2000—2020年山西省农业碳排放时空特征及趋势预测

为探讨山西省农业碳排放时空特征及未来变化趋势,采用排放因子法,基于种植业、畜牧业10类碳源,测算山西省2000—2020年农业碳排放量,并运用STIRPAT模型对2021—2030年全省农业碳排放量进行预测。结果表明：2000—2020年山西省农业碳排放量总体呈先缓慢上升后波动下降的变化趋势,农业碳排放强度整体呈波动下降的变化趋势,年均降幅4.1%。种植业和畜牧业分别占农业碳排放总量的42.2%和57.8%。其中施用化肥是种植业碳排放最重要的来源,年均占比26.9%。牛、羊养殖是畜牧业碳排放最主要的两大来源,平均贡献率为28.4%、21.9%。山西省农业碳排放总量高值区多分布于晋北及晋南地区,低值区分布于中部地区,农业碳排放强度呈北高南低的分布特征。基于STIRPAT模型对山西省2010—2020年农业碳排放估算结果的精确度较高,由此预测2021—2030年山西省农业碳排放量,结果显示其呈下降趋势,在基准情景、低碳情景1和低碳情景2中,到2030年农业碳排放量分别为277.2万、268.5万、252.3万t。研究表明,山西省农业已实现碳达峰,随着低碳措施的进一步强化,未来农业碳排放呈持...     

农业碳排放时序特征及达峰分析——以海南省18市县为例

依据IPCC经典碳排放计算理论,基于种植业碳排放、禽畜业碳排放2个方面,测算了中国主要热带地区海南省及18个市县2011—2021年主要农业生产活动碳排放量,分析其碳排放的时序特征,运用灰色预测模型预测了2022—2035年海南省及各市县农业碳排放量。结果表明：2021年海南省农业碳排放量为397.67万t, 2011—2021年海南省农业碳排放总量呈现出先上升后波动下降的趋势;2010—2021年,海南省种植业和禽畜业碳排放量总体呈“低—高—低”的变化趋势;2010—2021年海南省16个市县的碳排放量呈现沿海地区高,内陆地区低的分布规律;海南省农业碳排放量在2030年前已达到峰值,海口、三亚等14个市县在2035年前均已达到峰值,但是定安、儋州、东方并未达到峰值。本文针对海南省的农业碳排放情况提出相应的减排策略。     

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。     

中国农业碳排放经验分解与峰值预测——基于动态政策情景视角

运用广义迪式指数分解(GDIM)考察了1985—2017年中国农业碳排放驱动因素,并根据因素贡献差异设置动态政策情景对2018—2030年的全国农业碳排放量进行模拟与预测。研究发现:财政支出规模是引致碳排放增长的首要因素,而财政支出强度与产出强度为促进碳排放减少的关键因素;从时间段来看,1985—2010年我国碳排放增长表现为“产值规模带动”到“生产支出带动”,2010年后呈现“政策规制效应”下的年际间交替增减变化态势;在动态情景预测中,政策规制情景和绿色低碳情景分别在2025和2020年达到峰值,高速发展情景和绿色低碳情景在2030年的碳排放总量相差近10亿t。由此可见,出台“奖补”与“规制”并行的政策手段、借助市场作用优化农业生产投入结构、提高农资消耗品使用率是促进低碳生产的长久之计。     

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。     

海南省农业领域碳排放时空分布与预测

为探究海南省碳排放的时空分布特征,以海南省农业领域碳排放情况为研究对象,基于2016—2020年海南省农业年鉴数据,从种植业、养殖业、渔业和农用能源等4个方面入手,采用IPCC碳排放计算方法,分别计算全省与各市县农业年碳排放总量和碳排放强度。结果表明：海南省农业领域碳排放总量历年变化幅度较小,2018年海南省农业领域碳排放总量（以碳当量计）达到最大为495.69万t,种植业和农用能源碳排放所占比例最大,分别为61.62%和31.29%;海岛特点导致海南省农业领域碳排放总量在地域上存在明显差异,海口、文昌、琼海、澄迈、临高、儋州地区等沿海县区农业领域碳排放量远大于岛中央地区,呈现北高南低、外高内低的特点;海南省及各市县区农业领域碳排放强度逐年下降,2020年全省农业领域碳排放强度（以碳质量计）降低至0.26 kg/亿元,降低速度超过全国平均水平。在目前农业发展场景下,海南省已基本实现农业领域碳达峰,碳排放总量与碳排放强度虽处于高位,但在未来几年内仍会不断下降。     

