合肥市农业生产碳排放脱钩分析及峰值预测

在对2006—2019年合肥市农业碳排放时序与组成变化分析的基础上，采用Tapio脱钩弹性模型分析合肥市农业碳排放量与农业经济增长的相关性，基于EKC模型原理结合岭回归等统计方法进行相关关系分析，并运用Python3软件拟合三次函数对合肥市农业碳排放进行科学预测。结果表明：农业碳排放量总体呈上升趋势，且谷物种植产生的碳排放量占比最大；农业碳排放量与经济发展之间主要有弱脱钩、扩张连续、强负脱钩与强脱钩四种类型，其中主要以弱脱钩为主，且现阶段有向强脱钩发展的趋势；未来10年，合肥市农业碳排放量将逐年下降。总体表明，合肥市低碳农业发展良好，并有进一步扩大的趋势。     

秸秆还田年限及还田量对稻田净温室效应的影响

本文研究了不同秸秆还田年限（2 年和13 年）和还田量（0、1.6 、3.2和4.8 t/hm2）对稻田CH4和N2O排放、土壤固碳速率和净温室效应的影响。结果表明：稻田CH4排放量在第2年和第13年均随秸秆还田量的增加呈线性增加，但第13年单位秸秆还田量对CH4排放的平均促进效应比第2年降低3%；各处理N2O排放量在第2年无显著差异，第13年显著促进N2O排放55% ~ 171%，且随秸秆还田量的增加呈线性增加；土壤固碳速率在第2年随秸秆还田量的增加呈线性增加，但第13年下降80% ~ 84%，且各处理间无显著差异；净温室效应随秸秆还田量的增加呈线性增加，但从第2年到第13年经历了从汇到源的过程，这说明秸秆还田量对净温室效应的影响受还田年限调控，其增加的温室效应逐步完全抵消了土壤固碳的减排效益，加剧了全球气候变暖。因此，稻田在长期秸秆还田条件下是一个重要的碳源，亟待优化秸秆还田技术，进一步固碳减排，以实现农业可持续发展。     

能源碳排放约束下工业用地利用效率研究

工业生产活动中能源消耗及其碳排放是影响工业用地利用效率的重要因素。在控制碳排放的同时提升工业用地效率具有重要意义。基于非期望产出的SBM模型测算长三角都市圈工业用地效率,用空间分析方法探讨都市圈工业用地效率在能源碳排放约束下的时空差异,并探讨各要素松弛变量及开发潜力。各都市圈工业用地效率的内部异质性较大;碳排放、土地、固定资产、劳动力等要素的开发潜力较大。因此,上海市要发挥核心辐射作用,工业用地结构调整要以减少能源碳排放量为重点,依据自身特点和优势,科学、有序地调整工业用地结构,逐步逼近"双碳"发展目标。     

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...     

我国渔船作业过程碳排放的估算

渔业是农业温室气体的重要排放源之一,应积极研究并采取有效措施控制渔业的温室气体排放。本研究依据《中国统计年鉴》、国民经济和社会发展统计公报和《中国渔业统计年鉴》提供的数据资料,以及中国水产科学院渔业机械仪器研究所2008年至2009年的渔船能耗与节能技术调研结果,采用ORNL提出的CO₂排放量的计算方法,对我国渔船的CO₂排放量进行了估算,结果表明:2008年我国渔船的碳排放量为673.2×10⁴t,折算成CO₂量为2470.6×10⁴t,2007年我国捕捞作业单位产值碳排放量为2.06kg/元,是农、林、牧、渔、水利行业平均水平的3.4倍。海洋捕捞渔船是我国渔船能耗和CO₂排放的主要领域;海洋拖网作业和刺网作业渔船是我国海洋捕捞CO₂排放的主要来源。分析了我国渔船高耗能及高碳排放的主要因素,为有关部门制定节能减排措施提供科学依据。     

中国碳排放变化的因素分解与减排路径研究

能源及其引致的碳排放等相关问题已经成为影响人类社会发展全局和全球政治经济格局的重大战略问题.中国是世界上最大的发展中国家，面临着更严峻的能源挑战.节约能源、大幅度改善能源效率是我国应对能源和气侯变化挑战的一条极其重要且有效途径.本文综合考量了能源结构、能源强度、能源效率及经济增长等4个因素对碳排放的影响，基于因素分解模型，应用LMDI分解方法对中国一次能源利用的CO2排放及碳排放强度变化进行了研究，研究发现二氧化碳排放增加主要是由于经济增长、人口规模扩大引起的.在此基础上提出了碳减排的政策建议.     

