基于投入视角的农业碳排放与经济增长的脱钩效应分析——以河南省为例

基于农业生产中的6个方面测算了河南省1993—2014年的农业碳排放量和排放强度。22年来河南省农业碳排放总量由1993年的495.12万t增加到2014年的1 704.13万t,年均增长6.12%,总体上呈"高速—低速—高速—低速"四阶段演化特征,农业碳排放强度从1993年的720.60kg/hm~2增加到2014年的2 080.23kg/hm~2,年均增长5.28%。河南省农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,且开始出现拐点,但不明显。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碳排放组成依次为农村用电、化肥、农膜、农药、农用柴油和翻耕。运用Tapio脱钩模型计算了河南省农业碳排放的脱钩弹性系数,结果显示,2004年前农业碳排放与农业经济发展的脱钩关系呈现弱脱钩、扩张负脱钩、扩张连接和强负脱钩4种弹性特征并存,2004年后以弱脱钩为主导,占比81.82%,说明近年来河南省在农业碳减排方面取得了一定成效,未来河南省还须采取措施,从根本上实现农业碳排放与农业经济增长脱钩。     

河南省农业碳排放时空特征及影响因素研究

基于农业生产中6个主要的碳源,测算了1998—2011年间河南省农业碳排放量和碳排放强度。发现自1998年以来,河南省农业碳排放呈现出阶段性上升态势,大致可分为增速放缓、快速增长和增长下降三个阶段,并分析了每个阶段形成的原因。测算了河南省各地市的碳排放情况,发现河南省农业碳排放总量较高的地区主要为耕地面积较大、农业在区域经济发展中所占比重较高的区域,碳排放强度较高的区域主要位于经济发展较好,区内地形平坦的区域。并利用Kaya恒等式变形对河南省农业碳排放影响因素进行了分析,发现效率因素、结构因素和劳动力因素对河南省农业碳排放有抑制作用,而农业经济发展是造成河南省农业碳排放量增加的主要因素。最后,给出了促进河南省农业碳减排的建议。     

河南省农业碳排放动态变化及预测研究

基于农业生产中翻耕、灌溉、化肥、农药、农膜和农用柴油等6个方面碳源,测算了河南省1993—2015年的农业碳排放量及排放强度。结果表明:河南省农业碳排放总量整体呈上升趋势,碳排放总量由1993年的347.09×10~4 t增加到2015年的874.59×10~4 t,年均增长4.32%,总体上呈"高速-中速-低速"三阶段演化特征。农业碳排放强度从1993年的每公顷484.11 kg增加到2015年的每公顷1 073.21 kg,年均增长3.72%。河南省农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,且开始出现拐点,但不明显。灰色预测模型显示,2016—2020年,河南省农业碳排放总量将由1 002.85×10~4 t增加到1 184.01×10~4 t。建议河南省采取有效措施,实现农业碳减排。     

徐州市农业碳排放时空特征与脱钩效应

[目的] 分析徐州市时空尺度下农业碳排放时空特征与脱钩效应,为江苏省徐州市及其周边资源型城市未来农业的绿色高质可持续发展以及农业经济的良性增长提供理论与数据参考。[方法] 采用排放系数法测算2000—2020年时空尺度下徐州市农业碳排放总量、强度和结构,而后基于Tapio脱钩模型分析其与农业经济发展间的脱钩关系。[结果] ①徐州市农业碳排放变化趋势总体呈“快速上升—波动上升—快速下降”3阶段,从2000年的1.61×10⁶ t先增后减至2020年的1.69×10⁶ t,形象地表现为“M”形。对农业碳排放贡献率大小依次是耕地利用(46.44%)、作物种植(31.90%)和牲畜养殖(21.66%),化肥是最主要碳源。②徐州市各区(县、市)农业碳排放量差异明显,经历了由升到降的长期演化进程,空间层面上总体呈现出“中部高,周边低”的分布格局,邳州市最为突出; ③徐州市农业碳排放与农业经济发展总体经历了“弱脱钩—强负脱钩—扩张负脱钩—强脱钩”的变化历程,且“十三五”以来主要表现为强脱钩。[结论] 徐州市农业碳排放随着低碳减排理念的不断深入而日趋合理,农业经济发展也取得了一定成效。     