“十三五”时期湖北省碳排放控制目标研究

基于湖北省碳排放现状,预测了2016—2030年湖北省的GDP增长、能源消费量和碳排放情况,划分了基准情景、低碳情景和强化低碳情景,对碳峰值进行情景分析。结果表明,只有在低碳情景和强化低碳情景下,湖北省才能在2030年前甚至2025年前实现碳排放达峰目标。根据情景分析结果,提出了湖北省"十三五"碳排放总量和强度控制目标。     

浙江省农业碳排放与种植业产值间的脱钩关系

为了解浙江省农业碳排放变化与农业经济发展之间的关系,选择化肥、农药、农膜、灌溉、耕作和稻田等6个农业碳排放源,测算了浙江省1995—2014年以及2014年杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水11个地级市的碳排放量和碳排放强度,运用Tapio脱钩模型分析浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系。结果表明:自1995年以来,浙江省农业碳排放总量和碳排放强度均呈下降趋势;区域差异较明显;浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系以强脱钩为主,说明近年来浙江省在农业碳减排方面取得了一定成效。     

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。     

曲周县土地利用碳排放测算及情景预测研究

在全球气候变暖的背景下,中国积极承诺并开展控制温室气体排放行动以期2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标。为厘清土地利用碳排放产生机制并合理预测碳排放,以曲周县为研究区,采用排放系数法、样地清查法、IPAT模型和最小二乘法等方法,构建碳排放核算体系以度量曲周县2009—2019年土地利用碳排放,并预测81类情景组合下2030年的碳排放情况。结果表明：1）曲周县2009—2019年土地利用碳排放总量呈先增加后减少的变化趋势。耕地、建设用地是两大碳排放源;2）预测首先按人均GDP设置,进一步根据人口、能源强度、产业结构共设置81类情景组合：当GDP处于高速发展时,曲周县未来碳排放总量模拟值区间为50万～221万t;当GDP处于惯性发展时,上升趋势组区间分别为51万～119万t,最小值为45万t,下降趋势组最小值29万t;当GDP处于低速发展时,呈下降趋势的两组最小值分别为21万和12万t,另一组在2030年预测值为35万～50万t。研究结论：土地利用变化会直接或间接影响碳排放,摸清地类碳属性可为预测碳排放及优化土地利用结构提供抓手。综上,曲周县可通过人口优化、调整能源结构、优化产...     

河南省农业碳排放时空特征与脱钩弹性研究

基于灌溉、翻耕、化肥、农药、农膜、农用柴油等农业生产中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。结果表明,1993年以来河南省农业碳排放量总体呈上升趋势,按环比增速可分为"高速-中速-低速"3个演化阶段。河南省各地市碳排放差异明显,周口市、新乡市、商丘市、安阳市属于碳排放总量、碳排放强度"高-高"型地区;南阳市、驻马店市、信阳市属于高碳排放量、低排放强度"高-低"型地区;平顶山市、焦作市、濮阳市则属于低碳排放量、高排放强度"低-高"型地区,郑州市等8市属于碳排放总量、碳排放强度"低-低"型地区。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、强负脱钩和弱负脱钩5种弹性特征并存,2004年后以弱脱钩为主导,仅在2011年出现扩张负脱钩,脱钩状态较为理想,说明近年来河南省在农业碳减排方面取得了一定成效。     

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为了解浙江省农业碳排放变化与农业经济发展之间的关系,选择化肥、农药、农膜、灌溉、耕作和稻田等6个农业碳排放源,测算了浙江省1995-2014年以及2014年杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水11个地级市的碳排放量和碳排放强度,运用Tapio脱钩模型分析浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系.结果表明:自1995年以来,浙江省农业碳排放总量和碳排放强度均呈下降趋势;区域差异较明显;浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系以强脱钩为主,说明近年来浙江省在农业碳减排方面取得了一定成效.     

河南省农业碳排放量测算及脱钩效应研究

为深入研究河南省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,为河南省制定低碳农业发展政策、建设农业强省提供理论依据,测算了2005-2014年河南省农业的碳排放量,并采用Tapio对河南省农业碳排放的脱钩效应进行研究分析。结果表明:2004-2014年河南省农业碳排放总量保持在较高水平,根据碳排放总量的逐年变化特征具体可将其划分为"下降—上升—波动上升"三个阶段;研究期内农业碳排放与农业经济增长之间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主。     

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。     

农业碳排放特征及影响因素分析 ——以安徽省为例

基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展.     