数据驱动下农用车辆柴油机NOX排放预测模型

针对农用车辆柴油机NOX排放与实际运行工况之间的复杂非线性关系，提出一种数据驱动下的NOX排放预测模型。基于车辆OBD采集实际运行数据，通过小波阈值降噪降低原始数据的非平稳性，采用集成特征选择算法完成模型输入特征的选择，同时融合BiGRU和注意力机制构成BiGRU-Attention模型，同时利用贝叶斯优化进行模型超参数选择。基于实车道路测试数据集分析，提出的模型相对于LSTM、GRU和BiLSTM-Attention模型NOX瞬时排放预测校正系数分别提高7.65%、3.26%和4.09%，模型平均绝对误差维持在0.001 4 g/s，在不同车辆数据集上预测校正系数均保持在85%以上，可以有效进行实际场景下NOX排放的高精度预测，为农用车辆柴油机NOX排放预测控制提供数据支撑。     

福建省土地利用变化碳排放时空差异与碳补偿

[目的] 开展土地利用碳排放差异与碳补偿研究，为各地域根据净碳排放量制定低碳发展政策提供依据。[方法] 基于2005—2020年福建省土地利用和能源消费数据，构建碳排放以及碳补偿价值测算模型，计算各市域不同时段的碳排放量以及碳补偿价值。[结果] ①福建省土地利用变化净碳排放呈现出明显的增长趋势，增长速度先快后慢。建设用地为主要碳源，其碳排放量增加3.41×10⁷ t；林地为主要碳汇，其碳吸收量减少近3.00×10⁴ t。②净碳排放量高值区域主要分布在碳排放量高、碳补偿率低的福州市、泉州市和漳州市，净碳排放量低值区域主要分布在碳排放量少、碳补偿率高的南平市，除厦门市外，各市的净碳排放强度与净碳排放量的空间分布相似。③碳补偿价值与各市净碳排放量的空间分布具有高度相似性，高碳补偿区主要是经济发展水平高、净碳排放量大的福州市、泉州市，受偿区主要是经济发展水平低、净碳排放量小的南平市。[结论] 为实现区域协调以及低碳发展，需不断完善碳补偿机制，从低碳层面依靠碳补偿推动区域低碳协调发展。     

测试稿件

为探明地下滴灌对土壤 N₂O 排放的影响及机理,本文研究了不同滴灌管埋深(0、10、20、30 cm,即CK、 S10、 S20、 S30)番茄根区土壤N₂O排放规律,分析了地下滴灌形成的根区土壤水热、养分、微生物等微域环境对 N₂O 排放的影响。结果表明土壤供水位置(滴灌管埋深)不同,显著影响土壤水分分布及其他土壤微域环境因素,其中根系分叉数、0-20 cm土壤孔隙度、反硝化细菌、亚硝化细菌等是影响N₂O累积排放量的主要因素。S10 番茄根系分叉数为 CK 的1.85倍；0-20 cm土壤孔隙度比 CK 显著增加 10.72%；土壤硝态氮为CK的2.02倍,土壤溶解性有机碳 为CK的1.49倍；果实成熟期土壤亚硝化菌数量为 CK 的 2.11 倍；开花坐果期、果实成熟期土壤反硝化菌数量为 CK 的 3.8、3.75 倍；土壤N₂O累积排放量为CK的1.99倍。S20 番茄根系分叉数为 CK 的2.77倍；0-20 cm土壤孔隙度比 CK 显著增加22.32%；土壤硝态氮分别为CK的2.66倍,土壤溶解性有机碳为 CK的1.38倍；果实成熟期土壤亚硝化菌数量为 CK 的 5.56 倍；开花坐果期、果实成熟期土壤反硝化菌数量为 CK 的 6.0、12.5 倍；土壤N₂O累积排放量为CK的2.24倍。S30 番茄根系分叉数为 CK 的2.22倍；土壤硝态氮为CK的1.66倍；开花坐果期亚硝化细菌数量、反硝化细菌分别为CK 的 2.0、1.8倍；但反硝化细菌数量、硝态氮和溶解性有机碳含量、0-20 cm土壤孔隙度等显著低于S20处理,根系-土壤交互作用减弱,土壤N₂O累积排放量与CK无显著差异。总体上,滴灌管埋深10 cm、20 cm 提高了土壤N₂O累积排放量,但其排放显著低于IPCC推荐的排放标准且能提高番茄植株根、茎氮含量,在生产实际中优于常规地表覆膜滴灌。     

黄河流域农业面源污染时空变化及因素分析

为探究黄河流域农业面源污染特点及有效治理措施,基于两次全国污染源普查数据,通过补充计算,分析了黄河流域污染物排放总量以及农业面源污染排放量的时空分布特点,探究了流域内各省份影响农业源污染化肥施用量、秸秆产生量和畜禽养殖等因素的时空分布情况以及污染治理效率,讨论了黄河流域面源污染针对性的治理对策。与2006年相比,2017年黄河流域污染物排放总量显著减少,农业源产生的化学需氧量、氨氮污染量占总污染量的比例显著增加,2017年农业源产生的化学需氧量、氨氮、总氮、总磷污染物排放量分别为96.2、1.2、7.9和1.1万t,污染量输出最大的省份为内蒙古,但单位耕地面积污染输出最大的两个省份为河南省和山东省。2017年黄河流域畜禽养殖是化学需氧量排放量的最直接影响因素,化肥是氨氮、总氮及总磷排放量的最直接影响因素,不同污染物指标与主控因子之间呈现显著的线性相关关系。与2006年相比,2017年流域内基础因素典型变化包括内蒙古耕地面积增加30%、流域内秸秆产生量及畜禽养殖猪当量分别增加46%和减少27%。河南、陕西、山东省份的单位面积化肥施用量过大,河南省的污染治理效率需要迫切提升。黄河流域农业面源污染治理应当采取全面治理政策及针对性污染治理策略相结合的方法进行,典型针对性措施包括加强陕西、河南以及山东省瓜果蔬菜化肥减量措施、西部地区牛羊养殖以及中东部地区猪养殖污染治理。