基于碳承载力对河南省能源消费碳排放及其驱动因素的研究

实现碳达峰、碳中和对我国经济社会系统的变革具有深远的影响,定期开展区域性碳排放量研究对生态系统的保护具有重要的意义。本文基于河南省近20年的能源消费碳排放数据和陆地生态系统碳承载力数据,对近年来碳排放量情况进行了分析,并采用LMDI（logarithmic mean divisia index）因素分解模型和Tapio脱钩模型,对碳排放驱动因素以及与经济耦合情况进行了探讨。结果表明：（1）从2000年至2020年,河南省碳排放量呈现“先急后缓”的增长状态,在2012年后增加量开始减少并逐渐趋于稳定。（2）整体上,经济产出效应和人口规模效应对碳排放起促进作用;与之相反,能源消费强度效应和能源消费结构效应抑制了碳排放,经济产出效应的影响在减少,能源消费强度效应的影响在增加。（3）由Tapio脱钩模型分析得出,河南省碳排放与经济增长之间以弱脱钩为主,脱钩指数逐年减小,逐步向强脱钩状态迈进。总的来说,从2000年至2020年河南省碳排放情况得到了很好的控制,合理规划土地利用、提高新能源的消费比重、降低能源消费强度对该地区节能减排具有重要意义。     

河南种植业碳排放时空特征、脱钩效应及其驱动因素

基于2001-2021年河南省以及18个地市历年农资投入和农作物种植两大类碳源,构建种植业碳排放测算体系,评估研究期内河南省种植业碳排放量,分析省域种植业碳排放空间格局;运用Tapio脱钩模型探讨河南省种植业碳排放量与经济发展之间的相互作用,并通过LMDI模型探究种植业碳排放的主要驱动因素。结果表明：（1）河南省种植业碳排放量呈现先上升后下降的趋势,碳排放强度整体呈现逐年递减趋势;（2）农用化肥是种植业碳排放最主要的排放源;（3）河南省种植业碳排放量逐渐呈“南部高,北部低”的特点;同时,各地市的种植业碳排放强度均为递减态势,空间差异也逐步减小;（4）研究期内仅出现强负脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩四种脱钩特征;（5）经济增长和城镇化水平对种植业碳排放具有正向影响,生产效率、生产结构和劳动力规模则表现出负向影响。未来应加强创新引领、坚持分类施策并优化种植结构,以实现河南省种植业低碳化高质量发展。     

南京都市农业农地利用碳排放测算及趋势预测

[目的]测算南京市都市农业农地利用碳效应,为发展都市农业的其他城市提供可借鉴的低碳经验。[方法]基于化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕6个主要方面的碳源,测算南京市1996—2014年的农地利用碳排放量,综合林地、草地、园地3个主要方面的碳汇变化特征,探索农地利用方式变化导致的碳效应。并基于灰色GM(1,1)模型预测南京市农地利用碳排放量趋势。[结果]1996—2014年南京农地利用碳排放量总体呈现"上升—波动—平稳下降"的3阶段特征,纵向来看,2005—2014年林地碳汇、草地碳汇有所下降,但变化趋势不同。横向来看,由于各区承载的城市功能不同,区域碳汇差异较大。从农地利用方式变化的碳效应来看,2000—2008年南京市因生态退耕产生碳汇呈先上升后下降的变化趋势,建设占用导致的碳排放量变化趋势呈现Z字形上升。基于灰色GM(1,1)模型采用等维递补预测方法,预计到2020年该市农地利用碳排放量为1.11×105 t。[结论]南京市农地利用碳排放的变化趋势与经济发展和都市农业发展进程密切相关。林地、草地面积的减少降低了原本不高的碳汇效应,并且由于经济发展与城市建设需要,持续上升的建设占用碳排放对南京市碳效应影响巨大。     

陕西省能源消费碳排放及脱钩分析

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,系统分析了陕西省能源消费碳排放总量、碳排放结构以及不同产业和工业不同部门碳排放的变化,并应用脱钩理论探讨陕西省经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度。结果表明:1980—2011年,陕西省碳排放总量及煤炭消费引起的碳排放量呈现波动上升的“N”型曲线特征,石油和天然气消费引起的碳排放呈逐年递增趋势,碳排放主要来自于煤炭消费;工业部门是碳排放的主要部门,工业部门中重工业和电力、燃气及水的生产和供应业排放量最大,比重分别为48%和37%,采掘业次之,所占比重为11%,轻工业所占比重最小,约为4%,通过工业内不同行业的比较发现,电力、热力的生产和供应业、化学原料及化学制品制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、石油开采和天然气开采业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业和有色金属冶炼及压延加工业是陕西省碳排放主要来源,2005年和2010年8大行业碳排放量占工业碳排放总量的92.56%和95.11%;1980—2011年间除1981年和1997—2000年为强脱钩,1982年和2001—2003年为扩张性负脱钩外,其余时期经济与能源碳排放均呈现弱脱钩状态,能源效率的提高是目前实现弱脱钩的主要原因,但其未能抵消经济发展对能源需求的增长幅度,未来一定时期内弱脱钩发展趋势仍将持续。     