中国畜牧业碳排放的时空演进及其影响因素分析

为探究“双碳”目标下畜牧业的低碳发展问题，测算了中国31省(市、自治区)畜牧业碳排放量(统计数据未含港、澳、台地区，下同),并借助核密度估计和LMDI分解模型分析其时空动态演进和影响因素。结果表明：1)中国畜牧业碳排放总量呈先上升后下降态势，碳排放强度呈下降态势且省际差距大幅缩小。2)强度效应对畜牧业碳排放的抑制作用最为明显，演变趋势呈现“强-稳定-强”抑制水平；农业结构效应呈现由促进作用转为抑制作用的变化特征；产业结构效应的抑制作用仅次于强度效应；经济效应的促进作用最大，其演变趋势呈现倒“U”;人口规模效应的促进作用较小。3)全国畜禽养殖及其主要种类碳排放量的影响因素存在地区差异。牧区的肉牛、肉羊以及东北地区生猪强度效应和产业结构效应的抑制作用不足削减经济效应带来的促进作用，促进了其碳排放的增加。因此，政府需积极引导养殖户进行清洁生产，加大对畜牧龙头企业在品种改良、饲料配比优化方面的科研投入，因地制宜的推进畜禽低碳养殖发展。     

农业碳排放与经济增长关系的实证研究——基于环境库兹涅茨曲线的检验

以西藏自治区1998—2012年时间序列数据为研究时间段,根据IPCC提出的碳转化系数法测算了西藏农业碳排放量,采用SPSS 11.5统计软件,运用计量经济学统计分析法研究了农业投入、养殖业、种植业单位耕地面积碳排放量与经济增长的互动关系,并检验其是否符合环境库兹涅茨曲线特征。结果表明:单位耕地面积农业投入、养殖业和种植业碳排放量与经济增长水平存在显著的"倒U型"曲线形状,具有"EKC"假设图形的趋势特征,其拐点分别出现在2015,2007和2003年。农业碳排放尤其是农业投入的碳排放强度在一段时间内伴随农业经济发展水平的提高,也将呈现上升趋势。     

河南省碳排放因素分解及关联分析

依照IPCC的碳排放计算方法,对河南省1995-2009年的碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量及3个产业的碳排放量、碳排放强度进行测算,分析了河南省历年碳排放总量和3个产业终端能源消费碳排放量的变化情况,得出了河南省终端能源利用碳排放量的增长与碳排放强度的降低均主要在第2产业.采用灰色关联度分析方法,定量分析了经济发展...     

基于灰色理论模型的山东省土地利用碳排放研究

土地利用碳排放研究对合理配置土地资源、提高土地利用效率、实现节能减排具有重要意义。本文通过IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)碳排放计算方法对山东省2009?2016年的土地利用碳排放进行测度,运用灰色关联分析方法论证耕地、园地、林地、居民点及工矿用地、交通运输用地、水利设施用地与碳排放的关联程度,并运用GM(1,1)灰色预测模型对山东省2017?2025年碳排放进行预测。结果表明,研究期2009?2016年碳排放总量、人均碳排放量、地均碳排放量呈上升趋势,碳排放强度呈下降趋势;六种地类与碳排放存在线性相关关系,对碳排放影响的主次程度分别为交通用地、居民点及工矿用地、水利设施用地、耕地、林地、园地;经预测到2019年,将实现单位GDP二氧化碳排放比2005年降低55%;到2025年,山东省碳排放总量约上升至59722万t,人均碳排放约5.684 t/人,地均碳排放量40.585 t/hm2,碳排放强度约下降至0.376 t/万元。     

基于灰色理论模型的山东省土地利用碳排放研究

土地利用碳排放研究对合理配置土地资源、提高土地利用效率、实现节能减排具有重要意义。本文通过IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)碳排放计算方法对山东省2009?2016年的土地利用碳排放进行测度,运用灰色关联分析方法论证耕地、园地、林地、居民点及工矿用地、交通运输用地、水利设施用地与碳排放的关联程度,并运用GM(1,1)灰色预测模型对山东省2017?2025年碳排放进行预测。结果表明,研究期2009?2016年碳排放总量、人均碳排放量、地均碳排放量呈上升趋势,碳排放强度呈下降趋势;六种地类与碳排放存在线性相关关系,对碳排放影响的主次程度分别为交通用地、居民点及工矿用地、水利设施用地、耕地、林地、园地;经预测到2019年,将实现单位GDP二氧化碳排放比2005年降低55%;到2025年,山东省碳排放总量约上升至59722万t,人均碳排放约5.684 t/人,地均碳排放量40.585 t/hm2,碳排放强度约下降至0.376 t/万元。