我国农业碳排放强度与农业经济空间相关性研究

为探究我国农业碳排放强度与农业经济之间的空间相关性,选取化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉和翻耕作为农业碳排放源和农民人均纯收入、单位耕地面积农业GDP和谷物单产作为农业经济指标,利用空间自相关分析法,分析了我国农业碳排放强度与农业经济各指标之间的空间相关性。结果显示:2001年、2015年我国农业碳排放强度与农民人均纯收入、单位耕地面积农业GDP和谷物单产之间均为空间正相关关系。高—高和低—低聚集区较多,而低—高和高—低聚集区较少。2001—2015年农业碳排放强度变化与农民人均纯收入变化、谷物单产变化之间为空间负相关关系,与单位耕地面积农业GDP变化之间为空间正相关关系。农业碳排放强度变化与农业经济各指标变化之间LISA聚集区空间异质性突出。     

2000-2020年河南省土地利用强度与碳排放脱钩关系

[目的] 测度土地利用碳排放效应,探索土地利用与碳排放之间的脱钩关系,进而揭示土地利用变化的碳排放规律,为制定资源保护和生态文明政策提供科学依据。[方法] 以中国农业典型生产中心地区、中国人口大省——河南省为研究区域,基于近20 a间土地利用现状遥感监测数据,从县域尺度研究土地利用碳排放和土地利用强度的时空格局演变特征,并借助于脱钩分析的理论框架来检测它们之间的脱钩关系。[结果] ①在研究期间,碳排放呈现出明显的空间异质性。豫中地区、豫北地区碳排放水平明显高于其他区域;平原地区和大城市周边地区的碳排放明显高于山区和丘陵地区。②研究期间土地利用强度持续增加,豫中地区土地利用强度明显高于豫南地区,而豫北地区土地利用强度分布表现出明显的空间集聚现象。③研究期间土地利用强度和碳排放二者的主要关系类型为扩张负脱钩和强脱钩,需要从资源高消耗、高碳排放的双高模式不断向资源低消耗、低碳排放的低碳发展模式转变。[结论] 不同阶段、不同地区在土地利用强度与碳排放之间的脱钩关系程度方面有着明显差异,应采用差异性管控政策,促进生态环境保护和经济发展之间形成协调稳定的发展关系。     

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。     

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...     

广东省土地利用-碳减排-经济增长的脱钩关系

[目的]探究土地利用碳排放及其与经济增长的脱钩关系并进行实证分析,为广东省在“十四五”期间绿色低碳循环经济发展提供参考依据。[方法]运用碳排放系数法,测算广东省2003—2018年土地利用碳排放量。借助经济合作与发展组织(OECD)脱钩模型,评估了土地利用碳排放与经济增长的脱钩情况。采用灰色关联模型,分析了影响脱钩情况的主要因素。[结果](1)广东省土地利用碳排放量由2003年的2.39×10~8 t增加到2018年的6.72×10~8 t,碳排放总量增加4.33×10~8 t,年平均增长率达7.2%;(2)土地利用碳排放与经济增长的脱钩指数总体变化为2003—2008年由0.948 3下降至0.296 9,2009—2015年由0.941 8先增至1.123 6再降至0.257 2,2016—2018年由0.471 9下降至0.416 8。脱钩关系大体经历了“相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ—绝对挂钩—相对脱钩Ⅰ—相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ”发展过程,尚未形成稳定的脱钩状态;(3)从碳排放视角来看,产业结构和煤炭消费比例与脱钩关系的关联度为0.748,0.741,是主要影响因素。从经济发展视角来看...     

