陕西省能源消费碳排放影响因素分析与政策启示

根据IPCC碳排放计算方法计算了陕西省1980—2010年的能源消费碳排放量,系统分析了陕西能源消费碳排放总量、碳排放结构的变化,并对陕西碳排放进行阶段划分,同时运用对数平均迪氏指数法LMDI,定量分析了碳排放影响因素的作用程度。结果表明:1980—2010年,陕西省碳排放总量和人均碳排放呈波动上升的“N”型曲线,煤炭消费是碳排放的主要来源,在其他因素不变的情况下,能源消费量直接决定碳排放量和人均碳排放量;陕西省碳排放经历了3个阶段,分别是经济快速增长碳排放低速增长阶段（1980—1996年）,经济低速增长碳排放缓慢降低阶段（1996—2000年）,经济和碳排放快速增长阶段（2000—2010年）;陕西碳排放的主要驱动因素是经济产出,对碳排放的整体贡献为216.17%;其次为产业结构,整体贡献为9.72%;最后是人口,整体贡献为8.81%;主要抑制因素是能源强度,整体贡献为-131.96%;能源结构的整体贡献为-2.75%。     

中国粮食产量变化的时空格局与影响因素

基于1990-2011年分省面板数据,应用均值、标准差与区位基尼系数揭示了中国粮食产量的阶段特征与主导类型,进而利用空间面板计量经济模型探讨了中国粮食产量变化的影响因素。结果表明:中国粮食产量变化可分为3个阶段,主要年份各粮食主导类型包含的省份存在较大差异;土地投入的影响由强转弱,劳动力依次表现为正显著、不显著与负显著,不同类型的资本投入存在迥异的影响效应;粮食产量同时受到农业结构调整、非农产业发展等宏观背景以及空间随机误差溢出效应的影响;不同主导类型的粮食产量变化机制存在差异,体现要素边际报酬递减、规模效应、政府调控等内在规律与外在因素的综合作用。该文揭示了全国及各主导类型的粮食产量波动原因及其作用规律,有助于确定各区域粮食增产的主要制约因素与提升途径,该研究为中央制定差别化的粮食生产支持政策提供参考。     

中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异

畜牧业温室气体排放占人类活动温室气体排放总量的18%,已成为全球温室气体排放的重要贡献部门。运用全生命周期评价法全面测度了2000-2014年中国大陆31个省区的畜牧业碳排放,采用对数平均迪氏指数分解法,将畜牧业碳排放分解为畜牧业生产效率、农业生产结构调整、单位农业人口农业生产收益、城镇化和总人口增长5大因素,从时空2个层面揭示了畜牧业碳排放的驱动效应。结果表明:1)2000-2014年,中国畜牧业碳排放总量由1.374×10~8 t增长到1.506×10~8 t,年均增速0.654%,其中畜禽胃肠发酵和粪便管理系统产生的碳排放是其主要来源,两者占畜牧业碳排放总量比例达65.58%~73.23%。2)无论从时间还是空间层面看,畜牧业生产效率都是抑制中国畜牧业碳排放持续增长的最重要因素,单位农业人口农业生产效益则是导致中国畜牧业碳排量持续增长的最重要因素,这一因素对草原畜牧业区和农耕畜牧业区的畜牧业碳排放促进作用非常明显,而对经济发达地区较为有限;总人口增长是促使畜牧业碳排放增长的另一重要因素,尤其是对人口大量流入的经济发达地区和计划生育政策宽松的广大西部少数民族地区更为明显。3)2000-2014年,城镇化是有效抑制畜牧业碳排放的第二大因素,而农业结构调整对畜牧业碳排放变化呈现由正向驱动转为负向驱动的变化特征,这一特征在中国畜牧业较为发达的中东部地区表现较为明显。     

