中国农业能源消耗碳排放变化驱动因素及其贡献研究*——基于Kaya恒等扩展与LMDI指数分解方法

农业低碳化发展方式是农业现代化背景下农业可持续发展的有效实现途径。判断农业碳排放影响因素的驱动力、驱动方向等对有的放矢地制定低成本、高效率低碳农业发展策略与措施意义重大。在前人研究的基础上,为探讨常规因素之外还有哪些其他因素对农业碳排放有所影响,本研究以Kaya恒等式为基础,利用Kaya恒等式的数学性质将中国农业碳排放的影响因素分解为一般技术因素、农业低碳技术因素、农村生活水平因素、间接城镇化因素以及人口规模因素等5个因素,并利用LMDI指数分解方法对这些因素进行了驱动强度与贡献率的分析。研究发现:农村生活水平提高是促成农业碳排放的最主要因素;一般技术因素与农业低碳技术因素都负向地驱动农业碳排放,相比较而言,农业低碳技术变动比一般技术变动的碳排放驱动力更为强劲;总人口变动因素对农业碳排放呈现出正向驱动力,但无论从整个长跨度区间还是细分区间来看,其正向驱动力都不强;由扩展的Kaya恒等式得出的间接城镇化指标与一般城镇化指标之间关于50%的水平在坐标系中对称,经转换与修正发现城镇化水平对农业碳排放表现出温和的正向驱动力。1990—2013年中国总的农业碳排放中一般技术因素贡献为?25.85%,农业低碳技术因素贡献率为?166.55%,农村生活水平因素贡献率为220.65%,城镇化水平贡献率为57.63%,人口规模因素的贡献率则为14.12%。文章建议在发展农业现代化过程中,通过发展通用和低碳农业技术,合理有序推进城镇化进程以及营造低碳发展的社会氛围等方面创造更适宜的环境,以达到农业低碳化发展与可持续发展目标。     

空间、经济、技术三维视角的省际农业碳关联研究

研究农业碳排放省际关联可为区域协同减排奠定基础,最终实现农业绿色发展和整体减排的双重目标。根据国家温室气体排放清单指南的基本框架,从农用能源、农地利用、反刍动物饲养、作物种植和农业废弃物5个部门对农业碳排放做了全面测算,利用空间统计法验证中国省际与分部门的碳排放区域关联性,并从关系视角建立非参数QAP回归,从空间关联、经济关联和技术关联三维角度解释了区域农业碳关联的深层次原因。最终从优化能源布局、提升能源利用效率,充分发挥减排技术扩散效应,分区域、分部门制定差异化减排措施,以及建立“四原则、三核心”的区域协同减排机制4个方面提出建议。     

网络RTK技术在城镇地籍控制测量中的应用

随着科学技术的发展,我国各地陆续建立了连续运行卫星定位地面站系统(CORS).在我国国土资源信息化的快速普及的背景下,常规的全站仪导线控制测量或GPS静态定位测量,已不能满足城镇地籍控制测的需求.该研究结合内蒙古某城区的地籍测量工作实践,介绍了网络RTK技术在城镇地籍控制测量中的应用,并对网络RTK技术获取的城镇地籍控制测量数据与全站仪导线测量获得的测量数据进行精度比较和分析.结果表明,网络PTK技术克服了单基站作业半径的限制问题,不受天气、通视、地形的影响,工作效率高,精度能达到要求,可以代替全站仪导线测量用于城镇地籍控制测量.     

中国农业碳排放空间格局及影响因素动态研究

研究农业碳排放空间格局及影响因素对中国制定农业分区碳减排政策意义重大。为弥补以往研究中静态分析法难以考察动态影响的缺陷,将动态灰色关联法和回归模型结合,应用2001—2016年统计数据,从分析农业碳排放空间格局入手,深入探讨省际农业碳排放空间格局成因和影响因素与空间差异的数量关系。研究发现:中国农业碳排放强度省际差异大,中部排放等级有所降低,西部排放等级有所升高,农业碳排放省际差异随农业经济水平、农业机械化、农业产业结构和农业人力资本等差异扩大而增加;大部分排放等级上升的省市农业碳排放的长期主导因素为农地利用和农业生产技术(机械),且种植业和畜牧业双发展;大部分排放等级下降的省市农业碳排放的长期主导因素为反刍动物饲养和农业生产技术(人力),且着重发展优势产业。因此,中国未来较长时间内仍应重点关注农地利用减排,进一步推动反刍动物饲养减排技术发展和充分发挥农业产业结构调整对减排的抑制作用等建议。     

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。     

香蕉枯萎病菌1号小种分泌蛋白与效应子的预测与分析

 由尖孢镰刀菌古巴专化型1号小种(Fusarium oxysporum f. sp. cubense race 1,Foc1)引起的香蕉枯萎病是香蕉生产上的毁灭性病害之一。分泌蛋白作为一类重要致病因子,在Foc1与香蕉互作过程中起着重要作用。本文利用SignalP、WoLF PSORT、TargetP、TMHMM和big-PI Predictor等生物信息学软件,对Foc1全基因组编码的15 438条蛋白质氨基酸序列进行了分泌蛋白及效应子的预测分析。结果表明,Foc1全基因组编码蛋白中有988个经典分泌蛋白,占编码蛋白总数的6.40%。蛋白特征分析表明,其氨基酸长度主要集中在101~500个氨基酸(占总数的71.26%),信号肽长度集中在17~20个氨基酸(占61.94%),信号肽切割位点以SPaseⅠ型为主(占92.91%)。碳水化合物酶类(CAZymes)分析表明,有281个分泌蛋白属于CAZymes,其中以糖苷水解酶家族最多。对细胞壁降解酶类分析表明,有27个分泌蛋白属于纤维素降解酶类,73个属于果胶降解酶类,42个属于木聚糖降解酶类。以氨基酸长度≤400和半胱氨酸残基数≥4为筛选条件,发现Foc1经典分泌蛋白中有378个候选效应子。qRT-PCR分析表明,7个候选效应子均在香蕉组织提取物诱导后获得上调表达,从实验角度证实了其为真正的效应子。     

净碳排放约束下的中国耕地利用效率评价及空间关联研究

为探索环境约束下的耕地有效利用方式,把握区域协同发展路径,将耕地利用过程的碳排放、碳吸收双重效应纳入考虑范围,采用SBM-Undesirable模型对2007—2016年中国30个省(市、自治区)的耕地利用效率进行评价,并基于空间距离平方倒数矩阵,依托Moran's I,从全域和局域2个视角探讨耕地利用效率的空间格局及关联效应。结果显示:中国耕地利用效率整体较高,均值为0.867,地区间效率差异明显,自高到低可划分为5个等级,效率较高的单元大多位于东南沿海地区、西部地区和东北地区,效率较低的单元主要位于北部沿海地区和黄河中游地区。多数低效率单元的投入要素及净碳排放存在冗余。省际耕地利用效率呈空间正相关性,随时间推移,其空间关联格局经历了“多核分布”—“一带一片”—“低极主导”的过程。各地在耕地利用过程中需控制非期望产出,改善投入要素配置,因地制宜加强合作,探索区域协同的耕地高效利用路径。