基于投入视角的山东省农地利用碳排放与经济发展脱钩研究

[目的]分析山东省2000—2012年农地利用碳排放与经济发展关系,为该区碳减排工作和农业相关政策的制定提供理论依据。[方法]基于农地利用的投入视角,采用碳排放计算模型和脱钩弹性测算方法,计算了2000—2012年山东省17个地级市农地利用碳排放量,及其与经济发展的脱钩关系,将该省划分为不同的脱钩类型,揭示两者的时空演变规律。[结果](1)2000—2012年山东省碳排放量增量显著,由7.12×106 t升至8.39×106 t,年均增长9.77×104 t,潍坊市的碳排放量最大,莱芜市的排放量最小。(2)山东省农地利用碳排放强度存在显著的空间差异性,呈东高西低的空间分异格局。(3)山东省主要表现为强脱钩与弱脱钩并存的状态,并以强脱钩为主。(4)山东全省脱钩类型空间分布规律较明显,强脱钩分布广泛,弱脱钩集中于西南地区。[结论]山东省农地利用碳排放和经济发展存在一种科学的、合理的脱钩弹性关系,但仍需加大对于农地利用的科技投入,合理分配农用物质的投入比例。     

基于农业投入的重庆农业碳排放时序特征及减排措施研究

农业越来越成为世界上碳排放的主要来源之一,已引起全世界的高度关注。基于农业投入的化肥、农膜、农药、用电量以及柴油5个方面碳源,测算了重庆市1996—2010年近15a的农业碳排放,结果表明:(1)近15a,重庆市农业投入的碳排放呈明显增长趋势,农业投入碳排放总量增长分为三个阶段:增长率下降的缓慢增长阶段、环比增长起伏的波动增长阶段和迅猛增长阶段。(2)近15a,重庆市农业投入的碳排放强度处于明显增长阶段,增长率达到120.32%;2007年以后碳排放环比增长与碳排放强度环比增长趋于吻合。(3)近15a,农业生产中化肥使用导致的碳排放在整个农业投入的碳排放中始终占据绝对支配地位,但呈下降趋势。农村用电碳排放所占比例仅次于化肥使用的碳排放,且呈增加趋势,由1996年的22.1%增加到2010年的38.69%。农膜、农药、农用柴油的使用导致碳排放量增加,但是在全年当中所占比例基本稳定。最后,立足研究结论,提出了未来重庆农业减排的措施,以期为重庆低碳农业发展提供借鉴和参考。     

宁夏自治区土地利用变化及碳排放效应

土地利用类型的改变是影响区域碳排放量的重要因素,土地利用类型的开发不当会影响当地碳平衡。采用2000—2016年宁夏的土地利用类型数据和能源消费数据,通过构建碳排放模型及计算相关指数,对宁夏16年来不同土地利用碳排放效应进行了分析。结果表明:(1)宁夏土地利用的碳排放量呈显著增加趋势,增长率达到了199.11%,但在2012年后增速变缓。(2) 2000—2002年宁夏最大碳源是耕地,2002—2016年宁夏最大碳源是建设用地,宁夏最大的碳汇是林地,林地增加的碳吸收量小于建设用地增加的碳排放量,建设用地的增加是碳排放的主要因素。(3)土地利用碳排放风险指数呈每年增长的趋势,在2012年后增速变缓。碳排放压力指数在2012年达到峰值以后下降。说明宁夏在2012年以后在经济发展过程中节能减排的效果显著,与生态的关系好转。(4)宁夏的减排重点在减少建设用地与耕地的碳排放的同时,加大林地与牧草地的覆盖率,提高其碳吸收能力。     

