分别为1.49%和1.87%，且各地区农业碳排放总量与碳排放强度差异明显。农业产业结构、农业就业人员、农村居民可支配收入、农业技术水平、城镇化率对区域农业碳排放影响显著。分区域看，东部农村居民可支配收入及城镇化水平推动农业碳减排，中部农业技术水平和人均耕地面积能抑制农业碳排放增长，西部农业就业人员、农村居民可支配收入、城镇化水平造成农业碳排放量增长快。     

江西省农业碳排放变化特征及其驱动因素分析

农业碳减排作为应对气候变化研究的重要内容,一直是相关研究领域的热点?借鉴IPCC和其他研究机构、学者提供的碳排放因子系数,从农业物资投入、农地活动、水稻种植、牲畜养殖等12种主要碳源,测算了江西省2001-2020年农业碳排放量,并利用LMDI分解法将农业碳排放驱动因素分解为效率因素、结构因素、经济发因素、劳动力因素。结果表明：江西省农业碳排放总量从2001-2020年呈波动下降-上升-下降-持续上升-持续下降的变化趋势,并在2016年达到顶峰。相比于2001年,农业碳排放量增长20.68%,农业碳排放强度下降47.75%;效率因素与劳动力因素对农业碳排放有抑制作用,分别减少351.02%、426.26%的碳排放量。结构因素与经济因素对农业碳排放有促进作用,分别增加33.55%、843.92%的碳排放量。文章最后就农业碳减排措施提出了针对性建议。     

中国农业碳排放的地区差异和影响因素分析

利用1996-2009年中国27个省级地区农业生产的相关数据,核算了相关省份农业生产导致的二氧化碳碳排放量,并分析了农业碳排放的地区差异.结果表明,中国省级地区的农业碳排放存在着显著的地区差异.利用各地区的农业碳排放数据,采用面板数据分析方法,对全国层面和东、中、西地区碳排放的影响因素进行了实证分析.结果表明,农业从业人口和农业机械化水平的提高,显著增加了各地区的农业碳排放量,农村人力资本积累则一定程度地减少了农业碳排放量,而农业生产发展与碳排放量之间的关系并不稳定.     

中国与巴西农业碳排放动态变化及影响因素分析

碳排放引起全球气候变化问题受到各国政府重视,中国作为农业大国,其农业碳排放问题更加备受关注。本文以中国和巴西为研究对象,基于农业碳排放估算和农业碳排放强度公式测算了中国和巴西2000—2015年农业碳排放量和碳排放强度,并在此基础上利用灰色关联度模型分析了中国和巴西的农业碳排放影响因素,研究表明:(1)中国农业碳排放量总体呈波动上升态势,巴西农业碳排放量总体呈缓慢上涨态势。而且,中国农业碳排放量变化率远高于巴西,主要是由于中国人口基数大及人口过快增长所导致的,而巴西由于受减排目的及减排政策的影响维持农业碳排放稳定发展,变化相对较小。(2)中国农业碳排放强度呈上升发展态势,而巴西则呈缓慢下降发展态势。农业碳排放强度的变化不仅与其农业碳排放总量有关,而且与其耕地面积密切相关,中国耕地面积由于受城镇化发展影响呈下降趋势,但巴西耕地面积每年呈大幅增涨趋势,因此,中国与巴西农业碳排放强度呈相反态势发展。(3)中国农业碳排放影响因素由大到小依次为产业结构、农业经济发展水平、受灾程度、农业劳动力规模、人均耕地面积、劳动力文化水平;巴西农业碳排放影响因素由大到小依次为农业经济发展水平、劳动力文化水平、产业结构、人均耕地面积、农业劳动力规模、受灾面积。最后,依据巴西农业减排发展经验,提出中国农业减排的建设性建议。     

农业低碳发展水平及驱动因子研究——以四川省为例

选取中国西部地区四川省作为研究对象,应用政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的碳排放模型测算2000～2016年区域内农业碳排放量及强度;采用Tapio脱钩理论分析区域内农业碳排放与经济增长的特征,并评估农业经济低碳发展状况;通过构建LMDI碳排放因素分解模型研究各驱动因子的贡献值,根据驱动因子的影响和作用提出农业低碳发展的对策。结果表明:研究期内四川农业碳排放量及强度平均每年分别以1.52%、1.18%增长率呈上升趋势,其中农膜是最主要贡献者,占45.2%;农业碳排放与经济增长的脱钩关系由最初不理想状态逐渐变成相对理想状态,在2013、2016年则呈现出完全脱钩的理想状态。研究分析得出农业经济快速增长是导致碳排放增加的主要驱动因素,农业生产效率是影响碳排放增长的关键抑制因素。     

