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.     

安徽省农业生产碳排放时空变化及影响因素分析

基于安徽省5个基础碳源数据,结合LMDI模型,测算其农业碳排放量,并分析了2006-2015年安徽省农业碳排放的时空变化及其影响因素.结果表明,安徽省农业生产碳排放总量逐渐增加,从2006年的356.53万t增长至2015年的449.03万t;碳排放强度的变化与总量变化基本保持一致,从2006年的87.28 t/km2增长至2015年的107.37 t/km2;从市域空间来看,2015年安徽省北部地区的城市碳排放总量高于南方地区;LMDI模型的因素分解表明,与2006年相比,效率因素和劳动力因素累计实现减排527.90万t,其中效率因素影响力度较强,而结构因素、经济因素总体上对累积CO2排放量变动存在正向影响,其中经济因素影响尤为突出.     

2010—2020年内蒙古自治区农业碳排放动态变化及影响因素分析

为了解内蒙古自治区农业碳排放情况,促进内蒙古自治区农业低碳化、高质量发展,以化肥、农药、农膜、农用柴油、翻耕和灌溉等6类碳排放源测算2010—2020年内蒙古自治区的农业碳排放量,并利用LMDI模型对影响农业碳排放量的因素进行分析。结果表明：2010—2020年内蒙古自治区农业碳排放量总体上呈先上升后下降的趋势;对内蒙古自治区农业碳排放量增加起促进作用的因素为农业生产效率、农业劳动力规模和农业结构,对其起到抑制作用的因素为农业经济发展水平。     

基于LMDI的兰州市农业碳排放现状及影响因素分析

通过构建碳排放研究指标体系,测算各县区农业碳排放特征,并分析其演变规律;以碳排放量测算结果为基础,采用LMDI分析方法分析兰州市农业碳排放影响因素分析。结果表明:兰州市近13年的农业碳排放总量呈现明显增长趋势,碳排放强度呈逐年下降趋势;土地翻耕产生的碳排放最大,占比超过40%;2015年兰州市各县农业碳排放差异较大,呈现边缘增长的结构,其中榆中县、永登县、皋兰县三县农业碳排放总量占总排放量83.55%;农业经济发展对碳排放量增加呈现正效应,是导致农业碳排放增加的关键因素,而农业碳排放强度、产业结构对碳排放量增加有负向影响。本研究建议未来兰州市在农业发展过程中应积极提倡土地轮作休耕,适当减少农药、化肥等使用量,推广种植绿肥作物;加大推进规模化发展,大力发展生态农业,加快传统农业向现代农业转变,推进兰州农业碳减排工作顺利进行。     

安徽省县域农业碳排放空间分布及其影响因素

从节能减排目标出发,依据安徽省2005-2013年县域农业发展的相关数据,分析了安徽省农业碳排放的空间分布规律,并计算了不同碳源对农业碳排放的贡献率,最后利用STIRPAT模型,分析了农业碳排放的影响因素,结果显示:安徽省近年来农业碳排放逐年增加,年均增速3.44%,而农业碳排放强度增加缓慢,年均增速0.15%;农业碳排放各碳源的贡献率依次为:化肥使用>农业灌溉>农药施用>薄膜使用>农机使用>翻耕,且薄膜使用和农药使用对农业碳排放的贡献空间差异较大;农业人口总数、人均GDP、产业结构状况对农业碳排放影响比较显著,而农业技术水平与农业固定资产投资对碳排放影响较小。     

新疆农业碳排放测算与驱动因素研究

为厘清新疆农业碳排放与各驱动要素间的影响机制,本研究采用LMDI指数分解模型,对新疆1993—2020年的农业碳排放量进行测算并对驱动要素进行分解,总结农业碳排放随时空演化特征,并利用VAR模型进一步梳理各驱动要素与农业碳排放之间的关系。研究结果表明：碳排放累计效果为农业经济发展水平>农业劳动力>农业生产结构>农业生产效率;农业碳排放在短期内能促进农业生产率的增长与农业经济水平的发展,但也会阻碍农业生产结构的协调;长期来看农业生产率、农业经济发展水平与农业生产结构都会抑制碳排放的增长;从方差分解来看农业碳排放能自解释31.55%,各驱动因素合计解释68.45%。     

陕西省农业碳排放时序特征及影响因素分析

为探讨陕西省农业碳排放时间变化及其驱动因素,基于种植业和畜牧业2个方面的16类碳源,测算分析了2000—2014年陕西省农业碳排放现状,并利用LMDI模型对农业碳排放的驱动因素进行分解。结果表明,2000—2014年陕西省农业碳排放量增加了24.25%(96.33万t),年均增长率为1.56%,总体呈上升—下降—上升的变化趋势;化肥、农业机械、农膜、农药等农业物资投入对陕西省农业碳排放的影响逐渐增加,牛、羊、猪等大牲畜的肠道发酵、粪便管理对碳排放的影响逐渐减弱;对农业碳排放具有抑制作用的因素大小依次为效率因素、劳动力因素和结构因素,而经济因素则具有较大的促进作用。     