主体功能区视角下长三角地区国土空间格局时空演变及其碳排放效应分析

基于主体功能区视角分析国土空间格局演变特征及其碳排放效应可为完善主体功能区制度和推动国土空间绿色低碳利用提供依据。该研究利用2000—2020年土地利用数据分析长三角地区主体功能区划实施前后国土空间格局时空演变规律，结合碳排放数据以及贡献率分析测度了国土空间转移导致的碳排放效应。结果表明：1)长三角地区城镇空间和生态空间持续增加、农业空间减少，主体功能区实施后国土空间变幅趋缓；2)各主体功能区内国土空间变化量的增减关系表现为负相关关系，空间上存在显著的异质性；3)研究期内长三角地区净碳排放量(以C计)减少了14 956.57 kg/(m²·a)，空间异质性特征显著，且主体功能区规划实施后栅格尺度上由碳排放转为碳汇的数量增多；4)农业生产空间转为林地生态空间以及农业生活空间转为农业生产空间是导致净碳排放量减少的主要原因，而农业空间转为城镇空间则是导致各主体功能区碳排放量增加的原因，主体功能区规划实施后造成碳排放量变化的国土空间类型趋于多样化。主体功能区规划的实施有助于国土空间减碳增汇，未来应进一步完善主体功能区制度，因地制宜编制低碳导向型国土空间规划。     

农户农业生产的碳排放及其影响因素——以湖北省部分地区为例

[目的] 对农户农业生产碳排放及影响因素进行研究,以便全面理性地认识农业碳排放的问题,促进农业低碳、可持续发展。[方法] 选取湖北省武汉市黄陂、江夏区和鄂州市为研究区域,研究农户农业生产碳排放现状,测算农业生产碳排放,分析农业生产碳排放的结构特征,最后运用半对数回归模型分析碳排放强度的影响因素。[结果] ①在作物结构方面,种植水稻的碳排放总量最大,而莲藕的碳排放强度最大;②在碳排放来源方面,化肥是引起碳排放的主要原因,其次是人工投入;③在碳排放强度的影响因素方面,农户的年龄、务农年限、年均农业收入比例、耕地面积、土地质量、是否参加农业技术培训以及是否为村干部对农业生产碳排放强度具有显著的负向影响。[结论] 农业低碳发展应重视科学技术,提升农业生产补贴,提倡适度规模种植,加强农户农地保护意识以及农业技术培训等。     

西安市工业碳排放的空间分异特征与驱动因子

采用西安市1997-2011年工业能耗数据和2010年各区县单位GDP能耗数据进行了碳排放量的估算,通过STIRPAT模型构建驱动因子分析模型。研究表明:(1)西安市1997-2011年各类碳排放量表现出总体上升的特征。(2)各区县碳排放量、碳排放产值、人均碳排放量、地均碳排放量呈现出明显的空间分异现象。Moran指数显示,西安市各区县碳排放量存在显著地空间正相关性。碳排放量的空间分布特征是:碳排放量较高的区县趋向于和碳排放量较高的区县集聚,碳排放量较低的区县趋向于和碳排放量较低的区县集聚。(3) STIRPAT模型表明:经济发展、人口规模、产业结构和技术水平对碳排放量影响程度不同,其中经济发展对碳排放量增加具有决定作用,产业结构优化对碳排放量增加具有抑制作用。     

基于脱钩理论的烟台市碳排放效应分析

[目的]通过分析烟台市2000—2011年碳排放与经济发展之间的关系,为烟台市碳减排及发展低碳经济提供参考。[方法]基于土地利用碳源/碳汇研究的理论框架和计算模型,首先对烟台市土地利用、能源消费等数据进行分析,计算了不同土地利用类型的碳源/汇。然后利用Tapio脱钩模型分析该区碳排放与经济发展之间的脱钩弹性关系。[结果](1)建设用地是主要碳源,其面积与净碳排放量成倒U型库兹涅茨曲线关系。(2)林地为主要碳汇,其他用地影响较小且主要表现为碳汇。(3)烟台市净碳排放量在2001—2011年持续增长,年均增长率不断降低。[结论]烟台市碳减排工作已取得一定的成效,但减排形势依然严峻。其经济发展3个阶段(连接阶段、脱钩阶段Ⅰ和脱钩阶段Ⅱ)分别对应于其碳排放的高速增长、较快增长、稳定阶段这3阶段。     