“十一五”期间淮北市农业碳排放趋势及影响因素研究

以安徽省淮北市为例,基于农业生产中6个主要方面的碳源,对2005-2010年农业碳排放量进行了估算,发现碳排放量一直稳中有升。在此基础上,利用Kaya恒等式模型对农业碳排放影响因素进行分解。结果表明,农业经济发展水平是农业碳排放最主要的影响因素,具有较强的推动作用,累计产生15.16%的碳增量;而结构因素、效率因素、劳动力规模因素对碳排放量具有一定的抑制作用,分别累计实现14.00%、10.25%、2.53%的碳减排。最后提出促进淮北市农业碳减排的政策建议。     

基于投入角度的农业碳排放时空特征及因素分解研究——以湖北省为例

本研究基于化肥、农药、农膜、农用柴油等4个主要方面碳源,测算了湖北省1993-2010年及其地、市、州2008年的农业碳排放量.结果显示:(1)纵向来看,自1993年以来,湖北省农业碳排放总量、碳排放强度均呈现较为明显的三阶段变化特征,即”上升—平稳—上升”.(2)横向来看,区域差异明显:襄樊、黄冈2地属于碳排放总量、碳排放强度“双高”型地区；随州等4地为低碳排放量、高排放强度地区；宜昌等4地为高碳排放量、低排放强度地区；十堰等6地为碳排放总量、碳排放强度”双低”型地区.进一步利用LMD1模型对碳排放影响因素进行分解研究,结果表明:与1993年相比,效率、劳动力、结构因素分别累计实现了87.30％、71.89％和13.69％的碳减排；而经济因素则引发了269.28％的碳增量.最后,立足于研究结论提出促进湖北省农业碳减排的政策建议.     

重庆合川区土地利用碳排放的效应及驱动因素

基于土地利用变更数据与能源消费数据,测算2009—2018年间合川区土地利用碳排放量,分析碳源、碳汇、净碳排放量及碳排放强度演变趋势,运用LMDI因素分解法对碳排放驱动因素进行分析。结果表明:(1)2009—2018年重庆合川区土地利用净碳排放量呈上升趋势,年均增长率为7.00%;(2)合川区单位GDP碳排放强度呈逐年下降趋势,人均碳排放强度呈逐年上升趋势;(3)经济发展水平和建设用地规模是合川区土地利用碳排放的正向驱动因素,碳排放强度和土地利用效率为负向驱动因素。     

1997-2018年中国农业碳排放的时空演进与脱钩效应——基于空间和分布动态法的实证研究

在测度1997—2018年中国31个省区农业碳排放的基础上,对其时空演变特征进行分析,并利用核密度估计法和马尔科夫链法,考察中国农业碳排放分布的动态演进机制,进一步基于脱钩理论探究农业碳排放与农业经济发展之间的关系。结果表明:(1)中国农业碳排放量总体呈现波动上升趋势,农业碳排放强度不断下降,稻田为第一碳源;(2)中国农业碳排放的区域差距较大,碳排放较低的省区呈扩大趋势,碳排放较高的省区有所收缩;农业碳排放量总体上表现出东中部高、西部低的空间分布格局,而碳排放强度的空间布局则相反;(3)农业碳排放动态演进特征的分析表明,大部分省区的农业碳排放呈现增长态势,地区差距有所扩大,但“两极分化”现象逐渐消失;农业碳排放分布状态稳定性高,内部流动性低;(4)中国农业碳排放与农业经济发展之间多处于弱脱钩和强脱钩状态,强脱钩状态的省区在空间格局上逐渐替代弱脱钩状态占据绝对主导地位。     

江西农业碳排放量与EKC检验及影响因素分析

基于2005—2020年江西省统计数据，对江西省农业碳排放量与农村居民人均可支配收入进行了EKC检验，并用LMDI分解模型对江西省农业碳排放量影响因素进行了分析。结果表明：(1)2005—2020年江西省农业碳排放量呈现出“快速上升—缓慢上升—快速下降”3个阶段，农业碳排放量与农村居民人均可支配收入之间呈现出典型的倒“U”形曲线的特征，其拐点出现在2015年，此时农村居民人均可支配收入为11139元；(2)农业经济水平是农业碳排放量增加的主要因素，农业生产效率是主要的抑制因素，农业生产结构既有增排效果也有减排效果，农业劳动力规模对农业碳减排起到了一定的促进作用。由此可知，提升农业生产效率及优化农业产业结构有助于减少江西的农业碳排放量。     

