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。     

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。     

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。     

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。     

洞庭湖平原耕地面源污染时空特征及脱钩效应

[目的] 揭示2009—2019年洞庭湖平原耕地面源污染时空演变规律,探究耕地面源污染与农业生产的脱钩关系,为洞庭湖平原耕地面源污染治理提供科学参考。[方法] 采用化肥农药施用强度和粮食单产分别描述洞庭湖平原耕地面源污染和农业生产状况,利用空间分析法和脱钩模型揭示2009—2019年洞庭湖平原耕地面源污染和农业生产的时空演变规律及其脱钩关系。[结果] ①2009—2019年洞庭湖平原化肥、农药施用强度均呈现“先升后降”的趋势,且具有明显的空间差异性,化肥、农药生产率总体上呈现出上升趋势; ②2009—2019年洞庭湖平原粮食单产呈现出倒U形趋势,且具有明显的空间差异性; ③洞庭湖平原粮食单产与化肥农药施用强度的脱钩关系呈现出明显的阶段性特征：第一阶段为波动期(2009—2013年),第二阶段为强脱钩期(2014—2015年),第三阶段为弱负脱钩和衰退脱钩期(2016—2019年); ④洞庭湖平原农业生产与耕地面源污染的脱钩关系在县级空间尺度上逐渐呈现出较高的趋同性和聚集特征。[结论] 应进一步加强耕地面源污染源头防治,并采取多种举措提高粮食单产,最终实现耕地面源污染与农业生产的强脱钩。     

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。     

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。     

云南省土地利用碳排放时空演变特征及影响因素

[目的] 研究云南省土地利用碳排放的时空变化规律及其影响因素,为云南省优化土地利用结构,实现低碳发展目标提供理论依据。[方法] 基于云南省2005,2010,2015,2020年4期土地利用和化石能源消费数据,对全省碳排放效应进行测算,运用空间可视化和空间自相关研究云南省2005—2020年的碳排放时空变化规律和空间集聚特征,利用地理探测器对其影响因素进行分析。[结果] ①2005—2020年云南省建设用地增幅最大,动态变化度达7.90%。②区域净碳排放快速增加,年增长6.5%;碳排放空间特征为“中间高、四周低”;碳足迹在研究期内增长明显,碳生态承载力较为稳定,导致碳生态赤字日益升高。③人口规模、经济水平、产业结构、土地利用等促进了云南省各地州市碳排放的增加。[结论] 应保护或合理增加云南省林地等碳汇地类的面积并加强其动态监测;控制建设用地面积和能源消费总量;探索碳补偿机制并发挥碳汇地区的辐射效应。     

基于土地利用变化的安徽省陆地碳排放时空特征及效应

土地利用变化是区域碳排放变化的主要驱动力,揭示土地利用变化对碳排放影响对于碳排放政策的制定具有指导意义。然而,经济快速发展区域中土地利用变化对碳排放影响研究仍有限。以安徽省为对象,基于2000—2020年的土地利用变化数据,从碳源/汇角度评估了安徽省净碳排放,分析了碳排放时空特点,从碳足迹、生态承载力和生态赤字3个方面阐明了安徽省碳排放效应。结果表明:(1)从2000—2020年,安徽省土地利用净碳排放表现为增加趋势,年均增加503.92万t,林地是碳排放的主要碳汇,但其碳汇总量年际变化不大,建设用地是碳排放增加的主要碳源,其年均增加511.37万t;(2)2000—2020年,碳源变化主要分布在安徽省中北部平原地区,碳汇变化主要分布于西南高山和丘陵地区,且安徽中北部地区是碳排放强度随时间变化的最大热点区;(3)由碳源/碳汇变化引起的碳排放效应中,生态承载力2000—2020年变化不大,但碳足迹和生态赤字表现为增加趋势,年均增加率分别为6.2%和8.7%。因此,安徽省中北部平原地区为碳减排重点控制区域,降低建设用地及增加林地面积可有效调节该地区碳排放效应。     

