河西走廊2000—2020年农业碳排放时空特征及其影响因素

农业是一个较为复杂的温室气体源/汇系统，不同区域、不同种养情况导致农业系统呈现碳源或碳汇两种情况。分析农业系统中碳排放特征及其影响因素，对实现农业绿色发展具有重要的意义，也为推动实现“碳达峰”“碳中和”目标提供数据依据。本研究以河西走廊为例，测算了2000—2020年河西走廊地区20个县市的农业碳排放量，并分析了农业碳排放时空特征及其影响因素。结果显示：2000—2020年河西走廊地区农业碳排放呈现缓慢上升状态。农业碳排放量最大的区域为凉州区和甘州区，占河西走廊地区农业碳排放总量的31.74%。从种植业与养殖业来看，河西走廊地区种植业为碳汇，碳吸收量达1.41×10⁸ t，养殖业为碳源，碳排放量达4.17×10⁷ t。2000—2020年河西走廊地区农业净碳排放量呈现起伏变化，但总体呈下降趋势，农业系统向碳汇转变。在种植业中对农业碳排放影响最大的因子为种植规模，在规模稳定发展区域影响最大的因素为机械化程度，在规模较小的区域主要影响因素为农村用电量；在养殖业中对规模较大区域和养殖业占比较高区域影响最大的因素为养殖规模，关联度在0.90以上。2000—2020年河西走廊地区农业碳排放强度表现为从随机分布到显著聚集的过程，农业碳排放重心缓慢向东南方向转移，但仅在张掖市内迁移。     

东北农区农业净碳汇时空分布及驱动因素

农业兼具碳源和碳汇双重属性,是我国实现碳达峰碳中和目标的重要组成部分。从农业碳排放公平性角度出发综合管控农业碳源和碳汇量,明晰农业净碳汇的驱动因素对于实现东北农区农业低碳发展具有重要意义。基于2000—2020年黑龙江省各市域的社会经济及农业生产等数据,本研究通过生态承载模型、经济效率模型和地理探测器对区域农业碳排放公平性特征及净碳汇驱动因素进行探究。结果表明：黑龙江省农业净碳汇总量呈现波动上升趋势,由 2000 年的 1.21×10⁷ t 上升至 2020 年的4.02×10⁷ t。齐齐哈尔、绥化和哈尔滨三市农业净碳汇量较高,三市总和占黑龙江省碳汇量的51%以上。从农业碳排放公平性分区来看,双高区主要向南部和中部的哈尔滨、黑河和绥化等地聚集,双低区逐渐向东部的鸡西、双鸭山和鹤岗等地集中。双低区持续向经济高值区、生态高值区以及双高区发展,但不同市域间差距依旧显著。耕地面积和机械化水平是农业净碳汇空间分异的主导驱动因素。交互探测结果显示耕地面积和机械化水平与其他各因素的交互作用最强,同时净碳汇量受机械化水平和城镇化水平交互作用的影响最大。研究表明,黑龙江省需根据各地区具体情况制定差别化的绿色农业管控措施,以推进东北农区农业可持续发展。     

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。     

河北省县域土地利用碳排放空间格局及协调分区

土地利用变化是区域碳排放变化的主要驱动力,研究土地利用变化对碳排放的影响有助于制定碳排放政策。基于土地利用现状数据和能源消耗数据,构建碳排放评价模型,测算河北省2000-2020年土地利用碳排放量,利用标准差椭圆模型探究研究区碳排放空间格局分布特征,依据碳排放经济贡献系数和碳生态承载系数提出碳平衡分区方案及优化对策。结果表明,(1)2000-2020年河北省碳排放总量整体上呈现明显的上涨趋势,从9.01×10⁷ t上升到2.75×10⁸ t, 2000-2010年碳排放量增长速率快速提升,2010-2020年碳排放量增长相对缓慢。(2)河北省碳排放强度呈现多圈层结构空间分布特征,主要以资源型城市为中心向外呈圈层结构扩散,石家庄和沧州核心市区次圈层结构逐渐显现。(3)河北省县域碳排放经济贡献系数空间特征呈四周低中间高,碳生态承载系数呈现西北高东南低的空间分布规律。(4)基于碳平衡分析将河北省划分为碳汇功能区、低碳保持区、经济发展区、碳汇发展区和高碳优化区,并提出了相应的发展策略。     