中国碳排放特征及驱动因素分析

中国的碳排放已经成为国内外研究与讨论的热点问题之一.对中国1978-2008年能源消耗的碳排放量进行了测算,通过相关性分析和因子分析对碳排放的驱动因素进行研究.结果表明,1978-2008年中国的碳排放基本趋势是加快增长的,1996-1998年的碳排放量出现了一个下降的趋势;定基碳排放指数变化幅度比较大,环比碳排放指数变化趋势比较小;工业、采掘业、制造业碳排放量比重比较大;所选驱动变量与碳排放量的相关系数比较大,我国碳排放的驱动因子主要是社会经济发展和产业发展、交通发展和居民生活水平状况.     

安徽省池州市土地利用碳排放演变及其影响因素

碳排放和土地利用密切相关。依据土地利用碳排放测算方法,测算池州市2000—2010年主要土地利用类型耕地、林地、牧草地和建设用地碳排放量,同时对碳源、碳汇和净碳排放进行了测算,分析土地利用碳排放演变情况,计算地均碳排放强度和建设用地碳排放强度,并基于STIRPAT模型分析土地利用碳排放的影响因素。结果表明:1)2000—2010年池州市碳排放总量呈逐年递增的趋势,碳排放总量由2000年的35.835 4kt增加到2010年的1 774.016 3kt,碳排放总量递增主要以建设用地的碳排放递增为主,建设用地的碳排放量与碳排放总量具有趋同的变化趋势。2)2000—2010年池州市碳汇能力基本稳定,碳源与碳汇的比例整体呈增加趋势,由2000年的1.135 5增加到2010年的6.657 2。3)2000—2010年池州市土地利用碳排放变化划分为缓慢增长、快速增长和平稳增长3个阶段。4)地均碳排放强度呈现缓慢增长趋势,而建设用地地均碳排放强度则呈现波动上升的趋势,地均碳排放强度、地均建设用地碳排放强度的增长与工业经济发展水平呈正相关关系。5)碳排放量和人口总量、人均GDP之间的线性相关关系十分显著,且人均GDP对碳排放量的解释程度要大于人口总量对碳排放量的解释程度。     

海南省农业领域碳排放时空分布与预测

为探究海南省碳排放的时空分布特征,以海南省农业领域碳排放情况为研究对象,基于2016—2020年海南省农业年鉴数据,从种植业、养殖业、渔业和农用能源等4个方面入手,采用IPCC碳排放计算方法,分别计算全省与各市县农业年碳排放总量和碳排放强度。结果表明：海南省农业领域碳排放总量历年变化幅度较小,2018年海南省农业领域碳排放总量（以碳当量计）达到最大为495.69万t,种植业和农用能源碳排放所占比例最大,分别为61.62%和31.29%;海岛特点导致海南省农业领域碳排放总量在地域上存在明显差异,海口、文昌、琼海、澄迈、临高、儋州地区等沿海县区农业领域碳排放量远大于岛中央地区,呈现北高南低、外高内低的特点;海南省及各市县区农业领域碳排放强度逐年下降,2020年全省农业领域碳排放强度（以碳质量计）降低至0.26 kg/亿元,降低速度超过全国平均水平。在目前农业发展场景下,海南省已基本实现农业领域碳达峰,碳排放总量与碳排放强度虽处于高位,但在未来几年内仍会不断下降。     

甘肃省农地利用碳排放测算及影响因素研究

利用2000-2011年甘肃省农业投入的六大类碳源相关数据,对甘肃省历年农地利用碳排放量进行测算。分析得出:从2000年起,甘肃省农地利用碳排放量和碳排放强度分别以年均6.0%和5.8%的增速上升。六类碳源中,化肥、农药、农膜、柴油、翻耕和灌溉碳排放量的年均增速分别为2.8%,17.7%,7.6%,5.4%,0.3%,1.1%。运用LMDI模型对农地利用碳排放的影响因素进行分析,结果表明:从2001-2011年,由生产效率、产业结构、经济水平和劳动力规模变化所引起的碳排放增量比分别为:-15.18%、-4.46%、44.19%和0.34%。由此表明,农业生产效率和产业结构对碳排放具有抑制作用,劳动力规模虽具有一定的促进作用,但作用较小,而农业经济水平是导致甘肃省农业碳排量增加的主导因素。最后根据以上结果,对甘肃省农地利用碳减排提出对策建议。     