安阳市农业碳排放驱动因素及脱钩效应分析

基于农业生产中翻耕、化肥、农药、农膜、农用柴油和农村用电等6个方面,测算了安阳市1993~2014年的农业碳排放量。结果表明,安阳市农业碳排放总量整体呈上升趋势,碳排放总量由1993年的36.62×104t增加到2014年的143.84×104t,年均增长7.52%,总体上呈"高速—负增长—高速—低速"四阶段演化特征。安阳市农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,目前处于倒"U"型曲线的左侧,拐点还未出现。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依次为农村用电、化肥、农用柴油、农膜、农药和翻耕。运用LMDI模型对安阳市农业碳排放影响因素进行分解,结果显示,农业经济发展对碳排放具有较强促进作用,与基期相比,累计实现了178.09×104t的碳增量,而生产效率、劳动力因素和产业结构因素则对碳排放有抑制作用,分别累计实现52.51×10~4t、12.37×10~4t和5.99×104t的碳减排。Tapio脱钩分析表明,目前安阳市农业碳排放与农业经济发展之间的脱钩关系以扩张负脱钩为主。安阳市必须采取有效措施,尽早实现农业碳排放与农业经济增长的脱钩。     

江西省农业碳排放变化特征及其驱动因素分析

农业碳减排作为应对气候变化研究的重要内容,一直是相关研究领域的热点?借鉴IPCC和其他研究机构、学者提供的碳排放因子系数,从农业物资投入、农地活动、水稻种植、牲畜养殖等12种主要碳源,测算了江西省2001-2020年农业碳排放量,并利用LMDI分解法将农业碳排放驱动因素分解为效率因素、结构因素、经济发因素、劳动力因素。结果表明：江西省农业碳排放总量从2001-2020年呈波动下降-上升-下降-持续上升-持续下降的变化趋势,并在2016年达到顶峰。相比于2001年,农业碳排放量增长20.68%,农业碳排放强度下降47.75%;效率因素与劳动力因素对农业碳排放有抑制作用,分别减少351.02%、426.26%的碳排放量。结构因素与经济因素对农业碳排放有促进作用,分别增加33.55%、843.92%的碳排放量。文章最后就农业碳减排措施提出了针对性建议。     

甘肃省农地利用碳排放测算及影响因素研究

利用2000-2011年甘肃省农业投入的六大类碳源相关数据,对甘肃省历年农地利用碳排放量进行测算。分析得出:从2000年起,甘肃省农地利用碳排放量和碳排放强度分别以年均6.0%和5.8%的增速上升。六类碳源中,化肥、农药、农膜、柴油、翻耕和灌溉碳排放量的年均增速分别为2.8%,17.7%,7.6%,5.4%,0.3%,1.1%。运用LMDI模型对农地利用碳排放的影响因素进行分析,结果表明:从2001-2011年,由生产效率、产业结构、经济水平和劳动力规模变化所引起的碳排放增量比分别为:-15.18%、-4.46%、44.19%和0.34%。由此表明,农业生产效率和产业结构对碳排放具有抑制作用,劳动力规模虽具有一定的促进作用,但作用较小,而农业经济水平是导致甘肃省农业碳排量增加的主导因素。最后根据以上结果,对甘肃省农地利用碳减排提出对策建议。     

安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素研究

为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究。结果表明：1998—2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长-持续〖JP2〗下降-缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,〖JP〗而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t。     

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。     

江西农业碳排放量与EKC检验及影响因素分析

基于2005—2020年江西省统计数据,对江西省农业碳排放量与农村居民人均可支配收入进行了EKC检验,并用LMDI分解模型对江西省农业碳排放量影响因素进行了分析。结果表明：(1)2005—2020年江西省农业碳排放量呈现出“快速上升—缓慢上升—快速下降”3个阶段,农业碳排放量与农村居民人均可支配收入之间呈现出典型的倒“U”形曲线的特征,其拐点出现在2015年,此时农村居民人均可支配收入为11139元;(2)农业经济水平是农业碳排放量增加的主要因素,农业生产效率是主要的抑制因素,农业生产结构既有增排效果也有减排效果,农业劳动力规模对农业碳减排起到了一定的促进作用。由此可知,提升农业生产效率及优化农业产业结构有助于减少江西的农业碳排放量。     