中国省域种植业碳汇量、碳排放量的时空分异及公平性研究

2020年9月,中国在联合国大会上向世界宣布力争在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标,因此测算种植业碳排放量、碳汇量对政策的制定有重要意义。本文基于2013—2020年中国国家统计局的主要农作物、主要农用物资消耗量的年度数据测算中国31个省份种植业碳排放量、碳汇量,运用灰色预测法GM(1,1)预测中国31个省份未来5年的碳排放量,深入分析其时空分异特征,并采用基尼系数研究中国省域种植业碳汇量、碳排放量的公平性。研究结果表明:(1)山东碳排放总量最高,广西碳汇总量、净碳汇总量最高。(2)从时间序列看,中国种植业碳排放高峰已经过去,并且种植业未来碳排放量有明显下降趋势。不管是到达碳排放高峰的时间点、碳排放总量还是未来碳排放量下降趋势都出现明显的"马太效应",即东部地区优于中部地区,中部地区优于西部地区。另外,新疆、黑龙江和河南部分主要农用物资(农用塑料薄膜、农用化肥和灌溉)碳排放量存在逐年上升的趋势。(3)从空间分布看,河南、山东、安徽以及吉林属于高-高型地区,四川和新疆属于高-低型地区。东部沿海地区、南部沿海地区和东北地区种植业碳排放基尼系数明显高于其他地区,基尼系数大小与地理位置和经济发展水平呈正相关关系,高值基尼系数在地理分布上,明显呈现沿海性的特征。西北地区和西南地区的种植业碳汇量基尼系数显著高于其他地区,基尼系数的大小与其地理位置和经济发展水平有负相关关系。     

浙江省竹林碳汇测算研究

采用生物量法测算浙江省竹林固碳量,运用能源活动二氧化碳排放测算法估算浙江省碳排放量,将二者进行对比分析竹林碳汇贡献。结果表明：1973—2021年浙江竹林固碳量从1 820.64万t增长到3 570.88万t,净增长量为1 750.24万t,增长率高达96.13%,总体呈现增加的趋势,其中毛竹林为主要固碳林种;浙江省碳排放量呈现出稳定增长的趋势,增长率在2004—2021年有所下降;竹林固碳量与碳排放量呈现趋同的增长趋势,但竹林固碳量对于整体的碳排放量而言占比较小,固碳贡献小。为有效助力浙江省碳达峰、碳中和目标进程,提出应注重稳定竹林碳汇增量、切实巩固竹林碳汇发展,规范引导碳汇经营方案、合理提高竹林碳汇潜力,有效结合企业碳汇主体、科学管控企业排放数量,以此有效发挥竹林碳汇价值。     

中国农田生态系统碳收支动态——以2010—2020年为例

根据2010—2020年我国农田生态系统主要农作物产量、播种面积、灌溉面积、化肥施用量、农药、农膜、柴油使用量等统计数据,估算我国农田生态系统碳收支情况,以期为实现我国农田固碳减排和农业可持续发展提供参考和数据支持。结果表明：2010—2020年我国农田生态系统碳吸收量呈逐年上升的趋势,涨幅约18%;玉米对碳吸收贡献最高,约为总量的30%～36%;2010—2020年中国农田生态系统碳排放量先上升后下降,总降幅约8%;各碳源对碳排放量的贡献为化肥>农膜≈柴油>农药>灌溉;2020年不同省市自治区的碳吸收及碳排放差异明显;2010—2020年中国农田生态系统的碳吸收明显大于碳排放,表现出较强的碳汇功能,且净碳汇逐年增加;2020年各省市自治区农田生态系统均表现为碳汇,净碳汇差异明显。     

城市森林碳汇及其抵消能源碳排放效果——以广州为例

城市森林及其管理相关政策作为减少CO₂排放的有效策略得到了较为广泛的关注。采用材积源生物量方程与净初级生产力方法来定量分析了广州市城市森林碳储量和碳固定量,根据化石能源使用量及其碳排放因子核算了广州城市能源碳排放,最后评估了城市森林碳抵消效果。结果显示广州市城市森林碳储量为654.42×10⁴t,平均碳密度为28.81 t/hm²,而森林碳固定量为658732 t/a,平均固碳率为2.90 t·hm^-2·a^-1。2005-2010年广州市年均能源碳排放则达到2907.41×10⁴t。广州城市森林碳储量约为城市年均能源碳排放的22.51%,其通过碳固定年均能够抵消年均碳排放的2.27%,不过从城市森林综合效益来看其仍是城市低碳发展重要举措之一。分析了林型组成和林龄结构对于广州森林碳储量和碳固定量的影响,并从森林管理角度为城市森林碳汇提升提出建议。这些结果和讨论有助于评估城市森林碳汇在抵消碳排放中所起的效果。     

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。     

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。     

厂商低碳产品管理决策行为分析

在发展低碳经济的时代背景下,企业将面临低碳产品的管制,为符合低碳产品标准,企业将增加低碳产品的投资,对其生产工艺、技术或产品性能进行改造,势必增加企业经营成本,冲击产业发展.本文主要建立一个代表性厂商面临碳管制时低碳产品管理决策模型,期望通过厂商行为分析,掌握影响厂商低碳产品管理决策行为的关键因子,提供政府管理与厂商经营策略的参考意见.     