基于LMDI模型的黄淮海地区县域粮食生产影响因素分解

实现粮食的持续稳定增长是保障区域粮食安全的关键。分解各因素对粮食生产的作用及影响强度,识别其主导因素,对提升粮食产量具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法（logarithmic mean weigh division index method,LMDI）建立因素分解模型,定量评价并对比分析1980-2010年间黄淮海地区县域粮食生产变动的区域因素。结果表明,1）1980-2010年间,黄淮海地区粮食产量增加了1.01亿t,县域粮食产量“南高北低”的空间分异格局明显,苏北、皖北、豫东和鲁西地区的粮食增产显著;2）4个因素中,粮食单产对粮食产量变化起到显著的正向促进作用,复种指数次之,而粮作比例和耕地面积在较大程度上抑制了黄淮海地区粮食产量的增加;3）县域粮食生产因素分解结果表明,县域之间在耕地面积、复种指数、粮作比例和粮食单产效应方面存在明显差异。总体而言,粮食单产效应叠加上复种指数效应使苏北、皖北和豫东多数县域粮食总产量显著增加;而粮作比例效应、复种指数效应和粮食单产效应的叠加使鲁西县域的粮食总产量增加明显。     

基于空间平滑法的旱作区粮食产量时空变化与影响因素研究

在中国北方水资源约束愈发严峻的情境下,旱作区粮食产量格局及其驱动因素研究具有重要的现实意义。以1995—2015年县域粮食统计数据为基础,结合土地利用栅格数据等资料,应用空间平滑法,对东北及华北平原旱作区粮食产量的空间格局与演化过程进行了研究。在此基础上,分析了不同农业区影响粮食产量的自然及社会经济驱动因素。结果发现:1)近20a东北-华北平原旱作区粮食产量整体稳步提高,高产区范围逐渐扩大,具有明显的空间集聚特征,且华北平原旱作区粮食总产高于东北平原旱作区;2)粮食产量增速以中速增产为主,其次依次为慢速增产、高速增产、绝对减产,且东北平原旱作区粮食增产速率高于华北平原旱作区;3)东北平原旱作区粮食单产整体高于华北平原旱作区,且经过空间平滑处理后粮食单产栅格像元频率分布基本呈高斯分布,与客观规律相契合;而随着时间演替,直方图像元的峰值逐渐右移,且单产栅格呈逐渐分散的趋势,表明耕地生产力水平整体提升的同时差距也随之扩大;4)自然因素中的年均气温与燕山-太行山山麓平原农业区的粮食单产的相关性最高,年降水量及汇流能力与冀鲁豫低洼平原农业区的粮食单产的相关性最高,土壤类型与松嫩-三江平原农业区的粮食单产的相关性最高;5)粮食单产与社会经济因素的分析结果表明,粮食生产由劳动密集型逐渐向技术密集型方向转变,农业机械化的投入对研究区特别是东北平原旱作区的贡献尤为明显,化肥投入对研究区粮食增产始终发挥着巨大作用,而灌溉条件对于华北平原旱作区粮食生产的保障起到重要作用。研究结果可为粮食产量时空格局研究的方法创新方面有所裨益,并对不同农业区保持高产、稳产及耕地保育等方面提供参考。     

中国耕地流转时空特征及影响因素分解

通过耕地流转实现农业适度规模经营,是解决"谁来种田"的关键。分析各因素对耕地流转的作用及影响强度,识别其主导因素,对促进耕地适度规模经营具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法(logarithmic mean weigh Division index method,LMDI)建立因素分解模型,定量评价并对比分析2008?2014年间中国省域耕地流转变动的驱动因素。研究结果表明,1)2008?2014年,中国耕地流转面积累计增长了1.96?107 hm2,增长2.7倍,年均增长率达到24.40%,京津地区、黄淮海地区、长江中下游地区、东北地区等经济活跃或优势农业产区的耕地流转发展较快。2)经济因素、农民增收因素、农机化因素对耕地流转有显著的正向作用,其中农机化因素对耕地流转的促进作用最大,研究期内农机化累计效应促进耕地流转率提高18.16%,经营意愿因素对耕地流转有显著的负向影响。3)区域之间4个分解因素的累计效应存在显著差异。总体而言,经济效应促进了华东与华南地区耕地流转率的显著提高,农民增收效应主要促进了华东地区耕地流转率提高,农机化效应促进了大部分地区耕地流转率提高10%以上,但华南与西南地区相对较低。     