中国农业农村碳中和效应时空分异与动态演进特征

[目的]分析中国2000—2020年中国30个省(市、区)碳中和效应的变化特征和动态演进趋势,定量揭示农业农村生态环境特征和内在动因机理,为进一步推动中国农业农村“碳中和”进程提供理论依据。[方法]基于大农业视角,运用排放系数法选取37类碳源和28类碳汇指标,测算了中国2000—2020年21期30个省(市、区)农业农村碳中和效应,揭示其时空分布特征,并采用Kernel-Density方法观测其动态演进特征。[结果](1)中国农业农村碳中和效应呈平稳上升趋势,年均递增2.79%,环比增速总体处于波动上升态势,其中碳汇增速明显快于碳排放增速。(2)中国农业农村碳中和效应空间分布不均衡程度明显增加,呈“中间低四周高”的分布格局,省域差异明显：排在前10位的省(市、区)占全国碳中和效应的66.42%,而排在后10位的省(市、区)仅占全国的4.72%。(3)碳中和效应水平呈现：中部地区>东部地区>西部地区的态势,各地区间存在较大差异,种植业是减排增汇的最大源头。(4)中国农业农村碳中和效应密度函数曲线中心整体向右偏移,各省(市、区)空间差距逐步扩大,存在区域发展不均衡的现象。[结论...     

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。     

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。     

山东省农业净碳汇时空演化特征分析

基于农地利用、水稻种植、畜禽养殖、秸秆焚烧4大方面25类主要碳源和17类主要农作物碳汇,测算了山东省2000—2015年及全省17个地级市2000年、2007年、2015年的农业碳排放量和碳汇量,在此基础上计算出农业净碳汇量和净碳汇强度,并对其时空演化特征进行分析。结果表明,2000—2015年间山东省农业净碳汇总量和净碳汇强度均呈上升趋势,分别增长33.05%和39.14%,农业发展的碳效应以碳汇为主,减排增汇效果明显;农业净碳汇量区域差异明显且随时间的变化呈扩大趋势,存在净碳汇量持续增长型、波动增长型、波动下降型和持续下降型4种类型区;农业净碳汇强度区域差异较明显,亦随时间变化呈扩大趋势,存在净碳汇强度持续增长型和波动下降型2种类型区;基于空间分布特征,将各地级市净碳汇量和净碳汇强度分别划分为低、较低、中、较高和高5个等级区,2000—2015年间净碳低汇区空间分布格局相对稳定,其他4个等级区发生了较大幅度的变化,净碳高汇区向鲁西地区集中,净碳较高汇区向鲁东南地区分布;净碳汇强度空间分布格局发生了较大幅度的变化,净碳汇高强度区由鲁中向鲁西和鲁西南地区扩展,净碳汇较高强度区由鲁中向鲁东南地区扩展。     

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。     

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。     

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...     

辽宁省“三生”功能时空演变及其碳排放效应

[目的] 探究辽宁省"三生"功能时空演变及其碳排放效应,为"双碳"目标下的国土空间规划提供依据。[方法] 基于土地利用多功能性分类识别辽宁省国土"三生"功能,结合直接和间接排放因子法核算碳排放量,探索"三生"功能与碳排放量空间关系及其时空分异性,揭示"三生"功能时空演变的碳排放效应。[结果] ①2005-2020年辽宁省"三生"功能空间分布格局总体变化不大,大部分地区以生产和生态功能为主,生活功能区扩张明显,各地级市中心与周边区域空间差异明显。②2005-2013年,辽宁省各县域碳排放量增长迅速,2013-2020年增速缓慢,但空间差异愈发显著,碳排放高值明显集中在沈阳市和大连市。③辽宁省"三生"功能与碳排放量空间布局及数量变化的相关性总体较强,但空间差异明显且影响因素复杂。[结论] 辽宁省各县域需要在自然地理条件约束和经济社会发展需求引导下,在明确各自土地主导功能定位的基础上,依托自身区域优势与资源禀赋,加强区域协作,以实现全域碳减排。