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.     

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。     

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.     

基于投入视角的农业碳排放时序特征及因素分解研究——以西南岩溶山区重庆市为例

基于化肥、农药、农膜等6种主要农业生产资料为碳源,运用IPCC提出的碳转化系数法测算了1985—2012年重庆市农业碳排放量,同时运用LMDI模型分析法对农业碳排放进行因素分解。结果表明:(1)从时间序列来看,1985—2012年重庆市农业碳排放总量呈现出"上升一平稳一上升"的变化特征;(2)从碳排放结构来看,各类型碳源对农业碳排放呈现出较大的差异,农业碳排放贡献大小依次为化肥农业灌溉农膜农药农用机械使用翻耕,其中化肥和农业灌溉占碳排放总量的76.36%;(3)从因素分解结果来看,以1985年为基期,农业生产结构因子、效率因子及劳动力因子分别累计实现了3.06%、350.71%和115.76%的碳减排,农业经济因子却累计产生了620.91%的碳排放增量。针对农业碳排放特点,提出了大力发展新型农业投入品,大力发展循环农业,加快推进农业节能减排等建议。     

新疆农业碳排放与农业经济增长的响应关系

测算了新疆维吾尔自治区(以下简称新疆) 2000—2015年及其14个地州2015年的农地利用、稻田、畜牧养殖3个方面的农业碳排放量,并进行时空差异分析。基于Tapio脱钩理论解析新疆农业碳排放与农业经济增长之间的动态演变关系,利用LMDI模型对新疆农业碳排放的驱动因素进行分解。结果表明:2000—2015年新疆农业碳排放总量在保持总体上升趋势的同时呈现"上升—下降—上升"的3个阶段特征,14个地州的碳排放强度和结构差异明显。与2000年相比,2001—2015年农业经济发展因素和农业从业劳动力因素累计产生碳排放量分别是4 455.88×10~7kg和907.30×10~7kg,农业生产效率因素和农业产业结构因素累计实现的碳减排总量分别是4 180.90×107kg和81.59×10~7kg。     

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.     

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。     

安阳市农业碳排放驱动因素及脱钩效应分析

基于农业生产中翻耕、化肥、农药、农膜、农用柴油和农村用电等6个方面,测算了安阳市1993~2014年的农业碳排放量。结果表明,安阳市农业碳排放总量整体呈上升趋势,碳排放总量由1993年的36.62×104t增加到2014年的143.84×104t,年均增长7.52%,总体上呈"高速—负增长—高速—低速"四阶段演化特征。安阳市农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,目前处于倒"U"型曲线的左侧,拐点还未出现。农业碳排放总量的组成结构随时间变化,从平均占比情况来看依次为农村用电、化肥、农用柴油、农膜、农药和翻耕。运用LMDI模型对安阳市农业碳排放影响因素进行分解,结果显示,农业经济发展对碳排放具有较强促进作用,与基期相比,累计实现了178.09×104t的碳增量,而生产效率、劳动力因素和产业结构因素则对碳排放有抑制作用,分别累计实现52.51×10~4t、12.37×10~4t和5.99×104t的碳减排。Tapio脱钩分析表明,目前安阳市农业碳排放与农业经济发展之间的脱钩关系以扩张负脱钩为主。安阳市必须采取有效措施,尽早实现农业碳排放与农业经济增长的脱钩。     

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。     

农业碳排放的EKC检验及影响因素研究——以长三角地区为例

依据1995-2019年长三角地区农业相关数据,利用IPCC碳排放系数法计算出该地区农业碳排放量,并对计算结果进行EKC曲线分析,进一步使用LMDI分解法分析农业碳排放的影响因素及其贡献度.结果表明:长三角地区农业碳排放与农业人均GDP之间存在EKC曲线关系;农业生产效率是长三角地区农业碳减排的主要原因;农业劳动力规模...