河南省农业碳排放量测算及脱钩效应研究

为深入研究河南省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,为河南省制定低碳农业发展政策、建设农业强省提供理论依据,测算了2005-2014年河南省农业的碳排放量,并采用Tapio对河南省农业碳排放的脱钩效应进行研究分析。结果表明:2004-2014年河南省农业碳排放总量保持在较高水平,根据碳排放总量的逐年变化特征具体可将其划分为"下降—上升—波动上升"三个阶段;研究期内农业碳排放与农业经济增长之间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主。     

安徽省农业生产碳排放时空变化及影响因素分析

基于安徽省5个基础碳源数据,结合LMDI模型,测算其农业碳排放量,并分析了2006-2015年安徽省农业碳排放的时空变化及其影响因素.结果表明,安徽省农业生产碳排放总量逐渐增加,从2006年的356.53万t增长至2015年的449.03万t;碳排放强度的变化与总量变化基本保持一致,从2006年的87.28 t/km2增长至2015年的107.37 t/km2;从市域空间来看,2015年安徽省北部地区的城市碳排放总量高于南方地区;LMDI模型的因素分解表明,与2006年相比,效率因素和劳动力因素累计实现减排527.90万t,其中效率因素影响力度较强,而结构因素、经济因素总体上对累积CO2排放量变动存在正向影响,其中经济因素影响尤为突出.     

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。     

中国农业碳排放、低碳农业生产率及其协调性研究

运用DEA-Malmquist模型考察中国低碳农业生产率并利用Tapio脱钩模型探究农业碳排放与其之间的协调性。结果表明： 1）我国农业碳排放总量上升趋势较为明显,但年际间也伴随一定的波动起伏;农业碳排放强度一直处于下降趋势;农用物资、稻田与牲畜养殖所引发的碳排放量均呈上升趋势,其中农用物资碳排放所占比重一直处于上升趋势,而稻田与牲畜养殖的占比均有不同程度降低。 2）1993年以来,我国低碳农业生产率增速总体偏慢,年均仅为0.80%,基于其累计值的年际变化可划分为平稳起伏、波动下降和波动上升等3个阶段;从增长源泉看,农业前沿技术进步相比农业技术效率发挥了更为显著的作用。 3）我国农业碳排放与低碳农业生产率之间的脱钩类型1993—2002年主要表现为强负脱钩和扩张负脱钩;而2002—2012年则多种脱钩状态共存但以弱脱钩为主。     

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。     

山西省农业碳排放与经济发展脱钩分析

基于山西省2008-2018年的相关数据,测算农业碳排放总量和碳排放强度,并利用Tapio 脱钩指数分析了该省农业碳排放与农业经济发展之间的脱钩关系。结果显示:山西省在研究期间的农业碳排放与农业经济发展绝大多数处于弱脱钩状态,并有向强脱钩转变的趋势。因此,山西省应大力发展减排技术,尽早实现农业碳排放与农业经济增长的脱钩。     

基于典型相关分析的安徽省农业生产碳排放强度驱动因子

探索农业生产碳排放强度驱动因子,对制定低碳农业发展规划及目标具有重要启示意义。运用IPCC碳排放测度模型,测算了安徽省2005-2020年农业生产碳排放,采用典型相关分析方法,考察了农业生产碳排放效率驱动因子。结果表明:1)安徽省农业生产碳排放由2005年的987.40万吨攀升至2020年的1227.59万吨,年均增长1.46%。农业生产碳排强度由2005年的1.21t/万元下降至2020年的0.49t/万元,年均下降5.85%；2)农业生产碳排放与其强度呈显著“剪刀差”态势,两者间夹角达33.52°；3)农业科技创新、农机化水平、农业生产结构与农业生产碳排放强度典型相关系数分别为-0.652、-1.728、-0.562,均为农业生产碳排放强度下降“动力”因子,而规制政策、城镇化、农村经济发展与农业生产碳排放强度典型相关系数分别为0.085、0.619、1.232,为农业生产碳排放强度下降“掣肘”因子。基于研究结果,提出了安徽省发展低碳农业的政策建议。     

“一带一路”核心区农业碳排放与农业经济增长研究

从农业视角探析"一带一路"倡议中新疆和福建两核心区农业碳排放与经济增长关系差异,为绿色"一带一路"建设提供理论参考。文章采用碳排放系数法测算新疆和福建1996～2016年农业碳排放量,构建脱钩弹性模型对比两省区农业碳排放与经济增长脱钩关系。结果表明:碳排总量累计增长上新疆是福建的5倍左右,而年均增速新疆近福建的3.85倍;碳源排名中,化肥和农膜是新疆的主要碳源,化肥和柴油是福建的主要碳源,6类碳源产生的碳排总量在两核心区存在差异;脱钩关系上,新疆理想脱钩状态占比年份为40%,态势尚不稳定;福建以弱脱钩为主,占研究期的75%,农业碳排放与经济增长关系显著。总体上两核心区农业碳排放量和脱钩关系差异悬殊,新疆农业碳排放与农业经济增长响应程度弱于福建。     