黄土高原小流域不同地形下土壤有机碳分布特征

研究了黄土高原小流域尺度塬面、坡地、沟道和梯田4种地形条件下土壤有机碳总量和活性组分的分布、储量及碳库管理指数的差异.结果表明,小流域土壤有机碳和不同活性有机碳的变异系数介于32％-70％之间,表现出中到高度的变异特征.4种地形下各组分有机碳含量和储量以塬面土壤最高,沟道土壤最低,并随土层深度的增加而降低,降低程度随有机碳活性增强而增加.以塬面土壤为对照所获得的碳库管理指数可灵敏指示有机碳对地形条件的响应特征,中活性有机碳库管理指数的指示效果最好.研究结果可部分解释黄土高原土壤有机碳地带性分布特征.     

2011年我国秸秆沼气化的碳足迹分析

【目的】研究秸秆沼气化利用过程中温室气体的排放,判断我国沼气事业的发展潜力。【方法】简述了碳足迹的内涵,构建了农作物秸秆产量和沼气潜力的碳足迹模型,确定了标准煤、秸秆直接燃烧、沼气燃烧的碳足迹参数,在此基础上计算了我国2011年的沼气潜力并对秸秆沼气化的碳足迹进行了分析。【结果】农作物秸秆直接燃烧的碳足迹参数为1.31kg/kg,标准煤燃烧产生的碳足迹参数2.63kg/kg,沼气燃烧减少的碳足迹参数为3.1kg/m3。2011年全国的农作物秸秆产量约为9.7亿t,若将其中36.4%的粮食作物、油料作物秸秆进行沼气发酵,则产生的沼气量为1 135.6亿m3,其沼气燃烧能够减少3.5亿t的CO2排放。【结论】秸秆沼气化利用能够明显减少温室气体的排放,其发展潜力巨大。     

塔里木河中游柽柳灌丛碳储量及其价值评估

基于全株收获法和价值量评估方法,测定新疆塔里木河中游的盐生地、沙地、岩性土地等3种立地条件下柽柳灌丛碳储量及固碳价值,结果表明:(1)沙地柽柳灌丛的碳储量远大于盐生地和岩性土地,3者的碳储量之比为C沙地∶C盐生地∶C岩性土地=9.92∶4.62∶1。(2)沙地、盐生地柽柳灌丛的地上部分碳储量分别是其地下部分碳储量的1.21倍和3.53倍。(3)沙地柽柳灌丛不同器官的固碳量排序为:根枝干,盐生地和岩性土地各器官固碳量排序为:干枝根。(4)塔河流域中游柽柳林固碳价值为39 192.63元/hm2,其中柽柳灌丛固碳价值占80.79%,土壤占19.21%。     

秦岭火地塘林区3种森林类型乔木层碳密度和碳储量研究

以秦岭火地塘林区锐齿栎(Quercus aliena var.acuteserrata)、华山松(Pinus armandi)和油松(Pinus tabulaeformis)3种主要森林类型为研究对象,通过标准地调查和生物量回归模型计算其碳储量,并在此基础上估算了碳密度以及不同器官的碳储量。结果表明:不同森林类型碳密度具有显著差异,其中锐齿栎最高(118.724t/hm2),油松次之(106.062t/hm2),华山松最低(94.227t/hm2);3种森林类型的碳储量均随着林分径级的增大呈现出上升、下降和再上升的趋势,而大径级碳储量的上升主要取决于大径级单株林木的出现,具有明显的随机性;碳储量在不同树种各器官的分布表现为:干>枝>根>皮>叶(锐齿栎),干>枝>根>叶>皮(华山松),干>枝>叶>根>皮(油松),且不同树种同一器官及同一树种不同器官之间的碳储量所占比重差异显著。     