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。     

基于气候适宜度指数预报玉米产量时旬权重系数的确定方法

利用吉林省1980-2016年春玉米作物资料、50个气象站的逐日气象资料,构建春玉米生长季各旬的气候适宜度模型。分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬气候适宜度权重系数,进而计算4月上旬-预报日前一旬的气候适宜度指数,分析不同方法得到的气候适宜度指数与春玉米产量气象影响指数的相关性,并进行回归分析,建立产量动态预报模型,对吉林省春玉米单产进行预报。结果表明：三种方法研究的权重系数之间存在一定差异,但总体上随生育期的变化趋势基本一致。利用1981-2012年资料回归分析建立的产量丰歉预报模型多数通过0.05水平的有效性检验,各预报模型历史拟合平均准确率均在85.0%以上,归一化均方根误差NRMSE均小于17.0%,丰歉趋势预报准确率普遍在60.0%～80.0%,三种方法差异不明显。利用模型对2013-2016年春玉米单产进行外推预报,各预报时间准确率存在波动,但绝对值法、归一化法和相关系数法所有预报时间的平均准确率分别为93.5%、90.8%、87.2%,预报结果准确率的标准差分别为32.6、69.4、116.1。且绝对值法各预报时间平均准确率均在85.0%以上。可见绝对值法预报结果的准确率和稳定性均较高,可以满足业务服务需要。     

基于改进灰色关联度法的宝泉岭垦区粮食综合生产能力影响因素研究

提高粮食综合生产能力是确保我国粮食安全的重要途径。以黑龙江省宝泉岭垦区为研究区,分阶段分析了宝泉岭垦区1999—2008年粮食综合生产能力动态变化情况,从自然资源、农业生产要素投入、农业现代化水平三方面选取具有代表性的14个影响因子,运用改进的灰色关联法对影响宝泉岭垦区粮食综合生产能力的影响因素进行了分析。结果表明:不同阶段粮食综合生产能力的主要影响因素不同。1999—2002年,农膜使用量、粮食播种面积、化肥折纯量、复种指数是影响宝泉岭垦区粮食综合生产能力的最重要因子;2003—2008年,有效灌溉面积、化肥折纯量、农业机械总动力、农膜使用量四因素对粮食综合生产能力提高影响较大。农业现代化水平对粮食综合生产能力的影响强度增强趋势明显。提出提高科技支撑水平,切实落实粮食生产保护政策建议,为粮食生产决策部门有效提高垦区粮食产量提供一定的理论依据。     

基于经验模态分解的中国粮食单产波动特征及影响因素

探索中国粮食单产的多尺度波动特征及其影响因素,进而有针对性地采取措施来稳定和提高粮食单产对保障中国粮食安全有重要意义。该文对1978-2012年中国粮食及其主要构成作物稻谷、小麦和玉米的单位面积产量,利用经验模态分解方法进行了多尺度波动分解,并分析了改革开放以来中国粮食单产波动的多尺度特征及其主要影响因素。结果表明:1)应用经验模态分解方法可以将1978年以来中国的粮食和三大作物的单产分解为1个趋势项和2个波动项,分别反应了科技、政策和气候对于中国粮食单产波动的影响。其中技术趋势为主导,2个尺度的波动都较小。2)粮食趋势单产年增长率从1997年前的2.28%下降到之后的0.69%,明显放缓。稻谷的趋势单产与粮食走势最为接近,但1997年以后几乎走平。玉米和小麦的趋势单产增速1997年后虽有所下降,但目前上升依然明显。3)中期波动项包括了3个完整的周期和1个进行中的周期,且与中国粮食政策的重大调整及其所产生的后效在时段上具有很好的一致性。总体看粮食生产领域政策的影响大于气候的影响,但不同作物对各种政策的响应也有所不同,土地、税收、补贴、奖励和保险政策的普惠性和同步性较价格政策更强。小麦的中期波动率明显大于其他作物,显示其对政策更加敏感。4)粮食单产的短期波动率为1.80%,其中玉米为3.38%,高于小麦(2.55%)和稻谷(1.06%),显示中国的粮食生产系统有较强的抵御气象灾害的能力,但玉米防灾能力不及稻谷和小麦。5)综合长期趋势和中短期波动来看,3大作物中稻谷最为稳产。稻谷的主要问题是1998年以后单产的趋势产量上升乏力,玉米的主要问题是短期波动较大,受气象灾害的影响大,而小麦的政策波动大于玉米和稻谷。当前中国的农业已经进入了新的发展阶段,农业政策的调整势在必行,该研究结果可为新阶段农业宏观调控政策的制定提供决策依据。     