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。     

陕西省土地利用碳排放影响因素及脱钩效应分析

通过测算陕西省2001—2014年土地利用碳排放量,采用LMDI分解法探讨了土地利用碳排放变化的影响因素,并基于因素分解的结果构建脱钩弹性分解量化模型对经济增长和土地利用碳排放的脱钩效应进行分析。主要结论如下:（1）2001—2014年,陕西省土地利用碳排放量呈逐年递增趋势,13年间上升163%。（2）能源强度是唯一抑制土地利用碳排放增加的负效应因素,正效应因素对陕西省土地利用碳排放增加的贡献值由大到小依次为经济规模效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应;（3）各影响因素对土地利用碳排放与经济增长脱钩的贡献由大到小依次为经济规模效应 > 能源强度效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应,且能源强度效应对经济增长与土地利用碳排放脱钩状态的改善具有积极作用。研究结论有利于清晰了解土地利用碳排放影响因素及其影响经济增长和土地利用碳排放脱钩的内在作用机理,从而得出相应的碳减排政策启示。     

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。     

水足迹视角下陕西省种植业水资源利用评价及经济发展脱钩分析

陕西省位于"一带一路"关键地带,经济发展将处于加速转型的关键时期,期间农业水资源可利用量势必被进一步压缩,因此对陕西省各地市种植业水足迹进行量化并研究与其经济发展的协调关系,有利于明确各区域种植业生产的用水情况并为陕西省水资源管理提供参考。本研究运用水足迹理论,将灌溉水在输配水及田间灌溉过程中的损失纳入作物区域生产水足迹核算之中,通过核算2005-2016年陕西省种植业的水足迹值,定量分析了陕西省各作物耗水量的时空差异性,以及绿水足迹利用效率和各市水环境压力状况,并结合脱钩模型研究了种植业经济增长与水资源利用和水环境变化的脱钩关系。结果显示：1）各作物耗水量在研究期内差异较大,蔬菜和水果水足迹较低,分别为0.42 m³·kg^-1和0.51 m³·kg^-1,茶叶则高达30.29 m³·kg^-1,但总体呈下降趋势;2）各地市种植业耗水量构成呈现较大差异性,关中地区粮食类作物占比为69.59%,陕北地区玉米和水果占75.16%,陕南地区则相对均衡,耗水量组成基本与水资源禀赋和作物水足迹大小相一致;3）全省绿水足迹利用效率相对较低,水环境压力指数呈现南部低,中部、北部高的特点,其中咸阳市水环境压力指数12年间平均高达4.75,是水环境压力最为严重地区;4）陕西省种植业经济增长与水资源利用和水环境压力强脱钩状态分别占比45.45%和27.27%。研究结果说明,陕西省各市种植结构相对合理,但绿水足迹利用效率和水环境压力上仍需改良,种植业经济增长与水资源利用的关系逐渐完成了由弱脱钩的初级协调到强脱钩的优质协调的转变,但仍面临着种植业经济增长与水环境压力增大的挑战。     

中国耕地利用净碳汇与农业生产的时空耦合特征

深入分析中国耕地利用碳源/汇,可为实现双碳目标提供耕地领域的数据参考。以中国30省(市、自治区)作为研究范围(港、澳、台、西藏数据缺失过多,难以纳入分析),核算耕地利用碳排放、碳吸收量,根据二者差值分析净碳效应,刻画其时空演进特征,进而采用耦合协调度与改进的Tapio耦合指数探索净碳效应与农业产值的关系变化。结果表明:(1)20年间,耕地利用碳排放量均值为2.33×10⁸ t,呈先升后降态势,于2015年达到峰值2.63×10⁸ t;碳吸收量则由5.19×10⁸ t升至7.86×10⁸ t;净碳汇由3.19×10⁸ t增至5.40×10⁸ t,表明中国耕地利用系统始终呈现为碳盈余,碳汇效应随时间推移不断增强。(2)就时序特征而言,净碳汇历经波动不定、高速增长、稳定增长3个阶段。从空间格局来看,净碳汇呈自东向西逐次递减的分布特征。(3)从数量角度而言,中国耕地利用净碳汇与农业生产的关系已由全局失调改善为部分协调;从速率角度而言,二者增速关系在多数年份体现为经济主导型耦合,省域状态由若干类型并存演进为以经济主导型耦合居多。据此,应加快耕地利用方式自农资驱动向技术驱动转型,促进种植业全产业链碳减排,分类分批推进排放大省减源增汇。     