试点情况下省域间碳汇量控制的合作微分博弈分析

发展林业碳汇不仅对林业投融资具有重要作用,而且对减缓和适应气候变化是一个不可或缺的工具或渠道。因为土地资源的有限性,发展林业碳汇需要逐步规划。采用随机微分博弈模型分析省域间在碳汇试点情况下的合作博弈情况,利用HJB方程解出反馈那什均衡解,然后利用数值仿真模型分析5种因素变化对林业碳汇量的影响,最后认为,对林业碳汇的发展需要立足当前做好工作,需要长期规划分阶段实施,需要提高管理能力及风险防范措施。     

耕作方式与秸秆还田对表层土壤活性有机碳组分与产量的短期影响

为探明耕作方式和小麦秸秆还田对稻田表层(0～20cm)土壤活性有机碳(LOC)、碳库管理指数(CPMI)和作物产量的短期影响,于2011年在湖北省随州市均川镇,设置了免耕(NT)和翻耕(PT)两种耕作方式以及6000(SR3)、4000(SR2)、2000(SR1)、0kg·hm-2(SR0)4种还田量。结果表明:相对于翻耕,免耕显著提高水溶性有机碳(WSOC)23%～68%(P<0.0001)、微生物生物量碳(MBC)21%～40%和易氧化态碳(EOC)10%～63%(P<0.0001),但不影响颗粒态碳。相对于秸秆不还田处理(SR0),SR2和SR1显著提高WSOC37%～74%(P<0.0003);EOC含量随还田量增加而增加。对CPMI的影响,耕作处理表现为免耕>翻耕,秸秆还田处理为SR3>SR2>SR1>SR0。处理SR3、SR2和SR1比SR0分别使产量提高了7.7%～16%、17%～35%和23%～28%。线性相关分析表明,WSOC与产量有极显著相关性(P<0.01),表明土壤水溶性碳对短期土壤管理措施的改变反应敏感。     

苯酚废水处理的试验研究

通过试验对比了活性炭吸附法、电解法、活性炭填充电极电解法处理苯酚废水的效果,探讨了其反应机理。在对影响处理苯酚废水去除率的各种要素如反应时间、电流密度、原水浓度、pH值等进行条件试验后,得出了去除苯酚静态试验的最佳条件。对活性炭填充电极电解法处理苯酚废水而言,电流密度、原水浓度、pH值的影响不大,最佳反应时间为60 m in,最佳NaC l投加量为0.2%。     

渤海西部陆域河流COD_(Mn)与TOC浓度分布及相关性研究

2014年5、8和10月分别对渤海西部滨海带陆域海河、马颊河、黄河COD_(Mn)和TOC进行测定,分析各河流中COD_(Mn)与TOC的浓度变化趋势,并开展二者相关性研究。结果表明,海河、马颊河和黄河COD_(Mn)浓度范围分别为2.87~20.25、5.83~14.44、1.80~4.80 mg/L,TOC浓度范围分别为4.26~9.51、5.05~26.62、3.00~16.27 mg/L,其中马颊河有机污染最重,黄河最轻;在海河和马颊河中的两种污染物浓度从上游到下游均呈升高趋势,但在黄河中的变化不大。海河和黄河COD_(Mn)和TOC浓度均值受采样时间变化的影响很小,而马颊河中TOC浓度均值在5月和10月有显著差异。三条河流各月份的COD_(Mn)和TOC的相关性差异较大,COD_(Mn)和TOC协同变化趋势越相似,相关性越显著。     

硝态氮源及碳源有效性对土壤N2O和CO2排放的影响

以华北平原农田土壤为对象,通过室内静态培养系统研究NO₃^--N与不同碳源组合对土壤N₂O和CO₂排放的影响。结果表明,NO₃^--N作为氮源和不同碳源施入土壤,除NO₃^-+纤维素,其余土壤N₂O排放通量均高于对照组和只添加氮源土壤;NO₃^--N和不同碳源组合的CO₂累积排放量均高于对照和只添加氮源土壤。NO₃^-+果胶的N₂O排放量在第1 d达到最大值1383.42μg N·kg^-1·d^-1;NO₃^-+葡萄糖的CO₂排放量在第1 d达到最大值370.13 mg C·kg^-1·d^-1,CO₂累积排放量顺序为:葡萄糖 >果胶 >秸秆 >纤维素 >淀粉 >木质素。土壤NO₃^--N含量与N₂O排放呈极显著正相关。总之,添加纤维素可以抑制N₂O的排放,促进CO₂排放,并增加土壤中NO₃^--N含量,添加其余碳源均会促进土壤N₂O和CO₂排放。