长江中下游典型区域土地利用碳排放风险——以江西省九江市为例

[目的]定量测算江西省九江市土地利用碳排放,揭示其时空演变特征,并估算土地利用碳排放风险,为九江市构建绿色低碳土地利用方式提供科学参考。[方法]采用土地利用碳排放系数法测度2000—2020年九江市土地利用碳排放和时空变化规律,并从网格化的视角,利用碳排放风险指数识别各县区碳排放风险,基于对数平均迪式指数(LMDI)模型,分析土地利用碳排放的影响因素。[结果] 2000—2020年九江市土地利用净碳排放量呈递增趋势,年均增幅为13.75%,建设用地是主要碳源,占碳排放量的90%以上,林地是主要碳汇。九江市净碳排放量呈现“东北高,西南低”的空间分布特征,森林覆盖率好的武宁县、修水县一直处于碳汇功能,濂溪区、浔阳区、湖口县、瑞昌市的碳排放量占九江市净碳排放量的95%以上。九江市土地利用碳排放风险整体偏低,并呈现“东北高,西南低”的分布特征,长江沿岸县区濂溪区、浔阳区和柴桑区处于高度碳排放风险区。经济发展水平是碳排放增加的主要因素,能源消费强度则是抑制碳排放的关键因素。[结论] 2000—2020年九江市土地利用碳排放大幅增加,应控制新增碳源用地,优化土地利用结构,并积极探索低碳绿色能源利用...     

基于最小一乘准则的中国粮食产量与影响因素的相关性分析

该文提出了中国粮食产量与影响粮食产量的一些主要因素之间,更多呈现的是指数关系,也少量呈现幂指数关系,为了获得较小的误差从而有较准确的描述定义了一种新的指数型生产函数;指出了最小一乘法是一种能找到在数据背后隐含的,对数据起支配控制作用的\     

基于局部均值分解（LMD）的单通道触电信号盲源分离算法

针对从低压电网的剩余电流中提取触电电流的难题,该文提出局部均值分解(local mean decomposition,LMD)与盲源分离相结合提取触电电流的方法。利用LMD算法自适应的将剩余电流信号分解为若干个PF(product function)分量,计算各分量与原始信号的相似系数,选取相似系数最大且大于0.8的模态分量构造虚拟通道,与剩余电流信号一起构建盲源分离的2个通道,再利用FastICA算法从剩余电流信号中提取触电电流。试验结果表明:相较于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)时间0.129 s,LMD分解时间为0.032 s,速度更快;在单相电路触电时,基于LMD-FastICA算法和EMD-FastICA算法提取的触电电流与原始触电电流的平均相关系数分别为0.937 4和0.925 3,平均相对误差分别为0.096 2和0.109 8;在三相电路触电时,基于LMD-FastICA算法和EMD-FastICA算法提取的触电电流与原始触电电流的平均相关系数分别为0.962 4和0.948 9,平均相对误差分别为0.056 4和0.081 55;LMD-FastICA与EMD-FastICA两种算法分解信号的峰值因子的相对误差范围分别为0.001～0.103和0.012～0.155,且抑制端点效应更好。研究结果可为开发基于触电电流动作的新型剩余电流保护装置奠定理论基础。     

基于改进农业生态区划法的耕地综合量能指数模型构建

研究粮食产量与耕地产能间的关系以及区域差异,对于挖掘区域增产潜力,提高耕地资源利用效率,实现区域均衡增产,保障粮食安全战略具有重要意义。该文在农业生态区划法估算土地生产潜力基础上,提出基于耕地质量新内涵的耕地质量修正的耕地产能核算方法。通过探讨耕地综合产能的概念体系,构建了反映粮食产量与耕地产能关系的耕地综合量能指数模型,模型由耕地综合量能指数、耕地质量产能指数和耕地数量产能指数构成。并以曲周县为例,对该模型进行了实证研究,曲周县耕地综合量能指数为0.16,耕地质量产能指数为0.31,耕地数量产能指数为0.99,耕地总体产出效率不高,粮食增产的潜力较大,耕地粮食生产平均开发程度也不高,但数量增加潜力较小。