湖北省土地利用碳排放总量及其效率

[目的]分析区域碳排放总量及效率的变化特征,为全面把握研究区域经济发展质量,进一步提升资源利用效率提供理论依据。[方法]基于IPCC碳排放清单,运用DEA和Malmquist指数模型对湖北省2001—2011年土地利用碳排放效率进行分析。[结果](1)湖北省土地利用碳排放在研究时序内年均增长9.3%,增速低于GDP增速(14.13%),建设用地是土地利用碳排放的主要来源;(2)土地利用碳排放效率均值为0.803 6年,2006年前后效率呈现下降和上升的特征,效率变化与农业政策优惠、金融危机等外部因素互动特征显著;(3)研究时序内土地利用碳排放全要素效率年均提高24.64%,效率提升主要来自于技术进步,综合技术效率变化对效率提升主要起负面作用。[结论]湖北省土地利用碳排放总量持续增加,土地利用碳排放效率不足,土地利用碳排放全要素效率指数稳中有升。湖北省应着眼于调结构,控产能,在依托技术进步提升效率的同时,更加注重经济系统运行效率的提升。     

江苏省农田生态系统碳源/汇、碳足迹动态变化

[目的]了解江苏省农田生态系统近年来碳源碳汇的基本演变趋势,识别江苏省农业发展过程中的重要碳排放源,指导江苏农业低碳化发展。[方法]利用模型对农田碳排放量、碳吸收量及碳足迹进行测算,并对其动态变化进行分析。[结果](1)江苏省农田生态系统碳排放总量总体趋向于增加,2001年江苏省碳排放量为4.44×10~6 t,2016年碳排放量为4.60×10~6 t,增幅为3.4%,化肥为碳排放的主要贡献因子。碳排放强度总体表现为下降趋势,各阶段碳排放强度均低于1t/hm~2。(2)碳吸收量总体呈现增加趋势,2001—2016年农作物总碳吸收量增加了3.57×10~7 t,年均复合增长率约为2.2%,单位面积碳吸收量呈整体增加趋势。园艺作物的碳吸收量明显高于粮食作物和经济作物。(3)农田生态系统碳足迹总体呈现降低趋势,存在较大的生态盈余。[结论](1)2001—2016年江苏省农田生态系统的碳吸收量明显高于碳排放量,具有良好的固碳能力,农田生态系统呈现碳汇;(2)农业投入物品对碳排放的影响程度不同,化肥是影响农业碳排放的最关键因子。     

基于土地利用结构变化的芜湖市碳排放及其影响因素研究

碳排放与土地利用密切相关,土地利用可以造成直接碳排放和间接碳排放。为了分析土地利用结构变化的碳排放效应,该文计算得出芜湖市2000-2010年主要土地利用方式的碳排放总量,并利用回归函数进行STIRPAT模型拟合,进一步研究了影响碳排放量的主要因素,最后提出低碳的土地利用对策。结果表明:（1）2000-2010年期间,芜湖市碳排放量呈现快速增长的趋势,年均增长率达到15.17%。其中,建设用地和林地分别为主要的碳源和碳汇。（2）碳排放量与人口、经济增长关系的相关性显著,其中人口对碳排放的解释作用最大,人口每增加1%,碳排放量相应的增加8.726%。     

乌鲁木齐市土地利用结构与碳排放的关联测度研究

[目的]对乌鲁木齐市的土地利用结构与碳排放量的关系进行测度,分析一定时间范围内二者的关联度及其变化特征,从而探索土地利用碳减排途径,为乌鲁木齐市合理利用土地与生态、经济、社会效应的同步提升提供参考。[方法]基于乌鲁木齐市2001—2015年的土地利用变更数据和能源消耗数据,分别计算出碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量,并构建灰色关联度模型,测算乌鲁木齐市土地利用结构与碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放量的关联系数和关联度。[结果]2001—2015年乌鲁木齐市碳排放量由8.31×10~6 t增加到2.10×10~7 t,增加了近2.6倍;土地利用结构与碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量三者关联度最高的分别是交通运输用地(0.730 8)、牧草地(0.765 1)和园地(0.821 5);建设用地与碳排放量关联度大。[结论]土地利用结构与碳排放的关系密切,通过科学合理地利用土地利用结构变化对碳收支的影响作用对土地利用结构进行调整,从而实现控制碳排放量是可行的。