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。     

基于碳循环的农业净碳排与农业经济的脱钩分析

综合农业碳循环过程中碳源和碳汇的双重特征,结合面板数据分析方法,测算全国2000—2011年各区域农业净碳排;通过构建脱钩指数分析模型和判定标准,以“脱钩”来衡量区域农业净碳量与经济增长的脱钩程度,分析二者的脱钩状态和演化趋势,以期研究区域农业经济增长与农业净碳量的脱钩关系及内在机理。结果表明:2000—2011年全国各省市总的农业净碳量显著递增,碳排量从2000年的23 730.44万t增加到2011年的56 177.24万t,对应年份的碳汇量从46 118.20万t增加到56 845.85万t。期间,农业碳排总量年均增长12.40%,农业碳汇总量年均增长2.10%,空间上,东部沿海发达城市的净碳量高于全国平均水平;从农业经济的地域分布和阶段特征来看,各省市农业经济增长率差异明显且后期农业经济增长率明显低于前期;近10年来,农业经济增长与净碳排放整体处于弱相对脱钩状态,弹性值为0≤e < 1。对比2000-2005年、2006—2011年两时期的脱钩,可以看出实现相对弱脱钩的省域数量逐年增加,约占到全国省域总数的90%,呈现出地区脱钩程度差距逐渐缩小的趋势,后期较前期实现了更为协调的发展。     

河南省农业碳排放时空分异、影响因素及趋势预测

[目的]研究河南省农业碳排放时空演化特征及驱动机制,预测未来10 a农业碳排放变化趋势,以期制定农业固碳减排方案,促进农业低碳绿色转型。[方法]基于碳排放公平性评价模型、地理探测器及GM(1,1)模型,分析河南省农业碳排放的时空演化特征、驱动因素及发展趋势。[结果](1)研究期内河南省农业净碳排放量呈逐年减少趋势,且表现为西南高、东北低的特征。碳源方面,畜牧业碳排放占据较大比例,且以牛、羊、猪碳排放为主。碳汇方面,小麦、玉米和蔬菜对碳吸收的贡献较大。(2)农业碳排放生态承载系数呈北部、南部高,西部低的格局,经济贡献系数呈东南高,西南低的特征。(3)农业从业人口、农村居民人均可支配收入、农业机械总动力、财政教育支出是农业碳排放空间分异的关键因素,且各因子交互作用较强。(4)2021—2030年河南省农业净碳排放量持续下降,预计全省在2029年可实现农业碳中和目标。[结论]未来应加强科普宣传,积极推广低碳农业生产技术,提高农业资源综合利用效率。同时,各地应注重系统整合,加强区域协作,实现农业碳减排区域一体化。     

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。     

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。     

碳达峰与碳中和目标下水土保持碳汇的机理、途径及特征

[目的] 瞄准中国碳达峰、碳中和目标及其时间表,探索水土保持碳汇的主要途径与特征,为全面提升水土保持碳汇能力,科学推进水土流失综合治理高质量发展提供借鉴。[方法] 参考和借鉴国内外相关研究成果,系统性地分析了水土保持碳汇的学科应用基础及其协同作用机理,主要途径和物质表现,总结提出了水土保持碳汇的主要特征。[结果] 水土保持碳汇作用是在植物措施、工程措施和耕作措施3大类水土保持措施的共同参与下,通过植物、土壤和水体等多种途径协同发挥的,可消减大气中CO₂并将其转化为多种含碳化合物储存在植物及其产品、土壤和水体中。水土保持碳汇途径包括植物途径、土壤途径和水体途径。水土保持碳汇物质包括生物量、无生命有机质、土壤有机质和水体碳素。水土保持碳汇主要特征包括多种治理措施共同作用;多种碳汇途径相互交织;碳汇物质的现地性;碳汇特征短历时碳汇明显,全周期呈弱碳汇。[结论] 生态文明建设新阶段的水土保持工作,应全面推行碳汇水土保持,实施碳汇监测评价,扩大高碳汇水土保持措施,开展清洁生态小流域建设,避免水土流失与其治理措施损毁导致的碳排放,进一步提升碳汇增量,巩固碳汇能力。     

福建省土地利用变化碳排放时空差异与碳补偿

[目的] 开展土地利用碳排放差异与碳补偿研究,为各地域根据净碳排放量制定低碳发展政策提供依据。[方法] 基于2005—2020年福建省土地利用和能源消费数据,构建碳排放以及碳补偿价值测算模型,计算各市域不同时段的碳排放量以及碳补偿价值。[结果] ①福建省土地利用变化净碳排放呈现出明显的增长趋势,增长速度先快后慢。建设用地为主要碳源,其碳排放量增加3.41×10⁷ t;林地为主要碳汇,其碳吸收量减少近3.00×10⁴ t。②净碳排放量高值区域主要分布在碳排放量高、碳补偿率低的福州市、泉州市和漳州市,净碳排放量低值区域主要分布在碳排放量少、碳补偿率高的南平市,除厦门市外,各市的净碳排放强度与净碳排放量的空间分布相似。③碳补偿价值与各市净碳排放量的空间分布具有高度相似性,高碳补偿区主要是经济发展水平高、净碳排放量大的福州市、泉州市,受偿区主要是经济发展水平低、净碳排放量小的南平市。[结论] 为实现区域协调以及低碳发展,需不断完善碳补偿机制,从低碳层面依靠碳补偿推动区域低碳协调发展。