中国农业碳排放量测算及影响因素分析——基于省级面板数据的研究

利用省级面板数据,对中国农业碳排放量和碳排放强度进行测算,并分析空间差异和时间趋势。同时,根据Kaya恒等式与LMDI指数分解方法总结对中国农业碳排放量产生显著影响的因素。结果显示,2000—2018年农业碳排放强度、非城镇化水平和人力资源投入为碳排放抑制的主要因素,而农业结构、农业生产效率和经济规模水平是碳排放的主要促进因素。     

湖北省农业碳排放的时序特征与影响因素分析

以化肥、农药、农用薄膜、农用柴油、农业播种面积、农业灌溉面积等6类碳源测算湖北省1993—2017年的农业碳排放,利用Mann-Kendall非参数和滑动T检验进行了时序特征的分析,并进行LMDI加和分解,以研究湖北省农业碳排放的影响因素。结果表明,湖北省农业碳排放量在1993—2017年总体上呈先上升后下降的趋势,在2012年达到顶点,但具有显著的上升趋势,农业碳排放增量则具有显著的下降趋势,单位GDP碳排放量及增量具有显著下降趋势,单位耕地碳排放量具有显著上升趋势,单位耕地碳排放量增量具有显著下降趋势;从影响因素的分解结果来看,农业生产效率、产业结构、农村人口和农业产业结构是湖北省农业碳减排的主要影响因素,其贡献依次减小,而经济发展水平和城镇化则是导致湖北省农业碳排放量增加的主要影响因素。     

陕西省能源消费碳排放及影响因素分析

研究陕西省能源消费碳排放对陕西省减少碳排放、发展低碳经济有重要意义。本文基于Kaya恒等扩展式和LMDI因素分解模型,应用LMDI分解方法对能源消费碳排放进行因素分解。定量分析陕西省2000~2011年人口、人均GDP、能源消费结构、能源消费强度、产业结构等5方面的因素对能源消费碳排放的贡献大小。结果表明:人均GDP增长是陕西省碳排放量增加最大的因素,其次是能源消费强度;人口效应和能源消费结构对碳排放量的增加有较微弱的拉动作用;产业结构效应对陕西省碳排放量增加产生负作用;产业结构和能源消费结构需要进一步调整与优化以抑制碳排放量增长。     

江苏省农业碳排放的影响因素和地区差异分析

利用2010~2014年江苏省的县域数据,对江苏省农业碳排放的影响因素进行了分析,同时也分地区对苏南苏中苏北进行地区之间差异的探讨。结果表明,技术水平的提高是碳排放的正向驱动力;劳动力对碳排放的影响不尽相同,地区之间有差异;财富水平指标虽不显著但也提供了一定的现实思考。通过回归分析,以期为江苏省农业现代化和低碳农业提供理论支持和献策。     

中国农业碳排放的地区差异和影响因素分析

利用1996-2009年中国27个省级地区农业生产的相关数据,核算了相关省份农业生产导致的二氧化碳碳排放量,并分析了农业碳排放的地区差异.结果表明,中国省级地区的农业碳排放存在着显著的地区差异.利用各地区的农业碳排放数据,采用面板数据分析方法,对全国层面和东、中、西地区碳排放的影响因素进行了实证分析.结果表明,农业从业人口和农业机械化水平的提高,显著增加了各地区的农业碳排放量,农村人力资本积累则一定程度地减少了农业碳排放量,而农业生产发展与碳排放量之间的关系并不稳定.     

基于STIRPAT模型的长江经济带农业碳排放时空特征及影响因素分析

根据2000-2017年数据，运用STIRPAT模型对长江经济带农业碳排放影响因素进行分析，结果表明：长江经济带农业碳排放总量与农业碳排放强度总体上均呈增长趋势，年均增长率分别为1.49%和1.87%，且各地区农业碳排放总量与碳排放强度差异明显。农业产业结构、农业就业人员、农村居民可支配收入、农业技术水平、城镇化率对区域农业碳排放影响显著。分区域看，东部农村居民可支配收入及城镇化水平推动农业碳减排，中部农业技术水平和人均耕地面积能抑制农业碳排放增长，西部农业就业人员、农村居民可支配收入、城镇化水平造成农业碳排放量增长快。     

基于面板数据的PVAR模型分析安徽省城镇化对农业碳排放的影响

为评估城镇化水平对农业碳排放的影响,基于安徽省16个地级市2000-2017年的面板数据,构建PVAR模型,采用GMM的方法,从人口城镇化和土地城镇化2个视角进行分析,并用脉冲响应函数和方差分解法分析皖南、皖中和皖北3个区域城镇化对农业碳排放影响的区域差异.结果 显示:1)人口城镇化和土地城镇化对农业碳排放的冲击大小以...