中国畜牧业碳排放的时空演进及其影响因素分析

为探究“双碳”目标下畜牧业的低碳发展问题，测算了中国31省(市、自治区)畜牧业碳排放量(统计数据未含港、澳、台地区，下同),并借助核密度估计和LMDI分解模型分析其时空动态演进和影响因素。结果表明：1)中国畜牧业碳排放总量呈先上升后下降态势，碳排放强度呈下降态势且省际差距大幅缩小。2)强度效应对畜牧业碳排放的抑制作用最为明显，演变趋势呈现“强-稳定-强”抑制水平；农业结构效应呈现由促进作用转为抑制作用的变化特征；产业结构效应的抑制作用仅次于强度效应；经济效应的促进作用最大，其演变趋势呈现倒“U”;人口规模效应的促进作用较小。3)全国畜禽养殖及其主要种类碳排放量的影响因素存在地区差异。牧区的肉牛、肉羊以及东北地区生猪强度效应和产业结构效应的抑制作用不足削减经济效应带来的促进作用，促进了其碳排放的增加。因此，政府需积极引导养殖户进行清洁生产，加大对畜牧龙头企业在品种改良、饲料配比优化方面的科研投入，因地制宜的推进畜禽低碳养殖发展。     

新疆农业生产碳排放变化特征及其净碳排放压力研究

对新疆1996-2013年农业生产5大碳源碳排放及种植业碳汇进行测算,从时间、空间、结构3方面分析其农业生产碳排放变化特征;在农业净碳排放的基础上,构建净碳排放压力指数模型,分析新疆农业生产净碳排放压力变动趋势。研究表明,新疆农业生产碳排放在总量上呈“上升-下降-上升”趋势,碳排放强度总体上保持下降;在区域上表现出明显的差异性,喀什地区碳排放量最高,是克拉玛依市的72倍;从结构特征看,牲畜养殖、农用物资、农业活动占碳排放源的96%以上。牲畜碳排放量呈下降趋势,农业活动、农用物资碳排放呈明显增长趋势。碳汇总量增加较为迅速,农业生产净碳排放量整体保持下降趋势。净碳排放量大致分为“持平-下降”两个阶段变化特征。由净碳排放压力指数看出,新疆农业碳排放压力呈逐年递减状态。由此可知,要根据新疆实际合理适时调整优化农业产业结构,加快推进农业绿色化现代化;宏观布局,制定差异化的农业发展路线;加强农村地区的生态环境建设,提高农业生产资料的回收利用强度。     

环渤海地区碳排放演进特征及其影响因素

基于kaya公式分析环渤海地区2000--2010年碳排放演进特征,并对碳排放影响因素进行分解．结果发现：环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势,碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响,其中经济规模、能源结构、产业结构对碳排放量起促进作用,能源强度对碳排放起抑制作用,经济规模对碳排放起决定性作用．结合研究结果和区域实际情况提出了有关碳减排的政策性建议．     

我国粮食主产区农业碳排放影响因素及空间溢出性

[目的]对我国粮食主产区农业碳排放量进行测度,明晰农业碳排放影响因素,为实现农业经济与生态环境的协调发展提供理论依据.[方法]基于2004—2016年我国粮食主产区省际数据,在对粮食主产区农业碳排放量测度的基础上,引入空间自相关分析法和空间面板计量模型,考察粮食主产区农业碳排放的影响因素及其空间溢出性.[结果]我国粮食主产区农业碳排放量具有明显的空间相关特征,即粮食主产区各地区农业碳排放量不仅受到来自本地区农业碳排放的直接影响,还会受到其他地区农业碳排放的影响.考虑粮食主产区农业碳排放的影响因素,粮食生产技术效率、城镇化水平和农业产业集聚水平均对农业碳排放量有显著的抑制作用(P<0.01,下同),农业发展水平和农业开放度对农业碳排放量有显著的正向促进作用,而产业结构对农业碳排放的影响不显著(P>0.1).[建议]为更好地促进我国粮食主产区农业碳减排,政府应强化农技推广和投入,依靠农业技术进步实现碳减排;制定合理政策适度推动城镇化发展,发挥城镇化对农业碳减排的正向作用;鼓励农业资源调整和重组,推动农业产业集聚;加强地区间合作交流,推进低碳农业平衡发展.     

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。