“双碳”战略下云南省农业碳汇研究

通过估算2012—2021年云南省农业碳排放量、碳汇量,结果表明,碳汇量从2012年的2 888.46万t增加到2021年的3 054.97万t,但是农业的净碳汇量却从2012年的1 897.88万t减少到2021年的1 656.46万t,在农业碳源中农用地生产过程中的碳排放量最大,2012年农用地生产碳排放占71.62%,2021年上升到74.19%;研究发现农用地生产碳排放在持续增长,农作物碳吸收的增长速度慢于碳排放,说明农业生产方式仍为低碳发展的重点改进方向。建议农业的减排从种植、施肥、灌溉等技术进行重点方向创新技术发展,同时做好因地制宜的政策引导,联动资源做好技术、资金、人力等要素的支持,大力促进云南省农业减排增汇。     

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。     

甘肃省土地利用碳排放变化及影响因素分解

[目的]研究土地利用中各类型土地的碳排放量及各土地利用碳排放的影响因素。[方法]以甘肃省为例,在分析1995—2012年土地利用结构变化的基础上,估算了各种土地利用类型的碳排放量,并运用LMDI模型对其影响因素进行了分析。[结果]土地利用结构变化总体表现为建设用地面积持续增加,农用地面积减少;建设用地内部结构变化中居民点及工矿用地面积增加最多,交通用地变化幅度显著;土地利用碳排放量总体呈上升趋势,由1995年的1 882.07×104t增加到2012年的7 503.23×104t,年均增加341.48×104t;土地利用碳排放强度最大的是居民点及工矿用地,交通用地碳排放强度呈缓慢上升态势,但到2012年有所下降;土地利用变化、经济发展水平提高、人口规模增加促进了土地利用的碳排放,能源效率提高和能源结构优化抑制了土地利用的碳排放。[结论]对甘肃省土地利用碳排放总量的变化趋势影响最大的是居民点及工矿用地,能源效率提高和能源结构优化是今后甘肃省碳减排的重要途径之一。     

湖北省碳排放研究:总量测算、结构特征及脱钩分析

参考国家温室气体清单指南的方法,从产业、来源、土地承载三个方面分析湖北省2001-2010年碳排放结构,测算其碳排放总量,探讨碳排放的时序特征与经济增长的关系。结果表明,湖北省第二产业碳排放较高,且产出效率低,第三产业单位碳排放效益最高;能源消费碳排放占总量的90%以上,占比远高于IPCC给出的参考值;城镇居民点及工矿用地碳排放占总量的74.98%,碳排放强度为229.92 t/hm2。十年间湖北省碳排放量由3705.66万t增长到7740.47万t,年平均增加9.65%。能源消费增长率高于碳排放增长率,是碳排放增加的主要动力,畜牧业碳排放减少7.78%。湖北省碳排放与经济增长脱钩状态以弱脱钩和扩张连接为主,2009年后出现由弱脱钩向扩张连接的状态转移,近些年经济发展质量有所下降。因此,湖北省应以经济转型升级为契机,提高碳排放利用效率,改进农业生产方式,加强土地用途管制,促进经济绿色增长。     

长江经济带农业碳补偿修正测算及分析

为研究农业技术水平和自然禀赋对农业碳排放和碳汇的影响,通过修正后的农业碳补偿测算方法,计算得到2007—2016年长江经济带各省（市）的农业碳补偿额并进行对比分析。结果表明：江西和湖南的农业碳排放冗余量均为零值,农业技术水平较高,浙江和云南的农业碳排放冗余量较高,均值分别达到237.18万t和175.13万t,农业技术水平落后;浙江、江西、四川和云南的年均调整系数小于1,农业自然资源禀赋高于长江经济带的整体水平;修正后浙江和云南的碳补偿额由正数变为负数,表明这两个省从碳受偿地区变为碳支付地区,上海、江苏、安徽、湖北、湖南、重庆、贵州农业碳补偿额比修正前有所增加,江西和四川农业碳补偿额则比修正前减少。长江经济带各省域应加强农业自然禀赋的建设,提高生态背景值,增强其农业生态系统的碳汇功能,加快实现长江经济带生态补偿公平价值,并提升生态资源利用的地区公平性。     

江苏省农业碳排放时序特征与趋势预测

为探讨江苏省农业碳排放时序特征及未来碳排放趋势,利用排放因子法对江苏省2000—2019年农业碳排放进行估算,并运用STIRPAT模型对2020—2030年全省农业碳排放趋势进行预测。结果表明：江苏省2000—2019年的CO₂排放当量（CO₂e）整体呈现降低-升高-降低的趋势,并在2005年达峰,估算为8 361.77万t,其中种植业、畜牧业则分别在2010年、2003年达峰,种植业排放量远高于畜牧业。农业CO₂e排放强度呈先升高后降低的趋势,2003年后排放强度逐年递减,到2019年已降至1.31 t·万元^-1;在各碳源中,水稻种植是全省农业碳排放的最大排放源,而在主要畜禽中,猪养殖过程中造成的碳排放远高于其他畜禽;预计2020—2030年,伴随城镇化发展、农业人均GDP提高和农业碳排放强度的进一步降低,全省农业CO₂e排放量仍将呈下降趋势,在减碳的同时可以兼顾农业经济高效发展。研究表明,江苏省农业已实现碳达峰,未来农业碳排放的持续降低将有利于加速全省碳中和目标的实现。     

江苏省土地利用碳排放时空动态

以工业化、城市化水平较高的江苏省为例,计算了1997～2007年江苏省及其所辖的13个地级市的年碳排放量,从时空尺度对各类土地利用方式的碳排放效应进行分析,结果表明:(1)从时间尺度看,1997～2007年江苏省土地利用碳排放总量由10702.53万t增加到12570.15万t,上涨了17.5%,并推测出2010年的碳排放总量将达到13701.44万t;建设用地和耕地是主要的碳源,建设用地对碳排放的贡献率高达98%,而林地增加所产生的碳汇远远不能抵消建设用地增加了的碳源。(2)从空间尺度看,11年间碳排放重心由119°26'E、32°57'19″N转移到119°28'55″E、32°51'7″N,向东南方向移动了12.33 km,预测2010年土地利用碳排放重心位于120°26'4″E、32°18'57″N处。最后,从减碳源和增碳汇两方面提出了低碳导向的土地利用政策相关建议。     

江西省农地利用碳排放时空特征与脱钩弹性研究

基于化肥、农药、农膜、农业机械以及农业灌溉五个方面导致的碳排放,利用1995要2011 年江西省农业 投入统计数据,采用碳排放系数法计算江西省农地利用碳排放和碳排放强度,在Tapio 脱钩模型的基础上分析江西 省农地利用碳排放与农业经济增长之间的脱钩弹性关系。结果表明院1995要2011 年,江西省碳排放总量呈现逐年增 长的趋势,农地利用碳排放强度呈现先增强后减弱的趋势,各类农业活动中,化肥和农业机械化是主要的碳排放源。 从区域差异来看,2010 年江西省各设区市碳排放量排在第1 位是赣州市,其碳排放量比最后1 位的景德镇市多出近 8.13 倍;碳排放强度最高的为新余市,高达7.4657 t/hm2,最低的地区为景德镇市,仅为1.9240 t/hm2,只有新余市的 1/3,碳排放量排在前7 位的粮食主产区是江西省农地利用碳排放的主要来源地。从江西省农地利用碳排放与农业经 济发展间的脱钩关系来看,1996-2011 年间,其脱钩关系主要以弱脱钩、扩张连接、扩张负脱钩为主,说明近年来江西 省以农业经济发展为主,在兼顾环境效应上表现不佳。     

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.     

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。     

长江经济带农业碳排放与经济增长的时空耦合关系

为平衡长江经济带农业碳减排与其经济增长之间的矛盾,在厘清其1993—2017年农业碳排放与农业增加值现状特征的基础上,利用耦合协调模型与Tapio脱钩模型探究二者的相互关系及演化特征。结果表明:1)1993—2017年长江经济带农业碳排放量总体呈现波动上升趋势,农业增加值则稳步上升,两者空间分布特征类似但地区差异较大。2)农业碳排放系统与农业经济系统间存在耦合协调发展关系,且耦合协调程度逐步升高,基本实现了由整体失调向整体协调的转变,不过上、中、下游地区存在明显差异。3)农业经济系统与农业碳排放系统之间总体以弱脱钩、强脱钩为主,表明多数情形下农业碳排放的增长速率要小于农业经济,可见长江经济带各省区近些年在农业碳减排工作上取得了一定成效。